[1/30, AI 브리핑] AI도 못 푸는 '초난이도 시험' 등장.. 엑사원 점수는?

 

 

 

2026년 1월 30일 금요일, 오늘도 매섭게 추운 날씨! 하지만, 직장인이 가장 좋아하는 요일인 금요일이라 즐거운 아침 출근길에 확인하실 만한 최신 AI 정보 및 뉴스 요약입니다.

어제와 오늘 새벽 사이, 글로벌 빅테크들의 실적 발표와 함께 AI 투자 효율성에 대한 시장의 냉정한 평가가 이어졌습니다. 이제는 AI 모델 크기의 경쟁을 넘어 '추론 기술' 성능의 경쟁으로 AI 패러다임이 이동하고 있습니다. 🚀

1. 공공저작물, 국민 누구나 AI 학습에 자유롭게 사용 가능 🤔

• 주요내용: 국가가 보유한 공공 데이터를 전 국민이 사용할 수 있도록 전면 개방됩니다. 이를 위해 인공지능(AI) 학습에서 공공저작물을 아무런 조건 없이 자유롭게 활용할 수 있는 공공누리 '제0유형'이 새롭게 도입되었습니다.
• 핵심 포인트: 이번에 신설되는 공공누리 '제0유형'은 공공저작물의 상업적 이용과 변경 이용이 모두 가능하고, 출처를 명시해야 하는 의무도 없어 대규모 정보 처리가 필요한 AI 학습 환경에서 공공저작물을 더욱 원활하게 활용할 수 있게 됐습니다.
• 원문 기사: 공공저작물, 국민 누구나 AI 학습에 자유롭게 사용 가능

2. AI도 못 푸는 ‘초고난도 시험’ 등장.. 한국 AI 모델의 점수는?  📊

• 주요내용: 전 세계 학자들이 힘을 합쳐 인공지능(AI)의 성능을 비교하기 위해 만든 초고난도 시험 문제 ‘인류의 마지막 시험’(Humanity’s Last Exam·HLE)의 내용이 28일 국제 학술지 네이처에 공개 됐습니다.
• 핵심 포인트: ‘제미나이 3 프로’는 정확도 38.3점으로 가장 높은 점수를 기록했고, GPT-5.2는 29.9점에 그쳤습니다. 국내 AI 모델들의 성적은 텍스트 문항만을 대상으로 한 평가에서 ‘엑사원’이 13.6점을 기록했습니다.
• 원문 기사: AI도 못 푸는 ‘초고난도 시험’ 등장…한국인도 같이 문제 냈다

3. 아마존 '30년 최악의 칼바람'…AI에 밀려 석달간 3만명 잘렸다 🧮

• 주요내용: 세계 최대 전자상거래업체인 아마존이 사무직을 중심으로 1만6000명 규모의 추가 감원에 나섭니다. 미국 빅테크를 중심으로 인공지능(AI) 확산에 따른 구조조정이 확산하고 있다는 평가가 나오고 있습니다.
• 핵심 포인트: 29일 주요 외신에 따르면 이번 인력 감축으로 최근 3개월간 아마존의 누적 감원 규모는 약 3만명에 이르게 됩니다. 로이터는 "감축 인원이 사무직 인력의 약 10%에 해당한다. 아마존 30년 역사상 최대 규모"라고 전했습니다.
• 원문 기사: 아마존 '30년 최악의 칼바람'…AI에 밀려 석달간 3만명 잘렸다

4. NC AI, 상상 속 오디오를 만들어내는 "생성형 AI 모델" 출시했다! 📚

• 주요내용: NC AI가 생성형 인공지능(AI) 기반 사운드 제작 서비스 ‘바르코 사운드(VARCO Sound)’의 베타 서비스를 공개했다고 29일 밝혔습니다.
• 핵심 포인트: 바르코 사운드는 텍스트, 이미지, 비디오 입력을 기반으로 사운드를 생성하는 멀티모달 인공지능 서비스로, 하나의 장면에 포함된 여러 소리를 개별 트랙으로 생성·편집할 수 있는 멀티트랙 구조를 적용한 것이 특징입니다.
• 원문 기사: NC AI, 사운드 생성 AI ‘바르코 사운드’ 베타 공개

5. "모델 크기 경쟁은 끝났다"… AI 패러다임, '추론 기술'로 급격한 이동 📝

• 주요내용: 파라미터 규모를 키우는 방식의 지능 향상이 한계에 직면하면서, 적은 자원으로도 깊은 사고가 가능한 추론 알고리즘 경쟁이 본격화되었습니다.
• 핵심 포인트: 데이터의 양보다 추론의 질이 중요해짐에 따라, 엣지 기기나 온디바이스 환경에서의 고성능 AI 구현 가능성이 커지고 있습니다.
• 원문 기사: 추론 기술의 반격, 모델 크기 경쟁은 끝났다

 

💡 LG유플러스 관련 인사이트

1. AI 패러다임의 변화: 글로벌 빅테크 기업들의 모델 크기의 경쟁이 상향 평준화 되면서 이제는 추론 알고리즘 경쟁이 본격화 되었습니다. 우리 회사도 이 경쟁에는 충분히 해볼만한 경쟁력을 갖출 수 있을 것이라 생각합니다.

2. 추론 특화 소형 모델(sLLM) 검토: 모델 크기 경쟁이 저물고 추론 효율이 중요해짐에 따라, 고객 응대나 내부 업무 시스템에 막대한 비용이 드는 거대 모델 대신 추론 성능이 극대화된 소형 특화 모델을 도입하여 운영 비용(OPEX) 효율화를 꾀할 필요가 있습니다.

 

[활용팁] AI 데일리브리핑을 모바일로 편하게 모아서 보세요!

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