미국 AI 기업이 발표한 소식 중 수치가 확인된 5건만 정리했습니다. (집계: 2026-10-07, 소스: 기업 공식 발표 및 1차 보도)
01. OpenAI — 미공개 프런티어 모델 수학 결과 722편 공개 — 문제 4,000개, 평균 건당 Pro 추론 3시간
- 10월 6일 발표: 미공개 내부 프런티어 모델이 생산한 수학 결과물을 GitHub 저장소에 공개 — 초고(manuscript) 722편, 관련 논문 묶음(family) 372개
- 평가에서 모델에 제시한 문제 약 4,000개, 평균 결과 1건당 소요 컴퓨팅은 ChatGPT Pro 추론 약 3시간분
- 모델 추론 요약 10건, Pro 사용량 기준 컴퓨팅 추정치, 문제 시도 통계를 함께 공개 — 증명의 Lean 형식화 저장소 포함
- IAS 수학·AI 자문위원회 권고 반영: 초고에 BibTeX 인용 블록과 개정 프로토콜 적용, 기존 공개 버전 접근 유지
시사점: 오픈 리서치 문제에서 초고 722편 — ‘Pro 3시간 = 논문 1편’이라는 컴퓨팅 단가가 후속 연구 비용 산정의 기준선이 됨
출처: OpenAI 공식 발표 (Unite.AI 보조 확인) · 원문
02. Google DeepMind — EmbeddingGemma 2 — 멀티모달 활성 RAM 567MB, MTEB Code 68.76→78.68
- 텍스트 코어 270M 파라미터, 비전 인코더 170M·오디오 인코더 300M 모듈식 추가 — 서브 1B 멀티모달 임베더 중 MTEB Code·MAEB 선두급
- 양자화 시 Google Pixel 11 Pro에서 텍스트 전용 활성 RAM 약 191MB, 풀 멀티모달 약 567MB
- 컨텍스트 8K 토큰(1세대 대비 4배) — 오디오 5.5분, 이미지 29장, 비디오 프레임 58개 온디바이스 처리
- Matryoshka 표현 학습으로 벡터 768→512/256/128차원 절단 시 로컬 벡터DB 저장소 최대 6배 절감
- MTEB Code 68.76 → 78.68 (+9.92점), 전작 EmbeddingGemma는 출시 이후 2,000만 회 이상 다운로드
시사점: 567MB면 소형 디바이스에서도 이미지·오디오 포함 시맨틱 검색이 성립 — 로컬 RAG 임베딩이 서버 API에서 온디바이스로 이동 중, 벡터 저장소 6배 절감은 로컬 DB 설계 변수
출처: Google 공식 블로그 발표 · 원문
03. Google — Nano Banana 2.1 이미지 출력 $30/Mtoken으로 반값 — 입력은 $0.50→$1.50 3배 인상
- 표준 이미지 출력 토큰 가격 $30 (1M 토큰당) — 전작 Nano Banana 2 대비 생성 비용 약 50% 인하
- 입력 가격은 인상: 텍스트·이미지·비디오 입력 합산 $1.50/Mtoken, 전작 $0.50의 약 3배
- 해상도별 실비용(출력 기준): 1K(1,120토큰) $0.0336→$0.0168, 2K(1,680) $0.0504→$0.0252, 4K(3,780) $0.113→$0.0567
- 내부 선호 Elo 평가 1,050점 (Nano Banana 2 990, Nano Banana Pro 935) — 표본·방법론 미공개로 벤더 발표 수준
- 출력 $30는 OpenAI GPT Image 2.5와 동일 — 차이는 입력에서 GPT Image 2.5 이미지 입력 $8 vs Nano Banana 2.1 $1.50
시사점: 출력 바운드 워크로드(짧은 프롬프트·대량 이미지)는 약 50% 절감, 입력 바운드는 비용 증가 — 업그레이드 전 프롬프트 재계산 필요, GPT Image 대비 우위는 입력 단가에만 국한
출처: tech-insider.org 가격 정리 (Google 확인 수치 인용) · 원문
04. Anthropic — 스타트업에 Claude Team 1년 무료 + API 크레딧 $1,000 — 프리미엄 좌석 최대 5석
- 확대된 Claude Startups 프로그램: 대상 스타트업에 유료 팀 플랜 Claude Team 1년 무료, 프리미엄 좌석 최대 5석 포함
- Claude API 크레딧 $1,000 동시 제공 — 모델 빌드 비용에 사용
- Claude Marketplace 접근 권한 부여 — 자체 플러그인 등록 가능
시사점: 엔지니어 5인 이하 스타트업 기준 1년 치 팀 좌석 + $1,000 크레딧 — 초기 AI 스택 선점 경쟁, 경쟁사 크레딧 프로그램과 조건 비교 후 이전 시점 결정이 유리
출처: TechCrunch 보도 · 원문
05. Microsoft — Copilot Business 기본 한도 사용자당 월 4,000 크레딧로 캡 — 고급 작업 크레딧당 $0.01
- Copilot Business 기본 한도: 사용자당 월 4,000 크레딧, Copilot Cowork 등 고급 작업은 크레딧당 $0.01 소모
- 리셀러 대응용 샌드박스 11월 2일 오픈, 유예 1개월 부여
- 생산성·비즈니스 프로세스 부문 FY2026 매출 $1,400억 — 전년 $1,208.1억에서 약 16% 증가
- 전사 총마진 69.05%(2025년 9월 분기) → 67.20%(2026년 6월 분기) 하락, 경영진은 Copilot 사용량 증가를 원인으로 지목
시사점: 월 4,000 크레딧 = 고급 작업 $40 상당 — 헤비 사용자에게는 부족한 한도, 마진 하락과 크레딧 캡 도입이 같은 분기에 나온 것은 Copilot 단가 조정의 신호
출처: TIKR 보도 (Microsoft 공지 정리) · 원문
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