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PyTorch 창시자 친탈라, 무라티의 AI 스타트업에 합류

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 03:04
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


PyTorch의 공동 창시자이자 전 Meta AI 리더인 Soumith Chintala가 전 OpenAI 최고기술책임자 Mira Murati가 설립한 인공지능 스타트업 Thinking Machines Lab에 합류했습니다. 이번 이적은 Chintala의 Meta에서의 11년 재직 기간의 종료를 의미하며, 현재 약 500억 달러의 기업 가치로 자금 조달 협상 중인 Murati의 빠르게 성장하는 벤처에 중요한 인력 영입을 나타냅니다.​

"[T]hinking machines…사람들이 정말 놀랍습니다"라고 Chintala는 화요일 X에 게시하며 스타트업에서의 새로운 역할을 확인했습니다. 이달 초 작별 인사에서 그는 PyTorch를 이끌며 보낸 거의 8년을 회상하며, "아무것도 없는 상태에서 AI 분야에서 90% 이상의 채택률"로 성장시켰다고 밝혔습니다. 이 오픈소스 프레임워크는 현재 "거의 모든 주요 AI 회사의 프로덕션 환경에서 사용되고" "MIT에서 인도 시골까지 교실에서 가르쳐지고 있다"고 그는 썼습니다.​


공격적인 AI 인재 경쟁

Chintala의 영입은 Murati가 올해 초 Meta CEO Mark Zuckerberg로부터 제안받은 것으로 알려진 10억 달러 규모의 인수 제안을 거절한 지 몇 달 만에 이루어졌다. 거절 이후, Zuckerberg는 The Wall Street Journal에 따르면 약 50명의 직원을 보유한 Thinking Machines의 직원 중 12명 이상에게 수년에 걸쳐 2억 달러에서 10억 달러에 이르는 보상 패키지를 제안한 것으로 알려졌다.​

인재 영입 전쟁은 양측 모두에게 승리를 안겨주었다. 10월에 Thinking Machines의 공동 창립자이자 전 Meta 연구원인 Andrew Tulloch가 Murati의 스타트업을 떠나 Meta로 복귀했다. 그러나 Murati는 팀 대부분을 성공적으로 유지했으며, 이제 ChatGPT 개발을 공동 주도한 John Schulman, 연구원 Alec Radford, 그리고 OpenAI의 전 최고 연구 책임자 Bob McGrew를 포함하는 명단에 Chintala를 추가했다.​


메타의 AI 구조조정

친탈라의 퇴사는 메타가 AI 운영의 대대적인 구조조정을 진행하는 가운데 발생했습니다. 메타는 최근 Scale AI의 전 CEO인 알렉산드르 왕이 이끄는 새로운 슈퍼인텔리전스 랩스(Superintelligence Labs) 부서로 AI 팀을 통합했으며, 이는 메타가 해당 회사에 143억 달러를 투자한 이후의 일입니다. 10월에 메타는 민첩성과 의사결정 향상을 위해 이 부서에서 약 600개의 직책을 삭감했습니다.​

이러한 대변동은 메타의 리더십 계층으로도 확대되었습니다. 메타의 수석 AI 과학자이자 기초 AI 연구소(Fundamental AI Research lab) 설립자인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 향후 몇 달 내에 메타를 떠나 자신의 스타트업을 시작할 준비를 하고 있는 것으로 알려졌습니다.​

싱킹 머신즈 랩(Thinking Machines Lab)은 10월에 첫 제품인 Tinker—대규모 언어 모델 미세 조정을 위한 API—를 출시했으며, 올해 초 100억 달러 가치 평가로 20억 달러를 조달했습니다. 블룸버그에 따르면, 이 스타트업은 현재 7월 가치 평가의 4배 이상인 약 500억 달러의 가치 평가로 새로운 펀딩 라운드를 진행하기 위한 초기 논의 중입니다.

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OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
한국은 2026년 1월 22일부터 국가 인공지능 기본법을 시행할 예정이며, 2026년 8월부터 대부분의 AI 규칙을 시행할 유럽연합보다 앞서 포괄적인 인공지능 규제를 시행하는 세계 최초의 국가가 됩니다. 이러한 움직임은 최근 조사에서 한국 AI 스타트업의 98%가 대대적인 변화에 여전히 준비되지 않은 것으로 나타나면서, 국내 급성장하는 기술 부문에서 중소기업의 생존에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다.​2025년 1월에 법률로 서명된 인공지능 육성 및 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법은 국가 AI 위원회 설립, 기본 3개 년 AI 계획 수립, 특정 AI 시스템에 대한 공개 의무를 포함한 안전성 및 투명성 요구사항 부과를 의무화하고 있습니다. 이 법은 위험 기반 접근 방식을 적용하며, 특히 의료, 교육, 공공 서비스와 같은 중요 부문에서 운영되는 고영향 AI 시스템에 대해서는 엄격한 규칙을 적용합니다.스타트업들, 준비 시간 부족에 경보 발령스타트업 얼라이언스가 2025년 12월 국내 AI 기업 101곳을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 신규 규제를 준수하기 위한 대응 시스템을 구축한 기업은 단 2%에 불과한 것으로 나타났다. 나머지 기업 중 48.5%는 법에 대해 익숙하지 않고 준비가 되어 있지 않다고 답했으며, 다른 48.5%는 인지하고 있으나 준비가 부족하다고 응답했다. 조사는 불명확한 기준, 특히 통지 범위, 생성형 AI의 정의, 고영향 AI 시스템 지정 기준 등을 주요 부담 요인으로 지적했다.​한국인터넷기업협회 관계자는 현지 언론에 "절차상 요건으로 인해 시행령이 법 시행 직전에야 확정될 것으로 예상되어 기업들이 새로운 규정에 대비할 충분한 시간을 갖지 못할 수 있다"고 말했다. "특히 스타트업에게는 매우 부담스러울 것이다."​업계 관계자들은 일부 기업들이 1월 22일 이후 서비스를 갑작스럽게 수정하거나 중단해야 할 수도 있다고 경고한다. 이러한 규제 압박은 엄격한 준수 요건보다 혁신 촉진에 초점을 맞춘 부드러운 자율 거버넌스 접근 방식을 채택한 일본으로의 이전을 고려하는 한국 AI 스타트업의 수를 증가시키는 것으로 여겨진다.워터마크 요구사항이 논란을 촉발하다AI 생성 콘텐츠에 라벨을 표시하도록 요구하는 의무적 워터마킹 조항은 새로운 프레임워크에서 특히 논란이 되는 측면으로 부상했습니다. 딥페이크와 허위정보를 억제하기 위한 목적이지만, 업계 관계자들은 요구사항이 너무 모호하며 소비자들이 AI 생성 제품을 기피하게 만들 수 있다고 주장합니다.​"AI 생성 콘텐츠라도 일반적으로 품질을 향상시키기 위해 수많은 개인들이 협력하지만, 'AI 생성'으로 표시되면 소비자들이 꺼릴 수 있습니다"라고 한 AI 콘텐츠 기업의 관계자가 밝혔습니다. 2025년 12월에 발표된 AI 생성 광고에 대한 모니터링 강화 계획은 소셜 미디어 플랫폼 전반에 걸쳐 확산되는 조작된 콘텐츠와 딥페이크에 대한 우려를 더욱 강조합니다.​우려에도 불구하고, 과학기술정보통신부는 행정 벌금을 부과하기 전에 최소 1년의 유예 기간을 발표하여 기업들에게 추가 준비 시간을 제공했습니다. 배경훈 장관은 시행령이 "대한민국이 글로벌 AI 강국 3위로 도약하기 위한 제도적 초석"이 될 것이라고 강조했습니다.
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2025.12.15 등록
인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
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