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리비안, 알렉사를 구글 제미나이 AI로 대체 계획

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작성자 xtalfi
작성일 10.10 04:26
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

전기차 제조업체인 리비안 이 아마존 의 알렉사 음성 비서 대신 구글 의 제미니 AI 플랫폼을 차량에 도입할 준비를 하고 있으며, 이는 이번 주에 유출된 베타 소프트웨어 스크린샷을 통해 밝혀졌습니다.


유출된 이미지는 소프트웨어 오류로 조기 접근 권한을 얻은 사용자가 Rivian 포럼에 게시한 것으로, “Secret VA Debug Menu(비밀 VA 디버그 메뉴)“가 숨겨져 있고, 다음 세대 음성 비서의 대형 언어 모델 제공자로 제미니가 등재되어 있음을 보여줍니다. 새로운 시스템은 “OK, Rivian”이라는 웨이크 워드를 사용하며, 현재 알렉사 기반 시스템에 비해 기능이 크게 확대될 예정입니다.

 

강화된 AI 기능이 주요 업그레이드를 알립니다


이번 전환은 리비안의 차량 내 AI 기능이 크게 향상된 것을 의미합니다. 스크린샷에 따르면 새로운 “리비안 어시스턴트”는 메시지 송신, 내비게이션, 공조 제어, 차량 기능 등에서 음성 명령을 지원하며, “제니에게 문자 보내”, “근처 커피숍 찾아줘”, “온도 높여줘”와 같은 예시가 포함되어 있습니다.


이 개발은 리비안 CEO RJ 스캐린지가 최근 The Verge의 Decoder 팟캐스트에 출연하여 회사의 자체 생태계 개발에 대한 의지를 재확인한 가운데 이루어졌습니다. 스캐린지는 음성-문자 변환 메시징 기능 도입 계획을 발표하며, 청취자들에게 “누군가 CarPlay 경험에서 놓쳤을 수 있는 모든 것들이 하나하나 채워질 것”이라고 말했습니다.


CEO는 AI를 차량에 직접 통합하는 리비안의 전략을 강조하며 “앞으로 18개월 동안 필연적으로 다양한 앱을 연결하거나 작업을 수행하고 의사결정을 내리는 새로운 기능들이 많이 추가될 것”이라고 밝혔습니다.

 

산업 환경 및 경쟁적 위치 선정


리비안의 움직임은 첨단 AI 통합을 향한 자동차 산업의 광범위한 트렌드와 일치합니다. 글로벌 차량 내 AI 어시스턴트 시장은 2024년 기준 68억 5천만 달러로 평가되었으며, 2031년에는 157억 5천만 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 연평균 성장률은 12.8%에 달합니다. 자동차 AI 시장 전체는 2024년 기준 50억 달러로 평가되었고, 2033년에는 473억 달러까지 급증할 것으로 예상됩니다.


구글은 자동차 플랫폼 전반에 걸쳐 Gemini 통합을 적극적으로 확대하고 있습니다. Volvo는 2025년 5월, Google Gemini를 통합하는 최초의 자동차 제조업체 중 하나가 될 것이라고 발표했으며, 자사 차량의 Google Assistant를 Google 내장 기능으로 대체할 예정입니다. 이 협력은 구글의 AI 기술을 아마존의 자동차 제품과 경쟁하는 핵심 기술로 자리매김시키고 있습니다.


리비안은 Gemini 통합이 1세대 R1T 및 R1S 차량에도 제공될 것인지, 아니면 다가오는 2세대 모델에 한정될 것인지 공식적으로 확인하지 않았습니다. 유출된 소프트웨어는 버전 2025.18에서 나타났으며, 포럼 사용자는 “Alexa가 적절한 중간 단계였지만, 리비안이 앞으로 구현하려는 기능에는 한계가 있었다”고 언급했습니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)삼성전자가 15일 '흰지팡이의 날'을 맞아 시각장애인과 저시력자를 위한 인공지능(AI) 가전 매뉴얼 '모두를 위한 사용법'을 공개했다고 발표했다. 이번 발표는 시각장애인의 가전제품 접근성을 획기적으로 개선하기 위한 포용적 기술 혁신의 일환이다.스타트업과의 협업으로 탄생한 혁신삼성전자는 올해 초 'C랩 아웃사이드' 스타트업 육성 프로그램에 선정된 시각보조앱 개발 스타트업 투아트(TUAT)와 협업해 이 매뉴얼을 개발했다. 투아트는 200여 개 이상의 국가에서 활용되는 AI 기반 시각보조앱 '설리번 플러스'를 제작한 회사로, 이미지 묘사와 문자 읽기 등 다양한 서비스를 제공하고 있다.새로운 매뉴얼은 삼성닷컴과 AI 기반 시각보조앱 '설리번 플러스'에서 확인할 수 있으며, 화면 읽기 기능과 하단 재생버튼을 통한 음성 설명을 제공한다.혁신적인 접근성 기능들매뉴얼의 가장 큰 특징은 제품 외관과 조작부 위치를 "눈앞에 그리듯" 상세하게 설명한다는 점이다. 예를 들어 '비스포크 AI 콤보' 세탁건조기의 먼지필터 청소 시 기존 매뉴얼이 그림으로 표현했던 것을 "세탁기 전면부 상단 오른쪽 모서리에 먼지필터 도어가 있습니다"와 같이 구체적으로 안내한다.부품 외관도 "손바닥보다 조금 큰 사이즈의 문이 먼지필터 도어입니다"처럼 촉각적 경험에 기반한 설명을 포함했다. 또한 음성인식 Q&A 기능을 탑재해 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 했으며, 시각장애인을 위한 촉각 스티커 부착 위치도 안내한다.단계적 확대와 미래 계획매뉴얼은 2024년형과 2025년형 비스포크 AI 콤보 세탁건조기, 인피니트 AI 콤보 세탁건조기, 비스포크 AI 원바디 세탁기·건조기, 비스포크 AI 세탁기와 비스포크 AI 건조기 등 6개 제품에 우선 제공된다. 한국어 버전으로 시작해 향후 스페인어, 영어, 프랑스어를 포함한 20개 언어로 확대될 예정이다.양혜순 삼성전자 생활가전(DA)사업부 부사장은 "모든 사용자가 삼성 제품을 불편함 없이 사용할 수 있도록 접근성을 지속적으로 개선해 나갈 것"이라며 "앞으로도 혁신 기술과 사회적 가치를 결합해 더 나은 사용자 경험을 제공하겠다"고 밝혔다.흰지팡이의 날은 1980년 세계시각장애인연합회가 시각장애인들의 권리를 보호하고 사회적 관심을 이끌어내기 위해 제정한 기념일이다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)아마존이 인공지능 분야에 대한 투자를 가속화함에 따라 인사(HR) 부서의 최대 15%를 감원할 준비를 하고 있다고 이 사안에 정통한 소식통이 화요일 밝혔다. 이번 감원은 전 세계적으로 1만 명이 넘는 인력을 보유하고 채용, HR 기술, 직원 지원 기능을 담당하는 회사의 People eXperience and Technology(PXT) 부서를 주로 대상으로 한다.이 같은 인력 감축은 앤디 재시 CEO가 올해 인공지능 인프라와 클라우드 컴퓨팅 역량에 1,000억 달러 이상을 쏟아붓는 동시에, 기업 인건비를 줄이기 위한 대대적인 전략의 최신 단계로 평가된다. 아마존의 핵심 소비자 사업 부문에서도 추가적인 감원이 예상되지만, 정확한 규모와 시기는 아직 명확하지 않다.AI 기반 인력 혁신이번 해고는 자시(Jassy)가 6월에 직원들에게 AI 도입으로 인해 회사 전반에 걸쳐 인력 감축이 있을 것이라고 경고한 메모에 따른 것이다. "AI를 회사 전체에 광범위하게 활용하면 효율성이 높아져 전체 기업 인력이 감축될 것으로 예상합니다,"라고 자시는 적었으며, 직원들에게 기술적 변화를 받아들이지 않으면 뒤처질 위험이 있다고 강조했다.아마존은 이미 역사상 최대 규모의 인력 감축을 단행했으며, 2022년 말부터 2023년 사이에 약 27,000개의 기업 직무를 없앴다. 이번 감축은 전통적인 성과 기반 감축과 달리, 아마존의 장기 AI 전환에 따른 전략적 구조조정이라는 점에서 차이가 있다.회사의 대규모 AI 투자는 내부 운영을 지원하고 기업 고객에게 서비스를 제공하기 위한 미래형 데이터 센터 구축을 포함한다. 아마존 웹 서비스는 자사의 AI 사업이 현재 수십억 달러 규모로 성장하고 있으며, 세 자릿수 성장률을 기록하고 있다고 밝혔다.휴일 채용, 전략적 변화 강조아마존이 휴일 시즌을 맞아 미국 전역의 창고와 물류 네트워크에서 25만 명의 임시직 근로자를 채용하겠다고 발표한 것과 동시에, 기업 정리해고가 뚜렷한 대조를 이룹니다. 시간당 평균 19달러 이상의 임금을 받는 이 임시직들은 지난 2년과 같은 수준의 채용 규모를 보이며, 회사가 휴일 수요 증가에 대비하고 있음을 보여줍니다.이러한 상반된 접근 방식은 아마존이 변화하는 인력 전략—화이트칼라 일자리 감축과 일선 운영 유지는 병행—을 추구하고 있음을 강조합니다. 이러한 조치는 회사가 트럼프 대통령의 관세 정책 아래에서의 경제적 불확실성을 헤쳐 나가면서, 마이크로소프트, 알파벳 등 경쟁사와의 AI 및 클라우드 컴퓨팅 분야 경쟁 우위 유지를 위해 분투하는 가운데 이루어지고 있습니다.업계 분석가들은 아마존의 이러한 접근 방식을 빅테크 전반의 광범위한 트렌드를 반영하는 것으로 보고 있습니다. 즉, 기업들이 선별적인 정리해고를 단행하는 한편, 미래 성장과 효율성을 이끌 AI 역량에 막대한 투자를 하고 있다는 뜻입니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)AMD는 월요일 산호세에서 열린 Open Compute Project Global Summit에서 Helios 랙 규모 AI 플랫폼을 공개하며, AI 인프라 시장에서 Nvidia의 지배력에 대한 과감한 도전을 알렸습니다. 이 발표는 Oracle이 2026년 3분기부터 50,000개의 AMD Instinct MI450 GPU를 배포하기로 약속하며 첫 주요 고객이 된 것과 동시에 이루어졌습니다.Helios 플랫폼은 급속도로 확장되는 AI 데이터 센터 시장에서 경쟁하기 위한 AMD의 가장 야심찬 노력을 나타내며, Meta의 새로운 Open Rack Wide 사양을 활용하여 Nvidia의 차기 Vera Rubin 아키텍처보다 50% 더 많은 메모리 용량을 제공한다고 회사는 주장합니다. 각 Helios 랙은 72개의 MI450 GPU를 탑재하고 있으며, 31TB의 HBM4 메모리와 1.4 PB/s의 총 대역폭으로 최대 1.4 엑사플롭스의 FP8 성능을 제공합니다.오라클 파트너십은 주요 검증을 의미합니다업계 분석가들에 따르면 약 35억~40억 달러 규모로 평가되는 오라클과의 계약은 AMD의 AI 전략에 대한 중요한 검증을 의미합니다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처는 MI450 프로세서로 구동되는 최초의 공개 이용 가능한 AI 슈퍼클러스터의 일환으로 50,000개의 GPU를 배치할 예정이며, 2027년 이후 확장 계획을 가지고 있습니다."고객들은 극한의 확장성과 효율성을 위해 설계된 적응 가능하고 개방적인 컴퓨팅 솔루션을 필요로 합니다"라고 오라클은 파트너십 발표에서 밝혔습니다. 이번 배치는 MI450 GPU와 차세대 EPYC "Venice" CPU, 그리고 Pensando "Vulcano" 네트워킹 기술을 결합한 AMD의 통합 Helios 랙 디자인을 활용할 것입니다.AMD의 주가는 이번 발표 이후 시간외 거래에서 3% 이상 상승했으며, 이는 주로 회사의 최근 AI 파트너십에 힘입어 올해 85% 상승한 것에 더해진 것입니다. 오라클과의 계약은 AMD가 수년간 6기가와트의 GPU 용량을 제공하기로 OpenAI와 수십억 달러 규모의 계약을 체결한 지 불과 일주일 만에 이루어졌습니다.Nvidia 생태계에 대한 개방형 표준 도전Helios 플랫폼은 Nvidia의 독점 생태계에 대한 대안으로 개방형 표준을 촉진하는 AMD의 전략을 구현합니다. 기가와트 규모의 데이터 센터에 최적화된 더블 와이드 랙을 정의하는 Meta의 Open Rack Wide 사양을 기반으로 구축된 Helios는 UALink 및 Ultra Ethernet Consortium 아키텍처를 포함한 개방형 컴퓨팅 표준을 통합합니다.AMD 데이터 센터 솔루션 부문 수석 부사장인 Forrest Norrod는 "개방형 협업은 AI를 효율적으로 확장하는 핵심입니다"라고 말했습니다. "Helios를 통해 우리는 개방형 표준을 실제 배포 가능한 시스템으로 전환하고 있습니다".각 MI450 GPU는 최대 432GB의 HBM4 메모리와 19.6 TB/s의 메모리 대역폭을 제공하여 AMD에게 메모리 집약적인 AI 워크로드에서 잠재적인 이점을 제공합니다. 이 플랫폼은 또한 AMD가 이전 세대 대비 17.9배 높은 성능을 제공하며 Nvidia의 경쟁 시스템인 Vera Rubin과 비교하여 우수한 메모리 사양을 제공한다고 설명합니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)한국과학기술원(KAIST) 연구진이 개인정보를 전혀 공유하지 않으면서도 여러 기관에서 활용 가능한 연합학습 AI의 고질적 성능 저하 문제를 근본적으로 해결하는 혁신적 기술을 개발했다고 15일 발표했다.박찬영 KAIST 산업및시스템공학과 교수 연구팀은 '합성데이터' 방식을 도입해 연합학습에서 발생하는 '지역 과적합' 문제를 완전히 극복했다고 밝혔다. 이번 연구는 김성원 데이터사이언스대학원 학생이 제1저자로 참여했으며, 지난 4월 AI 분야 최고 권위 학술대회인 '국제표현학습학회(ICLR) 2025'에서 상위 1.8% 우수 논문에만 주어지는 구두 발표 논문으로 채택됐다.연합학습의 구조적 한계 돌파연합학습은 병원의 환자 진료기록이나 은행의 금융 데이터처럼 개인정보를 한곳에 모으기 어려운 상황에서 여러 기관이 데이터를 직접 주고받지 않고도 공동으로 AI를 학습할 수 있는 방식이다.하지만 기존 연합학습은 공동으로 완성한 AI 모델을 각 기관이 자체 환경에 맞게 최적화하는 과정에서 심각한 문제가 발생했다. 기존의 폭넓은 지식이 희석되면서 AI가 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는 '지역 과적합' 현상이 나타났기 때문이다.예를 들어 여러 은행이 공동 대출 심사 AI를 구축한 후 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 파인튜닝을 진행하면, 해당 은행의 AI는 대기업 심사에서는 강점을 보이지만 개인이나 스타트업 고객 심사에서는 성능이 현저히 떨어지는 문제가 발생했다.합성데이터로 전문성과 범용성 동시 확보연구팀이 개발한 해결책은 각 기관의 데이터에서 핵심적이고 대표적인 특징만을 추출해 개인정보를 포함하지 않는 가상의 '합성데이터'를 생성하고, 이를 파인튜닝 과정에 적용하는 방식이다.이를 통해 각 기관의 AI는 개인정보 공유 없이 자신의 데이터에 맞춰 전문성을 강화하면서도, 공동학습으로 얻은 폭넓은 시야와 일반화 성능을 동시에 유지할 수 있게 됐다.연구 결과, 이 방법은 의료·금융 등 데이터 보안이 중요한 분야에서 특히 효과적인 것으로 확인됐다. 또한 소셜미디어나 전자상거래처럼 새로운 사용자와 상품이 지속적으로 추가되는 환경에서도 안정적인 성능을 발휘했다. 새로운 기관이 협력에 참여하거나 데이터 특성이 급격히 변하더라도 AI가 혼란 없이 안정적으로 성능을 유지할 수 있는 것으로 나타났다.박찬영 교수는 "이번 연구는 데이터 프라이버시를 지키면서도 각 기관의 AI가 전문성과 범용성을 동시에 보장하는 새로운 길을 열었다"며 "의료 AI, 금융 사기 탐지 AI처럼 데이터 협업이 필수적이지만 보안이 중요한 분야에서 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.
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