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구글, 12월 8일 안드로이드 XR 스마트 글래스 공개 예정

윤호초이

2025.12.02 17:08

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Google은 12월 8일 오전 10시(태평양 표준시)에 30분간 라이브스트림을 개최하여 확장 현실 플랫폼인 Android XR의 업데이트를 공개할 예정이며, Gemini AI 통합이 적용된 헤드셋 및 스마트 안경의 새로운 기능에 중점을 둘 것입니다.

이 행사는 10월에 출시된 Samsung의 Galaxy XR 헤드셋 출시에 이어 진행되는 것으로, 이는 1,799달러 가격의 첫 번째 Android XR 기기로서 4K 디스플레이와 손동작, 시선 추적, 음성 명령을 통한 AI 기반 상호작용을 특징으로 합니다.

티저 자료에 따르면 Google은 2026년 출시 예정인 Samsung의 차기 스마트 안경을 선보일 가능성이 있으며, 이는 Apple의 부진한 Vision Pro 및 Meta의 보다 성공적인 Ray-Ban 스마트 안경과 경쟁하기 위한 것입니다.

링크

https://9to5google.com/2025/12/01/android-xr-show-dec-2025/?utm_source=perplexity

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Runway AI 비디오 모델, 벤치마크 1위

Runway는 월요일에 Gen 4.5를 공개했으며, 이는 독립 벤치마킹 업체 Artificial Analysis가 관리하는 Video Arena 리더보드에서 1위를 차지한 새로운 AI 비디오 생성 모델로, 2위인 Google의 Veo 3 모델과 7위인 OpenAI의 Sora 2 Pro를 능가했다.PitchBook에 따르면 35억 5천만 달러의 가치를 평가받은 이 100명 규모의 스타트업은 블라인드 테스트를 사용하며, 투표자들이 어느 회사가 제작했는지 모르는 상태에서 비디오 결과물을 비교하여 순수한 사용자 선호도를 기반으로 편향되지 않은 순위를 보장한다.CEO Cristóbal Valenzuela는 CNBC에 Runway가 “100명의 팀으로 수조 달러 규모의 기업들을 능가하는 데 성공했다”고 말했으며, “David”라는 코드명의 이 모델은 주말까지 회사의 플랫폼, API 및 파트너 통합을 통해 모든 고객에게 제공될 예정이다.

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구글, 12월 8일 안드로이드 XR 스마트 글래스 공개 예정

Google은 12월 8일 오전 10시(태평양 표준시)에 30분간 라이브스트림을 개최하여 확장 현실 플랫폼인 Android XR의 업데이트를 공개할 예정이며, Gemini AI 통합이 적용된 헤드셋 및 스마트 안경의 새로운 기능에 중점을 둘 것입니다.이 행사는 10월에 출시된 Samsung의 Galaxy XR 헤드셋 출시에 이어 진행되는 것으로, 이는 1,799달러 가격의 첫 번째 Android XR 기기로서 4K 디스플레이와 손동작, 시선 추적, 음성 명령을 통한 AI 기반 상호작용을 특징으로 합니다.티저 자료에 따르면 Google은 2026년 출시 예정인 Samsung의 차기 스마트 안경을 선보일 가능성이 있으며, 이는 Apple의 부진한 Vision Pro 및 Meta의 보다 성공적인 Ray-Ban 스마트 안경과 경쟁하기 위한 것입니다.

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2025.12.02

엔비디아, 한국에 GPU 1만3천 장 첫 공급

• 한국 정부는 엔비디아로부터 약 1만3천 개의 GPU를 공급받아 국내 반입을 완료했으며, 이는 지난 5월 추경예산에서 확보한 1조4600억 원으로 집행됐다고 과학기술정보통신부가 1일 밝혔다.• 도입된 GPU에는 최신 B200 모델과 이전 세대 제품이 포함되어 있으며, 정부는 내년 초부터 대학·연구소·스타트업 등에 우선 배정하고 공공 분야에도 투입할 계획이다.• 이는 젠슨 황 CEO가 지난 10월 방한 시 약속한 총 26만여 장 규모(정부 5만 개, 삼성·SK·현대차 각 최대 5만 개, 네이버클라우드 6만 개)의 GPU 공급 계획 중 첫 물량이다.

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2025.12.02

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Persistent Systems의 Dattaraj Rao는 VentureBeat에서 온톨로지(기업 맞춤형 개념, 계층 구조, 관계의 정의)가 AI 에이전트가 엔터프라이즈 데이터와 프로세스를 오해하지 않도록 필수적인 가드레일 역할을 한다고 주장합니다. 수십억 달러가 에이전트 인프라에 투자되었음에도 불구하고 실제 성공 사례는 제한적이라는 점을 지적합니다.기사에서는 엔터프라이즈 데이터의 단편화로 인해 중요한 모호성이 발생하는데, 예를 들어 “고객”이라는 단어가 Sales CRM에서는 한 종류의 사람을, 재무 시스템에서는 또 다른 종류의 사람을 의미할 수 있기 때문에, Neo4j와 같은 그래프 데이터베이스를 활용한 온톨로지 기반 접근 방식이 에이전트가 내장된 비즈니스 규칙을 따르면서 질의할 수 있는 통합된 진실의 원천을 마련해야 한다고 설명합니다.이러한 온톨로지 기반 아키텍처는 시급한 엔터프라이즈 과제를 해결합니다. AI의 환각(hallucination) 현상은 기업에게 큰 컴플라이언스와 의사결정 리스크를 야기할 수 있으며, 기술에 대한 관심이 빠르게 증가하고 있음에도 불구하고 실제로 에이전트 기반 AI 워크플로우를 성공적으로 확장한 기업은 11%에 불과하다고 밝혔습니다.

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