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메타, 메타버스 직원들에게 AI 활용으로 5배 성과 향상 요구

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작성자 xtalfi
작성일 10.11 17:52
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

메타 는 메타버스 사업부에 운영 방식을 대대적으로 개편하도록 지시하며, 직원들이 업무의 모든 측면에 인공지능을 통합하여 5배의 생산성 향상을 달성할 것을 요구하고 있다. 여러 매체가 입수한 내부 커뮤니케이션을 통해 공개된 이 야심찬 이니셔티브는 고전하고 있는 회사의 가상현실 사업부에 중요한 전환점을 의미한다.


메타의 메타버스 담당 부사장인 비샬 샤(Vishal Shah)는 내부 메시지를 통해 “AI4P”(생산성을 위한 AI) 프로그램을 공개하며 직원들에게 “5%가 아닌 5배로 생각하라”고 촉구했다 — 이는 점진적 개선이 아닌 혁신적 변화를 강조하는 것이다. 이 지시는 메타가 제한적인 대중 채택만을 가져온 메타버스 투자에 대한 수십억 달러 규모의 정당성을 입증해야 한다는 압박이 커지는 가운데 나온 것이다.

 

전사적 AI 통합 추진


이 이니셔티브는 전통적인 엔지니어링 역할을 넘어 제품 관리자, 디자이너 및 교차 기능 파트너까지 포괄하며, Shah는 모든 팀원이 “소매를 걷어붙이고 프로토타입을 구축하고, 버그를 수정하며, 가능한 것의 경계를 넓혀야 한다”고 강조했습니다. Meta는 전용 교육 프로그램과 “AI 학습의 날”을 통해 연말까지 메타버스 인력의 80%가 일상 업무에 AI를 통합할 것으로 기대하고 있습니다.


이러한 메타버스 중심의 추진은 회사의 광범위한 트렌드와 일치합니다. Meta는 직원의 AI 사용을 모니터링하기 위한 추적 대시보드를 구현했으며, 채택을 장려하기 위해 “Level Up”이라는 게임화된 시스템을 만들었습니다. Reality Labs 부서는 특히 현재 70%의 비율에서 75% 이상으로 AI 도구 사용을 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다.

 

전략적 맥락 및 산업에 미치는 영향


이 방침은 메타에서 AI의 역할에 대한 CEO 마크 저커버그의 더 큰 비전을 반영합니다. 그는 이전에 인공지능이 12-18개월 내에 회사 코드의 대부분을 작성할 것이라고 예측했으며, 메타는 현재 채용 지원자들이 코딩 인터뷰 중에 AI를 사용할 수 있도록 허용하고 있습니다. 회사는 2025년 AI 인프라에 600억~650억 달러를 투자하고 있으며, 여기에는 대규모 데이터 센터 건설과 130만 개 이상의 GPU 배포가 포함됩니다.


그러나 이러한 공격적인 목표는 엔지니어들 사이에서 코드 품질과 AI 생성 시스템 유지보수의 어려움에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 일부 개발자들은 기술 부채 생성과 자신이 작성하지 않은 코드를 디버깅하는 어려움에 대해 걱정하고 있으며, 이는 소프트웨어 개발 품질에 대한 AI의 영향에 관한 광범위한 업계 논쟁을 반영하고 있습니다.

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(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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10.10 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)피겨 AI, 가정 생활 혁신을 목표로 한 5피트 6인치 휴머노이드 로봇 ‘피겨 03’ 공개피겨 AI는 올해 10월 공식적으로 휴머노이드 로봇 ‘피겨 03’을 출시하며, 범용 로봇을 일상 가정에 도입하려는 회사의 여정에서 중대한 순간을 맞이했습니다. 키 5피트 6인치인 피겨 03는 전작과는 완전히 다르게 설계되었으며, 대량 생산과 가정용 사용을 위해 특별히 제작되었습니다. 다만, 실제 가정에 배치되기까지는 2026년까지 기다려야 합니다.고급 역량이 국내 도전에 맞서다Figure 03은 Figure 02에 비해 상당한 개선 사항을 보여줍니다. 여기에는 더 작고 강력한 관절, 90% 저렴한 제조 비용, 촉감이 있는 슬림한 손가락, 정교한 작업을 위한 손바닥 장착 카메라 등이 포함됩니다. 이 로봇은 식기세척기 적재, 식탁 위 정리, 기본 세탁 작업을 성공적으로 수행할 수 있지만, 아직 티셔츠 개기와 같이 복잡한 활동에는 어려움을 겪으며 물건을 떨어뜨렸을 때는 인간의 도움이 필요합니다.Figure의 독자적 “Helix” 신경망으로 구동되는 이 로봇은 전작에 비해 두 배의 프레임 속도와 60% 넓은 시야를 갖춘 향상된 비전 시스템을 특징으로 합니다. 시스템은 균형 및 반사에 사용되는 “system zero”, 신경계 반응에 해당하는 “system one”, 논리적 추론 및 의사결정에 사용되는 “system two” 등 세 가지 수준의 AI가 통합되어 있습니다. 이러한 발전에도 불구하고, CEO Brett Adcock은 출시 시점에서는 로봇이 “실제로 가정용으로 준비되지 않을 것”임을 인정했으며, 2026년을 자율 가정 운영 목표 시기로 설정했습니다.십억 달러 지원과 상업적 야망Figure AI는 2025년 9월 시리즈 C 펀딩에서 10억 달러 이상의 투자를 유치하며 390억 달러의 기업 가치를 달성했습니다. 이 과정에는 Nvidia OpenAI, Microsoft, 제프 베조스 등 주요 투자자들이 참여했습니다. 회사는 휴머노이드 로보틱스 시장이 전 세계 경제의 모든 육체노동 가치에 해당하는 40조 달러 규모의 기회를 제공할 것으로 추정하고 있습니다.회사의 새로운 산호세 BotQ 제조 시설은 연간 최대 12,000대의 로봇을 생산할 수 있으며, 4년 내에 100,000대까지 확대할 계획입니다. Figure 02 로봇은 이미 BMW의 사우스캐롤라이나 공장에서 하루 10시간 교대로 근무하며 산업 환경에서 휴머노이드 로봇의 상업적 성공 가능성을 입증하고 있습니다. 회사는 로봇이 다른 로봇을 조립하는 생산 방식을 통해, Adcock이 “플라이휠 효과”라고 부르는, 대규모 플릿이 더 저렴한 생산과 더 나은 AI 훈련을 가능케 하는 선순환 구조를 만들 계획입니다.
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