오늘 나온 제품, 모델, 플랫폼 소식을 몇 분 만에.
NVIDIA가 발표한 초기 측정 데이터에 따르면 Vera Rubin NVL72는 에이전트 워크로드에서 GB300 NVL72 대비 메가와트당 처리량이 최대 30배, 백만 토큰당 비용이 최대 35배 낮아집니다. 이 결과는 아직 Vera CPU의 도구 호출 성능을 반영하지 않았으며 SemiAnalysis의 재검토를 기다리고 있습니다.
새 AI 모델 Ox Alpha는 OpenRouter에 '스텔스 모델'로 표시되었으며 익명의 제3자가 개발했고, 코딩과 프로덕션 워크로드용 추론 모델로 자리 잡았습니다. 최근 OpenRouter에 무료로 공개되었습니다. 그 출처를 두고 중국 GLM 모델을 가리키는 주장과 마이크로소프트 MAI의 미공개 버전이라는 의혹이 제기되며 의견이 엇갈리고 있습니다.
Google DeepMind 출신들이 런던에 설립한 AI 연구소 Inherent는 자사의 27B 파라미터 AI 에이전트 Faraday가 연구 논문 재현 작업에서 Anthropic의 Claude Opus 4.8과 OpenAI의 GPT-5.5를 능가하는 성능을 보였다고 밝혔습니다. arXiv 논문과 회사 연구 블로그에 따르면 Faraday는 장기 지평 강화 학습으로 훈련되었으며, 자체 Replica 태스크 제품군(머신러닝 및 AI for science 논문 100편에서 추출한 310개 태스크)을 사용해 원본 그림에 접근하지 않고 논문을 재현합니다. Faraday는 비교적 작은 Qwen 3.6 모델에서 실행되며, 더 큰 프런티어 모델에 비해 파라미터가 27B에 불과합니다. 현재 이 성과는 회사의 자체 보고일 뿐 독립적으로 검증되지 않았으며, Inherent의 최고과학자 에드워드 휴스(Edward Hughes)는 핵심은 구축 방식 자체에 있다고 말했습니다.
하버드경영대학원(HBS)은 창업가를 위한 8주·699달러짜리 HBS Foundry 부트캠프에 HeyGen이 만든 강사 AI 아바타를 도입해 연습 피치와 이사회 미팅에서 개인 피드백을 제공하며, 매주 실제 강사와의 라이브 세션은 그대로 유지된다. 프로젝트 책임자 Katharina Rings는 처음에는 챗봇을 상상했지만, 시험판을 공개한 후 학생들이 더 안내된 경험을 원한다는 반응이 나왔다고 밝혔다. 뉴욕타임스 기자 Sarah Kessler가 직접 테스트해 보니, 피치 중 Flybridge Capital 공동창업자 Jeff Bussgang의 AI 버전이 눈에 띄게 굳은 미소를 보였다고 전했다. Bussgang은 자신의 디지털 복제본이 약간 "섬뜩하다(creepy)"고 인정하면서도 "내 학생들이 좋아한다"고 말했다.
Meta Superintelligence Labs has released Muse Glimmer, an open-weight agentic model that anyone can download and run on their own hardware. The company open-sourced the model weights under the permissive Apache 2.0 license, and the 30-billion-parameter model is now available on Hugging Face as meta-models/Muse-Glimmer-30B. Muse Glimmer is optimized for always-on local agent workflows and is described as small enough to run on a Mac or PC with a single consumer GPU. The model card notes it is distilled from Muse Spark and includes a perception encoder, with 4-bit quantization shrinking it to under 20 GB so it fits within 24 GB or 32 GB VRAM envelopes, including on Nvidia RTX 5090 and Apple M4/M5 Max. Developers can get started immediately through the Ollama library by running "ollama run muse-glimmer," which enables fully local use without cloud or network access. No pricing or hardware-requirement changes accompany the release, and no limits beyond typical GPU memory constraints have been detailed. The Apache 2.0 license means builders can freely use, modify, and distribute the weights for commercial applications. Since the model is released as open weights, teams can deploy always-on local agents on their own infrastructure, with the main uncertainty being real-world throughput and memory performance on individual consumer-grade hardware setups.