앤트로픽 상장 신청과 GPT-6.1 Terra 반값 — 이번 주 AI에서 비용·이전·검증 세 가지 점검

앤트로픽 상장 신청 — 상장일·공모가는 아직 미정

Claude를 만드는 앤트로픽(Anthropic, PBC)은 10월 26일 미국 증권거래위원회(SEC)에 S-1을 제출했다. S-1은 미국에서 주식을 처음 공개 시장에 팔려는 회사가 내는 등록 서류로, 사업·재무·위험 요인을 모두 적는다. 앤트로픽은 나스닥 글로벌 셀렉트 시장에 종목 기호 ANT로 A종 보통주를 올리겠다고 밝혔다.

상장일을 찾는 사람이 많지만 아직 정해진 날짜는 없다. 회사 공지는 팔 주식 수와 가격 범위가 정해지지 않았고, 등록 서류가 효력을 얻기 전에는 주식을 팔거나 매수 주문을 받을 수 없다고 적었다. 예비 투자설명서는 Goldman Sachs와 Morgan Stanley를 통해 받을 수 있다고 안내했다.

S-1에 실린 매출은 성장 속도를 보여 준다. 연 매출은 2023년 4,100만 달러, 2024년 3억 8,600만 달러, 2025년 46억 달러였고, 2026년 상반기 매출은 163억 달러로 1년 전 같은 기간보다 1,300% 늘었다. 회사는 같은 서류에서 이런 성장률이 이어지리라 보지 않으며 매출이 예상보다 빠르게 줄 수도 있다고 위험 요인을 적었다.

업무에 Claude를 쓰는 쪽에서 당장 바뀌는 것은 없다. 다만 상장 회사가 되면 분기마다 실적을 공개하므로, 요금·사용 한도 같은 상품 결정이 어떤 사업 압력 아래에서 나오는지 볼 자료가 늘어난다.

GPT-6.1 Terra — 화면 일을 맡기는 값이 절반으로

OpenAI는 10월 26일 GPT-6.1 Terra를 냈다. 컴퓨터 사용(computer use)에 강한 빠른 모델이다. 컴퓨터 사용은 AI가 화면을 보고 마우스·키보드를 대신 움직여 사람이 하던 클릭과 입력을 처리하는 기능이다. OpenAI는 제안서 작성, 기술 도면 읽기, 양식 채우기, 영상 편집처럼 근무 시간을 채우는 화면 일을 겨냥했다고 설명했다.

가장 큰 변화는 값이다. API는 내 프로그램이 OpenAI 모델을 불러 쓰는 창구이고, 값은 토큰 단위로 매긴다. 토큰은 AI가 글을 잘게 나눠 세는 단위다. Terra의 API 표준가는 입력 100만 토큰당 1달러, 출력 100만 토큰당 5달러로, 이전 GPT-5.6 Terra와 상위 모델 GPT-6.1 Sol보다 50% 낮다. OpenAI는 들어온 청구서를 읽어 회계 프로그램에 옮겨 적는 대량 작업을 예로 들었다.

성능도 올랐다고 회사는 밝혔다. 전문 업무를 화면에서 처리하는 시험 Agents' Last Exam에서 중간 추론 설정의 Terra는 GPT-5.6 Terra보다 15%포인트 높은 점수를 비용 약 3분의 1로 냈다. 일부러 틀리기 쉽게 만든 질문 묶음에서 낮은 추론 설정의 오류율은 53.6%에서 16.7%로 떨어졌다. 다만 가장 복잡한 코딩 작업에는 GPT-6.1 Sol과 GPT-6 Astra가 낫다고 회사 스스로 적었다.

ChatGPT Plus·Pro·Enterprise·Edu 사용자는 ChatGPT Work와 Codex에서 바로 쓸 수 있고, 개발자는 API에서 gpt-6.1-terra로 부른다. 같은 구독 사용량으로 이전 모델보다 더 많은 작업을 처리한다는 것이 회사 설명이다.

Kimi K3.1 Pro — 내려받아 돌리는 모델이 따라붙고, K2는 연말에 닫힌다

중국 Moonshot AI는 10월 24일 Kimi K3.1 Pro를 냈다. 회사가 가장 강하다고 밝힌 3조 매개변수급 오픈웨이트 모델이다. 오픈웨이트는 모델의 학습 결과물(가중치) 파일을 공개해 누구나 내려받아 자기 서버에서 돌릴 수 있다는 뜻이고, 매개변수는 모델 크기를 재는 숫자다. 한 번에 100만 토큰까지 읽고, 전체 가중치는 11월 4일까지 공개한다고 밝혔다.

회사 발표 수치로는 명령줄 코딩 시험 Terminal-Bench 4.0에서 65.7%를 받아 GPT-6 Astra(58.2%)보다 높고 Claude Opus 5.5(66.4%)에 근접했다. 벤치마크는 모델끼리 같은 문제를 풀려 비교하는 시험지인데, 이 숫자들은 Moonshot이 직접 잰 값이다. 내 업무에서 같은 결과가 나오는지는 직접 돌려 봐야 안다.

보안 쪽 결정도 눈여겨볼 만하다. Moonshot은 오픈웨이트판을 학습할 때 사이버 공격 관련 데이터를 걷어냈고, 자체 공격 시험에서 정답률이 90.5%에서 81.0%로 내려갔다고 밝혔다. 누구나 받는 모델이 공격 능력의 최전선을 넓히지 않게 하겠다는 설명이다.

실무에 바로 걸리는 소식은 따로 있다. Kimi API 가격 문서는 10월 31일부터 신규 가입자에게 K2 시리즈를 제공하지 않고 12월 말까지 K2 시리즈를 모두 폐지할 계획이라고 공지했다. Kimi K2로 자동화를 돌리고 있다면 연말 전에 K3 계열로 옮겨 결과를 다시 확인해야 한다.

Gemini 4 Carbon — 가장 강한 모델을 보안 방어자에게 먼저

구글은 10월 28일 Gemini 4 Carbon을 발표했다. 회사가 가장 강한 모델이라고 소개했고, 특히 보안 취약점을 찾고 고치는 능력을 앞세웠다. 실제 소프트웨어의 취약점 찾기 시험 SEC-bench Pro에서 88.2%, 고치기 시험 CWE-bench에서 71.0%를 받았다고 밝혔다.

공개 방식이 다르다. 구글은 이번 주부터 일부 사이버 방어 인력에게 먼저 열고 신뢰할 수 있는 파트너로 단계적으로 넓힌 뒤, 안전장치를 다듬어 개발자·기업·일반 사용자에게 공개하겠다고 했다. 미국 정부의 출시 전 모델 시험 절차에도 참여하고 있다고 밝혔다. 대부분의 사용자는 아직 쓸 수 없다.

값은 먼저 나왔다. 도입 기간에는 이전 Gemini 4 Argon과 같은 입력 100만 토큰당 2달러·출력 10달러이고, 도입 기간이 끝나면 4달러·20달러로 두 배가 된다. 도입을 검토한다면 비용 계획은 오른 값으로 맞춰 두는 편이 안전하다.

Genie 4 — 글로 지시하면 그 자리에서 움직이는 세계

Google DeepMind는 10월 27일 Genie 4를 공개했다. 월드 모델은 장면을 한 장씩 그리는 대신 그 세계가 다음 순간 어떻게 움직일지를 계속 만들어 내는 AI다. 사용자가 키보드로 걷고 시점을 돌리면, Genie 4가 그에 맞춰 화면을 실시간으로 생성한다.

이번 판은 소리를 처음부터 함께 만든다. 바람·파도 같은 주변 소리와 등장인물의 대화가 장면과 동시에 생성되고, 인물은 사용자의 입력이나 장면 속 사건에 반응해 말한다. 진행 중에 날씨를 바꾸거나 새 인물을 넣으라고 글로 지시할 수도 있다.

구글은 Genie 4를 로봇과 AI 에이전트를 실제 세계에 내보내기 전에 시험하는 환경으로도 본다. 에이전트는 목표를 받아 여러 단계를 스스로 처리하는 AI 프로그램이다. Gemini 3.8 Flash가 생성되는 장면을 지켜보며 목표를 단계로 나누고 각 단계가 성공했는지 확인한다.

지금은 신뢰 테스터 대상 연구 미리보기이고, Google AI Ultra 구독자의 Project Genie와 Gemini API 초기 파트너로 넓힐 계획이다. Project Genie 대기 신청은 열려 있다.

AI가 수학 난제를 풀었다는 주장 — 검증은 사람에게 맡겼다

OpenAI는 10월 26일 내부 모델이 수학·컴퓨터과학·물리학에서 새 결과 세 가지를 냈다고 발표했다. 그중 가장 파장이 큰 것은 지수 시간 가설(ETH)을 반증했다는 주장이다. ETH는 논리식이 참이 되는 값을 찾는 특정 문제는 어떤 방법을 써도 문제가 커질수록 걸리는 시간이 기하급수적으로 늘어난다는 가설로, 지금까지 수백 편의 논문이 이것을 전제로 다른 문제의 어려움을 증명해 왔다.

OpenAI는 모델이 10월 16일 반증을 찾았고, 다음 날 Lean으로 확인했다고 밝혔다. Lean은 증명의 각 단계를 컴퓨터가 기계적으로 검사하는 언어다. 원래 이 가설을 제안한 학자 두 명을 포함한 Russell Impagliazzo·Ramamohan Paturi(UC 샌디에이고)·Ryan Williams(MIT) 그룹이 결과를 검토하고 설명하기로 했다.

다만 아직 확정된 사실로 읽으면 안 된다. 검토 그룹은 자신들의 참여가 주장을 인증한다는 뜻이 아니며 독립적이고 꼼꼼한 검토가 필요하다고 밝혔다. 그룹은 비밀유지 계약 없이 무보수로 참여하고, OpenAI는 원자료 전체 공개와 학술회의 지원을 받아들였다.

같은 날 OpenAI는 Kakeya 추측을 포함한 해석학 난제의 증명과, 양자색역학(QCD) 같은 이론이 수학적으로 존재한다는 증명도 냈다고 주장했다. 물리 쪽 자료는 외부 그룹이 직접 정리해 내기로 해 아직 공개되지 않았다. OpenAI는 이 발견에 대한 학술적 공로를 요구하지 않는다고 밝혔다.

이번 주 점검표 — 비용·이전·검증

첫째, 비용 다시 계산하기다. 청구서 입력처럼 화면에서 손으로 옮겨 적는 일이 있다면, 그 일을 Terra로 한 건 돌려 보고 결과를 원본과 대조한다. 값이 절반이 된 만큼 예전에 비싸서 접은 자동화가 다시 맞는지 볼 때다.

둘째, 이전 계획 세우기다. Kimi K2처럼 쓰던 모델이 닫히는 공지는 갑자기 온다. 지금 자동화가 어떤 모델 이름에 묶여 있는지 목록을 만들고, 폐지 공지가 난 것부터 새 모델로 바꿔 같은 입력으로 결과를 비교한다.

셋째, 발표 수치와 검증된 사실 나누기다. 이번 주 벤치마크 점수는 대부분 회사가 직접 잰 값이고, ETH 반증은 외부 검토가 시작된 주장이다. 사내 보고에 옮길 때는 회사 발표인지, 제3자가 확인한 것인지를 함께 적는다.