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AI 뉴스

OpenAI, 하드웨어 사업 추진 위해 애플 인재 영입

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.20 14:54
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

OpenAI는 최초의 소비자 하드웨어 기기 출시를 준비하면서, 아이폰 제조업체인 애플의 디자인 및 제조 베테랑 수십 명을 유인하기 위해 100만 달러를 넘는 주식 패키지를 제공하며 애플 인재를 빠르게 영입하고 있습니다.

이 작업은 OpenAI의 최고 하드웨어 책임자이자 25년간 애플에서 근무하며 한때 애플의 하드웨어 수석 존 터너스에게 직접 보고했던 탕 탄이 주도하고 있습니다. 상황에 정통한 소식통에 따르면, 탕 탄은 애플의 점점 더 경직된 기업 환경과 비교해 "더 적은 관료주의와 더 많은 협업"을 약속하며 인재 영입에 나서고 있다고 합니다.

 

하드웨어 수요가 애플의 공급망에 압박을 가하다

 

OpenAI는 향후 출시할 AI 기기를 생산하기 위해 애플의 주요 공급업체들과 제조 계약을 체결했습니다. 아이폰과 에어팟을 조립하는 럭스셰어는 최소 한 개의 OpenAI 기기를 생산하는 계약을 확보했습니다. 또한, 에어팟, 홈팟, 애플 워치에 부품을 공급하는 또 다른 주요 애플 공급업체인 고얼텍에도 접근해 스피커 모듈 등 부품 공급을 요청했습니다.

현재 개발 중인 기기에는 디스플레이 없는 스마트 스피커, 스마트 글라스, 디지털 보이스 레코더, 그리고 웨어러블 핀이 포함되어 있으며, 출시 목표 시기는 2026년 말에서 2027년 초 사이입니다. 이는 AI 기업이 기존 스마트폰과 컴퓨터에 의존하지 않고 전용 하드웨어를 직접 개발하려는 가장 야심찬 시도 중 하나입니다.

 

애플, 대량 이탈을 막기 위해 분투하다

 

애플은 제조 및 공급망 팀을 위해 중국에서 진행 예정이었던 연례 외부 회의를 전례 없이 취소하는 결정을 내렸습니다. 이는 쿠퍼티노에 너무 많은 임원들이 자리를 비우면 오픈AI로의 추가 이탈이 발생할 수 있다는 우려 때문입니다. 애플은 올해 오픈AI로 이직한 애플 하드웨어 베테랑이 20명이 넘는 등 이탈이 급격히 가속화되고 있음을 확인했으며, 이는 지난해 10명에 비해 크게 증가한 수치입니다.

주요 이탈 인물로는 15년간 애플에서 일하며 Siri의 다색 파형을 디자이닝한 사이러스 다니엘 이라니와 애플 워치 하드웨어 팀의 시니어 임원이었던 에릭 드 종이 있습니다. 17년 동안 애플에서 제조 디자인을 담당했던 매트 디오발드 또한 오픈AI로 합류한 전 애플 직원 중 한 명입니다.

이러한 경쟁 구도는 다소 어색한 분위기를 만들고 있는데, 애플과 오픈AI는 여전히 파트너 관계를 유지하고 있으며, 애플은 Siri와 이미지 플레이그라운드 앱을 위해 오픈AI의 모델을 라이선스하고 있고, 개편된 Siri를 위한 더 깊은 통합까지 논의 중입니다. 이 같은 인재 전쟁은 기술 산업의 잠재적인 변화 신호로 해석되며, AI 중심 하드웨어가 현재 매출의 70% 이상을 차지하는 애플의 소비자 전자 분야 지배력을 도전할 수 있음을 시사합니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
1016 조회
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
1094 조회
0 추천
2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
1050 조회
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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