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메타 AI 팀들이 내부 도구를 버리고 Vercel과 GitHub 사용

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.04 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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Genspark에서 세계 최초의 Apple Watch용 AI 회의 노트 도구인 'Genspark AI Meeting Notes'를 출시했습니다. 이 도구는 iOS 및 Android 앱에서도 사용할 수 있으며, Super Agent와의 긴밀한 통합을 통해 Apple Watch에서 더블 탭 한 번 또는 휴대폰에서 한 번의 클릭만으로 모든 회의를 포괄적이고 전문적인 회의록으로 변환할 수 있습니다.이 도구의 가장 뛰어난 점은 즉시 우수한 회의록을 생성할 수 있다는 것입니다. Apple Watch에서는 더블 탭으로 녹음을 시작하면 백그라운드에서 자동으로 지속됩니다. Google이나 Outlook 캘린더와 통합하여 회의를 탭하면 바로 녹음이 시작되며, Genspark Super Agent와 원활하게 작동하여 향상된 처리 능력을 제공합니다. 고급 AI가 대화를 분석하고 핵심 정보를 추출하여 몇 분 내에 모든 참가자에게 전문적인 노트를 전달합니다.Genspark AI Meeting Notes는 '바이브 워킹(vibe working)'의 미래를 대표합니다. 이는 AI가 일상적인 업무를 처리하여 인간이 창의적 사고, 전략적 협업, 의미 있는 연결에 집중할 수 있게 하는 작업 방식입니다. AI가 문서화의 마찰을 제거함으로써 사람들이 회의에 완전히 집중하고 함께 획기적인 솔루션을 만들 수 있도록 도와줍니다.전체 프로세스는 자동으로 완료되며, 사용자는 완전하고 전문적인 수준의 회의 문서화를 받을 수 있습니다. 이 혁신적인 도구를 통해 회의 생산성의 혁명을 경험하고 회의 관리의 새로운 가능성을 발견할 수 있습니다.
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2025.08.13 등록
Anthropic 은 100만 토큰 컨텍스를 처리하는 클로드4 를 발표했다. 이는 기존 처리량의 5배 규모이다.이를 통해 7.5만 줄 이상의 코드를 한번에 처리하거나 수십개의 연구논문을 분석하는 것이 가능해졌다고 발표했다.현재 Anthropic API 및 아마존 Bedrock 에서 퍼블릭으로 사용 가능하며, 조만간 구글 클라우드 Vertex AI에서도 사용이 가능할 예정이라고 한다.클로드 브래드 에이브럼스는 "이전에는 문제를 작은 조각으로 나눠야 했지만, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우로 모델이 전체 맥락을 파악할 수 있게 됐다"라며 "2500페이지 분량의 텍스트도 쉽게 처리할 수 있다"고 밝혔다.이번 발표는 오픈AI가 최근 발표한 ChatGPT-5에 대항하기 위한 것으로 보인다.
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2025.08.13 등록
퍼플렉시티가 구글에게 크롬을 사겠다고 제안했다.는 보도가 월스트리저널을 통해 나왔다.https://www.wsj.com/tech/perplexity-ai-google-chrome-offer-5ddb7a22퍼플렉시티는 345억달러(47조8000억원)에 크롬을 인수하겠다고 구글에 제안했다고 12일(현지시간) 보도했다.퍼플렉시티는 구글 에게 보낸 서한에서 크롬 인수 제안이 “크롬을 유능하고 독립적인 운영자에게 맡김으로써 최고 수준의 공익에 부합하는 반독점 구제책을 만족시키기 위한 것”이라고 재언했다.퍼플렉시티의 이번 제안은 미 법원이 온라인 검색 시장 경쟁 회복을 위한 방안을 제시할 예정인 가운데 나왔다.워싱턴 D.C. 연방법원 판사는 지난해 8월 미 법무부가 제기한 검색 시장 반독점 소송에서 구글의 시장 지위를 불법적인 독점이라고 판결했다. 이어 지난 4월부터 독점 해소 방안에 대한 재판이 진행됐으며, 법무부는 방안 중 하나로 구글 크롬 매각을 제안한 바 있다.물론 구글이 이에 응할지는 회의적이다.
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2025.08.13 등록
오픈AI가 출시하고 불만이 많아진 GPT-5를 잘쓰기 위한 프롬프트 가이드를 공개했다.https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide?ref=blog.secondbrush.co.kr이 가이드에서는 모델을 학습하고 실제 작업에 적용해 온 경험을 바탕으로 모델 출력의 품질을 극대화하기 위한 프롬프트 팁을 다루고 있다.. 에이전트 작업 성능 향상, 명령어 준수 보장, 새로운 API 기능 활용, 프런트엔드 및 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위한 코딩 최적화 등의 개념을 살펴보고, GPT-5를 활용한 AI 코드 편집기 Cursor의 프롬프트 튜닝 작업에 대한 핵심 인사이트도 제공한다고..가이드에 따르면,"모범 사례를 적용하고 가능한 한 표준 도구를 도입함으로써 상당한 성과를 거두었으며, 이 가이드와 저희가 개발한 프롬프트 최적화 도구가 GPT-5 사용의 발판이 되기를 바랍니다. 하지만 항상 그렇듯이 프롬프트는 모든 경우에 적용되는 것은 아니라는 점을 명심하십시오. 여기에 제시된 기반을 바탕으로 실험을 수행하고 반복하여 문제에 대한 최상의 해결책을 찾을 것을 권장합니다."라고 되어 있다.Goal: Get enough context fast.목표: 빠르게 충분한 콘텍스트를 얻는다.Parallelize discovery and stop as soon as you can act.탐색을 병렬로 진행하고, 행동할 수 있게 되면 즉시 중단한다.Method:방법:Start broad, then fan out to focused subqueries.먼저 넓게 시작하고, 이후에는 구체적인 하위 쿼리로 확장한다.In parallel, launch varied queries; read top hits per query. Deduplicate paths and cache; don’t repeat queries.다양한 쿼리를 병렬로 실행하고, 각 쿼리의 상위 결과를 읽는다. 경로는 중복 제거하고 캐시에 저장한다. 동일한 쿼리를 반복하지 않는다.Avoid over searching for context. If needed, run targeted searches in one parallel batch.콘텍스트를 지나치게 탐색하지 않는다. 필요할 경우, 한 번의 병렬 배치로 목표 검색을 수행한다.Early stop criteria:조기 중단 기준:You can name exact content to change.변경할 정확한 내용을 지정할 수 있다.Top hits converge (~70%) on one area/path.상위 결과의 약 70%가 한 영역 또는 경로로 모인다.Escalate once:한 번에 에스컬레이션한다:If signals conflict or scope is fuzzy, run one refined parallel batch, then proceed.신호가 상충하거나 범위가 불분명하면, 정제된 병렬 배치를 한 번 실행한 후 진행한다.Depth:깊이:Trace only symbols you’ll modify or whose contracts you rely on; avoid transitive expansion unless necessary.변경하거나 의존하는 심볼만 추적하고, 필요하지 않다면 전이적인 확장은 피한다.Loop:반복:Batch search → minimal plan → complete task.배치 검색 → 최소 계획 → 작업 완료.Search again only if validation fails or new unknowns appear. Prefer acting over more searching.검증에 실패하거나 새로운 미지의 요소가 나타난 경우에만 다시 검색한다. 추가 검색보다는 행동을 우선한다.
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2025.08.12 등록
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