메타(Meta)는 세일즈포스의 AI분야를 담당했던 클라라 시(Clara Shih)를 메타의 새로운 비즈니스 AI그룹의 수장으로 영입했다고 발표했는데요. 이 새로운 비즈니스 AI그룹은 Meta의 AI 기술을 모든 규모의 기업에서 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다. 현재 메타의 오픈소스 라마(Llama) 언어모델은 6억회 이상의 다운로드를 기록했고, 메타의 AI Assistant 기능은 매월 5억명 이상의 활성사용자 서비스를 제공하고 있죠. 그녀가 담당하게 될 새로운 B2B 사업부서는 AI 기술과 전문성을 비즈니스에 걸맞는 서비스 오퍼링을 제공하는 Meta의 첫번째 추진 사업입니다. 이미 기업 시장은 Microsoft와 Google, Anthropic의 여러 회사들이 지분을 차지하고, 정상의 위치에 먼저 안착하기 위해 치열하게 경쟁하고 있죠. 메타는 기존에는 이들 기업과 직접 경쟁하기 보다는 오픈소스 시장에서의 저변을 확대하고, 메타의 내부 서비스에 AI 기능을 추가하는 것에 초점을 맞춰 왔습니다. 그래서, 클라라의 영입이 앞으로 AI 모델만으로는 시장의 큰 영역을 차지하고 있는(우리 회사도 Llama를 중요하게 사용중이라) 메타의 방향을 가늠할 수 있을지도 모릅니다.
메타 드디어 Business AI 시장 진출?
세일즈포스의 Clara Shih가 메타의 Business AI 수장으로 | 메타(Meta)는 세일즈포스의 AI분야를 담당했던 클라라 시(Clara Shih)를 메타의 새로운 비즈니스 AI그룹의 수장으로 영입했다고 발표했는데요. 이 새로운 비즈니스…
리테일 시장은 디지털 전환의 최전선에 늘 있었습니다. 빅데이터로부터 시작해서 머신러닝 등 최신 기술을 적용하고, 마케팅과 유통, 물류에 있어서 큰 변화를 이끌었죠. 전통적으로 오프라인 중심이었던 리테일 산업은 전자상거래와 모바일 쇼핑의 대두로 빠르게 변화해 왔습니다. 이제 이 흐름을 이끄는 또 다른 강력한 동인이 등장했습니다. 바로 AI 서비스 플랫폼입니다. 퍼플렉시티(Perplexity)와 같은 AI 기반 플랫폼이 원클릭 쇼핑 기능을 추가하며 고객의 쇼핑 경험을 혁신하고 있다는 점은 이러한 변화를 상징적으로 보여줍니다. 그렇다면 AI 서비스 플랫폼은 리테일 시장에 어떤 변화를 가져올까요?
Perplexity가 원스탑 쇼핑도 가능?
AI서비스 플랫폼이 리테일 시장에 미치는 혁신적 영향 | < 커버사진 : Perplexity > 리테일 시장은 디지털 전환의 최전선에 늘 있었습니다. 빅데이터로부터 시작해서 머신러닝 등 최신 기술을 적용하고, 마케팅과 유통, 물류에 있어서 큰…
2024년 11월, 인공지능(AI) 커뮤니티에서는 큰 뉴스가 전해졌습니다. 바로 케라스(Keras) 라이브러리의 창시자이자, 구글의 AI 연구를 이끌어 온 프랑수아 숄레(François Chollet)가 구글을 떠나기로 결정한 것입니다. 구글 개발자 블로그의 공지를 통해 공식화된 이번 결정은 많은 AI 연구자와 개발자들에게 충격과 동시에 기대감을 안겨주고 있습니다. 프랑수아 숄레의 업적과 그의 철학이 AI 산업에 미친 영향, 그리고 그가 구글을 떠나 시작하게 될 새로운 여정의 의미를 탐구해 보겠습니다. #딥러닝위드Python #딥러닝위드R #AI진짜셀럽
François Chollet의 새로운 도전
Keras의 아버지, 구글과 이별하고 AGI 창업? | 2024년 11월, 인공지능(AI) 커뮤니티에서는 큰 뉴스가 전해졌습니다. 바로 케라스(Keras) 라이브러리의 창시자이자, 구글의 AI 연구를 이끌어 온 프랑수아 숄레(François Ch…
2024년 12월로 예정된 Google의 Gemini 2.0 모델이 성능 목표를 달성하지 못할 것이라는 예측이 꽤나 많습니다. Gemini는 OpenAI의 API에 비해 사용이 복잡하고, 인증 설정에만 장시간이 소요되는 문제를 최근 Completion API를 유사하게 바꾸면서 해결하는 듯 했는데요. 그럼에도 불구하고 개발자들의 낮은 사용률을 극복하지 못하고 있죠. 그런 문제보다는 반복적인 유사한 답변을 생성하거나, 기본적인 프롬프트 및 쿼리 작성의 전문성이 없으면 높은 확률로 원하는 답변을 얻지 못하는 한계성을 보여왔습니다. 단순히 Gemini가 기대에 못미쳤던 것은 사실이지만, Gemini 2.0이라는 새로운 모델이 개선하는데 어려움을 겪고 있을거라는 예측은 AI의 급격한 발전을 이끌어온 대형 모델들이 더 이상 큰 성능 개선을 이루지 못하는 현상이 나타나기 시작하는 전조를 보여주는 것 아닐까요? 이와 비슷하게, OpenAI의 새로운 모델 "Orion" 역시 기대했던 만큼의 성능 향상을 보여주지 못할 것이라며, AI 기술 발전의 한계와 새로운 도전 과제들이 부각되고 있습니다. 오늘은 이 AI모델의 발전 한계에 대한 얘기를 Orion과 더불어 정리해봤습니다.

OpenAI 발전의 한계에 부딪히다
AI 발전의 한계와 OpenAI의 대응: Orion 모델의 도전과 전략 | (커버이미지 : Clark Miller - Theinformation ) 2024년 12월로 예정된 Google의 Gemini 2.0 모델이 성능 목표를 달성하지 못할…
마이크로소프트(Microsoft)는 최근 자사의 다양한 제품과 서비스에 인공지능(AI) 기능을 통합하며, 사용자 경험과 생산성 향상을 위한 전략을 적극적으로 추진하고 있습니다. 특히 Microsoft 365 구독 서비스에 AI 기능을 추가하여 개인 사용자부터 기업에 이르기까지 폭넓은 계층의 업무 효율성을 높이고 있습니다. 우선 MS는 아시아태평양(APAC) 지역의 개인 및 가족 구독에 대해 Copilot 기능을 출시할 것이라고 밝혔는데요. (대상국가는 호주, 뉴질랜드, 말레이시아, 싱가포르, 대만 및 태국이 될 것으로 보입니다.) MS Copilot Pro에서 제공되는 주요 기능들을 정리해봤습니다. 그건 그렇고, 한국은 언제 정식 릴리즈 하는지 좀 발표하십시다! #지독한감기몸살로드러누움 #그래도일은해야지쿨럭 #AI_Copilot으로제주도돌하루방PT만들면모아이석상이등장한다

MS 365, Copilot PRO를 번들 포함
한국엔 언제 정식 출시할지는 아무도 모르는... 익숙한 것에 AI 더하기 | 마이크로소프트(Microsoft)는 최근 자사의 다양한 제품과 서비스에 인공지능(AI) 기능을 통합하며, 사용자 경험과 생산성 향상을 위한 전략을 적극적으로 추진하고 있…
Anthropic은 Claude 3.5 Sonnet의 AI 모델에 PDF 지원 기능을 추가해서, PDF 문서의 텍스트와 시각적 요소를 모두 처리할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 기존 텍스트 분석을 넘어 데이터 시각화 및 복잡한 문서 구조를 이해하는 Claude의 핵심 기능이 될 듯 해요. 이미 Google의 Gemini나 Azure의 AI Search 등에서 제공하는 Vision AI 기능은 OCR을 이용한 문서와 PDF, PPT를 비롯한 다양한 데이터 형식을 인식하여 입력받을 수 있는 기능을 제공해 왔습니다. Claude에서 데이터 추출과, 파일 분석, 대규모 데이터 관리 작업 등의 비즈니스 목적에서의 한계로 인해 대형 AI 모델(너네도 작지는 않지만)들과 경쟁에서 뒤떨어진 측면이 있었는데, 이걸 극복할 수 있는 시작이 될 듯 해요. 결론만 얘기하자면, 아마존의 Bedrock과 구글의 Vertex AI (아마 모델 가든에 추가되겠지만)에 대한 지원이 추가된다고 하는데, 이미 제공되는 Vision AI들과 제대로 경쟁할 수 있을지가 주목됩니다. Gemini에 300페이지 문서를 업로드하고, 챗봇을 순식간에 만들어 보고 나서는, 이 정도 안되는건 무조건 안쓴다는 원칙이 생기더란 말이죠. #저렴하지는않은듯 #필수적인거였어서할말은없음

Claude 3.5, PDF의 이미지도 분석
대용량의 문서처리가 안되는 AI라면 아무데도 쓸데가 없어요. | Anthropic은 Claude 3.5 Sonnet의 AI 모델에 PDF 지원 기능을 추가해서, PDF 문서의 텍스트와 시각적 요소를 모두 처리할 수 있게 되었습니다. 이 기능은 기…
마이크로소프트(Microsoft)는 지난 9월 30일까지 마감된 3분기 회계 성과에 대해 그제 실적 발표를 했는데요. 매출은 656억 달러(16% 증가), 영업이익은 306억 달러 (14% 증가), 순이익은 247억 달러(11% 증가)라고 상세한 내용을 공개했습니다. CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)는 "AI 트랜스포메이션은 모든 역할과 기능, 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐, 업무와 아티팩트, 워크플로우를 변화시키고 있다"면서 AI 기반의 도구와 플랫폼으로 새로운 성장 레버리지를 고객에게 제공하고 있다고 밝혔죠. 또한 구글이 클라우드 성장을 AI로 견인했던 것처럼, Azure 기반의 MS 클라우드도 전년 대비 22% 증가한 389억 달러를 벌어들인 것으로 CFO인 에이미 후드(Amy Hood)가 발표했습니다. 이런 좋은 실적을 분석해 보면, AI분야에서 MS의 기존 어떤 제품보다도 빠른 매출 성장세를 기록하고 있다는 것이 주요 요인으로 전문가들은 바라보는 듯 합니다. 이미 AI기반 Copilot 개발도구들의 사용자수가 출시된지 2년이 지난 지금, 전년 대비 180% 이상 증가했고, 77,000개 이상의 기업이 사용하고 있죠. 물론, 이렇게 좋은 AI 덕분에 MS주가는 올랐느냐하면 또 그건 아닙니다. 오히려 하락했죠. 오늘은 어제 구글에 이어 MS 분기 실적 발표의 의미에 대해 적어봤습니다.

MS매출 AI가 견인, 실적 발표 분석
AI가 사상 최강의 제품으로 성장, 주가는 하락?! | 마이크로소프트(Microsoft)는 지난 9월 30일까지 마감된 3분기 회계 성과에 대해 그제 실적 발표를 했는데요. 매출은 656억 달러(16% 증가), 영업이익은 306억 달러 (14%…
최근 구글의 AI 사업은 다른 경쟁상대들에 비해서 주목받지 못했습니다. B2C 시장에서 Gemini Pro는 다른 서비스에 비해 이슈가 되지도 못했고, 많은 IT인플루언서로부터 데모의 도구로 사용되는 유튜브 영상을 보기도 힘들었죠. 그럼에도 불구하고 GCP 사용기업들로부터 차근차근 소리없이 성장하고 있었습니다. 지난 10월 29일 있었던 알파벳(Alphabet)의 Earning Call에서 괄목할 만한 성장결과를 소개했습니다. 구글의 신형 Gemini API는 지난 6개월 동안 14배나 사용량이 증가하며 이목을 끌었고, CEO 순다르 피차이의 말에 따르면 이 모델들은 잠재적으로 20억 명의 사용자에게 도달할 수 있을 정도로 구글의 주요 서비스와 광범위하게 통합되고 있습니다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어 클라우드 비즈니스와 AI 시장에서 구글의 영향력을 확장하는 데 중요한 전환점으로 작용할 것이라고 하는데요. 오늘은 구글의 깜짝 실적 발표 내용을 들여다봤습니다.

구글, 클라우드로 깜짝 실적!
Gemini API와 프로젝트 Astra가 성장동력이 될 것 | 최근 구글의 AI 사업은 다른 경쟁상대들에 비해서 주목받지 못했습니다. B2C 시장에서 Gemini Pro는 다른 서비스에 비해 이슈가 되지도 못했고, 많은 IT인플루언서로부터 데모…
최근 AI가 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터 유형을 생성하며 그 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 ‘환각’이라는 문제에서 자유롭지 않습니다. 특히 OpenAI의 Whisper 같은 음성 인식 모델이 텍스트 생성 AI처럼 존재하지 않는 정보를 창조하는 경우가 빈번하게 발생하며, AI의 예상치 못한 ‘상상력’이 주목받고 있습니다. 이 현상은 Whisper의 사용 분야가 의료, 고객 상담 등 중요한 정보가 오고 가는 상황에서 특히 우려되는 문제로 부각되고 있는데요. Whisper가 빈 공간을 참지 못하고 ‘말하지 않은 정보’를 창조하는 이 과정은 기술적으로 어떤 이유에서 발생하는지, 또 이러한 환각이 실제 어떤 문제를 일으킬 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. #속삭이는살인자가될수도 #Whisper #OpenAI #Hallucination #내가없는말을하진않아 #자주듣던얘긴데

AI 환각: Whisper가 없는 말을 만든다
침묵을 견딜 수 없는 OpenAI의 Whisper는 문제가 없을까 | 최근 AI가 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터 유형을 생성하며 그 가능성을 보여주고 있지만, 여전히 ‘환각’이라는 문제에서 자유롭지 않습니다. 특히 OpenAI의 Whi…
최근 AI 기술의 발전은 인간 행동을 분석하고 예측하는 데 획기적인 전환점을 맞이했습니다. 스탠퍼드 대학교, 워싱턴 대학교, 그리고 구글 딥마인드 연구팀은 대규모 생성형 에이전트를 활용해 인간 행동을 85%의 높은 정확도로 예측하는 데 성공했다고 하네요. 이 연구는 사회과학 실험의 정교함을 크게 높이는 동시에, 인공지능 기술이 인류의 복잡한 행동 패턴을 모방하고 이해하는 능력을 증명했습니다. 인간 행동은 사회 정책 수립, 마케팅 전략, 심리학 연구 등에서 필수적인 데이터로 활용됩니다. 기존의 사회과학 연구에서는 실험을 통해 데이터를 수집하지만, 이러한 방식은 시간과 비용이 많이 들며 실험 규모에 한계가 있죠. 특히 복잡하고 예측하기 어려운 행동 양식을 이해하려면 기존의 방법론으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 이에 따라 연구진은 생성형 AI를 사용하여 인간 행동을 더 정교하게 시뮬레이션하는 방법을 개발했습니다.더보기 줄이기
AI 에이전트를 통한 인간행동 예측
페르소나, 행동경제학을 뛰어넘을 에이전트 기반 분 | 최근 AI 기술의 발전은 인간 행동을 분석하고 예측하는 데 획기적인 전환점을 맞이했습니다. 스탠퍼드 대학교, 워싱턴 대학교, 그리고 구글 딥마인드 연구팀은 대규모 생성형 에이전트를 활용해 인간…