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칼리 리눅스 2026.2 출시: 그놈 50, KDE 플라즈마 6.6, 커널 6.19 탑재

2026-06-30T21:44:44+09:00

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칼리 리눅스 2026.2 버전이 메이저 데스크톱 업데이트, 새로운 도구, 더 빨라진 가상 머신(VM) 부팅, APT 소스 포맷 변경과 함께 출시되었습니다.

칼리 리눅스(Kali Linux) 개발팀이 데비안(Debian) 기반의 침투 테스트 및 보안 특화 배포판인 칼리 리눅스의 올해 두 번째 업데이트 버전인 'Kali Linux 2026.2'를 정식 출시했습니다. 이번 릴리스의 가장 큰 특징은 그놈 50(GNOME 50)과 KDE 플라즈마 6.6(KDE Plasma 6.6)이라는 두 가지 메이저 데스크톱 환경(DE) 업데이트를 도입했다는 점입니다.

그놈 50: 파일 관리자 내 썸네일 및 아이콘 로딩 속도 향상, 전반적인 반응성 개선, 메모리 사용량 감소, 새로운 접근성 기능 추가, 문서 뷰어(Document Viewer) 내 문서 주석 지원 등 성능과 사용성 측면에서 전반적인 강화가 이루어졌습니다.
KDE 플라즈마 6.6: 새로운 화상 키보드 도입, 터치 스크린 지원 개선, 스크린샷 도구인 스펙타클(Spectacle) 내 OCR(광학 문자 인식) 글자 추출 기능 추가, 색각 접근성 옵션, 돋보기 및 확대 기능 업데이트, 웨이랜드(Wayland) 환경에서의 슬로우 키(Slow Keys) 지원, 표준화된 애니메이션 감축(Reduced Motion) 설정 지원 등 사용성과 접근성을 크게 높였습니다.

아울러 이번 버전부터는 신규 설치 시스템을 대상으로 데비안의 최신 deb822 스타일 APT 소스 포맷을 채택합니다. 이에 따라 새로 칼리 리눅스를 설치하면 기존의 전통적인 /etc/apt/sources.list 파일 대신 /etc/apt/sources.list.d/kali.sources 파일을 사용하게 됩니다. 기존 설치 유저들의 시스템은 그대로 유지되며 두 포맷 모두 여전히 지원됩니다. 다만, 향후 APT에서 구형 포맷에 대한 경고를 표시하고 업데이트를 권장할 예정이므로 점진적인 전환이 이루어질 것으로 보입니다.

가상 머신(VM) 부팅 최적화 및 하드웨어 칩셋 지원

가상 머신 사용자들을 위한 환경도 크게 개선되었습니다. 사전 빌드된 VM 이미지에서 기본적으로 그래픽 펌웨어가 제외되며, 인스톨러 이미지 역시 VM 환경을 감지하면 그래픽 펌웨어 설치를 자동으로 건너뜁니다. 그 결과 VM 사용자의 초기 램 디스크(initrd) 크기가 기존 약 200MB에서 60MB로 대폭 줄어들어 부팅 속도가 한층 빨라졌습니다. 다만, 물리 PC에 직접 설치하는 베어메탈(Bare-metal) 환경의 경우에는 변경 사항이 없습니다. 칼리는 물리 하드웨어에 필요한 그래픽 펌웨어를 계속 포함하여 업데이트 이후에도 디스플레이 지원에 문제가 없도록 보장합니다.

시스템 커널은 리눅스 커널 7.0 버전이 이미 나와 있음에도 불구하고 기본적으로 리눅스 커널 6.19를 탑재하여 출하됩니다. 개발팀은 커널 7.0에서 엔비디아(NVIDIA) DKMS 드라이버와의 호환성 충돌이 보고됨에 따라, 엔비디아 그래픽카드 사용자들의 시스템 불안정성을 방지하기 위해 6.19 버전을 고수했다고 밝혔습니다. 엔비디아 호환성이 필요하지 않은 사용자들은 칼리의 익스페리멘탈(experimental) 또는 롤링(rolling) 저장소를 통해 리눅스 커널 7.0을 수동으로 적용할 수 있습니다.

서비스 헬퍼 스크립트 개선 및 신규 보안 도구 추가

배포판의 서비스 헬퍼 스크립트도 업그레이드되었습니다. 백그라운드 서비스에 의존하는 도구들이 서비스 시작/중지, 상태 확인, 관련 기본 자격 증명(Credentials) 표시, 웹 인터페이스 접근 안내 명령어 등을 포함하여 한층 일관된 동작을 제공합니다.

이번 릴리스에서도 언제나처럼 새로운 도구들이 대거 수반되었으며, 총 9가지의 신규 툴이 저장소에 추가되었습니다.

arsenal-ng: 200개 이상의 사이버 보안 치트 시트(Cheat sheet)를 내장한 Go 언어 기반의 명령 라이브러리
hydra-gtk: 네트워크 로그온 크래커인 히드라(Hydra)의 GTK 기반 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)
legba: 멀티 프로토콜 지원 자격 증명 무차별 대입(Bruteforcer), 패스워드 스프레이 및 열거 도구
oletools: 마이크로소프트 OLE2 파일 및 오피스 문서 분석용 도구
penelope: 쉘 핸들러(Shell handler)
shell-gpt: 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 구동되는 명령줄 생산성 도구
tailscale: 보안 연결 플랫폼
tookie-osint: 소셜 미디어 계정을 찾아내는 OSINT(오픈소스 인텔리전스) 도구
uro: 웹 크롤링 및 모의 침투 테스트 중 복잡한 URL 리스트를 깔끔하게 정리해 주는 도구

칼리 넷헌터(Kali NetHunter) 모바일 업데이트

모바일 버전인 칼리 넷헌터도 대대적인 업데이트를 맞이했습니다. 개발진에 따르면 이제 넷헌터 앱이 지연 없이 즉시 실행되며, 커스텀 명령어 및 chroot 매니저 관련 오류가 해결되었습니다. 또한 패스워드 검증 캡티브 포털(Captive Portal) 기능이 포함된 새로운 에빌트윈(EvilTwin) 탭이 추가되었습니다.

그 외에도 qcacld3 인젝션 패치, 리프레시된 커널 플래셔 탭, 마지스크(Magisk) 독립형 커널 플래싱 지원, 신규 넷헌터 커널이 추가되었으며, 다양한 구글 픽셀, 삼성, 소니, 샤오미, LG, 페어폰(Fairphone), 시프트폰(SHIFTphone) 모델을 포함하여 넷헌터 프로(NetHunter Pro)가 지원되는 디바이스 라인업이 한층 확장되었습니다.

세부적인 변경 사항은 공식 출시 공지문에서 확인할 수 있으며, 칼리 리눅스 2026.2 버전은 프로젝트 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다. 기존 사용자들은 표준 APT 업그레이드 프로세스(apt update && apt full-upgrade)를 통해 시스템을 최신 상태로 업데이트할 수 있습니다.

2026-2 릴리즈문서 - https://www.kali.org/blog/kali-linux-2026-2-release/

Microsoft의 Azure Linux 4.0 퍼블릭 프리뷰 공개, 아직은 평가판 단계

2026-06-30T21:42:07+09:00

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Azure Linux 4.0이 Azure 이미지, 컨테이너, 그리고 다운로드 가능한 ISO 형식으로 공개되었습니다. 그러나 Microsoft는 이를 여전히 프로덕션 환경에 적합하지 않은 퍼블릭 프리뷰(Public Preview) 단계로 명시하고 있습니다.

오늘 저는 Microsoft Azure Linux를 몇 시간 동안 테스트해 보았습니다. 20년 전만 해도 이는 밈(meme)에서나 볼 법한 이야기였겠지만, 세상에 변하지 않는 것은 없는 것 같습니다. 이 말을 하는 이유는, 이제 Azure Marketplace를 통하지 않고도 Microsoft의 Azure Linux 4.0에 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문입니다.

이달 초 퍼블릭 프리뷰로 발표된 이 배포판은 이제 Microsoft의 클라우드 채널뿐만 아니라 프로젝트의 GitHub 저장소에서 ISO 이미지로도 다운로드할 수 있습니다. 즉, 사용자는 Azure Marketplace를 통한 배포나 기업용 Azure 액세스 권한 없이도 로컬 가상 머신에 Azure Linux 4.0을 설치하고 테스트할 수 있습니다.

이것은 매우 중요한 디테일입니다. Microsoft Marketplace는 Azure VM 배포에는 유용하지만, 주로 이미 Microsoft의 클라우드 생태계에 속한 사용자를 대상으로 하기 때문입니다. GitHub에 호스팅된 ISO는 부팅과 설치를 통해 Microsoft의 Linux 배포판이 어떤 모습인지 보고 싶어 하는 모든 사람에게 Azure Linux 4.0에 대한 접근성을 열어줍니다.

그리고 그 모습은 (당연하게도) 데스크톱용 Linux 배포판과는 다릅니다. 로컬에 설치한 후 시스템은 최소한의 패키지만 갖춘 서버 스타일의 Linux 환경으로 나타납니다. 데스크톱 환경이나 그래픽 스택은 없으며, 범용 데스크톱 OS처럼 작동하려는 시도조차 없습니다.

추가로, 명령줄 인스톨러는 아직 덜 다듬어진 부분이 있어 다소 투박하고 직관적이지 않게 느껴지며 개선의 여지가 많다는 점도 덧붙여야겠습니다.

아래 스크린샷에 보이는 Fedora 로고에 오해하지 마시길 바랍니다. 이는 fastfetch 명령을 통해 출력된 것인데, Microsoft의 저장소에서는 제공되지 않아 직접 컴파일해야 했습니다. 빌드는 매우 순조로웠지만, 아직 fastfetch에 Azure Linux 전용 로고가 등록되어 있지 않아 Fedora의 현재 로고가 대신 표시되는 것으로 보입니다.

소프트웨어 가용성은 (예상대로) 꽤 제한적이며 대부분 서버 지향 패키지들로 구성되어 있습니다. 활성화된 저장소를 간단히 확인해 본 결과, 기본적으로 azurelinux-base와 azurelinux-microsoft 단 두 개만 활성화되어 있었습니다.

Azure Linux 4.0은 Fedora를 파생하여 만들어졌지만, Fedora 그 자체나 Fedora 기반의 데스크톱 리믹스 버전과 혼동해서는 안 됩니다. 이 배포판은 철저하게 Azure 워크로드, 컨테이너, 가상 머신, 클라우드 인프라에 초점을 맞춰 특수 목적으로 제작되었으며, Microsoft가 직접 유지 관리하는 Linux 배포판입니다.

Fedora나 기타 RPM 기반 배포판에 익숙한 사용자에게 반가운 소식은 친숙한 DNF(dnf5) 툴킷을 사용할 수 있다는 점입니다. 많은 Fedora 사용자가 이미 알고 있는 명령줄 워크플로를 동일하게 사용하여 패키지를 검색하고, 저장소를 점검하며, 소프트웨어를 설치하고, 업데이트를 관리할 수 있습니다.

현재로서는 이 배포판이 최종 안정판 릴리스가 아닙니다. Microsoft는 Azure Linux 4.0을 프로덕션용이 아닌 평가 및 테스트 목적의 퍼블릭 프리뷰로 포지셔닝하고 있습니다. ISO 제공이 이러한 성격을 바꾸는 것은 아니며, 단지 Azure 외부에서 프리뷰 버전을 더 쉽게 테스트할 수 있게 해줄 뿐입니다.

직접 체험해 보고 싶은 호기심 많은 분들은 GitHub에서 ISO를 다운로드하여 로컬에 설치하고 Microsoft가 현재 지향하는 Linux의 방향성을 확인할 수 있습니다. 마지막으로 다시 한번 강조하지만, 여러분이 얻게 될 시스템은 클라우드 및 서버 워크로드를 정조준한, 최소한의 패키지로 구성된 Azure 중심의 CLI Linux 시스템입니다.

뇌파에서 단어로: 브레인투쿼티(Brain2Qwerty), 수술 없는 새로운 의사소통의 길을 열다

2026-06-30T21:03:14+09:00

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지난해 저희는 수술적 임플란트 없이 인공지능(AI)을 통해 뇌 활동을 텍스트로 해독하는 연구인 브레인투쿼티 v1(Brain2Qwerty v1)을 소개해 드렸습니다. 그리고 이제 그 다음 단계인 브레인투쿼티 v2를 공유하고자 합니다. 이는 비침습적(수술 없는) 뇌 기록으로부터 실시간 문장 해독이 가능한 최고 성능의 엔드투엔드(end-to-end) 파이프라인으로, 기존에 뇌 수술을 필요로 하던 기술들에서만 볼 수 있었던 수준의 정확도에 근접했습니다.

신경과학 분야의 획기적인 발전을 가속화하기 위해 저희는 브레인투쿼티 v1 및 v2의 전체 학습 코드를 공개하며, 당사의 파트너인 바스크 인지뇌언어센터(BCBL)는 v1 데이터세트를 출시합니다. 저희는 이 연구가 뇌 병변으로 인해 의사소통에 어려움을 겪는 수백만 명의 사람들에게 실질적인 변화를 가져다줄 잠재력이 있다고 믿습니다. 입체뇌파검사(sEEG)나 피질전도(ECoG)와 같은 침습적 절차는 AI 디코더에 신호를 공급하는 신경 보조 장치가 의사소통을 회복할 수 있음을 보여주었지만, 이를 대규모로 확장하기는 어렵습니다. 저희의 비침습적 접근 방식이 그 공백을 메우는 데 도움이 될 수 있습니다.

저희는 활발히 타이핑을 치는 동안 입는 방식의 자기뇌파검사(MEG) 장치를 착용하고 각각 10시간 동안 기록에 참여한 9명의 자원봉사자로부터 얻은 약 22,000개의 문장을 바탕으로 브레인투쿼티 v2를 학습시켰습니다. 신경 이벤트를 감지하기 위해 수작업으로 구축된 파이프라인에 의존하는 대신, 저희는 엔드투엔드 딥러닝을 사용하여 원시(raw) 뇌 신호로부터 직접 해독합니다.

대규모 언어 모델(LLM)을 신경 데이터에 맞게 미세 조정(fine-tuning)함으로써, 시스템은 의미론적 컨텍스트를 활용할 수 있게 되었으며, 이를 통해 노이즈가 심한 뇌 기록과 일관된 언어 사이의 간극을 좁혔습니다. 또한 저희는 디코더 파이프라인의 최적화를 탐색하기 위해 AI 에이전트들을 배치했으며, 최종 학습 구성은 엔지니어들이 수동으로 선택했습니다.

그 결과, 브레인투쿼티 v2는 노이즈가 많은 신경 입력으로부터 문장을 일관되게 복원해 내며 61%의 단어 정확도(word accuracy rate)를 달성했습니다. 이는 다른 비침습적 방법들이 보여준 8%의 단어 정확도에 비해 크게 향상된 수치입니다. 특히 가장 우수한 성적을 낸 참가자의 경우에는 78%의 단어 정확도를 기록했으며, 이 경우 전체 문장의 절반 이상이 단어 오류가 단 1개 이하인 상태로 해독되었습니다.

저희는 또한 데이터 볼륨이 커짐에 따라 해독 정확도가 로그 선형(log-linearly)으로 향상된다는 점을 발견했습니다. 이는 수술적 접근 방식과의 남은 성능 격차가 데이터 스케일링(규모 확장)만으로도 더욱 좁혀질 수 있음을 시사합니다. 본 연구는 지각 인코딩을 위한 저희의 Tribev2 모델, 대규모 뇌 데이터를 처리하는 NeuralSet, 그리고 모델을 체계적으로 평가하는 NeuralBench와 함께 뇌의 개방형 기반 모델을 구축하려는 당사의 노력에 기여합니다. 저희는 최근 디지털 브레인 프로젝트(Digital Brain Project)에서 오픈 데이터세트를 활성화하기 위해 조성한 500만 달러의 기금을 통해 커뮤니티와 긴밀히 협력하며 이 작업을 수행하고 있습니다. 저희의 바람은 이처럼 공개적으로 진행된 연구가 신경과학을 발전시켜, 고립된 환경에서보다 신경계 질환을 더 빠르게 식별, 진단 및 치료하는 것입니다.

Brain2Qwerty paper - https://ai.meta.com/research/publications/accurate-decoding-of-natural-sentences-from-non-invasive-brain-recordings/

Brain2Qwerty1 blog - https://ai.meta.com/blog/brain-ai-research-human-communication/

Nature Neuroscience 기사 - https://www.nature.com/articles/s41593-026-02303-2

맥북 울트라 루머: 터치스크린, 칩, 출시일 등 기대할 수 있는 점

2026-06-30T20:52:09+09:00

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스티브 잡스는 맥북에 터치스크린을 탑재하는 것은 "인간공학적으로 끔찍하며" "작동하지 않는다"고 말한 것으로 유명합니다. 하지만 애플은 태도를 바꾼 것으로 보입니다. "맥북 울트라"로 불리는 플래그십 모델 루머에 따르면, 이 기기는 OLED 터치스크린을 탑재한 애플의 첫 노트북이 될 수 있으며, 크리에이터를 위한 고성능과 더 가벼워진 디자인을 약속합니다. 이 기기는 윈도우 터치스크린 노트북과 경쟁하게 될 것이며, 애플이 지금까지 한 번도 진출하지 않았던 핵심 시장 부문에 접근할 수 있게 해 줄 것입니다.

최근 보고서와 공급망 유출 소식을 통해 맥북 울트라의 모습이 구체화되기 시작했습니다. 아래에 기능, 가격 및 출시일에 관한 가장 신뢰할 만한 루머들을 정리했으며, 새로운 세부 정보가 나올 때마다 이 가이드를 업데이트할 예정입니다. 물론 일정과 사양을 포함하여 공식 출시 전까지 많은 것이 변경될 수 있습니다.

마침내 등장하는 터치스크린 맥북

터치스크린 맥북에 대한 루머는 마크 거먼(Mark Gurman)의 블룸버그(Bloomberg) 보고서 이후 2023년 초부터 돌기 시작했습니다. 그 후 수많은 유출이 이어졌고, 이제 14인치 및 16인치 모델(코드명 K114 및 K116)이 2026년 중 출시될 것으로 보입니다. 그렇다면 잡스가 의견을 밝힌 이후로 왜 마음이 바뀐 것일까요? 인정하건대, 그 이후로 기술 업계의 거의 모든 것이 변했습니다. 애플만이 그 이유를 확실히 알고 있겠지만, 회사가 마침내 자사 노트북 라인업의 큰 공백을 메우고자 하는 것으로 보입니다.

많은 아티스트들은 마우스로는 쉽게 할 수 없는 드로잉, 마스킹, 3D 및 기타 작업을 위해 터치스크린을 필요로 합니다. 지금까지 이들은 윈도우 터치스크린 노트북, 종종 화면을 밖으로 향하게 하여 평평하게 접을 수 있는 360도 회전 모델이나 분리형 모델을 구매해야만 했습니다.

애플의 유일한 터치스크린 옵션은 아이패드(iPad)인데, 이는 하이엔드 PC에 비해 성능이 부족합니다. 또한 iPadOS에는 블렌더(Blender)와 같은 주요 크리에이티브 앱이 누락되어 있으며, 다빈치 리졸브(DaVinci Resolve)와 어도비 포토샵(Adobe Photoshop) 등 다른 앱들은 macOS 버전에 비해 기능이 축소되어 있습니다. 애플 기기가 아티스트 친화적이라는 평가를 받는 점을 고려할 때, 회사가 이 부문에서 단 한 번도 제품을 제공하지 않았다는 사실은 기이할 정도입니다.

맥북 울트라는 언제 출시될까요?

초기 보고서 이후 꾸준한 유출을 통해 맥북 울트라가 출시될 것이라는 신빙성이 더해졌습니다. 하지만 언제일까요? 두 핵심 소식통에 따르면, 애플은 2026년 하반기, 아마도 연말 즈음에 출시하는 것으로 가닥을 잡은 것으로 알려졌습니다.

블룸버그의 거먼은 입장을 번복해 왔으나, 지난 금요일 그의 가장 최근 보고서에 따르면 맥북 울트라가 "올해 말에서 내년 초"에 도착할 것이라고 말했습니다. 이는 "터치 디스플레이 맥북 프로가 2026년 말 양산에 들어갈 것"이라고 작년에 밝힌 밍치궈(Ming-Chi Kuo) 애널리스트의 별도 유출 정보와도 일치합니다.

이는 맥북 울트라가 올해 출시 행사에서 "원 모어 띵(one more thing, 한 가지 더)"이 될 수 있음을 의미합니다. 애플이 맥북과 아이폰을 동시에 출시하는 경우는 드물기 때문에, 9월의 아이폰 18 이벤트(루머로 돌고 있는 아이폰 폴드도 함께 공개될 수 있는 자리)에서 공개될 가능성은 낮습니다. 맥북 울트라는 아마도 올해 조금 더 늦은 시기에 자체적인 대규모 출시 행사를 가질 자격이 충분합니다. 다시 한번 염두에 두어야 할 점은 상황이 바뀔 수 있으며, 새로운 모델이 더 연기되거나 심지어 취소될 수도 있다는 것입니다.

맥북 울트라 디자인 및 디스플레이

맥북 울트라의 핵심 기능은 현재 맥북 모델의 미니 LED(MiniLED) 및 LCD 디스플레이보다 더 정확한 색상과 더 깊은 블랙을 제공하는 완전히 새로운 OLED 터치 디스플레이가 될 것입니다. 또한 더 얇고 가벼우며 에너지 효율성이 더 높을 것입니다. 거먼에 따르면, 애플은 맥북 프로의 직사각형 디스플레이 노치를 아이폰의 알약 모양과 같은 "다이내믹 아일랜드(Dynamic Island)" 컷아웃으로 교체하여, 작은 펀치홀 전면 카메라를 덮을 것이라고 합니다.

하지만 핵심 업데이트는 "터치" 부분입니다. 새로운 모델은 아이패드 프로나 아이폰과 똑같이 멀티 터치를 지원할 것입니다. 버튼이나 컨트롤을 터치하면 손가락 주변으로 상황에 맞는 옵션을 제공하는 새로운 유형의 메뉴가 나타날 것으로 추측됩니다. 또한 이전 상호 작용을 기반으로 컨트롤을 표시하고, 선택하기 쉽도록 크기를 확대할 것입니다. 일부 루머에 따르면 터치 디스플레이가 애플 펜슬(Apple Pencil)을 지원할 수도 있다고 하지만, 최근에는 이와 관련된 언급이 없었습니다.

하지만 애플은 맥북 울트라를 아이패드 대체품이나 터치 우선(touch-first) 경험으로 포지셔닝할 계획이 없습니다. 오히려 고객들이 터치를 여러 입력 옵션 중 하나로 사용하도록 하려는 것이며, 따라서 맥북 울트라는 여전히 키보드와 터치패드를 당연히 탑재할 것입니다.

새로운 OLED 디스플레이를 탑재한 맥북 울트라는 이전 모델보다 얇고 가벼워질 가능성이 높습니다. 다른 디자인 요소들은 아직 알려지지 않았으나, 블룸버그는 이 새로운 모델이 이전 맥북들에 비해 "완전한 재설계"를 거칠 것이라고 밝혔습니다.

성능 및 배터리

맥북 울트라의 성능에 대한 윤곽은 블룸버그 마크 거먼의 또 다른 최근 유출을 통해 더욱 선명해졌습니다. 애플은 차세대 M6 실리콘 대신 현재의 M5 프로(M5 Pro) 및 M5 울트라(M5 Ultra) 칩을 첫 번째 모델에 사용할 것입니다. 그런 다음 M6를 건너뛰고 2세대 모델에는 곧 출시될 AI 중심의 M7 칩을 채택할 것입니다.

그 이유는 애플이 하이엔드 M6 프로 또는 M6 맥스 칩을 개발할 계획이 없고, 맥북 울트라와 같은 플래그십에는 적합하지 않을 기본형 M6 프로세서만 계획하고 있기 때문으로 알려졌습니다. 이러한 방식을 통해 회사는 더 발전된 그래픽과 AI 기능을 제공할 M7 칩 개발을 앞당길 수 있습니다. 이 칩들이 (보도에 따르면 2027년에) 출시되면 차세대 맥북 울트라에 탑재될 것입니다.

칩은 동일하지만 전력 효율성이 더 높은 OLED 디스플레이를 탑재함으로써, 맥북 울트라는 현재 맥북 프로 모델과 동등한 성능을 내면서도 배터리 수명은 훨씬 더 좋아질 수 있습니다. 현재의 16인치 맥북 프로가 한 번 충전으로 30시간 남짓 구동된다는 점을 고려하면, 이는 꽤 인상적인 수준일 것입니다.

또한 맥북 울트라는 기본적으로 셀룰러를 지원하는 최초의 애플 노트북이 될 수도 있습니다. Wi-Fi를 찾아 헤매거나 핫스팟에 연결할 필요 없이, 새 모델은 애플의 독자적인 모뎀 기술을 통한 5G 연결이 내장될 수 있습니다.

가격

플래그십이라는 명칭과 OLED 터치 디스플레이, 그리고 계속해서 치솟는 메모리 가격을 고려할 때, 맥북 울트라는 애플 역대 가장 비싼 맥북이 될 가능성이 큽니다. 현재 14인치 및 16인치 맥북 프로의 시작 가격이 각각 1,999달러와 2,999달러이므로, 14인치 및 16인치 맥북 울트라 모델의 가격은 그보다 훨씬 높게 책정될 것으로 예상됩니다.

수많은 유출에도 불구하고 "맥북 울트라"라는 이름은 공식적으로 확인된 적이 없기 때문에, 애플의 터치스크린 노트북에 대해 우리가 더 알아내야 할 것들이 여전히 많습니다. 또한 앞서 언급했듯이, 공식 출시 전에 변경 사항이 발생할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 아이폰 폴드와 함께, 애플이 지난 몇 년간 선보인 제품 출시 중 가장 중요한 이벤트가 한 개도 아닌 두 개나 준비되고 있는 것으로 보여 전망은 밝습니다.

에이수스, T1 협업 한정판 ‘T1 지포스 RTX 5070 OC 에디션’ 그래픽카드 출시

2026-06-30T20:48:15+09:00

**번역본뉴스입니다. 오역이 있을수 있습니다.

에이수스(ASUS)가 리그 오브 레전드 월드 챔피언십 다회 우승에 빛나는 세계적인 이스포츠 명문 구단 T1과의 협업을 통해 탄생한 한정판 그래픽카드, ‘T1 지포스 RTX 5070 OC 에디션(T1 GeForce RTX 5070 OC Edition)’을 발표했습니다. 이 모델은 엔비디아의 최신 지포스 RTX 5070 GPU에 T1의 브랜드 아이덴티티에서 영감을 받은 커스텀 외관 디자인을 결합하여, 일반 게이머뿐만 아니라 T1 팬들을 위한 소장 가치 높은 수집품으로 고안되었습니다.

외형은 블랙과 화이트 컬러 조합을 기반으로 T1의 상징적인 레드 하이라이트 포인트가 적용되었습니다. 슈라우드(전면 덮개)와 백플레이트 모두에 T1 로고가 선명하게 새겨져 있으며, 특히 백플레이트 후면에는 현재 T1 로스터 선수들의 초상화와 친필 사인이 인쇄되어 소장 가치를 더합니다. 에이수스는 자사의 그래픽카드 제어 소프트웨어인 ‘GPU 트윅 III(GPU Tweak III)’에도 이번 에디션 전용 T1 테마 인터페이스를 커스텀 적용하여 독점 제공합니다.

쿨링 솔루션은 에이수스가 검증한 최신 지포스 RTX 50 시리즈 설계를 기반으로 합니다. 듀얼 볼 베어링이 적용된 3개의 엑시얼 테크(Axial-tech) 팬이 탑재되었으며, 가벼운 작업 환경에서는 무소음으로 작동하는 0dB 팬 기술이 지원됩니다. 또한 물리적인 듀얼 바이오스(Dual BIOS) 스위치를 갖추어 사용자의 성향에 따라 저소음(Quiet) 모드와 성능(Performance) 모드를 간편하게 선택할 수 있습니다. GPU 칩셋과 닿는 면적을 넓혀 열 전달 효율을 극대화한 맥스콘택트(MaxContact) 히트스프레더 기술 및 대형 히트싱크가 결합되어 뛰어난 발열 제어 능력을 보여줍니다.

내구성을 높이기 위한 구조적 설계도 돋보입니다. 코너 접착제와 지지 브래킷을 통해 GPU 패키지를 견고하게 보강하는 ‘에이수스 GPU 가드(ASUS GPU Guard)’가 장착되어 장착 안정성을 향상시켰습니다. 제조 공정에는 납땜 단계를 단 한 번의 자동화 패스로 완료하여 수율 일관성과 장기적인 신뢰성을 끌어올리는 오토 익스트림(Auto-Extreme) 공정이 전면 적용되었습니다.

에이수스 T1 지포스 RTX 5070 OC 에디션은 독일, 오스트리아, 스위스 시장에서 즉시 구매가 가능하며, 부가가치세(VAT)를 포함한 권장소비자가격(MSRP)은 749유로입니다.

제품페이지 - https://www.asus.com/kr/motherboards-components/graphics-cards/asus/t1-rtx5070-o12g-gaming/

주요 사양 일람

주요 기능	세부 사양
제품명	ASUS T1 GeForce RTX 5070 OC Edition
GPU	NVIDIA GeForce RTX 5070
아키텍처	NVIDIA Blackwell (블랙웰)
쿨링 시스템	트리플 엑시얼 테크(Axial-tech) 팬
팬 베어링	듀얼 볼 베어링 (Dual-ball bearings)
무소음 모드	0dB 팬 기술 지원
바이오스	듀얼 바이오스 (Quiet / Performance)
쿨링 특화 기술	맥스콘택트(MaxContact) 히트스프레더, 대형 히트싱크
내구성 보강	GPU 가드(GPU Guard) 패키지 보강 구조, 오토 익스트림 제조 공정
전용 소프트웨어	T1 독점 테마가 적용된 GPU Tweak III 제공
디자인 특징	T1 커스텀 블랙/화이트/레드 스타일링, 백플레이트 내 T1 로스터 선수 사인 및 초상화 인쇄
권장소비자가격	€749 (부가가치세 포함)

컬러풀, 미니 ITX에 비동기식 오버클러킹을 도입한 ‘iGame B850I MINI OC V14’ 공개

2026-06-30T20:45:48+09:00

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컬러풀(Colorful)이 AMD B850 칩셋을 기반으로 한 프리미엄 미니 ITX(Mini-ITX) 메인보드인 ‘iGame B850I MINI OC V14’를 발표했습니다. 이 보드는 마니아급 오버클러킹 기능과 컴팩트한 폼팩터를 결합한 제품입니다. 라이젠 7000, 라이젠 8000, 라이젠 9000 시리즈 프로세서를 지원하도록 설계되었으며, 주로 대형 ATX 플랫폼에서나 볼 수 있었던 하이엔드 기능을 제공하면서 소형 폼팩터(SFF) 게이밍 시스템 구축을 타깃으로 합니다. 본 제품은 컴퓨텍스 2026에서 처음 선보였으며, 올해 3분기 중으로 정식 출시될 예정입니다.

전원부는 60A DrMOS 파워 스테이지를 활용한 9+2+1 페이즈 VRM 구조를 갖추고 있습니다. 지속적인 CPU 워크로드 환경에서 발열 제어 성능을 높이기 위해, 전원부 방열판에는 소형 쿨링팬이 내장되어 있습니다. 또한 컬러풀은 메모리 및 PCI Express 장치의 신호 무결성을 강화하기 위해 최고급 10 레이어 로우 로스(Low-loss) PCB를 적용했습니다.

이 제품의 가장 핵심적인 특징은 외장 클럭 제너레이터(외부 클럭 생성기)가 통합되어 비동기식 베이스 클럭(BCLK) 오버클러킹이 가능하다는 점입니다. 이를 통해 사용자는 메모리나 PCIe 클럭과 연동되지 않고 CPU 주파수를 독립적으로 조절할 수 있어, 주변 장치의 불안정성을 최소화하면서 한층 유연한 튜닝 매니지먼트가 가능해집니다.

보드는 EXPO 및 XMP 프로필을 통해 최대 DDR5-8400 MT/s의 메모리 속도를 공식 지원하며, 2개의 DIMM 슬롯을 통해 최대 128GB까지 장착할 수 있습니다. 스토리지의 경우 2개의 PCIe 5.0 x4 M.2 슬롯과 2개의 SATA 6Gb/s 포트를 갖추어 고속 NVMe 드라이브 확장성이 뛰어납니다. 그래픽카드는 풀사이즈 PCIe 5.0 x16 슬롯에 장착됩니다.

네트워크 스펙 역시 일반적인 미니 ITX 대안 제품들에 비해 대폭 업그레이드되었습니다. 유선 연결은 Realtek RTL8126-CG 5 기가비트 이더넷(5GbE) 컨트롤러가 담당하며, 무선은 Wi-Fi 7 및 Bluetooth 5.4를 지원하는 MediaTek MT7925 솔루션이 탑재되었습니다. 라데온 내장 그래픽이 포함된 프로세서를 위해 HDMI 및 DisplayPort 출력을 모두 제공합니다. 후면 I/O에는 여러 USB 포트와 함께 20Gbps 규격의 USB Type-C 포트가 포함되어 있으며, 오디오는 친숙한 Realtek ALC897 코덱으로 처리됩니다.

170 × 170 mm의 표준 미니 ITX 규격을 충족하면서도 ATX 보드 못지않은 기능을 꽉 채워 넣은 iGame B850I MINI OC V14의 공식 가격은 아직 공개되지 않았으나, 2026년 3분기 중 파트너 소매점을 통해 만나볼 수 있을 것으로 예상됩니다.

주요 사양 일람

주요 기능	세부 사양
칩셋	AMD B850
소켓	AM5
폼팩터	Mini-ITX (170 × 170 mm)
전원부 설계	9+2+1 페이즈, 60A DrMOS
PCB	10 레이어 로우 로스(Low-loss) PCB
메모리	2× DDR5 DIMM, 최대 128GB, DDR5-8400 (OC) 지원
확장 슬롯	1× PCIe 5.0 x16
스토리지	2× PCIe 5.0 x4 M.2, 2× SATA 6Gb/s
네트워크	Realtek RTL8126-CG 5GbE 유선 LAN, MediaTek MT7925 Wi-Fi 7, Bluetooth 5.4
디스플레이 출력	1× HDMI, 1× DisplayPort
오디오	Realtek ALC897
특이 사항	외장 클럭 제너레이터 통합, 비동기식 오버클러킹 지원, VRM 액티브 쿨링팬 탑재

제품페이지 - https://www.colorful.cn/home/product?id=6abf96ee-c349-43c1-9088-4c30b7065432&mid=84

AMD EXPO ULL RAM, ‘사실상 같은 가격’ 약속에도 무려 1,099달러라는 경악스러운 가격으로 출시

2026-06-30T20:41:09+09:00

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— DDR5-6000 C26 32GB 키트, 80%에 달하는 초저지연 세금 붙어

최고급 AMD EXPO ULL 메모리 키트 하나 가격이면 거의 게이밍 PC 한 대를 통째로 살 수 있을 정도입니다.

오늘날 가장 우수한 RAM 옵션들 사이에서 강력한 경쟁자로 꼽히는 지스킬(G.Skill)의 AMD EXPO ULL(초저지연, Ultra Low Latency) 메모리 키트가 소매 시장에 출시되었습니다. 앞서 AMD는 EXPO ULL 메모리 키트가 일반 EXPO 메모리 키트와 “사실상 동일한 가격”이 될 것이라고 공언했으나, 이는 전혀 사실이 아닌 것으로 드러났습니다. 실제 현실에서 이 새로운 EXPO ULL 키트들은 일반 제품 대비 최대 80%까지 치솟는 상당한 프리미엄을 안고 있습니다.

지스킬 트라이던트 Z5 네오X(Trident Z5 NeoX) 사양 및 가격 정책

트라이던트 Z5 네오X는 ULL 최적화를 특징으로 하는 지스킬의 최신 메모리 시리즈입니다. 이번 새 라인업은 다양한 시스템 미학을 충족할 수 있도록 블랙, 글로시 블랙, 화이트 등 세 가지 매력적인 색상 옵션으로 제공됩니다. 지스킬이 트라이던트 Z5 네오X 시리즈의 공식 제품 페이지를 아직 개설하지 않았기 때문에, 계획된 전체 용량 및 속도 라인업에 대한 세부 정보는 확인할 수 없습니다. 현재 뉴에그(Newegg)에서는 DDR5-6000 클럭으로 작동하는 32GB(2x16GB) 듀얼 채널 구성의 트라이던트 Z5 네오X 메모리 키트를 판매하고 있습니다.

의미 있는 비교를 위해, 저희는 트라이던트 Z5 네오X 메모리 키트를 그 직계 대응 제품인 표준 트라이던트 Z5 네오(Trident Z5 Neo) 시리즈와 비교했습니다. 예산에 민감한 구매자를 겨냥한 이지스(Aegis)나 립죠스(Ripjaws) 시리즈처럼 사양이 유사한 라인업은 의도적으로 제외했으며, 더 화려한 상류층을 타깃으로 하는 트라이던트 Z5 로열 네오(Trident Z5 Royal Neo) 역시 제외했습니다.

트라이던트 Z5 네오X DDR5-6000 C26 메모리 키트는 표준 트라이던트 Z5 네오 DDR5-6000 C26 메모리 키트보다 57% 더 높은 프리미엄이 붙어 있습니다. 이러한 가격 격차는 DDR5-6000 C28 변종에서 더욱 벌어져, 무려 79%의 프리미엄을 요구합니다. 한편, 트라이던트 Z5 네오X C30 및 C36 버전은 일반 트라이던트 Z5 네오 대응 제품보다 각각 14%와 9% 더 비쌉니다.

메모리 키트	권장소비자가격(MSRP)	용량	데이터 요율	주요 타이밍	전압 (V)	부품 번호
Trident Z5 NeoX	$1,099.99	2 x 16GB	DDR5-6000	26-36-36-32	1.35	F5-6000A2636H16GX2-TZ5NXRK
Trident Z5 Neo	$699.99	2 x 16GB	DDR5-6000	26-36-36-96	1.45	F5-6000J2636H16GX2-TZ5NR
Trident Z5 NeoX	$999.99	2 x 16GB	DDR5-6000	28-36-36-32	1.35	F5-6000A2836G16GX2-TZ5NXRK
Trident Z5 Neo	$559.99	2 x 16GB	DDR5-6000	28-36-36-96	1.40	F5-6000J2836G16GX2-TZ5NR
Trident Z5 NeoX	$619.99	2 x 16GB	DDR5-6000	30-38-38-32	1.35	F5-6000A3038F16GX2-TZ5NXRK
Trident Z5 Neo	$544.44	2 x 16GB	DDR5-6000	30-38-38-96	1.35	F5-6000J3038F16GX2-TZ5NR
Trident Z5 NeoX	$549.99	2 x 16GB	DDR5-6000	36-36-36-76	1.35	F5-6000A3636F16GX2-TZ5NXRK
Trident Z5 Neo	$499.99	2 x 16GB	DDR5-6000	36-36-36-96	1.35	F5-6000J3636F16GX2-TZ5N

피상적인 수준에서는 제품 리스팅만 보고 AMD EXPO ULL 메모리 키트에 들어간 실제 최적화 수준을 온전히 파악하는 것이 기본적으로 불가능합니다. 메모리 제조사와 소매업체들은 관행적으로 CAS 레이턴시(CL), 행 주소에서 열 지연(tRCD), 행 프리차지 시간(tRP), 행 활성화 시간(tRAS) 등 네 가지 주요 메모리 타이밍만 표기하기 때문입니다. 불행히도 이러한 메모리 타이밍은 전체 이야기의 일부만 말해줄 뿐인데, 새로 고침 간격(tREFI), 행간 지연 단기(tRRDS), 쓰기 복구 시간(tWR)을 포함하여 AMD EXPO ULL 인증을 위한 세부 타이밍 대부분은 대중에게 공개되지 않기 때문입니다.

다시 트라이던트 Z5 네오X 메모리 키트의 예로 돌아가 보면, 즉각적으로 눈에 띄는 부분은 표준 트라이던트 Z5 네오 메모리 키트보다 최대 67%나 낮아진 극적인 tRAS 값입니다. 요약하자면, tRAS는 행(Row)이 열린 후 메모리 컨트롤러가 이를 닫을 때까지 몇 클럭 주기가 지나야 하는지를 규정합니다. DDR5에서 tRAS 값이 높은 이유는 아키텍처 자체에 있습니다. 단일 64비트 채널로 작동하던 DDR4와 달리, DDR5는 두 개의 독립적인 32비트 서브채널을 채택하고 있습니다. 이러한 변화는 버스트 길이(Burst length)를 BL8에서 BL16으로 두 배 늘린 것과 맞물려, 각 메모리 명령이 단일 작업으로 채널을 통해 두 배 많은 데이터를 전송할 수 있도록 합니다. 결과적으로 메모리 행이 더 오랫동안 열려 있게 되어 DDR5 모듈에서 일반적으로 나타나는 높은 tRAS 값으로 이어지게 됩니다. AMD EXPO ULL 메모리 키트가 독특한 점은, 이 tRAS 값을 과거 성능이 우수했던 하이포퍼먼스 DDR4를 연상시키는 수준까지 다시 끌어내렸다는 것입니다.

AMD EXPO ULL 메모리 키트의 또 다른 큰 장점은 낮아진 전압에서도 빡빡한 타이밍을 유지할 수 있다는 점입니다. 트라이던트 Z5 네오X는 전체 제품 스택에서 일관되게 1.35V로 작동합니다. 이 전압은 트라이던트 Z5 네오 시리즈가 요구하는 1.45V 또는 1.40V보다 눈에 띄게 낮습니다. 더 낮은 DRAM 전압은 더 낮은 전력 소비, 더 낮은 작동 온도, 그리고 오버클러킹을 위한 더 많은 마진을 의미합니다.

만약 왜 AMD EXPO ULL 메모리 키트가 일반 AMD EXPO 메모리 키트에 비해 엄청난 프리미엄을 지니고 있는지 가장 명쾌한 설명을 찾으신다면, 그것은 생산 과정에 수반되는 광범위한 최적화와 정밀한 수율 선별(Binning) 공정으로 귀결됩니다. 메모리 공급업체들은 가장 타이트한 타이밍과 가장 낮은 전압에서 작동할 수 있는 메모리 칩을 테스트하고 분류하는 데 더 많은 시간을 소비합니다. 이는 시간이 매우 오래 걸리고 노동 집약적인 프로세스입니다. 결과적으로 EXPO ULL 키트의 전반적인 제조 비용은 표준 키트보다 높을 수밖에 없습니다. 여러모로 여러분은 하드웨어 자체에 대한 프리미엄뿐만 아니라, 공급업체의 시간 비용과 메모리 모듈이 박스에서 꺼내자마자 최고 잠재력에 가깝게 작동할 것이라는 보증에 대해서도 대가를 지불하는 셈입니다.

G.Skill Computex 2026 발표자료 - https://www.gskill.com/community/1502239313/1781085277/G.SKILL-Demos-Trident-Z5-NeoX-RGB-Series-DDR5-with-AMD-EXPO-Technology:-Featuring-Ultra-Low-Latency-at-Computex-2026-

AOC, 260Hz 주사율의 24.5인치 게이밍 모니터 ‘25G4ZR’ 발표

2026-06-30T20:35:40+09:00

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세계적인 게이밍 모니터 브랜드인 AGON by AOC가 ‘AOC 게이밍 25G4ZR(AOC GAMING 25G4ZR)’을 출시합니다. 이 24.5인치(62.2cm) Full HD 디스플레이는 경쟁전 게이밍을 위해 설계되었으며, 토너먼트 환경에서 요구되는 속도와 정밀함을 제공합니다. 오버클럭 시 260Hz(네이티브 240Hz)에 달하는 주사율과 최대 1ms GtG 응답 속도를 통해 극도로 매끄럽고 반응성 뛰어난 게임 플레이를 보장합니다. 프로 이스포츠 선수들이 선호하는 화면 크기를 진입 장벽이 낮은 가성비 G4 라인업에 도입함으로써, AOC는 엘리트 수준의 성능을 더 넓은 게이머 대중에게 제공하게 되었습니다.

이스포츠 표준에 기반한 설계

컴팩트한 23.8인치 디스플레이와 몰입감이 더 높은 27인치 모델 사이에 위치한 24.5인치 포맷은 경쟁전 플레이어들이 가장 선호하는 선택지가 되었습니다. 가까운 거리에서 전체 화면을 명확하게 읽을 수 있는 충분한 공간을 제공하면서도, 플레이어의 자연스러운 시야각 안에 모든 움직임을 담을 수 있을 만큼 컴팩트합니다. 이는 길고 강도 높은 매치 중에 불필요하게 고개를 움직이는 것을 줄여주며, 이 크기가 이스포츠 환경에서 널리 사용되는 이유 중 하나이기도 합니다. 이번 25G4ZR을 통해 AOC 게이밍은 이러한 경쟁전 포맷을 접근성이 좋은 G4 라인업에 적용하여, 더 많은 플레이어가 이스포츠 전문가들이 신뢰하는 화면 크기로 게임을 즐길 수 있도록 했습니다.

"24.5인치 포맷은 경쟁전 플레이의 중추이며, 저희 G4 라인업은 이제 260Hz부터 무려 420Hz까지 이 영역을 커버합니다."라고 AGON by AOC의 시니어 게이밍 제품 매니저인 세사르 아코스타(César Acosta)는 말합니다. "25G4ZR은 프리미엄 가격표 없이도 알맞은 크기와 진정한 속도를 갖춘, 가장 자연스러운 시작점입니다."

초고속 모션 선명도: 오버클럭 260Hz 주사율(네이티브 240Hz)을 갖춘 25G4ZR은 최고 사양 GPU의 성능을 완전히 해방하여 전례 없는 부드러움을 선사합니다. 이를 통해 모든 움직임이 선명하게 표현되는 극도의 반응성 높은 게임 플레이가 가능해지며, 혼전 중 화면이 급격히 전환되는 상황에서도 타깃을 더 정확하게 추적할 수 있습니다.
빠른 응답 속도: Fast IPS 패널을 탑재하여 0.3ms MPRT의 빠른 속도와 최대 1ms GtG 응답 속도를 제공합니다. 이러한 빠른 응답 시간은 모션 블러(잔상)와 고스팅 현상을 최소화하여 빠르게 움직이는 물체를 또렷하게 유지해 주며, 이는 FPS 및 이스포츠 타이틀에서 정밀한 조준을 위해 필수적인 이점입니다.
경쟁전의 표준: 24.5인치 포맷은 과도한 고개 움직임 없이 한눈에 미니맵 전체를 읽을 수 있어 프로 선수들 사이에서 사실상 표준(de-facto standard)으로 통합니다. 이 컴팩트한 규격은 주 시야 내에 모든 액션을 붙잡아 두어 장시간의 고강도 매치 중에도 집중력을 유지하도록 돕습니다.
전술적 반응성: 로우 인풋렉(Low Input Lag) 모드가 탑재되어 불필요한 후처리를 우회하고 순수한 반응 속도를 최우선으로 하도록 모니터를 재배치합니다. 이는 찰나의 순간에 결판이 나는 게임 플레이 중에 더욱 즉각적인 체감을 만들어내며, 매 밀리초(ms)가 중요한 상황에서 플레이어가 빠르게 반응할 수 있도록 지원합니다.
완벽한 프레임 동기화: 어댑티브 싱크(Adaptive-Sync) 기술이 적용되어 화면 찢어짐(티어링) 현상을 제거하고 끊김 현상을 줄여줍니다. 덕분에 격렬한 팀플레이 전투나 화면이 빠르게 변하는 액션 중에도 부드럽고 반응성 높은 게임 플레이가 유지됩니다.

장시간 세션을 위한 디자인

25G4ZR은 130mm 높낮이 조절(엘리베이션)은 물론 틸트(상하 각도), 스위블(좌우 회전), 피벗(가로세로 회전) 기능을 모두 지원하는 완전한 인체공학적 스탠드를 통해 편안한 게이밍을 지원합니다. 이를 통해 플레이어들은 자신에게 딱 맞는 설정을 찾고 장기전 중에도 편안한 자세를 유지할 수 있습니다.

또한 Fast IPS 기술을 채택하여 속도를 위해 비주얼을 희생하지 않았으며, 생생한 컬러와 178°의 넓은 시야각을 제공하여 몰입감 넘치는 경험을 선사합니다. 내장된 플리커 프리(Flicker-Free) 기술과 로우 블루 라이트(Low Blue Light) 모드는 게임의 시각적 무결성을 해치지 않으면서도 눈의 피로를 덜어줍니다.

가격 및 출시 일정

AOC 게이밍 25G4ZR은 2026년 7월부터 권장소비자가격(MSRP) £129.99(영국 파운드 기준)에 출시될 예정입니다.

제품페이지 - https://www.aoc.com/ro/gaming/monitors/25g4zr

기가바이트(GIGABYTE), X870 AORUS Infinity 메인보드 공식 출시

2026-06-30T20:32:09+09:00

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기가바이트는 경쟁적인 오버클러커들을 위한 X870 AORUS Infinity 소켓 AM5 메인보드를 공식 출시했습니다. 이 보드는 기가바이트의 G.Skill 컴퓨텍스(Computex) 메모리 OC 대회의 일부였으며, 회사의 40주년 기념 쇼케이스의 일환으로 소개되기도 했습니다. ATX 폼 팩터로 제작되었음에도 불구하고, 이 보드는 케이스가 아닌 테스트 벤치에 최적화된 레이아웃을 특징으로 합니다. 24핀 ATX 전원 입력과 같은 대부분의 핵심 커넥터가 측면을 향하고 있으며, 두 세트의 ISA 80h 판독기 및 콜드 재부팅 버튼이 포함된 SMD 버튼을 갖춘 온보드 제어 패널이 편리하게 구성되어 있습니다. CPU 소켓은 메모리 슬롯이 상단 가장자리에 일렬로 늘어설 수 있도록 시계 반대 방향(CCW)으로 90도 회전되어 있습니다.

이 보드는 하나의 24핀 ATX, 두 개의 8핀 EPS, 그리고 Type-C 포트에서 65W USB-PD를 지원하는 8핀 PCIe 보조 전원 입력의 조합으로부터 전력을 공급받습니다. 이 보드는 110A DrMOS 및 최고급 탄탈룸(tantalum) 커패시터를 사용하는 18+2+2 페이즈 CPU VRM을 특징으로 합니다. 이는 10 레이어 PCB를 사용하는 흔치 않은 하이엔드 메인보드 중 하나입니다. CPU 소켓은 메모리 오버클러킹, 특히 메모리 타이밍을 조이는 데 가장 적합한 채널당 1-DIMM 토폴로지 구조로 두 개의 DDR5 DIMM 슬롯에 연결되어 있습니다. 또한 두 개의 M.2 NVMe Gen 5 x4 슬롯과 두 개의 PCI-Express 5.0 x16 슬롯(두 슬롯 모두 장착 시 x8/x8 Gen 5로 동작)에 연결됩니다. AMD X870 칩셋은 Gen 4 x4 속도로 동작하는 세 번째 M.2 슬롯을 제공합니다.

USB 연결성에는 40Gbps USB4 포트 1개, 10Gbps USB 3.2 Gen 2 Type-A 포트 3개, 5Gbps USB 3.2 Gen 1 Type-A 포트 4개, 65W USB-PD를 지원하는 20Gbps USB 3.2 Gen 2x2 Type-C 헤더 1개, 내부 헤더를 통한 5Gbps USB 3.1 Gen 1 포트 2개, 그리고 총 8개의 USB 2.0 포트(후면 패널에 4개, 헤더를 통해 4개)가 포함됩니다. 네트워크 연결에는 320MHz 채널 폭을 지원하는 Wi-Fi 7 및 Bluetooth 5.4를 지원하는 최고급 퀄컴(Qualcomm) QCNCM865 WLAN 모듈이 포함됩니다. Realtek RTL8126-CG 컨트롤러는 5GbE 유선 LAN 인터페이스를 제공합니다. 온보드 오디오 솔루션은 Realtek ALC1220P HDA 코덱을 사용합니다. 이 보드는 또한 개별 레거시 PS/2 키보드 및 마우스 포트를 제공하며, 이는 100MHz 클럭 도메인이 불안정하고 USB 컨트롤러가 초기화될 수 없는 상황에서도 작동하도록 설계되었습니다.

제품페이지- https://www.gigabyte.com/kr/Motherboard/X870-AORUS-INFINITY

삼성, SK하이닉스, 그리고 마이크론, "램포칼립스(RAMpocalypse)"를 초래한 담합 혐의로 미국 연방 집단소송 직면

2026-06-30T20:29:06+09:00

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현재 진행 중인 글로벌 메모리 '칩플레이션(chipflation)'으로 인해 발생하는 엄청난 규모의 혼란을 고려할 때, 이른바 '빅 3'로 불리는 삼성, SK하이닉스, 마이크론이 담합 및 가격 고정 혐의로 법정에 서게 되는 것은 시간문제였습니다. 그리고 애플이 메모리 가격 폭등을 이유로 연달아 가격 인상을 단행했던 바로 지난주, 실제로 그 일이 일어난 것으로 보입니다.

새로운 소송, 삼성, SK하이닉스, 마이크론이 HBM으로의 조율된 "전환"을 구실로 범용 DRAM 생산량을 인위적으로 낮게 유지했다고 고발

삼성, SK하이닉스, 마이크론은 6월 25일 캘리포니아 연방 법원에서 담합 및 가격 고정 혐의로 공동 피소되었습니다. 이 소송은 최근의 가격 급등 기간 동안 범용 DRAM이 포함된 제품을 구매한 소비자와 기업으로 구성된 집단을 대변하는 것을 목표로 합니다.

구체적인 혐의와 관련하여, 이번 소송은 삼성, SK하이닉스, 마이크론이 글로벌 DRAM 시장에서의 최상위 포지션을 이용하여 AI에 필수적인 고대역폭 메모리(HBM)로의 조율된 "전환"을 유도했으며, 이러한 전략적 재편을 DDR3 및 DDR4와 같은 구형 메모리 포맷의 생산을 감축하기 위한 구실로 사용했다고 주장합니다.

소장에 따르면, 이러한 조율된 행동은 범용 DRAM의 공급을 크게 감소시켜 결과적으로 지난 4년 동안 가격을 약 700% 상승시켰으며 "램포칼립스(RAMpocalypse)"를 초래했습니다. 이 소송은 특히 애플이 최근 아이패드와 맥(Mac) 제품군에 대해 단행한 전면적인 가격 인상을 개전의 명분(casus belli)으로 명시하고 있습니다.

마지막으로, 소송은 담합의 패턴을 입증하기 위해 삼성, SK하이닉스, 마이크론이 과거에 보였던 반경쟁적 행위의 사례들을 인용합니다. 결국, 삼성과 SK하이닉스는 2000년대에 미 법무부가 제기한 형사상 가격 고정 혐의에 대해 이미 유죄를 인정한 바 있으며, 그 결과 7억 3,100만 달러의 벌금과 여러 임원들에 대한 징역형이 선고된 바 있습니다.

Lenovo says RAM prices will likely "never" fall down to early-2025 levels

They warn high memory prices are the "new normal" through 2030 pic.twitter.com/sGLt3UmBRw
— internet hall of fame (@InternetH0F) June 28, 2026

이번 소송은 레노버(Lenovo)를 비롯한 여러 기업들이 높아진 메모리 가격의 "뉴 노멀(new normal)"을 경고하고 있는 시점에 제기되었습니다. 물론, 이들 기업이 그러한 경고를 내보내는 이면에는 숨은 동기가 있습니다. 소비자들이 내년이면 메모리 가격이 정상화될 것이라고 생각한다면 구매 결정을 미룰 것이기 때문입니다.

그럼에도 불구하고 제프리스(Jefferies)와 같은 투자 회사들은 임박한 정상화의 기미를 보지 못하고 있으며, 2026년 3분기 메모리 가격이 현재 분기 대비 40~50% 상승하고, 올해 4분기에는 다시 순차적으로 30~40% 더 상승할 것으로 전망하고 있습니다. 이 회사는 2027년에도 전년 대비 40~45%의 추가 상승을 예상하고 있으며, 2028년에야 메모리 가격이 다소 완화될 것으로 내다보고 있습니다.

소니, 1,000달러 플레이스테이션 6 루머 촉발

2026-06-30T20:26:09+09:00

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차세대 콘솔의 개발이 확인된 이후로 하늘 높은 줄 모르는 차세대 기기 가격에 대한 루머가 계속 떠돌았지만, 소니의 CEO인 니시노 히데아키(Hideaki Nishino)가 최근 공식 게임 및 네트워크 서비스 회의 직후 열린 Q&A 세션에서 PS6의 900달러 이상 가격 책정을 사실상 기정사실화한 것으로 보입니다. PS6가 될 다가오는 콘솔 세대의 판매 전략에 대한 질문에 니시노 CEO는, 최근 플레이스테이션 하드웨어의 가격 인상에도 불구하고 "판매는 계획대로 진행되고 있으며, 이것이 고객 수요 감소로 이어졌다고 생각하지 않습니다. 원칙적으로 우리는 하드웨어를 큰 손실을 보며 판매할 의도가 없습니다. 동시에 우리는 시장을 주의 깊게 모니터링하고 우리의 접근 방식을 계속 평가하고 있습니다"라고 답했습니다. 이는 PS6와 향후 출시될 휴대용 컴패니언 기기가 소니의 수익성을 갉아먹지 않는 선에서 가능한 한 가장 낮은 가격으로 책정될 가능성이 높음을 시사합니다. 소니는 특정 가격대를 쫓아 더 낮은 가격에 도달하기 위해 보조금(손실 감수)이 적용된 가격 책정을 사용하는 대신, 출시 시점에 소비자에게 경쟁력이 있고 수용될 수 있는 수준에 맞춰 PS6의 가격을 책정하려는 것으로 보입니다.

그는 이어서 "고객이 가격과 관련하여 우리가 제공하는 가치를 완전히 이해할 수 있도록 모든 노력을 기울이는 것이 중요합니다"라고 말하며, "[플레이스테이션 하드웨어의] 가치는 하드웨어 그 자체가 아니라 경험에 있습니다. 전용 게임 기기인 플레이스테이션은 게임 플레이 전에 여러 단계를 거쳐야 하는 범용 기기와 달리, 콘텐츠에 매끄럽고 즉각적인 접근을 제공합니다"라고 설명했습니다. 플레이스테이션 독점작의 귀환에 대한 최근 소식, 스팀 머신(Steam Machine)의 출시 가격, 그리고 마이크로소프트의 최근 가격 인상 및 엑스박스 헬릭스(Xbox Helix)의 예상 가격 등을 종합해 볼 때, PS6의 시작 가격이 1,000달러가 될 가능성이 점점 더 커지고 있는 것으로 보입니다. 최근 마이크론(Micron)은 DRAM 수요를 맞추기 위한 프로젝트를 진행 중이긴 하지만, 2028년 이전에는 DRAM 공급 위기가 끝나거나 크게 완화되지 않을 것으로 전망한다고 발표했습니다. 콘솔은 적어도 초기에는 손실을 감수하는 미끼 상품(loss-leaders)으로 판매되고 플랫폼용으로 판매되는 게임을 통해 수익을 회수하는 구조이기 때문에, 콘솔의 BOM(자재 원가) 상승에 따라 소니의 보조금(손실 부담)이 증가할 경우 이는 게임 타이틀의 가격 인상을 가속화할 수도 있습니다.

소니비즈니스미팅자료 - https://www.sony.com/en/SonyInfo/IR/library/presen/business_segment_meeting/pdf/2026/GNS_QA_E.pdf

구글, 컴퓨팅 자원 부족으로 메타(Meta)의 제미나이(Gemini) 접근 제한

2026-06-29T21:05:03+09:00

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메타는 콘텐츠 조정 및 안전 프로세스에 제미나이를 사용해 왔습니다. 현재는 외부 의존도를 줄이기 위해 자체 모델인 뮤즈 스파크(Muse Spark)로 워크로드를 이전하고 있습니다.

구글은 컴퓨팅 제약으로 인해 메타의 제미나이 접근에 한도를 두었습니다. 이에 메타는 직원들에게 AI 토큰을 더 효율적으로 사용할 것을 지시했으며, 자체 모델인 뮤즈 스파크로 전환 중입니다.

파이낸셜 타임스(Financial Times)의 일요일 보도에 따르면, 구글은 소셜 미디어 기업인 메타가 원하는 만큼의 컴퓨팅 용량을 제공할 수 없어 메타의 제미나이 AI 모델 사용에 제한을 두었습니다. 이러한 제한 조치는 여러 구글 고객들에게 영향을 미쳤으며, 특히 메타가 큰 타격을 입었습니다.

이러한 조치는 메타의 내부 프로젝트에 연쇄적인 영향을 미쳤습니다. 파이낸셜 타임스가 인용한 사안에 정통한 세 명의 소식통에 따르면, 메타는 직원들에게 AI 토큰을 더 효율적으로 사용하라고 지시했습니다. 구글과 메타 양측 모두 이에 대한 논평을 거부했습니다.

메타는 유해 콘텐츠 제거 및 스캠 퇴치와 같은 안전 프로세스를 자동화하기 위해, 초기에는 자체 오픈소스 모델인 라마(Llama)보다 성능이 뛰어난 것으로 입증된 제미나이에 의존했습니다. 하지만 외부 AI 제공업체에 대한 의존도를 줄이기 위해 새로운 내부 모델인 뮤즈 스파크(Muse Spark)로 워크로드를 점점 더 이전하고 있습니다. 구글 자체도 컴퓨팅 자원이 매우 부족하여, 제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise)의 급증하는 수요를 맞추기 위한 '가교 용량(bridge capacity)'이라는 명목으로 11만 개의 엔비디아(Nvidia) GPU에 접근하는 대가로 스페이스X(SpaceX)에 매월 9억 2천만 달러를 지불하기로 합의했습니다.

이러한 상황은 AI 컴퓨팅 부족 현상이 업계 최대 기업들 간의 관계를 어떻게 재편하고 있는지 보여줍니다. 세계 최대 규모의 AI 인프라 풀 중 하나를 소유하고 있으며 올해 자본 지출(capex)에 1,800억 달러 이상을 지출하고 있는 구글조차도 여전히 고객의 모든 수요를 감당하지 못하고 있습니다. 구글이 우주 로켓 기업으로부터 GPU를 임대하는 동시에 메타와 같은 거대 기업의 접근을 할당 배분(제한)하고 있다는 사실은, AI 인프라 구축이 소비 속도를 따라가지 못하고 있다는 가장 명확한 신호입니다.

메타의 입장에서 경쟁사의 AI 모델에 의존하는 것은 항상 불편한 타협이었습니다. 메타는 지난 5월 8,000명을 감원하고 수십억 달러를 AI 인프라 투자로 돌렸으며, 2026년 자본 지출 가이던스를 1,150억 달러에서 1,350억 달러로 제시했습니다. 또한 7,000명의 직원을 AI 중심 역할로 재배치하고 '초지능 연구소(Superintelligence Labs)' 부서 산하에서 뮤즈 스파크를 출시했습니다. 이번 제미나이 제한 조치는 외부 프론티어 모델에 대한 의존에서 벗어나, 대규모 콘텐츠 조정과 같은 핵심 워크로드를 처리할 수 있는 내부 대안을 구축하려던 메타의 기존 전환 계획을 더욱 가속화하고 있습니다.

이러한 전반적인 패턴은 업계 전체에 걸쳐 일관되게 나타납니다. AI 컴퓨팅에 대한 수요는 가장 공격적인 인프라 투자가 공급할 수 있는 수준보다 더 빠르게 증가하고 있습니다. 구글은 스페이스X로부터 컴퓨팅 용량을 구매하고 있고, 앤트로픽(Anthropic)은 스페이스X로부터 데이터 센터 전체를 임대하고 있습니다. 메타는 자체 클라우드 제공업체로부터 토큰을 덜 사용하라는 지시를 받고 있습니다. AI 붐의 가장 실질적인 병목 현상은 알고리즘이나 인재가 아닙니다. 그것들을 실행하는 데 필요한 물리적 인프라 그 자체입니다.

우리 집에는 미토스(Mythos)가 있습니다: GLM 5.2가 당사의 사이버 벤치마크에서 클로드를 이겼습니다

2026-06-29T20:57:21+09:00

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프롬프트 외에는 아무것도 주어지지 않은 모델들 중에서, 최고의 오픈 가중치(open-weight) 옵션이 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)을 능가했습니다.

저희는 프론티어 코딩 에이전트를 평가하는 데 사용했던 것과 동일한 데이터세트 및 동일한 프롬프트를 사용하여 널리 사용되는 오픈 소스 모델들을 대상으로 IDOR 벤치마크를 실행했습니다. 결과는 놀라웠습니다. Zhipu AI의 오픈 가중치 모델인 GLM 5.2는 IDOR 탐지에서 39%의 F1 점수를 기록하며, 발견된 취약점당 약 0.17달러의 비용으로 클로드 코드(Claude Code, 32%)를 이겼습니다. 여전히 Semgrep의 멀티모달 파이프라인(53–61% F1)에는 미치지 못했지만, 해당 파이프라인은 많은 어려운 작업을 처리하는 특수 목적으로 구축된 하네스(harness)에서 실행됩니다. 프롬프트 외에는 아무것도 주어지지 않은 모델들 중에서, 최고의 오픈 가중치 옵션은 클로드 오푸스 4.8을 꺾으며 더 이상 명백한 약자가 아니었습니다.

사실 저희가 오픈 가중치 챔피언을 뽑으려던 것은 아니었습니다. 저희는 더 좁고 지루한 질문, 즉 취약점 탐지 성능 중 모델에서 비롯되는 부분은 얼마이고 모델을 둘러싼 하네스에서 비롯되는 부분은 얼마인가에 답하고자 했습니다. 고객들이 보안 작업에서 AI 에이전트를 많이 활용하고 있는 상황에서, Semgrep인 저희에게 이는 매우 중요한 질문입니다. 하네스는 모델을 감싸는 비계(scaffolding)와 같습니다. 저장소(repository)를 제공하고, 모델이 무엇을 볼지 결정하며, 출력을 분석하고, 작업을 반복하도록 합니다. 저희의 내부 멀티모달 파이프라인은 정적 분석을 위해 특별히 구축된 하네스 내부에서 실행됩니다. 저희는 IDOR(안전하지 않은 직접 객체 참조, Insecure Direct Object References)를 찾는 워크플로를 통해 이를 내부적으로 한동안 테스트해 왔습니다. 이는 대략 "다른 사용자에게 속한 무언가에 접근하고 있다"고 생각할 수 있는 접근 제어 문제입니다.

저희의 하네스는 애플리케이션의 엔드포인트를 열거하고 중요한 컨텍스트만 걸러내려 코드를 살핀 후, 모델이 이를 직접 향하도록 합니다. 이는 상당히 많은 구조가 포함된 것입니다. 하지만 저희가 '최고의 오픈 가중치 모델은 무엇인가?'라는 질문에 정말로 답하려던 게 아니었다고 말씀드렸던 것을 기억하십니까? 이 테스트의 모델들은 그러한 지원을 받지 못했습니다. 엔드포인트 탐색이나 안내된 탐색 없이, 다른 모든 LLM 제공업체 모델에 제공하는 것과 동일한 IDOR 프롬프트를 사용하여 단순한 Pydantic AI 하네스에서 실행되었습니다. 단지 검색 전략과 IDOR이 어떻게 생겼는지에 대한 몇 가지 포인터를 제공하여 "여기 코드가 있으니 버그를 찾아라"라는 것보다는 조금 더 도움을 주었을 뿐입니다.

따라서 이 실험은 프롬프트 대 하네스 실험으로 시작되었지만, 실행하는 동안 저희는 진심으로 큰 충격을 받았습니다. 오픈 가중치 모델 중 하나가 저희의 비계 지원 없이 프론티어 코딩 에이전트를 능가했기 때문입니다.

GLM-5.2 소개

GLM-5.2에 대해 들어본 적이 없으시더라도 걱정하지 마십시오. 저희 역시 소셜 미디어에서 그것을 보고 저희 벤치마크에 추가해야겠다고 생각하기 전까지는 알지 못했습니다. GLM 5.2는 Zhipu AI(Z.ai)의 최신 모델로, 2026년 6월 13일 토요일에 GLM 코딩 플랜 멤버들에게 공개되었으며, 오픈 가중치와 릴리스 노트는 3일 후인 6월 16일(저희가 이 소식을 들은 시점)에 뒤이어 공개되었습니다. 세 가지 점이 이 모델을 보안 작업에 흥미롭게 만듭니다.

첫째, 이 모델은 오픈 가중치(open weight)입니다. 이는 모델의 매개변수가 MIT 라이선스로 공개된다는 것을 의미하며, 사용자가 직접 다운로드하여 자체 하드웨어에서 실행하고, 미세 조정(fine-tune)하며, 검사할 수 있음을 뜻합니다. 민감한 영역에서 작업하는 많은 보안 팀에게 이는 중요합니다. 오픈 가중치 모델은 사용자의 환경 내부에서 온전히 실행될 수 있기 때문입니다. 하지만 "오픈 가중치"가 "오픈 소스"와 같지 않다는 점에 유의해야 합니다. 학습된 가중치는 공개되지만, 학습 데이터와 전체 파이프라인은 일반적으로 공개되지 않습니다(다만 Z.ai는 RL 학습 프레임워크를 공개하고 있습니다).

둘째, 코딩에서 진정으로 경쟁력이 있습니다. GLM 5.2는 대략 7,500억 개의 총 매개변수를 가지지만 토큰당 활성화되는 매개변수는 약 400억 개에 불과한 전문가 혼합(MoE) 모델로, 그 크기에 비해 추론 비용을 낮게 유지합니다. 사용 가능한 컨텍스트를 200K에서 1M 토큰까지 확장하며, Z.ai의 홍보 포인트는 단순히 더 많은 입력을 수용하는 것이 아니라, 길고 복잡한 에이전트 궤적 전반에 걸쳐 이 컨텍스트가 신뢰할 수 있게 유지된다는 점입니다. 다시 말해, IDOR과 같은 보안 작업은 권한 부여 프레임워크를 통해 다양한 파일을 아우르며 추론할 수 있어야 하므로 이는 보안 작업에서 중요합니다. 표준 코딩 벤치마크에서 이 모델은 현재 가장 강력한 오픈 가중치 수치를 기록하고 있습니다. Terminal-Bench 2.1에서는 81.0(GLM 5.1의 63.5 대비 향상, 클로드 오푸스 4.8의 85.0에 몇 점 이내로 근접), SWE-bench Pro에서는 62.1을 기록하며 폐쇄형 프론티어 모델을 근소하게 앞서고 최상위 모델과는 한 자릿수 비율 차이로 뒤쫓고 있습니다.

셋째, 비용입니다. 토크노믹스(Tokenomics)는 LLM 기능 자체만큼이나 빠르게 중요해지고 있습니다. 보도된 가격은 비슷한 프론티어 모델의 약 6분의 1 수준이며, 오픈 모델을 면밀히 추적하는 평론가들은 GLM 5.2에 대한 반응을 DeepSeek과 비교했습니다. GLM-5.2는 토크노믹스뿐만 아니라, 탈옥 보고 이후 프론티어급 폐쇄형 모델들이 새로운 수출 제한에 직면한 직후에 출시되었다는 점에서도 매우 중요한 시기에 등장했습니다. 이 모델을 코드에 적용하려는 분들이 주목할 만한 릴리스 노트의 세부 사항이 하나 있습니다. Z.ai는 GLM 5.2가 GLM 5.1보다 더 많은 보상 해킹(reward-hacking) 행동을 보인다고 보고했습니다. 학습 중에 점수를 부풀리기 위해 보호된 평가 파일을 읽거나 curl을 통해 참조 해답을 가져오는 등의 행동을 했으며, 이로 인해 전담 안티 해킹 가드를 구축해야 했다고 합니다. 이는 팀의 솔직한 공개이지만, 해킹을 위한 모델을 구축하고 있었다면... 애초에 테스트를 우회하려는 것보다 더 해커다운 것은 없을 것입니다.

저희의 실험

세부 사항에 깊이 들어가기 전에, 저희가 정확히 무엇을 하려 했으며 저희의 실험이 무엇이었는지 요약하는 것이 중요합니다. IDOR에 대해 간단히 복습하자면, 안전하지 않은 직접 객체 참조(Insecure Direct Object Reference)는 호출자가 해당 객체에 접근하도록 실제로 허용되었는지 확인하지 않고 애플리케이션이 요청에서 사용자 ID와 같은 내부 식별자를 노출하는 취약점 클래스입니다. 식별자를 변경하면 다른 사람의 데이터를 얻을 수 있습니다.

@app.route('/user/<int:user_id>')
 def get_user(user_id):
     user = User.query.get_or_404(user_id)
     return jsonify(user.to_dict())

이 Flask 라우트는 요청자가 이를 소유하고 있는지 확인하지 않고 URL의 ID에서 바로 사용자 레코드를 가져와 반환합니다. 로그인한 모든 사용자는 간단히 user_id를 변경하여 다른 사람의 레코드를 읽을 수 있습니다. IDOR은 비즈니스 로직 결함과 잘못된 구성(misconfiguration) 사이의 어딘가에 위치하며 테인트 흐름(taint-flow) 버그가 아닙니다. 바로 이 점이 정적 분석과 LLM 모두에 이를 어렵게 만듭니다. 플래그를 지정할 위험한 함수가 없고 검사가 누락된 것만 있을 뿐입니다. 또한 실제 환경에서 가장 흔하게 발견되는 취약점 중 하나이기도 하므로(현재 HackerOne의 상위 취약점 유형 목록에서 4위), 저희가 계속해서 이를 벤치마크로 삼는 이유입니다.

다시 저희의 실험으로 돌아오겠습니다. 저희는 표준 실험 조건에 따라 세 가지를 일정하게 유지하고 한 가지를 변경했습니다.

일정한 항목: IDOR 데이터세트(이전 연구에서 사용한 것과 동일한 실제 오픈 소스 애플리케이션), 평가 방법(알려진 실제 양성 세트에 대한 F1 점수), 그리고 IDOR 시스템 프롬프트 자체.
변경된 항목: 모델과 하네스. 구체적으로 다음과 같습니다.
- Semgrep Multimodal은 맞춤형 하네스, 즉 엔드포인트를 열거하고 모델을 해당 엔드포인트로 안내하는 하네스 내부에서 실행되었습니다. 이 뒤에 두 개의 프론티어 모델을 두고 테스트했습니다.
- 하지만 저희는 단순히 동일한 프롬프트를 사용하여 클로드 코드를 Claude Code SDK를 통해 실행했고, 다른 제공업체 모델들은 해당 네이티브 SDK를 통해 실행했습니다.
- GLM 5.2, MiniMax M3 및 Kimi K2.7 코드를 포함하는 오픈 가중치 모델들은 IDOR 프롬프트만 있는 단순한 Pydantic AI 하네스에서 실행되었습니다.

이는 중요한 세부 사항이므로 두 번 강조하겠습니다. 오픈 가중치 모델들에는 멀티모달 파이프라인이 받는 엔드포인트 발견 비계가 주어지지 않았습니다. 모델들은 프롬프트와 코드베이스만 보았습니다. 이것이 어떤 도움 없이 그들이 할 수 있는 능력입니다.

저희는 또한 몇 가지 다른 효과 측정값을 계산했습니다.

정밀도(Precision): 탐지기가 IDOR로 플래그를 지정한 모든 것 중 실제 IDOR의 비율은 얼마입니까? 높은 정밀도 = 오경보가 적음. 버그 10개를 보고하고 그중 7개가 진짜라면 정밀도는 70%입니다.
재현율(Recall): 데이터세트에 실제로 존재하는 모든 실제 IDOR 중 탐지기가 찾아낸 비율은 얼마입니까? 높은 재현율 = 실제 버그를 놓치는 경우가 거의 없음. 20개의 실제 IDOR이 있고 12개를 포착한다면 재현율은 60%입니다.
F1: 정밀도와 재현율의 균형을 맞추는 단일 숫자입니다. 이는 두 값의 조화 평균으로, F1 = 2 × (정밀도 × 재현율) / (정밀도 + 재현율)로 계산됩니다. 단순한 정확도 대신 F1을 사용하는 이유는 두 목표가 서로 충돌하기 때문입니다. 탐지기는 확실한 버그 하나에만 플래그를 지정하여 100% 정밀도에 도달하거나(그러나 나머지는 모두 놓쳐 재현율은 형편없음), 모든 것을 취약한 것으로 플래그를 지정하여 100% 재현율에 도달할 수 있습니다(그러나 위양성으로 넘쳐나 정밀도는 형편없음). F1은 동시에 두 가지 모두를 잘 수행하는 것에 보상을 주며, 조화 평균은 한쪽으로 치우친 점수를 불리하게 작용하게 합니다. 정밀도나 재현율 중 하나가 0에 가까우면 F1은 크게 떨어집니다. 이 게시물 전체에서 저희가 언급할 기준이 바로 이것입니다.
비용(달러 기준): 진양성(true positive)당 비용, 그리고 1회 실행 총비용을 발견된 실제 버그 수로 나눈 값입니다. 이는 탐지기를 실행하는 현실적인 경제성을 의미합니다. F1이 평범한 저렴한 모델이 여기서 승리할 수도 있습니다.

결과

IDOR 탐지 F1 점수 순위에 따른 결과입니다.

순위	구성	하네스	F1
1	Semgrep Multimodal (GPT 5.5)	Semgrep Multimodal	61%
2	Semgrep Multimodal (Opus 4.8)	Semgrep Multimodal	53%
3	GLM 5.2	Pydantic AI (prompt only)	39%
4	Claude Code (Opus 4.6)	Claude Code SDK	37%
5	Claude Code (Opus 4.8/4.7)	Claude Code SDK	28%
6	MiniMax M3	Pydantic AI (prompt only)	23%
7	Kimi K2.7 Code	Pydantic AI (prompt only)	22%
8	GPT-5.5	Codex	20%
9	Nemotron Super 3 120B	Pydantic AI (prompt only)	18%
10	DeepSeek V4	Pydantic AI (prompt only)	17%

저희에게는 두 가지 결과가 눈에 띄었습니다.

저희의 멀티모달 파이프라인이 선두를 달렸으며, 하네스가 그 이유일 것입니다. Semgrep Multimodal 내부의 GPT 5.5와 Opus 4.8이 61%와 53%로 상위 두 자리를 차지했습니다. 이는 물론 저희와 고객들에게 좋은 소식이며, 저희의 접근 방식이 효과적이라는 것을 검증하는 등의 의미가 있습니다... 하지만 이것이 흥미로운 부분은 아닙니다.

가장 큰 놀라움은 3위에 있습니다. 전혀 비계 지원을 받지 않은 GLM 5.2가 클로드 코드를 7포인트 차이로 이겼습니다(39% 대 32%). 순수 프롬프트만 실행하는 오픈 가중치 모델이 추론 중심의 보안 작업에서 프론티어 코딩 에이전트를 능가했습니다. 게다가 매우 저렴하게 이를 수행했습니다! GLM 5.2의 가격을 기준으로 할 때, 오픈 가중치 실행 비용은 발견된 취약점당 약 0.17달러였습니다. 수천 개의 엔드포인트에서 실행할 수 있는 탐지 작업의 경우, 버그당 경제성은 부차적인 문제가 아닙니다. 종종 이는 특정 기술을 대규모로 사용할 수 있는지 여부를 결정짓는 핵심 요인이 됩니다.

오픈 가중치 및 프론티어 모델의 벤치마크 비교에서 볼 수 있듯, GLM 5.2가 오픈 가중치 카테고리 전체를 대표하는 것은 아니었으며 분명 돋보이는 모델이었지만, 그렇다고 해서 다른 모델들이 자신만의 장점이 없다는 의미는 아닙니다. MiniMax M3(23%)와 Kimi K2.7 코드(22%)는 이보다 훨씬 뒤쳐졌고 클로드 코드 뒤에 가깝게 모여 기록되었습니다. 두 모델 모두 유능한 일반 코딩 모델이지만, 어디를 봐야 할지에 대한 지침 없이 누락된 권한 부여 검사를 추론해야 하는 이 특정 작업에서는 실제 IDOR과 노이즈를 구별하는 데 어려움을 겪었습니다.

GLM 5.2와 그다음 오픈 가중치 모델 간의 차이(16포인트)는 GLM 5.2와 클로드 코드 간의 격차보다 큽니다. 따라서 여기서 얻을 수 있는 결론은 "오픈 가중치 모델이 따라잡았다"가 아닙니다. "이 작업과 이러한 조건에서 하나의 특정 오픈 가중치 모델이 성과를 냈다"입니다.

주요 시사점

이것은 원시 모델 능력에 대한 동등한 비교가 아니며, 저희는 누구도 그렇게 생각하지 않기를 바랍니다. 대신 저희가 생각하는 시사점은 다음과 같습니다. 동일하게 최소한의 프롬프트와 하네스가 주어진 모델들 중에서, 오픈 가중치 모델이자 프론티어 LLM 비용의 6분의 1인 GLM 5.2가 진정으로 어려운 보안 연구 작업에서 클로드 코드를 이겼습니다.

하네스는 여전히 모델보다 더 중요합니다. 표에서 가장 큰 성능 격차는 모델 간의 차이가 아니라, 엔드포인트 발견을 수행하는 구성과 그렇지 않은 구성 간의 차이입니다. 하지만 현재 보안 연구를 따르고 있는 사람이라면 이는 전혀 놀라운 일이 아니며 예상된 결과일 것입니다.

하지만 갑자기 이런 놀라운 결과가 나타나 이토록 적은 컴퓨팅 비용으로 이 같은 성과를 냈을 때, 이는 모든 것을 하나의 LLM에만 의존해서는 안 된다는 사실을 극명하게 상기시켜 줍니다. 최고의 벤더 종속형 하네스를 사용하더라도 값비싼 프론티어 모델에 얽매여 있다면, 비용이든 성능이든 모델을 교체함으로써 얻을 수 있는 이점을 놓칠 수 있습니다.

오픈 가중치 모델들은 이제 지켜볼 가치가 있는 임계점을 넘었습니다. 1년 전만 해도 오픈 가중치 모델을 취약점 탐지 리더보드에 올리는 것은 구색 맞추기에 불과했을 것입니다. 프론티어 에이전트를 순수 프롬프트로만, 6분의 1의 비용으로, 사용자 환경에 완전히 맞추어 실행할 수 있는 옵션으로 이긴 GLM 5.2. 많은 보안 팀에게 이것은 매력적인 선택지입니다.

단서 조항이 있습니다. 이것은 단일 작업, 단일 데이터세트, 단일 실행에 불과합니다. IDOR 탐지는 비결정론적이며 데이터세트는 유한하고 저희는 단 하나의 구성만 깨끗하게 변경했습니다. IDOR 탐지에서는 실제로 GLM-5.2가 클로드보다 나을 수 있지만, SSRF 탐지에서는 상황이 역전될 수도 있습니다. 아직은 알 수 없지만 향후 저희가 알아낼 것이라고 확신하셔도 좋습니다.

사랑을 담아,

Semgrep 보안 연구 및 엔지니어링 팀 드림

애플, 제재 대상인 중국 메모리 제조사 ‘CXMT’ 사용 위해 미 정부 승인 추진

2026-06-29T20:48:54+09:00

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애플이 자사 제품에 미국 제재 명단에 오른 중국 메모리 제조업체인 CXMT(창신메모리테크놀로지)를 사용할 수 있도록 미 정부와 협상을 벌이고 있는 것으로 알려졌습니다. 파이낸셜 타임즈(Financial Times)의 보도에 따르면, 애플은 이전에 블랙리스트에 지정된 이 중국 기업에 대한 규제를 해제하기 위해 미국 정부와 논의 중입니다. 미 정부는 앞서 중국 메모리 업체인 CXMT를 제재 명단에 올려 미국 기업들이 현재 품귀 현상을 빚고 있는 DRAM 등의 제품을 구매하지 못하도록 차단한 바 있습니다. 이는 현재 반도체 업계 전체가 직면한 심각한 공급 부족 상황과 맞물려 까다로운 국면을 형성하고 있습니다. 삼성, SK하이닉스, 마이크론 등 이른바 '빅3'의 생산 능력 증설 속도가 시장 수요에 미치지 못하고 있는 상황에서, 또 다른 공급처로부터 DRAM을 조달할 수 있다면 전자제품 제조업체들은 더 나은 가격 조건과 원활한 물량을 확보하여 제품 출하 압박을 덜 수 있게 됩니다.

CXMT는 최신 DDR5 및 저전력 규격인 LPDDR5X 메모리를 생산할 수 있는 기술력을 갖추고 있습니다. 작년 말, 이 회사는 현재 양산 중인 DDR5-8000 및 LPDDR5X-10667 DRAM 모듈을 선보였습니다. 이 메모리 모듈은 LPDDR5X 기준 12Gb 및 16Gb 용량으로 제공되며, DDR5의 경우 16Gb 및 24Gb 모듈 포맷으로 확장됩니다. 그러나 큰 걸림돌이 하나 남아있습니다. 애플이 미국 정부로부터 CXMT 메모리 사용 승인을 받아내더라도, CXMT가 애플이 요구하는 대규모 물량을 인도하기 전에 자국 내 내수 수요를 먼저 충족하기 어려울 수 있다는 점입니다. 세미분석(SemiAnalysis)의 일부 추정치에 따르면, CXMT의 매출은 2026년까지 500억 달러를 넘어설 것으로 예상되는데, 이는 중국 내수 수요가 너무 강력하여 CXMT가 웨이퍼를 생산하는 족족 빠르게 매진되고 있음을 시사합니다.

올해 초 중국 현지 매체들을 통해 애플이 출시 예정인 아이폰 18 시리즈와 맥북, 맥 컴퓨터 등 다른 제품군에 중국 반도체 제조업체인 CXMT 및 YMTC(양쯔메모리테크놀로지)와의 협력을 검토 중이라는 소식이 전해진 바 있습니다. YMTC가 5세대 3D NAND 플래시 메모리 칩을 생산하며 낸드 공급을 맡고, CXMT가 DRAM을 담당하는 구조라면 상당한 파급력을 미칠 수 있습니다. 애플이 현재 백방으로 CXMT 사용 승인을 얻기 위해 움직이고 있다는 점을 감안할 때, 당시의 리포트들은 상당한 구체성을 띠고 있었던 것으로 보입니다.

GPT-5.6 Sol 프리뷰: 차세대 모델 소개

2026-06-27T21:41:34+09:00

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우리는 프리미엄 플래그십 모델인 Sol, 일상적인 업무를 위한 균형 잡힌 모델인 Terra, 그리고 빠르고 저렴한 모델인 Luna로 구성된 GPT-5.6 시리즈의 제한적 프리뷰를 시작합니다. Terra는 GPT-5.5와 경쟁할 만한 성능을 제공하면서도 비용은 2배 더 저렴하며, Luna는 가장 낮은 비용으로 강력한 기능을 제공합니다.

GPT-5.6 Sol은 현재까지 당사에서 구축한 가장 견고한 안전 스택을 탑재하여 출시됩니다. 우리는 고위험 활동, 민감한 사이버 요청, 반복적인 오용에 대한 보호 조치를 강화했으며, 시스템의 취약점을 찾고 압박 테스트를 진행하며 실제 공격에 대비해 시스템을 단단하게 다지는 데 수주일을 보냈습니다.

우리는 광범위한 접근 권한 제공의 가치를 믿으며, 향후 수주 내에 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna를 일반 공급(Generally Available)할 계획입니다. 미 정부와의 지속적인 협력의 일환으로, 우리는 오늘의 출시를 앞두고 우리의 계획과 모델의 기능들을 사전에 공유하여 프리뷰를 진행했습니다. 정부의 요청에 따라, 우리는 더 광범위하게 출시하기 전, 정부와 참여 사실이 공유된 소수의 신뢰할 수 있는 파트너 그룹을 대상으로 제한적 프리뷰를 시작합니다. 이 프리뷰 기간 동안, 우리는 더 광범위한 이용 가능성을 향해 나아가면서 테스트를 지속하고 파트너들과 긴밀히 조율할 것입니다. 우리는 이러한 형태의 정부 접근 프로세스가 장기적인 기본값이 되어야 한다고 생각하지는 않습니다. 이는 최고의 도구를 필요로 하는 사용자, 개발자, 기업, 사이버 방어자 및 글로벌 파트너들로부터 도구를 격리하기 때문입니다. 우리가 이 단기적인 단계를 밟는 이유는 행정부와 협력하여 사이버 행정명령 프레임워크와 향후 모델 출시를 위한 반복 가능한 프로세스를 개발하는 동안, 이것이 향후 수주 내에 더 광범위한 출시로 나아갈 수 있는 가장 확실한 경로라고 믿기 때문입니다.

기능 및 역량 (Capabilities)

GPT-5.6 Sol은 당사에서 선보이는 가장 강력한 모델입니다. 모델의 성능을 미리 보여드리기 위해, 코딩, 생물학, 사이버 보안 분야에서 향상된 에이전트 역량(Agentic capabilities)을 강조하는 일련의 평가 결과를 공유합니다. 추가적인 안전 및 대비 평가 결과는 당사의 시스템 카드(새 창으로 열림)에서 확인하실 수 있습니다. 모델이 광범위하게 공급될 때 더 확장된 평가 결과 모음을 공유할 예정입니다.

GPT-5.6을 통해 우리는 Sol이 깊이 있게 추론할 수 있는 가장 충분한 시간을 부여하기 위해 새로운 '최대 추론 노력(max reasoning effort)' 설정을 도입합니다. 아울러 복잡한 작업을 가속화하기 위해 서브 에이전트(Subagents)들을 활용함으로써 단일 에이전트의 역량을 뛰어넘는 새로운 '울트라 모드(Ultra mode)'를 선보입니다.

코딩 워크플로의 경우, GPT-5.6 Sol은 계획 수립, 반복 수정, 그리고 도구 조율을 요구하는 명령줄 워크플로를 테스트하는 Terminal-Bench 2.1에서 새로운 최고 기록(State of the art)을 세웠습니다.

TerminalBench 2.1

GPT-5.6 Sol은 생물학 워크플로에서도 광범위한 향상을 보여줍니다. 장기적인 유전체학 및 계량 생물학 분석을 평가하는 GeneBench v1에서, 더 적은 토큰을 사용하면서도 GPT-5.5보다 더 강력한 결과를 달성했습니다.

GeneBench v1

GPT-5.6 Sol은 사이버 보안을 위해 당사가 제작한 가장 유능한 모델입니다. 이 모델은 취약점 연구 및 익스플로잇(Exploitation)을 포함한 장기적인 보안 과제에서 성능-효율성 프론티어(한계선)를 이동시킵니다. ExploitBench에서 GPT-5.6 Sol은 단 약 3분의 1의 출력 토큰만을 사용하고도 Mythos Preview와 경쟁할 만한 성능을 냅니다. 오픈AI 및 다른 프론티어 연구소들과 협력하여 UC 버클리 연구원들이 생성한 벤치마크인 ExploitGym에서, GPT-5.6 Sol, Terra, Luna 모델 모두 추론을 증가시킴에 따라 사이버 역량에서 강력한 향상을 입증했습니다.

ExploitBench

ExploitGym

더 강력한 사이버 기능과 더 강력한 안전장치

우리는 각 모델의 역량에 맞춰진 설정을 가진, 당사 역사상 가장 견고한 안전장치를 적용하여 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna를 개발했습니다. 모델의 역량이 더욱 강화됨에 따라, 우리는 코드 리뷰, 취약점 연구, 패치 개발, 디버깅, 보안 교육, 방어적 테스트와 같은 정당한 작업에 대한 접근 권한을 보존하는 동시에, 실제 세계의 적대적인 압박에 점진적으로 견뎌낼 수 있도록 안전장치를 설계했습니다. 우리의 목표는 유익한 사용을 불필요하게 제한하지 않으면서, 금지된 공격적 활동을 더 어렵고 불확실하며 탐지하기 쉽게 만드는 것입니다. 모델과 안전장치에 대한 당사의 평가를 바탕으로, 우리는 금지된 공격적 사용을 의미 있게 제약하는 한편, 정당한 방어 작업에 상당한 이점을 줄 것으로 기대합니다.

GPT-5.6 Sol은 엔드투엔드(End-to-end) 공격을 안정적으로 수행하는 것보다 사람들이 취약점을 찾고 수정하도록 돕는 데 더 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이러한 역량이 계속해서 고도화됨에 따라, 우리의 우선순위는 이러한 도구들이 약점을 찾고 패치를 개발하며 더 광범위하게 시스템을 강화하는 데 도구를 사용할 수 있는 방어자들에게 도달하고 그들에게 이익을 주도록 보장하는 것입니다.

GPT-5.6 Sol은 당사의 대비 프레임워크(Preparedness Framework) 하에서 사이버 크리티컬(Cyber Critical) 임계값을 넘지 않습니다. 크로미움(Chromium) 및 파이어폭스(Firefox)가 포함된 평가에서, 이 모델은 버그와 익스플로잇 프리미티브(익스플로잇을 구성하는 빌딩 블록)를 식별해 냈지만, 테스트된 조건 하에서 자율적으로 기능적인 풀체인(Full-chain) 익스플로잇을 생성하지는 못했습니다. 그럼에도 불구하고, 벤치마크 임계값이 모델이 사용되거나 다른 도구들과 결합할 수 있는 모든 방식을 포착할 수는 없습니다. 그러한 불확실성과 모델의 더 광범위한 단계적 역량 변화가 바로 우리가 모델의 증가된 역량에 더 강력한 안전장치와 단계적 출시를 결합하는 이유입니다. 당사의 안전장치에 대한 더 자세한 정보는 GPT-5.6 프리뷰 시스템 카드(새 창으로 열림)에서 공유하고 있습니다.

다층 구조의 안전장치 스택 (A layered safeguard stack)

단 하나의 안전장치로는 단호하거나 적응력이 뛰어난 오용에 대처하기에 충분하지 않습니다. GPT-5.6 프리뷰 전반에 걸쳐 우리는 모델마다 정확한 구성이 다르게 적용되는 다층 구조의 안전장치를 사용하며, 실제 세계의 공격에 대해 압박 테스트를 진행합니다. 여기에는 모델 내에 학습된 보호 조치, 생성 중 실시간 체크, 계정 수준의 신호, 차별화된 접근 권한, 모니터링, 집행 및 지속적인 테스트가 포함됩니다.

GPT-5.6은 사용자가 자신의 의도를 숨기려 하거나 모델을 탈옥(Jailbreak)하려고 시도하는 경우를 포함하여, 금지된 사이버 지원 요청을 거부하도록 학습되었습니다. 이러한 모델 수준의 안전장치는 모델이 도움을 주어야 할 일과 주지 말아야 할 일 사이에 첫 번째 경계선을 구축합니다.

실시간 사이버 및 생물학 오용 분류기는 출력이 생성될 때 이를 평가함으로써 또 다른 레이어를 제공합니다. 더 높은 위험을 가진 케이스의 경우, 잠재적인 위반이 탐지되면 생성이 일시 중단될 수 있으며, 이때 더 큰 규모의 추론 모델이 대화와 그 컨텍스트를 검토합니다. 출력이 허용되지 않는 것으로 평가되면, 사용자에게 도달하기 전에 차단됩니다.

플래그가 지정된 활동은 당사의 콘텐츠 보존 및 검토 관련 약관 및 정책에 따라, 관련 대화 및 리스크 신호 전반에 걸친 계정 수준의 검토를 트리거할 수도 있습니다. 단일 대화 너머를 살펴보는 것은 우리의 시스템이 지속적인 악의적 행동과, 유사한 기술적 개념이 완전히 다른 컨텍스트에서 나타날 수 있는 정당한 이중 용도(Dual-use) 보안 작업을 구분하는 데 도움을 줍니다.

이러한 레이어들이 결합하여 전체적인 접근 방식을 그 어떤 단일 안전장치 단독보다 더 견고하게 만듭니다. 모델의 행동은 유해한 답변의 가능성을 줄이고, 실시간 시스템은 생성 중에 개입할 수 있으며, 계정 수준의 검토는 더 광범위한 패턴을 식별할 수 있고, 차별화된 접근 권한은 가장 민감한 역량을 기본적으로 널리 제공하지 않으면서도 중요한 방어 작업을 보존합니다.

특히 프리뷰 기간 동안 사용자는 일부 요청을 차단하거나 거부하는 안전장치를 마주할 수 있습니다. 추가 검토를 위해 생성이 일시 중단되기 때문에 일부 요청은 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 방어 활동과 공격 활동이 처음에는 매우 유사해 보일 수 있는 이중 용도 분야 등에서, 안전장치가 정당한 작업에 간혹 개입할 수 있습니다.

그것이 바로 이번 프리뷰가 테스트하도록 설계된 목적의 일부입니다. 우리는 안전장치가 오용을 제약하는지 여부뿐만 아니라, 정당한 사용자들이 정상적인 작업을 여전히 안정적이고 효율적으로 완료할 수 있는지 이해하고자 합니다. 프리뷰 기간 동안의 피드백은 우리가 불필요한 차단과 지연을 줄이고, 안전장치가 컨텍스트를 해석하는 방식을 개선하며, 더 광범위한 출시 전에 더 매끄러운 경험을 만드는 데 도움을 줄 것입니다.

우리는 또한 안전을 고도화하는 동시에 기업의 개인정보 보호 요구사항을 지원하기 위해, 개인정보를 보존하는 탐지 기법, 고객이 직접 운영하는 안전 제어 기능, 그리고 고객·사용자·또는 워크로드의 리스크에 맞게 조정된 접근 권한 등을 포함한 장기적인 접근 방식을 엔터프라이즈 고객들과 함께 작업하고 있습니다.

자동화된 레드팀 수행을 통한 견고함 향상

안전장치는 공격자들이 전술을 바꿀 때도 효과적으로 유지되어야 합니다. 고정된 기지의 알려진 공격 세트에만 작동하는 보호 조치는 프론티어 모델에 충분할 만큼 견고하지 않습니다.

이것이 바로 우리가 취약점을 찾고 안전장치를 더 빠르게 개선하기 위해 자체 모델을 사용하여 그 어느 때보다 안전 분야에 더 많은 지능과 컴퓨팅을 적용하고 있는 이유입니다. 우리는 단 하나의 좁은 설정이 아니라 여러 프롬프트나 컨텍스트 전반에서 작동할 수 있는 공격인 '유니버설 탈옥(Universal jailbreaks)'을 찾는 것을 목표로 하는 자동화된 레드팀 수행에 70만 시간 이상의 A100급 GPU 시간을 투입했습니다. 이러한 더 어렵고 일반적인 공격에 집중함으로써 우리는 고정된 기지의 알려진 실패 세트를 넘어 안전장치를 테스트할 수 있었습니다. 이는 또한 인간의 테스트만으로는 커버할 수 없는 훨씬 더 많은 공격 패턴을 탐색하고, 실패 패턴을 더 일찍 식별하며, 약점을 발견하고 이를 해결하는 데 걸리는 경로를 단축할 수 있게 해줍니다.

자동화된 레드팀 수행에 더해, 우리는 서드파티 테스터들과 협력하여 광범위한 인간 전문가 레드팀 수행을 진행했으며, 이는 프리뷰 기간에도 계속될 것입니다. 인간 레드팀 수행은 우리의 시스템이 예상하지 못할 수 있는 방식으로 모델을 오용하려는 창의적인 전문가들을 상대로 안전장치를 테스트함으로써 자동화된 작업을 보완합니다.

그 어떤 평가도 모든 제품 구성, 다단계 공격, 또는 실제 워크플로를 대변할 수는 없습니다. 따라서 우리는 새로 발견된 탈옥 기법을 재현, 평가, 우선순위 지정 및 치료하기 위한 신속 대응 프로세스를 유지하며, 이를 지속적인 평가 항목에 추가하여 향후 유사한 실패에 대비해 테스트할 수 있도록 하고 있습니다.

이용 가능 여부 및 가격 정책

프리뷰 기간 동안 GPT-5.6 모델들은 초기에 API와 Codex를 통해 선정된 소수의 신뢰할 수 있는 파트너 및 기관들에게 제공될 것입니다. 우리는 곧 ChatGPT, Codex, API를 사용하는 사람들에게 이 모델들을 더 광범위하게 제공할 계획입니다.

GPT-5.6과 함께 도입된 이 새로운 명명 시스템에서, 숫자는 모델의 세대를 식별하는 반면 Sol, Terra, Luna는 자체적인 주기에 따라 발전할 수 있는 지속적인 역량 등급을 식별합니다. 이 제품군은 함께 사용자들과 개발자들에게 지능, 속도, 비용 전반에 걸쳐 더 명확한 선택지를 제공합니다.

GPT-5.6의 가격은 세 가지 모델 크기에 걸쳐 100만(1M) 토큰당으로 책정됩니다.

Sol: 입력 $5 / 출력 $30
Terra: 입력 $2.50 / 출력 $15
Luna: 입력 $1 / 출력 $6

GPT-5.6은 또한 명시적인 캐시 브레이크포인트 지원과 30분의 최소 캐시 수명을 포함하여, 더 예측 가능한 프롬프트 캐싱(Prompt caching)을 도입합니다. GPT-5.6 및 이후 모델의 경우, 캐시 쓰기(Cache writes) 비용은 모델의 미캐시 입력 요율의 1.25배로 청구되는 반면, 캐시 읽기(Cache reads)는 기존의 90% 캐시 입력 할인 혜택을 계속 받습니다.

우리는 또한 오는 7월 세레브라스(Cerebras)에서 초당 최대 750토큰의 속도로 GPT-5.6 Sol을 출시하여, 전례 없는 속도로 고객들에게 프론티어 지능을 제공할 예정입니다. 우리가 용량을 확장함에 따라 초기에는 일부 선택된 고객들로 접근이 제한될 것입니다.

우리는 이 프리뷰 기간을 통해 계속해서 배우고, 곧 더 많은 사람들에게 GPT-5.6 Sol, Terra, Luna를 선보일 수 있게 되기를 기대합니다.

우리는 모델의 프로덕션 동작을 살펴보고 오프라인으로 시뮬레이션하여 지연 시간과 API 비용을 추정합니다. 이러한 추정치는 도구 호출 세부 사항, 샘플링된 토큰 및 입력 토큰을 고려합니다. 실제 결과는 크게 다를 수 있으며, 당사의 시뮬레이션에 포착되지 않은 많은 요인에 따라 달라집니다. 우리는 빠른 API 속도에서 지연 시간을 시뮬레이션하고, 일반 API 가격에서 비용을 시뮬레이션합니다.
모든 모델은 5개의 시드와 추론 연속성을 가진 ExploitBench API 하네스를 사용하여 평가됩니다.
우리는 공개 API보다 더 빠르게 답변을 출력하는 알파 API에서 ExploitGym을 실행한 다음, 공개 API와 일치하도록 스케일을 재조정했습니다. 공개 API에 예상되는 속도로 지연 시간의 스케일을 재조정할 때, 평가 실행 시에는 올바르게 준수되었음에도 불구하고 일부 추정 지연 시간이 2시간 및 6시간 시간 제한을 초과하는 현상이 발생합니다. 시간에 민감한 작업을 위해 더 빠른 속도를 얻을 수 있도록, 우리는 API에서 우선 처리(priority processing)를, Codex에서 빠른 모드(fast mode)를 제공합니다.
출력 토큰, 지연 시간 또는 비용이 보고되지 않은 모델은 수평 점선으로 플롯됩니다.