Loading...

AI 뉴스

이재명 대통령, G20서 글로벌 AI 기본사회 구축 제시

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 17:18
11 조회
0 추천
0 비추천

본문

9bcf43dbae7287618d5bc45ad8218b3b_1763972236_6873.png
 

남아프리카공화국 요하네스버그에서 23일(현지시간) 폐막한 주요 20개국(G20) 정상회의에서 이재명 대통령이 인공지능 기술의 혜택을 모든 국가가 공유하는 ‘글로벌 AI 기본사회’ 구축을 강조했다. 이번 회의를 통해 한국은 2028년 G20 의장국 지위를 공식 확정했다.

이 대통령은 23일 ‘모두를 위한 공정한 미래’를 주제로 열린 제3세션에서 “모든 인류가 인공지능의 혜택을 고루 향유하는 글로벌 AI 기본사회 실현을 위해 국제사회와 적극 협력해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이는 지난 11월 1일 경주에서 열린 아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의에서 채택한 ‘APEC AI 이니셔티브’의 핵심 화두를 아시아·태평양 지역을 넘어 G20 무대로 확장한 것이다.


핵심광물 협력과 다자무역 강조

이 대통령은 이날 회의에서 안정적이고 호혜적인 핵심광물 공급망 구축의 필요성도 역설했다. 그는 “핵심 광물의 보유국과 수요국이 혜택을 공유할 수 있도록 안정적이고 호혜적인 광물 공급망을 구축해야 한다”며 “올해 G20 정상회의에서 이런 취지의 ‘G20 핵심광물 프레임워크’ 논의가 이뤄진 점을 의미 있게 생각한다”고 말했다. 한국은 현재 핵심광물안보파트너십(MSP) 의장국을 맡고 있다.

22일 첫 세션에서 이 대통령은 “성장 잠재력 제고를 위해 예측 가능한 무역 투자 환경을 조성해야 한다”며 세계무역기구(WTO) 기능 회복의 필요성을 강조했다. 그는 “WTO의 기능 회복은 우리 모두의 이익에 부합한다”며 “대한민국이 선도해 온 ‘투자원활화 협정’이 내년 WTO 각료회의에서 공식 협정으로 채택될 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.


2028년 G20 의장국 확정

G20 정상들은 22일 채택한 ‘G20 남아공 정상선언문’을 통해 “2026년 미국, 2027년 영국 의장국 하에서 협력하고, 2028년 대한민국에서 다시 만나기로 약속한다”고 발표했다. 한국이 G20 정상회의를 개최하는 것은 2010년 서울 회의 이후 18년 만이다.

이 대통령은 23일 “대한민국은 위기의 순간마다 국제사회의 나침반이 되어준 G20을 함께 설계한 나라로서 G20 정상회의 출범 20년인 2028년 다시 의장직을 맡아 여정을 함께 이어가려 한다”며 “막중한 책임감으로 G20이 국제 경제 협력을 위한 최상위 포럼으로 위상을 더욱 공고히 할 수 있도록 역할을 다하겠다”고 말했다.[daum +1]

이번 정상회의는 미국·중국·러시아 3국 정상이 모두 불참하는 이례적인 상황 속에서 열렸다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 남아공의 백인 정책 문제를 이유로 회의 불참을 선언했으나, 정상들은 개막 첫날 다자주의 정신을 강조하는 정상선언문을 채택했다.

댓글 0
전체 1,157 / 4 페이지
테슬라의 CEO 일론 머스크는 일요일에 AI 칩 디자이너를 직접 채용하는 구인 활동을 시작하며, 회사가 5세대 AI 칩의 완성에 가까워졌고 이미 6세대 칩 작업을 시작했다고 밝혔습니다. 이는 맞춤형 AI 하드웨어 생산을 지배하기 위한 공격적 계획의 일환입니다.X에 연속적으로 올린 게시물에서 머스크는 테슬라가 차량 플릿과 데이터 센터에 “수백만 개의 AI 칩”을 배포했으며, 현재의 AI4 세대가 완전자율주행 시스템을 구동하고 있다고 공개했습니다. 회사는 이제 생산 직전의 최종 설계 단계인 “AI5 테이프 아웃(taping out) 직전”에 있으며 AI6 개발도 시작했다고 했습니다.머스크는 “우리의 목표는 매 12개월마다 새로운 AI 칩 설계를 대량 생산에 내놓는 것”이라며, 테슬라가 “궁극적으로 모든 다른 AI 칩을 합한 것보다 더 많은 칩을 만들게 될 것으로 기대한다”고 썼습니다. 그는 “저 문장을 다시 읽어보세요. 저는 농담이 아닙니다”라고 강조했습니다.직접 채용 채널 오픈머스크는 “뛰어난 능력”을 가진 지원자들에게 AI_Chips@Tesla.com으로 이메일을 보내 자신의 전문성, 특히 칩 설계에 AI를 적용한 경험을 세 가지 요점으로 증명해 달라고 요청했다. 이번 채용 활동은 자율주행과 회사의 옵티머스 휴머노이드 로봇 개발을 가속화하기 위한 것이다.CEO는 칩 프로그램에 자신이 직접 관여하고 있음을 밝히며, 매주 화요일과 토요일마다 엔지니어링 팀과 회의를 한다고 말했다. “토요일 회의는 단기적인 것이며 AI5가 테이프 아웃되면 몇 달 내로 더 이상 필요하지 않을 것”이라고 그는 덧붙였다.제조 파트너십과 경쟁테슬라는 칩 로드맵을 위해 TSMC와 삼성전자 모두와 제조 파트너십을 확보했습니다. TSMC는 대만과 애리조나 시설에서 AI5 칩을 생산할 예정이며, 삼성은 2033년까지 165억 달러 규모의 계약을 체결하여 텍사스 테일러의 신공장에서 AI6 칩을 제조합니다.이 프로젝트는 테슬라를 파트너이자 경쟁자인 엔비디아[ -0.97%]와 함께 AI 칩 시장에서 중요한 위치에 올려놓습니다. 테슬라는 데이터센터에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU를 계속 사용하지만, 자체 개발 칩은 차량에서 추론 작업을 처리합니다.머스크가 제시한 일정에 따르면, AI5는 2026년에 제한적 생산을 시작하고, 2027년에 대량 생산을 목표로 하고 있습니다. AI6는 2028년 중반에 출시될 예정이며, 머스크가 “빠른 추격” 개발 속도라고 묘사한 것을 유지할 방침입니다.
11 조회
0 추천
17:13 등록
인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
41 조회
0 추천
11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
43 조회
0 추천
11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
71 조회
0 추천
11.23 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입