[카테고리:] Uncategorized

프리딕티브AI는 유전체(Genome) 기반의 디지털 트윈(Digital Twin) 기술과 인공지능(AI)을 결합해 고위험성 질병을 사전에 예측하고, 맞춤형 정밀 의료 및 헬스케어 서비스를 제공하는 바이오테크 스타트업입니다. 미국 존스홉킨스대 겸임교수인 윤사중 대표와 윤시중 CSO 쌍둥이 형제가 2023년 9월 공동 창업했으며, 한국과 미국, 아랍에미리트 등에서 활발히 사업을 전개하고 있습니다.

주요 기술 및 서비스

유전체 기반 디지털 트윈

• 인체 유전자 2만 개를 분석해 2만2천 개 질병과 210개 약물 반응을 예측합니다.
• 생식세포 및 체세포 변이 모두를 분석하며, UMAP 등 머신러닝 기반의 슈퍼AI 알고리즘을 적용해 질병과 약물 부작용을 예측하고, 예방적 조치를 제안합니다.

정밀·맞춤 의료

• 개인별 유전자 정보를 바탕으로 고위험 질병을 미리 진단하고, 최적의 치료법과 약물 선택을 지원합니다.
• 유전자 분석, 액체생검(혈액 내 암세포 DNA 조각 탐지), POCT(Point-of-Care Testing) 시스템 등 첨단 진단 기술을 개발 및 상용화하고 있습니다.

산학 협력 및 연구

• 울산과학기술원(UNIST)과 협력해 한국인 1만 명 대상 게놈 해독 프로젝트를 추진하며, 한국형 디지털 트윈 플랫폼을 개발 중입니다.
• 가톨릭대학교 은평성모병원과 신장 및 간 이식 환자 거부 반응 최소화를 위한 동반진단 연구도 진행 중입니다.

사업 성과 및 성장

• 네이버 D2SF, 하나증권 등으로부터 초기 투자를 유치했으며, 중소벤처기업부의 ‘딥테크 팁스(Deep Tech TIPS)’에 선정되어 3년간 최대 17억 원의 지원금을 확보했습니다.
• 신용보증기금에서 혁신성장 동력 산업 선도기업 ‘퍼스트펭귄기업’으로 선정되어 15억 원의 기보기금도 지원받았습니다.
• 국내외 정밀 의료 및 맞춤형 헬스케어 시장에서 빠르게 입지를 넓히고 있습니다.

프리딕티브AI의 차별점

• 세계 최초로 ‘나만의 유전자’를 기반으로 한 의료 디지털 트윈 상용화에 성공.
• 유전체 분석과 AI를 결합해 질병 예측, 예방, 맞춤 치료까지 아우르는 ‘정밀의료’ 실현.
• 액체생검 등 혁신적 진단기술로 암 등 고위험 질병의 조기 진단 가능성 확대.

요약

프리딕티브AI는 유전체 정보와 인공지능을 결합한 디지털 트윈 기술로, 질병의 사전 예측과 맞춤형 치료를 목표로 하는 차세대 헬스케어 기업입니다. 개인별 유전자 데이터를 분석해 질병 위험을 미리 진단하고, 최적의 치료법을 제안함으로써 정밀의료와 예방의료를 실현하고 있습니다.

샤오미 15 울트라 성능 정보(Xiaomi 15 Ultra)는 2025년 샤오미(Xiaomi)의 플래그십 스마트폰으로, 카메라 기술, 디스플레이 품질, 전체적인 성능에 집중해 시장 최상위권에서 경쟁하기 위해 설계되었습니다.

• 6.73인치 WQHD+ AMOLED 디스플레이 (3200 x 1440 해상도, 522 ppi)
• 최대 밝기 3200 니트, 직사광선 아래에서도 우수한 가시성 보장
• Xiaomi Shield Glass 2.0으로 향상된 낙하 저항성
• 블랙, 화이트, 실버 크롬 색상 옵션
• 무게: 226g (블랙/화이트), 229g (실버 크롬); 두께: 9.35mm–9.48mm
• IP68 방수 및 방진 기능

• Snapdragon 8 Elite 모바일 플랫폼(3nm 공정, 최대 4.32GHz 프라임 코어) 탑재
• Adreno GPU, Qualcomm AI 엔진
• 16GB LPDDR5X RAM, 512GB 또는 1TB UFS 4.1 저장 공간
• Android 15 기반 HyperOS 2.0, 생산성과 이미지 편집을 위한 고급 AI 기능 지원
• 3D 듀얼 채널 IceLoop 증기 챔버를 통한 고급 냉각 시스템
• 초음파 지문 인식 센서로 빠르고 안전한 잠금 해제

• 라이카 기술 적용 쿼드 카메라 시스템:
  • 50MP 1인치 메인 센서
  • 200MP 1/1.4인치 퍼리스코프 텔레포토 센서 (최고 수준의 줌 성능)
  • 초광각 및 매크로 촬영을 위한 추가 센서
• 4K 120fps 시네마틱 슬로우 모션 동영상 녹화 지원 (메인 및 퍼스케이프 카메라)
• 일부 경쟁사 대비 자연스럽고 덜 가공된 이미지를 제공하며, 저조도 및 줌 성능이 우수합니다.
• DXOMARK는 15 Ultra가 시장에서 최고의 줌 성능과 매우 우수한 전체 카메라 품질을 갖추었다고 강조합니다.

• 5410mAh 배터리 (국제 버전; 중국 버전은 6000mAh로 보고됨)
• 최대 25시간 동영상 재생
• 90W 유선 HyperCharge 및 80W 무선 HyperCharge 지원 (충전기는 별도 판매)
• 장수명과 안전성을 위한 서지 배터리 관리 시스템

• 초저전력 소비(1Hz 재생률)를 갖춘 항상 켜져 있는 디스플레이
• 몰입감 있는 사운드와 전문가 튜닝을 갖춘 우수한 오디오 품질
• 슈퍼 안테나 어레이와 AI 지능형 통신으로 어려운 환경에서도 우수한 신호 수신 및 빠른 네트워크 복구

샤오미 15 울트라(Xiaomi 15 Ultra)의 카메라 시스템은 가장 돋보이는 특징으로 다음과 같은 기능을 갖추고 있습니다:

• 1인치 50MP 메인 센서로 뛰어난 이미지 품질
• 새로운 200MP 퍼리스코프 텔레포토 렌즈로 업계 최고 수준의 줌과 세부 표현
• 라이카 광학 기술과 색상 과학으로 자연스럽고 생동감 있는 사진
• 주 카메라와 텔레포토 카메라 모두에서 4K 120fps 비디오 촬영, 전문가용 고급 LOG 비디오 캡처 기능
• DXOMARK 및 기타 리뷰어들은 카메라의 다용성, 특히 줌 및 저조도 환경에서의 성능을 높이 평가했습니다

• Snapdragon 8 Elite 칩셋은 CPU, GPU, AI 효율성에서 이전 세대 대비 큰 개선을 통해 최상위 성능을 보장합니다.
• 16GB RAM과 빠른 UFS 4.1 저장 공간으로 부드러운 멀티태스킹과 앱 로딩을 제공합니다.56
• 고급 냉각 시스템은 중량급 게임이나 멀티태스킹 시에도 기기를 편안하게 유지하지만, 일부 사용자는 장시간 사용 시 따뜻해질 수 있다고 지적합니다.68
• HyperOS 2.0은 유용한 AI 기능을 제공하지만, 이는 업계 표준과 크게 다르지 않습니다

• 5410mAh 배터리는 하루 종일 사용 가능하며, 최대 25시간의 동영상 재생이 가능합니다
• 90W 유선 및 80W 무선 충전은 업계에서 가장 빠른 속도를 자랑하지만, 필요한 충전기는 박스에 포함되어 있지 않습니다
• 서지 베터리 매니지먼트 시스템(Surge Battery Management System)은 배터리 수명을 연장하고 충전 안전성을 보장합니다

결론

샤오미 15 울트라(Xiaomi 15 Ultra)는 카메라 성능, 디스플레이 품질, 전체적인 속도에서 뛰어난 플래그십 모델입니다. 업계 최고의 줌, 초고휘도 화면, 강력한 하드웨어로 돋보이지만, 크기와 무게는 모든 사용자에게 적합하지 않을 수 있습니다. 사진 촬영과 최상위 사양을 중시하는 사용자에게 15 울트라(15 Ultra)는 2025년 최고의 선택 중 하나입니다.

텍사스 전자 연구소(TIE)는 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스에 본사를 두고 있는 주요 반도체 컨소시엄입니다. 2021년에 설립된 TIE는 주 및 지방 정부, 주요 방위 전자 및 반도체 기업, 국가 연구소, 그리고 최상위 학술 기관을 결집시켜 미국 반도체 산업과 국가 안보를 발전시키기 위해 노력하고 있습니다.

미션과 비전

비전

고급 이종 통합(HI) 기술을 통해 반도체 솔루션을 혁신하며, 특히 3D 이종 통합(3DHI) 기술에 중점을 둡니다.

미션

• 비영리, 개방형 반도체 가속화 기관을 설립합니다.
• 최신 3DHI 제조 기술 로드맵을 개발합니다.
• 국가 안보 요구사항을 충족하기 위한 핵심 시범 제조 능력을 제공하고 국내 경제 성장을 촉진합니다.
• 포용적인 인력 양성 경로를 재편하고 확장하여 중앙 텍사스를 반도체 인력 개발의 허브로 육성합니다.
• 국내 파운드리 및 OSAT(아웃소싱 반도체 조립 및 테스트)와의 파트너십을 통해 TIE 기술을 확대합니다.

주요 이니셔티브 및 자금 지원

TIE는 국방부 고급 연구 프로젝트 기관(DARPA)으로부터 국방부(DOD) 마이크로전자 제조 센터를 구축하기 위해 $840백만 달러를 수여받았습니다. 이는 $1.4억 달러의 총 투자 중 일부로, $552백만 달러는 텍사스 주의회에서 지원되었습니다. 이 프로젝트는 CHIPS 및 과학 법안의 목표와 일치하여 국내 반도체 제조를 강화하는 것을 목표로 합니다.

전략적 목표

• 기술 리더십: 신흥 기술에 적용되는 고급 패키징 및 3DHI 솔루션 개발 가속화.
• 핵심 제조 시설: SEMATECH 캠퍼스 및 텍사스 대학 제조 네트워크를 포함한 제조 시설의 현대화 및 강화.
• 인력 개발: 교육 및 훈련 파트너십을 통해 모든 기술 수준의 반도체 인력 확대.
• 방위/스타트업 생태계: 엣지 AI, 양자 기술, 의료, 방위 응용 분야 성장 지원.

국방부 마이크로전자 제조 센터

TIE의 신규 센터는 국가 차원의 개방형 연구개발 및 프로토타이핑 제조 시설입니다. 주요 목표는 레이더, 위성 영상, 무인 항공기 등 국방 시스템에 필수적인 고성능, 저전력, 경량화, 소형화 기술 개발을 지원하는 것입니다.

3D 이종 통합(3DHI)

이 고급 반도체 제조 기술은 정밀 조립을 통해 다양한 재료와 구성 요소를 마이크로 시스템에 통합하며, 서로 다른 출처의 구성 요소를 쌓아 더 강력하고 효율적인 장치를 생성합니다.

단계별 접근 방식

• 단계 1 (2.5년): 인프라 및 기본 역량 구축.
• 단계 2 (2.5년): DOD를 위한 3DHI 하드웨어 프로토타입 개발 및 프로세스 자동화, DARPA와의 설계 과제 협업 포함.

컨소시엄 및 파트너십

TIE의 컨소시엄에는 다음과 같은 기관이 포함됩니다:

• 32개의 방위 전자 및 주요 상업용 반도체 기업.
• 18개의 전국적으로 인정받은 학술 기관, 예를 들어 텍사스 주립 대학교, UT 달라스, 텍사스 A&M 대학교 등.
• 산업 파트너에는 AMD, Applied Materials, Intel, Micron Technology가 포함됩니다.

인력 개발

TIE의 미션의 핵심 요소 중 하나는 인력 개발입니다. 텍사스 주 내 대학 및 커뮤니티 칼리지와의 협력을 통해 인재 파이프라인을 확대하여 졸업생들이 반도체 산업의 고품질 일자리에 대비할 수 있도록 합니다.

리더십

TIE는 마이크론 테크놀로지(Micron Technology)의 전 수석 부사장인 존 슈렉(John Schreck)이 CEO로 이끌고 있으며, 텍사스 대학교 기계공학 교수인 S.V. 스리니바산(S.V. Sreenivasan)에 의해 설립되었습니다.

영향

TIE의 노력은 다음과 같은 결과를 기대합니다:

• 미국 마이크로전자 부품 공급망의 안정화.
• 국가 안보와 글로벌 경쟁력을 강화합니다.
• 방위 및 상업 분야 모두에 적용 가능한 이중 용도 혁신을 창출합니다.
• 텍사스를 반도체 혁신, 연구, 인력 개발의 주요 허브로 자리매김합니다.

요약하자면, 텍사스 전자 기술 연구소(Texas Institute for Electronics)는 3DHI와 국가 안보 응용 분야에 중점을 두고 텍사스와 미국을 차세대 반도체 기술, 제조, 인력 개발의 최전선에 위치시키는 혁신적인 이니셔티브입니다.

국가 AI컴퓨팅 센터는 대한민국 정부가 인공지능(AI) 연구개발(R&D)과 산업 활성화를 지원하기 위해 추진하는 초고성능 AI 인프라 구축 사업이다. 이 센터는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 기반의 슈퍼컴퓨팅 환경을 제공해, AI 모델 학습과 대규모 데이터 연산 등 첨단 AI 연구와 산업적 활용을 지원하는 것이 목적이다.

주요 추진 내용 및 목표

• 사업 규모 및 인프라
  최대 2조 원 규모의 투자로, 1~2엑사플롭스(EF, 1초에 100경 번 부동소수점 연산 처리 능력) 이상의 컴퓨팅 파워를 확보할 계획이다. 이는 엔비디아 H100 GPU 약 3만 개에 해당하는 수준으로, 국내 최대 규모의 AI 데이터센터보다도 큰 규모다.
• 서비스 개시 및 개소 일정
  정부는 2025년 11월 AI컴퓨팅 서비스 조기 개시를 목표로 하며, 2027년 내 센터 개소를 추진하고 있다. 2025년부터 기업·연구기관·스타트업 등이 대규모 AI 학습을 보다 저렴하고 효율적으로 수행할 수 있도록 지원할 예정이다.
• 운영 구조
  센터는 공공 51%, 민간 49%의 지분 구조로 특수목적법인(SPC)을 설립해 운영된다. 민·관 협력을 통해 AI 인프라 확충과 AI 반도체 기술 개발도 병행한다.
• 입지 및 정책
  수도권 전력난과 지역 균형발전을 고려해 비수도권에 설립될 예정이며, 입지와 전력 확보 방안 등은 민간에서 제안받는다. 국가AI위원회 산하에 AI컴퓨팅 인프라 특별위원회가 설치되어 정책 방향을 총괄한다.

기대 효과

• AI 연구개발 및 산업 활성화
  국내 기업, 연구기관, 스타트업이 자유롭게 AI 슈퍼컴퓨팅 리소스를 활용할 수 있어, AI 연구 환경이 획기적으로 개선되고 혁신 성장이 촉진될 것으로 전망된다.
• 글로벌 경쟁력 강화
  글로벌 빅테크 대비 부족했던 국내 AI 컴퓨팅 인프라를 대폭 확충해, AI 3대 강국(G3) 도약을 목표로 하고 있다. 국산 AI 반도체(NPU, PIM 등) 개발 및 초기 수요 창출도 병행해 국내 AI 생태계의 국제적 역량을 강화한다.
• 정책 및 산업 연계
  공공부문 18대 분야 국민체감 AI서비스, AI 기반 의료·교육 혁신, AI 보안정책, 국방 AI 인프라 등 다양한 분야로 확산될 예정이다.

추진 현황 및 향후 계획

• 2025년 사업 참여기업·컨소시엄 공모 및 평가를 거쳐, 2027년까지 센터 개소를 목표로 하고 있다.
• 첨단 GPU 등 AI 연산 인프라를 연내 확보하고, 국산 AI 반도체 활성화, 데이터 활용 기반 법제화, AI 인재 양성(20만 명 목표) 등도 병행 추진된다.

요약

국가 AI컴퓨팅 센터는 대한민국의 AI 기술 경쟁력 강화를 위해 정부와 민간이 대규모로 투자·협력하는 초고성능 AI 인프라 사업이다. AI 연구개발, 산업 활성화, 국산 AI 반도체 육성, 글로벌 경쟁력 확보 등 다양한 목표를 두고 2027년 개소를 목표로 추진 중이다.

슬립 로보틱스(Slip Robotics)는 자율주행 트럭 적재 및 하역 솔루션 전문 물류 기술 기업입니다. 그들의 대표 제품인 슬립봇(SlipBot)은 창고, 공장, 물류 센터 간 화물 이동 과정을 획기적으로 가속화하고 간소화하기 위해 설계된 자동화 적재 로봇(ALR)입니다. 이 회사는 2020년 조지아 주 애틀랜타에서 설립되어 공급망 자동화 분야에서 빠르게 선도적인 위치를 차지했으며, 존 디어, GE 가전, 닛산, 발레오 등 주요 고객사를 보유하고 있습니다.

슬립봇(SlipBot)은 최대 12,000파운드의 화물을 운반하고 한 번에 10개의 팔레트를 처리할 수 있는 견고한 바닥형 로봇 플랫폼입니다. 표준 트럭 트레일러에 슬립봇(SlipBot) 3대가 들어갈 수 있으며, 한 번의 운반으로 최대 36,000파운드의 화물을 운반할 수 있습니다. 슬립봇(SlipBot)은 다음과 같은 기능을 갖추고 있습니다:

• 포크리프트 운영 시 30~60분이 소요되는 작업과 비교해 트럭을 5분 이내에 적재 또는 하역할 수 있습니다.
• Wi-Fi, IT 통합, 인프라 변경 없이 어떤 도크나 트레일러에서도 작동합니다.
• 불규칙한 지형을 탐색하고 창고 바닥과 트럭 트레일러 사이를 자율적으로 이동합니다.

Slip Robotics는 SlipBot+ 부착물을 통해 플랫폼을 확장하여 다음과 같은 다양한 화물 유형을 처리할 수 있습니다:

• 분리된 소포와 액체 충전 상자 (SlipBot+Bin, SlipBot+Edge)
• 적층 불가 또는 대형 화물 (SlipBot+Rack, SlipBot+XL)
• 강철 빔, 가구, 불규칙한 모양의 화물 등 대형 물품

이 모듈형 부착 장치는 트레일러 공간을 최대화하고 처리량을 증가시키며, 도크에서의 수동 처리 및 대기 시간을 추가로 줄입니다.

슬립 로보틱스(Slip Robotics)는 Robots-as-a-Service (RaaS) 모델을 기반으로 운영되며, 고객은 하드웨어, 소프트웨어 업데이트, 유지보수 및 지원을 포함한 구독료를 지불합니다. 일반적인 배포는 회전 시스템을 포함합니다: 도크에 3대의 슬립봇(SlipBot), 운송 중 3대, 목적지에 3대로 구성되어 지속적인 운영과 최소한의 가동 중지 시간을 보장합니다.

• : 적재/하역 시간이 5분으로 단축되어 전통적인 방법보다 최대 10배 빠른 처리량을 달성합니다.
• : 트레일러 내부의 인력과 포크리프트 사용을 제거하여 부상 위험과 화물 손상을 줄입니다.
• : 특수 트레일러, 도크 개조, IT 통합이 필요 없습니다. 시스템은 기존 인프라와 호환됩니다.
• : 대기 시간을 줄이고 제품 접촉 횟수를 감소시켜 운영 중단을 최소화하여 빠른 ROI를 달성합니다(보통 몇 달 이내).
• : 슬립봇(SlipBots)은 20,000제곱피트에서 200만 제곱피트 이상의 시설에서 사용되며, 대규모 제조업체 및 물류 운영업체의 24/7 운영을 지원합니다.

슬립 로보틱스(Slip Robotics) 솔루션을 사용하는 기업들은 다음과 같은 성과를 보고했습니다:

• 트레일러 적재 및 하역 속도 4배 향상
• 제품 접촉 50% 감소, 피로 감소 및 안전성 향상
• 복잡한 혼합 화물 하역 시간 최대 75% 감소

슬립 로보틱스(Slip Robotics)는 물류 및 공급망 분야에서 혁신 기업으로 인정받고 있으며, 마지막 마일 및 단거리 화물 운영을 혁신하고 있습니다. 그들의 기술은 속도, 유연성, 안전성이 중요한 산업에서 특히 가치 있으며, 역사적으로 도크 병목 현상이 처리량과 효율성을 제한해 온 분야에서 주목받고 있습니다.

요약하자면, 슬립 로보틱스(Slip Robotics)는 물류 분야에서 가장 지속적인 병목 현상 중 하나인 트럭 적재 및 하역 자동화를 위한 완전한 솔루션과 고도로 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 그들의 슬립봇(SlipBot) 플랫폼과 모듈형 부착 장치는 다양한 산업과 운영 환경에서 빠르고 안전하며 비용 효율적인 화물 이동을 가능하게 합니다.

뇌 임플란트(신경 임플란트)는 뇌에 직접 연결되는 기술적 장치로, 일반적으로 뇌의 피질에 배치되거나 그 안에 삽입됩니다. 이러한 임플란트는 신경 세포에서 발생하는 신호를 전기적으로 자극하거나 차단하거나 기록하도록 설계되었으며, 뇌 활동을 해석하고 영향을 미칠 수 있습니다3. 주요 목표는 종종 손상된 뇌 부위를 우회하거나 상실된 기능을 복원하거나 뇌와 외부 장치 사이의 직접적인 인터페이스를 만드는 것입니다. 이 분야는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)라고 알려져 있습니다.

• 뇌 임플란트는 심각한 마비나 신경학적 질환을 가진 사람들이 의사소통이나 운동과 같은 능력을 회복하는 데 기여했습니다. 예를 들어, 뉴럴링크(Neuralink)의 임플란트는 ALS 환자가 생각만으로 컴퓨터를 타이핑하고 제어할 수 있도록 했습니다.
• 최근 진전은 신경 신호를 거의 즉시 음성으로 변환하는 임플란트를 개발해 말할 수 없는 사람들이 실시간으로 자연스러운 대화를 가능하게 했습니다.

• 심부 뇌 자극기 같은 임플란트는 파킨슨병과 임상적 우울증 같은 질환에 일상적으로 사용됩니다39.
• 현재 진행 중인 연구는 뇌 임플란트를 이용해 다른 신경학적 장애를 치료하고 시력 같은 감각 기능을 회복하는 방법을 탐구합니다.

• 뉴럴링크(Neuralink)와 프리시전 뉴로사이언스(Precision Neuroscience)와 같은 기업은 수천 개의 신경세포를 동시에 기록하거나 자극할 수 있는 무선 고밀도 전극 배열을 개발 중입니다.
• 유연성 있는 그래핀 배열과 같은 새로운 재료는 이식체를 덜 침습적으로 만들고, 뇌 표면에 위치하면서도 뇌의 깊은 부위에서 활동을 읽을 수 있도록 하여 염증과 흉터 형성의 위험을 줄입니다.

• : 뇌 표면이나 내부에는 신경 활동으로 생성된 전기 신호를 감지하기 위해 작은 전극이 배치됩니다.
• : 맞춤형 칩과 AI 알고리즘이 이러한 신호를 처리하고 컴퓨터, 로봇 팔, 음성 합성기 등 외부 장치에 명령으로 변환합니다.
• : 현대식 임플란트는 데이터를 무선으로 전송하여 사용자가 물리적 연결 없이 장치를 제어할 수 있습니다.
• : 임플란트는 작은 배터리로 전원을 공급받으며, 종종 무선으로 충전됩니다.

회사 장치/기술 주요 특징 상태/최근 성과

Neuralink N1 임플란트 1024개 전극, 무선, 완전 임플란트 가능, AI 통합 첫 인간 환자, 생각으로 타이핑

Precision Neuroscience Layer 7 피질 인터페이스 1024개 전극, 초박형, FDA 승인(단기 사용) 임상 매핑을 위한 FDA 승인

학술 연구 맞춤형 BCI 실시간 음성 합성, 유연한 그래핀 배열 즉각적인 음성 번역, 뇌 심층 읽기

• : 수술적 이식은 감염, 염증, 조직 손상 등의 위험을 수반하지만, 최신 설계는 이러한 위험을 최소화하기 위해 노력하고 있습니다.
• : 신경 신호를 해석하는 데 AI를 통합하는 것은 통신 진정성과 생성된 콘텐츠의 출처에 대한 질문을 제기합니다1.
• : 기기는 광범위한 임상 사용 전에 규제 승인을 받아야 합니다(예: FDA 승인).

뇌 임플란트는 임상 시험과 기술 개선을 통해 안전성, 효과성, 환자 접근성을 높이기 위해 빠르게 발전하고 있습니다. AI의 통합은 진전을 가속화하며, 마음과 기계의 원활한 소통이라는 비전을 현실에 한 걸음 더 가까이 다가서게 하고 있습니다.

싱크론(Synchron)은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 분야에서 혁신적인 기술을 선보이는 스타트업으로, 비침습적 혈관 이식 기술과 AI 통합을 통해 신경 장애 환자와 일반인 모두에게 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 주요 기술과 최신 동향을 다음과 같이 정리했습니다.

핵심 기술: 스텐트로드(Stentrode)

• 혈관 기반 이식 시스템: 두개골 절개 없이 목 정맥을 통해 뇌 운동 피질 상부 혈관에 삽입되는 스텐트형 임플란트로, 16개의 전극이 내장되어 뇌파 신호를 포착합니다.
• 기능: 사용자의 뇌 신호를 외부 장치(스마트폰, 컴퓨터, VR 헤드셋)로 전송해 화면 탐색, 아이콘 선택, 텍스트 입력 등을 가능하게 합니다. 현재는 마우스 커서 수준의 제어가 가능하며, 향후 고도화될 예정입니다.

주요 협력 및 혁신

1. 애플 생태계 통합
   • 2025년 5월, 애플과 협력해 뇌파로 아이폰·비전 프로 제어 기술을 개발 중입니다. ALS 환자는 스텐트로드를 이용해 비전 프로로 애플TV 시청, 카드 게임 플레이 등을 성공적으로 수행했습니다.
   • 애플은 2024년 말 BCI 전용 인터페이스 표준을 발표할 예정이며, 이는 기존 입력 방식의 한계를 극복할 것으로 기대됩니다.
2. 오픈AI와의 GPT-4o 통합
   • 2024년 7월, GPT-4o를 BCI 장치에 도입해 맥락 기반 텍스트 추천 기능을 추가했습니다. 이는 마비 환자의 효율적 의사소통은 물론, 일반인의 인지 능력 향상에도 기여할 것으로 보입니다.
3. 엔비디아와의 인지 AI 개발
   • 2025년 3월, 엔비디아의 Holoscan 플랫폼과 협력해 실시간 신호 처리 기술을 강화했습니다. 자기지도학습(self-supervised learning) 기반의 인지 AI 모델 **카이랄(Chiral)**을 개발 중이며, 사용자의 의도와 감정을 고차원적으로 해석하는 것이 목표입니다.

임상 성과와 안전성

• 루게릭병 환자 적용 사례: 2021년 FDA 승인 후 10명의 환자에게 스텐트로드를 이식했으며, 12개월 동안 안전성과 기능성이 입증되었습니다710.
• 확장된 치료 범위: 최근 간질·파킨슨병 치료로 영역을 확대했으며, 2025년 기준 미국과 호주에서 10명의 환자가 임상에 참여 중입니다.

경쟁사 대비 차별점

• 비침습적 접근: 뉴럴링크와 달리 두개골 절개 없이 혈관을 통한 이식으로 수술 위험과 회복 기간을 줄였습니다.
• 생태계 연계 전략: 애플·엔비디아·오픈AI와의 협력을 통해 하드웨어-소프트웨어 통합 생태계를 구축 중입니다.

미래 전망

싱크론은 트랜스휴머니즘(transhumanism) 실현을 위한 핵심 플레이어로 자리매김하고 있습니다. 뇌 신호와 AI의 결합은 의료 분야를 넘어 일반인의 일상적 기술 활용까지 확대될 전망이며, 2025년 말 애플의 BCI 표준 발표 이후 본격적인 상용화가 예상됩니다.

https://carsmos.co.kr

• 챗지피티 chat gpt
• 퍼플렉시티 puplexity
• 클로드 claude

---

지난달 AI 추론 모델 ‘R1’을 공개하며 글로벌 시장에서 주목받은 딥시크(DeepSeek)가 차기 모델 ‘R2’를 조기에 출시해 시장 흐름을 이어가려는 것으로 알려졌다.

로이터(Reuters)는 25일(현지시간) 정통한 소식통을 인용해 딥시크가 원래 5월 초로 예정했던 R2 출시 일정을 앞당길 계획이라고 보도했다. 다만, 새로운 출시 날짜는 아직 공개되지 않았다.

딥시크-R2, 다국어 추론 및 코딩 능력 향상 목표

현재 R2 모델에 대한 공식적인 세부 정보는 많지 않지만, 업계에서는 R1 대비 향상된 코딩 성능과 영어 외의 언어에서도 논리적 추론이 가능한 기능을 갖출 것으로 예상하고 있다.

딥시크-R1은 공개 당시 오픈AI의 ‘o1’보다 훨씬 적은 비용으로 훈련되었다는 점에서 큰 관심을 받았다. 그러나, 이에 대한 반론도 곧바로 제기됐다.

특히, 오픈AI는 딥시크가 o1을 증류(distillation)하여 모델을 훈련했을 가능성을 언급하며 논란을 일으켰다. 하지만, 이러한 논란에도 불구하고 R1은 빠르게 시장에 도입되었다.

빅테크 도입 확산… MS·AWS도 R1 채택

현재 R1 모델은 여러 기업에서 빠르게 채택되며 상용화가 진행되고 있다.

• 마이크로소프트(Microsoft, MS)는 애저(Azure) AI 파운드리 및 깃허브(GitHub)에 R1을 도입했다.
• 아마존웹서비스(AWS) 역시 모델 카탈로그(Model Catalog)에 R1을 추가했다.

이러한 흐름 속에서, 만약 딥시크가 R2를 예상보다 조기에 선보인다면 AI 시장에 다시 한번 큰 영향을 미칠 가능성이 높다. 특히, 오픈AI의 ‘GPT-5’가 수개월 내 출시될 것으로 예상되는 가운데, 딥시크가 R2로 경쟁력을 강화할지 주목된다.

API 서비스 재개… 서버 용량 문제 해결 과제

한편, 딥시크는 약 3주간 중단됐던 API 서비스를 25일부터 재개했다.

이제 사용자들은 API 이용을 위한 크레딧을 충전할 수 있으며, 이를 통해 개발자들은 클라우드에서 호스팅된 딥시크 AI 모델을 기반으로 앱과 서비스를 구축할 수 있다.

다만, 딥시크 측은 서버 용량 문제로 인해 낮 시간대에는 여전히 리소스 부족 현상이 발생할 가능성이 있다고 경고했다.

딥시크-R2, GPT-5 출시 전 시장 선점할까

딥시크가 R2를 앞당겨 출시한다면, 이는 AI 시장에서의 기술 혁신 경쟁을 더욱 가속화할 전망이다.

GPT-5의 등장이 예상되는 시점에서, 딥시크가 R2를 통해 AI 업계의 판도를 바꿀 수 있을지 주목된다.

이스라엘의 양자 컴퓨팅 스타트업 **퀀텀 머신즈(Quantum Machines)**가 1억7000만 달러(약 2436억 원)에 달하는 대규모 투자 유치에 성공했다. 이 회사는 전 세계 양자 컴퓨팅 관련 기업의 절반 이상에 기술을 공급하는 핵심 기업으로 알려져 있다.

퀀텀 머신즈는 25일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 시리즈 C 투자 라운드에서 1억7000만 달러를 유치했으며, 이를 통해 누적 투자액이 2억8000만 달러(약 4012억 원)에 도달했다고 발표했다.

이번 투자는 **PSG 에퀴티(PSG Equity)**가 주도했으며, 인텔 캐피털(Intel Capital), 레드 닷 캐피털 파트너스(Red Dot Capital Partners) 등이 참여했다. 이는 양자 컴퓨팅 기업 단일 투자 라운드로는 역대 최대 규모로, 앞선 시리즈 B 라운드에서는 9300만 달러의 투자를 유치한 바 있다. 당시 투자자로는 밸러 에퀴티 파트너스(Valor Equity Partners), 삼성 넥스트(Samsung Next), 퀄컴 벤처스(Qualcomm Ventures) 등이 참여했다.

퀀텀 머신즈, 글로벌 양자 컴퓨팅 기업 절반 이상에 기술 공급

퀀텀 머신즈는 전 세계 양자 컴퓨팅 연구소, 대학, 기업의 절반 이상에서 사용되는 핵심 기술을 제공하고 있다. 수백 개의 고객사에는 양자 컴퓨팅 연구 기관뿐만 아니라, 금융 및 대기업 등도 포함되어 있으며, 일부 기업들은 업무 최적화를 위해 해당 기술을 활용하고 있는 것으로 알려졌다.

이 회사는 하이브리드 제어 기술을 통해 모든 유형의 양자 컴퓨터에서 복잡한 계산을 원활하게 실행할 수 있도록 지원한다고 설명했다.

퀀텀 머신즈의 요나탄 코헨(Jonatan Cohen) 공동 창립자 겸 CTO는

**”양자 프로세서를 실제로 작동 가능한 양자 컴퓨터로 전환하는 것은 매우 복잡한 기술적 과제”**라며,
**”당사의 기술은 양자 시스템을 정밀하게 제어하고, 대량의 데이터를 실시간으로 처리하며, 양자 및 고전적(클래식) 프로세서에서 복잡한 알고리즘을 조율하는 기능을 통합하고 있다”**고 밝혔다.

양자 컴퓨팅 상용화, 현실로 다가오나

최근 양자 컴퓨팅 기술의 발전 속도가 빨라지면서, 산업 내에서는 상용화 시점이 점점 가까워지고 있다는 분석이 나오고 있다.

• 2023년 12월, **구글(Google)**은 새로운 양자 칩 **‘윌로우(Willow)’**를 공개했다.
• 2024년 6월, **마이크로소프트(Microsoft)**는 토폴로지 양자 컴퓨팅 기술을 적용한 ‘마요라나 1(Majorana 1)’ 칩을 발표했다.

퀀텀 머신즈의 이타마르 시반(Itamar Sivan) 공동 창립자 겸 CEO는

**”양자 컴퓨팅 생태계가 점점 개방되면서, 전 세계적으로 수백 개의 연구팀이 동시에 최첨단 기술을 개발하고 있다”**며
**”그 어느 때보다 빠른 속도로 양자 기술의 발전이 이루어지고 있다”**고 강조했다.

이번 투자에 참여한 인텔 캐피털의 키케 미랄레스(Kike Miralles) 이사는

**”양자 컴퓨팅에 대한 논의는 이제 ‘가능성’의 문제가 아니라 ‘언제 현실화될 것인가’의 문제로 전환됐다”**며,
**”비록 정확한 타임라인은 불확실하지만, 발전은 지속될 것”**이라고 전망했다.

퀀텀 머신즈의 이번 대규모 투자 유치는 양자 컴퓨팅 산업의 기술적 진보와 시장 성장 가능성을 보여주는 사례로 평가되며, 향후 관련 기업 및 연구 기관들의 협력 확대와 기술 개발 가속화가 예상된다.

앤트로픽(Anthropic)이 최신 AI 모델 **‘클로드 3.7 소네트(Claude 3.7 Sonnet)’**의 인공지능(AI) 에이전트 기능을 검증하기 위해 닌텐도 클래식 게임 ‘포켓몬 레드(Pokémon Red)’를 직접 플레이하는 영상을 공개했다.

앤트로픽은 25일(현지시간) 트위치(Twitch)를 통해 클로드 3.7 소네트가 ‘포켓몬 레드’를 플레이하는 장면을 실시간으로 송출했으며, 해당 영상은 유튜브 등을 통해 재중계되고 있다.

‘포켓몬 레드’에서 검증된 클로드 3.7 소네트의 향상된 AI 에이전트 기능

‘포켓몬 레드’는 1996년 출시된 닌텐도용 RPG 게임으로, 플레이어는 방향키로 캐릭터를 이동시키고, 특정 이벤트 발생 시 메뉴를 선택하는 방식으로 게임을 진행한다.

앤트로픽은 이번 실험을 통해 클로드 3.7 소네트의 추론 능력과 복잡한 작업 수행 능력을 강조했다.

이전 버전의 클로드는 추론 모드 없이 게임을 플레이한 결과, 스토리가 시작되는 ‘팔레트 타운(Pallet Town)’에서 집 밖으로 나가는 것조차 실패했다. 하지만 클로드 3.7 소네트는 추론 모드를 적용한 상태에서 게임 내 보스를 격파하고 배지를 획득하는 데 성공했다.

앤트로픽은 이러한 실험 결과를 바탕으로 새로운 AI 모델이 복잡한 환경에서 추론을 통해 문제를 해결하는 능력이 크게 향상되었음을 시사한다고 설명했다.

특히, 이번 영상에서 게임 화면 왼쪽에 클로드 3.7 소네트의 실시간 추론 과정이 그대로 노출되면서, AI가 문제를 해결하는 사고 방식이 투명하게 공개됐다. 이를 지켜본 사용자들은 “클로드가 나와 같은 생각을 하고 있다”라며 감탄하는 반응을 보이기도 했다.

게임, AI 벤치마크 도구로 활용 증가… AI 에이전트 평가 방식 진화

게임을 활용한 AI 성능 검증은 이번이 처음이 아니다.

• 2023년 4월, **미스트랄 AI(Mistral AI)**는 격투 게임 **‘스트리트 파이터(Street Fighter)’**를 통해 대형언어모델(LLM) 간 대결을 실험한 바 있다. 당시 GPT-3.5가 오픈AI와 미스트랄 AI의 다른 모델들을 제치고 우승을 차지했다.
• 하지만 당시 실험은 단순한 캐릭터 조작에 초점을 맞췄던 반면, 이번 테스트는 AI가 게임 내 복잡한 환경과 전략적 의사결정을 수행할 수 있는지를 평가하는 방식이라는 점에서 차이가 있다.

이처럼 게임은 AI의 문제 해결 능력과 적응력을 평가하는 중요한 벤치마크 도구로 자리 잡고 있다. 특히, AI 에이전트의 실용성을 검증하는 실험이 늘어나면서, 향후 다양한 게임이 AI 테스트 환경으로 활용될 가능성이 높아지고 있다.

---

앤트로픽(Anthropic)이 최근 공개한 최신 AI 모델 ‘클로드 3.7 소네트(Claude 3.7 Sonnet)’의 개발 비용이 수천만 달러 수준에 불과한 것으로 알려졌다. 기존 파운데이션 모델(FM)의 훈련에 수억 달러가 투입된 것과 비교하면 상당히 적은 비용으로, 이는 AI 모델 훈련 기술의 발전을 반영하는 중요한 지표로 해석된다.

앤트로픽, 클로드 3.7 소네트의 모델 크기 제한 언급

유명 AI 평론가인 에단 몰릭(Ethan Mollick) 미국 펜실베이니아대학교 와튼스쿨 교수는 X(구 트위터)에 “클로드 3.7 소네트에 대한 평가 글을 올린 후 앤트로픽으로부터 직접 연락을 받았다”고 밝혔다.

그는 “앤트로픽은 클로드 3.7 소네트를 ‘10^26 FLOP 모델’로 간주하지 않는다고 말했다”면서, “이번 모델 개발에는 수천만 달러밖에 들지 않았지만, 앞으로 모델 크기는 훨씬 더 커질 것”이라는 설명을 덧붙였다.

10^26 FLOP은 AI 모델 훈련에 사용되는 부동 소수점 연산(Floating Point Operations, FLOP)의 양을 의미하며, 현재 최첨단 AI 모델을 구분하는 기준으로 자리 잡고 있다. 미국 바이든 행정부는 이를 ‘프론티어 모델(Frontier Model)’로 규정하고, 사전 신고 대상 임곗값으로 설정한 바 있다. 즉, 현재 출시된 AI 모델 중 일부는 이 기준을 충족하지 못할 가능성이 있다.

앤트로픽의 설명은 클로드 3.7 소네트의 모델 크기가 기존 모델보다 대폭 증가하지 않았다는 점을 시사하는 동시에, 성능 면에서는 최신 기술을 적용해 강력한 결과를 냈음을 강조한 것으로 해석된다.

AI 모델 훈련 비용 감소… 효율적 스케일링 기술 주목

기존 최첨단 AI 모델들은 개발에 1억 달러 이상의 비용이 투입되는 것이 일반적이었다.

• 오픈AI는 2023년 공개한 GPT-4의 훈련에 8,000만~1억 달러(약 1,146억~1,443억 원)를 투입한 것으로 알려졌다.
• 구글은 2024년 초 출시한 제미나이 울트라(Gemini Ultra)의 훈련에 2억 달러(약 2,866억 원)를 사용했다고, 스탠퍼드대학교의 ‘AI 인덱스(AI Index)’ 보고서에서 밝혔다.
• AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)는 ‘V3’ 모델의 훈련에 558만 달러(약 80억 원)가 들었다고 발표했지만, 이는 GPU 구입비, 엔지니어링 비용, 인건비 등 제반 비용이 제외된 수치로 논란이 있었다.

이에 비해 앤트로픽의 발표는 첨단 AI 모델의 개발 비용이 점차 절감되고 있으며, 이는 효율적인 모델 훈련 및 스케일링 기술 발전 덕분이라는 점을 시사한다.

AI 기술 전문가 베제이 SL(Vijay SL)은 X를 통해 “앤트로픽의 발표는 기존 예상보다 적은 연산량으로도 뛰어난 성능을 달성할 수 있음을 보여준다”며, “아키텍처 혁신과 학습 방법론 개선이 순수 연산량 증가보다 점점 더 중요한 역할을 하고 있다”고 평가했다.

앤트로픽, 차세대 프론티어 모델 출시 예고

한편, 앤트로픽은 향후 출시될 차세대 AI 모델의 규모가 더욱 커질 것임을 시사했다.

특히, 다리오 아모데이(Dario Amodei) 앤트로픽 CEO는 양방향 음성 모드 및 메모리 기능을 갖춘 차세대 모델을 개발 중이라고 밝혀, 더욱 강력한 AI 시스템이 몇 개월 내 등장할 가능성이 제기되고 있다.

이는 단순한 텍스트 기반 추론을 넘어 멀티모달(Multimodal) 기능을 갖춘 새로운 프론티어 모델의 등장을 예고하는 것으로, AI 업계는 앤트로픽의 차기 모델이 구체적으로 어떤 기술적 도약을 이룰지 주목하고 있다.

AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 저비용·고효율을 가능하게 한 ‘전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE)’ 방식의 핵심 요소를 오픈 소스로 공개했다. 이는 지난주 예고한 핵심 기술 공개 계획의 일환이다.

딥시크는 25일(현지시간) 깃허브(GitHub)를 통해 ‘딥EP(Deep Expert Parallelism)’라는 인공지능(AI) 모델 통신 라이브러리를 공개했다. 이 라이브러리는 ‘V3’ 및 ‘R1’ 모델의 핵심 기술로 꼽히는 MoE 방식을 최적화해 효율적인 작동을 지원하는 것이 특징이다.

MoE 최적화 핵심 기술, ‘딥EP’ 공개

MoE 방식은 다수의 전문가 모델 중 특정 쿼리에 가장 적합한 전문가를 선택해 활용하는 구조를 갖는다. 딥EP는 이러한 전문가 모델 간 병렬 계산(Expert Parallelism, EP) 과정에서 발생하는 데이터 처리량을 극대화하고, 대기 시간을 줄이는 GPU 커널을 제공한다.

이는 딥시크 모델의 핵심 최적화 요소 중 하나로 꼽힌다. 업계에서는 딥시크의 AI 모델을 단순히 다운로드받아도 논문에서 발표된 수준의 성능을 내기 어려운 이유 중 하나로 MoE 최적화 기술의 부재를 지적해왔다. 이번에 공개된 딥EP는 이러한 한계를 극복하기 위한 필수적인 요소 중 하나로 평가된다.

딥EP는 특히 GPU에서 토큰이 전송되고 집계되는 과정에서 발생하는 비효율성을 개선하는 데 초점을 맞추고 있다. MoE 전송 및 결합 커널(MoE Communication & Fusion Kernel)로 불리는 고처리량·저지연(All-to-All) GPU 커널을 제공하여, 모델 학습 및 추론 과정에서 데이터 교환을 간소화하고 속도를 높인다.

또한, 딥EP는 딥시크의 V3 논문에 설명된 기술과 일치하는 저정밀도 연산(FP8 포함)을 지원함으로써, 연산 성능을 극대화하면서도 비용을 절감할 수 있도록 설계됐다.

‘오픈 소스 위크’… 핵심 AI 기술 순차 공개

딥시크는 지난주 X(구 트위터)를 통해 이번 주를 **‘오픈 소스 위크(Open Source Week)’**로 지정하고, 총 5개의 오픈 소스 저장소(Repo)를 순차적으로 공개하겠다고 예고한 바 있다.

24일에는 **GPU 최적화 MLA 디코딩 커널 ‘플래시MLA(FlashMLA)’**를 공개했으며, 딥EP는 그 두 번째 공개 프로젝트다. 두 기술 모두 GPU 리소스를 보다 효율적으로 활용해 데이터 처리량을 늘리고 연산 속도를 향상시키는 역할을 한다.

개발자 커뮤니티는 딥시크의 이번 행보를 환영하는 분위기다. 한 X 사용자는 “딥시크는 다시 한번 AI 인프라의 한계를 넓히고 있다”고 평가했으며, AI 산업 솔루션 업체 드래곤스케일 인더스트리(DragonScale Industry)의 스티븐 피멘텔 CTO는 X를 통해 “딥시크가 모델 훈련에 사용한 기술을 오픈 소스로 공개함으로써, 학습 절차에 대한 ‘거짓말’ 논란을 효과적으로 반박했다”고 밝혔다.

‘V3 모델 훈련 비용 논란’… 핵심 비용 제외 지적도

다만, 여기서 말하는 ‘거짓말’ 논란은 기술적인 부분이 아니라 모델 훈련 비용과 관련된 것이다. 딥시크는 V3 모델의 훈련 비용이 557만 달러(약 74억 원)밖에 들지 않았다고 발표했지만, 전문가들은 이 비용이 순수한 사전 훈련 비용만을 의미하며, 실제 총 비용을 반영하지 않았다고 지적했다.

구체적으로, 훈련 비용 발표에서 GPU 구입비, 엔지니어링 비용, 관련 기술 개발비, 인건비 등은 모두 제외됐다는 점이 논란의 핵심이다.

딥시크, 핵심 AI 기술 추가 공개 예고

한편, 딥시크는 이번 주말까지 모델 개발에 활용한 기술을 매일 하나씩 추가 공개할 예정이다. 남은 오픈 소스 프로젝트에 대한 기대감이 높아지는 가운데, AI 연구 및 개발 커뮤니티는 이번 공개가 AI 모델 최적화와 비용 절감에 어떤 영향을 미칠지 주목하고 있다.

오픈AI가 챗GPT의 핵심 기능 중 하나인 ‘고급 음성 모드(Advanced Voice Mode, AVM)’를 무료 사용자들에게도 제공한다.

오픈AI는 26일(현지시간) X(구 트위터)를 통해 ‘GPT-4o 미니’ 기반의 AVM을 출시했으며, 이를 모든 챗GPT 무료 사용자들이 미리보기(preview) 형태로 사용할 수 있다고 발표했다.

AVM, 자연스러운 음성 대화 기능 지원

AVM은 2023년 5월 처음 도입된 기능으로, 사용자가 음성으로 자연스럽게 AI와 대화할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 스마트폰을 직접 조작하지 않고도 질문을 하거나 응답을 받을 수 있으며, 실시간 대화가 가능한 점이 특징이다.

오픈AI는 이번 AVM 무료 제공 결정에 대해 “유료 버전과 유사한 대화 속도와 톤을 유지하면서도, 더 작은 모델인 ‘GPT-4o 미니’를 활용해 서비스 비용을 절감할 수 있었기 때문”이라고 설명했다.

2023년 12월에는 AVM에 비디오 및 이미지 인식 기능이 추가됐다. 이를 통해 사용자가 스마트폰 카메라를 통해 사물을 비추면 챗GPT가 이를 분석하고 설명해 주는 기능도 제공되고 있다.

프로 사용자는 AVM 사용 한도 대폭 증가

AVM은 하루 사용 횟수 제한이 있으며, 이번 서비스 확대로 프로(Pro) 요금제 사용자들의 AVM 사용 한도도 5배 이상 증가했다. 특히, 월 200달러의 챗GPT 프로 요금제 가입자는 AVM을 무제한으로 사용할 수 있도록 변경됐다.

고급 기능 점진적 개방… 무료 사용자 혜택 확대

이번 결정은 오픈AI가 기존 유료 사용자에게만 제공하던 고급 기능을 점차 무료 사용자들에게도 개방하는 전략의 일환으로 해석된다. 앞서 오픈AI는 챗GPT의 연구 분석 AI 에이전트 ‘딥 리서치(Deep Research)’를 더 많은 유료 사용자에게 확대 적용한 바 있으며, 이번 AVM 공개 역시 그 연장선상에 있다.

오픈AI가 앞으로도 무료 사용자 대상의 기능 확장을 지속할지에 업계의 관심이 쏠리고 있다.

오픈AI가 인공지능(AI) 기반 심층 연구 도구 ‘딥 리서치(Deep Research)’의 사용 범위를 모든 유료 사용자로 확대했다. 기존에는 월 200달러의 ‘챗GPT 프로’ 구독자만 이용할 수 있었으나, 이제 플러스(Plus), 팀(Team), 에듀(Edu), 엔터프라이즈(Enterprise) 구독자도 활용할 수 있게 됐다.

이번 조치는 구글, 퍼플렉시티(Perplexity), xAI 등 주요 기업들이 유사한 AI 연구 도구를 선보이며 경쟁이 심화되는 상황에서 오픈AI의 시장 우위를 강화하려는 전략으로 해석된다.

딥 리서치, 모든 유료 구독자에게 확대 제공

오픈AI는 25일(현지시간) X(구 트위터)를 통해 이번 변경 사항을 공식 발표했다. 이에 따라 플러스, 팀, 에듀, 엔터프라이즈 구독자는 월 10회의 쿼리 요청이 가능하며, 기존 100회의 요청 한도를 가졌던 프로(Pro) 구독자는 120회로 상향 조정됐다.

딥 리서치는 온라인의 다양한 출처를 분석 및 종합해 연구 분석가 수준의 보고서를 생성하는 AI 에이전트로, 오픈AI의 대표적인 고급 기능 중 하나로 꼽힌다.

이 AI는 오픈AI의 ‘o3’ 특별 버전을 기반으로 작동하며, 체계적인 연구 계획을 수립한 후 반복적인 검색과 분석을 수행해 최신 정보를 반영하는 방식으로 동작한다. 이를 통해 보다 정교하고 신뢰할 수 있는 연구 보고서를 생성할 수 있다.

딥 리서치 기능 강화… 인용 및 이미지 추가 가능

오픈AI는 이번 확대 조치와 함께 딥 리서치의 기능도 대폭 업그레이드했다. 새롭게 추가된 기능으로는 △보고서 내 인용(reference) 및 이미지 추가 △다양한 파일 유형에 대한 향상된 이해도 △문서 분석 성능 개선 등이 포함된다.

사용자는 일반적인 프롬프트 입력 후 딥 리서치 아이콘을 탭하여 이 기능을 사용할 수 있으며, 답변 생성에는 약 5분에서 30분 정도가 소요된다. 다만, 고도의 연산 자원이 필요한 만큼 무료 사용자에게는 제공되지 않는다.

API 출시 계획 연기… AI의 설득력 문제 고려

한편, 오픈AI는 딥 리서치의 기반 AI 모델을 개발자용 API로 제공하려던 계획을 보류한다고 밝혔다. 이는 해당 AI가 인간을 설득하는 능력이 뛰어나, 충분한 안전 조치를 마련하기 전까지는 챗GPT 내에서만 제한적으로 운영하겠다는 방침이다.

이번 조치는 AI 기술의 윤리적 문제와 안전성을 고려한 결정으로 보이며, 오픈AI가 고급 AI 기능을 점진적으로 개방하는 전략을 유지할 것임을 시사한다.