과기정통부·TTA·IITP가 추진하는 국산 AI 반도체 성능 검증 체계 'K-Perf' 시범 검증에서 리벨리온과 퓨리오사AI 제품이 모두 수요기업 요구 성능 기준을 충족했다. 두 회사는 서로 다른 전략을 택했다. 리벨리온은 단일 카드로 초거대 모델을 구동하는 집적형, 퓨리오사AI는 여러 카드를 연결하는 확장형으로 같은 시험에 임했다. 실증·검증 단계에 머물던 국산 NPU가 KT클라우드·KB금융·삼성SDS·SK텔레콤 등 실제 서비스 현장으로 넘어가며, '칩도 모델도 외산'이라는 구조에 균열을 내고 있다.
Microsoft Build 2026에서 사티아 나델라는 AI가 어시스턴트를 넘어 자율적으로 멀티스텝 작업을 수행하는 에이전트 시대로 진입했음을 선언했습니다. Microsoft Agent Framework 1.0 GA, Windows Agent Framework API, GitHub Copilot의 피어 프로그래머 포지셔닝 등 실제 프로덕션 인프라가 공개됐습니다. 2025년이 AI 에이전트를 발표한 해였다면, 2026년 Build는 그것을 인프라로 만든 해로 기록될 것입니다.
2026년 패션/뷰티 브랜딩은 전문가 주도와 급진적 투명성을 핵심으로 합니다. 완벽함보다 인간적인 불완전함을 포용하는 브랜딩이 소비자 신뢰를 얻고 있습니다. 글로벌과 한국 브랜드 모두 지속가능성과 진정성을 브랜드 정체성의 중심에 두고 있습니다.
SK하이닉스가 충북 청주에 19조 원을 투입해 첨단 패키징 공장 'P&T7'을 건설합니다. 2026년 4월 착공, 2027년 말 완공을 목표로 하며, 기존 M15X 팹과 연계해 HBM 생산 효율을 극대화합니다. 청주-이천-인디애나를 잇는 '3각 패키징 네트워크' 구축으로 글로벌 AI 메모리 시장 선점을 가속화합니다.
Google이 2026년 1월 8일 Gmail에 Gemini 3 기반 AI 기능을 전격 도입하며 이메일 경험을 재정의했습니다. AI Inbox, AI Overviews, Help Me Write 등 주요 기능이 단계적으로 출시되며, 일부는 무료 사용자에게도 제공됩니다. 30억 사용자의 이메일 관리 방식이 변화하고, 이는 이메일 산업 전반에 파급효과를 미칠 전망입니다.
애플과 구글이 2026년 1월 12일 다년간 AI 협력 계약을 공식 발표했습니다. 구글 제미나이가 애플 시리의 핵심 기반 모델로 탑재되며, 구글은 시총 4조 달러를 돌파하며 애플을 제치고 2위로 올라섰습니다. OpenAI와의 경쟁 구도 속에서 애플 생태계 20억 대 기기 접근권을 확보한 구글의 AI 플랫폼 지배력이 강화되었습니다.
OpenAI는 사용자들이 건강에 대해 ChatGPT와 대화할 수 있는 전용 공간인 ChatGPT Health를 발표했습니다. 매주 2억 3천만 명 이상이 ChatGPT 플랫폼에서 건강 및 웰빙 질문을 하는 상황을 고려하여, 건강 관련 대화를 다른 일반 대화와 분리했습니다. ChatGPT Health는 Apple Health, Function, MyFitnessPal과 같은 웰니스 앱의 개인 정보 또는 의료 기록과 통합될 예정입니다.
LG AI연구원이 차세대 AI 모델 'EXAONE 4.0'을 공개했습니다! 이 모델은 추론 능력과 일반 지식을 결합한 하이브리드 구조로 설계되어 복잡한 사고가 가능하며, 동급 글로벌 모델 중 최고 성능을 자랑합니다. 특히 Reasoning 영역에서 뛰어난 성능을 보이며, Agentic AI 구현에 필요한 핵심 기능도 지원합니다. 서버 및 모바일 환경 모두에서 활용 가능하며, 128K 토큰을 제공하여 장문 처리 능력도 크게 향상되었습니다. Agent 구현을 위한 기능까지 갖춘 EXAONE 4.0, 더욱 자세한 내용은 LG AI Research에서 확인하세요!
한국 기업들이 CES 2026 혁신상의 59%를 차지하며 AI 분야 최고상 3개를 모두 석권했습니다. 피지컬 AI가 본격화되며 인공지능이 화면을 넘어 현실 세계에서 작동하는 단계로 진입했습니다. 웨어러블 AI부터 휴머노이드 로봇까지 다양한 혁신 기기들이 일상과 산업 현장을 변화시킬 미래 기술을 선보였습니다.
Airbnb는 GraphQL 인프라, 제품 컨텍스트, LLM을 결합하여 새로운 지시문(@generateMock)을 사용해 설득력 있고 타입 안전한 mock 데이터를 생성하고 유지합니다. 이 솔루션은 엔지니어가 수동으로 mock을 작성하고 유지 관리할 필요성을 없애 제품 개발에 집중할 수 있도록 합니다. @generateMock과 @respondWithMock 지시문은 엔지니어가 서버 구현이 완료되기 전에 클라이언트를 구축할 수 있도록 지원하며, 쿼리가 발전함에 따라 mock 데이터가 동기화 상태를 유지하도록 보장합니다.
