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알트먼, 물리학자 도이치와 함께 '튜링 테스트 2.0' 제안

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.27 04:20
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

OpenAI CEO 샘 올트먼은 이번 주 초지능형 AI가 2030년까지 도래할 것이라는 대담한 예측을 다시 강조하면서, 저명한 물리학자 데이비드 도이치와 함께 인공지능 일반(AI) 테스트에 대한 획기적인 새로운 방안을 제안했습니다. 올트먼은 수요일 베를린의 악셀 슈프링어 어워드 시상식에서 연설하며, 컴퓨팅 파워가 전례 없는 규모에 도달한다면 AI 시스템이 10년 내에 암을 치료할 수 있을 것이라는 비전을 제시했습니다.

 

인공지능 지능의 혁신적 기준


알트만을 기쁘게 한 깜짝 등장으로, 양자 컴퓨팅의 개척자 데이비드 도이치가 영상 링크를 통해 베를린 행사에 합류하여 그들이 “튜링 테스트 2.0”이라 이름 붙인 제안을 내놓았다. 새로운 기준은 물리학에서 가장 난해한 문제 중 하나인 양자 중력에 초점을 맞춘다.


“만약 미래의 모델이 양자 중력을 알아내고 그 이야기를 — 어떤 문제를 선택했는지, 왜 그것을 추구했는지 — 알려줄 수 있다면, 그게 당신을 설득하기에 충분하겠습니까?“라고 알트만이 도이치에게 질문했다. 양자 컴퓨팅의 아버지로 알려진 이 물리학자는 그러한 능력이 진정한 인공지능임을 보여준다고 동의했다.


도이치는 진정한 지능이란 기존 정보를 단순히 재조합하는 것이 아니라 새로운 지식을 창조하는 것이라고 강조했다. “거대 언어 모델은 방대한 지식에 기반해 끝없이 말할 수 있습니다,“라고 그는 설명했다. “제 생각에 진정한 지능이란 지식을 창조하는 능력 — 문제를 발견하고, 해결책을 고안하며, 그것을 시험하고 인간처럼 개선하는 것이라고 봅니다”.

 

초지능 타임라인과 암 치료의 돌파구


Altman은 2030년 전망을 재확인하며 기자들에게 “이번 10년이 끝날 때쯤, 우리가 직접 할 수 없는 일들을 할 수 있는 매우 뛰어난 모델이 등장하지 않는다면 저는 정말 놀랄 것입니다”라고 말했다. 그는 앞으로 몇 년 안에 AI가 인간이 독자적으로 해낼 수 없는 과학적 발견을 이루게 될 것이라고 내다봤다.


오픈AI 최고경영자는 특히 암을 AI 돌파구의 타깃으로 삼으며, 이는 대규모 컴퓨팅 인프라가 뒷받침되어야 한다고 강조했다. “아마도 10기가와트의 컴퓨팅 파워가 있다면, AI가 암 치료 방법을 밝혀낼 수 있을지 모르겠다”고 Altman은 최근 블로그 게시물에서 밝혔다. 그는 이러한 컴퓨팅 역량이 개인 맞춤형 치료를 가능하게 하고, 의료 연구의 근본적인 변화를 이끌 수 있을 것이라고 제안했다.

 

역사적인 인프라 투자


알트만의 야심찬 일정은 오픈AI가 역사상 최대 규모의 AI 인프라 프로젝트를 발표한 것과 맞물린다. 이 회사는 9월 22일 Nvidia와의 1,000억 달러 규모 전략적 파트너십을 공개하며, 최소 10기가와트에 달하는 컴퓨팅 시스템을 구축할 계획임을 밝혔다. 이는 10개의 원자력 발전소와 맞먹는 전력 소비량이다.


“Nvidia 창립자 젠슨 황은 “이것은 역사상 가장 큰 AI 인프라 프로젝트입니다.”라고 선언했다. “우리는 실제로 모든 응용프로그램, 모든 사용 사례, 모든 기기에 인텔리전스를 연결할 것입니다”. 첫 번째 1기가와트 규모 시스템은 2026년 말, Nvidia의 Vera Rubin 플랫폼을 통해 가동될 예정이다.


컴퓨팅 요구 사항은 압도적이다. 계획된 10기가와트는 약 400만~500만 개의 그래픽 처리 장치를 구동할 수 있는데, 이는 Nvidia의 연간 GPU 출하량 전체와 맞먹는 규모다. 알트만은 이 인프라를 인공지능을 “근본적인 인권”으로 실현하기 위해 필수적이라고 강조했다.

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(퍼플렉시티가정리한기사)Oracle은Amazon,Microsoft,Google과함께네번째주요하이퍼스케일러로적극적으로자리매김하고있으며,BankofAmerica애널리스트들은AI중심클라우드인프라구축을위해2030년까지3,000억달러이상의자본투자가이루어질것으로전망하고있습니다.이데이터베이스거대기업의AI인프라강자로의변신은이번주OpenAI와의파트너십에서위스콘신에새로운데이터센터캠퍼스건설발표를포함한새로운진전으로탄력을받았습니다.대규모인프라투자가애널리스트낙관론을이끌다BankofAmericaSecurities의애널리스트BradSills는Oracle에대해목표주가368달러로매수등급을유지하며,전략적AI투자를통해회사가"네번째주요하이퍼스케일러"로부상하고있다고강조했습니다.Oracle의누적자본지출은2030회계연도까지3,000억달러를초과할것으로예상되며,이는주로9월의180억달러채권발행과이번주계획된또다른380억달러발행을포함한저비용부채를통해조달될예정입니다.​투자전략은성과를거두고있는것으로보이며,Oracle은잔여이행의무가전년대비359%증가한4,550억달러를기록했다고보고했습니다.이러한계약수익잔고를통해CEOSafraCatz는OracleCloudInfrastructure가이번회계연도에77%성장하여2030회계연도까지잠재적으로1,440억달러에도달할것으로전망했습니다.​Sills는Oracle의체계적인계약접근방식을강조하며,회사가AI컴퓨팅계약을"취소불가능한테이크오어페이계약으로구조화하여안정적이고예측가능한현금흐름과비용가시성을보장하며,이는투기적용량을구축하는경쟁하이퍼스케일러들과는다르다"고언급했습니다.애널리스트는2026회계연도매출을676억6,000만달러,주당순이익을6.85달러로예상하고있습니다.​스타게이트파트너십,새로운위스콘신시설로확장오라클과OpenAI의프로젝트스타게이트협력이계속확대되고있으며,두회사는VantageDataCenters가개발하는위스콘신주포트워싱턴에데이터센터캠퍼스를건설할계획을발표했습니다."라이트하우스"캠퍼스는거의1기가와트에달하는AI용량을제공하는4개의데이터센터건물로구성되며,건설은2028년완공예정입니다.​이위스콘신시설은오라클과OpenAI가최대4.5기가와트의추가스타게이트용량에투자하는광범위한파트너십의일부로,두회사간5년에걸쳐3,000억달러이상을투자하는규모입니다.이파트너십은이미미국내5개의새로운부지를발표했으며,전체계획된스타게이트용량은거의7기가와트에달하고투자액은4,000억달러이상입니다.​클라우드거인들에맞서입지를넓히다오라클의공격적인AI인프라추진은기존클라우드선두기업들에대한시장점유율확보에도움이되고있습니다.Jefferies애널리스트들에따르면,오라클은현재글로벌하이퍼스케일러클라우드시장의약5%를차지하고있으며,2030회계연도까지17%로성장할가능성이있는것으로전망됩니다.이는현재아마존44%,마이크로소프트30%,구글21%의시장점유율과비교됩니다.​오라클의잔여이행의무액4,550억달러는현재마이크로소프트(3,680억달러),아마존(1,950억달러),구글(1,080억달러)에대한추정치를초과합니다.오라클은전세계적으로23개의멀티클라우드데이터센터를운영하고있으며,증가하는수요를수용하기위해내년이내에47개의추가센터를설립할계획입니다.​오라클의주가는연초대비거의45%급등했으며,최근발표된파트너십이애널리스트들이소프트웨어업계에서가장중요한분기별변화중하나로묘사하는것에기여하고있습니다.전통적인데이터베이스서비스에서AI인프라로의오라클의전환은Bernstein애널리스트MarkMoerdler가"잠재적인클라우드및하이퍼스케일러경쟁자에서AI훈련및추론분야의중요한플레이어로의진화"라고표현한것을나타냅니다.
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2025.10.29 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)PayPal은월요일에AgenticCommerceServices를공개하며,AI플랫폼결제를위한AgentReady와채팅인터페이스전반에걸친제품가시성을위한StoreSync를도입했습니다.이는결제대기업이OpenAI의ChatGPT즉시결제기능과함께AI기반쇼핑의최전선에자리매김하는것을의미합니다.​이번출시는AI에이전트가대화형인터페이스내에서발견부터구매완료까지쇼핑작업을처리하는에이전틱커머스의중요한이정표를나타냅니다.PayPal의StoreSync는PayPal.ai에서즉시이용가능하며,Perplexity통합은2025년말이전에계획되어있고,AgentReady는2026년초에출시될예정입니다.​주요기업들이AI쇼핑시장선점경쟁에나서다OpenAI의ChatGPT즉시결제는9월29일에출시되어미국사용자들이채팅인터페이스를벗어나지않고Etsy판매자와백만개이상의Shopify판매자로부터직접구매할수있도록합니다.이기능은Stripe과공동개발한오픈소스표준인AgenticCommerceProtocol을통해작동하며,AI에이전트와판매자간의안전한거래를가능하게합니다.​McKinsey연구에따르면"우리는AI에이전트가단순히보조하는것이아니라결정을내리는시대에진입하고있습니다"라고하며,2030년까지미국B2C소매시장에서에이전트커머스를통한조율된수익이최대1조달러에이를것으로전망합니다.글로벌기회는3조달러에서5조달러에이르며,조기구매의도를감지하고자동으로거래를실행할수있는AI에이전트가이를주도할것입니다.​Walmart은10월14일ChatGPT쇼핑경험을가능하게하기위해OpenAI와의파트너십을발표했으며,Salesforce는같은날AgenticCommerceProtocol지원을발표했습니다.PayPal은또한10월27일에발표된Mastercard와의파트너십을통해AgentPay를PayPal의디지털지갑과통합하여입지를강화했습니다.​소비자 채택이 빠르게 가속화되다AI쇼핑에대한소비자수용도가급증하고있으며,AI브라우저와채팅서비스를통한미국소매사이트트래픽이2025년7월전년동기대비4,700%증가했다.AI쇼핑이용자중46%는쇼핑할때"대부분또는매번"AI를사용하며,80%는미래에AI에더많이의존할것으로예상한다고답했다.​AI는검색엔진에이어두번째로영향력있는쇼핑정보원이되었으며,소매업체웹사이트나심지어친구와가족의추천을능가하고있다.에이전틱커머스시장은2025년5억4,730만달러에도달했으며,2033년까지52억달러로성장할것으로예상되어연평균복합성장률32.5%를반영하고있다.​그러나신뢰는여전히과제로남아있으며,소비자중46%만이AI추천을완전히신뢰하고89%는구매전에여전히AI정보를재확인하고있다.이러한신중함에도불구하고,쇼핑객의거의90%는AI가다른방법으로는찾지못했을제품을발견하는데도움이된다고말한다.
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2025.10.29 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)듀크대학교의연구원들은훈련된인간전문가와동일한정밀도로2차원재료를분석할수있는인공지능현미경시스템을개발했으며,이는자율과학연구에서중요한돌파구를의미합니다.ATOMIC(AutonomousTechnologyforOpticalMicroscopy&IntelligentCharacterization)이라고불리는이시스템은재료결함및층구조를식별하는데최대99.4%의정확도를달성했습니다.​기초모델의혁신적통합10월2일ACSNano에발표된이획기적인연구는공개적으로이용가능한AI기반모델들—특히OpenAI의ChatGPT와Meta의SegmentAnythingModel(SAM)—을자율실험실장비에성공적으로통합한최초의사례를나타냅니다.DukeUniversity전기및컴퓨터공학과의수석연구원Haozhe"Harry"Wang은이시스템이단순히지시를따르는것이아니라이해할수있는능력을갖추고있다고설명했습니다.​"ATOMIC은샘플을평가하고,스스로결정을내리며,인간전문가만큼우수한결과를생성할수있습니다"라고Wang은설명했습니다.이시스템은시판되는광학현미경을이러한AI모델들에연결하여,샘플이동,이미지초점조정,조명조절을자율적으로제어하는동시에미세한특징들을분석할수있습니다.​중요한연구병목현상해결이개발은재료과학연구의주요병목현상을해결하는데,2차원물질—원자한개또는몇개두께의결정—을특성화하는작업은전통적으로수개월또는수년간의전문교육을필요로했습니다.이러한물질들은차세대반도체,센서및양자장치에대한가능성을보여주지만,제조결함이그들의뛰어난전기적특성을손상시킬수있습니다.​연구의제1저자인박사과정학생Jingyun"Jolene"Yang은"이모델은인간이쉽게볼수없는규모에서결정립계를감지할수있었다"고언급했습니다.이시스템은과다노출,초점불량또는낮은조명을포함한최적이아닌이미징조건에서도높은정확도를유지했으며,일부경우에는인간관찰자에게보이지않는결함을식별했습니다.​광범위한과학적변혁ATOMIC시스템은AI가발견과정의모든단계에점점더참여하고있는과학연구의광범위한변화를반영합니다.KAIST,드렉셀대학교,노스웨스턴대학교팀이ACSNano에발표한최근연구는AI가이제초기발견부터최적화까지재료연구전반에걸쳐기능한다는것을보여줍니다.한편,다른최근개발사례로는LilaSciences의AI기반연구공장과같은자율실험실플랫폼의출시와완전한실험워크플로우가가능한AI시스템의도입이있습니다.​OpenAI의SamAltman이최근예측한바와같이,AI는2년내에주요과학적발견을할수있으며,이는연구에서인공지능의가속화되는역할을강조합니다.Wang의팀은AI가인간의전문성을증폭시키지만,결과를해석하고그중요성을결정하는데는연구자들이여전히필수적이라는점을강조하면서이러한광범위한추세속에그들의연구를위치시켰습니다.
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2025.10.29 등록
(퍼플렉시티가정리한기사)중국AI스타트업MiniMax는월요일에M2언어모델을출시하여ArtificialAnalysis의IntelligenceIndex에서오픈소스모델중최고점수를달성했으며,OpenAI와Anthropic의독점시스템에대한강력한경쟁자로자리매김했습니다.​이모델은종합벤치마크에서61점을기록하여GPT-5,Grok4,ClaudeSonnet4.5에이어전세계5위를차지했습니다.MiniMaxM2는60점을기록한GoogleDeepMind의Gemini2.5Pro를앞질렀으며,이는중국오픈소스AI생태계에있어중요한성과입니다.​효율적인아키텍처가성능을강화합니다MiniMaxM2는총2,300억개의매개변수를가진Mixture-of-Experts(MoE)아키텍처를채택하지만,추론시에는100억개만활성화하여탁월한효율성을제공합니다.ArtificialAnalysis에따르면"매개변수의일부만사용함으로써모델이대규모에서효율적으로작동할수있게되었습니다".이는370억개의활성매개변수를사용하는DeepSeek의V3.2및320억개를사용하는MoonshotAI의KimiK2와같은경쟁모델들과비교해유리합니다.​이러한희소설계는FP8정밀도로단4개의NVIDIAH100GPU만으로배포를가능하게하여중견조직들도접근할수있게합니다.컴팩트한활성풋프린트에도불구하고,M2는초당약100개의토큰이라는추론속도를제공하며—이는ClaudeSonnet4.5와같은경쟁모델의약두배에해당합니다.​코딩과에이전트작업이탁월함을이끕니다MiniMaxM2는특히에이전트워크플로우와코딩애플리케이션에서뛰어난성능을보이며,이는기업들이점점더우선시하는영역입니다.이모델은전문벤치마크에서주목할만한점수를달성했습니다:실제코딩작업을위한SWE-benchVerified에서69.4점,도구사용을위한τ²-Bench에서77.2점,웹연구능력을위한BrowseComp에서44.0점을기록했습니다.​ArtificialAnalysis는"모델의강점은도구사용과지시사항따르기를포함한다"고언급하며,M2가일반화된작업보다실용적인애플리케이션에중점을둔다는점을강조했습니다.개발자들의독립적인테스트에서M2는혼합작업에서약95%의정확도를달성한반면,GPT-4o는90%,Claude3.5는88-89%를기록했습니다.​독일트리어대학교의박사과정학생이자오픈모델전문가인FlorianBrand는"그들의진전에정말감명받았다"고언급하며,MiniMax의이전M1모델대비상당한개선을강조했습니다.​MiniMax는입력토큰백만개당$0.3,출력토큰백만개당$1.2로모델을제공하여경쟁력있는성능을유지하면서도ClaudeSonnet4.5비용의단8%에해당합니다.이모델은HuggingFace와GitHub에서MIT라이선스로제공되며,API액세스는현재제한된기간동안무료로이용할수있습니다.
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