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PyTorch 창시자 친탈라, 무라티의 AI 스타트업에 합류

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.20 03:04
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


PyTorch의 공동 창시자이자 전 Meta AI 리더인 Soumith Chintala가 전 OpenAI 최고기술책임자 Mira Murati가 설립한 인공지능 스타트업 Thinking Machines Lab에 합류했습니다. 이번 이적은 Chintala의 Meta에서의 11년 재직 기간의 종료를 의미하며, 현재 약 500억 달러의 기업 가치로 자금 조달 협상 중인 Murati의 빠르게 성장하는 벤처에 중요한 인력 영입을 나타냅니다.​

"[T]hinking machines…사람들이 정말 놀랍습니다"라고 Chintala는 화요일 X에 게시하며 스타트업에서의 새로운 역할을 확인했습니다. 이달 초 작별 인사에서 그는 PyTorch를 이끌며 보낸 거의 8년을 회상하며, "아무것도 없는 상태에서 AI 분야에서 90% 이상의 채택률"로 성장시켰다고 밝혔습니다. 이 오픈소스 프레임워크는 현재 "거의 모든 주요 AI 회사의 프로덕션 환경에서 사용되고" "MIT에서 인도 시골까지 교실에서 가르쳐지고 있다"고 그는 썼습니다.​


공격적인 AI 인재 경쟁

Chintala의 영입은 Murati가 올해 초 Meta CEO Mark Zuckerberg로부터 제안받은 것으로 알려진 10억 달러 규모의 인수 제안을 거절한 지 몇 달 만에 이루어졌다. 거절 이후, Zuckerberg는 The Wall Street Journal에 따르면 약 50명의 직원을 보유한 Thinking Machines의 직원 중 12명 이상에게 수년에 걸쳐 2억 달러에서 10억 달러에 이르는 보상 패키지를 제안한 것으로 알려졌다.​

인재 영입 전쟁은 양측 모두에게 승리를 안겨주었다. 10월에 Thinking Machines의 공동 창립자이자 전 Meta 연구원인 Andrew Tulloch가 Murati의 스타트업을 떠나 Meta로 복귀했다. 그러나 Murati는 팀 대부분을 성공적으로 유지했으며, 이제 ChatGPT 개발을 공동 주도한 John Schulman, 연구원 Alec Radford, 그리고 OpenAI의 전 최고 연구 책임자 Bob McGrew를 포함하는 명단에 Chintala를 추가했다.​


메타의 AI 구조조정

친탈라의 퇴사는 메타가 AI 운영의 대대적인 구조조정을 진행하는 가운데 발생했습니다. 메타는 최근 Scale AI의 전 CEO인 알렉산드르 왕이 이끄는 새로운 슈퍼인텔리전스 랩스(Superintelligence Labs) 부서로 AI 팀을 통합했으며, 이는 메타가 해당 회사에 143억 달러를 투자한 이후의 일입니다. 10월에 메타는 민첩성과 의사결정 향상을 위해 이 부서에서 약 600개의 직책을 삭감했습니다.​

이러한 대변동은 메타의 리더십 계층으로도 확대되었습니다. 메타의 수석 AI 과학자이자 기초 AI 연구소(Fundamental AI Research lab) 설립자인 얀 르쿤(Yann LeCun)은 향후 몇 달 내에 메타를 떠나 자신의 스타트업을 시작할 준비를 하고 있는 것으로 알려졌습니다.​

싱킹 머신즈 랩(Thinking Machines Lab)은 10월에 첫 제품인 Tinker—대규모 언어 모델 미세 조정을 위한 API—를 출시했으며, 올해 초 100억 달러 가치 평가로 20억 달러를 조달했습니다. 블룸버그에 따르면, 이 스타트업은 현재 7월 가치 평가의 4배 이상인 약 500억 달러의 가치 평가로 새로운 펀딩 라운드를 진행하기 위한 초기 논의 중입니다.

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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
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
VentureBeat기사는스스로를"AI우선"이라고선언하는대부분의기업들이진정한도입보다는형식적인혁신에몰두하고있다고주장하며,진정한AI도입은하향식기업지시가아닌호기심많은직원들이조용히실험하는과정에서자연스럽게나타난다고설명합니다.​이기사는직접프로토타입을만들고자신의실패를공유하는리더와금요일까지AI계획을요구하는Slack메시지로단순히규정준수를강요하는리더를구분하며,전자는실질적인추진력을조성하는반면후자는반감을낳는다고설명합니다.​기사는재무및운영부서의직원들이일반적으로이사회프레젠테이션에등장하는고가의엔터프라이즈플랫폼이아닌"그냥ChatGPT"를사용한다고인정한다고언급하며,최근설문조사에따르면광범위한도입의무에도불구하고직원의5%만이AI를최대한활용하여업무를혁신하고있다고밝힙니다.
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2025.11.25 등록
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