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메타 AI 팀들이 내부 도구를 버리고 Vercel과 GitHub 사용

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작성자 xtalfi
작성일 10.04 05:49
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Meta  슈퍼인텔리전스 랩은 회사의 느린 내부 시스템을 포기하고, 인공지능 팀이 Vercel과 GitHub  같은 외부 플랫폼을 사용하도록 지시하고 있다고 이번 주에 입수된 내부 메모를 통해 CEO 마크 저커버그의 AI에 대한 야망의 긴박함이 드러났습니다.


이 변화는 이미 외부 플랫폼으로 이전된 최소 10개의 활동 중인 AI 프로젝트에 영향을 주었으며, 배포 시간이 기존의 99분에서 2분 이하로 대폭 단축되었습니다. 이러한 극적인 변화는 OpenAI와 Google  등 경쟁사와의 경쟁에서 기술 대기업조차도 레거시 인프라로 인해 어려움을 겪을 수 있음을 보여줍니다.

 

내부 시스템이 AI 팀을 실패하게 한다


Meta Superintelligence Labs의 인프라 책임자인 아파르나 라마니(Aparna Ramani)는 9월 말 솔직한 메모에서 회사의 내부 시스템이 변경 사항을 배포하는 데 “너무 오래” 걸리며 엔지니어들이 AI를 실시간으로 활용해 코드를 생성하고 개선하는 “바이브 코딩(vibe coding)“에 “적합하지 않다”고 인정했다.


라마니는 비즈니스 인사이더의 보도에 따르면 “변경 사항을 배포하는 데 너무 오래 걸린다(분 단위가 아니라 시간 단위)며, 전체 기술 스택이 바이브 코딩에 적합하지 않다”고 썼다. 해당 메모는 배포 시간을 99분에서 2분 이내로 단축하는 계획을 제시했다.


전 GitHub CEO인 냇 프리드먼(Nat Friedman)이 이끄는 Meta의 제품·응용 연구(Product and Applied Research) 부서는 엔지니어들이 Vercel 및 마이크로소프트의 코드 호스팅 플랫폼인 GitHub 등 널리 사용되는 개발자 플랫폼을 활용하도록 유도해왔다. 9월 중순까지 팀들은 외부 도구를 사용해 배포가 시간 단위가 아니라 몇 분 만에 이루어질 수 있었다.

 

AI 경쟁을 위한 외부 생명선


이번 조치는 메타가 새롭게 설립한 메타 슈퍼인텔리전스 랩스(Meta Superintelligence Labs)에 수억 달러를 투자하며 최고 수준의 AI 연구원들을 보상 패키지로, 이전 보도에 따르면 최대 1억 달러에 달하는 조건으로 영입하고 있는 가운데 이뤄진 것이다. 저커버그는 2025년 6월, 회사의 최고 AI 책임자이자 스케일 AI의 전 CEO인 프리드먼과 알렉산드르 왕의 공동 리더십 아래 MSL을 설립했다.


메타는 베르셀(Vercel)과 깃허브(GitHub)를 연계해 AI 팀들이 애플리케이션을 더 빠르게 구축하고 테스트할 수 있도록 워크플로우를 개선했다. 클라우드 기반 웹 및 AI 앱 개발 전문기업인 베르셀은 2025년 9월, 93억 달러의 평가로 3억 달러를 신규 투자받았다. 베르셀의 주요 고객에는 넷플릭스 , 어도비 , 스트라이프(Stripe) 등이 있다.


특이한 점은 프리드먼과 왕 모두 베르셀의 투자자라는 사실이다. 그러나 문서에 따르면 기술적 장점이 도입 결정을 이끌었다고 명시되어 있다. “베르셀은 널리 사용되고 MSL의 즉각적인 업무 진행을 지원할 수 있다”고 라마니는 자신의 메모에 적었다.

 

내부 대안 구축


즉각적인 필요를 위해 외부 도구에 의존하는 동시에, Meta는 TypeScript로 구축된 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 내부 플랫폼 “Nest”를 개발하고 있습니다. 메모에 따르면, 작동하는 프로토타입이 수주 내로 기대되었으며, Nest는 결국 기본 시스템이 되고 Vercel은 “능력 격차가 있을 때 탈출구” 역할을 하게 됩니다.


이러한 인프라 문제는 수십억 명의 사용자와 대규모 엔지니어링 팀을 위해 구축된 Meta의 시스템이 현대적인 AI 개발을 정의하는 더 작고 빠르게 움직이는 AI 팀에는 잘 작동하지 않는다는 점을 보여줍니다. 회사는 자체 도구가 부족할 때 점점 더 외부 기술을 활용하고 있으며, 올해 초에는 내부 코딩 지원을 위해 Anthropic의 Claude를, “Vibes” 기능의 이미지 생성에는 Midjourney를 사용했습니다.

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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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