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Anyscale과 Microsoft, Azure에서 AI 컴퓨팅 서비스 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.05 17:40
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Anyscale과 Microsoft는 오늘 Azure에서 새로운 AI 네이티브 컴퓨팅 서비스를 출시하기 위한 파트너십을 발표했으며, 즉시 비공개 프리뷰에 진입하고 Ray의 분산 컴퓨팅 기능을 엔터프라이즈 규모의 클라우드 서비스로 대폭 확장하는 계기가 되었습니다.​

완전 관리형 퍼스트 파티 Azure 서비스는 Anyscale이 만든 오픈소스 분산 컴퓨팅 프레임워크인 Ray를 기반으로 하며, 기업들이 AI 워크로드를 확장할 때 레거시 컴퓨팅 시스템으로 직면하는 한계를 해결합니다. 이 서비스는 코드 변경 없이도 자체 관리형 Ray에 비해 최대 10배 빠른 성능을 제공합니다.​


엔터프라이즈급 AI 컴퓨팅 솔루션

"AI는 모든 산업을 재정의하고 있지만, 이를 확장하는 것은 여전히 가장 어려운 과제 중 하나입니다"라고 Anyscale의 CEO인 Keerti Melkote는 말했습니다. "Microsoft와 함께, 우리는 기업들이 대규모로 AI를 구축하고 실행하는 것을 획기적으로 더 쉽게 만들고 있습니다 — Ray를 위해 특별히 제작된 Anyscale의 플랫폼과 Azure의 신뢰할 수 있는 인프라를 결합하여 기업들이 인프라 관리가 아닌 혁신에 집중할 수 있도록 합니다".​

새로운 서비스는 Azure Kubernetes Service(AKS)에서 직접 실행되며, Azure Portal을 통한 간소화된 클러스터 배포, 대화형 개발 환경, 그리고 배치 처리와 저지연 서빙 모두를 위한 장애 허용 Ray 클러스터를 기업에 제공합니다. Azure 고객들은 통합 청구의 혜택을 받을 수 있으며, 기존 Microsoft Azure Consumption Commitments를 이 서비스에 적용할 수 있습니다.​


Ray의 성장하는 엔터프라이즈 도입

Ray는 월간 2,700만 건 이상의 다운로드와 39,000개의 GitHub 스타를 기록하며 AI 인프라의 핵심 기술로 부상했습니다. Uber, Spotify, Canva, Coinbase를 포함한 주요 기업들이 이미 분산 AI 컴퓨팅을 위해 Ray를 활용하고 있습니다. 이 프레임워크는 단일 파이프라인에서 CPU와 GPU와 같은 특수 가속기 전반에 걸쳐 데이터 처리, 모델 학습 및 추론을 통합함으로써 현대 AI의 복잡성을 해결합니다.​

Microsoft의 클라우드 네이티브 컴퓨팅 담당 Corporate Vice President이자 Kubernetes 공동 창시자인 Brendan Burns는 "기업들은 AI 워크로드를 확장할 때 유연성과 제어권을 원합니다"라고 말했습니다. "Azure의 Anyscale을 통해 Ray를 Azure Kubernetes Service에 도입함으로써, 우리는 개발자들에게 익숙한 클라우드 네이티브 패턴을 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하고 확장할 수 있는 능력을 제공하고 있습니다".​

이 서비스는 Azure Portal을 통해 비공개 프리뷰로 유지되며, 2026년에 정식 출시될 예정입니다.

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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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