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앤트 인터내셔널, 기업용 AI 예측 모델 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.12 22:35
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Ant International은 전 세계 기업을 위한 시계열 예측을 혁신하도록 설계된 오픈소스 인공지능 모델인 Falcon TST를 공개했습니다. 2025년 싱가포르 핀테크 페스티벌에서 발표된 이 모델은 현재 GitHub와 Hugging Face에서 전 세계 개발자 및 연구 기관이 이용할 수 있습니다.​

싱가포르에 본사를 둔 이 핀테크 회사는 Falcon TST를 여러 패치 토크나이저를 갖춘 업계 최초의 Mixture of Experts 아키텍처 기반 시계열 예측 모델로 설명하며, 최대 25억 개의 매개변수를 지원합니다. Ant International CEO Yang Peng에 따르면, 이 모델은 현재 회사 글로벌 거래의 약 60%를 처리하고 있으며, 2025년 첫 10개월 동안 거래액은 1.5조 달러에 달해 2024년 대비 36% 증가했습니다.​


통화 관리에서 입증된 결과

Falcon TST는 2024년부터 Ant International에 내부적으로 배포되어 시간별, 일별, 주별 현금 흐름 및 외환 익스포저 예측에서 90%를 초과하는 정확도를 달성했습니다. 이 모델은 여러 출처에 따르면 회사의 외환 비용을 최대 60%까지 절감하는 데 기여했습니다.​

Ant International의 최고 혁신 책임자인 Jiang-Ming Yang은 "검증된 Falcon TST 모델을 오픈소스화함으로써 전 세계 과학자들이 실제 피드백을 제공하고 시계열 학습의 혁신을 가속화하도록 초대하여 글로벌 협업을 통해 이 분야를 발전시키는 것을 목표로 합니다"라고 말했습니다.​

이 모델은 이미 여러 부문의 산업 파트너들과 함께 배포되었습니다. 2025년 7월, Citi와 Ant International은 아시아의 한 항공사와 함께 Falcon TST 모델을 시범 운영하여 초기 실제 거래에서 외환 헤지 비용을 30% 절감했습니다. 별도로 Capital A는 AirAsia를 위해 이 모델을 활용하여 90%의 예측 정확도를 달성하면서 외환 헤지 비용을 최대 40%까지 절감했습니다.​


산업 전반에 걸친 광범위한 응용

재무 예측을 넘어, Falcon TST는 기업들이 날씨 패턴, 달력 이벤트, 금융 시장 변동, 국경 간 교통량을 포함한 다양한 시계열 데이터를 예측할 수 있도록 지원합니다. 국제공항협의회(Airports Council International World)가 2025년 전 세계 항공 여행객이 98억 명에 달할 것으로 전망하는 가운데, 항공사 자금 관리 분야에서 이 모델의 활용은 전 세계 소비자들의 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.​

이 회사는 또한 Shield라는 두 번째 AI 기초 모델을 개발했습니다. 이는 80억 개의 매개변수를 가진 결제 위험 통제 모델로, 매일 2,200만 건의 거래를 보호하며 사기를 13.5% 감소시킵니다.

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오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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저작권 소송에서 Meta를 고소한 작가들은 목요일 연방 판사에게 회사가 Llama AI 모델을 훈련시키기 위해 BitTorrent를 통해 불법 복제된 책을 다운로드하고 파일 공유를 통해 저작권이 있는 자료를 다른 사람들에게 적극적으로 재배포했다는 새로운 혐의로 소장을 수정해 줄 것을 요청했습니다.코미디언 Sarah Silverman과 작가 Richard Kadrey 및 Christopher Golden을 포함한 원고들은 Meta가 저작권이 있는 저작물을 어떻게 입수했는지에 대해 처음에는 “알 수 없었다”고 말했지만, 회사가 최근 증거 개시 과정에서 토렌트 활동에 대한 “결정적인 증거”를 제출했으며, 여기에는 Meta가 토렌트 사이트에서 그들의 저작물이 포함된 불법 복제 파일을 “시딩”했다는 증언이 포함되어 있습니다.새로운 주장은 Vince Chhabria 판사가 6월에 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 책을 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판결했지만 배포에 대한 문제는 여지를 남긴 이후, BitTorrent 시딩을 통한 Meta의 불법 복제 자료 재배포가 훈련을 넘어선 저작권 침해에 해당하는지 여부를 중심으로 합니다.
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Google과 MIT가 2025년 12월 9일 발표한 연구는 더 많은 AI 에이전트가 성능을 향상시킨다는 가정에 이의를 제기하며, OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude 모델을 사용한 180개의 실험에서 멀티 에이전트 시스템이 81% 향상부터 70% 감소까지 다양한 결과를 생성했음을 발견했습니다.이 연구는 45%의 정확도 임계값을 확인했습니다: 단일 에이전트가 이 수준에 도달하면, 더 많은 에이전트를 추가하는 것은 일반적으로 수익 체감 또는 부정적 결과를 초래하며, 독립적인 멀티 에이전트 시스템은 단일 에이전트보다 17.2배 빠르게 오류를 증폭시키고 단일 에이전트의 1,000 토큰당 67개 작업에 비해 21개 작업만 완료했습니다.병렬화 가능한 금융 분석 작업은 중앙 집중식 멀티 에이전트 조정으로 80.9% 개선을 보였으며, 순차적 Minecraft 계획 작업은 조정 오버헤드와 컨텍스트 단편화가 잠재적 이득을 초과하면서 39%에서 70%의 성능 저하를 겪었습니다.
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2025.12.14 등록
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