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구글, AI 에이전트 결제용 암호화폐 기반 프로토콜 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.16 23:43
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Google은 화요일 Agent Payments Protocol(AP2)을 공개하며, 통합된 스테이블코인 지원을 통한 AI 에이전트 기반 상거래를 위한 표준화된 인프라 구축에 대한 주요한 추진을 발표했다. 이 오픈소스 프로토콜은 이미 Coinbase, Mastercard, PayPal, American Express, 그리고 Salesforce를 포함한 60개 이상의 조직으로부터 지원을 확보했다.


이 프로토콜은 AI 에이전트가 점점 더 자율적인 구매 결정을 처리함에 따라 중요한 인프라 개발을 나타낸다. 인간이 개시하는 거래를 위해 설계된 전통적인 전자상거래 시스템과 달리, AP2는 AI 에이전트가 검증 가능한 승인 체인과 거래 책임을 유지하면서 안전하게 결제를 개시할 수 있는 프레임워크를 생성한다.


암호화폐 통합이 에이전트 상거래를 강화하다


이 프로토콜의 가장 중요한 혁신은 Coinbase 및 이더리움 재단과 협력하여 개발된 암호화폐 통합에 있습니다. Google Cloud의 Web3 책임자인 James Tromans는 이 시스템이 “기존 결제 레일의 역량과 헤리티지뿐만 아니라 스테이블코인과 같은 앞으로 도입될 기능까지 모두 반영하도록 처음부터 구축되었다”고 말했습니다.


Coinbase의 파트너십은 자체 AI 및 암호화폐 결제 인프라와의 상호운용성을 보장하며, 이 협업은 MetaMask 등 다른 암호화폐 업체로도 확장됩니다. Coinbase 개발자 플랫폼의 엔지니어링 책임자 Erik Reppel은 그들의 공통 목표를 강조하며 “우리는 모두 AI가 서로에게 가치를 전송할 수 있는 방법을 찾기 위해 노력하고 있다”고 밝혔습니다. 이 통합에는 또한 암호화폐 지갑에서 AI 기반 구매를 가능하게 하는 x402 프로토콜 지원도 포함됩니다.


이중 명령 보안 아키텍처


AP2는 암호화 서명이 된 디지털 위임장을 사용하여 에이전트 거래를 승인하는 정교한 보안 모델을 적용합니다. 시스템은 두 가지 별도의 승인을 요구합니다. 첫 번째는 에이전트가 특정 제품을 검색하고 판매자와 협상하는 것을 승인하는 “의향 위임장(intent mandate)”, 두 번째는 상품이 확인된 후 최종 구매를 승인하는 “장바구니 위임장(cart mandate)“입니다.


완전 자동화된 구매의 경우, 이 프로토콜은 에이전트가 장바구니 위임장을 자동으로 생성할 수 있도록 허용하지만, 가격 한도, 시간 제약, 참여 조건 등 더 상세하게 명시된 의향 위임장이 요구됩니다. 이러한 이중 위임장 시스템을 통해 사용자 제어를 유지하면서 에이전트 활동에 대한 추적 가능한 감사 경로를 제공하여 사기 방지를 보장합니다.


기존 구글 프로토콜을 기반으로 구축하기


AP2는 4월에 출시된 Google의 기존 Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 확장하는 것으로, 이는 다양한 플랫폼과 공급업체 간의 AI 에이전트 간 통신을 표준화했습니다. 결제 확장 기능은 또한 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)과 통합되어, 에이전트 간 상호작용과 거래를 위한 포괄적인 프레임워크를 만듭니다.


Google은 GitHub에서 완전한 기술 사양을 제공하고, 표준화 기구를 통한 지속적인 협업을 통해 개방형 개발에 대한 의지를 강조했습니다. 회사 임원들은 더 넓은 결제 및 기술 커뮤니티가 참여하는 “개방적이고 협력적인 과정”을 통해 이 인프라를 구축하겠다는 헌신을 강조했습니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)노션은 목요일, 노션 3.0의 일환으로 AI 에이전트 기능을 공개하며 기본적인 지원에서 자율적인 작업 수행으로의 중요한 발전을 알렸다. 이번 출시는 샌프란시스코에서 열린 회사의 연례 “Make with Notion” 컨퍼런스에서 이뤄졌으며, CEO 아이반 자오는 해당 기술을 “지식 노동을 위한 세계 최초의 AI 에이전트”라고 설명했다.고급 자동화 기능AI 에이전트는 단순히 다음 단계를 제안하는 기존의 AI 도구와는 근본적으로 다른 변화를 보여줍니다. 이 에이전트들은 수백 페이지에 걸쳐 최대 20분 동안 복잡한 다단계 작업을 동시에 수행할 수 있습니다. 또한 페이지를 생성하고 수정하며, 데이터베이스를 관리하고, 구조화된 콘텐츠를 생성하며, Notion 워크스페이스의 여러 구성 요소에 대한 실행 계획을 개발할 수 있습니다.“이제 팀들은 실제로 작업을 완료하는 AI를 준비하고 있습니다.“라고 Notion EMEA의 제너럴 매니저인 Mick Hodgins가 말했습니다. 이 에이전트들은 Slack, Google Drive, Microsoft Teams, SharePoint 등의 외부 플랫폼과 연동되며, 웹 리서치를 통해 포괄적인 정보를 수집할 수 있습니다.사용자들은 프로필 페이지를 통해 에이전트의 행동 선호도, 응답 스타일, 콘텐츠 참조 등을 설정하여 에이전트를 맞춤화할 수 있습니다. 또한 시스템에는 에이전트가 상호작용을 통해 학습하고 자동으로 프로필을 업데이트할 수 있는 메모리 기능이 포함되어 있습니다.생산성 시장에서의 경쟁적 포지셔닝이번 발표는 노션이 생산성 소프트웨어 시장에서 기존 경쟁자인 마이크로소프트와 구글(알파벳 Inc.)에 대해 더욱 공격적인 입장을 취하게 함을 보여줍니다. 마이크로소프트는 2023년에 노션과 유사한 문서 협업 애플리케이션인 루프를 출시했으며, 이는 마이크로소프트 365 가입자가 사용할 수 있게 되었습니다. 한편, 마이크로소프트는 워드 문서와 아웃룩 이메일을 생성할 수 있는 AI 도구인 코파일럿을 홍보하고 있습니다¹.램프, 버셀, 파롤라 등의 기업 고객들은 이미 이 기술을 도입하고 있습니다². 램프의 AI & 운영 책임자인 벤 레빅은 “이제는 몇 시간이나 소요되던 반복 업무가 즉시 사용할 수 있는 시스템으로 바로 구현됩니다. 우리는 이런 노션 에이전트를 활용해 완전히 새로운 업무 흐름을 대규모로 운영하고 있습니다”고 말했습니다.향후 개발 계획Notion은 올해 말에 수동 입력 없이 자동화된 일정이나 트리거에 따라 작동할 수 있는 맞춤형 에이전트의 출시를 계획하고 있습니다. 회사는 이러한 기능을 수백 명의 고객과 함께 테스트하여 사용 패턴을 평가하고, 광범위하게 제공하기 전에 적절한 가격을 결정하고 있습니다.이 에이전트들은 OpenAI와 Anthropic의 시스템을 포함한 다양한 대형 언어 모델을 활용합니다. “우리는 통합하는 모든 LLM이 고객 경험을 향상시키는지 확인하고 싶습니다.“라고 Hodgins는 설명했습니다.현재 에이전트는 웹 브라우저 및 데스크톱 애플리케이션을 통해 기존 Notion AI 구독자에게 즉시 제공되며, 모바일 버전도 곧 출시될 예정입니다.
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2025.09.19 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Adobe는 Luma AI의 첨단 Ray3 비디오 생성 모델을 Firefly 플랫폼에 통합하여 회사의 AI 기반 크리에이티브 생태계를 크게 확장했습니다. 이번 파트너십을 통해 Adobe 고객들은 Luma AI가 최초의 추론 역량을 갖춘 비디오 AI 모델이라고 주장하는 Ray3를 독점적으로 조기 접근할 수 있게 되었으며, 이는 앞으로 2주 동안 Adobe Firefly와 Luma의 Dream Machine 플랫폼에서만 이용 가능합니다.Ray3 모델은 AI 비디오 생성 기술의 획기적인 발전을 보여주며, Luma AI가 설명한 바와 같이, 자신의 결과물을 평가하고 개선할 수 있는 멀티모달 추론 시스템을 적용하고 있습니다. Luma AI의 CEO이자 공동 창립자인 Amit Jain에 따르면, “Ray3는 이러한 부분을 획기적으로 바꿨습니다. 획기적인 추론 시스템 덕분에 의도를 이해하고, 자체 결과를 평가하며, 결과를 개선할 수 있어, 생성된 비디오의 정확성과 품질이 크게 향상됩니다.”기술 역량 및 전문적 응용Ray3는 10비트, 12비트, 16비트 ACES2065-1 EXR 포맷의 네이티브 고명암비(HDR)를 지원하는 최초의 비디오 AI 모델로 차별화되며, 이는 전문적인 영화 및 광고 파이프라인에 적합하게 만듭니다. 이 모델은 이전 모델에 비해 향상된 캐릭터 일관성과 자연스러운 동작, 그리고 개선된 물리 시뮬레이션을 통해 최대 10초 길이의 시네마틱 품질의 비디오 클립을 생성합니다.이 통합은 다양한 사용 사례를 통해 콘텐츠 제작자와 전문 영화 제작자 모두를 지원합니다. 콘텐츠 제작자는 Firefly의 텍스트-투-비디오(Text to Video) 기능을 활용하여 소셜 미디어 플랫폼용 배경 영상과 전환 영상을 생성할 수 있으며, 영화 제작자는 Firefly Boards에서 사전 제작 기획 단계에서 시각적 방향, 환경 및 샷 구성 등을 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.어도비의 AI 접근 방식의 전략적 전환이 파트너십은 Adobe의 AI 전략에서 주목할 만한 진화를 보여줍니다. 처음에는 독점적으로 라이선스가 있는 콘텐츠로 훈련된 자체 Firefly 모델에 집중했던 Adobe는 2025년 내내 점차적으로 외부의 서드파티 AI 모델에도 플랫폼을 개방해왔습니다. 이제 Adobe는 OpenAI, Google, Black Forest Labs, Runway, Pika, Ideogram 등 다양한 업체의 모델을 자사 솔루션과 함께 통합하고 있습니다.Adobe의 신생 GenAI 사업 부문 부사장 Hannah Elsakr는 회사의 비전을 강조했습니다: “Adobe는 Adobe Firefly를 통해 미래의 창의적인 AI 생태계를 구축하고 있습니다. Firefly는 업계의 최고 수준 창의적 AI 모델에 접근할 수 있는 올인원 목적지입니다”. 이 접근 방식은 사용자가 하나의 구독으로 다수의 AI 모델을 이용할 수 있게 하면서도, Adobe가 AI로 생성된 콘텐츠의 투명성을 위해 추진하는 Content Credentials에 대한 약속을 유지합니다.시장 영향 및 향후 시사점이번 협업을 통해 양사는 급변하는 AI 비디오 생성 시장에서 구글의 Veo, Runway AI 및 기타 신흥 플랫폼들과의 경쟁에서 더 효과적으로 맞설 수 있게 되었습니다. Adobe는 출시 프로모션의 일환으로 10월 1일까지 유료 Firefly 및 Creative Cloud Pro 고객에게 무제한 Ray3 생성을 제공하고 있습니다.Firefly에서 Ray3로 생성된 모든 콘텐츠는 Creative Cloud 계정에 동기화되어 Premiere Pro와 같은 전문 애플리케이션에서 편집할 수 있으며, 이를 통해 Adobe의 에코시스템 전략을 정의해온 통합 워크플로우 접근 방식을 유지합니다.
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2025.09.19 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)메타는 자사의 인공지능 제품에 사용할 뉴스 콘텐츠를 확보하기 위해 주요 미디어 기관들과 라이선스 계약 체결을 적극적으로 추진하고 있으며, 이는 콘텐츠 파트너십에 대한 회사의 접근 방식에 큰 변화를 나타내는 것으로, AI 경쟁사들과의 경쟁에서 앞서기 위한 움직임이다.소셜 미디어 거대기업인 메타는 Axel Springer, Fox Corp, News Corp 등 유수의 미디어 기업들과 자사의 기사와 뉴스 콘텐츠를 메타의 AI 도구에 통합하기 위한 라이선스 계약에 관해 논의해왔다. 수개월 동안 진행된 이 대화들은 주로 뉴스 및 추가 콘텐츠의 라이선스 취득에 초점을 맞추고 있으며, 이는 메타의 다양한 AI 서비스 전반에 활용될 예정이다.하지만 이 사안에 정통한 업계 관계자들은 일부 논의가 아직 초기 단계에 머물러 있으며, 공식 계약으로 이어지지 않을 수도 있다고 경고한다. 관련 미디어 기업들의 대변인들은 대부분 언급을 거부했으며, 메타, 뉴스 코퍼레이션, 그리고 폭스 측도 로이터의 논평 요청에 답하지 않았다.슈퍼인텔리전스 랩스에서의 전략적 전환라이선스 추진은 메타가 최근 주요 인사들의 이탈과 최신 오픈소스 Llama 4 모델에 대한 미온적인 반응 이후, 새로운 조직인 ‘Meta Superintelligence Labs’ 하에 AI 이니셔티브를 재편하는 과정에서 이루어지고 있습니다. 이번 재편으로 메타의 모든 AI 팀은 한 부서로 통합되었으며, Scale AI의 전 CEO였던 알렉산더 왕이 메타의 최고 AI 책임자로 팀을 이끌게 되었습니다.메타의 새로운 AI 전략은 콘텐츠 라이선싱에 대한 기존 입장에서 벗어난다는 점을 보여줍니다. 메타는 그동안 경쟁사들에 비해 AI 라이선싱 계약 건수가 훨씬 적었으며, 2024년 Reuters와 실시간 뉴스 콘텐츠 제휴를 맺은 바 있습니다. 이러한 제한적인 접근 방식은 다수의 주요 언론사와 라이선싱 계약을 체결한 OpenAI나, 제프 베조스가 지원하는 Perplexity가 여러 뉴스 매체와 광범위한 협력을 이루고 있다는 점에서 뚜렷한 대조를 이룹니다.경쟁 환경이 더욱 치열해지고 있다미디어 라이선스 논의는 AI 산업의 더 광범위한 경쟁 역학을 반영하며, 고품질의 최신 콘텐츠 접근이 AI 모델을 훈련하고 개선하는 데 필수적이 되었다. OpenAI는 The Financial Times, Associated Press, Vox Media, 그리고 The Atlantic을 포함한 출판사들과 협력을 맺었다. 이와 유사하게, 아마존 역시 The New York Times와 협력하여 Alexa와 같은 AI 애플리케이션에서 편집 콘텐츠를 사용할 수 있도록 했다.출판사들은 메타(Meta)의 AI 크롤러가 보상 없이 자신의 콘텐츠에 접근하는 것을 점점 더 차단하고 있다. 주요 언론사의 robots.txt 파일을 검토한 결과, The Guardian, Washington Post, Financial Times, New York Times, 그리고 News UK 모두 메타의 주요 Llama 크롤러를 차단하고 있음을 알 수 있다. 이는 구글와 대조된다. 출판사들은 검색 트래픽 순위에 미칠 잠재적 영향을 우려해 구글은 차단을 꺼리고 있다.업계 수익 분배의 진화AI 콘텐츠 라이선싱 환경은 점점 더 정교한 수익 공유 모델로 진화하고 있습니다. Perplexity는 최근 AI가 생성한 응답에서 콘텐츠가 참조될 때 게시자에게 보상하는 4,250만 달러 규모의 수익 분배 프로그램을 출시했습니다. 이 접근 방식에는 웹사이트 직접 방문, 검색 인용, AI 에이전트 행동에 대한 비용 지급이 포함됩니다.Meta가 본격적인 라이선싱 논의에 참여한 것은 프리미엄 뉴스 콘텐츠 접근성이 AI 시장에서 효과적으로 경쟁하는 데 필수적임을 인정한 신호입니다. 한 출판사 임원이 “AI는 좋은 콘텐츠로 운영된다”고 언급했듯이, Superintelligence Labs가 이끄는 Meta의 새로운 리더십은 기존 AI 전략보다 이 점을 더 명확하게 인식하고 있습니다.이러한 라이선스 협상의 결과는 Meta의 AI 역량은 물론, 기술 플랫폼과 뉴스 퍼블리셔 간의 보다 넓은 관계에도 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 업계가 AI 훈련 및 배포에 사용되는 콘텐츠에 대한 공정한 보상 문제를 지속적으로 논의하고 있기 때문입니다.
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2025.09.19 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)스탠퍼드 대학교와 비영리 기관인 아크 연구소의 과학자들은 인공지능(AI)을 활용해 기능성 박테리아 살균 바이러스 16종을 성공적으로 개발하며 합성 생물학 분야에 획기적인 진전을 이뤄냈다. 이 성과는 치료적 잠재력에 대한 기대감과 가능한 위험성에 대한 경고를 동시에 불러일으키고 있다.아크 연구소의 브라이언 히가 이끄는 연구팀은 Evo 1과 Evo 2라는 정교한 AI 모델을 사용해 박테리오파지(특정 박테리아를 공격하는 바이러스)의 전체 유전체를 설계했다. MIT 테크놀로지 리뷰에 따르면, 이번 연구 결과는 화요일 사전 논문(preprint)으로 공개됐으며, 이는 “완전한 유전체의 최초 생성적 설계”가 이루어진 사례로 평가된다.AI가 유전자 코드를 작성하는 법을 배우다연구진은 약 200만 개의 박테리오파지 유전체를 이용해 AI 시스템을 훈련시켰으며, 이를 통해 바이러스 DNA 서열에서 패턴을 인식하도록 학습시켰다. 연구팀은 11개의 유전자와 약 5,000개의 뉴클레오티드만을 가진 단순한 바이러스인 phiX174의 변이체를 만드는 데에 집중했다. 이는 더 큰 생명체에서 발견되는 복잡성의 일부에 불과하다.화학적으로 합성된 후 실험실 조건에서 테스트된 302개의 AI 생성 유전체 설계 중 16개가 생존 가능한 것으로 판명되었다. 이 인공 바이러스들은 성공적으로 복제되어 대장균(E. coli) 박테리아를 죽였으며, 일부는 자연 바이러스보다 뛰어난 성능을 보였다. “실제로 이 AI가 생성한 구체를 보는 것은 매우 인상적이었습니다,“라고 히에(Hie)는 MIT 테크놀로지 리뷰에 말하며, 연구진이 박테리아가 죽은 뚜렷한 영역을 관찰한 순간을 설명했다.안전 문제 대두이 돌파구에 대해 저명한 과학자들은 신중한 반응을 보이고 있다. 최초의 합성 DNA 생물체를 만드는 데 기여한 J. 크레이그 벤터(J. Craig Venter)는 이 기술의 잠재적 오용에 대해 경고했다. MIT 테크놀로지 리뷰와 뉴스위크의 연구 보도에 따르면 벤터는 “특히 임의적이고 예측 불가능한 바이러스 증강에 관한 연구에 대해서는 극도의 신중함을 강하게 촉구한다”고 말했다.연구진은 인공지능 훈련 데이터에서 인간에 감염되는 바이러스를 의도적으로 제외했으나, 전문가들은 다른 이들이 이처럼 자제하지 않을 수 있다고 우려하고 있다. 이 기술이 더 위험한 병원체에 적용될 수 있는 잠재력을 지니고 있기 때문에, 유전체 설계 역량의 민주화가 생물보안에 대한 우려를 불러일으키고 있다.치유적 약속안전 경고에도 불구하고, 이 연구는 항생제 내성 감염 해결에 대한 가능성을 보여줍니다. 박테리오파지 요법—유해 박테리아를 죽이는 바이러스를 사용하는 치료법—은 기존 항생제가 점점 효과가 떨어짐에 따라 다시 관심을 받고 있습니다. AI로 생성된 바이러스는 기존 약에 더 이상 반응하지 않는 박테리아 감염 치료제로 개발될 잠재력이 있습니다.다수의 AI로 설계된 파지는 실험실 경쟁에서 자연 발생 phiX174 바이러스보다 더 높은 적합도를 보여주었으며, 생성된 바이러스 칵테일은 세 종류의 E. coli 균주에서 박테리아 내성을 신속하게 극복해 파지 치료 적용 가능성을 입증했습니다.연구를 검토한 NYU 랑곤 헬스의 생물학자 제프 보에크는 AI로 설계된 생명체를 향한 “눈에 띄는 첫걸음”이라고 평하면서, AI가 “새로운 유전자, 짧아진 유전자, 그리고 다양하게 배열된 유전자 서열까지” 만들어냈다는 점을 지적했습니다.이 연구는 인공지능과 합성생물학의 교차점에서 중요한 발전을 이루었지만, 연구자들은 더 복잡한 생명체를 만드는 것은 현 기술로는 아직 크게 멀었다는 점을 인정합니다.
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2025.09.18 등록
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