Loading...

AI 뉴스

Lightricks, 오픈소스 AI 비디오 모델 LTX-2 출시

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.10.25 13:41
1,761 조회
0 추천
0 비추천

본문

runnitResults_users_33LfEDdxlyZufi5rhbzABHFSLNT2_runs_muSXtR72nafQKuxujb3n_S_m0bp1PtpWpF5WZ_8fR0-1.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Lightricks는 수요일에 LTX-2를 공개하면서, 전문가 수준의 동기화된 오디오 및 비디오 콘텐츠를 생성할 수 있는 최초의 완전 오픈 소스 AI 비디오 기반 모델이라고 주장했습니다. 이 시스템은 최대 10초 길이의 시퀀스에 대해 50프레임/초의 네이티브 4K 해상도 영상을 생성하며, 소비자용 그래픽 카드에서도 효율적으로 작동합니다.​

셀카 편집 앱 Facetune으로 잘 알려진 예루살렘 소재 회사인 Lightricks는 실험적 기술과 제작 준비가 된 도구 사이의 격차를 해소하는 창의적 AI의 혁신으로 LTX-2를 내세우고 있습니다. Lightricks에 따르면, 이 모델은 약 5초 만에 6초 길이의 Full HD 비디오를 생성할 수 있으며, 이로 인해 비슷한 결과물을 생성하는 데 일반적으로 1~2분이 걸리는 OpenAI의 Sora 2와 같은 경쟁 업체를 크게 앞질렙니다.​


속도와 효율성이 시장 차별화를 이끈다

LTX-2의 주요 경쟁력은 처리 속도와 비용 효율성에 있습니다. 회사 측은 이 모델이 멀티-GPU 추론 스택을 통해 경쟁 시스템보다 최대 50% 낮은 연산 비용으로 전문적인 결과를 제공한다고 주장합니다. 이러한 효율성은 하드웨어 요구 사항에도 확대되어, 엔터프라이즈급 인프라가 아닌 일반 소비자용 GPU에서도 구동이 가능합니다.​

“확산 모델은 더 이상 단순히 생산을 시뮬레이션하는 수준에 머무르지 않고, 곧 실제 생산 그 자체가 되고 있습니다,”라고 Lightricks의 공동 창립자이자 CEO인 Zeev Farbman은 말했습니다. “LTX-2는 이러한 변화의 대표적 모델입니다: 우리가 만든 가장 완성도 높은 크리에이티브 엔진으로, 동기화된 오디오와 비디오, 4K 고화질, 장편 제작 역량, 획기적인 효율성을 하나의 오픈된 실제 생산 시스템으로 통합했습니다.”​

이 모델은 세 가지 가격 책정 옵션을 제공합니다: 빠른 반복 작업을 위한 Fast는 초당 $0.04, 일상적인 제작 작업을 위한 Pro는 초당 $0.08, 4K 해상도와 동기화된 오디오로 최대 품질 출력을 위한 Ultra는 초당 $0.16입니다. 가격은 해상도(720p~4K)와 오디오 생성 포함 여부에 따라 달라집니다.​


오픈 소스 전략이 업계 리더들에게 도전 과제를 안겨준다

LTX-2의 오픈소스 접근 방식은 대형 기술 기업의 독점 모델이 지배하는 시장에서 차별성을 보여줍니다. OpenAI의 Sora 2와 Google의 Veo 3.1이 각각의 역량으로 주목을 받고 있지만, 두 시스템 모두 접근이 제한된 폐쇄형 시스템으로 남아 있습니다. LTX-2의 핵심 구성 요소는 이미 GitHub에 공개되어 있으며, 전체 모델 가중치와 학습 데이터셋은 올 가을 말에 공개될 예정입니다.​

이 모델의 오디오-비디오 동기화 생성 기능은 오디오를 따로 제작하고 후처리로 통합해야 하는 기존 시스템에 비해 기술적 진보를 이룹니다. LTX-2는 영상, 움직임, 대사, 환경음, 음악을 하나의 과정에서 동시에 만들어내며, 영화 제작자와 콘텐츠 제작자를 위한 창작 작업 흐름을 간소화합니다.​

LTX-2의 API 접근은 현재 Fal, Replicate, ComfyUI 등 플랫폼과의 통합을 통해 초기 파트너들에게 순차적으로 제공되고 있습니다. 또한 Lightricks의 LTX Studio 플랫폼을 통해서도 접근이 가능하며, 더 넓은 마켓플레이스에서의 출시도 올해 후반기에 예정되어 있습니다. 2013년에 설립된 Lightricks는 지금까지 3억 3,500만 달러의 자금을 조달했으며, 2021년 기준 18억 달러의 기업 가치를 달성했습니다.

댓글 0
전체 1,366 / 118 페이지
(퍼플렉시티가 정리한 기사)생성형 인공지능은 산업이 제품을 설계하고 제조 시설을 운영하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고, 2025년 11월 14일 Discovery Artificial Intelligence 저널에 발표된 새로운 연구가 밝혔습니다. Valencia-Arias 외 연구진의 연구는 이 기술이 설계자와 엔지니어들이 전례 없는 창의적 가능성을 탐구할 수 있게 하는 동시에, 낭비를 줄이고 생산성을 향상시키는 데이터 기반 접근 방식을 통해 생산 공정을 최적화한다는 점을 강조합니다.창의적 지평을 확장하면서 낭비를 줄이기이 연구는 제조 부문 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 인간의 창의성과 기계 지능 간의 공생 관계를 강조합니다. 미리 정의된 규칙을 따르는 전통적인 AI 시스템과 달리, 생성형 AI는 기존 제품을 분석하고 특정 매개변수를 충족하는 변형을 생성하여 엔지니어가 수천 가지의 설계 반복을 동시에 탐색할 수 있게 합니다. 이러한 기능은 제품 개발 주기를 가속화하는 동시에 재료 낭비를 최소화합니다. 제조업체들은 AI로 최적화된 절단 패턴과 생산 계획을 통해 최대 10%의 절감 효과를 보고하고 있습니다.이 기술의 영향은 설계를 넘어 확장됩니다. AI 알고리즘은 현장 데이터를 분석하여 비효율성을 식별하고 자원을 극대화하고 낭비를 줄이는 개선 사항을 제안합니다. 여러 제조업체가 효율성 향상을 문서화했으며, 일부는 AI 기반 자동화를 통해 주기 시간이 20-30% 개선되고 오류율이 25% 감소했다고 보고하고 있습니다.산업 도입 가속화이 연구는 주요 산업 기술 기업들이 제조업을 위한 새로운 생성형 AI 기능을 도입하는 가운데 발표되었습니다. 2025년 11월 13일, 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation, Inc.)은 공장 환경의 엣지 기반 생성형 AI를 위해 NVIDIA(NVIDIA Corporation)의 Nemotron Nano의 통합을 발표했으며, 이는 한정된 공간과 전력으로 동작하는 제조 장비에 적용될 수 있도록 설계되었습니다. 이와 유사하게, 지멘스(Siemens AG)와 NVIDIA는 2025년 11월, AI를 활용해 수백 개의 공장 레이아웃을 시뮬레이션하여 설계 기간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축시키는 첨단 디지털 트윈 기술을 선보였습니다.업계 설문조사에 따르면 AI의 도입이 광범위하게 이루어지고 있습니다. 제조업체의 77%가 2025년에 어느 정도 AI를 도입했으며, 이는 2023년의 70%에서 증가한 수치로 생산 최적화, 품질 관리, 재고 관리 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 29%는 시설 또는 네트워크 단위에서 AI 및 머신러닝을 사용하고 있으며, 24%는 같은 규모로 생성형 AI를 배치했습니다.발렌시아-아리아스(Valencia-Arias) 연구는 제조업에서 AI의 보급이 확대됨에 따라 인간의 감독이 여전히 매우 중요하다는 점을 강조합니다. 이 기술은 인간의 역량을 대체하는 것이 아니라 확장해주는 역할로, 인간의 창의성이 AI가 생성한 결과물을 해석하고, 기계가 간과할 수 있는 정성적 요인을 바탕으로 의사결정을 내리는 데 필수적입니다. 이러한 협력적 접근 방식은 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서 혁신과 윤리적 판단이라는 필수적인 인간적 요소를 유지할 수 있게 해준다고 연구는 제안합니다.
1290 조회
0 추천
2025.11.16 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Taiwan Semiconductor Manufacturing Company는 피닉스에 6개의 반도체 제조 공장, 2개의 첨단 패키징 시설, 그리고 연구개발 센터를 건설하기 위해 1,650억 달러를 투자하기로 약속했으며, 이는 칩 제조업체들이 인공지능 개발을 위한 국내 공급망 확보에 나서면서 미국 역사상 최대 규모의 해외 직접 투자로 기록되고 있습니다.2025년 3월 발표된 이 대규모 확장은 기존 650억 달러 투자 약속에 1,000억 달러를 추가한 것으로, 미국 기술 기업들이 지정학적 긴장과 수입 반도체에 대한 미국 관세 위협으로 인한 압박이 증가하는 가운데 이루어졌습니다. 첫 번째 시설은 2024년 말 첨단 칩 생산을 시작했으며, Nvidia는 10월 애리조나 사이트에서 미국 본토에서 제조된 최초의 Blackwell AI 칩 웨이퍼를 공개했습니다.실리콘 방패, 미국 사막으로 이동하다TSMC는 현재 전 세계 반도체 제조의 약 65%를 장악하고 있으며, 첨단 3나노미터 칩 생산에서는 압도적인 90%의 점유율을 보유하고 있습니다. Nvidia, AMD, Apple, Qualcomm, Broadcom을 포함한 기업들은 모두 자사의 프로세서 설계를 제작하기 위해 이 대만 칩 제조업체에 의존하고 있습니다.애리조나 단지는 올해 초 AI 산업에 충격파를 보낸 트럼프 대통령의 대만 관세 위협에 의해 추진된 전략적 전환을 나타냅니다. TSMC 대변인은 “이 투자는 애리조나 주에 수십억 달러의 경제적 이익을 가져오고 미국의 반도체 기술 리더십을 강화할 것입니다”라고 말했습니다. 이 회사는 확장을 지원하기 위해 CHIPS and Science Act에 따라 66억 달러의 연방 보조금을 받았습니다첫 번째 피닉스 팹은 이미 가동 중이며, Apple과 Nvidia를 포함한 고객들을 위해 N4 공정 기술을 사용하여 칩을 생산하고 있습니다. 2025년에 완공된 두 번째 시설은 2028년까지 더 진보된 N3 기술의 대량 생산을 목표로 하고 있으며, 2025년 4월에 착공한 세 번째 팹은 10년대 말까지 최첨단 N2 및 A16 공정 칩을 생산할 예정입니다.지정학적 계산이 기술 환경을 재편하다이번 투자는 대만의 “실리콘 방패”가 약화되고 있다는 우려를 해소하기 위한 것입니다. “실리콘 방패”란 전 세계가 대만의 반도체 산업에 의존하고 있어 중국의 침공을 억제한다는 믿음을 말합니다. 대만 정부는 생산 능력이 해외로 이전되더라도 국내 사업이 회사의 기술적 핵심으로 남을 것이라고 국민들을 안심시키고자 했습니다.10월에 애리조나 시설을 방문한 엔비디아 CEO 젠슨 황은 이를 “최근 미국 역사상 가장 중요한 칩이 가장 진보된 팹에 의해 미국에서 제조되는 최초의 사례”라고 불렀습니다. 황은 이후 차세대 AI 칩에 대한 “매우 강력한 수요”를 충족하기 위해 TSMC에 웨이퍼 생산을 늘려줄 것을 요청했습니다.이번 확장으로 향후 4년간 40,000개의 건설 일자리와 수만 개의 첨단 제조 일자리가 창출될 것으로 예상되며, 2025년 전 세계 AI 지출이 1.5조 달러에 육박하는 가운데 애리조나를 첨단 반도체 생산 허브로 확고히 자리매김하게 될 것입니다.
1311 조회
0 추천
2025.11.16 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)세계 최대의 스테이블코인 발행사인 테더(Tether)가 독일의 휴머노이드 로보틱스 스타트업인 뉴라 로보틱스(Neura Robotics)에 대한 10억 유로(12억 달러) 규모의 투자 라운드를 주도하기 위한 심도 있는 협상을 진행 중이라고 파이낸셜 타임스가 보도했다. 이번 거래가 성사될 경우, 뉴라 로보틱스의 기업 가치는 80억에서 100억 유로(93억 달러에서 116억 달러)로 평가받게 되며, 이는 2025년 1월에 완료된 시리즈 B 투자 라운드(1억 2,000만 유로)에 비해 상당히 상승한 것이다.이번 잠재적 투자는 테더가 핵심 스테이블코인 사업을 넘어 공격적으로 사업 다각화를 추진하고 있음을 보여준다. 테더는 2025년 첫 세 분기 동안 미 국채 1,350억 달러 규모의 사상 최대 보유액에서 주로 발생한 수익으로 100억 달러 이상의 이익을 거둬들인 것으로 알려졌다. 테더는 현재 인공지능(AI), 데이터 센터, 비트코인 채굴, 에너지 인프라 등 140개 이상의 기업에 투자한 상태다.모건스탠리가 이번 투자 자문을 맡고 있는 것으로 알려졌으며, 이 라운드는 암호화폐 업계에서 전통 심층 기술 하드웨어 분야로의 최대 규모 투자 중 하나로 평가된다.뉴라의 야심찬 생산 목표Neura Robotics는 CEO인 David Reger가 2019년에 설립한 회사로, 산업용으로 설계된 인지형 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며 소비자 시장으로의 확장을 계획하고 있습니다. 이 회사는 2030년까지 500만 대의 로봇을 생산하는 것을 목표로 하고 있는데, Reger는 이를 로봇 산업의 “아이폰 순간”을 만드는 것으로 비유했습니다.이 스타트업은 이미 10억 유로가 넘는 주문을 확보했으며, 최근 독일 자동차 부품 공급업체인 Schaeffler와 제휴하여 2035년까지 슈페플러의 글로벌 생산 네트워크에 수천 대의 휴머노이드 로봇을 통합할 예정이라고 발표했습니다. 이 협력에는 액추에이터와 기타 핵심 부품의 공동 개발도 포함됩니다.2025년 1월, Neura는 Lingotto Investment Management가 주도하고 BlueCrest Capital Management, Volvo Cars Tech Fund 등이 참여한 시리즈 B 투자 라운드에서 1억 2천만 유로를 유치했습니다.휴머노이드 로봇의 열띤 경쟁휴머노이드 로봇 분야에 전례 없는 자본과 경쟁이 몰리고 있는 가운데, 테더의 투자 가능성 역시 주목받고 있습니다. 미국의 Figure AI는 2024년 9월, 엔비디아, 마이크로소프트, 제프 베이조스 등 투자자들의 지원을 받아 390억 달러의 가치로 10억 달러 이상의 자금을 조달했습니다. 테슬라는 2030년까지 옵티머스 로봇 100만 대 생산을 목표로 하고 있으며, 중국의 스타트업들 역시 개발 속도를 높이고 있습니다.만약 최종 확정된다면, 테더의 투자는 주요 기술 투자자로서의 입지를 더욱 굳히는 동시에, 경쟁이 치열해지는 유럽의 로봇 시장에서 네우라가 생산 규모를 확대하는 데에 필수적인 자금을 제공하게 될 것입니다.
1299 조회
0 추천
2025.11.16 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Meta, Nvidia, 그리고 Microsoft의 인공지능 추론 엔진에 영향을 미치는 심각한 보안 취약점이 사이버 보안 연구원들에 의해 발견되었으며, 광범위한 코드 재사용을 통해 AI 생태계 전반에 전파된 시스템적 결함을 노출시켰습니다.보안 회사 Oligo Security가 목요일에 공개한 이 취약점들은 모두 연구원들이 “ShadowMQ”라고 부르는 패턴, 즉 ZeroMQ 메시징 라이브러리와 Python의 pickle 역직렬화 모듈의 안전하지 않은 사용에서 비롯되었습니다. 이 결함들은 네트워크 액세스 권한을 가진 공격자가 AI 추론 서버에서 임의의 코드를 실행할 수 있게 하여, 민감한 데이터를 침해하거나 독점 모델을 훔치거나 GPU 클러스터에 암호화폐 채굴 프로그램을 설치할 가능성이 있습니다.코드 재사용은 위험을 증폭시킨다보안 문제는 CVE-2024-50050으로 식별된 Meta의 Llama 대규모 언어 모델 프레임워크의 취약점으로 거슬러 올라가며, 회사는 10월에 이를 패치했습니다. 이 결함은 노출된 네트워크 소켓을 통해 Python의 pickle 모듈로 수신 데이터를 역직렬화하기 위해 ZeroMQ의 recv_pyobj() 메서드를 사용하는 것과 관련이 있었습니다. 이는 악의적인 데이터가 처리될 때 원격 코드 실행을 가능하게 하는 위험한 조합입니다.Oligo Security 연구원 Avi Lumelsky는 동일한 안전하지 않은 패턴이 직접적인 코드 복사를 통해 여러 주요 AI 프레임워크로 확산되었음을 발견했습니다. “코드 파일이 프로젝트 간에 복사되었으며, 때로는 한 줄 한 줄 그대로 복사되어 한 저장소에서 다음 저장소로 위험한 패턴을 전달했습니다”라고 Lumelsky는 말했습니다. 예를 들어, SGLang의 취약한 코드는 vLLM에서 각색되었고, Modular Max Server는 두 프로젝트 모두에서 로직을 차용하여 코드베이스 전반에 걸쳐 결함을 효과적으로 영속시켰습니다.광범위한 영향, 엇갈린 반응이 취약점들은 영향을 받는 플랫폼 전반에 걸쳐 여러 CVE 식별자가 할당되었습니다. NVIDIA TensorRT-LLM(CVE-2025-23254, CVSS 점수 8.8)은 버전 0.18.2에서 수정되었습니다. vLLM 프로젝트(CVE-2025-30165, CVSS 점수 8.0)는 기본적으로 V1 엔진으로 전환하여 문제를 해결했지만, V0 엔진에서는 취약점이 여전히 수정되지 않았습니다. Modular Max Server(CVE-2025-60455)도 패치를 출시했습니다.그러나 Oligo의 공개에 따르면, Microsoft의 Sarathi-Serve는 여전히 패치되지 않았으며, SGLang은 불완전한 수정만 구현했습니다. 이 취약점들은 다중 노드 배포에 영향을 미치며, 공격자가 주요 호스트를 침해할 경우 전체 AI 추론 클러스터로 확대될 수 있습니다.Oligo는 공개 인터넷에서 수천 개의 노출된 ZeroMQ 소켓을 발견했으며, 그 중 일부는 취약한 추론 클러스터에 연결되어 있어 보안 공백의 긴급성을 강조하고 있습니다. Lumelsky는 “코드 재사용에 안전하지 않은 패턴이 포함되면, 그 결과는 빠르게 외부로 파급됩니다”라고 경고했습니다.
1288 조회
0 추천
2025.11.16 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입