이번 주 AI 뉴스 — 트랜스포머를 만든 그가, 트랜스포머로 먹고사는 회사를 떠났다

이번 주 핵심 요약

인재·모델·칩·소송 네 곳에서 경쟁이 한꺼번에 터졌습니다.

• 구글 인재 유출 트랜스포머 공동저자 노암 셰이저가 OpenAI 합류를 확정했고, 며칠 새 제미나이 연구진까지 라이벌로 향한다는 이직설이 번졌습니다.
• 제미나이 2.5 프로 딥씽크 벤치마크 공개 모델 1위에 올랐다는 평가를 받았지만, 진짜 승부수인 3.5 프로 출시는 7월로 연기됐다고 알려졌습니다.
• OpenAI 첫 추론칩 '할라피뇨' 설계부터 테이프아웃까지 9개월, ASIC 사상 최단 주기로 엔비디아 의존도 탈출을 선언했습니다.
• 앤트로픽 vs 알리바바 Qwen 2만5천 개 가짜 계정으로 2,880만 건 대화를 수집한 '역대 최대 증류 공격'이라고 앤트로픽이 고발했습니다.

---

이번 주의 숫자

9개월 OpenAI가 첫 자체 추론칩 '할라피뇨'를 설계부터 테이프아웃(설계 확정)까지 끝낸 시간입니다. 보통 신규 ASIC 한 종에 18~24개월이 걸립니다. AI 회사가 칩을 '소프트웨어 속도'로 찍어내기 시작했다는 뜻입니다.

---

1. 트랜스포머를 만든 사람이, 구글을 떠났다

트랜스포머를 발명한 사람이, 트랜스포머로 먹고사는 회사를 나갔습니다. 노암 셰이저. 2017년 'Attention Is All You Need' 논문의 공동저자이자, 오늘날 챗GPT·제미나이·클로드가 모두 올라타 있는 그 구조를 설계한 8명 중 한 명입니다. TechCrunch 보도에 따르면 그가 구글 딥마인드를 떠나 OpenAI 합류를 확정했습니다.

더 눈에 띄는 건 속도입니다. 같은 보도 흐름에서 셰이저를 포함해 제미나이 연구진까지 최대 4명이 OpenAI·앤트로픽 쪽으로 움직였다는 이야기가 나왔습니다. 다만 공식 확인된 건 셰이저 한 명이고, 나머지 연구진은 아직 이직설 단계입니다(공식 발표는 확인되지 않음). 확정 1명에 이직설 몇 명이라도, 6일이라는 간격은 패턴을 의심하게 만듭니다. 한두 명의 이직이라면 헤드라인이 안 됩니다.

왜 지금, 왜 구글에서만 빠져나가나

돈이 아닙니다. 구글은 누구보다 줄 수 있습니다. 진짜 이유는 '연구를 제품에 묶어두는 속도'에 대한 좌절입니다. 구글은 모델을 만들어도 검색·광고·법무 검토라는 거대한 관문을 통과해야 세상에 나옵니다. 반면 OpenAI와 앤트로픽은 만든 걸 며칠 안에 배포합니다.

연구자에게 가장 강력한 보상은 스톡옵션이 아니라, 자기가 만든 모델이 실제로 쓰이는 걸 보는 것입니다. 구글은 그 보상을 가장 늦게 지급하는 회사가 됐습니다.

반론 — 인재 유출이 곧 패배는 아니다

셰이저는 이미 한 번 구글을 떠났던 사람입니다. Character.AI를 창업했다가 다시 구글로 돌아왔죠. 인재는 한 방향으로만 흐르지 않습니다. 게다가 거대모델 시대의 경쟁력은 천재 개인보다 컴퓨팅 물량과 데이터 파이프라인이 좌우합니다. TechCrunch가 'OpenAI vs 앤트로픽 구도는 더 이상 핵심이 아니다'라고 짚은 것도 같은 맥락입니다. 인물 헤드라인 뒤에서, 진짜 승부는 인프라로 옮겨갔습니다. 실제로 모켓 종합 순위 1·2위(Claude Fable 5 100점, Opus 4.8 93점)는 앤트로픽이 지키고 있지만, GPT-5.5의 한 변형(자료마다 '효율'·'추론' 등 모드명이 엇갈림)이 모켓 집계에서 +6점 올랐다는 점은 OpenAI의 인프라 압박이 점수로 새어 나오는 신호입니다.

출처: TechCrunch 2026-06-24 · TechCrunch '앤트로픽 vs OpenAI는 더 이상 핵심이 아니다' 2026-06-26

---

2. 구글이 1위를 탈환했다? 그게 함정입니다

벤치마크 1등이 곧 승리라고 믿는다면, 이 발표를 다시 봐야 합니다. 구글은 6월 22일 추론 강화 모드 '딥씽크(Deep Think)'를 탑재한 제미나이 2.5 프로를 출시했고, 공개된 모든 AI 연구소 모델 중 가장 강력하다는 평가를 받았습니다(평가 출처는 AI 뉴스레터 집계 기준).

그런데 같은 발표에 조용히 묻힌 한 줄이 있습니다. 구글이 진짜 승부수로 내건 차세대 '제미나이 3.5 프로'의 일반 출시가 7월로 연기됐다고 알려진 것입니다. 즉, 지금 1위에 오른 건 신제품이 아니라 기존 모델의 강화판입니다.

벤치마크 점수는 '가능성'이고, 출시 일정은 '의지'입니다. 구글은 가능성을 보여주면서 의지는 한 달 미뤘습니다.

벤치마크 우위가 사용자 점유율로 직결되지 않는다는 건 지난 2년이 증명했습니다. 한국 사용자 입장에선 더 그렇습니다. 점수 1점 차이보다, 한국어 응답 품질과 안정적 배포가 체감을 좌우합니다. 모켓 순위에서 제미나이가 Top 5에 한 자리도 없다는 점이 그 간극을 말해줍니다.

출처: buildfastwithai AI News 2026-06-22 · marketingprofs AI Update 2026-06-26 검증 노트: 딥씽크 1위 평가와 3.5 프로 7월 연기는 모두 AI 뉴스레터 집계가 유일 출처로, 구글 공식 발표로는 확인되지 않았습니다.

---

3. OpenAI가 '할라피뇨'를 9개월 만에 구웠다

9개월. OpenAI가 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론칩 '할라피뇨(Jalapeño)'를 설계부터 테이프아웃까지 끝낸 시간입니다. 신규 ASIC 한 종에 보통 18~24개월이 걸린다는 점을 감안하면, 사실상 절반 주기입니다.

핵심은 '추론' 전용이라는 점입니다. 모델을 학습시키는 GPU가 아니라, 이미 학습된 모델을 사용자에게 응답시키는 비용을 깎는 칩입니다. 추론은 매일, 매 요청마다 발생하는 고정비라 여기서의 1%가 연간 수천억으로 불어납니다.

항목	할라피뇨 (OpenAI)	엔비디아 GPU
용도	추론 전용	학습+추론 범용
개발 주기	9개월 (ASIC 최단)	세대당 2년+
전략 목표	추론 단가·의존도 ↓	범용 성능·생태계 ↑

연말 초기 배치를 목표로 하지만, 물량은 제한적입니다. 그사이 국내 클라우드·스타트업은 추론 비용을 자체 칩 없이 엔비디아 단가 그대로 떠안는 구조에 그대로 머뭅니다. 자체 칩을 굽는 건 OpenAI 같은 초대형 사업자 이야기지, 당장 우리 추론비를 깎아주는 변화가 아니라는 뜻입니다. 그렇다고 엔비디아의 시대가 끝났다는 신호로 읽으면 성급합니다. 학습용 AI 가속기 시장은 여전히 엔비디아가 80~90%대를 쥔 것으로 추정되고(추정), 할라피뇨의 연말 초기 물량도 OpenAI 자체 추론 수요의 일부를 메우는 수준으로 알려졌습니다. 다만 'AI 회사가 칩을 소프트웨어처럼 빠르게 찍는다'는 사실 자체가 게임의 규칙을 바꿉니다.

출처: OpenAI 공식 2026-06-24 · TechCrunch 2026-06-24 · CNBC 2026-06-24

---

4. 2,880만 건 — 앤트로픽이 들이민 증류 공격의 숫자

2,880만 건. 앤트로픽이 알리바바 Qwen 연구소를 '역대 최대 규모의 클로드 증류 공격' 주체로 지목하며 제시한 대화 수집량입니다. 2만5천 개의 가짜 계정을 동원해 6주간 클로드를 집요하게 캐물었다는 주장입니다. 강조하면, 지금까지 나온 수치는 전부 앤트로픽의 일방적 주장이고 Qwen 측 반론이나 제3자 검증은 아직 없습니다.

증류(distillation)는 강한 모델의 출력을 대량으로 받아내, 그 답변을 교과서 삼아 약한 모델을 똑똑하게 만드는 기법입니다. 합법적 연구 기법이지만, 경쟁사 모델을 상대로 대규모·은폐된 방식으로 하면 기술 무단 추출에 가까워집니다.

6주간 2,880만 건이면 하루 평균 68만 건입니다. 한 연구팀의 호기심이 아니라, 조직적으로 설계된 데이터 수확 작전이라는 게 앤트로픽의 시각입니다.

이 고발은 단순 분쟁이 아니라 미·중 AI 진영의 기술 추출 갈등이 수면 위로 드러난 사건입니다. 한국 기업에도 남의 일이 아닙니다. 국산 모델을 키우든 해외 모델을 쓰든, 내 데이터와 API 출력이 경쟁 모델의 학습 재료로 빨려 들어갈 수 있다는 전제를 이제 계약서에 명시해야 합니다. 가장 구체적인 한 줄은 'API로 주고받은 입력과 출력을 제공사 또는 제3자의 모델 학습에 재사용하지 않는다'는 출력 재학습 금지 조항입니다. 이 한 문장이 들어가 있느냐가 사고가 터진 뒤 책임 소재를 가릅니다.

출처: buildfastwithai AI News 2026-06-22 · marketingprofs AI Update 2026-06-26 검증 노트: 2만5천 계정·2,880만 건은 앤트로픽 주장이며, 앤트로픽 공식 발표 원문이 아니라 AI 뉴스레터가 인용한 수치입니다. 1차 출처는 확인되지 않았습니다.

---

에디터 한마디

네 개의 뉴스는 따로 노는 것 같지만, 한 문장으로 묶입니다. AI 경쟁의 무게중심이 '모델'에서 '모델을 둘러싼 모든 것'으로 옮겨갔다는 것. 누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐는 이제 절반의 질문입니다. 나머지 절반은 그 모델을 만들 사람을 누가 데려오고(인재), 무엇으로 돌리고(칩), 어떻게 지켜내느냐(증류 방어)입니다. 점수표 1위가 더 이상 승자를 가리지 못합니다. 그래서 묻고 싶습니다. 당신의 회사는 지금 모델을 고르고 있습니까, 아니면 모델을 둘러싼 생태계를 고르고 있습니까?