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[무료교육]창업지원센터가 추천하는 무료창업교육안내

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2025.12.05  0  21 

구글은 어떻게 제2의 전성기를 향하고 있나

오늘의  줄 요약 오픈AI와 마이크로소프트의 협공에 구글이 한 때 위기에 몰렸습니다. 구글은 위기에서 벗어나기 위해 다섯가지 승부수를 던집니다. 결국 뛰어난 제품이 구글이 위기에서 탈출한 비결이었습니다.  이제 GPU가 아니라 ASIC에 주목해야할 때입니다. AI 골리앗 구글을 무너뜨리기 위해 오픈AI와 마이크로소프트가 힘을 합쳤습니다. <챗GPT로 생성>   오픈AI와 마소 연합국 골리앗 구글을 쓰러뜨리다   챗GPT가 등장하기 전 구글은 인공지능의 알파요 오메가 같은 회사였어요. 딥러닝의 가능성을 일찌감치 알아보고 제프리 힌튼 토론토대 교수, 일리아 수츠케버 전 오픈AI 최고수석과학자, 데미스 하사비스 딥마인드 창업자 같은 AI의 초기 개척자들을 모두 영입했어요. 엔비디아가 만드는 GPU가 AI 시대의 핵심 하드웨어라는 것도 알고 있었죠. 그것이 구글이 초기부터 AI 반도체인 TPU를 직접 만들기 시작한 이유. 우리에게도 잘 알려진 2016년 알파고와 이세돌 기사의 바둑 대결에서 주로 엔비디아 GPU가 쓰였지만 일부에서는 TPU를 사용했다고 하죠.  최고의 인재, 가장 많은 데이터, 직접 개발한 하드웨어까지.. 구글의 AI는 뛰어날 수 밖에 없었습니다. 그래서 오픈AI는 이런 ‘AI공룡’ 구글에 대항하기 위한 민간 연구소로 출범했습니다. 구글의 폐쇄적인 AI에 대항하는 열린 AI를 만들겠다는 것이었고, 그 연구소를 만든 건 바로 일론 머스크 테슬라 CEO와 샘 올트먼 오픈AI CEO 였습니다.   그런데 언제부턴가 구글은 관성에 빠지고 타성에 젖은 조직이 되어가고 있었습니다. 구글은 탄생할 때부터 ‘검색’에서 월등히 앞선 기술을 가지고 있었고, 이를 통해 인터넷의 수문장이 되었습니다. 여기에 ‘검색광고’라는 비즈니스모델이 붙으면서 구글은 말 그대로 땅집고 헤엄치는 회사가 됩니다. 돈도, 데이터도, 인재도 넘치는 구글은 정말 쉽게 사업을 할 수 있었습니다.   땅집고 헤엄치다가 익사할 뻔   하지만 이것이 독이 됩니다. 특히 AI쪽에서 혁신의 속도가 느려지는데요. 지금 LLM의 기초가 되는 논문인 ‘All You need is Attention’ 논문이 구글 내부에서 나왔음에도 불구하고, 이를 기반으로하는 스케일링의 법칙을 보여준 것은 스타트업 오픈AI의 ‘챗GPT’였습니다. 구글의 기술개발과 상용화가 더딘 사이에 스타트업에게 기술 경쟁력을 추월당한 것이죠. 특히, 오픈AI가 구글의 숙적인 마이크로소프트와 손잡았다는 것은 구글에게 뼈아팠습니다. 마이크로소프트가 오픈AI의 GPT로 구글의 검색, 오피스, 클라우드 사업을 공격해온다면 구글은 '실존적인 위기'를 경험할 수도 있었습니다.    오픈AI와 마이크로소프트의 협공에 놀란 구글의 초기 대응은 헛발질의 연속이었습니다. 2022년 11월 챗GPT가 공개된 이후 대항마로 2023년 2월 공개된 ‘바드’는 형편없는 성능으로 비웃음을 샀고, 주가가 7%나 폭락하기도 했습니다. 가장 잘 하는 AI에서 스타트업인 오픈AI와 라이벌 마이크로소프트에게 굴욕을 당하고, 핵심 사업 모델인 검색시장도 흔들릴 수 있다는 우려까지 나온 구글. 이때가 구글에게는 가장 최악의 시기였을 겁니다.  POV : 나의 인사권자와 함께 인터뷰 무대에 섰을 때 나의 표정 <구글 I/O 2025>   구글의 다섯가지 변화   절체절명의 위기. 구글은 몇가지 파격적인 승부수를 던집니다.   첫번째, 두 개로 나눠져있던 AI 연구조직을 하나로 합칩니다. 구글은 미국과 영국 런던 양쪽에 AI 연구조직이 별도로 있었는데요. 구글 브레인과 영국에 있는 딥마인드 두 곳이었어요. 구글 브레인의 수장은 전설적인 프로그래머인 제프 딘. 딥마인드의 수장은 우리에게도 잘 알려진 노벨상 수상자 데미스 하사비스였습니다. 구글이 딥마인드를 인수한 2014년 이후로 계속 유지됐던 두 개의 연구조직이 2023년 4월 하나로 합쳐집니다. 10년 가까이 별개의 조직으로 있었고, 물리적인 위치도 달랐던 두 조직을 합치는 것은 쉽지 않았을 겁니다. 하지만 내부의 소모적인 경쟁을 줄이고 역량을 집중하기 위해서는 이것이 필요했습니다.    두번째, 구글은 단순히 조직을 합치는 것이 아니라 전사 차원의 인력감축을 합니다. 2023년 1월 1만2000명의 직원을 내보내는데요. 이 정도 규모의 구조조정은 구글 역사상 최초였습니다. 사실 챗GPT가 인력을 줄인 유일한 이유는 아니었습니다. 코비드19 기간 지나치게 늘렸던 인력을 줄이려는 목적이 컸습니다. 하지만 챗GPT와 마이크로소프트의 도전으로 위기감이 이미 팽배해있던 상황이었기 때문에, 이 인력 구조조정은 생각보다 쉽게 진행됩니다. 이 인력 구조조정 이후 구글의 문화가 많이 달라졌다는 얘기가 나오지만 지금은 잘한 결정이었다는 생각이 듭니다.    세번째, 구글의 창업자 세르게이 브린이 회사에 복귀합니다. 구글은 래리 페이지와 세르게이 브린이라는 두 연구자들에 의해서 설립된 회사지만, 초기부터 일찍 전문경영인 체제로 들어갑니다. 하지만 지주회사 알파벳이 설립되는 과정에 있었던 2011년부터 2019년까지는 두 사람이 CEO와 핵심임원으로 비교적 깊게 경영에 개입합니다. 그런데 2019년 이후 경영에서 물러났던 두 사람 중 세르게이 브린이 2023년 초 회사로 출근을 하면서 같이 제미나이 개발에 참여합니다. 세르게이 브린은 알파벳 이사회의 멤버로 회사 지분 6%를 보유하고 있습니다. 구글의 CEO나 핵심 인재에 대한 임명권이 있을뿐만 아니라 회사의 핵심적인 의사결정에 참여하는 가장 중요한 사람 중 하나죠. 이런 사람이 회사에 복귀해서 일한다는 것만으로 구글의 직원들은 큰 압박을 받습니다. 실제로 그는 2024년과 2025년 구글의 연례행사인 I/O에 직접 참석하고, 인터뷰를 통해서 자신의 생각을 밝히기도 했습니다.  애플 아이폰에도 개인 AI 비서로 제미나이가 탑재된다면 어떤 일이 벌어질까요? <제미나이 생성 이미지>   AtoZ 대기업의 장점을 살리다    네번째, 구글은 ‘제미나이’라는 단일 AI 브랜드를 구축합니다. 제미나이는 구글의 LLM의 이름이기도 하면서, 개인용 챗봇의 이름이기도 합니다. 이 제미나이는 기업용 제품에서도 사용됩니다. 챗GPT의 경우 모델의 이름이 GPT이고, 개인용 챗봇의 이름이 챗GPT죠. 마이크로소프트는 코파일럿이 개인용 챗봇의 이름이고 LLM은 특정한 이름이 없습니다. 이처럼 단일한 AI 브랜드를 구축한 것은 초기에는 혼란스러운 부분도 있었지만 지금은 구글의 AI 스택의 중요한 부분이 되었습니다.    다섯번째, 구글은 오픈AI의 도전에도 불구하고 ‘AI 풀 스택’이라는 기존의 전략을 그대로 밀어 부쳤습니다. 구글은 제미나이라는 LLM을 직접 학습시켜서 개발할 뿐만 아니라, AI를 학습시키는 데이터센터, 데이터센터에 들어가는 자체 반도체(구글 TPU), 이를 고객에게 제공하는 클라우드서비스(구글클라우드), B2C 소비자들이 접하는 어플리케이션(제미나이), 이 어플리케이션이 탑재되는 브라우저(크롬), 이 어플리케이션을 기반으로 하는 스마트폰(픽셀 및 갤럭시)까지 제미나이와 관련된 모든 것을 직접 개발하고 서비스합니다. 이는 많은 인력과 비용이 드는 일입니다. 구글은 적절한 파트너십을 통해서 이를 진행하고 있는 것으로 보입니다. TPU 반도체 개발에는 브로드컴과 미디어텍이라는 파트너를 두고 있고, 스마트폰에서는 삼성을 파트너로 두고 있습니다. 오늘 미라클레터를 노트북LM에 넣고 인포그래픽을 만들어달라고 했습니다. <노트북LM으로 생성>   제품의 성능이 뛰어나면 모든 문제는 일거에 해소된다   위기의 구글은 조직을 개편하고, 인력을 효율화하면서, 창업자의 복귀로 기업문화를 쇄신합니다. 그리고 일관된 전략을 세워서 이를 밀어부치게됩니다. 최근의 구글 주가가 오르고 관심을 받게된 것은 이런 전략으로 만들어진 플라이휠(선순환구조)이 돌아가기 때문입니다. 가장 중요한 것은 AI 스택의 끝에 있는 제품이라고 할 수 있는 ‘제미나이’의 성능이었습니다. 챗GPT와 경쟁관계에 있는 제미나이가 뛰어난 성능을 보이자, 제미나이 소비자 앱의 사용자들이 늘어났고, 제미나이를 학습시킨 TPU에 대한 평가가 좋아졌습니다. 메타나 클로드 같은 중요한 고객이 구글 TPU를 사용하기로 했죠.    어째서 제미나이의 성능이 챗GPT보다 좋을까요? 사실 텍스트 기반에서는 이미 LLM의 능력이 더 차별화할 수 없는 상황에 도달했다고 저는 생각합니다. 수능 만점자와 1개 틀린 사람 정도의 차이라고 해야할까요? 하지만 제미나이가 엄청난 강점을 보이는 이미지와 동영상 생성은 오픈AI와 구글의 실력차를 여실히 보여줬습니다. 이것은 결국 많은 이미지와 동영상 데이터(유튜브)를 갖고있는 구글이 유리할 수 밖에 없는 분야입니다.    제미나이 사용자가 늘어나면 개인용 AI 비서를 만든다는 구글의 계획은 한층 더 정교해질 수 있습니다. 구글은 이미 지메일, 구글 캘린더, 구글 맵, 안드로이드 OS 등을 통해 많은 개인 정보를 확보하고 있는데요. 이 데이터를 기반으로 만들어지는 제미나이는 훨씬 뛰어난 성능을 보여줄 것으로 예상됩니다. 구글은 이미 안드로이드 스마트폰에 제미나이를 탑재해서 톡톡하게 효과를 보고 있는데요. 뚜렷한 성능 차이로 인해 결국 애플도 ‘제미나이’를 아이폰의 개인용 AI 비서에 쓸 것으로 보입니다.      구글이 마이크로소프트의 기업가치를 넘은 것은 2018년 이후 처음입니다. <시킹알파>   플라이휠이 돌아가면 결국 구글이 이긴다   지금의 AI 인프라에 대한 투자가 합리화가 되려면 결국은 B2C 시장에서 AI에 대한 소비자들의 지출이 늘어나야합니다. B2B 수요만으로는 지금의 막대한 투자를 합리화하기 어렵다는 지적이 많이 나오고 있습니다. 과거 인터넷과 이동통신에 대한 대규모 투자가 소비자들의 인터넷 요금이나, 통신사에 지불하는 값비싼 요금제, 그리고 개별 앱들에 대한 지출로 합리화된 것처럼 말이죠.    대규모 데이터센터 투자는 결국 AI와 관련된 하드웨어의 판매가 늘어나거나, AI를 쓰기 위해 소비자들의 월 구독료 지출이 늘어나거나, AI를 기반으로하는 개인 맞춤형 광고가 붙어야하죠. 이런 B2C AI 시장에서 가장 유리한 입장에 있는 것은 구글입니다. 구글은 제미나이 앱과 노트북LM과 같은 킬러 서비스, 개인용 저장공간(2테라 바이트)을 묶어서 판매하는 ‘구글 AI 프로’를 서비스하고 있는데요. 이는 챗GPT나 마이크로소프트가 따라올 수 없는 막강한 ‘끼워팔기’ 요금제입니다. 구글은 삼성전자 갤럭시S 구매자나 대학생들에게 'AI 프로'를 무료로 제공하고 있는데, 무료 사용기간이 끝나면 이들을 유료 사용자로 전환시키기 위한 전략이죠.    구글은 삼성전자와 손잡고 내년에 스마트 안경을 내년에 내놓을 예정인데요. 스마트 안경은 온디바이스 혹은 클라우드에서 B2C AI의 사용량(토큰)을 크게 늘릴 수 있는 디바이스입니다. 그렇기 때문에 처음에는 삼성전자가 최우선 디바이스 파트너로 시작하겠지만, 다음에는 구글 스마트폰인 픽셀용 AI 안경도 나오고 점차 다른 제조사와도 AI 안경에서 협력을 시작할 것으로 보입니다. 구글이 안드로이드 스마트폰에서 했던 전략이 AI 안경에서도 반복되는 것이죠. 궁극적으로는 모든 안드로이드 OS와 iOS에 제미나이를 기본 AI 비서로 최대한 많이 탑재시키는 것이 구글이 가진 야망인 것으로 보입니다.   사실 오픈AI는 구글을 각성시키기 위한 다크나이트였던 것일까요?? <구글 제미나이로 생성>   오픈AI와 마소의 2인3각 결국 서로의 발목을 잡다   한때 환상의 파트너십으로 불렸던 마이크로소프트와 오픈AI의 연합. 왜 구글에게 추격을 허용했을까요? 2018년 이후 마이크로소프트가 구글에게 시가총액에서 역전당한 것은 최근이 처음인데요. 마이크로소프트의 경우 자체 AI모델과 반도체 및 B2C 사업이 약하다는 점, 오픈AI는 자체 데이터센터 인프라와 학습용 데이터가 부족했다는 점이 구글의 추격을 허용한 이유인 것 같습니다. 마이크로소프트는 오픈AI와 협력하면서도 자체 AI모델을 개발하고, 자체 AI 반도체와 B2C 앱인 ‘코파일럿’을 계속 준비해왔지만, 구글 처럼 각 기술에 큰 힘을 실어주지 못했습니다. 오픈AI는 ‘스타게이트 프로젝트’로 전세계적으로 투자자를 유치하고 데이터센터 구축에 나서고 있지만, 물리적 한계로 인해 인프라 구축이 빨리 이뤄지지 않는다는 점이 문제입니다. 이미 막대한 인프라와 자체 반도체를 가진 구글이 속도를 내자 오픈AI가 따라잡힌 것으로 보입니다. 결국 오픈AI는 마이크로소프트에 의존해야하는데 두 회사가 장기적으로는 결별의 수순을 밟고 있다는 점이 문제입니다. 만약 두 회사가 구글처럼 하나의 회사같이 완벽한 협력이 이뤄졌다면 어땠을까요.  1년전 리인벤트 2024에서 AWS는 새로운 AI 가속기 출시를 예고했습니다. <AWS>   GPU의 시대에서 ASIC의 시대로   구글 TPU는 엔비디아에 어떤 영향을 미칠까요? 가장 우수한 성능의 AI 모델인 제미나이 3.0이 엔비디아 GPU가 아닌 TPU로만 학습시켜서 이뤄졌다는 점은 올해 1월 ‘딥시크 쇼크’ 이상으로 AI 버블을 가라앉히는 효과를 가져올 것 같습니다. 딥시크는 그 이후 오히려 ‘추론용 AI 반도체’ 수요를 폭발시켰다는 점에서 일시적인 혼란에 불과했지만, 구글의 TPU는 빅테크들의 맞춤형 AI 반도체인 ASIC의 가능성을 보여준다는 점에서 엔비디아에게 훨씬 더 위협적입니다.    미국 서부 시간으로 12월2일 오전8시 AWS의 최대 연례 행사인 ‘리인벤트 2025’가 열립니다. 여기서 AWS의 자체 AI 반도체인 ‘트레이니움3’의 자세한 스펙과 내용이 공개될 것으로 예상됩니다. 구글의 TPU에 해당하는 AWS의 제품이라고 보면되는데요. 구글 TPU가 최근 엄청난 관심을 받으면서 올해 리인벤트에서도 AWS의 반도체인 트레이니움3가 제일 큰 관심을 받게될 것 같습니다. 이것이 얼마나 위협적이냐에 따라 엔비디아가 한번 더 타격을 받을 것 같습니다.   실제로 인텔의 서버용 CPU 사업에 가장 큰 타격을 준 것은 AMD가 아니라 AWS가 만든 자체 서버용 CPU 그라비톤 때문이었습니다. 가장 많이 데이터센터를 만드는 기업인 AWS가 인텔 제품을 쓰지 않고, Arm 설계 기반의 저전력 CPU를 사용하면서 인텔의 가장 수익성 좋은 사업이 타격을 받은 것이죠. AWS의 경우 자체 서버의 50%에 이미 그라비톤을 사용하는 것으로 알려져있습니다. 이런 점에서 구글과 AWS의 행보에 엔비디아가 관심을 쏟을 수 밖에 없고, 엔비디아가 인텔에 투자를 해서 함께 CPU를 개발하기로 한 것도 이런 배경으로 이해해 볼 수 있습니다. 서버 CPU 시장에서도 x86 진영과 Arm 진영의 경쟁이 치열해지고 있는데 하이퍼스케일러들이 Arm CPU + ASIC 으로 나선다면, 엔비디아는 x86 CPU + GPU로 대응에 나설수도 있는 것이죠.  ※ 제목을 누르면 원문으로 연결됩니다. 애플, 인텔 파운드리에서 M칩 생산한다  애플의 랩탑 제품에 들어가는 M 프로세서를 이르면 2027년부터 인텔 파운드리에서 생산할 수도 있다는 궈밍치 TF인터내셔널증권 애널리스트의 주장이 나왔어요. 주로 저사양 M칩을 생산한다는 설명. 미국 정부가 인텔 지분을 획득하고, 미국 내에서 빅테크들의 반도체를 생산하도록 압박을 하고 있기 때문에 충분히 가능한 이야기인것 같아요. 이 소식이 전해지면서 인텔 주가는 10% 급등하기도.    에어팟 가져오면 스마트안경 할인 연말을 맞아서 레이밴 AI 안경 판매를 확대하고 있는 메타. 구형 메타 레이밴 안경이나 에어팟 등 이어버드를 가져오면 신형 AI 안경을 할인해주는 행사를 진행 중. 구형 안경은 122달러, 애플 에어팟은 70달러를 할인해준다고 해요. 참고로 메타 레이밴 AI 안경 2세대의 경우 379달러라고 해요. 스마트안경이 안경 교체수요를 촉진하고, 에어팟 등을 대체할 수 있는 제품이라는 점을 생각해보면 똑똑한 판매전략인 것 같아요!     

2025.12.03  0  31 

[인터뷰] 삼바노바 CEO “엔비디아는 에이전트 시대를 감당할 수 없다”

GPU 기반 기업들의 전력 비용은 이미 한계에 도달했다.” 삼바노바(SambaNova) 로드리고 리앙(Rodrigo Liang) CEO는 11월 7일 서울에서 진행한 인터뷰에서 AI 인프라가 맞닥뜨린 ‘전력’의 한계에 대해 위와 같이 설명했다. AI 에이전트 시대가 시작되면서 그 속도는 더 빨라지고 있다.  삼바노바의 세 공동창업자인 멀티코어 프로세서의 창시자 스탠퍼드대 쿤레 올루코툰(Kunle Olukotun) 교수, AI 시스템 연구를 선도해온 크리스 레(Chris Ré) 교수, 20년 넘게 최고 성능의 마이크로프로세서를 개발해온 로드리고 리앙은 오래전부터 이 문제를 예견했다. 그들은 AI가 느려지고 비용이 폭증하는 근본 원인이 데이터가 이동하는 방식, 즉 ‘데이터 흐름(Data Flow)’에 있다는 점에 주목했다. GPU는 계산보다 메모리 왕복 과정에서 막대한 전력을 소모하며, 모델이 커질수록 그 양은 기하급수적으로 늘어난다.  삼바노바가 개발한 RDU(Reconfigurable Dataflow Unit)는 이러한 구조적 한계를 정면으로 바꾼 아키텍처다. 데이터 흐름에 맞춰 회로를 실시간으로 재구성하는 방식으로, 추론이 실제로 동작하는 원리(연산이 아니라 데이터 이동)에 최적화돼 있다. AI가 요구하는 것은 더 큰 모델이 아니라 지능이 흘러가는 경로가 효율적으로 설계된 구조다.  이는 성능에서 극명하게 드러난다. RDU는 GPU 대비 전력 1/10, 성능 8~10배 수준이다. 10월 19일 삼바노바는 자사의 AI 칩 ‘SN40L’이 실제 서비스 환경에서 GPU보다 9배 빠르고 5.6배 더 전력 효율적이라는 실험 결과를 발표했다. 영국 AI 인프라 기업 아가일(Argyll Data Development)의 창업자이자 AI 전략가인 피터 그리피스(Peter Griffiths)는 “엔비디아 랙이 120kW를 요구하는 반면, 삼바노바는 17kW에 불과하다”며 추론 중심 시장에서 전력 차이는 곧 비용·속도·확장성의 차이라고 설명했다. AI의 주도권은 더 이상 단순한 연산 성능에서 오지 않는다. 전력 효율 중심으로 인프라가 재편되고 있다. MIT 테크놀로지 리뷰 한국팀은 한국 시장 진출을 본격화하기 위해 방한한 리앙 CEO를 만나 에이전트 시대 AI 인프라의 구조적 전환과 기계가 기계를 조율하는 다음 단계에 대해 들었다. 삼바노바 AI 칩 ‘SN40L’ 전력이 새로운 화폐가 된 세상   Q. 삼바노바는 어떤 회사인가요? 썬과 오라클에서 얻은 경험이 도움됐는지도 궁금합니다.  타이베이에서 태어나 한 살 무렵 브라질로 건너갔습니다. 스탠퍼드에서 전기공학을 전공하고 HP에서 경력을 쌓았습니다. 썬 마이크로시스템즈에서 세계 최초 멀티코어 프로세서 개발을 주도했고, 오라클 수석 부사장으로 엔터프라이즈 서버용 SPARC 프로세서 개발을 총괄했습니다. 20년 넘게 세계 최고 성능의 마이크로프로세서를 만든 셈입니다. 그리고 2017년 안정적인 대기업을 떠나 쿤레, 크리스와 함께 스타트업을 창업했습니다. 썬과 오라클에서 배운 가장 큰 교훈은 하드웨어만으로는 시장을 움직일 수 없다는 것입니다. 고객은 부품이 아니라 완전한 솔루션을 원합니다. 삼바노바는 칩부터 모델, 소프트웨어, 배포 시스템까지 하나의 유기체처럼 통합했습니다. 엔비디아가 GPU라는 부품을 판다면, 우리는 AI 인프라라는 완성차를 파는 거죠.    Q. 엔비디아가 이미 AI 시장을 장악하고 있는데, 삼바노바가 경쟁할 수 있는 이유는 뭐라고 보십니까. 오히려 지금이 적기입니다. 엔비디아가 장악한 시장은 AI 모델 훈련 시장이에요. AI 도입이 확대되면서 총 비용의 90%가 추론으로 이동하고 있고요. 추론의 경제학은 완전히 다릅니다. GPU는 모델이 데이터를 학습하는 과정에서 필요한 대규모 병렬 처리에 최적화돼 있습니다. 반면 훈련된 모델을 활용해 질문에 답하거나 작업을 수행하는 추론은 데이터를 얼마나 효율적으로 흐르게 하느냐의 문제죠. 삼바노바는 이 지점을 포착했습니다. 데이터가 흐르는 방식에 맞춰 칩 구조 자체를 실시간으로 재구성하는 RDU를 설계한거죠. 레고처럼 필요에 따라 칩의 회로를 재조립할 수 있습니다. Q. RDU의 전력 효율성이 AI 인프라 시장에서 갖는 의미는 무엇일까요? 엔비디아 H100 랙 하나가 120140킬로와트를 소비할 때 우리는 1015킬로와트로 같은 일을 합니다. 성능은 8~10배 빠르죠. 단일 엔비디아 랙이 140가구의 전력 소비량에 달합니다. 과거에는 AI 칩의 성능을 속도로 측정했습니다. 초당 얼마나 많은 연산을 하느냐가 중요했던거죠. 이제는 전력으로 측정합니다. 같은 전력으로 얼마나 많은 일을 해내느냐가 기준입니다. 지속가능성, 경쟁력, 확장 가능성이 중요해졌기 때문입니다. 우리의 새로운 핵심 지표는 ‘와트당 토큰’입니다. 1와트의 전력으로 얼마나 많은 AI 응답을 생성할 수 있는가. 효율적 지능이 새 기준이 됐습니다. 전력이 새로운 화폐가 됐습니다. AI 인프라를 확장하려는 모든 기업과 국가에게 전력은 단순한 운영 비용이 아니라 성장 가능성 자체를 결정하는 요소입니다.   Q. 자체 AI 모델인 삼바-1은 어떤 전략으로 개발된 건가요? 자체 파운데이션 모델인 삼바-1은 RDU 아키텍처에서 가장 잘 작동하도록 설계했습니다. 엔진과 차체가 완벽하게 통합된 순정 솔루션으로 볼 수 있습니다. 삼바-1은 거대한 하나의 모델이 아닙니다. 전문가 조합 방식으로 레고 블록처럼 법률, 의료, 금융, 코딩 등에 특화된 수십 개의 전문가 모델을 미리 훈련시켜 놨습니다. 은행이 ‘사기 탐지 + 고객 응대 챗봇’을 원한다면 금융 전문가 블록과 챗봇 전문가 블록을 가져오고, 여기에 은행의 비공개 데이터로 훈련시킨 블록을 추가합니다. RDU는 이런 다중 전문가 모델을 하나의 시스템에서 순식간에 전환하며 실행합니다. 이것이 풀스택의 힘입니다. 에이전트 AI 시스템으로의 여정 단일 구조의 한계, 세일즈포스가 삼바노바를 찾는 이유   Q. AI 에이전트 시대가 GPU 중심 인프라에 어떤 도전 과제를 제공한다고 보십니까. 훈련은 한 번만 하면 되지만, 추론은 매 순간 일어납니다. 더 중요한 건 에이전트의 등장이죠. 예전에는 하나의 질문에 하나의 응답이었습니다. 챗GPT에 “지금 몇 시야?”라고 물으면 ‘몇 시’라는 생성으로 끝났습니다. 이제는 “삼성 비즈니스 어때?”라고 물으면 삼성 제품부터 수익성까지 고려해 같은 모델을 10번 반복 호출합니다.  AI 에이전트 시대는 이 과정이 더 늘어납니다. “한국 여행 계획을 세워줘”라고 하면 항공권 담당 AI, 호텔 담당 AI, 투어 가이드 담당 AI가 각자 작동합니다. 그 안에서 또 선호 항공사를 확인하는 AI가 움직입니다. 이 모든 걸 합쳐 하나의 플랜으로 만드는 과정에서 생성되는 응답량은 이전 대비 100배가 넘습니다. 엔비디아 GPU는 하나의 AI를 돌리려면 서버 한 대를 통째로 써야 합니다. 1인 가구가 아파트 한 채를 독차지하는 셈입니다. 50개를 운영하려면 50개 서버가 필요한데, 전력이 한계입니다. 삼바노바의 RDU는 하나의 시스템에서 수백 개의 모델을 순식간에 전환하며 실행합니다. 100개 AI를 하나의 랙에서 돌아가고 각 AI가 8~10배 빠르게 실행됩니다. RDU가 다양한 모델에서 H200보다 우수한 성능을 보였다   Q. 기업에 실제로 수백, 수천 개의 AI가 필요할까요? 우리는 AI 솔루션을 5개가 아닌 5,000개로 봅니다. 회사를 운영한다면 재무 담당 AI, 인사 담당 AI, 각 지역별 인사 담당 AI, 법무 담당 AI가 필요합니다. 쉽게 말해 100개 AI가 필요합니다. 의학 전문 AI는 매우 특정한 데이터로 훈련된 훨씬 더 많은 AI가 필요합니다. 언어마다 하나씩이라고 생각해보십시오. 세상은 5,000개, 어쩌면 5만 개의 AI로 이루어질 것입니다. 거의 모든 주요 SaaS 기업이 그렇습니다. 세일즈포스, 오라클을 보십시오. 그들의 모든 소프트웨어 기능이 AI로 전환되고 있습니다. 모든 기능은 AI를 실행함으로써 더 똑똑해질 수 있고, 이 AI들은 서로 통신해야 합니다. 지금 그들이 겪는 문제는 2026년에 AI 기반 제품을 출시하려 하는데 비용이 너무 많이 든다는 것입니다. 빠른 응답, 낮은 지연을 원하면 모든 것을 별도 서버에 설치해야 하는데 엄청나게 비쌉니다. 그래서 우리에게 옵니다. 초거대 모델 이후, 연결된 작은 지능들   Q. 한국처럼 전력이 제한적인 시장에서 삼바노바가 갖는 전략적 가치는 무엇입니까. 한국은 새로운 초대형 데이터센터를 만들수도 없고, 냉각 시스템을 새로 구축할 여유도 없습니다. 우리는 공기로 냉각하는 기술을 사용해 기존 데이터센터에 바로 들어갈 수 있습니다. 10킬로와트만 있으면 됩니다. 같은 전력으로 10배 많은 일을 할 수 있다면 그건 단순한 비용 절감이 아니라 전략적 우위인거죠. 보안을 넘어 진정한 AI 주권의 문제입니다. 한국 기업들은 많은 데이터를 보유하고 있지만, 그 데이터를 외부에 노출하고 싶어하지 않습니다. 특히 제조, 금융, 바이오 같은 산업에서 그렇습니다.   Q. AI 에이전트 이후의 다음 단계는 무엇입니까. 지금은 인간이 시작합니다. “여행 계획을 세워줘”라고 말하면 모든 AI가 가동됩니다. 다음 단계는 인간이 아닌 기계가 기계를 깨우는 것입니다. 실리콘밸리의 자율주행 택시를 보십시오. 어느 차량을 보낼지 결정하는 시스템은 단순히 가장 가까운 차를 보내지 않습니다. 경제성을 계산합니다. 더 많은 요금을 낸 사람이 항상 빠른 길을 가는 건 아닙니다. 산업용 로봇도 마찬가지입니다. 로봇 한 대는 현장에서 자율적으로 작동하지만, 1만 대의 로봇을 어떻게 배치하고 움직일지는 중앙 시스템에서 계산합니다. AI의 다음 단계는 더 큰 하나의 모델이 아니라 수많은 작은 지능이 서로 연결되어 협력하는 사회적 지능입니다.   Q. 한국 기업가들에게 조언해주실 말이 있나요? AI는 10년, 20년에 걸친 여정입니다. 여러 기술을 조합하는 전략을 세우세요. 어떤 건 당장, 어떤 건 내년에, 또 어떤 건 그다음 해에 도입할 수 있습니다. 모두가 “나는 하나만 쓸 거야”라고 생각한다면 엔비디아로만 눈을 가리는 것과 같습니다. 너무 좁은 시각입니다. 역사적으로 20년 동안 지속되는 기술은 거의 없습니다. 여러 기술을 섞어 쓰는 전략을 세우십시오. 다양한 공급업체와 협력하는 전략을 수립하는 게 현명합니다. 우리가 생각하는 것보다 세상은 더 빠르게 변화하고 있습니다.

2025.12.02  0  36 

[특별대담] 어느날 AI가 내 옆자리로 출근했다

든 회사의 IT 부서는 AI 에이전트가 움직이는 HR 부서가 될 것이다.” 젠슨 황 엔비디아 CEO가 올해 초 던진 이 말은 당시에 과장처럼 들렸다. 그러나 오픈AI가 지난 9월 25일 공개한 GDPval 평가 결과는 이것이 예언이 아니라 이미 진행 중인 현실임을 보여줬다. AI 모델들은 법률, 금융, 회계, 마케팅 등 9개 주요 산업의 1,320개 실무 과제에서 평균 14년차 인간 전문가와 동등하거나 그 이상의 평가를 받았다. 보고서 작성, 데이터 분석, 계약 검토 같은 반복적·분석적 지식 노동에서 AI는 이미 전문가 수준에 도달했다. 숫자는 냉정하다. 그리고 현장은 달라지고 있다. 글로벌 대기업들은 중간 관리자를 대폭 줄이고 조직을 평평하게 재편하고 있으며, 스타트업에서는 단 한 명의 개발자가 AI 에이전트 여러 개와 팀을 이뤄 과거 10명이 하던 프로젝트를 완수하고 있다. HR(Human Resource)이 Hybrid Resource로 재정의되면서, 누구를 채용할 것인가부터 리더가 무엇을 해야 하는가까지, 일하는 기존의 방식의 모든 방식을 바꾸고 있다. 변화의 핵심은 ‘일의 재정의’다. AI가 ‘실행(Execution)’의 영역을 맡으면서, 인간의 가치는 ‘무엇을 할 것인가’를 정의(Definition)하고 ‘그것이 제대로 됐는가’를 평가(Evaluation)하는 역할로 변했다. 문제는 이 전환이 너무 빠르다는 것이다. 어제까지 가치 있던 기술이 오늘은 쓸모없어지고, 어제까지 필요했던 인력이 불필요해지는 속도를 조직이나 개인이 따라잡지 못하고 있다. 이에 IT 업계에서 20년 이상 일하며 AI 트렌드를 분석해온 김지현 SK경영경제연구소 부사장, 2008년 국내 최초로 구글에 회사를 매각한 뒤 지금도 AI 기반 창업 현장에서 뛰는 노정석 비팩토리 대표, 여러 기업의 AI 전환(AX)을 최전선에서 이끌고 있는 하용호 데이터오븐 대표를 만났다. 세 사람은 각자의 자리에서 AI가 일의 본질을 어떻게 바꾸고 있는지, 그 변화의 한복판에서 무엇이 살아남고 무엇이 사라지는지를 생생하게 목격하고 있다. AI 동료 시대, 조직의 재편 Q. AI가 ‘도구’에서 ‘동료’로 전환되면서 조직 구조는 어떻게 바뀌고 있습니까? 김지현 가장 극적인 변화는 중간 관리자의 소멸입니다. 예전에는 경영진의 지시를 실무자에게 전달하고 실무자의 보고를 정리해서 올리는 역할이 필요했는데, AI가 그 역할을 하니까 중간 관리층이 필요 없어지는 거죠. 실제로 대기업에서 신입사원 채용을 줄이거나 아예 안 하는 곳도 생겼어요. 대신 팀장급의 역할은 오히려 더 중요해졌습니다. 이제는 AI 에이전트들을 관리하고, 전략적인 의사결정을 내리고, 팀원들이 AI와 잘 협업할 수 있게 만드는 것이이 핵심 역할이 됐어요. 하용호 팀의 구성도 바뀌고 있죠. 여러 명의 사람이 모여 한 팀이 되는 것이 아닌 소수의 사람에 AI 에이전트 여럿이 한 팀이 됩니다.  AI가 방대한 정보에서 에센스를 뽑아내는 데 탁월하기 때문에, 대표-중간관리자 한 명-실무자로 바로 연결되는 평평한 구조가 가능해졌습니다. 마이크로소프트 같은 빅테크는 이미 중간 관리자를 대폭 줄이고, 그들을 실무자로 전환시키고 있습니다. 노정석 가장 근본적인 변화는 가치 창출의 중심축 이동입니다. 과거에는 ‘실행’ 자체에 가치가 있었습니다. 얼마나 많은 코드를 짜는지, 얼마나 많은 보고서를 만드는지가 중요했죠. 하지만 AI로 ‘실행’의 비용이 거의 0이 되면서, 인간의 가치는 ‘정의’와 ‘평가’로 완전히 옮겨갔습니다. “무엇을 할 것인가?”, “왜 해야 하는가?”를 결정하는 능력이 핵심이 됐습니다. AI 도입으로 중간 관리자 축소·조직 구조의 단순화 (출처: ‘IT 트렌드 2025’) Q. 조직이 재편되고 팀이 소형화되면서 생산성이 극대화되는 사례들이 나타나고 있습니다. ‘1인 유니콘’ 시대도 가능하다고 보십니까? 노정석 충분히 가능합니다. 저희 회사에서 진행한 ‘Power of One’ 프로젝트가 증거입니다. 과감하게 팀을 해체하고 모든 프로젝트를 개인 단위로 전환했습니다. 한 명의 시니어 엔지니어가 Claude Code로 기획부터 프론트엔드, 백엔드, 배포까지 혼자 처리합니다. 과거 10명이 하던 일을 한 명이 하는 거죠. 프로젝트 속도는 상상 이상으로 빨라졌고, 개인의 성취감도 극대화됐습니다. 1인 유니콘 시대는 시기의 문제인데 3개월 후에 나오냐, 3년 후에 나오냐, 혹은 10년 후에 나오냐 차이입니다. 김지현 매년 초에 CES에 다녀와서 보고서를 씁니다. 2년 전에는 6명이 3주 걸려 보고서를 만들었는데 올해는 2명이서 1주일 만에 보고서를 완성했습니다. AI를 적극 활용한 결과죠. 완성도는 100점에서 80점으로 떨어질 수 있지만, 그건 전략적 선택입니다. 완벽한 100점이냐, 빠른 80점이냐를 판단하는 시대가 된 겁니다. 이런 변화는 조직 구조 자체를 바꾸고 있습니다. AI는 능력 있는 인재를 증강시켜 다재다능하게 만들죠. 조직은 직무 중심에서 일 중심으로 재편되고, 팀은 소형화되며 효율은 극대화되고요. 그 과정에서 AI를 능숙하게 다루는 1인 기업의 성장도 가속화될 겁니다. 실행에서 판단으로, 일의 본질 변화 Q. AI 시대, ‘일’의 정의는 어떻게 바뀌고 있습니까? 하용호 일이라는 단어는 하나지만, 그 안에는 여러 레이어가 있습니다. 아래로 내려갈수록 단일 직무 전문성이고, 위로 올라갈수록 가치 중심입니다. AI가 이 피라미드의 하위 레이어를 점점 더 많이 대체하고 있습니다. 따라서 앞으로의 일은 ‘가치를 디자인하고 전달하는 것’으로 재정의될 겁니다. 예전에는 ‘무지성으로 벽돌만 날랐다’면, 이제는 ‘집이 주는 가치가 무엇인지’를 고민해야 합니다. 노정석 미래의 ‘일’은 ‘목표를 설정하고, AI를 오케스트레이션해서 결과를 검증하는 고차원적인 지적 활동’입니다. 과거에는 ‘일’이 기획, 설계, 구현, 테스트라는 세분화된 태스크의 연속이었죠. 하지만 이제 이 과정 대부분을 AI가 수행합니다. 일의 시작은 코딩이 아니라 AI와 함께 명세(Tech Spec)와 실행 계획을 짜는 것입니다. 이 설계 문서가 새로운 시대의 소스 코드입니다. 김지현 재미있는 건 기술은 엄청 변했는데 일의 본질은 안 바뀐다는 겁니다. 웹 시대부터 AI 시대까지 지켜보면서 느낀 건데, 바뀐 건 ‘어떻게(How)’ 일하느냐는 거고, ‘왜(Why)’ 이 일을 하는지, 이 일이 주는 의미는 똑같습니다. 다만 일하는 ‘형태’는 완전히 바뀌죠. 단순 반복 작업은 AI가 다 해버리니까, 사람은 더 전략적이고 복합적인 판단을 하는 쪽으로 가게 됩니다. Q. 실제 업무 현장에서 AI를 어떻게 활용하고 계십니까? 하용호 저는 AI 비서 에이전트를 직접 만들어 사용합니다. 팀원 14명이 하루에 만드는 티켓이 140개라면, 과거에는 일일이 팀원별 티켓을 확인해야 했죠. 그러나 이제는 AI가 모든 글을 읽고 각 멤버가 어떤 문제에 봉착해 있는지, 무엇을 어려워하고 있는지를 매일 아침 리포트로 정리해줍니다. 예전에는 일일이 클릭해서 봐야 했지만, 지금은 10분이면 전체 상황 파악이 끝납니다. 그래서 여러 회사 일을 동시에 볼 수 있게 됐습니다. 김지현 우리 회사 직원들을 보면 AI 활용 수준이 정말 극명하게 나뉘어요. 크게 네 부류인데, 아예 AI를 거부하는 사람들, 챗GPT로 간단한 질문만 하는 사람들, 본인이 돈 내고 유료 버전 쓰면서 적극 활용하는 사람들, 그리고 자기 업무에 딱 맞는 AI 툴을 만들어달라고 IT팀에 요청하는 사람들입니다. 흥미로운 점은 AI를 잘 활용하는 사람들을 보면 대부분 원래부터 일을 잘하던 사람들이라는 겁니다. 이들은 AI를 어떤  업무에 어떻게 사용해야 하는지 알아요. 예전에 2배 잘하던 사람이 이제 20배 이상 잘하는 거예요. 에이전트가 가져올 우리 직장의 조직 체계 변화 생존을 위한 새로운 역량 Q. AI 시대에 개인이 반드시 갖춰야 할 핵심 역량은 무엇입니까? 김지현 세 가지 원칙이 있습니다. 첫째, 계속 두드려라. 한 번 물어보고 끝내지 말고 계속 파고들어야 합니다. “왜 이렇게 답했지?”, “근거는 뭐지?”, “다른 관점에서는?” 이런 질문을 계속 던져야 합니다. 둘째, 답을 얻으려 하지 말고 배우려고 써라. AI한테 묻는 건 내가 배우고 깨닫기 위한 거지, AI의 답 자체가 목적이 되면 안 됩니다. 셋째, AI한테 휘둘리지 마라. AI는 도구예요, 결정하는 존재가 아닙니다. 최종 결정과 책임은 항상 사람이 지는 겁니다. 노정석 저는 우선 깊이 있는 도메인 전문성이라고 봅니다. AI는 만능 도구지만, 특정 분야의 깊이 있는 지식 없이는 제대로 활용할 수 없습니다. 그 다음은 시스템적 사고와 문제 정의 능력인데 복잡한 문제를 잘게 쪼개고, AI가 해결할 수 있는 형태로 재구성하는 능력이죠. 마지막으로 언러닝(Unlearning) 능력입니다. 어제의 ‘Best Practice’가 오늘의 ‘Legacy’가 되는 시대니까요. 새로운 도구에 대한 개방적 태도를 가지고 기존 성공 방식에 얽매이지 않는 유연성이 생존의 필수 조건입니다. 하용호 가장 중요한 건 PO(Product Owner) 마인드입니다. 모든 멤버가 “이 제품이 어떤 가치를 전달해야 하는가”를 고민해야 합니다. 그리고 극도로 명확한 커뮤니케이션 능력이 필요합니다. AI에게 일을 잘 시키는 것은 일주일 된 주니어에게 일을 잘 시키는 것과 비슷합니다. 상황을 잘 설명하고, 만족하는 결과물이 어떤 건지 명확히 전달하는 능력이죠. 여기에 판단 가능한 전문성이 뒷받침돼야 합니다. AI가 이상한 방향으로 갈 때 이상과 정상을 판별할 수있어야 하죠. 다만 ‘모든 걸 직접 수행하는 전문성’이 아니라 ‘판단할 수 있는 정도의 전문성’입니다. Q. 일자리 대체에 대한 우려, 어떻게 보십니까? 노정석 단기적으로는 대체 효과가 더 클 겁니다. 주니어 레벨의 반복 업무는 AI로 빠르게 대체되고 있고, 실제로 많은 기업이 신규 채용을 줄이고 있습니다. 하지만 장기적으로는 새로운 기회가 폭발적으로 창출될 겁니다. 다만 그 기회는 기존 ‘취업’ 시장이 아니라 ‘창업’ 생태계에서 나타날 겁니다. AI는 한 개인이 회사 역할을 할 수 있게 만드는 궁극의 레버리지입니다. 과거 10명의 팀이 해야 했던 일을 이제 1~2명이, 심지어 혼자서도 할 수 있습니다. 균형은 ‘대기업이 100명을 해고하는 동안, 100명의 1인 창업가가 새로운 시장을 만드는’ 방식으로 맞춰질 겁니다. 김지현 솔직히 균형이 쉽게 맞춰질 것 같지는 않습니다. 새로운 직업도 생기긴 하지만, 없어지는 일자리만큼 생길까는 회의적입니다. 그래서 사회적 안전망이 필요합니다. 기업도 단순히 사람을 자르는 게 아니라, 기존 직원들이 새로운 역할로 전환할 수 있게 교육하고 지원해야 합니다. 리더가 먼저 AI를 써야 하고요. “너희들 AI 써!” 하면서 본인은 안 쓰면 직원들이 따라올 리가 없죠. 2-3년 후에는 AI 잘 쓰는 사람이 못 쓰는 사람을 대체할 거예요. 지금이 정말 중요한 시기입니다. 하용호 많은 사람이 ‘AI로 예전에 못했던 일을 할 수 있다’는 것과 ‘직업의 세계를 유지한다’는 것을 뭉뚱그려 이야기하는데, 이 둘은 완전히 별개입니다. 우리가 어떤 능력에 돈을 지불한 이유는 그 사람이 그걸 해줄 수 있기 때문이었습니다. 우리가 공기에 돈을 지불하지 않는 이유는 그게 다 널려 있어서죠. 만약 AI 기술이 특수한 직군의 능력을 ‘공기화’시켰다면, 사람들이 거기에 돈을 지불할 것인가는 굉장히 명확합니다. 양적으로는 사라지는 일자리가 많을 것이고, 새로 생기는 일자리로의 전환은 매우 어려울 겁니다. 인터뷰가 끝나고 되짚어보니 세 전문가가 말하는 핵심 메시지는 동일했다. AI는 미래의 기술이 아니라 현재 진행형이라는 것, 그 변화 속도는 우리의 예상을 훨씬 뛰어넘는다. 김지현 부사장은 “2–3년 후에는 AI 잘 쓰는 사람이 못 쓰는 사람을 대체할 것”이라며 지금이 기업에서 적극적으로 AI를 수용해야 하는 중요한 시기라고 말한다. 하용호 대표는 시스템 재구축의 필요성을 강조한다. “직원이 100(사람 20명, AI 80개)인데 우리가 사용하는 시스템은 사람 20명에 맞춰져 있나요, AI 80개에 맞춰져 있나요? 시스템을 앞으로 더 늘어날 AI 직원에 맞게 재구축하는 것이 바로 AX입니다.” 노정석 대표는 “한국적인 강점을 가진 원맨들이 유니콘이 될 수 있는 또 한 번의 기회를 중요하게 보고있고 새로운 가능성도 보인다”고 했다. AI 시대의 노동은 단순히 기술 도입의 문제가 아니다. 그것은 우리가 무엇을 가치 있게 여기고, 어떤 미래를 원하며, 인간으로서 어떤 역할을 할 것인가에 대한 근본적인 질문과 같다. 인기 기사 [특별대담] 어느날 AI가 내 옆자리로 출근했다 트랜스포머 이후 가장 중요한 논문이 나왔다 AI 포르노와 섹스의 미래 AI 챗봇, 음모론 반박에 놀라운 효과 발휘 ‘나의 몸이 곧 신’이라는 새로운 종교를 

2025.11.24  0  46 

전 MS제품에 'AI에이전트'를... 제미나이3 깜짝 공개

오늘의 3줄 요약 1. 마이크로소프트가 AI에이전트 시대를 선언했습니다. 2. 기업이 AI를 제대로 적용하려면 뼈를 깎는 노력이 필요합니다. 3. 이 와중에 구글은 제미나이3를 깜짝 공개했습니다. AI는 진화하고 있습니다. MS 이그나이트2025가 열리는 샌프란시스코 체이스센터의 모습입니다. 앞에 보이는 로봇은 실제는 아니고 디스플레이입니다. 이곳에서 열리는 여러 행사에 참석하다 보니 공통적으로 든 생각이 있어요. 모두 에너지와 흥이 넘친다는 겁니다. 소리 지르고, 박수를 치고, 손을 흔들고. 내성적인 제 성격으로는 적응이 상당히 어려워요.    모든 곳에 AI 에이전트를   엑셀 파일을 열어 수치를 정리하고, 성장률을 계산해 차트를 그리는 일은 많은 직장인에게 익숙한 루틴입니다. 한 달에 한 번, 혹은 그보다 더 자주 반복되는 업무이지만 사실 그 안에 창의성이나 전략적 사고가 개입할 여지는 많지 않습니다. MS는 이러한 단순 반복의 작업 흐름을 근본적으로 바꾸겠다고 선언합니다(혹시, 기자도?). MS가 이그나이트에서 밝힌 핵심은 ‘AI 에이전트의 전면화’라고 볼 수 있을 것 같아요. 앞서 말씀드린 엑셀을 예로 들면 이제 더 이상 엑셀 파일을 찾아 더블 클릭을 하지 않아도 됩니다. 단지 코파일럿의 에이전트에게 “지난달 대비 매출이 하락한 제품군을 찾아 원인을 분석해줘”라고 말하면 AI가 엑셀 파일을 스스로 열고 데이터를 읽은 뒤, 분석 리포트와 시각화 차트를 자동으로 완성해 줍니다. 엑셀을 ‘사용하는 사람’이 아니라, 엑셀을 ‘대신 사용하는 동료’가 생긴 셈입니다. 파워포인트에서는 “10페이지 제안서를 만들어줘”라고 말하면 기본 구조가 자동 생성되고, “4페이지를 간단하게 바꿔줘”라는 요청도 자연어로 적용됩니다. 회의 도구인 팀스에서는 ‘AI 진행자(Facilitator)’가 회의 흐름을 정리하고, 늦게 들어온 참가자에게 지금까지의 논의를 요약해줍니다. 중요한 일정을 알려달라거나 놓친 회의 내용을 정리해달라는 요청도 음성 명령으로 충분합니다.  MS는 이를 단순한 기능 향상이 아니라 전체 업무 환경을 ‘AI 에이전트 중심 운영체계(Agentic OS)’로 전환하는 선언이라고 말합니다. 오피스 제품군은 물론이고, 윈도우와 아웃룩, 팀스, 그리고 데이터 통합 분석 플랫폼인 ‘패브릭’에 이르기까지 모든 제품이 AI 에이전트를 중심으로 재설계됩니다. MS가 운영체제(OS) 시장을 지배했던 흐름을 이번에는 ‘에이전트 시장’으로 옮기려 한다는 해석도 나오고 있습니다. 그렇기 때문인지, 이번 변화에서 가장 눈에 띄는 것은 일상적인 사무 작업의 자동화 수준입니다. 기업 고객을 노린 전략으로 보이는데요. 예를 들어 항공편 지연 상황에서 과거에는 직원이 직접 정보를 확인하고 조치했지만 이제는 “파리행 항공편의 지연율이 10%를 넘으면 자동으로 환승 승객의 표를 다시 예약하라”는 규칙만 설정해두면 됩니다. 감지, 판단, 실행의 전 과정이 AI 주도로 이뤄집니다. 이처럼 수많은 에이전트가 등장하면 이들을 어떻게 관리하고 통제할 것인가가 새로운 과제가 되는데요. 이를 위해 MS는 ‘에이전트 365(Agent 365)’ 시스템을 도입했습니다. 조직 내 모든 AI 에이전트를 직원 명단처럼 등록, 관리할 수 있고 접근 권한이나 작업 범위도 세부적으로 설정할 수 있습니다. 등록되지 않은 에이전트는 자동 차단하면서 보안과 통제 가능성을 확보한 거죠.  이러한 기능이 결합하면 마치 한 명의 새로운 직원이 생겨납니다. 영업 에이전트는 고객 정보를 조사하고, 맞춤형 이메일을 작성하며, 후속 연락까지 자동으로 처리합니다. 인사나 조직 관리, 사내 교육을 담당하는 전용 에이전트도 배치가 가능합니다.  이러한 기술 변화가 가져올 인력 구조의 재편에 대해 우려하는 목소리도 있습니다. 단순 업무를 자동화하면 고용 불안으로 이어질 수 있다는 걱정입니다. 이에 대해 MS는 “AI는 인력을 줄이기 위한 것이 아니라, 인력을 재배치하기 위한 기술”이라고 강조합니다. 반복적이고 정밀한 작업은 에이전트가 맡고, 사람은 전략과 창의, 그리고 예외 처리 같은 고부가가치 업무로 이동할 수 있다는 설명입니다. 기조강연을 하고 있는 저드슨 알토프 MS 커머셜 CEO의 모습입니다.   기조강연   이날 기조 강연은 사티아 나델라 MS CEO가 아닌 저드슨 알토프 MS 커머셜 CEO가 진행했어요. 나델라 CEO는 회사의 가장 야심찬 기술 작업에 집중하겠다고 밝히면서 알토프 CEO가 대신 무대에 섰다고 해요.  이그나이트가 IT 전문가나 기업 고객을 대상으로 하는 이벤트인 만큼 이를 담당하는 책임자가 키노트를 맡는 게 적합하다는 판단이 있었던 것으로 보입니다. 물론 AI 버블 논란, 대규모 감원, 비즈니스 전환 등 첨단 산업의 불확실성이 커지는 지금 같은 시기에 CEO가 등장하지 않았다는 것에 대한 비판도 존재하지만요.  알토프 CEO의 기조강연 내용을 빠르게 정리해 보겠습니다. 그는 먼저 AI 시대의 ‘프론티어 전환’이 기존의 AI 기술 도입과 근본적으로 다르다고 강조합니다. AI는 역사상 가장 빠르게 채택된 기술이지만 실제 프로젝트 성공률은 기대보다 낮다는 점을 지적했는데요.  실패하는 네 가지 이유를 비즈니스와 IT의 불일치, 데이터 불균형, 규제와 거버넌스의 제약, 실험 수준에 머무는 과도한 혁신 시도라고 진단합니다. 그러면서도 AI의 ROI가 허상은 아니라고 강조했는데요. 전 세계 고객사의 실제 사례에서 조금씩 공통된 성공 패턴이 나타나고 있다고 밝혔습니다.   일부 기업들은 AI 도입을 통해 직원 경험을 강화하고 고객과의 실시간 상호작용을 개선하고 있으며 이를 통해 기존의 업무 프로세스를 ‘AI 중심 구조’로 처음부터 다시 설계하고 있다고 이야기했습니다. 이러한 시도가 산업 경쟁력을 높이고 혁신을 끌어낸다는 것입니다.    알토프 CEO는 특히 ‘비즈니스 주도형 AI 전환’의 중요성을 강조했는데요. 이는 기술을 먼저 도입하는 것이 아니라, 비즈니스 목표와 인간의 야망을 중심에 두고 AI를 결합해야 한다고 말했습니다. 상당히 추상적인데요. 이는 “우리도 AI를 도입하자”가 아니라 “우리가 이루고 싶은 목표는 무엇인지”를 먼저 고민하고 이어 “우리가 하고 싶었는데 기존 도구로는 어려웠던 것이 무엇인지”를 고려해야 함을 의미한다는 생각이 듭니다. “남들 다 하니까 우리도 하자”라는 마인드로는 죽도 밥도 안된다는 거죠.  그는 AI를 도입해 앞서나가는 프론티어 기업의 세 가지 공통점도 소개했습니다. 첫째, AI는 사용자가 매일 일하는 도구 안에서 흐름 그대로 사용되어야 하고 둘째, 조직 구성원 모두가 문제 해결을 직접 만들어내는 ‘메이커’가 될 수 있어야 하며 셋째, 에이전트와 워크플로우를 전 계층에서 관측, 관리할 수 있는 투명한 거버넌스 체계가 필요하다고 설명했습니다. 역시 어려운 설명인데요.  사실 AI를 자연스럽게, 모두가 쓰고, 투명하게 관리되어야 한다는 의미로 읽혀요. 챗봇에 붙여 넣기를 하지 말고 이미 우리가 쓰고 있던 도구 안에서 AI가 작동해야 한다는 의미로 들렸습니다. 또한 누구나 자신만의 AI로 자신만의 해결책을 만들 수 있어야 하고 마지막으로 어떤 에이전트를 누가 쓰고 있으며 이것이 조직에 어떤 영향을 미치는지 투명하게 관리해야 한다는 겁니다. 말은 쉽지만 AI를 쓰지 않던 기업 입장에서 이러한 방식으로 AI를 도입한다는 것은 상당히 어려운 일로 느껴집니다.  결국 좋은 기술이 있다고 해서, 반드시 좋은 결과가 나오는 것은 아니다. 기술은 결국 누가 어떻게 사용하느냐에 따라 완전히 다른 미래를 만든다는 메시지를 던졌어요.  맞는 말 같긴 한데요, “AI 기술은 충분해. 그걸 잘 활용하지 못했다면 네 탓이야!”라고 책임을 전가하는 것 같은 삐딱한 생각도 듭니다. 너무 일찍 일어나서, 힘들어서 이런 생각이 든 것은 아닐겁니다😭. 구글 제미나이3가 공개됐습니다. 기능이 과연 어떤지, 저도 열심히 써보고 레터로 다시 말씀드리겠습니다😄   [깜짝이야] 제미나이3 전격 출시   구글이 자사의 차세대 인공지능 모델 제미나이 3를 전격 공개하며 AI 주도권 경쟁에 불을 지폈습니다. 몇 주 전부터 X를 비롯해 여러 소셜 미디어에서 "제미나이 3가 곧 공개된다"라는 글이 많아진 것을 확인할 수 있었는데요. 갑작스런 발표에 기자들은 너무 힘들었답니다😅.    구글이 공개한 자료를 기반으로 빠르게 제미나이3에 대해서 살펴볼게요. 일단 구글은 이번 모델을 "가장 지능적인 모델"이라 규정했습니다. 수치를 살펴 볼게요. 먼저 인간의 복합 사고력과 고차원적 문제 해결 능력을 평가하는 HLE(Humanity Last Exam)에서 제미나이 3는 37.5%의 정확도를 기록했습니다. 이 벤치마크는 다양한 학문 분야의 지식, 논리적 추론, 윤리적 판단 등 인간 지적 능력을 측정하는 데 초점을 맞추고 있는데요. 같은 기준에서 GPT-5는 25%, 클로드4 소넷은 13.7%를 받았습니다.    다음으로 GPQA 다이아몬드 벤치마크에서도 인상적인 성과를 보였어요. 이 평가는 대학원 수준의 과학 및 수학 문제 해결력을 측정하는데요, 단순한 지식 암기가 아니라 복잡한 개념 이해와 수리적 사고, 추론의 정확성까지 보는 고난도 평가로 알려져 있습니다. 제미나이 3는 이 테스트에서 91.9%의 점수를 획득해 GPT-5(89.4%)와 클로드4 소넷(75.4%)을 모두 능가했습니다. 이 결과는 제미나이 3가 고급 학술 영역에서도 활용 가능할 만큼 심화 학습 능력과 응용력을 갖추었다는 뜻으로 해석됩니다.   오픈소스 기반의 글로벌 AI 모델 비교 플랫폼인 LM 아레나(LM Arena)에서는 1501점을 기록했어요. 이 점수는 기존 제미나이 2.5 프로보다 50점 이상 높은 수치로 GPT-5와 클로드4 계열이 기록한 1450~1470점대를 앞선 것입니다. LM 아레나는 전 세계 사용자들이 다양한 질문을 바탕으로 모델의 응답을 비교 평가하는 크라우드소싱 기반 플랫폼입니다. 실제 사용자의 체감 품질, 응답의 자연스러움, 논리적 완결성 등을 종합적으로 평가하기 때문에 실제 사용자 경험 차원에서 제미나이 3가 다른 모델보다 앞서 있다는 평가를 받았습니다.    구글은 이와 같은 수치를 바탕으로 "추론 능력과 분석 정확도에서 가장 큰 폭의 개선이 이뤄졌다"는 점을 거듭 강조했는데요. 이는 단순히 정답을 맞히는 능력이 아닌, 문맥을 이해하고 판단하며 해결 방안을 제시하는 총체적 지능의 향상을 의미합니다.   개발자 도구에서도 변화가 있었습니다. '바이브 코딩'이라는 기능을 새롭게 도입해 단일 지시만으로 3D 시뮬레이션, 게임, 데이터 시각화 도구를 자동으로 제작할 수 있습니다. 여기에 AI가 코드 작성은 물론 실행·테스트까지 담당하는 '안티 그래비티' 도구도 함께 공개했는데요. 그동안 개발자의 노동이 필요했던 반복 작업을 AI가 대신하는 시대가 시작된 것입니다. 코딩AI는 정말 빠른 발전이 있는 것 같은데요. 저도 GPT-5가 나왔을 때 자연어 만으로 게임을 만들었던 기억이 납니다.   비주얼 레이아웃과 다이내믹 뷰라는 기능이 도입됐습니다. 질문에 따라 실시간으로 사용자 맞춤형 UI가 생성되는데요. 또한 검색에서는 긴 질문을 입력하면 AI가 이를 여러 파트로 나누어, 일정표와 계산기, 비교 도구 등을 '인터랙티브'한 결과 화면으로 자동 전환합니다. 동시에, AI의 안전성과 윤리성 문제도 강화했습니다. 환각 현상을 줄이고, 프롬프트 공격과 악성 활용을 차단하는 기능이 내장됐다고 밝혔습니다.   구글 딥마인드 CEO인 데미스 허사비스는 "AGI(범용 AI)로 향하는 또 하나의 큰 걸음을 내디뎠다"라고 평가했습니다.  ※ 제목을 누르면 상세 내용으로 연결됩니다. 실리콘밸리 슈퍼팩의 첫 타깃은 뉴욕 보레스 AI 업계 거물들이 만든 슈퍼팩 ‘리딩 더 퓨처'가 뉴욕주 민주당 의원 알렉스 보레스를 첫 타깃으로 삼았다고 합니다. 보레스 의원은 생물무기, 범죄 악용을 막기 위해 대형 AI 기업에 안전 프로토콜 공개와 사고 보고를 의무화하는 'RAISE 법안'의 공동 발의자에요. ‘리딩 더 퓨처'에는 안드리슨 호로위츠, 팔란티어의 조 론스데일, 퍼플렉시티 등이 참여해 1억 달러 이상을 모은 상태며, 연말까지 뉴욕과 캘리포니아, 일리노이, 오하이오에서 활동을 확장한 뒤 내년에 전국 단위 개입을 본격화할 계획이라고 합니다.   제프 베이조스의 두 번째 창업은? 제프 베이조스가 62억달러의 초기 자금을 직접 투입하며 AI 스타트업 ‘프로젝트 프로메테우스'의 CEO) 돌아왔습니다. 아마존 CEO에서 물러난 뒤 사실상 처음으로 정식 경영 일선에 복귀한 사례입니다. 이번 회사는 우주, 컴퓨터, 자동차 등 공학, 제조 분야에 특화된 AI 개발을 목표로 하고 있습니다. 프로메테우스는 구글 X 출신의 빅 바자지가 공동 창업자로 참여했고, 오픈AI와 딥마인드, 메타 출신 연구자 등 약 100명 규모의 정예 팀을 이미 꾸렸습니다.   피터 틸까지 엔비디아 전량 매도? 기술투자자 피터 틸이 이끄는 헤지펀드 틸 매크로가 3분기 동안 엔비디아 주식 53만7742주를 전량 매도한 것으로 공시됐습니다. 9월 30일 종가 기준 약 1억달러 규모로 최근 소프트뱅크가 58억3000만달러에 달하는 엔비디아 지분을 정리한 직후 나온 매도라 AI 투자 버블 논란에 다시 불이 붙고 있습니다. 월가에서는 수조달러가 데이터센터와 고급 AI 칩으로 몰린 상황에서 잇따른 엑시트가 ‘정점 신호'인지, 단순 차익 실현인지 예민하게 지켜보는 분위기입니다. 투자자들과 애널리스트들은 이번 수요일 엔비디아 3분기 실적 발표를 AI 수요 지속 가능성을 가늠할 분수령으로 보고 있습니다.

2025.11.24  0  38 

[무료교육]창업지원센터가 추천하는 다양한 1인창업 무료창업안내

[창업지원센터 다양한 창업 무료교육 안내]   예비창업자의 성공적인 창업을 위한 다양한 무료교육을 소개합니다. 교육 주제, 일정, 주관기관이 각각 다른 교육과정으로 구성되어 있으며, 관심 있는 분은 시간이 되시면 모든 교육에 참여해 보세요. 창업 성공을 위한 실질적인 지식과 창업에 많은 도움이 될 것라 확신합니다.   1.교육내용: 생성형 AI 인공지능이 추천하는 1순위 창업아이템, 1인 글로벌 셀러 “나는 집에서 AI로 혼자 창업한다!” 무료 공개 세미나 개최 아마존,네이버 스마트스토어,바이마,머스트잇,해외직구 등 실질적인 창업노하우 공개, 무점포·무재고·AI 자동화로 글로벌 셀러가 되는 법,   [자세히 보기]   2. 강의내용: “나도 사장이다” 글로벌셀러 해외구매대행 창업무료교육 [서울/부산] 명품직구, 전세계 전자상거래 1위 글로벌셀러 쇼핑몰 창업 실전/실습 정보공개! 특징: 하루 2시간 투자로 직장 월수익을 넘는 온라인 쇼핑몰 실전 노하우 공개       [자세히 보기] 

2025.11.24  0  21 

클라우드를 나온 AI, 어디로 갈까

오늘의 3줄 요약 1. 클라우드를 벗어난 AI, 디바이스로 이동 중  2. 속도, 프라이버시, 비용 측면에서 변화는 필연적 3. AI의 중심은 기업에서 사용자로 넘어갈 것  크리스티아노 아몬 퀄컴 CEO(최고경영자)는 지난 9월 하와이에서 열린 '스냅드래곤 2025' 행사에서 AI는 클라우드이면서 엣지일 것이라 상상한다며 엣지 AI의 중요성에 대해 강조했습니다. [퀄컴]   내 손안의 지능 엣지 AI   엣지 AI(Edge AI)란 말 그대로 가장자리(Edge)에서 작동하는 인공지능을 의미합니다. 여기서 가장자리란 데이터가 만들어지는 현장, 즉 스마트폰과 가전, 자동차같은 디바이스 자체를 의미하죠. 기존에는 모든 연산이 클라우드 서버에서 처리됐지만, 이제는 이 과정이 기기 내부에서 직접 일어납니다. AI가 작동하는 곳이 바뀐 것이에요. 이런 변화의 이유는 세 가지로 정리해볼 수 있습니다.   먼저 속도와 실시간성입니다. 엣지 AI는 서버를 거치지 않습니다. 기기에서 직접 작동하기 때문에 AI에서 필연적으로 발생하는 문제인 지연이 거의 없죠. 스마트폰이 사용자의 음성 명령을 인식해 바로 반응하거나, 차량이 도로에서 즉시 상황 판단을 할 수 있는 이유입니다. 크리스티아노 아몬 퀄컴 CEO는 “엣지는 즉각적이고, 개인적이며, 상황에 맞게 작동하는 공간”이라고 밝힌 바 있습니다.   두번째는 프라이버시와 데이터 주권입니다. 엣지 AI는 데이터를 외부 서버로 보내지 않기 때문에 프라이버시 보호 측면에서 강점이 있습니다. 애플이 ‘애플 인텔리전스’를 통해서 AI 연산을 아이폰과 맥북 내부로 옮긴 이유도 이같은 이유에서 입니다. 데이터가 사용자의 기기 안에 머물기 때문에 AI가 개인의 습관을 학습하더라도 그 정보는 클라우드에 남지 않습니다. AI 윤리의 중요성이 나날이 커지는 최근의 변화와도 맥을 같이 하는 것이죠.   마지막으로 에너지와 비용의 현실화 문제도 있습니다. AI는 클라우드에서만 학습하고 ㅇ누영하기엔 비용과 에너지 소모가 매우 큽니다. MIT 테크놀로지 리뷰는 올 초 보고서에서 “거대 AI 모델을 학습하는데 필요한 전력이 중형 도시의 하루 사용량과 맞먹는다”고 지적한 바 있습니다. 결국 효율성과 지속가능성의 문제를 해결하기 위해 AI는 사용자의 곁에서 필요한 만큼만 계산하도록 진화한 것이죠. 단순히 클라우드에서 디바이스로 옮겨온 곳이 아닌 ‘로컬 지능(Local Intelligence)’이 되고 있는 셈입니다. 가장자리에서 작동하는 AI가 엣지 AI입니다. 여기서 가장자리는 스마트폰과 가전, 자동차 같은 디바이스 자체를 의미하죠. 클라우드를 거치지 않고 기기 자체에서 AI가 작동하는 것입나다. [챗GPT]   엣지 AI 누가 차지할 것인가   AI가 클라우드를 벗어나면서 새로운 주인공들이 등장하기 시작했습니다. 여전히 데이터센터를 보유한 빅테크들이 주도권을 가지고 있긴 하지만, 이제는 디바이스 제조사와 반도체기업, 그리고 AI 모델 경량화 스타트업들이 부상하고 있는 것이죠.   엣지 AI는 결국 칩의 문제로 귀결됩니다. AI가 기기 내부에서 작동하려면 고성능, 저전력 칩이 필수적이기 때문이에요. 퀄컴은 ‘스냅드래곤 X 엘리트’를 통헤 스마트폰이 미니 AI 컴퓨터가 될 것이라고 선언했고, 엔비디아는 모바일 저전력 AI용 GPU인 IGX 시리즈를 공개하며 “AI의 다음 격전지는 데이터센터가 아닌 디바이스”라고 강조했습니다. 애플 또한 엣지 AI에 최적화된 ‘A18 프로’ 칩셋을 통해 클라우드에 전혀 의존하지 않도록(0%에 가까운이 맞을 것 같네요) 설계했다고 발표했습니다. 클라우드에 자리를 내줬던 하드웨어가 다시 주인공이 된 것입니다.   흥미로운 것은 클라우드 사업자들 또한 이런 변화에 호응하고 있다는 점입니다. 아마존은 AWS 리인벤트에서 “서버에서 엣지로의 이동은 필연적”이라며 IoT기기, 자동차, 공장 단말기에 직접 AI 모델을 배포할 수 있는 AWS IoT 그린그래스와 세이지메이커 엣지 매니저 기능을 확장하기도 했죠. 마이크로소프트 역시 윈도우 12에 코파일럿+PC를 탑재해 로컬에서 AI 요약·이미지 분석이 가능한 구조를 도입했습니다.   클라우드 기업들이 엣지로 오고 있는 이유는 단순합니다. AI가 클라우드를 벗어나 사용자의 곁에서 작동할수록 반응속도와 신뢰도, 데이터 보안이 강화되기 때문이죠. 서버 전쟁에서 누가 더 사용자와 밀접한 관계를 가져나가냐의 경쟁으로 바뀌고 있는 셈입니다.   AI 모델이 작아지고, 하드웨어가 엣지를 지원하면서 작은 스타트업들에게도 기회가 열리고 있습니다. 거대한 인프라가 없더라도 AI 시장에 쉽게 뛰어들 수 있게 된 것이죠. 프랑스의 미스트랄AI는 “모델의 크기가 아니라 사용처가 중요하다”는 철학 하에 8x7B 경량 모델을 공개하며 시장의 시선을 끌었습니다. 또한 사용자 데이터 주권과 엣지 연산을 결합한 플랫폼을 구축하는 퍼미션 같은 스타트업도 주목받고 있죠. 이처럼 엣지 AI에 특화된 기술을 바탕으로 스타트업이나 개발자들에겐 새로운 경쟁의 장이 열리고 있습니다. ※ 제목을 누르면 원문으로 연결됩니다. 손 바꾼 손정의 … 엔비디아 손 떼고 오픈AI 올인 소프트뱅크그룹이 인공지능(AI) 반도체 대장주인 엔비디아 지분 전량을 매각하고, 그 자금을 챗GPT 개발사인 오픈AI에 투입하기로 했습니다. AI 거품론이 커지는 가운데 손정의 소프트뱅크그룹 회장이 다시 한번 'AI 올인' 전략에 나서 그 배경이 주목되는데요. 하드웨어인 반도체 중심에서 소프트웨어인 AI 생태계 인프라스트럭처 구축과 모델 개발로 투자의 무게중심을 옮기려는 손 회장의 결단이라는 해석이 나오고 있습니다.   'AI 대부' 얀 르쾽, 저커버그와 결별 … 메타, AI총괄에 20대 개발자 '인공지능(AI) 4대 천왕'이자 'AI 대부'로 불리는 얀 르쾽 뉴욕대 교수가 그간 몸담아 왔던 페이스북의 모회사 메타를 떠나 독립한다고 파이낸셜타임스(FT)가 11일 보도했습니다. 그의 이탈로 메타의 AI 전략은 지난 6월부터 '메타초지능연구소(MSL)'를 지휘 중인 알렉산더 왕이 사실상 전적으로 주도할 전망인데요. 르쾽 교수는 2013년부터 수석 AI 과학자로서 메타의 AI 연구소 '페어(FAIR)'를 이끌어 왔습니다.   챗GPT 대답, 더 똑똑하고 자연스럽게···오픈AI, GPT-5.1 모델 공개 오픈AI가 13일 자사의 생성형 인공지능(AI) 모델 GPT의 새 버전인 GPT-5.1 인스턴트, GPT-5.1 씽킹을 공개했습니다. 전보다 사용자들이 똑똑하고 자연스러운 답변을 받을 수 있는 게 특징인데요. GPT-5.1 인스턴트는 적응형 추론 기능이 도입돼 모델이 질문 난이도에 따라 생각이 필요한지 여부를 스스로 판단한다고 합니다. 챗GPT 어투도 더 따뜻한 어투나 더욱 대화체 형태로 바꿀 수 있다네요.  

2025.11.17  0  67 

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