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Nebius, AI 분야에서 Microsoft와 경쟁하기 위해 Token Factory 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.06 00:25
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Nebius는 화요일에 Token Factory 플랫폼을 공개하며, 급성장하는 인공지능 추론 시장에서 Microsoft 및 기타 거대 기술 기업들과 직접 경쟁할 수 있는 위치에 AI 클라우드 제공업체를 자리매김했습니다.​

암스테르담에 본사를 둔 이 회사의 새로운 프로덕션 추론 플랫폼은 기업들이 오픈소스 AI 모델을 엔터프라이즈 규모로 배포하고 최적화할 수 있도록 지원하며, NVIDIA Nemotron, DeepSeek, OpenAI의 GPT-OSS, Meta의 Llama, 그리고 Qwen을 포함한 주요 모델들을 지원합니다. Nebius의 AI Cloud 3.0 "Aether" 인프라를 기반으로 구축된 Token Factory는 분당 수억 건의 요청을 초과하는 워크로드에 대해 1초 미만의 지연 시간, 자동 확장 처리량, 그리고 99.9%의 가동 시간을 제공합니다.​


얼리 어답터들이 상당한 비용 절감 효과를 보고하다

초기 고객들은 이미 플랫폼을 통해 상당한 경제적 이익을 얻고 있습니다. 주요 라이프스타일 및 전자상거래 브랜드를 운영하는 Prosus는 독점 모델과 비교하여 최대 26배의 비용 절감을 달성했습니다. 이 회사는 현재 Token Factory의 전용 엔드포인트와 자동 확장 기능을 사용하여 매일 최대 2,000억 개의 토큰을 처리하고 있습니다.​

Prosus의 AI 이사인 Zülküf Genç는 "Nebius Token Factory의 유연성, 제품 및 신속한 응답 덕분에 프로덕션 전 과정에서 이러한 속도를 유지할 수 있었습니다"라고 말했습니다. "자동 확장 기능의 추가는 게임 체인저였으며, 수동 개입 없이 대규모 워크로드를 처리할 수 있게 해주었습니다."​

선도적인 비디오 플랫폼인 Higgsfield AI는 온디맨드 및 자동 확장 추론 기능에 대해 Nebius를 "우리의 요구 사항을 충족하는 유일한 제공업체"라고 언급했습니다. 한편, Hugging Face는 대규모 오픈 소스 모델을 기반으로 구축하는 개발자들의 접근성을 개선하기 위해 Nebius와 협력하고 있습니다.​


기술 거대 기업에 대한 경쟁적 포지셔닝

이 출시는 Nebius가 AI 추론 분야에서 Microsoft Azure와 Amazon Web Services와 같은 기존 클라우드 제공업체로부터 시장 점유율을 확보하려는 가운데 이루어졌습니다. Token Factory는 오픈 소스 모델에 중점을 둠으로써, OpenAI 기술과의 긴밀한 통합에 집중하는 Microsoft와는 대조적인 전략을 취하고 있으며, 독점 AI 솔루션에 대한 대안을 모색하는 기업들에게 매력적으로 다가갈 수 있습니다.​

“Nebius의 공동 창업자이자 최고 비즈니스 책임자인 Roman Chernin은 ‘각 팀마다 고유한 요구사항이 있으며, 무거운 작업 없이도 속도, 신뢰성, 비용 효율성을 원한다’고 말했습니다. 이 플랫폼은 유럽 연합 또는 미국 데이터 센터에서의 제로 보존 추론, SOC 2 Type II 보안 인증, 종합적인 거버넌스 도구 등 엔터프라이즈급 기능을 포함하고 있습니다.​

제품 출시에도 불구하고 Nebius의 주가는 최근 변동성을 보였으며, 11월 1일 7.9% 하락해 120.47달러로 마감했지만, 지난 1년 동안 481%라는 눈에 띄는 상승세를 유지하고 있습니다. 회사는 11월 11일 3분기 실적을 발표할 예정이며, 투자자들은 174억 달러 규모의 Microsoft 용량 계약 진행 상황을 예의주시하고 있습니다.

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Adobe는 수요일에 Photoshop, Adobe Express, Acrobat을 ChatGPT에 통합하여 사용자들이 챗봇 인터페이스를 벗어나지 않고도 대화형 명령어를 통해 무료로 이미지를 편집하고, 디자인을 생성하며, PDF를 수정할 수 있도록 했다.이번 통합은 매주 8억 명이 넘는 ChatGPT 사용자들에게 Adobe의 창작 도구에 대한 접근을 제공하지만, 데스크톱 버전에 비해 제한된 기능을 제공하며, 이는 챗봇을 제3자 디지털 서비스의 관문으로 전환하려는 OpenAI의 전략의 일환이다.이 파트너십은 5월에 네이티브 이미지 편집 기능을 출시한 Google의 Gemini AI에 맞서 두 회사를 위치시키는 동시에, Adobe에게는 ChatGPT의 방대한 사용자 기반에 대한 노출을 제공하고 회사가 “에이전틱 대화형 인터페이스”라고 부르는 것을 가능하게 한다.
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2025.12.11 등록
에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
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