데이터브릭스, 1,340억 달러 밸류로 시리즈 L 펀딩
: 40억 달러 이상 신규 펀딩. 밸류 1,340억 달러
: 3Q 기준 매출 런레이트 48억 달러 돌파(+55% YoY)
: 데이터 웨어하우징 사업과 AI 제품에서 각각 연 환산 매출 10억 달러 이상 달성
: 최근 12개월 FCF 흑자 유지
: NRR 140% 이상. 연 매출 100만 달러 이상 고객 700개 이상
https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-surpasses-4-8b-revenue-run-rate-growing-55-year-over-year
: 40억 달러 이상 신규 펀딩. 밸류 1,340억 달러
: 3Q 기준 매출 런레이트 48억 달러 돌파(+55% YoY)
: 데이터 웨어하우징 사업과 AI 제품에서 각각 연 환산 매출 10억 달러 이상 달성
: 최근 12개월 FCF 흑자 유지
: NRR 140% 이상. 연 매출 100만 달러 이상 고객 700개 이상
https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/databricks-surpasses-4-8b-revenue-run-rate-growing-55-year-over-year
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오픈AI, 챗GPT 이미지 업데이트
: 신규 플래그십 이미지 생성 모델 기반의 새로운 버전의 챗GPT Image 출시(GPT Image 1.5)
: 정및 편집과 일관성 유지 강화. 지시사행 이행 능력 및 복잡한 구성, 관계 표현 정돡도 향상
: 텍스트 랜더링 개선. 이미지 생성 속도 4배 향상. 동시 생성 가능
: 챗GPT 유저 순차 롤아웃. API에서는 GPT Image 1.5로 제공. 기존 대비 API 가격 20% 인하
: 챗GPT 내 Image 사이드 바 추가. 이미지 기능에 대한 접근성 강화
https://openai.com/index/new-chatgpt-images-is-here/
: 신규 플래그십 이미지 생성 모델 기반의 새로운 버전의 챗GPT Image 출시(GPT Image 1.5)
: 정및 편집과 일관성 유지 강화. 지시사행 이행 능력 및 복잡한 구성, 관계 표현 정돡도 향상
: 텍스트 랜더링 개선. 이미지 생성 속도 4배 향상. 동시 생성 가능
: 챗GPT 유저 순차 롤아웃. API에서는 GPT Image 1.5로 제공. 기존 대비 API 가격 20% 인하
: 챗GPT 내 Image 사이드 바 추가. 이미지 기능에 대한 접근성 강화
https://openai.com/index/new-chatgpt-images-is-here/
Openai
The new ChatGPT Images is here
The new ChatGPT Images is powered by our flagship image generation model, delivering more precise edits, consistent details, and image generation up to 4× faster. The upgraded model is rolling out to all ChatGPT users today and is also available in the API…
👍3
[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/12/17)
■ 오픈AI, 신규 플래그십 이미지 생성 모델 기반의 새로운 버전의 챗GPT Image 출시
■ 오픈AI, 어도비,애플 뮤직, 세일즈포스 등 주요 서비스 들을 챗GPT의 신규 앱 디렉토리 통합 계획 언급
■ 오픈AI COO 한나 웡, 26년 1월부로 퇴사 발표. 커뮤니케이션 부문 VP 린지 헬드가 당분간 조직 총괄
■ 영국 전 재무장관 조지 오스본, 오픈AI 합류. 국가별 정부 협력과 정책 대응을 총괄하는 ‘OpenAI for Countries’ 총괄
■ 웨이모, 1,000억 달러 밸류로 수십억 달러 규모 신규 펀딩 논의 보도
■ AWS CEO 맷 가먼, AI로 주니어 직원을 대체하려는 발상은 가장 어리석은 생각 중 하나라며, 주니어 인력을 유지 및 육성하지 않고 잘라내는 것은 장기적인 인재 파이프라인을 붕괴시키는 치명적인 실수라고 강하게 비판
■ 메타, AI 스마트 안경에 ‘대화 집중’ 기능 추가. 시끄러운 환경에서도 말소리를 더 잘 들을 수 있게 하고, 스포티파이 연동으로 시각 상황에 맞는 음악 재생도 지원
■ 메타, 레이블 없이 프롬프트만으로 오디오 속 의미 있는 소리를 범용적으로 분할 및 이해할 수 있도록 하는 파운데이션 모델 SAM Audio 공개. SAM 개념을 오디오로 확장
■ 알리바바, 신규 영상 생성 AI 모델 Wan 2.6 공개. 레퍼런스 기반 1080p, 24fps의 고품질 영상 생성. 정확한 오디오-비디오 동기화 자동 생성
■ 데이터브릭스, 1,340억 달러 밸류로 시리즈 L 43억 달러 펀딩. 매출 런레이트는 48억 달러(+55% YoY)
■ AI 코딩 스타트업 Lovable, 신규 펀딩 라운드에서 66억 달러 밸류 달성
감사합니다.
■ 오픈AI, 신규 플래그십 이미지 생성 모델 기반의 새로운 버전의 챗GPT Image 출시
■ 오픈AI, 어도비,애플 뮤직, 세일즈포스 등 주요 서비스 들을 챗GPT의 신규 앱 디렉토리 통합 계획 언급
■ 오픈AI COO 한나 웡, 26년 1월부로 퇴사 발표. 커뮤니케이션 부문 VP 린지 헬드가 당분간 조직 총괄
■ 영국 전 재무장관 조지 오스본, 오픈AI 합류. 국가별 정부 협력과 정책 대응을 총괄하는 ‘OpenAI for Countries’ 총괄
■ 웨이모, 1,000억 달러 밸류로 수십억 달러 규모 신규 펀딩 논의 보도
■ AWS CEO 맷 가먼, AI로 주니어 직원을 대체하려는 발상은 가장 어리석은 생각 중 하나라며, 주니어 인력을 유지 및 육성하지 않고 잘라내는 것은 장기적인 인재 파이프라인을 붕괴시키는 치명적인 실수라고 강하게 비판
■ 메타, AI 스마트 안경에 ‘대화 집중’ 기능 추가. 시끄러운 환경에서도 말소리를 더 잘 들을 수 있게 하고, 스포티파이 연동으로 시각 상황에 맞는 음악 재생도 지원
■ 메타, 레이블 없이 프롬프트만으로 오디오 속 의미 있는 소리를 범용적으로 분할 및 이해할 수 있도록 하는 파운데이션 모델 SAM Audio 공개. SAM 개념을 오디오로 확장
■ 알리바바, 신규 영상 생성 AI 모델 Wan 2.6 공개. 레퍼런스 기반 1080p, 24fps의 고품질 영상 생성. 정확한 오디오-비디오 동기화 자동 생성
■ 데이터브릭스, 1,340억 달러 밸류로 시리즈 L 43억 달러 펀딩. 매출 런레이트는 48억 달러(+55% YoY)
■ AI 코딩 스타트업 Lovable, 신규 펀딩 라운드에서 66억 달러 밸류 달성
감사합니다.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
로건 킬패트릭, 구글 AIS 책임자 ⚡⚡️⚡️ 포스팅 : ⚡️x 3 = Gemini 3 Flash
데미스 하사비스 포함 구글 AI 주요 인물들과 구글 공식 X 계정들의 ⚡️⚡️⚡️ 포스팅
→ Gemini 3 Flash ⚡️⚡️⚡️
→ Gemini 3 Flash ⚡️⚡️⚡️
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액센츄어-팔란티어, 글로벌 전략적 파트너십 확대
: Accenture Palantir 비즈니스 그룹 설립 - 사일로화된 데이터를 통합해 기업 전반에서 AI 도입을 가속화하고 빠른 성과 창출 지원. 팔란티어 FDE와 팔란티어에 숙련된 액센츄어 전문가로 구성된 전담 조직
: 팔란티어는 액센츄어를 엔터프라이즈 전환을 위한 글로벌 우선 파트너로 지정. 양사는 25년 초 미국 연방정부 차원에서 AI 기반 솔루션 배포를 위한 전략적 파트너십 체결한 바 있음
: 액센츄어는 최근 프론티어 AI 기업 오픈AI, 앤스로픽과의 협력에 이어 파트너십 확장 지속
https://newsroom.accenture.com/news/2025/accenture-and-palantir-expand-global-strategic-partnership-to-drive-ai-reinvention
: Accenture Palantir 비즈니스 그룹 설립 - 사일로화된 데이터를 통합해 기업 전반에서 AI 도입을 가속화하고 빠른 성과 창출 지원. 팔란티어 FDE와 팔란티어에 숙련된 액센츄어 전문가로 구성된 전담 조직
: 팔란티어는 액센츄어를 엔터프라이즈 전환을 위한 글로벌 우선 파트너로 지정. 양사는 25년 초 미국 연방정부 차원에서 AI 기반 솔루션 배포를 위한 전략적 파트너십 체결한 바 있음
: 액센츄어는 최근 프론티어 AI 기업 오픈AI, 앤스로픽과의 협력에 이어 파트너십 확장 지속
https://newsroom.accenture.com/news/2025/accenture-and-palantir-expand-global-strategic-partnership-to-drive-ai-reinvention
Accenture
Accenture and Palantir Expand Global Strategic Partnership to Drive AI Reinvention
Accenture and Palantir Technologies Inc. have formed the Accenture Palantir Business Group designed to accelerate the delivery of advanced AI and data solutions that power new value and drive growth for global clients.
👍2
아마존, 오픈AI에 100억 달러 이상 투자 방안 논의 보도
: 거래 시 기업가치 5,000억 달러 이상으로 평가. 논의 중인 조건에는 오픈AI의 아마존 Trainium AI 반도체 사용이 포함 포함
: 다만 MS의 독점 호스팅 권리에 따라 오픈AI 모델을 AWS에서 제공하는 것은 불가
: 커머스 분야 협력 가능성 거론. 오픈AI는 챗GPT를 쇼핑 허브로 발전시키는 모델 구상 중. 또한 챗GPT 엔터프라이즈 버전의 아마존 대상 판매도 논의 대상
: 이번 아마존 자금 조달을 계기로 다른 전략적, 재무적 투자자가 참여하는 추가 대규모 자금 조달로 확대 가능성도 언급
: 거래 시 기업가치 5,000억 달러 이상으로 평가. 논의 중인 조건에는 오픈AI의 아마존 Trainium AI 반도체 사용이 포함 포함
: 다만 MS의 독점 호스팅 권리에 따라 오픈AI 모델을 AWS에서 제공하는 것은 불가
: 커머스 분야 협력 가능성 거론. 오픈AI는 챗GPT를 쇼핑 허브로 발전시키는 모델 구상 중. 또한 챗GPT 엔터프라이즈 버전의 아마존 대상 판매도 논의 대상
: 이번 아마존 자금 조달을 계기로 다른 전략적, 재무적 투자자가 참여하는 추가 대규모 자금 조달로 확대 가능성도 언급
👍9
샤오미, MiMo-V2-Flash 공개
: 추론, 코딩, 에이전트 시나리오에서 뛰어난 에이전틱 AI 전용 설계의 오픈소스 MoE 모델. 전체 파라미터 3,090억 개 및 활성 파라미터 150억 개
: 슬라이딩 어텐션 윈도우(SWA)와 글로벌 어텐션을 5:1로 결합해 교차로 사용하는 하이브리드 어텐션 아키텍처 채택
: DeepSeek-V3.2급 성능을 훨씬 낮은 지연과 비용으로 제공. 초당 150토큰의 추론 속도. API 가격은 인풋 $0.1 및 아웃풋 $0.3/백만토큰
: MTP(멀티 토큰 예측) 기반 병렬 디코딩 재정의. 높은 출력 토큰 처리량 달성. 사후학습 단계에서는 MOPD(멀티 교사 온 폴리시 증류) 채택
https://mimo.xiaomi.com/blog/mimo-v2-flash
: 추론, 코딩, 에이전트 시나리오에서 뛰어난 에이전틱 AI 전용 설계의 오픈소스 MoE 모델. 전체 파라미터 3,090억 개 및 활성 파라미터 150억 개
: 슬라이딩 어텐션 윈도우(SWA)와 글로벌 어텐션을 5:1로 결합해 교차로 사용하는 하이브리드 어텐션 아키텍처 채택
: DeepSeek-V3.2급 성능을 훨씬 낮은 지연과 비용으로 제공. 초당 150토큰의 추론 속도. API 가격은 인풋 $0.1 및 아웃풋 $0.3/백만토큰
: MTP(멀티 토큰 예측) 기반 병렬 디코딩 재정의. 높은 출력 토큰 처리량 달성. 사후학습 단계에서는 MOPD(멀티 교사 온 폴리시 증류) 채택
https://mimo.xiaomi.com/blog/mimo-v2-flash
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구글 딥마인드, 데미스 하사비스 팟캐스트 주요 내용
<지능의 미래: The Future of Intelligence>
지난 1년간의 AI 발전(Gemini 3, 에이전트 AI 등)을 회고하고, AGI로 향하는 과학적, 철학적 질문들을 심도 있게 다루는 내용. 단순한 제품 출시 이야기를 넘어, 핵융합, 양자 컴퓨팅, 시뮬레이션 우주론, 그리고 포스트 AGI 시대의 경제 구조까지 광범위한 주제 논의
■ AI 발전의 현 주소와 루트 노드 문제 해결
: 지난 1년의 변화가 압도적이었다고 회상. 특히 Gemini 3 출시와 멀티모달 능력향상, 그리고 월드 모델(World Models) 진전이 주요 성과
: 루트 노드(Root Node) 문제(AI로 하위 과학 난제들을 해결하는 것)에 대해 AlphaFold가 가능성을 증명한 첫 사례. 현재는 신소재 공학(상온 초전도체, 배터리)과 핵융합(Fusion) 집중
: 핵융합의 파급력에 대해 에너지가 거의 무료에 가깝고 청정해진다면, 기후 위기 해결은 물론 해수 담수화나 로켓 연료 생산 등 비용 문제로 불가능했던 일들이 가능해질 것
■ 들쑥날쑥한 지능(Jagged Intelligence)과 추론 능력
: 둘쑥날쑥한 지능은 AGI 도달 전 해결해야 할 핵심 과제. 특정 영역(예: 박사급 문제)에서는 뛰어나지만, 다른 영역(예: 체스, 논리)에서는 기초적 실수로 일관성 부족
: 기술적 원인도 있지만, 근본적으로는 추론(Reasoning)과 생각(Thinking)의 부재가 이유. 추론 시 "생각하는 시간"을 늘려 스스로 검증하는 과정이 필요하며, 현재 기술은 AGI의 50% 수준에 도달했다고 평가
: 현재 LLM은 모든 인간 지식을 압축하는 단계(AlphaGo와 유사)이며, 스스로 지식을 발견하는 단계(AlphaZero)가 다음 단계. AlphaZero로 넘어갈 때 인간 데이터를 배제하고 성능이 향상된 사례
■ 상업적 경쟁 vs 과학적 접근의 딜레마
: 빠른 상용화로 인해 잃은 것과 얻은 것이 모두 있다는 입장. 초기 계획은 AGI 도달까지 점진적이고 신중하게 연구해 AlphaFold처럼 특정 파생 기술로 사회적 기여를 하는 것
: 현실은 챗봇의 상업적 성공으로 인해 대규모 자본과 국가적 경쟁이 개입되는 레이스 컨디션(Race Condition) 발생
: 자원이 풍부해져 발전이 가속화되었고, 대중이 최전선 기술을 거의 실시간으로 경험하며 AI에 대한 이해도가 높아진 것은 긍정적 측면
■ 스케일링 법칙과 혁신의 균형
: 스케일링의 한계(데이터 고갈 등)에 대한 질문에 "벽(Wall)"에 부딪힌 적은 없다“고 단언
: 사람들은 성장을 '지수함수적(Exponential)'이거나 '수렴(Asymptotic)'하는 흑백 논리로 보지만, 그 사이에 "수확 체감(Diminishing returns)" 영역이 존재
: 벤치마크가 매번 2배씩 뛰지는 않더라도, Gemini 3처럼 투자 가치가 충분한 유의미한 발전 지속
: 데이터 측면에서 합성 데이터(Synthetic data)와 AI가 스스로 생성하고 검증하는 데이터(코딩, 수학 등)를 통해 데이터 부족 문제 해결
: 딥마인드의 전략은 노력 중 50%는 스케일링에, 나머지 50%는 혁신에 투입. AGI에 도달하려면 이 두 가지가 모두 필요
■ 환각(Hallucination)과 자신감 점수
: 환각 문제는 필수적인 누락된 조각(Missing piece). 다만 현재 상태는 모델이 자신의 불확실성을 인지하고, 모르면 대답을 거절하거나 다시 생각하는 능력 향상
: 현재 모델은 기분 나쁜 날의 사람처럼 머릿속에 떠오른 첫 번째 생각을 그대로 내뱉는 경향. 이를 멈추고, 검토하고, 수정해서 말하는생각의 단계(Thinking steps) 필요
■ 월드 모델(World Model)과 시뮬레이션
: 언어 모델은 세상에 대해 텍스트로 표현하기 힘든 공간적 역학(Spatial dynamics)이나 물리적 인과관계를 놓치고 있음. 이를 보완하기 위해 '월드 모델' 필요
: 영상 생성 모델이나 인터랙티브 모델이 현실적 세계를 생성해낸다는 것은, 시스템이 세상의 메커니즘을 내재화했다는 증거
■ Genie와 SIMA의 결합 실험
: 게임을 플레이하는 AI 에이전트 SIMA를 실시간으로 세계를 생성하는 AI Genie 속에 집어넣은 흥미로운 실험
: 두 가지 AI는 서로의 정신 속에서 상호작용. SIMA 에이전트는 세상을 탐색하려 하고, Genie는SIMA가 무엇을 하든 그 주변의 세상을 생성
: 시뮬레이션의 물리적 정확성에 대해 현재 모델들이 대략적으로는 맞지만, 로보틱스에 적용할 만큼 정밀하지는 않음. 이를 해결하기 위해 게임 엔진을 활용한 물리 벤치마크 구축
■ 진화 시뮬레이션과 의식의 기원
: 사회적 역학(Social dynamics)과 생명의 기원을 이해하기 위해 시뮬레이션이 가장 강력한 도구. 현실에서는 불가능한 통제된 실험(Controlled experiment)을 수백만 번 반복하여 미세한 초기 조건의 차이가 어떤 결과를 낳는지 통계적으로 분석할 수 있음
■ AI 버블론과 경제적 영향
: AI는 "단기적으로는 과대포장, 장기적으로는 과소평가"되었다는 견해. 스타트업의 시드 라운드 등 일부 영역에는 확실히 거품 존재. 하지만 빅테크의 밸류에이션에는 실질적인 비즈니스가 깔려 있음
: 거품이 터지든 계속되든 상관없이, 구글은 자체 인프라(TPU)와 수익 모델(검색, 유튜브 등)을 갖추고 있어 어떤 시나리오에서도 유리한 위치에 있다고 자신
■ 사용자 맞춤형 AI와 에코 챔버 위험
: AI가 사용자의 입맛에만 맞는 대답을 하여 급진화를 부추길 위험 존재. 이를 막기 위해 Gemini 3에 "과학적 페르소나" 부여
: 따뜻하고 도움이 되지만, 사실이 아닌 것에는 친절하게 반박. 무조건적인 동조보다 객관성을 유지하는 것이 핵심
■ 산업 혁명과의 평행이론 및 포스트 AGI 사회
: 산업혁명이 아동 사망률 감소와 같은 혜택을 가져왔지만, 노동 계층의 혼란과 새로운 사회 제도(노조 등)의 탄생까지는 약 100년이 걸렸음을 지적. 이번 AI 혁명은 산업혁명보다 10배 더 크고, 10배 더 빠르게(10년 이내) 일어날 것
: 노동과 자원의 교환이라는 기존 경제 시스템이 붕괴 가능성. 보편적 기본소득(UBI)을 넘어, 직접 민주주의적 크레딧 시스템 같은 새로운 모델 제안
■ 튜링 머신과 우주의 계산 가능성
: 우주의 모든 것이 계산 가능하다면, 튜링 머신으로 모든 것을 시뮬레이션할 수 있음. 양자 역학이나 의식에 계산 불가능한 요소가 없다면, AI는 인간의 모든 것을 재현할 수 있을 것
■ 개인적 소회와 미래
: 하사비스는 불면증을 겪고 있으며, 이는 과도한 업무 때문이기도 하지만 복합적인 감정(흥분과 책임감) 때문이라고 고백
: 현재의 경쟁은 닷컴 시대보다 10배는 더 치열하지만 경쟁을 즐기며, 이것이 발전을 가속화한다고 믿음
: 향후 2~3년 내에 등장할 자율 에이전트(Autonomous Agents) 시스템이 가져올 사이버 보안 위협을 가장 우려
https://youtu.be/PqVbypvxDto?si=pqiGdgZTdf-VTxhM
<지능의 미래: The Future of Intelligence>
지난 1년간의 AI 발전(Gemini 3, 에이전트 AI 등)을 회고하고, AGI로 향하는 과학적, 철학적 질문들을 심도 있게 다루는 내용. 단순한 제품 출시 이야기를 넘어, 핵융합, 양자 컴퓨팅, 시뮬레이션 우주론, 그리고 포스트 AGI 시대의 경제 구조까지 광범위한 주제 논의
■ AI 발전의 현 주소와 루트 노드 문제 해결
: 지난 1년의 변화가 압도적이었다고 회상. 특히 Gemini 3 출시와 멀티모달 능력향상, 그리고 월드 모델(World Models) 진전이 주요 성과
: 루트 노드(Root Node) 문제(AI로 하위 과학 난제들을 해결하는 것)에 대해 AlphaFold가 가능성을 증명한 첫 사례. 현재는 신소재 공학(상온 초전도체, 배터리)과 핵융합(Fusion) 집중
: 핵융합의 파급력에 대해 에너지가 거의 무료에 가깝고 청정해진다면, 기후 위기 해결은 물론 해수 담수화나 로켓 연료 생산 등 비용 문제로 불가능했던 일들이 가능해질 것
■ 들쑥날쑥한 지능(Jagged Intelligence)과 추론 능력
: 둘쑥날쑥한 지능은 AGI 도달 전 해결해야 할 핵심 과제. 특정 영역(예: 박사급 문제)에서는 뛰어나지만, 다른 영역(예: 체스, 논리)에서는 기초적 실수로 일관성 부족
: 기술적 원인도 있지만, 근본적으로는 추론(Reasoning)과 생각(Thinking)의 부재가 이유. 추론 시 "생각하는 시간"을 늘려 스스로 검증하는 과정이 필요하며, 현재 기술은 AGI의 50% 수준에 도달했다고 평가
: 현재 LLM은 모든 인간 지식을 압축하는 단계(AlphaGo와 유사)이며, 스스로 지식을 발견하는 단계(AlphaZero)가 다음 단계. AlphaZero로 넘어갈 때 인간 데이터를 배제하고 성능이 향상된 사례
■ 상업적 경쟁 vs 과학적 접근의 딜레마
: 빠른 상용화로 인해 잃은 것과 얻은 것이 모두 있다는 입장. 초기 계획은 AGI 도달까지 점진적이고 신중하게 연구해 AlphaFold처럼 특정 파생 기술로 사회적 기여를 하는 것
: 현실은 챗봇의 상업적 성공으로 인해 대규모 자본과 국가적 경쟁이 개입되는 레이스 컨디션(Race Condition) 발생
: 자원이 풍부해져 발전이 가속화되었고, 대중이 최전선 기술을 거의 실시간으로 경험하며 AI에 대한 이해도가 높아진 것은 긍정적 측면
■ 스케일링 법칙과 혁신의 균형
: 스케일링의 한계(데이터 고갈 등)에 대한 질문에 "벽(Wall)"에 부딪힌 적은 없다“고 단언
: 사람들은 성장을 '지수함수적(Exponential)'이거나 '수렴(Asymptotic)'하는 흑백 논리로 보지만, 그 사이에 "수확 체감(Diminishing returns)" 영역이 존재
: 벤치마크가 매번 2배씩 뛰지는 않더라도, Gemini 3처럼 투자 가치가 충분한 유의미한 발전 지속
: 데이터 측면에서 합성 데이터(Synthetic data)와 AI가 스스로 생성하고 검증하는 데이터(코딩, 수학 등)를 통해 데이터 부족 문제 해결
: 딥마인드의 전략은 노력 중 50%는 스케일링에, 나머지 50%는 혁신에 투입. AGI에 도달하려면 이 두 가지가 모두 필요
■ 환각(Hallucination)과 자신감 점수
: 환각 문제는 필수적인 누락된 조각(Missing piece). 다만 현재 상태는 모델이 자신의 불확실성을 인지하고, 모르면 대답을 거절하거나 다시 생각하는 능력 향상
: 현재 모델은 기분 나쁜 날의 사람처럼 머릿속에 떠오른 첫 번째 생각을 그대로 내뱉는 경향. 이를 멈추고, 검토하고, 수정해서 말하는생각의 단계(Thinking steps) 필요
■ 월드 모델(World Model)과 시뮬레이션
: 언어 모델은 세상에 대해 텍스트로 표현하기 힘든 공간적 역학(Spatial dynamics)이나 물리적 인과관계를 놓치고 있음. 이를 보완하기 위해 '월드 모델' 필요
: 영상 생성 모델이나 인터랙티브 모델이 현실적 세계를 생성해낸다는 것은, 시스템이 세상의 메커니즘을 내재화했다는 증거
■ Genie와 SIMA의 결합 실험
: 게임을 플레이하는 AI 에이전트 SIMA를 실시간으로 세계를 생성하는 AI Genie 속에 집어넣은 흥미로운 실험
: 두 가지 AI는 서로의 정신 속에서 상호작용. SIMA 에이전트는 세상을 탐색하려 하고, Genie는SIMA가 무엇을 하든 그 주변의 세상을 생성
: 시뮬레이션의 물리적 정확성에 대해 현재 모델들이 대략적으로는 맞지만, 로보틱스에 적용할 만큼 정밀하지는 않음. 이를 해결하기 위해 게임 엔진을 활용한 물리 벤치마크 구축
■ 진화 시뮬레이션과 의식의 기원
: 사회적 역학(Social dynamics)과 생명의 기원을 이해하기 위해 시뮬레이션이 가장 강력한 도구. 현실에서는 불가능한 통제된 실험(Controlled experiment)을 수백만 번 반복하여 미세한 초기 조건의 차이가 어떤 결과를 낳는지 통계적으로 분석할 수 있음
■ AI 버블론과 경제적 영향
: AI는 "단기적으로는 과대포장, 장기적으로는 과소평가"되었다는 견해. 스타트업의 시드 라운드 등 일부 영역에는 확실히 거품 존재. 하지만 빅테크의 밸류에이션에는 실질적인 비즈니스가 깔려 있음
: 거품이 터지든 계속되든 상관없이, 구글은 자체 인프라(TPU)와 수익 모델(검색, 유튜브 등)을 갖추고 있어 어떤 시나리오에서도 유리한 위치에 있다고 자신
■ 사용자 맞춤형 AI와 에코 챔버 위험
: AI가 사용자의 입맛에만 맞는 대답을 하여 급진화를 부추길 위험 존재. 이를 막기 위해 Gemini 3에 "과학적 페르소나" 부여
: 따뜻하고 도움이 되지만, 사실이 아닌 것에는 친절하게 반박. 무조건적인 동조보다 객관성을 유지하는 것이 핵심
■ 산업 혁명과의 평행이론 및 포스트 AGI 사회
: 산업혁명이 아동 사망률 감소와 같은 혜택을 가져왔지만, 노동 계층의 혼란과 새로운 사회 제도(노조 등)의 탄생까지는 약 100년이 걸렸음을 지적. 이번 AI 혁명은 산업혁명보다 10배 더 크고, 10배 더 빠르게(10년 이내) 일어날 것
: 노동과 자원의 교환이라는 기존 경제 시스템이 붕괴 가능성. 보편적 기본소득(UBI)을 넘어, 직접 민주주의적 크레딧 시스템 같은 새로운 모델 제안
■ 튜링 머신과 우주의 계산 가능성
: 우주의 모든 것이 계산 가능하다면, 튜링 머신으로 모든 것을 시뮬레이션할 수 있음. 양자 역학이나 의식에 계산 불가능한 요소가 없다면, AI는 인간의 모든 것을 재현할 수 있을 것
■ 개인적 소회와 미래
: 하사비스는 불면증을 겪고 있으며, 이는 과도한 업무 때문이기도 하지만 복합적인 감정(흥분과 책임감) 때문이라고 고백
: 현재의 경쟁은 닷컴 시대보다 10배는 더 치열하지만 경쟁을 즐기며, 이것이 발전을 가속화한다고 믿음
: 향후 2~3년 내에 등장할 자율 에이전트(Autonomous Agents) 시스템이 가져올 사이버 보안 위협을 가장 우려
https://youtu.be/PqVbypvxDto?si=pqiGdgZTdf-VTxhM
YouTube
The future of intelligence | Demis Hassabis (Co-founder and CEO of DeepMind)
In our final episode of the season, Professor Hannah Fry sits down with Google DeepMind Co-founder and CEO Demis Hassabis for their annual check-in. Together, they look beyond the product launches to the scientific and technological questions that will define…
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Hut 8-앤스로픽-플루이드스택 파트너십
: Hut 8은 미국 내 하이퍼스케일 AI 인프라 구축 가속화 예정
: 플루이드스택(Fluidstack)이 운영하는 고성능 클러스터를 활용해 앤스로픽에게 최소 245MW-최대 2,295MW 규모의 AI 인프라 개발 공급
: 파트너십은 루이지애나 리버 벤드 캠퍼스에서 245MW 규모로 시작
→ 부지 내 전력 확장을 전체로 최대 1,000MW의 추가 캐파에 대해 앤스로픽에게 우선 제안권(ROFO) 부여
→ 리버 벤드를 넘어 Hut 8 개발 파이프라인 전반에 최대 1,050MW의 추가 선택적 용량을 공통으로 검토 및 개발 가능
: 전력 확보 → 데이터센터 설계 → 컴퓨트 배치를 통합한 전력 중심 AI 인프라 모델
https://www.hut8.com/news-insights/press-releases/hut-8-announces-ai-infrastructure-partnership-with-anthropic-and-fluidstack
: Hut 8은 미국 내 하이퍼스케일 AI 인프라 구축 가속화 예정
: 플루이드스택(Fluidstack)이 운영하는 고성능 클러스터를 활용해 앤스로픽에게 최소 245MW-최대 2,295MW 규모의 AI 인프라 개발 공급
: 파트너십은 루이지애나 리버 벤드 캠퍼스에서 245MW 규모로 시작
→ 부지 내 전력 확장을 전체로 최대 1,000MW의 추가 캐파에 대해 앤스로픽에게 우선 제안권(ROFO) 부여
→ 리버 벤드를 넘어 Hut 8 개발 파이프라인 전반에 최대 1,050MW의 추가 선택적 용량을 공통으로 검토 및 개발 가능
: 전력 확보 → 데이터센터 설계 → 컴퓨트 배치를 통합한 전력 중심 AI 인프라 모델
https://www.hut8.com/news-insights/press-releases/hut-8-announces-ai-infrastructure-partnership-with-anthropic-and-fluidstack
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오라클, 미시간 데이터센터 프로젝트 자금 조달 이슈 보도
: 미시간 Saline Township에서 건설 중인 1GW 규모 AI 데이터센터(오픈AI용) 프로젝트와 관련해 자금 조달 불확실성 부각
: 오라클의 대형 데이터센터 프로젝트에서 핵심적 역할을 해온 블루아울 캐피털(Blue Owl Capital) 이 100억 달러 규모의 미시간 프로젝트 금융 참여 철회
: 블루아울은 오라클 및 대출기관과 함께 프로젝트 파이낸싱 및 지분 투자를 논의했으나, 조건 강화 요구와 시장 심리 악화로 협상이 교착 상태에 빠지며 거래 무산
: 당초 블루아울은 최대 100억 달러의 금융 조달 주선 + 대규모 지분 투자를 담당할 가능성이 높았음
: 대출기관들은 오라클의 공격적인 AI 인프라 투자와 급증한 부채 및 리스 커밋먼트를 반영해 과거 대비 더 엄격한 리스 및 부채 조건을 요구
: 또한 Related Digital이 개발 중인 Saline Township 부지의 인허가,공사 일정 지연 리스크 역시 투자 매력도 저하 요인으로 작용
: 오라클과 Related Digital은 “경쟁적인 옵션 중 최선의 지분 파트너를 선정했으며, 최종 협상은 일정대로 진행 중”이라는 입장 유지
: 다만 지분 파트너 실명은 비공개, 현재 실사(diligence) 최종 단계
: 미시간 Saline Township에서 건설 중인 1GW 규모 AI 데이터센터(오픈AI용) 프로젝트와 관련해 자금 조달 불확실성 부각
: 오라클의 대형 데이터센터 프로젝트에서 핵심적 역할을 해온 블루아울 캐피털(Blue Owl Capital) 이 100억 달러 규모의 미시간 프로젝트 금융 참여 철회
: 블루아울은 오라클 및 대출기관과 함께 프로젝트 파이낸싱 및 지분 투자를 논의했으나, 조건 강화 요구와 시장 심리 악화로 협상이 교착 상태에 빠지며 거래 무산
: 당초 블루아울은 최대 100억 달러의 금융 조달 주선 + 대규모 지분 투자를 담당할 가능성이 높았음
: 대출기관들은 오라클의 공격적인 AI 인프라 투자와 급증한 부채 및 리스 커밋먼트를 반영해 과거 대비 더 엄격한 리스 및 부채 조건을 요구
: 또한 Related Digital이 개발 중인 Saline Township 부지의 인허가,공사 일정 지연 리스크 역시 투자 매력도 저하 요인으로 작용
: 오라클과 Related Digital은 “경쟁적인 옵션 중 최선의 지분 파트너를 선정했으며, 최종 협상은 일정대로 진행 중”이라는 입장 유지
: 다만 지분 파트너 실명은 비공개, 현재 실사(diligence) 최종 단계
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구글, Gemini 3 Flash 공개
: Pro급 추론 능력에 Flash 수준의 레이턴시·효율성·비용 구조를 결합한 모델
: Gemini 2.5 Pro 대비 품질은 더 높으면서도 속도는 3배 빠르고 비용은 낮음. 가격은 인풋 $0.5 및 아웃풋 $3/백만 토큰
: 반복적 개발과 에이전트 워크플로우에 최적화. 낮은 레이턴시에서 높은 코딩 성능을 제공하며 고빈도 워크플로우에서도 빠른 문제 해결 가능
: 개발자 플랫폼(Gemini API·Antigravity), Gemini 앱, 검색 AI 모드, 엔터프라이즈(Vertex AI·Gemini Enterprise) 전반에 동시 제공
: Gemini 3 Pro 및 Deep Think 모드 출시 이후 현재까지 API 기준 하루 1조 토큰 이상 처리 중
https://blog.google/products/gemini/gemini-3-flash/
: Pro급 추론 능력에 Flash 수준의 레이턴시·효율성·비용 구조를 결합한 모델
: Gemini 2.5 Pro 대비 품질은 더 높으면서도 속도는 3배 빠르고 비용은 낮음. 가격은 인풋 $0.5 및 아웃풋 $3/백만 토큰
: 반복적 개발과 에이전트 워크플로우에 최적화. 낮은 레이턴시에서 높은 코딩 성능을 제공하며 고빈도 워크플로우에서도 빠른 문제 해결 가능
: 개발자 플랫폼(Gemini API·Antigravity), Gemini 앱, 검색 AI 모드, 엔터프라이즈(Vertex AI·Gemini Enterprise) 전반에 동시 제공
: Gemini 3 Pro 및 Deep Think 모드 출시 이후 현재까지 API 기준 하루 1조 토큰 이상 처리 중
https://blog.google/products/gemini/gemini-3-flash/
Google
Gemini 3 Flash: frontier intelligence built for speed
Gemini 3 Flash offers frontier intelligence built for speed at a fraction of the cost.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW 헤드라인 (25/12/18)
■ 오라클, 미시간 Saline Township에서 건설 중인 1GW 규모 AI 데이터센터(오픈AI 용) 프로젝트 관련자금 조달 불확실성 부각
■ 구글, Gemini 3 Flash 공개. Pro급 추론 능력에 Flash 수준의 레이턴시, 효율성, 비용 구조를 결합한 모델
■ 구글, 메타와 협력해 TPU 칩의 PyTorch 호환성 개선 프로젝트(TorchTPU) 추진 보도
■ 구글, AI 기반 미니 앱을 자연어로 쉽게 만들 수 있는 바이브 코딩 도구 Opal을 Gemini 웹 앱에 통합
■ 오픈AI, 인도 챗GPT DAU 7,300만명(+607% YoY) 돌파
■ xAI, 수십 개 언어로 실시간 음성 대화를 처리하고 도구 호출 및 데이터 검색도 가능한 Grok Voice Agent API 출시
■ 아마존, 오랜 기간 AWS 임원으로 재직한 Peter DeSantis를 새로 신설된 AI 조직(AGI) 책임자로 임명. AI 모델, 맞춤형 실리콘, 양자 컴퓨팅 연구 통합 관리 기반 AI 경쟁력 강화
■ Hut 8-앤스로픽-플루이드스택 파트너십 발표. 플루이드스택 운영 고성능 클러스터를 활용해 앤스로픽에게 최소 245MW-최대 2,295MW 규모의 AI 인프라 개발 공급
■ 텐센트, 오픈AI 출신 연구원 Yao Shunyu ‘Chief AI Scientist’ 임명
■ 세일즈포스, AI 마케팅 솔루션 기업 Qualified 인수. 실시간 AI 기반 판매 및 마케팅 기능 강화
■ Manus, AI 에이전트 연 환 산 매출 1.25억 달러 달성. 8월 0.9억 달러 대비 상승
■ 시스코, 중국 연관 해킹 그룹이 패치가 없는 제로데이 취약점을 악용해 고객 네트워크 장비를 장악하는 공격을 진행 중임을 공개
감사합니다.
■ 오라클, 미시간 Saline Township에서 건설 중인 1GW 규모 AI 데이터센터(오픈AI 용) 프로젝트 관련자금 조달 불확실성 부각
■ 구글, Gemini 3 Flash 공개. Pro급 추론 능력에 Flash 수준의 레이턴시, 효율성, 비용 구조를 결합한 모델
■ 구글, 메타와 협력해 TPU 칩의 PyTorch 호환성 개선 프로젝트(TorchTPU) 추진 보도
■ 구글, AI 기반 미니 앱을 자연어로 쉽게 만들 수 있는 바이브 코딩 도구 Opal을 Gemini 웹 앱에 통합
■ 오픈AI, 인도 챗GPT DAU 7,300만명(+607% YoY) 돌파
■ xAI, 수십 개 언어로 실시간 음성 대화를 처리하고 도구 호출 및 데이터 검색도 가능한 Grok Voice Agent API 출시
■ 아마존, 오랜 기간 AWS 임원으로 재직한 Peter DeSantis를 새로 신설된 AI 조직(AGI) 책임자로 임명. AI 모델, 맞춤형 실리콘, 양자 컴퓨팅 연구 통합 관리 기반 AI 경쟁력 강화
■ Hut 8-앤스로픽-플루이드스택 파트너십 발표. 플루이드스택 운영 고성능 클러스터를 활용해 앤스로픽에게 최소 245MW-최대 2,295MW 규모의 AI 인프라 개발 공급
■ 텐센트, 오픈AI 출신 연구원 Yao Shunyu ‘Chief AI Scientist’ 임명
■ 세일즈포스, AI 마케팅 솔루션 기업 Qualified 인수. 실시간 AI 기반 판매 및 마케팅 기능 강화
■ Manus, AI 에이전트 연 환 산 매출 1.25억 달러 달성. 8월 0.9억 달러 대비 상승
■ 시스코, 중국 연관 해킹 그룹이 패치가 없는 제로데이 취약점을 악용해 고객 네트워크 장비를 장악하는 공격을 진행 중임을 공개
감사합니다.
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구글, 메타와 협력해 TPU 칩의 PyTorch 호환성 개선 프로젝트 추진 보도
: 내부적으로 “TorchTPU”로 불리는 신규 이니셔티브. 과거 대비 조직적 집중도, 자원, 전략적 중요성을 높혀 진행. 엔비디아 CUDA 중심의 락인을 약화시키는 것이 목표
: PyTorch 소프트웨어 기반으로 AI 인프라를 구축한 고객들이 추가적 대규모 엔지니어링 없이 TPU를 쉽게 채택할 수 있도록 완전한 호환성과 개발자 친화성 제공 지향
: 고객들의 도입 속도를 높이기 위해 TorchTPU 관련 소프트웨어 일부를 오픈소스로 공개하는 방안도 검토 중
: 구글 내부 AI 스택은 JAX+ XLA 중심으로 구축돼 왔으나, 외부 고객 수요는 PyTorch에 집중돼 있어 소프트웨어 병목이 TPU 확산의 핵심 제약 요인으로 작용
: 내부적으로 “TorchTPU”로 불리는 신규 이니셔티브. 과거 대비 조직적 집중도, 자원, 전략적 중요성을 높혀 진행. 엔비디아 CUDA 중심의 락인을 약화시키는 것이 목표
: PyTorch 소프트웨어 기반으로 AI 인프라를 구축한 고객들이 추가적 대규모 엔지니어링 없이 TPU를 쉽게 채택할 수 있도록 완전한 호환성과 개발자 친화성 제공 지향
: 고객들의 도입 속도를 높이기 위해 TorchTPU 관련 소프트웨어 일부를 오픈소스로 공개하는 방안도 검토 중
: 구글 내부 AI 스택은 JAX+ XLA 중심으로 구축돼 왔으나, 외부 고객 수요는 PyTorch에 집중돼 있어 소프트웨어 병목이 TPU 확산의 핵심 제약 요인으로 작용
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xAI 전사 회의에서 일론 머스크 주요 발언
xAI가 앞으로 2~3년만 생존할 수 있다면, 경쟁사들을 이기게 될 것이다.
전력과 데이터 처리 용량을 얼마나 빠르게 확장할 수 있느냐가 초지능을 달성하고 가장 강력한 AI 회사가 되는 데 핵심 요소다.
xAI는 인간 지능과 같거나 이를 뛰어넘는 범용 인공지능(AGI)을 향후 몇 년 안에 달성할 수 있으며, 빠르면 2026년에도 가능하다.
xAI는 매년 약 200억~300억 달러 규모의 자금에 접근할 수 있기 때문에 다른 AI 기업들보다 유리하다.
내가 운영하는 다른 회사들과의 지리적, 조직적 근접성 또한 xAI의 경쟁 우위로 작용할 것이다.
우주 공간에 데이터센터를 건설하는 것도 이론적으로 가능하다.
테슬라의 휴머노이드 로봇 옵티머스가 장차 지구 밖(우주·외계) 데이터센터를 운영할 수도 있다.
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오라클, 미시간 데이터센터 자금 조달 이슈
우려의 확산 경로. 신용도 → 지연 → 자금 조달
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
오라클 미시간 데이터센터 프로젝트의 자금 조달 불확실성이 부각되며 시장 전체에 부정적 영향을 주었습니다.
오라클은 미시간 Saline Township에 오픈AI용 1GW 규모 데이터센터 프로젝트를 진행하고 있는데요(Related Digital 개발)
대출 기관과 함께 프로젝트 파이낸싱 및 지분 투자를 논의했던 블루 아울(Blue Owl)이 협상이 교착 상태에 빠짐에 따라 딜에서 빠지게 되었다는 것이 보도 내용입니다.
대출기관들은 오라클의 공격적 AI 인프라 투자와 급증한 부채 및 리스 커밋먼트를 반영해 과거 대비 부채 및 리스 조건 강화를 요구했고,
부지 인허가, 공사 일정 지연 리스크 역시 투자 매력도 저하 요인으로 작용했습니다.
다만 오라클과 Related Digital 측은 경쟁 옵션 중 최선의 지분 파트너를 선정했으며, 최종 협상은 일정 대로 진행 중이라는 코멘트를 남겼습니다.
즉, 블루 오울이 발을 뺏다기보다는 여러 옵션 중에서 최종적으로 선택되지 않았다는 입장입니다.
블랙스톤이 금융 파트너로 대체 참여하는 방안도 언급되었습니다. 다만 지분 파트너 이름은 비공개로 현재 실사 최종 단계입니다.
연속적 뉴스와 함께 우려들이 확산되는 상황입니다.
이전에는 확인되는 매출이 부재한 상황에서 과도한 부채 및 대출로 인한 신용재무 측면 우려였다면,
다양한 병목 요인으로 인한 지연 이슈가 대두되었고(일부 병목과 지연은 시장에서 이미 인지했던 내용),
이번 오라클 미시간 프로젝트 보도를 통해서는 자금 조달 측면까지 확대 되었습니다.
미시간 부지는 오라클-오픈AI가 진행하는 스타게이트 프로젝트 내에서 가장 최근 발표된 사이트입니다.
앞선 프로젝트인 텍사스+위스콘신(380억 달러 대출)와 뉴 멕시코(180억 달러 대출)가 먼저 진행되고 있고, 380억 달러 규모 대출 패키지는 10월 2차 인수 단계 마무리 보도가 나왔습니다.
보도 이후 추가된 오라클 측 입장을 고려하면 과도한 우려를 할 필요는 없습니다. 예전 같으면 지나갈 일상적 내용입니다.
다만 신규 프로젝트 확장에서 자금 조달 난이도 상승이 확인되고 있다는 점은 다소 불편한 요인이네요
추가로 블루 아울이 뉴 멕시코 프로젝트에도 유사한 형태로 참여한다는 보도(30억 달러 지분 투자)가 있었던 만큼 현재 진행 중인 프로젝트 자금 조달 플로우를 면밀히 지켜볼 필요가 있습니다.
추가 업데이트해 드리겠습니다.
(2025/12/18 공표자료)
우려의 확산 경로. 신용도 → 지연 → 자금 조달
안녕하세요 삼성증권 글로벌 AI/SW 담당 이영진입니다.
오라클 미시간 데이터센터 프로젝트의 자금 조달 불확실성이 부각되며 시장 전체에 부정적 영향을 주었습니다.
오라클은 미시간 Saline Township에 오픈AI용 1GW 규모 데이터센터 프로젝트를 진행하고 있는데요(Related Digital 개발)
대출 기관과 함께 프로젝트 파이낸싱 및 지분 투자를 논의했던 블루 아울(Blue Owl)이 협상이 교착 상태에 빠짐에 따라 딜에서 빠지게 되었다는 것이 보도 내용입니다.
대출기관들은 오라클의 공격적 AI 인프라 투자와 급증한 부채 및 리스 커밋먼트를 반영해 과거 대비 부채 및 리스 조건 강화를 요구했고,
부지 인허가, 공사 일정 지연 리스크 역시 투자 매력도 저하 요인으로 작용했습니다.
다만 오라클과 Related Digital 측은 경쟁 옵션 중 최선의 지분 파트너를 선정했으며, 최종 협상은 일정 대로 진행 중이라는 코멘트를 남겼습니다.
즉, 블루 오울이 발을 뺏다기보다는 여러 옵션 중에서 최종적으로 선택되지 않았다는 입장입니다.
블랙스톤이 금융 파트너로 대체 참여하는 방안도 언급되었습니다. 다만 지분 파트너 이름은 비공개로 현재 실사 최종 단계입니다.
연속적 뉴스와 함께 우려들이 확산되는 상황입니다.
이전에는 확인되는 매출이 부재한 상황에서 과도한 부채 및 대출로 인한 신용재무 측면 우려였다면,
다양한 병목 요인으로 인한 지연 이슈가 대두되었고(일부 병목과 지연은 시장에서 이미 인지했던 내용),
이번 오라클 미시간 프로젝트 보도를 통해서는 자금 조달 측면까지 확대 되었습니다.
미시간 부지는 오라클-오픈AI가 진행하는 스타게이트 프로젝트 내에서 가장 최근 발표된 사이트입니다.
앞선 프로젝트인 텍사스+위스콘신(380억 달러 대출)와 뉴 멕시코(180억 달러 대출)가 먼저 진행되고 있고, 380억 달러 규모 대출 패키지는 10월 2차 인수 단계 마무리 보도가 나왔습니다.
보도 이후 추가된 오라클 측 입장을 고려하면 과도한 우려를 할 필요는 없습니다. 예전 같으면 지나갈 일상적 내용입니다.
다만 신규 프로젝트 확장에서 자금 조달 난이도 상승이 확인되고 있다는 점은 다소 불편한 요인이네요
추가로 블루 아울이 뉴 멕시코 프로젝트에도 유사한 형태로 참여한다는 보도(30억 달러 지분 투자)가 있었던 만큼 현재 진행 중인 프로젝트 자금 조달 플로우를 면밀히 지켜볼 필요가 있습니다.
추가 업데이트해 드리겠습니다.
(2025/12/18 공표자료)
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컴퓨트 제약에 대하여 - 오픈AI 그렉 브록만
https://x.com/openai/status/2001336514786017417
오픈AI는 처음부터 컴퓨트가 진보의 정답이라고 믿고 시작한 건 아니었습니다.
우리는 가능한 모든 접근을 다 시도해봤고, 그중에서 실제로 효과가 있었던 게 결국 컴퓨트, 즉 스케일이었습니다.
지금 우리는 컴퓨트에 대한 수요가 공급 능력을 완전히 압도하는 상태에 놓여 있습니다.
출시 일정들을 들여다보면, 가장 큰 걸림돌은 거의 항상“이걸 돌릴 컴퓨트는 어디서 마련하지?” 라는 문제로 귀결됩니다.
올해 3월 이미지 생성 기능을 출시했을 때도, 예상보다 훨씬 빠르게 바이럴이 됐지만 그 수요를 감당할 만큼의 컴퓨트가 없었습니다.
그래서 정말 힘든 결정을 내려야 했습니다. 연구에 쓰이던 컴퓨트를 상당 부분 빼서 서비스 운영으로 돌려, 당장의 수요를 맞춘 겁니다. 말 그대로 미래를 희생해서 현재를 지탱한 선택이었습니다.
이건 굉장히 고통스러운 일입니다. 우리는 출시하고 싶은 기능과 제품이 너무 많지만, 컴퓨트 부족 때문에 계속 뒤로 밀리고 있습니다.
우리가 가장 피하고 싶은 상황은, “2년 전, 3년 전에 더 준비했어야 했는데”라고 뒤늦게 후회하는 것입니다.
우리는 항상 수요 곡선보다 앞서가고 싶습니다. 하지만 솔직히 말해, 지금 우리가 아무리 야심차게 계획을 세워도 충분하지 않을 것 같습니다.
수요는 우리가 지금 상상할 수 있는 어떤 규모보다도 훨씬 더 클 것입니다.
https://x.com/openai/status/2001336514786017417
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오픈AI, 챗GPT 앱 제출 공식 개방
: 개발자는 가이드라인에 따라 앱을 심사 및 게시용으로 제출 가능. 새로운 맥락을 대화에 추가하고 실제 행동을 수행할 수 있도록 대화를 확장
: 유저는 챗GPT 내부 앱 디렉토리에서 앱 탐색. 앱을 연결하면 대화 중 @ 멘션하거나 도구 메뉴 선택 시 실행 가능
: 대화 맥락, 앱 사용 패턴, 사용자 선호도 등의 신호를 활용해 관련성 있고 유용한 앱을 대화 안에서 직접 노출하는 방식도 실험 중
: 초기에는 외부 연결 기반 거래만 허용되며, 향후 디지털 상품을 포함한 추가적인 수익화 옵션도 검토
https://openai.com/index/developers-can-now-submit-apps-to-chatgpt/
: 개발자는 가이드라인에 따라 앱을 심사 및 게시용으로 제출 가능. 새로운 맥락을 대화에 추가하고 실제 행동을 수행할 수 있도록 대화를 확장
: 유저는 챗GPT 내부 앱 디렉토리에서 앱 탐색. 앱을 연결하면 대화 중 @ 멘션하거나 도구 메뉴 선택 시 실행 가능
: 대화 맥락, 앱 사용 패턴, 사용자 선호도 등의 신호를 활용해 관련성 있고 유용한 앱을 대화 안에서 직접 노출하는 방식도 실험 중
: 초기에는 외부 연결 기반 거래만 허용되며, 향후 디지털 상품을 포함한 추가적인 수익화 옵션도 검토
https://openai.com/index/developers-can-now-submit-apps-to-chatgpt/
Openai
Developers can now submit apps to ChatGPT
We’re opening app submissions for review and publication in ChatGPT, and users can discover apps in the app directory.
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[삼성 이영진] 글로벌 AI/SW
구글, Gemini 3 Flash 공개 : Pro급 추론 능력에 Flash 수준의 레이턴시·효율성·비용 구조를 결합한 모델 : Gemini 2.5 Pro 대비 품질은 더 높으면서도 속도는 3배 빠르고 비용은 낮음. 가격은 인풋 $0.5 및 아웃풋 $3/백만 토큰 : 반복적 개발과 에이전트 워크플로우에 최적화. 낮은 레이턴시에서 높은 코딩 성능을 제공하며 고빈도 워크플로우에서도 빠른 문제 해결 가능 : 개발자 플랫폼(Gemini API·Antigravity)…
구글, Gemini 3 Flash 추가에 따른 Gemini 앱 모드 설정
Fast → 3 Flash
Thinking → 3 Flash(with thinking)
Pro → 3 Pro(with thinking)
Fast → 3 Flash
Thinking → 3 Flash(with thinking)
Pro → 3 Pro(with thinking)
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