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OpenAI, 1조 4천억 달러 규모의 인프라 거래 약속

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.07 14:51
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


OpenAI는 기술 역사상 가장 야심찬 재정적 사업 중 하나에 직면해 있으며, CEO 샘 알트먼은 인공 일반 지능(AGI) 목표를 추구하면서 회사가 1조 4천억 달러 이상의 인프라 거래를 약속했다고 밝혔습니다. 목요일 발언에서 알트먼은 대규모 확장에도 불구하고 OpenAI가 정부 구제금융을 추구하지 않으며 2025년 말까지 연간 매출 실행률이 200억 달러를 넘어설 것으로 예상하고, 이 수치는 2030년까지 수천억 달러 규모로 확대될 것으로 예상된다고 이해관계자들을 안심시켰습니다.​


1조 달러 규모의 확장과 수익 목표

Altman의 X 플랫폼 발표는 AI 업계에 중요한 전환점이 되었으며, 이는 OpenAI가 데이터 센터 용량과 칩 파트너십, 특히 Nvidia와 AMD 같은 거대 공급업체들과 수십억 달러 규모의 계약을 확보하는 시점에 이루어졌다. 향후 8년간 1조 4천억 달러라는 투자 규모는 실리콘밸리와 월스트리트 전반에 경외심과 회의론을 동시에 불러일으켰으며, 이들은 이제 OpenAI의 예상 수익이 비용을 감당할 수 있을지 고심하고 있다. "우리는 AI가 주도하는 미래 경제를 위한 인프라를 구축하고 있습니다... 대규모 인프라 프로젝트는 완성까지 상당한 시간이 걸리므로 지금 시작해야 합니다"라고 Altman은 작성하며, 이러한 투자를 신흥 AI 역량에서 리더십을 유지하기 위한 필수 요소로 자리매김했다.​

최근 몇 달 동안 OpenAI는 비영리 기관에서 ChatGPT의 폭발적인 성공에 힘입어 세계에서 가장 빠르게 성장하는 상업용 AI 벤처 기업 중 하나로 전환했다. Altman은 기업용 AI, 소비자 기기—5월에 인수한 Jony Ive의 io에서 비롯된 손바닥 크기의 AI 기기에 대한 소문을 포함하여—그리고 로봇공학 분야의 새로운 비즈니스 제품을 통해 2030년까지 "수천억 달러"의 매출을 올릴 것으로 예측한다. 이 회사는 또한 다른 기업들에게 AI 컴퓨팅 용량을 직접 판매하는 것을 고려하고 있으며, 이는 주요 클라우드 컴퓨팅 제공업체가 되려는 야망을 시사한다.​


정부 구제금융 거부와 산업계 반응

정부 구제금융의 가능성은 CFO 사라 프리어(Sarah Friar)가 WSJ Tech Live 컨퍼런스에서 OpenAI의 인프라 계획 자금 조달을 돕기 위한 연방 정부의 "안전망" 가능성을 시사한 발언 이후 수면 위로 떠올랐습니다. 이 발언은 즉각적인 반발을 불러일으켰고, 알트만은 강력하게 해명했습니다: "우리는 OpenAI 데이터 센터에 대한 정부 보증을 받지도 않고 원하지도 않습니다. 정부는 특정 기업을 우대해서는 안 되며, 납세자들이 잘못된 결정을 내리거나 시장에서 실패한 기업을 구제하는 책임을 져서는 안 됩니다"라고 그는 밝혔으며, 이는 AI 기업에 대한 연방 지원을 배제한 백악관 AI 고문 데이비드 색스(David Sacks)의 유사한 게시물과 맥을 같이 합니다.

알트만은 공공 자금이 개별 기업이 아닌 전체 산업, 특히 미국 반도체 제조업을 강화하는 데 사용되어야 한다고 더욱 강조했습니다. OpenAI가 국내 반도체 생산을 위한 대출 보증에 관한 논의에 참여한 것은 사실이지만, 알트만은 어떤 신청서도 제출되지 않았으며 직접적인 구제금융 계획도 없다고 주장합니다.​


재정적 불확실성과 앞으로의 길

5,000억 달러에 달하는 인상적인 기업 가치에도 불구하고, OpenAI는 여전히 수익을 내지 못하고 있어 막대한 지출을 정당화해야 한다는 압박이 커지고 있습니다. 분석가들은 회사의 상당한 수익 창출 능력이 "모든 사람에게 드리워진 주요 질문"이라고 지적하며, 회의론자들은 지분 조달, 부채 자본, 그리고 새로운 제품 카테고리에 대한 계획을 면밀히 주시하고 있습니다.​

OpenAI의 회장인 그렉 브록먼은 현재 1조 달러 규모의 인프라 구축을 주도하고 있으며, AGI가 실현될 경우 "모든 것을 변화시킬 것"이라고 주장하면서 이 투자를 사회 발전에 필수적인 것으로 규정하고 있습니다. 알트만과 브록먼 모두 지속적인 규모 확대와 신속한 실행이 OpenAI가 경쟁 우위를 유지하는 데 중요하다는 확고한 믿음을 표명하고 있습니다.

OpenAI가 AGI, 기업용 AI, 그리고 소비자 기술 분야에서 대담한 새로운 지평을 추구함에 따라, 전 세계는 기술 업계의 가장 과감한 도박이 성공할지, 아니면 재정적 중력이 야망을 다시 지상으로 끌어내릴지 지켜볼 것입니다.

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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
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
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