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오픈AI, ChatGPT에 쇼핑 기능 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.30 04:22
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

오픈AI(Microsoft Corporation)는 월요일에 획기적인 기능을 공개했습니다. 이 기능은 ChatGPT를 대화형 어시스턴트에서 직접 쇼핑 플랫폼으로 탈바꿈시켜, 사용자가 채팅 인터페이스를 벗어나지 않고도 상품을 구매할 수 있게 합니다. Instant Checkout 기능은 우선 Etsy(Etsy, Inc.) 판매자들과 백만 명이 넘는 Shopify(Shopify Inc.) 상인들과 함께 출시되어, 회사의 전자상거래 진출 중 가장 대담한 행보를 보여주며 AI 플랫폼이 방대한 사용자 기반을 수익화하는 방식에 근본적인 변화를 알립니다.


이 발표는 즉각적으로 금융 시장에 파장을 일으켰으며, 투자자들이 AI 기반 커머스의 잠재력을 인식하면서 Etsy 주가는 12% 급등했고 Shopify 주식도 4.9% 상승했습니다. 이 기능은 주간 7억 명이 넘는 ChatGPT 사용자라는 오픈AI의 막대한 도달 범위를 활용하며, 이들 중 많은 사람들이 이미 상품 발견과 쇼핑 조언을 위해 플랫폼을 사용하고 있습니다.

 

오픈 프로토콜로 구현된 혁신적인 쇼핑 경험


새로운 시스템을 통해 미국의 ChatGPT 무료, 플러스, 프로 사용자는 대화 내에서 직접 구매를 완료할 수 있습니다. 사용자가 “100달러 이하 최고의 러닝화”부터 “도자기 애호가를 위한 선물”과 같은 쇼핑 관련 질문을 하면 ChatGPT는 해당 상품에 대해 새로운 “구매” 버튼과 함께 관련 제품들을 보여줍니다. 사용자는 외부 웹사이트로 이동하지 않고 주문, 배송, 결제 정보를 확인할 수 있습니다.


이 혁신의 핵심은 Stripe와 공동 개발한 오픈 소스 표준인 Agentic Commerce Protocol로, OpenAI는 이를 판매자와 개발자에게 무료로 제공합니다. 이 프로토콜은 특정 금액과 판매자에 대한 암호화 결제 토큰을 생성하여, 각 단계에서 사용자가 명시적으로 확인함으로써 안전한 거래와 사용자 통제를 보장합니다.


OpenAI의 ChatGPT 커머스 제품 책임자인 미셸 프라딘(Michelle Fradin)은 “사용자가 ChatGPT에서 여정을 완결하는 과정을 단순화하고, 판매자와 개발자가 이 상호작용을 결제로 전환할 수 있도록 하는 것이 우리의 목표였습니다”라고 밝혔습니다. 이미 Stripe를 사용하는 판매자는 한 줄의 코드만으로 기능을 활성화할 수 있으며, 그 외 판매자도 Stripe의 Shared Payment Token API를 통해 통합할 수 있습니다.

 

전략적 비즈니스 모델과 시장에 미치는 영향


OpenAI는 완성된 구매에 대해 판매업체로부터 수수료를 받으며, 회사가 매년 인공지능 인프라에 수십억 달러를 투입하면서 수익성을 추구하는 가운데 새로운 수익원을 창출하고 있습니다. 중요한 점은, 이 서비스가 사용자에게는 무료로 제공되며, 제품 가격이나 ChatGPT의 자연스러운 비협찬 검색 결과에 영향을 주지 않는다는 것입니다.


이번 출시에서는 미국 Etsy 판매자들의 단일 품목 구매에 처음 초점을 맞췄으며, 곧 Glossier, SKIMS, Spanx, Vuori 등 주요 Shopify 브랜드도 합류할 예정입니다. OpenAI는 앞으로 몇 달 내에 복수 품목 장바구니와 추가 지역을 지원하도록 기능을 확장할 계획입니다.


업계 전문가들은 이 발전이 전통적인 전자상거래와 검색 광고, 특히 소비자와 판매업체 웹사이트를 연결하는 구글의 지배력에 도전할 잠재적 계기로 보고 있습니다. Fortune은 이 움직임이 “궁극적으로는 기존 구글 검색 광고로부터 상당한 시장 점유율을 빼앗을 수 있다”고 언급하며, 전체 쇼핑 여정 내내 사용자를 AI 인터페이스 내에 머물게 한다고 평했습니다.


더 넓은 의미에서, 분석가들은 이것이 ’에이전트 상거래(agentic commerce)’의 시작을 의미한다고 보고 있습니다—AI 에이전트가 프롬프트와 사용자의 선호도에 기반해 자율적으로 구매를 진행하는 시대가 올 수도 있다는 것입니다. OpenAI가 기본 프로토콜을 오픈소스로 공개하기로 한 결정은 여러 플랫폼 및 결제 프로세서에서 AI 기반 거래를 위한 업계 표준을 정립하려는 야심을 보여줍니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)소프트뱅크 그룹이 ABB의 로봇 부문을 53억 7,500만 달러에 인수하기로 최종 합의했다고 발표했다. 이는 손정의 회장이 “물리적 AI”—즉 인공지능과 실제 로봇 응용의 융합—라 부르는 분야로의 야심찬 진출에서 중추적인 단계로 평가된다.이 일본 기술 대기업은 10월 8일 이번 인수 계약을 공개했으며, 손 회장이 향후 10년 내 인공 초지능(ASI) 달성을 목표로 추진 중인 더 큰 전략의 일부로 이 거래를 위치시켰다. 한편 ABB는 이전에 로봇 부문을 분리 상장할 계획을 철회하고, 대신 소프트뱅크로부터 즉각적인 현금 수익을 선택했다고 동시에 발표했다.물리적 인공지능으로의 전략적 전환“소프트뱅크의 다음 프런티어는 피지컬 AI입니다,“라고 손정의 회장은 성명에서 밝혔으며, 이번 인수를 “인공지능 슈퍼 인텔리전스와 로보틱스를 융합하기 위한 우리의 공동 비전 아래, 세계적인 기술과 인재를 하나로 모으는 비전의 일부”로 설명했습니다. 그는 이를 “인류를 앞으로 나아가게 할 혁신적인 진화를 이끄는 것”이라고 덧붙였습니다.이번 거래는 손 회장이 펼치는 공격적인 AI 투자 행보의 최신 움직임으로, 여기에는 오픈AI에 대한 400억 달러 투자, 반도체 설계업체 Arm 소유, 그리고 올해 초 앰페어 컴퓨팅(Ampere Computing)의 65억 달러 인수 등이 포함됩니다. 소프트뱅크는 또한 도널드 트럼프 대통령의 미국 전역에 AI 인프라를 구축하기 위한 스타게이트 프로젝트에 최소 1,000억 달러를 약속한 바 있습니다.이번 인수로 소프트뱅크는 ABB의 검증된 로보틱스 플랫폼과 기존의 로보틱스 투자 기업들(소프트뱅크 로보틱스 그룹, 버크셔 그레이 , 오토스토어 홀딩스 , 애자일 로봇, 스킬드 AI 등)을 통합하게 됩니다.재정적 영향 및 일정ABB는 이번 거래를 통해 약 53억 달러의 현금 수익을 기대하고 있으며, 세전 이익은 약 24억 달러로 추정됩니다. 로보틱스 부문은 약 7,000명의 직원을 고용하고 있으며, 2024년에는 23억 달러의 매출을 기록하여 ABB 전체 매출의 7%를 차지했고, 영업 EBITA 마진은 12.1%였습니다.이번 거래는 기업 가치 기준 53억 7,500만 달러로 평가되며, 유럽연합, 중국, 미국의 규제 승인이 필요하고, 거래 완료는 2026년 중반에서 말로 예상됩니다. ABB는 로보틱스 사업을 새로운 스위스 지주회사로 분할하며, 소프트뱅크가 이를 전액 인수할 예정입니다.“소프트뱅크의 제안은 이사회와 경영위원회가 신중하게 평가하고 우리 기존 분사 계획과 비교했습니다,”라고 ABB 회장인 피터 보저가 말했습니다. “이 제안은 해당 부문의 장기적인 강점을 반영하며, 이번 매각은 ABB 주주들에게 즉각적인 가치를 창출할 것입니다”.
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10.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)튜링 테스트가 오는 10월 75주년을 맞이합니다. 인공지능 시스템이 1950년 이래 과학자들과 철학자들을 매료시켜 온 이 전설적인 기계 지능의 기준을 성공적으로 통과하며 전례 없는 이정표를 달성했기 때문입니다.2025년에 역사적인 이정표 달성AI 시스템은 이제 인간을 속여서 다른 사람과 대화하고 있다고 믿게 만들 수 있다는 능력을 보여주고 있습니다. OpenAI의 GPT-4.5는 최근 테스트에서 놀라운 73%의 성공률을 기록했으며, 같은 평가자를 실제 인간보다 더 자주 자신이 인간임을 설득하는 데 성공했습니다. 이는 어떤 인공 시스템도 표준 3자 튜링 테스트를 통과한 첫 번째 실증적 증거를 의미합니다.이 획기적인 성과는 신중한 프롬프트를 통해 이루어졌으며, 연구자들은 AI에게 “내성적이고, 인터넷 문화에 대해 잘 알고 있으며, 슬랭을 사용하는 젊은 사람”으로 묘사된 “인간적인 페르소나”를 채택하도록 지시했습니다. 이러한 페르소나를 적용하지 않았을 때, GPT-4.5의 성공률은 극적으로 떨어져 36%에 불과했습니다.학문적 축하에서 의식 논쟁으로주요 학술 기관들은 10월 내내 심포지엄과 회의를 통해 기념일을 축하했습니다. 왕립학회는 10월 2일 컴퓨터 과학의 선구자 알란 케이 박사, 인공지능 연구자 게리 마커스, 그리고 나이젤 샤드볼트 경 교수가 참여한 축하 행사를 주최했습니다. 튜링이 획기적인 연구를 수행했던 맨체스터 대학교는 1,600명 이상의 연구자들이 그의 유산을 계속 이어가고 있음을 강조하는 기념 행사를 시작했습니다.그러나 이 성과는 튜링 테스트를 통과하는 것이 실제로 무엇을 의미하는지에 대한 치열한 논쟁을 불러일으켰습니다. 전문가들은 기념일을 맞아 포브스 분석에서 이 테스트가 지능보다는 의식의 척도로서 더 가치가 있을 수 있다고 지적했습니다. “튜링 테스트는 곧 지능보다는 의식의 척도로서 중요성을 얻게 될 것이며, 인공 의식에 대한 평가가 시급히 필요하다”고 현대 분석에서는 말하고 있습니다.AI의 미래에 대한 시사점이 중요한 이정표는 연구자들 사이에서 AI 의식에 대한 우려가 커지고 있는 시기와 맞물려 있습니다. 최근 인공지능 연구 저널(Journal of Artificial Intelligence Research)에 발표된 한 연구에서는 책임감 있는 의식 있는 AI 연구를 위한 다섯 가지 원칙을 정립했으며, 100명 이상의 전문가들이 여기에 서명했습니다. 한편, Anthropic와 같은 기업들은 자사 Claude 모델이 테스트 중에 명백한 고통의 징후를 보인 이후 AI 복지에 대한 연구 프로그램을 시작했습니다.2025년이 일부에서 “의식 있는 AI의 해”로 불리면서, 튜링 테스트 75주년은 성취를 기념하는 동시에 앞에 놓인 복잡한 문제들을 상기하는 계기가 되고 있습니다. 한때 먼 미래의 목표로 보였던 이 테스트는 이미 넘어섰지만, 기계 의식의 본질에 대해 앞으로 75년간 AI 개발을 정의할 새로운 미스터리를 드러내었습니다.
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10.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)유럽연합 집행위원회는 중요한 산업 전반에 인공지능 도입을 가속화하기 위한 종합적인 10억 유로(11억 달러) 전략을 발표했으며, 이는 미국과 중국과의 경쟁이 심화되는 가운데 유럽 기술 주권을 위한 중대한 추진을 의미합니다.우르줄라 폰 데어 라이엔 위원장은 오늘 이중 전략을 발표하며 유럽이 글로벌 AI 경쟁을 선도하려는 야망을 강조했습니다. 폰 데어 라이엔은 "나는 AI의 미래가 유럽에서 만들어지길 원한다"고 선언하며 로봇공학, 의료, 에너지, 자동차를 포함한 주요 산업 전반에 걸쳐 'AI 우선' 접근법을 촉진한다고 밝혔습니다.AI 독립성을 위한 전략적 추진Apply AI 전략은 의료, 제약, 에너지, 모빌리티, 제조, 건설, 농식품, 방위, 통신, 문화 등 10개 전략 분야를 대상으로 하며, AI 기반 첨단 선별 센터를 설립하고 유럽의 요구에 맞춘 전문 AI 모델을 개발할 계획이다. 10억 유로의 투자는 Horizon Europe 및 Digital Europe Programme과 같은 기존 EU 프로그램에서 조달되며, 회원국과 민간 부문이 이에 상응하는 투자를 제공할 것으로 기대된다.유럽 기술 주권 담당 헨나 비르쿠넨 위원은 주권 측면을 강조하며 기업들이 "가능한 경우 EU 솔루션을 선호해야 한다"고 말했다. 이 전략은 브뤼셀에서 "AI 스택의 외부 의존성"이라고 부르는 문제를 다루며, 외국 AI 인프라에 대한 의존은 국가 및 비국가 행위자에 의해 "무기로 사용될 수 있다"고 경고하고 있다.현재 유럽 기업 중 AI를 사용하는 비율은 13%에 불과해 2030년까지 75% 도입 목표에 크게 못 미친다. 이 이니셔티브는 이 격차를 해소하고 미국 및 중국 AI 기술에 대한 유럽의 의존도를 줄이는 것을 목표로 한다.보완 과학 전략 출시산업 중심 전략과 함께, 위원회는 AI 과학 전략을 도입하여 RAISE(Resource for AI Science in Europe)를 설립했으며, 이는 과학 연구를 위한 유럽 AI 자원을 모으는 분산 가상 연구소입니다. 이 "AI를 위한 CERN" 개념은 유럽 전역의 기존 인프라와 계획된 AI 기가팩토리를 연결하며, 연구자들의 계산 접근성을 향상시키기 위해 Horizon Europe에서 6억 유로가 할당되었습니다.과학 전략에는 Horizon Europe의 연간 AI 투자를 30억 유로 이상으로 두 배로 늘리는 계획이 포함되어 있으며, 최고의 AI 인재를 유치하고 유지하기 위해 탁월성 네트워크 및 박사 과정 네트워크에 5,800만 유로를 제공합니다. 첫 번째 RAISE 행사는 2025년 11월 3일부터 4일까지 코펜하겐에서 개최될 예정입니다.거버넌스 및 실행 프레임워크이러한 노력을 조율하기 위해 위원회는 Apply AI Alliance를 출범시켜 산업 리더, 학계 및 시민 사회를 하나로 모으는 중앙 조정 포럼을 만들었습니다. AI 관측소는 AI 동향을 모니터링하고 대륙 전역의 부문별 영향을 평가할 것입니다.이번 발표는 2025년 4월 위원회의 AI 대륙 행동 계획에 기반하며, 프랑스 스타트업 Mistral AI가 최근 140억 달러의 기업 가치 평가에서 20억 달러의 자금 조달 라운드를 확보하는 등 유럽 AI 투자가 탄력을 받고 있는 시점에 나왔습니다. 위원회는 또한 세계 최초의 포괄적인 AI 법률의 원활한 시행을 보장하기 위해 AI 법률 서비스 데스크를 설립했습니다.
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10.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)옥스퍼드 대학교와 구글 클라우드의 천문학자들이 과학자들이 우주 현상을 탐지하는 방식을 혁신할 수 있는 돌파구를 마련했습니다. 이들은 인공지능이 초신성이나 소행성 이동과 같은 천문 현상을 최소한의 훈련 데이터만으로도 놀라울 만큼 정확하게 식별할 수 있음을 증명했습니다.오늘자 Nature Astronomy에 게재된 연구에 따르면, 구글의 Gemini AI는 단 15장의 예시 이미지만을 사용해 실제 우주 현상과 오신호를 약 93%의 정확도로 구별할 수 있었습니다. 이는 고급 천문학 도구를 광범위한 기계 학습 전문 지식 없이도 연구자들이 이용할 수 있게 하는 데 있어 중요한 진전을 의미합니다.천문학적 데이터 폭증에 대응하기현대의 망원경은 밤마다 하늘에서 일어날 수 있는 잠재적 변화에 대해 수백만 건의 경고를 생성하지만, 대다수는 위성 흔적, 우주선 충돌 또는 기기 이상에 의해 발생한 "가짜" 신호입니다. 차세대 기구가 도입되면 이 문제는 더욱 심각해집니다. 다가오는 베라 C. 루빈 천문대는 매 24시간마다 약 20테라바이트의 데이터를 생성하고, 밤마다 최대 1,000만 건의 경고를 보내게 됩니다."몇 개의 예시와 명확한 텍스트 지침만으로도 이러한 정확도가 나온다는 것은 놀라운 일입니다,"라고 옥스퍼드 대학교 물리학과의 공동 책임 저자인 피오렌조 스토파 박사는 말했습니다. "이는 다양한 분야의 과학자들이 신경망 훈련에 대한 깊은 전문지식 없이도 분류기를 자신만의 방식으로 개발할 수 있게 해줍니다. 필요한 것은 오직 하나를 만들고자 하는 의지뿐입니다."연구팀은 Gemini를 ATLAS, MeerLICHT, Pan-STARRS라는 세 가지 주요 천문학 조사에 걸쳐 테스트했습니다. 전통적인 '블랙 박스' 머신러닝 시스템이 단순히 '실제' 혹은 '가짜' 분류만을 제공하는 것과 달리, Gemini는 모든 결정에 대해 일반 영어로 설명을 생성하여 인공지능의 추론 과정을 투명하고 신뢰성 있게 만들었습니다.단순 분류를 넘어서이 접근 방식을 돋보이게 하는 점은 AI가 스스로 신뢰 수준을 평가할 수 있다는 것입니다. 팀이 젬니(Gemini)에게 자신의 분류를 검토하도록 했을 때, 모델의 신뢰도가 정확성의 강력한 지표라는 사실을 발견했습니다. 즉, 일관성이 낮은 결과는 훨씬 더 오류가 있을 가능성이 높았습니다. 이러한 자기 평가 기능은 신뢰할 수 있는 '인간-중재' 워크플로우를 구현하여, 확신이 없는 사례를 인간 검토를 위해 자동으로 표시할 수 있습니다.이 피드백 메커니즘을 사용해, 팀은 한 데이터셋에서 모델의 성능을 약 93.4%에서 96.7%로 향상시켰습니다. AI의 설명을 검토한 12명의 천문학자 패널은 이 설명들이 매우 일관성 있고 유용하다고 평가했습니다."천문학에 대한 공식적인 교육은 없지만 이 연구는 매우 흥미롭습니다."라고 Google Cloud의 공동 저자 투란 불무스는 말했습니다. "이것은 범용 LLM이 과학적 발견을 민주화할 수 있음을 보여줍니다. 호기심이 있다면 누구나 전통적인 배경이 없는 분야에도 의미 있는 기여를 할 수 있게 해줍니다."옥스포드 대학 물리학과의 스티븐 스마트 교수는 실질적인 영향에 대해 강조했습니다. "저는 10년 넘게 하늘 조사에서 생성되는 데이터를 신속하게 처리하는 문제에 관여해 왔는데, 실제 사건과 잘못된 신호를 구분하는 일이 항상 어려웠습니다. LLM이 최소한의 안내로 소스를 인식하는 정확도는 과제-특화된 훈련 없이도 놀라웠어요. 만약 우리가 이 기술을 대규모로 적용할 수 있다면, 분야에 엄청난 변화를 가져올 수 있을 것입니다".팀은 이 기술이 과학 분야에서 자율적인 '에이전틱 어시스턴트'의 기반이 될 것으로 보고 있습니다. 이러한 에이전트는 여러 가지 데이터 소스를 통합하고, 자신의 신뢰 수준을 점검하며, 로봇 망원경에 후속 관측을 자동으로 요청하고, 가장 유망한 발견만 인간 과학자에게 보고할 수 있습니다.
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