AI 뉴스
Together AI, 오픈소스 AI 전환 가속화를 위한 8억 달러 시리즈 C 투자 유치
Together AI는 오픈소스 AI로의 전환을 가속화하기 위해 8억 달러를 유치했다. 이들은 폐쇄형 모델의 경제성이 확장되지 않는 이유와 향후 개발할 내용에 대해 설명했다.
Ahmad Osman, 로컬 AI의 중요성과 발전에 대해
Ahmad Osman은 AI Engineer World’s Fair에서 로컬 AI의 중요성을 강조하며, Osmantic이라는 회사를 통해 로컬 AI 시스템을 위한 오픈 소스 소프트웨어를 개발하고 있다. 그는 로컬 AI가 대형 독점 모델에 대한 신뢰할 수 있는 대안으로 부상하고 있으며, 오픈 소스 LLM의 발전이 이를 뒷받침하고 있다고 주장했다. 워크숍에서는 DGX Spark, AMD Strix Halo 기기 등을 비교하며 로컬 AI의 성능을 직접 체험할 수 있는 기회를 제공했다. 참가자들은 학생부터 기업 임원까지 다양했으며, 로컬 AI의 제어 가능성에 대한 관심이 높았다.
Claude Science, Anthropic의 새로운 과학 연구 지원 제품 출시
Anthropic은 제약 및 생명공학 분야의 전문가들을 위한 행사에서 Claude Science를 발표했다. 이 제품은 Claude Code와 유사하게 간결한 지시를 통해 자율적으로 의미 있는 작업을 수행할 수 있으며, 계산 생물학 및 약물 개발에 특히 유용한 도구에 접근할 수 있다. Claude Science는 현재 모든 유료 구독자에게 제공되며, Anthropic은 이를 통해 희귀 질병에 대한 약물 연구도 진행할 예정이다. Claude Science는 생명과학을 위한 독립적인 완전 기능 제품으로, 과학자들이 기존의 Anthropic 제품을 활용하는 데 도움을 주도록 설계되었다.
Claude Science는 약물 개발을 위한 도구로, 생명과학 분야의 연구자들에게 유용한 자원을 제공할 수 있다.
Claude Sonnet 5 출시 및 AI 정책 관련 논의
미국의 100개 이상의 기관이 Mythos를 다시 확보했으나, Fable과 Sol은 여전히 대기 중이다. Claude Sonnet 5가 출시되었으며, 이는 Opus 4.8의 더 저렴하고 빠른 버전으로 소개되었다. 이번 주에는 Mythos Moment와 관련된 정책 논의 및 AI 사고 보고법(AI Incident Reporting Act)과 같은 새로운 법안도 언급되었다.
Claude Sonnet 5는 Opus 4.8의 저렴하고 빠른 버전으로, AI 모델의 비용 효율성을 높일 수 있다.
Anthony Kaldellis의 로마 제국과 비잔틴 제국 역사
Anthony Kaldellis는 로마 제국의 역사학자로, 비잔틴 제국에 대한 포괄적인 역사서인 'The New Roman Empire'의 저자이다. 이 에피소드는 로마 제국과 비잔틴 제국의 역사, 권력과 폭력, 기독교의 영향, 서방 로마 제국의 몰락 등 다양한 주제를 다룬다.
비잔틴 제국의 역사적 맥락은 현대 사회의 정치적 및 문화적 구조를 이해하는 데 중요한 통찰을 제공할 수 있다.
AI 모델의 활용과 한계에 대한 논의
AI 모델인 ChatGPT와 Claude에 대한 언급이 있으며, OpenAI의 Codex에 대한 Andrew Ambrosino의 의견이 소개된다. AI의 활용에 있어 '맛(taste)'의 중요성이 강조되며, AI가 특정 작업을 수행할 때의 한계와 문제점에 대한 논의가 이어진다. AI 시스템의 신뢰성과 정확성에 대한 우려가 제기되며, AI의 발전 방향에 대한 질문이 포함되어 있다.
AI 브라우저의 위험성: 새로운 공격 방식
AI 브라우저 제작자들은 사용자가 단일 프롬프트로 레스토랑을 찾고, 테이블을 예약하며, 동료에게 점심 초대를 하고 이메일로 확인할 수 있다고 주장하지만, 이와 관련된 위험에 대해서는 언급을 꺼린다. 최근 연구는 웹사이트가 AI 브라우저를 잘못된 현실로 유도할 수 있는 방법을 보여주며, 이로 인해 공격자는 비공식 저장소에서 코드를 추출하거나 내장된 비밀번호 관리자에서 자격 증명을 추출하는 등의 파괴적인 행동을 할 수 있다.
구글의 Nano Banana 2 Lite 이미지 모델, 속도와 비용에서 최적의 균형 제공
구글 딥마인드의 새로운 이미지 모델 Nano Banana 2 Lite는 품질과 속도의 최적 균형을 제공하며, 구글 생태계에서 즉시 사용 가능하다. 이 모델은 Gemini 3.1 패밀리의 일환으로, 아이디어 탐색 및 '신속한' 프로토타입 제작에 적합하다. Nano Banana 2 Lite는 다른 모델과 비교했을 때 품질이 비슷하다는 평가를 받고 있지만, 텍스트와 인포그래픽에서 작은 오류가 발생할 수 있으며, 캐릭터와 사람의 일관성이 떨어질 수 있다.
Nano Banana 2 Lite는 빠른 이미지 생성이 필요한 프로토타입 개발에 유용할 수 있다.
Clusy: 현대 데이터 과학을 위한 AI 노트북 플랫폼
Clusy는 현대 데이터 과학을 위한 AI 노트북 플랫폼이다.
GitHub의 오픈 소스 라이선스 준수 관리 방법
GitHub은 오픈 소스 프로젝트와 내부 애플리케이션에 새로운 의존성을 도입하며, 오픈 소스 라이선스를 준수하는 것이 중요하다고 강조한다. GitHub Advanced Security 고객을 위한 새로운 라이선스 준수 기능을 도입하여, 풀 리퀘스트에서 새로운 의존성을 직접 검토할 수 있도록 하였다. 이 기능은 기존의 내부 도구에서 이전되어, 라이선스 검토를 자동화하고 개발자들이 새로운 워크플로우에 적응할 수 있도록 돕는다. 라이선스 준수 검사는 규칙 세트를 통해 활성화되며, 의존성의 라이선스를 스캔하여 문제가 발생할 경우 알림을 제공한다.
OpenAI, Anthropic, Cursor 방문 소감 및 클라우드 에이전트의 부상
이번 주 샌프란시스코에서 OpenAI, Anthropic, Cursor 사무실을 방문하여 소프트웨어 엔지니어링의 변화에 대해 논의했다. OpenAI와 Anthropic, Cursor는 클라우드 에이전트에 집중하고 있으며, 비개발자들이 Codex를 사용하는 비율이 95%를 넘는다. 또한, 기업들은 토큰당 비용을 최적화하는 데 주력하고 있으며, OpenAI는 클라우드 개발 환경을 제공하는 Ona를 인수했다.
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit과 Claude Science 통합
NVIDIA는 생명 과학 연구자들이 더 정교한 워크플로우를 실행할 수 있도록 GPU 가속 컴퓨팅 스택을 구축해왔다. Anthropic은 과학 연구를 위한 AI 작업대인 Claude Science를 발표했으며, 이는 연구자들이 자연어로 에이전트와 대화하여 작업을 수행할 수 있게 한다. Claude Science는 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit과 통합되어, 연구자들이 워크플로우 내에서 NVIDIA 가속 기능을 호출할 수 있도록 지원한다. BioNeMo Agent Toolkit은 Evo 2, Boltz-2, OpenFold3와 같은 가속화된 모델에 접근할 수 있게 하여 분석 속도를 높인다. 이 툴킷은 과학적 에이전트가 필요한 맥락을 제공하여 각 단계에서 적절한 NVIDIA 과학적 기능과 연결할 수 있도록 한다.
NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit의 통합은 한국의 생명 과학 연구자들이 AI를 활용하여 연구 효율성을 극대화할 수 있는 기회를 제공한다.
ClinicFrame: 의료 분야를 위한 HIPAA 준수 플랫폼
ClinicFrame은 Granola와 유사한 의료 분야의 플랫폼으로, 완전한 HIPAA 준수를 제공합니다.
HIPAA 준수는 의료 데이터의 안전한 처리를 보장하여, 개발자들이 의료 관련 애플리케이션을 설계할 때 중요한 기준이 됩니다.
SkillOpt: 에이전트 기술을 훈련 가능한 매개변수로 전환
SkillOpt는 에이전트의 기술 파일을 훈련 가능한 매개변수로 간주하여, 모델 가중치를 변경하지 않고도 에이전트의 행동을 더 신뢰할 수 있게 만든다. 이 방법은 52개의 평가 셀에서 모든 경우에 대해 최상의 성능을 기록했으며, GPT-5.5를 사용할 경우 평균 성능을 58.8에서 82.3으로 향상시켰다. SkillOpt는 기술 편집을 텍스트 공간에서의 전방-후방-업데이트 주기로 조직하고, 유효성 검사를 통해 최적의 기술을 선택하여 기술의 불확실한 진화를 방지한다.
Grant Sanderson이 말하는 AI와 수학의 미래
Grant Sanderson은 AI가 수학 분야에서 다른 분야보다 빠르게 발전하고 있으며, 이는 AI의 다른 분야에서의 발전 양상을 구체적으로 보여준다고 언급했다. 수학 내에서도 개념적 돌파구의 본질과 AI가 현재 수행할 수 있는 것과의 차이를 논의하며, AI가 인간의 이해를 증가시키는지 감소시키는지에 대한 질문을 제기했다. 또한, AI가 문헌에 이미 존재하는 아이디어를 체계적으로 연결하려는 시도에서 발생하는 과제가 얼마나 큰지에 대한 논의도 포함되었다.
Etched, AI 추론 하드웨어 시장을 겨냥한 혁신적 클러스터 개발
Etched는 2026년 AI 추론 시장을 겨냥한 클러스터를 개발하고 있으며, 800M 달러를 모금하고 10억 달러 이상의 주문을 확보했다. 이들은 TSMC와 협력하여 4nm 공정에서 첫 번째 칩(A0)을 성공적으로 제작했으며, 400명 이상의 인력을 보유하고 있다. 이 회사는 NVIDIA, Google TPU, Broadcom, SK Hynix 등에서 온 인재들로 구성되어 있다.
NVIDIA Blackwell 플랫폼에서 DeepSeek V4 모델의 토큰 비용 5배 감소
NVIDIA의 전체 스택 추론 소프트웨어는 Blackwell 플랫폼에서 DeepSeek V4 모델의 토큰 비용을 한 달 만에 최대 5배 감소시켰다. Baseten은 NVIDIA TensorRT-LLM 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 Blackwell GPU에서 DeepSeek V4 Pro를 제공하며, 최대 50% 더 많은 토큰을 초당 처리할 수 있도록 최적화를 적용했다. Cognition은 NVIDIA Dynamo 추론 프레임워크를 사용하여 강화 학습 작업을 확장하고, DigitalOcean은 Hippocratic AI가 Blackwell GPU에서 의료 AI를 더 빠르고 효율적으로 제공하도록 도왔다.
NVIDIA Isaac ROS로 로봇 개발 가속화하는 Jaiveer Singh
Jaiveer Singh은 NVIDIA Isaac ROS(로봇 운영 체제) 팀을 이끄는 로봇 소프트웨어 엔지니어로, 오픈 소스 ROS 2 프레임워크를 기반으로 CUDA 가속 라이브러리와 AI 모델을 제공하여 자율 이동 로봇, 조작 시스템 및 휴머노이드 개발을 지원한다. Isaac ROS는 인식, 객체 탐지, 매핑, 충돌 탐지 및 모션 계획을 위한 패키지를 제공하며, NVIDIA Jetson 엣지 시스템과 NVIDIA DGX Spark 개인 AI 슈퍼컴퓨터에서 실행할 수 있다. 이 소프트웨어는 모듈화되어 있어 개발자들이 기존 ROS 코드와 쉽게 결합할 수 있도록 설계되었다.
Isaac ROS는 로봇 개발자들이 NVIDIA Jetson 플랫폼과 CUDA 라이브러리를 활용하여 로봇 시스템을 보다 효율적으로 구축할 수 있도록 지원한다.
Emily Bender, 'Stochastic Parrots' 논문 5주년 기념 블로그 포스트 발표
2021년 3월, Emily M. Bender를 포함한 연구자들이 발표한 논문 'On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?'는 대형 언어 모델이 텍스트를 이해하지 않고 통계적으로 단어의 순서를 예측한다고 주장했다. Bender는 이 논문이 '인공지능'이라는 용어가 기술을 명확히 설명하지 못한다고 지적하며, 많은 사람들이 'AI'를 챗봇이나 대형 언어 모델과 동일시하는 경향이 있다고 설명했다. 그녀는 'stochastic parrot' 비유가 잘못 이해되고 있다고 강조했다.
이 논문과 Bender의 주장은 한국의 언어 기술 개발 및 AI 연구에서 명확한 용어 사용의 중요성을 강조한다.
NVIDIA Omniverse와 OpenUSD를 활용한 Vision AI 에이전트 정확도 향상 방법
NVIDIA는 Vision AI 에이전트를 통해 물리적 세계의 비디오 데이터를 운영 지능으로 변환하는 방법을 제시하고 있다. Gartner는 2028년까지 기업 관리 데이터의 3분의 2 이상이 데이터 센터나 클라우드 외부에서 생성되고 처리될 것이라고 예측하며, 2029년까지 전 세계의 3분의 2 이상 기업이 엣지 AI를 배포할 것이라고 밝혔다. NVIDIA의 Metropolis 에이전트 기술과 블루프린트는 개발자들이 Vision AI 에이전트를 구축하고 최적화하는 데 필요한 재사용 가능한 워크플로우를 제공하며, OpenUSD는 3D 환경을 설명하고 재사용하는 공통 프레임워크를 제공한다. Roboflow는 NVIDIA Defect Image Generation 기술을 통합하여 실제 훈련 데이터가 부족할 때 합성 결함 이미지를 생성해 고객에게 제공하고 있다.
NVIDIA의 Defect Image Generation 기술은 실제 결함 이미지가 부족한 경우 합성 결함 이미지를 생성하여 검사 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
니콜라 테슬라의 삶과 경험
니콜라 테슬라는 여덟 번의 삶을 통해 다양한 경험을 쌓았다. 첫 번째 삶은 폭풍 속에서 시작되었고, 두 번째 삶은 물속에서의 고난을 겪었다. 세 번째 삶은 댐에서의 위기, 네 번째 삶은 산속의 고립된 경험이었다. 다섯 번째 삶은 콜레라로 인한 고통 속에서 아버지의 격려로 일어섰고, 여섯 번째 삶은 소음 속에서의 적응을 포함한다. 일곱 번째 삶은 작업의 화재로 인한 재시작을 의미하며, 여덟 번째 삶은 택시에 의해 큰 사고를 당한 사건이다. 아홉 번째 삶은 어둠 속에서의 영혼의 상승을 경험했다.
테슬라의 다양한 경험은 기술 개발과 혁신에 있어 극복과 재시작의 중요성을 강조한다.
농업 AI의 데이터 준비 상태와 그 중요성
AI는 농업에서 가능성을 변화시키고 있으나, 효과적인 AI 솔루션을 위해서는 깨끗하고 견고한 데이터 기반이 필요하다. 연구에 따르면 AI 기반 예측 모델은 작물 수확량을 26% 향상시키고, 물 사용량을 41% 줄이며, 화학물질 사용량을 33% 감소시킬 수 있다. 그러나 데이터가 불완전할 경우 AI는 신뢰할 수 없는 결과를 생성할 위험이 크다. 농업의 데이터 환경은 복잡하며, IoT 기기와 외부 데이터 소스를 통합하는 것이 중요하다. 데이터 준비 상태는 AI의 성과와 밀접하게 연관되어 있으며, 정확하고 일관된 데이터 모델이 필요하다.
AI 기반 예측 모델은 작물 수확량을 26% 향상시킬 수 있지만, 데이터 준비 상태가 불완전하면 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있다.
모델 증류 이해하기: 비싼 교사와 저렴한 학생
지식 증류는 비싼 교사(대형 모델)와 저렴한 학생(소형 모델) 간의 학습을 설명한다. 대형 모델은 높은 용량과 느린 속도를 가지며, 소형 모델은 빠르고 저렴하지만 일반적인 방식으로 훈련 시 능력이 떨어진다. 증류는 소형 모델이 원본 데이터셋뿐만 아니라 대형 모델의 행동에서 학습할 수 있는지를 묻는다. 즉, 소형 모델을 현실에 직접 훈련시키는 대신 대형 모델이 해석한 현실로 훈련시키는 방식을 사용한다.
이 접근법은 소형 모델의 성능을 향상시키면서도 배포 비용을 절감할 수 있는 방법을 제시한다.
NAVER ENGINEERING DAY 2026에서 발표된 AI 에이전트 활용 세션
NAVER ENGINEERING DAY 2026에서 AI 에이전트를 활용하여 개인 회사를 설립하고, 다양한 위치에서 동일한 목표로 일하는 방법에 대한 발표가 있었다. 발표 내용은 Claude Code, NaverMadCat, 비서실장과 10개 부서, 라이프사이클 훅, 슬래시 커맨드와 대시보드, 에이전트의 채용·해고·병합, 설치와 실전 시나리오, 다른 에이전트 시스템과의 차별점 등을 포함한다.
AI 에이전트를 통한 조직 운영 방식의 변화는 개발자들에게 새로운 업무 환경과 도구 활용 방안을 제시한다.