AI 뉴스

Nvidia, Hugging Face 인수에 129억 달러 투자

Nvidia는 AI 기업 Hugging Face를 129억 달러에 인수하기로 합의했다. Hugging Face는 1,800만 사용자를 보유하고 있으며, 협업 기계 학습을 위한 오픈 소스 허브를 제공한다. Nvidia CEO인 젠슨 황은 Hugging Face가 전체 AI 생태계를 위한 오픈 플랫폼으로 남을 것이라고 밝혔다. 이번 인수는 Nvidia의 두 번째로 큰 인수이며, 이전에 Groq로부터 200억 달러 규모의 자산을 인수하기로 한 비독점 계약을 체결한 바 있다.

Hugging Face는 1,800만 사용자를 보유한 오픈 소스 기계 학습 플랫폼으로, Nvidia의 AI 생태계 확장에 기여할 것이다.

Fable 5.1 출시, 성능 개선 및 새로운 기능 추가

Fable 5.1이 출시되었으며, 사용자가 더 빠르고 쉽게 대화할 수 있도록 개선되었다. 새로운 시스템 프롬프트가 추가되어 노래 가사와 저작권이 있는 로고를 반복하지 않도록 설정되었다. 또한, Anthropic은 Fable의 입력 캐싱 비용을 75% 줄여 API 사용 비용을 약 25% 낮췄다. Gemini 모델은 비디오의 중요한 순간을 검색하여 88% 적은 토큰을 사용하고, 정확도를 소폭 향상시켰다.

Fable 5.1은 사용자가 더 효율적으로 대화할 수 있도록 개선되었으며, API 사용 비용이 25% 저렴해졌다.

NVIDIA DLSS 5 적용된 NBA 2K27 포함, 28개 게임 GeForce NOW에 추가

9월에 GeForce NOW에 28개의 게임이 추가되며, 그 중 NBA 2K27은 NVIDIA DLSS 5 3D-Guided Neural Rendering 기능을 적용하여 사실적인 조명과 소재 디테일을 제공한다. GeForce NOW Ultimate 회원은 PC, Mac, 모바일 기기 등에서 NBA 2K27을 스트리밍할 수 있으며, DLSS 5는 GeForce RTX 5080 기반 클라우드 환경에서 사용할 수 있다. 또한 Rebel Wolves의 The Blood of Dawnwalker와 Capcom의 Onimusha: Way of the Sword도 새롭게 추가되었다.

DLSS 5는 NBA 2K27의 사실적인 비주얼을 제공하여 클라우드 게임 경험을 향상시킨다.

Agentic AI가 공격자의 침투 시간을 몇 분으로 단축

인공지능이 위협 환경에서 호기심의 대상에서 실제 침투의 일부분으로 변화하고 있으며, agentic 적대자들이 강탈 캠페인, 스파이 활동, 해커 집단 활동에 침투하고 있다. 도구의 속도가 새로운 공격 기술보다 방어자에게 대응할 시간을 훨씬 줄이고 있다.

agentic AI의 도입으로 공격자의 침투 시간이 몇 분으로 단축되면서 방어자들은 더 빠르게 대응해야 하는 상황에 직면하고 있다.

askpolly, 300만 달러 시드 펀딩으로 소셜 미디어 인사이트를 시장 조사로 전환

인공지능 스타트업 askpolly(정식명칭: Advanced Symbolics Inc.)가 300만 달러의 시드 펀딩을 완료했다고 발표했다. 이 펀딩 라운드는 Differential Ventures가 주도했으며, The 98와 Forum Ventures가 참여했다. askpolly의 목표는 소셜 미디어 인사이트를 통계적으로 유효한 시장 조사로 변환하는 플랫폼을 성장시키는 것이다.

askpolly는 소셜 미디어 데이터를 활용하여 시장 조사를 수행하는 기능을 갖추고 있다.

NVIDIA, Hugging Face 인수 발표

NVIDIA는 Hugging Face를 12,930,300,000 달러에 인수하기로 합의했다고 발표했다. Hugging Face는 1,800만 명 이상의 개발자, 연구자, 창작자가 300만 개 이상의 모델, 50만 개의 데이터셋, 100만 개의 애플리케이션을 공유하는 플랫폼이다. NVIDIA는 Hugging Face의 인프라를 강화하고 AI 접근성을 확대할 계획이며, Hugging Face는 계속해서 오픈 플랫폼으로 운영될 예정이다.

NVIDIA는 Hugging Face에 500개 이상의 모델과 250개 이상의 오픈 데이터셋을 제공하며, 오픈 모델과 데이터의 접근성을 확대하는 데 기여하고 있다.

AI 연구소의 경제적 가치와 경쟁력 변화

AI 연구소가 수십억 달러를 투자하여 최고의 모델을 훈련시키고 업계 이벤트로 출시하더라도, 6개월 후 다른 연구소가 비슷한 능력을 갖추고 저렴한 오픈 모델을 제공할 수 있다. AI는 성능 예측이 가능해지며, 자본이 중요해지지만, 자본과 경쟁력을 혼동하는 것이 위험하다. Hamilton Helmer의 Seven Powers 프레임워크는 좋은 제품과 지속 가능한 비즈니스를 구분하는 데 유용하다.

AI는 성능 개선을 위한 컴퓨팅, 데이터, 엔지니어링의 추가가 가능하므로, 자본 투자가 중요하다.

25년의 핀테크 역사와 Affirm의 발전

Erik Torenberg은 a16z의 Alex Rampell 및 Affirm의 공동 창립자이자 CEO인 Max Levchin과 함께 핀테크의 25년을 돌아보며 디지털 결제의 초기와 Affirm의 기원, 그리고 에이전틱 상거래의 다음 세대에 대해 논의했다. 그들은 결제가 어떻게 발전했는지, 카드 인터페이스가 왜 대체하기 어려운지, 결제의 작은 부분들이 어떻게 큰 시장이 될 수 있는지에 대해 이야기했다. 또한, Affirm의 초기 아이디어와 할부 금융이 상인 전환율을 극적으로 증가시킬 수 있다는 점에 대해서도 논의했다.

Affirm의 할부 금융 모델은 상인 전환율을 증가시킬 수 있는 중요한 요소이다.

Waymo, 2027년 로봇택시 확장을 위한 160억 달러 투자 유치

Waymo는 2027년 로봇택시 확장을 위해 160억 달러를 유치했으며, 덴버, 샌디에이고, 탬파에서 로봇택시 서비스를 출시할 계획이다. 또한, Waymo는 30억 달러 이상의 부채를 조달하기 위해 대출자와 최종 협상 중이다. 이는 Uber와 Tesla와 같은 경쟁자들에게 큰 압박을 가할 것으로 보인다.

Waymo는 2026년에만 거의 200억 달러를 유치했으며, 이는 로봇택시 시장의 성장을 가속화할 것이다.

신경과학에서의 미국-중국 경쟁: 뇌 임플란트와 BCI의 발전

일론 머스크의 Neuralink와 같은 뇌 임플란트가 미국과 중국의 생명과학 경쟁의 새로운 마찰 지점이 되고 있다. 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술이 상용화되고 있으며, Neuralink, Precision Neuroscience, Paradromics, Synchron 등이 새로운 응용 프로그램을 테스트하고 있다. 중국은 세계 최초의 BCI 상용 승인을 받았으며, 이는 BCI를 국가의 '미래 산업'으로 지정하는 전략의 일환이다. 미국의 규제 병목 현상과 자금 문제로 BCI 개발이 위축되고 있으며, 새로운 치료법이 승인받기까지 평균 11년 이상 소요된다.

중국의 BCI 상용 승인은 미국의 생명과학 경쟁력에 중대한 영향을 미칠 수 있다.

OpenAI의 Astra 모델, 정부 검토 과정과 중요성 강조

OpenAI CEO 샘 알트만은 트럼프 행정부의 Astra 모델에 대한 자발적 검토를 "생산적인 과정"이라고 평가하며, AI 능력이 발전함에 따라 정부 관계자와의 긴밀한 협력이 중요해질 것이라고 말했다. Astra는 OpenAI가 개발 중인 첫 번째 '중요한' 사이버 능력 수준의 모델로, 개발 및 출시 전 더 강력한 안전 장치가 필요하다고 설명했다. 알트만은 G20 혁신 장관 회의에서 AI의 사회적 영향에 대한 현실적 접근을 촉구했다.

Astra는 OpenAI가 '중요한' 사이버 능력 수준으로 분류한 첫 모델로, 이는 개발 및 출시 전 강력한 안전 장치가 필요함을 의미한다.

Muse Spark 1.3, GPT-5.6-Sol과 동급으로 평가받으며 90% 할인 제공

Muse Spark 1.3은 현재 세계에서 세 번째 모델로 평가받고 있으며, OpenAI와 Anthropic의 모델과 유사한 성능을 보이고 있다. 이 모델은 오픈 웨이트로 제공될 예정이며, 훈련에 참여할 경우 90% 이상의 할인 혜택이 주어진다.

Muse Spark 1.3은 오픈 웨이트 모델로 제공되며, 훈련 참여 시 90% 이상의 할인 혜택이 있어 비용 효율적인 AI 모델 개발이 가능하다.

헤르메스 에이전트로 블로그 자동화 및 쇼핑몰 백오피스 최적화 사례

박진환 대표는 헤르메스 에이전트를 활용하여 블로그 자동화와 쇼핑몰 백오피스를 최적화한 사례를 소개했다. 블로그 자동화는 매일 아침 AI가 소재를 정하고, 본문과 이미지를 생성하여 네이버 블로그에 직접 발행하는 방식으로, 마케팅 대행사에 지불하던 300만 원의 비용을 절감했다. 또한, 쇼핑몰 백오피스 자동화는 n8n을 통해 주문 데이터 수집, ERP 연동, 송장 처리 등을 자동으로 수행하며, AI가 에러를 스스로 수정하는 구조로 운영된다.

헤르메스 에이전트를 통해 블로그 상단 노출을 자동화하여 300만 원의 비용을 절감하고, AI가 AI를 유지보수하는 생태계 운영이 가능해졌다.

AI 용어 해독: 루프, 하네스, 스쿼드, 힐 클라이밍

AI 도구의 발전으로 소프트웨어 개발에서 새로운 용어들이 등장하고 있다. 루프 엔지니어링은 반복 가능한 시스템을 설계하는 방법으로, 매일 수동으로 작업을 요청하는 대신 정해진 일정에 따라 작업을 수행하도록 한다. Ralph 루프는 세부 작업을 반복적으로 수행하게 하는 방법으로, 대규모 작업을 작은 사이클로 나누는 데 유용하나 비용이 많이 든다. 스쿼드는 다양한 역할을 가진 에이전트 그룹을 의미하며, 플릿은 동시에 작업하는 에이전트를 지칭한다. 하네스는 모델을 둘러싼 시스템으로, GitHub Copilot이 좋은 예시이다. 힐 클라이밍은 에이전트와 하네스를 개선하는 과정을 설명한다.

루프 엔지니어링은 반복 가능한 시스템을 통해 작업 효율성을 높일 수 있다.

AI 모델의 버섯 식별 신뢰성 문제

폴란드 소프트웨어 엔지니어 Piotr Migdał은 AI 모델을 사용한 버섯 식별 실험에서 55종의 버섯을 분석했다. 1,040장의 사진을 16개 모델에 적용한 결과, Gemini-3.8-flash는 첫 번째 추측에서 65%의 정확도를 보였고, 상위 다섯 개 추측에서는 85%의 정확도를 기록했다. 반면 Qwen3.8-27b는 첫 번째 추측에서 13%의 정확도를 보였다. 특히, 독성이 있는 버섯을 식별하는 데 있어 Qwen3.8-27b는 36%의 잘못된 긍정률을 기록했다. Migdał은 AI에 의존하지 말 것을 경고하며, AI의 결과가 생명에 위협이 될 수 있다고 강조했다.

Gemini-3.8-flash는 첫 번째 추측에서 65%의 정확도를 보였지만, 여전히 신뢰할 수 없는 결과를 제공할 수 있다.

Google, Gemini 3.8 Flash 모델 출시

Google은 Gemini 3.8 Flash를 출시했다. 이 모델은 Gemini 3.7 Flash보다 복잡한 작업에서 더 많은 추론 단계를 수행하고 도구를 반복적으로 호출하여 '더 열심히 작업한다'고 주장한다. 가격은 3.7 Flash와 동일하게 입력 토큰 100만 개당 $0.75, 출력 토큰 100만 개당 $3.75이지만, 성능 극대화를 위해 더 많은 토큰을 사용할 수 있다고 경고했다. 개발자들은 토큰 사용을 최소화하고 싶다면 Gemini 3.7 Flash를 계속 사용할 수 있다.

Gemini 3.8 Flash는 복잡한 작업에서 더 많은 추론 단계를 수행하여 성능을 극대화할 수 있다.

Google, Gemini 3.8 Flash 모델 발표

Google은 Gemini 3.8 Flash를 발표하며, 이는 6주 동안 출시된 세 번째 Flash 모델이다. Gemini 3.8 Flash는 일반 모델과 사이버 모델 두 가지로 제공되며, 일반 모델은 소프트웨어 개발 등 다양한 작업에 적합하고, 사이버 모델은 취약점 탐지 및 완화를 위해 조정되었다. API 접근은 연말까지 '소개 요금'으로 제공되며, 입력 토큰은 백만 개당 $0.75, 출력 토큰은 백만 개당 $3.75이다. 일반 가격은 각각 $1.50, $7.50이다.

Gemini 3.8 Flash의 API 접근 요금이 낮아져 개발자들이 비용 효율적으로 AI 모델을 활용할 수 있는 기회를 제공한다.

GitHub Copilot의 효율성 향상을 위한 네 가지 변화

GitHub Copilot은 작업의 결과를 최적화하기 위해 네 가지 변화를 도입했다. 첫째, 유용한 맥락을 유지하면서 반복적인 출력을 줄인다. 둘째, 작업에 가치를 더하지 않는 포맷을 제거한다. 셋째, 유용한 동작을 변경하지 않으면서 지시를 간소화한다. 넷째, 추가 검색 단계 없이 완료된 배경 작업을 제공한다. 이러한 변화는 에이전틱 코딩 벤치마크를 통해 평가되었으며, GitHub Copilot CLI를 포함한 여러 Copilot 제품에 적용된다.

GitHub Copilot의 변화는 작업의 효율성을 높이고, 에이전트가 필요한 정보를 잃지 않도록 하여 전체 작업의 비용을 줄이는 데 기여한다.

트럼프 행정부의 AI 안전성 검토 비밀 규칙 공개 소송

트럼프 행정부가 AI 모델의 안전성 검토를 위해 사용하는 비밀 프레임워크에 대한 정보 공개를 요구하는 소송이 제기됐다. 비영리 단체 Protect Democracy는 정부의 검토 과정, 관련 기업, 법적 권한에 대한 정보가 거의 공개되지 않았다고 주장했다. 이들 정보는 '신뢰받는 파트너'를 제외하고는 불분명하며, 선정 기준과 관련된 주체의 정체도 알려지지 않았다.

트럼프 행정부의 AI 모델 안전성 검토 과정이 불투명한 상황에서, 관련 정보의 공개 여부는 AI 개발 및 규제에 중요한 영향을 미칠 수 있다.

아마존 AI 어시스턴트, 회사 이메일 진위 확인 기능 추가

아마존은 AI 어시스턴트를 통해 이메일, 문자 메시지, 전화가 실제로 회사에서 온 것인지 확인할 수 있는 새로운 기능을 도입했다. 사용자는 Alexa for Shopping에 메시지에 대해 질문하면, AI가 아마존이 보낸 모든 메시지 기록과 비교하고 내용, 형식, 발신자를 분석하여 진위를 판단한다. 아마존은 어시스턴트가 메시지가 진짜라고 확인할 수 있는 경우에만 이를 알릴 것이라고 밝혔다.

Alexa for Shopping은 아마존이 보낸 메시지 기록을 기반으로 진위를 판단하는 기능을 제공한다.

llm-gemini 0.34 버전 출시 및 Gemini 3.8 Flash 모델 소개

llm-gemini 0.34가 출시되었으며, 새로운 모델인 'gemini-3.8-flash'가 추가되었다. 이 모델은 낮음, 중간, 높음의 사고 수준을 지원한다. 또한 비동기 응답에서 모델 버전 기록 실패가 수정되었다. Google은 Gemini 3.8 Flash를 출시하였고, 이 모델은 HTML과 JavaScript 작업에서 빠르고 저렴한 성능을 보여준다.

Gemini 3.8 Flash는 HTML과 JavaScript 작업에서 빠르고 저렴하게 결과를 생성할 수 있다.

사양적 디코딩을 통한 LLM 추론 가속화 방법

이 글은 AI 모델 공동 설계에 관한 시리즈의 세 번째 포스트로, 사양적 디코딩을 사용하여 LLM 추론을 가속화하면서 정확성을 유지하는 방법을 탐구한다. 또한, 파레토 프론티어를 기준으로 초안 길이 및 초안 메커니즘을 선택하기 위한 다섯 가지 가이드를 제공한다.

사양적 디코딩을 활용하면 LLM의 추론 속도를 높이면서도 정확성을 유지할 수 있다.

Google Gemini 3.8, 에이전트 및 사이버 보안 기능 강화

Google의 차세대 Gemini 3.8은 에이전트, 추론 및 사이버 보안 기능을 포함하여 발전된 기능을 제공한다.

Fairwind Program: 정부 및 신뢰할 수 있는 파트너를 위한 사이버 방어 도구

Fairwind Program은 정부 및 신뢰할 수 있는 파트너가 사이버 방어 도구를 사용할 수 있도록 하는 제한된 접근 프로그램이다.