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메타, AI를 위한 뉴스 라이선스 계약 협상

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.19 05:54
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(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 전환


라이선스 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 있다


미디어 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 진화


AI 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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(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI는 기술 역사상 가장 야심찬 인프라 지출 계획 중 하나를 착수했습니다. 2030년까지 맞춤형 칩 개발, 대규모 데이터 센터 확장, 전례 없는 컴퓨팅 용량 조달을 아우르는 총 4,500억 달러 규모의 투자 전략을 발표한 것입니다. 여러 파트너십과 내부 전망을 통해 상세히 공개된 이 대규모 계획은 OpenAI의 CFO 사라 프라이어가 "항상 컴퓨트가 부족한 상태"라고 부르는 상황에 대응하기 위한 회사의 움직임을 나타냅니다. 이러한 제약으로 인해 제품 출시가 지연되고, 고급 AI 기능 배포가 제한되어 왔습니다.이번 투자는 OpenAI의 인프라 환경을 근본적으로 재편하고, 기존 클라우드 제공업체로부터 회사가 장기적으로 독립할 수 있는 역량을 갖추기 위한 여러 주요 요소를 포함합니다.스타게이트 프로젝트, 대규모 데이터 센터 확장 주도오픈AI 전략의 중심에는 'Stargate 프로젝트'가 있다. SoftBank, Oracle, 투자기업 MGX와의 5,000억 달러 규모의 합작 투자로, 2029년까지 미국 전역에 10기가와트의 AI 컴퓨팅 능력을 구축하는 것을 목표로 한다. 이 프로젝트는 2025년 1월 트럼프 대통령이 공식 발표했으며, 정부 관계자들은 이를 "미국 역사상 가장 야심찬 인프라 사업 중 하나"라고 설명한다.9월에는 오픈AI가 오라클과 3,000억 달러 규모의 계약을 공식화했다. 이 계약은 2027년부터 약 5년 동안 진행되며, 추가로 4.5기가와트의 데이터 센터 용량을 제공할 예정이다. 이로 인해 200만 개 이상의 AI 칩이 지원될 것으로 기대된다. 1단계인 'Stargate I'은 텍사스 주 애빌린에서 이미 운영 중이며, 오라클은 Nvidia GB200 랙을 공급하고 있으며, 이 시설에서는 초기 AI 학습 및 추론 작업이 이루어지고 있다.맞춤형 칩 개발로 엔비디아 의존도 감소OpenAI와 Broadcom(Broadcom Inc.)의 파트너십은 독자적인 하드웨어로의 전략적 전환을 의미합니다. 두 회사는 맞춤형 AI 추론 칩에 대해 100억 달러 규모의 계약을 최종 체결했으며, 대량 생산은 2026년으로 예정되어 있습니다. 이 애플리케이션 특화 집적 회로(ASIC)는 TSMC의 3나노미터 공정을 활용해 제조되며, 상업적으로 판매되지 않고 오직 OpenAI의 데이터 센터에서만 사용될 예정입니다.이 맞춤형 칩은 OpenAI가 겪고 있는 심각한 컴퓨팅 자원 부족을 해결하기 위해 고안되었습니다. CFO 사라 프라이어는 이를 회사의 주요 운영상 제약이라고 밝혔습니다. 프라이어는 "우리가 당면한 가장 큰 문제는 끊임없이 '컴퓨트 부족' 상태에 있다는 것입니다"라고 설명했으며, 이러한 부족 때문에 Sora 비디오 생성 모델과 같은 제품의 출시가 지연되고, 일부 기능은 기업 고객에게 제공되지 못했다고 덧붙였습니다.Broadcom CEO 혹 탄은 실적 발표에서 OpenAI로 널리 알려진 신규 고객으로부터 100억 달러 이상의 주문을 확보했으며, 2026회계연도 3분기부터 납품이 시작될 것이라고 확인했습니다. 이 파트너십은 Broadcom을 AI 하드웨어 분야에서 Nvidia의 지배력을 위협하는 주요 경쟁자로 자리매김시키며, 해당 칩 주문이 수천 개의 서버 랙에 분산된 1~2백만 개 XPU에 해당할 수 있습니다.1,000억 달러 백업 서버 전략으로 신뢰성 보장주요 인프라를 넘어, OpenAI는 향후 5년간 클라우드 공급업체로부터 백업 서버에 1,000억 달러를 투자할 계획입니다. 이는 2030년까지 서버 임대에 3,500억 달러를 투입하기로 한 기존 약속과는 별도의 예산입니다. 이러한 추가 용량은 제품 출시나 예기치 못한 사용량 급증 등 수요가 급격히 증가하는 상황에 대응하기 위해 마련된 것으로, 서비스 제한이나 출시 지연을 초래해온 지속적인 문제를 해결하기 위해서입니다.OpenAI 경영진은 이 백업 서버를 “수익 창출이 가능하다(monetiable)”고 보고 있으며, 이를 통해 연구 애플리케이션이나 일반적으로 수요가 낮은 기간 동안 제품 사용 증가를 통해 추가 수익을 얻을 수도 있다고 밝혔습니다. 주요 서버 지출과 합산할 경우, OpenAI는 향후 5년 동안 서버 임대 비용으로 연평균 약 850억 달러를 지출할 것으로 예상하고 있습니다.금융 아키텍처는 전례 없는 규모를 지원합니다막대한 인프라 투자는 오픈AI의 수정된 지출 예상에 의해 뒷받침되고 있습니다. 이는 2029년까지 1,150억 달러의 현금 소진이 예상되며, 이는 이전 추정치보다 800억 달러 증가한 수치입니다. 연간 지출은 2025년 80억 달러에서 2028-2029년에는 최대 450억~500억 달러까지 증가할 것으로 전망되며, 주로 컴퓨팅 비용과 인프라 확장에 의해 주도됩니다.이 확장을 위해 오픈AI는와의 파트너십을 재구성하고 있으며, 수익 공유 비율을 현재의 20%에서 2030년까지 약 8~10%로 낮출 예정입니다. 이 조정으로 수십억 달러의 자금을 재투자할 수 있게 되며, 마이크로소프트는 오픈AI가 영리 목적의 공익법인(Public Benefit Corporation)으로 전환할 계획에 따라 지분 보유 등 다양한 방식으로 보상을 받게 됩니다.
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2025.09.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)고급 인공지능 시스템이 전 세계적으로 기상 예보 방식을 혁신하고 있으며, 기존 슈퍼컴퓨터가 필요로 했던 계산 에너지의 일부만 사용하면서도 놀라운 정확성과 속도를 제공하고 있습니다. 유럽의 운영 AI 모델부터 뉴질랜드의 최첨단 슈퍼컴퓨터에 이르기까지, 2025년은 AI 기반 기상학의 돌파구가 된 해로 기록되고 있습니다.유럽 중기예보센터(ECMWF)는 2월에 인공지능 예보 시스템(AIFS)을 출시하며 최초의 완전 운영형 오픈 AI 기상 모델이라는 이정표를 세웠습니다. 이 시스템은 현재 전통적인 물리 기반 모델과 함께 운영되고 있으며, 열대 사이클론 추적 등 많은 영역에서 최대 20%의 정확도 향상을 이루며 기존 모델을 능가하고 있습니다. AI 모델은 기존 예보 시스템보다 1,000배 적은 에너지를 소비하면서도 훨씬 더 빠르게 예측을 생성합니다.혁신적인 인공지능 모델이 기존 예측 방식을 앞서가다Google DeepMind의 GenCast 모델은 앙상블 예측 기능을 통해 각 예측마다 50가지 이상의 다양한 기상 시나리오를 생성함으로써 해당 분야를 한층 더 발전시켰습니다. 네이처(Nature)에 발표된 이 시스템은 97%의 예측 대상에서 ECMWF의 전통적인 앙상블 시스템보다 우수하며, 36시간 이상 장기 예보에서는 99.8%의 정확도를 보입니다. GenCast는 구글 클라우드 TPU 칩 하나만 사용하여 단 8분 만에 15일간의 전 세계 기상 예보를 완성할 수 있습니다.속도 면에서도 압도적인 우위를 보입니다. 기존의 수치 기상 예측 모델은 대형 슈퍼컴퓨터에서 수 시간의 처리가 필요하지만, GenCast나 NVIDIA의 FourCastNet 같은 AI 시스템은 45,000배 더 빠르게 운영됩니다. 구글의 GraphCast는 이전에도 허리케인 리(Hurricane Lee)의 상륙 지점을 3일 앞서 기존 모델보다 9일 앞서 정확하게 예측하는 등 탁월한 허리케인 추적 성능을 입증한 바 있습니다.뉴질랜드, AI 대응 슈퍼컴퓨터 도입뉴질랜드 지구과학원이 9월 21일에 새로운 캐스케이드 슈퍼컴퓨터를 공개했으며, 이는 아시아 태평양 지역에서 가장 큰 HPE(휴렛팩커드 엔터프라이즈 컴퍼니) Cray XD2000 구축 사례입니다. 이 시스템은 기존 슈퍼컴퓨터보다 세 배 더 높은 계산 능력을 제공하며, 여러 개의 AI 기반 기상 시뮬레이션을 동시에 실행하여 예보 정확성을 크게 향상시킵니다."캐스케이드 슈퍼컴퓨터 덕분에 5일 기상 예보의 신뢰도가 2일 예보와 맞먹게 되었습니다,"라고 뉴질랜드 지구과학원의 첨단 기술 최고 과학자인 제스 로버트슨 박사가 밝혔습니다. 이 시스템은 직접 액체 냉각 기술을 활용하며 100% 재생 에너지로 작동하여 뉴질랜드의 기후 회복력 강화에 기여하고 있습니다.적용 범위 확대와 글로벌 영향력워싱턴 대학교의 최근 연구에 따르면, AI는 초기 대기 조건을 최적화함으로써 일기예보 가능 기간을 30일까지 연장할 수 있다고 합니다. 연구진은 구글의 GraphCast 시스템에 향상된 초기 조건을 적용하여 기존 모델에 비해 예측 오류를 90% 이상 줄였습니다.AI 기반 기상 모델은 특히 극한 기상 현상 예측에서 큰 가치를 증명하고 있습니다. 《Frontiers in Environmental Science》에 게재된 체계적 검토 논문은, 머신러닝 기법이 홍수, 가뭄, 그리고 강력한 폭풍의 예보 정확도를 대폭 높였다는 사실을 밝혔습니다. FuXi-Extreme 확산 모델은 기존 AI 시스템에서 나타난 강수량과 강풍의 체계적 과소평가 문제를 효과적으로 해결했습니다.중국의 최근 돌파구는 AI 기상 기술의 세계적 영향을 보여줍니다. 연구진은 의료 영상 기술을 변형하여 단 몇 초 만에 5일 예보를 산출하는 AI 시스템을 개발했으며, 지역 대회 테스트에서 기존 기준 방법에 비해 20% 가까운 성능 향상을 기록했습니다.컴퓨팅 효율성의 증가는 전 세계적으로 일기예보의 민주화를 이끌 수 있습니다. 레딩 대학교의 앤드루 찰턴-페레즈는 “이 분야의 발전 속도는 정말 경이적입니다”라고 평가했습니다. 더 빠르고 저렴한 예보 산출 방식 덕분에, 슈퍼컴퓨터가 없는 개발도상국도 이제 표준 노트북에서 실행 가능한 AI 모델을 통해 맞춤형 일기예보를 생성할 수 있게 되었습니다
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2025.09.22 등록
블룸버그의 2025년 9월 21일 Matthew Yglesia 컬럼에 따르면,최근 미국 CEO들과 비즈니스 리더들은 트럼프 행정부의 여러 논란이 되는 경제 정책에 크게 반응하지 않고 있으며그 배경에는 인공지능(AI)이 불러올 미래에 대한 과신과 기대가 작용하고 있다고 주장.그는 미국 CEO들은 AI가 경제와 기업의 미래를 획기적으로 바꿔줄 것이라는 낙관론에 빠져 있으며. 이로 인해 현재 진행되는 정책적 위험, 즉 연준 독립성 약화, 경제 데이터 신뢰성 훼손, 방송 검열 시도, 생명공학 산업 흔들기, 무역관계 악화 등에 대한 경계심이 무뎌져 있다고 말한다.그는 "AGI 열병"이라는 표현을 사용해, AI 발전이 모든 문제를 해결해 줄 것이라는 막연한 기대가 현재의 불안 요소를 무시하고 있다고 비판했다.. AI가 가져올 낙관적 미래상에 집착하면서, 오히려 현재 정책의 부작용이나 민주주의 훼손 가능성에 소극적으로 대처하게 된다고 지적했다.Matthew Yglesias 는미국의 저명한 블로거이자 저널리스트로, 경제와 정치에 대한 비평을 주로 다룹니다. 하버드대학교 철학과를 magna cum laude로 졸업했으며, 본인의 정책·경제 평론 시각을 담은 Substack 뉴스레터 ‘Slow Boring’의 운영자이다.
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2025.09.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)LG AI연구원과 런던증권거래소그룹(LSEG)이 지난 19일 영국 런던에서 엑사원 기반 금융 AI 에이전트 '엑사원-BI(EXAONE Business Intelligence)' 상용화 서비스를 시작한다고 발표했다. 이번 협력은 한국과 영국 간 첫 금융 분야 AI 파트너십으로, 한국 AI 기술이 글로벌 금융 시장에서 가치를 인정받은 사례로 평가된다.4개 전문 AI 에이전트의 협업 시스템엑사원-BI는 사람의 개입 없이 데이터 분석부터 미래 예측, 보고서 작성까지 전 과정을 수행하는 금융 특화 AI 에이전트다. LG AI연구원은 이를 4개의 전문 에이전트가 협력하는 구조로 설계했다.AI 저널리스트가 뉴스, 기업 공시, 거시 지표 등 외부 데이터를 수집해 AI 경제학자에게 제공하면, AI 경제학자가 이를 바탕으로 미래 시장 흐름과 경제 전망을 예측한다. AI 애널리스트는 이 예측 결과와 내부 지표 분석을 종합해 종목별 핵심 요인을 포착하고 이해하기 쉬운 보고서를 생성하며, AI 의사결정자가 다양한 시나리오를 비교·평가해 최종 점수를 산출한다.미국 5천여 종목 일일 분석이 시스템은 현재 미국 뉴욕증시 상장 5천여 개 종목을 매일 전문가 수준으로 분석한다. LSEG는 엑사원-BI로 생성한 예측 점수와 보고서를 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'라는 데이터 상품으로 만들어 전 세계 투자자들에게 유료 구독제로 판매할 계획이다.토드 하트만 LSEG 데이터·피드 그룹 총괄은 "기존 금융 AI 서비스는 판단 근거에 대한 해설이 제공되지 않아 한계가 있었지만, AEFS는 분석부터 예측, 생성 전 과정이 AI 판단만으로 이뤄지며 해설을 제공해 블랙박스 문제를 해결했다"고 강조했다.AI 활용 수익 창출의 시작점임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "엑사원-BI는 각 전문가 에이전트가 협력해 집단 지능을 발휘하는 고도화된 AI 전문가 서비스로 발전할 것"이라며 "LSEG와의 협력은 LG의 버티컬 AI 기술이 글로벌 시장에서 가치와 경쟁력을 입증한 것이며, AI를 활용한 수익 창출의 본격적인 시작점이 될 것"이라고 밝혔다.이화영 LG AI연구원 AI사업개발부문장은 "그동안 우리가 LSEG의 원천 데이터를 구매해 활용했는데 LSEG가 거꾸로 우리 기술이 좋으니 금융시장에 필요한 상품을 만들어보자고 했다"며 "우리가 이 분야에서 빅테크보다 잘한다는 인정이 있는 것 같다"고 말했다.LG AI연구원은 금융을 시작으로 제조, 의료, 콘텐츠 등 다양한 산업 현장에 AI 에이전트 기술을 확장할 계획이다. 양사는 AEFS를 시작으로 원자재, 채권 등 다른 자산 영역으로 협력 범위를 넓혀갈 예정이다.
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2025.09.21 등록
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