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테슬라, 업그레이드된 신경망을 탑재한 FSD V14.2 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.24 17:51
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Tesla는 금요일에 Full Self-Driving (Supervised) V14.2 출시를 시작했으며, CEO 일론 머스크가 차량을 “거의 감각이 있는 것처럼” 느끼게 만드는 단계라고 설명한 업데이트를 도입했습니다.

회사의 AI4 하드웨어가 장착된 초기 차량들에 소프트웨어 버전 2025.38.9.5를 통해 배포된 이 업데이트는 더 높은 해상도 기능을 갖춘 업그레이드된 신경망 비전 인코더를 특징으로 합니다. 릴리스 노트에 따르면, 이 시스템은 이제 긴급 차량, 도로 위의 장애물, 그리고 인간의 제스처를 더 잘 처리하기 위해 향상된 기능을 활용합니다.


향상된 기능 및 성능

V14.2 릴리스에는 여러 가지 새로운 기능이 포함되어 있으며, 가장 주목할 만한 것은 운전자가 FSD가 주차할 위치를 선택할 수 있도록 하는 도착 옵션(Arrival Options)입니다—주차장, 도로변, 진입로, 주차 건물, 또는 길가에 주차할 수 있습니다. 이 업데이트는 또한 경찰차, 소방차, 구급차를 포함한 긴급 차량을 위해 길을 비키거나 양보하는 기능을 추가했습니다.

Tesla는 내비게이션과 경로 안내를 비전 기반 신경망에 통합하여 차단된 도로와 우회로를 실시간으로 처리할 수 있게 했으며, 운전 스타일 선호도를 맞춤 설정할 수 있는 추가 속도 프로필을 도입했습니다. 이 시스템은 또한 비보호 회전, 차선 변경, 끼어들기, 스쿨버스 대응에서 개선된 처리 능력을 보여줍니다.

초기 테스트 데이터는 상당한 성능 향상을 시사합니다. 11월 초 기준으로 FSD 버전 14는 중대한 개입 간 평균 1,454마일을 기록했으며, 이는 버전 13.2의 평균 443마일보다 3배 이상 높은 수치입니다.


로보택시 확장 및 시장 맥락

소프트웨어 업데이트는 Tesla가 로보택시 확장을 가속화하는 시점에 출시되었습니다. 이 회사는 11월 17일 애리조나주 교통부로부터 주 전역에서 차량 호출 서비스를 운영할 수 있는 승인을 받았으며, 이는 텍사스와 캘리포니아에 이어 세 번째 주입니다. Tesla는 네바다주 차량관리국(DMV)의 자체 인증 절차도 완료했지만, 네바다 교통 당국으로부터 상업적 승인은 여전히 필요한 상태입니다.

월요일, Stifel 애널리스트 Stephen Gengaro는 FSD와 로보택시 서비스의 발전을 언급하며 Tesla의 목표 주가를 $483에서 $508로 상향 조정했습니다. Gengaro는 경영진이 연말까지 약 8개에서 10개의 대도시 지역으로 확장할 계획이라고 언급했습니다.

그러나 Tesla는 미국 내 여러 도시에서 안전 운전자 없이 완전 자율주행 레벨 4 차량을 운영하는 Waymo와의 경쟁 심화에 직면해 있습니다. Waymo는 11월 20일 미니애폴리스, 탬파, 뉴올리언스로의 확장을 발표했으며, 현재 1,500대의 차량 보유에 2026년까지 2,000대를 추가할 계획입니다.

Musk는 이전에 V14.2가 광범위한 출시의 시작을 알릴 것이며, V14.3에 이르면 차량이 “마치 지각이 있는 것처럼” 느껴질 것이라고 밝혔습니다.

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Huawei Cloud는 11월 21일 AI 서밋에서 Huawei 홍콩 AI 생태계 연합을 공식 출범하여 금융, 헬스케어, 물류 부문 전반에 걸쳐 AI 도입을 가속화하기 위해 업계 리더들을 결집시켰습니다. Hong Kong Telecom(HKT), ASL, Nexify, KBQuest, EY, PwC, iFLYTEK, Deloitte China, WPS, ICO를 포함하는 이 연합은 실제 산업 요구를 해결하는 오픈 소스 협력 생태계를 구축하는 것을 목표로 합니다.사이버포트에서 열린 이번 서밋에는 200명 이상의 기업 리더, 파트너, 개발자들이 참석했으며, Huawei 개발자 경진대회 아시아-태평양 결선 시상식과 동시에 개최되었습니다. 홍콩 정부는 이 이니셔티브에 대한 강력한 지지를 표명했으며, 혁신기술산업부 차관 Ms. CHEONG Man-Lei는 행정장관의 2025년 시정방침 연설이 AI를 미래 핵심 산업으로 명시적으로 지정했다고 언급했습니다.새로운 서비스가 AI 장벽을 낮추다Huawei Cloud는 기업의 구현 과제를 줄이기 위해 설계된 여러 서비스를 공개했습니다. MaaS(Model as a Service) 플랫폼은 하루 이내에 AI 컴퓨팅 활성화를 가능하게 하여 플랫폼 준비를 간소화하고 배포를 가속화합니다. 추가 출시에는 MAF(Model Application Firewall), 에이전트 플랫폼 Versatile, 그리고 Huawei Cloud Stack 8.6이 포함되었습니다.Huawei Cloud 아시아태평양 지역 총괄 사장인 Sunny Shang은 홍콩의 전략적 위치를 “중국의 AI 생태계가 전 세계로 확장하고 국제적 혁신이 중국 본토로 진입하는 자연스러운 관문”으로 강조했습니다. 회사는 디지털 인텔리전스 이니셔티브를 지원하기 위해 홍콩에 4개의 가용 영역과 초저지연 클라우드 서비스를 배포했습니다.기존 협력 사례는 실용적인 적용을 보여주었습니다: HKT는 지능형 고객 서비스를 자동화하여 문의 시간을 60%, 운영 비용을 40% 줄였습니다. 홍콩 천문대는 Huawei의 기술을 사용하여 일기 예보를 7일에서 15일로 연장했습니다.개발자 경진대회, 지역 인재를 발굴하다이번 정상회의는 10개국 및 지역에서 약 1,000명의 개발자가 참여하여 192개의 우수한 출품작을 제출한 화웨이 개발자 경진대회 아시아-태평양 시상식으로 마무리되었습니다. 홍콩의 EvoClass Nexus 팀은 AI 교육 플랫폼으로 사회 및 지속가능성 부문에서 우승했으며, 필리핀의 Sproutshk 팀은 AI 금융 관리 애플리케이션으로 금융 부문 타이틀을 차지했습니다.이번 경진대회는 두 개의 부문으로 구성되었습니다: 금융 부문은 지능형 재무 관리, 신용 평가 및 포용적 금융에 초점을 맞췄으며, 사회 및 지속가능성 부문은 의료, 재난 대응 및 스마트 교통을 다뤘습니다. 최종 발표는 11월 19일 홍콩 폴리테크닉 대학교에서 진행되었으며, 시상식은 11월 20일에 개최되었습니다.
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2025.11.25 등록
2022년 11월 30일 오픈AI가 챗GPT를 공개한 지 3년이 지나면서 한국의 인공지능(AI) 경쟁력이 세계 5위권에 안착할 것으로 전망되는 가운데, AI 신뢰성과 안전성 확보가 시급한 과제로 떠올랐다. 부총리급으로 격상된 과학기술정보통신부를 중심으로 정부가 역대 최대 예산을 투입하며 ‘AI 3대 강국’ 도약을 추진하고 있지만, 딥페이크 범죄 급증 등 AI 오남용에 대한 우려도 함께 커지고 있다.글로벌 데이터 플랫폼 스타티스타에 따르면 한국의 올해 AI 시장 규모는 90억6000만 달러(약 13조원)에 달할 전망이다. 마이크로소프트가 이달 발간한 ‘AI 확산 보고서’는 LG의 엑사원 4.0 모델을 미국 오픈AI의 GPT-5, 중국 딥시크에 이어 세계 3위로 평가했다. 미국 대비 기술 격차는 5.9개월로 중국의 5.3개월과 비슷한 수준이다.젠슨 황 엔비디아 [NVDA 최고경영자는 지난달 경주에서 열린 APEC CEO 서밋에서 “한국은 소프트웨어, 과학기술, 제조 역량을 모두 갖춘 몇 안 되는 국가”라며 “한국이 가장 많은 AI 인프라를 보유한 국가가 될 것”이라고 평가했다. 샘 올트먼 오픈AI CEO도 “한국의 AI 사용자 비율이 세계 최고”라고 언급한 바 있다.딥페이크 범죄 급증, 피해자 절반이 10대AI 기술 발전의 이면에서는 안전성 문제가 심각한 사회 이슈로 부상했다. 경찰청에 따르면 지난해 11월부터 올해 10월까지 사이버성폭력 단속으로 3557명이 검거됐으며, 이 중 딥페이크 범죄 비중이 35.2%로 가장 많았다. 딥페이크 범죄 피의자 중 61.8%가 10대였으며, 여성가족부와 한국여성인권진흥원 조사에서는 합성·편집 피해 건수가 전년 대비 227.2% 급증한 것으로 나타났다.김명주 AI안전연구소장은 “AI 모델이 화학·생물·방사능·핵 관련 민감 정보를 우회적으로 학습하는 방식이 가능한지 테스트하는 연구가 일부 국가에서 진행되고 있다”며 “AI 안전 논의가 규제 차원을 넘어 국가 단위 대응 구조로 진화하고 있다”고 설명했다.내년 1월 AI기본법 시행, 생태계 구축 과제정부는 내년 1월 22일부터 시행되는 AI기본법 시행령에 따라 고영향·생성형 AI 기업에 개발 단계부터 위험을 식별·평가·완화하는 체계 구축을 의무화한다. AI 생성물 표시 의무화도 도입되며, 최소 1년 이상의 계도 기간을 거쳐 본격 규제에 나설 예정이다.최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 “규모 경쟁에서는 한국이 미국과 중국을 이길 수 없다”며 “선박, 문화, 국방, 식품 등 ‘K-특화’ 분야에서 한국만의 AI 접근법을 만들어야 한다”고 제안했다. 이종호 서울대 교수는 “저전력 반도체, 제조업 AI 전환 등 한국이 강점을 가진 분야를 중심으로 빠르게 발전시켜야 한다”고 강조했다.과기정통부는 올해 2만장 이상의 최신 GPU를 공공·대학·스타트업에 배정했고, 2026년에는 5만장을 추가 도입할 계획이다. 하지만 전문가들은 AI 인재가 미국으로 유출되는 문제와 규제 완화, 중소기업 생태계 구축 등이 여전히 해결해야 할 과제라고 지적한다.
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2025.11.25 등록
수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
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