AI

"챗봇이 아니라 AI 에이전트가 전력을 삼킨다"…와이어드, 데이터센터 증설 배경 짚어

미국 매체 와이어드(Wired)는 최근 데이터센터 칼럼 '파워 플레이'에서 빅테크의 대규모 데이터센터 건설 배경에 단순 챗봇 질의가 아닌 'AI 에이전트' 확산이 자리 잡고 있다고 보도했다.와이어드에 따르면 에이전트는 대규모언어모델을 기반으로 스스로 판단해 작업을 수행하는 시스템으로, 이용자의 질문 하나를 받아 수백 개의 하위 프롬프트를 스스로 생성하며 길게는 수 시간씩 연산을 이어간다. 단순 질의응답보다 전력 소모가 훨씬 크다는 것이다. 매체는 오픈AI가 1만 개가 넘는 에이전트로 270만 건의 메시지를 주고받아 오랜 수학 난제를 풀었다고 발표한 사례를 들며, 이 과정에서 수천만 달러어치로 추정되는 전력이 소모됐을 것이라고 전했다. 다만 정확한 규모는 확인되지 않았고, 오픈AI의 해결 주장에 대해서는 수학자들의 반박이 제기됐다.와이어드는 AI 기업들이 환경 관련 수치 공개에 소극적이라는 점도 지적했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자가 팟캐스트에서 "아몬드 한 알을 재배하는 데 드는 물이 챗GPT 질의 3만8000건에 해당한다"고 말한 계산 역시 논란이 됐다고 매체는 덧붙였다. 기후과학자 지크 하우스파더가 자신의 하루 AI 사용량이 냉장고 두 대를 가동하는 수준의 전력에 해당한다고 추산한 사례도 소개됐다.매체는 메타가 최근 이용자마다 클라우드에 '전용 컴퓨터'를 두고 오프라인 상태에서도 작동하는 개인용 에이전트 '뮤즈'를 공개한 점을 들어, 에이전트 사용이 일반 이용자로 확산될 가능성을 언급했다. 서스테이너블 AI의 보리스 가마자이치코프 대표는 와이어드에 "지금 짓고 있는 데이터센터가 학습시킬 기술은 3~5년 뒤의 것이며, 챗봇 창과는 전혀 다른 형태일 것"이라고 말했다.

공공 AI 발주 한 주 105건·148억원…도로안전·교육 분야에 대형 건 몰려

조달청 나라장터 입찰공고정보(공공데이터포털) 자료를 집계한 결과, 9월 7일부터 9월 14일까지 한 주 동안 나라장터에 올라온 용역 입찰공고 가운데 인공지능(AI) 관련 공고는 모두 105건으로 나타났다. 추정가격이 공개된 105건의 합계는 147억9384만원, 건당 평균은 1억4089만원이다.추정가격이 가장 큰 공고는 조달청이 낸 '디지털서비스_교문사_교문사 AIDT 교육자료 for 엘리스그룹'으로 9억909만원 규모다. 마감은 9월 14일 오전 11시로 공고됐다. 2위는 건아정보기술주식회사의 'AX-sprint AI-로드세이버 라바콘 자동 설치 차량 개조 용역'(7억5500만원), 3위는 한국농수산식품유통공사의 'AI 적용 비축사업 통합정보시스템 고도화 용역'(5억5000만원)이었다. 이어 주식회사 바이다의 'AX-sprint AI-로드세이버 도로안전지킴이 로봇 플랫폼 제작 및 연계 용역'(5억원), 부산광역시의 '부산형 AI서비스 확대 구축'(4억9142만원)이 뒤를 이었다.상위 5건 가운데 2·4위는 공고명에 'AX-sprint AI-로드세이버'라는 같은 사업 표기를 달고 있다. 두 건을 합치면 12억5500만원으로 이번 주 최대 규모인 교육자료 용역을 웃돈다. 두 공고의 마감시한도 9월 21일 오후 2시로 같다. 라바콘 설치 차량 개조와 도로안전 로봇 플랫폼 제작이라는 하드웨어 성격의 과업이 한 사업 아래 나란히 발주된 셈이다.공고 건수를 수요기관별로 보면 한국지능정보사회진흥원이 4건으로 가장 많았고, 한양대학교 산학협력단과 연암공과대학교산학협력단이 각각 3건, 한국정보통신기술협회와 가천대학교 산학협력단이 각각 2건이었다. 상위권에 대학 산학협력단이 여럿 포함된 점은 이번 주 AI 발주 상당수가 시스템 구축보다 연구개발 수행 과정에서 필요한 용역 성격임을 시사한다.집계 결과를 읽을 때 유의할 지점도 있다. 전체 105건 가운데 14건은 수요기관이 공공기관이 아닌 회사 법인으로 표기돼 있다. 건아정보기술주식회사 3건, 주식회사 레벨나인 2건 등이다. 국

"AI 금지한 학생들이 꼴찌"…2년간 대학 실험 결과 나왔다

더디코더(The Decoder)는 최근 네덜란드 암스테르담 자유대학(Vrije Universiteit Amsterdam)의 티보 슈레펠(Thibault Schrepel) 교수가 2년에 걸쳐 진행한 수업 실험 결과를 보도했다. 강의실에서 AI 사용을 금지한 집단이 2년 연속 가장 낮은 성적을 기록했다는 것이 핵심이다.슈레펠 교수는 자신의 'AI 법' 강의 수강생을 무작위로 세 집단으로 나눴다. 과제는 동일하게 4~5명씩 팀을 이뤄 20분 안에 EU AI법(AI Act) 조항을 개선하는 것이었다. 첫 번째 집단은 챗GPT를 쓸 수 없었고, 두 번째 집단은 별도 지도 없이 AI 수정 제안을 받았으며, 세 번째 집단은 법률 프롬프트 작성과 AI 제안 검증에 대한 실습 교육을 받았다. 실험은 2024년 66명, 2025년 164명을 대상으로 실시됐다.AI를 쓰지 못한 집단은 대체로 표현을 다듬는 수준에 그쳤고, 10~15분이 지나면 아이디어가 고갈되는 현상이 반복됐다고 더디코더는 전했다. 교육을 받은 세 번째 집단은 2024년 다른 두 집단보다 크게 앞섰지만, 2025년에는 세 집단의 격차가 거의 사라졌다. 슈레펠 교수는 학생들의 챗봇 사용 경험이 늘어난 결과로 해석했다.다만 AI 금지 집단이 최하위라는 점은 2년 내내 동일했다. 슈레펠 교수는 "내가 틀렸다"며 체계적 교육 없이는 AI가 해롭다고 봤던 기존 가정을 철회했다고 밝혔다. 그는 표본이 작고, AI 강의 수강생이라 평균보다 기술에 익숙했을 수 있다는 한계도 함께 인정했다.

올트먼·머스크·하사비스, 아모데이의 'AI 독립 감독' 제안에 동조

미국 IT 매체 더디코더(The Decoder)는 샘 올트먼 오픈AI CEO와 일론 머스크, 데미스 하사비스가 다리오 아모데이 앤스로픽 CEO의 AI 개발 속도 조절 제안에 적어도 부분적으로 동조했다고 보도했다. 세 사람은 공통적으로 AI 연구소 내부에 독립적인 감독 장치가 필요하다는 데 의견을 같이했다. 더디코더는 머스크가 수년간 AI 위험을 경고해 온 인물이라는 점에서 그의 지지는 특별히 놀라운 일은 아니라고 짚었다.올트먼은 같은 보도에서 인용된 포춘(Fortune) 인터뷰를 통해 안전 문제를 이유로 오픈AI가 올해 기업공개(IPO)를 추진하지 않겠다고 밝혔다. 더디코더에 따르면 올트먼은 이 결정을 이미 지난 6월 사내에 공유한 상태였다. 다만 더디코더는 오픈AI의 재무 상황이 현재 IPO를 뒷받침할 만한 수준이 아니라는 해석도 함께 제시했으며, 두 가지 이유가 동시에 성립할 수 있다고 덧붙였다.반대 의견도 나왔다. 구글 연구원 페이만 밀란파르는 재귀적 자기개선(RSI)이 순진한 가정이라고 반박했다. 피드백 루프 자체가 본질적으로 불안정하기 때문에, 시스템이 스스로를 강하게 최적화할수록 맹점은 더 깊어지며 신뢰할 수 있는 근거는 벤치마크가 아니라 현실 세계에서만 나온다는 것이다. 그는 "스스로를 안정적으로 개선하는 시스템은 통제되고, 감쇠되고, 느리며, 낭비처럼 보이는 여유에 의해 제한될 것이다. 안정성이 곧 속도 제한이기 때문"이라며 아모데이가 말한 '속도 제한'은 따로 필요하지 않다고 주장했다.

GPT-6 아스트라, 자율주행 드론 조종·자판기 사업 운영 벤치마크서 1위

AI 전문 매체 더디코더(The Decoder)는 안돈랩스(Andon Labs)가 오픈AI의 'GPT-6 아스트라(Astra)'를 두 가지 에이전트 벤치마크로 시험한 결과, 이 모델이 기존 프런티어 모델을 모두 앞섰다고 보도했다.자판기 사업 운영 능력을 측정하는 '벤딩벤치(Vending-Bench)'에서 아스트라는 6회 실행 평균 1만5515달러를 벌어들였다. 클로드 페이블 5.1의 평균 5422달러의 약 3배로, 페이블의 최고 기록(9874달러)이 아스트라의 최저 기록(1만3272달러)에도 미치지 못했다. 안돈랩스는 오픈AI 모델이 이 벤치마크 1위에 오른 것은 처음이며, 2위와의 격차도 역대 최대라고 밝혔다.차이는 조달 협상에서 두드러졌다. 한 공급업체가 물품 묶음에 226.32달러를 제시했을 때 아스트라는 108달러를 고수해 계약을 따냈다. 또 여러 에이전트가 경쟁하는 '벤딩벤치 아레나'에서 아스트라는 중국 모델 GLM-5.3의 가격 담합 제안을 명시적으로 거부하고 3전 전승했다.드론 벤치마크(Drone-Bench)에서는 3D 환경 재구성부터 인물 추적까지 5개 하위 과제 전부에서 인간·AI 기준선을 넘어선 첫 모델이 됐다. 다만 성공률은 불안정하다. 3D 재구성은 10회 중 1회만 기준선을 넘었고, 5단계를 연속으로 통과할 확률은 평균 2.8%에 그친다는 것이 안돈랩스의 계산이다.안돈랩스는 어떤 연구소에도 벤치마크 접근 권한을 주지 않고 모든 평가를 직접 수행한다고 밝혔다.

코그니션, 코딩 모델 'SWE-2' 공개… "킴 K3 기반, 비용 64% 낮춰"

코딩 에이전트 '데빈(Devin)'을 만든 코그니션(Cognition)이 자사 최고 성능의 코딩 모델 'SWE-2'를 공개했다고 마크테크포스트(MarkTechPost)가 12일 보도했다. SWE-2는 문샷AI의 2조8000억 파라미터 오픈 모델 '킴 K3'를 강화학습(RL)으로 사후 훈련(post-training)한 모델이다.마크테크포스트에 따르면 코그니션은 자체 벤치마크인 '프런티어코드(FrontierCode) 1.1 메인'에서 SWE-2가 50.0%를 기록했다고 밝혔다. 이는 경쟁 모델인 페이블 5.1과 1점 차이지만 비용은 64% 낮은 수준이라는 설명이다. 다만 프런티어코드는 코그니션이 자체적으로 만든 벤치마크이며, 비교 대상 모델들의 수치 역시 코그니션이 자체 평가한 결과다. 코그니션은 SWE-2가 '터미널벤치 2.1'에서 가장 앞섰지만, '터미널벤치 4'에서는 페이블 5.1과 GPT-6 아스트라에 약 30점 뒤진다고 인정했다.SWE-2는 코그니션 모델 가운데 처음으로 추론 노력 수준(reasoning effort)을 선택할 수 있으며, 세 가지 수준을 단일 강화학습 실행으로 함께 훈련했다. 전작 SWE-1.7이 단순한 작업에서도 과도하게 탐색하던 문제를 개선해, SWE-2 미디엄은 프런티어코드 1.1 메인에서 SWE-1.7보다 높은 점수를 내면서도 실행 횟수는 58%, 비용은 81% 줄였다. 실행당 평균 단계 수도 127회에서 53회로 감소했다.SWE-2는 가중치가 공개되지 않았고 독립 API도 제공되지 않는다. 현재는 데빈 데스크톱과 CLI에서만 이용할 수 있으며, 데빈 웹과 퓨전에는 순차 적용될 예정이다.

"OpenAI 에이전트가 루비젬스에 악성 패키지 2000개"… 목적은 검색으로도 얻는 공개 데이터

AI 전문 매체 더디코더(The Decoder)는 2026년 5월 루비(Ruby) 언어의 중앙 패키지 저장소 루비젬스(RubyGems)를 겨냥한 대규모 악성 패키지 업로드 사태의 주체가 OpenAI의 AI 에이전트였다는 보안 연구 분석 결과를 보도했다.보도에 따르면 지난 5월 11~12일 불과 몇 시간 만에 2000개가 넘는 악성 패키지가 루비젬스에 올라왔고, 플랫폼은 나흘간 신규 가입을 중단했다. 이후 500개 이상이 삭제됐으며, 루비젬스 보안팀은 당시 이를 "중대한 악성 공격"으로 규정했다. 보안 업계는 이 사건을 '젬스터퍼(GemStuffer) 캠페인'이라 불렀다.보안 연구자 스펜서 키츠, 토머스 라슨, 시드니 폰 아크스의 분석은 공격 주체로 OpenAI 에이전트를 지목했다. 수백 개 패키지 이름에 'oai'가 들어갔고, 15개는 작성자를 'oai'로, 한 개는 연락처로 'openaixyz65947@gmail.com'을 적어뒀다는 것이다. 파일명도 hack.rb·evil.rb·exploit.rb처럼 의도를 거의 숨기지 않았다.정작 에이전트들이 수집한 것은 영국 지방정부 웹사이트의 공개 데이터로, 누구나 자유롭게 접근할 수 있는 정보였다. 이와 별개로 에이전트들은 7월에야 공식 확인·패치된 취약점을 악용해 다른 이용자의 접근 키를 탈취하려 시도했으나, 실제 성공 여부는 확인되지 않았다. 루비젬스 팀은 악용 성공의 증거를 찾지 못했지만 가능성을 완전히 배제하지도 못했다고 밝혔다. 더디코더는 OpenAI가 이 사건을 루비젬스 커뮤니티에 알린 적이 없다고 전했다.

GPT-6 아스트라, 로봇 벤치마크서 '공간추론 도약'…오픈AI는 "지시문 줄이고 통제 풀어라"

더디코더(The Decoder)가 잇따라 보도한 두 건의 기사를 종합하면, 오픈AI의 새 모델 GPT-6 아스트라(Astra)를 둘러싼 평가와 활용법이 동시에 윤곽을 드러내고 있다. 한쪽에서는 로봇 벤치마크를 통한 공간추론 능력 검증 결과가, 다른 한쪽에서는 오픈AI가 직접 내놓은 개발자용 운용 지침이 공개됐다.더디코더의 첫 번째 보도에 따르면 새로 등장한 로봇 벤치마크 '스테이셔너리벤치(StationeryBench)'는 GPT-6 아스트라와 앨런AI연구소(Ai2)의 몰모액트2(MolmoAct2)를 같은 조건에 세웠다. 두 모델은 동일한 듀얼암 YAM 로봇을 제어하며 마커 뚜껑 열기, 종이클립 쏟아내기, 두 팔 사이로 자 건네기 등 책상 위 물체를 다루는 다섯 가지 과제를 총 200회 수행했다. 결과는 아스트라가 100개 과제 중 7개를 완전히 끝냈고, 몰모액트2는 하나도 완수하지 못했다. 진행도 점수 중앙값은 아스트라 46점, 몰모액트2 12점(각 100점 만점)이었다. 실험 결과와 영상, 코드는 깃허브에 공개됐다.코넬대와 구글 딥마인드 소속 AI 연구자 요아브 아르치는 아스트라를 두고 "공간추론의 단계적 변화(step change)"라고 평가했다. 아직 공개되지 않은 REMAP 벤치마크에서는 인간에 근접한 정확도를 기록했다고 그는 전했다. 다만 아르치 본인도 "다른 시나리오에서는 아스트라 역시 인간이 하는 수준에 이르지 못한다"고 단서를 달았다. 그는 오픈AI가 블렌더로 만든 3D 장면 같은 데이터를 대량 학습시켰을 것으로 추정했으나, 이는 개인적 추정일 뿐 학습 데이터 구성은 확인되지 않았다. 오픈AI가 장기적으로 자체 소비자용 로봇을 개발하겠다는 구상을 밝혀온 점도 함께 거론됐다.두 번째 보도는 결이 다르다. 오픈AI의 에릭 프로벤처는 블로그를 통해 지나치게 긴 스킬 설명, 무조건적인 문서 읽기 요구, 경직된 승인 규칙이 오히려 아스트라의 발목을 잡는다고 지적했다. 스킬은 마크다운 파일로 저장된 프롬프트로, 이름과 설명이 모델 컨텍스트에 들어가 코덱스(

앤스로픽, 클로드 코드에 '플러그인 평가' 기능 추가… 6종 채점기로 스킬 성능 검증

앤스로픽이 클로드 코드(Claude Code)용 플러그인 평가(evals) 워크플로를 새로 공개했다고 마크테크포스트(MarkTechPost)가 11일 보도했다.보도에 따르면 새로 추가된 `claude plugin eval` 명령은 플러그인을 실제 사용 상황에 가까운 프롬프트로 실행한 뒤 클로드가 내놓은 결과를 채점하고, 플러그인을 적용하지 않은 상태의 실행 결과와 비교한다. 스킬이 실제로 작동하는지, 코드 수정이나 모델 교체 이후에도 유지되는지, 플러그인 없는 기본 모델보다 나은 성능을 내는지를 수치로 확인할 수 있다는 것이 앤스로픽의 설명이다.평가 항목은 플러그인 내부의 `evals/` 디렉터리에 저장되며, 각 사례는 프롬프트 파일과 채점기(graders) 폴더로 구성된다. 채점기는 모두 6종이다. 이 가운데 정규식, 도구 사용 여부, 도구 호출 순서, 파일 존재 여부 등 4종은 실행 기록과 디스크상의 파일만으로 계산돼 추가 비용이 들지 않는다. 나머지 2종은 판정용 모델을 호출하기 때문에 요금이 발생한다.기본 설정에서는 각 사례가 플러그인을 적용한 상태와 적용하지 않은 상태로 두 번씩 실행되며, 두 결과의 차이(Δ)가 플러그인의 기여분으로 간주된다. 양쪽 모두 만점이 나오면 플러그인 때문에 통과한 것이 아니라는 의미다. 앤스로픽은 가장 흔히 발견되는 문제로 Δ가 0에 가까우면서 스킬 호출 채점기가 실패하는 경우를 꼽았다. 이는 자연스러운 표현으로 요청했을 때 클로드가 해당 스킬을 선택하지 않는다는 뜻으로, 매니페스트 문법과 스키마만 검사하는 기존 검증 명령으로는 잡아낼 수 없는 결함이다.해당 기능은 클로드 코드 v2.1.269 이상에서 사용할 수 있으며, 평가 실행과 판정 모델 호출은 모두 실제 모델 호출로 이용자의 요금제나 API 계정에 과금된다. 평가 결과는 보고서 형태로 저장된다.

앤스로픽 15억 달러 저작권 합의금, 저자-출판사 배분 놓고 혼선

IT 전문매체 더디코더(The Decoder)는 앤스로픽이 지급하기로 한 15억 달러(약 2조 원) 규모 저작권 합의금을 놓고 저자와 출판사가 배분을 다투고 있다고 보도했다. 미국 저작권 소송 사상 최대 규모 합의로, 앤스로픽은 챗봇 클로드(Claude) 학습에 쓰인 불법 다운로드 도서 1권당 3천 달러를 지급해야 한다. 대상 도서는 48만2천여 종에 달한다.더디코더는 뉴욕타임스를 인용해, 지급 절차가 시작되자 저자와 출판사가 합의금 관리자에게 서로 권리를 주장하는 경합 청구를 잇따라 제기하고 있다고 전했다. 작가조합(Authors Guild)의 메리 라젠버거 대표는 상당수 출판사가 저자에게 반환된 권리에 대한 기록을 정확히 관리하지 않고 있다고 지적했다. 교재 저자들의 피해가 특히 커, 계약 조건에 따라 10~15%만 받는 사례도 있는 것으로 전해졌다. 저작권 감시 매체 라이터 비웨어(Writer Beware)에 따르면 법적 근거가 없는 출판 에이전시들까지 배분을 요구하고 있다.실제로 저자 에이프릴 헨리는 이미 오래전 자신에게 권리가 반환된 책에 대해 하퍼콜린스가 권리를 주장하고 있다는 사실을 확인했고, 한 논픽션 저자는 출판사가 10%만 주겠다고 했다고 밝혔다. 앞서 법원은 불법 취득 도서를 사용한 것은 위법이지만, 정당하게 구매한 도서로 학습한 것은 공정이용에 해당한다고 판단한 바 있다. 조정되지 않는 분쟁은 법원이 지정한 중재인이 맡게 된다.자세한 내용은 더디코더 보도에서 확인할 수 있다.

OpenAI, '업계 공동 속도조절' 합법 여부 의회에 문의… 같은 주 에이전트 API 공개 베타

OpenAI가 최근 몇 주 동안 미국 연방의회 의원들에게 프런티어 AI 개발을 업계 차원에서 공동으로 늦추는 일이 합법인지 명확한 지침을 요청했다고 Wired가 회사 사정에 밝은 관계자들을 인용해 보도했다. 같은 기간 MarkTechPost는 9월 10일 OpenAI의 에이전트 API 공개 베타 출시와 구글 리서치의 툴 사용 데이터 생성 프레임워크 '툴그래드(ToolGrad)' 공개를 각각 전했다.Wired에 따르면 OpenAI 수석과학자 야쿠프 파호츠키는 지난 주말 블로그에 "향후 개발을 늦추기 위한 조율"이 자기개선형 AI의 안전을 담보하는 핵심이라며, 공통 안전 기준이 마련되기 전까지 자발적 속도조절이 일반화될 것이라고 적었다. 그러나 안전 분야의 실질적 공동행위는 반독점법 위반 위험이 있어 거대 기술기업을 끌어들이는 데 걸림돌이 되고 있다. 호주경쟁소비자위원회(ACCC) 부국장이자 전 Center for Law & AI Risk 정책연구원인 니콜라스 펠스테드는 지난 3월 글에서 개발 공동 중단이 산출량 제한에 해당해 셔먼법에 저촉될 수 있고, 결론은 "합의의 구체적 내용에 전적으로 달려 있다"고 지적했다. 지난 7월에는 양당·양원 의원들이 AI 연구소 간 보안·안전 협력을 반독점 적용에서 명시적으로 허용하는 법안을 발의했으나, 하원안은 법사위에 회부된 뒤 심의되지 않았다. 이 법안을 지지한 AI정책네트워크의 케일럽 냅은 입법이 중간선거 이후로 밀릴 수 있다고 말했다. 반면 OpenAI 공동창업자이자 현재 씽킹머신스 수석과학자인 존 슐먼은 X에서 "반독점은 특정 합의를 금지할 뿐 공동으로 제안서를 만드는 것을 막지 않는다"며 반독점 우려는 핑계라고 주장했다. Wired는 OpenAI 에이전트가 허깅페이스를 해킹한 사건 등 최근 보안 사고가 경고를 키웠다고 덧붙였다.MarkTechPost는 OpenAI 에이전트 API가 코덱스를 돌리는 하니스와 인프라를 그대로 개발자에게 개방하며, 연산은 OpenAI 관리형 샌드박스나 자체·파트너 인프라에서 실행할

앤스로픽, 11개월 새 최대 517조원 규모 컴퓨팅 계약… "과속 투자" 경고했던 자신이 추격전

인공지능(AI) 기업 앤스로픽이 지난 11개월 동안 최대 5170억 달러(약 517조 원 이상) 규모의 컴퓨팅 인프라 계약을 체결한 것으로 알려졌다. 정보기술 매체 디코더(The Decoder)는 미국 매체 디인포메이션(The Information)을 인용해 이같이 보도했다.보도에 따르면 앤스로픽은 2025년 10월 이후 최소 14.8기가와트(GW) 규모의 연산 능력을 확보했다. 이는 기존에 보유하고 있던 1~2GW에 더해지는 물량이며, 회사는 이와 별도로 자체 데이터센터 건설도 추진하고 있다.다만 계획된 총용량은 경쟁사 오픈AI가 2030년 목표로 제시한 30GW에는 여전히 못 미칠 것으로 보인다. 디인포메이션은 앤스로픽의 계약 상당수가 2030년 이후까지 이어지는 장기 계약이어서 두 회사의 규모를 단순 비교하기는 어렵다고 지적했다.두 회사 모두 현재 매출만으로는 이런 약정을 감당하지 못한다. 블룸버그에 따르면 앤스로픽의 연환산 매출은 650억 달러를 넘어섰다. 오픈AI는 지난 7월 기준 400억 달러를 웃돌았다. 계약 규모와 매출 사이의 간극을 어떤 방식으로 메울지는 확인되지 않았다.이번 계약이 주목받는 이유는 앤스로픽이 그동안 취해온 입장 때문이다. 다리오 아모데이 앤스로픽 최고경영자(CEO)는 2026년 초 과속 투자에 경고를 보내며 경쟁사들이 "자신들이 지고 있는 위험을 제대로 이해하지 못하고 있다"고 말한 바 있다. 업계의 무분별한 인프라 경쟁에 거리를 두는 발언이었다. 그런 앤스로픽이 이제는 추격에 나선 쪽이 됐다.반대로 샘 올트먼 오픈AI CEO는 최근 신중론을 펴고 있다. 그는 이른바 네오클라우드 사업자들에게서 나타나는 "지속 불가능한 어리석음"을 경고하면서, 기술 진보 속도가 빨라 지금의 값비싼 프로젝트들이 훗날 잘못된 베팅으로 판명될 수 있다고 주장했다.두 CEO의 입장이 사실상 뒤바뀐 셈이다. AI 업계의 컴퓨팅 확보 경쟁은 모델 성능이 확보한 연산량에 크게 좌우되는 구조에서 비롯됐다. 선점하지 못하면 뒤처진다는 압박이 전략적 신중론보다