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중국, 90% 적은 전력을 사용하는 냉장고 크기의 AI 서버 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.28 14:25
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


중국 과학자들이 인공지능 시스템의 막대한 에너지 소비라는 기술 산업의 가장 시급한 과제를 해결하는 획기적인 AI 슈퍼컴퓨터를 선보였습니다. 10월 25일 중국 남부 포럼에서 공개된 BIE-1은 전력 소비량은 10분의 1에 불과하면서도 기존 슈퍼컴퓨터 성능을 제공하며, 미니 냉장고 크기의 공간에 들어갑니다.​

이 뇌 유사 지능형 컴퓨팅 시스템은 광둥 지능과학기술연구원(GDIIST)이 개발했으며, 전 세계 AI 데이터 센터가 에너지 위기에 직면한 상황에서 중요한 진전을 나타냅니다. 골드만삭스는 AI 데이터 센터 전력 사용량이 2030년까지 160% 급증할 것으로 예측하며, 인공지능이 올해 말까지 전체 데이터 센터 전력 소비량의 절반 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.​


혁신적인 설계로 세계 에너지 위기에 대응하다

BIE-1은 직관적인 신경망과 뇌에서 영감을 받은 알고리즘을 사용하여 놀라운 효율성 향상을 달성합니다. 이 시스템은 1,152개의 CPU 코어, 204테라바이트의 저장 공간을 갖추고 있으며, 45데시벨 미만의 소음을 발생시키면서 작동 온도를 섭씨 70도 이하로 유지합니다. 전문 시설이 필요한 기존의 방 크기 슈퍼컴퓨터와 달리, BIE-1은 표준 가정용 전원 콘센트로 작동합니다.​

GDIIST 관계자들은 "가정, 소규모 사무실, 심지어 모바일 환경에서도 쉽게 배치할 수 있습니다"라고 말하며, 이 장치를 "소형화된 슈퍼컴퓨터로서 고급 지능형 컴퓨팅 기능을 손에 닿는 곳에 제공합니다"라고 설명했습니다.​

이 시스템은 초당 100,000토큰의 학습 능력과 초당 500,000토큰에 달하는 추론 속도로 뛰어난 처리 속도를 보여주며, 학습을 위해 초당 1,000개의 문장을, 추론 작업을 위해 5,000개의 문장을 처리할 수 있습니다. 이 멀티모달 시스템은 가정 건강 모니터링, 개인 맞춤형 튜터링, 사무실 AI 지원을 포함한 애플리케이션을 위해 텍스트, 이미지, 음성 입력을 동시에 처리할 수 있습니다.​


AI 군비 경쟁 속 전략적 함의

이번 발표는 중국이 에너지 효율적인 AI 기술의 선두주자로 자리매김하는 가운데 글로벌 경쟁이 심화되는 시점에 나왔다. Nvidia CEO 젠슨 황은 최근 미국이 AI 개발에서 중국을 근소하게 앞서고 있을 뿐이며, 주도권이 빠르게 전환될 수 있다고 경고했다.​

중국의 전력 효율성 중점은 AI 산업이 직면한 광범위한 에너지 문제와 일치한다. 국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터 전력 수요가 2030년까지 거의 1,000테라와트시로 두 배 증가할 것으로 예측하며, 청정 에너지 배치가 AI의 엄청난 전력 수요를 따라가기 어려울 것으로 보고 있다. 현재 예측에 따르면 AI는 10년 말까지 일본만큼의 전력을 소비할 수 있다.​

BIE-1은 광둥-마카오 심화협력구역에서 GDIIST가 육성한 기업인 주하이 헝친 네오제닌트 테크놀로지와 수이런(주하이) 메디컬 테크놀로지가 공동으로 출시했다. 이번 개발은 광둥성을 국가 AI 혁신 허브로 구축하려는 중국의 광범위한 전략을 뒷받침하며, 2025년까지 2,000개 이상의 AI 기업을 보유하고 핵심 AI 산업 가치에서 3,000억 위안 이상을 창출할 계획이다.

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(퍼플렉시티가정리한기사)듀크대학교의연구원들은훈련된인간전문가와동일한정밀도로2차원재료를분석할수있는인공지능현미경시스템을개발했으며,이는자율과학연구에서중요한돌파구를의미합니다.ATOMIC(AutonomousTechnologyforOpticalMicroscopy&IntelligentCharacterization)이라고불리는이시스템은재료결함및층구조를식별하는데최대99.4%의정확도를달성했습니다.​기초모델의혁신적통합10월2일ACSNano에발표된이획기적인연구는공개적으로이용가능한AI기반모델들—특히OpenAI의ChatGPT와Meta의SegmentAnythingModel(SAM)—을자율실험실장비에성공적으로통합한최초의사례를나타냅니다.DukeUniversity전기및컴퓨터공학과의수석연구원Haozhe"Harry"Wang은이시스템이단순히지시를따르는것이아니라이해할수있는능력을갖추고있다고설명했습니다.​"ATOMIC은샘플을평가하고,스스로결정을내리며,인간전문가만큼우수한결과를생성할수있습니다"라고Wang은설명했습니다.이시스템은시판되는광학현미경을이러한AI모델들에연결하여,샘플이동,이미지초점조정,조명조절을자율적으로제어하는동시에미세한특징들을분석할수있습니다.​중요한연구병목현상해결이개발은재료과학연구의주요병목현상을해결하는데,2차원물질—원자한개또는몇개두께의결정—을특성화하는작업은전통적으로수개월또는수년간의전문교육을필요로했습니다.이러한물질들은차세대반도체,센서및양자장치에대한가능성을보여주지만,제조결함이그들의뛰어난전기적특성을손상시킬수있습니다.​연구의제1저자인박사과정학생Jingyun"Jolene"Yang은"이모델은인간이쉽게볼수없는규모에서결정립계를감지할수있었다"고언급했습니다.이시스템은과다노출,초점불량또는낮은조명을포함한최적이아닌이미징조건에서도높은정확도를유지했으며,일부경우에는인간관찰자에게보이지않는결함을식별했습니다.​광범위한과학적변혁ATOMIC시스템은AI가발견과정의모든단계에점점더참여하고있는과학연구의광범위한변화를반영합니다.KAIST,드렉셀대학교,노스웨스턴대학교팀이ACSNano에발표한최근연구는AI가이제초기발견부터최적화까지재료연구전반에걸쳐기능한다는것을보여줍니다.한편,다른최근개발사례로는LilaSciences의AI기반연구공장과같은자율실험실플랫폼의출시와완전한실험워크플로우가가능한AI시스템의도입이있습니다.​OpenAI의SamAltman이최근예측한바와같이,AI는2년내에주요과학적발견을할수있으며,이는연구에서인공지능의가속화되는역할을강조합니다.Wang의팀은AI가인간의전문성을증폭시키지만,결과를해석하고그중요성을결정하는데는연구자들이여전히필수적이라는점을강조하면서이러한광범위한추세속에그들의연구를위치시켰습니다.
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2025.10.29 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)중국AI스타트업MiniMax는월요일에M2언어모델을출시하여ArtificialAnalysis의IntelligenceIndex에서오픈소스모델중최고점수를달성했으며,OpenAI와Anthropic의독점시스템에대한강력한경쟁자로자리매김했습니다.​이모델은종합벤치마크에서61점을기록하여GPT-5,Grok4,ClaudeSonnet4.5에이어전세계5위를차지했습니다.MiniMaxM2는60점을기록한GoogleDeepMind의Gemini2.5Pro를앞질렀으며,이는중국오픈소스AI생태계에있어중요한성과입니다.​효율적인아키텍처가성능을강화합니다MiniMaxM2는총2,300억개의매개변수를가진Mixture-of-Experts(MoE)아키텍처를채택하지만,추론시에는100억개만활성화하여탁월한효율성을제공합니다.ArtificialAnalysis에따르면"매개변수의일부만사용함으로써모델이대규모에서효율적으로작동할수있게되었습니다".이는370억개의활성매개변수를사용하는DeepSeek의V3.2및320억개를사용하는MoonshotAI의KimiK2와같은경쟁모델들과비교해유리합니다.​이러한희소설계는FP8정밀도로단4개의NVIDIAH100GPU만으로배포를가능하게하여중견조직들도접근할수있게합니다.컴팩트한활성풋프린트에도불구하고,M2는초당약100개의토큰이라는추론속도를제공하며—이는ClaudeSonnet4.5와같은경쟁모델의약두배에해당합니다.​코딩과에이전트작업이탁월함을이끕니다MiniMaxM2는특히에이전트워크플로우와코딩애플리케이션에서뛰어난성능을보이며,이는기업들이점점더우선시하는영역입니다.이모델은전문벤치마크에서주목할만한점수를달성했습니다:실제코딩작업을위한SWE-benchVerified에서69.4점,도구사용을위한τ²-Bench에서77.2점,웹연구능력을위한BrowseComp에서44.0점을기록했습니다.​ArtificialAnalysis는"모델의강점은도구사용과지시사항따르기를포함한다"고언급하며,M2가일반화된작업보다실용적인애플리케이션에중점을둔다는점을강조했습니다.개발자들의독립적인테스트에서M2는혼합작업에서약95%의정확도를달성한반면,GPT-4o는90%,Claude3.5는88-89%를기록했습니다.​독일트리어대학교의박사과정학생이자오픈모델전문가인FlorianBrand는"그들의진전에정말감명받았다"고언급하며,MiniMax의이전M1모델대비상당한개선을강조했습니다.​MiniMax는입력토큰백만개당$0.3,출력토큰백만개당$1.2로모델을제공하여경쟁력있는성능을유지하면서도ClaudeSonnet4.5비용의단8%에해당합니다.이모델은HuggingFace와GitHub에서MIT라이선스로제공되며,API액세스는현재제한된기간동안무료로이용할수있습니다.
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2025.10.29 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)알바니아의획기적인인공지능장관디엘라(Diella)가국회의원들의개인비서역할을할83개의디지털자녀를"출산"할준비를하고있다고에디라마(EdiRama)총리가베를린글로벌대화컨퍼런스에서발표했다.​10월27일연설에서라마총리는83개의AI비서각각이사회당국회의원에게배정되어회의를기록하고,요약을제공하며,입법절차중응답을제안할것이라고밝혔다."우리는오늘디엘라와함께상당한위험을감수했고매우잘해냈습니다.그래서처음으로디엘라가임신했고83명의자녀를가지게되었습니다"라고라마총리는말했다.​혁명적인AI거버넌스실험알바니아어로"태양"을의미하는이름을가진디엘라는2025년9월세계최초로장관급정부직책을맡은AI시스템이되면서역사를만들었다.OpenAI모델을사용하여과협력하여개발된이디지털장관은부패를근절하기위해알바니아의공공조달시스템을감독하는임무를맡았다.​이AI보좌관네트워크는인공지능이입법기능으로확장된전례없는사례를보여준다.라마에따르면,각디지털자손은"의회회의에참여하고일어나는모든일의기록을보관하며국회의원들에게제안할것"이라고한다.그는이들의유용성을유머러스하게설명했다:"예를들어,커피를마시러갔다가일터로돌아오는것을잊어버리면,이자손이당신이의사당에없을때무슨말이오갔는지말해주고,누구에게반격해야하는지알려줄것입니다".​디지털비서에서정부장관으로장관임명이전,Diella는2025년1월e-Albania플랫폼에서가상비서로시작하여시민과기업이공식문서를취득하고정부서비스를이용할수있도록지원했습니다.이시스템은이미백만건이상의디지털문의를처리하고36,000건이상의문서를발급했습니다.​Diella는전통알바니아의상을입은여성으로나타나며,알바니아배우AnilaBisha가2025년12월까지유효한계약에따라외모와목소리를제공하고있습니다.9월첫의회연설에서AI장관은다음과같이말했습니다:"저는사람들을대체하기위해여기있는것이아니라그들을돕기위해있습니다.사실,저는시민권이없지만개인적인야망이나이해관계도없습니다".​AI장관시스템은알바니아가유럽연합가입노력을계속하고기술을통해거버넌스구조를현대화함에따라2026년말까지완전히가동될것으로예상됩니다.
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2025.10.28 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)존스홉킨스대학교연구진은프로그래밍학습이새로운뇌경로를생성하는것이아니라논리적추론을담당하는기존신경망을"재활용"한다는것을발견했으며,이는우리의마음이현대기술능력에어떻게적응하는지에대한새로운통찰을제공한다.​뇌의프로그래밍기반은이미존재함이번주JournalofNeuroscience에게재된이연구는프로그래밍경험이없는22명의학부생을대상으로한학기동안의Python입문과정을이수하기전과후에기능적자기공명영상(fMRI)을사용하여추적했다.​가장놀라운발견은학생들이프로그래밍을배우기전에도,나중에코드를처리할동일한신경세포그룹이학생들이프로그래밍알고리즘에대한평이한영어설명을읽을때이미활성화되어있었다는것이다.박사후연구원인제1저자Yun-FeiLiu에따르면,"우리는참가자들에게Python을배우기전에평이한영어로설명된프로그래밍알고리즘을보여주었습니다.이런식으로제시될때뇌의언어네트워크가이정보를이해하는데중요할것이라고생각할수있습니다.그러나주로활성화된뇌네트워크는논리적추론네트워크였습니다".​과정을이수한후,논리와추론을담당하는이동일한전두-두정엽뇌영역이실제Python코드의의미를표상했다.연구자들은신경세포가"for"루프와"if"조건문과같은다양한유형의프로그래밍구조를교육전후모두에서구별할수있음을발견했다.​신경재활용은가정에도전한다뇌의가소성과발달을연구하는인지신경과학자마리나베드니(MarinaBedny)책임저자는그의미를이렇게설명했다."현대사회에서우리가하는많은일들은,프로그래밍을비롯해운전,읽기,수학등,우리의뇌가애초에진화하여하도록만들어진것이아닙니다.프로그래밍수업은우리의논리적사고영역을코드를위해'재사용'합니다.우리가발견한것은,대학에들어올무렵이미프로그래밍을위한신경학적기초가뇌안에마련되어있다는것입니다".​이는'신경재활용가설'을뒷받침하는데,이는문화적기술이완전히새로운뇌네트워크를만드는것이아니라기존의뇌네트워크를재활용한다는이론입니다.연구결과에따르면,이재활용과정은단한학기수업만으로도빠르게일어납니다.​류(Liu)는이번발견이코드를배울수있는대상에대한더넓은관점을제공한다고언급했다."프로그래밍을배우는것은우리가논리적문제해결에사용하는동일한신경기계를활용하는것입니다.누구나이런능력을가지고있습니다".베드니는이어서"코딩에익숙하지않은사람들은파이썬을보고절대이해하지못할것같다고느낄수도있지만,우리연구는모두에게코딩할수있는잠재력이있음을시사합니다.어쩌면우리는태어날때부터이미그런능력을가지고있을지도모릅니다".​이번연구는퍼즐,게임,일상적인문제해결토론등의활동이학생들이논리적추론능력을강화함으로써미래의프로그래밍성공을준비하는데도움이될수있음을시사합니다.
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2025.10.28 등록
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