영국 재무부(HM Treasury)와 과학혁신기술부(Department for Science, Innovation and Technology, DSIT)는 AI가 경제에 미치는 영향을 분석하기 위한 연구조직인 AI 경제연구소(AI Economics Institute, AIEI)를 공동 설립하고 운영계획서(prospectus)를 공개했다. 이번 연구소 설립은 AI가 생산성, 노동시장, 기업 활동, 무역과 국제 경쟁력에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 반면, 실제 경제효과를 판단할 데이터와 분석 근거는 아직 충분하지 않다는 문제의식에 따라 추진됐다.

AI 경제연구소는 정부 내 AI 경제효과 분석 전담 조직으로, AI 도입 현황과 경제적 영향을 파악하기 위한 데이터 인프라, 측정 체계, 실증 연구 기반을 구축한다. 또한 AI 기술 발전과 도입 경로가 생산성, 노동시장, 가격, 공공 재정 등 경제 전반에 미칠 영향을 평가하기 위해 경제 모델과 시나리오를 개발한다.

해당 연구소는 정부, 산업계, 학계, 시민사회, 국제기구와 협력해 정책 관련성이 높은 분석을 제공하되, 직접 정책을 결정하는 기관은 아니다. 영국 정부는 이번 설립을 통해 불확실성이 큰 AI 경제효과를 근거 기반으로 파악하고, 각 부처가 AI 관련 정책을 판단할 때 필요한 분석 역량을 높여 근거 기반 AI 정책 수립 역량을 강화할 계획이다.  (2026.06.08., 영국정부)

중국 공업정보화부(工业和信息化部)는 AI와 정보통신 산업의 융합 발전을 추진하기 위해 「‘인공지능+정보통신’ 혁신발전 실시의견(2026년~2028년)(“人工智能+信息通信”创新发展实施意见（2026—2028年）)」을 발표했다. 이번 실시의견은 2026년부터 2028년까지 AI를 정보통신망의 구축, 운영, 서비스에 적용하고, AI 활용에 필요한 네트워크와 컴퓨팅 인프라를 함께 강화하는 방향을 제시한다.

중국은 2028년까지 AI와 정보통신이 상호 보완적으로 발전할 수 있는 기반을 마련하고, 정보통신망의 자동화 및 지능화 수준을 높인다는 목표를 제시했다. 이를 위해 차세대 통신망에 AI를 접목해 장애 예측, 자원 배분, 운영 최적화 역량을 강화하고, AI 서비스가 안정적으로 작동할 수 있도록 네트워크와 컴퓨팅 자원의 연계를 고도화할 계획이다.

응용 측면에서는 AI 휴대폰, AI 컴퓨터, 스마트홈, 웨어러블 기기 등 지능형 단말 보급을 확대하고, 산업 현장과 일상 서비스 분야에서 AI 활용 사례를 확산한다. 이와 함께 정보통신 분야의 관리, 보안, 표준 체계도 정비해 AI 적용 과정에서 발생할 수 있는 운영 및 안전 문제에 대응한다.

이번 조치는 정보통신 산업을 AI 확산에 필요한 기반 인프라로 강화하는 동시에, 통신망, 단말기, 서비스를 AI 활용의 주요 분야로 육성하려는 중국의 정책 방향을 보여주는 조치다. (2026.06.10., 중국 공업정보화부)

미국 백악관은 국가안보 조직의 AI 활용을 확대하기 위한 국가안보 대통령 각서(National Security Presidential Memorandum, NSPM-11)를 공개했다. 이번 문서는 국방 및 정보기관 등 국가안보 임무를 수행하는 연방기관이 AI를 더 빠르게 도입하도록 하면서도, 지휘 계통, 법률 준수, 보안성, 통제 가능성, 책임성을 유지하도록 하는 데 초점을 둔다.

해당 각서는 AI 활용 방향을 도입, 적용, 신뢰성 확보, 책임성 네 축으로 정리했다. 국가안보 조직은 AI가 임무 효과를 높일 수 있는 분야를 발굴하고, 상용 및 오픈소스 AI 기술을 임무 목적에 맞게 활용해야 한다. 보안상 제약이 있거나 임무 특성상 필요한 경우에는 맞춤형 또는 자체 개발 AI 기술도 사용할 수 있다. 다만 실제 임무에 쓰이는 AI 시스템은 신뢰성, 견고성, 조정 가능성, 통제 가능성을 갖춰야 하며, 관련 법과 정부 지침에 따라 운용되어야 한다.

또한 이를 뒷받침할 인프라와 관리 체계도 제시했다. 미국 정부는 특정 공급업체에 대한 의존을 줄이기 위해 복수 공급업체의 첨단 AI 모델을 신속히 도입하고, 대규모 AI 운용에 필요한 보안 컴퓨팅 시설과 국가안보용 AI 시험 환경을 마련할 계획이다. 또한 무기체계 자율성 관련 지침을 갱신하고, 국가안보 시스템에 적용되는 AI 거버넌스 정책과 시험, 평가, 검증 방법론을 정비한다.

보안과 인재 확보도 핵심 과제다. NSPM-11은 AI 보안센터(AI Security Center)를 중심으로 민간기업과 위협 정보를 공유하고, 공동 AI 레드팀 훈련과 데이터센터의 물리 및 사이버 보안 강화를 추진하도록 했다. 또한 연방정부의 AI 기술 인력을 확충하고, 국가안보 인력이 AI의 능력과 한계를 이해할 수 있도록 국가안보 AI 교육과정을 개발하도록 했다. 필요할 경우 비정부 AI 전문가를 활용하는 AI 국가안보 전략예비군도 조성한다.

이번 각서는 국가안보 분야에서 AI 활용 속도를 높이는 동시에, 고위험 임무에서 AI 시스템이 안정적으로 작동하고 지휘계통상 책임성이 유지되도록 제도적·기술적 기반을 정비하려는 미국의 정책 방향을 보여주는 조치다. 백악관은 NSPM-11이 기존 국가안보각서(NSM-25)와 관련 지침을 대체한다고 명시했다. (2026.06.05., 백악관)

오픈AI는 미국 클라우드 및 기업용 소프트웨어 기업 오라클(Oracle)과 협력해 오라클 클라우드 인프라(Oracle Cloud Infrastructure, OCI) 고객이 기존 클라우드 약정과 구매 절차를 통해 오픈AI의 프런티어 모델(frontier models)과 Codex를 이용할 수 있는 경로를 확대했다.

적용 대상은 기존 오라클 클라우드 약정을 보유한 OCI 고객이며, 해당 고객은 수주 내에 적격 Oracle Universal Credits를 오픈AI 모델과 Codex 이용에 배정할 수 있다. 세부 적용 범위, 이용 가능 시점, 대상 요건은 오라클 영업 담당자를 통해 확인하는 방식이다.

실제 활용 분야는 AI 애플리케이션 개발, 복잡한 정보 분석, 업무 흐름 자동화, 고객 및 직원 대상 서비스 구현 등으로 제시됐다. Codex는 개발 업무 지원 도구로 함께 제공돼, OCI 고객은 모델 활용과 개발 지원 기능을 기존 클라우드 구매 체계 안에서 검토할 수 있다.

이번 협력의 특징은 신규 조달 경로를 별도로 만들기보다 기업이 이미 사용 중인 클라우드 지출 계획, 내부 승인 절차, 거버넌스 기준 안에서 AI 도입을 추진하도록 한 데 있다. 이에 따라 조직 내 업무 및 개발 부서는 별도 계약 절차를 거치지 않고도 사용 가능 크레딧 배정, 사용 권한 검토, 비용 관리 절차를 기존 OCI 운영 체계와 연계할 수 있다.

이번 조치는 기업용 AI 확산 과정에서 모델 제공 방식이 개별 API 계약뿐 아니라 주요 클라우드 사업자의 구매 및 과금 체계와 결합되고 있음을 보여준다. (2026.06.10., OpenAI)

앤트로픽은 Claude Fable 5와 Claude Mythos 5를 공개하며 프런티어 AI(frontier AI) 모델의 제공 방식을 일반 제공과 검증된 기관 대상 제한 제공으로 구분했다.

Claude Fable 5는 Mythos급 기반 모델에 안전장치를 적용해 일반 이용자가 사용할 수 있도록 한 모델로, 소프트웨어 개발, 지식 업무, 비전, 과학 연구 등 장기·복합 과제 수행 성능을 강화했다. Fable 5는 일반 제공된 Claude 모델 중 가장 높은 성능의 모델로 제시됐으며, 복잡한 장기 과제에서 기존 모델 대비 성능 우위가 커지는 모델이다.

사이버보안, 생물·화학, 모델 증류(distillation) 등 오용 위험이 큰 요청은 안전 분류기(safety classifiers)가 감지해 Claude Opus 4.8로 전환하여 처리된다. 해당 전환은 평균 5% 미만의 세션에서만 작동해 대부분 이용자는 Fable 5 성능을 활용할 수 있다.

Claude Mythos 5는 동일한 기반 모델에 일부 안전장치 조정을 적용해 제한적으로 제공되는 모델로, 프로젝트 글래스윙(Project Glasswing) 참여 사이버보안 기관과 핵심 소프트웨어 인프라 제공자에게 우선 제공된다. 앤트로픽은 미국 정부와 협의해 검증된 이용자 대상 프로그램(trusted access program)을 확대하고, 생명과학 연구자 대상 생물·화학 안전장치 완화 프로그램도 제공할 계획이다.

또한 Mythos급 모델 트래픽은 오용 사례 및 안전성 검증을 위해 30일간 보관되며, 모델 학습이나 안전 목적 외 용도에는 사용되지 않는다. 이번 공개는 고성능 AI 활용을 확대하면서도 고위험 역량은 검증된 이용자와 목적에 한정하려는 차등 접근 기반의 배포 전략으로 평가된다.

또한 Mythos급 모델 트래픽은 오용 사례 및 안전성 검증을 위해 30일간 보관되며, 모델 학습이나 안전 목적 외 용도에는 사용되지 않는다. (2026.06.09., Anthropic) 

메타·릴라이언스, 인도 AI 데이터센터 임대 계약 체결

메타는 인도 기업 릴라이언스 인더스트리즈(Reliance Industries)와 인도 구자라트주 잠나가르(Jamnagar)에 AI 기반 데이터센터를 구축하고 임대하는 계약을 체결하고, 인도 내 첫 AI 데이터센터 운영 거점을 마련했다.

이번 계약에 따라 릴라이언스는 168MW 규모의 데이터센터를 건설하고, 메타는 해당 용량을 임대하며 향후 AI 서비스 수요 증가에 대비한 확장 옵션을 갖는다. 시설 운영 측면에서는 재생에너지 전력 공급과 담수화 해수 냉각 방식을 적용하고, 관련 에너지 및 물 사용 비용은 메타가 부담하는 구조다.

잠나가르는 릴라이언스가 대규모 데이터센터 캠퍼스를 조성 중인 지역으로, 고성능 AI 인프라 운영에 필요한 에너지 자원 접근성이 주요 입지 요인으로 제시됐다. 양사는 2020년 메타의 지오 플랫폼스(Jio Platforms) 투자 이후 연결성, 상거래, AI 분야 협력을 이어왔으며, 이번 계약으로 협력 범위를 AI 서비스 제공을 위한 물리적 인프라로 확대했다.

아울러 메타는 해저 케이블 시스템인 프로젝트 워터워스(Project Waterworth) 등 네트워크 투자와 연계해 인도 이용자 대상 서비스 품질을 높일 계획이다. 이와 별도로 메타는 클린맥스(CleanMax)와 837MW 규모, 포스 파트너 에너지(Fourth Partner Energy)와 88MW 규모의 태양광 및 풍력 프로젝트 계약을 체결해 인도 내 신규 청정 및 재생에너지 확보 규모를 약 1GW로 확대했다. 이번 협력은 AI 서비스 확산에 따라 데이터센터, 전력, 냉각, 네트워크 등 기반 인프라 확보가 글로벌 AI 산업 경쟁의 핵심 경쟁 요소가 되고 있음을 보여준다. (2026.06.09., Meta)