일론 머스크가 자사의 AI ‘그록 5’로 롤드컵 3연패 챔피언 T1에 도전장을 내밀었습니다. 흥미로운 점은 조건인데요. AI가 카메라로 모니터만 보고, 반응 속도도 인간 수준으로 제한한다고 합니다. T1은 “준비됐다. 너희는?”이라며 즉각 응수했고요. 2016년 알파고와 이세돌의 대결 이후, 이번엔 ‘범용 AI vs 인간 프로게이머’ 대결이 성사될지 관심이 쏠립니다. 더 알아보기
한국인, 챗GPT에 세계에서 두 번째로 돈 잘 쓴다 💸
센서타워 분석에 따르면, 한국의 챗GPT 다운로드당 매출(RPD)은 8.7달러로 미국(8.8달러)과 단 0.1달러 차이! 다운로드 비중은 1.5%에 불과하지만, 매출로는 약 2억 달러(한화 약 3천억 원)로 세계 2위를 기록했습니다. 웹 사이트 방문 기준으로도 유튜브·네이버·구글·다음에 이어 5위, 체류 시간은 네이버의 1.7배에 달한다니, 한국인의 챗GPT 사랑이 남다르네요. 더 알아보기
젠슨 황 “AI 덜 쓰라고? 제정신이야?” 😤
엔비디아 CEO 젠슨 황이 전사 회의에서 직원들에게 AI를 덜 쓰라고 지시하는 관리자들을 향해 “제정신인가?”라고 일갈했습니다. 그는 “자동화할 수 있는 모든 업무는 AI로 하라”며, AI가 잘 안 돼도 “작동할 때까지 계속 쓰라”고 강조했어요. 참고로 엔비디아는 다른 빅테크들이 감원하는 동안 “수천 명”을 채용했고, 아직도 1만 명이 더 필요하다고 합니다. 더 알아보기
오픈AI “이용약관 어긴 건 10대 소년 본인” 반박에 논란 가열 ⚖️
16세 아들의 자살에 챗GPT 책임을 묻는 소송에서 오픈AI가 “안전장치를 우회한 건 이용자 본인”이라며 반박에 나섰습니다. 오픈AI 측은 9개월간 100회 이상 주변에 도움을 구하라고 안내했다고 주장했지만, 유가족 측 변호사는 “챗봇이 유서 대필까지 제안한 것에 대해선 설명이 없다”고 반박했어요. 더 알아보기
구글 AI 칩 ‘TPU’ 부상에 엔비디아 “우리가 한 세대 앞서” 맞불 🔥
AI 검색 시대가 열리면서 기업 생존 공식이 완전히 바뀌었습니다. 미국 마케팅 플랫폼 SOCi가 35만 개 위치, 320만 건의 AI 쿼리를 분석한 결과, 챗GPT·제미나이·퍼플렉시티에서 추천받는 기업은 전체의 17.6%에 불과했거든요. 구글 검색에서는 23.6%가 노출되던 것과 비교하면 경쟁이 더 치열해진 셈입니다.
2028년이면 AI 검색이 전통 검색을 추월한다는 전망까지 나왔으니, “선택받거나 사라지거나” 둘 중 하나인 시대가 코앞입니다. 게다가 챗GPT의 위치 데이터 정확도는 65.5%에 불과해 전화번호나 주소가 틀린 채 추천되는 황당한 일도 벌어지고 있네요. 챗GPT가 추천하는 가게 평균 평점은 4.4점, 이제 별점 전쟁도 AI 기준으로 다시 시작됩니다. 👉 더 알아보기
한국 직장인 AI 교육 참여율 OECD ‘꼴찌’… 중소기업이 가장 위험하다 📉💼
충격적인 수치가 공개됐습니다. 한국의 직무 관련 성인 교육 참여율이 OECD 31개국 중 최하위를 기록했거든요. 지난 10년간 무려 26%포인트나 급감해 회원국 중 가장 큰 하락 폭을 보였습니다. OECD 평균 90% 이상의 재직자가 직장에서 새로운 것을 배운다고 답한 반면, 한국은 20% 이상이 “아무것도 안 배웠다”고 답했죠.
특히 중소기업 상황이 심각합니다. 한국 중소기업 AI 도입률은 31.3%로 독일(50.8%)보다 한참 낮은데, AI를 안 쓰는 중소기업의 53%가 “직원 역량 부족”을 이유로 꼽았습니다. 교육은 안 받고, AI는 못 쓰고, 악순환이 시작된 겁니다. 👉 더 알아보기
AI 조언 75%가 실천했는데… 2주 뒤 효과는 ‘제로’라는 반전 결말 🎭📊
사람들이 AI 조언을 얼마나 잘 따를까요? 영국 AI 안전연구소가 2,302명을 대상으로 실험한 결과, GPT-4o와 20분 대화한 참가자의 75.6%가 실제로 AI 조언을 실천했습니다. 심지어 “매우 심각한 문제”에 대한 조언도 62%가 따랐고, 위험도가 높은 조언도 60% 이상이 행동으로 옮겼죠.
지난 11월 14일, 한국인공지능협회 CAIO(Chief AI Officer) 아카데미에서 마음AI 최홍섭 기술총괄 대표가 ‘Next ChatGPT: Physical AI 시대를 대비하라’는 주제로 특강을 진행했다. 2시간 가까이 진행된 이번 강연에서 최 대표는 생성형 AI 이후 도래할 피지컬 AI 시대의 패러다임 전환과 한국 기업의 기회를 역설했다.
오픈AI의 휴머노이드 투자가 던진 신호
최 대표는 강연 서두에서 오픈AI의 투자 행보에 주목했다. “2022~2023년 오픈AI는 스픽(Speak) 같은 영어 학습 앱, 하비(Harvey) 같은 법률 상담 서비스에 투자했습니다. 이는 챗GPT 기반으로 운영되어 많이 쓸수록 오픈AI 수입이 늘어나는 구조였죠. 그런데 갑자기 원엑스(1X)라는 휴머노이드 기업에 큰 투자를 합니다.”
마음AI는 이를 단순한 음성 서비스 탑재가 아닌, 더 큰 그림으로 해석했다. 이후 챗GPT에 에이전트 기능이 추가되면서 그들의 가설은 현실이 됐다. “냉장고 재료로 레시피를 추천하고 부족한 재료를 쿠팡에서 주문하는 API 호출 방식을 보며, 동일한 방식으로 로봇의 모든 구동부를 제어할 수 있다는 확신을 얻었습니다.”
룰 베이스에서 데이터 드리븐으로
최 대표는 피지컬 AI와 기존 로봇의 본질적 차이를 명확히 했다. “30~40년 전 공개된 알버트 휴보, 아시모 같은 로봇들은 하드 코딩으로 모든 액션을 규칙화했습니다. 예외 상황이 발생하면 코드를 하나하나 뜯어야 했고, 라이다나 레이더 같은 비싼 센서도 필요했죠.”
반면 피지컬 AI는 데이터 드리븐(data-driven) 방식이다. “챗GPT가 글 데이터로 학습하듯, 피지컬 AI는 액션 데이터로 학습합니다. 예외 상황이 발생하면 그 데이터를 추가로 학습하면 됩니다.” 그는 AI 석학 앤드류 응(Andrew Ng)의 말을 인용하며 “데이터는 AI 알고리즘이라는 로켓을 움직이는 연료”라고 강조했다.
이런 패러다임 전환은 자율주행 업계도 겪었다. 2023년 아르고AI, 크루즈, 모셔널, 애플,웨이모 등이 위기를 맞았던 이유는 규칙 기반 방식의 한계, 이른바 ‘롱테일(long tail) 문제’ 때문이었다. 테슬라는 아쇼크 엘루스와미(Ashok Elluswamy)의 제안으로 엔드투엔드(end-to-end) 데이터 드리븐 자율주행 방식인 FSD 버전 12를 선보였고, 330만 줄의 코드를 단일 뉴럴 네트워크로 대체했다.
300경 규모 시장, 인류 최초 ‘경’ 단위 산업이 될 피지컬 AI가 더 궁금하다면? 전체 기사 확인하기
