Perplexity Computer for Counsel, Gemini 3.5 Flash에 computer use 통합, OpenAI와 Broadcom이 Jalapeño 공개

2026년 6월 24일은 구조적으로 중요한 발표들로 특히 밀도 높은 하루였다. OpenAI의 첫 자체 AI 칩, Gemini 3.5 Flash에 기본 기능으로 들어간 computer use, Perplexity의 법률용 에이전트, 그리고 Qwen의 새로운 월드 모델이 그 주인공이다. Mistral은 기업용 커넥터를 강화했고, Genspark는 Claude 기반 디자인 도구를 출시했으며, Cursor는 Notion과 직접 통합됐다. 14개의 주목할 만한 소식과 7개의 단신이 아홉 개 분야를 아우르는 개요를 완성한다.

Perplexity Computer for Counsel — 법률 전문가를 겨냥한 Computer 에이전트

6월 24일 — Perplexity가 Computer for Counsel을 출시했다. 이는 자사 Computer 에이전트의 수직 특화 버전으로, 로펌과 법률 전문가를 대상으로 한다. 이 통합은 Computer를 법률 데이터베이스, 문서 관리 시스템, 그리고 일상적으로 사용되는 사건 관리 도구(matter-management systems)와 연결한다.

출시 파트너

파트너	역할
midpageAI	인용 가능한 출처가 포함된 법률 검색
LegalZoom	법률 문서 생성
Docusign	전자 서명
netdocuments	로펌용 문서 관리

Perplexity Computer for Counsel은 모든 Pro 및 Max 구독자에게 제공된다. Perplexity의 공식 변경 로그에는 아직 이 발표에 대한 별도 항목이 없으며, 공개는 6월 24일 X를 통해 이뤄졌다.

이 수직 특화 버전은 Perplexity의 전략을 잘 보여준다. 즉, 사용자가 업무 흐름을 바꾸도록 요구하기보다 기존 업무 도구와의 직접 통합을 통해 전문 시장에 Computer 에이전트를 배포하는 방식이다.

🔗 Perplexity 트윗 — Computer for Counsel · 후속 스레드

Gemini 3.5 Flash에 통합된 Computer use — 기업용 안전장치를 갖춘 기본 도구

6월 24일 — Google은 computer use가 Gemini 3.5 Flash의 기본 도구가 되었다고 발표했다. 그전까지 이 기능은 전용 모델(Gemini 2.5 computer use)에서만 사용할 수 있었다. 이제는 function calling, Search grounding, Maps grounding과 함께 주요 Flash 모델에 직접 내장된다.

이제 Gemini 3.5 Flash는 하나의 모델만으로 브라우저, 모바일, 데스크톱 환경을 보고 추론하고 행동할 수 있다. Google이 우선 강조하는 사용 사례는 소프트웨어의 지속적 테스트와 업무용 애플리케이션에서의 지식 작업 처리다. 데모는 Browserbase를 통해 제공된다.

내장 보안 조치

간접 prompt injection에 대한 표적 적대적 학습
되돌릴 수 없는 작업에는 사용자 확인 필요
간접 주입이 감지되면 자동 탐지 및 중지
권장되는 ‘다층 방어’ 접근: 샌드박싱, 사람 검증, 접근 제어

Gemini API와 Gemini Enterprise Agent Platform을 통해 사용할 수 있다. 블로그 글은 Google DeepMind의 Product Manager Mateo Quiros가 작성했다.

🔗 Google 블로그 — Gemini 3.5 Flash의 Computer use

OpenAI와 Broadcom이 Jalapeño 공개 — LLM 추론 전용 첫 AI 칩

6월 24일 — OpenAI와 Broadcom(NASDAQ: AVGO)이 Jalapeño를 공개했다. 이는 OpenAI가 완전히 내부에서 설계한 첫 하드웨어 가속기로, LLM 추론의 특정 요구에 맞춰 아키텍처가 구성됐다. 9개월 만에 공동 개발되었으며, 고성능 반도체 ASIC 개발 주기로는 가장 빠르다고 주장된다. Jalapeño는 일반적인 GPU를 개조한 것이 아니라 LLM 추론 패턴에 최적화된 처음부터의 설계다.

아키텍처와 파트너

구성 요소	역할
Broadcom	실리콘 구현 + Tomahawk 네트워킹
Celestica	보드/랙 통합
Microsoft	기가와트급 데이터센터 배포(2026년 말)

엔지니어링 샘플은 이미 실험실에서 GPT-5.3-Codex-Spark를 포함한 ML 작업을 실행하고 있다. 초기 테스트에 따르면 OpenAI 기준 현행 최고 수준보다 와트당 성능이 더 높다고 한다. 자세한 기술 보고서는 향후 몇 달 안에 공개될 예정이다. 기가와트 규모의 초기 배포는 2026년 말로 예정돼 있다.

“Jalapeño is part of our long-term full-stack infrastructure strategy to make compute more abundant, resulting in AI which is faster, more reliable, more affordable for people and businesses, and can be used to solve more important problems.”

🇰🇷 “Jalapeño는 compute를 더 풍부하게 만들어 개인과 기업 모두에게 더 빠르고, 더 신뢰할 수 있고, 더 저렴한 AI를 제공하며, 더 큰 문제를 해결하는 데 사용할 수 있게 하기 위한 우리의 장기적인 풀스택 인프라 전략의 일부입니다.” — OpenAI 사장 Greg Brockman

Jalapeño는 제품, 모델, 그리고 이제는 칩까지 전체 스택을 통제하려는 OpenAI의 전략에 부합하며, 멀티 세대 compute 플랫폼의 첫 단계가 된다.

🔗 OpenAI — Jalapeño 추론 칩 · OpenAI 트윗

Qwen-AgentWorld — 7개 에이전트 환경을 시뮬레이션하는 월드 모델

6월 24일 — Qwen(Alibaba)이 Qwen-AgentWorld를 공개했다. 이는 하나의 모델 안에서 MCP, Search, Terminal, SWE, Web, OS, Android의 7개 에이전트 환경을 시뮬레이션하는 자연어 기반 월드 모델(Language World Model, LWM)이다. 특징은 환경 모델링이 사후 적응이 아니라 처음부터 학습 목표라는 점이다.

arXiv 2606.24597 논문에서는 두 가지 연구 축이 제시된다.

환경 시뮬레이션을 위한 기반 모델 — Qwen에 따르면 Qwen-AgentWorld는 AgentWorldBench에서 Claude Opus 4.8과 GPT-5.4를 능가한다. 이 주장은 Qwen의 자체 벤치마크에 근거한 것이며, 발표 시점에는 제3자 검증이 이뤄지지 않았다.
월드 모델로 강화된 에이전트 학습 — Controllable Sim RL(LWM을 시뮬레이션 환경으로 사용하는 에이전트 강화학습)은 실제 환경에서의 학습보다 우수하다. 환경에 대한 예측 학습은 추가 fine-tuning 없이도 에이전트 작업으로 전이된다.

주요 트윗(@Alibaba_Qwen, 6월 24일, 조회수 419,000회)은 arXiv, 공식 Qwen 블로그, GitHub, HuggingFace로 연결된다.

🔗 Qwen 트윗 · arXiv 2606.24597 · Qwen 블로그 · GitHub

Mistral Connectors — 기업용 커넥터의 고급 제어

6월 24일 — Mistral이 Mistral Studio의 Connectors에 대한 여러 새로운 기능을 자세히 설명하는 엔지니어링 글을 공개했다. 초점은 보안과 운영 환경에서의 제어다.

새로 제공되는 기능

기능	상태	설명
향상된 관리자 제어	GA	작업 공간별 접근 제어, 개별 활성화/비활성화
커넥터 범위가 지정된 API 키	GA	커넥터로 제한된 API 키, 자동화 워크플로의 사칭 방지
다중 계정 커넥터	GA	여러 계정으로 인증, 기본 계정 구성 가능
Connectors Debugger	Public Preview	11단계로 MCP 장애를 끝까지 분석
Vibe Code의 Connectors	GA	`/connectors` 명령으로 개발자 커넥터 재사용
Workflows의 Connectors	Public Preview	장기 또는 예약 작업을 위한 지속 연결

이제 저장소는 Atlassian, Google Drive, Notion, GitHub, Slack, Salesforce, Stripe 등 60개 이상의 통합을 포함한다. Connectors Debugger는 서버 접근부터 MCP 세션 열기까지 11단계 분석을 다루며, 운영 환경에서 에이전트를 배포하는 팀을 위한 진단 도구다.

🔗 Mistral — 커넥터 제어 강화 · 커넥터 문서

Cursor × Notion — Cursor SDK를 통한 작업 위임

6월 24일 — Cursor는 이제 사용자가 Notion에서 바로 Cursor에 작업을 위임할 수 있다고 발표했다. 이 통합은 Cursor SDK를 기반으로 구축됐으며, Notion이 직접 통합을 개발하고 cursor.com에 기술 글을 게시해 과정을 설명했다. 각 클라우드 에이전트는 Cursor와 동일한 모델, 동일한 harness, 동일한 runtime에서 실행된다.

작업 흐름은 간단하다. Notion의 어떤 스펙이든 @Cursor를 멘션하거나, 작업을 할당하면 된다. 그러면 Cursor가 PR을 열고 팀원 모두가 리뷰할 수 있다.

이번 출시는 Cursor SDK가 외부 파트너에게 개방되어 있음을 보여준다. Notion은 공식 Cursor 통합을 기다릴 필요 없이 자체 제품에 클라우드 에이전트를 통합했다. SDK는 외부 파트너가 완전한 통합을 구축해 자체 사용자에게 배포할 수 있을 만큼 충분한 프리미티브를 제공한다.

🔗 Cursor 트윗 · cursor.com

Genspark Design — Claude Opus 4.7 기반, Build Preview와 AI Designer 통합

6월 24일 — Genspark가 Claude Opus 4.7로 구동되는 시각 디자인 도구 Genspark Design을 출시했다. 이번 출시는 플랫폼의 기존 두 제품인 Genspark Build Preview와 Genspark AI Designer를 하나로 합친 것이다.

Genspark Design의 기능

프로덕션 준비가 된 UI 프로토타입, 비디오, HTML 애니메이션, 포스터
브랜드 디자인 시스템: Figma 파일 가져오기, 모든 프로젝트에서 재사용, 팀 공유
한 번의 클릭으로 코드화: Genspark Code를 통해 앱 또는 사이트 디자인을 작동 가능한 코드로 변환
출시 가격은 genspark.ai/agents?type=design에서 제공

@genspark_ai가 고정한 발표 트윗은 8시간 만에 87,000회의 조회수를 기록했다. Claude Opus 4.7 기반이라는 점은 공식 발표에서 명시적으로 언급됐다.

🔗 Genspark Design 트윗 · Genspark Design

주목할 만한 소식

OpenAI: GPT-5.5 Instant 업데이트 및 DevDay 2026 발표

6월 24일 — OpenAI가 자사에서 가장 많이 사용되는 모델인 GPT-5.5 Instant의 새 버전을 발표했다. 개선점은 질문 뒤의 의도 이해, 복잡한 제약 처리, 쇼핑 및 지역 추천에 초점이 맞춰져 있다. 유료 사용자는 6월 24일부터, 무료 사용자는 6월 25일부터 배포가 진행된다. 🔗 OpenAI 트윗

6월 23일 — OpenAI Developers가 9월 29일 샌프란시스코에서 열리는 OpenAI DevDay 2026 참가 신청을 시작했다. 신청은 devday.openai.com에서 7월 10일까지 가능하다. 🔗 @OpenAIDevs 트윗

NVIDIA — 하루에 네 가지 발표

6월 24일 — NVIDIA가 하루에 네 가지 발표를 집중적으로 내놓았다.

Cosmos 3 Nano — MolmoSpaces 1위: Cosmos 3 Nano로 사후 학습된 정책 모델이 해석, 추론, 행동이 필요한 환경에서 로봇 정책용 Ai2의 공개 랭킹 MolmoSpaces 1위를 차지했다. 🔗 NVIDIA Robotics 트윗
Metropolis Blueprint VSS 3: 비디오 검색 및 요약을 위한 Blueprint 3버전은 검색, 요약, 경고, 보고서 등 16개의 새로운 에이전트 기술과 자연어 기반 실시간 스트림 분석을 제공한다. 🔗 NVIDIAAI 트윗
NeMo AutoModel + Transformers v5: NeMo AutoModel은 이제 HuggingFace Transformers v5를 기반으로 MoE(Mixture of Experts) 모델을 1급 수준으로 지원하며, 처리량(TPS/GPU)은 1.3배 향상되고 피크 메모리는 30% 감소한다. 🔗 NVIDIAAI 트윗
BioNeMo Agent Toolkit: 단백질 구조 예측, 분자 도킹, 생성 화학, 유전체 분석을 위한 호출 가능한 도구를 어떤 AI 에이전트에게나 제공하는 오픈 툴킷이다. 🔗 NVIDIA Health 트윗

Hugging Face — Moon Bot과 Ai2 MolmoSpaces

6월 24일 — Hugging Face가 내부 Slack 비서인 Moon Bot의 전체 아키텍처를 공개했다. Moon Bot은 구성 가능한 LLM(Kimi K2, Claude 등)과 함께 Pi SDK(오픈소스 코딩 에이전트)를 사용한다. 각 Slack 세션의 메모리는 비공개 HF Buckets 버킷의 JSONL에 직렬화된다(huggingface/moon-bot-memory). Okta 기반의 3단계 접근 권한이 프로필에 따라 Elasticsearch, MongoDB, GitHub CLI 및 다른 도구에 접근할 수 있게 한다. 이 글은 다른 팀이 재현 가능한 모델로 사용하도록 하기 위한 것이다. 🔗 Hugging Face 글

6월 24일 — Ai2가 로봇 정책용 공개 랭킹인 MolmoSpaces를 발표했다. 어떤 팀이든 정책을 제출해 현재 선두인 NVIDIA Cosmos 3 Nano를 끌어내릴 수 있다. 🔗 Ai2 트윗 · 리더보드

코딩 도구: Zed v1.8, Copilot Free/Student, Manus Hosting

6월 24일 — Zed v1.8: 새 설정 agent.terminal_init_command은 에이전트 패널에서 새 터미널 스레드가 열릴 때 자동으로 명령을 실행한다. Git 성능도 개선되었으며(HEAD 해석, uncommit, 원격 저장소 목록), 생성되는 프로세스 수는 줄었다. 새 편집기 명령 두 가지는 editor: select {inside,around} delimiters와 workspace: reset pane sizes다. diff 스크롤링, 멀티 커서 편집, Markdown 미리보기 검색도 더 빨라졌다. 🔗 Zed 트윗

6월 24일 — GitHub Copilot이 Free 및 Student 요금제에서 전용 자동 모드로 전환된다. 수동 모델 선택은 제거되고, 사용 가능한 최적 모델로 동적으로 라우팅된다. Microsoft 모델의 (Preview) 라벨은 삭제된다. 🔗 GitHub 변경 로그

6월 24일 — Manus Website Builder는 두 가지 호스팅 모드를 도입했다. Autoscale은 트래픽에 따라 0~5개 인스턴스를 자동으로 조정하며, 유휴 상태에서는 비용이 들지 않는다. Reserved는 24/7로 지속되는 인스턴스로 콜드 스타트가 없으며 실시간 대시보드와 봇에 적합하고, 최대 사용 시 월 $36까지다. 각 계정에는 매달 $10의 무료 크레딧이 포함된다. 모드 전환은 서비스 중단이나 코드 변경 없이 이뤄진다. 참고: Manus는 Meta의 일부다. 🔗 Manus 블로그

미디어 : ElevenLabs × FOX Sports, xAI MongoDB, AWS의 Kimi

6월 24일 — ElevenLabs와 FOX Sports가 FOX Sports 앱에서 Colin Cowherd의 목소리를 기반으로 한 음성 에이전트를 출시합니다. 이 에이전트는 FIFA 월드컵 조별 리그, 판타지 풋볼 선택에 대한 질문에 답하고 스포츠 분석도 제공합니다. 사용자가 틀렸다면 논쟁도 할 수 있습니다. 이번 협업은 ElevenLabs와 Colin Cowherd 간의 공식 계약에 기반합니다. 🔗 ElevenLabs 트윗

6월 24일 — xAI Grok Build가 마켓플레이스에 공식 MongoDB 플러그인을 추가했습니다: 데이터 조회, 인덱스 최적화, Grok Build의 CLI에서 직접 데이터베이스 관리까지 가능해졌습니다(발표 트윗 조회수 329,000회). 🔗 xAI 트윗

6월 24일 — Kimi API(Kimi-K2.7 Code 모델)가 이제 통합 과금과 함께 AWS Marketplace에서 이용 가능합니다. 적격 고객은 자신의 EDP(Enterprise Discount Program) 약정에 사용량을 적용할 수 있습니다. 🔗 Kimi 트윗 · AWS Marketplace

Project Genie — Cannes Lions AI Craft 그랑프리

6월 23일 — Google DeepMind의 Project Genie 프로토타입(생성형 Playable Worlds)이 Cannes Lions 2026에서 AI Craft 부문 그랑프리를 수상했습니다. 프로젝트를 이끄는 Jack Parker-Holder는 최첨단 AI 없이는 달성할 수 없는 결과에 도달하는 능력을 언급합니다. 🔗 @jparkerholder 트윗

브리프

Claude Code v2.1.190 (6월 24일) — 유지보수 버전: v2.1.187 이후 배포된, 버그 수정과 신뢰성 개선이 포함됩니다. 🔗 Claude Code 변경 로그
Hugging Face — huggingface_hub 주간 배포 (6월 23일) — HF 팀이 Hub의 Python 클라이언트 라이브러리를 위해 AI 에이전트와 인간 검증을 루프에 포함한 자동 배포 파이프라인을 설명합니다. 🔗 HF 기사
Hugging Face — Transformers.js의 Cross-Origin Storage (6월 23일) — 서로 다른 웹 오리진 간에 모델 가중치를 공유해 브라우저 다운로드를 줄이기 위한 COS API 제안을 실험합니다. 🔗 HF 기사
Google DeepMind 팟캐스트 — 에이전틱 경제 (6월 24일) — 수백만 개의 AI 에이전트가 협상하고, 거래하고, 작업을 위임할 때 어떤 일이 일어나는지에 대한 에피소드로, AI groupthink를 피하기 위한 의사결정 다각화에 초점을 맞춥니다. 🔗 @GoogleDeepMind 트윗
Manus — URL 자동 제안 (6월 23일) — Manus는 이제 Files & sources 탭에서 자연어 설명을 바탕으로 관련 웹페이지를 제안하며, 이후 작업을 위한 참조로 저장합니다. 🔗 Manus 트윗
Runway Localize Ads (6월 24일) — 새로운 기능: 입력으로 광고 이미지를 넣으면, 클릭 한 번으로 모든 시장용 현지화 버전이 출력됩니다. 🔗 Runway 트윗
Luma Connectors (6월 24일) — Airtable, Dropbox, Google Drive 통합을 Luma 안에서 직접 제공하여 필요할 때 표로 파일을 가져올 수 있습니다. 🔗 Luma 트윗

이것이 의미하는 바

AI 에이전트의 수직화가 가속되고 있습니다. Perplexity Computer for Counsel는 법률 문서가 덧붙은 범용 버전이 아니라, 변호사들이 일상적으로 사용하는 업무 도구(LegalZoom, Docusign, netdocuments)에 직접 통합된 것입니다. 같은 패턴은 ElevenLabs와 FOX Sports에서도 보입니다. 범용 AI 도구가 아니라, 실제 스포츠 해설자의 음성 에이전트가 기존 미디어 앱 안에서 배포되는 방식입니다. 가치는 더 이상 기본 모델 자체에 있지 않고, 수직 통합과 배포에 있습니다.

computer use는 실험 단계에서 표준 기능 단계로 넘어가고 있습니다. Google은 computer use를 전용 모델이 아니라 Gemini 3.5 Flash — 가장 빠른 범용 모델 — 에 직접 통합합니다. 이는 해당 기능이 이제 추가 비용 없이 주력 모델에 탑재할 만큼 충분히 성숙했음을 시사합니다. 자동 중지, 되돌릴 수 없는 작업에 대한 확인 같은 안전장치에 대한 강조는 Google이 단순한 데모가 아니라 실제 엔터프라이즈 배포를 노리고 있음을 보여줍니다.

OpenAI가 하드웨어 스택 위로 올라가고 있습니다. Jalapeño는 OpenAI 전략의 성격 변화를 보여줍니다: NVIDIA의 고객에서 자체 가속기 설계자로 이동한 것입니다. Broadcom과 9개월 만에 설계했는데 — 고성능 ASIC치고는 짧은 주기입니다 — 2026년 말 기가와트 규모 배치를 목표로 하는 Jalapeño는, AI를 “더 빠르고, 더 신뢰할 수 있고, 더 저렴하게” 만들기 위한 추론 비용 절감을 지향합니다. 이 변화는 Google(TPU), Amazon(Trainium), Apple(Neural Engine)에서 보이는 흐름과 맞닿아 있습니다. 대형 플랫폼들은 AI용 실리콘을 직접 통제하려고 합니다.

환경 모델링은 에이전틱 연구의 축으로 떠오르고 있습니다. Qwen-AgentWorld는 잘 탐구되지 않은 방향을 밀고 나갑니다: 모델이 터미널, 브라우저, OS, Android 같은 에이전트 환경을 직접 행동하기보다 시뮬레이션하도록 학습시키는 것입니다. 핵심 아이디어는 환경에 대한 예측 지식이 추가 fine-tuning 없이도 실제 에이전틱 작업으로 전이된다는 것입니다. AgentWorldBench에서 Claude Opus 4.8과 GPT-5.4를 능가한다는 주장이 제3자에 의해 확인된다면, 이 LWM 패러다임은 충분히 주목할 만합니다.

프로덕션 환경에서의 에이전트 도구화가 전문화되고 있습니다. Mistral Connectors의 11단계 Debugger MCP, API 키 스코프, 장기 워크플로를 위한 지속 연결성은 — 데모용 기능이 아닙니다. 이는 에이전트를 프로덕션에 배포할 때 팀이 실제로 겪는 문제에 대한 해답입니다: 진단하기 어려운 연결 장애, 자동화 워크플로에서의 신원 도용 위험, 긴 세션 관리. 같은 운영 성숙도는 Notion에 개방된 Cursor SDK, 세 단계 Okta 접근 제어를 갖춘 HF의 Moon Bot, 그리고 agent.terminal_init_command를 갖춘 Zed v1.8에서도 나타납니다.