추론

디자인 소프트웨어 회사 Canva는 AI 기능의 제공 비용이 예상보다 훨씬 높아짐에 따라 연간 수익 성장 예상치를 20%로 3분의 1 낮췄습니다. CEO 멜라니 퍼킨스는 사용자들이 AI 기능에 대한 수요가 "예상보다 상당히 초과했다"고 밝혔지만, 회사는 구조 최적화, 단위 비용 절감 및 비즈니스 모델 개선을 완료하기 전까지 대규모 관련 제품 출시를 연기하기로 결정했습니다. 4월에 Canva AI 2.0을 출시한 이후, 단일 작업 비용은 거의 90% 감소했지만, AI 사용자가 생성한 디자인 양은 이전 버전의 3배에 달하며, 경제성은 여전히 압박을 받고 있습니다.이 사례는 소프트웨어 산업의 일반적인 곤경을 반영합니다: AI 추론 비용이 전통적인 소프트웨어 "제로 마진 비용"의 수익 논리를 깨뜨리고 있습니다. Pitchbook 분석가는 Canva와 Figma가 이 추세의 "가장 뚜렷한 신호"라고 지적했습니다. Figma의 2분기 자유 현금 흐름 이익률은 1분기의 27%에서 14%로 감소했으며, 3분기 수익 성장률은 48%에서 36%로 둔화될 것으로 예상됩니다. Canva는 이전에 420억 달러의 가치로 직원 주식을 매각했으며, 시장은 2026년 상장을 예상했지만, 현재 분석가들은 IPO가 내년으로 연기될 가능성이 있다고 보고 있습니다.

연구 기관 SemiAnalysis가 발표한 분석에 따르면, SpaceX는 2027년 말까지 약 10GW AI 데이터 센터 용량을 구축할 것으로 예상되며, 이 중 50%가 추론 서비스에 사용될 경우, GW당 연간 수익이 1000억 달러를 초과한다고 가정할 때, 연간 수익은 3000억 달러에 이를 수 있습니다. SpaceX CEO인 일론 머스크는 첫 번째 재무 보고서에서 "보수적으로 추정하면" 2027년에 6-8GW가 추가될 것이며, 실제로는 10GW를 초과할 수 있다고 밝혔습니다.SemiAnalysis의 추론 시뮬레이터는 GB300 클러스터에서 현재의 신생 클라우드 가격(약 3달러/GPU 시간)으로 운영할 경우, OpenAI와 Anthropic과 같은 최전선 모델 회사들이 GW당 연간 수익이 1000억 달러를 초과할 수 있으며, 연간 비용은 약 120억 달러에 이를 것이라고 보여줍니다. 마이크로소프트는 OpenAI 모델에 대한 완전한 접근 권한을 바탕으로 훈련 비용을 부담하지 않고도 동일한 규모의 수익을 확보할 수 있습니다. 분석에 따르면, 마이크로소프트는 2026년까지 10GW 데이터 센터 계약(총 가치 3000억 달러 초과)을 체결했으며, 90일 취소 조항이 있어 계약 위험을 크게 줄였습니다.SpaceX의 건설 진행 상황에 대해 SemiAnalysis는 머스크가 현장 가스 발전, 대형 전력 변압기를 건너뛰는 등의 병목 현상을 해결하고, 병행 시공 및 조정 프로세스를 단축함으로써 건설 주기를 대폭 단축할 것이라고 보고 있습니다. 테네시주 사우스헤이븐 발전소는 2월의 27대 터빈(약 495MW)에서 7월의 69대(1.7GW)로 확장되었으며, "MiniHard" 프로젝트는 약 5개월 만에 450-500MW를 건설할 수 있습니다. 그러나 10GW 목표는 여전히 토지 승인, 가스 공급 및 장비 납품 등 여러 가지 도전에 직면해 있습니다. 이 분석은 모델 추론을 기반으로 하며, 실제 실행에는 여전히 불확실성이 존재합니다.

로이터 통신에 따르면, AMD는 AI 추론 칩 스타트업 Taalas를 인수한다고 발표했습니다. 거래 금액은 아직 공개되지 않았습니다.이번 인수는 AMD의 인공지능 추론 칩 분야의 기술 능력을 강화하기 위한 것이며, Taalas의 기술을 Instinct GPU 가속기 로드맵에 통합할 계획으로, 시스템 수준 솔루션 개발을 더욱 추진할 것입니다.

황仁훙은 X 플랫폼에 글을 올려 Alpamayo 2 Super의 출시를 발표했습니다. 이는 엔비디아가 자율주행 분야를 위해 개발한 최첨단 오픈소스 추론 모델입니다. 황仁훙은 Alpamayo 2 Super가 환경을 "볼" 수 있을 뿐만 아니라 복잡한 세계를 이해하고 추론할 수 있으며, 행동하기 전에 생각할 수 있다고 밝혔습니다. 이 모델은 로봇 택시, 자율주행 트럭, 셔틀버스, 배달 차량, 농업 기계 및 미래의 대규모 이동 로봇 시스템의 핵심 모델로 사용될 수 있습니다.이 모델은 OpenMDW-1.1을 기반으로 상업적 용도로 개방되어 개발자와 기업이 모델 검토, 미세 조정 및 배포를 할 수 있도록 허용합니다. 황仁훙은 개방형 모델이 자율주행 시스템의 안전성과 신뢰성 향상에 기여한다고 말했습니다. 그는 다음 인공지능 물결은 로봇 기술에 속할 것이며, 자율주행 차량이 이 추세의 중요한 출발점이 될 것이라고 언급했습니다.

공식 소식에 따르면, Marvell Technology는 AI 인프라를 위한 차세대 메모리 솔루션 조합을 발표하였으며, 서버급 AI 스토리지, 랙급 CXL 메모리 확장 및 풀링, 다중 캐비닛 광 상호 연결 공유 메모리를 포함하여 Agentic AI 추론 과정에서 증가하는 메모리 용량과 대역폭 병목 현상을 해결하는 것을 목표로 하고 있습니다.Marvell은 AI 모델의 규모가 확대되고, 컨텍스트 윈도우가 연장되며, KV Cache 수요가 증가함에 따라 전통적인 컴퓨팅과 메모리의 긴밀한 결합 아키텍처가 AI 추론 효율성을 제한하고 있다고 밝혔습니다. 메모리 분리(memory disaggregation)를 통해 메모리 자원을 컴퓨팅 자원과 더 독립적으로 확장할 수 있어 GPU 활용도를 높이고 데이터 이동 지연을 줄일 수 있습니다. 이번에 발표된 제품은 다음과 같습니다:Bravera SC6 PCIe 6.0 SSD 컨트롤러: AI 추론 스토리지 시나리오를 위해 설계되었으며, 클라우드 서비스 제공업체가 더 많은 KV Cache를 고성능 SSD로 이전하여 인프라 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 이 제품은 다수 공급업체 NAND와 호환되는 아키텍처를 채택하고 있으며, 2026년 4분기부터 샘플이 제공될 예정입니다.Marvell Structera X 메모리 확장 솔루션: CXL 기술을 기반으로 하여 랙급 메모리 확장 및 자원 풀링을 지원하며, 데이터 센터가 메모리 자원을 보다 유연하게 공유하고 조정할 수 있도록 도와 AI 인프라 비용을 절감합니다.Marvell Photonic Fabric 광 상호 연결 메모리 솔루션: 광 상호 연결 기술을 통해 다중 캐비닛 공유 메모리 아키텍처를 구축하며, 최대 32TB의 온도 KV Cache 언로드를 지원하고 AI 추론 클러스터의 처리 능력을 향상시킵니다.Marvell은 Photonic Fabric 솔루션이 기존 데이터 센터의 공간 및 전력 소비 제한 내에서 최대 2배에서 3배의 Token 처리량 향상을 달성할 수 있으며, 더 큰 규모의 모델과 더 긴 컨텍스트 AI 애플리케이션을 지원한다고 밝혔습니다.Marvell의 고위 경영진 Will Chu는 AI 인프라가 단일 서버 아키텍처에서 컴퓨팅, 메모리 및 연결이 협력하여 운영되는 시스템으로 전환되고 있으며, 미래의 메모리는 자원 활용도와 Token 효율성을 높이기 위해 더욱 독립적으로 확장되어야 한다고 말했습니다.AI Agent와 대규모 모델 추론 수요가 지속적으로 증가함에 따라, 메모리 용량, 대역폭 및 데이터 전송 효율성이 계산 능력 다음으로 AI 인프라 경쟁의 새로운 초점이 되고 있습니다.

금십 보도에 따르면, 아마존 웹 서비스(AWS) CEO는 인공지능 사업이 훈련 단계에서 추론 단계로 전환하고 있다고 밝혔습니다.

보도에 따르면, 세 명의 관계자가 중국 AI 스타트업 DeepSeek가 자체 AI 칩을 개발하고 있다고 전했습니다. 이 칩은 주로 AI 계산의 추론 단계에 맞춰 설계되었으며, 새로운 모델 훈련에는 사용되지 않습니다. 이 조치는 회사가 엔비디아와 화웨이 칩에 대한 의존도를 줄이기 위한 것입니다.보도에 따르면, 이 칩 개발 계획은 약 1년 전 시작되었으며 현재는 초기 단계에 있습니다. DeepSeek는 칩 설계, 위탁 생산업체 및 저장소 회사 등 외부 파트너와 논의 중이며, 최근 몇 달 동안 비공식 경로를 통해 칩 설계 엔지니어 채용을 강화했습니다. 또한, 소식이 전해진 후 엔비디아의 주가는 장전 거래에서 약 1.6% 소폭 하락했습니다.분석가들은 개발이 성공할 경우, 이는 DeepSeek의 중대한 전략적 전환을 의미할 것이며, 글로벌 주요 AI 개발자들이 하드웨어 자율성을 추구하는 추세에 부합할 뿐만 아니라 화웨이가 국내 AI 칩 시장에서의 지위에 도전할 가능성이 있다고 보고 있습니다. 그러나 이 프로젝트는 여전히 긴 설계 주기, 대규모 자금 요구, 미국의 첨단 공정 및 고대역폭 메모리(HBM) 수출 제한 등 제조 장벽에 직면해 있습니다. 이 칩 개발 움직임은 최근 DeepSeek가 70억 달러의 첫 번째 자금을 모금할 계획에 대한 보도와도 일치합니다.

B.AI 플랫폼이 공식적으로 Claude Opus 4.8 모델을 출시했습니다. 이 모델은 가격이 4.7 버전과 동일한 기반 위에서, 코딩 및 추론 능력을 강화하고 여러 가지 주요 돌파구를 달성했습니다. 여기에는 코드 결함 검출 실패율이 약 4배 감소하고, 작업 진행 피드백이 더욱 객관적이고 정확해지며, 장시간 독립적으로 복잡한 작업을 수행하는 능력이 더욱 강화되어 자동화 개발 및 심층 추론 시나리오를 더 잘 지원할 수 있게 되었습니다.현재 Opus 4.8은 API 통합 및 웹 채팅 접근을 전면 개방하였으며, 사용자는 공식 웹사이트에 로그인하여 즉시 체험하거나 공식 문서를 참조하여 더 많은 기술 세부 정보를 확인할 수 있습니다.

AI 대리 플랫폼 Bankr의 창립자 deployer가 트위터에 약 10만 달러의 자금을 모금하여 Bankr 생태 프로젝트에 무료 LLM 추론 서비스를 제공할 것이라고 발표했습니다. 현재 Bankr 생태를 구축하고 있는 프로젝트는 곧 무료 추론 한도를 받을 수 있습니다. 그러나 공식 배포 전에 팀은 "전체 산업이 좋아할" 새로운 기능을 먼저 출시할 예정이며, 구체적인 세부 사항은 추후 발표될 것입니다.

0G Labs 공식 발표에 따르면, 0G Private Computer가 공식 출시되어 AI 에이전트와 개발자에게 TEE(신뢰 실행 환경)를 기반으로 한 프라이버시 추론 서비스를 제공합니다. 사용자는 pc.0g.ai를 통해 서비스에 접속할 수 있습니다.공식 발표에 따르면, 이 제품은 Intel TDX CPU와 NVIDIA H100/H200 GPU로 구성된 하드웨어 격리 환경을 채택하고 있으며, 모든 추론 요청은 TEE 내에서 완료됩니다. 입력 내용은 암호화되어 전송되며, 출력 결과는 서명 검증을 거쳐 서비스 제공자는 사용자 데이터를 직접 확인할 수 없습니다.현재 플랫폼은 DeepSeek DeepSeek Chat V3, Alibaba Qwen3.6 Plus, Zhipu AI GLM-5-FP8, Qwen3-VL-30B, OpenAI Whisper-large-v3 및 z-image 등 모델을 지원하며, OpenAI API와 호환되는 인터페이스를 제공하여 개발자는 base URL을 수정하여 마이그레이션을 완료할 수 있습니다.

AI 스마트 라우터 및 인프라 네트워크 DGrid AI는 통합 x402 결제 프로토콜을 갖춘 AI 추론 API를 공식 출시했다고 발표했습니다. 이 API는 결제 논리를 AI 모델 호출과 원활하게 통합하여 개발자와 AI 에이전트가 복잡한 API 키를 관리하거나 중앙 집중식 계좌에 미리 충전할 필요 없이 단일 API 요청의 생애 주기 내에서 동시에 권한 부여, 추론 및 결제를 완료할 수 있게 합니다.전해진 바에 따르면, 이 API는 현재 BNB 체인(BSC)을 기본 결제 네트워크로 최초 지원하고 있습니다. x402 프로토콜의 마이크로 결제 특성을 활용하여 시스템은 호출 비용을 절대적으로 통제할 수 있는 전제 하에 매우 낮은 마찰로 체인 상에서 실시간 결제를 구현할 수 있습니다. 또한 이 API는 주류 AI 호출 방식을 호환하는 기반 위에서 스트리밍 응답 및 실시간 사용량 피드백을 지원하여 AI 에이전트의 모델 선택, 추론 과금, 스마트 에이전트 및 다중 작업 실행 등 다양한 응용 시나리오에 적합합니다.DGrid는 이 조치가 전통적인 대형 모델 호출의 선불 장벽을 완전히 허물고, 전자동 AI 에이전트 경제(기계 간 거래)를 구축하기 위한 프로그래머블한 기본 결제 인프라를 제공하기 위한 것이라고 밝혔습니다.

DefiLlama 창립자 0xngmi는 KelpDAO가 rsETH 해킹 사건 이후 취할 수 있는 세 가지 행동 경로를 시뮬레이션했습니다. 세 가지 경로 모두 명백한 결함이 있으며, 최종 결정은 KelpDAO의 신뢰성과 Aave의 위험 감내 능력을 시험할 것입니다.경로 1: 모든 사용자가 공동으로 손실을 부담합니다. KelpDAO는 모든 rsETH 보유자에게 균등하게 18.5%의 손실을 차감합니다. 현재 Aave 전체 네트워크에는 약 66.6만 개의 rsETH가 담보로 설정되어 있으며, 주로 메인넷과 L2에서 고도로 레버리지되어 있습니다(모두 95% 청산 LTV에 있다고 가정). 사회적 손실이 발생하면 메인넷의 모든 포지션의 권리가 완전히 소멸되며, 약 2.16억 달러의 부실채권이 발생합니다. Umbrella 프로토콜은 5500만 달러의 부실채권을 커버할 수 있으며, Aave 국고는 추가로 8500만 달러를 부담해야 하며, 여전히 약 7600만 달러의 격차가 남습니다. KelpDAO는 대출하거나 Aave 토큰(현재 시가총액 약 5100만 달러)을 판매하여 이를 보충할 수 있지만, 이는 여전히 Aave에 상당한 압박을 주며 모든 사용자가 공동으로 손실을 부담해야 합니다.경로 2: L2의 rsETH 보유자를 직접 Rug합니다. KelpDAO는 메인넷 rsETH만 보장하고 L2의 rsETH는 무가치로 간주합니다. Aave L2에는 현재 약 3.59억 달러의 rsETH 담보가 있으며(현재 오라클 가격 기준), 모두 최대 레버리지로 계산할 경우 약 3.41억 달러의 부실채권이 발생하며, Umbrella 프로토콜의 커버를 전혀 받을 수 없습니다. Aave는 국고나 대출을 사용하여 일부 시장을 구제할 수 있지만, 가장 큰 손실을 입은 Arbitrum, Mantle 및 Base와 같은 체인을 포기할 가능성이 높아 이로 인해 이러한 L2 시장이 붕괴될 수 있습니다. 이 방안은 Aave 메인넷에 미치는 영향은 적지만, L2 생태계의 신뢰성을 심각하게 훼손하며 연쇄 반응을 일으킬 수 있습니다.경로 3: 해킹 공격 전 스냅샷에 따라 당시 보유자에게만 전액 환불을 시도합니다. KelpDAO는 해킹 공격 발생 전의 rsETH 보유자에게만 스냅샷에 따라 전액을 상환하려고 시도하지만, 이후 구매하거나 이전한 보유자는 스스로 손실을 감수해야 합니다. 그러나 공격 후 자금이 대량으로 유동화되었고, DeFi 프로토콜의 본질이 유동성 풀인 만큼 서로 다른 배치의 예치자를 실제로 구분하기는 매우 어렵습니다. 해커는 Aave 메인넷에서 1.24억 달러, Arbitrum에서 1800만 달러를 대출했으며, Umbrella 프로토콜의 커버를 제외하고도 약 9100만 달러의 손실이 남습니다. 이 방안은 이론적으로 확산 영향을 최소화할 수 있지만, 실제로는 거의 불가능하며 법적 및 커뮤니티 논란을 일으킬 수 있습니다.

OpenClaw 2026.4.7 버전을 발표하며, OpenClaw 추론 기능, 음악 및 비디오 편집, 대화 분기/복구, Webhook 기반 TaskFlows를 추가하고 Arcee, Gemma 4 및 Ollama 비주얼 모델을 지원하며, memory-wiki 지속 가능한 지식 시스템을 출시합니다.

Tether CEO Paolo Ardoino가 발표한 바에 따르면, Tether AI 팀은 새로운 버전의 QVAC Fabric을 출시하였으며, 이는 크로스 플랫폼 BitNet LoRA 프레임워크를 통합하여 소비자급 GPU 및 스마트폰에서 10억 매개변수 규모의 대모델 훈련 및 추론을 가능하게 합니다.새로운 QVAC Fabric LLM은 최초로 BitNet LoRA 미세 조정 및 추론을 AMD, Intel, Apple Metal 및 모바일 GPU에서 크로스 플랫폼으로 실행할 수 있게 하였습니다. 플래그십 장치에서 GPU 추론 속도는 CPU보다 2배에서 11배 향상되었으며, 메모리 사용량은 전체 정밀도 모델보다 최대 90% 감소하였습니다. Tether 팀은 Pixel 9, S25 및 iPhone 16과 같은 플래그십 스마트폰에서 최대 38억 매개변수 모델의 미세 조정을 완료하였으며, iPhone 16에서 최대 130억 매개변수 모델의 미세 조정을 구현하였습니다. 관련 코드는 GitHub에 오픈 소스되었습니다.

据华尔街日报援引知情人士透露，专注于人工智能推理的初创公司 Baseten 已完成 3 亿美元融资，估值达到 50 亿美元，几乎是上一轮估值的两倍。본 라운드 자금 조달은 벤처 캐피탈 회사 IVP와 알파벳 독립 성장 기금 CapitalG가 주도했으며, 칩 거물 엔비디아도 투자에 참여하고 거래의 일환으로 Baseten에 1.5억 달러를 주입했습니다. 이 거래는 엔비디아가 인공지능 추론 분야에서 스타트업에 대한 적극적인 배치를 하고 있음을 강조합니다.산업의 초점이 모델 훈련에서 대규모 운영 및 추론(즉, AI 모델이 입력에 따라 출력을 생성하는 것)으로 이동함에 따라, 엔비디아는 관련 스타트업에 대한 투자 강도를 높이고 있으며, 동시에 자사의 AI 칩 고객에 대한 투자도 계속하고 있습니다.

去 중심화 AI 추론 라우팅 네트워크 DGrid AI는 Waterdrip Capital, IoTeX, Paramita VC, Cacher VC, 4EVER Research, Zenith Capital, Abraca Research 등 기관으로부터 시드 라운드 투자 지원을 받았다고 발표했습니다.DGrid의 핵심은 "AI RPC + LLM 추론 + 분산 노드" 아키텍처에 기반하여 중앙집중화된 AI 플랫폼의 독점 구조를 깨고 Web3 생태계에 개방적이고 신뢰할 수 있으며 저비용의 AI 능력 지원을 제공하는 데 전념하고 있습니다. 자금 조달은 주로 노드 네트워크 구축 및 생태계 파트너 확장에 사용될 예정입니다.또한 DGrid 공식 발표에 따르면, 진정으로 커뮤니티 주도의 분산 네트워크를 구축하기 위해 노드 프리세일 계획이 곧 공식적으로 시작될 예정입니다. 이 계획은 커뮤니티 구성원이 노드를 운영함으로써 분산 AI 네트워크 구축에 미리 참여하고 네트워크 초기 성장의 혜택을 공유할 수 있도록 허용합니다. 구체적인 규칙과 시간은 공식 채널을 통해 발표될 것입니다.DGrid AI는 개발자와 애플리케이션에 저비용, 검증 가능하며 신뢰할 수 있는 중개 없이 AI 능력을 제공하는 분산형 AI 추론 라우팅 네트워크입니다.