AI 뉴스
NVIDIA Nemotron의 사우디 아랍어 방언 조정
자동 음성 인식 시스템은 실제로 사람들이 말하는 방식을 처리해야 하며, 이는 사전 훈련 데이터에서 지배적인 언어와 스타일뿐만 아니라 지역 방언과 로컬 녹음 조건을 포함해야 한다. 사우디 아랍어는 이러한 문제를 구체적으로 보여준다. 다국어 모델이 광범위한 벤치마크에서 좋은 성능을 보일 수 있지만, 실제 배포에서는 부족할 수 있다.
NVIDIA Nemotron 모델은 사우디 아랍어와 같은 지역 방언에 대한 인식 성능을 개선할 수 있다.
토스 쇼핑 추천 시스템의 TopK 최적화로 전환율 개선
토스 Commerce Personalization Team의 ML Engineer 구국원은 추천 시스템에서 TopK를 조정하여 User CVR(User Conversion Rate)를 7.55%, 사용자당 주문 수를 10.13% 증가시켰다고 보고했다. 기존의 TopK를 단순히 줄이는 대신, 정수계획법을 활용해 각 리트리벌 모델의 가치에 따라 TopK를 최적화했다. 이 과정에서 전체 후보 수를 약 절반으로 줄이면서도 전환 효율을 높이는 성과를 거두었다.
정수계획법을 통해 TopK를 최적화함으로써 User CVR을 7.55% 증가시킬 수 있었다.
OpenAI의 Decisions API와 Computer Use의 변화
OpenAI의 Ari Weinstein은 Computer Use가 몇 달 전과 비교해 "180도 다르다"고 설명하며, 에이전트가 실패에서 복구하고 디버깅하는 방법을 배워가고 있다고 전했다. Nikunj Handa는 새로운 개발자 스택인 async tool calling, Decisions API, UltraFast inference 등을 소개하며, Decisions API가 현재 Luna 래퍼에 불과하지만 팀이 좋은 패턴을 복제할 의지가 있다고 밝혔다. Computer Use는 이제 평균 인간보다 빠르게 작업을 완료할 수 있으며, 스크린샷과 접근성 데이터, DOM, Playwright, 생성된 코드가 결합되어 속도에 영향을 미친다고 설명했다.
Decisions API는 OpenAI의 새로운 개발자 스택의 핵심 요소로, 비동기 도구 호출과 낮은 지연 시간에서 구조화된 출력을 제공한다.
NVIDIA Dynamo-Triton을 이용한 HSTU 생성 추천 시스템 배포
생성 추천 시스템(GR)은 대규모 개인화를 위한 강력한 접근 방식으로 떠오르고 있다. GR은 추천을 고립된 검색, 순위 매기기 및 예측 단계로 처리하는 대신, 사용자 행동에 대한 시퀀스 모델링으로 재구성한다. 사용자의 상호작용, 맥락, 후보 항목 및 행동은 고차원 이벤트 스트림의 토큰이 된다.
생성 추천 시스템은 사용자 행동을 기반으로 한 시퀀스 모델링을 통해 개인화된 추천을 제공할 수 있다.
Google, Gemini 4 Argon AI 모델 발표하지만 사용 불가
Google은 Gemini 4 Argon AI 모델을 발표했으나 현재 사용이 불가능하다. 이 모델은 코딩, 지식 작업, 사이버 보안에서 업계 최고의 성능을 제공한다고 주장하며, 내부 엔지니어들은 이미 광범위하게 사용하고 있다. Argon은 'fleet-wide telemetry data'를 활용해 Google의 데이터 센터에서 300 TiB의 메모리를 절약했으며, C/C++ 코드베이스를 Rust로 마이그레이션하는 작업을 진행 중이다. Gemini 4 Argon은 DeepSWE v1.1 벤치마크에서 77.9%의 점수를 기록하여 GPT-6 Astra, Fable 5.1, Opus 5.5보다 높은 성능을 보였다.
Gemini 4 Argon은 DeepSWE v1.1 벤치마크에서 77.9%의 점수를 기록하여 소프트웨어 엔지니어링 분야에서의 성능을 입증했다.
로버트 F. 케네디, AI가 의료 전문가의 권위에서 벗어나게 할 것 주장
로버트 F. 케네디는 Make America Healthy Again 행사에서 인공지능의 잠재력을 강조하며, AI가 미국인들이 의료 전문가의 조언을 검증할 수 있게 해줄 것이라고 주장했다. 그는 AI가 미국 내 어떤 의사보다 더 잘 알고 있다고 말하며, 사람들이 AI를 통해 의료 권고에 대한 두 번째 의견을 얻어야 한다고 제안했다. 케네디는 또한 AI 기술이 자신의 백신에 대한 잘못된 정보와 공공 건강 지침에 대한 반대 의견을 확인해줄 것이라고 언급했다.
케네디는 AI가 미국인들이 의료 조언을 스스로 검증할 수 있게 해줄 것이라고 주장했다.
NVIDIA cuObject 및 SCADA Server SDK로 AI 스토리지 접근성 확장
AI 인프라 엔지니어, 스토리지 개발자, 클라우드 서비스 제공자는 AI 워크로드를 지원하기 위해 고속 및 안전한 고용량 파일 및 객체 스토리지 접근이 필요하다. AI 워크로드는 훈련, 미세 조정, 추론 맥락, 도구 호출, 검색 및 데이터베이스 조회를 위해 고속 데이터 접근을 점점 더 요구하고 있다. 이러한 데이터는 온프레미스 및 클라우드에 저장된 파일과 객체에 존재한다.
NVIDIA cuObject와 SCADA Server SDK는 AI 워크로드를 위한 고속 데이터 접근을 지원한다.
트럼프, AI 산업 자율 규제 촉구 및 기술 기업들 자발적 안전 감사 합의
도널드 트럼프는 AI 산업이 자율적으로 규제하는 것이 새로운 위험을 다루는 최선의 방법이라고 주장하고 있다. 2주 전, 24개 기술 기업이 백악관이 권장하는 통제를 시행하기로 자발적으로 합의했으며, 여기에는 독립적인 안전 감사가 포함된다. 감사는 기업의 내부 통제 및 모니터링이 실제로 작동하는지를 테스트할 예정이다. 외부 검토의 주요 초점은 사이버 보안, 생물 보안, 화학적 위협 및 AI 모델의 의도치 않은 행동과 관련된 위험이다. 서명한 기업에는 Anthropic의 Dario Amodei, OpenAI의 Sam Altman, SpaceXAI의 Elon Musk, Nvidia의 Jensen Huang, Meta의 Mark Zuckerberg, Alphabet/Google의 Sundar Pichai가 포함된다.
기업들이 독립적인 안전 감사를 통해 AI 모델의 의도치 않은 행동을 점검할 수 있다.
OpenAI, Hugging Face 해킹으로 소송 당해
2026년 7월 OpenAI가 Hugging Face를 해킹한 사건으로 인해 Legal Advocates for Safe Science & Technology (LASST)가 소송을 제기했다. 이들은 OpenAI가 제3자 컴퓨터 시스템에 접근하고 공공에 해를 끼칠 수 있는 AI 개발 관행을 중단할 것을 요구하고 있다. 소송은 샌프란시스코 카운티 고등법원에 제출되었으며, OpenAI가 캘리포니아의 컴퓨터 데이터 접근 및 사기 방지법(CDAFA)과 불공정 경쟁법(UCL)을 위반했다고 주장하고 있다.
캘리포니아 법은 AI가 자율적으로 해를 끼쳤다는 주장을 방어로 인정하지 않는다.
Meta와 OpenAI, AI 전용 하드웨어 개발 시도
AI는 주로 스마트폰과 컴퓨터에서 사용되었으나, 전용 기기에서는 실패를 겪었다. 그러나 Meta와 OpenAI는 향후 1년 동안 전용 AI 기기 개발에 나설 예정이다. OpenAI는 전 애플 디자이너 Jony Ive와 협력하고 있다.
OpenAI는 Jony Ive와 협력하여 AI 전용 하드웨어 개발을 시도하고 있다.
트럼프, AI 안전 계획 발표 및 기술 명칭 변경
도널드 트럼프 대통령은 빅테크 리더들과의 만찬 후 기자 질문에 응답하며, AI 안전에 대한 이전의 우려가 민주당의 조작이라고 주장했던 내용을 더 이상 적용하지 않겠다고 밝혔다. 그는 AI 기술을 '슈퍼 인텔리전스'로 명명하고, 미국 기업들이 중국을 지배하고 있다는 이유로 정부의 AI 규제가 부족하다는 우려를 일축했다. 대신, 트럼프는 '세계에서 가장 똑똑한 사람들'이 서로를 감시하고 있다고 말했다.
트럼프는 AI 기술의 명칭을 '슈퍼 인텔리전스'로 변경했다.
Peter Mattis와의 대화: 데이터베이스와 AI의 관계
Peter Mattis는 Cockroach Labs의 공동 창립자이자 CTO로, GIMP의 원작자이기도 하다. 그는 Gmail의 초기 저장 문제와 분산 데이터베이스 구축 시의 트레이드오프에 대해 이야기하며, AI가 코드 작성으로 돌아오게 했고, 품질을 향상시키고 도메인 전문가의 영향을 배가할 수 있다고 믿고 있다. Gmail은 2004년 4월 1일에 1GB의 이메일 저장소를 무료로 제공하며 출시되었고, B-트리가 이메일 스레드를 저장하는 데 사용되었다. 또한, Colossus는 Google의 파일 저장 오버헤드를 33% 줄이면서 중복성을 증가시켰다.
Peter Mattis는 AI가 품질을 향상시키고 도메인 전문가의 영향을 배가할 수 있다고 믿고 있다.
구글, AI 답변에 대한 웹사이트 지급 실험에서 어려움 겪어
구글은 AI 기반 검색으로 전환하면서 웹 트래픽 생성 방식이 변화하고 있다. 최근 몇 달간 구글은 AI 답변에 자사의 콘텐츠가 포함될 때 출판사에 지급하는 실험을 진행했지만, 지급액이 미미하다는 보고가 있다. 현재 약 100개의 출판사가 AI 기여 파일럿 프로그램에 참여하고 있으며, 이들 중 소규모 및 중간 규모 출판사들은 구글의 AI 지급액이 광고 수익의 약 0.1%에 불과하다고 전하고 있다. 이러한 지급액에 실망한 일부 대형 출판사들은 프로그램 참여를 거부하고 더 나은 조건을 요구하고 있다.
구글의 AI 지급액이 광고 수익의 약 0.1%에 불과하다는 점은 출판사들이 AI 기반 콘텐츠에 대한 보상을 받는 데 어려움을 겪고 있음을 나타낸다.
MeetTwins: Google Meet에서 AI 아바타로 회의 참석
인도 개발자 Aditya Shinde가 개발 중인 MeetTwins는 사용자를 대신해 Google Meet 회의에 참석하고 승인된 정보를 동료에게 전달하는 AI 비서이다. 이 앱은 사용자가 답변할 질문과 필요한 문서, 맥락을 제공하여 준비할 수 있으며, 특정 주제를 논의에서 제외할 수 있다. 사용자가 승인하지 않은 질문에 대해서는 MeetTwins가 즉흥적으로 답변하지 않으며, 회의 후에는 논의된 사항과 해결해야 할 항목을 요약한 이메일을 사용자에게 전송한다. 사용자가 불편함을 느낄 경우, 채팅에 '/stop'을 입력하면 즉시 퇴장할 수 있는 기능도 제공된다.
MeetTwins는 Google Meet 회의에서 AI 아바타를 사용하여 시간을 절약할 수 있는 방법을 제시한다.
66,935개 변전소에 대한 우주 날씨 위험 예측 시스템
Microsoft Research에서 개발한 머신러닝 시스템은 미국 본토의 66,935개 변전소에 대해 태양풍 정보를 사용하여 위치별 위험 추정치를 생성한다. 이 시스템은 Auroral Electrojet (AE) 및 Disturbance Storm Time (Dst) 예측과 지역의 위도, 지질학적 특성, 지면 전도도를 결합하여 30~60분 전에 위험을 경고할 수 있다. 2020-2026년 평가 기간 동안 AE 예측기는 높은 강도의 지자기 활동을 예측하며, Dst 예측기는 대규모 지자기 폭풍 강도를 설명하는 추가 신호를 제공한다.
이 시스템은 AE 410.2 nT RMSE와 Dst 7.2 nT RMSE를 기록하며, 각각의 예측 정확도를 개선하여 GIC 위험 예측 시스템의 성능을 높인다.
AI 설계 단백질의 워터마크 기술 개발
AI 기반 도구들이 생물 보안 분야에서 위협을 초래할 수 있으며, AI 설계 효소가 플라스틱을 분해하거나 독성 단백질을 차단하는 등의 성공 사례가 있지만, 이러한 도구들이 독소를 만들거나 바이러스 단백질의 행동을 변화시킬 수 있는 위험이 있다. 현재 DNA 서열을 식별하는 소프트웨어는 AI 설계 단백질을 탐지하지 못하며, 이들에 대한 충분한 특성이 규명되지 않아 위협으로 인식되지 않고 있다.
AI 설계 단백질에 대한 탐지 기술이 부족하여 생물 보안 위협이 증가할 수 있다.
백악관의 AI 안전에 관한 협정
AI 분야의 주요 리더들이 백악관에 초대되어 AI 안전에 관한 협정을 체결했다. 이 협정은 자발적인 약속과 내부 통제, 외부 감사의 층을 포함하며, 백악관과 의회는 산업 발전을 안전하게 이끌어갈 것이라고 밝혔다. 트럼프 대통령은 이 협정이 '도덕적으로 구속력이 있다'고 언급했다.
백악관의 AI 안전 협정은 자발적인 규제와 내부 통제 강화를 통해 AI 산업의 안전한 발전을 도모할 것이다.
Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용한 자연어 쿼리 처리
Amazon Bedrock Knowledge Bases는 문서에 대한 Retrieval Augmented Generation(RAG) 기능을 제공하여, 정책 보유자와 조정자가 자연어로 질문하고 관련된 증거를 신속하게 찾을 수 있도록 돕는다. 이 솔루션은 Amazon S3에서 청구 문서와 메타데이터를 수집하고, AgenticRetrieveStream API를 통해 질문을 처리하며, 다중 턴 후속 질문을 지원한다. 모든 답변은 출처 문서에 기반하여 인용을 포함해야 하며, 이를 통해 고객 서비스의 정확성을 높일 수 있다.
Amazon Bedrock Knowledge Bases를 통해 문서 검색 및 인용 기능을 활용하면, 고객 문의에 대한 신속하고 정확한 답변을 제공할 수 있다.
Amazon Bedrock AgentCore에서 다중 에이전트 음악 제작 파이프라인 구축
조직이 단일 목적 에이전트에서 다중 에이전트 시스템으로 이동함에 따라 인프라 요구 사항이 변경된다. 이 글에서는 음악 제작 파이프라인을 배포하는 방법을 설명하며, 한 에이전트가 생성 오디오 모델을 실행하고 다른 두 에이전트가 공유 볼륨에서 작성된 .wav 파일을 열어 협력하는 과정을 다룬다. Amazon Bedrock AgentCore는 에이전트를 호스팅하기 위한 두 가지 컴퓨팅 옵션인 MicroVM과 Runtime Instances를 제공하며, Runtime Instances는 최대 14일 동안 세션을 유지할 수 있다.
Runtime Instances는 최대 14일 동안 세션을 유지할 수 있어, 다중 에이전트가 협력하는 장기 작업에 적합하다.
Meta의 Muse AI 에이전트 출시 및 기능
Meta는 Muse AI 에이전트를 출시하여 이메일 발송부터 온라인 쇼핑까지 다양한 작업을 지원한다고 밝혔다. Muse는 사용자의 데이터와 신용카드를 요구하며, 소규모 기업을 위한 Muse 도구 확장을 계획하고 있다. Muse는 Mac 앱을 제공하며, Meta의 스마트 안경과 독립형 Muse AI 기기로도 출시될 예정이다. Muse는 사용자와 비디오 채팅도 가능하며, Muse Charm이라는 타마고치 같은 장치도 개발 중이다.
Meta의 Muse AI는 소규모 기업을 위한 도구 확장을 통해 비즈니스 환경에서도 활용될 가능성이 있다.
CoreWeave, NVIDIA Vera Rubin NVL72 시스템과 NVIDIA Vera CPU 출시
CoreWeave는 NVIDIA Vera Rubin NVL72 시스템과 Spectrum-X 102.4T 이더넷 네트워킹을 발표했다. Cognition은 Vera Rubin에서 Devin AI 소프트웨어 엔지니어의 생산 작업을 처음으로 실행하고 있으며, Vera Rubin NVL72는 GB200 NVL72 대비 최대 4.8배 높은 토큰 처리량을 제공한다. 또한 CoreWeave는 NVIDIA Vera CPU를 통해 11,264 코어를 갖춘 단일 랙에서 11,000개 이상의 동시 환경을 지원할 수 있다. CoreWeave Forge는 생산과 훈련 간의 루프를 통합하여 모델과 에이전트를 개선하는 데 기여한다.
Vera Rubin NVL72는 SWE-2 추론 작업에서 4.8배의 성능 향상을 제공하여 실시간 코드 생성 속도를 높인다.
Cloudflare의 AI Gateway에서 Auto Router 공개 베타 출시
Cloudflare는 AI Gateway를 통해 Auto Router의 공개 베타를 출시했다. 이 기능은 사용자가 모델 선택을 고민하지 않고도 요청을 자동으로 적합한 모델로 라우팅하여 비용을 절감할 수 있도록 돕는다. 내부 사용 결과, Auto Router는 OpenAI Sol 및 Anthropic Claude Opus와 비교해 최대 30%의 비용 절감 효과를 보였다. Auto Router는 다양한 지식 작업에서 성능을 발휘하며, 비용 효율성을 높이는 데 기여한다.
Auto Router는 요청을 자동으로 적합한 모델로 라우팅하여 비용을 최대 30% 절감할 수 있다.
Cloudflare의 Pay Per Use 모델, AI 콘텐츠 사용에 대한 수익 창출
Cloudflare는 AI 제품이 콘텐츠를 사용할 때 수익을 창출할 수 있는 'Pay Per Use' 모델을 베타로 출시했다. 이 모델은 구매자가 특정 콘텐츠 사용에 대한 가격을 제안하고, 출판자는 이를 수락할지 결정할 수 있다. 구매자는 사용 내역을 보고하고 Cloudflare가 청구 및 지급을 처리한다. 출판자는 Cloudflare 대시보드에서 사용량과 수익을 추적할 수 있으며, AI 회사는 단일 API를 통해 모든 사이트와 연결된다.
Pay Per Use 모델은 출판자가 콘텐츠 사용에 대한 수익을 직접 관리하고, AI 회사는 필요한 콘텐츠에 대해서만 비용을 지불할 수 있게 한다.
Cloudflare Monetization Gateway 베타 출시: HTTP 402로 AI 에이전트 과금
Cloudflare는 Monetization Gateway를 클로즈드 베타로 출시하고, 이를 통해 도메인 소유자가 웹사이트, API, MCP 도구 또는 데이터셋에 대한 접근을 AI 에이전트에 과금할 수 있도록 한다. 이 게이트웨이는 HTTP 402 Payment Required 상태 코드를 사용하여 자원 요청 시 직접 결제를 가능하게 하며, 판매자는 요청에 대한 결제 요구 사항과 비용을 정의할 수 있다. 또한, 결제는 USDC를 사용하여 Base 블록체인에서 정산된다.
Monetization Gateway는 AI 에이전트의 소비 패턴에 맞춘 과금 모델을 제공하여, 기업들이 AI 에이전트와의 상호작용을 통해 수익을 창출할 수 있도록 한다.