Loading...

AI 뉴스

마이크로소프트, 오피스 365에 앤트로픽 AI 추가

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 09.11 00:10
60 조회
0 추천
0 비추천

본문

b0e38e9b8d9f42ab04d8da1d55f811d3hyuL.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

마이크로소프트(Microsoft)는 Office 365 애플리케이션에 앤트로픽(Anthropic)의 인공지능 기술을 통합하고 있으며, 이는 오픈AI(OpenAI) 모델에만 의존하던 전략에서 벗어난 새로운 움직임입니다. 오늘 The Information에 보도된 바에 따르면, 이번 파트너십을 통해 두 회사의 기술이 마이크로소프트의 생산성 제품군 내에서 함께 작동할 예정이며, 개발자들은 앤트로픽의 최신 모델이 특정 자동화 작업에서 오픈AI를 능가할 수도 있다고 언급하고 있습니다.

 

Anthropic 모델은 사무 작업에서 뛰어난 성과를 보입니다.

 

Anthropic의 기술을 도입하기로 한 결정은 AI 기업의 최신 모델들, 특히 Claude Sonnet 4가 특정 Office 365 기능 자동화에서 우수한 성능을 보인 테스트 결과에 따른 것입니다. Microsoft의 생산성 앱용 AI 기능 개발에 참여한 개발자들은 Anthropic의 모델들이 특히 Excel에서의 재무 계산 실행 및 특정 지시 사항에 따른 PowerPoint 프레젠테이션 생성에서 뛰어남을 발견했습니다.

이번 협력은 Microsoft가 Office 365의 AI 역량을 위해 이전까지 독점적으로 의존하던 OpenAI 기술에서 처음으로 의미 있는 전환을 시도하는 것입니다. 수년간 OpenAI의 모델이 Word, Excel, Outlook, PowerPoint 전반의 Copilot 기능을 구동해왔으나, 이제 회사는 AI 포트폴리오를 다각화하여 여러 공급업체를 포함시키고 있습니다.

 

파트너십 갈등 속에서의 전략적 전환

 

이 같은 상황은 마이크로소프트와 오픈AI 간의 관계에 대한 압력이 점점 커지고 있는 가운데 벌어지고 있습니다. 소프트웨어 거대 기업인 마이크로소프트는 2019년 이후 오픈AI에 130억 달러 이상을 투자했지만, 양사의 파트너십 계약은 2030년에 만료될 예정입니다. 최근 협상에서는 지분율, 수익 분배 방식, 독점적 권리 등에 초점이 맞춰졌으며, 오픈AI는 현재 20%인 마이크로소프트의 수익 지분을 줄이고자 하는 것으로 알려졌습니다.

마이크로소프트는 자체 AI 모델인 MAI도 개발해왔으며, 이 모델들은 오픈AI와 Anthropic의 주요 모델과 비슷한 성능을 보이고 있습니다. 마이크로소프트는 8월에 MAI-Voice-1과 MAI-1-preview를 선보였는데, 이는 회사의 최초의 엔드투엔드 기반 모델로, 외부 AI 공급업체에 대한 의존도를 줄이려는 더 넓은 전략을 나타냅니다.

 

AI 모델 포트폴리오 확장

 

Anthropic의 통합은 Microsoft가 OpenAI를 넘어 인공지능 역량을 다양화하려는 광범위한 노력의 일부입니다. 이 회사는 Copilot 프레임워크 내에서 성능을 평가하기 위해 DeepSeek, Meta, xAI를 포함한 다양한 업체의 AI 모델을 테스트해 왔습니다. 이러한 다중 모델 접근법은 Microsoft가 다양한 비즈니스 분야에 맞춤형 솔루션을 제공하면서 단일 AI 공급업체에 대한 의존도를 줄일 수 있게 해줍니다.

현재 Microsoft와 OpenAI의 파트너십은 OpenAI 모델을 자사 제품 및 클라우드 인프라에 통합할 독점 권한을 포함합니다. 하지만 최근 변경으로 인해 OpenAI의 Azure 독점권이 수정되어, Microsoft가 용량 요구를 충족하지 못할 경우 OpenAI가 다른 클라우드 공급자를 사용할 수 있는 '선매권(right of first refusal)' 모델로 전환되었습니다.

Anthropic 기술의 Office 365 통합은 기업용 AI 환경이 변화하고 있음을 보여줍니다. 기업들은 점점 단일 공급업체 솔루션 대신, 유연성과 성능 최적화를 추구하고 있습니다. Microsoft와 Anthropic 모두 The Information의 보도 당시 파트너십 세부 사항에 대한 공식 입장을 내놓지 않았습니다.

댓글 0
전체 182 / 14 페이지
앱 리서치 회사 와이즈앱의 발표에 따르면 한국 ChatGPT 사용자수가 월 2천만명을 넘어섰다고 한다.사용자 층을 세부적으로 살펴보면 20대가 24.2%, 30대가 22.0%, 40대가 22.4%로 도합 68.6%를 차지해 가장 높은 비중을 보였다. 청년 세대가 생성형 AI 기술을 가장 활발하게 수용하고 활용하는 연령대임이 명확히 드러난 셈이다.그 뒤를 이어 20세 미만이 13.6%, 50대가 12.6%, 60세 이상이 5.2% 순으로 나타나 중장년층과 청소년층에서도 꾸준한 이용 흐름이 관찰됐다. 성별 사용자 비율은 남성 50.1%, 여성 49.9%로 거의 차이가 없어 성별에 관계없이 고르게 사용되는 것으로 분석됐다.
143 조회
1 추천
09.02 등록
(퍼플렉시티로 기사 내용을 요약함)## AI의 물 사용 구조AI 시스템은 답변 한 번당 상당한 양의 **물**을 소비합니다. 대표적으로 GPT-3 기준, 짧은 대화 한 번에 약 500ml의 물이 사용됩니다[1]. 이는 데이터센터의 서버 냉각과 전기를 생산하는 발전소에서 소비되는 물 모두를 합산한 수치입니다.- 첫 번째 흐름: 서버 냉각을 위한 현장 내 물 사용- 두 번째 흐름: 전기 생산 발전소에서의 물 사용[1]## 위치, 기후, 시간의 효과데이터센터의 위치와 기후에 따라 **물 사용량**이 크게 달라집니다. 예를 들어, 시원하고 습한 아일랜드의 센터는 외부공기 냉각을 주로 사용해 물 사용이 적으며, 반면 뜨겁고 건조한 애리조나에서는 증발 냉각이 많이 적용되어 대량의 물이 소모됩니다[1]. 계절과 주야에 따라 냉각 효율과 물 소모도 변화합니다.## 새로운 냉각 기술- 서버를 비전도성 액체에 담그는 침수 냉각(immersion cooling)- 마이크로소프트의 물 비사용 냉각 설계(특수 액체 순환식 등)[1]이런 기술들은 아직 도입 단계이거나 비용, 유지보수, 기존 센터 전환의 어려움으로 널리 쓰이지 않습니다.## AI 물 발자국 계산법1. 신뢰할 만한 출처에서 모델별 전력 소모량(Wh)을 찾는다.2. 전력 1Wh 당 물 사용량(1.3~2.0ml/Wh 범위 추정치)을 적용한다.3. 두 수치를 곱한다[1].예시: GPT-5의 150~200자 응답은 19.3Wh, GPT-4o는 1.75Wh.- 보수적으로 2ml/Wh 적용 시- GPT-5: 39ml/응답- GPT-4o: 3.5ml/응답## 전체 규모 및 비교- GPT-4o 처리 기준 하루 약 880만리터, GPT-5는 약 9,750만리터의 물이 소모됩니다.- 이는 미국 일상 생활 물 사용(예: 정원 관수 340억리터/일)에 비해 상대적으로 적지만, 향후 쿨링 효율, AI 설계, 전력 구조 개선에 따라 변동 가능성이 큽니다[1].## 결론 및 대안- AI 시스템의 물 사용량은 데이터센터의 위치, 냉각 방식, 전력 구조, AI 모델의 효율성 등에 따라 크게 달라집니다.- 효율적인 서버, 재생에너지, 친환경 냉각 방식을 도입하면 물 소모를 최소화할 수 있습니다.
136 조회
0 추천
09.02 등록
AI 스크리닝 도구가 1만 5,000개 이상의 오픈 액세스 학술지를 분석하여 1,000개가 넘는 잠재적으로 문제가 있는 학술지를 찾아냈습니다. 이 도구는 논문 게재료를 받으면서도 제대로 된 동료 심사나 품질 검증을 거치지 않는 '문제성 오픈 액세스 학술지'를 식별합니다.이 도구가 찾아낸 학술지들은 기존의 어떤 감시 목록에도 없던 것들이며, 심지어 일부는 유명 출판사의 소유인 경우도 있습니다. 이 학술지들은 수십만 건의 논문을 출판했으며 수백만 번 인용되기도 했습니다. 연구에 참여한 대니얼 아쿠냐 박사는 AI가 완벽하지 않으므로 최종 결정은 전문가의 검토를 거쳐야 한다고 강조했습니다.이 AI 도구는 학술지 웹사이트와 논문 정보를 분석해 수상한 징후들을 포착합니다. 예를 들어, 논문 게재까지 걸리는 짧은 시간, 높은 자기 인용률, 편집위원들의 소속 기관, 그리고 라이선스 및 수수료 공개 여부 등을 검사합니다.오픈 액세스 학술지 디렉터리(DOAJ)의 편집 품질 담당자인 셔인 셴은 문제성 학술지의 수가 늘고 있으며 수법도 점점 더 교묘해지고 있다고 말했습니다. DOAJ는 주로 수동으로 학술지를 검토하는데, AI 도구가 이러한 검토 과정을 신속하게 할 수 있을 것으로 기대됩니다.하지만 AI 도구는 여전히 오탐(잘못된 분류)의 위험이 있습니다. 연구팀의 실험 결과, AI가 문제성 학술지를 놓치는 경우도 있었고, 반대로 정상적인 학술지를 문제성으로 오인하는 경우도 있었습니다. 또한, 셴은 비영어권 학술지나 재정 지원이 부족한 기관의 편집자들에게 불이익을 줄 수 있다는 편향성 문제를 제기했습니다. 그럼에도 불구하고, AI가 방대한 양의 검토 작업을 보조하는 유용한 역할을 할 수 있다고 평가했습니다.
108 조회
0 추천
09.02 등록
임페리얼 칼리지 런던(Imperial College London) 연구진이 개발한 AI 청진기가 심부전, 심장 판막 질환, 심방세동과 같은 세 가지 심장 질환을 단 몇 초 만에 감지할 수 있는 것으로 나타났습니다. 1816년에 발명된 기존 청진기를 21세기에 맞게 업그레이드한 이 기술은 인간의 귀로는 포착하기 어려운 미세한 심장 박동과 혈류의 차이를 분석합니다.이 장치는 환자의 가슴에 부착해 심장의 전기 신호를 기록하는 심전도(ECG)와 심장 혈류음을 동시에 측정합니다. 이렇게 수집된 정보는 클라우드로 전송되어 AI가 분석한 후 스마트폰으로 결과를 알려줍니다.영국심장재단(BHF)의 소냐 바부-나라얀 박사는 이 기술이 심장 질환 조기 진단에 큰 도움이 될 것이라고 강조했습니다. 현재 심부전 환자는 응급 상황이 되어서야 병원을 찾는 경우가 많지만, AI 청진기를 사용하면 일반 의원에서도 문제를 조기에 발견하고 환자가 적절한 치료를 받을 수 있도록 도울 수 있습니다.실제로 런던 200여 곳의 일반 의원을 대상으로 한 임상 시험 결과, AI 청진기를 사용한 환자 그룹은 그렇지 않은 그룹보다 심부전, 심방세동, 심장 판막 질환이 각각 2.33배, 3.45배, 1.92배 더 많이 진단된 것으로 나타났습니다.연구진은 AI 청진기가 의사들이 더 쉽고 빠르게 심장 질환을 찾아낼 수 있게 함으로써, 많은 환자들이 더 나은 치료를 받을 수 있는 "획기적인 전환점"이 될 것으로 기대하고 있습니다.
132 조회
0 추천
09.02 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입