미국과 중국에서 매일 테크업체가 쏟아내는 기술을 보면 다음과 같은 차이가 느껴지네요. 미국의 신기술을 중국은 정말 빠르게 따라가는 상황이라 심하게 견제하는 것 같네요.
미국 – “상상할 수 없는 것을 세상에 없는 것을 만들어 낸다”
중국 – “상상할 수 있는 것들은 모두다 만들어 낼 수 있다”
“이효석아카데미”에서 중국의 미래를 느낄 수 있는 영상을 올려주었네요.
요즘 샤오미가 만드는 건 스마트폰만이 아닙니다. 이제는 AI 로봇까지 투입된 ‘다크 팩토리‘까지 꿈꾸며, 공장 자체를 제품으로 수출하려는 야심찬 시도를 하고 있다는데요. 중국의 AI 기술력은 어디까지 와 있을까요? BYD는 5분 충전이 가능한 배터리를 만들고, 우한에서는 운전자가 아예 없는 자율주행 택시가 도시를 누빕니다. 전기차부터 스마트 팩토리까지, 중국이 다시 한 번 산업 지도를 바꾸고 있습니다. 이대로 가면 테슬라와 애플의 입지는 어떻게 될까요? 영상에서 확인해 주세요!
중국 대학이 하버드를 제외한 네이처 인덱스를 휩쓸고 있다는 사실, 알고 계셨나요? AI 시대, 초천재들이 선택하는 나라는 어디일까요? 미국과 중국, 양국의 과학기술 패권 경쟁은 단순한 국력 싸움이 아닌, 인재 유치와 연구 환경의 전쟁으로 번지고 있습니다. 천인계획으로 중국으로 돌아가는 인재들, 연구비 삭감과 DEI 폐기라는 미국의 자충수, 그리고 그 속에서 기회를 엿보는 한국 기업들까지. 백서인 교수님의 인사이트를 통해 글로벌 패권의 향방을 함께 짚어봅니다. 지금 가장 치열한 싸움의 현장을 생생하게 들어보세요.”
일론 머스크의 AI 기업 xAI가 소셜 미디어 플랫폼 X(구 트위터)를 330억 달러에 인수했습니다. 이 거래는 xAI의 AI 기술 개발에 박차를 가하고, X를 AI 기반 플랫폼으로 전환하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
xAI는 X를 330억 달러에 인수했으며, 이는 전액 주식 거래 방식으로 이루어졌습니다. X는 6억 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있으며, xAI의 AI 모델 ‘그록’ 훈련에 사용될 방대한 데이터를 제공할 수 있습니다. 머스크는 이번 인수를 통해 X와 xAI의 시너지 효과를 극대화하여 더욱 스마트하고 유익한 사용자 경험을 제공할 계획입니다. 일각에서는 머스크의 영향력 확대를 우려하는 시각도 있습니다.
본인의 기업을 이렇게 쉽게 사고팔며 돈을 굴릴 수 있다니, 거대 기업가와 연예인 걱정은 정말 할 필요가 없는 듯 하네요.
X는 AI 기반의 다양한 기능을 통합하여 단순한 소셜 미디어를 넘어선 플랫폼으로 진화할 가능성이 높으며, 반대로 xAI는 X의 방대한 데이터를 활용하여 AI 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 예상되네요.
머스크는 X를 통해 AI 기술을 더욱 광범위하게 보급하고, AI 산업의 주도권을 확보하려 할 것이지만, AI를 이용한 가짜뉴스나, 악성 콘텐츠의 확산과 같은 부작용에 대한 우려도 존재하겠네요.
“6시간 안에 심정지 올 거야, 대비해”… 생명 구하는 AI 예측 기술”
에이아이트릭스는 인공지능(AI) 기반 환자 상태 악화 조기 예측 솔루션 ‘바이탈케어’를 개발한 기업입니다. 김광준 대표는 세브란스병원 노년내과 교수로, 실제 임상 현장에서 필요성을 느껴 AI 솔루션 개발에 나섰습니다. 바이탈케어는 환자의 맥박, 혈압 등 생체 신호와 혈액 검사 결과 등을 실시간으로 분석하여 4~6시간 이내에 발생할 수 있는 심정지, 패혈증, 중환자실 사망 등 응급 상황을 높은 정확도로 예측합니다. 현재 국내 95개 병원에 도입되었으며, 미국 FDA 허가를 받고 글로벌 시장 진출을 추진 중입니다.
에이아이트릭스의 AI 솔루션은 의료 현장에서 다음과 같은 긍정적인 변화를 가져올 것으로 기대되네요
의료진의 업무 효율성 향상: AI가 환자 상태를 실시간으로 모니터링하고 위험 상황을 예측함으로써 의료진은 더욱 효율적으로 환자를 관리하고 치료에 집중할 수 있습니다.
환자 안전 강화: 응급 상황을 조기에 예측하여 신속한 대처를 가능하게 함으로써 환자의 생존율을 높이고 합병증 발생 위험을 줄일 수 있습니다.
의료 자원 활용 최적화: AI를 통해 중환자실 입원 여부 등을 판단함으로써 불필요한 입원을 줄이고 의료 자원을 효율적으로 활용할 수 있습니다.
의료 격차 해소: 숙련된 의료진이 부족한 지역에서도 AI를 활용하여 수준 높은 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.
개인 맞춤형 의료 시대: AI는 환자의 개별적인 특성을 고려하여 맞춤형 예측 및 치료 계획을 수립하는 데 기여할 수 있습니다.
“中 이모님 보다 더 쎈놈 온다…삼성·LG도 ‘긴장'”
비보는 로봇공학연구소를 설립하고, AI와 비전 기술을 융합한 가정용 로봇 개발에 집중할 계획입니다. 삼성전자와 LG전자도 가정용 AI 로봇 시장에 뛰어들어, 각각 ‘볼리’와 ‘Q9’를 연내 출시할 예정입니다.
비보는 스마트폰 시장에서의 성공을 바탕으로, 중국, 인도, 동남아시아 등 신흥 시장에서 가정용 로봇 시장을 선점하겠다는 목표를 가지고 있고 AI와 로봇공학을 융합하여 스마트폰을 통해 새로운 산업의 발전을 이끌어내려 하고 있습니다.
로봇 공학 연구소 설립과 함께 로봇 공학 분야의 수석급 공학자들을 채용하고 있으며, 휴머노이드 로봇 개발보다는 AI와 비전 기술 개발에 집중할 것이라고 발표했습니다. 비보는 중국과 인도, 동남아시아에서 스마트폰으로 높은 인지도를 가지고 있어, 가정용 로봇 시장에서도 경쟁력을 갖출 수 있을 것으로 예상됩니다.
삼성전자는 가정용 집사 로봇 ‘볼리’를 통해 IoT 기기 제어 및 개인화된 서비스를 제공할 계획이며, LG전자는 AI 자율주행 로봇 기업 베어로보틱스 경영권 확보를 통해 가정용 로봇 사업을 강화하고, 이동형 AI 홈 허브 ‘Q9’를 출시할 예정입니다.
AI 기술의 발전과 함께 로봇의 기능이 다양해지고, 사람들의 생활 편의성을 높여줄 수 있기 때문에, 가정용 로봇 시장은 앞으로 급속도로 성장할 것으로 예상되네요.
비보의 시장 진출은 가정용 로봇 시장의 경쟁을 더욱 치열하게 만들 것으로 보입니다. AI, 센서, 통신 등 다양한 기술 분야에서 새로운 비즈니스 기회가 창출될 것입니다.
Screenshot
“챗GPT 이미지 생성 열풍”
챗GPT의 멀티모달 모델인 4o를 사용한 업그레이드된 이미지 생성 기능으로 인해 사용자가 복잡한 장면과 정확한 텍스트 삽입이 포함된 고품질 이미지를 만들 수 있게 되었음을 강조합니다.
“지브리 밈”은 사용자가 사진을 지브리 스타일 애니메이션으로 변환하는 트렌드로 바뀌었으며, 심지어 OpenAI CEO인 Sam Altman의 반응을 불러일으켰습니다. 압도적인 사용자 반응으로 인해 서버 과부하로 인해 기능이 일시적으로 제한되었습니다.
저자는 이 기능의 인기가 사용자 친화적이고 즐거운 AI 애플리케이션의 중요성을 강조하며, 이러한 애플리케이션이 고급 AI 목표와 직접 관련이 없더라도 중요하다는 점을 주목합니다.
AI 제품의 성공은 사용자에게 실질적인 가치와 창의적인 도구를 제공하는 데 달려 있으며, 향후 AI 개발이 사용자 경험과 참여에 우선순위를 두는 것이 좋을 듯 하네요.
“[황승진의 AI칼럼] LLM 연결성···기업IT를 삼킨 LLM”
LLM(Large Language Model)의 연결성에 대해 다루고 있으며, LLM이 기업 IT를 삼키는 현상과 그로 인해 발생하는 새로운 가능성에 대한 통찰력을 제공하는 컬럼입니다.
LLM의 연결성은 기업 내 기능의 연결성으로 이어져, 수요 예측 및 공급망 관리와 같은 분야에서 새로운 응용을 가능하게 합니다. 구글의 TFT (Temporal Fusion Transformer)와 같은 기술은 LLM을 활용하여 다양한 변수를 고려한 정확한 수요 예측을 수행합니다.
LLM은 호환되지 않는 기계의 데이터를 통합하여 단일 대시보드를 구축하는 데 사용될 수 있습니다. PDF 형식으로 보고서를 제출하면, RAG 기반 LLM이 이 파일들을 텍스트로 변환하여 데이터를 정리하고 대시보드를 생성합니다.
LLM 에이전트 시스템은 허브 앤 스포크 구조를 통해 다양한 시스템 (WWW, ERP, MES, CRM 등)을 연결할 수 있습니다. MCP(Model Context Protocol)라는 통신 방식을 통해 LLM은 외부 데이터와 효율적으로 연결됩니다.
LLM은 IoT 환경에서 기계 신호를 해석하고 이상 징후를 감지하여 인간에게 설명하는 데 활용될 수 있습니다.
“요즘 AI의 빠른 발전은 앞으로 조만간 사람의 일은 로봇이 다 하겠다는 생각이 드는데 이 컬럼을 읽어보니 그러한 세상이 하나씩 정말 준비가 되는 듯 하네요.”
“LLM의 연결성은 기업 IT 환경을 혁신하고, 데이터 통합 및 시스템 간의 상호 운용성을 향상시킬 것입니다. LLM은 공급망 관리, 수요 예측, 고객 관계 관리 등 다양한 비즈니스 프로세스를 자동화하고 최적화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. LLM 기술은 기업이 더 나은 의사 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하는 데 필요한 인사이트를 제공할 것입니다.”
“[황승진의 AI칼럼] LLM 연결성···기업IT를 삼킨 LLM”
앤트로픽이 제시한 AI 모델 연결 표준 기술 MCP가 업계에 확산되고 있습니다. 오픈AI도 MCP를 채택하기로 하면서 AI 모델과 외부 시스템의 연결성이 강화될 것으로 기대됩니다. MCP는 AI 모델이 다양한 외부 시스템과 연결되어 기능을 고도화할 수 있도록 지원합니다. 오픈AI의 MCP 지원은 AI 에이전트 앱 생태계 활성화에 기여할 것으로 예상됩니다. MCP는 AI 산업 연결 표준으로 자리 잡으며, AI 모델과 기존 시스템의 결합 및 AI 앱 생태계 활성화를 촉진할 것으로 전망됩니다.
오픈AI가 이미지 생성 인공지능(AI) 모델인 ‘챗GPT 4o(포오) 이미지 제너레이션(이하 이미지 젠)’을 24일 공개했다. 기존의 이미지 생성 AI는 사람이 구체적인 장면을 말이나 글로 묘사해서 알려주면 이를 대신 그려주는 수준이다. 새 모델은 특정 과학 원리나 물리적 개념까지 이해하고, 이를 설명하는 개념도를 알아서 그릴 정도로 똑똑해졌다…..
언젠간 고급 설계도도 AI가 작성해 줄 듯 하네요…
“AI의 능력을 인간 능력을 기준으로 정량화하기 위한 벤치마크”
(https://arxiv.org/abs/2503.14499) 인공지능(AI) 시스템이 처리할 수 있는 작업의 분량이 7개월마다 2배씩 늘어난다는 연구 결과가 나왔다. 특히 최근에 가속, 이런 추세라면 몇년 뒤에는 인간이 한달 정도 걸리는 작업도 AI가 담당할 수 있다는 결론이다. AI의 능력을 인간 능력을 기준으로 정량화하기 위한 벤치마크다. AI 모델이 일반적으로 50%의 성공률로 수행할 수 있는 작업을 인간이 완료하는 데 걸리는 시간으로 계산했다
인공지능의 진화로 빨리 주4일 도입되면 좋겠네요…
“사람처럼 추론하는 인공지능 시대로의 진보”… 구글 ‘제미나이 2.5’”
이 모델은 수학, 과학, 코딩 등 다양한 분야의 공통 벤치마크에서 일관되게 우수한 성적을 기록하며, 다방면에서 고도화된 능력을 보여줬다. 특히 복잡한 문제에 대한 정교한 추론력은 현재 상용화된 AI 모델 중에서도 최상위 수준으로 평가되고 있다.
요즘 학생들 시험 문제 사진찍어서 ChatGPT에 물어 보던데, 앞으로 공부의 개념이 바뀔 듯 하네요…
“딥시크보다 한 수 위”…코난 LLM ‘ENT-11’ 이달 출시
일반용 모델과 추론용 모델을 별도로 제공하는 타사 모델에 비해 더 낮은 그래픽처리장치(GPU) 비용으로도 고성능 AI 서비스가 가능하다. 알리바바 큐웬, 메타 라마, 구글 젬마, 딥시크 등 모델 대비 한국어 토큰이 사전 학습 단계에서 더 많이 포함돼 있어 한국어 기반 질의에 대한 처리 정확도와 응답 속도 면에서 월등히 앞선다.
미국 SQQQ 3배수와 국내 곱버스에 올인 투자를 하는 사람들에 꽤 많은 것으로 알고 있다.
2배수, 3배수는 장기투자는 정말 안좋은 것인지 확인을 해보기 위해서 간단하게 1달 동안 상승과 하락을 반복할 때 지수 대비 잔금을 서로 비교해 보았다.
가장 상단의 붉은색 그라데이션 5컬럼은 연속 상승, 파란색 그라데이션 5컬럼은 연속 하락을 의미하며 각 row의 설명은 다음과 같다. – 지수 상승율: 지수가 상승한 비율 – 2배수 상승율: 지수가 상승 비율의 2배 – 3배수 상승율: 지수가 상승 비율의 3배 – 지수 하락율: 지수가 하락한 비율 – 2배수 하락율: 지수가 하락 비율의 2배 – 3배수 하락율: 지수가 하락 비율의 3배 – 1배수 상방 가격: 지수 상승 1배 만큼 변동 가격 – 2배수 상방 가격: 지수 상승 2배 만큼 변동 가격 – 3배수 상방 가격: 지수 상승 3배 만큼 변동 가격 – 1배수 하방 가격: 지수 하락 1배 만큼 변동 가격 – 2배수 하방 가격: 지수 하락 2배 만큼 변동 가격 – 3배수 하방 가격: 지수 하락 3배 만큼 변동 가격
그림 테이블에 보이는 것처럼, 지수가 실제 위로/아래로 왔다갔다 하다가 제자리로 오더라도 지수 ETF는 상방이든 하방이든 원금보다 낮아져 있는 것을 확인할 수 있다. 그나마 1배수는 약간 손실이지만 3배수의 경우는 동일한 지수임에도 3배에 가깝게 줄어들어 있는 금액을 확인할 수 있다.
지수 ETF 3배수는 확신한 시점에서 단타로 접근해야 한다.
이러한 비교를 통해서 아무리 날고 긴다해도 결국 투자는 (어느 시점에 들어가서), (어느 시점에 파느냐)가 가장 중요한 것임을 느낀다.
