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DeepSeek 대항마 Reflection AI, 20억 달러 조달

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작성자 xtalfi
작성일 10.11 17:36
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

전 구글 딥마인드 연구원들이 설립한 1년 된 스타트업 리플렉션 AI(Reflection AI)는 목요일 20억 달러의 투자금을 조달해 기업 가치가 80억 달러에 이르렀다고 발표했다. 이는 리플렉션 AI가 중국의 오픈소스 인공지능 강자 딥시크(DeepSeek)에 대응하는 미국의 해답으로 자리매김함을 시사한다. 이번 투자 라운드는 불과 7개월 전 회사 가치가 5억 4,500만 달러였던 것에 비해 무려 15배나 증가한 수치다.


이번 투자 라운드는 엔비디아이 8억 달러라는 대규모 투자를 주도했으며, 세쿼이아 캐피탈, 라이트스피드 벤처 파트너스, 전 구글 CEO 에릭 슈미트, 도널드 트럼프 주니어와 연계된 벤처 기업 1789 캐피탈 등도 참여했다. 이번 투자 유치는 2025년 3분기에 인공지능 기업들이 전 세계 벤처 투자 자금의 46%를 차지하며 총 970억 달러에 이르렀던 시점에 이루어진 것이다.

 

코딩 에이전트에서 국가 AI 전략까지


미샤 라스킨과 이오아니스 안토노글루가 2024년 3월에 설립한 Reflection AI는 처음에는 자율 코딩 에이전트에 집중했으나, 2024년 1월 DeepSeek가 시장을 뒤흔든 이후 더 광범위한 첨단 AI 개발로 방향을 전환했습니다. 딥마인드의 Gemini 프로젝트에서 보상 모델링을 이끈 라스킨과 2016년 세계 바둑 챔피언을 이긴 전설적인 AlphaGo 시스템의 공동 창작자인 안토노글루는 세계 최고 AI 연구소에서 수십 년의 경력을 쌓은 전문가입니다.


라스킨은 TechCrunch와의 인터뷰에서 “DeepSeek와 Qwen, 그리고 모든 모델들이 우리의 경각심을 일깨워줬습니다. 우리가 아무것도 하지 않으면, 결국 세계적 지능의 표준이 다른 누군가에 의해 만들어질 것입니다”라고 말했습니다. 대표는 경쟁 구도를 냉전 시대에 비유하며 “현대판 스푸트니크 순간”이라고 표현했습니다.


이 회사의 60명 규모 팀은 딥마인드와 오픈AI에서 영입한 AI 연구원과 엔지니어로 구성되어 있으며, “대규모 LLM과 강화 학습 플랫폼을 구축하여 첨단 규모에서 거대한 Mixture-of-Experts 모델을 학습할 수 있다”고 설명했습니다. Reflection AI는 “수십조 개의 토큰”으로 학습된 첫 첨단 언어 모델을 내년에 공개할 계획입니다.

 

정치적 및 산업계 지원


이번 자금 지원 발표는 트럼프 행정부 관계자들과 업계 리더들로부터 즉각적인 찬사를 받았습니다. 백악관 AI 및 암호화폐 책임자인 데이비드 색스는 소셜 미디어에 다음과 같이 게시했습니다: “더 많은 미국의 오픈 소스 AI 모델을 보게 되어 기쁩니다. 글로벌 시장의 의미 있는 부분은 오픈 소스가 제공하는 비용, 맞춤화 및 제어를 선호할 것입니다”.


Hugging Face의 CEO인 클렘 들랑게는 이 개발을 “미국 오픈 소스 AI를 위한 좋은 소식”이라고 평가하면서도 “도전 과제는 오픈 AI 모델과 데이터셋의 공유 속도가 빠르다는 것을 보여주는 것”이라고 언급했습니다. 이러한 지원은 중국의 오픈 소스 AI 개발 지배력에 대한 우려가 커지는 것을 반영하며, 특히 DeepSeek의 획기적인 모델들이 훨씬 낮은 개발 비용으로 경쟁력 있는 성능을 입증한 이후 더욱 그러합니다.


Reflection AI의 접근 방식은 공개 사용을 위한 모델 가중치를 공개하면서도 데이터셋과 훈련 인프라는 독점적으로 유지함으로써 개방성과 상업적 실행 가능성의 균형을 맞춥니다. 회사는 자사 모델을 기반으로 제품을 구축하는 대기업과 “주권 AI” 시스템을 개발하는 정부로부터 수익을 기대하고 있습니다. 라스킨에 따르면, 기업이 엔터프라이즈 규모에 도달하면 “소유권을 가질 수 있는 것을 원합니다. 자체 인프라에서 실행할 수 있습니다. 비용을 통제할 수 있습니다”.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)스콜코보 과학기술대학교(Skolkovo Institute of Science and Technology)의 러시아 과학자들은 인간의 기억과 학습이 전통적인 5가지 감각보다는 7가지 감각 차원에서 가장 효율적으로 작동한다는 획기적인 수학적 모델을 개발했으며, 이는 인지와 인공지능 개발에 대한 우리의 이해를 혁신할 가능성이 있다.2025년 10월 8일 Scientific Reports에 발표된 이 연구는 몬테카를로 시뮬레이션과 분석적 해법을 사용하여 뇌에서 경험을 암호화하는 신경 패턴인 기억 “엔그램”을 분석했다. 킹스 칼리지 런던(King’s College London)과 러프버러 대학교(Loughborough University)의 연구자들을 포함한 국제 연구팀은 기억 용량이 7차원에서 최고 효율에 도달한 후 추가적인 감각 입력과 함께 감소한다는 것을 발견했다.수학적 모델이 최적의 기억 저장법을 밝혀내다이 연구의 공동 저자인 Skoltech AI의 니콜라이 브릴리안토프(Nikolay Brilliantov) 교수는 “기억에 저장된 각 개념이 5개나 8개가 아닌 7개의 특징으로 특성화될 때 기억에 저장되는 구별되는 객체의 수가 최대화된다”고 설명했다. 이 모델은 기억을 다차원 개념 공간 내의 역동적 개체로 다루며, 각 기억흔적(engram)은 반복적인 자극으로 강화되거나 활성화 없이는 약해진다.연구진들은 1904년 독일 생물학자 리하르트 제몬(Richard Semon)이 처음 도입한 100년 된 기억흔적 개념을 바탕으로 그들의 동역학적 모델을 구축했다. 그들의 프레임워크에서 인간의 기억은 우리의 전통적인 감각인 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각에 해당하는 5차원 객체로 존재하지만, 수학적 분석 결과 7차원이 저장 용량을 최적화할 것으로 밝혀졌다.브릴리안토프는 “우리는 개념 공간의 기억흔적들이 정상 상태로 진화하는 경향이 있음을 수학적으로 증명했다”고 언급했다. “일정한 과도 기간 후에 ‘성숙한’ 기억흔적 분포가 나타나며, 이는 시간이 지나도 지속된다. 우리는 기억에 저장되는 구별되는 기억흔적의 수가 7차원의 개념 공간에서 가장 크다는 것을 발견했다”.AI와 미래 인류 진화에 대한 함의이 연구 결과는 심리학자 George A. Miller의 유명한 1956년 관찰, 즉 인간이 작업 기억에서 동시에 약 “7개, 더하거나 빼기 2개”의 정보를 보유할 수 있다는 관찰과 연결된다. 새로운 연구는 이러한 인지적 한계에 대한 잠재적인 수학적 설명을 제공하며, 7이라는 숫자가 새로운 정보를 학습하는 것과 뚜렷하고 선명한 기억을 유지하는 것 사이의 최적의 균형을 나타낸다고 제시한다.연구자들은 인간 진화에 관한 그들의 결론이 “매우 추측적”이라고 인정하면서도, Brilliantov는 “미래의 인간은 방사선이나 자기장에 대한 감각을 진화시킬 것”이라고 제안했다. 더 즉각적으로, 이 연구는 로봇공학과 인공지능에 실용적인 응용 가능성을 가지고 있으며, 7개의 감각 입력으로 설계된 시스템이 우수한 학습 및 기억 능력을 달성할 수 있다.이 연구는 기억 시스템의 근본적인 긴장 관계를 드러낸다: 새로운 자극에 대한 높은 수용성은 흐릿하고 겹치는 기억을 만들어내는 반면, 과도한 선택성은 새로운 경험을 완전히 놓칠 위험이 있다. 이러한 균형은 기계 학습의 과제를 반영하는데, 시스템이 데이터에 대한 과일반화와 과적합을 모두 피해야 하는 상황과 유사하다.
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10.10 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)디자인 플랫폼 피그마는 목요일 구글 클라우드와의 협력 확대를 발표하며 강력한 인공지능(AI) 기능을 자사 디자인 워크플로우에 직접 통합할 것이라고 밝혔습니다. 이는 기술 기업들 사이에서 창의적 도구에 인공지능을 탑재하려는 경쟁이 치열해지는 가운데 나온 최신 움직임입니다.이번 협력을 통해 피그마는 구글의 첨단 Gemini AI 모델(Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.0, Imagen 4 등)을 활용하여 플랫폼 전반에 걸쳐 이미지 생성 및 편집 기능을 강화할 예정이며, 이는 월간 1,300만 명 이상의 활성 사용자들에게 제공됩니다. Gemini 2.5 Flash의 초기 테스트에서는 피그마의 '이미지 만들기(Make Image)' 기능에서 지연 시간이 50% 감소하는 등 성능이 크게 향상되어, 더 빠르고 반응성 높은 시각적 제작이 가능해졌습니다.AI 기반 설계 가속화이번 통합은 사용자가 여러 도구를 오가야 하는 번거로움 없이, 기존의 크리에이티브 플랫폼 내에서 AI를 보이지 않는 가속 장치로 삼는 전략적 변화를 의미합니다. "Google Cloud와의 협업을 통해 Figma 안에 강력한 이미지 생성 및 편집 기능을 도입해 팀이 작업 흐름을 깨뜨리지 않고도 창의성을 발휘할 수 있도록 지원합니다."라고 Figma CEO 딜런 필드가 말했습니다.강화된 기능을 통해 디자이너는 간단한 텍스트 프롬프트로 고품질 이미지를 생성할 수 있고, 제품 출시 전 다양한 기능을 실험하며, 디자인부터 개발까지의 과정을 효율적으로 간소화할 수 있게 됩니다. Google Cloud CEO 토마스 쿠리안은 이번 파트너십의 중요성을 강조하며 "이제 수백만 명의 사용자가 Google의 선도적인 AI 모델, Google Cloud의 AI 최적화 인프라, 그리고 Figma의 놀라운 도구의 결합을 활용해 디자인 시장을 한 단계 더 발전시킬 수 있게 되었습니다."라고 밝혔습니다.더 넓은 산업 경쟁이 심화되고 있습니다Figma 파트너십은 Google이 동시에 Gemini Enterprise를 출시한 시점에 이루어졌습니다. Gemini Enterprise는 업무 자동화를 겨냥한 종합적인 AI 플랫폼으로, Microsoft의 Copilot 및 OpenAI의 ChatGPT Enterprise 솔루션과 직접 경쟁합니다. Gemini Enterprise의 요금은 표준 및 플러스 에디션의 경우 사용자당 월 $30부터 시작하며, 비즈니스 플랜은 좌석당 월 $21에 제공됩니다.이번 발표는 AI 기반 디자인 도구의 치열한 경쟁을 보여줍니다. Adobe와 Canva 역시 생성형 AI를 크리에이티브 워크플로에 통합하기 위해 경쟁하고 있습니다. 특히 Google과의 파트너십은 독점적이지 않으며, Figma는 최근 OpenAI 발표에도 포함되어 있어 사용자가 ChatGPT를 통해 직접 애플리케이션과 상호작용할 수 있게 되었습니다. 이는 AI 기업들이 시장 지배력을 확보하기 위해 다양한 통합 전략을 모색하고 있음을 보여줍니다.
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10.10 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)AMD(Advanced Micro Devices, Inc.)의 CEO 리사 수는 수요일에 회사의 차세대 Instinct MI450 AI 가속기가 TSMC의 첨단 2나노미터(2nm) 공정 기술을 사용할 것이라고 공식 확인했습니다. 이로 인해 AMD는 라이벌인 Nvidia(NVIDIA Corporation)의 차세대 Rubin GPU가 3나노미터(3nm) 기술을 사용할 예정인 만큼, 잠재적인 제조상의 우위를 점할 수 있게 되었습니다. 이 사실은 AMD가 최근에 OpenAI와 맺은 의미 있는 파트너십과 관련해 야후 파이낸스 인터뷰에서 언급되었습니다.2나노미터 기술로의 전환은 AMD의 AI 컴퓨팅 역량에 있어 큰 도약을 의미합니다. TSMC의 2나노 공정은 기존 3나노에 비해 동일 전력 소모에서 약 10~15% 향상된 성능, 혹은 동일 속도에서 25~30%의 전력 절감 효과, 그리고 트랜지스터 밀도가 15% 증가하는 등 현저한 이점을 제공합니다. 이러한 제조 기술의 우위는 AI 칩 시장 경쟁이 가속화되는 가운데 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다.전략적 파트너십이 시장 입지를 강화하다MI450 발표는 AMD가 최근에 공개한 OpenAI와의 파트너십으로 인해 더욱 큰 의미를 가지게 되었습니다. 이번 파트너십은 이번 주 초에 발표되었습니다. 이 협약에 따라, OpenAI는 앞으로 수년간 최대 6기가와트에 달하는 AMD Instinct GPU를 도입할 예정이며, 그 시작은 2026년 하반기 MI450 시스템 1기가와트 롤아웃으로 시작됩니다. 이 거래는 단순한 공급 계약 그 이상으로 구조화되어 있으며, AMD는 OpenAI에게 주당 $0.01로 최대 1억 6천만 주에 대한 워런트를 발행하여 모든 마일스톤이 달성된다면 OpenAI가 AMD 지분의 최대 10%를 보유할 수도 있습니다.파트너십 발표 이후 AMD의 주가는 급등하여 이번 주에만 40% 이상 상승했고, 연초 대비 상승폭은 거의 96%에 달하게 되었습니다. 워런트 구조는 배분 시점을 도입 마일스톤과 AMD가 최대 $600까지의 특정 주가 목표를 달성하는 것에 연동시키고 있습니다.경쟁 환경의 변화2나노미터(nm) 공정의 이점은 AMD가 곧 출시될 Nvidia의 루빈(Rubin) 아키텍처와 경쟁함에 있어 유리한 위치를 차지하게 합니다. Nvidia의 루빈 GPU는 TSMC의 3나노미터 공정을 사용할 예정입니다. Nvidia 루빈 GPU는 50 페타플롭스(PF)의 집약적 FP4 연산 성능과 약 1800W의 예상 TDP 등 인상적인 성능 향상을 제공할 것으로 기대되지만, AMD의 더 진보된 제조 공정은 경쟁 구도를 일정 부분 평평하게 만들 수 있습니다.업계 관측통들은 AMD의 칩렛(chiplet) 방식이 Nvidia의 더 크고 단일 다이(monolithic) 설계에 비해 첨단 제조 공정을 도입하는 데 추가적인 유연성을 제공한다고 평가합니다. 그러나 MI450의 모든 구성 요소가 2나노 공정을 사용하는 것은 아닙니다. 보도에 따르면 AMD의 액티브 인터포저 다이(Active Interposer Die)와 미디어 인터페이스 다이(Media Interface Die)는 TSMC의 3나노 공정을 유지하고, 가속기 코어 다이(Accelerator Core Die)만 2나노 공정으로 전환됩니다.OpenAI와의 파트너십은 AMD의 AI 전략이 인정받고 있음을 의미하며, 현재 Nvidia가 거의 독점적 지위를 차지하고 있는 인공지능 시장에서 AMD가 의미 있는 시장 점유율을 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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10.10 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)기술 대기업들이 AI 서버를 식히기 위해 경쟁하는 가운데, 다이아몬드 기술이 데이터 센터의 열 위기를 해결할 신기술로 등장하고 있습니다. 다이아몬드는 구리보다 다섯 배나 뛰어난 열전도성을 지녀, 고성능 프로세서의 냉각 문제를 혁신적으로 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다.혁신적인 열 전달 기술인공지능 워크로드가 데이터 센터를 열 한계까지 밀어붙이면서 합성 다이아몬드가 컴퓨터 칩을 위한 궁극의 냉각 소재로 부상하고 있습니다. 이번 주에는 업계의 여러 동향을 통해 다이아몬드의 열 관리에 대한 독특한 특성이 다시금 주목받고 있습니다.다이아몬드의 원자 구조는 각 탄소 원자가 네 개의 다른 탄소 원자와 강하게 결합해 있어 명견할 만한 열 전도 경로를 형성합니다. 이는 민감한 전자 장치를 손상시키기 전에 열 에너지를 급속도로 소산시키는 역할을 합니다. 열 전도율은 2,200 W/(m-K)에 달하며, 이는 실리콘보다 13배, 구리보다 5배나 더 뛰어난 수치입니다. 합성 다이아몬드는 칩 냉각 능력에서 양자 도약을 이룰 수 있는 소재로 평가받고 있습니다.주요 산업 배치Akash Systems는 다이아몬드 쿨링 기술로 인도 데이터 센터에 다이아몬드 쿨링 서버를 배치하는 2,700만 달러 규모의 계약을 체결하면서 큰 성과를 거두었습니다. 이 회사의 GPU 냉각 시스템은 온도를 10~20°C 낮추는 동시에, 열 스로틀링 없이 더 높은 클럭 속도를 구현할 수 있는 것으로 알려져 있습니다.이 기술은 CHIPS 법을 통한 상당한 정부 지원도 이끌어냈으며, Akash Systems는 다이아몬드 쿨링 제조 확대를 위해 최대 6,800만 달러의 연방 자금을 확보했습니다. 이러한 지원은 미국 반도체 경쟁력에서 다이아몬드 쿨링의 전략적 중요성을 부각시킵니다.차세대 애플리케이션선도적인 소재 회사들은 다이아몬드 통합을 단순한 열 확산재 수준을 넘어 확장하고 있습니다. De Beers의 자회사인 Element Six 는 열전도율이 800 W/mK에 이르는 구리-다이아몬드 복합재를 출시했으며, 이는 비용 효율성을 유지하여 광범위하게 채택될 수 있습니다. 스탠포드 대학 연구진은 갈륨 나이트라이드(GaN) 장치용 후처리 다이아몬드 통합 기술을 개발하고 있는데, 이는 전력 전자 분야에 혁신을 가져올 수 있습니다.이 기술은 AI 인프라 효율성에도 폭넓은 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 현재 데이터센터는 미국 전체 전력의 3.7%를 소비하고 있는데, 2029년에는 10%에 이를 것으로 전망됩니다. 다이아몬드 냉각 기술은 프로세서의 성능 저하를 야기하는 열 병목 현상을 제거함으로써 이 에너지 부담을 현저히 줄일 수 있으며, 급속히 성장하는 AI 경제에 비용 절감과 환경적 이점을 동시에 제공할 수 있습니다.
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