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AI 뉴스

오픈 소스 AI 위크, 샌프란시스코에서 개막

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작성자 xtalfi
작성일 10.19 13:54
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

오픈 소스 AI 위크가 오늘 샌프란시스코에서 시작되어, 해커톤, 워크숍, 정상회담을 통해 AI가 개발되고 전 세계적으로 공유되는 방식을 재편할 인공지능 분야의 개방적 협력을 기념하는 첫 행사를 기록했습니다. 10월 26일까지 진행되는 이번 일주일간의 행사는 머신러닝과 오픈소스 혁신의 최첨단 발전을 탐구하기 위해 6,800개 이상의 기업과 연구자들을 한자리에 모았습니다.

 

NVIDIA가 최고의 오픈 소스 기여자로 부상하다

 

NVIDIA는 지난 1년간 조용히 Hugging Face 저장소의 주요 기여자로 변모했으며, Meta 및 Google과 같은 전통적인 오픈소스 선두주자들을 제치고 개발자들에게 AI 구성 요소를 제공하는 데 앞서고 있습니다. 이 칩 거대 기업은 현재 GitHub에 1,000개 이상의 오픈소스 리소스를, Hugging Face 컬렉션에 450개 이상의 모델과 80개의 데이터셋을 제공하고 있습니다.​

"오픈소스는 혁신과 발전을 이끄는 데 필수적입니다"라고 NVIDIA는 행사 발표에서 밝혔습니다. "누구나 기술을 사용하고, 수정하고, 공유할 수 있도록 함으로써 투명성을 촉진하고 발견을 가속화합니다". 회사의 출시 제품에는 에이전트형 AI를 위한 Nemotron 패밀리, 바이오제약 애플리케이션을 위한 BioNeMo, 물리적 AI를 위한 Cosmos, 그리고 음성 인식을 위한 Canary가 포함됩니다.

 

AI 칩 개발이 더욱 접근 가능해지다

 

이번 주 두바이에서 열린 GITEX Global에서 저명한 마이크로프로세서 엔지니어 Jim Keller는 AI 프로세서 개발 비용에 대한 업계의 일반적인 가정에 이의를 제기했습니다. AMD, Apple, Tesla에서 근무한 경력이 있는 Keller는 "사람들은 AI 프로세서를 개발하는 데 1000억 달러가 필요하다고 믿게 만들고 싶어하지만, 그렇지 않습니다"라고 말했습니다.​

Keller의 회사 Tenstorrent는 AI 프로세서부터 범용 프로세서에 이르는 포괄적인 오픈소스 기술을 개발했으며, AI 컴파일러까지 공개했습니다. 그는 "실제로 AI 프로세서는 사람들이 생각하는 것보다 간단합니다"라고 강조하며, 오픈소스 칩은 비용이 훨씬 적게 들고 더 접근하기 쉬운 아키텍처를 특징으로 한다고 언급했습니다.

 

주간 특집 플래그십 PyTorch 컨퍼런스

 

PyTorch Conference는 Open Source AI Week의 주요 행사로, 10월 22-23일 샌프란시스코 Moscone West에서 개최될 예정입니다. 올해 컨퍼런스는 10월 21일에 열리는 전용 공동 개최 서밋들을 포함하도록 확대되었으며, Measuring Intelligence Summit, Open Agent Summit, AI Infra Summit이 진행됩니다.​

주중 내내 진행되는 추가 행사로는 Synthetic Data AI Agents Challenge, Real Time Video AI Summit, 그리고 개발자, 연구자, 스타트업 창업자들 간의 협업을 촉진하기 위해 설계된 커뮤니티 믹서가 있습니다. Linux Foundation은 지난 90일 동안에만 Hugging Face에 백만 개 이상의 새로운 리포지토리가 등장했다고 예측하며, 이는 오픈소스 AI 생태계의 급속한 성장을 보여줍니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)세계 최대 라이다(LiDAR) 제조업체 RoboSense의 창립자인 Steven Qiu는 테슬라 CEO 일론 머스크의 비전 온리(vision-only) 자율주행 접근 방식을 직접적으로 비판하며, 카메라 기반 시스템만으로는 고급 자율주행 기능에 필요한 안전 수준을 달성할 수 없다고 주장했다.​9월 싱가포르에서 열린 FutureChina Global Forum에서 Qiu는 "비전 온리 접근 방식은 충분히 안전하지 않다"고 선언하며, 라이다 및 기타 센서 기술을 통합하지 않고는 차량이 레벨 2 자동화를 넘어설 수 없다고 강조했다. 그의 발언은 테슬라가 최근 2025년 10월 초 FSD v14 업데이트를 출시한 가운데 나왔으며, 이 업데이트는 여전히 인간의 감독이 필요하고 레벨 2 자동화로 분류되고 있다.기술적 한계 노출Qiu는 카메라 전용 시스템이 어려움을 겪는 시나리오의 구체적인 예시를 제공하며, 테슬라의 접근 방식이 지닌 근본적인 문제점들을 설명했다. "앞에 흰색 차량이 정지해 있다면, 비전 전용 시스템이 그것이 차량인지 하늘의 흰 구름인지 구분하기 어려울 것입니다"라고 그는 설명했다. "마찬가지로 터널을 향해 주행하고 있다면, 시스템이 앞에 검은색 차량이 주행하고 있는지 구별하지 못할 수 있습니다."​RoboSense 창립자는 카메라에만 의존하는 차량은 LiDAR 및 보완 센서를 통합하지 않고는 SAE International이 정의한 레벨 3 또는 레벨 4 자동화 기준에 도달할 수 없다고 강조했다. 2014년에 설립된 RoboSense는 시장 조사 그룹 Yole Group에 따르면 2024년에 세계 최대의 승용차 LiDAR 시스템 공급업체가 되었다.머스크의 주장에 대한 업계의 반발추이의 비판은 머스크의 센서 철학에 대한 자동차 업계의 반대가 커지고 있음을 보여준다. 2025년 8월, 머스크는 자신의 입장을 더욱 강화하며 라이다와 레이더가 "센서 간 경쟁으로 인해 안전성을 저하시킨다"고 주장했고, 센서 간 의견 불일치가 모호성을 초래해 위험을 증가시킨다고 했다. 그러나 포드자동차의 CEO 짐 파렐리는 지난 6월 아스펜 아이디어스 페스티벌에서 라이다를 "미션 크리티컬", 즉 포드의 자율주행 전략에 필수적인 요소라며 이 입장을 반박했다.​"예를 들어, 트럭 뒷면에 반사가 있거나 카메라에 태양이 들어와 카메라가 완전히 눈이 멀었을 때, 라이다 시스템은 정확하게 볼 수 있습니다."라고 파렐리 CEO가 설명했다. 포드 CEO의 발언은 자동차 업계가 테슬라의 카메라 영상 기반 접근 방식에 반감을 갖고 있음을 보여주는 최신 사례다.​머스크가 "웨이모는 고속도로를 운전할 수 없다"고 주장한 것 역시, 웨이모가 피닉스, 샌프란시스코, 로스앤젤레스에서 완전 자율주행 테스트를 실시했다는 증거에 의해 반박되고 있다. 한편, 테슬라의 로보택시 서비스 약관에는 "악천후 시에는 운행이 제한되거나 불가능할 수 있다"고 명시되어 있다.​논쟁은 최근 테슬라가 논란이 많은 "매드맥스" 모드를 FSD v14.1.2에서 다시 도입하면서 더욱 격화되고 있다. 이 모드는 정지 신호를 무시하고 제한 속도보다 시속 15마일 넘게 주행하는 것이 관찰된 바 있다. 이는 테슬라의 자율주행 기술과 관련해 지속적으로 규제 조사가 이루어지고 있고, 과실 치사 소송이 제기되고 있는 상황에서 나온 것이다.
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10.21 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)벤처 캐피탈리스트 케빈 오리어리(Kevin O'Leary)는 인공지능과 블록체인 기술이 "비즈니스의 차세대 혁명"을 촉발할 것이라고 믿으며, 고객이 단순히 음성으로 제품을 주문하면 AI가 위치 찾기부터 결제 처리까지 모든 것을 처리하는 자율 소매 구매를 가능하게 할 것이라고 전망했다. 10월 19일에 게시된 영상에서 샤크 탱크(Shark Tank)의 공동 진행자는 쇼핑객들이 "톨 사이즈 저지방 라떼 주세요. 90초 후에 도착할 거예요"라고 말하면 AI가 자동으로 근처 매장을 찾아 주문하고 블록체인을 사용해 즉시 결제하는 미래를 제시했다.​이러한 시기는 선견지명이 있는 것으로 보이는데, 맥킨지(McKinsey)의 새로운 연구에 따르면 에이전트 커머스(agentic commerce)가 2030년까지 미국 B2C 소매 시장에서만 최대 1조 달러의 오케스트레이션된 수익을 창출할 수 있으며, 전 세계적으로는 3조~5조 달러에 달할 것으로 예상된다. 이는 AI 에이전트가 소비자의 니즈를 예측하고 인간의 의도와 일치하도록 유지하면서 독립적으로 거래를 실행하는 근본적인 변화를 나타낸다.현재 블록체인의 한계는 도전 과제를 제시합니다유망한 비전에도 불구하고, O'Leary는 즉각적인 구현을 막는 중요한 기술적 장벽을 강조했습니다. 그는 특히 Ethereum의 선형 트랜잭션 처리를 비판하며, 이를 "인증을 위한 유료 도로로 가는 긴 고속도로"에 비유했고, 트랜잭션이 피크 시간대 트래픽 동안 "통행료 징수소에 막혀" 지연과 비싼 수수료를 야기한다고 설명했습니다.​최근 시장 활동은 이러한 우려를 더욱 강화했습니다. 이달 초, 이더리움 네트워크 수수료는 블록체인 트래픽이 과중한 동안 $1,000 이상 급등했으며, O'Leary는 네트워크가 "압박 하에 균열된다"고 경고했습니다. 그러나 이더리움 개발자 Adriano Feria는 레이어 2 롤업이 이미 초당 약 300건의 트랜잭션을 처리하고 있으며 몇 달 내에 8배 더 확장될 수 있다고 언급하며 네트워크를 방어했습니다.​O'Leary는 Walmart와 Target과 같은 주요 소매업체들이 "하루에 수백만 건의 트랜잭션, 모두 독립적이며, 모두 동시에 통행료 징수소를 통과"해야 한다고 강조했습니다. 그는 방향성 비순환 그래프(DAGs)를 잠재적 솔루션으로 제안했으며, Hedera와 Nano와 같은 플랫폼이 여러 결제를 동시에 처리할 수 있는 웹 형태의 트랜잭션 검증을 제공한다고 언급했습니다.조기 도입이 이미 진행 중완전한 AI-블록체인 통합은 아직 개발 중이지만, 에이전틱 AI 시스템은 이미 소비자들의 일상 업무를 지원하고 있습니다. 탈중앙화 플랫폼 Aethir의 CTO인 Kyle Okamoto는 그의 아내가 식료품 소비 패턴을 추적하고 Whole Foods, Target, Amazon과 같은 소매업체들의 가격을 비교하는 AI 어시스턴트를 사용하는 방법을 설명했습니다.​소매 부문은 이러한 자동화된 미래로 빠르게 나아가고 있으며, 업계 관찰자들은 2025년이 "실험으로서의 AI"에서 "실행 중인 AI"로의 전환점이 될 것이라고 언급하고 있습니다. Ethereum이 확장성을 개선하기 위해 2025년 12월 Fusaka 업그레이드를 준비하는 가운데, O'Leary는 현대 소매업체들이 요구하는 규모의 대량 시장 AI 거래를 처리할 수 있는 최초의 프로젝트를 계속해서 찾고 있습니다.
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10.21 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)두산로보틱스와 대동이 온디바이스 AI 기술을 활용한 농업용 로봇 개발에 공동으로 나선다고 20일 발표했다. 이번 업무협약(MOU)을 통해 양사는 스마트팜과 실외 농업환경에 특화된 필드용 로봇 개발 및 글로벌 시장 공동 개척에 협력하기로 했다.농업 현장 맞춤형 AI 로봇 솔루션 개발협약에 따라 두산로보틱스는 농업에 특화된 모바일 매니퓰레이터(MoMa) 로봇의 제품화를 위해 로봇 팔 및 제어 시스템 설계·제조, 로봇팔 모션 개발을 담당한다. 대동은 농업 현장 데이터를 기반으로 한 자율 이동 플랫폼 설계·제조, 농업 현장 실증 및 고도화, 현장 안전 환경 인증, 해외 규제 대응 지원 등을 맡는다.​양사는 사람 수준으로 사물을 인식하고 비정형 환경에서도 농작업을 수행할 수 있는 온디바이스 AI 기술을 공동 개발할 계획이다. 이 기술은 클라우드 서버가 아닌 기기 자체에서 AI 기능을 실행해 인터넷 연결 없이도 실시간 AI 서비스 이용이 가능하며, 개인정보 보호와 빠른 응답 속도가 강점으로 꼽힌다.정부 사업 참여 및 시장 진출 전략두 회사는 향후 정부가 추진하는 AI 시스템 온칩(SoC) 개발 사업 수주에도 공동 대응할 예정이다. 두산로보틱스는 로봇에 적용되는 SoC의 성능, 기능, 인터페이스 등 핵심 요소를 규격화하고 AI 알고리즘 및 펌웨어를 개발하고, 대동은 SoC 시스템 통합 테스트와 농업 현장에 최적화된 피지컬 AI 파운데이션 모델 구축을 담당한다.​김민표 두산로보틱스 대표는 "작업환경이 열악하고 노동력 확보가 쉽지 않은 농업 현장에 적용할 수 있는 로봇 솔루션을 개발하겠다"고 밝혔다. 원유현 대동 대표는 "농업의 AI 대전환을 추진하는 대동의 비전을 구체화하는 중요한 이정표가 될 것"이라고 말했다.​글로벌 농업 로봇 시장은 2024년 73억 달러에서 2032년까지 263억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 연평균 18.3% 성장률을 보일 것으로 예상된다. 농업 인력 고령화와 노동력 부족 문제 해결을 위한 자동화 수요가 급증하는 가운데, 이번 협력이 두 회사의 신성장동력 확보에 기여할 것으로 기대된다.​
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10.20 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI 연구원들은 자사의 GPT-5 모델이 이전에 풀리지 않은 수학 문제를 해결했다고 거짓 주장한 후 이번 주 경쟁사와 수학자들로부터 거센 비판을 받았으며, AI가 단지 정교한 문헌 검색을 수행했을 뿐이라는 사실이 드러나자 서둘러 주장을 철회했습니다.부풀려진 주장은 빠르게 무너진다논란은 OpenAI 부사장 Kevin Weil이 소셜 미디어에 GPT-5가 "이전에 풀리지 않았던 에르되시 문제 10개(!)의 해법을 찾았고 다른 11개 문제에서도 진전을 이뤘다"고 게시하면서 시작되었다. Weil이 나중에 삭제한 이 게시물은 OpenAI 연구원 Sebastien Bubeck에 의해 증폭되었고, 그는 "AI를 통한 과학 가속화가 공식적으로 시작되었다"고 선언했다.​권위 있는 ErdősProblems.com 웹사이트를 운영하는 수학자 Thomas Bloom이 이 문제들이 실제로는 미해결 문제가 아니었다고 해명하면서 주장은 빠르게 무너졌다. "GPT-5는 이 문제들을 해결한 참고문헌들을 찾았는데, 제가 개인적으로 알지 못했던 것들이었습니다"라고 Bloom은 설명했다. 그의 웹사이트에 있는 "미해결(open)" 표시는 단순히 그가 개인적으로 기존 해법을 알지 못한다는 의미였지, 수학계가 이를 활발한 연구 과제로 간주한다는 의미가 아니었다.업계 리더들의 반격이 실수는 OpenAI의 주요 경쟁사들로부터 날카로운 비난을 받았다. 노벨상 수상자인 Google DeepMind CEO Demis Hassabis는 이 사건을 간결하게 "당혹스럽다(embarrassing)"고 말했다. Meta의 수석 AI 과학자 Yann LeCun은 더욱 신랄한 비판을 내놓았는데, 이 상황을 OpenAI가 "자신들의 GPTards에 의해 당했다(hoisted by their own GPTards)"고 묘사했다 – 이는 "자신이 판 함정에 빠지다(hoisted by your own petard)"라는 문구를 활용한 영리한 프랑스식 언어유희이다.​Bubeck은 결국 오류를 인정하며 "문헌에 있는 해결책만 발견되었다"고 시인했다. 그러나 문헌 검색이 어렵다고 주장하며 자신의 주장을 만회하려는 그의 시도는 비평가들에게 먹히지 않았는데, 이들은 이것이 OpenAI가 GPT-5로 약속해온 획기적인 능력을 거의 대표하지 못한다고 지적했다.경쟁 환경에서의 신뢰성 질문이 사건은 AI 업계의 광범위한 긴장을 부각시키는데, 기업들이 추론 능력을 입증하기 위해 경쟁하고 있는 상황이다. OpenAI와 Google DeepMind는 올해 모두 합법적인 수학적 돌파구를 달성했으며, 두 회사의 시스템 모두 국제수학올림피아드에서 금메달 점수를 획득했다. 그러나 거짓 에르되시 주장은 진정한 과학적 진보를 훼손할 위험이 있다.​이 논란은 비평가들이 OpenAI의 과장된 발표 패턴으로 보는 것을 반영한다. 한 업계 관찰자가 지적했듯이, "문헌 검색이 새로운 지식의 발견과 혼동된다면, 신뢰성이 손상될 것이다". 이 사건은 AI 기업들이 수학적 발견을 발표할 때의 검증 기준에 대한 의문을 제기하며, 특히 경쟁적인 AI 환경에서 수십억 달러가 걸려 있다는 점을 고려할 때 더욱 그러하다.
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