Nvidia가 CEO 스캔들, 중국으로 칩이 샌다는 의혹, 장벽이 낮아진다는 주장을 한꺼번에 맞았다
Nvidia의 CEO 젠슨 황은 중국 정보기관의 협력자로 의심받는 앨리스 황과의 관계 의혹에 휘말렸고, Wired에 따르면 Nvidia 주가는 한 달 사이 4분의 1 떨어졌다. Nvidia 이사회는 자체 조사에 들어갔다. 앨리스 황이 일했던 싱가포르 클라우드 업체 Megaspeed는 Nvidia의 주요 고객이고, 미국은 이 회사가 칩을 중국 정보기관으로 빼돌리는지 우려해 왔다. 따로 Bloomberg는 중국 AI 기업 Moonshot AI가 수출이 막힌 Nvidia B300 서버를 중국 안에서 빌리려 한 정황을 보도했고, AI타임스가 이를 전했다. 두 건은 서로 무관하지만, 둘 다 Nvidia 칩이 중국으로 새어 들어가는지를 묻는다.
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Anthropic은 투자자에게, AI가 Nvidia의 가장 단단한 방어벽인 칩 전용 소프트웨어 환경의 벽을 낮추고 있다고 설명했다. 공동창업자 톰 브라운은 Anthropic이 네 종류의 칩에서 Claude를 학습시키고 돌린다고 했고, Anthropic은 자체 모델 Mythos에 맡겨 Claude를 AMD 칩으로 옮기는 작업을 6~12개월에서 사흘로 줄였다고 주장했다. 이 수치는 Anthropic 스스로 밝힌 것이라 아직 따로 검증되지 않았다.
TSMC는 자기 칩을 대량으로 사 가는 OpenAI와 Anthropic에 최대 10억 달러를 투자하기로 했고, Ars Technica는 이를 AI 업계에 퍼진 의 한 사례로 짚었다. OpenAI의 3분기 매출은 처음 100억 달러를 넘었지만, The Decoder에 따르면 같은 분기 조정 영업손실도 109억 달러로 늘었다.
지켜볼 신호
Nvidia 이사회가 자체 조사 결과를 내놓을 때, 국가 안보나 회사 기밀이 새지 않았다는 지금 입장이 그대로인지 본다.
01Google AI Blog
공식 발표
2개 매체 동시 보도
·2026-11-11·약 70초
모델·연구
제품·서비스
Google이 문장을 쓰지 않고 선택지에 점수만 매기는 모델 Gemini Decision 1과, 이 모델을 쓰는 Gemini Decisions API를 내놨다. 입력 하나에 예·아니오, 객관식, 점수 매기기 질문을 최대 1,000개 던지면 각 답의 확률과 0~1 사이 신뢰도가 150~250ms(밀리초) 만에 돌아온다. 가격은 입력 100만 토큰당 0.10달러이고 출력 토큰은 요금을 받지 않는다. Google은 Gemini 3.5 Flash-Lite를 Interactions API로 쓸 때보다 약 5배 싸다고 밝혔다. Google AI Studio의 Gemini API에서 바로 쓰게 했다.
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Google 안에서는 Gemini Notebook이 이 API로 질문을 알맞은 모델 등급에 보내, 일상적인 질문의 지연을 최대 40% 줄였다. 큰 모델을 부르기 전에 요청을 어디로 보낼지 싸게 정하는 이런 모델은 최근 잇따라 나왔다. The Decoder에 따르면 스타트업 Jev가 먼저 내놓았고, OpenAI와 Cloudflare, Microsoft가 곧바로 따라 했다.
지금 할 일
개발을 한다면 Google AI Studio에서 API 키를 받아, 고객 문의 분류처럼 선택지가 정해진 작업 하나로 먼저 시험해 본다.
Try Tabletop: Customizable, collaborative spaces for groups to plan, play and do more together.
요약
Google Labs가 여럿이 한 화면을 함께 쓰는 AI 실험 서비스 Tabletop을 공개했다. 링크와 파일, 아이디어를 넣고 @tabletop을 부르거나 기본 템플릿을 고르면 여행 일정표, 저녁 메뉴 투표, 비용 정산표, 토너먼트 대진표 같은 화면이 만들어진다. 초대 링크를 단체 대화방에 올리면 참가자 모두가 Google 문서처럼 동시에 쓴다. 지금은 미국의 18세 이상만 대기자 명단으로 신청을 받는다.
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혼자 챗봇에 묻던 AI를 여럿이 한 화면에서 함께 고치는 작업판으로 옮기려는 시도다. 예로 든 쓰임새도 여행 일정, 메뉴 투표, 비용 정산처럼 모임 총무가 손으로 하던 일이다.
China’s Nvidia Honeypot Isn’t Surprising. Jensen Huang Fell for It Anyway
요약
중국 정보기관이 Nvidia CEO 젠슨 황에게 를 썼다는 의혹이 불거진 가운데 Nvidia 주가는 한 달 사이 4분의 1 떨어졌다. 10월 말 The New York Times는 젠슨 황이 2024~2025년 사이부터 싱가포르 클라우드 업체 Megaspeed의 전직 임원 앨리스 황(친척 아님)과 관계를 맺어 왔고, 미국 정보기관이 앨리스 황을 중국 정보기관의 협력자로 본다고 보도했다. 중국 외교부는 근거 없는 비방이라고 했고, Megaspeed는 미국 당국이 위반 증거를 찾지 못했다고 밝혔다. Nvidia 이사회는 자체 조사에 들어갔으며, 국가 안보나 회사 기밀이 새어 나갔다고 볼 이유가 없다는 입장이다.
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Wired는 Megaspeed가 Nvidia 칩을 많이 사는 주요 고객이라는 점이 일을 더 복잡하게 만든다고 짚는다. Megaspeed가 칩을 중국 정보기관으로 빼돌린다고 미국이 우려한다는 보도도 1년 넘게 나왔다. The New York Times에 따르면 마르코 루비오 국무장관이 5월에 트럼프 대통령에게 이 건을 보고했고 젠슨 황은 직후 대통령과 함께 중국에 갔는데, 트럼프는 사전에 몰랐다고 말한다.
Taiwan’s chipmaking giant TSMC to invest $1B in Anthropic, OpenAI
요약
TSMC가 OpenAI와 Anthropic에 합쳐 최대 10억 달러를 투자한다. Reuters에 따르면 TSMC 이사회는 OpenAI의 대형 투자자 전용 우선주에 최대 5억 달러를, Anthropic에는 상장 예상 가격으로 보통주 5억 달러어치를 사는 안을 승인했다. 두 회사는 TSMC가 만든 AI 칩을 대량으로 사들이는 고객이다. TSMC는 7~9월 분기에 이익 230억 달러를 넘겨 6분기 연속 최고 이익을 냈다.
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The Wall Street Journal에 따르면 분석가들은 투자자와 공급사, 고객이 서로 돈을 대는 때문에 AI 하드웨어의 진짜 수요를 가늠하기 어려워졌다고 경고한다. 다만 Ars Technica는 TSMC의 10억 달러가 Nvidia가 OpenAI에 넣은 300억 달러, Anthropic에 넣은 100억 달러에 비하면 작다고 짚는다.
OpenAI’s quarterly revenue reportedly crosses $10B for the first time
요약
Bloomberg가 익명 취재원을 인용해 OpenAI의 3분기 매출이 처음 100억 달러를 넘었다고 보도했다. 2분기 67억 달러에서 약 50% 늘어난 값으로, 1분기에서 2분기로 넘어갈 때의 성장률 약 18%를 크게 웃돈다. 조정 영업이익률은 2분기 -150%에서 3분기 -109%로 좋아졌고, 은 500억 달러에 이르렀다. 같은 분기에 Anthropic은 매출 170억 달러를 보고했다.
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OpenAI는 가격과 할인 조정, 모델 개선, 기업용 에이전트 제품 강화로 성장을 되살렸지만 기업 시장에서는 여전히 Anthropic에 뒤진다. The Decoder에 따르면 같은 분기 조정 영업손실도 101억 달러에서 109억 달러로 오히려 늘었다. 두 회사는 연환산 매출을 세는 방식이 달라(Anthropic은 클라우드 파트너가 판 몫까지 센다) 그 수치를 바로 견주면 안 된다.
OpenAI의 3분기 매출은 2분기보다 약 50% 늘었지만 같은 분기 Anthropic의 170억 달러에는 미치지 못한다.
06The Verge AI
보도
5개 매체 동시 보도
·2026-11-11·약 70초
모델·연구
데이터·학습
Google’s AlphaGenome 2 zooms in on the cellular roots of disease
요약
Google DeepMind가 DNA 변이가 세포 종류마다 어떤 영향을 주는지 예측하는 AI 모델 AlphaGenome 2를 공개했다. 몸속 거의 모든 세포가 같은 DNA를 갖지만 심장 근육 세포, 피부 세포, 감염과 싸우는 면역 세포는 켜는 유전자가 달라서, 같은 도 세포마다 다르게 작용한다. DeepMind는 68개 조직의 개별 세포 프로필 1억 개 이상으로 학습한 이 모델이 유전자 활동을 바꾸는 변이를 이전 최고 모델보다 거의 두 배 찾아낸다고 밝혔다. 다시 학습시키지 않고도 처음 보는 세포 종류와 상태를 예측하며, 비상업 연구용으로는 공개 당일부터 AlphaGenome API로 열었고, 상업 연구용으로는 제한된 비공개 미리보기로 제공한다.
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DeepMind의 유전체 연구 책임자는 약이 특정 단백질과 특정 세포를 겨냥해 만들어지기 때문에 세포 단위 예측이 중요하다고 설명했다. 다만 이 모델은 계산 비용이 더 커서, 9월에 낸 인간 유전체의 모든 글자 변화를 다룬 지도(Atlas)를 만드는 데는 쓰기 어려웠다. 그래서 AlphaGenome 2가 이전 모델을 당장 대체하지는 않는다. SiliconANGLE에 따르면 임상이나 진단용으로는 승인되지 않았다.
Anthropic says AI is eroding Nvidia's CUDA lead, cutting an AMD chip switch from months to three days
요약
Anthropic이 투자자 설명 자료에서 Claude를 AMD GPU에서 돌리는 작업을 사흘 만에 끝냈다고 주장했다. 새 칩 하나에 맞추려면 보통 6~12개월이 걸리는데, Anthropic의 최상급 모델 Mythos가 칩 위에서 도는 작은 연산 프로그램인 의 거의 전부를 직접 쓰거나 옮겼다는 것이다. 공동창업자 겸 최고컴퓨팅책임자 톰 브라운은 Anthropic이 AWS Trainium, Google TPU, Nvidia GPU, AMD GPU 네 종류 칩에서 Claude를 학습시키고 돌린다고 말했다. 사흘이라는 수치는 AMD MI355X GPU에서 프롬프트를 처리하는 작업 기준이다.
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는 Nvidia가 만든 칩 전용 소프트웨어 환경으로, 개발자를 Nvidia 하드웨어에 묶어 온 가장 큰 강점이었다. 이 주장이 맞다면 The Decoder가 짚듯 회사들이 가격과 공급 사정에 따라 칩 공급사를 더 쉽게 바꾼다. Nvidia는 지금 시장 지배력 덕에 하드웨어로는 드물게 70%가 넘는 마진을 낸다. 다만 지금은 Anthropic 한 회사가 투자자에게 한 자체 설명이다.
Bloomberg가 중국 AI 기업 Moonshot AI에 미국 수출 규제 대상인 Nvidia B300 서버 32대의 컴퓨팅 서비스를 제공한다고 적힌 금융 계약 문서를 확인했다. 서버는 중국 간쑤성 칭양시에 있는 것으로 기재됐고, 소유 업체 링메이신 테크놀로지가 8월에 베이징 은행과 맺은 대출 계약의 담보로 잡혔다. 서버 평가액은 총 6,480만 달러로 대당 약 200만 달러, 미국 통상 가격보다 약 350% 높다. Moonshot은 거래를 알지 못한다며 부인했는데, Bloomberg가 11월 3일 사실 확인을 요청한 뒤 공개 금융 문서에서 Moonshot의 이름이 사라졌다.
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이 문서는 Moonshot이 B300을 실제로 썼다는 것까지는 증명하지 못하고, 서버가 중국에 들어온 경로나 미국의 별도 수출 허가 여부도 확인되지 않았다. Nvidia와 Supermicro는 관련 업체들이 자사 고객이 아니라며 선을 그었다. Moonshot의 Nvidia 칩 사용 의혹은 처음이 아니다. 7월에는 Moonshot의 모델 Kimi K3가 칩 2만 개 규모 클러스터로 만들어졌다는 보도가 나왔다.
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