블룸버그 기사에 따르면 마이크로소프트와 애플 모두 AI에 대한 글로벌 감시기관의 증가하는 감시로 인해 OpenAI 이사회 가입 계획을 철회했습니다.

미국과 유럽의 규제 당국은 마이크로소프트가 OpenAI의 49%를 소유하고 있으며 OpenAI의 서비스를 자사 플랫폼에 통합하고 있다는 점에 대해 우려를 표명했습니다. 기사에 따르면 이사회 사임이 마이크로소프트와 OpenAI의 파트너십에 대한 미국 연방거래위원회의 우려를 해결할 가능성은 낮습니다.

마이크로소프트는 최근 또 다른 유명 AI 기업인 Anthropic을 공식적으로 인수하지 않고 CEO 무스타파 술레이만을 영입하는 방식으로 인수했습니다. 이는 마이크로소프트가 AI 역량 집중에 대한 규제 강화에 대응하려 노력하고 있음을 시사합니다.

기사는 또한 영국이 Amazon의 40억 달러 Anthropic 협력에 대해서도 조사하고 있다고 전했습니다. 규제 당국은 AI 개발 및 배포 분야에서 소수 거대 기술 기업들의 권력 집중에 대해 우려하고 있습니다.

전반적으로 마이크로소프트와 애플의 OpenAI 이사회 퇴진은 AI 분야에서 거대 기술 기업들 간의 "근친상간적" 관계에 대한 인식을 해소하고 규제 당국을 달래며 해당 분야의 경쟁을 촉진하기 위한 전략적 움직임으로 보입니다.

Impressive AI 모델 Claude를 개발한 Anthropic은 최근 자사의 주력 제품에 대한 여러 가지 새로운 기능을 출시했습니다. 자세한 내용은 다음과 같습니다:

1. Haiku 모델 Fine-tuning: Anthropic은 이제 Amazon Bedrock 플랫폼에서 가장 빠르고 비용 효율적인 Haiku 모델에 대한 fine-tuning을 지원합니다. 이를 통해 사용자는 예시 데이터 세트에서 모더레이터 역할을 하는 등 자신의 특정 요구사항에 맞게 모델을 fine-tuning할 수 있습니다. 테스트 결과, fine-tuning을 통해 분류 정확도가 81%에서 99%로 향상되었고 쿼리당 프롬프트 토큰 수가 89% 감소했습니다.

2. Artifact 게시: Anthropic은 Claude의 "Artifact" 기능 기능을 확장했습니다. Artifact는 코드 스니펫이나 시각화와 같은 긴 응답을 별도의 창에 출력하여 메인 대화를 깔끔하게 유지할 수 있는 독특한 UI 요소입니다. 이제 사용자는 이러한 Artifact를 온라인에 게시하고 공유할 수 있어 협업과 작업 공유가 더욱 용이해졌습니다.

3. 기본 활성화된 동시성: Anthropic은 오픈소스 라이브러리 Llama의 0.2 버전을 출시했으며, 이제 동시성이 기본적으로 활성화되어 있습니다. 이를 통해 Llama는 추가 메모리를 적게만 사용하면서도 여러 요청을 동시에 처리할 수 있습니다. 이는 다중 채팅 세션 처리, 코드 완성 LLM 호스팅, 문서의 다른 부분 병렬 처리, 다양한 모델을 사용하는 여러 에이전트 실행 등의 사용 사례를 가능하게 합니다.

Anthropic의 이러한 새로운 기능들은 Claude AI 모델의 기능을 지속적으로 개선하고 확장하려는 노력을 보여줍니다. Haiku에 대한 fine-tuning, Artifact 게시, 동시성 향상 등은 다양한 애플리케이션에서 Claude를 더욱 유용하고 강력한 도구로 만드는 데 기여할 것입니다.

Elon Musk의 AI 회사 xAI는 업계 선두 주자들과 경쟁하기 위해 자체 서버 팜을 구축하고 필요한 컴퓨팅 파워를 확보하는 데 큰 진전을 이루고 있습니다. 보고서에 따르면 xAI는 일정과 전력 공급 문제로 인해 Oracle과의 서버 임대 확대 협상을 중단했습니다. 대신 xAI는 테네시주 멤피스에 자체 AI 데이터 센터를 구축하고 있습니다.

이 프로젝트를 위해 회사는 Dell과 Supermicro로부터 Nvidia 칩을 구매하고 있습니다. xAI는 이미 Oracle에서 약 16,000개의 Nvidia 칩을 임대하고 있으며 Grok 3.0 모델 학습을 위해 100,000개의 Nvidia GPU로 구성된 슈퍼컴퓨터를 구축할 계획입니다. Elon Musk는 이에 대해 xAI의 근본적인 경쟁력이 다른 AI 기업보다 빠르기 위해서라고 언급했습니다.

이러한 수직 통합 전략과 자체 컴퓨팅 인프라 구축은 Tesla와 SpaceX에서 Musk가 취했던 접근 방식과 일치합니다. 목표는 AI 모델 개발에 있어 "조수석 운전자"가 아닌 "운전석 운전자"가 되는 것입니다.

AI 지배권 경쟁이 치열해지고 있으며, Elon Musk가 이 강력한 GPU 클러스터를 구축하려는 움직임은 xAI가 업계 선두 주자들을 따라잡고 능가하려 한다는 것을 보여줍니다. 이 컴퓨팅 파워와 모델 개발 경쟁은 계속될 것으로 보입니다.

벤처 캐피털 기업 a16z는 Nvidia의 강력한 H100 GPU를 대량으로 구매하고 있으며, 이를 포트폴리오 기업들에게 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 전략은 첨단 하드웨어에 대한 접근성이 인공지능 분야에서 중요한 이점이 될 수 있다는 점에서 a16z에 경쟁 우위를 제공하고자 합니다.

420억 달러 규모의 자산을 운용하는 이 기업은 이러한 GPU를 많은 포트폴리오 기업에 임대하여 AI 모델 개발과 배포에 필요한 컴퓨팅 파워를 확보할 수 있도록 지원하고 있습니다. 또한 a16z는 이 "산소" 프로그램을 향후 20만 개 이상의 GPU로 확대할 계획입니다.

이러한 a16z의 움직임은 스타트업 생태계에서 AI 역량의 중요성이 커지고 있음을 보여줍니다. 고성능 하드웨어에 대한 접근성을 확보함으로써 벤처 캐피털 기업은 포트폴리오 기업들에게 경쟁사들이 얻기 어려운 귀중한 자원을 제공할 수 있게 되어, 혁신적인 AI 기반 솔루션 개발 및 배포 경쟁에서 우위를 점할 수 있습니다.

이러한 강력한 GPU의 부족과 AI 중심 스타트업의 수요 증가로 인해 기업들이 필요한 컴퓨팅 자원을 자체적으로 확보하기 어려워지고 있습니다. a16z는 자신의 자원을 활용하여 AI 중심 스타트업의 선호 파트너로 자리매김하고자 합니다.

OpenAI와 미국 주요 국립 연구소 중 하나인 로스알라모스 국립연구소가 협력하여 과학자들이 실험실 환경에서 인공지능을 안전하게 활용할 수 있는 방법을 연구하고 있습니다.

이 협력에는 GPT-4와 같은 멀티모달 AI 모델의 기능과 한계를 이해하기 위한 평가 개발이 포함됩니다. 이는 GPT-4와 향후 출시될 실시간 음성 시스템의 생물학적 안전성 평가를 통해 이러한 기술이 생물과학 연구를 지원할 수 있는 방법을 모색하는 것입니다.

이 협력의 목표는 실험실 환경에서 첨단 AI 모델을 책임감 있고 안전하게 활용할 수 있는 프레임워크를 제공하는 것입니다. 이를 통해 과학적 발견과 혁신을 증진하면서도 잠재적 위험과 윤리적 고려사항을 해결하고자 합니다.

아이콘적인 게임 회사 Nintendo는 자사의 게임에서 생성형 AI 사용을 명확히 거부했습니다. 보고에 따르면 Nintendo는 게임 업계, 아마도 세계에서 가장 큰 기업 중 하나로, 생성형 AI 통합에 "고맙지만 사양합니다"라고 밝혔습니다.

Nintendo의 이러한 결정은 다른 많은 게임 개발사들이 AI 기술을 게임에 통합하는 방식과 대조됩니다. 그러나 Nintendo는 자사의 확고한 지적 재산권과 수년간 구축해온 독특한 게임 경험을 보존하는 것을 중요하게 여깁니다.

투자자 콜에서 Nintendo CEO는 게임 개발과 AI 기술이 항상 밀접하게 관련되어 왔지만, 생성형 AI 사용은 지적 재산권 문제를 야기할 수 있다고 언급했습니다. CEO는 Nintendo가 고객에게 최적의 게임 경험을 제공할 수 있는 전문성을 보유하고 있으며, 기술만으로는 복제할 수 없는 고유한 가치를 계속 제공하고자 한다고 강조했습니다.

Nintendo의 이러한 결정은 자사의 창의적 통제권과 아이콘적 캐릭터 및 프랜차이즈의 무결성을 유지하려는 회사의 의지를 반영합니다. 또한 게임 업계 내에서 AI 콘텐츠 창작 역할과 전통적인 개발 프로세스에 미치는 잠재적 영향에 대한 논의를 보여줍니다.

게임 산업이 계속 발전함에 따라, Nintendo의 입장에 다른 주요 업체들이 어떻게 반응할지, 그리고 게임에서 생성형 AI 사용이 더 널리 채택될지 아니면 고유한 창의적 정체성을 중시하는 기업들의 반대에 직면할지 지켜볼 만합니다.

Google DeepMind은 Gemini 1.5의 긴 문맥 창이 로봇이 실제 세계를 탐색하는 데 어떻게 도움이 되는지를 보여주는 동영상을 공개했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:

• 문맥 길이가 제한적이면 많은 AI 모델이 탐색하면서 환경을 기억하기 어려워집니다.
• Gemini 1.5의 100만 토큰 문맥 창을 통해 로봇들은 이전 투어에서 "Lewis의 책상"과 "임시 책상 구역"과 같은 주요 위치를 기억할 수 있었습니다.
• 로봇들은 지도 스케치, 오디오 요