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칩 설계, 외계인 고문과 같은 결과가 나오는 AI

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작성자 skyL
작성일 2025.07.29 10:23
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프린스턴 대학과 인도공과대학 연구진이 인공지능을 이용해 무선 통신 칩을 설계했는데, 그 결과물이 너무나 기괴하고 복잡해서 인간 엔지니어들이 전혀 이해할 수 없을 정도였습니다. 하지만 놀랍게도 이 AI가 만든 칩들은 기존 최고 성능의 칩들을 압도적으로 능가하는 성능을 보여주었습니다.

연구를 주도한 카우식 센굽타 교수는 "우리가 만들어낸 구조들은 복잡하고 무작위로 보이는 모양이지만, 회로와 결합하면 이전에는 달성할 수 없었던 성능을 만들어냅니다. 인간은 이것들을 실제로 이해할 수 없지만, 더 잘 작동합니다"라고 설명했습니다. 이는 마치 외계인이 설계한 것 같은 패턴이지만, 그 성능은 인간의 직관과 경험을 완전히 뛰어넘는 수준이었습니다.

가장 놀라운 점은 이 AI 시스템이 기존에 몇 주가 걸리던 고숙련 엔지니어의 작업을 단 몇 시간 만에 완료했다는 것입니다. 더욱 인상적인 것은 AI가 만든 칩들이 에너지 효율성을 대폭 향상시켰을 뿐만 아니라, 기존 기술로는 불가능한 엄청나게 넓은 주파수 범위에서도 작동할 수 있다는 점입니다.

연구진은 무선 칩의 설계 공간이 얼마나 방대한지 설명하면서, 가능한 구성의 수가 우주의 원자 수보다도 많다고 밝혔습니다. 인간 설계자들은 이런 복잡성을 이해할 수 없기 때문에 부품을 하나씩 추가하며 상향식으로 칩을 구축하는 방식을 사용합니다. 반면 AI는 칩 전체를 하나의 완전한 시스템으로 바라보면서 기괴하지만 매우 효율적인 배치를 만들어냅니다.

이 연구는 AI가 단순히 인간의 보조 도구가 아니라, 인간이 상상할 수 없는 완전히 새로운 관점에서 문제를 해결할 수 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다. 미래에는 AI가 설계한 이런 '이해할 수 없는' 기술들이 우리 일상 속 전자기기들을 혁신적으로 바꿔놓을 것으로 예상됩니다.

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- 최근 월 약 28만 원(200달러) 구독료로 800만 원 상당의 토큰을 사용하는 '추론 고래'(Inference whales) 개발자들이 다수 등장.- 일부 헤비유저 때문에 앤트로픽, 바이브 코딩 등 AI 스타트업의 수익성 악화 논란.- 대표적으로 한 사용자는 한 달간 51억 토큰(806만 원치 API 비용)에 달하는 클로드 코드 사용. 상위 169명은 한 달간 2777억 토큰 소비.- 서비스 업체들은 남용 방지 위해 무제한 요금제에 주간 사용량 제한 등 도입, 별도 초과 요금 부과 시작(8/28부터).- 비용 하락에도 최고 모델 수요는 여전히 높으며, AI 활용 워크플로우 확대에 따라 실제 토큰 사용량은 증가.- 전문가들은 "AI 추론 비용 감소가 현실적으로 어렵고, 무제한 요금제는 지속 불가능"이라는 의견 제시
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이 사업은 공무원이 보안 걱정 없이 다양한 생성형 AI 서비스를 활용하도록 관련 플랫폼과 거대언어모델(LLM), 컴퓨팅 자원(GPU 등) 등을 제공하는 게 목적이다. 행안부는 오는 11월 일부 서비스를 시범 제공할 계획이다. 삼성SDS 컨소시엄에 포함된 AI 플랫폼 2종(삼성SDS 패브릭스, 네이버 하이퍼스튜디오)과 LLM 모델 6개를 선정해 우선 서비스한다. 공무원은 이들 가운데 원하는 플랫폼과 LLM을 활용, AI를 업무에 적용해볼 수 있다.-> 우리가 아는 흔한 LLM모델을 쓸 수 있다는 말인가?
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오픈AI는 2025년 8월 17일부터 챗GPT의 응답 톤을 보다 따뜻하고 친근하게 조정하는 업데이트를 적용했습니다. 이로 인해 대화가 더 자연스럽고 사용자 친화적으로 느껴집니다. 기존에는 정보 위주의 다소 딱딱한 응답이 주를 이뤘다면, 이제는 감정 표현이 더 풍부해졌습니다. 예를 들어, 이전에는 "오늘 서울 날씨는 맑음, 기온 25도입니다"라는 응답이었다면, 이제는 "서울 오늘 날씨가 정말 좋아요! 맑고 기온 25도라 나들이 가기 딱 좋겠네요!"처럼 보다 생동감 있는 답변을 제공합니다. 사용자 피드백에 따르면 대화의 자연스러움이 약 20% 향상되었습니다.PS. 그래서 그런지 자꾸 반말을 하네요...
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구글 딥마인드가 초경량 AI 모델 '젬마 3 270'(2억 7천만 매개변수)을 오픈소스로 공개했습니다. 이 모델은 휴대폰, 노트북, 웨어러블 기기 등 저전력 장치에서도 고효율로 작동하도록 설계되었습니다. 특히, 개발자 커뮤니티를 지원하기 위해 무료로 제공되는 '제미나이 CLI 깃허브 액션'과 함께, AI 코딩 협업 도구로 주목받고 있습니다. 이는 소규모 개발자나 스타트업이 AI를 쉽게 활용할 수 있게 돕는 흥미로운 움직임입니다.젬마는 간단히 사용할 수 있습니다. 사용방법은 아래와 같습니다.- 구글 딥마인드의 깃허브 저장소 또는 Hugging Face 모델 허브에서 젬마 3 270을 다운로드합니다.- Python 환경에서 pip install gemma 명령어로 설치합니다.- gemma run --model gemma-3-270m 명령어를 실행하여 모델을 사용할 수 있습니다.
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2025.08.20 등록
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