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LG AI연구원, 런던증권거래소와 금융 AI 에이전트 상용화 시작

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.21 13:37
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

LG AI연구원과 런던증권거래소그룹(LSEG)이 지난 19일 영국 런던에서 엑사원 기반 금융 AI 에이전트 '엑사원-BI(EXAONE Business Intelligence)' 상용화 서비스를 시작한다고 발표했다. 이번 협력은 한국과 영국 간 첫 금융 분야 AI 파트너십으로, 한국 AI 기술이 글로벌 금융 시장에서 가치를 인정받은 사례로 평가된다.

 

4개 전문 AI 에이전트의 협업 시스템

 

엑사원-BI는 사람의 개입 없이 데이터 분석부터 미래 예측, 보고서 작성까지 전 과정을 수행하는 금융 특화 AI 에이전트다. LG AI연구원은 이를 4개의 전문 에이전트가 협력하는 구조로 설계했다.

AI 저널리스트가 뉴스, 기업 공시, 거시 지표 등 외부 데이터를 수집해 AI 경제학자에게 제공하면, AI 경제학자가 이를 바탕으로 미래 시장 흐름과 경제 전망을 예측한다. AI 애널리스트는 이 예측 결과와 내부 지표 분석을 종합해 종목별 핵심 요인을 포착하고 이해하기 쉬운 보고서를 생성하며, AI 의사결정자가 다양한 시나리오를 비교·평가해 최종 점수를 산출한다.

 

미국 5천여 종목 일일 분석

 

이 시스템은 현재 미국 뉴욕증시 상장 5천여 개 종목을 매일 전문가 수준으로 분석한다. LSEG는 엑사원-BI로 생성한 예측 점수와 보고서를 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'라는 데이터 상품으로 만들어 전 세계 투자자들에게 유료 구독제로 판매할 계획이다.

토드 하트만 LSEG 데이터·피드 그룹 총괄은 "기존 금융 AI 서비스는 판단 근거에 대한 해설이 제공되지 않아 한계가 있었지만, AEFS는 분석부터 예측, 생성 전 과정이 AI 판단만으로 이뤄지며 해설을 제공해 블랙박스 문제를 해결했다"고 강조했다.

 

AI 활용 수익 창출의 시작점

 

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "엑사원-BI는 각 전문가 에이전트가 협력해 집단 지능을 발휘하는 고도화된 AI 전문가 서비스로 발전할 것"이라며 "LSEG와의 협력은 LG의 버티컬 AI 기술이 글로벌 시장에서 가치와 경쟁력을 입증한 것이며, AI를 활용한 수익 창출의 본격적인 시작점이 될 것"이라고 밝혔다.

이화영 LG AI연구원 AI사업개발부문장은 "그동안 우리가 LSEG의 원천 데이터를 구매해 활용했는데 LSEG가 거꾸로 우리 기술이 좋으니 금융시장에 필요한 상품을 만들어보자고 했다"며 "우리가 이 분야에서 빅테크보다 잘한다는 인정이 있는 것 같다"고 말했다.

LG AI연구원은 금융을 시작으로 제조, 의료, 콘텐츠 등 다양한 산업 현장에 AI 에이전트 기술을 확장할 계획이다. 양사는 AEFS를 시작으로 원자재, 채권 등 다른 자산 영역으로 협력 범위를 넓혀갈 예정이다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)LG AI연구원과 런던증권거래소그룹(LSEG)이 지난 19일 영국 런던에서 엑사원 기반 금융 AI 에이전트 '엑사원-BI(EXAONE Business Intelligence)' 상용화 서비스를 시작한다고 발표했다. 이번 협력은 한국과 영국 간 첫 금융 분야 AI 파트너십으로, 한국 AI 기술이 글로벌 금융 시장에서 가치를 인정받은 사례로 평가된다.4개 전문 AI 에이전트의 협업 시스템엑사원-BI는 사람의 개입 없이 데이터 분석부터 미래 예측, 보고서 작성까지 전 과정을 수행하는 금융 특화 AI 에이전트다. LG AI연구원은 이를 4개의 전문 에이전트가 협력하는 구조로 설계했다.AI 저널리스트가 뉴스, 기업 공시, 거시 지표 등 외부 데이터를 수집해 AI 경제학자에게 제공하면, AI 경제학자가 이를 바탕으로 미래 시장 흐름과 경제 전망을 예측한다. AI 애널리스트는 이 예측 결과와 내부 지표 분석을 종합해 종목별 핵심 요인을 포착하고 이해하기 쉬운 보고서를 생성하며, AI 의사결정자가 다양한 시나리오를 비교·평가해 최종 점수를 산출한다.미국 5천여 종목 일일 분석이 시스템은 현재 미국 뉴욕증시 상장 5천여 개 종목을 매일 전문가 수준으로 분석한다. LSEG는 엑사원-BI로 생성한 예측 점수와 보고서를 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'라는 데이터 상품으로 만들어 전 세계 투자자들에게 유료 구독제로 판매할 계획이다.토드 하트만 LSEG 데이터·피드 그룹 총괄은 "기존 금융 AI 서비스는 판단 근거에 대한 해설이 제공되지 않아 한계가 있었지만, AEFS는 분석부터 예측, 생성 전 과정이 AI 판단만으로 이뤄지며 해설을 제공해 블랙박스 문제를 해결했다"고 강조했다.AI 활용 수익 창출의 시작점임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "엑사원-BI는 각 전문가 에이전트가 협력해 집단 지능을 발휘하는 고도화된 AI 전문가 서비스로 발전할 것"이라며 "LSEG와의 협력은 LG의 버티컬 AI 기술이 글로벌 시장에서 가치와 경쟁력을 입증한 것이며, AI를 활용한 수익 창출의 본격적인 시작점이 될 것"이라고 밝혔다.이화영 LG AI연구원 AI사업개발부문장은 "그동안 우리가 LSEG의 원천 데이터를 구매해 활용했는데 LSEG가 거꾸로 우리 기술이 좋으니 금융시장에 필요한 상품을 만들어보자고 했다"며 "우리가 이 분야에서 빅테크보다 잘한다는 인정이 있는 것 같다"고 말했다.LG AI연구원은 금융을 시작으로 제조, 의료, 콘텐츠 등 다양한 산업 현장에 AI 에이전트 기술을 확장할 계획이다. 양사는 AEFS를 시작으로 원자재, 채권 등 다른 자산 영역으로 협력 범위를 넓혀갈 예정이다.
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2025.09.21 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)테슬라의 CEO 엘론 머스크는 이달 초 과감한 전략적 전환을 발표하며, 앞으로 테슬라의 미래 가치의 약 80%가 전기차가 아닌 옵티머스 휴머노이드 로봇에서 나올 것이라고 선언했다. 이 전환은 테슬라가 거의 8년 만에 가장 낮은 미국 시장 점유율을 기록하는 상황에서 이뤄진 것으로, 코스 오토모티브(Cox Automotive) 데이터에 따르면 지난 8월 테슬라의 점유율은 38%로 떨어졌다.머스크가 9월 1일 X(구 트위터)에서 발표한 이 시점은 테슬라가 핵심 자동차 사업에서 점점 더 많은 도전에 직면하고 있는 가운데 나온 것으로 보인다. 테슬라의 미국 전기차 시장 점유율은 한때 80%를 넘었지만, 8월에 38%로 급락하며 2017년 10월 이후 처음으로 40% 아래로 떨어졌다.자동차 성능 저하로 인한 전략적 전환 추진테슬라는 전통적인 차량 사업에서 심각한 역풍을 겪고 있으며, 2025년 수익이 거의 30% 감소할 것으로 예상됩니다. 미국 내 전기차(EV) 전체 판매가 6월에서 7월 사이 24% 급증한 반면, 테슬라의 성장률은 8월에 고작 3.1%에 그쳤고, 전체 시장의 14% 확장과 비교됩니다.콕스 오토모티브(Cox Automotive)의 스테파니 발데즈 스트리티(Stephanie Valdez Streaty)는 “그들이 자신들을 로보틱스 및 AI 기업으로 재정의하고 있다는 점은 이해하지만, 자동차 제조사로서 새로운 제품을 출시하지 않는다면 시장 점유율의 하락은 불가피하다”고 지적했습니다.회사의 어려움은 글로벌로 확장되고 있으며, 2025년 유럽 판매는 40% 감소했고, 중국 판매 역시 6% 줄어들었습니다. 테슬라는 2023년 사이버트럭 이후로 주요 신차를 출시하지 않았으며, 이는 분석가들이 자동차 부문 제품 라인업이 정체되고 있다고 평가하는 요인이 되고 있습니다.인재 유출에도 불구하고 월스트리트는 AI 비전을 받아들인다투자 회사 베어드는 9월 19일 테슬라의 등급을 "아웃퍼폼(Outperform)"으로 상향 조정하고, 목표 주가를 320달러에서 548달러로 올렸다. 이는 71% 증가한 수치이다. 애널리스트 벤 칼로(Ben Kallo)는 테슬라가 "실물 AI 분야의 리더"라는 점을 상향조정의 핵심 이유로 꼽았으며, 로봇 기술의 목표를 달성할 경우 2035년까지 주가가 3,000달러에 이를 수도 있다고 전망했다.골드만삭스 역시 목표 주가를 300달러에서 395달러로 상향했으나, 중립 등급은 유지했다. 애널리스트 마크 델라니(Mark Delaney)는 테슬라가 휴머노이드 로봇과 자율주행 분야에서 상당한 시장 점유율을 잡는다면 "목표 주가에 추가 상승 여력이 있을 수 있다"고 언급했다.하지만 테슬라는 AI 이니셔티브의 핵심 인재를 유지하는 데 어려움을 겪고 있다. 옵티머스 프로젝트의 AI 팀장 아시쉬 쿠마르(Ashish Kumar)는 9월 19일 메타로 옮겨 연구 과학자로 일하게 됐다고 발표했다. 쿠마르는 테슬라에서의 재정적 유인이 이직의 이유가 아니었다며, "테슬라에서의 재정적 상향 가능성이 훨씬 더 컸다"고 밝혔다.야심찬 로봇 공학 일정, 현실의 시험대에 오르다테슬라는 옵티머스 로봇 프로그램에 대해 공격적인 목표를 설정했으며, 2025년 말까지 자사 공장에 수천 대의 로봇을 배치하고, 2030년까지는 연간 100만 대에 이를 수 있다는 계획을 세웠습니다. 이 로봇의 가격은 2만~3만 달러 사이가 될 것으로 예상됩니다.머스크는 옵티머스가 테슬라의 시가총액을 25조 달러로 끌어올릴 수 있으며, 로봇 사업 기회만 해도 10조 달러의 가치를 지닐 수 있다고 전망합니다. 회사의 새로운 "마스터 플랜 파트 4"에서는 휴머노이드 로봇을 머스크가 말하는 "지속 가능한 풍요"의 중심에 위치시키고 있습니다.이처럼 야심 찬 일정에도 불구하고, 애널리스트들은 단기 실행에 대해 여전히 신중한 입장을 보이고 있습니다. 로봇 시장은 보스턴 다이내믹스와 같은 기존 강자들과 마이크로소프트, 엔비디아, 오픈AI가 지원하는 Figure AI 등 신흥 경쟁자와의 치열한 경쟁을 맞이하고 있습니다.
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2025.09.21 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)일론 머스크의 xAI는 2025년 9월 19일에 Grok 4 Fast를 공개하며, 인공지능 모델을 비용 효율적인 추론 기술의 혁신으로 자리매김했습니다. 이 모델은 최대 200만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공하며, 이전 모델보다 40% 적은 토큰을 사용하면서도 유사한 수준의 성능을 유지합니다.새로운 모델은 추론 및 비추론 기능을 하나의 프레임워크에 통합한 통합 아키텍처를 제시하며, 개발자들이 정확도를 희생하지 않고 연산 노력을 조절할 수 있도록 합니다. xAI의 내부 테스트에 따르면 Grok 4 Fast는 Grok 4와 동일한 벤치마크 성능을 달성할 때 비용을 98%까지 줄이는 것으로 나타났습니다.경쟁 테스트에서 뛰어난 성능Grok 4 Fast는 여러 평가 플랫폼에서 인상적인 결과를 보여주었습니다. 코드네임 "Menlo"로 운영되는 이 모델은 LMArena의 Search Arena에서 Elo 점수 1,163으로 1위를 차지하며, 가장 가까운 경쟁자인 o3-search를 17점 차이로 앞섰습니다. 또한 Text Arena에서는 8위를 기록하여, 더 큰 모델들과 비교했을 때 지능 밀도를 과시했습니다.Artificial Analysis의 독립적인 분석에서 Grok 4 Fast는 경쟁력 있는 위치를 확인받았으며, GPT-5, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.1 Opus 등과 함께 순위에 오르는 동시에 Grok 4에 비해 약 47배 낮은 비용으로 운영되는 것으로 평가되었습니다. 이 모델은 AIME 2025에서 92%, HMMT 2025에서 93.3%, GPQA Diamond에서는 85.7% 등 의미 있는 벤치마크 점수를 달성했습니다.고급 교육 및 도구 통합이 모델은 코드 실행과 웹 브라우징 기능을 포함하여 도구 사용에 대한 자율적 의사 결정을 가능하게 하는 종단 간 강화 학습 훈련을 통합하고 있습니다. 이러한 훈련 방식은 Grok 4 Fast가 X의 멀티미디어 콘텐츠를 분석하고 실시간 정보를 효율적으로 종합할 수 있게 해줍니다.xAI는 두 가지 구별되는 변형을 제공합니다: grok-4-fast-reasoning과 grok-4-fast-non-reasoning이며, 두 가지 모두 2백만 토큰 컨텍스트 창을 지원합니다. 이 모델은 초당 296.8 토큰의 속도로 작동하며 최초 토큰 생성까지 2.57초가 걸려, 동급 평균 모델에 비해 더 빠른 성능을 제공합니다.접근성 및 가격 구조Grok 4 Fast는 모든 사용자에게 grok.com, iOS, Android 애플리케이션의 Fast 및 Auto 모드를 통해 즉시 제공됩니다. 한정된 기간 동안, 이 모델은 OpenRouter와 Vercel AI Gateway 플랫폼을 통해 무료로 제공됩니다.xAI API의 요금 구조는 128,000 토큰 미만의 요청에 대해 백만 입력 토큰당 $0.20에서 시작하며, 더 큰 요청의 경우 백만 당 $0.40까지 올라갑니다. 출력 토큰의 경우, 소규모 요청은 백만 당 $0.50이고, 대규모 사용 시 백만 당 $1.00입니다. 캐시된 입력 토큰은 백만 당 $0.05로 책정되어 있습니다.
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2025.09.21 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)"Vibe coding"은 자연어 지시를 AI 도구를 통해 실제 작동하는 코드 프로토타입으로 변환하는 것을 일컫는 실리콘밸리의 유행어로, 숙련된 경영진과 젊은 개발자 모두가 프로그래밍에 접근하는 방식을 빠르게 바꾸고 있습니다. 기술 리더들은 그것이 혁신의 속도를 높인다고 강조하지만, 점점 더 많은 증거들이 그 이면에 심각한 보안 취약점과 품질 문제들이 도사리고 있음을 드러내고 있습니다.이 트렌드는 이번 주 다시 주목을 받았습니다. 클라르나 CEO 세바스티안 시에미앗코프스키는 Sourcery 팟캐스트에서 자신이 "비즈니스맨"에서 Cursor와 같은 AI 코딩 도구를 활용해 20분 만에 프로토타입을 만들 수 있는 아마추어 개발자로 변신한 과정을 자세히 밝혔기 때문입니다. 한편, 메타 최고 AI 책임자인 알렉산드르 왕은 10대들에게 "모든 시간을 vibe coding에 쏟아부으라"고 조언하며, 현재의 시점을 빌 게이츠와 마크 저커버그와 같은 테크 거인들을 탄생시켰던 PC 혁명 초기와 비교했습니다.임원의 포옹시에먀트코프스키의 열정은 분위기 코딩(vibe coding)이 경영진 사이에서 널리 채택되고 있음을 반영한다. 그의 회사가 지난주 뉴욕 증권거래소에 상장하면서 주가가 공모가를 웃돌았던 클라르나(Klarna) CEO는 이 접근법이 개발 팀을 투입하기 전 스스로 아이디어를 실험할 수 있게 해준다고 주장한다."이제는 좋은 아이디어 반, 나쁜 아이디어 반인 생각으로 불쌍한 엔지니어와 프로덕트 팀을 방해하는 대신, 내가 직접 실험해본다"라고 시에먀트코프스키는 팟캐스트에서 설명했다. 구글() CEO 순다 피차이 역시 이 방식을 적극 도입하고 있는데, 그는 AI가 현재 구글의 신규 코드 중 30% 이상을 생성하고 있다며, 이를 "25년 만의 소프트웨어 개발 분야 최대 도약"이라고 표현했다.메타의 왕(Wang)은 전통적인 코딩 기술이 5년 내에 AI 모델이 모든 인간 작성 코드를 대체하면서 사라질 것이라고 주장한다. 메타 내 100인 규모의 그의 초지능 연구실은 이 변화에 크게 투자하고 있으며, 그는 분위기 코딩을 AI 기반 스마트 글라스를 통한 미래 인지능력 강화로 이어지는 가교로 보고 있다.보안 현실 점검하지만 최근 연구는 바이브 코딩의 보안 문제에 대해 우려스러운 모습을 보여주고 있습니다. 베라코드의 2025년 GenAI 코드 보안 보고서에 따르면, AI가 생성한 코드의 45%에서 보안 결함이 발견되었으며, 모델들이 선택지를 주었을 때도 동일한 비율로 비보안적인 코딩 방식을 선택하는 것으로 나타났습니다. 이 취약점 비율은 AI 모델의 구문적으로 올바른 코드를 생성하는 능력이 향상되었음에도 불구하고 변하지 않고 있습니다.2025년 7월 패스틀리가 791명의 개발자를 대상으로 조사한 결과, 95%가 AI 생성 코드를 고치는 데 추가 시간을 소비하고 있는 것으로 나타나, 생산성 향상에 대한 주장과 상반되었습니다. 조사에 따르면 시니어 개발자는 AI가 생성한 코드를 실제 프로덕션 환경에 투입할 가능성이 두 배 높았으며, 32%는 배포하는 코드의 절반 이상이 AI로부터 만들어진 것이라고 답한 반면, 주니어 개발자 중에서는 13%에 불과했습니다.사이버 보안 연구원들은 임의 코드 실행 취약점이나 민감한 정보 노출 등의 주요 취약점이 인기 있는 바이브 코딩 플랫폼에서 존재함을 밝혔습니다. 데이타브릭스의 AI 레드팀은 바이브 코딩이 겉보기에 무해한 게임 개발 작업을 통해 원격 코드 실행 취약점을 의도치 않게 도입할 수 있음을 시연했습니다.세대 간의 격차보안 우려에도 불구하고, 채용 시장은 이미 바이브 코딩 수요에 맞춰 변화하고 있습니다. Visa, Reddit, DoorDash 등 다양한 기업들이 이제 구인 공고에 바이브 코딩 역량을 명확하게 요구하고 있으며, 일부 스타트업은 코드의 50%가 AI로 생성될 것을 의무화하고 있습니다.Y Combinator는 현재 배치의 기업 중 25%가 코드베이스의 95%가 AI로 생성된다고 보고하며, 이는 스타트업 생태계가 해당 기술을 얼마나 빠르게 도입하고 있는지 보여줍니다. 이러한 변화로 인해 업계 관찰자들은 "바이브 코딩 클린업 전문가"라 불리는 새로운 직종이 생겨났는데, 이들은 AI가 생성한 코드의 문제를 해결하는 데 특화된 개발자입니다.바이브 코딩이 실리콘밸리의 이사회와 개발팀 속으로 계속해서 퍼져가면서, 혁신의 속도와 코드 보안 사이의 긴장은 여전히 해소되지 않고 있습니다. 경영진들은 빠른 프로토타이핑 역량을 기뻐하고 있지만, 근본적인 보안 문제는 업계가 장기적인 안정성을 단기적인 속도와 맞바꾸고 있을 수 있음을 시사합니다.
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2025.09.21 등록
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