애플이 OpenAI를 고소했고, 엔비디아는 일본에 AI 나라를 세웠으며, 구글은 모델을 세 번째 폐기했다
달의 뉴스레터
파트너십이 소송이 되고, 칩이 나라를 세우고, AI 최강자도 모델을 처음부터 다시 만드는 — 이번 주 기술 세계를 관통하는 공통 문장은 하나다. “AI는 예상보다 어렵고, 비싸고, 복잡하다.”
애플이 OpenAI를 고소했다 — 파트너에서 원수로
애플이 7월 10일 캘리포니아 연방법원에 OpenAI를 제소했다. 혐의는 하드웨어 기술 비밀 도용. 핵심 주장은 이렇다. OpenAI의 하드웨어 수석 책임자 탕 탄(Tang Tan)은 전직 애플 하드웨어 담당 수석 부사장이다. 애플에 따르면 그는 OpenAI 면접을 보러 온 지원자들에게 아직 애플에 재직 중일 때 애플 기밀 부품을 “쇼앤텔”용으로 가져오도록 지시했다. 또 다른 전 직원 창 류(Chang Liu)는 퇴직 후에도 애플 노트북을 반납하지 않고 기밀 문서를 다운로드했다는 혐의를 받는다. 두 회사는 2024년 ChatGPT를 아이폰 운영체제에 통합하는 고프로파일 파트너십을 맺었었다. 그 관계가 2026년 법정 소송으로 이어졌다.
왜 중요한가. OpenAI가 하드웨어에 진출한 순간 애플과의 관계는 파트너에서 경쟁자로 바뀌었다. OpenAI는 2025년 전직 애플 수석 디자이너 조니 아이브(Jony Ive)의 하드웨어 스타트업 IO Products를 64억 달러에 인수했다. 그 결정이 이번 소송의 도화선이 됐다. AI 칩, AI 디바이스, AI 운영체제 — 빅테크들이 이 세 가지를 동시에 노리는 한 기존 파트너십은 언제든 경쟁 관계로 바뀔 수 있다.
이 소송의 구조는 흥미롭다. 애플이 OpenAI와 파트너십을 맺은 것은 AI 기술에서 뒤처지지 않기 위해서였다. 그런데 OpenAI가 하드웨어로 손을 뻗으면서 애플의 가장 중요한 사업 영역을 침범했다. 얕은 동맹이 깊은 적대로 전환되는 데 2년도 걸리지 않았다. 어제 기술 섹션에서 다뤘듯 중국 Kimi K3가 미국 AI를 추격하는 구도는 외부에서의 경쟁이다. 이번 사건은 내부에서의 균열이다. AI 하드웨어 시장이 커질수록 이런 균열은 더 자주, 더 크게 생길 것이다. 내가 틀릴 수 있는 지점이 있다면, 두 회사가 소송 과정에서 합의에 이르고 파트너십을 유지하는 시나리오다.
대응 방안. AI 서비스를 단일 기업에 의존하고 있다면, 이 기업들 사이의 동맹이 얼마나 빠르게 균열될 수 있는지를 이번 사건이 보여준다. AI 벤더 다각화 전략 — 핵심 기능별로 여러 제공자를 나눠 쓰는 것 — 을 고려할 시점이다.
출처: CNBC | 2026-07-10 | Fortune | 2026-07-10 | Fortune | 2026-07-13
엔비디아가 일본에 AI 나라를 세웠다 — 물리 세계로 이동하는 AI
7월 16일, 엔비디아와 일본 정부(METI/NEDO)가 “세계 최초 국가 AI 인프라”를 공동 발표했다. 일본 민관 컨소시엄 노에트라(Noetra)가 엔비디아의 차세대 루빈(Rubin) GPU 2만 7,500개를 장착한 140메가와트 규모의 AI 팩토리를 건설한다. 5년간 총 투자 규모는 1조 엔(약 6조 9,000억 원). FANUC, 가와사키 중공업, 야스카와 전기, 후지쯔, 히타치, NEC, 소프트뱅크, 소니, 혼다 등 일본 제조업체 20곳 이상이 ‘코스모스 연합(Cosmos Coalition)’에 참여를 선언했다. 이날 엔비디아는 코스모스 3 에지(Cosmos 3 Edge)도 공개했다. 40억 개 파라미터(AI 모델의 규모를 나타내는 숫자)의 온디바이스 모델로, 하루면 특정 로봇·차량·공장 설비에 맞게 적용할 수 있다.
왜 중요한가. 지금까지 AI 경쟁은 주로 “누가 더 똑똑한 언어 모델을 만드는가”였다. 이제 전선이 바뀐다. AI가 클라우드 서버에서 나와 공장 로봇, 자율 차량, 생산 라인 안으로 들어간다. 이것을 “피지컬 AI(Physical AI)”라고 부른다. 엔비디아가 일본 제조업과 손잡은 것은 이 흐름을 사업 모델로 만들겠다는 선언이다. 일본은 고령화로 인한 제조 인력 부족이 구조적으로 심각한 나라다 — AI 로봇 도입의 경제적 절박성이 가장 큰 나라 중 하나다.
이 소식을 한국 맥락에서 읽으면 더 날카로워진다. 일본이 국가 단위로 AI 제조 인프라를 선언한 날, 한국은 여전히 AI 기본법을 논의하고 있다. 삼성전자, 현대자동차, POSCO는 세계 제조업의 핵심 플레이어다. 그러나 이 회사들이 엔비디아 코스모스 연합에 들어가 있다는 소식은 아직 없다. AI 칩을 만드는 것과 AI를 제조 현장에 이식하는 것은 다른 전쟁이다. 내가 틀릴 수 있는 지점: 일본의 “국가 AI 인프라”가 보조금과 정치적 선언에 그치고 실제 산업 전환으로 이어지지 못할 수 있다. 2027년 착공, 2028년 운영이 예정보다 지연될 가능성도 있다.
대응 방안. 제조업 기반 기업이라면 피지컬 AI 전환 로드맵을 지금부터 그려야 할 시점이다. 코스모스 3 에지처럼 특정 설비에 맞게 하루 만에 적용 가능한 소형 AI 모델이 나오고 있다는 것 — 이제 AI 도입을 “대형 모델 API 계약”이 아니라 “현장 설비 개조”의 관점에서 보기 시작해야 한다.
출처: Tom’s Hardware | 2026-07-16 | SiliconANGLE | 2026-07-16 | GlobeNewswire | 2026-07-16
구글 Gemini 3.5 Pro, 세 번째 연기 — AI 개발의 실패 비용
구글이 차세대 모델 Gemini 3.5 Pro를 세 번 연기했다. 처음에는 6월 출시를 목표로 했다가 7월로 밀렸고, 7월 17일 출시를 다시 잡았지만 또다시 미뤄졌다. 이번 연기는 단순한 일정 조정이 아니다. 구글 딥마인드는 Vertex AI 엔터프라이즈 테스트에서 구조적 결함이 발견되자 기존 모델을 폐기하고 처음부터 다시 사전 훈련(pre-training)을 시작했다. 사전 훈련이란 AI 모델이 방대한 데이터로 기초 능력을 쌓는 가장 초기이자 가장 비싼 단계다. 이 과정에서 구글 딥마인드 수석 연구원 4명이 Anthropic으로 이직했다. 현재 Gemini API에서 공개적으로 사용 가능한 최신 버전은 Gemini 3.5 Flash다. 3.5 Pro는 Vertex AI 엔터프라이즈 일부에서만 제한적으로 제공 중이다.
왜 중요한가. 처음부터 다시 사전 훈련하는 것은 AI 업계에서 가장 비싸고 시간이 많이 걸리는 결정이다. 사전 훈련은 AI 모델의 근본 능력 수준, 즉 상한선을 결정한다. 이후 파인튜닝이나 인간 피드백 강화학습(RLHF)으로는 이 상한선을 높일 수 없다. 구글이 이 결정을 내렸다는 것은 기존 모델이 “성능이 부족한” 수준이 아니라 “구조적으로 잘못됐다”는 판단을 내렸다는 뜻이다. 이 결정에 시장은 알파벳 주가에서 2,250억 달러(약 310조 원)를 지웠다.
구글은 트랜스포머 아키텍처를 만든 회사다. AI의 기초를 발명한 곳이 AI 모델 경쟁에서 완성 직전 모델을 두 번이나 갖다 버리는 상황 — 이것이 지금 AI 개발 경쟁의 실체다. 흥미롭게도 이 공백을 가장 빠르게 파고든 것은 Anthropic이다. Gemini 3.5 Pro 지연 소식이 나올 때마다 Sonnet 5 사용자가 늘었다는 보고들이 이어지고 있다. AI 모델 시장은 기술 경쟁임과 동시에 타이밍 경쟁이다. 내가 틀릴 수 있는 지점: 구글이 처음부터 다시 만든 모델이 완성됐을 때 기대 이상의 성능을 보여주면, 지금의 지연은 오히려 브랜드 신뢰도를 높이는 결과를 낳을 수 있다.
대응 방안. AI 서비스를 선택할 때 “최신 모델이 출시됐는가”보다 “지금 안정적으로 운영되는가”를 기준으로 삼는 것이 현실적이다. Gemini 3.5 Pro가 늦어지는 지금, 코딩·추론 작업에서 Gemini 3.5 Flash를 대안으로 유지하거나 Claude Sonnet 5로 전환하는 것이 안정적인 선택이다.
출처: TechTimes | 2026-07-16 | Startup Fortune | 2026-07-16 | Bind AI Blog | 2026-07
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