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AI 프로덕트·스타트업
AI 프로덕트·스타트업은 모델을 감싸 실제 사용자 가치를 파는 영역이다. 데모는 쉽지만 신뢰성·단가·해자 없는 래퍼라는 벽에 부딪힌다. 한국 시장에선 결제·법무·개인정보 규제까지 함께 풀어야 출시에 닿는다. 기술보다 PMF와 운영 완성도가 생존을 가른다.
Verizon, Google 데이터 센터 연결을 위한 10억 달러 규모의 다크 파이버 계약 발표
Verizon은 Google 데이터 센터를 연결하기 위해 10억 달러 이상의 다크 파이버 계약을 체결했다고 발표했다. 이 통신사는 중앙 사무소의 구리 배선을 제거하고 AI 추론 작업을 지원하기 위한 소형 데이터 센터로 전환하고 있다. Verizon은 2026년 2분기 실적 발표 중 AI Connect라는 새로운 비즈니스 이니셔티브의 일환으로 이 파트너십과 데이터 센터 전환 노력을 공개했다.
Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases의 Agentic retrieval 기능 소개
Agentic retrieval은 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases에서 제공되는 새로운 검색 모드로, 복합적인 질문에 대해 계획 루프를 실행하여 각 부분을 검색하고, 충분한 증거가 있는지 판단하며 필요에 따라 반복합니다. 이 API는 질문을 분해하고 각 부분에 대해 검색을 수행하여, 기본적으로 같은 호출에서 근거 있는 응답을 생성합니다. 기존의 Retrieve API는 단일 쿼리 벡터로 여러 의도를 처리하는 데 한계가 있어, 결과가 혼합되거나 관련성이 떨어지는 경우가 많았습니다.
Grant Harvey와 Corey Noles의 15개 이상의 AI 앱 개발 과정
Grant Harvey와 Corey Noles는 AI를 활용하여 15개 이상의 앱, 웹사이트, 게임 및 확장 프로그램을 개발했다. 이들은 개발 과정, 사용한 도구 스택, 초보자 로드맵을 공유하며, 초기에 알았더라면 좋았던 내용을 설명한다.
Travis Kalanick, 산업 AI의 미래를 논하다
Travis Kalanick, Ben Horowitz, Erik Torenberg이 우버의 초기 시절과 Kalanick이 8년간 Atoms를 구축한 이유에 대해 이야기한다. 이들은 산업 AI, 로봇공학, 자율성, 광업, 식품 생산 등을 논의하며, 소프트웨어와 제조업, 부동산, 교통이 결합하여 산업을 변화시키는 Kalanick의 비전을 탐구한다.
Inflect v2 출시: 4M 및 10M 파라미터의 초소형 TTS 모델
Inflect v2가 출시되었으며, 두 개의 완전한 로컬 텍스트-투-스피치(TTS) 모델인 Inflect-Nano-v2(3.96M 파라미터, 15.97 MB)와 Inflect-Micro-v2(9.36M 파라미터, 37.53 MB)가 포함된다. 이 모델들은 CPU 또는 CUDA에서 PyTorch API를 통해 로컬에서 실행 가능하며, 외부 vocoder나 API가 필요 없다. Nano 모델은 21배 작은 Kokoro와 126배 작은 Chatterbox에 비해 매우 작은 크기를 자랑한다. 두 모델은 각각 4.395 UTMOS22, 3.99% 의미적 WER(Inflect-Micro-v2)와 4.386 UTMOS22, 4.21% 의미적 WER(Inflect-Nano-v2)를 기록했다.
AWS에서의 설명 가능한 차세대 제품 추천 시스템 구축
딥러닝 기반의 설명 가능한 차세대 제품 추천 시스템은 은행이 고객의 다음 필요 제품을 예측하는 데 도움을 준다. 이 시스템은 Amazon SageMaker AI와 PyTorch를 사용하여 설계되었으며, 고객 데이터의 다양한 측면을 처리하는 네 개의 전문화된 신경망 타워를 포함한다. 이 아키텍처는 고객별 설명 가능성을 제공하는 학습된 주의 메커니즘을 통해 높은 정확도를 달성한다.
Black Forest Labs FLUX 3 비디오 모델 출시
Black Forest Labs(BFL)가 FLUX 3 비디오 모델을 출시했다. 이 모델은 텍스트-비디오, 이미지-비디오, 비디오-비디오 생성, 멀티링구얼 대화 등 다양한 기능을 제공하며, 고유의 오디오 생성 기능도 포함되어 있다. FLUX 3는 로봇 학습을 위한 FLUX3-mimic 모델도 발표했으며, 이는 로봇의 동작을 예측하고 실제 공장 환경에서의 영향을 평가할 수 있도록 설계되었다.
IBM, 소프트웨어 거래 지연은 AI 영향으로 주장
IBM은 2분기 소프트웨어 거래의 지연이 일시적인 AI로 인한 패닉이라고 주장하며, 대규모 자본 지출 거래가 대기업에서 지연되었으나 약 3분의 1은 이미 성사되었다고 밝혔다. IBM의 CEO 아르빈드 크리슈나는 AI 인프라에 대한 투자가 기업의 소프트웨어 지출을 일시적으로 전환시켰다고 설명했다. 또한, IBM은 AI를 활용하여 오래된 오픈 소스 소프트웨어의 보안 취약점을 발견하고 수정하는 새로운 서비스인 Project Lightwell을 소개하며, 이 서비스의 연간 구독료는 100만 달러로 설정되었다.
Claude의 음성 모드, Opus 및 Sonnet 모델에 추가
Anthropic은 Claude Haiku 모델에서만 제공되던 음성 모드를 이제 Opus와 Sonnet 모델에서도 사용할 수 있게 했다. 이 음성 모드는 Gmail, Slack, Canva와 같은 앱에서도 활용 가능하다. 음성 모드는 작년 출시 당시 빠른 질문에 대한 답변 제공에 초점을 맞췄으나, 사용자들이 실제 비즈니스 문제 해결에도 사용하고 있다고 밝혔다.
구글, AI 투자로 첫 번째 부정 현금 흐름 기록
구글은 2026년 2분기 재무 결과를 발표하며 총 수익이 1198억 달러에 달했다고 밝혔다. 검색 서비스에서 633억 달러, 구글 클라우드에서 248억 달러의 수익을 올렸으며, 이는 전년 대비 23.8% 증가한 수치이다. 그러나 AI 인프라에 대한 막대한 지출로 인해 구글은 처음으로 부정적인 현금 흐름을 기록했다. 구글의 운영 현금 흐름은 약 391억 달러로, 이는 2025년 2분기 대비 40% 증가한 수치이다.
NVIDIA, GPU 가속 의료 물리 시뮬레이션 프레임워크 오픈 소스 발표
NVIDIA는 의료 로봇 개발자들이 해부학-장치 상호작용을 모델링하고, 어려운 시나리오를 생성하며, 하드웨어 테스트 전에 로봇 정책을 훈련하거나 평가할 수 있도록 돕는 의료 물리 시뮬레이션 프레임워크를 오픈 소스로 발표했다. 이 프레임워크는 NVIDIA Isaac for Healthcare의 일부로, GPU 가속 기반으로 작동하며, 수백 개의 병렬 시뮬레이션 환경을 실행할 수 있다. 이를 통해 개발자는 다양한 시나리오를 탐색하고 초기 개발 단계에서 실패 모드를 식별할 수 있다.
Applied Intuition의 물리적 AI 플랫폼 Dana 출시
Applied Intuition은 지난 10년 동안 자율 시스템 개발을 가속화하기 위한 새로운 플랫폼 Dana를 출시했다. 이 플랫폼은 자율 차량, 로봇, 세계 모델, 시뮬레이션 및 AI 인프라와 관련된 엔지니어링 과제를 다룬다. 대화에서는 자율주행차, 휴머노이드 로봇, 글로벌 경쟁에 대한 논의도 포함되어 있다.
Tesla, AI 및 로봇 분야에 250억 달러 이상 투자
Tesla는 인간형 로봇, 자율주행차 및 AI 칩에 대한 대규모 투자가 수익성에 부정적인 영향을 미치고 있다고 밝혔다. 2023년 자본 투자에 250억 달러 이상을 지출할 계획이며, 향후 2~3년 동안 이 지출 속도가 증가할 것이라고 CFO Vaibhav Taneja가 언급했다. 2분기 매출은 280억 달러로 전년 대비 23% 증가했으나, 순이익은 11억 달러로 5% 감소했다. Tesla는 자율주행 Cybercab의 생산을 시작했으며, Optimus 로봇 생산도 올해 후반에 시작할 예정이다.
Laguna S 2.1 출시: Deepseek v4 Flash보다 저렴하고 V4 Pro보다 우수함
Laguna S 2.1 모델이 출시되었다. 이 모델은 118B-A8B 크기를 가지며, Terminal-Bench 2.1에서 70.2%, SWE-bench Multilingual에서 78.5%, SWE-Bench Pro (Public Dataset)에서 59.4%, DeepSWE에서 40.4%, SWE Atlas (Codebase QnA)에서 46.2%, Toolathlon Verified에서 49.7%의 성능을 기록했다. 64GB 이상의 RAM과 VRAM을 갖춘 시스템에 적합할 것으로 보인다.
AWS DeepRacer 장치에서 사용자 정의 OS 설치 가능
AWS DeepRacer 장치에 새로운 부트로더가 출시되어 개발자들이 최신 운영 체제를 설치하거나 업그레이드할 수 있게 되었다. 이 장치는 자율 주행 1/18 스케일 레이싱 카로, 강화 학습을 통해 훈련된 모델로 구동된다. 기존의 Ubuntu 16.04 및 20.04 버전은 더 이상 지원되지 않아, 사용자 정의 소프트웨어를 실행할 수 있는 방법이 필요했다. 개발자 부트로더를 사용하면 커스텀 리눅스 배포판 설치, 하드웨어 드라이버 추가, 최신 소프트웨어 스택 실행 등이 가능하다.
NVIDIA Vera Rubin, 파트너사에 최저 토큰 비용 제공
NVIDIA Vera Rubin NVL72의 생산이 CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure와 함께 진행되고 있으며, 30개국 350개 이상의 공장에서 공급망이 구축되어 있다. Vera Rubin 플랫폼은 높은 성능과 최저 토큰 비용을 제공하며, CoreWeave의 DeepSeek-R1 벤치마크에서 Grace Blackwell NVL72보다 10배 더 높은 처리량을 기록했다. Vera Rubin은 7개의 칩과 5개의 랙 트레이로 설계된 통합 시스템으로, NVIDIA Vera CPU는 단일 스레드 성능이 2배, 코어 간 대역폭이 3배 향상되었다. 또한, NVLink의 6세대는 복잡한 작업에서 2배 이상의 처리량을 제공한다.
NVIDIA Spectrum-6, 기가스케일 AI 공장에 도입
AI는 기가스케일 시대에 접어들었으며, NVIDIA Spectrum-6가 102.4테라비트/초의 이더넷 스위치 시스템으로 기가스케일 AI 공장에 도입된다. Spectrum-6는 이전 세대 시스템의 2배 용량을 제공하며, AI 공장을 하나의 종단 간 컴퓨팅 시스템으로 운영하는 데 필요한 대역폭과 지능을 제공한다. CoreWeave, Microsoft, Nebius 등 주요 AI 인프라 구축업체들이 Spectrum-6를 통해 AI 공장의 성능을 향상시킬 예정이다.
Wistron, NVIDIA AI 시스템 생산을 위한 첨단 제조 시설 포트워스에 개소
Wistron은 포트워스에 324,000평방피트 규모의 제조 시설을 개소하고, NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip과 NVIDIA Vera Rubin Superchip을 생산한다. 이 시설은 7억 달러의 투자를 통해 500개의 일자리를 창출했으며, 연말까지 1,000개로 확대될 예정이다. Wistron은 NVIDIA의 오픈 플랫폼을 사용하여 시설을 디지털 트윈으로 설계하고 시뮬레이션하여 생산 공정을 최적화했다.
보리스 체르니의 AI 시대 프로덕트팀 역할 변화
보리스 체르니는 직무가 변화하고 있는 현상을 언급하며, 프로토타이퍼, 빌더, 스위퍼, 그로워, 메인테이너의 다섯 가지 아키타입을 제시했다. 이 아키타입은 팀 구성원들이 다양한 역할을 수행하며, 제품의 단계에 따라 필요한 역할이 다르다는 점을 강조한다. 앤트로픽의 팀은 직함 없이 다양한 역할을 수행하는 구조로 운영되고 있으며, 한국의 토스와 카카오도 비슷한 변화를 겪고 있다.
NVIDIA NVLink: AI 공장을 위한 스케일업 네트워크
AI에 대한 수요가 증가하고 있으며, 작업 부하가 커지고 모델이 복잡해지고 있다. AI 컴퓨팅 인프라를 더 빠르게 배포해야 하는 압력이 커지고 있다. AI 공장, 즉 데이터 센터 규모의 시스템이 데이터를 지속적으로 지능으로 변환하기 위해 배포되고 있다.
Amazon Quick의 모바일 레이아웃 기능 소개
Amazon Quick Free Form 대시보드에 모바일 레이아웃 기능이 추가되어, 작은 화면에서도 대시보드를 자동으로 단일 열 형식으로 최적화하여 표시한다. 이 기능은 사용자가 대시보드를 핀치하거나 확대할 필요 없이 즉시 데이터에 접근할 수 있게 하며, 기존의 대시보드에 별도의 변경 없이 적용된다. 모바일 레이아웃은 화면 크기에 따라 활성화되며, 연속 스크롤 방식으로 시각적 요소가 화면 너비를 채우도록 설계되었다.
AI에 기반한 기술 전략을 수립한 경영진의 경험
Nik Suresh의 관점에서 AI 열풍이 대기업의 의사결정을 어떻게 압도하고 있는지를 다루고 있다. 한 경영진은 20억 달러 이상의 매출을 올리는 조직을 위해 AI 중심의 기술 전략을 수립했지만, 실제로 ChatGPT나 다른 AI 도구를 사용해본 적이 없다고 고백했다. 또 다른 사례로, 한 엔지니어는 자신의 직업을 유지하기 위해 AI에게 Go 저장소를 Zig로 재작성하도록 지시하는 상황을 언급했다. 고객의 경영진이 100배 생산성을 주장하는 상황에서, 공급업체의 경영진이 이를 반박하면 신뢰성에 타격을 줄 수 있다는 우려도 제기되었다.
Forrester, AI 비용 증가로 소프트웨어 예산 상승 경고
Forrester는 소프트웨어 및 AI 공급업체들이 가격을 인상하고 사용 요금을 추가함에 따라 고객들이 내년에 더 큰 소프트웨어 비용을 감당해야 할 것이라고 경고했다. 최근 6개월 동안 Anthropic, OpenAI, GitHub는 일부 서비스를 정액제에서 사용량 기반 청구로 전환했으며, Microsoft는 M365 Copilot, Agent 365, 보안 도구를 포함한 프리미엄 E7 라이센스를 출시했다. 2027년까지 67%의 기술 의사결정자들이 인력 예산을 증가시킬 것으로 예상하고 있으며, AI 관련 역할에 대한 인력 수요는 증가할 것으로 보인다.