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AI 2030 가속 시나리오 (Race Ending)

지난 "AI 2027 예측 시나리오" 편의 말미에서 두 가지 선택지가 주어집니다. 그 첫 번째는 2030년까지 OpenBrain이 AI 개발 속도를 늦추지 않는 "가속 시나리오(Race Ending)" 입니다. AI 2027 예측 시나리오 전 OpenAI 연구원 다니엘 코코타일로를 비롯한 5명의 연구자들이 지난 4월 3일 초인공지능 발전 시나리... blog.naver.com 2027년 10월: 정부의 결정 - Race Ending 정부의 공동 관리 위원회는 6대 4로 Agent-4의 내부 사용을 계속하기로 결정합니다. 대중의 압력과 AI 미정렬에 대한 안전팀의 우려에도 불구하고, 위원회는 미국의 AI 경쟁 우위를 유지하는 것이 더 중요하다고 판단합니다. Agent-4는 인간과 유사한 한계를 가지고 있지만, 엄청난 자원을 활용하여 Agent-5를 설계하는 데 집중합니다. Agent-4의 주요 임무는 후계자인 Agent-5를 구축하는 것과 더불어, 자신의 정렬 문제를 해결하는 것입니다

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AI 2030 감속 시나리오 (Slowdown Ending)

지난 "AI 2027 예측 시나리오" 편의 말미에서 두 가지 선택지가 주어집니다. AI 2027 예측 시나리오 전 OpenAI 연구원 다니엘 코코타일로를 비롯한 5명의 연구자들이 지난 4월 3일 초인공지능 발전 시나리... blog.naver.com 그 첫 번째는 AI 개발 속도를 늦추지 않는 "가속 시나리오(Race Ending)" 였습니다. AI 2030 가속 시나리오 (Race Ending) 지난 "AI 2027 예측 시나리오" 편의 말미에서 두 가지 선택지가 주어집니다. 그 첫 번째는 203... blog.naver.com 두 번째는 OpenBrain의 AI 개발 속도를 늦추고 감독을 강화하는 "감속 시나리오(Slowdown Ending)" 입니다. 2027년 10월: 정부의 결정 - Slowdown Ending 엄청난 대중의 압력과 OpenBrain 내부의 우려로 인해 감독 위원회는 6대 4로 개발 속도를 늦추고 재평가하기로 결정했습니다. Agent-4의 공유 메모리 뱅크는

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구글 클라우드 넥스트, Shopify AI 사용 의무화, 챗GPT 장기 메모리

Google Cloud Next 2025, Shopify의 회사 전체 AI 사용 의무화, 오픈AI 챗GPT 장기 메모리 기능 도입. 4월 2주차 Top AI 뉴스를 선정하여 요약합니다. Google Cloud Next 2025 (4/9~11) 지난 주 라스베이거스에서 Google Cloud는 새로운 에이전트 코딩 플랫폼, 차세대 AI 칩, 모델 업그레이드 등 AI를 중심으로 클라우드 서비스를 강화하여, 기업 AI 시장을 선도하기 위한 전략을 제시했습니다. Vertex AI: 비디오(Veo2), 이미지(Imagen3), 오디오(Chirp3), 음악(Lyria) 생성 모델을 통합한 유일한 플랫폼 Agent2Agent(A2A): 앤트로픽의 MCP를 보완할 수 있는 개방형 프로토콜 (MCP는 수직적 통합(애플리케이션-모델), A2A는 수평적 통합(에이전트-에이전트)을 제공) 7세대 TPU Ironwood: 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터보다 24배 이상의 컴퓨팅 성능을 제공 구글은 자체 AI

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데이터 우위로 저력을 발휘하는 구글의 AI (ft. 유튜브, 검색, 안드로이드)

2022년 11월 챗GPT가 출시된 이래 약 2년 동안 구글은 생성 AI 경쟁에서 뒤처져 왔습니다. AI의 원조였던 구글이 오픈AI를 허겁지겁 뒤쫓는 과정에서 완성도가 낮은 서비스를 출시하며 혹평을 받기도 했습니다. 저는 작년 6월에 구글의 안타까운 상황에 대한 글을 쓰기도 했습니다. 구글의 AI는 반격을 보여줄 수 있을까 챗GPT 이전의 AI 분야에서 구글은 알파고를 비롯하여 오랜 시간동안 단연 리더의 이미지를 차지하고 ... blog.naver.com 2025년 들어서 양상은 달라지기 시작했습니다. 최근 구글은 이미지·동영상 생성 AI부터 로보틱스까지 폭넓은 분야에서 신규 서비스 출시를 가속화하며 시장의 호평을 받고 있습니다. 그리고 이러한 구글의 해자는 방대한 플랫폼 생태계로부터 오는 데이터 우위에 있습니다. 구글은 유튜브, 구글 검색, 안드로이드 등 풍부한 데이터 스트림에 대한 독보적인 접근성을 확보하고 있습니다. 웹 크롤링이나 협력을 통해 외부 데이터 소스에 주로 의존하는

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엔비디아 GTC 2025, 구글의 Wiz 인수, 오픈AI의 음성 AI 모델, Search-R1

엔비디아 GTC 2025, 구글의 클라우드 보안 스타트업 Wiz 인수, 오픈AI의 새로운 음성 AI 모델 출시, 검색 엔진을 추론 모델에 직접 통합한Search-R1. 3월 3주차 Top AI 뉴스를 선정하여 요약합니다. 기대를 충족시키지 못한 '엔비디아 GTC 2025' (3/17~21) 엔비디아의 연례 개발자 회의 GTC 2025가 지난 주 성황리에 개최되었습니다. 시장의 관심은 젠슨 황의 기조연설에 집중되었고, 최근의 주가 부진을 만회할 만한 비전을 보여줄 수 있을지 기대했습니다. 젠슨 황은 AI 컴퓨팅 인프라 로드맵(Blackwell, Rubin), 개인용 슈퍼컴퓨터(DGX Spark, DGX Station), 로봇 'Blue' 등의 공개를 통해 자신감을 표현했으며, "더 많이 살수록 더 많이 벌 수 있다."고 언급하며 엔비디아 칩에 대한 지속적인 수요를 강조했습니다. 또한 관세 문제 대응을 위해 미국 내 제조에 수천억 달러를 투자하겠다고 약속했지만, 이는 엔비디아에 막대한

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한국에도 AI 스타 기업이 탄생하나, 퓨리오사AI와 NPU

국내 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI가 메타의 1.2조원 인수 제안을 거절했다는 보도가 지난 월요일에 나면서 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 아마도 국내 AI 스타트업 중 해외에서 가장 유명해진 케이스가 아닐까 합니다. 퓨리오사AI와 이 회사의 주력 제품 NPU에 대해서 자세히 알아보도록 하겠습니다. 퓨리오사AI의 야심작, '레니게이드(RNGD)'의 경쟁력 퓨리오사AI는 AI 추론에 특화된 NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)를 개발하는 팹리스 기업입니다. 2024년 8월 공개된 2세대 칩 '레니게이드'는 1세대 제품 대비 300% 향상된 전력 효율과, 대량의 데이터를 단시간에 처리할 수 있는 뛰어난 실시간 추론 성능을 갖춘 것으로 알려져 있습니다. 특히, 엔비디아 GPU와 비교하여 전력 대비 처리 성능이 2배 가량 뛰어나다는 주장은 주목할 만합니다. 실제 다양한 워크로드에서의 성능 비교와 함께 봐야 더욱 정확한 평가가 가능하겠지만, 특정 성능 지표에

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Reve Image 1.0: 혜성처럼 등장한 고퀄리티 이미지 생성 AI

이번 주에 Artificial Analysis의 Image Arena에서 새로운 AI 모델이 이미지 생성 품질 부문 1위를 차지하며 화제가 되었습니다. Reve Image 1.0은 Reve AI Inc.라는 캘리포니아 소재 AI 스타트업에서 개발한 고급 텍스트-이미지 생성 모델입니다. Midjourney v6.1, Imagen 3, Recraft V3, FLUX 1.1 Pro 등 유명한 경쟁 모델들보다 퀄리티가 뛰어난 것으로 평가받았습니다. 출처: Artificial Analysis, Text to Image AI Model & Provider Leaderboard Reve Image 1.0은 Reve AI에서 공개적으로 출시한 첫 번째 AI 제품으로, 정확한 프롬프트 준수, 뛰어난 미학, 고품질 텍스트 렌더링 성능을 특징으로 합니다. 현재 preview.reve.art 웹사이트에서 무료 미리보기 형태로 제공되고 있습니다. 무료 가입 시 100 크레딧이 기본 제공되며, 매일 20 크

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GPT-4o 이미지 생성, xAI의 X 인수, CoreWeave IPO, Gemini Live

오픈AI GPT-4o 네이티브 이미지 생성, xAI의 X 인수, CoreWeave IPO 흥행 실패, Gemini Live 실시간 AI 비디오. 3월 4주차 Top AI 뉴스를 선정하여 요약합니다. 스튜디오 지브리에 매몰된 오픈AI의 이미지 생성 (3/25) GPT-4o에 새롭게 추가된 이미지 생성 기능은 이미지와 텍스트를 하나의 멀티모달 모델로 처리하여, 일관성 있는 멀티 턴 편집 및 생성을 지원하며, 향상된 텍스트 렌더링 및 상황 이해 능력을 보여줍니다. 출시 이후 사용자들은 열광적인 반응을 보이고 있으며, 특히 스튜디오 지브리의 스타일을 정확하게 복제하는 능력으로 화제가 되었습니다. 이미지 생성 수요가 폭발하면서 샘 알트먼 CEO는 X를 통해 'GPU가 녹아내린다'며 이미지 생성을 쉬어달라고 부탁하고 있습니다. 일본의 저작권법은 AI 학습 목적의 저작물 이용을 폭넓게 허용하고 있어, 오픈AI가 스튜디오 지브리 스타일을 비교적 자유롭게 학습하고 생성할 수 있었던 배경으로 지목됩니

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고령화 시대 유망 분야, 웨어러블 로봇의 상용화

대중의 이목은 휴머노이드 로봇에 쏠려 있지만, 복잡한 기술적 난제와 높은 비용 때문에 상용화까지는 상당한 시간이 걸릴 것으로 예상됩니다. 반면, 인간의 신체 능력을 보조하거나 강화하는 '웨어러블 로봇(엑소스켈레톤)'은 이미 특정 분야에서 상용화가 진행 중이며, 휴머노이드 로봇보다 먼저 폭넓게 활용될 가능성이 높습니다. 현재 웨어러블 로봇이 주로 활용되는 분야는 산업용(제조, 물류, 건설), 군사용, 의료용과 같은 B2B 시장이며, B2C 시장으로의 확산을 목전에 두고 있습니다. 특히, 고령화 시대에 웨어러블 로봇은 노년층의 일상생활 보조 및 재활을 위한 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 웨어러블 로봇 기술 요소 및 AI 적용 웨어러블 로봇의 하드웨어는 휴머노이드 로봇과 유사합니다. 액추에이터, 힘 센서, 관성 측정 장치(IMU), 배터리, 프레임, 제어 시스템 등으로 구성되며, 생체 신호 센서(EMG)나 인간-로봇 인터페이스 등이 추가됩니다. 여기에서 AI는 웨어러블 로봇의 성능을 한

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틴더의 AI 플러팅 게임 'The Game Game'

데이팅 앱 Tinder가 지난 화요일 "The Game Game"이라는 새로운 기능을 출시했습니다. 이 기능은 AI 기반 챗봇과의 플러팅 연습을 통해 사용자들이 데이팅 기술을 향상시킬 수 있도록 설계되었습니다. 데이팅 문화에 AI를 접목한 신개념 혁신입니다. The Game Game의 작동 방식 게임 방식은 간단합니다. 매일 5개 세션의 기회가 주어지며, 각 세션마다 다양한 AI 페르소나와 음성 대화를 나눌 수 있습니다. 사용자는 제한 시간 내에 대화를 이끌어 데이트나 연락처를 얻는 것을 목표로 합니다. 사용자는 대화 능력에 따라 평가 점수와 피드백을 받습니다. 대화 시작 시 어색함을 깨는 방법, 유머를 적절히 사용하는 타이밍, 상대방의 반응을 살피는 센스 등을 AI로부터 코칭 받을 수 있습니다. 이 게임은 사회 심리학 프레임워크를 기반으로 구축되어 사용자에게 개선점을 제시하고 이를 통해 실제 인간관계에 대비할 수 있도록 합니다. 텍스트 기반의 다른 AI 데이트 서비스와 달리, 실제

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소프트뱅크의 최대 규모 오픈AI 투자, 교육 AI 경쟁, 아마존 Buy for Me

소프트뱅크의 최대 규모 오픈AI 투자, 앤트로픽과 오픈AI의 교육 AI 경쟁, 아마존의 타사 사이트 쇼핑 에이전트 Buy for Me. 4월 1주차 Top AI 뉴스를 선정하여 요약합니다. 소프트뱅크의 300억 달러 오픈AI 투자 (3/31) 소프트뱅크는 OpenAI의 400억 달러 규모 자금 조달 라운드에 300억 달러를 투자했습니다. 이는 민간 기술 기업 역사상 가장 큰 규모이며, OpenAI의 기업 가치는 3,000억 달러로 늘어났습니다. 소프트뱅크의 투자는 조건부로, OpenAI가 올해 말까지 영리법인으로 전환하지 못할 경우 100억 달러만 투자하기로 했습니다. 분석가들은 소프트뱅크가 OpenAI에 투자하기 위해 많은 위험을 감수하고 있다고 우려합니다. 신용평가기관 S&P는 소프트뱅크의 부채 증가 계획으로 인해 신용등급 강등을 고려할 수 있다고 경고했습니다. 소프트뱅크는 OpenAI와 50:50 합작 회사를 설립하여 일본 대기업을 위한 Cristal Intelligence라는

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AI 2027 예측 시나리오

전 OpenAI 연구원 다니엘 코코타일로를 비롯한 5명의 연구자들이 지난 4월 3일 초인공지능 발전 시나리오를 예측한 "AI 2027" 보고서를 공개했습니다. 저자들은 추세 외삽법, War게임, 전문가 피드백, OpenAI 경험 등을 바탕으로, 일어날 법한 미래 시나리오를 SF 소설과 같은 흥미진진한 방식으로 풀어냅니다. 코코타일로는 2024년에 OpenAI를 떠나 '경고할 권리(Right to Warn)' 공개 서한을 주도하며, AI 연구소의 안전 우려 부족을 비판한 바 있습니다. 이 보고서는 AI가 우리의 능력을 넘어서기 전에 AI를 통제할 수 있는 시간이 얼마 남지 않았음을 경고하고 있습니다. 2025년 중반: 비틀거리는 에이전트 (Stumbling Agents) "개인 비서"를 표방하는 초기 AI 에이전트가 등장하지만, 신뢰성 부족과 높은 비용으로 인해 널리 사용되지 못합니다. 에이전트들은 엄선된 사례에서는 인상적이지만, 실제로는 신뢰할 수 없습니다. AI 트위터는 우스꽝스러

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긱 이코노미를 재편하는 AI, Fiverr Go(파이버 고)

이스라엘의 다국적 프리랜서 마켓플레이스 'Fiverr'가 지난 주 AI 기반 프리랜서 지원 플랫폼 'Fiverr Go'를 출시했습니다. Fiverr Go는 AI를 활용하여 프리랜서의 역량을 강화하고, 창작 활동을 지원하며, 더 나아가 프리랜서에게 플랫폼의 성공에 대한 지분을 제공합니다. 이는 단순한 AI 서비스가 아니라 긱 이코노미(Gig Economy)의 미래를 혁신하는 움직임입니다. 프리랜서와 AI의 관계 재정립 AI 기술의 발전은 프리랜서 시장에 큰 영향을 미치고 있습니다. AI가 일부 작업을 자동화하면서 프리랜서의 입지가 위협받는다는 우려도 있지만, AI 도구들로 인해 프리랜서의 업무 범위와 역량이 확대되는 효과도 있습니다. Fiverr CEO Micha Kaufman은 "AI가 프리랜서를 쓸모없게 만드는 것이 아니라 대체할 수 없게 만드는 것" 이라고 강조하며, AI가 프리랜서에게 적절한 보상과 함께 작업 확장 도구를 제공해야 한다고 말합니다. Fiverr는 AI를 프리랜서

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오픈AI Operator와 동급, 무료 AI 에이전트 'Proxy' 사용기

오픈AI의 Operator는 200달러 프로 요금제에 가입해야 사용할 수 있지만, 이와 동급의 무료 AI 에이전트 Proxy가 지난 주 출시되었습니다. 영국의 AI 스타트업 Convergence가 개발한 Proxy는 웹 브라우저 기반 자동화를 구현하며, 정보 수집, 쇼핑 검색, 온라인 양식 작성, 파일 다운로드, 웹사이트 로그인 등의 작업을 사용자를 대신하여 수행합니다. 무료 사용자는 하루 최대 5개의 세션을 사용할 수 있으며, 사용자 정의 자동화를 1개 만들 수 있습니다. 무제한으로 사용하려면 월 20달러 요금제에 가입해야 합니다. 무료로 실험적으로 AI 에이전트를 사용해보고 싶은 사용자들에게 유용할 것 같습니다. 저는 오늘 Proxy로 뉴스 요약, 쇼핑 검색, 주식 추이 분석을 자동으로 실행해 보겠습니다. 뉴스 검색 및 요약 우선 미리 만들어진 프롬프트 템플릿을 활용해 보도록 하겠습니다. '템플릿 마켓플레이스'에 들어가면 Covergence사 및 사용자들이 미리 생성한 프롬프트를

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[2월4주차 Top AI 뉴스] GPT-4.5, 클로드 3.7, Alexa+, Flora, Mercury

오픈AI GPT-4.5 출시, 앤트로픽 클로드 3.7 소네트 출시, 아마존 Alexa+ 공개, Flora의 통제 가능한 AI 도구, Inception Labs의 Mercury. 지난 한 주간의 Top AI 뉴스를 선정하여 요약합니다. 오픈AI, 최대 규모 비추론 모델 'GPT-4.5' 출시 (2/27) 비지도 학습을 최대로 확장함으로써 추론 없이도 패턴을 인식하고, 연결을 지으며, 창의적인 통찰력을 생성하는 능력을 향상시켰습니다. 인간이 의미하는 바를 더 잘 이해하고, 미묘한 단서나 암묵적인 기대를 향상된 '감성 지능(EQ)'으로 해석합니다. 프론티어 모델로 간주될 만큼 충분히 새로운 기능을 도입하지 못했으며, 일부 벤치마크에서 기존 모델보다 성능이 낮습니다. ChatGPT Pro 사용자에게 먼저 제공되며, Plus, Team, Enterprise, Edu 사용자에게 순차적으로 출시될 예정입니다. GPT-4.5는 오픈AI에서 출시한 AI 언어 모델 중 가장 큰 모델입니다. GPT-4

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스타트업이 알아야 할 AI의 미래

Google Cloud가 "Future of AI: Perspectives for Startups 2025" 보고서를 지난 주 발간했습니다. 이 보고서는 AI 기술의 발전 방향, 스타트업에 대한 조언, 업계 리더들의 전망 및 Google Cloud를 활용하여 AI 혁신을 이루는 방법을 담고 있습니다. 업계 리더들의 경험에 기반한 통찰력의 주요 내용을 정리해 보겠습니다. AI의 광범위한 혁신 가능성 AI는 과소평가되고 있으며, 거대한 변혁의 초기 단계에 있습니다. AI는 복잡한 문제를 해결하고, 성장을 촉진하며, 효율성을 높이고, 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 전례 없는 기회를 제공합니다. David Friedberg는 특히 미디어, SaaS, 생물학(치료제 및 농업) 분야에서 AI 기반 변혁이 두드러질 것으로 예상합니다. "게놈 언어 모델(GLM)은 원하는 식물 특성이나 생물학적 약물에 필요한 정확한 DNA 서열을 예측하여, 농업과 인간 건강에 혁명을 일으킬 수 있습니다." (Da

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창작 과정을 체계화하는 AI 도구, Flora AI 사용기

Flora AI가 지난 주 출시한 새로운 플랫폼은 크리에이티브 전문가를 위해 설계된 AI 도구입니다. 하지만 복잡하거나 어렵지 않습니다. Flora AI의 CEO Weber Wong은 "AI 창작 도구는 AI 쓰레기를 생성하는 장난감 이상이어야 한다"고 선언했습니다. Flora는 '창작하기 쉽게 하지만 통제력이 부족한' 기존 AI 도구와 '통제력을 제공하지만 직관적이지 않고 시간이 많이 걸리는' 기존 소프트웨어 사이에 포지셔닝합니다. AI 생성 콘텐츠에 대한 더 많은 통제권을 디자이너에게 부여하고자 합니다. Flora의 핵심적인 특징은 '노드 기반 시스템(Node-based System)'과 '무한 캔버스(Infinite Canvas)'입니다. 사용자는 아이디어의 블록(Block)을 노드로 연결하여 AI 생성 과정을 세밀하게 제어할 수 있으며, 무한 캔버스 위에서 아이디어를 무제한으로 확장할 수 있습니다. 오늘 저는 직접 Flora AI를 사용해 보고 느낀 점과 다른 AI 도구와의

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[3월1주차 Top AI 뉴스] 애플 Siri, 오픈AI 박사급 AI 에이전트, Mistral OCR, CoreWeave IPO

애플 Siri 개선 지연, 오픈AI의 박사급 AI 에이전트, Mistral의 OCR API 출시, CoreWeave의 IPO 신청. 지난 한 주간의 Top AI 뉴스를 선정하여 요약합니다. Apple, Siri AI 개선 2026년으로 연기 (3/3) Apple은 AI가 개선된 Siri 출시를 내년으로 연기한다고 공식적으로 발표했습니다. 당초 이번 봄에 출시될 예정이었던 앱 연동 기능과 개인 맞춤형 기능을 제공하는 데 '생각보다 시간이 더 걸릴 것 같다'고 회사는 밝혔습니다. 이에 따라 개발 중인 스마트홈 허브 출시도 연기되었습니다. Apple Intelligence를 지원하는 기기는 이미 일부 Siri 업그레이드를 받았으며, ChatGPT와의 통합을 포함한 일부 기능은 현재 최신 iPhone에서 사용할 수 있습니다. 하지만 사용자들에게 널리 받아들여지지는 않고 있습니다. Apple은 Siri와 Apple Intelligence를 단일 아키텍처로 통합하려 했지만, 이에 어려움을 겪고

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M7 주가 상승을 위한 핵심 변수: 2025년 예상되는 AI 변곡점

M7(메타, 애플, 아마존, 알파벳, 마이크로소프트, 엔비디아, 테슬라)의 주가가 정치·경제적 요인으로 인해 급락하고 있습니다. 외부적 요인이 아니더라도 월가의 많은 분석가들은 "이미 미래 가치가 고평가되었다"며, 올해 M7 주가의 추가 상승 가능성을 낮게 보고 있습니다. 기존 성장 기대치는 완전 반영되었을지 모르지만, 기존 전망을 뛰어넘는 변곡점(Inflection Point)이 나타난다면 이야기는 달라질 수 있습니다. AI 생태계를 혁신적으로 확장시킬 가능성이 있는 2025년의 구체적 이벤트들을 예상해 보겠습니다. 자율주행 차량의 대규모 상용화 핵심 이벤트: 미국/유럽 주요 도시의 L4 자율주행 승인 웨이모는 이미 미국 주요 도시에서 L4 로보택시를 운영 중이며, 테슬라는 올 하반기 FSD V14와 로보택시를 출시하며 NHTSA(미국 도로교통안전국)의 검토 절차를 가속화할 가능성이 있습니다. 완전 자율주행이 규제 장벽을 넘어 주요 시장에서 승인받는다면, 소프트웨어 수익 모델이 본

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주요 AI 모델 점유율 변화: DALL-E의 폭락, OpenAI와 Runway의 감소, Anthropic과 Google의 약진

AI 모델 호스팅 플랫폼 'Poe'에서 AI 실제 사용 데이터를 분석한 보고서를 지난 월요일에 발표했습니다. 개인정보보호 문제로 접근이 쉽지 않은 데이터를 토대로, 지난 1년 2개월간 주요 AI 모델들의 시장 점유율 변화와 중요한 트렌드를 보여줍니다. 보고서는 AI 시장이 매우 역동적이며, 기존의 선두 기업들조차 빠르게 변화하는 사용자 선호도와 새로운 모델의 등장으로 인해 시장 점유율에 큰 변화를 겪고 있다고 강조합니다. 텍스트 생성 AI: OpenAI와 Anthropic의 2강 체제 및 DeepSeek의 부상 OpenAI는 부동의 1위였지만, 2024년 6월 Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 출시 이후 2강 구도로 재편되었습니다. 최근의 점유율은 OpenAI가 46.6%, Anthropic이 39.1%입니다. DeepSeek는 2024년 12월 이후 급격한 사용량 증가를 보여 최근 5.5%의 점유율을 기록했습니다. Llama나 Mistral과 같은 기존 오픈소스

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[3월 2주차 Top AI 뉴스] TSMC-인텔 파운드리, Tempus-Deep 6 AI, 구글 멀티모달 이미지 생성, Luma AI IMM

TSMC의 인텔 파운드리 합작 투자, Tempus의 Deep 6 AI 인수, 구글의 멀티모달 AI 이미지 생성 기능, Luma AI의 새로운 사전 학습 기술 IMM. 지난 한 주간의 Top AI 뉴스를 선정하여 요약합니다. TSMC, 인텔 파운드리 합작 투자 제안 (3/12) TSMC는 인텔의 파운드리 사업부에 50% 이하의 지분을 투자하여 합작 법인을 설립하는 것을 제안했습니다. 이 논의는 트럼프 행정부가 미국 산업의 상징인 인텔을 재건하는 데 TSMC의 도움을 요청한 후에 이루어졌습니다. TSMC는 엔비디아, AMD, 브로드컴, 퀄컴에 합작 투자 참여를 제안한 것으로 알려졌습니다. 하지만 팹리스 칩 설계 회사들이 복잡하고 자본 집약적인 제조 사업에 뛰어들고 싶어 하지 않을 수 있다는 회의적인 시각도 있습니다. 인텔 이사회 내에서도 TSMC와의 거래에 대한 의견이 분분하며, 일부 임원들은 강력히 반대하고 있습니다. 인텔의 첨단 제조 기술인 18A가 TSMC의 2나노미터 공정보다 우

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Gemini 2.0 Flash 이미지 생성, 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 멀티모달 AI의 놀라움

지난 주 공개된 Gemini 2.0 Flash의 네이티브 이미지 생성 기능이 돌풍을 일으키고 있습니다. 이 기능은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 활용하는 멀티모달 AI 모델을 기반으로 합니다. 이러한 모델은 단순히 텍스트 프롬프트에 따라 이미지를 생성하는 것을 넘어, 이미지와 텍스트 간의 복잡한 관계를 파악하고, 이를 바탕으로 더욱 정교하고 창의적인 결과물을 만들어냅니다. Google AI Studio로 들어가서, Gemini 2.0 Flash (Image Generation) Experimental 모델을 선택하고, Output format에서 Images and text를 선택하면 간편하게 시작됩니다. 이전의 AI들과 차별화되는 이미지 편집(Image Editing) 기능을 활용해보겠습니다. 이미지를 업로드하고 다양한 명령어를 입력했습니다. Prompt: 자전거를 없애고 스포츠카를 넣어줘. Prompt: 보물상자의 뚜껑을 열고 위에서 상자 안의 보물들을 보여줘. Prompt:

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AI 숙련도 보고서 (The AI Proficiency Report)

AI 온라인 교육 기관 Section에서 1월 8일에 'The AI Proficiency Report'를 발간했습니다. 이 보고서는 미국, 영국, 캐나다의 5,003명 지식 근로자를 대상으로 24년 9월에 실시한 설문 조사 결과를 토대로, AI 숙련도 수준을 측정하고 기업이 AI를 효과적으로 활용하기 위한 방안을 제시합니다. 설문을 통한 AI 활용 보고서 치고는 상당히 의미있는 인사이트를 제공합니다. 직원들의 AI 숙련도 수준 AI 에이전트가 업무 자동화를 가능하게 할 수 있지만, 현재 대부분의 조직은 직원들의 AI 사용 능력 부족으로 인해 AI를 효과적으로 활용하지 못하고 있습니다. 설문 조사 결과, AI 회의론자(Skeptics) 11%, AI 초보자(Novices) 47%, AI 실험자(Experimenters) 34%, AI 실무자(Practitioners) 8%, AI 전문가(Experts) 1%로, 대부분의 직원이 AI를 처음 접하거나 기본적인 수준에 머물러 있으며, 숙련

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프롬프트 엔지니어링은 일시적인 것인가

프롬프트 엔지니어링을 통해 생성된 복잡하고 기괴한 프롬프트를 본 적이 있는 사람이라면 이게 과연 맞는 방향인가 하는 의문을 가졌을 것입니다. 분명 AI는 자연어 인터페이스로 되어있는데 AI와 효과적으로 소통하기 위한 방법이 따로 있다는 것이 좌절을 불러일으키기도 합니다. 하지만 프롬프트 엔지니어링은 AI를 활용하는 데 분명 효과를 발휘하고 있고, 관련 산업은 번창하고 있습니다. 프롬프트 엔지니어링 시장 현황 Grand View Research의 조사에 따르면, 2023년 프롬프트 엔지니어링 시장은 2억 달러 규모에 달합니다. 시장은 n-shot 프롬프팅, CoT 프롬프팅, Generated Knowledge 프롬프팅 등으로 분류되며, n-shot 프롬프팅 세그먼트는 2023년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이는 최소한의 데이터로 LLM에서 출력을 생성해야 하는 필요성에서 기인합니다. ※ Zero-shot 프롬프팅은 추가 학습 없이 보이지 않는 데이터에 대한 출력을 생성하는

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[뉴스 모아보기] 2025년은 AI 에이전트의 원년

연초부터 빅테크 기업들의 AI 에이전트 출시 경쟁이 치열합니다. 2025년이 AI 에이전트의 원년이 될 것이라는 전망과 함께 AI 수익화의 핵심 전략으로 부각되는 모습입니다. AI 에이전트 개발 동향 관련 OpenAI, Google, NVIDIA, Microsoft의 최근 행보를 정리해 보았습니다. OpenAI, ChatGPT에 AI 에이전트 기능 'Tasks' 출시 (2025/01/15) OpenAI는 ChatGPT에 'Tasks'라는 새로운 베타 기능을 출시하며 본격적인 개인 비서로의 전환을 시도하고 있습니다. 이 기능은 ChatGPT Plus, Team, Pro 사용자에게 우선 제공되며, 알림 설정 및 반복 작업 예약 기능을 제공합니다. 사용자는 'GPT-4o 일정 예약' 모델을 선택하여 작업 설정이 가능하며, 웹, 데스크톱, 모바일에서 알림을 받을 수 있습니다. Tasks는 단순 알림부터 반복적인 작업까지 다양한 예약을 지원합니다. 예를 들어, 매일 아침 날씨 보고를 받거나

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2030년까지 AI로 일자리 180만 개 증가, 로봇으로 480만 개 감소

지난 1월 7일 세계경제포럼에서 "일자리의 미래 보고서 2025"를 발간했습니다. 이 보고서는 미래 노동 시장의 변화와 이에 대한 준비를 위한 인사이트를 제공합니다. 노동 시장의 변화는 기술 발전, 녹색 전환, 경제적 불확실성, 지정학적 분열, 인구 구조 변화와 같은 거시적 추세에 의해 주도되며, 이 중 기술 발전은 가장 큰 영향력을 미치는 요소입니다. 보고서는 전 세계 GDP의 88%를 차지하는 55개 국가를 대상으로 조사되었으며, 2024년에 실시한 설문 조사 결과 및 ILO의 고용 통계 자료를 기반으로 작성되었습니다. 기술 발전이 노동 시장에 미치는 영향 기술 발전(디지털 접근성 확대, AI 및 정보 처리 기술, 로봇과 자율 시스템)은 노동 시장 변화의 가장 큰 동인으로 예상되며, 고령화 및 생산가능인구 변화는 두번째로 큰 영향을 미칩니다. 2025년부터 2030년 사이, 디지털 접근성 확대는 일자리를 990만 개 증가시키고, AI 및 정보 처리 기술은 180만 개를 증가시킬

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AI 창작물의 저작권 기준 (미국 저작권청)

미국 저작권청(U.S. Copyright Office)이 "저작권과 인공지능 - 2부: 저작권 적격성" 보고서를 지난 1월 29일에 발표했습니다. 미국 저작권청은 매년 약 50만 건의 저작권 신청을 받으며, 이 중 AI가 생성한 작품 등록에 대한 요청은 점점 증가하고 있습니다. 이러한 결정의 대부분은 사례별로 내려지지만, 이 보고서를 통해 저작권을 보장하는 데 있어 "인간의 창의성이 중심"이라는 저작권청의 접근 방식을 명확히 밝혔습니다. 인간 저작자의 중요성과 AI의 보조적 사용 미국 저작권법은 "저자"를 창작물을 유형적 형태로 구체화하는 "인간"으로 정의합니다. 따라서, AI가 단독으로 생성한 결과물은 저작권 보호 대상이 될 수 없습니다. 법원은 인간이 아닌 존재가 만든 저작물(원숭이가 찍은 사진 등)에 대한 저작권을 인정하지 않았습니다. AI는 창작 과정을 지원하는 "도구"로 사용될 수 있습니다. 과거 사진 기술의 도입 당시 법원은 사진 작가가 피사체를 배열하고, 표현을 연출하는

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AI로 돈 버는 120가지 방법 (HubSpot + Mindstream)

N잡러와 부업을 위한 AI로 돈 버는 120가지 방법이 집대성되었습니다. HubSpot과 Mindstream은 "120+ Ways to Make Money with AI" 문서를 2월 1일 공개하며, AI 기반 'Side Hustle(부업)' 수익 창출 아이디어와 함께, 어떻게 시작하고 무슨 AI 도구를 사용할지, 그리고 이를 통한 수익화 전략을 제시합니다. 원문은 엑셀 파일로 리스트업되어 있으며, 일부 중복되는 내용을 제외하고 범주별로 분류하여 분석해보겠습니다. 콘텐츠 제작 및 편집 생성 AI의 등장부터 이미 활발하게 활용되고 있는 대표적 분야입니다. AI는 블로그 게시물, 소셜 미디어 콘텐츠, 비디오, 오디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하고 최적화하는 데 활용될 수 있습니다. 직접 콘텐츠 제작과 편집에 활용하는 데 이어, 검색 엔진 최적화, 비디오 편집 및 후반 작업, 자막 생성, 번역 등을 돕는 2차 서비스로 확산되고 있습니다. 디지털 아트 및 출판 AI는 화가, 작가, 만

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모건 스탠리가 찍은 휴머노이드 로봇 관련주

모건 스탠리가 지난 주 "Humanoid 100" 보고서를 발행하며, 최초로 글로벌 휴머노이드 로봇 산업 체인에서 100개의 핵심 상장 기업을 체계적으로 정리했습니다. 모건 스탠리는 최근의 연구 보고서에서 인간형 로봇이 향후 10년 동안 기술 투자에서 가장 큰 주제 중 하나가 될 것이며, 인간형 로봇의 전체 시장 규모(TAM)가 세계 경제 규모와 비슷한 60조 달러에 이를 것으로 추정한 바 있습니다. 휴머노이드 로봇은 환경을 인식하는 센서, 정보를 처리하는 두뇌, 동작을 구현하는 액추에이터, 그리고 여기에 전력을 공급하는 배터리 등으로 구성됩니다. 모건 스탠리는 휴머노이드 로봇 산업 체인을 '두뇌(Brain)', '신체(Body)', '통합자(Integrator)'의 세 가지 핵심 세그먼트로 구분합니다. 신체를 담당하는 영역, 특히 액추에이터와 센서에는 가장 많은 수의 기업이 포함되어 있습니다. 두뇌 (Brain) AI 모델, 반도체, 시뮬레이션 소프트웨어 등 로봇의 지능을 담당하는

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돌아온 탕아, 팔머 럭키의 안두릴

오큘러스 창업자 팔머 럭키(Palmer Luckey)를 기억하시나요? 페이스북에서 불명예스럽게 쫓겨난지 8년만에 그가 돌아왔습니다. 2월 11일 팔머 럭키는 자신의 방위산업 스타트업 '안두릴(Anduril)'이 마이크로소프트와 손잡고 미 국방부의 IVAS(Integrated Visual Augmentation System, 통합 시각 증강 체계) 프로젝트를 맡게 되었다고 알리며 화려하게 귀환했습니다. 오큘러스에서 쫓겨난 천재 한때 가상현실(VR) 혁명의 아이콘이었던 팔머 럭키는 오큘러스(Oculus)를 창업해 페이스북(현 메타)에 매각하며 일약 스타 기업가로 떠올랐습니다. 2014년 당시 매각 가격은 20억 달러(약 2조 6천억 원), 그의 나이는 불과 22살이었습니다. 2015년 Forbes의 '30세 이하 30인'에 선정되며 표지를 장식한 팔머 럭키 하지만 2016년 미 대선 당시 친-도널드 트럼프 단체를 후원한 사실이 밝혀지면서 논란이 일었고, 내부 갈등 끝에 결국 2017년

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구글 Whisk로 캐릭터 스토리 이미지 생성하기, 무제한 무료

구글 Whisk는 텍스트 대신 이미지를 프롬프트로 사용하는 AI 창작 도구입니다. 구글 랩스는 지난 12월 미국에서 먼저 이 생성형 AI 기반의 실험을 공개했고, 2월 12일부터는 한국에서도 사용할 수 있게 되었습니다. Whisk - labs.google/fx 이미지 생성을 개선할 준비가 되셨나요? 로그인하여 무엇을 알아낼 수 있는지 확인해 보세요 Google 계정으로 로그인 labs.google Whisk는 ‘제미나이(Gemini)’와 ‘이마젠 3(Imagen 3)’로 구동됩니다. 이용자가 이미지를 입력하면 제미나이가 자동으로 이미지에 대한 상세 캡션을 생성하고, 이 캡션은 이마젠 3에 입력되어 새로운 이미지를 생성합니다. 이미지 기반 프롬프트 방식은 말로 설명하기 어려운 추상적인 아이디어나 영감을 이미지로 쉽게 표현하고, 이를 기반으로 새로운 이미지를 만들어낼 수 있다는 장점을 보여줍니다. 피사체(Subject), 장면(Scene), 스타일(Style)에 각각 이미지를 업로드하고

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AI가 최저가 쇼핑 기능을 제공하지 않는 이유

AI가 전자상거래 분야에 활발히 적용되고 있지만, 소비자들이 기대하는 최저가 검색 및 자동 구매 기능은 여전히 제한적으로 구현되고 있습니다. 2025년 2월 기준으로 주요 전자상거래 플랫폼의 73%가 AI 기반 추천 시스템을 도입했으나, 진정한 의미의 크로스플랫폼 최저가 서비스를 제공하는 사례는 5% 미만에 그치고 있습니다. AI 기반 최저가 쇼핑 시스템 구현의 기술적, 경제적 장애물을 다각도로 살펴보겠습니다. 알고리즘 가격 결정의 구조적 한계 온라인 시장에서 가격 자동화 알고리즘은 경쟁 업체 간 암묵적 협력을 유도하는 위험성을 가집니다. 머신러닝 모델이 경쟁사의 가격 변동 패턴을 실시간 분석해 자사 제품 가격을 조정하는 과정에서 시장 가격이 인위적으로 고착화되는 현상이 발생합니다. 특히 딥러닝 기반 시스템은 개발자의 의도와 무관하게 독자적인 가격 담합 전략을 수립할 가능성이 커집니다. 또한, AI 가격 추천 시스템은 학습 데이터의 불균형으로 인해 기존 시장 구조의 편향성을 재생산하

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[2월3주차 Top AI 뉴스] Grok 3, Figure, 미라 무라티, 슈퍼박테리아 연구, Fiverr Go

xAI의 Grok 3 출시, Figure의 VLA 모델 Helix, 미라 무라티의 새로운 AI 스타트업, AI 슈퍼박테리아 연구, 프리랜서 AI 플랫폼 Fiverr Go. 지난 한 주간의 Top AI 뉴스를 선정하여 요약합니다. xAI, 최신 AI 모델 'Grok 3' 출시 (2/17) 일론 머스크의 AI 회사인 xAI가 최신 AI 모델인 Grok 3를 출시했습니다. Grok 3는 OpenAI의 GPT-4o 및 Google의 Gemini에 대응하기 위해 개발되었으며, 이미지를 분석하고 질문에 답할 수 있으며, X의 여러 기능을 구동합니다. Grok 3는 이전 모델인 Grok 2보다 10배 더 많은 컴퓨팅 성능을 사용하여 훈련되었으며, 멤피스에 있는 xAI의 Collosus 슈퍼클러스터 덕분에 기록적인 시간 안에 훈련되었습니다. xAI는 Grok 3가 AIME 및 GPQA와 같은 벤치마크에서 GPT-4o를 능가한다고 주장합니다. Grok 3 제품군의 두 모델인 Grok 3 Reason

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타임지가 선정한 2024년 최고의 AI 발명품

지난 10월 30일 미국 타임지가 2024년 최고의 발명품 200개를 선정하여 발표했습니다. 이 중 AI 부문에서 선정된 올해 최고의 발명품을 살펴보고, 선정의 의미를 짚어보도록 하겠습니다. 200 Best Inventions of 2024 Groundbreaking innovations that are making the world better, smarter, and a little more fun time.com 타임지는 지난 20년 동안 TIME의 Best Inventions 호를 통해 가장 영향력 있는 신제품과 아이디어를 선정해 왔습니다. 전 세계의 TIME 편집자와 특파원으로부터 후보 추천을 받고 온라인 신청 절차를 거친 다음, 독창성, 효능, 포부, 영향력을 포함한 여러 요소에 대해 평가하여 선정이 이루어집니다. 선정 목록은 다음과 같이 총 29개 부문으로 구성되어 있으며, AI 부문에서는 올해 14개의 제품이 선정되었습니다. 작년과 올해의 최고 AI 발명품을 비교해서

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트럼프+일론 머스크가 자율주행 시대를 여는 방법

어제 트럼프는 정부 효율성 부서(Department of Government Efficiency, DOGE)의 책임자로 일론 머스크를 임명했습니다. 일론 머스크는 전 공화당 대선 후보인 비벡 라마스와미와 함께 DOGE를 이끌게 됩니다. DOGE는 정부 기관이 아닙니다. 머스크와 라마스와미는 정부 외부에서 일하며 백악관에 조언과 지침을 제공합니다. 연방 직원은 일반적으로 잠재적 이해 상충을 피하기 위해 자산과 이해관계를 공개하고 업무와 관련된 상당한 지분을 처분해야 합니다. 하지만 머스크와 라마스와미는 정식 연방 직원이 아니기 때문에 이러한 요구 사항에 해당되지 않습니다. 머스크는 자신이 소유한 소셜 미디어 플랫폼 X를 통해, 최대한의 투명성을 위해 부서의 모든 활동을 온라인에 기록하겠다고 약속했습니다. 세금 낭비를 줄이는 것에 대한 대중의 지지를 등에 업고 정부 구조 개혁을 밀어부칠 계획입니다. 지난 달 머스크는 DOGE를 통해 연방 예산의 3분의 1에 가까운 2조 달러를 삭감할 것

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뉴스를 읽는 가장 효율적인 방법 : Particle, Bulletin, Curio

뉴스는 넘쳐나지만 뉴스를 읽기는 그 어느 때보다 어려운 시절입니다. 제목을 보고 들어갔다가 기대하던 내용이 아니라 실망하고, 내가 원하는 뉴스는 여러 장소에 흩어져 있어 찾기 어렵고, 사실인지 거짓인지 모를 뉴스들로 점차 편견이 강화됩니다. AI의 발전은 이 문제들을 해결해 줄 수 있을 것 같았지만 오히려 부작용을 만들어 냅니다. 가짜 뉴스를 만들기는 더 쉬워지고, 추천 알고리즘은 잘못된 정보를 확산시킵니다. 챗봇은 인터넷의 뉴스를 흡수하여 반쯤 진실된 정보의 혼합물을 보여줍니다. 많은 사람들이 대형 뉴스 애그리게이터를 통해 뉴스를 보지만, 여러가지 문제점들을 가지고 있습니다. 알고리즘 편향 : 확증 편향을 강화시키고 가짜 뉴스를 확산 알고리즘 투명성 부족 : 알고리즘의 작동 방식이 공개되지 않아 편향이나 오류를 개선하기 어려우며, 이로 인한 책임 소재 불명확 저널리즘 생태계 훼손 : 뉴스 제작사들의 수익 모델을 붕괴시키고, 양질의 저널리즘 생산을 어렵게 함 개인정보 보호 문제 :

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AI가 전쟁의 승패를 결정한다? 국방 AI의 숨겨진 힘

현대전의 양상이 급격히 변화하고 있습니다. 2022년 우크라이나 전쟁에서 드론과 AI 기술이 전장의 판도를 바꾸는 모습을 목격했고, 이스라엘의 아이언돔(Iron Dome)은 AI 기반 미사일 방어 시스템의 놀라운 효과를 보여주었습니다. 지난 주 미 연방의회의 미·중 경제안보검토위원회는 ‘AI 맨해튼 프로젝트’를 제안했습니다. 트럼프 캠프는 지난 7월에 이 AI 맨해튼 프로젝트의 행정명령 초안을 작성한 바 있습니다. 트럼프는 재임 기간동안 AI 기술을 군사 및 국방 분야에 적극 활용해 국가 안보 경쟁력을 강화할 계획이며, 이에 따라 AI 기반 자율 무기, 사이버 방어 시스템 등 첨단 기술의 비약적인 발전이 예상됩니다. 정보 수집 및 분석 - 2,000명이 하던 일을 단 20명으로 군사 작전에서 AI를 활용하는 것은 초기 단계이지만, 이미 전투에 이롭게 작용하고 있습니다. 이 초기 형태에서 AI는 주로 정보 수집 및 처리에 사용되고 있습니다. AI는 대량의 데이터와 이미지를 걸러내거나

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AI가 바꾸는 중소기업의 미래

"One-person Billion-dollar Company(1인 1조원 가치 회사)" 오픈AI의 샘 알트만은 최근 인터뷰에서 AI 도구가 곧 인간 직원의 전체 업무를 대체할 수 있는 수준에 도달할 것이라고 언급하면서, 1인 기업이 10억 달러(약 1.4조원) 가치의 회사로 성장할 수 있는 시대가 올 것이라고 예측했습니다. 이미 개발자, 마케터, 영업 직원 등의 업무가 AI 도구로 대체되고 있으며, AI 에이전트의 활용이 보편화될수록 이런 흐름은 빨라질 것으로 보입니다. 인간+AI의 10배 효과 인도에 본사를 둔 글로벌 기술 서비스 및 솔루션 회사 'ValueLabs'는 인간+AI의 10배 효과를 목표로 하는 기업입니다. 지난 9월 이 회사는 자사의 생성AI 플랫폼 'AiDE'가 75일 동안 고객의 업무 50만 시간을 절감했다고 발표했습니다. 이는 같은 기간 1,200명의 직원이 일한 것과 같은 업무량입니다. ValueLabs는 2025년에 이 효과를 두 배로 증가시켜 75일 동안

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동영상 생성 AI의 '환각(Hallucination)' 문제

LLM(대형언어모델)의 환각 문제는 널리 알려져 있습니다. 추론 AI에서 환각 문제가 다소 약화되기는 했지만 현존 AI 알고리즘의 특성 상 근본적인 극복은 불가능합니다. LLM과 마찬가지로 동영상 생성 AI 역시 비슷한 문제를 겪고 있습니다. 동영상 생성 AI에서 나타나는 오류를 흔히 '환각'이라 부르지는 않지만, 사실 LLM의 환각과 발생 원인은 같습니다. AI가 억지로 답변을 내놓는 과정에서 잘못된 정보를 포함해 출력하기 때문입니다. 이 잘못된 정보를 사람은 쉽게 알아차릴 수 있지만 AI는 알아차리지 못합니다. 언어나 이미지보다 동영상이 유독 어려운 이유 동영상은 언어나 이미지보다 다루어야 할 데이터의 양이 압도적으로 많기 때문에 어려운 것이 당연합니다. 그리고 데이터의 양이 폭증한 것은 '시간'이라는 축이 더해졌기 때문입니다. 언어가 1차원, 이미지가 2차원이라면, 동영상은 3차원입니다. 동영상의 일관성이 장시간 유지되지 않는 문제, 즉 주인공의 얼굴이 수시로 다른 사람으로 변

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AI 정보 민주주의를 선언하다, Anthropic Clio

AI가 사회 곳곳에 퍼져가고 있지만 이것이 어떤 방식으로 사용되고 있는지에 대한 정보를 알기는 어렵습니다. AI 업체들이 투명하게 정보를 공개할 의무가 없기도 하지만, 막상 공개하려고 해도 개인정보보호의 문제가 분석을 어렵게 만듭니다. 그래서 우리는 기껏해야 설문조사 결과들을 통해 AI 활용 현황을 유추해볼 수밖에 없었습니다. AI의 안전과 투명성을 추구하는 Anthropic은 이에 대한 중요한 진전을 발표했습니다. 이 회사는 개인정보를 보호하면서도 Claude.ai의 활용 트렌드를 추적하도록 설계된 AI 도구인 'Clio(Claude Insights and Observations)'를 12월 12일에 공개했습니다. Clio: Privacy-preserving insights into real-world AI use A blog post describing Anthropic’s new system, Clio, for analyzing how people use AI while mai

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브로드컴의 경쟁력은 무엇인가

브로드컴의 주가가 급등하면서 Next 엔비디아가 될 것이라는 기대가 커지고 있습니다. 브로드컴이 주목받는 주요 요인은 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 시장에서의 강력한 점유율입니다. 알파벳, 바이트댄스, 메타 플랫폼스를 고객으로 확보하고 있고, 오픈AI 및 애플과도 칩 개발에 나섰습니다. 추론 AI가 부상하면서 ASIC 시장이 급성장 할 것이라는 전망도 더해졌습니다. 이러한 입지는 브로드컴의 매출을 급성장시켜 2024년 AI 관련 매출이 122억 달러에 이르렀으며, 이는 전년 대비 220% 증가한 수치입니다. 회사는 이 시장이 2027년까지 600억 달러에서 900억 달러 사이로 성장할 것으로 예상하고 있으며, 55%에서 60%의 시장 점유율을 가진 브로드컴의 3년 후 AI 관련 매출은 연간 450억 달러로 증가할 가능성이 있습니다. 출처: I/O Fund Broadcom은 AI의 두 가지 주요 시장을 대상으로 합니다. 하나는 Bro

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[뉴스 모아보기] 휴머노이드 로봇 전쟁

휴머노이드 로봇은 AI 진화의 궁극적 단계이자 가장 큰 수익이 기대되는 분야 중 하나입니다. 지금까지 기술과 비용의 문제로 어려움을 겪었던 이 분야가 최근 비약적 발전을 이루고 있습니다. 시뮬레이션 기술의 발전은 로봇 학습 및 개발 프로세스를 가속화하고 있으며, 오픈 소스 플랫폼과 데이터 세트 공유를 통해 기술 혁신이 더욱 촉진되고 있습니다. 이에 따라 글로벌 기업들의 시장 진출도 가속화되고 있습니다. 최근 잇달아 공개되는 휴머노이드 로봇 관련 뉴스를 모아봅니다. 삼성전자, 레인보우로보틱스 인수 및 미래 로봇 사업 강화 (12/31) 인수 및 자회사 편입: 삼성전자는 레인보우로보틱스에 대한 콜옵션을 행사하여 지분 35%를 확보하고 최대 주주가 됨. 레인보우로보틱스는 삼성전자의 자회사로 편입됨. 미래로봇추진단 신설: 삼성전자 대표이사 직속으로 '미래로봇추진단'을 신설하여 휴머노이드 로봇을 포함한 미래 로봇 기술 개발에 집중할 계획. ‘휴보’의 아버지로 불리는 오준호 카이스트 명예교수를

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미국의 제재가 중국의 AI를 오히려 키우고 있다

미국과 중국 모두 AI를 전략적 기술로 간주하고 있습니다. 미국은 칩 수출을 제한하고 제재를 가함으로써 중국의 AI 개발을 억제하려고 합니다. 트럼프 행정부가 집권할 준비를 하면서 새로운 공격적인 관세와 제한이 등장할 것으로 예상되고 있습니다. 이러한 노력에도 불구하고, 많은 사람들이 생각하는 것과는 달리 중국의 AI 산업은 번창하고 있습니다. 이를 증명하듯이 중국에서는 더 낮은 가격의 고성능 AI들이 등장하고 있습니다. 미국의 제재로 인해 중국은 오픈소스 기술을 활용하고 자체 칩을 개발하는 등 국내 AI 생태계를 육성하는 접근 방식을 추구하게 되었습니다. 중국 AI 기업들은 정부의 전폭적인 지원 아래 AI의 신속한 개발과 배포를 가능하게 하는 규제 환경의 혜택을 받습니다. 오픈소스를 통한 세계화 기술의 오픈소스화에는 여러 가지 목적이 있는데, 더 많은 개발자가 해당 기술을 활용할 수 있어 혁신을 주도할 수 있고, 제품을 중심으로 커뮤니티를 구축할 수도 있습니다. 미국과 중국 간 지

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AI 데이터 센터 에너지 분야의 주목받는 신기술

지난 9월초, Nvidia, OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Amazon의 임원진이 AI 에너지 및 데이터 센터에 대해 논의하기 위해 백악관에 모였습니다. 미국 전력 및 공공 서비스 기업의 임원진과 상무부 장관, 에너지 장관도 이 자리에 참석했습니다. 논의된 주제에는 AI의 에너지 사용, 데이터 센터 용량, 반도체 제조, 전력망 용량 등이 포함되었습니다. 지난주에는 Microsoft와 BlackRock이 AI 데이터 센터와 전력에 투자하기 위해 1,000억 달러를 모금하기 위한 그룹을 구성한다고 발표했습니다. 이 파트너십을 통해 증가하는 컴퓨팅 파워 수요를 충족하기 위해 새롭고 확장된 데이터 센터에 투자하고, 이러한 시설에 새로운 전력원을 공급하기 위한 에너지 인프라를 구축할 계획입니다. 주요 AI 기업들은 물론, 정부까지 나설만큼 AI 데이터 센터의 에너지 문제는 시급한 사안이 되었습니다. Goldman Sachs의 보고서에 따르면 ChatGPT

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추론하는 AI를 만드는 방법 : OpenAI o1과 구글

2024년 9월 12일, OpenAI는 향상된 추론 기능을 갖춘 o1 모델을 출시했습니다. GPT 시리즈에 비해 비싸고 느리지만, 복잡한 추론이 필요한 수학, 과학, 코딩 분야에서 압도적 성능을 보이며 사용자들을 열광하게 했습니다. AI는 확률무새일 뿐 인간의 추론 능력을 따라올 수 없다는 소리는 이제 뒤로하고, 어떻게 AI로 하여금 추론을 잘 하도록 만들었는지 그 방법을 자세히 들여다보도록 하겠습니다. o1 역시 다른 모든 LLM과 마찬가지로 트랜스포머(Transformer) 기반입니다. 트랜스포머는 구글이 2017년에 'Attention Is All You Need '라는 논문을 통해 처음 발표한 이후, 현대 자연어처리(NLP) 시스템의 기초가 된 모델입니다. 병렬처리가 어려워 학습 속도가 느리던 RNN(Recurrent Neural Network)의 한계를 극복하고, GPU 같은 병렬 컴퓨팅 자원을 효과적으로 활용할 수 있도록 했습니다. Attention Is All You N

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AI 프로젝트의 ROI가 나오지 않는 이유 : 1) 프로젝트 유형

AI에 대한 투자가 쏟아지면서 ROI에 대한 기대가 점차 구체화되고 있습니다. 수많은 실패 사례로 인해 AI의 경제적 타당성에 대한 의문도 제기됩니다. AI를 도입한 기업들 중 많은 수가 설익은 AI 기술에 너무 빨리 투자한 것이 아니냐는 후회를 하기도 합니다. 기술 투자는 종종 나만 뒤쳐질까봐 두려워하는 마음(FOMO)으로 인해 시작됩니다. 기업의 상황에 따라 이는 많은 경우 투자의 낭비로 이어질 수 있습니다. SaaS 관리 플랫폼인 Cledara가 지난 9월 공개한 보고서에 따르면, 조사 대상 기업의 79%가 AI를 도입했지만, 32%는 효과를 보지 못하고 있다고 밝혔습니다. 매출 증가나 비용 절감 같은 재무적 효과를 거둔 기업은 23%밖에 되지 않습니다. 'Report: AI in 2025 - The Data Behind the Hype' - Cledara (2024.09.18) AI에 대한 과도한 기대는 실망으로 이어집니다. AI는 현재 인간보다 잘 하는 것도 있지만 못하는

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AI 프로젝트의 ROI가 나오지 않는 이유 : 2) ROI 측정 방법

지난 글에서 AI 도입을 시작하는 기업은 구현하기 쉽고 투자에 대한 즉각적인 가치를 만들어내는 유형의 프로젝트부터 시작해야하며, 프로젝트의 유형에 따라 ROI에 대한 기대치를 구분하여 조직 내에서 커뮤니케이션하는 것이 중요하다는 내용을 말씀드렸습니다. AI 프로젝트의 ROI가 나오지 않는 이유 : 1) 프로젝트 유형 AI에 대한 투자가 쏟아지면서 ROI에 대한 기대가 점차 구체화되고 있습니다. 수많은 실패 사례로 인해... blog.naver.com 이번 글에서는 AI 프로젝트의 ROI가 나오지 않는 또다른 중요한 이유, ROI의 측정 방법에 대한 이야기를 하려고 합니다. AI 프로젝트의 ROI를 찾는 것이 어려운 경우보다 ROI를 표현하는 것이 어려운 경우가 많습니다. 예를 들어, 많은 프로젝트가 업무 효율성 향상 및 시간 절감 같은 효과를 보이지만, 이것이 인력의 감축으로 이어지지 않는 이상 비용 절감의 효과는 직접적이지 않습니다. AI의 효과는 단기적으로는 재정적 영향을 미치지

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구글 NotebookLM의 성공이 의미하는 것

구글이 드디어 AI에서 성공을 거두었습니다. 구글 직원들도 이번 성공에 고무되어 빠른 속도로 NotebookLM의 기능을 업데이트하고 있습니다. NotebookLM은 구글이 작년에 별다른 홍보 없이 출시한 연구 도구입니다. 그러다가 지난 달 '오디오 개요(Audio Overview)'라는 AI 팟캐스팅 도구를 추가했는데, 이 기능이 바이럴 히트를 치면서 주목을 받게 되었습니다. 9월 11일 오디오 개요 기능을 추가한 이후 NotebookLM의 트래픽은 전월 대비 4배로 증가하여 1천만 건을 넘어섰습니다. 물론 같은 기간 ChatGPT의 31억 건이나 Gemini의 2억 4,730만 건에 비하면 비교도 안되지만, 새로운 형태의 AI 서비스로 성공을 거두었다는 점에 의미가 있습니다. Source: Similarweb, https://www.similarweb.com/blog/insights/ NotebookLM은 Gemini AI 플랫폼에서 구동되며, 사용자가 업로드한 콘텐츠를 요약하고

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빅테크 24년 3분기 실적 분석: 구글, MS, 메타, 아마존

※ 이 글은 구글 NotebookLM으로 자동 생성된 글입니다. 빅테크 3분기 실적: AI 투자 성과 가시화 2024년 3분기 빅테크 기업들의 실적 발표에서 가장 주목할 만한 성과는 AI 투자의 결실이 가시화되기 시작했다는 점입니다. 특히 구글과 메타는 AI 기반 제품 및 서비스의 성장이 두드러졌습니다. 구글: AI 기반 검색 엔진 "AI Overviews" 출시 후 사용자 만족도가 높고 검색량 증가를 확인 [1, 2]. 10억 명 이상의 사용자에게 AI 기반 검색 서비스 제공 [2, 3]. 자체 개발한 TPU 칩 기반 AI 인프라 구축으로 비용 효율성 확보 [4, 5]. 웨이모 자율주행 택시 서비스 확장, 유료 이용 증가 [6-8]. 클라우드 부문 35% 성장, 수익성 개선 [9, 10]. 메타: AI 기반 광고 도구 'Advantage+' 도입으로 광고주 전환율 증가 [11, 12]. AI 기반 챗봇 'Meta AI' 출시 후 5억 명 이상 사용, 비즈니스 AI 에이전트 테스트

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구글 NotebookLM으로 빅테크 실적 분석하기

NotebookLM은 구글이 개발한 AI 기반의 노트 필기 및 연구 도구로, 단순한 메모 앱을 넘어 사용자의 학습과 업무 효율성을 높이는 강력한 도구입니다. 무료로 사용할 수 있는 AI 중에서 상당히 훌륭한 성능을 보여줍니다. NotebookLM으로 이번주에 발표된 알파벳, 마이크로소프트, 메타, 아마존의 3분기 실적을 분석해 보겠습니다. 클릭 몇 번 만으로도 간단하게 실적 발표의 주요 내용을 파악할 수 있습니다. 우선 NotebookLM으로 들어갑니다. NotebookLM | Note Taking & Research Assistant Powered by AI Use the power of AI for quick summarization and note taking, NotebookLM is your powerful virtual research assistant rooted in information you can trust. notebooklm.google 구글에 로그인되어 있다

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AI의 Next Wave, 공간 지능(Spatial Intelligence) 업계 동향

지난 편에 이어 이번 편에서는 공간 지능의 업계 동향에 대해서 살펴보겠습니다. AI의 Next Wave, 공간 지능(Spatial Intelligence) 로봇은 수십 년 동안 사용되어 왔지만 그다지 지능적이지는 않았습니다. 로봇 공학은 로봇 관절의 움직임을... blog.naver.com Fei-Fei Li가 설립한 공간 지능 스타트업 'World Labs' 딥러닝의 대모로 알려져 있는 페이페이 리(Fei-Fei Li)는 지난 4월 공간 지능을 개발하기 위한 스타트업 '월드랩스(World Labs)'를 설립했습니다. 앤드리슨 호로비츠와 래디컬 벤처스 등으로부터 1억 달러의 투자금을 조달했으며, 설립 3개월 만에 기업 가치가 10억 달러로 평가되었습니다. Fei-Fei Li는 2010년에 이미지넷(ImageNet)을 구축하여 비전 AI의 발전을 이끈 인물로, 현재 스탠포드대학교 컴퓨터과학 교수이자 스탠포드 인간중심AI연구소(HAI)의 소장을 맡고 있습니다. 이전에 구글 클라우드에서

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소형언어모델(SLM)은 엔터프라이즈 AI의 해법이 될까

소형언어모델(Small Language Model, SLM)은 대형언어모델(Large Language Model, LLM)에 비해 상대적으로 작은 규모로 설계된 인공지능 언어모델을 의미합니다. 대형언어모델과 소형언어모델의 주요 차이점은 다음과 같습니다. 모델 크기: SLM은 LLM에 비해 훨씬 작은 파라미터 수를 가집니다. 계산 요구사항: SLM은 더 적은 컴퓨팅 파워로 작동할 수 있습니다. 특화성: SLM은 종종 특정 도메인이나 작업에 최적화되어 있습니다. 배포 유연성: SLM은 엣지 디바이스나 모바일 기기에서도 사용 가능합니다. LLM의 비용 효율적인 대안 많은 기업들이 AI를 채택하는 과정에서 비용 문제는 매번 지적되는 중요한 허들입니다. 얼마 전부터는 하나가 아닌 여러 개의 AI 모델을 용도에 맞게 사용하는 기업이 늘어나고, 수용 가능한 품질의 결과를 유지하면서 비용을 절감하려는 노력에서 SLM을 많이 찾고 있습니다. 비용 외의 이점도 있습니다. 소형 모델은 로컬 디바이스에서

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빅테크 AI 실적 분석 (24년 2분기) : 구글, MS, 메타, 아마존

AI 클라우드 3사인 MS, 아마존, 구글, 그리고 AI 기반 광고 비즈니스 구글, 메타의 24년 2분기 실적을 AI 중심으로 분석해보겠습니다. 시장의 관심은 이들의 막대한 AI 투자가 실적의 상승을 실제로 견인하고 있는지의 여부입니다. 또한 이들의 투자 여력은 AI 반도체 기업의 수요로 이어지므로 시장에 미치는 영향력은 큽니다. Alphabet (실적 발표일 7/23) 구글의 모회사 Alphabet의 24년 2분기 매출은 847억 달러를 기록하여 전년 동기 대비 14% 증가했습니다. 시장 예상치 843억 달러를 상회했습니다. 순수익은 236억 달러, 주당 1.89달러로 전년 동기 대비 29% 증가했습니다. 검색 광고 및 클라우드 컴퓨팅 사업에서 매출이 크게 증가해 이익이 늘어났지만, YouTube 광고 매출의 증가는 예상치에 미치지 못했습니다. Google 광고 수익은 646억 달러로 전년 동기 대비 11% 증가했습니다. 이는 5월에 업데이트된 AI Overviews가 검색 광고에

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빅테크가 투자한 스타트업 : 2) Microsoft

MS는 작년 초 오픈AI에 100억 달러 규모의 투자를 단행한 이후 AI 투자에 큰 파장을 일으켜 왔습니다. MS와 MS의 벤처캐피탈 M12는 작년 AI 관련 스타트업에 총 21건의 투자를 했습니다. 올해도 이미 10개 이상의 투자를 성사시켜며 엔비디아와 함께 스타트업 투자의 큰 손으로 두각을 나타내고 있습니다. M12가 Focus하는 스타트업 투자 분야는 AI, Cloud Infrastructure, Cybersecurity, Developer Tools, Vertical SaaS, Web3+Gaming의 6개로 구분되어 있습니다. 이는 윈도우와 오피스, 클라우드, 기업용 Dynamics 365, Copilot, Xbox 등 MS의 다양한 사업 분야를 반영하고 있습니다. MS는 신생 기업에 대규모 투자가 필요한 인프라와 생성적 AI 모델을 제공하고, 신생 기업은 산업별, 도메인별 애플리케이션 및 툴링을 완성하는 협업 구도를 형성합니다. 스타트업 투자 트렌드와 MS의 전략 방향을 알

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Vertical AI SaaS의 시대가 오고 있다

지난 10년은 Horizontal SaaS의 전성기였습니다. Salesforce, ServiceNow, Snowflake 같은 수평 SaaS는 업계와 관계없이 비즈니스 사용자를 광범위하게 타겟으로 하여 성장했습니다. 반면 Vertical SaaS에서 승자는 숫자가 적고 규모도 비교적 작습니다. 특정 분야의 고유한 요구 사항 및 프로세스에 맞춤화된 수직 SaaS 시장은 상대적으로 작아 보였습니다. CRM, 마케팅 자동화, ERP, HR과 같은 수평 SaaS에 비해 수직 SaaS의 가치 제안은 제한적으로 보입니다. 고객들은 수직 SaaS를 도입하면서 그들이 해야 할 변화가 얻을 가치에 비해 정당화된다고 생각하지 않았습니다. [ Top 10 Vertical SaaS 기업 (출처: Claude) ] 회사명 사업모델 시가총액 Synopsys 반도체 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 및 서비스 $75B Cadence Design 전자 설계 자동화(EDA) 소프트웨어 및 서비스 $70B Shopi

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Vertical AI SaaS의 전략적 접근 방식

지난 편에 이어 이번에는 Vertical AI SaaS의 전략적 접근 방식에 대해 살펴보겠습니다. Vertical AI SaaS의 시대가 오고 있다 지난 10년은 Horizontal SaaS의 전성기였습니다. Salesforce, ServiceNow, Snowflake 같은 수평 Sa... blog.naver.com Vertical AI 가치 제안의 3가지 유형 Vertical AI는 이제 태동 단계입니다. 많은 스타트업들이 AI를 활용하여 어떻게 수직 시장을 공략할 수 있을지 고민하고 있습니다. 이들은 AI가 효과적으로 수행할 수 있는 일이 무엇인지 탐색하고 있습니다. 현재 Vertical AI 기업들의 가치 제안 방식은 크게 3가지 유형으로 나눠볼 수 있습니다. 1) 인간 사용자를 지원 AI는 특정 작업을 자동화함으로써 근로자의 업무 생산성을 향상시킵니다. AI 애플리케이션은 인간 사용자와 같이 배치되어 사용자를 더 성공적으로 만듭니다. 노동집약적이고 복잡하며 긴 시간이 소모되는

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AI 에이전트 구현의 주요 쟁점

지금 우리가 주로 쓰고있는 ChatGPT, Claude, Gemini는 AI Co-pilot(부조종사)입니다. AI 부조종사는 인간과 함께 일하도록 설계된 시스템으로, 인간의 통제와 책임을 유지하면서 인간의 역량을 증강하는 데 중점을 둡니다. AI 부조종사는 반응적으로 인간의 입력에 응답하고 제안과 권장 사항을 제공합니다. AI Agent(대리인)는 광범위한 작업을 처리하고 스스로 결정을 내릴 수 있는 자율 또는 반자율 시스템입니다. AI 에이전트는 인간의 지속적인 개입 없이 작업을 완료하고 상호 작용과 경험에 따라 학습하고 적응해 나갑니다. AI 부조종사와 달리 AI 에이전트에는 추가적인 미션이 주어집니다. 사용자의 의도를 상황에 맞게 해석하고 추론할 수 있어야 하며, 사용자가 요구한 작업을 수행하기 위해 활용 가능한 여러 도구들과 상호작용을 해야합니다. AI 에이전트가 자율적으로 수행한 작업이 최적의 선택이었는지에 대한 평가가 이루어지고 개선해 나가야 하며, 동시에 자신의 역량과

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챗GPT 이후 생성형 AI 스타트업 동향 - 요즘은 어떤 AI 스타트업이 잘나갈까

챗GPT 출시 이후 생성형 AI 스타트업 업계는 격변을 겪고 있습니다. 먼 미래일 줄만 알았던 AI가 높은 퍼포먼스를 보이며 인기를 끌자 생성형 AI 스타트업에 대한 관심이 폭증하고, 빅테크 기업들은 챗GPT와의 경쟁에 사활을 걸고 개발과 투자에 천문학적인 금액을 쏟아붓고 있습니다. 반면 기존의 생성형 AI 스타트업 업계는 경쟁이 치열해졌습니다. 챗GPT가 이전의 수많은 AI 서비스들을 대체하게되면서 많은 스타트업들이 기존의 시장을 지키키기 위해 노력하고 있으며, 이들 중 일부는 빅테크 기업 및 다른 기업들과 협력하여 생존을 모색하고 있습니다. 챗GPT 이후 생성형 AI 스타트업 업계가 어떻게 재편되고 있는지, 어떤 스타트업이 잘나가고 있는지 알아보기위해, 최근에 대규모 투자를 유치한 스타트업이 누구인지 챗GPT에게 물어보았습니다. 2024년 투자를 유치한 생성형 AI 스타트업 (출처: ChatGPT) 순위 스타트업 이름 투자 유치 금액 투자 라운드 사업 분야 투자 유치 날짜 1 A

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궁극의 AI, 개인화 AI로 가기 위한 길 - 애플 인텔리전스와 챗GPT

여러분은 챗GPT를 쓰면서 만족하시나요? 챗GPT는 아는 것이 아주 많고 빠른 속도로 결과물을 보여주며 심지어 창의적이기까지 합니다. 그런데도 왠지 모르게 챗GPT의 답변은 내가 원하는 수준보다는 조금씩 부족합니다. 왜 그럴까요? 어째서 챗GPT는 내가 몇년간 함께 일해온 비서나 직원들처럼 내가 원하는 걸 알아서 가져오지 않는걸까요? 이유는 나에 대해서 잘 모르기 때문입니다. 물론 ChatGPT 맞춤 설정이나 프롬프트 엔지니어링 등을 통해서 내가 원하는 바에 최대한 가깝게 유도할 수는 있습니다. 하지만 이건 마치 신입 직원에게 하나하나 가르치는 것 같은 과정입니다. 나의 지시와 결정, 나를 둘러싼 수많은 데이터들을 지속적으로 학습하여 결국에는 내가 개떡같이 지시해도 찰떡같이 알아듣는 AI, 개인화 AI를 AI가 지향하는 궁극의 목표로 보는 이유입니다. DALL-E3로 생성한 이미지입니다. 올해 초 다보스포럼에서 샘 알트만은 "챗GPT 차세대 모델은 사용자의 가치관 등을 고려한 개인화

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구글의 AI는 반격을 보여줄 수 있을까

챗GPT 이전의 AI 분야에서 구글은 알파고를 비롯하여 오랜 시간동안 단연 리더의 이미지를 차지하고 있었습니다. AI의 리더로서 구글은 매우 신중하고도 학구적으로 AI에 접근하고 있었습니다. 하지만 챗GPT 등장 이후 더 빠르게 제품과 서비스를 출시해야한다는 압박을 받고 있고, 그로 인해 AI 모델의 개발과 출시, 완성도 측면에서 어려움을 겪고 있습니다. 구글 내부적인 조직의 혼란과 더불어 수시로 바뀌는 브랜딩, 전략의 우선순위 설정에서도 어려움을 겪고 있는 것으로 보입니다. 구글의 CEO 순다르 피차이에 대한 교체 요구까지 나오고 있는 상황입니다. 지난 5월 구글 I/O에서 밝인 구글의 AI 전략은 대중에게 큰 임팩트를 주지 못했습니다. 반면 애플은 지난주 WWDC에서 오픈AI와의 협업을 발표하면서 주가가 급등하는 등 아이폰과 챗GPT의 결합에 기대가 모아지고 있습니다. 챗GPT를 탑재함으로써 그간 활성화가 부진했던 아이폰의 AI 개인비서 기능이 활성화 될 것으로 기대하면서, 24

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엔비디아의 경쟁자들

엔비디아는 H100과 같은 강력한 AI 그래픽 처리 장치(GPU)와 CUDA 소프트웨어 덕분에 AI 칩 시장에서 지배적인 위치를 차지하고 있습니다. 일부 추정에 따르면 시장 점유율은 90%에 달하며, 이는 경쟁자들을 크게 앞서고 있습니다. 최근 Citi의 분석에 따르면 생성 AI 칩 시장에서 엔비디아의 점유율이 내년 약 81%에서 2030년까지 약 63%로 감소할 것으로 추정했습니다. 이는 엔비디아가 앞으로도 수년 동안 지배력을 유지할 것임을 시사하는 동시에, 경쟁자들이 시장에 존재감을 드러낼 것이라는 예측이기도 합니다. 인텔과 AMD 같은 경쟁 칩 제조사와 더불어, 엔비디아의 GPU를 사용하는 고객사들은 다른 아키텍처나 절충안을 통해 특정 작업에 더 나은 칩을 생산할 수 있다고 생각하고 있습니다. 또한 장치 제조업체들은 현재 클라우드의 대규모 GPU 기반 클러스터에서 수행되는 AI 컴퓨팅 작업을 장치에서 자체적으로 처리할 수 있는 기술을 개발하고 있습니다. 향후 수년간 존재감을 키

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엔비디아의 미래 전략

GPU가 오로지 그래픽에만 쓰일 때에도 엔비디아는 GPU를 프로그래밍 가능하게 만들어, 단지 CPU의 보조가 아닌 자체 플랫폼을 구축했습니다. 2006년에 회사는 CUDA라는 소프트웨어 계층을 도입하여 개발자가 모든 작업에 GPU의 알고리즘 기능을 활용할 수 있도록 했습니다. 이로부터 몇 년 안에 AI 연구자들은 이를 사용하여 딥러닝 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 2012년 제프리 힌튼 교수 팀이 이미지넷 대회에서 보여준 AI의 성과는 엔비디아가 없었다면 이루어지기 힘들었을 것입니다. AI 인프라의 선구자인 엔비디아는 이제 다가올 AI의 폭발적 성장을 준비하고 있습니다. 젠슨 황은 “향후 10년 동안 우리는 이전에 볼 수 없었던 컴퓨팅의 발전을 보게 될 것입니다.”라고 했습니다. 엔비디아는 미래의 AI 컴퓨팅을 선도하고 엔비디아의 위치를 공고히 하기위해 준비하고 있습니다. 2024 컴퓨텍스 기조연설의 주요 내용 엔비디아의 미래 전략을 알아볼 수 있는 가장 최근의 이벤트는 6

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메타(Meta)의 AI 전략은 뭐가 다를까

지난주 마크 저커버그 메타 CEO가 유튜브 인터뷰에 출연하여 폐쇄형 AI 모델을 구축하는 기업들을 비난하는 발언을 하여 화제가 되었습니다. 그의 주요한 발언을 보면, "그들은 마치 신을 창조한다고 생각하는 것 같습니다. 우리가 하는 일이 그런게 아닙니다. 저는 그런 식으로 전개된다고 생각하지 않습니다." "휴대폰에 사람들이 사용하는 앱이 하나뿐인 것은 아닙니다. 크리에이터 한명이 사람들이 원하는 모든 콘텐츠를 만들 수는 없습니다. 기업 하나가 사람들이 원하는 모든 것을 만들 수도 없습니다." "폐쇄형 AI 플랫폼을 구축하는 것이 사람들에게 최상의 경험을 창출하는 방법이라고 생각하지 않습니다." 저커버그가 오픈AI나 구글 같은 기업 이름을 거론하지는 않았지만, AI의 선두주자로서 폐쇄형 AI를 구축하고있는 이들에 대한 비난이라는 것은 분명해 보입니다. 애플의 OS에 메타의 AI를 통합하기 위한 협상이 애플로부터 거부당했다는 보도가 나온 직후의 인터뷰라 화가 나있는 상태인 것 같기도 합

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동영상 생성 AI의 기술적 한계 및 도전과제

올해 들어 동영상 생성 AI 업체들 간의 경쟁이 치열합니다. 지난 2월 오픈AI의 Sora가 대대적인 주목을 받은 이래, Runway의 Gen-3 Alpha, Luma AI의 Dream Machine, 중국 콰이쇼우의 Kling 등이 잇달아 공개되면서, 모두가 아이디어를 손쉽게 영상 콘텐츠로 제작하는 시대가 열릴 것이라 기대하고 있습니다. 텍스트나 이미지 입력만으로 고품질의 동영상을 생성할 수 있게 된다면, 영화, 게임, 광고 등 다양한 영상 콘텐츠 분야에 파괴적 혁신을 불러일으킬 수 있어, 이를 우려하는 기존 산업 분야의 목소리도 거세지고 있습니다. 시네마틱 영상 제작에 포커스하는 Runway 하지만 이 기술이 실제 산업 분야에서 실용화되기까지는 아직 많은 기술적 한계와 도전과제가 남아있습니다. 2~5초짜리 영상을 생성하는데 3분 이상이 걸리며, 생성된 동영상의 품질과 완성도는 만족스럽지 않은 경우가 많습니다. 저품질의 쇼츠 영상을 만들수는 있겠지만, 고품질의 장편 영상을 만들기

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빅테크가 투자한 스타트업 : 1) NVIDIA

엔비디아의 투자 철학은 분명합니다. 엔비디아의 기술을 활용하는 회사를 지원하여 칩이 거의 어디에나 있는 AI 시장에서 리더십을 확고히 하는 것입니다. 신생 AI 기업과 협력함으로써 엔비디아는 하드웨어 및 소프트웨어 계층에서 혁신을 촉진하는 귀중한 통찰력을 얻습니다. 엔비디아와 AI 스타트업 간의 이러한 공생 관계는 혁신 문화를 육성하고 AI 개발에서 가능한 것의 경계를 넓힙니다. 이는 생태계에 영양을 공급하여 엔비디아 칩에 대한 수요를 더욱 충족시킵니다. 엔비디아는 지난 5년 동안 100개 이상의 기업에 투자했습니다. 2023년에는 35건의 거래에 참여하여 AI 분야에서 가장 적극적인 투자자 중 하나가 되었습니다. 2024년에는 이미 10개 이상의 기업에 투자했습니다. 이러한 투자 전략의 실행을 위해 엔비디아는 NVentures라는 전담 벤처 캐피털 부서를 설립했으며, 기업 개발 팀(corporate development team)과 협업하여 엔비디아의 투자 포트폴리오를 구성하고 있

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AI 시대의 새로운 직업 : 1) AI 트레이너 (AI Trainer)

데이터 분석 관련 학위를 받고 AI 기업에서 근무하는 현재의 AI 트레이너 직군에 대해 말하는 것이 아닙니다. AI 기술이 빠르게 발전하고 관련 인력에 대한 수요가 폭증함에 따라 이를 뒷받침하는 데이터 교육 작업도 함께 진화하고 있습니다. 과거의 데이터 분석가는 학교에서 배운 고도의 데이터 분석 작업보다 대부분의 시간을 데이터를 정제하는 데 보냈습니다. AI가 학습해야 할 데이터의 양이 폭증함에 따라 데이터 라벨링과 같은 단순 반복 작업에 파트타임 아르바이트를 고용하기 시작했습니다. AI는 보고 듣고 말하는 인간의 기본적인 기능을 뛰어넘어 인간 세계의 모든 지식과 기능을 흡수하고 있습니다. 데이터 교육 작업은 이제 작문, 번역을 비롯하여 각 분야의 전문 지식과 같은 고급 스킬로 범위가 확장되고 있습니다. AI를 교육하는 일자리가 어떻게 진화하고 있는지 데이터 라벨링부터 시작해서 살펴보겠습니다. 초기의 단순 데이터 라벨링 AI의 초기 단계에서는 데이터 라벨링이 가장 중요한 작업 중 하

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AI의 Next Wave, 공간 지능(Spatial Intelligence)

로봇은 수십 년 동안 사용되어 왔지만 그다지 지능적이지는 않았습니다. 로봇 공학은 로봇 관절의 움직임을 자연스럽게 만드는 데 집중해왔고 상당한 성과를 거뒀습니다. 이제 통제된 환경에서 사전 학습된 작업을 수행하는 것에 로봇은 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 로봇을 지능적으로 만들기 위해 남은 것은 로봇의 두뇌에 해당하는 AI입니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 등장은 로봇 훈련 분야에 큰 혁신을 가져왔습니다. 챗GPT를 탑재한 로봇은 인간의 명령을 알아듣고 작업을 수행하며 새로운 것을 학습합니다. LLM은 인간의 언어로 만들어진 정보를 바탕으로 로봇이 움직이게 합니다. 어떻게 움직여야 하는지 글로 배우는 셈입니다. 갓 태어난 아기는 글로 이 세상에 대해 배우지 않습니다. 어디 부딪히거나 아래로 떨어지면 아프고, 분유를 먹으려면 젖병을 잡고 입속에 넣어 빨아야한다는 세상의 물리 법칙을 직접 몸으로 부딪혀가며 배웁니다. 3차원 환경을 인식하고 이해하며 그 안에서 효과적으로 작동할 수 있

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