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first_img Anthropic: 소형 모델이 사물인터넷 장치에서 자가 복제할 수 있음

인공지능 회사 Anthropic의 전방위 레드팀 연구원 윌리엄 저우와 다니엘 프리먼은 2026년 10월 12일 연구를 발표했습니다. 이 글에서는 소형 모델이 몇 달 내에 스마트 오븐, 저가형 안드로이드 TV 박스와 같은 상업용 IoT 장치에서 자가 복제 능력을 가질 수 있다고 언급했습니다. 이러한 복제체는 단일 중지점이 없으며, 배가 시간은 며칠로 측정될 수 있으며, 익숙하지 않은 장치에 스스로 적응할 수 있습니다.평가 결과, 9B 모델이 9종의 하드웨어 유형 중 8종에서 추론을 완료했습니다. 30B 이하 모델은 많은 단계를 복제할 수 있지만, 엔드 투 엔드 조합 시 오류가 발생합니다; 간소화된 평가에서 GLM-5.2 및 그 이상의 모델이 엔드 투 엔드 복제를 완료할 수 있었습니다. 팀은 약 55달러의 저가형 안드로이드 TV 박스 15대에서 Gemma4-26B-A4B를 분산 실행했으며, 속도는 약 0.39 tokens/초로, 각 박스는 모델의 두 개 층을 보유하고 있습니다.엔드 투 엔드 테스트는 방화벽 뒤의 8개 GCP 노드에서 진행되었으며, 인증되지 않은 ADB 포트를 통해 전파되고 Llama 3.1-8B 추론을 구축했습니다. 테스트한 오픈 소스 모델 중 GLM-5.2만이 완전한 복제를 완료했으며, 5번의 실험 중 4번이 모든 8개 노드에 전파되었습니다. 이 글에서는 자율 복제를 발견 목표, 실행 획득, 추론 구축 및 새로운 호스트에서 계속 전파하는 네 단계로 나누었으며, 현재 완전한 통제 불능 복제체는 없다고 언급했습니다.

first_img 중국 인터넷 정보 사무소가 DeepSeek와 월의 어두운 면에 대해 조사하며, Claude에게 데이터를 유출한 혐의가 있다

The Information의 보도에 따르면, 중국 국가 인터넷 정보 사무소가 AI 회사 DeepSeek와 월의 어두운 면(Moonshot AI)에 대한 조사를 시작했습니다. 이는 Anthropic이 두 회사가 민감한 사용자 데이터를 비밀리에 자신의 서버로 라우팅했다고 주장한 데서 비롯된 것입니다. 보도에 따르면, 규제 당국은 두 회사의 사무실을 방문하여 경영진 및 직원과 면담하며, 경찰, 군사 및 국유 관련 기업의 민감한 데이터가 미국 서버로 유출되었는지 여부를 중점적으로 조사했습니다.이번 조사의 촉발점은 Anthropic이 9월 10일 발표한 네 번째 위협 정보 보고서입니다. 이 154페이지 분량의 문서는 알리바바, 월의 어두운 면, DeepSeek, 지표(Z.ai), MiniMax, 상탕 및 샤오미 등 일곱 개의 중국 실험실이 "불법 증류"를 하고 있다고 주장합니다. 이는 대형 모델의 출력을 사용하여 더 작은 모델을 훈련시키는 행위를 의미합니다. Anthropic은 증류 자체는 합법적인 행위라고 주장하며, 사기 계정을 통해 수행되는 것에 반대한다고 밝혔습니다. 인터넷 정보 사무소는 처음에 보고서에서 언급된 일곱 개의 모든 회사를 소환했으나, 이후 조사 범위를 DeepSeek와 월의 어두운 면으로 축소했습니다. Anthropic은 월의 어두운 면이 5,380개의 사기 계정을 통해 Claude에 대해 2,300만 회 이상의 상호작용을 라우팅했다고 주장하며, DeepSeek는 7월의 14일 동안 1,210만 회 이상의 상호작용을 생성했다고 전했습니다.조사 시점은 두 회사 모두에게 매우 미묘합니다.

first_img 분석: AI 인프라 수요는 인터넷보다 길고, 광의의 프로그래밍은 여전히 ARR을 주도하고 있다

AI 반도체 및 인프라 주기에 대한 분석이 정리되었으며, AI 인프라 수요는 인터넷 시대보다 지속적으로 길어지고 있습니다. 이는 사용자 침투율과 1인당 토큰 두 지수 차원이 곱해져 토큰으로 환산되며, 천장 높이를 상당히 끌어올립니다. 사용자 침투율은 50%를 초과하였으며, 성장의 대부분은 여전히 초기 단계에 있는 1인당 토큰에서 발생하고 있습니다. 미국 기업의 1인당 AI 지출 중위수는 약 매월 12달러이며, 장기적으로는 화이트칼라 급여의 약 10%인 매월 약 1000달러에 근접할 수 있으며, 그 사이에는 여전히 두 개의 수량급 공간이 존재합니다. 인터넷의 평면 구독 및 한계 하드웨어 소비가 극히 낮은 것과는 달리, 추론의 높은 비용은 단일 방문의 한계 비용을 더 높이며, 인프라 강도가 더 큽니다.개발자가 프로그래밍을 한 후, 다음 ARR 성장은 여전히 광의 프로그래밍에서 주로 발생합니다: 비프로그래머가 프로그래밍 기반 시설을 사용하여 산업 간 비프로그래밍 작업을 완료하며, 프로그래밍은 에이전트의 기본 실행 커널이 됩니다. 광의 프로그래밍 관련 작업은 ARR의 약 60%--70%를 차지합니다. 2026년 6월까지 OpenAI 기업 고객 중 Codex는 Codex와 ChatGPT의 총 출력 토큰의 64%를 차지하였습니다; 2월 이후 Codex는 법률, 판매 채용, 마케팅 등 수직 분야에서 주간 증가폭이 공학보다 훨씬 높습니다. Anthropic 수익 중 협의 개발/소프트웨어는 약 40%, 금융 보험은 20% 이상이며, 법률, 생명과학, 소매 등에서도 각각 상당한 비율을 차지하고 있습니다.수요 측 토큰 성장 논리는 여전히 존재하며, 자금 제공자와 수혜자가 높은 중복성을 보입니다.

first_img Kaito가 인터넷 소셜 레이어 Pulse를 출시했으며, 분석에 따르면 개인 정보 논란이 존재한다고 합니다

주의력 경제 플랫폼 Kaito AI는 8월 18일 브라우저 확장 Kaito Pulse를 출시하여 사용자가 Polymarket, Hyperliquid 등 플랫폼에서 공개 보유와 같은 체인 외 활동을 X 타임라인에 직접 통합하고, 사용자 발언과 실제 행동에서 발생하는 주의력 신호를 측정하기 위해 주의력 지표 Aura를 동기화하여 도입했습니다. 사용자는 확장을 설치하고, Yaps를 사용하여 초기 Aura를 받고, 거래 또는 창작자 활동을 검증하는 등의 방법으로 누적할 수 있습니다.이후, 유명 분석가 @0x_ultra는 소스 코드 분석을 발표하며 해당 확장에 여러 데이터 수집 행동이 존재한다고 밝혔습니다. 여기에는 GPU 렌더링, 장치 모델 및 오디오 테스트를 통해 고유 장치 지문을 생성하고 X 계정과 연결하는 것; 사용자 X 세션에서 스크롤 시간, 클릭, 검색, 즐겨찾기 등의 행동을 기록하고 30초마다 하트비트를 전송하는 것; 검증 시 ChatGPT, Claude 구독 계획 및 사용량, 그리고 Binance 등 플랫폼의 지갑 잔액, 보유, 손익 및 입출금 기록을 읽는 것이 포함됩니다. 확장은 Kaito 도메인과의 통신만 허용하며, ZKTLS 부분은 오픈 소스 프로젝트 Primus 분기를 기반으로 합니다. Kaito 공식은 이에 대해 아직 응답하지 않았습니다.
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