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1980년대 후반 의회가 옴니버스 예산조정법(OBRA) 등을 통해 임신부와 저연령 아동에 대한 메디케이드 적용을 복지 수급과 분리하고 소득 기준으로 재편. 1989년 개정으로 소득이 연방 빈곤선 133% 이하인 임신부와 6세 미만 아동의 의무 적용을 모든 주에 요구. 메디케이드가 복지 연계형에서 소득 기준형 보장으로 전환되는 결정적 변화.

보건교육복지부가 사회보장청과 사회재활서비스국에 흩어져 있던 메디케어·메디케이드 운영 기능을 모아 의료재정청(HCFA)을 신설함. 두 공적 의료보장 프로그램의 지불·인증·규제 권한을 한 기구로 통합해 지출 관리와 기준 설정의 일관성을 확보하려는 조직 개편. 이 기구가 2001년 메디케어·메디케이드 서비스 센터로 개칭되며 오늘날 CMS의 직접적 전신이 됨.

1966년부터 각 주가 자체 메디케이드 계획을 연방 승인받아 제도를 순차 시행. 1966년 말까지 26개 주가 도입했고 1970년에는 알래스카와 애리조나를 제외한 모든 주가 참여했으며, 알래스카는 1972년·애리조나는 1982년에 합류. 연방 지침 안에서 주가 자격·급여를 설계하는 연방-주 협력 운영 방식이 전국에 정착한 과정.

린든 B. 존슨 대통령이 미주리주 인디펜던스에서 1965년 사회보장법 개정안에 서명하며 저소득층 의료부조 제도 메디케이드(Title XIX)를 노인 대상 메디케어(Title XVIII)와 함께 창설. 메디케이드는 연방과 주가 공동 재정을 부담하고 주정부가 연방 기준에 따라 운영하는 의료부조 프로그램으로 출범. '위대한 사회' 구상의 핵심 성과이자 미국 공적 의료보장 체계의 주요 전환점.

오바마케어에 따른 메디케이드 확대가 참여 주에서 본격 시행됨. 일반적으로 65세 미만 성인 가운데 수정조정총소득(MAGI)이 연방빈곤선의 133% 이하인 계층까지 의무 자격 범위를 넓히도록 설계됐으며, 법률상 5%의 소득 공제가 적용돼 실질적인 기준은 연방빈곤선의 138% 수준이 됨. 2012년 연방대법원 판결에 따라 확대 참여 여부가 주정부의 선택으로 바뀌면서 이후 미국의 메디케이드 보장 범위가 주별로 크게 달라지는 계기가 됨.

미국 연방대법원은 NFIB 대 세벨리우스 사건에서 오바마케어의 메디케이드 확대 자체는 허용하면서도, 확대에 참여하지 않는 주정부의 기존 메디케이드 연방 지원금까지 박탈하도록 한 규정은 연방정부의 지출권한을 넘어선 강압으로 판단. 이에 따라 ACA가 당초 전국적으로 의무화하려던 메디케이드 확대가 사실상 주정부가 참여 여부를 선택하는 제도로 전환됨. 개인 의무가입 조항에 대해서는 의회의 과세권에 근거해 합헌으로 판단함.

스페이스XAI가 사용자를 대신해 장시간 업무를 수행하는 자율형 AI 에이전트 서비스 '그록 봇(Grok Bot)'을 베타로 출시함. 그록 봇은 독립된 클라우드 컴퓨터 환경에서 웹사이트와 업무 도구에 로그인해 여러 단계의 작업을 수행하고, 작업 완료나 사용자 승인이 필요한 시점에만 다시 사용자에게 확인을 요청하는 방식으로 작동함.

여러 개의 봇을 병렬로 실행하거나 한 봇이 다른 봇에 업무를 배분할 수 있으며, 봇끼리 메시지를 주고받아 작업 맥락을 공유하는 기능도 지원함. 기존 업무 방식과 대화 맥락을 기억해 이후 작업에 활용하고, 중단된 업무를 이어받는 지속형 업무 에이전트를 지향함.

출시 당시 데스크톱과 iOS에서 SuperGrok Heavy 이용자에게 제공됐으며, 커서 울트라와 커서 팀 프리미엄 이용자도 접근할 수 있도록 통합됨. 이에 따라 그록 봇은 단순한 대화형 AI를 넘어 실제 업무를 위임받아 지속적으로 수행하는 'AI 동료'형 제품 경쟁의 한 사례로 등장함.

알프레드 히치콕 감독의 영화 《이창》(Rear Window)이 뉴욕 리볼리 극장에서 자선 세계 초연됨.

약 2,000명이 참석한 행사로 유엔 관계자들도 자리를 함께했으며, 상영 수익금은 한국전쟁 이후 한국의 구호와 재건을 지원하던 미한재단(American-Korean Foundation)에 기부됨.

AMD가 캐나다 토론토의 AI 추론 반도체 스타트업 탈라스(Taalas)를 인수하기 위한 최종 계약을 체결함. 탈라스는 범용 GPU에서 모델 가중치를 외부 메모리로부터 반복적으로 읽는 대신, 특정 AI 모델의 가중치와 연산 구조를 전용 실리콘에 직접 구현하는 기술을 개발해온 기업임. :contentReference[oaicite:1]{index=1}

탈라스는 이러한 방식을 통해 메모리와 연산 사이의 데이터 이동을 줄이고 AI 추론의 지연시간·전력 소비·시스템 비용을 낮추는 것을 목표로 함. 첫 제품에서는 Llama 3.1 8B 모델을 하드웨어에 고정한 HC1 시스템을 공개했으며, 자체 측정 기준 사용자당 초당 약 1만7000토큰의 추론 성능을 제시함. :contentReference[oaicite:2]{index=2}

AMD는 탈라스 기술을 Instinct GPU를 대체하는 단일 제품으로 사용하기보다 기존 GPU·CPU·ROCm·Helios 플랫폼과 결합해 모델과 작업 특성에 따라 서로 다른 추론 가속기를 사용하는 AI 시스템 전략에 편입할 계획임. 인수 완료에는 규제 승인 등 통상적인 종결 조건이 남아 있음. :contentReference[oaicite:3]{index=3}

4세대 주력 모델 DeepSeek-V4-Pro와 경량·저비용형 V4-Flash 미리보기 공개 및 API 제공 시작.

희소 어텐션과 에이전트 능력을 강화한 DeepSeek-V3.2 정식 버전 공개.

사고 모드와 비사고 모드를 결합한 하이브리드 모델 DeepSeek-V3.1 공개.

R1의 추론 성능과 사용성을 개선한 DeepSeek-R1-0528 공개.

V3의 추론·프런트엔드 개발·도구 사용 능력을 개선한 DeepSeek-V3-0324 공개.

한국 개인정보보호법 준수 체계 개선을 위한 국내 앱스토어 신규 다운로드 일시 중단.

이탈리아 개인정보 감독기구의 딥시크 이용자 개인정보 처리 긴급 제한 및 조사 착수.

딥시크 AI 어시스턴트의 미국 애플 앱스토어 무료 앱 다운로드 1위 및 ChatGPT 추월.

강화학습 중심 추론 모델 DeepSeek-R1, 실험 모델 R1-Zero, 여섯 종의 경량 증류 모델 공개.

전체 6,710억 개 중 토큰당 370억 개의 매개변수를 활성화하는 차세대 MoE 모델 DeepSeek-V3 공개.

범용 대화 모델 DeepSeek-V2-Chat과 코드 특화 DeepSeek-Coder-V2를 합친 DeepSeek-V2.5 공개.