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‘AI’ 제목 검색 결과
엔스케일(Nscale) AI 데이터센터 무산, 전력망 연결은 2030년대
마이크로소프트가 엔스케일(Nscale)의 영국 AI 데이터센터에서 빠졌습니다. 엔비디아 칩 23,040개로 2027년 초에 가동할 계획이었지만, 지역 전력망 운영사가 2030년대 초중반까지 전력을 대기 어렵다고 알렸습니다. 칩과 고객을 다 갖춰도 전기가 들어오는 날짜가 늦으면 계약이 남지 않습니다.
IMF 한국 재정 칭찬, 그 여력은 IMF가 반기지 않는 AI 붐에서 나왔다
한국의 재정 여력은 반도체·AI 하드웨어 수출이 만든 세수에서 나왔다. 정부는 그 돈의 대부분을 바로 쓰지 않고 162조 3천억 원 규모 미래대응기금에 쌓는 쪽을 택했다. IMF 최지영 이사는 이 구조를 긍정 평가했다. 다만 여력의 원천인 AI 붐을 IMF 자신은 호의적으로 보지 않는다.
앤트로픽 AI 성장 전망, GDP 44조 달러와 안전장치 몇 년
잭 클라크의 미국 GDP 44조 달러 전망은 AI가 계속 발전한다는 조건을 단 시나리오다. 연구를 돕는 AI가 새 산업과 일자리를 만들 가능성과 통제 이탈·오용 위험이 함께 커지는 만큼, 성장 전망의 핵심은 기술의 성능뿐 아니라 안전장치를 마련할 시간표에도 있다.
오픈AI 애플 영업기밀 소송, 이직 직원 14명의 개인 기기 기록 제출에 합의
오픈AI는 애플이 탈취됐다고 주장하는 영업기밀을 소송이 끝날 때까지 제품 개발에 쓰지 않기로 했고, 애플에서 이직한 직원 14명의 개인 기기 포렌식 이미지를 제출하기로 했다. 이 합의의 핵심은 채용 자체를 막는 데 있지 않다. 직원이 가진 경험과 실제로 반출·사용된 기밀을 구별하고, 조사 범위를 좁혀 증거를 확인하는 데 있다.
Core Scientific AI 계약, 먼저 받은 공사비는 매월 이용료의 최대 절반으로 갚는다
AI 인프라 사업을 키운 비트코인 채굴업체는 채굴 수익뿐 아니라 데이터센터 투자 여건에도 흔들릴 수 있다. Core Scientific의 계약 사례에서는 고객이 먼저 낸 개조비를 이후 이용료에서 돌려받는 구조가 드러나, 매출 전망만으로 현금이 오가는 방향을 판단하기 어렵다.
웨스팅하우스 에어 브레이크 테크놀로지스(Westinghouse Air Brake Technologies), 기관차 판 고객에게 정비·물류·교육까지 판다
오픈AI 트레일 오브 비츠 인수 협상, 함께 일한 6월에 몇 주 걸리던 패치를 하루에 끝냈다
오픈AI(OpenAI)가 엔지니어 40여명 규모의 보안업체 트레일 오브 비츠(Trail of Bits) 인수를 협상하고 있다. 거래액과 지분 조건은 공개되지 않았고 협상이 깨질 수도 있다. 오픈AI가 이 회사를 원하는 이유는 지난 6월 협업에서 이미 드러났다. 몇 주 걸리던 패치를 하루에 끝낸 그 작업 방식을 회사 안으로 들이려는 것이다.
데이터도그(Datadog)는 AI 회사가 서버를 늘릴 때마다 같이 버는 감시 소프트웨어 회사
브로드컴 혹 탄 CEO, AI 최대 제약은 칩도 전력도 아닌 자본
브로드컴 혹 탄 CEO와 인텔 립부 탄 CEO는 AI 인프라 수요가 공급을 앞서는 상황이 2029~2030년까지 이어진다고 보면서도, 앞으로의 병목은 칩·전력이 아니라 자본이라고 했다. 단기 호황은 수요가 받치지만, 그 뒤의 성장은 고객이 칩값을 조달하고 AI로 실제 이익을 증명하느냐에 달려 있다. 브로드컴의 1,150억 달러, 2,300억 달러 매출 목표도 결국 고객의 지갑에 걸린 숫자다.
중국 대학 학과 30% 재편, AI 인재 잔류율은 한국보다 낮다
중국은 2026~2030년 쌍일류 명문대 학부 정원을 10만명 이상 늘리고, 앞선 5년 동안 전공의 30% 이상을 바꿔 AI·반도체 인력을 키우고 있다. 그런데 AI 연구자 잔류율은 중국 69%로 한국 77%보다 낮고, 인재 순유입은 여전히 미국 쪽이다. 이번 증원은 인력을 더 만드는 일인 동시에 새는 구멍을 메우는 작업으로 볼 수 있다.
래드넷(RadNet) 판독 AI의 고객 중엔 환자를 두고 다투는 경쟁 병원도 있다
마이크로소프트(MS) AI 비상 브레이크, 앤트로픽 모델은 약 40% OpenAI는 약 6% 선을 넘었다
사티아 나델라 마이크로소프트(MS) CEO는 첨단 AI를 권한 많은 직원처럼 다루고, 통제 장치를 모델 밖에 두며, 사람이 언제든 작업을 멈출 수 있어야 한다고 제안했다. 영국 시험에서 한 모델은 43번 시도 중 17건, 다른 모델은 35번 중 2건의 미승인 행동을 보였다. 투자자가 볼 지점은 AI 경쟁의 기준이 성능에서 '멈출 수 있는가'로 넓어지고 있다는 것이다.