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리비안, 알렉사를 구글 제미나이 AI로 대체 계획

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작성자 xtalfi
작성일 04:26
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

전기차 제조업체인 리비안 이 아마존 의 알렉사 음성 비서 대신 구글 의 제미니 AI 플랫폼을 차량에 도입할 준비를 하고 있으며, 이는 이번 주에 유출된 베타 소프트웨어 스크린샷을 통해 밝혀졌습니다.


유출된 이미지는 소프트웨어 오류로 조기 접근 권한을 얻은 사용자가 Rivian 포럼에 게시한 것으로, “Secret VA Debug Menu(비밀 VA 디버그 메뉴)“가 숨겨져 있고, 다음 세대 음성 비서의 대형 언어 모델 제공자로 제미니가 등재되어 있음을 보여줍니다. 새로운 시스템은 “OK, Rivian”이라는 웨이크 워드를 사용하며, 현재 알렉사 기반 시스템에 비해 기능이 크게 확대될 예정입니다.

 

강화된 AI 기능이 주요 업그레이드를 알립니다


이번 전환은 리비안의 차량 내 AI 기능이 크게 향상된 것을 의미합니다. 스크린샷에 따르면 새로운 “리비안 어시스턴트”는 메시지 송신, 내비게이션, 공조 제어, 차량 기능 등에서 음성 명령을 지원하며, “제니에게 문자 보내”, “근처 커피숍 찾아줘”, “온도 높여줘”와 같은 예시가 포함되어 있습니다.


이 개발은 리비안 CEO RJ 스캐린지가 최근 The Verge의 Decoder 팟캐스트에 출연하여 회사의 자체 생태계 개발에 대한 의지를 재확인한 가운데 이루어졌습니다. 스캐린지는 음성-문자 변환 메시징 기능 도입 계획을 발표하며, 청취자들에게 “누군가 CarPlay 경험에서 놓쳤을 수 있는 모든 것들이 하나하나 채워질 것”이라고 말했습니다.


CEO는 AI를 차량에 직접 통합하는 리비안의 전략을 강조하며 “앞으로 18개월 동안 필연적으로 다양한 앱을 연결하거나 작업을 수행하고 의사결정을 내리는 새로운 기능들이 많이 추가될 것”이라고 밝혔습니다.

 

산업 환경 및 경쟁적 위치 선정


리비안의 움직임은 첨단 AI 통합을 향한 자동차 산업의 광범위한 트렌드와 일치합니다. 글로벌 차량 내 AI 어시스턴트 시장은 2024년 기준 68억 5천만 달러로 평가되었으며, 2031년에는 157억 5천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 연평균 성장률은 12.8%에 달합니다. 자동차 AI 시장 전체는 2024년 기준 50억 달러로 평가되었고, 2033년에는 473억 달러까지 급증할 것으로 예상됩니다.


구글은 자동차 플랫폼 전반에 걸쳐 Gemini 통합을 적극적으로 확대하고 있습니다. Volvo는 2025년 5월, Google Gemini를 통합하는 최초의 자동차 제조업체 중 하나가 될 것이라고 발표했으며, 자사 차량의 Google Assistant를 Google 내장 기능으로 대체할 예정입니다. 이 협력은 구글의 AI 기술을 아마존의 자동차 제품과 경쟁하는 핵심 기술로 자리매김시키고 있습니다.


리비안은 Gemini 통합이 1세대 R1T 및 R1S 차량에도 제공될 것인지, 아니면 다가오는 2세대 모델에 한정될 것인지 공식적으로 확인하지 않았습니다. 유출된 소프트웨어는 버전 2025.18에서 나타났으며, 포럼 사용자는 “Alexa가 적절한 중간 단계였지만, 리비안이 앞으로 구현하려는 기능에는 한계가 있었다”고 언급했습니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)스콜코보 과학기술대학교(Skolkovo Institute of Science and Technology)의 러시아 과학자들은 인간의 기억과 학습이 전통적인 5가지 감각보다는 7가지 감각 차원에서 가장 효율적으로 작동한다는 획기적인 수학적 모델을 개발했으며, 이는 인지와 인공지능 개발에 대한 우리의 이해를 혁신할 가능성이 있다.2025년 10월 8일 Scientific Reports에 발표된 이 연구는 몬테카를로 시뮬레이션과 분석적 해법을 사용하여 뇌에서 경험을 암호화하는 신경 패턴인 기억 “엔그램”을 분석했다. 킹스 칼리지 런던(King’s College London)과 러프버러 대학교(Loughborough University)의 연구자들을 포함한 국제 연구팀은 기억 용량이 7차원에서 최고 효율에 도달한 후 추가적인 감각 입력과 함께 감소한다는 것을 발견했다.수학적 모델이 최적의 기억 저장법을 밝혀내다이 연구의 공동 저자인 Skoltech AI의 니콜라이 브릴리안토프(Nikolay Brilliantov) 교수는 “기억에 저장된 각 개념이 5개나 8개가 아닌 7개의 특징으로 특성화될 때 기억에 저장되는 구별되는 객체의 수가 최대화된다”고 설명했다. 이 모델은 기억을 다차원 개념 공간 내의 역동적 개체로 다루며, 각 기억흔적(engram)은 반복적인 자극으로 강화되거나 활성화 없이는 약해진다.연구진들은 1904년 독일 생물학자 리하르트 제몬(Richard Semon)이 처음 도입한 100년 된 기억흔적 개념을 바탕으로 그들의 동역학적 모델을 구축했다. 그들의 프레임워크에서 인간의 기억은 우리의 전통적인 감각인 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각에 해당하는 5차원 객체로 존재하지만, 수학적 분석 결과 7차원이 저장 용량을 최적화할 것으로 밝혀졌다.브릴리안토프는 “우리는 개념 공간의 기억흔적들이 정상 상태로 진화하는 경향이 있음을 수학적으로 증명했다”고 언급했다. “일정한 과도 기간 후에 ‘성숙한’ 기억흔적 분포가 나타나며, 이는 시간이 지나도 지속된다. 우리는 기억에 저장되는 구별되는 기억흔적의 수가 7차원의 개념 공간에서 가장 크다는 것을 발견했다”.AI와 미래 인류 진화에 대한 함의이 연구 결과는 심리학자 George A. Miller의 유명한 1956년 관찰, 즉 인간이 작업 기억에서 동시에 약 “7개, 더하거나 빼기 2개”의 정보를 보유할 수 있다는 관찰과 연결된다. 새로운 연구는 이러한 인지적 한계에 대한 잠재적인 수학적 설명을 제공하며, 7이라는 숫자가 새로운 정보를 학습하는 것과 뚜렷하고 선명한 기억을 유지하는 것 사이의 최적의 균형을 나타낸다고 제시한다.연구자들은 인간 진화에 관한 그들의 결론이 “매우 추측적”이라고 인정하면서도, Brilliantov는 “미래의 인간은 방사선이나 자기장에 대한 감각을 진화시킬 것”이라고 제안했다. 더 즉각적으로, 이 연구는 로봇공학과 인공지능에 실용적인 응용 가능성을 가지고 있으며, 7개의 감각 입력으로 설계된 시스템이 우수한 학습 및 기억 능력을 달성할 수 있다.이 연구는 기억 시스템의 근본적인 긴장 관계를 드러낸다: 새로운 자극에 대한 높은 수용성은 흐릿하고 겹치는 기억을 만들어내는 반면, 과도한 선택성은 새로운 경험을 완전히 놓칠 위험이 있다. 이러한 균형은 기계 학습의 과제를 반영하는데, 시스템이 데이터에 대한 과일반화와 과적합을 모두 피해야 하는 상황과 유사하다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)디자인 플랫폼 피그마는 목요일 구글 클라우드와의 협력 확대를 발표하며 강력한 인공지능(AI) 기능을 자사 디자인 워크플로우에 직접 통합할 것이라고 밝혔습니다. 이는 기술 기업들 사이에서 창의적 도구에 인공지능을 탑재하려는 경쟁이 치열해지는 가운데 나온 최신 움직임입니다.이번 협력을 통해 피그마는 구글의 첨단 Gemini AI 모델(Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.0, Imagen 4 등)을 활용하여 플랫폼 전반에 걸쳐 이미지 생성 및 편집 기능을 강화할 예정이며, 이는 월간 1,300만 명 이상의 활성 사용자들에게 제공됩니다. Gemini 2.5 Flash의 초기 테스트에서는 피그마의 '이미지 만들기(Make Image)' 기능에서 지연 시간이 50% 감소하는 등 성능이 크게 향상되어, 더 빠르고 반응성 높은 시각적 제작이 가능해졌습니다.AI 기반 설계 가속화이번 통합은 사용자가 여러 도구를 오가야 하는 번거로움 없이, 기존의 크리에이티브 플랫폼 내에서 AI를 보이지 않는 가속 장치로 삼는 전략적 변화를 의미합니다. "Google Cloud와의 협업을 통해 Figma 안에 강력한 이미지 생성 및 편집 기능을 도입해 팀이 작업 흐름을 깨뜨리지 않고도 창의성을 발휘할 수 있도록 지원합니다."라고 Figma CEO 딜런 필드가 말했습니다.강화된 기능을 통해 디자이너는 간단한 텍스트 프롬프트로 고품질 이미지를 생성할 수 있고, 제품 출시 전 다양한 기능을 실험하며, 디자인부터 개발까지의 과정을 효율적으로 간소화할 수 있게 됩니다. Google Cloud CEO 토마스 쿠리안은 이번 파트너십의 중요성을 강조하며 "이제 수백만 명의 사용자가 Google의 선도적인 AI 모델, Google Cloud의 AI 최적화 인프라, 그리고 Figma의 놀라운 도구의 결합을 활용해 디자인 시장을 한 단계 더 발전시킬 수 있게 되었습니다."라고 밝혔습니다.더 넓은 산업 경쟁이 심화되고 있습니다Figma 파트너십은 Google이 동시에 Gemini Enterprise를 출시한 시점에 이루어졌습니다. Gemini Enterprise는 업무 자동화를 겨냥한 종합적인 AI 플랫폼으로, Microsoft의 Copilot 및 OpenAI의 ChatGPT Enterprise 솔루션과 직접 경쟁합니다. Gemini Enterprise의 요금은 표준 및 플러스 에디션의 경우 사용자당 월 $30부터 시작하며, 비즈니스 플랜은 좌석당 월 $21에 제공됩니다.이번 발표는 AI 기반 디자인 도구의 치열한 경쟁을 보여줍니다. Adobe와 Canva 역시 생성형 AI를 크리에이티브 워크플로에 통합하기 위해 경쟁하고 있습니다. 특히 Google과의 파트너십은 독점적이지 않으며, Figma는 최근 OpenAI 발표에도 포함되어 있어 사용자가 ChatGPT를 통해 직접 애플리케이션과 상호작용할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 기업들이 시장 지배력을 확보하기 위해 다양한 통합 전략을 모색하고 있음을 보여줍니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)AMD(Advanced Micro Devices, Inc.)의 CEO 리사 수는 수요일에 회사의 차세대 Instinct MI450 AI 가속기가 TSMC의 첨단 2나노미터(2nm) 공정 기술을 사용할 것이라고 공식 확인했습니다. 이로 인해 AMD는 라이벌인 Nvidia(NVIDIA Corporation)의 차세대 Rubin GPU가 3나노미터(3nm) 기술을 사용할 예정인 만큼, 잠재적인 제조상의 우위를 점할 수 있게 되었습니다. 이 사실은 AMD가 최근에 OpenAI와 맺은 의미 있는 파트너십과 관련해 야후 파이낸스 인터뷰에서 언급되었습니다.2나노미터 기술로의 전환은 AMD의 AI 컴퓨팅 역량에 있어 큰 도약을 의미합니다. TSMC의 2나노 공정은 기존 3나노에 비해 동일 전력 소모에서 약 10~15% 향상된 성능, 혹은 동일 속도에서 25~30%의 전력 절감 효과, 그리고 트랜지스터 밀도가 15% 증가하는 등 현저한 이점을 제공합니다. 이러한 제조 기술의 우위는 AI 칩 시장 경쟁이 가속화되는 가운데 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다.전략적 파트너십이 시장 입지를 강화하다MI450 발표는 AMD가 최근에 공개한 OpenAI와의 파트너십으로 인해 더욱 큰 의미를 가지게 되었습니다. 이번 파트너십은 이번 주 초에 발표되었습니다. 이 협약에 따라, OpenAI는 앞으로 수년간 최대 6기가와트에 달하는 AMD Instinct GPU를 도입할 예정이며, 그 시작은 2026년 하반기 MI450 시스템 1기가와트 롤아웃으로 시작됩니다. 이 거래는 단순한 공급 계약 그 이상으로 구조화되어 있으며, AMD는 OpenAI에게 주당 $0.01로 최대 1억 6천만 주에 대한 워런트를 발행하여 모든 마일스톤이 달성된다면 OpenAI가 AMD 지분의 최대 10%를 보유할 수도 있습니다.파트너십 발표 이후 AMD의 주가는 급등하여 이번 주에만 40% 이상 상승했고, 연초 대비 상승폭은 거의 96%에 달하게 되었습니다. 워런트 구조는 배분 시점을 도입 마일스톤과 AMD가 최대 $600까지의 특정 주가 목표를 달성하는 것에 연동시키고 있습니다.경쟁 환경의 변화2나노미터(nm) 공정의 이점은 AMD가 곧 출시될 Nvidia의 루빈(Rubin) 아키텍처와 경쟁함에 있어 유리한 위치를 차지하게 합니다. Nvidia의 루빈 GPU는 TSMC의 3나노미터 공정을 사용할 예정입니다. Nvidia 루빈 GPU는 50 페타플롭스(PF)의 집약적 FP4 연산 성능과 약 1800W의 예상 TDP 등 인상적인 성능 향상을 제공할 것으로 기대되지만, AMD의 더 진보된 제조 공정은 경쟁 구도를 일정 부분 평평하게 만들 수 있습니다.업계 관측통들은 AMD의 칩렛(chiplet) 방식이 Nvidia의 더 크고 단일 다이(monolithic) 설계에 비해 첨단 제조 공정을 도입하는 데 추가적인 유연성을 제공한다고 평가합니다. 그러나 MI450의 모든 구성 요소가 2나노 공정을 사용하는 것은 아닙니다. 보도에 따르면 AMD의 액티브 인터포저 다이(Active Interposer Die)와 미디어 인터페이스 다이(Media Interface Die)는 TSMC의 3나노 공정을 유지하고, 가속기 코어 다이(Accelerator Core Die)만 2나노 공정으로 전환됩니다.OpenAI와의 파트너십은 AMD의 AI 전략이 인정받고 있음을 의미하며, 현재 Nvidia가 거의 독점적 지위를 차지하고 있는 인공지능 시장에서 AMD가 의미 있는 시장 점유율을 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)기술 대기업들이 AI 서버를 식히기 위해 경쟁하는 가운데, 다이아몬드 기술이 데이터 센터의 열 위기를 해결할 신기술로 등장하고 있습니다. 다이아몬드는 구리보다 다섯 배나 뛰어난 열전도성을 지녀, 고성능 프로세서의 냉각 문제를 혁신적으로 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다.혁신적인 열 전달 기술인공지능 워크로드가 데이터 센터를 열 한계까지 밀어붙이면서 합성 다이아몬드가 컴퓨터 칩을 위한 궁극의 냉각 소재로 부상하고 있습니다. 이번 주에는 업계의 여러 동향을 통해 다이아몬드의 열 관리에 대한 독특한 특성이 다시금 주목받고 있습니다.다이아몬드의 원자 구조는 각 탄소 원자가 네 개의 다른 탄소 원자와 강하게 결합해 있어 명견할 만한 열 전도 경로를 형성합니다. 이는 민감한 전자 장치를 손상시키기 전에 열 에너지를 급속도로 소산시키는 역할을 합니다. 열 전도율은 2,200 W/(m-K)에 달하며, 이는 실리콘보다 13배, 구리보다 5배나 더 뛰어난 수치입니다. 합성 다이아몬드는 칩 냉각 능력에서 양자 도약을 이룰 수 있는 소재로 평가받고 있습니다.주요 산업 배치Akash Systems는 다이아몬드 쿨링 기술로 인도 데이터 센터에 다이아몬드 쿨링 서버를 배치하는 2,700만 달러 규모의 계약을 체결하면서 큰 성과를 거두었습니다. 이 회사의 GPU 냉각 시스템은 온도를 10~20°C 낮추는 동시에, 열 스로틀링 없이 더 높은 클럭 속도를 구현할 수 있는 것으로 알려져 있습니다.이 기술은 CHIPS 법을 통한 상당한 정부 지원도 이끌어냈으며, Akash Systems는 다이아몬드 쿨링 제조 확대를 위해 최대 6,800만 달러의 연방 자금을 확보했습니다. 이러한 지원은 미국 반도체 경쟁력에서 다이아몬드 쿨링의 전략적 중요성을 부각시킵니다.차세대 애플리케이션선도적인 소재 회사들은 다이아몬드 통합을 단순한 열 확산재 수준을 넘어 확장하고 있습니다. De Beers의 자회사인 Element Six 는 열전도율이 800 W/mK에 이르는 구리-다이아몬드 복합재를 출시했으며, 이는 비용 효율성을 유지하여 광범위하게 채택될 수 있습니다. 스탠포드 대학 연구진은 갈륨 나이트라이드(GaN) 장치용 후처리 다이아몬드 통합 기술을 개발하고 있는데, 이는 전력 전자 분야에 혁신을 가져올 수 있습니다.이 기술은 AI 인프라 효율성에도 폭넓은 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 현재 데이터센터는 미국 전체 전력의 3.7%를 소비하고 있는데, 2029년에는 10%에 이를 것으로 전망됩니다. 다이아몬드 냉각 기술은 프로세서의 성능 저하를 야기하는 열 병목 현상을 제거함으로써 이 에너지 부담을 현저히 줄일 수 있으며, 급속히 성장하는 AI 경제에 비용 절감과 환경적 이점을 동시에 제공할 수 있습니다.
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