[agi뉴스] xAI, AI 라벨러 대규모 채용…‘그록-3’ 서비스 확대 준비 중
xAI, AI 라벨러 대규모 채용…‘그록-3’ 서비스 확대 준비 중
일론 머스크가 설립한 xAI가 AI 학습 데이터 라벨러를 대규모로 모집하며, 다국어 지원 모델 ‘그록-3(Grok-3)’의 출시를 예고했습니다. 특히 이번 채용에서는 한국어를 포함한 14개 언어를 대상으로 하여 서비스 지역을 크게 확대할 전망입니다.
1. AI 라벨러 채용과 다국어 확장
xAI는 이번에 AI 튜터(AI Tutor)라는 직무명으로 데이터 라벨링 담당자를 모집하고 있습니다. 정규직 6개월 계약 형태로, 근무 조건은 원격 근무와 시간당 35~65달러(약 4만8000원8만9000원)의 높은 보수를 제공합니다.
- 이번 채용에서는 영어와 함께 한국어, 일본어, 중국어, 독일어, 스페인어 등 총 14개 언어에 능숙한 이중 언어 구사자를 모집합니다.
- 이 모집 공고에 포함된 국가들 중 일부는 현재 ‘그록-3’의 서비스 대상에 포함되지 않았으나, 올해 말 출시와 함께 한국과 유럽 주요 국가로 서비스가 확대될 예정입니다.
2. AI 시장의 다국어 지원 트렌드와 그 의미
최근 주요 AI 기업들은 대형언어모델(LLM)과 다국어 학습 지원에 주력하고 있습니다. 스케일 AI와 같은 기업은 벵골어, 우르두어와 같은 희귀 언어까지 포함해 글로벌 데이터 라벨러 네트워크를 구축하고 있습니다.
- xAI 역시 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하기 위해 다국어 모델 ‘그록-3’를 준비하고 있습니다.
- 머스크가 인수한 X(구 트위터)가 사용자의 감소로 어려움을 겪고 있는 상황에서, 그록-3의 서비스 확장은 플랫폼 활성화를 위한 중요한 전략이 될 것입니다.
3. 그록-3의 기술과 슈퍼컴퓨팅 인프라
xAI는 미국 테네시주 멤피스에 ‘콜로서스(Colossus)’ 슈퍼컴퓨팅 클러스터를 구축해 9월부터 그록-3의 훈련을 시작했습니다.
- 그록-3는 오픈AI와 구글, 메타 등과 AI 성능 경쟁을 벌일 전망이며, 이미 4월에는 멀티모달 기능을 선보였고, 8월에는 가드레일을 해제한 이미지 생성기를 통합해 화제를 모았습니다.
결론: 글로벌 확장과 AI 기술 경쟁 심화
그록-3의 출시와 다국어 확장은 xAI의 글로벌 AI 시장 전략의 핵심이 될 것입니다. 머스크의 비전은 단순한 성능 향상을 넘어, AI 플랫폼의 범용성과 효율성을 극대화하는 데 있습니다. 이를 통해 오픈AI와 메타, 구글과의 경쟁에서 새로운 기회를 창출할 수 있을 것으로 기대됩니다.
카타네모, ‘GPT-4’보다 12배 빠른 AI 에이전트 오픈 소스 모델 공개
카타네모, ‘GPT-4’보다 12배 빠른 AI 에이전트 오픈 소스 모델 공개
AI 스타트업 카타네모(Katanemo)가 ‘GPT-4’보다 12배 더 빠른 처리 속도를 가진 AI 에이전트 모델을 오픈 소스로 공개했습니다. 이 모델은 함수 호출을 가속화해 더욱 빠르고 효율적인 에이전트 애플리케이션 구축을 지원하며, AI의 상호작용과 자동화 워크플로에 새로운 가능성을 열어줍니다.
1. 아치-함수(Arch-Function) 모델: 속도와 비용 혁신
카타네모가 발표한 오픈 소스 모델에는 아치-함수-1.5B, 3B, 7B가 포함됩니다. 이 모델들은 기존 대형언어모델(LLM)과 비교해 10배 이상의 함수 호출 속도를 제공하며, 이를 통해 API와 백엔드 시스템과의 상호작용을 강화합니다.
- 프롬프트를 분석하고 필요한 매개변수를 식별해 정확한 함수 호출을 수행합니다.
- 이를 통해 기업의 워크플로 자동화를 지원하며, 에이전트 기반 애플리케이션을 빠르고 효율적으로 구축할 수 있습니다.
카타네모는 이 모델을 통해 GPT-4 대비 12배 더 빠른 처리 성능과 44배 비용 절감을 실현할 수 있다고 밝혔습니다.
2. 아치(Arch) 게이트웨이: AI 에이전트의 핵심
카타네모의 아치 게이트웨이(Arch Gateway)는 프롬프트와 API 상호작용을 중앙 집중화하고 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 주요 기능으로는:
- 탈옥 시도 감지 및 차단
- 사용자 요청을 바탕으로 백엔드 API 호출
- 프롬프트와 LLM 상호작용의 가시성을 강화하여 안전성과 개인화를 지원
이 솔루션은 개발자들이 빠르고 안전한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 도와줍니다.
3. AI 에이전트 생태계의 변화와 경쟁
최근 AI 에이전트와 관련된 기술과 모델 공개가 급증하며, 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다.
- 오픈AI는 비공식적으로 에이전트 구축 프레임워크를 공개했습니다.
- 라이터(Writer)는 자율 에이전트를 지원하는 ‘팔미라 X 004’ 모델을 출시했습니다.
- 이러한 움직임은 AI 에이전트가 기업의 실시간 데이터 처리, 광고 캠페인 최적화, 이메일 발송 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 맡게 될 것임을 시사합니다.
결론: AI 에이전트의 새로운 시대를 열다
카타네모의 아치-함수 모델은 AI 에이전트 기술의 혁신적인 진전을 보여주며, AI 기반 애플리케이션 구축을 더욱 효율적이고 경제적으로 만들 수 있는 잠재력을 제공합니다. 앞으로 오픈AI, 엔비디아, 메타와 같은 기업들과 함께 AI 생태계를 더욱 확장할 것으로 기대됩니다.
[AGI뉴스] AI의 미래를 이끄는 '월드 모델(LWM)': AGI로의 새로운 도약
AI의 미래를 이끄는 '월드 모델(LWM)': AGI로의 새로운 도약
최근 AI 연구와 기술 트렌드의 핵심으로 떠오르고 있는 개념은 바로 ‘월드 모델(World Model, LWM)’입니다. 이는 기존의 대형언어모델(LLM)과 멀티모달 모델(LMM)의 한계를 넘어, 현실 세계의 인지와 이해 능력을 갖춘 인공일반지능(AGI)로 진화하는 필수 단계로 주목받고 있습니다.
1. 월드 모델이란?
‘월드 모델(LWM)’은 AI가 텍스트뿐 아니라 현실 세계의 공간적, 시간적 정보까지 학습해 인간과 유사한 인지 능력을 갖추는 개념입니다. ‘몸을 가진 AI(Embodied AI)’로도 불리며, 로봇공학, 자율주행, 그리고 AI 애플리케이션에 필수적인 기술로 각광받고 있습니다. 이 모델의 궁극적인 목표는 AGI에 도달하여 인간 수준의 지능을 구현하는 것입니다.
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| 그록-2(Grok-2) |
2. 월드 모델의 발전과 주요 인물
데이비드 하: 2018년 구글 재직 당시, '세계 모델'이라는 논문을 발표하며 LWM의 기초 개념을 소개했습니다.
막스 테그마크와 MIT 연구진: 이들은 AI가 시공간적 표현을 학습해 현실 세계를 이해할 수 있다는 가능성을 보여주는 논문을 발표하며 LWM의 중요성을 부각했습니다.
페이페이 리(Stanford): 이미지넷 창시자인 리 교수는 ‘월드랩스(World Labs)’라는 스타트업을 통해 LWM 연구를 이끌고 있으며, 이를 ‘공간 지능(Spatial Intelligence)’이라고 부르고 있습니다.
얀 르쿤(Meta): AI 연구의 선두주자 중 하나인 그는 ‘V-JEPA 모델’을 통해 LWM의 가능성을 강조하며, 이를 기계 지능 발전의 핵심 단계로 보고 있습니다.
3. 기업과 AGI 연구의 경쟁 심화
여러 기업들이 LWM과 AGI 연구에 박차를 가하고 있습니다:
- 오픈AI는 AI 검색 기능을 추가한 ‘서치GPT’를 개발하며 LWM 연구를 확장하고 있습니다.
- xAI와 일론 머스크는 첫 멀티모달 모델 ‘그록 1.5-V’를 공개하며 우주 탐사를 위한 AGI 구축을 목표로 하고 있습니다.
- 메타는 최근 ‘라마 3.2(Llama 3.2)’를 공개하며 AI 연구와 월드 모델 개발에 집중하고 있습니다.
open ai
4. 월드 모델과 AGI로의 도약: 미래 전망
월드 모델이 완전히 구현되어 AGI로 발전하기까지는 수년에서 수십 년이 걸릴 수 있다는 의견이 지배적입니다. 일론 머스크는 2년 내 초지능 AI가 등장할 것이라고 예측한 반면, 얀 르쿤은 보다 신중한 접근을 강조하며 AI의 진화가 천천히 진행될 가능성을 시사합니다.
AGI 연구는 GPU와 슈퍼컴퓨팅 인프라를 필요로 하기 때문에, 엔비디아와 같은 기업도 적극적인 지원을 이어가고 있습니다.
결론: AI의 다음 진화 단계, LWM
월드 모델(LWM)은 AI가 현실 세계를 학습하며 인공일반지능(AGI)으로 도달하는 중요한 이정표가 될 것입니다. 기업 간의 경쟁이 심화되는 가운데, AI 기술이 단순한 성능을 넘어서 효용성에 집중하는 트렌드가 확산되고 있습니다. AGI 시대가 도래하기까지 AI 연구자와 기업들의 협업과 발전이 기대됩니다.
