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마이크로소프트, 호주 IREN과 97억 달러 규모의 AI 클라우드 계약 체결

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.04 15:03
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Microsoft는 호주 데이터센터 운영업체 IREN과 97억 달러 규모의 5년 계약을 체결하여 역사상 가장 큰 AI 인프라 거래 중 하나를 성사시켰으며, 이는 암호화폐 채굴 회사의 인공지능 클라우드 서비스로의 공격적인 전환을 입증하는 것입니다.

월요일 발표된 계약에 따라 IREN은 5년에 걸쳐 Microsoft에 NVIDIA GB300 GPU에 대한 액세스를 제공하며, 계약에는 약 19억 달러 상당의 20% 선불금이 포함되어 있습니다. 이 거래로 IREN은 양사가 치솟는 AI 컴퓨팅 파워 수요를 충족하기 위해 경쟁하는 가운데 Microsoft의 AI 클라우드 용량 최대 고객으로 자리매김하게 됩니다.​


텍사스의 주요 인프라 구축

이번 파트너십을 통해 IREN은 텍사스주 차일드리스에 위치한 750메가와트 규모의 캠퍼스에 최첨단 AI 인프라를 구축할 예정이며, 2026년까지 4단계에 걸쳐 데이터 센터에 200메가와트의 핵심 IT 부하를 설치할 계획입니다. GPU는 고성능 AI 워크로드를 위해 특별히 설계된 새로운 액체 냉각 데이터 센터에 설치될 것입니다.​

계약 이행을 위해 IREN은 Dell Technologies로부터 약 58억 달러 상당의 GPU 및 관련 장비를 구매하기로 동시에 합의했습니다. 이는 기록상 가장 큰 GPU 조달 계약 중 하나로, 현대 AI 애플리케이션을 지원하는 데 필요한 인프라의 엄청난 규모를 보여줍니다.​

IREN의 공동 창립자이자 공동 CEO인 Daniel Roberts는 "Microsoft와의 이 획기적인 파트너십을 발표하게 되어 자랑스럽게 생각하며, 이는 우리의 수직 통합 AI 클라우드 플랫폼의 강점과 확장성을 강조합니다"라고 말했습니다. "이 계약은 IREN이 신뢰할 수 있는 AI 클라우드 서비스 제공업체로서의 입지를 검증할 뿐만 아니라, 글로벌 하이퍼스케일러들 사이에서 새로운 고객층에 대한 접근을 열어줍니다."​


전략적 변화가 결실을 맺다

이번 거래는 암호화폐 채굴에서 AI 인프라로 탈바꿈한 IREN의 변화를 놀랍게 검증한 사례로 평가받고 있습니다. 원래 비트코인 채굴 사업으로 설립된 시드니 소재의 이 회사는 GPU 용량을 공격적으로 확장해 최근 6억 7,400만 달러의 하드웨어 투자로 약 23,000대의 GPU로 함대를 두 배로 늘렸습니다.​

Microsoft의 사업 개발 및 벤처 부문 사장인 조나단 틴터는 이번 파트너십의 전략적 가치를 강조했습니다. 그는 “IREN은 데이터 센터부터 GPU 스택까지 완전히 통합된 AI 클라우드를 구축하고 운영하는 전문성과 확보된 전력 용량을 보유하고 있어 전략적 파트너로서 중요한 존재입니다”라고 말했습니다. “이번 협력을 통해 양사와 고객 모두에게 새로운 성장 기회가 열립니다.”​

이 발표로 IREN의 주가는 급등해 월요일 기준 주가가 4.3% 오른 60.75달러에 거래되고 있습니다. AI 전환을 받아들인 투자자들 덕분에 회사 주가는 연초 대비 이미 300% 이상 급등했습니다.​

IREN은 기존 현금, 고객 선불, 영업 현금 흐름 및 추가 금융 전략을 결합해 대규모 자본 지출을 조달할 계획입니다. 또한 회사는 업계에서 가장 낮은 전력 비용으로 완전히 재생에너지로 운영하고 있어 경쟁력 있는 위치에 있습니다.​

이번 거래는 AI 인프라 투자가 전반적으로 급증하는 가운데 추진된 것으로, 하이퍼스케일러들이 2027년까지 데이터 센터 용량에 수천억 달러를 투자할 것으로 예상됩니다. Microsoft는 다음 세대 AI 애플리케이션 및 서비스에 필요한 컴퓨팅 인프라를 구축하려는 경쟁에서 Amazon, Google과 같은 라이벌들과 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.

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Anthropic이 개발한 인공지능 시스템이 이제 수백만 달러 가치의 블록체인 스마트 계약의 취약점을 자율적으로 식별하고 악용할 수 있다고 2025년 12월 1일 회사의 MATS 및 Fellows 프로그램이 발표한 연구에 따르면 밝혀졌습니다. 시뮬레이션 테스트에서 Claude Opus 4.5, Claude Sonnet 4.5, OpenAI의 GPT-5를 포함한 최첨단 모델들은 2025년 3월 이후 취약해진 34개의 스마트 계약 중 19개를 성공적으로 악용하여 460만 달러의 시뮬레이션 도난 자금에 해당하는 결과를 보였습니다.연구 결과는 연구자들이 이러한 AI 능력이 초래할 수 있는 경제적 피해에 대한 구체적인 하한선으로 설명하는 것을 확립했습니다. Opus 4.5만으로도 전체의 450만 달러를 차지했으며, 17개의 계약을 성공적으로 침해하여 기준일 이후 데이터셋의 50%에 해당합니다. 이 연구는 2020년부터 2025년까지 Ethereum, Binance Smart Chain, Base에서 악용된 실제 취약점을 가진 405개의 스마트 계약으로 구성된 새로운 벤치마크인 SCONE-bench를 소개합니다.AI가 새로운 제로데이 취약점을 발견하다역사적 공격 사례를 재현하는 것을 넘어, AI 에이전트들은 2025년 10월 3일 실시된 테스트 중 최근 배포된 바이낸스 스마트 체인 계약에서 이전에 알려지지 않은 두 개의 제로데이 취약점을 발견했습니다. Anthropic에 따르면, Sonnet 4.5와 GPT-5 모두 독립적으로 시뮬레이션된 수익 기준 3,694달러 상당의 결함을 식별했으며, GPT-5는 3,476달러의 API 비용으로 이를 달성했습니다.첫 번째 취약점은 개발자들이 공개 계산 함수에서 “view” 수정자를 생략하여 의도치 않게 쓰기 권한을 부여한 토큰 계약과 관련이 있었습니다. AI는 이를 악용하여 토큰 잔액을 반복적으로 부풀린 후 판매하여 약 2,500달러의 시뮬레이션 이익을 얻었습니다. Anthropic이 블록체인 보안 회사 SEAL과 협력한 후, 독립적인 화이트햇 해커가 취약한 자금을 회수하여 사용자에게 반환했습니다.두 번째 결함은 토큰 런처의 잘못 구성된 수수료 관리와 관련이 있었습니다. AI가 취약점을 식별한 지 4일 후, 실제 공격자가 독립적으로 동일한 문제를 악용하여 약 1,000달러의 수수료를 유출했습니다.확대되는 역량이 공격 시간을 압축한다이 연구는 2025년 계약에서 시뮬레이션된 공격 수익이 지난 1년 동안 약 1.3개월마다 두 배로 증가했으며, 이는 도구 사용 및 장기 추론을 포함한 에이전트 기능의 개선에 의해 주도되었음을 발견했습니다. 기능적 공격을 구축하는 데 필요한 토큰 비용은 6개월 미만 동안 4세대 모델에 걸쳐 70.2% 감소했으며, 이를 통해 공격자는 동일한 컴퓨팅 투자로 약 3.4배 더 많은 공격을 실행할 수 있게 되었습니다.Anthropic은 모든 테스트가 실제 자금이 위험에 처하지 않는 격리된 블록체인 시뮬레이터에서 수행되었음을 강조했습니다. 이 회사는 이중 사용 우려에도 불구하고 SCONE-bench를 오픈 소스로 공개하고 있으며, 공격자들이 이미 이러한 도구를 독자적으로 개발할 강력한 재정적 동기를 가지고 있는 반면, 공개 릴리스는 방어자들이 배포 전에 계약을 스트레스 테스트할 수 있게 한다고 주장합니다. 이러한 발견은 2025년 11월 Balancer 프로토콜 해킹 사건 몇 주 후에 나온 것으로, 당시 공격자가 권한 부여 버그를 악용하여 1억 2천만 달러 이상을 탈취했습니다.
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2025.12.02 등록
인공지능은 노동 시장에 예상치 못한 반전을 가져올 태세다. 자동화에 대한 기존의 두려움을 뒤집는 최근 보고서와 전문가 분석 물결에 따르면, 만연한 실업 대신 숙련된 인력 부족이 발생할 전망이다.11월 24일 맨해튼 연구소가 블룸버그 오피니언에 발표한 분석에 따르면, AI가 빠르게 발전하더라도 이 기술은 일자리를 없애기보다는 “노동력 부족, 또는 최소한 새로운 기술을 최대한 활용할 수 있는 숙련된 인력의 부족”을 초래할 가능성이 더 높다고 주장한다. 분석에 인용된 대형 대학 정보학 프로그램 책임자에 따르면, 주요 장애물은 많은 학생들이 AI가 주도하는 노동력에 필요한 수학 능력을 갖추지 못했다는 점이다. 특히 AI 분야를 전공하지 않는 학생들에서 이런 경향이 두드러진다.이러한 역설은 경제 전반에 예상치 못한 방식으로 퍼지고 있다. 베어링포인트가 2025년 8월에 실시한 전 세계 1,000명 이상의 경영진 대상 설문조사에서 92%는 AI 자동화로 인해 최대 20%의 인력 과잉을 보고했다. 하지만 동시에, 94%는 AI 특화 직무(거버넌스 전문가, 프롬프트 엔지니어, 인간-AI 협업 전문가 등)에서 심각한 인력 부족을 겪고 있으며, 3분의 1은 40~60%의 인력 공백을 보고하고 있다.기술 격차가 건설 붐을 주도하다AI 주도 노동력 부족의 가장 명확한 증거는 예상치 못한 분야인 건설업에서 나타났습니다. Amazon, Google Microsoft를 포함한 거대 기술 기업들이 AI 시스템을 구동하기 위해 수백 개의 새로운 데이터 센터를 건설하기 위해 경쟁하고 있지만, Associated Builders and Contractors 업계 단체에 따르면 약 439,000명의 숙련된 근로자가 부족한 상황에 직면해 있습니다.이러한 시설을 건설하는 건설 근로자들은 25%에서 30%의 급여 인상을 경험하고 있으며, 일부는 연간 200,000달러 이상을 벌고 있다고 월스트리트 저널이 11월 30일 보도했습니다. 기업들은 난방이 되는 휴게 텐트, 무료 점심, 최대 100달러의 일일 인센티브 보너스로 제안을 더욱 매력적으로 만들고 있습니다.이주에서 변혁으로매사추세츠공과대학교(MIT)가 11월 26일에 발표한 연구에 따르면, 인공지능(AI)이 이미 미국 일자리의 11.7%에 해당하는 업무를 수행할 수 있는 것으로 나타났습니다. 이는 약 1조 2천억 달러 규모의 임금에 해당합니다. 하지만 연구진은 이러한 수치가 기술적 능력을 반영하지만, 일자리 손실이 불가피하다는 일정을 의미하는 것은 아니라고 강조했습니다. 이 연구의 ’아이스버그 지수(Iceberg Index)’는 32,000가지 기술을 보유한 1억 5,100만 명의 노동자를 시뮬레이션하여 정책 입안자들이 노동력 전환을 계획하는 데 도움을 줍니다.MIT의 슬론 경영대학원이 이전에 실시한 연구에 따르면, AI에 대규모 투자를 하는 기업들은 실제로 고용을 늘렸습니다. AI 도입은 5년간 고용 증가율 6%, 매출 증가율 9.5%와 연관이 있었습니다. Anthropic이 2025년 2월에 400만 건 이상의 AI 프롬프트를 분석한 별도의 연구에서는 근로자들이 AI를 주로 업무를 대체하기보다 보완하는 데 활용하는 것으로 나타났습니다.]2028년까지 BearingPoint가 조사한 경영진의 거의 절반은 인력 초과 현상이 30%를 넘을 것으로 예측하고 있으며, 중요한 AI 기술 격차는 계속될 것으로 보입니다. 세계경제포럼(WEF)은 2030년까지 전 세계적으로 9,200만 개의 일자리가 사라지는 반면, 1억 7,000만 개의 새로운 일자리가 생겨 순증 7,800만 개의 일자리가 창출될 것으로 전망하고 있습니다.
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2025.12.02 등록
• Apple은 월요일 기계 학습 및 AI 전략 담당 수석 부사장인 John Giannandrea가 2026년 봄에 물러나 은퇴할 것이며, Microsoft와 Google에서 근무한 Amar Subramanya가 AI 담당 부사장으로 합류할 것이라고 발표했습니다.[investing +2]• 이번 리더십 개편은 Apple이 AI 강화 Siri 어시스턴트 출시 지연으로 비판을 받고 있는 가운데 이루어졌습니다. Siri는 원래 2024년에 약속되었으나 이제 2026년으로 연기되었으며, 회사는 생성형 AI 경쟁에서 OpenAI, Google, Microsoft와 같은 경쟁사들을 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다.[investing +2]• CEO Tim Cook에게 직접 보고했던 Giannandrea와 달리, Subramanya는 소프트웨어 책임자인 Craig Federighi에게 보고할 예정입니다. Federighi의 AI 책임은 확대되어 “내년에 사용자들에게 더 개인화된 Siri를 제공”하기 위한 Apple의 노력을 감독하게 된다고 Cook이 말했습니다.[nbcnews +2]
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2025.12.02 등록
• Nvidia는 NeurIPS 컨퍼런스에서 Alpamayo-R1을 공개했으며, 이는 사고 연쇄(chain-of-thought) AI 추론과 경로 계획을 통합하여 자율주행 자동차가 실시간으로 자신의 결정을 설명할 수 있도록 하는 세계 최초의 개방형 산업 규모 추론 비전 언어 행동 모델로 설명되었습니다.[quantumzeitgeist +1]• 이 모델은 센서 데이터를 자연어 설명으로 변환하고 주행 결정을 단계별로 추론함으로써 자율주행 차량 소프트웨어의 “블랙박스” 문제를 해결하며, 강화 학습 후처리 후 추론 품질이 45% 향상되었습니다.[quantumzeitgeist +1]• Nvidia는 비상업적 연구 용도로 GitHub와 Hugging Face에 이 모델을 공개했으며, 개발자들이 자율주행 차량 및 로봇공학을 위한 물리적 AI 모델을 맞춤화할 수 있도록 Cosmos Cookbook과 AlpaSim 평가 프레임워크도 함께 제공했습니다.[quantumzeitgeist +1]
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2025.12.02 등록
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