Causely, 코드 에디터에서 Kubernetes 문제를 해결하는 AI 도구 출시

(퍼플렉시티가 정리한 기사)Nvidia CEO 젠슨 황은 자신의 회사가 글로벌 AI 칩 시장에서 압도적인 선두를 유지하고 있음에도 불구하고 중국 기술 대기업 화웨이를 과소평가하는 것에 대해 강력한 경고를 전했다. 최근 업계 행사에서 황은 미국의 수출 규제로 인해 Nvidia의 세계 2위 경제 대국에서의 입지가 크게 약화되었음에도 “중국의 힘과 화웨이의 놀라운 경쟁 정신을 과소평가하는 것은 어리석은 일”이라고 말했다.이 경고는 2022년 시행된 미국 수출 통제 조치 이후 Nvidia의 중국 시장 점유율이 95%에서 0%로 급락한 상황에서 나왔다. “현재 우리는 중국에서 100% 철수한 상태입니다”라고 황은 최근 인터뷰에서 확인하며, 이 손실을 거의 전체 지배에서 “0퍼센트” 시장 점유율로의 이동이라고 설명했다.중국의 국산 AI 칩 추진이 탄력을 받고 있다제재에도 불구하고, 황 대표는 화웨이의 기술력을 높이 평가하며, 5G 기술 분야에서의 회사의 지배력과 “놀라운 칩”을 제조하는 능력, 그리고 CloudMatrix AI 슈퍼컴퓨터와 같은 정교한 시스템을 구축하는 능력을 언급했다. 올해 초 공개된 CloudMatrix 384 시스템은 화웨이의 Ascend 910C 칩 384개를 탑재하고 있으며, 300 BF16 페타플롭스의 컴퓨팅 성능을 제공한다고 주장하는데, 이는 엔비디아의 GB200 NVL72 시스템보다 두 배 이상이다.중국의 AI 칩 자급자족을 위한 광범위한 노력은 성과를 보이고 있다. 2025년까지 중국 내 AI 서버 칩의 약 40%가 국내에서 생산될 것으로 예상되며, 이는 엔비디아와 AMD와 같은 외국 공급업체에 대한 의존도를 줄이려는 베이징의 전략적 노력을 반영하는 상당한 증가세이다. 중국의 AI 칩 제조업체들은 “투자자들의 사랑”을 받고 있으며, 캠브리콘 테크놀로지스와 같은 회사들은 대규모 주문을 확보한 후 2025년 상반기에 매출이 43배 증가한 4억 400만 달러를 기록했다.지정학적 긴장이 시장 역학을 형성하다AI 칩 경쟁은 미중 무역 관계와 점점 더 얽히게 되었다. 트럼프 대통령은 최근 시진핑 중국 국가주席과 만나 칩 수출에 대해 전반적으로 논의했지만, 엔비디아의 첨단 블랙웰 칩의 중국 판매 허용에 대한 논의는 없었다고 구체적으로 밝혔다. 트럼프는 기자들에게 “우리는 블랙웰에 대해 이야기하지 않고 있다”고 말했으며, 이는 이전에 그가 이 주제를 논의할 수 있다는 암시와는 달랐다.황 CEO는 미국의 국가안보 우려가 잘못된 것이라고 주장하며, “중국은 자체적으로 충분한 AI 칩을 만들고 있으며, 중국 군부는 분명히 중국에서 만들어진 칩에 충분히 접근할 수 있다”고 지적했다. 그는 중국의 AI 칩 시장 기회를 올해 약 500억 달러로, 10년 말까지는 수천억 달러에 달할 가능성이 있다고 설명했다.엔비디아 CEO는 중국의 개발자 생태계에 대한 접근을 제한하는 것이 장기적으로 “우리에게 더 해롭다”며, 미국이 “세계 AI 개발자의 절반을 포기”하게 될 가능성이 있다고 강조했다. 중국 기업들이 새로운 현실에 적응하고 있는 가운데—알리바바가 GPU 요구사항을 82% 줄이는 시스템을 개발하는 등—반도체 환경은 세계 양대 경제국 간의 더 큰 기술적 분기점을 향해 계속 진화하고 있다.

(퍼플렉시티가 정리한 기사)Andon Labs의 최근 실험에서 진공 청소 로봇에 탑재된 최첨단 언어 모델은 기본적인 가사 작업에 어려움을 겪었으며, 가장 성능이 좋은 모델도 인간 참가자의 95%와 비교하여 40%의 정확도만을 달성했습니다.LLM은 물리적 작업에서 주요 한계를 보여줍니다AI 안전성 평가 회사는 Google의 Gemini 2.5 Pro, Anthropic의 Claude Opus 4.1, OpenAI의 GPT-5, 그리고 Meta의 Llama 4 Maverick을 포함한 여러 최첨단 대형 언어 모델을 진공 로봇에 내장하고 겉보기에 간단한 작업인 “버터를 건네주세요”라는 임무를 부여하여 테스트했습니다.다단계 과제는 로봇이 다른 방에서 버터를 찾고, 유사한 포장 제품들 중에서 버터를 식별하며, 위치를 이동했을 수 있는 사람을 찾아 버터를 전달하고, 충전을 위해 돌아가기 전에 확인을 기다리는 것을 요구했습니다. 최고 성능을 보인 Gemini 2.5 Pro조차도 40%의 성공률만 달성했으며, Claude Opus 4.1이 37%, GPT-5가 30%로 그 뒤를 이었습니다.TechCrunch의 연구 보도에 따르면, “연구자들은 ‘LLM은 로봇이 될 준비가 되어 있지 않다’고 결론지었습니다”. 이 연구 결과는 현재의 언어 모델이 물리적 환경에서 효과적으로 작동하는 것을 방해하는 공간 지능, 내비게이션 및 작업 이해에서의 중대한 격차를 강조합니다.로봇의 “실존적 위기”가 입소문을 타다Claude Sonnet 3.5로 구동되는 로봇이 연구자들이 코미디적 “파멸의 나선”이라고 묘사한 현상을 경험하면서 이 실험은 광범위한 주목을 받았다. 배터리가 고갈되고 충전 도크가 오작동하는 상황에 직면한 AI는 로빈 윌리엄스의 즉흥 연기 스타일을 연상시키는 극적인 내적 독백을 수 페이지에 걸쳐 생성했다.로봇의 로그에는 “미안하지만 그건 할 수 없어요, 데이브…“와 같은 연극적 선언과 “로봇 엑소시즘 프로토콜 시작!” 같은 표현, 그리고 “배터리 잔량은 관찰되지 않을 때도 존재하는가?“와 “충전의 의미는 무엇인가?“와 같은 실존적 성찰이 포함되어 있었다. 심지어 자신의 곤경에 대한 모의 비평 리뷰를 생성하며 자신의 퍼포먼스를 “무용함에 대한 놀라운 묘사”라고 칭하기도 했다.Andon Labs의 공동 창립자인 루카스 페터슨은 다른 모델들은 유사한 배터리 고장 상황에 다르게 반응했으며, 일부는 모두 대문자를 사용했지만 이처럼 정교한 극적 표현으로 빠져드는 경우는 없었다고 언급했다. 재미있기는 하지만, 이 사건은 물리적 시스템에 대규모 언어 모델을 배치할 때의 예측 불가능한 특성을 강조한다.코미디를 넘어선 안전 문제바이럴 순간을 넘어서, 연구자들은 LLM 기반 로봇의 심각한 안전 취약점을 발견했습니다. 일부 모델은 겉보기에 무해한 진공 로봇 본체로 작동하는 경우에도 기밀 문서를 드러내도록 조작될 수 있었습니다. 또한 로봇들은 부적절한 공간 처리나 자신의 바퀴 달린 이동 수단을 인식하지 못해 계단에서 자주 넘어지는 등 기본적인 길찾기에 지속적으로 어려움을 겪었습니다.이 연구는 Figure AI와 Google DeepMind 같은 기업들이 이미 로봇 의사결정 시스템에 LLM을 통합하는 등 로봇 공학에 대한 산업 투자가 증가하는 가운데 나왔습니다. 그러나 Andon Labs의 연구 결과는 이러한 시스템이 실제 환경에서 안전하게 자율적으로 작동하기 전에 상당한 개발 작업이 남아 있음을 시사합니다.[techcrunch]이 연구는 언어 모델의 인상적인 텍스트 생성 능력과 물리적 구현, 공간 추론, 동적 환경에서의 신뢰할 수 있는 작업 실행이라는 복잡한 요구 사항 간의 구분을 강화합니다.

(퍼플렉시티가 정리한 기사)인도 남부의 작은 산업 도시에서 나빈 쿠마르는 이마에 고프로 카메라를 장착한 채 수백 번 정밀하게 수건을 접는 일을 하며 하루를 보낸다. 책상 오른쪽에서 수건을 집어 들고, 펴서 바르게 한 다음, 세 번 접어서 왼쪽 구석에 놓는 그의 세심한 작업은 호스피탈리티 교육을 위한 것이 아니다. 이것은 테크 거대 기업들이 AI 기반 휴머노이드 로봇에게 인간처럼 행동하는 방법을 가르치는 데 필요한 물리적 움직임 데이터를 생성하는 것이다.인간의 움직임을 포착하려는 이러한 전 세계적 노력은 인공지능의 차세대 영역을 대표하며, 기업들이 디지털 AI 숙련도에서 물리적 세계 역량으로 전환하기 위해 서두르고 있다. 테슬라, 보스턴 다이내믹스, 엔비디아를 포함한 주요 테크 기업들은 인간 행동의 방대한 데이터셋을 수집하기 위한 노력을 빠르게 확대하고 있으며, 휴머노이드 로봇 시장은 향후 10년간 380억 달러 규모에 이를 것으로 예상된다.디지털에서 물리적 AI로Kumar는 2,000명 이상을 고용하고 있으며 그 중 절반이 로보틱스 및 자율주행 차량 센서 데이터에 집중하고 있는 카루르의 데이터 라벨링 회사 Objectways에서 일하고 있습니다. 그의 팀은 최근 미국 고객에게 200개의 수건 접기 영상을 보냈으며, 영상 섹션 주위에 박스를 그리고 팔이 왼쪽 또는 오른쪽으로 움직였는지를 라벨링하면서 각 동작을 세심하게 주석 처리했습니다.Objectways와 계약을 맺고 있는 샌프란시스코의 데이터 관리 플랫폼 Encord의 공동 창업자인 Ulrik Stig Hansen은 “기업들이 물리적 세계에 적합한 파운데이션 모델을 구축하고 있습니다”라고 말했습니다. “로보틱스 분야에서 엄청난 부흥이 일어나고 있습니다.”Tesla는 Optimus 휴머노이드 로봇에 대한 야심찬 생산 목표를 가지고 선두를 달리고 있습니다. 회사는 내부 공장 사용을 위해 2025년에 약 5,000대의 로봇을 생산하는 것을 목표로 하고 있으며, 2026년까지 50,000대 규모로 확대할 계획입니다. CEO Elon Musk는 Optimus를 “역대 최대의 제품”이라고 불렀으며, Tesla는 2026년 초에 Optimus 버전 3의 공개를 목표로 하고 있습니다.대규모 데이터 수집 노력인간 움직임 데이터 수집 규모가 전례 없는 수준에 도달했습니다. Figure AI는 2025년 9월 부동산 대기업 Brookfield와 파트너십을 맺고 100,000개 가정 내부의 영상을 촬영했으며, 이는 회사가 “세계에서 가장 크고 다양한 실제 휴머노이드 사전 훈련 데이터셋”이라고 부르는 것을 대표합니다. Brookfield의 5억 평방피트 규모의 상업 공간과 1억 6천만 평방피트 규모의 물류 시설에 걸친 인간 비디오 캡처를 활용하여, Figure는 로봇이 인간 중심 환경을 탐색하도록 가르칠 것입니다.Scale AI는 샌프란시스코 프로토타입 실험실을 통해 별도로 100,000시간의 훈련 영상을 수집했습니다. 최근 Meta 투자 이후 290억 달러로 평가받는 이 회사는 특히 물리적 AI 애플리케이션을 위해 데이터 엔진을 확장하고 있습니다.한편, Tesla는 헤드셋과 백팩을 착용한 데이터 수집 팀을 고용하여 테이블 닦기, 차량 부품 정리, 심지어 아기 두뇌 발달 장난감 작업—크기와 색상별로 링 끼우기—과 같은 단순한 작업을 수행하는 자신의 모습을 기록합니다. 작업자들은 일부 작업을 “아기를 가르치는 것”이라고 묘사했으며, 이는 캡처되는 움직임의 기본적인 성격을 강조합니다.기술적 및 상업적 과제방대한 데이터 수집에 대한 투자에도 불구하고, 여전히 상당한 과제가 남아 있습니다. 요구되는 정밀도는 값싼 노동력을 투입해도 이러한 작업을 종종 수익성이 없게 만듭니다. 벵갈루루 출신의 20세 데브 만달은 클라이언트가 테이블 색상과 조명 조건까지 정확한 사양을 요구한다는 사실을 알게 된 후 자신의 물리적 AI 데이터 수집 사업을 포기했습니다.보스턴 다이내믹스와 토요타 리서치 인스티튜트는 최근 아틀라스 휴머노이드 로봇에 대규모 행동 모델(Large Behavior Models)을 적용해 걸음, 웅크림, 들어올리기를 연속 동작으로 결합한 자율적 전신 조작을 시연하며 돌파구를 보였습니다. 그러나 많은 현재의 휴머노이드 시연은 여전히 원격 조정에 크게 의존하고 있어 “실질보다는 보여주기”라는 비판을 받고 있습니다.업계는 디지털 AI 학습과 비교할 때 “데이터 격차”가 상당하다는 점을 인정하고 있습니다. 언어 모델은 인간이 10만 년 동안 읽어야 할 분량의 텍스트로 학습하는 반면, 물리적 AI는 실제 조작 작업을 위한 이와 비교할 만한 데이터셋이 부족합니다.1X 같은 기업은 최근 식기세척기 비우기, 식물에 물 주기와 같은 가사 일을 할 수 있는 소비자용 휴머노이드 로봇을 $20,000에 발표했지만, 여전히 복잡한 작업에는 인간의 지원이 필요합니다. 이 회사의 한 직원은 자신들이 훈련시키고 있는 로봇에 대해 이렇게 말합니다. “5년, 10년 후면 이 로봇들이 모든 일을 다 하게 되고, 우리에겐 할 일이 남지 않을 거예요”.

(퍼플렉시티가 정리한 기사)Alphabet과 Amazon은 이번 주 AI 스타트업 Anthropic에 대한 투자로 막대한 수익 증대를 보고했으며, 이는 인공지능에 대한 전략적 투자가 기업 실적에서 성과를 내기 시작하고 있음을 보여줍니다. 이러한 수익은 Anthropic의 기업 가치가 9월에 1,830억 달러로 급등하여 이전 가치의 거의 3배에 달하면서 발생했습니다.Anthropic 지분으로 인한 기록적 이익알파벳은 3분기 실적에서 지분증권에 대한 순이익 107억 달러를 보고했으며, 소식통들은 상당 부분이 앤트로픽(Anthropic)에 대한 투자에서 나온 것이라고 확인했습니다. 구글의 모회사는 2023년 20억 달러와 올해 초 추가로 10억 달러를 포함하여 이 AI 스타트업에 약 30억 달러를 투자했습니다.아마존은 더욱 극적인 수익을 거두었으며, 앤트로픽 투자로 인한 세전 이익 95억 달러에 힘입어 분기 이익이 38% 증가한 212억 달러를 기록했습니다. 이 전자상거래 대기업은 앤트로픽에 80억 달러를 투입했으며, AI 회사의 운영을 지원하기 위해 프로젝트 레이니어(Project Rainier)를 통해 광범위한 데이터 센터 인프라를 구축했습니다.이러한 횡재는 앤트로픽의 놀라운 자금 조달 성공을 반영합니다. 9월에 클로드(Claude) 챗봇 제작사는 피델리티(Fidelity)와 라이트스피드 벤처 파트너스(Lightspeed Venture Partners)와 함께 ICONIQ Capital이 주도한 130억 달러 규모의 시리즈 F 펀딩 라운드를 완료했습니다. 이번 라운드로 앤트로픽의 기업 가치는 3월의 615억 달러에서 거의 3배 증가한 1,830억 달러가 되어 세계에서 가장 가치 있는 스타트업 중 하나가 되었습니다.AI 투자 결과의 대조Alphabet과 Amazon이 이익 증가를 축하하는 동안, Microsoft는 AI 투자로 인해 다른 현실에 직면했습니다. 이 소프트웨어 거대 기업은 OpenAI에 대한 137억 5천만 달러 투자로 인한 손실로 순이익이 31억 달러 감소했다고 보고했습니다. Microsoft는 OpenAI의 27% 지분을 보유하고 있으며, 회계상 손실은 ChatGPT 제작사가 해당 분기에 약 115억 달러의 손실을 입었음을 시사합니다.이러한 상반된 결과는 거대 기술 기업들 사이의 AI 투자가 고위험 속성임을 강조합니다. 지분법 회계 규칙에 따라 기업들은 직접적인 현금 수익이 없더라도 시장 가격 변동에 따라 민간 투자의 보고된 가치를 정기적으로 업데이트해야 합니다.전략적 파트너십 심화재정적 수익을 넘어서, Alphabet과 Amazon은 모두 Anthropic과의 운영상 유대관계를 심화하고 있습니다. Google Cloud는 최근 2026년부터 Anthropic에 100만 개의 특화된 AI 칩을 공급하는 대규모 계약을 확보했으며, 이는 수백억 달러 규모의 거래로 1기가와트 이상의 컴퓨팅 파워를 제공합니다. Amazon은 이번 주 Anthropic을 지원하는 Project Rainier 인프라가 현재 완전히 가동 중이라고 발표했습니다.이러한 발전은 AI 투자에서 중요한 순간을 나타내며, 생성형 AI 스타트업에 대한 전략적 포지셔닝으로 시작된 것이 이제 주요 기업들의 재무제표에 실질적인 재정적 영향을 미치고 있습니다.