Loading...

AI 뉴스

오픈 소스 재단들, AI 수요가 자유 소프트웨어 위협 경고

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.09.27 04:29
1,479 조회
0 추천
0 비추천

본문

6fa1d7d477bfcdf4be6572ba10621a00RXJm.png

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

여덟 개의 주요 오픈소스 재단이 이번 주에 “무료” 소프트웨어 인프라의 시대가 끝나가고 있다고 선언했으며, 인공지능 주도의 수요가 중요 패키지 레지스트리를 지속 불가능한 한계로 밀어붙이고 있다고 경고했다.


오픈소스 시큐리티 재단이 주도하고 파이썬 소프트웨어 재단, 러스트 재단, 이클립스 재단 등이 참여한 이 연합은 화요일에 오픈소스 인프라의 자금 조달 및 소비 방식에 근본적인 변화가 필요하다는 공동 성명을 발표했다. 이들이 감독하는 레지스트리에는 파이썬을 위한 PyPI, 자바를 위한 Maven Central, 자바스크립트를 위한 npm 등이 포함되어 있으며, 이들은 매달 수십억 건의 다운로드를 제공하지만, 대부분 기부와 자원봉사자들의 선의에 의존해 운영되고 있다.

 

AI 사용이 ‘불필요한’ 수요를 창출하다


재단들은 생성형 AI와 자율 코딩 에이전트로 인한 “기계 주도적이고 종종 낭비적인 자동화 사용 폭발”을 시스템에 대한 주요 부담으로 지적했다. 지속적인 통합 파이프라인, 대규모 종속성 스캐너, 그리고 AI 도구들이 패키지 레지스트리로 캐싱이나 제한 메커니즘 없이 자동화된 요청을 폭발적으로 보내고 있다.


“상업 규모의 사용에 비해 상업 규모의 지원이 없다면 지속 가능성이 없습니다,“라고 연합은 밝혔다. 현재의 자금 조달 모델은 소수의 후원자들에게 의존하고 있으며, 대부분의 대규모 상업적 사용자들은 지속 가능성에 기여하지 않으면서 서비스를 소비하고 있다고 지적했다.


최근 업계 데이터에 따르면, npm은 2024년에만 4.5조 패키지 다운로드를 제공할 것으로 예상되며, Python의 PyPI 레지스트리는 전년 대비 87% 성장했다. 재단들은 수요는 지수적으로 증가하는 반면, 자금 지원은 선형적으로만 증가한다고 경고했다.

 

유료 접근 모델로의 전환


재단들은 개인 개발자에게는 무료 접근을 유지하면서 상업적 단체에는 사용량에 비례한 기여를 요구하는 단계별 접근 시스템을 도입할 가능성을 시사했습니다. 제안된 해결책에는 상업적 파트너십, 성능 기반 접근 계층, 사용 분석과 같은 부가 가치 서비스가 포함됩니다.


Eclipse 재단의 전무이사인 Mike Milinkovich는 그의 조직이 재정 증가는 없이 다운로드 수가 네 배가 늘었다고 IT Brew에 밝혔습니다. 그는 “수요와 수익을 연계하는 비즈니스 모델이 없다”고 말하며 현 모델을 “고장났다”고 표현했습니다.


이 시점은 8월에 Python Software Foundation이 재정 요청이 40% 증가해 연 예산이 바닥나면서 사상 처음으로 지원금 프로그램을 중단한 결정과도 맞물립니다. 이 움직임은 전 세계 파이썬 콘퍼런스와 재단 지원에 의존하는 커뮤니티 이니셔티브에 영향을 미칩니다.


이 공동 성명은 주요 오픈소스 인프라 제공자들이 지속 가능성을 위해 유료 접근 모델을 도입할 수 있다는 가장 명확한 경고를 나타냅니다. “아직 위기는 아니지만, 이는 중대한 전환점입니다”라고 재단들은 밝혔습니다.

댓글 0
전체 1,259 / 283 페이지
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.
1865 조회
0 추천
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.
1879 조회
1 추천
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.
1853 조회
0 추천
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.
1809 조회
0 추천
2025.09.02 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입