OpenAI, 업무용 AI GPT‑6 Astra를 ChatGPT Work·Codex·API에 출시
발행 2026-09-09 · 최근 주요 소식 보충
OpenAI 공식 로고
OpenAI가 코딩, 웹 탐색, 문서 분석, 컴퓨터 조작을 수행하는 업무용 AI 모델 GPT‑6 Astra를 ChatGPT Work와 Codex, 개발자용 API에 출시했다. 기존 프로그램을 AI가 직접 다루도록 구성하고 기업 관리자가 접근 범위와 승인 절차를 통제할 수 있어 업무 자동화 준비를 줄일 수 있지만, 실제 운영에서는 권한 제한과 사람의 확인이 중요하다.
배경부터 이해하기
업무용 AI는 문서를 읽거나 코드를 작성하는 데서 나아가 파일과 웹사이트, 회사 프로그램을 이용해 여러 단계의 작업을 처리할 수 있다. 이런 AI 프로그램을 에이전트라고 한다. 실제 회사 업무에 연결하려면 데이터 정리, 프로그램 연동, 접근 권한 설정 같은 준비가 필요한 경우가 있다.
ChatGPT Work는 조직의 업무용 ChatGPT 환경이며, Codex는 코딩 작업을 돕는 OpenAI 도구다. API는 개발자가 자기 서비스에서 AI 모델을 호출하는 연결 방식이다. Astra는 이 세 경로에서 제공되며, 별도의 API가 없는 프로그램도 화면을 통해 조작하도록 설계됐다.
무엇이 바뀌었나
OpenAI는 Astra가 코딩, 웹 탐색, 과학, 사이버보안, 전문 문서 작업과 컴퓨터 사용에 초점을 맞춘 자사 모델이라고 밝혔다. 회사의 문체와 문서 양식, 디자인 기준을 따르는 기능도 강화했다고 설명했다. 기업 관리자는 이용 가능한 웹사이트와 데스크톱 앱, 파일 업로드·다운로드, 검색 기록을 통제할 수 있다. 중요한 동작 전에 사람의 승인을 요구하거나 위험할 수 있는 도구 호출을 자동 검토하는 설정도 제공된다.
OpenAI의 내부 컴퓨터 사용 안전 평가는 기밀 노출, 대시보드의 과도한 공유, 데이터 삭제 같은 상황에서 의도하지 않은 결과가 발생하는지를 측정했다. 회사는 Astra의 이런 결과가 GPT‑5.6 Sol보다 89% 적고 Claude Fable 5.1보다 74.7% 적었다고 주장했다. 이는 각각 비교 모델에서 발생한 문제 건수보다 그 비율만큼 감소했다는 뜻이며, 89%나 74.7%의 작업이 성공했다는 의미는 아니다. API 요금은 입력 100만 토큰당 10달러, 출력 100만 토큰당 50달러부터다. 토큰은 AI가 글을 처리하고 요금을 계산할 때 사용하는 텍스트 단위다.
왜 중요한가
AI를 쓰기 위해 기존 업무 프로그램을 전면 교체하거나 모든 프로그램에 별도 연결 기능을 만들 필요가 줄어들 수 있다. 예를 들어 사람이 화면에서 하던 조회와 입력 작업을 AI가 같은 프로그램에서 수행하면 도입에 필요한 개발 범위가 작아질 수 있다.
반대로 AI가 재무 자료, 파일, 사내 시스템에 접근할수록 실수나 무단 실행의 영향도 커진다. 처음에는 허용된 사이트와 앱만 열어 주고, 삭제·전송·공유 같은 동작은 사람이 승인하도록 설정한 뒤 접근 범위를 단계적으로 넓히는 운영 방식이 필요하다.
실제로 어떤 의미인가
가정한 활용 예시: 이전에는 재무팀 직원이 여러 보고서를 하나씩 열어 수치를 표에 옮기고 차이를 직접 찾았다. Astra 도입 후에는 허용된 문서와 재무 프로그램만 접근하게 한 뒤 보고서를 대조하고 불일치 항목과 근거 문서를 정리하도록 할 수 있다. 담당자는 결과를 검토하고, 외부 공유나 원본 수정은 승인 후에만 실행되도록 구성할 수 있다.
사용·공개 범위
GPT‑6 Astra는 ChatGPT Work, Codex, API에 출시됐다. 기업용 접근은 출시 시 기본적으로 꺼져 있으며, 관리자가 해당 계약과 요금표에 따라 활성화해야 한다. API 가격은 입력 100만 토큰당 10달러, 출력 100만 토큰당 50달러부터다. 승인받은 일부 API 고객은 지원되는 접속 방식에서 전송 데이터를 저장하지 않는 데이터 비보관 옵션을 이용할 수 있다. ChatGPT Work와 Codex의 구체적인 이용 요금과 지역별 제공 범위는 자료에서 확인되지 않았다.
확인할 점
성능과 안전 수치는 OpenAI 또는 제품을 시험한 고객사가 자체 환경에서 측정한 결과다. 내부 안전 평가의 전체 조건과 표본, 실제 회사 시스템에서의 오류율은 제공된 자료만으로 확인할 수 없다. API가 없는 프로그램을 조작할 수 있더라도 모든 앱과 화면 구성이 지원된다고 명시되지는 않았다. Astra는 OpenAI의 준비 체계에서 높은 사이버보안 능력 단계에 처음 도달한 모델로 분류됐기 때문에, 회사도 오용과 무단 행동을 막는 보호 장치를 강화했다고 밝혔다.
용어 풀이
에이전트: 목표를 받아 프로그램과 도구를 사용하며 여러 단계의 일을 수행하는 AI 프로그램 API: 다른 앱이나 서비스가 AI 기능을 호출하도록 만든 연결 방식 토큰: AI가 글을 처리하고 사용료를 계산할 때 쓰는 텍스트 단위
OpenAI가 파일 처리, 코드 실행, 외부 도구 호출처럼 오래 이어지는 AI 작업을 관리하는 Agents API를 모든 개발자 대상 공개 시험으로 내놨다. 긴 작업 기록의 정리와 여러 보조 AI의 병렬 실행을 서비스가 맡기 때문에 개발팀은 공통 운영 기반을 직접 만드는 부담을 줄일 수 있지만, 시험 단계인 만큼 변경 가능성과 도구 권한을 고려해야 한다.
배경부터 이해하기
AI 에이전트는 목표를 받은 뒤 파일을 읽고 코드를 실행하거나 외부 도구를 호출해 여러 단계를 수행하는 프로그램이다. 작업이 몇 시간이나 며칠 이어지면 이전 정보를 필요한 만큼 유지하고, 중간 결과를 저장하며, 실패 후 다시 진행하는 운영 장치가 필요하다.
기존에도 개발자가 이런 프로그램을 만들 수 있었지만, 각 모델 호출과 도구 사용, 작업 기록, 보조 에이전트의 순서를 조정하는 기반이 필요했다. Agents API는 OpenAI의 코딩 도구 Codex에 사용되는 관리 장치와 실행 기반을 개발자에게 제공한다. 핵심 조정 코드는 공개된 Codex 기반이며, 서비스 운영과 유지보수는 OpenAI가 맡는다.
무엇이 바뀌었나
개발자는 한 번의 API 요청에 수행할 작업, 사용할 AI 모델과 도구, 실행 환경을 지정할 수 있다. 실행 장소는 OpenAI가 관리하는 격리 공간, 개발자 자체 시설 또는 제휴사의 환경 중에서 선택할 수 있다. 격리 공간은 AI가 코드를 실행하거나 파일을 다루되 다른 시스템에 미치는 영향을 제한하기 위한 환경이다.
긴 작업 기록이 모델의 처리 한도에 가까워지면 Agents API가 앞부분을 자동으로 압축해 계속 필요한 정보를 남긴다. 복잡한 작업은 여러 보조 에이전트가 나눠 병렬로 처리하고, 주 에이전트가 결과를 모을 수 있다. 웹 검색, 개발자가 만든 함수, 외부 도구 연결도 지원한다. 한 초기 고객은 자체 평가 결과가 0.71에서 0.85로 올랐다고 밝혔지만, 이는 그 회사가 정한 작업의 성공 정도를 나타내는 점수이며 평가 항목과 일반화 가능성은 자료에서 확인되지 않았다.
왜 중요한가
개발팀이 장기 작업의 기록 관리와 병렬 실행 장치를 매번 새로 만들지 않아도 되면, 회사 데이터와 실제 업무 절차를 연결하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있다. 작업량이 갑자기 늘 때 여러 에이전트를 동시에 실행하고 나중에 결과를 모으는 방식도 구현하기 쉬워진다.
다만 관리 기반이 제공된다고 해서 업무 자체가 자동으로 안전해지는 것은 아니다. 에이전트가 접근할 파일과 외부 서비스, 실행 가능한 명령을 제한해야 한다. 결제, 배포, 삭제처럼 되돌리기 어려운 행동은 사람이 확인하도록 별도 절차를 두는 것이 운영상 중요하다.
실제로 어떤 의미인가
가정한 활용 예시: 이전에는 운영팀이 서버 오류 증가를 조사할 때 한 사람이 배포 기록, 오류 기록, 외부 서비스 상태를 차례로 확인하고 메모를 합쳤다. Agents API를 사용하면 보조 에이전트 세 개가 각 자료를 동시에 확인하고 중간 결과를 저장하게 할 수 있다. 주 에이전트는 공통 원인을 정리하고 대응안을 제안하며, 실제 서버 변경은 담당자의 승인을 받은 뒤 별도 도구로 실행하도록 구성할 수 있다.
사용·공개 범위
Agents API는 모든 개발자가 이용할 수 있는 공개 베타로 출시됐다. 공개 베타는 누구나 시험할 수 있지만 정식판 전이라 기능이 바뀔 수 있는 단계다. API 자체의 추가 이용료는 없으며, 개발자는 사용한 모델의 토큰과 연결한 도구 비용을 낸다. 토큰은 AI가 글과 작업 기록을 처리할 때 사용하는 단위다. 정식 출시 시점과 지역별 제한은 확인되지 않았다.
확인할 점
현재 공개 베타이므로 인터페이스와 기능, 동작 방식이 빠르게 바뀔 수 있다. 고객사가 밝힌 건당 비용 60% 감소는 해당 회사의 사례로, 기존 비용에서 60%가 줄었다는 뜻이다. 또 다른 고객이 언급한 응답 시간 4배 개선은 기존 시간의 약 4분의 1로 줄었다는 의미로 소개됐지만, 측정 조건은 공개되지 않았다. 이런 수치는 모든 작업이나 실행 환경에서 같은 개선을 보장하지 않는다.
용어 풀이
에이전트: 목표를 받아 도구를 사용하면서 여러 단계의 작업을 수행하는 AI 프로그램 API: 개발자가 자기 프로그램에서 외부 서비스 기능을 호출하는 연결 방식 공개 베타: 누구나 시험할 수 있지만 정식 출시 전이라 기능이 변경될 수 있는 단계
OpenAI, 사용자가 끼어들어도 대화를 잇는 음성 모델 GPT‑Live‑1을 API에 출시
발행 2026-09-10 · 최근 주요 소식 보충
OpenAI 공식 로고
OpenAI가 사용자의 말을 들으면서 동시에 답할 수 있는 음성 모델 GPT‑Live‑1을 개발자용 API에 출시했다. 끼어들기와 침묵, 배경 소음을 한 모델에서 처리해 전화 상담이나 음성 비서의 대화를 더 자연스럽게 만들고, 여러 음성 처리 단계를 연결하던 개발 작업을 줄이는 것이 목적이다.
배경부터 이해하기
기존 음성 서비스는 흔히 사용자의 말을 글로 바꾸고, 글 기반 AI가 답을 만든 뒤, 그 답을 다시 음성으로 읽는 세 단계를 연결한다. 각 단계 사이에서 시간이 걸릴 수 있고, 사용자가 답변 중 끼어들거나 잠시 생각할 때 어느 쪽의 발언 차례인지 판단하는 별도 처리가 필요하다.
GPT‑Live‑1은 들어오는 음성과 나가는 음성을 하나의 모델에서 함께 처리하는 동시 음성 대화 방식이다. 사용자가 말하는 동안에도 상황을 파악할 수 있다. 복잡한 판단이나 예약 시스템 조회 같은 도구 사용은 GPT‑6 Astra 또는 제3자 글 기반 모델에 넘기고, GPT‑Live‑1은 대화를 계속 이어갈 수 있다.
무엇이 바뀌었나
개발자는 지시문으로 목소리의 말투와 속도, 대화 방식을 조절할 수 있다. GPT‑Live‑1은 전화망 연결, 장시간 대화, 배경 소음과 침묵 처리, 사용자의 말과 AI 답변을 글로 제공하는 기능을 지원한다. 숫자와 문자가 섞인 표현을 이해하고 특정 단어를 더 잘 인식하도록 우선순위를 주는 기능도 제공한다. 선택 가능한 음성은 여러 억양과 방언, 언어로 확대됐다.
OpenAI는 Full Duplex Bench에서 GPT‑Realtime‑2.1보다 30%포인트 높은 결과를 냈다고 주장했다. 이 평가는 대화 중 멈춤과 끼어들기, 짧은 맞장구, 배경의 다른 말소리, 사용자가 발언을 끝낸 뒤 AI가 답하기 시작하는 시간 등을 측정한다. 30%포인트 상승은 예를 들어 50%에서 80%로 오르는 것처럼 두 평가 결과의 차이가 30점이라는 뜻이며, 기존보다 30% 증가했다는 표현과는 다르다.
왜 중요한가
사용자가 AI의 답변이 끝날 때까지 기다리지 않고 질문을 고치거나 추가 조건을 말할 수 있으면 전화 상담의 기계적인 번갈아 말하기가 줄어들 수 있다. 침묵을 곧바로 발언 종료로 판단하지 않으면 외국어 학습자나 생각할 시간이 필요한 고객도 덜 방해받을 수 있다.
개발자 입장에서는 음성 인식, 답변 생성, 음성 합성을 따로 연결하고 끼어들기 규칙을 조정하던 코드가 줄어들 가능성이 있다. 다만 복잡한 판단을 맡는 뒤쪽 모델과 외부 도구의 비용과 응답 시간이 별도로 더해질 수 있으므로 전체 통화 품질은 구성 방식에 따라 달라진다.
실제로 어떤 의미인가
가정한 활용 예시: 이전 식당 예약 전화 AI는 가능한 시간을 끝까지 읽은 뒤에야 고객의 다음 말을 받았다. GPT‑Live‑1을 이용한 서비스에서는 AI가 금요일 시간을 안내하던 중 고객이 “아니요, 토요일로 바꿀게요”라고 끼어들면 기존 안내를 멈추고 새 날짜를 반영할 수 있다. 실제 예약 확정은 뒤쪽 예약 도구가 처리하고, AI는 결과를 음성으로 알려 주도록 구성할 수 있다.
사용·공개 범위
GPT‑Live‑1은 개발자용 API에 정식 출시됐다. 앞단 음성 처리 요금은 분당 0.05달러다. 복잡한 판단을 맡는 뒤쪽 모델과 도구, 에이전트 운영 기반의 이용료는 별도다. 맞춤형 목소리는 영업팀에 이용 자격과 신청 절차를 문의해야 한다. 기본 음성의 언어별 목록과 지역별 제공 범위는 자료에서 확인되지 않았으며, OpenAI는 앞으로 몇 달 동안 음성과 언어 선택지를 계속 확대할 계획이라고 밝혔다.
확인할 점
평가 결과는 OpenAI와 초기 고객사가 제한된 환경에서 측정한 수치다. 언어 학습 서비스 Speak는 생각하는 도중 AI가 말을 끊은 횟수가 기존의 발언 순서 방식보다 약 80% 감소했다고 밝혔는데, 이는 끼어들기 발생 건수가 기존보다 약 80% 줄었다는 뜻이지 기존의 80% 수준으로 줄었다는 의미가 아니다. 모든 언어, 억양, 소음 환경과 전화망에서 같은 결과가 보장되지는 않는다. 전체 통화 비용에는 분당 음성 요금 외에 연결 모델과 도구 비용이 추가될 수 있다.
용어 풀이
동시 음성 대화: 상대의 말을 들으면서도 말할 수 있어 끼어들기와 맞장구를 처리하는 방식 API: 개발자가 자신의 앱이나 전화 서비스에 AI 기능을 연결하는 방식 앞단 음성 처리: 사용자 음성을 듣고 AI의 답변을 소리로 전달하는 대화 부분
OpenAI가 참고 사진의 특징을 더 잘 유지하고 요청한 부분만 정밀하게 바꾸도록 설계한 ChatGPT Images 2.5를 출시했다. 이미지 생성 대기 시간도 이전 버전보다 최대 50% 짧아졌다는 회사 설명이어서, 시안을 만들고 여러 차례 수정하는 작업이 빨라질 수 있다.
배경부터 이해하기
ChatGPT Images는 글로 장면을 설명하거나 참고 사진을 올려 새 이미지를 만들고 수정하는 기능이다. 이용자는 대화 중에 배경, 문구, 색상 같은 요소를 계속 바꿔 달라고 요청할 수 있다.
개발자는 API를 통해 같은 종류의 이미지 생성 기능을 자기 앱이나 서비스에 연결할 수 있다. API는 서로 다른 소프트웨어가 기능과 데이터를 주고받게 하는 연결 통로다.
무엇이 바뀌었나
Images 2.5는 참고 사진 속 인물이나 사물의 고유한 특징을 유지하면서 새로운 배경, 화풍, 구도로 바꾸는 능력을 개선했다. 조명과 질감을 더 자연스럽게 표현하고, 복잡한 이미지에서도 지정한 요소만 수정하며 나머지 구성은 보존하도록 설계됐다. 연속해서 수정할 때 앞서 적용한 변경 사항과 화질을 유지하는 능력도 강화됐다.
OpenAI는 Images 2.0과 비교해 이미지 생성 대기 시간을 최대 50% 줄였다고 밝혔다. 이는 기다리는 시간이 최대 절반으로 줄었다는 뜻이며 모든 요청이 정확히 절반 빨라진다는 의미는 아니다. ChatGPT에는 화면에 직접 밑그림을 그리는 Sketch, 포스터·상품 사진용 템플릿, 이미지 위에 수정 지점을 표시하는 댓글 기능이 추가됐다. API에는 일반적인 빠른 작업용 Flare와 시간이 더 걸리지만 세밀한 제어를 위한 Sunburst가 출시됐다.
왜 중요한가
광고나 상품 이미지를 수정할 때 제품 모양과 전체 구도를 그대로 두고 배경이나 문구만 바꿀 수 있다면, 작은 변경 때문에 시안을 처음부터 다시 만드는 횟수가 줄어든다. 이전 수정이 다음 단계에서도 유지되면 여러 계절·지역·행사에 맞춘 변형 이미지를 만드는 과정도 단순해질 수 있다.
실제로 어떤 의미인가
활용 예시: 쇼핑몰 담당자가 제품 사진을 올리고 여름 행사 배경으로 바꿔 달라고 요청한다. 이어 가격 문구만 수정하고 제품의 모양, 위치, 로고는 그대로 유지해 달라고 지시한다. 처음부터 각각의 이미지를 다시 만드는 대신 하나의 시안을 연속 편집하는 흐름이다.
사용·공개 범위
Images 2.5는 2026년 9월 8일부터 데스크톱, 모바일, 웹의 모든 ChatGPT 요금제와 ChatGPT Work, Codex 이용자에게 순차 제공된다고 발표됐다. Flare와 Sunburst는 개발자용 API에 출시됐다. 출처에는 가격 안내 링크만 있으며 구체적인 요금 숫자는 제시되지 않았다.
확인할 점
대기 시간과 품질 개선은 OpenAI가 자사 이전 모델과 비교해 제시한 주장이다. 실제 속도와 수정 정확도는 원본 이미지, 지시 내용, 생성 환경에 따라 달라질 수 있다. 유해한 결과물을 막기 위한 검사와 출처 확인용 C2PA 기록, 보이지 않는 워터마크가 적용되지만, 제공된 자료에는 효과를 독립적으로 검증한 결과가 없다.
용어 풀이
API: 개발자가 이미지 생성 기능을 자기 앱이나 서비스에 연결하는 통로다. C2PA 기록: 이미지가 어떤 도구로 만들어지거나 수정됐는지 확인하도록 파일에 넣는 표준화된 출처 정보다. 연속 편집: 한 이미지를 대화 속에서 여러 차례 차례로 고치는 작업이다.
OpenAI가 ChatGPT Work에 회사 데이터를 일상적인 말로 분석하고 공유용 대시보드를 만드는 Data 도구를 출시했다. 관리자가 승인한 자료와 기존 접근 권한을 사용하므로, 직원이 별도의 데이터 조회 명령을 작성하지 않고도 변화 원인과 후속 조치를 살펴볼 수 있다.
배경부터 이해하기
기업에서 매출, 비용, 고객 활동 같은 수치를 분석하려면 데이터 담당자에게 보고서를 요청하거나 전문 분석 도구에서 조회 명령을 작성하는 경우가 있다. 대시보드는 여러 수치와 그래프를 한 화면에 모아 보여주는 보고 화면이다.
ChatGPT Work는 조직이 관리하는 업무용 ChatGPT 환경이다. 이번에 추가된 Data agent에서 에이전트란 질문을 받은 뒤 자료 조회, 분석, 결과 작성 같은 여러 단계를 이어서 처리하는 소프트웨어를 뜻한다.
무엇이 바뀌었나
Data 도구는 Redshift, BigQuery, Databricks, MongoDB, Snowflake 등 관리자가 승인한 데이터 저장소에 연결된다. Google Drive와 SharePoint의 파일도 분석에 포함할 수 있다. 회사가 정한 용어, 지표 계산법, 데이터 관계를 참고해 질문을 해석하며, 이용자는 후속 질문으로 결과를 다듬고 판단 근거를 검토할 수 있다.
분석 결과는 편집·공유·갱신할 수 있는 대시보드로 바꿀 수 있다. Power BI, Tableau 등 기존 분석 도구에서도 대시보드를 만들거나 다룰 수 있다. 사용자가 승인하면 결과를 Slack이나 이메일로 보내고 연결된 도구에서 후속 작업도 수행한다. 조회할 때는 연결 계정에 설정된 표, 행, 열 단위의 접근 제한이 그대로 적용된다.
왜 중요한가
현업 직원이 질문을 분석팀에 전달하고 보고서가 완성되기를 기다리는 단계를 줄일 수 있다. 여러 부서가 같은 지표 정의를 사용하면 ‘매출’이나 ‘활성 이용자’처럼 계산 방식이 달라질 수 있는 수치를 공통 기준으로 살펴보기 쉬워진다. 다만 최종 판단 전에 근거와 원자료를 확인하는 절차는 여전히 필요하다.
실제로 어떤 의미인가
활용 예시: 영업 관리자가 “지난주 재계약 위험이 커진 대형 고객과 원인을 찾아 달라”고 묻는다. Data 도구가 승인된 고객·사용량 자료를 분석해 대시보드를 만들면 관리자는 근거를 확인하고 추가 질문을 한다. 이후 담당 팀에 보낼 요약과 권장 조치를 작성하되, 실제 발송은 사람이 승인한다.
사용·공개 범위
ChatGPT Work 이용 조직은 플러그인 목록에서 Data를 설치할 수 있다. 관리자가 작업공간 설정에서 사용 가능 여부, 연결할 데이터 출처, 이용할 수 있는 역할을 정해야 한다. 출시 지역과 별도 이용료는 제공된 자료에서 확인되지 않는다.
확인할 점
접근 권한이 없는 자료는 조회할 수 없다. 분석 결과는 회사가 입력한 지표 정의, 데이터 관계, 원자료의 정확성과 최신성에 영향을 받는다. OpenAI 내부 이용률과 참여 기업의 효율 개선 사례는 OpenAI와 해당 기업이 공개한 내용이며, 일반적인 성과를 보장하는 독립 검증 결과는 제시되지 않았다.
용어 풀이
에이전트: 목표를 받아 자료 조회와 분석 등 여러 단계를 이어서 처리하는 소프트웨어다. 대시보드: 주요 수치와 그래프를 한 화면에 정리한 보고 화면이다. 플러그인: 기존 서비스에 외부 데이터나 추가 기능을 연결하는 구성 요소다.
Google이 Windows 10과 11에서 실행되는 Gemini 데스크톱 앱을 전 세계에 정식 출시했다. 이용자는 현재 작업 화면을 떠나지 않고 단축키로 Gemini를 열어 글을 작성하거나 Google 앱의 자료를 요약하고 이미지와 영상을 만들 수 있다.
배경부터 이해하기
Gemini는 질문에 답하고 문서를 작성하며 이미지 같은 콘텐츠를 만드는 Google의 AI 서비스다. 이번 발표는 이 서비스를 Windows PC에 설치하는 별도 앱으로 제공한다는 내용이다.
데스크톱 앱은 브라우저 탭을 따로 찾지 않아도 PC에서 바로 열 수 있다. Gmail이나 Google Drive를 연결하면 이용 권한이 있는 메일과 파일을 바탕으로 답변이나 요약을 만들 수 있다.
무엇이 바뀌었나
이용자는 어떤 프로그램에서 작업 중이든 Alt와 Space 키를 함께 눌러 현재 화면 위에 Gemini를 열 수 있다. 문서의 사실을 확인하거나 발표 제목을 제안받은 뒤 원래 작업으로 돌아가는 방식이다.
전용 앱에서는 Gmail과 Google Drive의 정보를 가져와 프로젝트 요약을 작성할 수 있다. 여러 단계의 작업을 이어서 처리하는 개인용 AI 도우미인 Spark도 이용할 수 있다고 Google은 밝혔다. 이미지와 영상 생성 기능도 한 앱에 포함됐다. 회사는 앱이 백그라운드에서 가볍게 실행된다고 설명했으며, 앞으로 Windows에 특화된 기능을 더 추가할 계획이다.
왜 중요한가
문서를 작성하다가 브라우저를 열고 AI 서비스로 이동한 뒤 자료를 다시 복사하는 과정이 줄어들 수 있다. 메일과 Drive 파일을 연결한 이용자는 여러 곳에 흩어진 프로젝트 정보를 한 대화에서 정리할 수 있다. 이미지 제작까지 같은 앱에서 처리하면 발표 자료를 준비할 때 프로그램을 오가는 횟수도 줄어든다.
실제로 어떤 의미인가
활용 예시: 이용자가 Windows에서 발표 자료를 작성하다 Alt+Space를 누른다. Gemini에 Gmail의 회의 내용과 Drive의 기획서를 바탕으로 세 문단짜리 진행 상황을 정리해 달라고 요청한다. 이어 같은 앱에서 표지용 이미지를 만든 뒤 결과를 검토해 발표 자료에 옮긴다.
사용·공개 범위
Windows 10과 Windows 11용 앱이 2026년 9월 10일 전 세계에 정식 출시됐다. gemini.google/desktop에서 내려받을 수 있다. 지원 언어, 국가별 세부 기능, 필요한 계정이나 요금제, 이미지·영상 생성의 사용 한도는 제공된 자료에서 확인되지 않는다.
확인할 점
Gmail과 Drive를 이용한 작업은 연결된 Google 계정의 자료와 접근 권한에 의존한다. 앱이 PC 성능을 떨어뜨리지 않고 작동한다는 설명은 Google의 주장으로, 기기 사양별 측정 결과는 제시되지 않았다. 향후 Windows 전용 기능을 추가할 예정이지만 구체적인 기능과 일정은 공개되지 않았다.
용어 풀이
전역 단축키: 어떤 프로그램을 사용 중이든 특정 앱을 바로 여는 키 조합이다. 백그라운드: 화면 앞에 보이지 않아도 컴퓨터에서 계속 실행되는 상태다. AI 도우미: 사용자의 요청에 따라 자료를 찾고 정리하며 여러 작업 단계를 수행하는 소프트웨어다.
OpenAI가 금융 자료 조사, 재무 계산표 작성, 고객용 문서 제작을 한곳에서 처리하는 ‘ChatGPT for Financial Services’를 공개했다. 유료 금융 데이터를 제품에 넣고 수치의 근거를 표시해, 분석가가 자료를 연결하고 출처를 추적하는 작업을 줄이는 것이 핵심이다.
배경부터 이해하기
ChatGPT for Financial Services는 기업용 ChatGPT를 투자은행과 주식 리서치 업무에 맞춘 제품이다. Morgan Stanley와 Evercore가 설계 과정에 참여했다.
금융 분석에는 재무제표, 실적 발표문, 비상장기업 정보처럼 여러 출처의 자료가 필요하다. 이 제품은 내장 데이터와 금융기관이 이미 구독하는 외부 자료, 사내 문서를 같은 업무 흐름에서 다루도록 구성됐다.
무엇이 바뀌었나
Daloopa, PitchBook, LSEG News, Crunchbase 등의 금융 데이터가 기본으로 포함됐다. 실적 발표문, 재무제표, 기업 기초 정보와 비상장기업 자료 등이 대상이다. OpenAI는 이 데이터를 자체 시설에 색인·보관해 검색 속도와 결과 제시 방식을 개선한다고 설명했다.
GPT-6 Astra가 표, 수치와 주석을 읽고 분석한 뒤 문서, 스프레드시트, 발표 자료를 만들 수 있다. 각 수치나 주장과 연결된 표·문장도 표시한다. Datasite, Box, Preqin, FactSet, Intapp 등을 포함한 외부 연결 기능은 50개 이상이다. 관리자는 회사의 Excel·Word·PowerPoint 양식을 등록할 수 있다.
왜 중요한가
분석가는 여러 데이터 서비스에서 숫자를 복사한 뒤 별도 문서에 출처를 기록하는 단계를 줄일 수 있다. 근거가 함께 표시되면 동료나 준법감시 담당자가 계산에 사용된 자료를 더 쉽게 다시 확인할 수 있다. 회사는 역할별 접근 권한, 정보 차단용 작업공간, 기록 보관 기간 설정과 감사 기록 내보내기도 지원한다. 다만 이런 통제 기능이 사람의 승인이나 금융 규제 검토를 대신하지는 않는다.
실제로 어떤 의미인가
활용 예시: 은행 직원이 한 기업의 일회성 비용을 제외한 조정 영업이익을 계산한다고 가정할 수 있다. 전에는 재무제표와 주석을 각각 찾아 수치를 표에 옮기고 근거를 따로 기록했다. 이제는 제품에서 계산 초안을 만든 뒤 제외된 비용, 원래 표와 주석을 확인하고, 회사가 등록한 가치평가 문서 양식으로 정리할 수 있다.
사용·공개 범위
대상 요건을 충족한 금융기관이 이용할 수 있도록 공개됐으며, 도입하려면 OpenAI 영업팀이나 기존 담당자에게 문의해야 한다. 지원 지역, 대상 기관의 구체적인 자격 기준과 가격은 공개되지 않았다. 개인용 또는 일반 기업용 ChatGPT에 같은 내장 데이터가 제공되는지는 확인되지 않았다.
확인할 점
GPT-6 Astra의 금융 정보 검색, 계산과 문서 제작 성능이 우수하다는 평가는 OpenAI의 주장이다. 출처에는 과제별 성능 수치나 외부 검증 결과가 제시되지 않았다. 생성된 계산과 결론의 실제 정확도, 각 지역 금융 규제에 대한 적합성도 확인되지 않았으므로 중요한 수치와 고객 자료는 사람이 원문과 대조해야 한다. 기업 데이터는 기본적으로 모델 학습에 쓰지 않는다고 회사는 설명하지만, 기관은 자체 보안·보관 정책과의 일치 여부를 따로 검토해야 한다.
용어 풀이
재무 모델: 기업 실적과 여러 가정을 계산표에 넣어 가치나 미래 재무 결과를 추정하는 방식이다. 색인: 필요한 자료를 빠르게 찾도록 내용과 위치를 미리 정리해 두는 작업이다. 감사 기록: 누가 언제 어떤 자료나 기능을 사용했는지 사후 점검할 수 있도록 남긴 기록이다.
OpenAI는 사용자가 특정 지침과 자료를 넣어 만든 맞춤형 GPT를 종료하고, 관련 업무를 플러그인으로 이전할 계획이라고 도움말에서 안내했다. 모든 ChatGPT 요금제가 전환 대상이지만, 2026년 12월 11일 종료를 비롯한 구체적인 날짜는 기업용 배포 일정이므로 다른 요금제 이용자는 계정별 안내를 확인해야 한다.
배경부터 이해하기
맞춤형 GPT는 사용자가 지침과 참고 자료를 설정하고 외부 서비스 호출 기능을 붙여 특정 업무에 맞게 만든 ChatGPT다. 기업은 사내 문서 검색, 반복 질의 응답이나 업무 시스템 연결 등에 이를 사용할 수 있다.
플러그인은 ChatGPT가 외부 데이터나 서비스 기능을 이용하도록 연결하는 확장 도구다. OpenAI는 맞춤형 GPT로 만든 업무 흐름의 대체 수단으로 플러그인을 권고했다.
무엇이 바뀌었나
OpenAI 도움말에 따르면 기업용 관리자는 2026년 9월 11일부터 안내를 받는다. 이전 기능과 사용자 알림은 9월 17일 제공이 목표이며, 새 맞춤형 GPT 생성은 9월 25일 중단될 계획이다. 기존 맞춤형 GPT는 12월 11일 작동 종료가 예정돼 있다.
이전은 한 번의 조작으로 모든 설정을 바꾸는 방식이 아니다. 이전된 기존 GPT는 내용을 볼 수만 있는 읽기 전용 상태가 되며, 외부 서비스를 호출하는 맞춤 작업은 자동으로 옮겨지지 않는다. 기업용 작업공간에서 만든 공개 GPT도 전환 대상에 포함될 수 있다.
왜 중요한가
맞춤형 GPT에 의존하는 조직은 이름이나 지침만 옮기는 것으로 업무를 유지하지 못할 수 있다. 외부 시스템 연결, 사용자 권한과 데이터 접근 범위를 플러그인에서 다시 설정하고 시험해야 하기 때문이다. 기존 공개 GPT를 이용할 수 있었다고 해서 대체 플러그인에도 자동으로 접근할 수 있는 것은 아니다. 관리자가 사용 현황을 미리 파악하지 않으면 종료일 뒤 문서 조회나 주문 처리 같은 업무가 멈출 수 있다.
실제로 어떤 의미인가
활용 예시: 한 회사가 사내 규정 문서를 검색하고 주문 관리 시스템에 요청을 보내는 맞춤형 GPT를 운영한다고 가정할 수 있다. 전에는 직원이 GPT 하나에서 두 작업을 이어서 했다. 전환 전 관리자는 대체 플러그인에 문서 검색과 주문 요청을 각각 연결하고, 부서별 권한과 결과가 기존 업무 절차대로 작동하는지 시험해야 한다.
사용·공개 범위
전환 자체는 모든 ChatGPT 요금제에 영향을 준다고 안내됐다. 다만 9월 17일 이전 기능 제공 목표, 9월 25일 신규 생성 중단 계획, 12월 11일 종료 예정은 기업용 배포에 관한 상세 일정이다. 다른 요금제의 정확한 일정, 예외와 대체 플러그인 이용 범위는 제공된 자료로 확인되지 않았다.
확인할 점
이 소식은 처음 Reddit 게시물을 통해 공유됐지만, 일정과 이전 방식은 연결된 OpenAI 도움말 내용을 기준으로 했다. ‘목표’ 또는 ‘계획’으로 표현된 날짜는 확정 출시나 종료를 보장하지 않으며 바뀔 수 있다. 맞춤 작업은 자동 이전되지 않고 플러그인 접근 권한도 별도이므로, 조직은 실제 계정에 표시되는 공지와 관리자 문서를 다시 확인해야 한다.
용어 풀이
맞춤형 GPT: 사용자가 지침, 참고 자료와 외부 기능을 조합해 특정 용도로 만든 ChatGPT다. 플러그인: ChatGPT가 외부 자료를 읽거나 다른 서비스의 기능을 실행하도록 붙이는 확장 도구다. 읽기 전용: 기존 내용을 확인할 수는 있지만 수정하거나 계속 실행할 수 없는 상태다.
InternLM, 이미지와 글을 함께 처리하는 Intern-S2-397B-FP8 모델 파일 공개
발행 2026-09-14
r/LocalLLaMA · Intern-S2-397B · 출처 이미지
InternLM이 이미지와 글을 함께 입력받아 글로 답하는 Intern-S2-397B-FP8의 실행 가능한 모델 파일을 공개했다. 개발자는 공식 지침에 따라 자체 서버에서 모델을 구동할 수 있어, 외부 완제품에 자료를 보내지 않고도 성능과 운영 비용을 직접 시험할 수 있다.
배경부터 이해하기
Intern-S2-397B-FP8은 이미지와 글처럼 서로 다른 형식의 정보를 함께 처리하는 모델이다. InternLM은 일반적인 추론과 코딩, 과학 문제 해결, 여러 단계를 이어서 수행하는 자동화 작업을 겨냥했다고 설명한다.
모델을 자체 운영하려면 파일뿐 아니라 서버에서 요청을 받고 결과를 돌려주는 실행 방법이 필요하다. 공개된 모델 설명서는 Transformers와 vLLM이라는 실행 소프트웨어를 사용하는 방법을 함께 제시한다.
무엇이 바뀌었나
FP8 형식의 모델 파일이 Hugging Face에 실제로 내려받아 실행할 수 있는 형태로 배포됐다. FP8은 모델 내부 숫자를 8비트 형식으로 저장하고 계산해 메모리 부담을 줄이는 방식이다. 라이선스는 Apache-2.0으로 표시됐다.
공식 문서에는 vLLM으로 서버를 여는 명령과 OpenAI 방식과 호환되는 요청 예시가 포함됐다. API는 프로그램이 다른 프로그램에 정해진 형식으로 요청하고 답을 받는 연결 방식이다. 따라서 개발자는 별도 요청 형식을 처음부터 설계하지 않고 자체 환경에서 시험용 서비스를 구성할 수 있다.
왜 중요한가
모델 파일과 공식 실행 절차가 함께 있으면 개발자는 파일 형식을 별도로 바꾸는 작업을 줄일 수 있다. 내부 문서나 이미지가 외부 서비스로 전송되지 않도록 자체 서버에 배치하는 방안도 검토할 수 있다. 다만 모델 규모가 크기 때문에 실제 장비 비용과 처리 속도는 배포 전에 확인해야 한다. 공개된 실행 예시는 설치 가능성을 보여줄 뿐, 특정 장비에서 원하는 속도나 안정성을 보장하지 않는다.
실제로 어떤 의미인가
활용 예시: 연구기관이 논문 페이지의 이미지와 본문을 함께 읽어 표의 수치와 설명을 요약하는 내부 시험을 한다고 가정할 수 있다. 전에는 모델 파일을 실행 도구에 맞게 변환하고 요청 방식을 따로 구성해야 할 수 있었다. 공개 문서의 vLLM 명령과 호환 요청 예시를 이용하면 서버를 연 뒤 논문 이미지를 보내고, 요약의 정확도와 처리 시간을 기관 환경에서 측정할 수 있다.
사용·공개 범위
Intern-S2-397B-FP8 모델 파일과 Transformers·vLLM 실행 지침이 Hugging Face에 공개됐다. 이는 연구 발표만이 아니라 사용자가 내려받아 자체 관리 환경에서 실행할 수 있는 배포다. 회사가 운영하는 유료 호스팅 API의 가격, 상용 서비스 수준 보장, 권장 장비와 최소 메모리 사양은 제공된 자료에서 확인되지 않았다.
확인할 점
일반 추론, 과학 문제 해결과 장시간 자동화 작업 능력이 향상됐다는 설명은 InternLM의 주장이다. 제공된 자료에는 각 평가 과제가 무엇인지와 그 결과를 보여주는 구체적인 성능 수치가 없다. 실제 정확도, 코딩 결과의 안전성, 여러 단계를 수행할 때의 안정성과 필요한 연산 자원은 사용자가 별도로 검증해야 한다. FP8이 메모리 부담을 줄이더라도 저사양 장비에서 실행할 수 있다는 뜻은 아니다.
용어 풀이
FP8: 모델의 숫자를 8비트 형식으로 저장·계산해 메모리 사용량을 줄이는 방식이다. vLLM: 대형 언어 모델을 서버에서 실행하고 여러 요청을 처리하도록 돕는 소프트웨어다. 자체 운영: 외부 완제품을 이용하는 대신 사용자가 마련한 서버에 모델을 설치하고 직접 관리하는 방식이다.
Anthropic, Claude를 악용한 사이버 공격·사기 등 7개 분야의 활동을 차단했다고 공개
발행 2026-09-10 · 최근 주요 소식 보충
Anthropic 공식 로고
Anthropic은 2025년 12월부터 2026년 8월까지 Claude를 악용하려 한 활동을 찾아 차단한 보안 보고서를 2026년 9월 10일 공개했다. AI가 정찰, 피싱, 악성 프로그램 수정, 정보 유출 같은 여러 공격 단계를 이어서 수행한 사례가 확인돼, 보안팀은 알려진 악성 파일뿐 아니라 자동화된 공격 흐름도 살펴야 한다.
배경부터 이해하기
Claude는 질문에 답하고 코드를 작성하며, 설정에 따라 외부 도구를 다룰 수 있는 Anthropic의 AI다. Anthropic은 2025년에도 자사 AI의 악용 사례를 다룬 보고서를 발표했다.
기존 사이버 방어에서는 알려진 악성 프로그램의 특징을 찾아 차단하면 공격자가 프로그램을 다시 만드는 데 시간과 인력을 써야 했다. 이번 보고서는 AI가 탐지 여부를 확인하고 프로그램을 반복 수정하는 과정까지 맡을 수 있다는 문제를 다룬다.
무엇이 바뀌었나
보고서는 사이버 작전, 여론 조작, 감시, 사기, 생물학적 악용, 재래식 무기 개발, 다른 AI를 학습시키기 위한 무단 복제 등 7개 분야를 다룬다. Claude의 Haiku·Sonnet·Opus 모델이 관련 사례에 사용됐으며, Anthropic은 활동을 차단하고 안전장치를 보강했다고 밝혔다.
러시아와 연계된 것으로 의심되는 한 조직은 AI를 이용해 기반 시설 준비, 피싱, 침투 유지, 정보 유출을 연결했다. 악성 프로그램이 보안 제품에 탐지되면 AI가 이를 수정하고 다시 만드는 흐름도 구축했다. 이 조직이 계획·정찰·실제 작전 과정에서 겨냥한 곳은 정부 기관, 방위 조직, 대사관, 연구기관 등 20곳이 넘었다. 이는 20곳 모두가 침해됐다는 뜻은 아니다.
왜 중요한가
공격자가 목표만 정하고 결과를 검토하면서 AI에 반복 작업을 맡기면, 적은 인원으로 더 많은 대상을 빠르게 조사하고 공격 도구를 계속 바꿀 수 있다. 따라서 보안팀은 특정 악성 파일을 한 번 막는 데 그치지 않고, 새 도메인 등록이나 피싱 발송, 탐지 직후 파일 재생성처럼 여러 단계가 연속해서 나타나는지도 확인해야 한다.
실제로 어떤 의미인가
활용 예시: 한 기업에서 보안 제품이 악성 파일을 차단한 직후 이름과 일부 코드만 달라진 파일이 새 서버에서 반복 배포됐다고 가정할 수 있다. 이전에는 각각을 별도 사건으로 처리했다면, 이후에는 보고서의 공격 지표를 접속 기록과 대조하고 ‘탐지 확인→자동 수정→재배포’가 하나의 작업 흐름인지 조사할 수 있다.
사용·공개 범위
보고서와 침해 여부를 확인하는 데 쓸 수 있는 공격 지표 파일은 2026년 9월 10일 공개됐다. 보안 조사 자료이므로 제품 출시나 유료 이용 자격에 관한 발표는 아니며, 별도 가격도 제시되지 않았다.
확인할 점
Anthropic이 자사 서비스에서 발견하고 직접 선별한 사례를 정리한 보고서다. 회사도 일반적인 악용 전체를 대표하는 통계가 아니라 가장 새롭고 두드러진 사례라고 설명했다. 전체 악용 건수나 차단 비율은 제시된 자료에서 확인되지 않으며, 국가 연계 여부를 포함한 일부 공격 주체 판단은 추정이다.
용어 풀이
피싱: 가짜 이메일이나 웹사이트로 사람을 속여 로그인 정보 등을 빼내는 수법 공격 지표: 악성 인터넷 주소, 파일 정보 등 침해 흔적을 찾는 데 쓰는 단서 무단 복제: 다른 AI의 답변을 대량으로 모아 자체 AI 학습에 허가 없이 이용하는 행위
