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메타, 안드로이드 로보틱스 소프트웨어 플랫폼 계획

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.28 17:21
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

메타는 빠르게 진화하는 로봇 산업에서 다음 주요 경쟁자로 자신을 포지셔닝하며, 다른 기업들이 자사의 휴머노이드 로봇에 적용할 수 있도록 포괄적인 소프트웨어 플랫폼을 개발할 계획을 발표했습니다. 최근 인터뷰에서 최고기술책임자(CTO) 앤드류 보스워스가 밝힌 이 전략은 구글의 스마트폰용 안드로이드 모델의 성공을 본뜬 것이며, 증강현실(AR)에 이은 메타의 최신 수십억 달러 규모의 도전입니다.


“하드웨어가 힘든 부분이라고 생각하지 않습니다.“라고 보스워스는 이번 주 더 버지(The Verge)와의 인터뷰에서 밝혔습니다. 그는 이 프로젝트를 “AR 규모의 베팅”이라고 부르며 수십억 달러의 투자가 필요하다고 시사했습니다. “하드웨어 역시 어렵지 않다는 의미는 아니지만, 병목은 아닙니다. 진짜 병목은 소프트웨어입니다.”

 

메타의 안드로이드식 접근 방식이 구체화된다


회사의 로보틱스 부문은 Reality Labs 하드웨어 유닛 내에 설립되었으며, 전 Cruise CEO인 Marc Whitten이 이끌고 있습니다. 이 부문은 자체 휴머노이드 프로토타입인 “Metabot”과 다른 제조업체들이 도입할 수 있는 근본적인 소프트웨어 플랫폼을 개발하고 있습니다. 경쟁사인 테슬라와 애플와 달리, 메타의 주된 초점은 로봇을 직접 개발·판매하는 것이 아니라, 이를 구동하는 인텔리전스를 만드는 데에 있습니다.


“우리가 하드웨어 제조사가 되는 것엔 관심이 없습니다,”라고 Bosworth는 설명하며, 미래에는 어떤 로봇 기업이든 “로봇이 이 사양을 만족하기만 하면” 메타의 소프트웨어를 사용할 수 있게 될 것이라고 내다봤습니다. 이런 플랫폼 우선 전략은, 전 Scale CEO 알렉산드르 왕(Alexandr Wang)이 이끄는 신설 Superintelligence Labs를 통해 인공지능 분야에서 메타가 이루고 있는 혁신에 기반하고 있습니다.


Bosworth가 ‘월드 모델’이라 부르는 이 접근법은, 섬세한 조작 등 복잡한 물리작용을 시뮬레이션할 수 있는 AI 시스템 개발에 주안점을 두고 있습니다. 그가 자신의 인터뷰에서 물컵을 들어올리며 설명했듯, 로봇은 평지에서 달리거나 백플립을 할 수 있지만, 섬세한 물체를 잡으려 하면 “컵을 으깨버리거나 곧바로 물을 다 쏟아버리죠”라고 도전 과제를 예시로 들었습니다.

 

경쟁 환경이 더욱 치열해지고 있다


메타는 테슬라가 정기적으로 옵티머스(Optimus) 로봇을 선보이고 있는 혼잡한 분야에 진입하고 있다. 다만, 테슬라의 시연은 대부분 매우 통제된 환경에서 이뤄졌다. 애플 역시 2027년 출시를 목표로 탁상용 로봇 기기와 인간형(휴머노이드) 컨셉을 모두 개발 중인 것으로 알려졌다. 구글 또한 딥마인드를 통해 로보틱스 분야에서 투자를 강화하면서 최근 로봇 응용을 위해 특별히 설계된 새로운 AI 모델을 소개했다.


메타가 최근 서커스(SE)와의 협력을 통해 독일에서 첫 자율 로봇을 배치한 시점도 전략적으로 보인다. 이 협력으로 CA-1 AI 로봇이 9월 메타 뮌헨 오피스에 납품되었다. 이와 같은 실제 적용 사례는 처음에는 청소, 세탁물 정리 등 가사 업무에 집중된 메타의 광범위한 로보틱스 계획에 중요한 데이터를 제공한다.


업계 분석가들은 소프트웨어 라이선스 모델이 하드웨어 비용과 제조 공정의 난관을 자주 겪는 로봇 시장에서 메타의 성공을 이끄는 결정적 요인이 될 수 있다고 분석한다. 어떤 로봇 하드웨어 제조사가 성공하더라도 그 혜택을 볼 수 있게 입지를 다져둔 셈이며, 이는 소비자 채택이 제한된 상황에서 수십억 달러를 하드웨어에 쏟아부은 고가의 가상현실 투자 경험에서 메타가 얻은 교훈을 적용한 것으로 보인다.


회사는 2025년까지 AI 인프라에 600~650억 달러를 투입하는 대규모 투자 계획의 하나로, 로보틱스 프로젝트를 위해 약 100명 규모의 엔지니어 채용을 허가했다. 이는 AI 지능을 물리적 세계에 실현하겠다는 장기 비전에 대한 메타의 진지한 의지를 보여준다.

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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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