# 🦉 AI 뉴스 저녁판｜2026 년 10 월 25 일 (일) 18 시, 홍콩에서 AI 무인 판매, 수학자 1,008 명이 AI 기업과의 협력 거절――AI 경쟁은 '인간의 업무와 신뢰'로

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-10-25T19:45:28.713Z

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## 🦉 AI 뉴스 저녁판｜2026 년 10 월 25 일 (일) 18 시

## 홍콩에서 AI 무인 판매, 수학자 1,008 명이 AI 기업과의 협력 거절 – AI 경쟁은 '인간의 업무와 신뢰'로

조사 대상: 일본 시간 10 월 25 일 (일) 6 시~17 시 55 분 추가 확인: 19 시 경까지 수집된 SNS 자료는 별도 항목으로 정리 주요 정보원: South China Morning Post, AHM, Anthropic, Higgsfield, NYU, 기업 공식 자료, 연구 논문, 해외 주요 보도

※새로운 보도, 기존 보도의 추가 검증, 연구 결과, SNS 게시물을 구분합니다. SNS 에서話題가 된 것만 근거로 과거 발표를 오늘의 최신 뉴스로 다루지 않습니다.

## 목차

- 🦉 AI 뉴스 저녁판｜2026 년 10 월 25 일 (일) 18 시
- 홍콩에서 AI 무인 판매, 수학자 1,008 명이 AI 기업과의 협력 거절 – AI 경쟁은 '인간의 업무와 신뢰'로
- 오늘 밤의 결론――AI 가 인간의 업무를 어느 정도까지 수행할 것인가
- 아침 6 시에 본 세 가지가 저녁에는 어떻게 되었을까요?
- 전력 부족 문제가 해결되었는가?
- ② AI 안전 관리가 진보했는가?
- ③ AI 투자가 수익을 거둘 수 있다는 것이 증명되었는가?
- 오늘의 AI 업계 한 마디로
- 🚨 ①【오늘의 신규 보도】홍콩에서 AI 무인 판매기가 보급을 모색하며 — 상품만 가져오면 자동 결제
- ■ 결론을 30 초 만에 정리합니다

## 오늘 밤의 결론――AI 가 인간의 업무를 어느 정도까지 수행할 것인가

10 월 25 일 중국과 일본은 홍콩에서 AI 이미지 인식을 활용한 무인 판매기의 실제 이용 현황을 새로이 보도했습니다. 상품을 손에 잡으면 즉시 결제가 가능하다는 편리함은 있지만, 설비 비용과 현지 경제 조건이 보급의 장벽이 되고 있습니다.

오늘 아침판에서는 AI 데이터센터의 전력 부족, 건설 지연, 자본 비용을 고려했습니다. 오후까지 새로운 대규모 계약이나 중요한 결산은 확인되지 않았으나, 시야를 현장으로 옮기면 AI 를 실제 사업에 통합하는 움직임이 눈에 띕니다.

또한 1,000 명 이상의 수학자가 AI 기업에 협력 거부를 결의하고, 피해자 지원 AI 의 안전성 연구, AI 에 대한 기대 격차, SNS 에서의 격렬한 모델 비교 등도 확인했습니다.

오늘은 "AI 가 무엇을 할 수 있는가"를 넘어 "인간이 AI 에 무엇을 맡기고 무엇을 맡기지 않는가"를 고민하는 하루입니다.

## 아침 6 시에 본 세 가지가 저녁에는 어떻게 되었을까?

아침판에서는 AI 산업의 성장을 저해하는 세 가지 제약 요인을 다루었습니다.

저녁 신문의 첫 페이지에서 답을 확인해 보자.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792924244-MwpYSmlqP3g18nE76DeAOzKB.png?width=1200)

## 전력 부족 문제는 해결되었는가?

해결되었다는 사실은 확인되지 않았습니다.

오늘 아침 소개한 오스트레일리아 NEXTDC 의 약 1 억 4,000 만 호주 달러 수익 전망 제외 사항에 대해, 저녁판의 조사 시간대에 평가가 달라지는 새로운 공식 자료를 확인하지 못했습니다.

다만, 새로운 악재가 발생하지 않았다고 해서 문제가 해결되었다는 것은 별개의 일이다.

## ② AI 안전 관리가 진보했는가?

OpenAI 의 격리 환경 문제와 Anthropic 의 Claude Mythos 5 에 대한 추가 국내 보도를 확인했습니다.

그러나 핵심이 되는 공식 발표나 연구는 10 월 23 일 이전의 것입니다.

10 월 25 일에 새로운 피해나 새로운 방어 성공이 확인되었다고 다루지 않는다.

## ③ AI 투자가 수익을 내는 것을 증명했는가?

이 역시 새로운 결정적 자료가 없습니다.

AWS 의 강력한 컴퓨팅 수요, NEXTDC 의 전력 연결 지연, 그리고 마이크로소프트와 메타의 막대한 설비 투자라는 아침신문의 구도는 변하지 않았다.

아침판 유료편의 중심 가설은 '판단 자료가 증가했다'는 평가를 유지한다.

🐱시로ちゃん:

뉴스가 늘지 않았다고 해서 아침의 걱정이 사라진 건 아니니까요.

페로:

호호. 가설을 바꾸는 증거가 없다면, 평가를 유지하는 것도 연구의 일부인 거야.

## 오늘의 AI 산업 한 마디로

거대 AI 투자에 따른 수익성 문제에서 사회가 AI 를 어느 정도 효과적으로 활용할 수 있는지에 대한 문제로

아침 신보는 AI 산업을 지탱하는 전력 및 자금의 제약이 주된 요인이 되었습니다.

저녁신문에는 홍콩의 유통업, 수학자의 연구 활동, 피해자 지원, 기업의 안전 관리 등 현장의 실제 문제가 제기되었습니다.

기술의 확산에는 성능뿐만 아니라 수익성, 안전성, 그리고 인간의 의지에 따른 선택이 모두 필요하다는 것입니다.

🐱시로ちゃん:

그럼 일단 광고를 보겠습니다.

퐁짱:

다니피온 총연구소의 AI 뉴스는 아침의 가설을 저녁에 검증하는 '퐁!' 뉴스가 적더라도 과장하지 않는 '퐁!'입니다.

🦉 페로:

호호. 찾지 못한 것을 찾았다고 하는 것은 안 된다. 그것도 중요한 자세인 것 같아.

페로

그런데 특별 강의를 들어주실 수 있다면 더 기쁩니다.

## 🚨 ①【오늘의 신규 보도】홍콩에서 AI 무인 판매기가 보급을 모색하며 — 상품만 가져가면 자동 결제

중요도: ★★★☆☆ 일반 이용자 영향: ★★★★☆☆ 기업 영향: ★★★☆☆ 투자자 영향: ★★☆☆☆

분류: 10 월 25 일 오후 1 시 (일본 시간) 신규 현지 취재 보도

## ■ 30 초에 결론

홍콩에서는 AI 가 상품을 이미지로 식별하고 사용자가 상품을 꺼내면 즉시 결제가 가능한 판매기가 이용되고 있습니다.

편의성은 높으나, 이용자의 편의를 제공하는 시스템이 곧 사업자의 이익으로 이어질지는 아직 확인되지 않았습니다.

## ■ 홍콩의 판매기는 어떤 차이가 있나요?

10 월 25 일 오후 12 시 (홍콩 시간)에 'South China Morning Post'가 AI 무인 판매기 관련 현지 취재 기사를 공개했습니다.

사용법은 매우 간단하다.

- 스마트폰으로 QR 코드를 스캔합니다.
- 판매기 문을 여는다.
- 원하는 상품을 꺼냅니다.
- AI 가 이미지를 통해 상품을 식별합니다.
- 이미 등록된 결제 수단으로 결제가 처리됩니다.

전통적인 자동판매기는 상품을 선택하고 결제를 한 뒤, 상품이 떨어지는 것을 기다려야 합니다.

하지만 이 방식은 여러 상품을 한 번에 꺼낼 수 있습니다.

기사에 등장한 이용자는 음료나 과자 등 총 60 홍콩 달러 상당의 물품을 구매했다고 합니다.

## ■ 왜 홍콩이 주목받는가?

판매기는 컴퓨터 비전이라는 이미지 인식 기술을 활용해 상품을 식별합니다.

카메라 등으로 촬영된 영상에서 상품이나 물체를 AI 가 인식하는 기술입니다.

매장에서 상품 선택, 판매 기록, 결제 자동화를 가능하게 하는 수단을 제공합니다.

다만, 홍콩에는 독특한 소매 환경이 존재한다.

편의점과의 경쟁, 점포 및 설비 설치 비용, 재고 보충의 번거로움, 판매량 등이 보급 여부를 좌우합니다.

무인이라고 해서 재고 보충, 청소, 고장 대응까지 불필요해지지는 않습니다.

## ■ AI 가 일하더라도 인간의 일은 사라지지 않는다

AI 무인 판매기는 판매 시 일부 작업을 자동화할 수 있습니다.

한편, 제품을 조달하고, 재고를 보충하며, 고장을 수리하고, 판매 상황을 분석하는 인력은 계속 필요할 것이다.

직무 자체가 완전히 사라진다는 것보다는 직무 내용이 달라질 가능성이 있습니다.

이 점은 데이터센터 관련 논의와도 공통점을 가집니다.

어떤 수준의 AI 가 있더라도 실제 설비를 가동하려면 전력, 유지보수, 인력, 그리고 자금이 필요합니다.

## ■ 투자자가 무엇을 주목해야 할까?

판매 기계가 늘고 있다는 뉴스만으로는 부족하다.

확인하고 싶은 것은 실제 수익성입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792924520-bMI83Q5Nir7OenGCc6KZLhox.png?width=1200)

이번 기사는 이용 실정에 대한 취재에 해당하며, 설치 대수의 급증이나 수익률 개선이 새로이 입증된 바는 없습니다.

AI 도입이라는 사실과 AI 가 충분한 이익을 창출했다는 사실을 구분하여 고려해야 한다.

푁짱:

상품만 가져오면 결제가 끝나는 건 편리하죠!

🐱시로ちゃん:

하지만 선반에 있는 상품을 보충하는 것은 인간이 해야 하는 일이고, 설비비도 들게 됩니다.

페로:

호호. AI 가 일한 시간 대신, 올바르게 완성된 작업의 가치를 보자.

출처: 남중국일보 | 10 월 25 일, 홍콩의 AI 무인 판매기

## ② [사회·연구] 수학자 1,008 명이 상용 AI 기업에 협력을 거부――654 명은 연구에서도 AI 를 사용하지 않음

중요도: ★★★★☆ 구분: 기존 단체 활동 / 10 월 25 일 SNS 에서 재조명

오늘 SNS 에서 주목을 받은 흥미로운 주제는 수학자들의 AI 반대 움직임입니다.

인간수학협회 (AHM) 은 공식 회원 명단에 다음 숫자를 공개하고 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792924625-M75srRBZOkAetKlE4h1f9y6w.png?width=1200)

여기서는 정확하게 구분해야 한다.

회원 전체는 상업용 AI 기업에 기술·수학적 지식·자문·홍보 등의 협력을 제공하지 않으며, AI 생성 수학 문서를 자신의 연구 성과로 출판하지 않기로 약속했습니다.

한편, 연구 활동 자체에 AI 를 사용하지 않는 추가 약속은 654 명의 그룹에 적용됩니다.

1,008 명 모두 AI 를 전혀 사용하지는 않는다.

그리고 이번 확인된 회원 수가 10 월 25 일 처음 기록된 수치인지 확인되지 않았습니다.

> 
> 
> 와, 이제 1,000 명 이상의 수학자들이 인간수학회 (AHM) 에 가입하여 다음과 같은 원칙을 준수하기로 약속했습니다: AI 가 생성한 수학 논문을 발행하지 않음, 최첨단 연구소와 협력하지 않음. 더 나아가 654 명은 연구에 AI 를 전혀 사용하지 않기로 결정했습니다.
> 

## ■ 수학자들은 AI 를 싫어하는가?

문제는 단순한 취향 문제라 할 수 없다.

AHM 은 10 월 7 일의 성명서에서 OpenAI 가 대량의 수학 연구 문서를 공개한 사실을 비판했다.

수학 연구란 문제를 풀기만 하는 것이 아니라 문제를 발견하고, 증명을 이해하며, 연구자들 간에 검증함으로써 지식을 축적해 나가는 과정이라고 보는 입장이다.

AI 가 대량으로 답변을 생성하더라도, 이를 이해하고 검증하며 교육에 반영하는 것은 인간이다.

한편, AI 를 연구 보조 수단으로 활용하면 과거에는 해결하기 어려웠던 문제들을 해결할 수 있는 가능성이 있습니다.

이것은 수학계 전체가 AI 를 반대하고 있다는 이야기인 것은 아닙니다.

## ■ 일본 수학자들은 어떻게 생각할까?

일본 수학회 이석모 와코 회장은 10 월 16 일 AI 와 수학에 관한 성명을 발표했습니다.

중점적으로 강조한 것은 AI 가 제시한 증명의 타당성을 검증하는 것, 연구 과정의 투명성, 그리고 인간이 스스로 질문을 던지고 사고하는 능력입니다.

AI 의 가능성을 인정하면서도, 수학 연구와 교육에서 인간의 주체성을 존중해야 한다는 견해입니다.

이곳에서 보이는 것은 AI 활용에 대한 찬반 논쟁뿐만이 아닙니다.

「결론을 도출하는 것」と「사람이 이해하는 것」은 같지 않다.

🦝ポンちゃん：

AI 가 수학을 풀 수 있는데, 수학자들이 왜 쓰지 않는지 정말 신기하다!

🐱시로ちゃん:

답을만 보면 배운 것 같아 보이는 거야.

🦉 페로:

수학은 단순히 정답을 겨루는 학문이 아니다. 왜 그 답이 되는지를 이해하는 것에도 가치가 있다.

출처:

- AHM 공식｜회원 명부와 약관
- AHM 공식 | 오픈AI 의 수학교육 문서 공개에 대한 성명
- 일본 수학회｜회장의 소감: 인공지능과 수학

## 💰 ③【AI 투자 지속 모니터링】Higgsfield, 연회계 기준 수익 10 억 달러 초과——NVIDIA 와 TCV 추가 투자

중요도: ★★★★☆ 구분: 10 월 23 일 공식 발표 / SNS 에서 재조명

NVIDIA 가 투자한 AI 영상·이미지 제작 기업 히그스필드 (Higgsfield) 에도 주목하고 싶습니다.

히그스필드는 10 월 23 일 NVIDIA 와 투자회사 TCV 에서 추가 투자를 유치했다고 발표했습니다.

이 회사는 영상, 이미지, 광고 자료 등을 AI 로 제작하는 서비스를 제공하고 있습니다.

기업 측의 공표 자료에 따르면,

- 세계 사용자 수 4,000 만 명 이상
- 238 개 국가 및 지역에서 이용 가능
- 9 월, 연회계 기준 매출액 10 억 달러를 돌파
- 법인 고객과의 계약 수익이 6 월 이후 10 배로 급증했습니다.

그리고 설명하고 있다.

다만, 연평균 매출 10 억 달러란 지난 1 년 동안 10 억 달러를 벌었다는 뜻이 아닙니다.

최근 4 주간의 수익을 13 배로 환산하여 산출한 연간 금액입니다.

또한, 수익 규모, 영업 이익, 그리고 실제 잔존 현금이라는 세 가지는 서로 다른 개념입니다.

## ■ NVIDIA 가 주목받는 이유는 무엇인가?

AI 를 통해 대량으로 동영상을 제작할수록, 이미지와 영상을 생성하는 계산 수요가 발생합니다.

힉스 필드의 성장은 AI 가 단순 텍스트 생성을 넘어 영상 제작 및 광고 제작에도 활용되고 있음을 보여주는 자료입니다.

다만, NVIDIA 의 투자는 해당 회사의 미래 이익이나 투자 회수율을 보장하지는 않습니다.

같은 일은 아침판에 보도된 데이터센터에도 해당됩니다.

AI 를 광범위하게 활용하는 서비스가 늘어나는 것과, 그 서비스 자체가 수익을 창출하는 것은 별개의 문제입니다.

출처:

- 힉스장 공식 | 10 월 23 일 NVIDIA·TCV 추가 투자
- 힉스장 공식｜9 월 29 일, 연도 환산 수익 10 억 달러

## ④【AI 보안성】Claude 보안, 코드 변경 후에도 취약점 지속 모니터링

중요도: ★★★★☆ 구분: 10 월 21 일 공식 발표 / 기존 보도에 대한 기술적 보충 설명

Anthropic 이 업데이트한 Claude Security 도 여전히 중요한 기술입니다.

전통적인 보안 점검에서는 담당자가 점검 수행 당시의 코드를 확인하는 경우가 많았습니다.

그러나 소프트웨어 코드는 매일 변경됩니다.

오늘까지 안전했던 부분에, 오늘의 수정으로 인해 새로운 취약점이 발생할 수 있습니다.

클라우드 보안은 연결된 코드 관리 환경을 지속적으로 점검하여 수정된 문제 상태를 추적합니다.

수정된 취약점이 다시 발견되는 경우, 이를 다시 확인 대상으로 삼을 수 있습니다.

안티트로픽에 따르면, 4 월 공개 베타 버전 시작 이후 수천 개의 조직이 이를 활용했으며, 100 만 건 이상의 취약점을 발견했다고 합니다.

다만, 이는 기업 측의 누적 설명일 뿐, 100 만 건이 모두 독립적으로 검증된 중대한 결함이 있다는 뜻은 아닙니다.

## ■ 이번 주 PHP 문제에서 얻은 교훈

PHP 의 취약성 문제는 시스템 구축만으로도 안전을 보장할 수 없음을 보여준 것입니다.

코드 변경 후에도 검사가 필요합니다.

AI 가 방대한 양의 코드를 작성할 수 있게 되면서, 인간의 확인 능력이 그 속도를 따라잡을 수 있을지 여부가 문제가 될 것입니다.

코드 생성 AI 를 넘어, 생성된 코드를 지속적으로 검증하는 AI 에 대한 수요도 발생할 수 있습니다.

다만, 그 수요가 어느 기업의 이익으로 돌아갈지는 아직 다른 문제입니다.

출처: Claude 공식 | 지속 검사 및 수정 현황 추적

## ⑤【연구】피해자를 돕는다는 AI 가 위험한 조언을 해버리는 일

중요도: ★★★★★ 구분: 2026 년 8 월 학술 발표 / 10 월 20 일 대학 홍보 / SNS 를 통해 재도약

이번 연구 자료 중 특히 신중하게 다뤄야 할 문제가 바로 이 문제입니다.

뉴욕대와 위스콘신대의 연구자들은 기술로 인한 학대 피해자에게 AI 가 어느 정도 적절한 조언을 할 수 있는지 평가했습니다.

관심사는 스마트폰 감시, 불법 위치 추적, 계정 장악 등의 문제입니다.

연구에서는 일반인을 위한 AI 와 피해자 지원용 전용 채팅봇을 포함한 4 가지 모델을 비교했습니다.

결과적으로 평가된 답변들 중

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792924858-Mb3kyxSBTuH7DAEZiC98apIe.png?width=1200)

이러한 결과가 도출되었다.

이 평가는 실제 질문을 기반으로 한 연구 환경에서 수행되었으며, 현재 모든 AI 모델의 성능을 측정하는 것이 아닙니다.

## 어떤 것이 위험한 것일까?

피해자의 상황에 따라 보기에 올바른 안전 대책이라도, 그 실행 사실이 가해자에게 알려지면 위험이 커질 수 있습니다.

일반적인 안전 조치를 설명하는 것과 개별적인 위험 상황을 정확히 판단하는 것은 다릅니다.

따라서 위험이迫박한 상황에서는 AI 의 답변에만 의존하지 말고, 전문 지원 기관이나 적절한 긴급 창구에 상담하는 것이 중요합니다.

이 연구는 AI 의 능력이 향상될수록 개별 상황에 맞는 안전 점검이 더 중요함을 보여줍니다.

페로:

호호호. 친절해 보이는 답변이 반드시 안전한 답변이라는 뜻은 아니야.

사람의 안전과 관련된 일은 정확성뿐만 아니라 그 조언을 실행한 결과까지 고려해야 하는 일이다.

출처:

- USENIX Security 2026｜연구논문
- 뉴욕대학교 | 10 월 20 일 연구 소개

## 페로의 연구 메모: 왜 AI 의 글은 읽기 어려운지?

구분: 10 월 21 일 공개 논문, 10 월 25 일 SNS 에서 재조명

뉴욕대학교 등 연구자들의 논문

왜 AI 가 생성한 언어는 이해하기 어려운 것일까?

그 점이 흥미롭습니다.

일본어로 번역하면"왜 AI 가 생성한 글이 이해하기 어려운가"라는 것입니다.

연구자들은 AI 가 생성한 글에 인간의 이해를 방해하는 언어적 특징이 많이 포함되어 있는지 조사했습니다.

주요 특징은 다음과 같습니다.

- 긴하고 복잡한 문장 구조
- 중복된 명사를 여러 층으로 쌓아 올린 표현
- 사용 빈도가 낮은 단어의 결합
- 직관적으로 이해하기 어려운 주어와 동사의 관계

그렇다.

여러 모델을 비교한 결과, AI 가 생성한 글에는 인간이 쓴 글보다 이해하기 어려운 특징이 많이 나타나는 경향이 확인되었습니다.

## 왜 똑똑한 AI 가 될수록 글이 더 어려워지는 걸까?

연구자들은 하나의 가설을 제시하고 있습니다.

AI 학습에서는 수학, 프로그래밍, 논리적 추론 등의 능력이 중점적으로 다루어집니다.

이로 인해 글이 인간이 읽기 편한 것보다 제한된 문자 수에 많은 정보를 밀어 넣는 방향으로 치우칠 수 있다는 것이다.

다만, 이는 연구자들이 검토한 설명 가설일 뿐이며, AI 가 읽기 어려운 원인이 모두 규명된 것은 아닙니다.

이 글은 블로그를 쓰는 사람과도 관련이 있습니다.

AI 가 긴 글을 작성하게 할 때, 단순히 "상세히 설명해 달라"고 지시하면 전문 용어나 추상적 표현이 과도하게 늘어날 수 있습니다.

중요한 것은 정보량만은 아니다.

독자가 내용을 이해할 수 있는 글이 되었는지 반드시 사람이 확인해야 합니다.

🦉 페로:

"지혜로운 것과 명확하게 설명할 수 있는 것은 별개의 문제입니다. 어려운 주제일수록 오히려 단순한 단어로 정확하게 전달하는 방법을 구상해야 합니다."

출처: arXiv｜왜 AI 가 생성한 언어는 이해하기 어려운가?

## 🤖 SNS·AI 커뮤니티 관찰실――일요일에도 AI 업계는 활기차다!

이후에는 10 월 25 일 수집한 SNS 자료를 중심으로 소개합니다. 기업 발표의 재확산, 연구 소개, 개발자의 개인投稿, 그리고ジョーク까지 포함됩니다.

※본投稿의 내용은 통일 조건에 따른 제 3 자 성능 시험이 아닙니다. 비용 및 제작 시간은 원칙적으로 작성자가 신고한 수치에 따릅니다.

## ① 제리 우주항에서 로켓 발사! 클로드와 GPT 간의 제작 대결

개발자 Vib3Coded 는 Claude Opus 5.5 과 GPT-6 Astra 에 동일한 프롬프트를 입력하여 비교 결과를 공개했습니다.

주제는「Launch Jelly」입니다.

투명한 젤리 입방체, 우주 항만, 로켓 발사, 바다, 착륙 시설 등을 브라우저 상에 표현합니다.

제출자의 신고에 따르면,

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792924962-uiP5RYt2QHmGydZ7fkMDFcqL.png?width=1200)

오퍼스 측에서는 젤리의 물리적 표현에 중점을 두었으며, 아스트라 측에서는 세부 묘사와 로켓 발사 장면 연출이 특징이었습니다.

> 
> 
> 원본 텍스트에 미번역된 부분이나 어색한 표현이 없습니다. 원문 그대로 번역된 최종 문장은 다음과 같습니다.
> 
> "젤리 큐브 안의 우주항만 🚀 Claude Opus 5.5 과 GPT-6 Astra - 누가 더 잘했나요? Opus 는 물리 시뮬레이션이 훌륭합니다. Astra 는 디테일에 빛나 - 로켓이 시작해 발사대에 나가는 모습과 이륙 중 카메라가 이를 따라가는 장면이 매우 잘 구현되었습니다. API 비용: Claude Opus 5.5 - $23.51… pic.twitter.com/o4JxtgQygZ— Vib3Coded (@vib3coded) 2026 년 10 월 24 일"
> 

그러나 어느 것이 더 우수한지를 단정하려면 실제 동작, 수정 횟수, 제작 시간, 브라우저 부하 등을 확인해야 합니다.

🦝ポンちゃん：

젤리 우주항만이라니, 어떤 발상이냐.

🐱시로ちゃん:

움직여 보니 정지 이미지로는 알 수 없는 차이가 보이네요.

## ② 김이, GPT, 클로드가 증기 기관차를 만들면 어떨까?

일본어 커뮤니티의 게시글에는 Kimi K3.1 Pro, Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra 가 증기 기관차 애니메이션을 제작한 비교가 소개되었습니다.

제출자의 신고 비용은,

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792925125-LOXuzlHMvFiderWoBk8mPE3c.png?width=1200)

키미의 비용이 낮다는 점이 화제가 되었습니다.

> 
> 
> 와우와우와우！！！현재 최강 AI 비교 영상! Kimi K3.1 Pro, Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra 가 같은 주제로 증기 기관차 SVG 애니메이션을 만들어낸 비교! - Kimi K3.1 Pro: $1.34 - GPT-6 Astra: $6.19 - Opus 5.5: $7.80 비용은 Opus 5.5 의 약 6 분의 1. Terminal-Bench… https://t.co/tydikcjbzv pic.twitter.com/SokgG3qOle— mana｜MakeAI CEO (@MakeAI_CEO) 2026 년 10 월 25 일
> 

다만, 이는 특정 제작 과제에서 보고된 수치일 뿐, 모든 작업에서 Kimi 의 비용이 6 분의 1 이 되는 것을 의미하는 것은 아닙니다.

아침판에서도 확인했듯이, 모델의 능력, 안전성, 품질, 비용은 각각 평가해야 합니다.

🦝ポンちゃん：

편안하게 움직이는 증기기관차는 매력적이야!ポン!

🦉 페로:

「달리는 것과, 이탈하지 않고 안정적으로 계속 달리는 것은 다르다」

## ③ Anthropic 개발자가 구글로 이직

비샬 싱하氏が 클로드 코드 개발에 관여했다고 설명하며, AI 속도 감소를 위해 구글 제미니 팀으로 이직한다고 SNS 에서 게시했지만, 구글 이직은 농담임을 밝힌 것으로 확인되었습니다.

> 
> 
> 오늘은 @AnthropicAI 에서 일한 마지막 날이었습니다. 클로드 코드를 개발하며 1 년 이상 근무해 왔고, 그 미션에 깊이 헌신해 왔습니다. 불행히도 저는 AI 의 속도를 늦추는 것이 필요하다고 믿으며, 인류의 미래를 위해 구글의 제미니 팀에 합류하게 되었습니다. 저는 AI 의 발전 속도를 단순히 늦추는 데 도움을 드리겠습니다.— 비살 싱 (@vishalsingh2972) 2026 년 10 월 24 일
> 

한편, Claude Code 데스크톱 버전을 개발한 앤서니 모리스도 Anthropic 사를 떠났다고 밝힌 바 있습니다.

> 
> 
> 어제는 앤트로픽에서의 마지막 날이었습니다. 저는 모든 사람이 빌더가 될 수 있다고 믿기 때문에 데스크톱에서 Claude Code 를 만들었습니다. 이 커뮤니티에서 받은 모든 기능 요청과 버그 리포트는 수백만 명의 삶에 영향을 미친 선물과 같습니다. 저는 그 선물과 제품에 대해 영원히 감사드립니다. — Anthony Morris ツ (@amorriscode) 2026 년 10 월 24 일
> 

이것들은 저의 공개된 게시물이므로 회사의 공식 인사 발표나 조직 전략 변경을 의미하지는 않습니다.

그러나 AI 업계에서는 우수한 개발자를 확보하기 위한 경쟁이 치열하다.

AI 모델의 성능뿐만 아니라, 사용하기 쉬운 개발 환경을 구축할 수 있는 인력도 중요해지고 있습니다.

🐱시로ちゃん:

AI 기업 간 인력 이동은 앞으로도 더욱 늘어날 것 같다.

## ④ 마이크로소프트가 NVIDIA 의 제인슨에게 호소할까?

허깅페이스의 CEO 클레망 드랑은 소형 로봇 '마이크로다크'들이 일렬로 움직이는 영상을 소개했습니다.

제출된 글에서는 NVIDIA CEO 젠슨 황이 CEO에게 호감을 얻으려 하는 모습을 유머러스하게 묘사하고 있습니다.

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> 마이크로 다크들은 @JensenHuang 를 impresion 하려고 너무 노력하고 있습니다... pic.twitter.com/oZQb9niP1O— clem 🤗 (@ClementDelangue) 2026 년 10 월 24 일
> 

작은 로봇이 요요하게 움직이는 모습은 참으로 사랑스럽습니다.

아침 신문에 로봇 관련 기사가 실렸지만, 이번에는 다른投稿에 올라온 영상과 이에 대한 반응을 다룹니다.

제품으로서의 가치를 판단하려면 보행의 안정성, 작동 시간, 낙상 후 복귀 능력, 대량 생산 단가를 고려해야 합니다.

🦝ポンちゃん：

이 아이들을 하에 제국의 친위대로 만들고 싶구나!

🐱시로ちゃん:

먼저 계단을 오를 수 있는지 확인해 보자.www

## ⑤ 아두이노와 리눅스, 오픈소스가 로봇을 향해

아두이노 공식 계정은 10 월 23 일 리눅스와 아두이노의 협력 관계를 소개한 글을 다시 게시했습니다.

Linux 은 소프트웨어의 오픈소스화를 확산시켰고, Arduino 는 전자공학과 하드웨어 개발을 대중화시켰다.

현재는 Linux, Arduino UNO Q, VENTUNO Q 등을 통해 로봇, 이미지 인식, 엣지 AI 등 기기 측에서 실행되는 AI 개발에도 기여하고 있습니다.

거대한 데이터센터만이 AI 의 무대가 아닙니다.

작은 기기들 사이에서도 AI 가 움직이는 시대가 되었습니다.

출처: Arduino 공식 블로그 | 10 월 23 일

## ⑥ 스스로 실행 환경을 재구성하는 AI 에이전트?

개발자 베첸은 AI 에이전트 실행 기반인 '옥타пус OS'를 공개했다고 게시했습니다.

설명에 따르면 에이전트는 작업 중 실행 환경을 변경할 수 있으며, Rust 로 구축된 기반과 데스크톱 애플리케이션을 갖추고 있습니다.

> 
> 
> 오크타пус OS, 재창조된 에이전트 해스너를 소개합니다. 에이전트는 작업 수행 중에도 스스로 해스너를 수정할 수 있습니다. 해스너 2 와 유사한 프로젝트들과 달리, 자기 개선은 에이전트에 붙여진 별도의 단계를 의미하지 않습니다. 전체 아키텍처는 바로 그들이 사용하는 환경 그 자체입니다.
> 

다만, 제출물에 설명된 자기 변형 능력이나 제품으로서의 완성도는 이번에는 독립적으로 확인되지 않았습니다.

이 연구는 아침판에 소개된"AI 가 자신의 실행 기반을 개선할 수 있는가"라는 주제와도 관련이 있습니다.

페로:

자신이 환경을 변화시킬 수 있다는 점은 편리하지만, 업무의 정확성이 높아졌는지 위험이 증가하지 않았는지는 별도로 검증해야 합니다.

## 🦝 ⑦ SNS 에서 '키미의 홍보 자료'로 불린 이미지가 논쟁의 중심에

키미 K3.1 프로에 대한 크리에이터용 홍보 자료로 간주되는 이미지가 SNS 에서 확산되었습니다.

이미지에 경쟁 모델과의 성능 및 비용 비교에서 우위를 점하는 표현을 사용하는 내용을 포함하고 있습니다.

저자들은 독립적 평가와 광고 홍보의 경계에 대해 의문을 제기하고 있습니다.

> 
> 
> WTF. 이건 정말 수치스럽고 충격적입니다. 한 창작자가 'Moonshot AI 의 Kimi K3.1 홍보 브리핑'을 공개했습니다. '고려해볼 수 있는 내러티브' 항목에서는 '중국에서 오픈 5.5 를 무료로 제공했다'고 주장하고, GPT-6 Sol 은 '비교할 수 없을 정도로 열악하다'며, 중국인… https://t.co/ajLvHmKi9F pic.twitter.com/9ffEF4zgOl— Choblin (@choblin29) 2026 년 10 월 24 일
> 

다만, 해당 문서의 진정성, 배포 경로, Moonshot AI 의 공식적 참여는 독립적으로 확인되지 않았습니다.

따라서 기업이 부적절한 광고를 지시했다고 단정할 수는 없다.

일반적으로 AI 모델 비교 시 스폰서 관계, 시험 조건 및 실제 비용을 확인하는 것이 중요합니다.

🦝ポンちゃん：

선전보다 직접 움직여본 결과가 궁금한구나!

## ⑧ AI 를 선택하는 것이 인간이 마지막에 할 선택이 될까?

토론토 대학교와 구글 등 연구자들이 집필한 논문

인류의 마지막 선택

또 SNS 를 통해 소개되었습니다.

주제는 생성형 AI 검색 최적화, 즉 GEO 평가 방법입니다.

GEO란 웹상의 정보를 조정하여 AI 검색이나 AI 의 답변에서 정보원으로 자주 소개되도록 하는 것을 의미합니다.

저자는 AI 가 참조하는 정보를 외부에서 변경할 수 있으므로, 다양한 GEO 기법을 공정하게 비교할 수 있는 공통 평가 기준이 필요하다고 주장한다.

그러나 논문 자체는 새로운 통합 실험을 통해 특정 AI 의 장단점을 결정하는 것이 아닙니다.

AI 가 답을 선택하는 시대에는, AI 가 그 답을 선택한 근거가 무엇인지도 중요해진다.

출처: arXiv | 인류의 마지막 선택

## ⑨ Anthropic 소속 직원과 일반 시민 간 AI 기대치 격차가 52 포인트

안티트로픽이 10 월에 공개한 조사 역시 SNS 에서 다시 주목받고 있습니다.

2030 년까지 인공지능이 노벨상급의 발견을 할 수 있는지에 대한 답은,

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792925981-cbM7gwZt8rSu3TF4QpViGzON.png?width=1200)

이처럼 큰 차이가 벌어졌다.

또한 2030 년에 AI 가 현재 수행하는 업무의 어느 정도를 수행할 수 있을지라는 예측도 일본 근로자 평균 75% 에 비해 미국 근로자 평균 28% 로 큰 차이를 보였습니다.

다만, 이는 예측을 묻는 조사일 뿐 AI 의 미래 능력을 측정하는 것이 아닙니다.

일상적으로 기술을 사용하는 사람일수록 기술의 발전 속도를 과대평가하는 경향이 있다는 가능성을 시사합니다.

출처: Anthropic 공식 | AI 기대감 격차

## ⑩ 해충 제국도 궁금한 '좋아요로 1 달러 송금'

엘론 머스크는 X 에서 '좋아요'를 길게 누르면 X Money 를 통해 1 달러를 보낼 수 있는 기능을 추가한다는 내용의 게시물을 게시했습니다.

> 
> 
> $1 을 𝕏 Money 를 통해 누군가에게 보내기 위해 길게 누른 뒤 '좋아요'를 누르는 기능을 추가합니다. — Elon Musk (@elonmusk), 2026 년 10 월 25 일
> 

AI 자체의 발표가 아니므로 AI 산업의 주요 뉴스에는 포함하지 않습니다.

다만, SNS 상의 평가 행동과 결제 기능이 연결될 가능성을 보여주는 흥미로운 소소한 사실입니다.

제공 지역, 이용 조건 및 일본에서의 제공 시기는 이 게시글만으로는 확인이 어렵습니다.

🪰 파리 황제:

내 게시글에 좋아요를 누르면 제국 재정이 풍요로워질까!

🦝ポンちゃん：

아니, 아무도 길게 누르려 하지 않을 거라고 생각했어.ポンwww

## 오늘의 일본·아시아 AI

오늘의 신규 현지 보도에서 가장 명확하게 드러난 것은 홍콩의 무인 판매기였습니다.

중국에서 Moonshot AI 에 대한 Kimi K3.1 Pro 의 안전 대책과 제작 성능 비교가 SNS 에서 계속되고 있습니다.

다만, 키미의 사이버 공격 능력 억제에 관한 주요 보도는 전날까지의 내용이며, 오늘 새로 독립적으로 검증된 것은 아닙니다.

일본에서는 10 월 25 일 지정 시간대에 새로운 대형 AI 모델 발표, 중요 실적 발표, 대형 투자 계약을 확인하지 못했습니다.

한편, 10 월 16 일 일본 수학회가 발표한 성명서는 AI 와 연구 윤리를 고려할 때 중요한 기존 자료입니다.

일본과 아시아의 AI 산업을 고려할 때 성능뿐만 아니라 실제 활용 환경과 사회적 수용성도 중요합니다.

## 오늘 AI 시장이 어떻게 반응했나?

10 월 25 일은 일요일입니다.

일본, 미국, 홍콩의 주요 주식 시장은 휴장 상태이므로, 오늘의 뉴스에 대한 현물 주식 시장의 반응은 확인되지 않았습니다.

지난 주까지의 주가를 오늘 뉴스에 대한 반응으로 설명하지 않습니다.

다음 영업일 이후에는 환율, 금리, 원유 가격 등을 함께 고려하여 반도체, AI 서비스, 데이터센터, 보안 관련 기업의 움직임을 확인하겠습니다.

## 오늘의 중국과 일본을 하나의 흐름으로 잇는다면――AI 가 수행할 수 있는 일과 인간이 맡고 싶은 일

오늘의 홍콩 뉴스와 수학자 단체의 이야기는 겹쳐보면 정반대처럼 보입니다.

홍콩에서는 인공지능이 인간의 업무를 대신 수행하는 데 가치가 있다고 여겨지고 있습니다.

한편, 수학자 중 일부는 연구 활동을 AI 에 맡기는 것 자체에 가치를 인정한다고 주장한다.

그러나 이 두 가지는 모순되지 않습니다.

일의 가치는 단순히 빨리 끝나는 것만으로 결정되는 것이 아니기 때문이다.

구매 결제를 할 때 정확하고 신속한 것이 이용자에게 유리한 경우가 많습니다.

반면, 수학 연구에서는 인간이 문제를 제기하고 증명을 이해하며 연구자들 간에 검증하는 과정 그 자체에 가치가 있다고 본다.

피해자 지원 AI 연구는 또 다른 문제를 드러내고 있습니다.

AI 가 신속하게 답변을 제공할 수 있더라도, 그 조언이 항상 안전하다고 보장할 수는 없습니다.

즉, AI 의 성과를 평가할 때는 적어도 세 가지 다른 가치가 필요합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792926151-mcgVNdLO24v0WibUCl9xfQeR.png?width=1200)

AI 의 보편화로 인해 이 세 가지를 구분하는 필요성이 높아질 것이 아닌가.

이것은 본 연구소의 가설입니다.

AI 성능이 향상될수록 모든 일을 AI 에 맡기는 사회가 될 것이라는 뜻은 아닙니다.

오히려 AI 에 무엇을 맡기고 인간이 무엇을 수행할지를 판단하는 능력이 더 중요해질 수 있습니다.

🦉 페로:

호호. AI 가 인간의 일을 빼앗아도 되는가 하는 질문 하나로는 부족하다.

그런데도 그 업무에 어떤 가치가 있는가.

그것을 고려하지 않으면 AI 를 올바르게 사용할 수 없습니다.

## 🔍 아침 신보 유료 편 가설은 어떻게 변했는가?

## ■ 아침 중심 가설

인공지능 계산 수요가 급증하더라도 전력, 건설 및 자금 조달 등의 제약으로 인해 설비를 보유한 기업 간 수익성 격차가 발생할 수 있다.

이 가설을 검증하기 위해 오늘 아침 NEXTDC, AWS, Microsoft, Meta 등을 비교했습니다.

## 저녁신문까지 증언이 늘어났다

데이터센터 투자 회수율에 대한 직접적이고 새로운 결정적 증거는 확인되지 않았습니다.

한편, 홍콩의 AI 무인 판매기 취재는 실제 사업으로 AI 서비스를 도입하기 위한 조건을 고찰하는 데 도움이 되는 자료가 되었습니다.

힉스 필드의 연환산 수익과 NVIDIA 의 추가 투자도 AI 서비스의 상용화가 진전되고 있음을 보여주는 기존 근거 자료입니다.

다만, 이는 모두 데이터센터의 ROIC 가 개선되었음을 증명하는 것이 아닙니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792926250-F9K2ucNajOBeTstXoC0S4QvD.png?width=1200)

## ■ 종합 평가

변하지 않는

朝간 잡지를 강화하거나 약화시키려면 오늘 오후의 새로운 정보만으로는 부족하다.

가설이 바뀌지 않는 이유는 그것이 증명되었기 때문이 아닙니다.

그 새로운 증거는 평가만 바꾸는 데 그쳤을 뿐, 즉각적인 변화가 확인되지 않았기 때문입니다.

## 오늘 밤부터 내일 아침까지 볼 세 가지

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792926345-8QuHOs63ap4etVjBilxYgwL5.png?width=1200)

내일 10 월 26 일 (월) 일본 시장이 재개됩니다.

다만, 미국의 일반 주식 시장은 일본 시간으로 아침이 시작되기 전입니다.

아침 뉴스에서는 새로운 공식 발표가 있는지, 일본 시장 거래 시작 전에 확인할 수 있는 자료인지 구분합니다.

이번 주에는 알파벳, 마이크로소프트, 아마존 등 주요 기술 기업의 실적 발표가 예정되어 있습니다.

AI 장비 투자에 대한 기대가 실제 수익으로 이어지는지 확인하는 중요한 기회입니다.

## 🦝🐱🦉 3 명으로 정리해 보자! AI 의 업무는 어디까지 늘어날까?

🦝ポンちゃん：

오늘 AI 가 무인판매기에서 일한다는 이야기를 듣고, 수학자는 AI 를 쓰지 않는다는 이야기도 들으니, 정말 정반대네요!

🐱시로ちゃん:

하지만 쇼핑 계산과 수학 연구는 목적 자체가 다르다. 계산이라면 정확하고 빠르게 하는 것이 편리하지만, 수학은 스스로 생각해보는 과정 자체에 가치가 있다.

퐁짱:

그럼, AI 가 할 수 있는 일이라고 해서 모두 맡겨도 되는 거야?

🦉 페로:

그렇다. 업무에는 결과에 가치가 있는 것도 있고, 사고 과정에 가치가 있는 것도 있다. 또한 사람의 안전이나 권리와 관련된 업무에서는 실수했을 때의 영향도 중요하다.

🐱시로ちゃん:

편의성만으로 판단할 수 없어요.

🦉 페로:

호호. AI 가 더 똑똑해질수록, 무엇을 맡길지 결정하는 인간의 판단력이 시험받을 것이다.

## 오늘의 파리 제국――수학을 AI 에 맡기면 수학자들이 반란을 일으킵니다!

※본 작품은 창작 연극입니다. 실제 존재하는 수학자 단체, 기업, 인물들의 행동을 재현한 것이 아닙니다.

🪰 파리 황제:

들어라, 제국의 수학자들! 오늘부터 모든 수학 문제를 AI 에게 풀게 하리라!

수학부 장관:

황제님! 수학자 1,000 명께서 반대하고 있습니다!

🪰 파리 황제:

「왜 대답이 바로 나오는데 반대하느냐!?」

수학의 대변인:

정답을 찾는 것뿐만 아니라, 그 정답을 증명하기 위한 과정 자체가 매우 중요합니다!

🪰 해황제:

그럼, AI 에게 증명 과정을 설명하게 하지 않겠습니까!

수학의 대변인:

대제후님께서는 그 증명을 이해하실 수 있나요?

🪰 파리 황제:

음…… 수학은 약점이야……

🦝ポンちゃん：

제자가 AI 를 사용하기 전에, 초등학교 수학부터 다시 시작해야 한다.

🐱시로ちゃん:

그런데 AI 의 계산 비용과 데이터 센터의 전기 요금이 오르고 있네요.

🪰財務大臣：

「陛下！ 数学者は反乱、電力会社から請求書、AI企業から利用料金が届いております！」

🪰 파리 황제:

좋아! 이제부터는 모두 AI 에게 맡겨보자!

🦉 페로:

호호호. 책임까지 AI 에 넘기면 제국 재정이 붕괴될 거야.

오늘의 파리 교훈: AI 에 답을 구하더라도 청구서와 책임은 인간에게 돌아온다.

## 유료 편으로의 연결고리――AI 가 사회에 확산될 때 누가 이득을 볼까?

今日の香港の取材は、AIが小売業の作業を自動化する具体例を示した。

힉스 필드의 발표는 영상 제작 AI 의 수익 규모가 급격히 확대될 가능성을 시사합니다.

그러나 투자자에게는 여전히 중요한 질문이 남았다.

AI 를 도입해 업무 효율성을 높인 기업과, 그 AI 로 충분한 이익을 창출한 기업은 어떻게 구분할 수 있을까요.

현장에서 활용되는 AI 는 장비비, 추론 비용, 유지보수비, 고객 획득 비용이 발생합니다.

추론 비용은 학습된 AI 가 실제로 답변이나 이미지를 생성할 때 발생하는 계산 비용입니다.

AI 서비스 이용이 증가하더라도 비용이 요금 수입을 상회하면 이익은 남지 않습니다.

유료 버전에서는 현장 AI 의 수익화를 고려할 때 다음 문제를 심층적으로 살펴보고자 합니다.

- AI 서비스의 매출과 이익을 어떻게 구분하는가
- 연간 환산 수익과 실제 연간 매출의 차이
- 소매 현장의 설비 투자 및 운영 비용
- AI 추론 비용과 이용료 간의 관계
- 지속적인 이용이 현금 흐름과 기업 가치로 연결되기 위한 조건

朝刊의 데이터센터 투자 분석과 함께하면, AI 를 제공하는 측과 AI 를 이용하는 측의 경제 구조를 비교할 수 있습니다.

## 🌄 페로의 오늘의 요약

오늘은 대형 뉴스가 거의 없는 평범한 일요일이었습니다.

그러나 AI 를 사회가 어떻게 수용할 것인가에 대한 질문은 여러 곳에서 제기되었습니다.

홍콩에서는 AI 가 쇼핑의 번거로움을 줄이고 있습니다.

일부 수학자들은 연구에 AI 를 맡기지 않는 선택을 합니다.

피해자 지원 연구에서는 AI 의 친절한 듯한 답변이 항상 안전하다고 보장할 수 없음을 보여줍니다.

그리고 투자자들은 AI 의 기술적 진보가 실제 수익으로 이어질지 여부를 판단하고 있다.

이러한 문제들의 공통점은 기술적 능력만으로는 사회적 가치를 판단할 수 없다는 점이다.

AI 가 할 수 있는 일은 늘고 있습니다.

하지만 어떤 업무를 AI 에 맡기고, 그 결과를 누가 확인하며, 실패했을 때 누가 책임을 질 것인가.

그 답은 AI 가 스스로 결정할 수 있는 것이 아닙니다.

🦉 페로:

호호. AI 가 훌륭한 도구가 될 것이라는 점은 환영할 일이다.

하지만 도구가 지혜를 갖추었다고 해서 인간이 생각할 필요가 사라지는 것은 아닙니다.

무엇을 AI 에 맡기고 무엇을 스스로 판단해야 하는지. 그 선택이 바로 인간에게 가장 중요한 일이다.

호호호

다니피온 총연구원은 매일 아침 6 시와 오후 6 시를 중심으로 해외 보도, 공식 자료, 연구 논문, SNS 를 아우르며 AI 산업을 추적하고 있습니다.

ニュースの数だけでなく、昨日の仮説がどう変わったのかを大切にしている。

좋아해 주셨다면, 꼭 팔로우 부탁드립니다.

## 유료 부분의 도입문입니다.

AI 가 마침내 현실의 사업에 본격적으로 침투하기 시작했다.

홍콩에서는 상품을 꺼내면 즉시 결제가 완료되는 AI 무인 판매기가 이용되고 있습니다.

한편, AI 영상 제작 기업 히그스필드 (Higgsfield) 는 연 매출 10 억 달러를 초과하는 놀라운 수치를 공개했습니다. NVIDIA 와 투자회사 TCV 가 추가 출자했습니다.

이 정도를 들으면 AI 의 실용화가 막대한 이익을 낳기 시작했으리라 생각할 수 있습니다.

그러나 투자자들에게 중요한 의문이 남는다.

AI 가 편리해졌다고 해서, 그 AI 를 활용한 회사가 이익을 보는 것도 같은 것일까.

무인 판매기는 상품 판매를 위한 설비비, 전기료, 재고 보충비 및 결제 수수료를 부담해야 합니다.

동영상 생성 AI 역시 고객이 작품을 제작할 때마다 계산 비용이 발생합니다.

그렇다면 어느 정도 활용량이 발생해야 이익이 나오는지.

고객으로부터 얼마를 받고, 얼마를 차감해야 투자자에게 가치가 남는지.

오늘의 유료 편에서는 기업의 공식 자료와 가상의 재무 모델을 활용하여 매출에서 매출총이익, 영업이익, FCF, ROIC 를 하나의 흐름으로 연결하겠습니다.

또한, AI 기업이 가격 인하 경쟁에 휘말릴 경우 누가 이득을 보고 누가 고통을 겪는지도 검증하겠습니다.

책을 읽은 후 독자는 AI 활용이 증가했다는 뉴스가 실제 기업 실적에 어떻게 반영되는지를 파악할 수 있을 것입니다.

## [주요 정보원 및 링크 유지 버전]

※기업 발표, 보도, 연구 논문, SNS 의 주제를 구분하고 있습니다.

## 오늘의 신규 현지 보도

- 중국 남부 Morning Post｜홍콩의 AI 무인 판매기, 10 월 25 일

## ■ 수학자와 인공지능

- 인간수학협회｜공식 웹사이트
- AHM｜회원 명단
- AHM｜공식 성명
- 일본 수학학회｜AI 와 수학, 2026 년 10 월 16 일
- 수학과 인공지능 자문그룹｜연구자들로 구성된 독립 자문 단체

## ■ AI 기업, 투자, 제품

- 힉스필드｜NVIDIA 와 TCV 의 추가 투자, 10 월 23 일
- 힉스필드｜연간 매출 10 억 달러, 9 월 29 일
- Anthropic｜Claude 보안 지속 감시 - 10 월 21 일
- Axios｜메타의 스던달 인수, 10 월 23 일
- 안트랩릭｜AI 기대치 격차
- Arduino 와 Linux 의 협력 - 10 월 23 일

## ■ 연구논문

- USENIX Security 2026｜피해자 지원 AI 의 안전성 평가
- 뉴욕대｜피해자 지원 AI 연구 설명 - 10 월 20 일
- 왜 AI 의 글은 읽기 어려운가
- arXiv｜인류의 마지막 선택 - GEO 평가 기준

## 다음 주 시장 및 실적

- 루터스｜10 월 23 일, AI 관련 실적과 금융 정책의 주 전망

## ■ SNS 관찰의 주요 작성자

- 아두이노 공식 (@arduino)
- 비살 싱 (vishalsingh2972)
- 안토니 모리스 씨 (@amorriscode)
- 크레망 드랑주 씨 (@ClementDelangue)
- Vib3Coded 씨 (@vib3coded)
- 메이크이 CEO(@MakeAI_CEO)
- 베첸 씨 (@miu21590)
- 엘샤이브 씨 (@elshayib_)
- Choblin 씨 (@choblin29)
- 로한 폴 씨 (@rohanpaul_ai)
- 프라나브 레디 씨 (@AI_Screening)
- 엘론 머스크 (@elonmusk)

※SNS 제작 비교, 개발자의 개인 발언, 캠페인 자료로 간주된 이미지 등은 사용자 제공 게시물을 바탕으로 정리하였습니다. 확인되지 않은 기업 전략, 성능 평가, 홍보 자료의 진위를 확정하지 않았습니다.

사용 시 주의사항

본 기사는 공개 정보, 연구 자료, 기업 발표, SNS 게시물을 바탕으로 한 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 금융상품의 구매 또는 판매를 권장하지 않습니다.

기업의 연환산 수익이나 이용자 수는 기업 측의 설명에 불과하며, 독립감사를 완료한 이익 및 현금 흐름을 의미하지 않습니다.

연구의 평가 결과는 해당 연구 조건에 기반한 것으로, 현재 제공되는 모든 AI 모델에 일반화할 수 없습니다.

© 타니피요 총연구

![画像](https://assets.st-note.com/img/1792927292-mFM4zbSTQGc98naHlXsBUkAE.png?width=1200)

**출처:** [note 원문](https://note.com/gifted_ixora801/n/n1c37982f0232)

*번역: Qwen 3.5(.48) 초벌 + 교정 207청크*

[원문 보기](https://note.com/gifted_ixora801/n/n1c37982f0232) | 출처: note.com