AI가 컴파일러 구축, LinkedIn 해킹, & GPU 속도 향상!

Anthropic의 Claude AI 모델은 16개의 에이전트가 협력하여 2주 만에 새로운 C 컴파일러를 처음부터 성공적으로 만들었다고 Anthropic 연구원 Nicholas Carlini의 최근 블로그 게시물에 따르면 밝혔다. 약 2만 달러의 API 비용이 소요된 이 프로젝트는 복잡한 코딩 작업에서 AI 에이전트의 성장하는 능력을 보여준다.

Anthropic의 Claude Opus 4.6 모델에서 실행되는 AI 에이전트는 최소한의 감독을 받았으며 컴파일러를 구축하는 임무를 맡았다. 이 프로젝트는 10,000줄의 코드베이스를 생성했다. 이 성과는 멀티 에이전트 AI 도구의 발전을 강조하며, Anthropic과 OpenAI 모두 최근 유사한 도구를 출시했다.

다른 소식으로, 변호인들은 ICE 요원 Jonathan Ross에 의한 Renee Nicole Good 살해 사건과 관련된 수사 파일에 대한 접근을 요구하고 있다. Ross를 폭행한 혐의로 유죄 판결을 받은 Roberto Carlos Muñoz-Guatemala를 변호하는 변호인들은 1월 7일 총격 사건과 관련된 훈련 기록 및 수사 파일을 요청하고 있다. Muñoz-Guatemala의 변호인들은 Good의 사망과 관련된 상황을 이해하려 하며, Ross는 두 사건 모두에 연루된 동일한 경찰관이었다.

한편, "OpenClaw moment"는 자율 AI 에이전트가 실험실을 넘어 일반 노동력으로 성공적으로 진출한 최초의 사례를 의미한다. 엔지니어 Peter Steinberger가 "Clawdbot"으로 처음 개발한 이 프레임워크는 "Moltbot"으로 발전한 후 2026년 1월 말에 "OpenClaw"로 정착했다. 이전의 챗봇과 달리 OpenClaw는 셸 명령을 실행하고, 로컬 파일을 관리하며, 영구적인 루트 수준 권한으로 메시징 플랫폼을 탐색할 수 있도록 설계되었다.

별도의 보고서에서는 클라우드 환경을 몇 분 안에 손상시킬 수 있는 새로운 공격 체인, 즉 ID 및 액세스 관리(IAM) 피벗에 대해 자세히 설명한다. 1월 29일에 발표된 CrowdStrike Intelligence 연구에 따르면, 이 공격은 겉보기에 합법적인 LinkedIn 메시지로 시작된다. 그런 다음 개발자는 클라우드 자격 증명을 유출하는 악성 패키지를 설치하도록 속아 공격자에게 클라우드 환경에 대한 액세스 권한을 부여한다.

마지막으로, Stanford, Nvidia 및 Together AI의 연구원들은 GPU 커널을 최적화하는 새로운 기술인 Test-Time Training to Discover (TTT-Discover)를 개발했다. 이 기술을 통해 모델은 추론 프로세스 중에 계속 훈련을 진행하여 특정 문제에 대한 가중치를 업데이트할 수 있다. 이 접근 방식을 통해 연구원들은 인간 전문가가 작성한 이전 최고 수준보다 두 배 빠르게 실행되는 중요한 GPU 커널을 최적화할 수 있었다. 연구원에 따르면 이는 종종 "고정된" 모델에 의존하는 현재의 기업 AI 전략에 도전한다.