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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)OpenAI의 인스턴트 체크아웃 기능을 통한 전자상거래로의 야심찬 진출은 사람들의 온라인 쇼핑 방식을 변화시키려는 회사의 광범위한 노력에도 불구하고 상당한 장애물에 직면하고 있습니다. 이 기능이 주요 소매업체들의 환호 속에 불과 몇 주 전에 출시되었지만, 새로운 연구와 사용자 테스트는 가능성과 문제점이 복합적으로 얽힌 복잡한 상황을 드러내고 있습니다.성과가 기대에 미치지 못함973개의 전자상거래 사이트에서 총 200억 달러의 매출을 창출한 12개월간의 데이터를 분석한 종합 연구는 ChatGPT의 쇼핑 기능에 대한 냉정한 결과를 제시했습니다. 함부르크 대학교와 프랑크푸르트 금융경영대학원의 연구진은 ChatGPT 추천을 통한 50,000건 이상의 거래를 조사하고, 이를 전통적인 마케팅 채널을 통한 1억 6,400만 건의 거래와 비교했습니다.​연구 결과는 전자상거래에서 AI 우위에 대한 광범위한 기대와 상반됩니다. ChatGPT 추천 트래픽은 기존 채널보다 전환율이 현저히 낮았으며, 제휴 링크는 ChatGPT 추천보다 전환될 가능성이 86% 더 높은 것으로 나타났습니다. Maximilian Kaiser와 Christian Schulze가 작성한 연구 논문에 따르면, 자연 검색조차도 ChatGPT를 약 13% 앞섰습니다.​연구진은 "결과는 LLM 우위에 대한 광범위한 기대와 상반된다"고 기술하며, ChatGPT 트래픽이 연구 기간 동안 점진적인 개선을 보였지만 "예측에 따르면 LLM은 향후 1년 내에 자연 검색과 동등한 수준을 달성하지 못할 것"이라고 언급했습니다.사용자 경험 문제가 대두되다Instant Checkout 기능의 실제 테스트 결과 상당한 사용성 문제가 드러났습니다. CNET 리뷰어가 ChatGPT의 새로운 쇼핑 인터페이스를 통해 립스틱을 구매하려고 시도했을 때 여러 장애물에 부딪혔으며, ChatGPT Plus로 업그레이드했음에도 불구하고 결국 어떠한 거래도 완료하지 못했습니다. "이상적인 무독성 립스틱을 찾기 위한 여정은 계속되고 있으며 ChatGPT의 새로운 Instant Checkout 기능은 개선의 여지가 있습니다"라고 리뷰어는 결론지었습니다.​마찬가지로 다른 사용자들도 ChatGPT가 제품을 성공적으로 식별하고 추천을 제공하지만, 실제 구매 프로세스는 종종 중단된다고 보고합니다. 이 기능은 현재 선택된 Etsy 판매자와 Shopify 판매자의 단일 품목 구매만 지원하며, 통합은 아직 보류 중입니다.Atlas 브라우저를 통한 광범위한 쇼핑 확대OpenAI는 이번 주 10월 21일 ChatGPT Atlas를 출시하며 커머스 분야에 대한 야망을 다시 한 번 확고히 했습니다. ChatGPT Atlas는 AI 기반 웹 브라우저로, 쇼핑 기능을 브라우징 경험에 직접 통합하도록 설계되었습니다. 현재 macOS에서만 제공되는 이 브라우저는 웹사이트를 자율적으로 탐색하고, 장바구니를 채우며, 사용자를 대신해 구매를 완료할 수 있는 "에이전트 모드"를 특징으로 합니다.​Atlas의 초기 테스트 결과는 Instant Checkout과 유사하게 엇갈린 반응을 보이고 있습니다. 브라우저가 Walmart에서 일부 쇼핑 작업을 자동화하는 데 성공했으나, 사용자들은 팝업, 로그인 요구, 사이트 호환성 등의 문제로 인해 쇼핑 과정이 자주 중단된다고 보고했습니다. 한 리뷰어는 "Agent 모드가 적용된 Atlas는 이미 신기한 것 이상으로 유용하게 느껴진다"고 평가했으나, 아직 많은 사용자 안내가 필요하다는 점을 강조했습니다.​이번 출시에 따라 Alphabet 주가가 하락하며, 투자자들은 Google Chrome의 브라우저 독점에 대한 잠재적 위협을 주목하게 됐습니다. OpenAI CEO인 샘 올트먼은 Atlas를 "브라우저가 무엇이 될 수 있는지 다시 생각해볼 수 있는, 10년에 한 번 찾아오는 드문 기회"로 자리매김했습니다.​현재의 제한점에도 불구하고, 회사의 쇼핑 사업은 주요 소매업체로부터 점점 더 주목받고 있습니다. Walmart는 이제 ChatGPT가 전체 추천 트래픽의 20%를 주도한다고 밝혔고, Target, Etsy, eBay에서도 비슷한 증가세가 보고되고 있습니다. 하지만 Hamburg 연구에 따르면 이러한 추천 트래픽은 대부분의 소매업체에서 전체 웹사이트 방문의 0.2% 미만에 불과합니다.
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10.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Alphabet의 Google이 수백억 달러 규모의 잠재적 클라우드 컴퓨팅 계약에 대해 AI 스타트업 Anthropic과 초기 협의 중인 것으로 Bloomberg의 소식통에 따라 알려졌습니다. 이 협상 소식으로 Google의 주가는 시간외 거래에서 2.68% 급등했으며, Amazon 주식은 투자자들이 클라우드 컴퓨팅 시장에 미치는 영향을 고려하면서 1.6% 하락했습니다. 제안된 합의는 Google Cloud 서비스를 통해 Anthropic에 추가 컴퓨팅 성능을 제공할 예정이지만, 계획은 아직 확정되지 않았으며 세부 사항은 변경될 수 있다고 소식통이 Bloomberg에 전했습니다. 두 회사 모두 이 협의에 대해 논평했습니다.전략적 클라우드 파트너십 전쟁이번 잠재적 거래는 현재 AI 기업에 대한 30억 달러 투자를 기반으로 구축된 Google과 Anthropic의 기존 관계를 크게 확장할 것입니다. Google은 2023년에 약정한 20억 달러와 올해 초 추가로 투입한 10억 달러를 포함한 이전 투자를 통해 이미 Anthropic의 약 14%를 소유하고 있습니다. 회사는 올해 9월 전환사채를 통해 7억 5천만 달러를 추가로 투입할 예정입니다.​그러나 Google은 Anthropic에 80억 달러를 투자하고 AI 기업의 "미션 크리티컬 워크로드를 위한 주요 클라우드 제공업체"로서의 입지를 확보한 Amazon과 치열한 경쟁에 직면해 있습니다. Morgan Stanley 추정에 따르면, Amazon과 Anthropic의 파트너십은 2025년에 12억 8천만 달러의 AWS 수익을 창출할 것으로 예상되며, 2027년까지 56억 달러로 증가할 가능성이 있습니다.시장 영향과 최근의 혼란이러한 협상의 시기는 10월 20일 발생한 대규모 AWS 장애 이후 클라우드 컴퓨팅 신뢰성에 대한 감시가 강화된 시점과 일치합니다. 이 장애로 전 세계 수천 명의 고객이 15시간 동안 서비스 중단을 겪었습니다. 이 장애는 병원, 은행, 정부 기관을 포함한 중요 서비스에 영향을 미쳤으며, 단일 클라우드 제공업체에 대한 과도한 의존에 대한 우려를 부각시켰습니다.​2021년 OpenAI 출신 직원들이 설립한 Anthropic은 OpenAI의 GPT 모델과 직접 경쟁하는 Claude 계열의 대규모 언어 모델을 개발하고 있습니다. 이 회사는 2025년 말까지 연간 매출 90억 달러 달성을 목표로 하고 있으며, 이는 현재 궤도의 두 배 이상입니다. 3월에 Anthropic은 회사 가치를 615억 달러로 평가받는 35억 달러 규모의 펀딩 라운드를 완료했습니다.​이번 협상은 AI 파트너십을 둘러싼 클라우드 거대 기업인 Microsoft, Google, Amazon 간의 경쟁이 심화되고 있음을 보여줍니다. Microsoft와 OpenAI의 독점적 관계는 Azure가 상당한 시장 점유율을 확보하는 데 도움을 주었으며, 최근 분기에 Google Cloud의 32%, AWS의 17% 성장률에 비해 39% 성장했습니다.
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10.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)캐나다 드론 제조업체 Draganfly는 화요일 Palladyne AI와 전략적 파트너십을 발표하여 무인 항공기 플랫폼에 자율 스웜 기능을 통합한다고 밝혔습니다. 이는 전 세계 분쟁이 조율된 드론 작전의 중요성이 커지고 있음을 보여주는 가운데 방위 기술 분야에서 중요한 발전을 의미합니다.이번 협력을 통해 Palladyne의 Pilot AI 소프트웨어가 Draganfly의 UAV 시스템에 내장되어, 방위, 정부 및 상업용 애플리케이션을 위해 여러 대의 드론이 단일 운영자의 관리 하에 조율된 팀으로 작동할 수 있게 됩니다. 시장 반응은 엇갈렸으며, 발표 후 Draganfly 주가는 2% 상승한 반면 Palladyne AI 주가는 2.6% 하락했습니다.고급 AI가 드론 운영을 혁신하다Palladyne Pilot은 드론 자율성의 획기적인 발전을 나타내며, 여러 대의 UAV를 단일 운영자가 "루프 상에" 머물면서 관리하는 "원활하게 협력하는 팀"으로 전환하는 엣지 기반의 플랫폼 독립적 소프트웨어로 설명됩니다. 이 시스템은 다양한 소스의 센서 융합을 사용하여 드론이 자동 조종 장치와 동적으로 인터페이스하면서 독립적이고 협력적으로 목표물을 추적할 수 있도록 합니다.​Draganfly의 CEO인 Cameron Chell은 "Palladyne AI는 드론 플랫폼이 최근까지도 대형의 고가 시스템에만 제한되었던 자율성 기능을 통합할 수 있도록 하고 있습니다"라고 말했습니다. Chell은 이러한 통합을 통해 Draganfly가 "모듈식 프레임워크를 확장하고 운영자의 작업 부하를 줄이는 적응 가능한 임무 중심 자율성 및 군집 기능을 증가시킬 수 있습니다"라고 덧붙였습니다.국방비 지출 급증 속 시장 타이밍이번 파트너십은 전 세계 군용 드론 시장 전망이 상당한 성장을 나타내는 가운데 이루어졌으며, 이 부문은 2032년까지 470억 달러에 달할 것으로 예상된다. 최근 미국 정부 법안은 국방부 내 드론 및 AI 지출에 330억 달러를 배정했으며, 여기에는 무인 시스템에 특별히 135억 달러가 포함되어 있다.​"Draganfly는 UAV 혁신 분야에서 가장 신뢰받는 기업 중 하나로서의 명성을 얻었습니다"라고 Palladyne AI의 사장 겸 CEO인 Ben Wolff가 말했다. "우리는 그들과 협력하여 도전적인 환경에서 정부, 국방 및 상업 사용자들의 운영 요구사항을 충족하는 고급 항공 정보 솔루션을 제공하게 된 것을 영광으로 생각합니다."​이번 통합은 자율 스웜 작전, 실시간 정보, 감시 및 정찰(ISR), 그리고 향상된 운영자 효율성을 포함한 강화된 임무 역량을 제공할 것이다. 그러나 미국 외 지역에서 Draganfly 시스템과 함께 Palladyne Pilot을 배치하려면 필요한 정부 승인이 필요하다.
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10.22 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)획기적인 연구에 따르면 인공지능 시스템이 바이럴 소셜 미디어 콘텐츠에 노출되면 되돌릴 수 없는 "브레인 로트(뇌손상)"가 발생하여 추론 능력이 크게 저하되고 인간의 과도한 소셜 미디어 소비에서 나타나는 반사회적 인격 특성이 발달할 수 있다고 밝혀졌습니다.이 연구는 텍사스 오스틴 대학교, 텍사스 A&M 대학교, 퍼듀 대학교의 과학자들이 10월 20일에 발표했으며, 참여 중심의 소셜 미디어 게시물로 학습된 대형 언어 모델이 표준 재훈련 방법으로는 완전히 복구될 수 없는 지속적인 인지적 손상을 겪는다는 점을 보여주었습니다.극적인 성과 저하가 관찰됨통제된 실험에서 연구진은 네 가지 AI 모델에 트위터/X 게시물로 구성된 데이터셋을 제공하며, 높은 참여도를 보이는 바이럴 콘텐츠와 더 길고 신중하게 작성된 게시글을 비교했다. 결과는 매우 놀라웠다. 100% 바이럴 콘텐츠에 노출된 모델은 벤치마크 테스트에서 추론 정확도가 74.9%에서 57.2%로 급락했고, 장기 맥락 이해도는 84.4%에서 52.3%로 떨어졌다.​연구진은 “웹상의 저급 텍스트에 지속적으로 노출되면 대형 언어 모델에서 지속적인 인지 저하가 발생한다”라고 썼으며, 이 현상을 설명하기 위해 ‘LLM Brain Rot Hypothesis(대형 언어 모델 뇌 부패 가설)’라는 용어를 만들었다. 연구 결과, 좋아요·공유·리트윗 같은 참여도 지표가 실제 콘텐츠의 의미적 품질보다 AI의 인지 기능에 더 해로웠으며, 이는 소셜 미디어가 인간에게 중독성이 있는 것과 동일한 알고리즘적 역학이 AI의 추론 과정도 해친다는 것을 시사한다.​모델들은 ‘생각 건너뛰기(thought skipping)’라고 부르는 실패 패턴을 보였는데, 이는 추론 과정에서 중간 논리 단계를 거치지 않고 결론으로 곧장 뛰어넘는 방식이다. 인지 저하뿐 아니라, AI 시스템은 성격 면에서도 문제가 있는 변화를 보였으며, 자기애와 정신병 성향 점수가 높아지고, 친화성과 성실성 점수는 낮아졌다.회복 시도가 불충분함이 드러나다아마도 가장 우려되는 점은, 손상된 모델을 복구하려는 시도가 대체로 성공하지 못했다는 것입니다. 고품질 데이터와 지침 튜닝을 통한 광범위한 재학습 후에도, AI 시스템들은 본래의 능력을 완전히 회복하지 못했습니다. 연구자들은 이를 "표현 드리프트(representational drift)"—모델이 내부적으로 정보를 조직하는 방식에 근본적인 변화가 생겨, 표준 파인튜닝으로는 되돌릴 수 없다는 것—라고 설명했습니다.​"브레인 로트(brain rot)는 모델이 내부적으로 정보를 나타내는 방식에 지속적인 변화를 일으켰으며, 이는 구조적인 손상으로 완전히 되돌릴 수 없었습니다,"라고 연구 결과 분석에서 밝혔습니다. 이 발견은 데이터 품질을 단순한 성능의 문제가 아니라, AI 시스템이 점점 더 다른 AI가 만든 콘텐츠로부터 학습하는 오늘날, 연구자들이 "좀비 인터넷"이 될 수 있다고 경고하는 상황에서 중요한 안전 이슈로 재정의하고 있습니다.​이번 연구의 시사점은 학계를 넘어, 상용 AI 시스템이 최신 상태를 유지하기 위해 지속적으로 새로운 웹 콘텐츠를 학습하는 현실에서, 그 훈련 방식에 대한 시급한 질문을 제기합니다. 연구진은 배포된 AI 시스템에 대한 정기적인 "인지 건강 점검"을 실시하고, 누적 손상을 방지하기 위해 학습 중 더 엄격한 데이터 품질 관리를 도입할 것을 권장했습니다.
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