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메타 AI 팀들이 내부 도구를 버리고 Vercel과 GitHub 사용

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.04 05:49
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Meta  슈퍼인텔리전스 랩은 회사의 느린 내부 시스템을 포기하고, 인공지능 팀이 Vercel과 GitHub  같은 외부 플랫폼을 사용하도록 지시하고 있다고 이번 주에 입수된 내부 메모를 통해 CEO 마크 저커버그의 AI에 대한 야망의 긴박함이 드러났습니다.


이 변화는 이미 외부 플랫폼으로 이전된 최소 10개의 활동 중인 AI 프로젝트에 영향을 주었으며, 배포 시간이 기존의 99분에서 2분 이하로 대폭 단축되었습니다. 이러한 극적인 변화는 OpenAI와 Google  등 경쟁사와의 경쟁에서 기술 대기업조차도 레거시 인프라로 인해 어려움을 겪을 수 있음을 보여줍니다.

 

내부 시스템이 AI 팀을 실패하게 한다


Meta Superintelligence Labs의 인프라 책임자인 아파르나 라마니(Aparna Ramani)는 9월 말 솔직한 메모에서 회사의 내부 시스템이 변경 사항을 배포하는 데 “너무 오래” 걸리며 엔지니어들이 AI를 실시간으로 활용해 코드를 생성하고 개선하는 “바이브 코딩(vibe coding)“에 “적합하지 않다”고 인정했다.


라마니는 비즈니스 인사이더의 보도에 따르면 “변경 사항을 배포하는 데 너무 오래 걸린다(분 단위가 아니라 시간 단위)며, 전체 기술 스택이 바이브 코딩에 적합하지 않다”고 썼다. 해당 메모는 배포 시간을 99분에서 2분 이내로 단축하는 계획을 제시했다.


전 GitHub CEO인 냇 프리드먼(Nat Friedman)이 이끄는 Meta의 제품·응용 연구(Product and Applied Research) 부서는 엔지니어들이 Vercel 및 마이크로소프트의 코드 호스팅 플랫폼인 GitHub 등 널리 사용되는 개발자 플랫폼을 활용하도록 유도해왔다. 9월 중순까지 팀들은 외부 도구를 사용해 배포가 시간 단위가 아니라 몇 분 만에 이루어질 수 있었다.

 

AI 경쟁을 위한 외부 생명선


이번 조치는 메타가 새롭게 설립한 메타 슈퍼인텔리전스 랩스(Meta Superintelligence Labs)에 수억 달러를 투자하며 최고 수준의 AI 연구원들을 보상 패키지로, 이전 보도에 따르면 최대 1억 달러에 달하는 조건으로 영입하고 있는 가운데 이뤄진 것이다. 저커버그는 2025년 6월, 회사의 최고 AI 책임자이자 스케일 AI의 전 CEO인 프리드먼과 알렉산드르 왕의 공동 리더십 아래 MSL을 설립했다.


메타는 베르셀(Vercel)과 깃허브(GitHub)를 연계해 AI 팀들이 애플리케이션을 더 빠르게 구축하고 테스트할 수 있도록 워크플로우를 개선했다. 클라우드 기반 웹 및 AI 앱 개발 전문기업인 베르셀은 2025년 9월, 93억 달러의 평가로 3억 달러를 신규 투자받았다. 베르셀의 주요 고객에는 넷플릭스 , 어도비 , 스트라이프(Stripe) 등이 있다.


특이한 점은 프리드먼과 왕 모두 베르셀의 투자자라는 사실이다. 그러나 문서에 따르면 기술적 장점이 도입 결정을 이끌었다고 명시되어 있다. “베르셀은 널리 사용되고 MSL의 즉각적인 업무 진행을 지원할 수 있다”고 라마니는 자신의 메모에 적었다.

 

내부 대안 구축


즉각적인 필요를 위해 외부 도구에 의존하는 동시에, Meta는 TypeScript로 구축된 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 내부 플랫폼 “Nest”를 개발하고 있습니다. 메모에 따르면, 작동하는 프로토타입이 수주 내로 기대되었으며, Nest는 결국 기본 시스템이 되고 Vercel은 “능력 격차가 있을 때 탈출구” 역할을 하게 됩니다.


이러한 인프라 문제는 수십억 명의 사용자와 대규모 엔지니어링 팀을 위해 구축된 Meta의 시스템이 현대적인 AI 개발을 정의하는 더 작고 빠르게 움직이는 AI 팀에는 잘 작동하지 않는다는 점을 보여줍니다. 회사는 자체 도구가 부족할 때 점점 더 외부 기술을 활용하고 있으며, 올해 초에는 내부 코딩 지원을 위해 Anthropic의 Claude를, “Vibes” 기능의 이미지 생성에는 Midjourney를 사용했습니다.

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(퍼플렉시티가정리한기사)구글(알파벳주식회사)리서치는다양한데이터형식에서복잡한데이터과학작업을자동화하는고급AI에이전트DS-STAR를공개했으며,여러산업벤치마크에서최고의성능을달성하고엔터프라이즈데이터분석자동화에있어중요한진전을알리고있습니다.업계표준에서의획기적인성능Google의11월6일발표에따르면,DS-STAR는2025년9월기준DABStep벤치마크리더보드에서어려운작업에대해45.2%의정확도로1위를차지했습니다.이시스템은DABStep,KramaBench,DA-Code의세가지주요벤치마크에서선두경쟁자인AutoGen과DA-Agent를능가했습니다.KramaBench에서DS-STAR는DA-Agent의39.8%에비해44.7%의정확도를달성했으며,DA-Code에서는37.0%대비38.5%에도달했습니다.​성능향상은특히복잡한다중파일작업에서두드러졌습니다.Gemini2.5Pro를사용하여DS-STAR는DABStep의높은난이도정확도를12.7%에서45.2%로향상시켰으며,이는32퍼센트포인트를초과하는개선입니다.이는OpenDataScientist,Mphasis-I2I-Agents,AmityDAAgent를포함한상용대안들에비해상당한도약을나타냅니다.​혁신적인다중에이전트구조기존의구조화된SQL데이터베이스에의존하는전통적인데이터과학에이전트와달리,DS-STAR는CSV,JSON,Markdown,그리고비정형텍스트파일과같은다양한파일형식을처리합니다.이시스템은다양한형식에서컨텍스트를추출하는데이터파일분석기,실행가능한단계를생성하는플래너,Python스크립트를생성하는코더,그리고계획의충분성을평가하는검증자로구성된멀티에이전트프레임워크를채택하고있습니다.​반복적세분화과정은DS-STAR가복수의데이터소스를필요로하는복잡한분석도처리할수있게합니다.연구에따르면,난이도가높은작업은문제해결에평균5.6회의세분화라운드가필요했고,더간단한작업은3.0회의라운드만필요했으며,절반이상의쉬운작업은한번의반복만에완료되었습니다.이시스템은디버깅기능과대규모데이터셋에서관련파일을선택하는검색모듈을포함하고있어,패턴변화나누락데이터발생시에도견고성을높여줍니다.​산업맥락및응용이번출시는AI기반데이터분석에대한기업수요가가속화되는가운데이루어졌습니다.GoogleCloud의AI에이전트에대한광범위한진출에는2025년8월에발표된BigQueryNotebooks용DataScienceAgent가포함되어있으며,이는탐색적분석,데이터정제,머신러닝예측을포함한자율적분석워크플로우를실행합니다.Gartner의애널리스트들은2026년까지기업애플리케이션의40%가작업별AI에이전트를탑재할것으로예측하고있으며,이는현재5%미만에서증가한수치입니다.​DS-STAR는문서해석부터통계분석까지전체데이터사이언스워크플로우를자동화하는데중점을두고있어,깊은기술적전문지식이부족한기업들의중요한문제점을해결합니다.깨끗한관계형데이터베이스가아닌실제세계의복잡한데이터를다룰수있는이시스템의능력은실용적인기업배포에적합하며,조직전반에걸쳐고급분석을민주화할가능성이있습니다.
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2025.11.08 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)중국스타트업MoonshotAI는목요일KimiK2Thinking모델을출시하며,1조개의매개변수를가진이오픈소스시스템이추론,코딩및자율에이전트작업에대한여러벤치마크에서OpenAI의GPT-5,Anthropic의ClaudeSonnet4.5,그리고이전오픈소스선두주자인MiniMax-M2를능가한다고주장했다.​이번출시는NvidiaCEOJensenHuang이중국이"AI에서미국보다나노초뒤처져있다"고경고하며미국의개발가속화필요성을강조한시점에이루어졌다.이타이밍은OpenAICFOSarahFriar가미국정부가1.4조달러를초과하는AI인프라투자에대해"안전망"을제공해야한다고제안한발언으로인한최근논란을고려할때특히주목할만하다—이발언은그녀와CEOSamAltman이신속히철회했다.​벤치마크성능이독점모델에도전하다KimiK2Thinking은AI가발전함에따라계속도전적으로유지되도록설계된2,500개의전문가검증질문으로구성된최전선수준의벤치마크인Humanity'sLastExam에서44.9%를달성했습니다.이모델은GPT-5가54.9%를기록하고ClaudeSonnet4.5가24.1%에도달한웹연구벤치마크인BrowseComp에서60.2%를기록했습니다.실제소프트웨어엔지니어링문제해결을테스트하는SWE-BenchVerified에서K2Thinking은71.3%를기록했습니다.​제3자평가기관인ArtificialAnalysis에따르면,K2Thinking은도구사용이필요한고객서비스시나리오에서AI성능을측정하는Tau2BenchTelecom에이전트벤치마크에서최고점수를달성했습니다.이모델은인간의개입없이수백단계에걸쳐일관된추론을유지하면서200-300개의순차적도구호출을자율적으로실행할수있습니다.​독점시스템대비비용우위MoonshotAI는K2Thinking의API가격을캐시된입력의경우백만토큰당$0.15,캐시미스의경우백만토큰당$0.60,출력의경우백만토큰당$2.50로책정했습니다.이는GPT-5의백만입력토큰당$1.25,백만출력토큰당$10의가격과비교됩니다.ClaudeSonnet4.5는백만입력토큰당$3,백만출력토큰당$15입니다.​CNBC가인용한소식통에따르면훈련비용은총460만달러로보고되었습니다.이는OpenAI와다른미국기업들이모델개발에지출한수십억달러와대조를이룹니다.​수정된MIT라이선스하의오픈액세스이모델은HuggingFace에서수정된MIT라이선스로제공되며,한가지조건과함께완전한상업적및파생권리를제공합니다:월간활성사용자100만명을초과하거나월2천만달러이상의수익을창출하는제품은사용자인터페이스에"KimiK2"를눈에띄게표시해야합니다.개발자들은Moonshot의플랫폼인platform.moonshot.ai와kimi.com을통해모델에접근할수있습니다.​이번출시는중국기업들이오픈소스AI를배포하여서구의독점시스템에도전하는패턴을확장합니다.AirbnbCEO브라이언체스키(BrianChesky)는최근자신의회사가AI고객서비스를위해Alibaba의Qwen모델에"크게의존"하고있으며,ChatGPT에비해"매우좋고""또한빠르고저렴하다"고칭찬했습니다.​2023년에설립되고Alibaba와Tencent의지원을받는MoonshotAI는2024년2월에25억달러기업가치로10억달러를조달했고,2024년8월에는추가로3억달러를조달했습니다.
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2025.11.08 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 6일(현지시간) 연례 주주총회에서 차세대 인공지능(AI) 칩 AI5를 삼성전자 한국 공장과 TSMC 의 대만·텍사스·애리조나 공장 등 총 4곳에서 생산할 것이라고 밝혔다.머스크는 “AI5 칩은 기본적으로 4곳에서 만들어질 것”이라며 삼성전자와 TSMC 생산기지 3곳을 나열했다. 이번 발표는 지난 10월 테슬라 3분기 실적 발표 콘퍼런스콜에서 “AI5 칩은 TSMC와 삼성전자 모두 제조하게 될 것”이라고 밝힌 것을 재확인한 것이다.칩 생산 부족 우려에 자체 공장 건설 검토머스크는 “내가 고민 중인 것 중 하나는 어떻게 하면 충분한 칩을 확보할 수 있을지에 대한 것”이라며 칩 부족 문제를 언급했다. 그는 “테슬라의 파트너사인 TSMC와 삼성에 대해 충분히 존중하고 인텔 [INTC -2.97%]과도 뭔가 협업할 수 있겠지만, 공급사들로부터 최상의 시나리오로 칩 생산량을 추산해도 여전히 부족하다”고 말했다이어 머스크는 “테슬라 테라 팹(제조시설)을 건설해야 할 것”이라며 자체 반도체 칩 생산 공장 건립 계획을 시사했다. 주주총회에서 그는 “나는 지금 칩에 대해 극도로 집중하고 있다”며 칩 확보의 중요성을 강조했다.40배 빠른 성능, 2027년 대량 생산 목표AI5 칩은 현재 테슬라 차량에 탑재된 AI4 칩보다 최대 40배 빠른 성능을 제공할 것으로 예상된다. 머스크는 “AI5 칩은 일부 지표에서 AI4 칩보다 40배 빠르다. 40%가 아니라 40배”라고 설명했다. 칩은 8배의 원시 연산 능력, 9배의 메모리 용량, 5배의 메모리 대역폭, 그리고 와트당 3배의 효율성을 갖출 예정이다.TSMC는 3nm N3E 공정을 사용하고, 삼성전자는 2nm 공정으로 AI5를 생산할 것으로 알려졌다. 두 회사는 설계를 물리적 형태로 변환하는 방식이 다르기 때문에 약간 다른 버전의 AI5 칩을 만들게 되지만, 테슬라의 AI 소프트웨어는 동일하게 작동하도록 설계된다.머스크는 AI5 칩 샘플과 소량 생산이 2026년에 가능하지만, 대량 생산은 2027년에 시작될 것이라고 밝혔다. 한편, 테슬라는 지난 7월 삼성전자와 차세대 AI6 칩 생산을 위해 165억 달러(약 23조 원) 규모의 계약을 체결한 바 있으며, AI6는 내년 하반기 가동될 삼성전자 텍사스 테일러 공장에서 2028년경 생산을 시작할 예정이다.
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2025.11.07 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)아마존이킨들작가를위한AI번역서비스‘킨들트랜스레이트’를출시하면서,인디작가들이언어장벽을넘어전세계독자들에게책을선보일수있는길이열렸습니다.현재베타단계인이서비스는킨들직판(KDP)플랫폼에서영어-스페인어,독일어-영어번역을지원하고있으며,앞으로지원언어를확대할계획입니다.서비스작동방식작가들은KDP포털에서번역대상언어를선택하고,번역판의가격을지정하며,번역결과를검토하거나자동으로출판할수있습니다.모든번역본은자동정확성평가를거치게되며,평가방식에대한상세내용은아직공개되지않았습니다.번역본에는‘KindleTranslate’라벨이붙고,독자들은구매전에샘플을미리볼수있습니다.번역본은KDP셀렉트및KindleUnlimited프로그램에등록될수있습니다.인디작가들은번역비용부담없이새로운시장에진출할수있게되어긍정적반응을보이고있습니다.AI번역논쟁AI기반번역도구는전문가대비약70~85%의정확도를보이지만,문화적뉘앙스나문체,관용어등의섬세한표현은아직부족하다는평가가많습니다.2025년연구에따르면AI는문학번역에서인간번역가만의해석적유연성과섬세함을구현하는데어려움을겪으며,2024년번역가대상설문에서도1/3이상이AI로인해일감이줄었다고답했습니다.반면AI자동번역과인간리뷰를결합하는하이브리드방식이확산되고있으며,아마존도번역결과에대한작가의사전검토기능을제공합니다.다만,작가가번역대상언어에익숙하지않을경우최종검수에는전문번역가의도움이필요할수있습니다.이번서비스는아마존이음성도서서비스오더블(Audible)에AI기반녹음·번역기능을도입한데이어,콘텐츠제작전반에AI를도입하려는전략의일환입니다.
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2025.11.07 등록
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