AI 뉴스

미국과 이란, 호르무즈 해협 관련 협상 재개

미국과 이란 협상가들이 도하에서 호르무즈 해협을 중심으로 한 협상을 진행 중이다. 협상은 60일 이내에 포괄적인 핵 합의에 도달하는 것을 목표로 하고 있으나, 현재 초기 합의의 붕괴 가능성이 더 높아 보인다. 미국은 이란이 통행료보다 핵 합의로 더 큰 이익을 얻을 수 있다고 주장하고 있으며, 최근 일주일간의 긴장 완화에 대한 합의도 도출했다. 또한, 미국 측은 이란의 통행료 요구가 미국-이란 합의를 방해할 수 있다고 경고하고 있다.

이란과의 협상 진행 상황은 중동 지역의 정치적 안정성과 관련된 기술적 접근 방안을 개발하는 데 중요한 요소가 될 수 있다.

멜버른, AI와 에너지 시스템 통합을 위한 글로벌 리더십 강화

AI가 전 세계적으로 전력 수요를 증가시키고 있는 가운데, 멜버른은 에너지 시스템의 통합을 통해 이러한 도전에 대응하고 있다. 호주 멜버른은 데이터 센터가 2035년까지 국가 전력 소비의 최대 11%를 차지할 것으로 예상되는 가운데, 에너지 수요를 충족하기 위한 시스템 설계가 필요하다는 점을 강조하고 있다. 멜버른은 청정 에너지 부문과 디지털 인프라의 발전을 통해 에너지, 네트워크, 컴퓨팅 시스템을 통합적으로 설계하는 데 강점을 보이고 있다. 멜버른 에너지 연구소는 AI 기반 에너지 수요를 지원하기 위한 시스템을 발전시키고 있으며, 스마트 그리드 연구소는 전력 시스템의 실시간 시뮬레이션을 통해 더 효율적인 에너지 시스템 설계를 지원하고 있다.

구글, 뉴욕 교육 및 산업 리더들과 AI 교육 미래 논의

구글과 뉴욕 Jobs CEO Council, Urban Assembly가 150명의 교육 및 산업 리더들과 함께 AI 정상 회담을 개최했다.

이 회담은 AI 기술이 교육 현장에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 논의의 장을 제공한다.

GitHub에서 유지보수가 필요한 6가지 보안 설정

GitHub Security Lab은 유지보수자들에게 6가지 보안 설정을 권장한다. 1. SECURITY.md 파일 추가: 버그 신고를 위한 연락처를 제공한다. 2. 비공식 취약점 보고 활성화: 연구자가 비공식적으로 보고할 수 있는 공간을 제공한다. 3. 비밀 스캐닝 및 푸시 보호 활성화: 비밀 정보가 리포지토리에 푸시되기 전에 차단한다. 4. Dependabot 및 의존성 검토 활성화: 의존하는 패키지의 취약점을 알린다. 5. 코드 스캐닝 활성화: 정적 분석을 통해 코드의 버그 패턴을 플래그한다. 6. 기본 브랜치 보호 활성화: 병합 전에 최소한의 승인을 요구하여 보안을 강화한다.

이 설정들은 GitHub 프로젝트의 보안성을 높이고, 취약점을 사전에 방지하는 데 기여한다.

Genesis Molecular AI의 PEARL 모델과 3D 구조 예측 연구

Evan Feinberg와 Sergey Edunov이 Genesis Molecular AI의 공동 창립자이며, PEARL(Place Every Atom at the Right Location) 모델을 통해 단백질 유연성을 이해하고 리간드와 단백질의 적합성을 개선하는 연구를 진행하고 있다. 이들은 10^60개의 약물 유사 분자를 탐색하는 것이 어렵고, 최근 생성 AI의 발전으로 약물 발견 에이전트 시스템(SAPPHIRE)이 화학자처럼 반복적으로 후보 물질을 생성할 수 있게 되었다고 설명한다. 또한, 3D 구조 예측 분야에서 혁신적인 연구가 진행되고 있으며, 기존 LLM 연구와는 다른 새로운 접근 방식이 필요하다고 강조하고 있다.

PEARL 모델과 같은 혁신적인 접근 방식은 한국의 제약 및 생명과학 분야에서 AI를 활용한 신약 개발의 효율성을 높일 수 있는 기회를 제공한다.

Springboards, Flint 모델로 LLM의 그룹사고 문제 해결 시도

Springboards는 Flint라는 LLM을 개발하여 기존 LLM들이 가지는 예측 가능성과 창의성 부족 문제를 해결하고자 한다. Flint는 개방형 질문에 대해 더 다양한 응답을 생성할 수 있도록 훈련되었으며, 예를 들어 '유럽에서 어디로 가야 할까?'라는 질문에 대해 기존 모델들이 비슷한 답변을 내놓는 것과 달리, Flint는 더 창의적인 대답을 제공한다. 연구자들은 LLM들이 유사한 데이터로 훈련되어 비슷한 답변을 내놓는 경향이 있음을 지적하며, Springboards는 광고 및 마케팅 분야의 전문가들이 다양한 아이디어를 구상할 수 있도록 여러 LLM을 활용한 도구를 제공하고 있다.

Warp의 소프트웨어 팩토리 플랫폼 Oz 소개

Warp는 2021년 중반 Rust 기반 터미널로 시작하여 AI의 발전에 따라 통합 코딩 에이전트를 갖춘 터미널로 발전했다. 최근 CLI 도구 간의 경쟁이 치열해지면서 Warp는 2023년 4월에 핵심 CLI 도구를 오픈소스화했다. Warp의 새로운 에이전트 오케스트레이션 플랫폼인 Oz는 소프트웨어 개발의 자동화를 목표로 하며, 개발자들이 기존 워크플로우에 통합할 수 있도록 설계되었다. Oz는 여러 모델과 코딩 툴을 연결하고, 소프트웨어 변경 사항을 지속적으로 관리하는 자동화된 시스템으로의 전환을 지원한다.

Oz는 소프트웨어 개발의 자동화를 통해 개발자들이 기존 워크플로우에 통합하여 효율성을 높일 수 있도록 돕는다.

Cloudflare, AI 검색 개선을 위한 연구 프로그램 발표

Cloudflare는 AI 검색을 개선하기 위한 연구 프로그램을 시작한다고 발표했다. 이 프로그램은 고객이 공유한 콘텐츠의 신선도 신호와 Cloudflare의 트래픽 흐름 통찰력을 결합하여, 검색 엔진이 더 높은 품질의 콘텐츠를 표면화하고 불필요한 크롤링을 줄이는 것을 목표로 한다. 현재 20% 이상의 웹이 Cloudflare의 네트워크 뒤에 있으며, 50% 이상의 크롤 트래픽이 변경되지 않은 페이지를 다시 가져오는 데 사용되고 있다. 이를 통해 사이트 소유자는 필요 없는 요청에 대한 비용을 절감할 수 있다.

Cloudflare, AI 트래픽 관리 옵션 업데이트

Cloudflare는 웹사이트 소유자에게 AI 트래픽을 관리할 수 있는 새로운 옵션을 제공한다. AI 봇 차단 기능과 Pay-Per-Crawl 마켓플레이스를 도입한 지 1년이 지났으며, 이제 웹사이트 소유자들은 검색, 에이전트, 훈련의 세 가지 AI 사용 사례를 관리할 수 있다. 각 사용 사례에 따라 웹사이트 소유자는 트래픽에 대한 보상을 기대할 수 있으며, 봇 운영자들은 다양한 목적을 가진 크롤러를 분리하여 투명성을 높여야 한다.

Cloudflare Monetization Gateway 발표: x402를 통한 자산 요금 청구 기능

Cloudflare는 Monetization Gateway를 발표하며, 고객이 Cloudflare로 보호되는 웹 페이지, 데이터셋, API 및 MCP 도구에 대해 요금을 청구할 수 있는 기능을 제공한다고 밝혔다. 이 시스템은 결제 정책과 접근 제어를 관리하는 단일 제어판을 제공하며, 결제 검증과 집행을 엣지에서 처리하여 원본을 보호한다. 초기에는 x402 프로토콜을 통해 안정적인 암호화폐로 결제가 이루어질 예정이다.

Content Independence Day 1주년: 에이전틱 인터넷의 비즈니스 모델 변화

1년 전, Cloudflare는 Content Independence Day를 선언했다. AI 채택이 가속화되면서 출처 없는 AI 크롤러가 웹을 탐색하고 있으며, Cloudflare는 모든 신규 도메인에서 AI 훈련 크롤러를 기본적으로 차단하기로 했다. 현재 인터넷 트래픽의 50% 이상이 비인간 트래픽이며, AI 훈련을 위한 크롤러 요청이 2026년 6월 기준으로 52%에 달한다. 전통적인 검색 행동은 감소하고 있으며, 콘텐츠 소스에 대한 트래픽이 줄어들고 있다. 이러한 변화는 뉴스, 미디어, 소매, 소프트웨어, IT, 금융 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있다.

SpaceX, 100만 개의 궤도 데이터 센터 위성 계획 발표

SpaceX의 창립자 Elon Musk는 2023년 1월 세계 경제 포럼에서 AI를 우주에 배치하는 것이 가장 저렴한 방법이 될 것이라고 언급했다. SpaceX는 저지구 궤도에 최대 100만 개의 위성을 배치하기 위한 신청서를 연방통신위원회에 제출했다. 그러나 현재 궤도에는 약 14,500개의 활성 위성이 있으며, SpaceX의 Starlink가 그 중 약 2/3를 차지하고 있다. 100만 개의 위성을 배치하기 위해서는 16,666회의 발사가 필요하며, Starlink의 현재 생산 속도로는 1,000만 개의 위성을 만드는 데 25년이 걸릴 것으로 예상된다. 또한, 우주에서 Nvidia H100 GPU를 쿨링하는 것이 어렵고, 대규모 궤도 데이터 센터의 실현은 아직 멀었다.

Meta의 Autodata: 데이터 생성의 새로운 접근 방식

Meta가 발표한 Autodata 연구는 AI 훈련에서 데이터 생성 과정을 에이전트 프로세스로 전환하는 접근 방식을 제안한다. 기존의 데이터 처리 방식은 데이터를 수집하고 필터링한 후 훈련을 시작하는 것이었으나, Autodata는 AI 에이전트가 예제를 생성하고, 이를 테스트하며, 실패를 분석하고, 레시피를 업데이트하는 방식으로 데이터 생성을 반복하는 연구 루프를 형성한다.

Rick Rubin, AI와 창의성에 대한 논의

Rick Rubin은 Marc Andreessen, Ben Horowitz, Anjney Midha, Erik Torenberg과 함께 AI와 창의성에 대해 논의하며, 그의 저서 'The Way of Code'를 소개했다. Rubin은 AI를 예술가의 대체물이 아닌 창의적 도구로 이해해야 하며, 이는 가능성을 확장하고 개인의 관점과 호기심을 더욱 가치 있게 만든다고 주장했다. 이 대화에서는 음악, 철학, 스타트업 구축, 집단 지성에 대해서도 논의되었다.

AI는 창의적 작업에서 개인의 관점과 호기심을 더욱 중요하게 만든다.

Neural Concept의 AI가 자동차 설계 혁신을 이끌다

Neural Concept의 공동 창립자 Thomas von Tschammer는 물리 인식 AI가 물리적 제품 엔지니어링의 세 번째 혁명을 주도하고 있다고 주장한다. Neural Concept의 모델은 시뮬레이션 및 테스트 데이터를 학습하여 3D 디자인을 몇 분 만에 평가할 수 있으며, 이를 통해 Jaguar Land Rover는 하루 약 50회의 외부 공기역학 평가에서 1,500회로 증가시켰다. 또한, 배터리 쿨 플레이트 공급업체는 성능을 개선하면서 개발 주기를 단축할 수 있다. AI는 수치 시뮬레이션을 대체하는 것이 아니라, 프로세스의 후반으로 이동시키고 초기 설계 탐색을 확대하고 있다.

AI를 활용한 엔지니어링 반복 작업은 개발 주기를 단축할 수 있다.

Cloudflare의 Attribution Business Insights 대시보드 출시

Cloudflare는 웹사이트 소유자들이 AI 트래픽을 관리할 수 있도록 돕기 위해 Attribution Business Insights 대시보드를 출시했다. 이 대시보드는 사이트 방문자와 봇 트래픽을 구분하고, AI 봇과 인간 트래픽의 비율을 제공하여 웹사이트 소유자가 어떤 트래픽이 비즈니스에 도움이 되는지 이해할 수 있도록 설계되었다. 기존의 분석 도구와 달리, 이 대시보드는 수동 필터링 없이 즉각적인 주요 통찰력을 제공한다.

Attribution Business Insights 대시보드는 웹사이트 소유자가 AI 트래픽의 가치를 평가하고, 비즈니스에 도움이 되는 트래픽을 식별하는 데 필요한 데이터를 제공한다.

AIEWF 2023: 소프트웨어 공장과 루프의 중요성

AIEWF에서 루프와 소프트웨어 공장에 대한 논의가 활발히 이루어졌다. swyx는 AI 엔지니어링의 발전을 언급하며 자동화와 루프의 중요성을 강조했다. Allie Howe는 소프트웨어 공장을 '자율성을 가진 소프트웨어 개발의 전체 루프'로 정의했으며, Zach Lloyd는 소프트웨어 공학이 공장 공학으로 발전할 것이라고 주장했다. Forward Deployed Engineers(FDE) 역할도 주목받았으며, 이들은 조직이 AI 에이전트를 통합하는 데 도움을 주는 역할을 한다.

소프트웨어 공장은 개발자들이 코드 작성을 줄이고 자동화된 프로세스를 통해 더 효율적으로 작업할 수 있도록 돕는다.

Anthropic, Claude Sonnet 5 출시 및 Fable 5 재출시 승인

Anthropic은 Claude Sonnet 5를 새로운 기본 중간 모델로 출시하였으며, Fable/Mythos 5는 정부와의 협업 후 재출시가 승인되었다. Sonnet 5는 1M 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 가격은 입력 토큰 $3/M, 출력 토큰 $15/M로 유지되지만, 8월 31일까지 프로모션 가격으로 각각 $2/M, $10/M이 적용된다. Sonnet 5는 코딩 및 도구 사용 성능이 뛰어나며, 안전성이 개선되었다고 전해진다.

Sonnet 5는 1M 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 코딩 및 도구 사용 성능이 뛰어난 것으로 평가된다.

구직 및 채용 공고 템플릿 안내

채용 공고를 위한 템플릿은 다음과 같다: 위치, 급여, 원격 또는 이전, 정규직, 계약직, 파트타임 및 간단한 개요. 구직자를 위한 템플릿은 위치, 급여 기대치, 원격 또는 이전, 정규직, 계약직, 파트타임, 이력서 링크 및 간단한 개요를 포함한다. 이 커뮤니티는 경험이 있는 사람들을 위한 공간이다.

Sierra의 Natalie Meurer, 대화형 AI 에이전트를 위한 엔지니어링 역할 설명

Sierra의 Natalie Meurer는 120명 이상의 엔지니어 팀을 이끌며 기업 고객 서비스를 위한 대화형 AI 에이전트를 개발하고 있다. Forward deployed engineering(FDE)은 고객과 가까운 기술 직원을 배치하는 모델로 시작되었으나, 현재는 고객 운영, 제품 및 최종 사용자 경험을 이해하는 에이전트 개발과 시스템 통합을 결합한 역할로 확장되었다. Sierra는 이 역할을 '에이전트 엔지니어'라고 부르며, 고객과의 상호작용에서 발생하는 복잡한 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있다.

Sierra는 고객의 시스템과 통합된 저지연 음성 및 채팅 에이전트를 개발하여 고객 서비스의 효율성을 높이고 있다.

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.