시장

Oracle이 Google TPU를 제공하고 Meta는 950억 달러 주식 발행을 계획: 10월 28일 소식 모음

Oracle이 2027년 Google TPU를 제공하고, Meta는 AI용 950억 달러 주식 발행을 계획한다. Google은 코딩 에이전트용 CLI를 내놓았다.

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이번 소식 모음은 2026년 10월 26일 월요일 저녁과 27일 화요일을 다룬다. 인프라 쪽에서는 Oracle이 공급업체 세 곳의 칩을 갖추고 AI World 콘퍼런스를 열었고, Meta는 데이터센터 자금을 어떻게 마련할 계획인지 구체적으로 밝혔다. 도구 쪽에서는 Google이 코딩 에이전트를 위한 커맨드 라인을 출시했고, Codex, Claude Code, OpenCode가 새 버전을 내놓았으며, Liquid AI는 소형 오픈 웨이트 모델 계열을 공개했다. 별도로 밝히지 않는 한 수치는 공식 발표에서 가져왔다.

Oracle, 클라우드에서 Google TPU 제공

Oracle과 Google은 10월 27일 Google이 설계한 AI 칩인 TPU를 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)에서 쓸 수 있게 된다고 발표했다. Google Cloud 외의 주요 클라우드가 TPU를 제공하는 것은 이번이 처음이다(Oracle 보도 자료). Oracle이 전력, 냉각, 네트워킹을 제공하며, 서비스는 2027년 중에 시작해 몇 년에 걸쳐 확대된다. 보도 자료는 8세대 TPU를 언급하는데, 학습용 칩(TPU 8t)과 추론용 칩(TPU 8i)이 하나씩 있다. Google에 따르면 TPU 8t는 이전 세대보다 포드당 연산 성능이 3배에 가깝다.

같은 날 NVIDIA와 Oracle은 OCI에서 Vera Rubin NVL72 시스템(한 랙에 연결된 GPU 72개)과 Vera CPU의 정식 출시를 발표했으며, "multi-gigawatt scale"로 확장하는 것을 목표로 한다(NVIDIA 보도 자료). Oracle은 더 작은 HGX Rubin NVL8 서버도 계획하고 있다. Rubin GPU 8개, 64코어 Intel Xeon 6 CPU 2개, 4TB 메모리를 갖춘다. 계약 금액은 공개되지 않았다. Reuters에 따르면 Oracle은 Cerebras와 SambaNova의 추론 칩도 제공할 계획이다.

Oracle과 OpenAI: Oracle 도구 안의 Codex

OpenAI도 Oracle과의 파트너십을 확대했다(OpenAI 발표). Oracle 애플리케이션과 데이터는 앞으로 나올 Oracle AI Workspace를 통해 ChatGPT에 연결될 예정이다. Oracle App Composer는 Codex와 다른 AI 도구로 앱을 만든 뒤 OCI에 배포하는 데 쓰인다. 미국에서는 Oracle 고객이 Oracle 크레딧으로 Oracle Marketplace에서 OpenAI API, Codex, ChatGPT Work를 구매할 수 있게 된다. OpenAI는 Oracle 내부에 활성 ChatGPT 사용자 130,000명, 활성 Codex 사용자 95,000명 이상이 있다고 밝혔다.

Meta, 950억 달러 규모의 주식 발행 계획

10월 26일 Meta는 AI 투자를 위한 약 950억 달러 규모의 지분 금융 계획을 발표했다(Meta 보도 자료).

다음 날 NVIDIA는 이번 발행에 30억 달러를 투자하고, Meta가 Vera Rubin 시스템과 Vera CPU를 더 많이 배치할 것이라고 밝혔다(NVIDIA 보도 자료). CNBC에 따르면 발표 당일 오전 Meta 주가는 1.6% 하락했다.

Google, 코딩 에이전트용 Gemini API CLI 출시

10월 27일 Google은 코딩 에이전트, 스크립트, CI 파이프라인이 호출하도록 설계된 의존성 없는 오픈소스 커맨드 라인 gemini-api를 베타로 출시했다(Gemini API 릴리스 노트). 대화형 에이전트인 Gemini CLI를 대체하는 것이 아니라, Claude Code, Codex, Cursor 같은 에이전트가 실행해 텍스트, 이미지, 음성, 음악, 영상을 생성하거나 파일을 분석하거나 Deep Research 같은 Google 관리형 에이전트를 띄울 수 있는 상태 비저장 클라이언트다(CLI 가이드).

설계상 선택은 에이전트를 겨냥한다. 미디어는 디스크에 쓰고 경로만 반환하므로 컨텍스트 윈도우를 채우지 않는다. --dry-run은 요청을 보내지 않고 미리 보여 준다. 종료 코드는 유형별로 나뉜다(예를 들어 3은 인증 문제). Google은 마이너 버전 사이에 호환성을 깨는 변경이 들어올 수 있다며 CI에서 버전을 고정하라고 권고한다.

Codex, Claude Code, OpenCode: 새 버전

Liquid AI, 20억 파라미터 모델 LFM3 공개

10월 27일 Liquid AI는 약 20억 파라미터의 오픈 웨이트 모델 6종(텍스트, 비전, 오디오, 옴니, 의사결정 모델 2종)으로 이루어진 LFM3 계열을 출시했다. 모두 22조 토큰으로 사전 학습한 같은 베이스 모델에서 만들어졌다(Liquid AI 발표). 텍스트 모델 LFM3-1.7B의 컨텍스트 윈도우는 262,144토큰이며 4비트 정밀도에서 약 1GB에 들어간다. Liquid 자체 라이선스인 LFM Open License v1.0으로 공개되었다(Hugging Face 모델 카드).

Liquid AI는 OpenCode 하네스를 쓴 SWE-bench Verified에서 43.4%를 기록했다고 보고했으며, Qwen3.5-9B는 51.2%다. 에이전트형 코딩에서는 더 큰 모델이 여전히 앞선다고 인정한다. 이는 공급업체가 내놓은 수치다. LFM3-1.7B는 우리의 모델 비교에 점수 없이 추가된다. 우리 비교는 아직 이 벤치마크를 다루지 않는다.

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