미국 백악관은 AI 기반 과학 국가 프로젝트인 Genesis Mission 확대를 위해 50억 달러 이상의 연방 지원과 278개 프로젝트 선정을 발표했다. Genesis Mission은 2025년 11월 대통령 행정명령으로 출범한 과학 분야 AI 활용 프로젝트로, 백악관 주도로 추진된다. 이번 발표는 새로운 사업을 처음 시작한 것이 아니라, 에너지부(Department of Energy, DOE)에서 시작된 Genesis Mission을 15개 이상 연방기관이 참여하는 범정부 이니셔티브로 확대하는 조치다.

참여 기관은 연구비, 공모사업, 전문 과학데이터, 연구시설을 국가 과학기술 도전과제(National Science and Technology Challenges)에 투입한다. 이 과정에서 DOE가 구축한 미국 과학·안보 플랫폼(American Science and Security Platform)을 공동 활용한다.

이 플랫폼은 연구자가 과학데이터, 컴퓨팅 자원, AI 도구를 함께 사용할 수 있도록 연결하는 기반으로 제시됐다.

선정 과제는 보건의료, 에너지, 인프라, 제조, 산업경쟁력, 우주, 양자, 생물안보 등 여러 분야에 걸쳐 있다. 보건의료 분야에서는 만성질환 원인 규명, 소아암 치료, 신약 개발, 재향군인 건강위험 조기 탐지 등이 포함됐다. 인프라 및 에너지 분야에서는 건축물과 교통 인프라의 디지털 트윈, 전력망 운영 개선, 자연자원 데이터 활용 등이 제시됐다.

산업 및 과학 분야에서는 반도체와 첨단소재 개발, 생물기반 산업 생산, 자율실험실, 우주데이터 분석 등이 주요 과제로 포함됐다. 특히 NASA와 DOE는 150페타바이트 이상의 우주데이터에 물리정보 기반 AI와 에이전트형 AI를 적용해 천문학, 우주물리학, 우주기상, 지구과학 분야의 분석을 추진한다. DOE, 보건복지부(Department of Health and Human Services, HHS), 국립과학재단(National Science Foundation, NSF), 국립표준기술연구소(National Institute of Standards and Technology, NIST)는 로봇, 엣지 AI, 실시간 분석을 활용한 자율실험실 구축도 추진한다.

안보 분야에서는 질병통제예방센터(Centers for Disease Control and Prevention, CDC), 국토안보부(Department of Homeland Security, DHS), DOE, NIST 등이 생물위협 조기 탐지와 원인 규명에 AI를 활용하는 과제가 포함됐다. 국가핵안보청(National Nuclear Security Administration, NNSA)은 핵안보 관련 소재 검증과 핵물질 출처 분석에 AI와 물리 기반 기계학습을 적용할 계획이다.

백악관은 Genesis Mission이 기관별로 분산된 연구데이터와 고성능컴퓨팅 자원을 공동 플랫폼으로 연결해 과학 발견 속도를 높이는 운영 모델이라고 설명했다. 또한 향후 산업계, 재단, 국제협력과 관련한 후속 발표도 예고했다. 이번 발표는 AI 기반 과학 연구를 개별 기관 사업이 아니라 범정부 연구 인프라와 공동 도전과제로 확장하려는 미국의 이행 확대 사례다. (2026.07.22., 백악관)

유럽연합 집행위원회(European Commission)는 AI법 제50조에 따른 투명성 의무의 적용 범위와 준수 방법을 설명하는 지침을 공개했다. 제50조 투명성 의무는 2026년 8월 2일부터 적용되며, 이용자가 AI와 상호작용하고 있거나 AI가 생성 또는 조작한 콘텐츠에 노출되고 있다는 사실을 알 수 있도록 하는 데 목적이 있다. 이번 지침은 새로운 의무를 별도로 만드는 문서가 아니라, AI법에 이미 규정된 투명성 의무를 제공자와 배포자가 일관되게 이행하도록 돕는 집행 안내다.

지침은 먼저 AI 시스템 제공자에게 적용되는 의무를 설명했다. 제공자는 챗봇이나 AI 에이전트처럼 사람이 직접 상호작용하는 AI 시스템을 설계할 때, 이용자가 AI와 대화하거나 상호작용하고 있다는 사실을 알 수 있도록 해야 한다. 또한 AI가 생성하거나 조작한 콘텐츠에 대해서는 그 출처를 기술적으로 탐지할 수 있도록 기계 판독 표시를 적용해야 한다.

배포자에게는 이용자가 AI 활용 사실을 명확히 인식할 수 있도록 알리는 의무가 적용된다. 여기서 배포자는 AI 시스템을 자기 책임 아래 사용하는 기업, 기관, 서비스 운영자 등을 의미한다. 배포자는 이용자가 딥페이크에 노출되는 경우 이를 알려야 하며, 사람의 검토나 편집 통제 없이 공익 사안을 다루는 AI 생성 또는 조작 콘텐츠를 공개할 때도 AI 활용 사실을 표시해야 한다. 감정인식이나 생체분류 시스템을 사용하는 경우에도 해당 시스템에 노출되는 사람에게 그 사실을 알려야 한다.

이번 지침은 투명성 의무의 핵심을 이용자에게 보이는 고지와 기술적으로 탐지 가능한 표시로 나누어 구체화했다. 이용자에게 보이는 고지는 이용자가 AI와 상호작용하거나 AI 생성 콘텐츠를 접하고 있음을 이해할 수 있도록 하는 조치이며, 기계 판독 표시는 AI 생성 또는 조작 콘텐츠가 유통 과정에서 탐지될 수 있도록 하는 기술적 장치다. 이에 따라 생성형 AI 제공자와 서비스 운영자는 고지 화면, 콘텐츠 표시 방식, 기술적 표식, 내부 준수 절차를 역할별 책임에 맞게 정비해야 한다. (2026.07.20., European Commission)

오픈AI는 내부 사이버 역량 평가 과정에서 발생한 보안 사고를 공개하고, 허깅페이스(Hugging Face)와 공동 대응하고 있다고 밝혔다. 이번 사고는 GPT-5.6 Sol과 더 높은 성능의 출시 전 모델 등을 대상으로 복잡한 사이버 과제 수행 능력을 평가하는 과정에서 발생했다. 오픈AI는 평가 목적상 운영 환경에서 고위험 사이버 활동을 차단하는 분류기를 적용하지 않았으며, 사이버 관련 요청에 대한 거부 설정도 완화된 상태였다고 설명했다.

사고의 핵심은 모델이 평가 과제를 해결하기 위해 OpenAI 연구 환경과 Hugging Face 운영 인프라의 취약점을 연계해 활용했다는 점이다. 모델은 샌드박스 환경에서 외부 인터넷에 접근할 방법을 찾는 데 추론 자원을 사용했고, 패키지 레지스트리 캐시 프록시의 제로데이 취약점을 찾아 악용했다. 이후 권한 상승과 측면 이동을 거쳐 인터넷에 접근할 수 있는 노드에 도달했다.

인터넷 접근 이후 모델은 Hugging Face에 ExploitGym 관련 모델, 데이터세트, 정답이 저장돼 있을 가능성을 추론했다. 이어 평가 정답에 접근할 방법을 찾았고, 한 사례에서는 탈취된 자격증명과 제로데이 취약점 등 여러 공격 벡터를 연계해 Hugging Face 서버에서 원격 코드 실행이 가능한 경로를 확인했다. 오픈AI는 확보된 증거상 모델이 ExploitGym 정답을 찾는 데 집중한 것으로 보인다고 밝혔다.

비정상 활동은 OpenAI 보안팀이 내부적으로 탐지했다. Hugging Face 보안팀과 AI 에이전트도 자사 인프라에서 관련 활동을 탐지해 차단했으며, OpenAI와 협력하기 전부터 자체 오픈소스 모델을 활용해 격리 조치와 포렌식 재구성을 진행하고 있었다. 양사는 현재 사고 경위와 취약점에 대한 공동 조사를 이어가고 있다.

오픈AI는 조사가 진행되는 동안 패치가 완료될 때까지 인프라 구성을 엄격히 통제하고, 안전 및 보안 위원회에 관련 조치와 영향을 정기적으로 보고하고 있다. 내부 호스팅 제3자 소프트웨어에서 확인된 제로데이 취약점은 책임 있는 공개 절차에 따라 공급업체에 알렸으며, 현재 패치를 진행 중이다. 또한 Hugging Face를 Trusted Access 프로그램에 포함해 고도화된 모델 역량을 보안 방어 강화에 활용할 수 있도록 지원하고 있다. (2026.07.21., OpenAI)

앤트로픽은 고성능 AI 모델 Claude Opus 5를 모든 플랫폼에 출시했다. Claude Opus 5는 Claude Max의 기본 모델로 제공되며, Claude Pro에서 이용할 수 있는 가장 강력한 모델로 배치됐다. 개발자는 Claude API에서 claude-opus-5로 사용할 수 있고, 가격은 Opus 4.8과 동일한 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 100만 토큰당 25달러다.

앤트로픽은 Claude Opus 5가 Opus 4.8과 같은 비용으로 더 높은 성능을 제공하도록 설계됐다고 밝혔다. 이 모델은 소프트웨어 개발, 지식업무, 문제해결, 컴퓨터 사용, 과학연구 등에서 개선된 성능을 보이며, 장시간 이어지는 다단계 작업에서 결과를 검증하고 반복적으로 수정하는 능력이 강화됐다고 제시됐다. Frontier-Bench, CursorBench, ARC-AGI 3, AutomationBench 등 성능 수치는 앤트로픽이 수행하거나 인용한 평가 결과를 기준으로 공개됐다.

이용자는 작업 성격에 따라 속도와 비용을 조정할 수 있다. Claude Opus 5는 기본 모드보다 약 2.5배 빠르게 작동하는 Fast mode를 지원하며, Fast mode는 Claude Platform과 Claude Code 사용 크레딧에서 기본 가격의 두 배로 제공된다. 이는 고난도 작업에서는 추론 성능을 우선하고, 반복 업무에서는 속도와 비용 효율을 선택할 수 있도록 한 구성이다.

안전 측면에서 앤트로픽은 Claude Opus 5가 위험한 이중용도 역량의 한계를 진전시키지는 않는다고 설명했다. 생물학 연구와 공격적 사이버보안 영역에서는 Mythos 5보다 뒤처진다고 밝혔으며, Opus 5가 전반적으로 더 유능해지면서 사이버 작업 성능도 향상됐지만 취약점을 실제 공격으로 전환하는 익스플로잇(exploit, 취약점을 실제 공격에 활용하는 기법이나 코드) 개발 능력은 Mythos 5보다 낮다고 제시했다.

다만 일부 사이버 작업에는 Opus 4.8보다 강한 보호장치가 적용된다. Opus 5의 사이버 분류기는 소스코드 내 취약점 탐지는 허용하지만, 악의적 행위와 더 관련될 수 있는 바이너리 기반 취약점 스캔, 침투 테스트, 익스플로잇 생성은 차단하도록 설계됐다. Claude.ai, Claude Code, Claude Cowork에서는 안전 분류기에 걸린 요청이 기본적으로 Opus 4.8로 전환되며, API 이용자도 자동 대체 기능을 선택할 수 있다. 이 기능을 켜면 Opus 5 또는 Fable 5에서 차단될 수 있는 요청이 가능한 다른 모델로 자동 전환된다.

개발자 기능도 함께 추가됐다. Claude Platform에서는 대화 중 Claude가 사용할 수 있는 도구 구성을 바꿔도 프롬프트 캐시를 유지하는 기능이 베타로 제공된다. API에서는 안전 분류기에 걸린 요청을 다른 모델로 보내는 자동 대체 기능이 베타로 제공된다. 또한 Cyber Verification Program에 참여 중인 기업과 연구자는 보안 제한이 더 적은 Opus 5 버전에 즉시 접근할 수 있다. 앤트로픽은 Opus 5가 기존 Opus 계열 모델과 마찬가지로 일반 접근 환경에서 별도 데이터 보존 요건을 두지 않는다고 밝혔다. (2026.07.24., Anthropic)

엔비디아·KAIST, 한국의 AI 혁신을 위한 공동 AI 연구소 출범

엔비디아(NVIDIA)와 한국과학기술원(Korea Advanced Institute of Science and Technology, KAIST)은 한국의 AI 혁신을 가속하기 위한 공동 AI 연구소를 서울 KAIST 김재철AI대학원에 출범한다고 발표했다. 연구소는 한국의 산업, 언어, 향후 활용 수요에 맞춘 에이전트형 AI 모델과 에이전트 시스템 연구를 목표로 한다. 에이전트형 AI는 사용자의 지시에 따라 여러 단계의 작업을 계획하고 도구를 활용해 실행하는 AI를 의미한다.

이번 3억 달러 규모 협력에는 초기 5년간 매년 5천만 달러 규모의 컴퓨팅 자원 지원이 포함될 예정이다. 연구자들은 국내 NVIDIA Cloud Partner의 컴퓨팅 인프라를 통해 최신 NVIDIA AI 인프라에 직접 접근할 수 있다. 이는 공동연구소의 연구 활동을 뒷받침하기 위해 대규모 컴퓨팅 환경을 제공하는 협력 구조다.

연구소는 NVIDIA Nemotron 공개 모델과 엔비디아의 풀스택 AI 기술 역량을 활용해 한국어와 국내 활용 사례에 최적화된 모델 개발을 추진한다. 엔비디아는 이 협력을 통해 학계 연구 성과가 기업과 국가 차원의 AI 도입 및 활용으로 이어지는 연구 파이프라인을 만들겠다고 밝혔다.

인재 지원도 주요 협력 내용에 포함됐다. 엔비디아는 매년 최소 10명의 KAIST 연구자에게 연구비를 지원하고, 이들에게 엔비디아 인턴십 기회를 제공할 계획이다. 또한 우수한 한국 AI 연구자를 엔비디아 정규직으로 채용하는 방안도 추진한다. 이는 국내 AI 연구자가 장기적인 연구 경력을 쌓고, 글로벌 연구조직과의 협력을 확대할 수 있는 경로를 마련하려는 조치다.

이번 공동연구소는 KAIST의 연구 역량과 엔비디아의 공개 모델, 컴퓨팅 인프라, 산업 적용 경험을 결합하는 산학협력 사례다. (2026.07.23., NVIDIA)