AI 뉴스

PyTorch 창시자 친탈라, 무라티의 AI 스타트업에 합류

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 03:04
851 조회
0 추천
0 비추천

본문

f43ee9a7735c9322763d602776200742_1763575453_1696.jpg
 

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


PyTorch의 공동 창시자이자 전 Meta AI 리더인 Soumith Chintala가 전 OpenAI 최고기술책임자 Mira Murati가 설립한 인공지능 스타트업 Thinking Machines Lab에 합류했습니다. 이번 이적은 Chintala의 Meta에서의 11년 재직 기간의 종료를 의미하며, 현재 약 500억 달러의 기업 가치로 자금 조달 협상 중인 Murati의 빠르게 성장하는 벤처에 중요한 인력 영입을 나타냅니다.​

"[T]hinking machines…사람들이 정말 놀랍습니다"라고 Chintala는 화요일 X에 게시하며 스타트업에서의 새로운 역할을 확인했습니다. 이달 초 작별 인사에서 그는 PyTorch를 이끌며 보낸 거의 8년을 회상하며, "아무것도 없는 상태에서 AI 분야에서 90% 이상의 채택률"로 성장시켰다고 밝혔습니다. 이 오픈소스 프레임워크는 현재 "거의 모든 주요 AI 회사의 프로덕션 환경에서 사용되고" "MIT에서 인도 시골까지 교실에서 가르쳐지고 있다"고 그는 썼습니다.​


공격적인 AI 인재 경쟁

Chintala의 영입은 Murati가 올해 초 Meta CEO Mark Zuckerberg로부터 제안받은 것으로 알려진 10억 달러 규모의 인수 제안을 거절한 지 몇 달 만에 이루어졌다. 거절 이후, Zuckerberg는 The Wall Street Journal에 따르면 약 50명의 직원을 보유한 Thinking Machines의 직원 중 12명 이상에게 수년에 걸쳐 2억 달러에서 10억 달러에 이르는 보상 패키지를 제안한 것으로 알려졌다.​

인재 영입 전쟁은 양측 모두에게 승리를 안겨주었다. 10월에 Thinking Machines의 공동 창립자이자 전 Meta 연구원인 Andrew Tulloch가 Murati의 스타트업을 떠나 Meta로 복귀했다. 그러나 Murati는 팀 대부분을 성공적으로 유지했으며, 이제 ChatGPT 개발을 공동 주도한 John Schulman, 연구원 Alec Radford, 그리고 OpenAI의 전 최고 연구 책임자 Bob McGrew를 포함하는 명단에 Chintala를 추가했다.​


메타의 AI 구조조정

친탈라의 퇴사는 메타가 AI 운영의 대대적인 구조조정을 진행하는 가운데 발생했습니다. 메타는 최근 Scale AI의 전 CEO인 알렉산드르 왕이 이끄는 새로운 슈퍼인텔리전스 랩스(Superintelligence Labs) 부서로 AI 팀을 통합했으며, 이는 메타가 해당 회사에 143억 달러를 투자한 이후의 일입니다. 10월에 메타는 민첩성과 의사결정 향상을 위해 이 부서에서 약 600개의 직책을 삭감했습니다.​

이러한 대변동은 메타의 리더십 계층으로도 확대되었습니다. 메타의 수석 AI 과학자이자 기초 AI 연구소(Fundamental AI Research lab) 설립자인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 향후 몇 달 내에 메타를 떠나 자신의 스타트업을 시작할 준비를 하고 있는 것으로 알려졌습니다.​

싱킹 머신즈 랩(Thinking Machines Lab)은 10월에 첫 제품인 Tinker—대규모 언어 모델 미세 조정을 위한 API—를 출시했으며, 올해 초 100억 달러 가치 평가로 20억 달러를 조달했습니다. 블룸버그에 따르면, 이 스타트업은 현재 7월 가치 평가의 4배 이상인 약 500억 달러의 가치 평가로 새로운 펀딩 라운드를 진행하기 위한 초기 논의 중입니다.

댓글 0
전체 1,366 / 28 페이지
구글이 빠른 속도와 낮은 비용을 갖춘 경량 인공지능(AI) 모델 '제미나이3 플래시'를 17일(현지시간) 공개했다. 이번 출시로 구글은 최상위 모델인 '딥싱크', 균형 모델인 '프로'와 함께 제미나이3 제품군의 삼각 편대를 완성했다.상위 모델 능가하는 성능, 4분의 1 가격제미나이3 플래시는 일부 벤치마크에서 상위 모델인 제미나이3 프로를 능가하는 성과를 보였다. 일반 지식을 측정하는 'MMLU-Pro'에서 81.2%, 코딩 능력을 재는 'SWE-벤치 베리파이드'에서 78%를 기록해 프로 모델의 각각 81%와 76.2%를 웃돌았다.​과학 지식 평가인 'GPQA 다이아몬드'와 인류의 마지막 시험으로 불리는 'HLE' 벤치마크에서도 각각 90.4%와 33.7%를 기록해 프로 모델(91.9%, 37.5%)과 큰 차이가 없는 수준을 보였다.​속도와 지능의 균형제미나이3 플래시는 제미나이 2.5 프로보다 3배 빠른 속도를 자랑하며, 일상적 작업에서 평균 30% 적은 토큰을 사용한다. API 요금은 토큰당 0.5∼3달러로 프로 모델(2∼12달러)의 4분의 1 수준이다.​조시 우드워드 구글랩스·제미나이 담당 부사장은 "오랫동안 AI는 비싸고 느린 대형 모델과 성능이 떨어지는 고속 모델 사이 선택을 강요했다"며 "제미나이3 플래시는 이와 같은 타협을 끝내고 지능과 속도를 모두 제공한다"고 밝혔다.​제미나이3 플래시는 무료 이용자를 포함해 전 세계에서 사용할 수 있으며, 구글은 제미나이 앱과 AI 모드에서 이를 기본 모델로 적용했다.경량 모델은 방대한 데이터로 학습한 상위 모델을 기반으로 '증류'라는 작업을 거쳐 만들어진다. 속도가 빠르면서도 상위 모델에 버금가는 성능을 내는 것이 특징이다.
450 조회
0 추천
2025.12.20 등록
• OpenAI, ChatGPT의 '따뜻함'과 '열정' 수준을 사용자가 조절할 수 있는 기능 출시• 이모지, 헤더, 목록 사용 빈도도 개인화 설정 가능• 채팅 내에서 직접 이메일 텍스트 수정 및 포맷팅 기능 추가OpenAI가 ChatGPT의 친절함 수준을 사용자가 직접 조절할 수 있는 새로운 기능을 선보였다. 금요일부터 순차 배포되는 이번 업데이트를 통해 사용자는 ChatGPT의 '따뜻함'과 '열정'이라는 성격 특성을 '더 많이' 또는 '더 적게' 원하는 대로 설정하거나 기본값을 유지할 수 있게 됐다.이 외에도 ChatGPT가 이모지, 헤더, 목록을 얼마나 자주 사용할지 조정하는 옵션도 제공된다. 이러한 설정은 ChatGPT 앱 좌측 상단 메뉴를 탭한 후 프로필을 선택하고 '개인화' 항목에서 '특성 추가'를 선택하면 확인할 수 있다. 여기서 사용자는 AI 챗봇의 '성격'도 선택할 수 있는데, 독특함, 전문적임, 친근함, 냉소적임 등 다양한 옵션이 마련되어 있다.또 다른 업데이트는 ChatGPT로 이메일을 작성하는 방식을 개선한다. 이제 채팅 내에서 직접 텍스트를 수정하고 포맷을 변경할 수 있다. 특정 텍스트 부분을 하이라이트하여 ChatGPT에게 해당 부분만 수정하도록 요청할 수도 있어, 별도의 프롬프트에서 해당 섹션을 일일이 지정할 필요가 없어졌다.
444 조회
0 추천
2025.12.20 등록
OpenAI는 2025년 12월 17일 뉴스 조직을 위한 아카데미를 출범했으며, 이는 기자와 출판사가 AI 도구를 업무 흐름에 통합할 수 있도록 주문형 교육, 기술 플레이북 및 오픈 소스 프로젝트를 제공하는 무료 글로벌 학습 플랫폼입니다.이 이니셔티브는 뉴욕에서 열린 AI 및 저널리즘 정상회의에서 공개되었으며, Brown Institute for Media Innovation 및 Hearst와 공동 주최했고, American Journalism Project 및 The Lenfest Institute for Journalism과의 파트너십을 기반으로 합니다.이 아카데미는 OpenAI가 The New York Times Company [NYT +0.35%]로부터 저작권 소송을 받고 있는 동시에 News Corp [NWSA -0.95%] 및 Axel Springer를 포함한 주요 출판사들과 라이선스 계약을 추진하고 있는 가운데 출범했습니다
439 조회
0 추천
2025.12.20 등록
개발자 생산량이 76% 급증했습니다. 2025년 AI 코딩 도구가 개발자당 코드 라인 수를 4,450에서 7,839로 늘렸으며, 중간값 풀 리퀘스트 크기가 3월부터 11월까지 33% 증가했다고 2,000개 기업의 월 10억 라인 코드를 처리하는 Greptile 연구가 밝혔습니다.AI 코딩 어시스턴트 채택률이 **소프트웨어 개발 전문가의 90%**에 도달했으며, CodeRabbit의 470개 오픈 소스 풀 리퀘스트 분석 결과 AI 생성 코드가 사람이 작성한 코드보다 1.7배 더 많은 결함을 발생시키고, 논리 오류는 75% 증가했으며 성능 비효율성은 거의 8배 더 자주 나타나는 것으로 나타났습니다.OpenAI 대비 Anthropic SDK 다운로드 비율이 2024년 1월 47:1에서 2025년 11월 4.2:1로 급락하면서 경쟁 구도가 빠르게 변화하고 있으며, 전문가들은 AI의 예측 가능한 품질 약점을 완화하기 위해 더 엄격한 코드 리뷰 프로세스와 자동화된 테스트를 권장하고 있습니다.
449 조회
0 추천
2025.12.20 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입