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인텔, 2026년 크레센트 아일랜드 AI 칩 출시 예정

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.15 18:13
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

인텔은 화요일, 인공지능 칩 시장에서 엔비디아 및 AMD와 경쟁하기 위한 최신 시도를 발표하며, 2026년 하반기에 고객 샘플링을 시작할 크레센트 아일랜드(Crescent Island)라는 새로운 데이터센터 그래픽 처리 장치를 공개했습니다.

2025 OCP 글로벌 서밋에서 발표된 이번 발표는 이전 Gaudi 칩이 시장 선두주자들에 대해 큰 성과를 거두지 못한 후 AI 가속기 시장에서 입지를 확보하려는 인텔의 두 번째 주요 시도를 나타냅니다. 크레센트 아일랜드는 160GB의 LPDDR5X 메모리와 인텔의 차세대 Xe3P 아키텍처를 특징으로 하며, 공랭식 엔터프라이즈 서버의 전력 및 비용 최적화에 중점을 둔 AI 추론 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다.

 

인텔의 AI 지배력 확보를 위한 힘겨운 싸움

 

이번 칩 출시는 인텔이 엔비디아가 압도적으로 지배하는 시장에서 치열한 경쟁에 직면한 가운데 이루어졌다. 엔비디아는 AI 가속기 시장의 약 80%에서 92%를 장악하고 있는 것으로 추정된다. 인텔의 어려움은 가우디 칩 시리즈에서 잘 드러나는데, 회사는 이 제품의 규모를 축소하여 2025년 출하 예상량을 300,000-350,000대에서 200,000-250,000대로 줄인 것으로 알려졌다.

인텔의 최고기술책임자(CTO) 사친 카티는 성명에서 "AI는 에이전틱 AI에 의해 추진되면서 정적 훈련에서 실시간, 유비쿼터스 추론으로 전환되고 있다"고 말했다. 그는 복잡한 AI 워크로드를 확장하려면 "오픈 소프트웨어 프레임워크의 지원을 받아 적절한 실리콘을 적합한 작업에 맞추는 이기종 시스템이 필요하다"고 덧붙였다.

새로운 GPU는 다양한 데이터 유형을 지원하며, 토큰 서비스형(tokens-as-a-service) 및 AI 추론 애플리케이션을 제공하는 벤더에게 "매우 적합한" 것으로 포지셔닝되었다. 인텔은 크레센트 아일랜드 출시 전에 기존 Arc Pro B 시리즈 GPU를 사용하여 통합 소프트웨어 스택을 개발할 계획이다.

 

개방형 아키텍처로의 전략적 전환

 

Crescent Island는 지난 2년간 Nvidia와 AMD가 채택한 유사한 전략에 따라 Intel의 새로운 연례 GPU 출시 주기의 시작을 알립니다. 이번 발표는 새로운 리더십 하에서 Intel의 광범위한 전략적 전환을 반영하며, Katti가 설명하는 "개방형 시스템 및 소프트웨어 아키텍처" 접근 방식에 중점을 두어 미래 AI 워크로드를 위한 "적정 규모"와 "적정 가격"의 컴퓨팅을 제공하는 것을 목표로 합니다.

이 전략은 오늘날 주로 동질적인 AI 시스템과는 상당한 차이를 보이며, Intel은 AI 애플리케이션이 더욱 복잡해짐에 따라 이러한 시스템이 경제적으로 비효율적이라고 주장합니다. 회사에 따르면, 에이전트 AI 시스템은 단순한 챗봇 쿼리보다 최대 100배 많은 토큰을 생성할 수 있어 현재 아키텍처를 비용 효율적으로 확장하기 어렵게 만듭니다.

Intel의 새로운 AI 추진은 여러 부문에서 경쟁사들에게 상당한 입지를 잃은 광범위한 반도체 시장에서의 어려운 위치에도 불구하고 이루어지고 있습니다. 이 칩 제조업체는 지난달 Pat Gelsinger가 밀려난 후 현재 정식 CEO를 찾고 있으며, 임시 리더십은 2025년을 "안정화의 해"라고 부르고 있습니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글는 이번 주 구글 시트에서 강화된 Gemini AI 기능을 출시하여 사용자가 간단한 대화형 프롬프트로 복잡한 다단계 작업을 자동화할 수 있게 했습니다. 이는 회사가 생산성 소프트웨어 분야에서 마이크로소프트와의 경쟁을 크게 끌어올린 조치입니다.이 새로운 기능은 10월 15일 구글의 Workspace Updates 블로그를 통해 발표되었으며, 사용자가 포맷 지정, 데이터 정리, 구조적 편집과 같은 복잡한 스프레드시트 작업을 단일 명령으로 실행할 수 있게 합니다. 이제 사용자는 "모든 보관된 행 삭제, 드롭다운 옵션이 포함된 새로운 팀 열 삽입, 업데이트된 마감일 열 추가"와 같은 작업을 요청할 수 있으며, Gemini가 전체 워크플로우를 자동으로 처리합니다.마이크로소프트를 겨냥한 AI 무기 확장구글의 혁신은 회사가 마이크로소프트의 Copilot 제품과의 워크플레이스 AI 경쟁을 더욱 강화하고 있는 가운데 등장했습니다. 이 검색 거인은 최근 Gemini Enterprise를 사용자당 월 30달러에 출시하여 Microsoft 365 Copilot보다 월 10~20달러 저렴하게 제공하고 있습니다. 이러한 공격적인 가격 전략은 AI 기반 생산성 솔루션을 점점 더 찾고 있는 엔터프라이즈 고객을 겨냥한 것입니다.​"우리는 사람들이 AI를 더 쉽게 접근할 수 있도록 민주화하고 있습니다,"라고 구글 클라우드 CEO 토마스 쿠리안은 Gemini Enterprise 발표 자리에서 말했습니다. 이 플랫폼은 쿠리안이 "모든 엔터프라이즈 데이터를 통해 한 번에 대화할 수 있는 단일 관문"이라고 설명한 방식으로 마이크로소프트의 워크플레이스 AI 시장 지배력에 정면 도전합니다.​강화된 Sheets 기능은 산업 관계자들이 처음에는 신뢰성이 없다고 일축했던 구글의 초기 AI 통합에서 크게 업그레이드된 것입니다. 최근 개선을 통해 기존 버전에서 문제가 되었던 수식 생성 오류 및 콘텐츠 업데이트 문제들이 해결되었습니다.제한된 접근성이 비즈니스 전략을 이끈다고급 다단계 편집 기능은 여전히 Business Standard/Plus, Enterprise Standard/Plus, 그리고 Google AI Pro for Education 구독자에게만 제한되어 있습니다. 개인 무료 이용자는 해당 기능을 사용하려면 요금제를 업그레이드해야 하며, 이는 프리미엄 구독을 통해 AI 기능을 수익화하려는 Google의 전략을 반영합니다.​비즈니스 사용자는 이제 Gemini 사이드바를 통해 이전에는 시간이 많이 소요되던 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들면, 비활성 영업 담당자 삭제, 120% 이상 실적의 상위 수행자를 초록색으로 강조 표시, 후속 조치 메모 열 추가 등 분석 및 구조적 변경을 결합할 수 있습니다. AI는 이러한 복잡하고 다양한 변경 사항을 단일 프롬프트로 실행하여 프로젝트 관리자, 재무 분석가, 교육자의 시트 관리를 간소화합니다.​초기 기업 도입 사례는 생산성에 큰 영향을 미칠 것으로 나타났으며, 한 분석에 따르면 Google Sheets에서 Gemini 자동화가 비즈니스 계정의 수동 데이터 입력을 36% 감소시켰다고 합니다. 이 기능은 구글이 반복적인 스프레드시트 작업에 많은 시간을 소비하는 사용자의 시장 점유율을 확보할 수 있게 해주는데, 데이터 준비가 실제 분석보다 대부분의 분석가의 시간을 차지하는 경우가 많기 때문입니다.
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2025.10.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI는 목요일, 마틴 루터 킹 주니어의 유족이 인종차별적이고 모욕적인 콘텐츠를 포함한 "무례한 묘사"에 대해 항의한 후, Sora 플랫폼에서 마틴 루터 킹 주니어를 묘사하는 AI 비디오 생성 기능을 일시적으로 중단했다고 발표했습니다. 이 결정은 MLK의 막내딸인 버니스 킹 박사가 사람들에게 아버지의 AI 생성 비디오 제작을 중단할 것을 공개적으로 촉구한 직접적인 개입에 따른 것입니다.유족 재단 개입이 정책 변화를 촉구하다소셜 미디어에 게시된 공동 성명에서 OpenAI와 킹 재단은 "일부 사용자들이 킹 박사의 이미지를 무례하게 묘사한 콘텐츠를 생성했다"고 인정했다. 회사는 "역사적 인물에 대한 보호 장치를 강화하는 동안 킹 박사를 묘사하는 생성을 일시 중단한다"고 밝혔다. 보도에 따르면 특히 충격적인 콘텐츠로는 킹 박사가 유명한 "나에게는 꿈이 있습니다" 연설 중 인종차별적 발언을 하는 가짜 영상과 그를 저속하고 고정관념적인 상황에 묘사한 콘텐츠 등이 있었다.​9월 30일 출시된 Sora 2가 5일도 채 안 되어 100만 건 이상의 다운로드를 기록하며 무료 iPhone 앱 1위에 오른 후 논란이 확대되었다. 자신의 초상권 사용에 동의해야 하는 생존한 공인들에 대한 보호 장치와 달리, OpenAI는 초기에 사망한 역사적 인물들에 대해서는 그러한 보호 장치를 제공하지 않았다.가족 반대의 광범위한 패턴킹 유족의 고소는 고인이 된 유명인사 가족들의 반발이 커지고 있음을 반영합니다. 로빈 윌리엄스의 딸 젤다 윌리엄스는 이달 초 사람들에게 아버지의 AI 영상을 보내지 말라고 요청하는 강력한 인스타그램 호소로 헤드라인을 장식했으며, 이를 "멍청한" 것이며 "그가 원했을 것이 아니다"라고 말했습니다. 그녀는 그러한 콘텐츠를 "실제 사람들의 유산"을 축소시키는 "틱톡 쓰레기 인형극"이라고 묘사했습니다.​​OpenAI는 이제 "공인과 그 가족들이 궁극적으로 자신의 초상이 어떻게 사용되는지에 대한 통제권을 가져야 한다"고 밝혔으며, "승인된 대리인 또는 유산 소유자"가 Sora의 영상 생성 기능에서 제외를 요청할 수 있도록 허용할 것입니다. 이 정책 변경은 역사적 인물 묘사를 기본적으로 허용했던 회사의 초기 접근 방식에서 상당한 전환을 의미합니다.​
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2025.10.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI는 이론물리학자 Alex Lupsasca를 영입하며 야심찬 "OpenAI for Science" 이니셔티브를 공식 출범했으며, 이는 Google DeepMind와의 경쟁이 심화되는 가운데 AI 기반 과학적 발견 분야로의 대담한 진출을 의미합니다.수상 경력이 있는 블랙홀 연구자이자 Vanderbilt University 교수인 Lupsasca는 10월 16일 Kevin Weil 부사장이 이끄는 새로운 과학 부문의 첫 번째 학술 연구원으로 OpenAI에 합류했습니다. 이 물리학자의 영입은 AI를 여러 분야에 걸쳐 발견을 가속화할 수 있는 "차세대 위대한 과학 도구"로 자리매김하려는 OpenAI의 결연한 의지를 보여줍니다.AI가 몇 분 만에 복잡한 물리학 문제를 해결하다이번 채용은 Lupsasca가 AI의 과학적 잠재력에 대한 관점에서 극적인 변화를 경험한 후에 이루어졌습니다. 이 연구원은 GPT-5 Pro가 AI의 연구 능력에 대한 "그의 생각을 완전히 바꿔놓았다"고 밝혔으며, 일반적으로 재능 있는 대학원생들이 며칠이 걸릴 복잡한 천체물리학 문제를 약 30분 만에 해결했다고 전했습니다.​한 가지 놀라운 사례로, GPT-5 Pro는 Lupsasca의 블랙홀 연구에서 중심 대칭성을 성공적으로 재발견했는데, 이는 그가 원래 개발하는 데 상당히 더 오랜 시간이 걸렸던 작업이었습니다. "저는 AI가 연구 최전선에서 의미 있게 기여하기까지 오랜 시간이 걸릴 것이라고 믿었습니다"라고 Lupsasca는 말했습니다.​Weil은 GPT-5가 이미 수학, 양자 이론, 생물학 전반에 걸쳐 "제한적인 새로운 과학 연구"를 수행할 수 있다고 강조하면서, "오늘 당신이 사용하고 있는 AI 모델은 당신이 남은 인생 동안 사용하게 될 AI 모델 중 최악의 모델"이라고 언급했습니다.딥마인드 경쟁에 대한 전략적 대응OpenAI의 과학 이니셔티브는 AI 기반 과학적 돌파구에서 Google DeepMind의 확고한 리더십에 대한 직접적인 도전을 나타냅니다. DeepMind의 AlphaFold는 단백질 구조 예측에 혁명을 일으켰으며, 이 회사는 최근 핵융합 과학 연구를 가속화하기 위한 파트너십을 발표했습니다.​이러한 시기는 전략적으로 보이는데, 두 회사 모두 2025년 내내 수학 경진대회에서 놀라운 성과를 달성해 왔기 때문입니다. OpenAI는 AtCoder 코딩 대회에서 2위를, 국제수학올림피아드에서 금메달을 확보했으며, 두 조직 모두 주요 프로그래밍 대회에서 우승을 차지했습니다.​이러한 경쟁은 개별 성과를 넘어 과학적 발견에서 AI의 역할에 대한 근본적인 질문으로 확장됩니다. DeepMind가 단백질 접힘 및 핵융합 연구와 같은 특정 과학 응용 분야에 집중하는 반면, OpenAI의 보다 광범위한 플랫폼 접근 방식은 여러 분야의 연구자들이 가속화된 발견을 위해 활용할 수 있는 도구를 만드는 것을 목표로 합니다.
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2025.10.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글 리서치는 10월 16일에 딥소매틱(DeepSomatic)을 공개했습니다. 이 오픈소스 AI 모델은 암을 유발하는 유전적 돌연변이의 탐지 능력을 획기적으로 향상시키며, 전 세계적으로 정밀 의료의 발전을 가속할 잠재력을 지니고 있습니다. UC 산타크루즈 게놈 연구소와 아동 자선 병원(Children's Mercy Hospital)과 협력하여 개발된 이 도구는 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 활용해 암세포 내 유전적 변이를 전례 없는 정확도로 식별합니다.모든 주요 시퀀싱 기술에서 뛰어난 성능DeepSomatic은 벤치마크 테스트에서 기존 암 분석 도구들을 현저히 능가했으며, Illumina 시퀀싱 데이터에서 삽입 및 결실(indel)을 감지하는 데 있어 90%의 F1 점수를 달성했습니다(현재 방법은 80%). Pacific Biosciences의 롱리드 시퀀싱 데이터에서는 향상이 더욱 두드러졌고, DeepSomatic은 80% 이상의 점수를 기록한 반면 기존 도구들은 50% 미만의 점수를 받았습니다.​Nature Biotechnology에 게재된 이 AI 모델은 암 세포주에서 329,011개의 체세포 변이를 분석하고, 소아 백혈병이나 교모세포종과 같은 공격적인 뇌종양 등 난이도가 높은 사례에서 유전적 돌연변이를 성공적으로 식별했습니다. 소아 백혈병 샘플에서 DeepSomatic은 연구자가 이미 알고 있던 변이 외에 10개의 이전에 발견되지 않은 돌연변이를 추가로 발견했습니다.포괄적인 오픈소스 공개가 전 세계 연구를 가속화하다Google Research는 DeepSomatic 모델과 고품질 학습 데이터셋인 CASTLE(Cancer Standards Long-read Evaluation)을 GitHub에서 오픈 소스 라이선스 하에 공개했습니다. CASTLE 데이터셋은 세 가지 주요 플랫폼인 Illumina, PacBio, Oxford Nanopore에서 얻은 전체 유전체 시퀀싱 데이터를 사용하여 유방 및 폐암 샘플에서 얻은 6쌍의 종양-정상 세포주 쌍을 결합하고 있습니다.​“암은 근본적으로 유전 질환이며, 올바른 돌연변이 식별은 정확한 치료를 제공하는 데 매우 중요합니다.”라고 Google 연구진은 밝혔습니다. 이 툴은 학습 데이터셋을 넘어서 초기 연구되지 않은 암 유형에도 적용되어 다양한 연구 및 임상 응용에 대한 다재다능함을 보여줍니다. DeepSomatic은 종양-정상 샘플 쌍 분석뿐만 아니라 건강한 조직 비교가 불가능한 혈액암 등 어려운 종양 단독 케이스도 분석할 수 있습니다.​
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2025.10.18 등록
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