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업계가 AirLLM이 2.8조 파라미터 모델이 VRAM 4GB만으로 구동 가능함을 입증하며 로컬 추론의 하드웨어 장벽을 실질적으로 무너뜨린 이후, 규모가 중요하다는 시도는 더 이상 표층적 주장에 그치지 않게 되었다. 엔비디아는 네모트론(Nemotron) 개발 가속화를 위해 풀사이드(Poolside) 인력을 영입하고 자율 AI 에이전트 보안을 위한 프레임워크를 공개했다. 알리바바 DAMO 아카데미는 생성 기술의 경계를 한층 더 넓히기 위해 4DAnyone을 출시했다. 딥시크(DeepSeek)는 V4-Flash에 시각 기능을 추가해 보다 현실 기반의 추론 능력을 강화했다. 센스노바(SenseNova)는 U1.5-8B-MoT를 통해 네이티브 멀티모달 생성에 도전하며 대규모 아키텍처의 필요성에 의문을 제기했다. 이에 텐센트 주취 연구소(Zhuque Lab)는 AI-Infra-Guard 보안 스위트 출시로 속도 증가가 안전 프로토콜을 앞지르지 않도록 대응했다.
