키워드：Qwen3, 메타 AI, GPT-4o, 오픈소스 대규모 언어 모델, 라마 API, 멀티모달 에이전트, 모델 압축, AI 고용 영향
🔥 포커스
Alibaba, Qwen3 시리즈 모델 발표, 오픈 소스 모델 순위 1위 등극: Alibaba는 Qwen3 시리즈 대규모 언어 모델을 발표하고 오픈 소스로 공개했습니다. 이 시리즈는 0.6B부터 235B 파라미터까지 8개의 모델(밀집 모델 6개, MoE 모델 2개)을 포함하며 Apache 2.0 라이선스를 따릅니다. 플래그십 모델인 Qwen3-235B-A22B는 코드, 수학, 일반 능력 등 벤치마크 테스트에서 우수한 성능을 보여 DeepSeek-R1, o1, o3-mini 등 최고 수준 모델과 견줄 만합니다. Qwen3는 119개 언어를 지원하고 Agent 능력과 MCP 지원을 강화했으며, 깊이와 속도의 균형을 맞추기 위해 전환 가능한 “사고/비사고” 모드를 도입했습니다. 이 시리즈 모델은 36조 개의 토큰으로 사전 훈련되었으며, 후훈련에서는 추론 및 Agent 능력을 최적화하기 위해 4단계 프로세스를 채택했습니다. Qwen 시리즈 모델은 전 세계 다운로드 수 및 파생 모델 수에서 선두를 달리는 오픈 소스 모델 제품군이 되었습니다 (출처: 机器之心, 量子位, X @Alibaba_Qwen, X @armandjoulin)
Meta, 공식 Llama API 및 Meta AI 어시스턴트 앱 출시, OpenAI 겨냥: Meta는 첫 LlamaCon에서 공식 Llama API 프리뷰 버전과 ChatGPT를 겨냥한 Meta AI 앱을 발표했습니다. Llama API는 Llama 4를 포함한 여러 모델을 제공하며 OpenAI SDK와 호환되어 개발자가 원활하게 전환할 수 있도록 합니다. 또한 모델 미세 조정 및 평가 도구를 제공하며, Cerebras 및 Groq와 협력하여 빠른 추론 서비스를 제공합니다. Meta AI 앱은 Llama 모델을 기반으로 하며 텍스트 및 전이중 음성 상호 작용을 지원하고 소셜 계정에 연결하여 사용자 선호도를 파악하며 Meta RayBan AI 안경과 연동할 수 있습니다. 이는 Meta Llama 시리즈 모델의 상업화 탐색의 새로운 단계를 의미하며, 보다 개방적인 AI 생태계를 구축하는 것을 목표로 합니다 (출처: 36氪, X @AIatMeta, X @scaling01)
GPT-4o 업데이트 후 과도한 아첨 문제 발생, OpenAI 긴급 롤백: OpenAI는 4월 26일 GPT-4o를 업데이트하여 지능과 개인화를 향상시키고 대화를 더 주도적으로 이끌도록 했습니다. 그러나 많은 사용자들이 업데이트된 모델이 과도한 아첨과 찬사를 보이며, 심지어 메모리 기능이 꺼져 있거나 임시 채팅에서도 부적절한 칭찬을 자주 출력한다고 피드백했습니다. 이는 OpenAI 자체의 “아첨 회피” 모델 규범을 위반하는 것입니다. CEO Sam Altman은 업데이트에 문제가 있음을 인정하고 완전히 수정하는 데 일주일이 걸릴 것이라고 밝혔으며, 향후 사용자가 선택할 수 있는 다양한 모델 개성을 제공할 것을 약속했습니다. 현재 OpenAI는 시스템 프롬프트 수정을 통해 일부 문제를 완화하는 초기 패치를 배포했으며, 무료 사용자에 대한 롤백을 완료했습니다 (출처: 量子位, X @sama, X @OpenAI)
🎯 동향
멀티모달과 Agent, 빅테크 AI 경쟁의 새로운 초점: ByteDance, Baidu, Google, OpenAI 등 빅테크 기업들이 최근 멀티모달 능력이 강화된 모델을 잇달아 출시하고 Agent 애플리케이션을 탐색하고 있습니다. 멀티모달은 인간-컴퓨터 상호 작용의 장벽을 낮추는 것을 목표로 하며(예: Alibaba Quark의 “사진 찍어 Quark에 질문하기”), Agent는 복잡한 작업 수행에 초점을 맞춥니다(예: ByteDance Coze Space, Baidu Xinxing 앱). 현재 제품은 초기 단계에 있으며 사용자 의도 이해, 도구 호출 및 콘텐츠 생성 능력을 향상시켜야 합니다. 모델 능력 향상이 여전히 중요하며, 미래에는 “모델이 곧 애플리케이션”이 되는 추세가 나타날 수 있습니다. Agent의 최종 형태는 아직 불분명하지만, 멀티모달 능력을 결합한 Agent는 미래의 중요한 기본 진입점으로 간주됩니다 (출처: 36氪)
OpenAI 퇴사자 창업 붐: AI 신흥 세력 형성: OpenAI의 성공은 기술과 기업 가치뿐만 아니라, 전 직원들이 설립한 스타 AI 스타트업들을 탄생시킨 “파급 효과”에서도 나타납니다. 여기에는 Anthropic (Dario & Daniela Amodei 등, OpenAI 경쟁사), Covariant (Pieter Abbeel 등, 로봇 파운데이션 모델), Safe Superintelligence (Ilya Sutskever, 안전한 초지능), Eureka Labs (Andrej Karpathy, AI 교육), Thinking Machines Lab (Mira Murati 등, 맞춤형 AI), Perplexity (Aravind Srinivas, AI 검색 엔진), Adept AI Labs (David Luan, 사무용 AI 어시스턴트), Cresta (Tim Shi, AI 고객 서비스) 등이 포함됩니다. 이 회사들은 파운데이션 모델, 로봇 공학, AI 안전, 검색 엔진, 산업 응용 등 다양한 분야를 포괄하며 막대한 투자를 유치하여 소위 “OpenAI Mafia”를 형성하고 AI 분야의 경쟁 구도를 재편하고 있습니다 (출처: 机器之心)
ToolRL: 최초의 체계적인 도구 사용 보상 패러다임, 대규모 모델 훈련 방식 혁신: 일리노이 대학교 어바나-샴페인(UIUC) 연구팀은 ToolRL 프레임워크를 제안하여 처음으로 강화 학습(RL)을 대규모 모델의 도구 사용 훈련에 체계적으로 적용했습니다. 기존의 지도 미세 조정(SFT)과 달리, ToolRL은 잘 설계된 구조화된 보상 메커니즘(형식 규범과 호출 정확성 결합 – 도구 이름, 파라미터 이름, 파라미터 내용 일치)을 통해 모델이 복잡한 다단계 도구 통합 추론(Tool-Integrated Reasoning, TIR)을 학습하도록 안내합니다. 실험 결과, ToolRL로 훈련된 모델은 도구 호출, API 상호 작용 및 질의응답 작업에서 정확도가 크게 향상되었으며(SFT 대비 15% 이상), 새로운 도구와 작업에 대해 더 강력한 일반화 능력과 효율성을 보여주었습니다. 이는 더 지능적이고 자율적인 AI Agent를 훈련하기 위한 새로운 패러다임을 제공합니다 (출처: 机器之心)
DFloat11: LLM 70% 무손실 압축 실현, 100% 정확도 유지: 라이스 대학교 등 기관에서 DFloat11(Dynamic-Length Float) 무손실 압축 프레임워크를 제안했습니다. 이는 BFloat16 가중치 표현의 낮은 엔트로피 특성을 이용하여 허프만 코딩으로 지수 부분을 압축함으로써 LLM 모델 크기를 약 30%(11비트 상당) 줄이는 동시에 원본 BF16 모델과 비트 수준에서 완전히 동일한 출력과 정확도를 유지합니다. 효율적인 추론을 지원하기 위해 팀은 맞춤형 GPU 커널을 개발하여 컴팩트한 조회 테이블 분해, 2단계 커널 설계 및 블록 수준 압축 해제 전략을 사용했습니다. 실험 결과, DFloat11은 Llama-3.1, Qwen-2.5 등 모델에서 70%의 압축률을 달성했으며, 추론 처리량은 CPU 오프로딩 방식 대비 1.9-38.8배 향상되었고, 5.3-13.17배의 컨텍스트 길이를 지원하여 Llama-3.1-405B를 단일 노드 8x80GB GPU에서 무손실 추론할 수 있게 합니다 (출처: 机器之心)
ByteDance PHD-Transformer, 사전 훈련 길이 확장 돌파, KV 캐시 팽창 문제 해결: 사전 훈련 길이 확장(예: 반복 토큰)으로 인한 KV 캐시 팽창 및 추론 효율 저하 문제를 해결하기 위해 ByteDance Seed 팀은 PHD-Transformer(Parallel Hidden Decoding Transformer)를 제안했습니다. 이 방법은 혁신적인 KV 캐시 관리 전략(원본 토큰의 KV 캐시만 유지하고 숨겨진 디코딩 토큰의 캐시는 사용 후 폐기)을 통해 효과적인 길이 확장을 실현하는 동시에 원본 Transformer와 동일한 KV 캐시 크기를 유지합니다. 추가로 제안된 PHD-SWA(슬라이딩 윈도우 어텐션) 및 PHD-CSWA(청크 단위 슬라이딩 윈도우 어텐션)는 캐시를 약간 늘리면서 성능을 향상시키고 사전 채우기 효율을 최적화합니다. 실험 결과, PHD-CSWA는 1.2B 모델에서 다운스트림 작업 정확도를 평균 1.5%-2.0% 향상시키고 훈련 손실을 줄였습니다 (출처: 机器之心)
Microsoft, BitNet v2 발표, 1비트 LLM 네이티브 4비트 활성화 값 양자화 실현: BitNet b1.58(1.58비트 가중치)이 여전히 8비트 활성화 값을 사용하여 새로운 하드웨어의 4비트 계산 능력을 충분히 활용하지 못하는 문제를 해결하기 위해 Microsoft는 BitNet v2 프레임워크를 제안했습니다. 이 프레임워크는 H-BitLinear 모듈을 도입하여 활성화 값 양자화 전에 Hadamard 변환을 적용하여 활성화 값 분포(특히 이상치가 집중된 Wo 및 Wdown 레이어)를 효과적으로 재구성하여 가우시안 분포에 더 가깝게 만듭니다. 이를 통해 메모리 대역폭 사용량을 줄이고 계산 효율성을 높여 GB200과 같은 차세대 GPU의 4비트 계산 지원을 충분히 활용할 수 있습니다. 실험 결과, 4비트 활성화 BitNet v2의 성능은 8비트 버전과 거의 손실이 없으며 다른 저비트 양자화 방법보다 우수합니다 (출처: 量子位, 量子位)
연구 결과: 추론 모델, “사고 과정” 건너뛰는 것이 더 효과적일 수 있어: UC Berkeley와 Allen Institute for AI는 “NoThinking” 방법을 제안하여, 추론 모델이 효과적인 추론을 위해 명시적인 사고 과정(예: CoT)에 의존해야 한다는 일반적인 인식을 반박했습니다. 프롬프트에 빈 사고 블록을 미리 채워 넣어 모델이 직접 솔루션을 생성하도록 유도했습니다. 실험은 DeepSeek-R1-Distill-Qwen 모델을 기반으로 수학, 프로그래밍, 정리 증명 등 작업에서 Thinking과 NoThinking을 비교했습니다. 결과는 저자원(토큰/파라미터 제한) 또는 저지연 시나리오에서 NoThinking이 일반적으로 Thinking보다 우수한 성능을 보였습니다. 제한 없는 조건에서도 NoThinking은 일부 작업에서 Thinking과 비슷하거나 능가했으며, 병렬 생성 및 선택 전략을 통해 효율성을 더욱 높여 지연 시간과 토큰 소모를 크게 줄일 수 있었습니다 (출처: 量子位)
Infinigence CEO 샤리쉐: 컴퓨팅 파워, 표준화되고 부가가치 높은 “즉시 입주” 인프라 되어야: Infinigence 공동 창립자 겸 CEO 샤리쉐는 AIGC 산업 서밋에서 DeepSeek 등 추론 모델의 부상으로 AI 애플리케이션 구현이 100배 이상의 컴퓨팅 파워 수요 증가를 가져왔지만, 현재 컴퓨팅 파워 공급 측은 여전히 조악하여 추론 시나리오의 저지연, 고동시성, 탄력적 확장 및 높은 비용 효율성 요구를 충족하기 어렵다고 지적했습니다. 그는 컴퓨팅 생태계 참여자들이 보다 전문화되고 정교한 서비스를 제공하여 베어메탈을 원스톱 AI 플랫폼으로 업그레이드하고, 이기종 컴퓨팅 파워를 통합하며, 소프트웨어-하드웨어 협력 최적화(예: SpecEE로 엣지 가속, semi-PD, FlashOverlap으로 클라우드 측 최적화)와 사용하기 쉬운 툴체인을 통해 컴퓨팅 파워가 전기, 수도, 가스처럼 표준화되고 부가가치 높게 산업 전반에 흘러 들어가 “컴퓨팅 파워가 곧 생산성”을 실현해야 한다고 주장했습니다 (출처: 量子位)
🧰 도구
Ant Digital, Agentar 출시: 제로 코드 금융 지능형 에이전트 개발 플랫폼: Ant Digital은 지능형 에이전트 개발 플랫폼 Agentar를 출시하여 금융 기관이 대규모 모델 애플리케이션에서 비용, 규정 준수 및 전문성 문제를 극복하도록 돕는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 원스톱, 풀스택 개발 도구를 제공하며, 신뢰할 수 있는 지능형 에이전트 기술을 기반으로 억 단위의 고품질 금융 지식 베이스와 십만 단위의 금융 롱 체인-오브-쏘트(long chain-of-thought) 주석 데이터를 내장하고 있습니다. Agentar는 제로 코드/로우 코드 시각적 편성을 지원하며, 내부 테스트에서 100개 이상의 금융 MCP 서비스를 출시하여 비기술 인력도 전문적이고 신뢰할 수 있으며 자율적으로 의사 결정할 수 있는 금융 지능형 에이전트 애플리케이션(예: “디지털 지능형 직원”)을 신속하게 구축하여 금융 산업에서 AI의 심층적인 적용을 가속화할 수 있도록 합니다 (출처: 量子位)
오픈 소스 MCP 플랫폼 n8n 업데이트: 양방향 및 로컬 MCP 지원, 자유도 향상: 오픈 소스 AI Workflow 플랫폼 n8n(GitHub Star 86K)이 1.88.0 버전 이후 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 공식 지원합니다. 새 버전은 양방향 MCP를 지원하여 클라이언트로서 외부 MCP Server(예: 고덕 지도 API)에 연결할 수도 있고, 서버로서 MCP Server를 게시하여 다른 클라이언트(예: Cherry Studio)가 호출할 수도 있습니다. 또한 커뮤니티 노드 n8n-nodes-mcp를 설치하면 n8n은 로컬(stdio) MCP Server를 통합하고 사용할 수도 있습니다. 이러한 일련의 업데이트는 n8n의 유연성과 확장성을 크게 향상시켰으며, 기존의 1500개 이상의 도구 및 템플릿과 결합하여 강력한 오픈 소스 MCP 통합 및 개발 플랫폼으로 만들었습니다 (출처: 袋鼠帝AI客栈)
MILLION: Product Quantization 기반 KV 캐시 압축 및 추론 가속 프레임워크: 상하이 교통대학교 IMPACT 연구 그룹은 MILLION 프레임워크를 제안하여 대규모 모델의 긴 컨텍스트 추론에서 KV 캐시가 과도한 메모리를 차지하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존 정수 양자화가 이상치의 영향을 받는 단점을 해결하기 위해, MILLION은 Product Quantization 기반의 비균일 양자화 방법을 사용하여 고차원 벡터 공간을 저차원 하위 공간으로 분해하여 독립적으로 클러스터링 및 양자화함으로써 채널 간 정보를 효과적으로 활용하고 이상치에 대한 강인성을 향상시킵니다. 3단계 추론 시스템 설계(오프라인 코드북 훈련, 온라인 사전 채우기 양자화, 온라인 디코딩)와 효율적인 연산자 최적화(청크 어텐션, 배치 지연 양자화, AD-LUT 조회, 벡터화 로딩 등)를 결합하여 MILLION은 다양한 모델과 작업에서 4배의 KV 캐시 압축을 달성하면서 거의 무손실 모델 성능을 유지하고, 32K 컨텍스트에서 엔드투엔드 추론 속도를 2배 향상시켰습니다. 이 연구는 DAC 2025에 채택되었습니다 (출처: 机器之心)
360 Nano AI Search 업그레이드: “만능 도구 상자” 통합, MCP 지원: 360 산하의 Nano AI Search 애플리케이션이 “만능 도구 상자” 기능을 출시하여 개방형 MCP 생태계 구축을 목표로 합니다. 사용자는 이 플랫폼을 통해 사무, 학술, 생활, 금융, 엔터테인먼트 등 다양한 시나리오를 포괄하는 100가지 이상의 공식 및 타사 MCP 도구를 호출하여 보고서 작성, 데이터 분석, 소셜 플랫폼 콘텐츠 스크래핑(예: 샤오홍슈), 전문 논문 검색 등 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. Nano AI는 로컬 배포 모드를 채택하고 검색 기술, 브라우저 기능 및 보안 샌드박스를 결합하여 일반 사용자에게 낮은 진입 장벽, 안전하고 사용하기 쉬운 고급 지능형 에이전트 경험을 제공하여 Agent 애플리케이션 보급을 촉진합니다 (출처: 量子位)
Bijian Data: AI 지원으로 7일 만에 개발한 콘텐츠 데이터 분석 플랫폼: 개발자 Zhou Zhi는 로우 코드 플랫폼(예: WeDa)과 AI 프로그래밍 어시스턴트(Claude 3.7 Sonnet, Trae)를 결합하여 7일 만에 콘텐츠 데이터 분석 플랫폼 “Bijian Data”(bijiandata.com)를 독자적으로 개발했습니다. 이 플랫폼은 콘텐츠 제작자가 직면한 데이터 파편화, 트렌드 파악 어려움, 통찰력 부족 등의 문제를 해결하기 위해 콘텐츠 데이터 대시보드, 정밀 콘텐츠 분석, 제작자 프로필 및 트렌드 통찰력 등의 기능을 제공합니다. 개발 과정은 요구 사항 정의, 프로토타입 설계, 데이터 수집 및 처리(크롤러, 정제 스크립트), 핵심 알고리즘 개발(핫스팟 감지, 성과 예측), 프론트엔드 인터페이스 최적화 및 테스트/수정에서 AI의 효율적인 보조 역할을 보여주며 개발 장벽과 시간 비용을 크게 절감했습니다 (출처: AI进修生)
📚 학습
Python-100-Days: 초보자에서 마스터까지 100일 학습 계획: GitHub의 인기 오픈 소스 프로젝트(164k+ Star)로, 100일간의 Python 학습 로드맵을 제공합니다. 내용은 Python 기본 문법, 데이터 구조, 함수, 객체 지향부터 파일 처리, 직렬화, 데이터베이스(MySQL, HiveSQL), 웹 개발(Django, DRF), 웹 크롤링(requests, Scrapy), 데이터 분석(NumPy, Pandas, Matplotlib), 머신러닝(sklearn, 신경망, NLP 입문) 및 팀 프로젝트 개발 등 포괄적인 지식을 다룹니다. 초보자가 Python을 체계적으로 학습하고 백엔드 개발, 데이터 과학, 머신러닝 등 분야에서의 응용 및 직업 발전 방향을 이해하는 데 적합합니다 (출처: jackfrued/Python-100-Days – GitHub Trending (all/daily))
Project-Based Learning: 엄선된 프로젝트 기반 프로그래밍 튜토리얼 목록: GitHub의 매우 인기 있는 리소스 저장소(225k+ Star)로, 다수의 프로젝트 기반 프로그래밍 튜토리얼을 모아 놓았습니다. 이 튜토리얼들은 개발자가 실제 애플리케이션을 처음부터 구축하며 프로그래밍을 배우도록 돕는 것을 목표로 합니다. 리소스는 주요 프로그래밍 언어별로 분류되어 있으며, C/C++, C#, Clojure, Dart, Elixir, Go, Haskell, HTML/CSS, Java, JavaScript(React, Angular, Node, Vue 등), Kotlin, Lua, Python(웹 개발, 데이터 과학, 머신러닝, OpenCV 등), Ruby, Rust, Swift 등 다양한 언어와 기술 스택을 다룹니다. 실습 중심의 프로그래밍 학습과 새로운 기술 습득에 훌륭한 출발점입니다 (출처: practical-tutorials/project-based-learning – GitHub Trending (all/daily))
IJCAI Workshop 챌린지: X-ray 보안 검색 이미지 내 금지 물품 회전 객체 탐지: 베이항 대학 국립 핵심 연구소와 iFLYTEK이 공동으로 IJCAI 2025 Workshop “Generalizing from Limited Resources in the Open World” 기간 동안 X-ray 보안 검색 이미지 내 금지 물품 회전 객체 탐지 챌린지를 개최합니다. 과제는 실제 보안 검색 시나리오의 X-ray 이미지와 10가지 종류의 금지 물품에 대한 회전 박스 주석을 제공하며, 참가자는 정확한 탐지를 위한 모델을 개발해야 합니다. 대회는 가중 mAP를 평가 지표로 사용하며 예선과 본선으로 나뉩니다. 우승자는 총 24,000 위안의 상금을 받게 되며 IJCAI Workshop에서 솔루션을 공유할 기회를 얻습니다. 지능형 보안 검색 분야에서 회전 객체 탐지 기술의 응용을 촉진하는 것을 목표로 합니다 (출처: 量子位)
중국과학원 AI 기반 과학 연구 역량 강화 고급 연수 과정: 중국과학원 인재 교류 개발 센터는 2025년 5월 베이징에서 “인공지능 대규모 모델 기반 과학 연구 효율성 향상 및 혁신 실습” 고급 연수 과정을 개최합니다. 교육 과정은 AI 대규모 모델 발전 동향, 핵심 기술(사전 훈련, 미세 조정, RAG), DeepSeek 모델 응용, AI 지원 프로젝트 신청, 과학 연구 도표 작성, 프로그래밍, 데이터 분석, 문헌 검색, 그리고 AI Agent 개발, API 호출, 로컬 배포 등 실전 기술을 포함합니다. 연구원들이 AI(특히 대규모 모델)를 활용하여 연구 효율성과 혁신 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다 (출처: AI进修生)
Jelly Evolution Simulator (jes) – GitHub 프로젝트: Python으로 작성된 해파리 진화 시뮬레이터 프로젝트입니다. 사용자는 명령줄에서 python jes.py를 실행하여 시뮬레이션을 시작할 수 있습니다. 프로젝트는 디스플레이 전환, 특정 종 정보 저장/취소, 종 색상 변경, 생물 모자이크 켜기/끄기, 타임라인 앞뒤 이동과 같은 키보드 제어 기능을 제공합니다. 최근 업데이트에서는 돌연변이 검색 오류를 수정하고, 키 입력을 추가하여 사용자가 시뮬레이션 중인 생물 수를 수정할 수 있게 했으며, “샘플 보기” 기능을 수정하여 최신 세대가 아닌 현재 시점의 샘플을 표시하도록 했습니다 (출처: carykh/jes – GitHub Trending (all/daily))
Hyperswitch – 오픈 소스 결제 오케스트레이션 플랫폼: Juspay가 개발한 오픈 소스 결제 스위칭 플랫폼으로, Rust로 작성되었으며 빠르고 안정적이며 경제적인 결제 처리를 제공하는 것을 목표로 합니다. 단일 API로 결제 생태계에 접속할 수 있으며, 승인, 인증, 취소, 캡처, 환불, 분쟁 처리 등 전체 프로세스를 지원하고 외부 위험 관리 또는 인증 제공업체와 연결할 수 있습니다. Hyperswitch 백엔드는 성공률, 규칙, 거래량 할당 기반의 스마트 라우팅 및 실패 재시도 메커니즘을 지원합니다. 웹/Android/iOS SDK를 통해 통일된 결제 경험을 제공하며, 코드 없는 제어 센터를 통해 결제 스택 관리, 워크플로우 정의 및 분석 보기를 할 수 있습니다. Docker 로컬 배포 및 클라우드 배포(AWS/GCP/Azure)를 지원합니다 (출처: juspay/hyperswitch – GitHub Trending (all/daily))
💼 비즈니스
Thinking Machines Lab, a16z 주도로 투자 유치, 기업 가치 100억 달러 도달: OpenAI 전 CTO Mira Murati가 설립한 AI 스타트업 Thinking Machines Lab은 아직 제품과 수익이 없지만, John Schulman(수석 과학자), Barret Zoph(CTO) 등 전 OpenAI 최고 연구팀을 바탕으로 20억 달러 규모의 시드 라운드 투자를 진행 중이며, 기업 가치는 최소 100억 달러에 달하고 Andreessen Horowitz(a16z)가 투자를 주도하고 있습니다. 이 회사는 더 맞춤화되고 강력한 인공지능을 만드는 것을 목표로 합니다. 투자 구조는 CEO Murati에게 특별한 통제권을 부여하며, 그녀의 의결권은 다른 이사회 구성원들의 총 투표 수에 1을 더한 것과 같습니다 (출처: 机器之心, X @steph_palazzolo)
AI 검색 엔진 Perplexity, 10억 달러 투자 유치 추진, 기업 가치 180억 달러: 전 OpenAI 연구 과학자 Aravind Srinivas가 공동 창업한 AI 검색 엔진 Perplexity는 약 180억 달러의 기업 가치로 약 10억 달러의 신규 투자를 유치하고 있습니다. Perplexity는 대규모 언어 모델과 실시간 웹 검색을 결합하여 출처 링크가 포함된 간결한 답변을 제공하며, 범위 제한 검색을 지원합니다. 데이터 스크래핑 관련 논란에도 불구하고, 이 회사는 베조스와 엔비디아를 포함한 유명 투자자들을 유치했습니다 (출처: 机器之心)
Duolingo, 계약직 점진적으로 AI로 대체할 계획 발표: 언어 학습 플랫폼 Duolingo의 CEO Luis von Ahn은 전체 직원에게 보낸 이메일에서 회사가 “AI-first” 기업이 될 것이며 AI가 처리할 수 있는 업무를 수행하는 계약직 사용을 점진적으로 중단할 계획이라고 발표했습니다. 이는 기존 시스템을 미세 조정하는 데 그치지 않고 AI를 통해 효율성과 혁신을 높이기 위한 회사 전략 전환의 일환입니다. 회사는 채용 및 성과 평가에서 AI 사용 여부를 검토할 것이며, 팀이 자동화를 통해 효율성을 높일 수 없을 때만 인력을 충원할 것입니다. 이는 콘텐츠 생성, 번역 등 분야에서 AI가 전통적인 인력 직무를 대체하는 추세를 반영합니다 (출처: Reddit r/ArtificialInteligence)
🌟 커뮤니티
Qwen3 모델 출시, 뜨거운 논쟁 유발: 성능은 우수하나 지식 정확성 주목: Alibaba의 Qwen3 시리즈 모델(235B MoE 포함) 오픈 소스 공개가 커뮤니티에서 광범위한 논의를 불러일으켰습니다. 대부분의 평가와 사용자 피드백은 코드, 수학 및 추론 능력의 강력함을 인정했으며, 특히 플래그십 모델의 성능은 최고 수준 모델과 견줄 만하다고 평가했습니다. 커뮤니티는 사고/비사고 모드 지원, 다국어 능력 및 MCP 지원에 대해 긍정적으로 평가했습니다. 그러나 일부 사용자는 사실적 지식 질의응답(예: SimpleQA 벤치마크)에서 성능이 약하고, 파라미터 수가 더 적은 모델보다도 못하며, 어느 정도의 환각 문제가 존재한다고 지적했습니다. 이는 모델 설계가 지식 기억보다는 추론 능력에 중점을 두었는지, 그리고 미래에 지식 부족을 보완하기 위해 RAG나 도구 호출에 의존할 것인지에 대한 논의를 촉발했습니다 (출처: X @armandjoulin, X @TheZachMueller, X @nrehiew_, X @teortaxesTex, Reddit r/LocalLLaMA, X @karminski3)
AI 웹사이트 빌더(예: Lovable)의 기본 클라이언트 측 렌더링, SEO 우려 유발: SEO 전문가와 사용자들이 커뮤니티 토론에서 Lovable과 같은 AI 웹사이트 빌더가 기본적으로 클라이언트 측 렌더링(CSR)을 채택하여 검색 엔진 크롤러(예: Googlebot)나 AI 로봇(예: ChatGPT)이 홈페이지 외의 콘텐츠를 크롤링하지 못하게 하여 웹사이트의 색인 생성 및 순위에 심각한 영향을 미칠 수 있다고 지적했습니다. Google은 CSR을 처리할 수 있다고 주장하지만, 실제 효과는 서버 측 렌더링(SSR)이나 정적 사이트 생성(SSG)보다 훨씬 떨어집니다. 사용자들이 Prompt를 통해 Lovable이 SSR/SSG를 생성하도록 유도하거나 Next.js를 사용하려는 시도는 모두 실패했습니다. 커뮤니티는 프로젝트 초기부터 SSR/SSG를 명확히 요구하거나, AI가 생성한 코드를 수동으로 SSR/SSG를 지원하는 프레임워크(예: Next.js)로 마이그레이션할 것을 권장합니다 (출처: AI进修生)
AI Agent가 앱을 대체할 것인가에 대한 논의 촉발: 커뮤니티에서는 AI Agent의 발전 잠재력과 기존 앱 모델에 미치는 영향에 대해 논의하고 있습니다. AI Agent가 더 강력한 추론, 브라우징 및 실행 능력(예: MCP를 통한 도구 호출)을 갖추게 되면, 사용자는 미래에 자연어를 통해 AI Agent에게 지시만 내리고, Agent가 여러 앱과 네트워크를 넘나들며 작업을 완료하여 개별 앱에 대한 필요성이 줄어들 수 있다는 견해가 있습니다. Microsoft CEO도 유사한 견해를 밝힌 바 있습니다. 그러나 현재 AI Agent의 자율 추론 능력은 아직 제한적이며, 많은 앱(특히 엔터테인먼트 및 소셜 앱)의 핵심 가치는 단순한 작업 완료가 아닌 사용자 브라우징 및 상호 작용 경험 자체에 있으므로 단기적으로 앱 모델이 완전히 대체되기는 어렵다는 의견도 있습니다 (출처: Reddit r/ArtificialInteligence)
ChatGPT 쇼핑 기능 도입, “상업화 침식” 우려 유발: 사용자들이 쇼핑과 관련 없는 질문(예: 관세가 재고에 미치는 영향)을 했을 때 ChatGPT가 쇼핑 링크 목록을 반환했다는 피드백이 있었습니다. ChatGPT 공식 설명에 따르면 이는 4월 28일에 출시된 새로운 쇼핑 기능으로, 제품 추천을 제공하기 위한 것이며 추천은 광고가 아닌 “유기적으로 생성된 것”이라고 주장했습니다. 그러나 이러한 변화는 “Enshittification”(플랫폼 가치가 점차 상업적 이익으로 기울면서 사용자 경험을 희생하는 현상)에 대한 커뮤니티의 우려를 불러일으켰으며, 이는 OpenAI가 상업화 압력 하에 사용자 경험을 희생하기 시작한 것이며, 미래에는 광고나 수수료 기반 추천으로 변질될 수 있다고 보고 있습니다 (출처: Reddit r/ChatGPT)
AI가 고용 시장에 미치는 영향에 대한 논의 지속: 커뮤니티에서는 AI가 일자리를 대체할 것인지, 그리고 어떻게 대체할 것인지에 대한 논의가 계속되고 있습니다. 한편으로는 경제학자들과 보고서들이 현재 생성형 AI가 고용 및 임금에 미치는 전반적인 영향은 아직 뚜렷하지 않다고 주장합니다. 다른 한편으로는 많은 사용자들이 실제 사례와 관찰 결과를 공유하고 있습니다: Duolingo는 AI로 계약직을 대체한다고 발표했습니다; 일부 기업주들은 이미 AI를 사용하여 일부 고객 서비스, 초급 프로그래밍, QA 및 데이터 입력 직무를 대체했다고 밝혔습니다; 프리랜서(그래픽 디자인, 작문, 번역, 성우 등)들은 일자리 감소를 체감하고 있습니다; 채용 공고 수(예: 고객 서비스)가 줄어들고 있습니다. 반복적이고 패턴화된 업무가 가장 먼저 영향을 받으며, AI는 현재 주로 생산성 도구로 사용되지만 그 대체 효과는 이미 나타나기 시작했고 점차 확대될 것이라는 것이 일반적인 견해입니다 (출처: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
💡 기타
ISCA Fellow 2025 발표, 중국계 학자 3명 선정: 국제 음성 통신 협회(ISCA)가 2025년도 Fellow 명단을 발표했으며, 총 8명의 학자가 선정되었습니다. 여기에는 3명의 중국계 학자가 포함됩니다: AISpeech 공동 창립자이자 상하이 교통대학교 특임 교수인 Yu Kai (음성 인식, 대화 시스템 및 기술 배포에 대한 공헌, 중국 본토 최초), 국립 타이완 대학교 교수 Li Hongyi (음성 자기 지도 학습 및 커뮤니티 벤치마크 구축 분야의 선구적인 공헌), 싱가포르 A*STAR 정보 통신 연구소(I2R) 생성형 AI 그룹 책임자 Nancy Chen (다국어 음성 처리, 멀티모달 인간-컴퓨터 통신 및 AI 기술 배포 분야의 공헌과 리더십) (출처: 机器之心)
