AI 일보 - 2025-06-23(조간)

키워드：SurgeAI, ScaleAI, MiniMax-M1, Claude 3.7 Sonnet, 모델 붕괴, AI 데이터 서비스 업계, 장문 모델 성능, MoE 설계, 모델 자기 훈련, 오류율 상승

🔥 포커스

SurgeAI, ScaleAI 매출 추월하며 업계 주목: 2019년에 설립되어 벤처 투자를 유치하지 않은 SurgeAI가 연간 매출 10억 달러를 넘어섰다고 알려졌습니다. 이는 경쟁사인 ScaleAI(2024년 예상 매출 8억 7천만 달러)를 상회하는 수치입니다. SurgeAI는 지속적으로 수익을 창출해 왔으며, 데이터 라벨링 및 후훈련 데이터(post-training data) 분야에서 ScaleAI보다 우수한 모델 성능을 보여주었고, 특히 특정 분야에서 강점을 보였습니다. 이 소식은 AI 데이터 서비스 산업의 경쟁 구도와 비즈니스 모델, 특히 자수성가형(bootstrapped) B2B 스타트업의 잠재력에 대한 논의를 불러일으켰습니다. (출처: teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex)

MiniMax, MiniMax-M1 모델 공개하며 장문 텍스트 처리 및 추론에 도전: MiniMax가 개방형 장문 텍스트 모델 MiniMax-M1을 출시했습니다. 이 모델은 Fiction.liveBench 장문 텍스트 테스트에서 우수한 성능을 보였으며, Gemini 2.5 Pro-preview 05-06과 비슷한 수준입니다. MiniMax-M1은 MoE(Mixture of Experts) 설계, 초고속 Lightning Attention 메커니즘을 채택하고 1M 토큰 컨텍스트 창을 지원하며, 새로운 CISPO 알고리즘을 사용하여 강화 학습을 진행합니다. 계산 비용은 DeepSeek-R1보다 4배 낮은 것으로 알려졌습니다. 훈련에는 단 3주와 512개의 고급 GPU만 사용되었습니다. 이는 Shazeer 아키텍처 기반의 기존 선형 어텐션 메커니즘이 장문 텍스트 이해 및 효율적인 추론 분야에서 엄청난 잠재력을 보여준다는 것을 의미합니다. (출처: teortaxesTex, TheTuringPost)

Jeff Clune, 초기 OpenAI 회고: “외계인을 발견하고 그들의 도착을 돕는 느낌”: AI 연구원 Jeff Clune은 한 인터뷰에서 OpenAI 초기 경험을 설명하며, 마치 천문학자가 지구로 향하는 외계인을 발견했고, 팀은 관찰만 하는 것이 아니라 이 “외계인”(AI 비유)에게 정보를 제공하여 그들의 발전을 돕는 것과 같았다고 말했습니다. 이 비유는 초기 AI 연구자들이 빠르게 발전하는 범용 인공지능(AGI)의 잠재력에 직면했을 때 느꼈던 경외감, 흥분, 그리고 미지의 미래에 대한 복잡한 감정을 생생하게 드러내며, 동시에 AI 발전 방향과 영향의 불확실성을 암시합니다. (출처: Reddit r/artificial)

Jeff Clune says early OpenAI felt like being an astronomer and spotting aliens on their way to Earth: "We weren't just watching the aliens coming, we were also giving them information. We were helping them come."

“모델 붕괴” 현상 지속적 논의, 연구자들 의견 분분: 대규모 언어 모델(LLM)이 자체 생성 콘텐츠를 사용하여 지속적으로 재훈련될 경우 “모델 붕괴”(즉, 모델 출력이 반복적이고 피상적이며 오류가 잦아지는 현상)로 이어질 수 있는지에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다. 비판론자들은 이러한 자가 훈련이 모델을 점점 더 좁고 편향된 언어 조각(자신의 높은 확률의 진부한 표현)에 노출시켜 희귀 어휘, 복잡한 구문 및 미묘한 의미의 손실을 초래한다고 주장합니다. 그러나 일부 연구자들은 이러한 우려가 2023년의 “순진한” 생각일 수 있다고 보며, 이미 해결책이 있거나 등장하고 있음을 시사합니다. (출처: teortaxesTex)

🎯 동향

Essential AI 창업자, 회사 비전 언급하며 “서구의 DeepSeek” 목표: “Attention is All You Need” 논문의 제1 저자이자 Essential AI의 창업자인 Ashish Vaswani는 《이코노믹 타임스》와의 인터뷰에서 자신의 회사가 “서구의 DeepSeek”이 되기를 희망한다고 밝혔습니다. 이는 DeepSeek이 AI 분야에서 이룬 성과가 국제 최고 수준의 연구자들에게 인정받았으며, 다른 AI 기업들의 추격 및 모방 대상이 될 수 있음을 시사합니다. 동시에 AI 분야의 글로벌 경쟁과 협력이 공존하는 상황을 반영합니다. (출처: teortaxesTex)

Huawei MateBook X90 칩, SMIC N+2 공정으로 확인: TechInsights가 Huawei MateBook X90을 분해한 결과, 탑재된 칩 모델은 H252G63, M0=40nm이며, SMIC(중신궈지)의 N+2 공정을 사용한 것으로 밝혀졌습니다. 이는 기존에 알려진 5nm 또는 N+3 노드가 아니라는 점을 명확히 합니다. 이 발견은 이전에 화웨이 칩 공정에 대한 추측을 해소하고 중국 반도체 산업의 자체 개발 능력 평가에 새로운 정보를 제공합니다. 그럼에도 불구하고, 일부 사용자는 멀티코어 벤치마크 테스트(M3와 거의 동등) 결과가 사실이라면 MateBook Fold의 가치 제안은 여전히 매력적이라고 보고 있습니다. (출처: teortaxesTex, teortaxesTex)

Google Gemini API 캐싱 인프라 대규모 업데이트, 비디오 및 PDF 처리 속도 향상: Google은 Gemini API의 캐싱 인프라에 대한 중요 업데이트를 발표했습니다. 업데이트 후 캐시 히트된 비디오의 첫 바이트 시간(TTFT)은 3배, PDF는 4배 빨라졌습니다. 또한 암시적 캐싱과 명시적 캐싱 간의 속도 차이도 줄어들었으며, 대용량 오디오 파일에 대한 지속적인 최적화가 진행 중입니다. 이러한 개선은 Gemini API가 멀티미디어 콘텐츠를 처리할 때의 응답 속도와 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. (출처: jeremyphoward, demishassabis)

Arcee, 첫 번째 파운데이션 모델 AFM-4.5B-Preview 출시: Arcee 회사가 첫 번째 파운데이션 모델인 AFM-4.5B-Preview의 프리뷰 버전을 공개했습니다. 이 모델은 파라미터 수가 10B 미만이며, 5개월에 걸쳐 개발되었습니다. 더 우수한 소형 파운데이션 모델에 대한 고객의 요구를 충족시키는 것을 목표로 합니다. 이는 AI 분야가 더 큰 파라미터 모델을 추구하는 동시에 효율적이고 특정 요구에 맞는 소형 모델의 연구 개발 및 응용에도 주목하고 있음을 반영합니다. (출처: TheZachMueller)

PokéChamp: LLM, 경쟁 포켓몬 대전에서 전문가 수준 달성: 새로운 논문에서 PokéChamp라는 minimax LLM 에이전트가 소개되었습니다. 이 모델은 포켓몬 관련 특정 훈련 없이 Pokémon Showdown 플랫폼의 경쟁 대전에서 상위 10%-30%의 인간 플레이어 Elo 수준에 도달했습니다. 이 연구는 대규모 언어 모델이 복잡한 전략 게임 분야에서 잠재력을 가지고 있으며, 해당 분야의 전용 데이터 없이도 일반적인 추론 능력을 통해 높은 경쟁 수준에 도달할 수 있음을 보여줍니다. 코드는 GitHub에 공개되어 있습니다. (출처: jpt401)

새로운 오픈소스 음악 생성 모델 SongBloom 출시, 보컬 지원: SongBloom이라는 오픈소스 음악 생성 모델이 출시되었습니다. 이 모델은 보컬이 포함된 음악을 생성할 수 있습니다. 이러한 발전은 음악 창작 분야에 새로운 AI 도구를 제공하고 음악 제작의 장벽을 낮추며 개인화된 음악 콘텐츠 생성을 촉진할 수 있습니다. (출처: DhruvBatraDB)

Apple, 텍스트 압축을 넘어선 Tokenizer 평가 논문 발표: Apple 머신러닝 연구팀이 “텍스트 압축을 넘어서: 규모별 Tokenizer 평가(Beyond Text Compression: Evaluating Tokenizers Across Scales)”라는 제목의 논문을 발표했습니다. 이 연구는 다양한 규모와 조건에서 텍스트 분할기(Tokenizer)의 성능을 보다 포괄적으로 평가하는 방법에 초점을 맞추고 있으며, 이는 대규모 언어 모델이 텍스트를 이해하고 생성하는 데 매우 중요합니다. (출처: dl_weekly)

WINGS: 멀티모달 대형 모델의 순수 텍스트 망각 방지를 위한 이중 학습자 아키텍처: 한 AI 논문에서 WINGS라는 이중 학습자 아키텍처를 소개했습니다. 이는 멀티모달 대형 언어 모델(MLLM)이 처리 과정에서 순수 텍스트 정보를 망각하는 문제를 방지하기 위해 설계되었습니다. 이 아키텍처는 전문 모듈이나 메커니즘을 통해 모델의 텍스트 의미 이해 및 기억을 유지하고 강화하여 MLLM이 교차 모달 작업에서 성능을 향상시키는 데 중요한 의미를 가질 수 있습니다. (출처: Reddit r/ArtificialInteligence)

딥러닝을 이용한 고친화성 단백질 결합 거대고리 화합물의 De Novo 설계: 한 연구에서 딥러닝 기술을 사용하여 고친화성 단백질 결합 거대고리 화합물을 정확하게 de novo 설계하는 방법을 선보였습니다. 이는 AI가 신약 개발 및 분자 설계 분야에서 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 신약 개발 과정을 가속화하고 특정 결합 특성을 가진 거대분자 약물을 설계할 수 있음을 시사합니다. (출처: Reddit r/ArtificialInteligence)

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