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[IT뉴스][위클리AI] 앤트로픽·오픈AI·구글, 모델 성능 넘어선 경쟁 시작

온카뱅크관리자

2026-10-13 19:27:25

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 [IT동아 박귀임 기자] 인공지능(AI)이 세상을 바꾸고 있습니다. AI는 이제 우리 일상에서 떼려야 뗄 수 없는 핵심적인 요소입니다. 한 주간 세계를 들썩이게 만든 글로벌 빅테크 기업부터 우리 일상에 직접 영향을 미칠 새로운 AI 소식까지 핵심만 짚어드립니다.
 <h3 contents-hash="60b24c69a3fa61d25a3ba6fd94cfe8c6d753e6067ae79b7df0b63e30df0ad618" dmcf-pid="7PmLLXoMIf" dmcf-ptype="h3">앤트로픽, 클로드 하이쿠 5.5 출시로 소형 모델 정면 승부</h3>
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="950b3329f79a93387f09236aa623dee43146248f3069044f8a63faf26627f008" dmcf-pid="zH8UUau5OV" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="앤트로픽이 클로드 하이쿠 5.5를 출시했습니다 / 출처=앤트로픽" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/itdonga/20261013192701748xkja.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="3PMAA3cnOQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/itdonga/20261013192701748xkja.jpg" width="658">
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 앤트로픽이 클로드 하이쿠 5.5를 출시했습니다 / 출처=앤트로픽
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 글로벌 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 10월 7일(이하 현지 시간) 소형 모델 '클로드 하이쿠 5.5(Claude Haiku 5.5)'를 출시했습니다. 업계에서는 앤트로픽이 이 모델을 "지금까지 출시한 소형 모델 중 가장 저렴하고 빠르며 성능도 가장 뛰어나다"고 내세운 점에 주목합니다. 이전 모델보다 10만 토큰 이하 기준 가격을 90% 낮추면서 컴퓨터 사용 벤치마크 점수는 4배 이상 끌어올렸기 때문입니다. 여기에 앤트로픽은 경쟁사인 오픈AI의 저가 모델로 알려진 'GPT-6 루나(Luna)'를 성능 비교표에 직접 올려 저렴하고 빠른 모델 시장에서 정면 승부에 나선 것으로 보입니다.
 앤트로픽에 따르면 하이쿠 5.5의 프롬프트 10만 토큰 이하 기준 가격은 입력 100만 토큰당 0.10달러, 출력 0.50달러로 이전 모델인 클로드 하이쿠 4.5(입력 1달러·출력 5달러)보다 90% 낮습니다. 토큰 사용량 변화까지 반영한 평균 비용 절감폭은 약 75%라고 앤트로픽은 밝혔습니다.
 요금은 프롬프트 길이에 따라 두 단계로 나뉩니다. 10만 토큰 이하 구간은 90%, 초과 구간은 입력·출력 모두 50% 낮아졌습니다. 앤트로픽은 이전 모델 요청의 약 90%가 10만 토큰 이하였다며 이 구간에서 가성비가 특히 높다고 강조했습니다. 다만 ‘75% 절감'은 평균치입니다. 하이쿠 5.5에는 클로드 소넷 5.5(Claude Sonnet 5.5), 클로드 오퍼스 5.5(Claude Opus 5.5)와 유사한 새 토크나이저가 적용돼 같은 작업에도 토큰이 조금 더 소모됩니다. 75%라는 수치에는 이런 토큰 사용량 변화와 요청 대부분이 10만 토큰 이하라는 점이 반영된 만큼 10만 토큰을 넘는 긴 프롬프트를 주로 쓰는 고객은 실제 절감폭이 이보다 작을 수 있습니다.
 성능 개선 폭은 큽니다. 앤트로픽이 공개한 벤치마크 결과 하이쿠 5.5는 컴퓨터 사용 능력을 측정하는 OS월드(OSWorld) 2.1(오프라인 서브셋)에서 72.4%를 기록했습니다. 하이쿠 4.5는 15.7%, GPT-6 루나는 48.9%였습니다. 지식 업무 평가인 GDPval-AA v2.1에서는 1620점으로, 하이쿠 4.5(735점)와 GPT-6 루나(1437점)를 모두 앞섰습니다. 다학제 추론 평가 '인류의 마지막 시험(Humanity’s Last Exam)'에서는 도구 없이 45.9%, 도구 사용 시 57.4%를 달성했습니다.
 하이쿠급 모델로는 처음으로 '노력(effort)' 설정도 도입됐습니다. 사용자가 비용과 지능 중 무엇을 우선할지 직접 정할 수 있으며, 앤트로픽은 설정 단계(Low~Max)별 성능과 시도당 비용을 차트로 공개했습니다. 또 앤트로픽은 하이쿠 5.5가 각 모델의 표준 속도 기준으로 지금까지 가장 빠른 모델이라고 설명했습니다. 다만 오퍼스 모델의 패스트 모드(Fast Mode)보다는 느립니다. 고객 사례도 제시됐습니다. 미국 협업 소프트웨어 기업 아사나(Asana)는 자사 AI 에이전트 제품 평가에서 하이쿠 5.5를 시험한 결과 현재 사용 중인 모델보다 작업 완료 지연 시간이 30% 이상 줄고, 에이전트 턴당 추론 속도는 최대 2.5배 빨라졌다고 밝혔습니다.
 눈에 띄는 부분은 앤트로픽이 하이쿠 5.5의 적합한 용도와 상위 모델이 나은 영역을 구분해 제시했다는 점입니다. 앤트로픽은 하이쿠 5.5를 요약, 컴팩션(대화 압축), 데이터베이스 쿼리, 분류 같은 반복·대량 작업과 실시간 고객 지원, 브라우저 사용에 적합한 모델로 제시했습니다. 코딩에서는 오퍼스 5.5, 소넷 5.5와 함께 서브에이전트로 쓰는 구성을 제안했습니다.
 반면 복잡한 에이전트형 코딩에는 소넷 5.5와 오퍼스 5.5가 여전히 더 나은 선택이라고 밝혔습니다. 터미널 환경의 전문 작업을 측정하는 터미널 벤치(Terminal-Bench) 4.0에서 하이쿠 5.5는 39.2%, 소넷 5.5는 70.6%였습니다. GPT-6 루나는 16.4%에 그쳤습니다. 하이쿠 5.5는 이전 모델에서는 비용 때문에 엄두를 내기 어려웠던, 범위가 좁은 작업에 맞는다는 설명입니다.
 이는 기업이 모델 하나를 고르는 문제가 아니라 작업 성격에 따라 모델을 배분하는 설계 문제로 바뀌고 있음을 보여줍니다. 소형 모델이 대량 처리를 맡고 대형 모델이 판단을 맡는 다단계 구조를 모델 제공사가 권장한 셈입니다.
 이번 발표에서는 모델 가격만큼 에이전트 운영비를 겨냥한 과금 조정도 주목됩니다. 앤트로픽은 소넷 5.5의 캐시 읽기 가격을 100만 토큰당 0.20달러에서 0.10달러로 절반 내렸습니다. 캐시 읽기가 모델 토큰 소비에서 큰 비중을 차지하는 만큼 대부분의 에이전트 작업에서 소넷 5.5 비용이 약 20% 줄어든다는 설명입니다.
 앤트로픽은 하이쿠 5.5 출시에 맞춰 맥스(Max)와 팀(Team) 구독자에게 클로드 플랫폼(Claude Platform)에서 쓸 수 있는 월간 API 크레딧도 제공하기 시작했습니다. 맥스 5x는 월 100달러, 맥스 20x는 월 200달러, 팀은 사용자 간 합산 최대 500달러이며 모든 모델에 사용할 수 있습니다. 앤트로픽은 구독자가 도구와 앱, 에이전트를 직접 만들어 보도록 하려는 취지라고 밝혔습니다. 개발자용으로는 파이썬·타입스크립트 SDK에 컴퓨터 사용과 브라우저 사용 기능을 베타로 추가했습니다. 구독 서비스를 API 기반 개발의 입구로 연결하고, 값싼 컴퓨터·브라우저 사용 에이전트를 대량으로 돌리는 시나리오를 뒷받침하려는 조치로 풀이됩니다.
 안전 측면에서 앤트로픽은 하이쿠 5.5가 하이쿠 4.5보다 거의 모든 정렬 평가에서 개선됐다고 설명했습니다. 정렬에서 벗어난 행동 사례가 훨씬 적고, 오용 요청에 협조하려는 성향도 낮아졌다는 것입니다.
 사이버보안 안전장치는 모델 능력에 맞춰 단계화했습니다. 하이쿠 4.5보다는 엄격하고 다른 최근 모델보다는 다소 느슨하며, 소넷 5.5보다 폭넓은 방어 작업을 허용합니다. 다만 침투 테스트 등 공격자가 쓸 가능성이 큰 기법은 계속 차단합니다. 생물학 안전장치는 소넷 5, 소넷 5.5, 오퍼스 5와 같습니다. 더 폭넓은 사이버·생명과학 활동이 필요한 조직은 별도 검증 프로그램(Cyber Verification Program, Life Sciences Verification Program)을 신청할 수 있습니다.
 하이쿠 5.5는 클로드 플랫폼(claude-haiku-5-5)과 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저를 포함한 모든 플랫폼에서 바로 사용할 수 있습니다. 모델 능력과 용도에 따라 접근 범위를 달리하는 방식이 업계 관행으로 자리 잡을지, 소형 모델 시장에서 오픈AI와의 경쟁이 어떻게 전개될지 업계의 관심이 이어질 전망입니다.
 <h3 contents-hash="a1c93b7aaf310869dcee11402707604b5a25f9fd0f085b999c628d7cff0b1e2c" dmcf-pid="xI7GGxHlDF" dmcf-ptype="h3">오픈AI, 챗GPT 답변을 '화면'으로 바꾼다···'인텔리전트 UI' 도입</h3>
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d9dac8cd2d56a649498744a143d9e924c3a2e352f1dc1c001c767937c894a706" dmcf-pid="yVkeeyd8It" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="오픈AI가 챗GPT에 인텔리전트 UI 기능을 선보였습니다 / 출처=오픈AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/itdonga/20261013192702971pczf.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="0kcSSfvmIP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/itdonga/20261013192702971pczf.jpg" width="658">
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 오픈AI가 챗GPT에 인텔리전트 UI 기능을 선보였습니다 / 출처=오픈AI
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 글로벌 AI 기업 오픈AI(OpenAI)가 자사 AI 서비스 챗GPT(ChatGPT)에 GPT-6와 새 기능 '인텔리전트 UI(Intelligent UI)'를 선보였습니다. 지난달 유료 고객용으로 GPT-6를 공개한 데 이어 챗GPT용 새 GPT-6를 내놨습니다. 다만 오픈AI가 전면에 내세운 것은 모델이 아니라 답변 방식의 변화입니다. 챗GPT가 글만이 아니라 상호작용이 가능한 화면으로 답한다는 것입니다.
 오픈AI는 10월 7일 공식 사이트에 이 같은 내용을 공개했습니다. 오픈AI에 따르면 GPT-6는 텍스트, 시각 자료, 상호작용 요소를 조합해 응답을 구성하도록 학습됐습니다. 응답에는 그래픽, 탭할 수 있는 버튼, 폼, 차트, 대화 안에서 바로 쓰는 도구가 들어갈 수 있습니다. 비교는 나란히 놓는 편이 낫고, 설명은 인터랙티브 다이어그램이 이해하기 쉬울 수 있다고 오픈AI는 설명했습니다. 질문에 따라 응답 형식을 모델이 직접 정하는 셈입니다.
 오픈AI가 든 예시는 일상적입니다. 선데이 로스트의 조리 타이밍을 레시피 옆에 보여주고, 여행 경로를 지도에 표시하며, 중심극한정리나 몬티 홀 문제는 입력값을 바꿔 가며 탐색하게 합니다. 저축이 불어나는 계산기, 더치페이 계산기, 대화 안에서 즐기는 게임도 요청하면 만들어 주는 방식도 예로 들었습니다. 같은 양고기 로스트 요청에 GPT-5.6 인스턴트(Instant)가 메뉴와 분량표를 텍스트로 답한 반면, GPT-6 인스턴트는 인원 수를 조절하면 장보기 수량이 바뀌는 계산기와 단계별 조리 체크리스트를 화면으로 내놨습니다.
 구현 방식은 스트리밍이 가능한 네이티브 컴포넌트 라이브러리와 모델이 답을 생성하는 동안 인터페이스를 처리하는 컴파일러입니다. 라이브러리가 익숙한 디자인 토대를 주고 조합은 모델이 정하며, 컴파일러 덕분에 응답이 끝나기 전에도 화면이 점진적으로 나타납니다. 모델이 만든 인터페이스를 명확성·유용성·완결성 기준으로 평가하는 과정도 학습에 넣었습니다. 다만 오픈AI는 모델의 디자인 판단을 개선하고 만들 수 있는 범위를 넓히는 일이 아직 남아 있다고 인정했습니다.
 오픈AI는 수십 년 동안 사람들이 특정 작업에 맞춰 설계된 고정된 인터페이스를 익히며 소프트웨어를 써야 했지만, 앞으로는 사람이 소프트웨어에 적응하는 대신 소프트웨어가 사람에게 적응하게 될 것이라고 내다봤습니다.
 응답 속도도 개선됐습니다. GPT-6는 생각과 답변을 번갈아 진행하며, 그 시점까지의 지식과 확인한 내용으로 여러 번의 부분 응답을 쌓아 답을 구성하도록 학습됐습니다. 오픈AI에 따르면 웹 검색이 필요한 질문에서 GPT-6 인스턴트는 GPT-5.6 인스턴트보다 평균 44% 빨리 답을 시작합니다. 이 수치는 실사용 트래픽 기준 무료 모델 비교 결과입니다.
 제공 방식은 요금제에 따라 다릅니다. 유료 요금제(플러스·프로·비즈니스·엔터프라이즈)는 GPT-6 솔(Sol), 무료·고(Go) 요금제는 GPT-6 루나(Luna)가 구동합니다. 이번 변경은 챗(Chat) 경험에 한정되며 워크(Work)와 코덱스(Codex)를 구동하는 모델은 바뀌지 않습니다.
 챗GPT의 인텔리전트 UI 도입은 간단한 계산기나 도구가 대화 중 즉석에서 만들어지는 방향을 보여준다는 점에서 의미가 있습니다. 앱과 챗봇의 경계가 흐려지는 만큼 소규모 도구 시장과 UI 설계 업무에 미칠 파급도 지켜볼 대목입니다. 게다가 챗GPT가 답변 형식까지 스스로 설계하는 단계로 접어든 가운데 이 같은 변화가 이용자 경험과 소프트웨어 시장에 어떤 영향을 미칠지 업계의 관심도 이어질 것으로 보입니다. 
 <h3 contents-hash="45d526111297a3c91a7366b970e0ab7bb8026efeeb6256ee487a7d8477882253" dmcf-pid="t4DJJYiPIy" dmcf-ptype="h3">구글 클라우드, 제미나이 에이전트 공개···통제 체계 전면에</h3>
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5b2b39f49cfeb270467b896a5d495fc15fdd978e7e8c4feff8e544dfb84bbf04" dmcf-pid="F8wiiGnQrT" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="구글 클라우드가 제미나이 에이전트를 공개했습니다 / 출처=구글" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/itdonga/20261013192704183iyqg.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="pSxqqcB3D6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/itdonga/20261013192704183iyqg.jpg" width="658">
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 구글 클라우드가 제미나이 에이전트를 공개했습니다 / 출처=구글
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 글로벌 빅테크 기업 구글(Google)의 클라우드 컴퓨팅 사업 부문 구글 클라우드(Google Cloud)가 10월 8일 연례 행사 '제미나이 엣 워크 2026(Gemini at Work 2026)'에서 업무용 범용 에이전트 '제미나이 에이전트(Gemini Agent)'를 공개했습니다. 질문 답변, 지식 업무, 이미지·미디어 생성, 코드 작성·실행을 하나의 에이전트와 하나의 API에서 제공합니다. 사용자는 지시가 아니라 목표를 맡기고 완성된 결과를 확인하면 된다는 것이 구글 클라우드의 설명입니다.
 제미나이 에이전트는 클라우드에서 실행돼 기기와 채널이 바뀌어도 메모리와 맥락을 유지합니다. 웹·모바일·데스크톱은 물론 워크스페이스(Workspace), 마이크로소프트 365, 슬랙(Slack), 커맨드 라인에서도 쓸 수 있을 뿐만 아니라 노트북을 닫아도 몇 시간에서 며칠짜리 작업이 이어집니다. 임시 서브 에이전트를 만들어 일을 나누거나 팀의 일원처럼 고정된 역할을 맡는 '코워커 에이전트'도 만듭니다. 코워커 에이전트는 전용 아이덴티티와 영구 저장소를 갖습니다. 워크스페이스에서는 자체 계정으로 캘린더와 드라이브(Drive)를 쓰며 문서에 수정 제안을 하거나 댓글에 답하면 버전 기록에 자기 이름으로 나타납니다. 업무 맥락이 특정 앱이 아닌 에이전트 계층에 쌓이는 구조여서 도입 기업이 데이터 종속 여부를 따져볼 필요가 있다는 시각도 있습니다. 다만 구글 클라우드는 사람과 데이터가 이동할 필요가 없고 고유한 입력과 출력은 전적으로 고객의 소유로 남는다고 밝혔습니다.
 눈에 띄는 대목은 모델 전략입니다. 토머스 쿠리안(Thomas Kurian) 구글 클라우드 CEO는 기조연설을 바탕으로 공식 블로그에 게재된 글에서 "제미나이가 에이전트이고, 그 밑의 모델은 별개의 선택"이라고 밝혔습니다. 작업마다 가장 알맞은 모델에서 실행하며, 현재는 제미나이 모델군과 앤트로픽의 클로드 모델에 걸쳐 오케스트레이션하고 앞으로 다른 주요 비공개·오픈 모델도 지원할 계획입니다. 선두 모델이 몇 달마다 바뀌므로 선택지를 열어 두면 모델이 바뀌어도 맥락, 스킬, 데이터가 그대로 유지된다는 논리입니다. 경쟁의 무게가 모델 자체에서 모델 위의 에이전트 계층으로 옮겨가고 있다는 해석도 가능합니다.
 구글 클라우드는 에이전트 도입의 성패를 '통제할 수 있는가'와 '감당할 수 있는가'가 가른다고 봤습니다. 모든 에이전트는 자체 아이덴티티를 갖고 암호학적으로 증명되며, 최소 권한 원칙에 따라 직원처럼 관리됩니다. 모든 행동은 사람이 아닌 에이전트에 귀속돼 감사 추적에 기록됩니다. 안으로 들어오고, 밖으로 나가고, 에이전트 사이를 오가는 트래픽은 AI 네트워크 방화벽인 에이전트 게이트웨이(Agent Gateway)를 거칩니다. '알 필요가 있는 사람만(Need to Know)'으로 분류된 문서를 열 수 없다는 식의 정책을 한 번 쓰면 회사의 모든 에이전트에 적용됩니다.
 비용 쪽에서는 멀티 모델 오케스트레이션, 스마트 라우팅, 프로젝트별 실시간 지출 한도를 소개했습니다. 지출 한도에 닿으면 해당 프로젝트의 에이전트가 일시 중지되고, 콘솔에서 클릭 한 번으로 작업을 재개할 수 있습니다. 에이전트가 '일하는 주체'가 되면서 신원·권한·감사·예산 관리가 제품의 전면에 올랐다는 해석이 나옵니다.
 데이터 면에서는 업무 정의를 한 번 매핑해 모든 에이전트가 공유하는 날리지 카탈로그(Knowledge Catalog)와 데이터를 옮기거나 복제하지 않고 쿼리할 수 있는 보더리스 레이크하우스(Borderless Lakehouse)를 앞세웠습니다. 산업 특화 서비스 가운데 금융 서비스와 법률은 현재 프리뷰이고, 정부·헬스케어·리테일은 곧 제공될 예정입니다. 금융 서비스는 팩트셋(FactSet)·LSEG·S&amp;P 글로벌, SEC 공시, 자체 보유 저장소의 데이터를 활용하며 50개가 넘는 기초 스킬로 구성됩니다.
 다만 제미나이 에이전트의 정식 제공 시점과 요금은 공식 블로그에 나오지 않았습니다. 도입을 검토하는 기업의 관심은 당분간 통제 체계의 실제 작동 방식에 쏠릴 것으로 보입니다.
 IT동아 박귀임 기자(luckyim@itdonga.com)
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