고담이 되어가다
2분의 기적, 그리고 능력의 증명
AI 클라우드 기업 코어위브(CoreWeave)가 머신러닝 성능 평가 지표인 MLPerf v6.0에서 또 하나의 신화를 썼어요. 무려 6,710억 개의 매개변수(Parameter)를 가진 거대 모델 '딥시크-V3(DeepSeek-V3)'를 단 2.02분 만에 학습시키는 데 성공한 거예요.
엔비디아(NVIDIA)의 블랙웰 울트라(Blackwell Ultra, GB300 NVL72) GPU 8,192개와 스펙트럼-X(Spectrum-X) 이더넷(Ethernet) 네트워크로 구성된, 역대 최대 규모의 클러스터(Cluster)에서 달성한 현존 최고 속도예요.
이 성과가 놀라운 진짜 이유는 단순히 최신 하드웨어(Hardware)를 쏟아부었기 때문이 아니에요. 딥시크-V3 같은 대규모 혼합 전문가(MoE, Mixture of Experts) 모델은 시스템 모든 계층에 극한의 부하를 가하기 때문에, GPU 간 통신이나 라우팅(Routing) 효율성에 약점이 하나라도 있으면 곧장 병목(Bottleneck)이 생겨요. 그런데 코어위브는 클러스터 규모를 두 배씩 늘리는 과정에서도 확장 효율성을 흔들림 없이 유지했어요.
이들의 진짜 무기는 하드웨어가 아니라 컴퓨팅 스택(Computing Stack) 전 계층을 아우르는 '풀스택 엔지니어링(Full-stack Engineering)' 철학이에요. 라마(Llama) 3.1 405B 모델 테스트에서도 더 큰 설정보다 GPU를 20% 적게 쓰고 9.77분 만에 학습을 끝냈어요.
자체 기술 '미션 컨트롤(Mission Control)'로 GPU 수천 개의 상태를 실시간으로 점검하고, 토폴로지(Topology) 인식 오케스트레이션(Orchestration)으로 가장 지연이 적은 경로에 작업을 배치한 결과예요.
더 고무적인 점은 이 기록이 실제 고객들이 매일 쓰는 프로덕션(Production) 인프라에서 그대로 재현되었다는 사실이에요. AI 모델이 기하급수적으로 커지는 지금, 단순히 GPU 개수를 늘리는 것만으로는 한계에 부딪힐 수밖에 없어요.
코어위브의 성과는 진정한 AI 혁신이 네트워크, 스토리지(Storage), 오케스트레이션까지 아우르는 시스템 전체의 조화 속에서 피어난다는 사실을 보여줘요.
코드는 짜도, 게임은 못 만드는 AI?
최근 코딩에 특화된 AI 에이전트(AI Agent)들이 소프트웨어 개발에서 놀라운 성과를 쏟아내고 있어요. 그렇다면 AI에게 "적의 공격을 피하며 동전을 모으는 2D 플랫폼 게임을 만들어줘"라고 지시하면, 당장 실행해서 즐길 수 있는 완성된 게임이 나올까요?
최근 발표된 연구 'GameCraft-Bench'는 이 질문에 "아직은 갈 길이 멀어요"라는 냉정한 진단을 내려요.
기존의 AI 게임 생성 평가는 주로 웹(Web) 기반의 간단한 환경에서 코드가 문법적으로 올바른지만 확인했어요. 하지만 GameCraft-Bench 연구진은 게임이란 단순한 코드의 합이 아니라며 세 가지 기준을 세웠어요.
실제 게임 엔진(Godot)에서 개발할 것, 코드와 이미지·UI·스크립트가 연동된 '실행 가능한 완전한 프로젝트'를 제출할 것, 코드를 들여다보는 대신 '실제 플레이를 통해' 검증할 것이에요.
이 엄격한 기준 앞에서 최고 수준의 AI도 고전했어요. 가장 높은 성능을 기록한 클로드 오푸스(Claude Opus)-4.7 기반 에이전트조차 종합 점수 41.46%에 그쳤고, 대다수 모델은 40%의 벽도 넘지 못했어요.
AI는 캐릭터 이동이나 공격 같은 '핵심 메커니즘(Core Mechanics)'은 곧잘 구현했지만, '콘텐츠의 깊이'나 '시각적 피드백', '완성도'에서는 부족했어요. 파편화된 기능은 만들 수 있지만, 이를 유기적인 시스템으로 묶어내는 데에는 실패한 거예요.
연구에서 가장 흥미로웠던 발견은 AI의 '디버깅(Debugging) 방식'이에요. 에러 로그만 보며 무작정 코드를 고친 AI보다, 자신이 만든 게임의 실제 화면을 직접 확인하고 교정한 AI가 더 나은 결과를 냈어요. 코딩 능력을 넘어, 인간처럼 눈으로 보고 상호작용하며 문제를 풀어가는 '시각적 인지 능력'이 게임 개발에는 필수적이라는 뜻이에요.
코드를 에러 없이 짜는 것과 플레이어에게 즐겁고 완성도 높은 경험을 선사하는 것은 전혀 다른 차원의 문제예요. AI가 단순한 코딩 보조 도구를 넘어 하나의 세계를 창조하는 '게임 디렉터(Game Director)'로 거듭나기까지는, 아직 넘어야 할 산이 많아 보여요.
교수와 AI가 함께 푼 난제
사우디아라비아 킹압둘라과학기술대학교(KAUST)의 프란체스코 오라보나(Francesco Orabona) 교수가 수년간 풀리지 않던 최적화(Optimization) 난제를 AI와 협력해 풀어냈다는 소식이 학계에 화제가 되고 있어요. 그가 아카이브(arXiv)에 공개한 논문 부록에는 'ChatGPT 5.5 Pro'로 증명을 발견한 과정이 상세히 담겨 있어요.
오라보나 교수가 도전한 문제는 머신러닝 최적화에 쓰이는 '낙관적 승수 업데이트(OMWU, Optimistic Multiplicative Weights Update)' 알고리즘의 마지막 반복 수렴을 증명하는 일이었어요.
2022년부터 매달렸지만, 클러스터 포인트(Cluster Point)의 비활성 좌표 최적성을 입증하는 데서 번번이 막혔어요. 최신 AI에게 문제를 맡겨봤지만 결과는 매번 실패였어요. 프롬프트(Prompt)를 바꾸고 전략을 달리해도, AI는 증명을 수학적으로 형식화하지 못하고 포기했거든요.
전환점은 소통 방식을 바꾸면서 찾아왔어요. 교수는 문제만 던지는 대신, 수년간 알아낸 모든 부분적 결과를 하나의 PDF 문서로 정리해 AI에게 제공했어요. 당장 핵심 고리가 아닐 수도 있는 탐색적 보조 정리(Lemma 4)까지 포함시켰고요.
이후 AI에게 세 단계로 지시했어요. 먼저 문서의 전반적인 아이디어를 파악하게 하고, 모호한 서술 없이 타당한 근거로 남은 증명을 완성하게 했으며, 마지막으로 스스로 작성한 내용을 다시 검토해 보완하게 한 거예요.
이 전략은 정확히 적중했어요. AI는 인간이 던져준 파편화된 보조 정리를 핵심 열쇠로 삼아 고도로 비명시적인 연결고리를 찾아냈고, 마침내 난제에 마침표를 찍는 완벽한 증명(Lemma 9)을 도출해 냈어요.
이 사례는 지금 AI의 진짜 가치가 어디에 있는지를 또렷이 보여줘요. 아무리 뛰어난 AI라도 맥락 없는 백지상태에서는 정답을 뚝딱 내놓지 못했어요. 하지만 인간 전문가가 올바른 구조를 설계해 주고, 당장은 쓸모없어 보이는 퍼즐 조각까지 펼쳐주었을 때 그 잠재력은 폭발했어요.
다가오는 과학적 발견의 시대, 핵심 경쟁력은 'AI에게 무엇을 떠맡길 것인가'를 넘어 '나의 전문 지식을 AI의 추론 능력과 어떻게 엮어낼 것인가'에 달려 있는 거예요.
혁신의 그림자, 법정에 선 빅테크
생성형 AI 시대의 선두주자 OpenAI가 중대한 법적 시험대에 올랐어요. 최근 미국 뉴욕주를 비롯한 여러 주 검찰총장(Attorney General) 연합이 OpenAI를 겨냥해 광범위한 조사에 착수했거든요. 발부된 소환장(Subpoena)에는 광고 및 사용자 참여 방식, 소비자 데이터 처리, 미성년자와 노년층에 미치는 영향까지 자료 제출 요구가 담겼어요.그동안 혁신의 아이콘으로 칭송받던 AI 기술이 이제는 사회적 책임과 안전성이라는 엄격한 잣대 앞에 섰다는 신호예요.
특히 눈길을 끄는 건 AI 챗봇이 현실 범죄와 연결되어 직접 수사 대상이 되었다는 점이에요. 플로리다주 검찰은 지난해 플로리다 주립대 총기 난사 사건의 용의자가 범행 모의 과정에서 ChatGPT를 상담자처럼 활용했다는 점을 들어 형사 조사를 시작했어요. 플로리다주는 한발 더 나가 샘 알트만(Sam Altman) OpenAI 최고경영자를 상대로도 소송을 제기했어요. 비밀리에 기업공개(IPO)를 준비하던 OpenAI로서는 뼈아픈 악재예요.
규제의 칼날은 OpenAI만을 향하지 않아요. 캘리포니아주 검찰은 일론 머스크(Elon Musk)의 xAI가 만든 챗봇 '그록(Grok)'을 둘러싼 악용 의혹을 수사하고 있고, 앞서 42개 주 검찰총장 연합은 구글(Google), 메타(Meta), 앤트로픽(Anthropic) 등 주요 AI 기업에 서한을 보내, 생성형 AI가 범죄를 조장할 경우 그 산출물에 대해 개발자가 책임져야 할 수 있다며 안전장치 마련을 촉구했어요.
지금까지 AI 업계는 혁신과 성장을 최우선으로 삼는 실리콘밸리(Silicon Valley) 특유의 공식을 따라왔어요. 하지만 일련의 사태는 기술의 파급력이 커진 만큼 책임도 무거워져야 한다는 사실을 보여줘요. 기술의 발전 속도를 윤리적 안전망이 따라가지 못한다면, 그 혁신은 사상누각에 불과할 거예요.
미토스 쇼크, 하룻밤 사이 사라진 모델의 진실
지난 6월 12일, 세계에서 가장 강력한 AI 모델 중 하나가 하루아침에 인터넷 공간에서 자취를 감췄어요. 앤트로픽의 최신 보안용 모델 '미토스(Mythos)'와 일반 소비자용 버전 '페이블 5(Fable 5)'가 그 주인공이에요. 서버가 고장 난 게 아니었어요. 트럼프(Trump) 행정부의 강력한 '수출 통제(Export Control)' 압박과, 이에 반발해 서비스를 전면 중단해 버린 앤트로픽 사이의 정치적 충돌이 빚어낸 결과였어요.
표면적인 발단은 보안과 국가 안보에 대한 우려였어요. 아마존(Amazon)의 앤디 재시(Andy Jassy) CEO가 페이블 5의 '탈옥(Jailbreak)' 취약성을 백악관(White House)에 전달하면서 갈등이 떠올랐어요.
설상가상으로 앤트로픽이 당초 승인받은 111개 기관 외에 약 50개 단체에 미토스 접근 권한을 무단으로 추가 부여했는데, 그중 중국과 연관된 것으로 의심되는 '한국의 한 통신 회사'가 포함되어 있었다는 사실이 행정부의 역린을 건드렸어요. 즉시 해당 통신사의 권한을 취소했지만, 중국의 기술 탈취를 경계하던 행정부의 신뢰는 이미 산산조각이 난 뒤였어요.
하지만 사태의 본질은 단순한 보안 결함을 넘어서요. 핵심은 두 집단 사이의 좁혀지지 않는 '소통의 부재'와 '이데올로기(Ideology)의 충돌'이에요. 한 행정부 관계자는 앤트로픽이 "행정부의 언어로 소통하는 법을 전혀 깨닫지 못했다"며 불만을 토로했어요.
과거 국방부와의 자율 살상 무기 갈등, 내부의 전직 바이든(Biden) 행정부 인사들, 강력한 AI 규제를 지지하는 철학은 '가속'을 주창하는 트럼프 행정부 및 데이비드 색스(David Sacks) 등 측근들의 노선과 끊임없이 마찰을 빚어왔거든요.
결국 행정부는 '미국 시민만 접근하게 하라'는 초강수 수출 통제를 내렸어요. 앤트로픽은 외국인 직원조차 접근이 막히는 상황을 받아들이는 대신, 두 모델을 시장에서 완전히 거둬들이는 선택을 했고요.
전 페이스북(Facebook) 최고 보안 책임자 알렉스 스타모스(Alex Stamos)는 "과속을 했다고 사형 선고를 내린 격"이라며 정부의 둔탁한 개입을 비판했어요. 개발자와 스타트업(Startup)들은 하루아침에 핵심 도구를 잃었고, 글로벌 기업들은 안보 논리에 막혀 끊길 수 있는 미국 AI 모델에 의존하는 일을 주저할 수밖에 없게 됐어요.
흔들리는 동맹, '소버린 AI'라는 질문
쇼크의 파장은 미국 국경 안에만 머물지 않았어요. '프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)'에 합류하며 미토스 접근권을 얻었던 삼성전자(Samsung Electronics), SK하이닉스(SK hynix), 한국인터넷진흥원(KISA) 등은 합류 열흘 만에 직격탄을 맞았어요.
한국 정부는 임시방편으로 OpenAI의 'GPT 5.5-사이버' 모델로 대응하기로 했지만, 미국발 수출 통제가 다음엔 어디로 향할지 알 수 없는 상황에서 근본적인 해결책은 아니에요.
영국도 예외는 아니었어요. 키어 스타머(Keir Starmer) 총리는 자국을 통제 대상에서 빼 달라고 요청했지만 거절당할 위기에 처했고요. 미국이 마음만 먹으면 동맹국조차 최첨단 AI 기술망에서 배제할 수 있다는 '킬 스위치(Kill Switch)'의 존재가 전 세계에 또렷이 각인된 사건이었어요.
이 긴장감은 프랑스 에비앙레방(Évian-les-Bains) G7 정상회의로 옮겨 갔어요. 트럼프 대통령과 OpenAI, 구글 딥마인드(Google DeepMind), 앤트로픽 수장들이 모인 가운데, 에마뉘엘 마크롱(Emmanuel Macron) 프랑스 대통령은 이번 결정을 "엄격히 민족주의적(Strictly Nationalist)"이라고 직격했어요.
하루아침에 스위치를 끄듯 접근을 차단하는 미국의 기술 패권에 더는 전적으로 의존할 수 없다는 지적이었고, 이는 프랑스의 '미스트랄(Mistral)' 등 각국의 독자 모델 개발을 자극하며 글로벌 AI 생태계의 블록화를 가속할 위험을 안고 있어요.
이런 긴장 속에서 다리오 아모데이(Dario Amodei), 데미스 하사비스, 샘 올트먼 등 기술 수장들은 일방적인 빗장 걸기 대신, 국제 표준 마련이 필요하다는 절충안을 제시했어요. AI 기술 자체에는 국경이 없지만, 그 패권과 안보에는 엄연히 국경이 그어지고 있다는 사실을 이번 사태가 보여준 거예요.
미토스 쇼크는 '소버린 AI(Sovereign AI, 자체 인공지능 역량)' 확보가 국가 안보와 직결된다는 사실을 뼈저리게 증명했어요. 핵심 기술의 해외 종속은 치명적인 위기를 부를 수 있고, 오랫동안 훌륭한 기술 수용자였던 한국에게도 독자적인 프런티어(Frontier) 모델을 향한 국가적 역량 결집이 더 이상 미룰 수 없는 과제로 떠올랐어요.
200달러짜리 구독의 배신?
최근 클로드(Claude)의 개발사 앤트로픽이 미국에서 소비자 집단소송에 직면했어요. 한 달 최대 200달러(약 28만 원)에 달하는 초고가 구독 요금제를 팔면서, 실제 제공하는 사용량 한도를 과장했다는 혐의예요. 한 기업의 마케팅 논란을 넘어, AI 산업이 마주한 '비용과 수익 모델'의 근본적인 모순을 드러내는 사건이에요.
소송을 제기한 칼 칸(Karl Kahn)을 비롯한 사용자들은 'Max 5x(월 100달러)'와 'Max 20x(월 200달러)'가 기본 플랜보다 5배, 20배 높은 사용 한도를 보장한다고 선전했지만 실상은 달랐다고 주장해요. 칸의 경우 집중적인 코딩 작업을 하자 불과 5시간 만에 주간 할당량의 15%가 소진됐대요. 막대한 비용을 내고도 불투명한 한도에 가로막혀 작업이 멈추는 일이 벌어진 거예요.
본질은 익숙한 '전통적 구독 모델'과 'AI 서비스의 구조'가 정면으로 충돌하고 있다는 데 있어요. 넷플릭스(Netflix)나 스포티파이(Spotify)는 한 번 결제하면 사실상 무제한에 가까운 사용을 기대할 수 있지만, 거대언어모델(LLM)은 다른 경제학의 지배를 받아요. 프롬프트(Prompt) 하나마다 막대한 컴퓨팅 자원과 전력이 소모되고, 문맥이 길고 코딩이 복잡할수록 처리할 '토큰(Token)' 양은 기하급수적으로 늘어나거든요. 사용자가 많이 쓸수록 제공자의 적자도 커지는 구조예요.
지금까지 AI 기업들은 벤처 캐피털(Venture Capital)의 투자금을 불쏘시개로 삼아 이 인퍼런스(Inference, 추론) 비용을 보전해 왔어요. 사용자들은 원가보다 훨씬 저렴한 가격에 '무제한에 가까운 AI'라는 환상을 누려온 셈이에요. 그런데 기업공개(IPO)가 가시화되고 수익성을 증명해야 할 시점이 다가오면서, 억눌려 있던 '진짜 청구서'가 요금제 한도 축소라는 형태로 드러나고 있어요.
'가짜'가 만드는 진짜 폭력
이 이야기의 마지막 장면은, AI의 능력이 가장 어두운 방식으로 쓰인 사례예요. 혁신의 상징이었던 AI가 개인의 존엄성을 짓밟고 민주주의의 근간을 흔드는 무기로 돌변하고 있는 거예요. 최근 월스트리트저널(WSJ, The Wall Street Journal)이 보도한 기사들은, AI 딥페이크(Deepfake) 기술이 사회의 가장 취약한 곳과 가장 중요한 곳을 동시에 타격하고 있음을 보여줘요.
가장 아픈 비극은 학교에서 벌어지고 있어요. 사진 속 인물을 합성해 조작하는 AI 앱들이 앱스토어(App Store)와 소셜 미디어를 통해 빠르게 번지면서, 사진 한 장이라도 온라인에 올린 적 있는 평범한 십대 누구나 표적이 돼요. 동급생을 합성한 조작 이미지를 단체 채팅방에 퍼뜨리는 일이 십대들 사이에서 새로운 형태의 학교 폭력으로 자리 잡았어요.
학교의 징계 규정은 모호하고 수사 기관의 대응은 더디기만 해, 이런 협박을 견디지 못하고 스스로 목숨을 끊은 학생까지 나왔어요. 가해 학생들은 범죄의 무게를 제대로 인지하지 못한 채 장난처럼 여기고, 그 상처를 수습하는 일은 고스란히 피해 학생과 가족의 몫으로 남아 있어요.
이 위협은 교실 담장을 넘어 투표소로도 향하고 있어요. 다가오는 중간선거를 앞두고 미국 정치권에서는 유권자를 속이기 위해 AI로 만든 가짜 영상과 광고가 쏟아지고 있어요. 상대 후보가 하지 않은 발언을 한 것처럼 조작한 영상이 소셜 미디어를 타고 순식간에 퍼져나가요.
진짜와 가짜를 구별하기 어려울 정도로 정교해진 콘텐츠는 유권자의 판단을 흐리고 양극화를 키워요. 일부 주에서 규제를 시도하고 있지만, 표현의 자유라는 장벽과 플랫폼들의 허술한 관리 정책에 막혀 실효를 거두지 못하고 있어요.
개인의 일상을 파괴하는 디지털 성범죄와, 선거판을 흐리는 정치적 기만은 결국 '기술을 매개로 한 폭력'이라는 같은 뿌리를 공유해요. 더 이상 기술 발전의 속도 뒤에 숨어 규제의 공백을 방치해서는 안 돼요. 유해한 앱을 원천 차단하는 법적 규제, 제작자와 유포자에 대한 엄벌, 빅테크(Big Tech) 기업들의 자정 노력이 시급해요.
우리는 또 무엇을 보고 있나요
2분 만에 6,710억 개의 매개변수를 학습시키고, 수년째 풀리지 않던 난제를 인간 교수와 함께 풀어내는 AI가 존재하는 바로 그 시대에, 게임 하나는 끝내 완성하지 못하고, 한 통의 행정 지시문에 수억 명의 화면에서 동시에 사라지고, 약관 뒤에서 사용자에게 한도를 제대로 알리지 못했다는 의심을 받고, 한 장의 사진이 한 아이를 죽음까지 몰고 가는 일이 동시에 벌어지고 있어요.
능력은 거침없이 증명되고 있어요. 코어위브의 클러스터는 규모를 두 배씩 늘려도 흔들리지 않았고, AI는 인간 전문가와 손잡아 인간이 수년간 풀지 못한 증명을 완성했어요. 하지만 그 능력을 다루는 신뢰의 체계는 같은 속도로 따라가지 못하고 있어요.
OpenAI는 검찰의 소환장을 받았고, 앤트로픽은 가장 안전하다고 자부하던 모델을 정부의 한 통 지시문에 시장에서 통째로 거둬들여야 했어요. 그 빈자리는 동맹국들의 불안과 '소버린 AI'를 향한 각자도생의 움직임으로 채워지고 있고요. 그리고 그 혼란의 가장 밑바닥에서는, 충분한 안전장치 없이 풀려난 기술이 교실의 아이들과 투표소의 유권자들을 그대로 덮치고 있어요.
능력을 누가, 어떤 기준으로, 얼마나 투명하게 책임져야 할까요? 기업의 약관인지, 정부의 행정 지시인지, 국제 사회의 합의인지, 아니면 우리 한 사람 한 사람의 판단인지. 그 답은 아직 쓰이지 않았어요. AI 시대를 살아가는 에코 멤버 여러분께, 그 답이야 말로 '마지막 질문'이라는 말씀을 드리고 싶어요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Shadi Saba. (2026). CoreWeave Trains DeepSeek-V3 Benchmark in Two Minutes. CoreWeave. https://www.coreweave.com/blog/coreweave-trains-deepseek-v3-in-two-minutes
(2) arXiv:2606.17861 [cs.CL]
(3) arXiv:2606.11773 [math.OC]
(4) Francesco Orabona. (2026). "I solved an open problem in optimization with ChatGPT Pro. Consider min-max problems, where we have to minimize with respect to some variable and maximize with respect to other variables to find a saddle-point.". X. https://x.com/bremen79/status/2066537769829122186
(5) Keach Hagey and Georgia Wells. (2026). OpenAI Investigated by Coalition of State Attorneys General. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/openai-investigated-by-coalition-of-state-attorneys-general-088a3928
(6) Maria Curl, Marc Caputo. (2026). "They screwed us": Personality clashes sent Anthropic's models offline. Axios. https://www.axios.com/2026/06/15/anthropic-white-house-fable-mythos
(7) Reed Albergotti. (2026). White House's export limits on Anthropic linked to concerns about Chinese access. Semafor. https://www.semafor.com/article/06/13/2026/white-house-move-to-limit-anthropic-linked-to-concerns-about-chinese-access-to-mythos
(8) Cat Zakrzewski, Isaac Arnsdorf, Ian Duncan and Gerrit De Vynck. (2026). How Anthropic lost the White House's trust — and then its flagship product. Washington Post. https://www.washingtonpost.com/technology/2026/06/15/how-anthropic-lost-white-houses-trust-then-its-flagship-product/
(9) Harriet Torry. (2026). Anthropic Sued Over Limits on Its $200-a-Month AI Plans. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/anthropic-sued-over-limits-on-its-200-a-month-ai-plans-e2a109e4
(10) Igor Bonifacic. (2026). Anthropic hit with lawsuit over its Claude Max usage limits. engadeget. https://www.engadget.com/2194626/anthropic-hit-with-lawsuit-over-its-claude-max-usage-limits/
(11) 권하영. (2026). 미토스 수출통제에 한국 '글래스윙' 참여 제동…정부 "파악 중". 연합뉴스. https://www.yna.co.kr/view/AKR20260614020200017
(12) 이기범, 한재준. (2026). [단독]미토스 수출 통제…정부 "당분간 GPT5.5로 대응키로". 뉴스1. https://www.news1.kr/it-science/general-it/6198119
(13) Matt Oliver, Joe Barnes, Connor Stringer. (2026). Trump snubs Starmer plea for Anthropic AI exemption. The Telegraph. https://www.telegraph.co.uk/business/2026/06/16/trump-snubs-starmer-plea-for-anthropic-ai-exemption/
(14) Amrith Ramkumar, Sam Schechner and Noemie Bisserbe. (2026). Trump Says Anthropic Negotiations Continue as AI Leaders Huddle at G-7. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/trump-says-anthropic-negotiations-going-fine-as-ai-model-shutdown-drags-on-90b0a46b
(15) Kai Nicol-Schwarz. (2026). CEOs of Anthropic and Google DeepMind call for U.S.-led AI coalition in meeting at G7. CNBC. https://www.cnbc.com/2026/06/17/anthropic-amodei-google-hassabis-us-ai-coalition-g7.html
(16) Georgia Wells and Rachel Wolfe. (2026). AI Supercharges Deepfake Nudes—Unleashing a New Form of Bullying Among Kids. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai-deepfake-nudes-bullying-school-d242b8d4
(17) Amrith Ramkumar. (2026). AI Deepfakes Are Getting Weirder and Harder to Spot in the Midterms. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/politics/elections/ai-deepfakes-are-getting-weirder-and-harder-to-spot-in-the-midterms-88b4f7ad
