The Batch: AI가 만드는 새로운 일자리와 최신 모델 트렌드 (GLM-5, LFM2.5, SleepFM)

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핵심 요약

앤드류 응은 AI가 기존 업무를 자동화하는 동시에 새로운 창의적 일자리를 창출할 것이라고 전망하며, 자신의 딸을 위한 AI 설계 케이크 사례를 공유했다. 기술적으로는 Z.ai가 7,440억 파라미터 규모의 오픈 가중치 모델 GLM-5를 공개하여 에이전트 작업에서 뛰어난 성능을 입증했다. 또한 Liquid AI는 1.2B 규모로 온디바이스에서 고속 추론이 가능한 LFM2.5-Thinking 모델을 선보였으며, 의료 분야에서는 수면 신호로 질병을 예측하는 SleepFM 연구가 발표되었다. 마지막으로 2025년 빅테크 기업들의 AI 로비 예산이 사상 처음으로 1억 달러를 돌파하며 정책 영향력이 확대되고 있음을 보여준다.

배경

Large Language Model (LLM) 기본 개념, Transformer 및 Mixture-of-Experts 아키텍처 이해, 머신러닝 성능 지표(AUC, Elo 등) 지식

대상 독자

AI 개발자, 데이터 과학자, 기술 전략가, 의료 AI 연구원

의미 / 영향

오픈 가중치 모델이 폐쇄형 모델과의 성능 격차를 좁히면서 기업들의 모델 선택권이 넓어지고 있다. 특히 온디바이스와 의료 분야에서의 특화 모델 발전은 AI가 일상과 전문 영역에 깊숙이 침투하는 계기가 될 것이다.

섹션별 상세

앤드류 응은 AI가 인간의 생산성을 높여 소프트웨어 수요를 폭발시키고 '리크루팅 엔지니어'와 같은 새로운 직군을 탄생시킬 것이라고 주장한다.

AI가 디자인한 케이크 도안과 실제 제과사가 제작한 케이크의 비교 사진이다. — PhotoAI가 인간의 창의성을 돕고 새로운 일감을 창출할 수 있다는 앤드류 응의 주장을 뒷받침하는 시각적 사례로 제시되었다. AI 디자인이 실제 물리적 생산으로 이어지는 과정을 보여준다.

Z.ai의 GLM-5는 7,440억 파라미터(활성 400억)의 MoE 구조로, 28.5조 개의 토큰으로 사전 학습되었으며 에이전트 성능에서 폐쇄형 모델에 근접하는 성과를 냈다.

GLM-5와 타 모델들의 추론, 코딩, 일반 에이전트 성능 벤치마크 비교표이다. — ChartGLM-5가 오픈 가중치 모델 중 최고 수준의 성능을 기록하며 Claude Opus 4.5나 GPT-5.2와 같은 폐쇄형 모델에 근접했음을 수치로 증명한다.

Liquid AI의 LFM2.5-1.2B-Thinking은 Transformer와 CNN을 결합한 하이브리드 아키텍처를 통해 900MB 미만의 메모리로 온디바이스 추론을 구현했다.

LFM2.5-1.2B 모델의 추론 벤치마크 및 온디바이스 성능 비교표이다. — Chart소형 모델임에도 불구하고 Qwen3-1.7B 등 더 큰 모델보다 빠른 속도와 적은 메모리 사용량을 기록하며 온디바이스 환경에서의 효율성을 입증한다.

2025년 메타, 아마존 등 빅테크의 로비 자금이 급증했으며, 이는 데이터 센터 건설 및 칩 수출 규제 완화 등 기업 친화적 정책으로 이어지고 있다.

2024년 대비 2025년 주요 테크 기업들의 로비 예산 변화를 나타낸 막대 그래프이다. — Chart메타가 2,600만 달러 이상을 지출하며 선두를 달리고 있으며, 엔비디아의 예산이 7배 폭증하는 등 AI 정책에 대한 기업들의 영향력 확대 시도를 시각화한다.

스탠포드 등 공동 연구진이 개발한 SleepFM은 58만 시간의 수면 데이터로 학습되어 알츠하이머, 뇌졸중 등 130여 종의 질병을 최대 6년 전 예측할 수 있다.

실무 Takeaway

GLM-5와 같은 고성능 오픈 가중치 모델의 등장으로 개발자들은 자체 하드웨어에서 프라이버시를 유지하며 최상위권 AI 성능을 활용할 수 있다.
온디바이스 AI 구현 시 Liquid AI의 하이브리드 아키텍처처럼 메모리 점유율을 낮추면서 추론 속도를 높이는 모델이 에이전트 실행에 유리하다.
AI 정책 환경이 로비 활동을 통해 기업 친화적으로 변모하고 있으므로, 규제 완화에 따른 인프라 확장 기회를 주시해야 한다.

언급된 리소스

GitHubGLM-5 Weights on Hugging Face

GitHubSleepFM Code and Weights