이번 주 기술·AI 브리핑

2026년 6월 25일 목요일

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기술·AI 주간 심층 분석 보고서

1. 한 주 요약 (Summary)

• 인프라 주권과 칩 독점 해체의 서막: 오픈AI의 자체 AI 반도체 개발 착수와 메타·마이크로소프트의 초대규모 데이터센터 투자는 엔비디아 독점 체제의 균열과 '전력과 땅'을 확보하는 인프라 국가주권 경쟁의 시작을 알린다.
• 초거대 모델의 파편화와 도메인 특화: GPT-5/5.5로 대변되는 범용 모델의 한계 봉착과 함께, 사이버 보안 및 피지컬 AI(Physical AI) 등 특정 도메인에 특화된 소형·전문 모델의 상용화가 산업 생태계의 새로운 돌파구로 부상하고 있다.
• 규제의 무기화와 안전의 정치학: 미국의 AI 공공 지분 요구 법안과 5개국 정보공유체계의 보안 위협 경고는 자율 규제의 종말을 의미하며, 중국 모델의 저가 공세를 막기 위한 '규제의 무기화'가 글로벌 표준으로 자리 잡고 있다.

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2. 주간 아젠다 일람 (Agenda Table)

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3. 각 아젠다별 심층 분석

[아젠다 1] AI 반도체 패권전과 인프라 확장 경쟁

(A) 이번 주 사건 흐름

지난 일주일간 AI 산업의 가장 큰 파란은 오픈AI가 자체적인 AI 반도체(AI Chip) 설계 및 상용화 계획을 공식화하면서 시작되었다. 그동안 엔비디아(NVIDIA)의 H100 및 B200 GPU에 절대적인 종속성을 가졌던 오픈AI가, 자체 칩 아키텍처를 통해 연산 인프라의 자율성을 확보하겠다는 선언은 반도체 패권 경쟁의 지각변동을 예고한다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어, 공급망 병목현상(Supply Chain Bottleneck)으로부터 자유로워지겠다는 전략적 선택이다.

이와 동시에 메타(Meta)와 마이크로소프트(MS)는 향후 10년을 내다보는 초대규모 데이터센터 투자 계획을 발표했다. 메타는 nuclear-powered data center(원전 기반 데이터센터) 구축을 위한 입찰을 진행 중이며, MS 역시 수십조 원 규모의 AI 인프라 확장에 돌입했다. 이는 연산력(Compute)의 기하급수적 수요 증가를 감당하기 위한 인프라의 '원시 축적' 단계다.

또한, AI 메모리 반도체 시장에서는 마이크론(Micron)과 SK하이닉스가 압도적인 호실적을 기록했다. 특히 SK하이닉스는 HBM3E 양산 본격화에 따른 수익성 폭발을 확인시켜 주었으며, 마이크론 역시 차세대 HBM4 파이프라인에 대한 투자를 가속화하고 있다. 이는 GPU 연산력을 뒷받침하는 메모리 대역폭(Memory Bandwidth)이 새로운 병목현상으로 부상했음을 시사한다.

(B) 데이터로 본 무게중심

현재 AI 인프라 경쟁의 무게중심은 단순히 '칩의 연산 성능(TOPS)'에서 '전체 시스템의 전력 효율(TOPS/W)과 메모리 대역폭'으로 이동하고 있다. 엔비디아의 B200 GPU는 H100 대비 약 30배의 추론 성능을 자랑하지만, 이를 구동하기 위한 전력 소모와 열 방출(Thermal Design Power, TDP)은 기존 데이터센터의 전력 인프라를 압도한다.

메모리 측면에서, SK하이닉스의 HBM3E는 12단 구조로 36GB 용량과 1.2TB/s의 대역폭을 제공하며, 엔비디아 GPU의 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다. 마이크론의 실적 발표에 따르면, HBM 매출은 전년 대비 수백 % 증가했으며, 전체 DRAM 매출에서 HBM이 차지하는 비중은 2025년 중 20%를 돌파할 전망이다.

더욱 주목되는 것은 '전력(Power)' 데이터다. 1GW 규모의 AI 데이터센터를 구동하기 위해서는 중형 원전 1기의 발전량이 필요하다. 현재 빅테크의 데이터센터 전력 수요는 연평균 30% 이상 증가 중이며, 전력망(Grid)의 한계로 인해 데이터센터 건설이 지연되는 현상(Speed-to-Power)이 발생하고 있다. 즉, 칩의 가격보다 전력 조달 비용과 냉각 시스템(Cooling System) 구축 비용이 총소유비용(TCO)에서 더 큰 비중을 차지하기 시작했다.

(C) 다음 주 관전 포인트

• 엔비디아의 차기 분기 실적 가이던스: 오픈AI의 자체 칩 발표와 빅테크의 자체 칩(Custom Silicon) 개발 확대에도 불구하고, 엔비디아가 여전히 공급 부족을 겪고 있는지, 그리고 B200의 출하 일정이 어떻게 조정되는지 확인이 필요하다.
• 빅테크의 원전/재생에너지 PPA(전력구매계약) 동향: 메타와 MS를 필두로 한 초대규모 전력 조달 계약이 구체화되는지, 소형 모듈 원전(SMR) 관련 규제 허가 진행 상황을 주시해야 한다.
• HBM4 세대의 패키징(Packaging) 기술 표준화: SK하이닉스, 삼성전자, 마이크론이 HBM4에서 채택할 예정인 Logic-on-Logic 구조 및 2.5D/3D 패키징 파트너십(TSMC의 SoIC 등) 향방.

(D) So What — 12개월 산업 지도 전망

향후 12개월간 AI 반도체 산업의 지형도는 '엔비디아 독점'에서 '빅테크 자체 칩(Custom ASIC) + 메모리 파워 양대산맥' 구도로 재편된다. 오픈AI와 구글, MS, 메타가 각각 자체 칩을 양산하기 시작하면, 엔비디아는 여전히 훈련(Training) 시장의 절대 강자로 남겠지만, 추론(Inference) 시장에서는 자체 칩에 의해 시장 점유율이 잠식될 것이다.

특히 **'전력 인프라'가 새로운 진입장벽(Moat)**로 굳어진다. 칩을 만드는 것보다 칩을 구동할 전력을 확보하고 냉각하는 것이 더 중요해지면서, 데이터센터 입지는 전력망과 인접한 북미 및 북유럽 지역으로 집중된다. 이는 국가 주도의 인프라 프로젝트 성격을 띠게 되며, SK하이닉스와 마이크론 같은 메모리사는 엔비디아뿐만 아니라 빅테크의 자체 칩 생태계 모두에 HBM을 납품하는 '필수 인프라(Infrastructure of Infrastructure)' 지위로 격상된다. 결국 반도체 패권은 칩 설계에서 전력 조달 및 시스템 통합(System Integration) 능력을 갖춘 플랫폼 기업으로 이동하게 될 것이다.

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[아젠다 2] 오픈AI 사업 확장과 빅테크 패권·인재 전쟁

(A) 이번 주 사건 흐름

오픈AI(OpenAI)의 비영리 법인 전환 및 IPO(기업공개)를 향한 행보가 구체화되는 가운데, 새로운 수익 모델(Search 기반 광고 사업)에 대한 논의가 표면화되었다. 샘 알트만(Sam Altman) CEO는 이를 부인했으나, 구글(Google)의 핵심 수익원인 검색 광고 시장을 잠식하려는 오픈AI의 의도는 명백하다. ChatGPT의 월간 활성 사용자(MAU)가 2억 명을 돌파하며 구글 서치를 대체하는 '제로 클릭(Zero-click)' 검색 엔진으로 자리 잡아가고 있기 때문이다.

이와 동시에 마이크로소프트(MS)와의 관계 재정의가 핵심 갈등으로 떠올랐다. 오픈AI가 자체 인프라와 칩을 구축하고, 독자적인 클라우드 파트너를 모색하는 등 MS의 생태계를 벗어나려는 움직임을 보이자, MS는 오픈AI에 대한 독점적 권리를 축소하고 자체 소형 모델(Phi 시리즈) 및 코파일럿(Copilot) 생태계를 강화하며 방어막을 치고 있다.

인재 전쟁도 백열전이다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)와 오픈AI, MS 등은 노벨상 수상자 및 최고급 연구원 영입에 사활을 걸고 있다. 특히 물리학, 생물학 등 기초과학 분야의 노벨상 수상자들을 AI 연구 조직에 포진시키는 것은, AI가 단순한 언어 모델을 넘어 과학 발견(Scientific Discovery)의 도구로 진화하고 있음을 방증한다.

(B) 데이터로 볼 무게중심

오픈AI의 밸류에이션은 이미 1,500억 달러를 돌파하며, IPO 시 2,000억 달러 이상을 기록할 것으로 관측된다. 이는 MS의 시가총액(약 3조 달러)의 약 5~6% 수준이지만, 매출 성장률은 압도적이다. 오픈AI의 연간 반복 수익(ARR)은 100억 달러에 육박하는 것으로 알려졌으나, 여전히 연간 영업 손실은 50억 달러 이상으로 추정된다. 이 막대한 적자를 메우기 위해 광고라는 저비용 고효율의 수익 모델이 필연적으로 고려되는 것이다.

광고 모델 전환의 무게중심은 '검색 의도(Search Intent)'의 파악에 있다. 구글의 검색 광고 클릭률(CTR)은 평균 3~5% 수준이지만, ChatGPT 기반의 제로 클릭 응답은 사용자의 의도를 정확히 파악해 10% 이상의 전환율을 기대할 수 있다. 이는 연간 2,000억 달러 규모의 구글 서치 광고 시장을 직접적으로 위협하는 수치다.

인재 영입 측면에서, 최상위 AI 연구원의 연봉은 1,000만 달러 이상으로 형성되어 있으며, 스톡옵션을 포함하면 수십억 원의 보상이 주어진다. 이는 전통적인 IT 기업의 R&D 인건비 단가와는 차원이 다른 수준으로, 기초과학자와 AI 엔지니어의 융합이 기업의 생존을 결정짓는 핵심 지표가 되었다.

(C) 다음 주 관전 포인트

• 오픈AI의 비영리 법인 구조 개편 및 지배권 변동: 알트만 CEO의 지분 확보 여부와 MS의 이사회 의석 확보 또는 투표권 변동 사항.
• 구글의 검색 생태계 방어 전략: 구글이 AI 오버뷰(AI Overviews)를 통해 광고 수익을 어떻게 유지할 것인지, SGE(Search Generative Experience)의 광고 단가(CPM) 변화.
• MS의 독자적 파운데이션 모델 로드맵: 오픈AI에 대한 의존도를 낮추기 위한 MS의 파이(Phi) 모델군 및 오픈소스 전략의 구체화 일정.

(D) So What — 12개월 산업 지도 전망

향후 12개월은 '오픈AI의 독립 vs MS의 포위'가 완전한 제로섬 게임으로 귀결되는 시기다. 오픈AI가 IPO를 성공적으로 마치고 광고 모델을 가동하면, 구글의 서치 독점은 역사상 처음으로 실질적인 위협을 받게 된다. 이는 곧 디지털 광고 시장의 패러다임이 '키워드 입찰'에서 'AI 에이전트 추천 입찰'로 이동함을 의미한다.

그러나 오픈AI의 독주에는 한계가 있다. MS는 오픈AI를 '자회사'가 아닌 '공급망'의 일부로 격하시키려 하고 있다. 오픈AI가 자체 인프라를 구축하려 할수록 막대한 캐시버너(Cash Burn)가 발생하며, 결국 MS의 Azure 클라우드 크레딧에 대한 의존도를 완전히 끊어내지 못할 가능성이 높다.

결과적으로 산업 지도는 '오픈AI(프론트엔드/AI 에이전트) - MS/구글(클라우드 인프라/백엔드)'의 수직적 분업 구조로 재편된다. 오픈AI가 사용자 접점(UI/UX)과 광고 수익을 장악한다면, MS와 구글은 그 뒤에서 연산력과 클라우드를 공급하며 인프라 임대 수익을 챙기는 'AI 시대의 땅주인'으로 진화할 것이다. 인재 영입전은 AI가 과학적 발견을 넘어 로봇공학 및 피지컬 도메인으로 확장됨에 따라, 기초과학자를 품은 기업이 차세대 파운데이션 모델의 표준을 정하는 구도로 이어질 것이다.

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[아젠다 3] GPT-5.5 등장과 차세대 AI 모델의 진화

(A) 이번 주 사건 흐름

오픈AI의 GPT-5 및 GPT-5.5 출시에 대한 기대감이 고조되는 가운데, AI 모델의 진화 방향이 단순한 '파라미터 수의 증가'에서 '도메인 특화 및 실제 물리 세계와의 상호작용'으로 급격히 선회하고 있다. GPT-5는 멀티모달(Multimodal) 능력을 넘어, 기억(Memory)과 추론(Reasoning) 능력을 대폭 강화하여 에이전트(Agent) 형태로 구동되는 것을 목표로 한다.

이와 맞물려 한국 정부와 기업들은 '피지컬 AI(Physical AI)'를 차세대 전략으로 삼고 집중적인 투자에 나섰다. 피지컬 AI는 로봇공학, 자율주행, 스마트 팩토리 등 물리적 환경에서 실시간으로 센서 데이터를 처리하고 제어 명령을 내리는 AI를 의미한다. 이는 소프트웨어 세계에 갇혀 있던 LLM의 한계를 하드웨어와 결합하여 실세계 문제를 해결하려는 시도다.

또한, 사이버 보안 분야에서 특화된 AI 모델들의 상용화가 가속화되고 있다. 마이크로소프트의 Security Copilot을 필두로, 해킹 코드를 실시간으로 탐지하고 대응하는 자율 방어 AI(Autonomous Defense AI)가 실전에 투입되기 시작했다. 이는 범용 LLM이 가지는 할루시네이션(Hallucination)과 보안 취약점을 극복하기 위해, 특정 도메인의 데이터로만 파인튜닝(Fine-tuning)된 SLM(Small Language Model)들이 각광받는 현상을 보여준다.

(B) 데이터로 본 무게중심

차세대 모델 진화의 무게중심은 '벤치마크 스코어(Benchmark Score)'에서 '실세계 작업 완수율(Task Completion Rate)'로 이동하고 있다. GPT-4가 MMLU(Massive Multitask Language Understanding) 벤치마크에서 인간 수준을 넘어섰다면, GPT-5와 5.5의 핵심 지표는 SWE-bench(소프트웨어 엔지니어링 벤치마크)나 WebArena(웹 탐색 에이전트 벤치마크) 같은 '행동 지표'가 된다. 현재 최고 수준의 에이전트 모델도 복잡한 실세계 작업 완수율이 20~30%대에 불과하며, 이를 80% 이상으로 끌어올리는 것이 GPT-5의 존재 의의다.

피지컬 AI의 핵심 데이터는 '지연 시간(Latency)'과 '모터 제어 정밀도'다. 로봇 팔을 제어하거나 자율주행 차량을 움직이기 위해서는 10ms 이하의 초저지연 추론이 필수적이다. 이를 위해 엣지(Edge) 디바이스에서 구동되는 1~3B(10억) 파라미터급 SLM의 추론 속도와 정확도가 기존 LLM의 그것보다 훨씬 중요한 평가 지표로 부상하고 있다.

사이버 보안 AI의 경우, 오탐지율(False Positive Rate)이 핵심이다. 기존 규칙 기반 보안 시스템의 오탐지율이 10~15%인 반면, 특화된 보안 AI 모델은 이를 1% 미만으로 낮추면서 탐지율은 95% 이상으로 유지하는 것으로 데이터가 증명되고 있다.

(C) 다음 주 관전 포인트

• 오픈AI GPT-5/5.5의 에이전트 기능 공개: 모델 자체의 파라미터보다, 툴 사용(Tool use) 및 연쇄적 추론(Chain-of-Thought)을 통한 자율적 작업 수행 능력(Agentic Workflow) 시연 여부.
• 한국의 피지컬 AI 국가 전략 구체화: 로봇 및 자율주행 분야의 데이터셋 구축, 실증 단지(Testbed) 조성, 엣지 AI 칩 개발 지원 등 구체적인 예산 및 로드맵 발표.
• 도메인 특화 SLM의 B2B 상용화 속도: 헬스케어, 파이낸스, 보안 분야의 폐쇄형 데이터(Closed-domain data)로 훈련된 SLM들이 실제 기업 환경에서 기존 LLM을 대체하는 전환율(Conversion Rate).

(D) So What — 12개월 산업 지도 전망

12개월 내 AI 모델 시장은 '원톱(One-Top) 범용 LLM'에서 '에이전트 오케스트레이터 + 도메인 특화 SLM'의 연합군 구조로 완전히 재편된다. GPT-5.5는 모든 작업을 직접 수행하는 슈퍼 모델이 아니라, 사용자의 명령을 받아 보안, 코딩, 물리 제어 등의 작업을 각각의 특화된 SLM에게 지시하는 '마에스트로(지휘자)' 역할을 수행하게 될 것이다.

이러한 변화는 피지컬 AI의 부상과 맞물려 하드웨어 산업의 르네상스를 촉발한다. 소프트웨어만으로는 수익을 창출할 수 없는 한계에 부딪힌 빅테크들은 로봇, 자율주행차, 스마트 홈 기기 등 '피지컬 엣지 디바이스'에 AI를 탑재함으로써 새로운 매출원을 확보한다. 이 과정에서 엔비디아의 젠슨 황이 언급한 'Agentic AI'와 'Physical AI'가 현실의 화두가 되며, 로봇용 엣지 AI 칩(NVIDIA Jetson 등)과 클라우드의 파운데이션 모델 간의 동기화(Omniverse 등)를 제공하는 플랫폼이 승자가 될 것이다.

한국의 경우, 피지컬 AI 전략은 반도체와 제조업의 강점을 결합한 생존 전략으로 기능할 것이다. 하지만 미국과 중국의 초거대 모델 생태계에 종속되지 않기 위해서는, 자국의 제조 데이터를 독점적으로 확보하고 이를 엣지 디바이스에 최적화된 SLM으로 구워내는(Compiling) 파이프라인 구축이 국가적 과제로 떠오를 것이다.

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[아젠다 4] AI 안전 위협 고조와 규제·정치적 압박

(A) 이번 주 사건 흐름

미국, 영국, 캐나다, 호주, 뉴질랜드 등 '파이브 아이즈(Five Eyes)' 5개국 정보공유체계가 공동으로 AI로 인한 국가 안보 위협과 사이버 공격 리스크에 대한 경고를 발표했다. 이는 딥페이크(Deepfake)를 활용한 선전·선동, AI 기반 자동 해킹 코드 생성 등이 이미 현실적인 위협으로 자리 잡았음을 국가 정보기관 수준에서 공식 인정한 것이다.

이와 동시에 미국 내에서는 AI 기업에 대한 공공 지분(Public Equity) 요구 법안이 발의되는 등 정치적 압박이 거세지고 있다. 이 법안은 AI가 공공재(Public Good)적 성격을 가지며, 막대한 사회적 영향력을 행사하는 기업의 이익을 국가가 분배해야 한다는 논리에 기반하고 있다. 이는 기업의 자율 규제(Self-regulation)에 의존하던 기존의 파라다임을 국가 주도의 강제 규제(Mandatory Regulation)로 전환하려는 정치적 시도다.

이러한 규제 압박의 이면에는 중국 AI 모델의 저가 공세라는 경제적 맥락이 자리하고 있다. 중국의 오픈소스 모델(예: 알리바바의 Qwen, 딥시크(DeepSeek) 등)이 성능 면에서 미국의 상용 모델을 위협하면서, 미국은 보안을 명분으로 중국 모델의 생태계 진입을 차단하고 자국 기업의 시장을 보호하려는 '규제의 무기화(Weaponization of Regulation)'를 서두르고 있다.

(B) 데이터로 본 무게중심

AI 규제 논의의 무게중심은 '할루시네이션과 편향성' 같은 윤리적 문제에서 '국가 안보와 경제 주권'으로 무게중심이 이동했다. 2023년까지만 해도 AI 규제는 주로 알고리즘의 공정성과 투명성에 초점이 맞춰졌으나, 2024년 현재는 사이버 공격과 딥페이크의 데이터가 규제의 핵심 동력이 되었다.

사이버 보안 위협의 데이터를 보면, AI를 활용한 피싱(Phishing) 공격의 성공률이 기존의 인간이 작성한 공격보다 300% 이상 높은 것으로 집계되고 있다. 또한, 제로데이(Zero-day) 취약점을 찾아내는 AI 모델의 능력은 기존 보안 전문가의 탐지 속도를 수십 배 앞서고 있다.

경제적 측면에서, 중국의 오픈소스 LLM은 API 호출 가격이 미국 모델의 1/10 수준이다. 딥시크(DeepSeek-V2)의 경우, 백만 토큰당 입력 0.14달러, 출력 0.28달러라는 파격적인 가격으로 시장을 공략하고 있다. 이는 미국 빅테크의 고마진 폐쇄형 모델 비즈니스 모델을 붕괴시킬 수 있는 가격 파괴력이다. 따라서 미국의 규제는 안보를 명분으로 하되, 실질적으로는 이 저가 공세를 방어하기 위한 비관세 장벽(Non-tariff barrier)으로 기능하고 있다.

(C) 다음 주 관전 포인트

• 미국 연방의회 AI 공공 지분 법안의 투표 동향: 기업의 혁신 저해라는 반론에도 불구하고, 양당의 정치적 이해가 맞물려 법안이 어떤 형태로 통과되는지.
• EU AI Act(유럽연합 인공지능법)의 실질적 집행 지침 발표: 고위험 AI 시스템 분류 기준과 중국산 오픈소스 모델에 대한 제재 조치 구체화.
• 파이브 아이즈 국가들의 AI 보안 대응 매뉴얼 구체화: 기업들이 의무적으로 도입해야 할 AI 레드팀(Red Team) 테스트 및 취약점 보고 의무화 시점.

(D) So What — 12개월 산업 지도 전망

향후 12개월은 **'AI 규제의 국경 장벽화(Borderization of AI Regulation)'**가 본격화되는 시기다. 미국과 유럽은 안전과 보안을 이유로 중국 및 비동맹국의 AI 모델과 인프라를 자국 내에서 격리(Isolation)할 것이다. 이는 인터넷의 분단(Splinternet)을 넘어 **'AI의 분단(SplinterAI)'**으로 귀결된다.

기업 입장에서는 규제 준수(Compliance)가 새로운 진입장벽이자 사업 기회가 된다. 미국의 공공 지분 요구 법안이 통과되면, AI 기업들은 막대한 이익의 일부를 국가에 세금 형태로 납부하거나 지분을 제공해야 하므로, 밸류에이션 하락 압력을 받을 수 있다. 반면, 사이버 보안 AI와 규제 준수 솔루션(RegTech)을 제공하는 기업들은 폭발적인 수요를 맞이하게 될 것이다.

중국의 저가 오픈소스 모델은 가격 경쟁력으로 신흥국 시장을 장악하겠지만, 미국과 유럽의 핵심 인프라(금융, 통신, 에너지)에서는 보안 위협으로 인해 퇴출될 것이다. 결과적으로 글로벌 AI 생태계는 **'미국 중심의 고가/보안 강화 폐쇄형 생태계'**와 **'중국 중심의 저가/오픈소스 범용 생태계'**로 양극화되며, 기업들은 어느 진영의 규제 표준을 따를 것인지 선택을 강요받게 될 것이다. 자율 규제의 시대는 끝났고, 국가 안보와 경제 이익이 결합된 강제 규제의 시대가 도래했다.

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4. 한 주 한 줄 평 및 워치리스트

한 주 한 줄 평: "칩의 독점은 깨지고 모델은 파편화되며, 규제는 국경이 되었다; AI의 경쟁 무대는 이제 연산에서 전력으로, 범용성에서 특화성으로, 자율에서 강제로 이동한다."

다음 주 핵심 워치리스트 3:

1. 엔비디아(NVIDIA) 분기 실적 발표: 빅테크의 자체 칩 전환과 B200 양산 일정에 대한 젠슨 황의 발언이 AI 인프라 주식의 방향성을 결정할 것이다.
2. 오픈AI의 검색 기반 광고 모델 테스트베드: ChatGPT 내 검색 기능(Search)에 광고가 어떤 형태로 삽입되는지, 구글 서치를 대체할 '제로 클릭' 광고의 전환율 데이터.
3. 미국 연방의회 AI 규제 및 공공 지분 법안 청문회: 법안 통과 가능성과 빅테크 CEO들의 증인 출석을 통한 로비ing 역학 변화, 이것이 오픈소스 생태계에 미칠 제동 여부.