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구글 파이낸스, 제미나이 AI 딥 서치 도구 출시

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작성자 xtalfi
작성일 11.07 14:49
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Google은 Google Finance에 중요한 인공지능 업그레이드를 출시하여, 사용자에게 몇 분 내에 포괄적이고 인용된 금융 조사를 제공하는 Gemini AI 모델 기반의 Deep Search 기능을 도입했습니다. 11월 5일에 발표된 이번 개선 사항에는 예측 시장 데이터 통합과 고급 실적 추적 기능도 포함되어 있습니다.​

Deep Search 도구는 Google의 고급 Gemini 모델을 활용하여 "최대 수백 건의 동시 검색"을 수행하고 결과를 전체 인용이 포함된 상세한 보고서로 종합한다고 Google Search의 제품 관리 이사인 Robert Dunnette가 밝혔습니다. 사용자는 시장 상황, 경제적 상관관계 또는 투자 전략에 대한 복잡한 금융 질의를 할 수 있으며, AI가 실시간으로 조사 계획을 구성하는 과정을 지켜볼 수 있습니다.​

"우리의 고급 Gemini 모델은 최대 수백 건의 동시 검색을 실행하고 서로 다른 정보 조각들을 추론하여 단 몇 분 만에 완전히 인용된 포괄적인 답변을 생성하는 작업을 수행할 것입니다"라고 Dunnette는 Google의 발표에서 말했습니다.​


예측 시장 및 수익 기능

Google Finance는 Polymarket과 Kalshi의 예측 시장 데이터를 통합하여 사용자가 검색창에서 직접 미래 시장 이벤트를 조회할 수 있도록 하고 있습니다. 이 기능은 "2025년 GDP 성장률은 어떻게 될까?"와 같은 질의에 대해 현재 확률과 과거 추세를 표시합니다​

이번 출시 시기는 두 플랫폼에 대한 상당한 기관 투자에 이어 나왔습니다. 뉴욕증권거래소의 소유주인 Intercontinental Exchange는 10월에 90억 달러 가치 평가로 Polymarket에 20억 달러를 투자했습니다. 며칠 후 Kalshi는 Sequoia Capital과 Andreessen Horowitz를 포함한 투자자들로부터 50억 달러 가치 평가로 3억 달러 이상을 확보했습니다.​

Google은 또한 지난주 실적 발표 전화회의의 라이브 오디오 스트림, 실시간 대본, 그리고 통화 전후와 진행 중에 업데이트되는 AI 기반 "한눈에 보기" 요약을 제공하는 새로운 실적 발표 경험을 발표했습니다. 이 기능에는 실적 발표 일정이 포함되어 있으며 사용자가 현재 결과를 과거 데이터와 비교할 수 있습니다.​


출시 및 경쟁

Deep Search는 앞으로 몇 주에 걸쳐 미국에서 출시되며, Google AI Pro 및 AI Ultra 구독자에게는 더 높은 사용 한도가 제공됩니다. google.com/finance/beta에서 Google Labs를 통해 조기 액세스가 가능합니다. 업그레이드된 플랫폼은 이번 주 인도에서 영어와 힌디어 지원과 함께 출시되었지만, Deep Search와 예측 시장 기능은 초기에는 미국 전용으로 유지됩니다.​

이러한 움직임은 Google이 Bloomberg Terminal 및 Yahoo Finance를 포함한 기존 금융 플랫폼과 보다 직접적으로 경쟁할 수 있는 위치에 서게 합니다. 이들 플랫폼 역시 AI 기능 통합을 시작했습니다. Yahoo Finance는 현재 베타 버전인 "Analyze with AI" 도구를 제공하지만, 업계 관계자들은 Google이 AI 도입에 있어 보다 공격적인 접근 방식을 취했다고 평가합니다.

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(퍼플렉시티가정리한기사)Google은이번주7세대텐서처리장치인Ironwood를출시했으며,Nvidia의Blackwell아키텍처와직접경쟁할수있는성능사양을갖추고있습니다.이칩은앞으로몇주내에클라우드고객들에게일반적으로제공될예정이며,이는제3자GPU에대한의존도를줄이는동시에급성장하는AI인프라시장에서더큰점유율을확보하려는이거대기술기업의노력이확대되고있음을나타냅니다.​Ironwood는Google의TPUv5p대비최대10배의피크성능을제공하며,Trillium으로도알려진이전버전인TPUv6e와비교하여칩당4배이상의성능을제공합니다.각칩은4,614FP8테라플롭스의성능을제공하며192GB의HBM3E메모리를탑재하여최대7.37TB/s의대역폭을제공합니다.이시스템은단일포드에서최대9,216개의칩으로확장할수있으며,Google의기술문서에따르면42.5FP8엑사플롭스의컴퓨팅성능을제공하는데,이는경쟁시스템보다약118배더많은수치입니다.​주요고객들이시장변화를예고하다Claude모델을개발한AI스타트업Anthropic은10월말,GoogleCloud와의획기적인파트너십확대의일환으로최대100만개의TPU를배치할계획이라고발표했습니다.수백억달러규모의이거래를통해Anthropic은2026년에온라인으로제공될1기가와트이상의컴퓨팅용량에접근할수있게됩니다.Anthropic의최고재무책임자(CFO)KrishnaRao는확장된용량이"기하급수적으로증가하는수요를충족하는동시에우리모델을업계최첨단에유지할수있도록보장한다"고말했습니다.​크리에이티브소프트웨어도구로잘알려진Lightricks도텍스트와이미지입력을결합한멀티모달모델LTX-2를훈련시키기위해Ironwood를사용하고있습니다.Google자체도Gemini,Veo,Imagen을포함한최첨단AI모델을훈련하고배포하기위해TPU를사용합니다.​인프라경쟁이심화된다Ironwood출시는Nvidia의지배적인GPU를넘어차별화된AI인프라를제공하기위한클라우드제공업체간의치열한경쟁을강조합니다.Google은2025년자본지출을이전예상치인850억달러에서910억달러에서930억달러사이로늘리고있으며,대부분은AI인프라에투입됩니다.CEOSundarPichai는지난달애널리스트들에게회사가2025년3분기까지지난2년동안보다더많은10억달러이상의거래를체결했다고말했습니다.​GoogleCloud는3분기에전년대비34%의매출성장을기록하며151억5천만달러에도달했습니다.Pichai는이러한성장을"TPU기반솔루션을포함한AI인프라제품에대한상당한수요"에기인한다고밝혔습니다.회사의클라우드백로그는전분기대비46%증가하여1,550억달러를기록했습니다.​Ironwood와함께Google은N4A가상머신과C4A베어메탈인스턴스를포함한새로운Arm기반Axion프로세서를공개했습니다.회사는N4A가비교가능한x86기반가상머신의최대2배의가격대비성능을제공한다고밝혔습니다.
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(퍼플렉시티가정리한기사)스톡홀름에본사를둔법률AI스타트업Legora는2025년11월6일새로운Portal제품을발표했으며,이는로펌이고객과협업하고서비스를제공하는방식을혁신하도록설계되었습니다.이번출시는10월말회사가18억달러기업가치로1억5천만달러규모의시리즈C펀딩라운드를마감한직후이루어졌습니다.​Portal은수십년간지속되어온이메일기반고객협업관행을화이트라벨방식의안전한작업공간으로대체하여변호사와고객이실시간으로함께작업할수있도록하는것을목표로합니다."30년이상변호사들은주로이메일에의존하여고객과협업해왔으며,그결과문서가묻히고,수많은버전이생기고,Outlook에서끝없이검색하고,소통이단편화되는문제가발생했습니다"라고회사는밝혔습니다.이플랫폼은사건관련작업을중앙집중화하고,대량문서업로드를가능하게하며,로펌이계약검토와같은작업을위한맞춤형AI워크플로우를구축할수있도록합니다.​경쟁이치열한시장에서경쟁하기Portal의출시는Legora를Harvey와직접경쟁하는위치에놓았습니다.Harvey는법률AI업계에서두각을나타내며2025년8월연간반복수익1억달러를달성했고,10월에는80억달러의기업가치를인정받았습니다.Harvey가개별변호사의생산성에중점을두고AmLaw100의42%를고객으로확보했다면,Legora는협업기능이자사의제품을차별화할것으로기대하고있습니다.​2023년9월MorganLewis에서합류한Legora의법률혁신및전략부사장인KylePoe는Portal이"법률서비스제공방식의근본적인변화를의미한다"고밝혔습니다.이플랫폼은로펌들이자신의전문지식을화이트라벨도구에내장하여고객이직접사용할수있도록"지식상품화"를할수있게하며,고객들은Legora라이선스를구매하지않아도Portal에접근할수있습니다.​Linklaters,ClearyGottlieb,Goodwin,Deloitte등주요로펌들이Portal의디자인파트너로참여하고있습니다.2023년9월Legora를도입한MinterEllison의CEOVirginiaBriggs는이도구가"고객에게실질적인가치를창출할잠재력이있다"고평가했습니다.Linklaters의선임변호사GregBaker는Portal이"우리직원들과고객들에게최고의경험을제공할것"이라확신을표했습니다.​Portal의정식출시는2026년초로계획되어있습니다.이번출시로Legora는눈에띄는확장기를마무리하게되었으며,2025년5월이후고객수가250명에서400명이넘게증가했고,시장진출국가도20곳에서40곳이상으로두배이상늘었습니다.
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(퍼플렉시티가정리한기사)한국의이재명대통령은11월7일한국핵융합에너지연구원의연구원들앞에서명확한선언을했다.전통적인원자력이아닌핵융합이한국이인공지능강국이되려는야망을뒷받침할것이라고말이다.대전에있는KSTAR초전도핵융합연구장치방문은대통령이핵융합연구예산의대폭적인증액을약속하는동시에AI의긴급한에너지수요를충족하기에는너무느리다며기존원자력확대를일축하면서중요한정책전환을의미했다.​이재명의지지는AI데이터센터의폭발적인전력요구사항에힘입어핵융합에너지가수십년간의실험실연구에서본격적인상업적고려대상으로부상하는시점에나왔다.APEC정상회담이후그의지지율은6퍼센트포인트상승한63퍼센트를기록했으며,유권자들은그의외교및과학정책중심접근을높이평가했다.대통령은연구원들에게"실패할자유와권리"를부여할것을강조하며실패한실험에대한인센티브를제안했는데,이는R&D예산을삭감했던한국의이전정부와는극명한차이를보이는것이다.​일본과러시아가핵융합기술을발전시키다Lee의핵융합시설견학과같은날,일본스타트업HelicalFusion의CEOTakayaTaguchi는Bloomberg에출연하여10월의이정표달성이후자사의사업전략에대해논의했다.HelicalFusion은그달에고온초전도코일의중요한성능테스트를완료했으며,이는상용핵융합원자로내부의자기조건을재현한세계최초의사례였다.이회사는일본의신임총리SanaeTakaichi의강력한지원을받으며2030년대초까지세계최초로핵융합발전을실증하는것을목표로하고있다.​한편,7월에2025GlobalEnergyPrize를수상한러시아과학자VladislavKhomich는50년이상열핵융합에서폐기물처리에이르기까지다양한응용분야를가진플라즈마기술을개발해왔다.GlobalEnergyAssociation이발표한11월7일인터뷰에서Khomich는핵융합을"고갈되지않는에너지원"이자"본질적으로무한하고환경친화적"이라고설명하며,유한한화석연료와뚜렷하게대조했다.그의플라즈마토치기술은섭씨4,000도에달하는온도에서폐기물을처리할수있으며—이는기존소각로의두배이상—폐기물질량을최대500배까지줄일수있다.​거대기술기업들,상업용핵융합에투자핵융합부문은전세계적으로99억달러이상의민간투자를유치했으며,지난1년동안에만26억4천만달러가모금되었습니다.구글은6월에CommonwealthFusionSystems와전략적파트너십을체결하여2030년대초에전력을공급할것으로예상되는CFS의첫번째ARC발전소로부터200메가와트를구매하기로합의했습니다.마이크로소프트는HelionEnergy와유사한계약을맺었으며,이회사는2028년공급목표로7월에워싱턴주시설건설을시작했습니다.​중국또한핵융합추진을가속화하여국영핵융합회사를설립하고허페이에연소플라즈마실험초전도토카막(BEST)을건설하고있으며,2027년까지완공을목표로하고역사상최초로핵융합발전을실증하는것을목표로하고있습니다.중국의핵융합투자는전략적에너지독립목표의일환으로65억달러에달했습니다.
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(퍼플렉시티가정리한기사)구글(알파벳주식회사)리서치는다양한데이터형식에서복잡한데이터과학작업을자동화하는고급AI에이전트DS-STAR를공개했으며,여러산업벤치마크에서최고의성능을달성하고엔터프라이즈데이터분석자동화에있어중요한진전을알리고있습니다.업계표준에서의획기적인성능Google의11월6일발표에따르면,DS-STAR는2025년9월기준DABStep벤치마크리더보드에서어려운작업에대해45.2%의정확도로1위를차지했습니다.이시스템은DABStep,KramaBench,DA-Code의세가지주요벤치마크에서선두경쟁자인AutoGen과DA-Agent를능가했습니다.KramaBench에서DS-STAR는DA-Agent의39.8%에비해44.7%의정확도를달성했으며,DA-Code에서는37.0%대비38.5%에도달했습니다.​성능향상은특히복잡한다중파일작업에서두드러졌습니다.Gemini2.5Pro를사용하여DS-STAR는DABStep의높은난이도정확도를12.7%에서45.2%로향상시켰으며,이는32퍼센트포인트를초과하는개선입니다.이는OpenDataScientist,Mphasis-I2I-Agents,AmityDAAgent를포함한상용대안들에비해상당한도약을나타냅니다.​혁신적인다중에이전트구조기존의구조화된SQL데이터베이스에의존하는전통적인데이터과학에이전트와달리,DS-STAR는CSV,JSON,Markdown,그리고비정형텍스트파일과같은다양한파일형식을처리합니다.이시스템은다양한형식에서컨텍스트를추출하는데이터파일분석기,실행가능한단계를생성하는플래너,Python스크립트를생성하는코더,그리고계획의충분성을평가하는검증자로구성된멀티에이전트프레임워크를채택하고있습니다.​반복적세분화과정은DS-STAR가복수의데이터소스를필요로하는복잡한분석도처리할수있게합니다.연구에따르면,난이도가높은작업은문제해결에평균5.6회의세분화라운드가필요했고,더간단한작업은3.0회의라운드만필요했으며,절반이상의쉬운작업은한번의반복만에완료되었습니다.이시스템은디버깅기능과대규모데이터셋에서관련파일을선택하는검색모듈을포함하고있어,패턴변화나누락데이터발생시에도견고성을높여줍니다.​산업맥락및응용이번출시는AI기반데이터분석에대한기업수요가가속화되는가운데이루어졌습니다.GoogleCloud의AI에이전트에대한광범위한진출에는2025년8월에발표된BigQueryNotebooks용DataScienceAgent가포함되어있으며,이는탐색적분석,데이터정제,머신러닝예측을포함한자율적분석워크플로우를실행합니다.Gartner의애널리스트들은2026년까지기업애플리케이션의40%가작업별AI에이전트를탑재할것으로예측하고있으며,이는현재5%미만에서증가한수치입니다.​DS-STAR는문서해석부터통계분석까지전체데이터사이언스워크플로우를자동화하는데중점을두고있어,깊은기술적전문지식이부족한기업들의중요한문제점을해결합니다.깨끗한관계형데이터베이스가아닌실제세계의복잡한데이터를다룰수있는이시스템의능력은실용적인기업배포에적합하며,조직전반에걸쳐고급분석을민주화할가능성이있습니다.
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