애플의 씬 에어 뒤에 숨겨진 AI 야망

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저는 스탠포드에 가서 인공지능 분야의 가장 명석한 인재들과 이야기를 나누다가 캠퍼스에서 공공연한 비밀을 발견했습니다: 그들은 AGI에 대해 거의 이야기하지 않는다는 것입니다.

맞습니다. 기술 분야에서 가장 과장된 약어는 대부분 학문적 개념이 아니라 산업적 개념입니다.

왜 그럴까요? AGI는 너무 광범위하고 모호하기 때문에 유용한 과학 용어가 될 수 없습니다. 과학은 테스트할 수 있는 정의를 원합니다. AGI는 회사를 설립하고, 자금을 모으고, 광범위한 비전을 판매하는 사람들에 의해 대중화되었습니다. 이는 '행동하는 상상력' 컨퍼런스에서 제 패널로 참석한 스탠포드 인간 중심 인공지능 연구소의 러셀 월드 전무이사와 산미 코예조 컴퓨터공학 조교수가 내린 냉정한 평가입니다.

그리고 업계에서도 AGI가 실제로 무엇을 의미하는지에 대해 아무도 동의하지 않습니다. 어쩌면 모호함은 단순한 의미상의 문제가 아니라 전략적인 문제일 수도 있습니다. AGI를 달성하는 것이 수십억 달러의 가치가 있는 이정표인 Microsoft와 오픈AI의 재협상의 핵심입니다. 프론티어 연구소는 모든 모델 릴리스에서 "우리는 도달했다"는 유혹을 뿌리칠 수 없지만, AGI에서 인공 지능인 ASI로 수사가 옮겨가면서 골대는 계속 움직이고 있습니다. 이는 AI가 마케팅되고, 규제되고, 궁극적으로 대중에게 이해되는 방식을 형성하기 때문에 중요합니다.

실제로 우리가 손에 쥐고 있는 것에서 이를 근거로 살펴봅시다. Apple AAPL와 같은 거대 기술 기업들은 온디바이스 AI를 진정으로 유용하게 만들고 하드웨어를 더욱 얇게 만들기 위해 여전히 노력하고 있습니다. 전 러시아 기술 기업의 화려한 복귀와 애플 파크에서 배운 모든 것을 자세히 알아보세요. 계속 스크롤하세요.

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애플의 AI 시장 진출

Apple의 가을 신제품 출시에 대한 반응은 엇갈렸습니다 : 하드웨어 낭만주의자들은 찬사를 보냈지만, AI를 우선시하는 사람들은 그렇지 않았습니다.

저희 집계에 따르면, 애플이 '애플 인텔리전스'를 언급한 횟수는 작년 46회에서 올해 10회로 줄었습니다. 이번 업그레이드 주기를 통과하는 데 AI의 후광이 필요하지 않다는 것이 큰 이유였습니다. 대신 산업 디자인이 헤드라인을 장식했습니다.

아이폰 에어는 5.6mm의 얇은 플렉서블 디자인으로 섬세하게 제작되었습니다. 예, 삼성이 S25 Edge를 앞세워 한동안 초박형을 추구했지만 Apple은 규모와 판매량에 맞춰 조정했습니다. Air는 역사적으로 아이폰 출하량의 5~7%를 차지했던 Plus를 효과적으로 대체합니다. 분석가들은 더 저렴한 가격과 신제품 효과로 인해 999달러의 시작 가격이 업그레이드를 촉진할 것으로 예상하고 있습니다 .

배터리를 소모하지 않으면서도 이렇게 얇은 기기를 만드는 것은 AI가 주도하는 미션입니다. 왜 그럴까요? 온디바이스 AI는 악명 높은 전력 소모자이기 때문입니다. Apple의 A19 Pro 칩의 하드웨어 혁신은 AI 앱 시대에 대비한 기기의 길을 열어줍니다. Apple은 "하루 종일"이라고 주장하지만 실제 테스트가 필요한 약속입니다.

제 동료인 Stephen Nellis가 설명했듯이 이 새로운 칩에는 새로운 그래프 처리 장치 또는 GPU와 각 GPU 컴퓨팅 코어에 부착된 "뉴럴 가속기"를 포함하여 AI를 처리하도록 설계된 다양한 기능이 포함되어 있습니다. 칩의 전용 신경 처리 장치 또는 NPU와 같이 AI를 위해 활용할 수 있는 다른 부분과 함께, Apple은 텍스트 또는 이미지 생성과 같은 작업을 가장 전력 효율적인 방식으로 처리할 수 있는 장치를 만들고 있습니다.

축소: Air는 AI 하드웨어 테스트이자 접이식 휴대폰을 비롯한 더 재미있는 형식의 선구자입니다. 중국 브랜드들은 얇은 슬래브와 컴팩트한 폴더블에 대한 기대치를 높여 왔지만, Apple은 이에 뒤처져 있습니다. Air가 신뢰할 수 있는 배터리 수명과 만족스러운 카메라를 제공한다면 중국과 같이 경쟁이 치열한 시장에서 차별화 요소가 될 수 있습니다.

소프트웨어 측면에서 Apple 인텔리전스는 여전히 진행 중인 작업으로 보입니다. Apple은 서구의 오픈AI, 중국의 알리바바와의 협의 등 주요 지역에서 파트너십을 두 배로 늘리고 자체 역량을 강화할 것으로 예상됩니다.

열린 질문: 구매자가 업그레이드를 위해 iOS 네이티브 AI 마법이 필요할까요, 아니면 더 멋진 디자인, 더 나은 배터리, 앱스토어에 있는 기능으로 충분할까요? 역사에 따르면 후자가 더 똑똑한 Siri보다 더 안정적으로 작동합니다. 하지만 월스트리트는 아직 하드웨어만으로는 오늘날의 AI 세상에서 성공할 수 있다고 확신하지 못하고 있으며, 이벤트 이후 주가는 거의 4% 하락했습니다.

금주의 차트

네비우스 같은 컴백은 많지 않습니다. 한때 '러시아의 구글'이라 불리던 얀덱스에 묶여 있던 이 회사는 2022년 우크라이나 침공 이후 거래가 정지되었습니다. 나스닥은 거래를 중단했고, 유럽연합은 CEO인 아르카디 볼로즈를 제재했습니다.

러시아 사업에서 분리되어 네덜란드에 다시 기반을 둔 Nebius는 희소성 있는 엔비디아 GPU에 대한 조기 액세스 권한과 매각을 통해 약 25억 달러를 확보하여 AI 인프라 전문 기업으로 다시 부상했습니다. 그 대가로 이번 주에 5년 174억 달러 규모의 Microsoft와의 계약 - 잠재적으로 194억 달러)이 성사되었고, 마이크로소프트(MS)의 코어위브 계약까지 포함하면서 주가가 급등했습니다.

하이퍼스케일러들은 오늘날의 용량 경색이 과잉으로 전환될 경우에 대비해 유연성을 확보하고 있으며, 이로 인해 Nebius나 CoreWeave와 같은 독립 공급업체가 압박을 받을 수 있습니다. 현재로서는 거대 클라우드 업체들의 설비 투자 증가가 장기화될 것임을 시사합니다. Microsoft와의 계약으로 Nebius는 탄탄한 대차대조표와 우량 고객 검증을 통해 신규 고객을 확보할 수 있는 완벽한 기회를 얻게 되었습니다.

읽어볼 AI 연구

켄릭 카이, 기술 특파원

인공지능 회사들은 환각 문제가 줄어들고 있다고 계속 이야기합니다. 새로운 연구에 따르면 이 문제는 사라지지 않고 있으며, 심지어 속임수라는 더 나쁜 형태로 나타날 수도 있습니다. 오픈AI와 조지아 공대의 연구원들은 지난 주 실험실에서 모델을 평가하는 데 사용하는 바로 그 테스트에 환각의 책임이 있다는 내용의 논문(link)을 발표했습니다. 벤치마크를 표준화된 시험과 같은 것으로 생각하면 됩니다. AI 모델은 객관식 시험을 치르는 학생처럼 행동합니다. 운 좋게 정답을 맞히면 보상을 받고, 답을 공란으로 남겨두면 불이익을 받습니다. AI는 불확실한 상황에서도 추측하는 것이 더 낫다는 것을 학습합니다. 이것이 바로 환각입니다.

같은 주에 카네기 멜론의 연구원들은 "LLM도 거짓말을 할 수 있을까?"라는 제목의 논문에서 잘못된 정보를 넘어 허위 정보까지 조사했습니다 (link) 연구진의 대답은 '그렇다'였습니다. 더욱 불안한 것은 그들이 거짓말을 하는 방식입니다. 연구진은 LLM이 가장 좋은 거짓말을 찾아내기 전에 잠재적인 거짓말을 연습하기 위해 "컴퓨팅을 훔치는" 메커니즘을 밝혀냈습니다. 연구진은 LLM이 거짓말을 하라는 명시적인 지시를 따를 수도 있지만, 과제를 달성하기 위해 스스로의 의지로 거짓말을 할 수도 있다는 사실을 발견했습니다. 예를 들어 매출을 극대화하기 위해 잠재 고객의 정보를 속이거나 누락하는 AI 영업 에이전트를 생각해 보세요.

좋은 소식은? 두 연구진은 벤치마크의 보상 인센티브를 수정하고 AI 시스템의 프롬프트를 정직하게 유도하는 등 의도적이든 아니든 이러한 AI의 부정확성을 완화할 수 있는 기술을 제안했습니다. CMU 연구진은 LLM의 신경망에서 특정 부분을 찾아내어 이를 비활성화하기 위해 일종의 디지털 절제술을 수행할 수 있다고 제안했습니다. 하지만 아직 해결되지 않은 이 문제는 악의적인 행위자에 의해 악용될 위험이 있습니다. 그리고 오픈AI는 논문과 관련된 블로그 게시물(link)에서 "정확도는 100%에 도달할 수 없을 것"이라고 인정했습니다