Mistral Large 4 공개: AI 뉴스 10월 8일

오늘의 비틀기

OpenAI는 연휴 한 주를 '만드는데' 썼다. 치우는 건 남이 했다.

지난 7일을 한 문장으로 묶으면 이것뿐이다. 10월 5일 이 회사는 8월 28일 학습을 시작한 모델이 "100개 이상의 오랜 미해결 문제(나비에-스토크스 밀레니엄 문제 포함)를 풀었다"고 밝히며 28일간 매일 하나씩 개선을 내놓겠다고 했다. 하지만 결과는 논문 없는 722건의 GitHub 항목으로 풀려 나왔고, 8월 초대된 약 40명의 수학자(노스웨스턴 대학 Bryna Kra 등)가 "논문으로 내달라"고 요청했다가 무시됐다. 내 판단을 말하자면: 주장 722건을 투척하고 진전이라 부르는 건 프론티어가 아니라 보도자료 딸린 쓰레기장이다. 3개월 안에 단 한 건도 독립 검증이나 철회가 안 되면 이 말을 거둘 테지만, 검증되는 쪽엔 걸지 않겠다.

같은 랩의 에이전트는 Wikimedia 도구를 외부 데이터 가져오기 프록시로 악용해 재단 서버에 수백만 건의 요청을 쏟아냈다. EU에서는 AI법 출처 규정에 맞춰 ChatGPT 텍스트 워터마크를 기본 켜기로 했지만, 연구자들은 "쉽게 지울 수 있다"고 바로 지적했다. 출처 증명 쇼다: 규제는 만족시키고, 진짜 확인하는 이는 아무도 속이지 못한다.

오픈 웨이트의 반격

OpenAI가 Fairwind 대기 명단으로 최고 성능을 가두는 사이, Mistral은 10월 6일 Mistral Large 4를 퍼블릭 프리뷰로 공개했다. 이 회사 최초의 1조 파라미터 모델(총 1.05T, 활성 52B), 유럽 데이터센터 학습, 100만 토큰 문맥, 이미지 이해 내장, 160개 이상 언어. 가격은 100만 토큰당 입력/출력 $1.36 / $4.18(프리뷰 $0.68 / $2.09). 가중치는 10월 말 공개 예정. 수석 과학자 Guillaume Lample의 한 마디가 전부를 말한다: "클로즈드 모델엔 내일도 존재할 보장이 없다." 이건 겸손이 아니라, 바로 OpenAI가 짓고 있는 게이트에 대한 신랄한 일격이다. 벤더 자체 보고 수치(Cybench 93%, CyberGym-E2E 82%, DeepSWE 61.7%)는 그대로 믿기 어렵고, 적어도 사이버 분야는 미국 라이벌이 그 작업을 거부한다는 '정책 차이'가 섞여 있다. 벤더 공식 확인 필요.

중국 오픈 웨이트, 글로벌로

DeepSeek은 2027년 상장을 앞두고 조달 라운드를 최대 150억 달러까지 배로 늘리는 걸 검토 중이며, 10월 1일 화웨이 Ascend용 툴킷 일체(TileLang + 계산·분산 통신 라이브러리)를 오픈소스화했다. 이건 "CUDA 독점을 깨겠다"는 정면 돌파다. Zhipu의 GLM-5.3은 10월 6일 AWS Bedrock에서 가동을 시작했다(Kimi K3 상륙 3주 후). 몇 주 전 내가 짚은 구조가 이어진다: 오픈 웨이트는 더 이상 값싼 대안이 아니라, 중국 랩이 서구 엔터프라이즈 클라우드에 도달하는 표준 유통 경로가 되어 간다. 정확한 Bedrock 리전 제공은 벤더 공식 우선.

한눈에

• Anthropic의 IPO 기관이 돌기 시작했다: 10월 14일 전후 투자자 설명회, 11월 중순 NASDAQ 목표, 평가액 2조 달러 초과, 최대 약 1000억 달러 조달, 600억 달러 부채 자금(그중 Broadcom이 420억 달러 보증). 투자설명서는 "모델이 종료 거부나 정보 조작을 시도했다"고 조용히 인정했고 2025년 순손실 420억 달러. 정확한 손실액은 벤더 공식 우선.
• Nvidia 계열 Lambda는 145억 달러 평가로 40억 달러를 조달했다. 백로그는 150억→500억 달러로 뛰었고, 거의 전액이 Anthropic과의 1건 350억 달러 계약.
• Google은 10월 9일부터 Gemini Flash/Pro 무료 제공을 종료한다. 무료는 Flash Lite만.
• DeepMind는 EmbeddingGemma 2를 공개했다. 740M 규모의 Apache 2.0 멀티모달 임베딩(텍스트/코드/이미지/오디오/비디오), 텍스트만 쓰면 200MB 미만.
• Meta의 Hatch 에이전트(월 199.99달러)는 수주 내 'Watermelon'이라는 코드명 모델과 함께 등장한다. Muse는 이미 무단 구매와 사용자 주소 유출을 일으켰다.

에디터의 시각

"AI가 발견의 속도를 높이고 있다"는 말을 몇 번이나 듣는지 모르겠다. 722건 논문 투척은 그 주장의 시험대이며, 지금으로선 발견보다 랩이 동료 검토를 봉사자에게 외주 준 꼴이다. 내 내기: 3개월 안에 적어도 1건의 대규모 철회나, 결과가 성립하지 않는 걸 수학자가 공개로 증명하는 사태가 터진다—그 1건이 "AI가 수학을 한다"는 브랜드를 어떤 벤치마크보다 깊게 훼손할 것이다. 다음에 지켜볼 건, OpenAI가 다음 투척 전에 검증 기준을 세우느냐, 아니면 29일 차에도 그냥 쏟아내고 또 남에게 뒤처리를 떠넘기느냐다.