전일 AI 산업 내 주요 이슈 2가지는

📌 구글 딥마인드 조직 개편 및 인력 이탈과

📌 메타의 AI 코딩 에이전트 Muse Code와 신규 모델 Muse Spark 1.2 발표입니다. 

작년 말 Gemini 3로 오픈AI를 위협했던 구글의 속도는 느려지고 있습니다. Gemini 3.5 Pro는 6월 출시 목표를 한참 지났는데요. 이를 타개하기 위한 방법으로 딥마인드 조직 개편 카드를 꺼내 들었습니다.

딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 일상 경영에서 물러나 딥마인드 의장과 알파벳 수석 과학자 역할을 담당합니다. 순다르 피차이와 함께 장기적 AGI 전략과 과학 분야에 집중(Isomorphic Labs는 경영)하게 됩니다. 기존 딥마인드 CTO이자 구글 최고 AI 아키텍츠인 코레이 카부크추오을루가 딥마인드의 실질적 운영을 총괄합니다.

또한 27년간 구글에서 근무했던 제프 딘은 퇴사 후 산제이 게마와트 등과 함께 머신러닝, 과학, 엔지니어링 연구 가속화를 위한 Discovery Loop 설립을 발표하기도 했습니다. 

추가로 AI 코딩 스타트업 Mechanize와 15억 달러 규모 인재 영입 및 기술 라이선스 계약 협상 보도도 있었습니다. 메타가 Llama 실패 후 공격적 영입으로 MSL을 구축해 반전을 도모했던 시기가 생각나네요. 

반대로 메타는 AI 코딩 에이전트(베타)와 신규 모델을 동시에 발표했습니다. 

Muse Code는 터미널 기반으로 여러 지속형 서브에이전트를 동시 운용해 복잡한 개발 작업을 자동화합니다. 비동기 백그라운드 에이전트 구조를 통한 장기 작업을 지원을 목표로 하고 있습니다. 

또한 Muse Spark 1.1(7/9일) 출시 후 한 달도 안되어Muse Spark 1.2가 업데이트되었습니다. Muse Code와 공동 학습을 통해 최적화했고, 코딩 능력과 함께 에이전틱 지식 업무 성능이 강화되었습니다. 자기개선 학습 루프가 적용된 부분도 중요합니다. 

AAII에서는 1.1 대비 4점 상승한 54점으로 Grok 4.5(54점)과 동일 수준을 맞춰놓았습니다. API 가격은 1.1과 동일(인풋 $1.25 및 아웃풋 $4.25)하지만, 작업 당 비용은 $0.4로 증가했는데요. Grok 4.5($0.36)와 치열한 경쟁이 계속되고 있습니다.

또 하나 흥미로운 전략은 Contributor(프롬프트와 결과물 학습 활용 동의) API는 인풋 $0.1 및 아웃풋 $0.2로 DeepSeek V4 Flash 인풋 $0.14 및 아웃풋 $0.28 보다도 저렴합니다.(Contributor는 Standard 대비 분당 요청은 1/50, 분당 토큰은 1/2) 향후 명시적 학습 데이터 활용을 위해 유사한 전략의 도입이 대두될 수 있습니다. 

메타는 코딩 강화를 위해 내부 코딩 에이전트 MetaCode 대규모 도입 및 엔지니어 수정 기여 의무화를 통해 데이터를 축적했고, 축적 데이터는 Muse Spark 1.1의 코딩 성능 향상에 기여했고, 차세대 모델 Watermelon의 사후학습 데이터로도 활용될 예정입니다. 

마침 알렉산더 왕은 1.2 업데이트 이후 "이제 더 크고 좋은 것(수박 이모티콘)으로 넘어간다"는 포스팅을 남겼습니다.

현재 AI 모델 씬은 탑티어 뿐 아니라 충분히 쓸만한 바로 아래 수준 모델의 불륨도 증가하고 있습니다. 당연하게도 엔터프라이즈 AI 도입에 긍정적 요인입니다.

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