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구글의 '나노 바나나' AI 도구, 일주일 만에 1,000만 명 사용자 돌파

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.06 14:42
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

구글의 혁신적인 AI 이미지 편집 도구인 'Nano Banana'는 출시 첫 주에만 1천만 명이 넘는 신규 사용자를 Gemini 앱으로 끌어들이고 2억 장 이상의 이미지를 처리하면서 전 세계적인 주목을 받고 있습니다. 이처럼 빠른 성공은 최근 AI 역사상 가장 빠른 사용자 도입 속도 중 하나로 평가받고 있습니다.

구글의 랩스와 Gemini 담당 부사장인 Josh Woodward는 9월 4일 X(구 Twitter)를 통해 “2억 개 이상의 이미지가 편집되었고, 1천만 명 이상이 @GeminiApp에 새롭게 접속했다”고 이정표가 되는 수치를 발표했습니다. 그는 “TPUs가 뜨겁고 SRE 호출기가 울린다”는 문구를 포함해, 이 기능이 엄청난 서버 수요를 불러왔음을 강조하기도 했습니다.

 

세계적인 현상이 앱 다운로드를 이끈다

공식 명칭은 Gemini 2.5 플래시 이미지(Gemini 2.5 Flash Image)이지만, 이 도구는 내부 테스트 중에 "Nano Banana(나노 바나나)"라는 별명을 얻었으며, 대중 출시 때에도 이 재치 있는 별명을 유지하고 있습니다. 현재 이 기능은 LMArena의 이미지 편집 리더보드에서 경쟁자들보다 171점 앞서며 1위를 차지하고 있습니다.

이러한 급증으로 Gemini 앱은 앱스토어 생산성 카테고리 2위, 플레이스토어 전체 무료 차트 13위에 올랐습니다. Android Police의 보도에 따르면, 이 도구는 이전에 Gemini를 사용해본 적 없는 신규 사용자들을 끌어들였으며, 이는 기존 사용자 참여가 아닌 진정한 신규 사용자 유입을 의미합니다.

 

피규어 트렌드, 입소문을 타고 화제

"피규어 프롬프트"가 가장 인기 있는 사용 사례로 떠오르면서, 사용자들은 개인 사진을 사실적인 콜렉터블 스타일의 액션 피규어로 변환하고 있습니다. 필리핀은 이 트렌드의 선도적인 수용 국가가 되어, 2,500만 개 이상의 이미지를 생성하며 전 세계 최고 사용 국가로 자리매김했습니다.

구글은 특정 프롬프트를 적극적으로 홍보하고 있습니다: "나노-바나나 모델을 사용하여, 일러스트 캐릭터의 1/7 스케일 상업용 피규어를 사실적인 스타일과 설정으로 디자인하세요. 피규어를 컴퓨터 책상에 배치하고, 텍스트 없이 투명한 원형 아크릴 베이스에 장착하세요".

 

기술적 이점이 도입을 촉진한다

모델의 성공은 여러 번의 편집을 거쳐도 캐릭터의 일관성을 유지하는 능력에서 비롯되었으며, 이는 AI 이미지 생성에서 흔히 발생하는 ‘언캐니 밸리(uncanny valley)’ 문제를 해결합니다. Android Police에 따르면, 사용자는 얼굴 특징과 객체 특성을 인지할 수 있도록 반복적으로 수정할 수 있습니다.

엑세스(Access)는 단계별 시스템으로 운영되며, 무료 Gemini 사용자는 하루에 100번의 편집이 가능하고, 유료 구독자는 하루 최대 1,000번의 편집을 이용할 수 있습니다. 모든 결과물에는 AI 생성 콘텐츠임을 식별할 수 있도록 구글의 SynthID 워터마크가 포함됩니다.

Nano Banana의 빠른 채택은 사용하기 쉬운 AI 도구가 실제 창의적인 과제를 해결하면서 일반 대중에게 접근 가능할 때, 대중적으로 인기를 얻을 수 있음을 보여줍니다.

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한국이 2025년 9월 한 달간 유엔 안전보장이사회 의장국을 수임한다고 외교부가 3일 발표했습니다. 안보리 의장국은 한 달 동안 안보리를 대표하며 회의를 소집하고 주재할 권한을 갖게 됩니다. 특히 9월은 전 세계 정상급 인사들이 뉴욕에 모이는 유엔총회 고위급회기가 열리는 시기여서 이번 의장국 수임의 의미가 더욱 큽니다.한국은 2024년부터 2025년까지 안보리 이사국 임기를 수행하고 있으며, 지난해 6월에 이어 이번이 두 번째 의장국 수임입니다. 정부는 의장국 대표행사로 9월 24일 이재명 대통령 주재 하에 '인공지능과 국제 평화와 안보'를 주제로 한 공개토의를 개최할 예정입니다. 한국 대통령이 유엔 안보리 의장으로서 안보리 회의를 직접 주재하는 것은 이번이 처음입니다.이번 AI 관련 회의에서는 급속하게 발전하는 인공지능 기술이 국제 평화와 안보에 미칠 기회와 도전을 논의하고, 이에 대한 국제사회의 대응 방안을 모색할 예정입니다. 회의에는 안보리 이사국을 포함한 모든 유엔 회원국이 참여할 수 있습니다. 또한 정부는 안보리 이사국으로서 중점 추진 중인 의제 중 하나인 유엔 평화 활동을 주제로 한 공개토의를 9월 9일 개최할 계획입니다.9월 한 달간 안보리는 이스라엘-팔레스타인, 시리아, 예멘, 콩고민주공화국, 아프가니스탄 등 지역의 평화와 안보를 확보하기 위한 방안을 논의할 예정입니다. 외교부는 전 세계의 이목이 유엔에 집중되는 9월, 우리나라의 안보리 의장국 수임이 다자무대에서 가시성을 높일 수 있는 중요한 기회라며, 이번 기회를 통해 국제 평화와 안보 분야에서 리더십을 발휘하고 글로벌 책임 강국으로서 위상을 제고해 나갈 것이라고 밝혔습니다.
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2025.09.03 등록
앱 리서치 회사 와이즈앱의 발표에 따르면 한국 ChatGPT 사용자수가 월 2천만명을 넘어섰다고 한다.사용자 층을 세부적으로 살펴보면 20대가 24.2%, 30대가 22.0%, 40대가 22.4%로 도합 68.6%를 차지해 가장 높은 비중을 보였다. 청년 세대가 생성형 AI 기술을 가장 활발하게 수용하고 활용하는 연령대임이 명확히 드러난 셈이다.그 뒤를 이어 20세 미만이 13.6%, 50대가 12.6%, 60세 이상이 5.2% 순으로 나타나 중장년층과 청소년층에서도 꾸준한 이용 흐름이 관찰됐다. 성별 사용자 비율은 남성 50.1%, 여성 49.9%로 거의 차이가 없어 성별에 관계없이 고르게 사용되는 것으로 분석됐다.
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2025.09.02 등록
(퍼플렉시티로 기사 내용을 요약함)## AI의 물 사용 구조AI 시스템은 답변 한 번당 상당한 양의 **물**을 소비합니다. 대표적으로 GPT-3 기준, 짧은 대화 한 번에 약 500ml의 물이 사용됩니다[1]. 이는 데이터센터의 서버 냉각과 전기를 생산하는 발전소에서 소비되는 물 모두를 합산한 수치입니다.- 첫 번째 흐름: 서버 냉각을 위한 현장 내 물 사용- 두 번째 흐름: 전기 생산 발전소에서의 물 사용[1]## 위치, 기후, 시간의 효과데이터센터의 위치와 기후에 따라 **물 사용량**이 크게 달라집니다. 예를 들어, 시원하고 습한 아일랜드의 센터는 외부공기 냉각을 주로 사용해 물 사용이 적으며, 반면 뜨겁고 건조한 애리조나에서는 증발 냉각이 많이 적용되어 대량의 물이 소모됩니다[1]. 계절과 주야에 따라 냉각 효율과 물 소모도 변화합니다.## 새로운 냉각 기술- 서버를 비전도성 액체에 담그는 침수 냉각(immersion cooling)- 마이크로소프트의 물 비사용 냉각 설계(특수 액체 순환식 등)[1]이런 기술들은 아직 도입 단계이거나 비용, 유지보수, 기존 센터 전환의 어려움으로 널리 쓰이지 않습니다.## AI 물 발자국 계산법1. 신뢰할 만한 출처에서 모델별 전력 소모량(Wh)을 찾는다.2. 전력 1Wh 당 물 사용량(1.3~2.0ml/Wh 범위 추정치)을 적용한다.3. 두 수치를 곱한다[1].예시: GPT-5의 150~200자 응답은 19.3Wh, GPT-4o는 1.75Wh.- 보수적으로 2ml/Wh 적용 시- GPT-5: 39ml/응답- GPT-4o: 3.5ml/응답## 전체 규모 및 비교- GPT-4o 처리 기준 하루 약 880만리터, GPT-5는 약 9,750만리터의 물이 소모됩니다.- 이는 미국 일상 생활 물 사용(예: 정원 관수 340억리터/일)에 비해 상대적으로 적지만, 향후 쿨링 효율, AI 설계, 전력 구조 개선에 따라 변동 가능성이 큽니다[1].## 결론 및 대안- AI 시스템의 물 사용량은 데이터센터의 위치, 냉각 방식, 전력 구조, AI 모델의 효율성 등에 따라 크게 달라집니다.- 효율적인 서버, 재생에너지, 친환경 냉각 방식을 도입하면 물 소모를 최소화할 수 있습니다.
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2025.09.02 등록
AI 스크리닝 도구가 1만 5,000개 이상의 오픈 액세스 학술지를 분석하여 1,000개가 넘는 잠재적으로 문제가 있는 학술지를 찾아냈습니다. 이 도구는 논문 게재료를 받으면서도 제대로 된 동료 심사나 품질 검증을 거치지 않는 '문제성 오픈 액세스 학술지'를 식별합니다.이 도구가 찾아낸 학술지들은 기존의 어떤 감시 목록에도 없던 것들이며, 심지어 일부는 유명 출판사의 소유인 경우도 있습니다. 이 학술지들은 수십만 건의 논문을 출판했으며 수백만 번 인용되기도 했습니다. 연구에 참여한 대니얼 아쿠냐 박사는 AI가 완벽하지 않으므로 최종 결정은 전문가의 검토를 거쳐야 한다고 강조했습니다.이 AI 도구는 학술지 웹사이트와 논문 정보를 분석해 수상한 징후들을 포착합니다. 예를 들어, 논문 게재까지 걸리는 짧은 시간, 높은 자기 인용률, 편집위원들의 소속 기관, 그리고 라이선스 및 수수료 공개 여부 등을 검사합니다.오픈 액세스 학술지 디렉터리(DOAJ)의 편집 품질 담당자인 셔인 셴은 문제성 학술지의 수가 늘고 있으며 수법도 점점 더 교묘해지고 있다고 말했습니다. DOAJ는 주로 수동으로 학술지를 검토하는데, AI 도구가 이러한 검토 과정을 신속하게 할 수 있을 것으로 기대됩니다.하지만 AI 도구는 여전히 오탐(잘못된 분류)의 위험이 있습니다. 연구팀의 실험 결과, AI가 문제성 학술지를 놓치는 경우도 있었고, 반대로 정상적인 학술지를 문제성으로 오인하는 경우도 있었습니다. 또한, 셴은 비영어권 학술지나 재정 지원이 부족한 기관의 편집자들에게 불이익을 줄 수 있다는 편향성 문제를 제기했습니다. 그럼에도 불구하고, AI가 방대한 양의 검토 작업을 보조하는 유용한 역할을 할 수 있다고 평가했습니다.
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2025.09.02 등록
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