2026년 10월 25일 일요일 · Fluxaivory AI 브리핑 19호 · 낮 12시 회차
블록이 사람의 음성 대화만으로 학습한 데사를 공개하고, M4 Max 이상 맥에서 실행할 수 있다고 밝혔습니다. 맥용 추론 서버 Locals의 동시 처리 성능과 Seedance 2.5 4K의 기업 제공 조건도 함께 확인했습니다. 투자 범위를 넓힌 a16z와 연구자·AI의 협업을 설명한 피차이의 발언까지, 지금 쓸 수 있는 경로와 비교 비용을 정리했습니다.
오늘 담긴 것
- 데사, 음성만으로 학습한 대화 모델 공개: M4 Max 실행 설명과 소수 안전 연구자 대상 접근.
- Locals, 맥에서 동시 8요청 초당 271토큰: 단일 요청·칩·양자화 형식에 따라 다른 속도.
- Seedance 2.5 4K, 480p 초안 모드 도입: BytePlus 기업 제공과 Runway의 별도 과금 경로.
- a16z, 크립토에서 Frontier로 투자 범위 확대: 이전 장기 투자 원칙과 외부 매체의 해석.
- 피차이, 연구자와 AI의 공동 개발 설명: AlphaEvolve 문서로 살핀 입력·평가 조건.
오늘의 톱
블록, 음성 대화 AI 데사 공개…M4 Max 로컬 실행
블록(Block)이 한국 시각 10월 24일 데사(Dessa)를 공개했다. 블록은 데사를 사람의 음성 대화만으로 처음부터 학습하고, 듣기와 말하기를 동시에 하는 풀 듀플렉스 모델로 소개했다. 회사는 맥북 프로 M4 Max 이상에서 로컬 실행이 가능하다고 설명하고, 여러 대화 녹음을 웹에 공개했다.
- 학습: 블록은 텍스트 데이터와 기존 사전학습 모델 없이 사람의 대화 소리로 학습했다고 설명했다.
- 장비: 블록은 학습에 엔비디아 GB200 NVL72 한 대를 썼다고 밝혔다.
- 접근: 웹에서는 대화 녹음을 볼 수 있고, 초기 실행 접근 대상은 소수의 AI 안전 연구자다.
무엇이 달라지나
블록이 제시한 변화는 음성만으로 학습한 모델과 동시 대화 방식의 결합이다. 음성 비서를 만드는 팀에는 답의 내용뿐 아니라 상대가 말하는 도중의 반응과 감정 표현을 평가할 사례가 늘었다.
한계
학습 방식·장비·로컬 실행은 블록의 설명이며 독립 성능 평가가 아니다. 공식 소개에서 모델 크기·학습 데이터의 세부 규모·한국어 평가·일반 API 요금과 가중치 배포 조건은 확인하지 못했다. NVL72는 여러 GPU를 묶은 시스템이고 GPU 한 개라는 뜻이 아니다.
자료
- 데사 공식 소개와 녹음: 음성 전용 학습, 하드웨어와 연구자 접근 안내.
- 잭 도시의 공식 발표: 공개 시점과 제품 소개.
- GPT-Live 1 모델 문서: 비교 대상의 입출력·실시간 대화·요금 구조.
- OpenAI API 가격: 분당 세션 요금과 별도 후단 비용.
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활용·적용
공식 페이지에서는 웃음, 목소리 크기 조절, 대화 중 끼어들기 등의 녹음을 가입 없이 살펴볼 수 있다. 사용자가 원하는 말을 입력하는 공개 대화창 대신, 미리 기록된 대화를 보여 주는 경로다. 안전 연구자를 위한 연락 창구는 같은 페이지 아래에 있고, 접수 대상을 작은 연구자 그룹으로 명시했다.
개발팀이 먼저 정할 것은 자연스러움의 평가 기준이다. 예를 들어 상대가 문장을 끝내기 전 응답하는 시점, 짧은 맞장구, 목소리 변화에 따른 반응을 나눠 기록할 수 있다. 이 항목은 블록이 공개한 시연 구성을 바탕으로 한 검토 제안이지, 서비스에 연결해 시험한 결과는 아니다.
벤치마크·비교
GPT-Live 1도 풀 듀플렉스 음성 대화 모델이고 오디오·텍스트 입출력을 지원한다. 따라서 데사를 구분하는 핵심은 동시 대화 기능만이 아니라, 블록이 내세운 음성만의 학습 방식과 로컬 실행 경로다. 실시간 음성 모델 전체를 음성 인식·텍스트 답변·음성 합성의 세 단계로만 묶기보다, 각 모델의 실제 입출력 구조를 비교하는 편이 정확하다.
블록은 데사와 GPT-Live-1이 서로 대화한 녹음도 제공한다. 해당 시연의 고지는 두 목소리가 AI 생성이며, GPT-Live-1 개발사가 데사를 검토하거나 보증한 것이 아니라고 명시한다. 이를 제품 간 성능 순위 대신 대화 방식의 사례로 볼 수 있다.
가격·조건
현재 공개된 비교 가격은 GPT-Live 1의 분당 0.05달러다. 세션 30분이면 1.50달러, 하루 100건씩 30분이면 150달러로 계산된다. 초 단위로 과금하고, 답을 만드는 후단 모델 호출과 도구 사용료는 별도이므로 이 계산은 음성 세션 부분의 예산이다. 데사의 공개 녹음 청취와 이런 유료 API 세션은 서로 다른 이용 경로다.
궁금한 것
Q. 안전 연구자가 접근을 요청할 수 있나? 실제 독자 게시물에서도 연구 접근을 요청했다. 블록의 공식 안내는 소수의 안전 연구자에게 초기 접근을 제공하며 연락을 받는다고 적었다.
Q. M4 Max가 있으면 지금 설치할 수 있나? 회사 소개의 로컬 실행 설명과 공개 배포는 별개다. 지금 바로 볼 수 있는 것은 대화 녹음이며, 일반 사용자를 위한 설치·가중치 배포 경로는 한계에 적은 범위와 같다.
Q. 비용 비교는 무엇을 기준으로 하나? GPT-Live 가격은 세션 시간으로 계산한다. 데사와 같은 과제의 성공률·지연·장비 비용을 함께 잰 표가 아니라, 현재 문서화된 다른 이용 경로의 비용 예시다.
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함께 볼 소식
Locals, 맥 동시 8요청 초당 271토큰…단일 요청은 64토큰
제너레이티드 컴퓨터스(Generated Computers)의 로컬스(Locals)가 여러 코딩 에이전트의 요청을 맥에서 함께 처리하는 추론 서버를 공개했다. 첫 공개 릴리스는 10월 21일이고, 이번 회차에는 25일 한국어 재소개를 계기로 확인했다. 제작자 표에서 M2 Pro·메모리 16GB의 Qwen3.5-4B는 8요청 동시 처리 때 초당 271토큰을 기록했다.
- 비교: 같은 제작자 표의 mlx-lm은 8요청 동시 처리에서 초당 87토큰이다.
- 조건: 기본 측정은 M2 Pro 19코어 GPU, 4비트 Qwen3.5-4B, MLX·mlx-lm 0.32다.
- 지원: M1 이상 애플 실리콘 맥과 macOS 14 이상을 요구한다.
무엇이 달라지나
로컬 모델을 여러 에이전트가 공유하는 작업에서 한 요청의 속도와 전체 처리량을 따로 비교할 수 있다. 기존 도구와 통신하는 API를 유지하면서 추론 서버를 바꾸는 선택지다.
한계
수치는 제작자 측정이고 이 글의 재현 결과가 아니다. 재사용할 문맥이 없는 단일 요청은 mlx-lm 61 대비 Locals 64토큰으로 차이가 작다. M5 Pro의 비교 이득은 약 1.5배이고, 모든 칩·모델·양자화 형식에 같은 배율을 적용할 수 없다.
자료
- Locals 공식 저장소: 장치 조건·전체 비교표·기존 도구 연결 방식.
- 공식 변경 기록: 최초 공개일과 릴리스·미출시 변경의 구분.
- 한국어 소개와 반응: 새 재소개와 소수 게시물 기준의 비교 관심.
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벤치마크·비교
제작자의 기본 표에서 동시 8요청 처리량 271을 87로 나누면 약 3.1배다. 같은 저장소는 4비트·그룹 크기 64의 일반적인 양자화에서 동시 요청 최적화가 작동한다고 설명한다. M2 Max의 더 큰 모델과 M5 Pro의 결과도 따로 제시해, ‘맥에서 최대 3배’라는 문구를 특정 조건의 요약으로 해석할 수 있게 했다.
기존 서버 비교도 입력 길이와 동시 요청 수를 맞춰 봐야 한다. 저장소는 Ollama 0.40.5, Magnitude 0.2.9, llama.cpp b11724를 각자의 4비트 모델로 비교했다고 적었다. 단일 응답이 빨라지는지와 여러 작업을 합쳐 빨리 끝내는지는 다른 질문이므로, 업무에 필요한 쪽의 시간을 재는 편이 좋다.
활용·적용
공식 이용 경로는 Apache 2.0 공개 코드와 오픈AI·앤트로픽·Ollama 호환 요청 형식을 제공한다. 16GB 맥을 권장하고, 8GB에서는 더 작은 모델을 쓰도록 안내한다. 공개 코드를 확인하는 데 별도 API 키 발급이나 가입은 필요하지 않으며, 로컬 실행에는 모델 파일과 장치 자원이 든다.
이전 도구의 모델 형식은 이동 비용을 바꾼다. 이전 안내에 따르면 LM Studio의 MLX 모델은 같은 파일을 사용할 수 있지만, Ollama의 다운로드는 주로 GGUF여서 MLX 형식으로 다시 받는다. 단순히 서버 주소만 바꾸는 경우와 파일을 추가로 확보하는 경우를 나눠 계획할 수 있다.
궁금한 것
Q. 새 모델인가? Locals는 추론 서버다. Qwen·Gemma 등 모델을 실행하고 여러 요청을 처리하는 층을 바꾼다.
Q. 무료로 볼 수 있나? Apache 2.0 저장소와 문서는 공개돼 있다. 모델별 이용 조건은 서버 코드의 라이선스와 별도로 확인할 항목이다.
Q. 기존 에이전트도 연결할 수 있나? 지원 목록은 OpenCode·Cline·Aider·Claude Code 등을 열거한다. 이 브리핑에서는 연결·설치하지 않았으며, 실제 파일 변경 권한은 사용하는 에이전트의 설정도 함께 봐야 한다.
Seedance 2.5 4K 공개…480p 초안으로 장면 검토
바이트플러스(BytePlus)가 한국 시각 10월 24일 시댄스 2.5 4K(Seedance 2.5 4K)를 발표했다. 4K의 시각적 세부 표현과 10비트 색상, 480p 초안(Draft) 모드를 내세웠다. 선택된 기업 고객에게 먼저 제공하며, 낮은 해상도로 장면을 검토한 뒤 최종 영상을 만드는 흐름이다.
- 출력: 공식 후속 설명은 4K 렌더링과 10비트 색상을 소개한다.
- 초안: Draft는 비용이 낮은 480p 미리보기로 장면을 고르는 방식이다.
- 제공: BytePlus 공지는 선택된 기업 고객과 향후 API 업데이트를 구분한다.
무엇이 달라지나
모든 시도를 최종 해상도로 만들기보다 먼저 초안으로 거르는 제작 흐름이 중요해진다. 버리는 장면이 많을수록 검토 비용을 줄일 여지가 있고, 모든 초안을 최종본으로 만들면 호출이 하나 더 생긴다.
한계
품질은 회사의 소개이며 독립 비교 결과가 아니다. BytePlus 4K 상품의 실제 단가·한국 고객 계약 조건은 확인하지 못했다. 아래 Runway의 Seedance 2.5 경로는 최대 1080p이며, 그 단가를 BytePlus 4K 요금으로 옮겨 쓸 수 없다.
자료
- BytePlus 공식 발표·후속글: 4K·480p 초안과 기업 제공 범위.
- Runway 모델·초안 모드 문서: 다른 제공 경로의 480p→1080p 방식.
- Runway API 가격: 초안·최종 출력의 개별 과금.
- fal FLUX 3 Max 가격: 별도 영상 모델의 할인 단가.
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가격·조건
BytePlus의 8월 6일 일반 Seedance 2.5 소개글은 이미 Runway 등 플랫폼의 이용 경로를 안내했다. 이번 4K 발표의 기업 제공 범위와 기존 일반판의 유통 경로는 서로 다른 조건이다.
Runway 가격표의 크레딧은 개당 0.01달러다. 그 경로의 Seedance 2.5는 출력 1초당 480p 20크레딧, 720p 30크레딧, 1080p 68크레딧이다. 입력·참고 영상에는 별도 초당 과금이 있고 생성당 최소 80크레딧을 적용한다. 초안과 1080p 보강은 각각 청구한다.
계산 가정: 텍스트만 입력하고 참고 영상 없이 10초를 만든다. 세금·재시도·편집 비용은 제외한다.
이 조건에서 480p 초안은 2달러이고 1080p 최종본은 6.80달러다. 두 단계 과금으로 초안 100개를 만들고 20개만 최종화하면 200+136=336달러다. 100개를 모두 1080p로 만드는 680달러보다 적지만, 모두 최종화하면 880달러가 된다.
벤치마크·비교
다른 가격대의 선택지도 있다. fal FLUX 3 Max는 현재 한시 할인가로 720p 1초당 0.0425달러, 1080p 0.0725달러를 표시한다. Runway Gen-4 Turbo는 이미지-영상 모델로 1초당 0.05달러다. 10초의 표시 요금은 각각 0.425달러·0.725달러와 0.50달러이지만, 입력 방식·출력·모델이 달라 같은 품질의 견적표는 아니다.
활용·적용
Runway 초안 문서는 480p 미리보기의 설정을 재사용해 1080p로 보강하는 방식을 설명한다. 기획 단계에서는 대사·구도·움직임처럼 초안으로 판단할 항목을 먼저 정하고, 최종 해상도에서만 보이는 세부는 남겨 두는 방식이 맞다. 계약하려는 경로가 BytePlus 4K인지, Runway의 1080p API인지 먼저 나눠야 예산과 납품 규격을 맞출 수 있다.
궁금한 것
Q. 480p 초안은 무료인가? Runway의 해당 경로는 유료다. 20크레딧/초와 생성당 최소 80크레딧을 적용한다.
Q. 초안을 만들면 최종본도 포함되나? 가격 문서는 초안과 보강을 별도 호출·별도 과금으로 설명한다.
Q. 지금 누구나 4K API를 쓸 수 있나? BytePlus 발표는 선택된 기업 고객 제공과 이후 API 소식을 안내한다. 일반 Seedance 2.5 제공 경로와 이번 4K 상품을 구분해야 한다.
a16z, 크립토 부문을 Frontier로 확대…AI·로봇 투자 포함
앤드리슨 호로위츠(a16z)가 10월 22일 크립토 부문의 이름을 프런티어(Frontier)로 바꾸고 투자 범위를 넓힌다고 발표했다. 기존 크립토 투자에 더해 AI·로봇·새로운 인간과 기계의 네트워크처럼 시장 형성에 시간이 걸리는 분야를 다룬다. 크리스 딕슨(Chris Dixon)이 이끌며 기존 크립토 투자와 관련 규제 논의도 계속한다.
- 변경: 크립토 중심의 이름·범위를 장기적인 신기술 스타트업으로 넓힌다.
- 유지: 회사는 크립토와 관련 사업 투자를 계속한다고 명시했다.
- 방향: 소프트웨어·하드웨어·서비스를 결합한 기업과 AI 네이티브 활동을 예로 들었다.
무엇이 달라지나
투자팀을 기술 이름만으로 찾기보다 어떤 문제와 시장을 다루는지 볼 이유가 커졌다. 창업팀에는 기존 업무의 비용 절감뿐 아니라 새 활동·제품을 만드는 구체적인 가설을 설명할 기회가 생긴다.
한계
투자 범위 발표이지 개별 회사의 투자 확약이나 수익 전망이 아니다. 인터뷰의 산업 전망은 투자자의 의견이고, 한국 법인의 자격·투자 조건·이번 펀드의 세부 규모는 공식 발표에서 확인하지 못했다.
자료
- a16z 공식 발표: 범위 확대와 유지하는 투자 분야.
- 2018년 크립토 펀드 출범 글: 장기 보유와 단계·지역에 관한 이전 원칙.
- TechCrunch 보도: 공식 발표와 구분되는 외부 해석.
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벤치마크·비교
2018년 출범 글은 10년 넘게 보유할 수 있게 펀드를 설계했고 단계·자산 유형·지역에 유연하게 투자한다고 설명했다. 2026년 Frontier 발표와 비교하면 장기 투자 자체가 새로 생긴 원칙이라기보다, 적용하는 기술·시장 범위가 넓어진 변화다. ‘크립토를 포기하고 AI로 전환’이라는 한 줄보다 유지한 원칙과 새 대상을 나눠 읽을 수 있다.
TechCrunch는 이를 블록체인 중심 투자의 중요도가 낮아진 신호로 해석했다. 반면 회사 발표는 확대를 강조하고 크립토 투자를 유지한다고 적었다. 이름 변경이라는 사실은 같지만, 시장 해석과 회사가 약속한 운영 범위는 따로 구분할 수 있다.
활용·적용
공식 글은 기존 활동을 효율화하는 AI와, 이전에는 하지 못한 새로운 활동을 만드는 AI를 구분한다. 창업팀이라면 비용 절감 수치와 함께 새로 가능해지는 행동, 필요한 하드웨어·서비스, 시장이 커지는 속도를 설명하는 데 참고할 수 있다. 이는 발표 내용에서 도출한 기획 관점이며, 특정 기술을 쓴다는 이유만으로 투자 가능성이 높아진다는 뜻은 아니다.
궁금한 것
Q. 크립토 투자는 끝났나? 공식 발표는 계속 투자한다고 명시한다.
Q. AI 소프트웨어만 대상으로 하나? 회사는 로봇과 소프트웨어·하드웨어·서비스의 결합도 예로 든다.
Q. 한국 창업팀의 투자 조건도 나왔나? 이번 공식 글에는 국가별 계약 조건이 제시되지 않았다. 2018년의 지역 유연성 원칙은 현재의 개별 투자 자격을 보장하는 문서가 아니다.
피차이, AI 연구자와 에이전트의 모델 공동 개발 설명
구글 CEO 순다르 피차이(Sundar Pichai)가 현지 시각 10월 20일 공개된 인터뷰에서 AI가 연구자를 보조하는 개발 과정을 설명했다. 그는 연구자와 에이전트가 모델 개발의 여러 부분에서 함께 반복 개선한다고 말했다. 이번 회차에는 25일 한국어 재소개를 계기로, 실제로 문서화된 연구 자동화 도구와 비교했다.
- 설명: 피차이는 에이전트가 연구자와 자동화된 방식으로 함께 모델을 만든다고 말했다.
- 운영: 정렬 연구뿐 아니라 실시간 관측·개입과 격리된 구조를 함께 언급했다.
- 비교: AlphaEvolve 문서는 올바르게 동작하는 초기 코드와 사용자 정의 평가 지표를 요구한다.
무엇이 달라지나
AI 연구의 자동화를 볼 때 코드 작성, 후보 탐색, 평가, 배포 승인을 나눠 볼 수 있다. 조직에는 더 많은 실험을 돌리는 것과 결과를 채택할 권한을 주는 것을 별도로 설계할 필요가 생긴다.
한계
인터뷰는 자율적인 재귀적 자기 개선을 완성했다는 발표가 아니다. 피차이는 그 최종 상태와는 거리가 있다고 설명했고, 자동화의 기여율이나 사람을 뺀 실험 결과는 제시하지 않았다. AlphaEvolve 역시 범용 코딩 비서나 자연어만으로 작동하는 도구가 아니다.
자료
- 피차이 전체 인터뷰: 9분 35초 이후의 연구자·AI 협업 설명.
- AlphaEvolve 공식 개요: 초기 코드·평가 지표와 적용 범위.
- 공개 수학 문제 저장소: 문제 설명과 예제 노트북을 읽는 경로.
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벤치마크·비교
AlphaEvolve의 현행 개요는 알고리즘 탐색과 조합 최적화를 위한 특수 코딩 에이전트로 정의한다. 입력 코드는 기능적으로 올바르게 동작해야 하고, 사용자가 정한 평가 지표에 맞춰 후보를 반복 개선한다. 인터뷰의 ‘AI가 AI 개발을 돕는다’는 설명을 이런 구체적인 탐색 구조와 비교하면, 목표를 정하고 결과를 재는 역할이 어디에 남는지 볼 수 있다.
같은 문서의 적용 범위는 일반 코딩 비서와 구분된다. 이미 동작하는 알고리즘을 더 빠르게 만들거나 수학적 목적 함수를 높이는 작업이 중심이다. 따라서 연구 자동화 도입을 검토하는 팀은 모델 이름보다 먼저 반복 가능한 평가 함수를 갖췄는지 점검할 수 있다.
활용·적용
가입이나 실행에 앞서 구조를 읽어 볼 경로도 있다. 구글 딥마인드의 공개 문제 저장소는 67개 수학 문제의 설명과 예제 노트북을 제공한다. 웹페이지는 브라우저로 열 수 있고, 코드에는 Apache 2.0 라이선스를 적용한다. 공개 예제를 읽는 것과 Cloud 서비스의 실행 권한·요금은 서로 다른 조건이다.
인터뷰에서 피차이는 모델이 동작하는 동안의 관측과 실시간 개입, 데이터 접근 범위를 함께 강조했다. 실제 팀의 실험 계획도 ‘후보 생성→자동 평가→사람의 채택’처럼 단계를 적어 두면, 어디까지 자동화하고 어떤 권한을 남길지 논의하기 쉬워진다.
궁금한 것
Q. 연구자 없이 모델을 개발하나? 피차이의 설명은 연구자와 AI가 함께 도는 반복 과정이다.
Q. 일반 개발자에게 바로 같은 도구가 제공되나? AlphaEvolve 문서는 특정 최적화 과제를 위한 도구를 설명한다. 인터뷰 발언만으로 모든 모델 개발 기능의 외부 제공을 판단할 수는 없다.
Q. 무료로 읽을 자료는 있나? 문제 저장소에서 문제와 예제를 확인할 수 있다. 이 글에서는 노트북이나 모델을 실행하지 않았다.
이미지와 정정: 이미지는 원고와 같은 수치 띠를 더한 AI 일러스트다. 정정·문의는 문의 페이지로 받을 수 있다.
자료 확인: 2026년 10월 25일 KST, 낮 12시 회차. 공식 발표·문서·원영상과 가격을 대조한 공개 자료 종합이며 직접 설치·생성·성능 재현은 하지 않았다. 데사의 연구 접근 질문 1건 외에는 기본 질문을 썼다. 소셜은 소수 게시물 기준으로 대표 여론이 아니다.
