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Red Hat, AI 및 양자 보안 기능을 갖춘 Linux 업데이트 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.13 14:48
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Red-Hat-building-logo.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Red Hat은 11월 12일 Red Hat Enterprise Linux 10.1과 9.7의 일반 출시를 발표했으며, AI 기반 기능을 오프라인 환경에서 제공하고 미래의 양자 컴퓨팅 위협에 대한 보호를 강화했습니다. 이 릴리스는 조직들이 인공지능 워크로드를 배포해야 하는 압박이 커지는 가운데, 양자 컴퓨터가 악용할 수 있는 암호 취약점에 대비해야 하는 상황에서 출시되었습니다.​

가장 기대되는 기능은 RHEL 명령 줄 어시스턴트의 오프라인 버전으로, 이제 Red Hat Satellite 가입자를 위해 개발자 프리뷰로 제공됩니다. 이 도구는 로컬에서 컨테이너 세트로 실행되며, 완전히 분리된 또는 에어갭 환경에서도 외부 네트워크 연결 없이 리눅스 작업에 대한 AI 기반 안내를 제공합니다. Red Hat의 블로그에서 Gil Cattelain에 따르면 “RHEL 명령 줄 어시스턴트의 오프라인 버전이 언제 제공될 것인가?”는 올해 초 Red Hat Summit에서 반복적으로 제기된 질문이었습니다.​

이번 업데이트는 Red Hat 저장소를 통해 Advanced Micro Devices, Intel, Nvidia 칩용으로 검증된 드라이버를 제공함으로써 AI 가속기 배포를 간소화합니다. 새로운 rhel-drivers 명령은 데이터 센터 AI 가속기 하드웨어를 자동으로 감지하여 최신 드라이버를 설치하며, 수동으로 호환성을 확인할 필요가 없습니다. Red Hat의 하이브리드 플랫폼 시장 인사이트 수석 이사 Stu Miniman에 따르면 검증된 드라이버는 하드웨어 파트너와 광범위한 테스트를 거친 뒤 RHEL 확장 및 보조 저장소에서 제공됩니다.​


양자 위협에 대비하기

두 릴리스 모두 양자 후 암호화 기능을 확장하여 "지금 수집하고 나중에 해독" 공격에 대응합니다. 이는 적대자들이 오늘날 암호화된 데이터를 수집하여 양자 컴퓨터가 충분히 강력해지면 해독하는 공격입니다. RHEL 9.7은 모듈 격자 기반 키 캡슐화 메커니즘(ML-KEM) 및 모듈 격자 기반 디지털 서명 알고리즘(ML-DSA)을 포함한 양자 후 알고리즘을 통합하며, 이는 미국 국립표준기술연구소(NIST)가 2024년 8월에 표준화했습니다. RHEL 10.1은 전송 중인 데이터를 위한 전송 계층 보안에서 양자 후 암호화에 대한 향상된 지원을 추가합니다.​

Red Hat은 "RHEL 9.7은 RHEL의 이전 안정 릴리스에 제한적인 양자 후 암호화 기능을 제공하여" 조직이 RHEL 10으로 전환하기 전에 기존 환경에서 실험할 수 있도록 한다고 밝혔습니다. 알고리즘은 통제된 테스트를 가능하게 하면서 중단을 방지하기 위해 옵트인 방식으로 유지됩니다.​

Red Hat이 후원한 IDC 연구에 따르면, IT 인프라 팀은 무료 오픈 소스 대안에 비해 Red Hat 솔루션을 사용할 때 32% 더 효율적이며, 개발 팀은 20%의 생산성 향상을 경험합니다. RHEL 10.1은 또한 이미지 모드에서 소프트 재부팅을 도입하여 관리자가 전체 커널 재시작 없이 시스템 상태를 변경할 수 있도록 하여 서비스 중단을 최소화하면서 더 빠른 업데이트를 가능하게 합니다.

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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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