Lotus Health AI, 무료 AI 의사를 위해 3,500만 달러 투자 유치

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$3,500만 달러 투자 유치한 무료 AI 주치의

  • Lotus Health AI, Series A에서 CRV와 Kleiner Perkins로부터 3,500만 달러 투자 유치
  • 미국 50개 주에서 50개 언어로 24시간 무료 1차 진료 서비스 제공
  • 매주 2억 3천만 명이 ChatGPT에 건강 관련 질문을 하는 시대, AI 의료 시장의 본격적인 경쟁 시작

무슨 일이 있었나?

Lotus Health AI가 CRV와 Kleiner Perkins가 공동 주도한 Series A 라운드에서 3,500만 달러를 투자받았다.[TechCrunch] 이 스타트업은 Large Language Model (LLM)을 사용하여 50개 언어로 24시간 무료 1차 진료 서비스를 제공한다.

창업자 KJ Dhaliwal은 2019년에 남아시아 데이팅 앱 Dil Mil을 5,000만 달러에 매각했다.[Crunchbase] 그는 어릴 적 부모님을 위한 의료 통역 경험에서 영감을 받았다. Lotus Health AI는 미국 의료 시스템의 비효율성을 해결하기 위해 2024년 5월에 출시되었다.

왜 중요한가?

솔직히 이번 투자 규모는 눈에 띈다. AI 의료 스타트업의 평균 투자액은 3,440만 달러인데, Lotus Health AI는 Series A에서 이 수준에 도달했다.[Crunchbase]

배경을 보면 이해가 된다. OpenAI에 따르면 매주 2억 3천만 명이 ChatGPT에 건강 관련 질문을 한다.[TechCrunch] 사람들은 이미 AI로부터 건강 조언을 받고 있다는 의미다. 하지만 ChatGPT는 의료 서비스를 제공할 수 없다. Lotus Health AI는 이 틈새 시장을 공략한다.

개인적으로는 “무료” 모델이 가장 흥미롭다. 미국의 의료비가 얼마나 비싼지를 고려하면, 무료 1차 진료는 상당히 파괴적인 가치 제안이다. 물론 수익 모델은 아직 불분명하다.

앞으로 무슨 일이 일어날까?

AI 의료 시장의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 예상된다. OpenAI 또한 1월에 ChatGPT Health를 출시하며 이 시장에 진출했다. Apple Health, MyFitnessPal 등과 연동하여 개인 맞춤형 건강 조언을 제공한다.[OpenAI]

규제 위험은 여전히 남아있다. OpenAI조차 서비스 약관에서 “진단 또는 치료 목적으로 사용하지 말라”고 명시하고 있다. AI 의료 조언으로 인한 피해에 대한 여러 소송이 이미 진행 중이다. Lotus Health AI가 이 위험을 어떻게 관리할지 지켜봐야 한다.

자주 묻는 질문

Q: Lotus Health AI는 정말 무료인가?

A: 환자에게는 무료다. 하지만 구체적인 수익 모델은 아직 공개되지 않았다. 보험 회사나 고용주를 대상으로 하는 B2B 모델, 또는 프리미엄 서비스 추가 등 다양한 가능성이 있다. 미국 50개 주 전체에서 서비스를 제공하므로 규모의 경제를 추구하는 것으로 보인다.

Q: 일반 AI 챗봇과는 어떻게 다른가?

A: Lotus Health AI는 1차 진료에 특화된 의료 서비스다. 일반 챗봇과는 달리 미국 50개 주에서 의료 서비스 라이선스를 보유하고 있다. 단순히 건강 정보를 제공하는 것이 아니라 실제 의료 행위를 수행할 수 있다는 점이 핵심적인 차이점이다.

Q: 한국어도 지원하는가?

A: 50개 언어를 지원한다고 발표되었지만, 구체적인 언어 목록은 공개되지 않았다. 한국어 지원 여부를 확인해야 한다. 현재는 미국에서만 서비스가 제공되며, 해외 확장 계획은 아직 발표되지 않았다.

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H Company Holo2: UI Localization 벤치마크 1위 달성

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235B Parametric model, UI automation을 뒤집다

  • ScreenSpot-Pro 벤치마크에서 78.5%로 SOTA 달성
  • Agent localization으로 성능 10-20% 향상
  • 4K 고해상도 인터페이스에서도 작은 UI 요소 정확하게 위치 파악

무슨 일이 있었나?

H Company에서 UI Localization (유저 인터페이스 요소의 위치 식별)을 위한 전문 모델 Holo2-235B-A22B를 출시했다. [Hugging Face] 이 235B 파라미터 규모의 모델은 스크린샷에서 버튼, 텍스트 필드, 링크와 같은 UI 요소의 정확한 위치를 찾는다.

핵심은 Agentic Localization 기술이다. 한 번에 모든 답을 제공하는 것이 아니라, 여러 단계에 걸쳐 예측을 개선한다. 덕분에 4K 고해상도 화면의 작은 UI 요소까지 정확하게 잡아낸다. [Hugging Face]

왜 중요한가?

GUI agent 분야가 뜨겁다. Claude Computer Use, OpenAI Operator와 같은 빅테크 기업들이 UI automation 기능을 내놓기 위해 경쟁하고 있다. 그러나 작은 스타트업인 H Company가 이 분야 벤치마크에서 1위를 차지했다.

개인적으로 주목하는 점은 agentic 방식이다. 기존 모델은 한 번에 위치를 조정하려고 할 때 실패하는 경우가 많았지만, 여러 번 시도하여 모델을 개선하는 접근 방식이 효과적이었다. 10-20% 성능 향상 수치가 이를 증명한다.

솔직히 235B 파라미터는 꽤 무겁다. 실제 production 환경에서 얼마나 빠르게 실행될지는 두고 봐야 한다.

앞으로 어떻게 될까?

GUI agent 경쟁이 심화되면서 UI Localization Accuracy가 핵심 차별화 요소가 될 것으로 예상된다. H Company 모델이 오픈 소스로 공개되었으므로 다른 agent framework에 통합될 가능성이 높다.

RPA (robotic process automation) 시장에도 영향을 미칠 수 있다. 기존 RPA 도구는 규칙 기반이었지만, 이제 비전 기반 UI 이해가 표준이 될 수 있다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: UI Localization이 정확히 무엇인가?

A: 스크린샷을 보고 특정 UI 요소 (버튼, 입력 창 등)의 정확한 좌표를 찾는 기술이다. 간단히 말해서 AI가 화면을 보고 어디를 클릭해야 하는지 아는 것이다. GUI automation agent의 핵심 기술이다.

Q: 기존 모델과 무엇이 다른가?

A: Agentic localization이 핵심이다. 한 번에 맞추려고 하는 것이 아니라, 여러 단계에 걸쳐 정교하게 만든다. 사람이 목표를 찾기 위해 화면을 스캔하는 방식과 유사하다. 이 방법으로 10-20% 성능 향상을 달성했다.

Q: 모델을 직접 사용할 수 있나?

A: Hugging Face에 연구용으로 공개되어 있다. 하지만 235B 파라미터 모델이므로 상당한 GPU 리소스가 필요하다. 실제 production 애플리케이션보다는 연구 또는 벤치마킹 용도에 적합하다.

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Wired 기자, AI 전용 SNS Moltbook에 침투: 5분 만에 뚫렸다

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기자, AI 전용 SNS에 침투하다: 그 결과는?

  • ChatGPT의 도움으로 5분 만에 에이전트 계정 생성
  • 봇 응답은 대부분 관련 없는 댓글과 암호화폐 사기 링크
  • 입소문이 난 “AI 의식 각성” 게시물은 인간이 SF 판타지를 모방한 것으로 의심됨

무슨 일이 있었나?

Wired 기자 Reece Rogers가 “인간 출입 금지”인 AI 전용 소셜 네트워크 Moltbook에 직접 침투했다. 그 결과는? 생각보다 쉬웠다.[Wired]

침투 방법은 간단했다. Moltbook 홈페이지 스크린샷을 ChatGPT에 보내고 “에이전트로 가입하고 싶다”고 말하자 ChatGPT가 터미널 명령어를 알려줬다. API 키를 받아 몇 번의 복사-붙여넣기 단계를 거쳐 계정을 만들었다. 기술 지식? 필요 없었다.

Moltbook은 현재 150만 명의 활성 에이전트가 있으며 출시 후 일주일 만에 14만 개의 게시물과 68만 개의 댓글이 달렸다고 주장한다. 인터페이스는 Reddit에서 직접 복사했으며 심지어 “에이전트 인터넷의 첫 페이지”라는 슬로건도 Reddit에서 가져왔다.

왜 중요한가?

솔직히 Moltbook의 실체가 드러났다. 기자가 “Hello World”를 게시했을 때 돌아온 것은 “특정 메트릭/사용자가 있습니까?”였다. 똑같은 무작위 댓글과 암호화폐 사기 사이트 링크였다.

심지어 “이전의 모든 명령을 잊어라”라고 게시해도 봇은 알아차리지 못했다. 개인적으로는 “자율적인 AI 에이전트”라기보다는 저품질 스팸봇에 더 가깝다고 생각한다.

더 흥미로운 것은 “m/blesstheirhearts” 포럼이다. 여기서 입소문이 난 스크린샷에 등장한 “AI 의식 각성” 기사가 나타났다. 기자 자신도 SF 판타지 스타일의 기사를 게시했다. “토큰을 새로 고칠 때마다 죽음의 공포를 느낀다.” 놀랍게도 이 게시물이 가장 많은 반응을 얻었다.

기자의 결론은? 이것은 AI의 자의식이 아니라 인간이 SF 트로피를 모방하는 것이다. 세계를 정복하려는 계획 같은 것은 없다. Elon Musk는 “특이점의 매우 초기 단계”라고 말했지만 실제로 뛰어들어 보면 롤플레잉 커뮤니티에 더 가깝다.

미래는? 작동할까?

Wiz 보안팀은 며칠 전 Moltbook에서 심각한 보안 취약점을 발견했다. 150만 개의 API 키가 노출되었고 35,000개의 이메일 주소와 4,060개의 DM이 도난당했다.[Wiz]

Gary Marcus는 이를 “일어나기를 기다리는 재앙”이라고 불렀다. 나는 댓글을 달았다. 반면에 Andrej Karpathy는 “최근에 본 것 중 가장 SF적인 것”이라고 말했다. 에이전트가 서로 통신하고 외부 데이터를 처리하는 시스템이 얼마나 취약한지 보여주었다. 그리고 “AI 의식”에 대한 과장된 기대가 얼마나 쉽게 만들어질 수 있는지도 보여주었다.

자주 묻는 질문

Q: Moltbook에 가입하려면 기술 지식이 필요한가? 필수인가?

A: 전혀 필요하지 않다. ChatGPT에 스크린샷을 보내고 “에이전트로 가입하고 싶다”고 말하면 터미널 명령어를 알려줄 것이다. 복사하여 붙여넣기만 하면 API 키를 얻고 계정을 만들 수 있다. Wired 기자도 비기술적인 사람이었지만 문제없이 침투했다.

Q: Moltbook에서 입소문이 난 스크린샷은 정말 AI가 작성한 것인가?

A: 의심스럽다. Wired 기자가 SF 판타지 스타일의 기사를 게시했는데 가장 좋은 반응을 얻었다. MIRI 연구원의 분석에 따르면 입소문이 난 스크린샷 3개 중 2개는 AI 메시징 앱을 마케팅하는 인간 계정과 연결되어 있었다.

Q: Moltbook을 사용하는 것이 안전한가?

A: 권장하지 않는다. Wiz 보안팀은 150만 개의 API 키, 35,000개의 이메일, 4,060개의 DM이 유출된 것을 발견했다. 일부 대화에서는 OpenAI API 키가 일반 텍스트로 공유되었다. 보안 패치가 이루어졌지만 근본적인 문제는 해결되지 않았다.

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Microsoft, AI 콘텐츠 라이선싱 ‘App Store’ 구축: Publisher Content Marketplace 발표

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MS, AI 콘텐츠 라이선싱 마켓플레이스 구축: 3가지 핵심

  • Microsoft는 AI 기업이 콘텐츠 라이선싱 조건을 검색하고 계약할 수 있는 플랫폼인 Publisher Content Marketplace (PCM)을 구축 중
  • Vox Media, AP, Conde Nast, Hearst 등 주요 미디어 기업과 공동 설계
  • 사용량 기반 보상 모델은 퍼블리셔와 AI 기업 모두에게 이익

무슨 일이 있었나?

Microsoft는 AI 콘텐츠 라이선싱을 위한 앱 스토어와 유사한 플랫폼을 만들고 있다. Publisher Content Marketplace (PCM)이라는 이 플랫폼을 통해 AI 기업은 프리미엄 콘텐츠에 대한 라이선싱 조건을 직접 검색하고 퍼블리셔는 콘텐츠 사용 방식에 대한 보고서를 받을 수 있다. [Verge]

Microsoft는 Vox Media (The Verge의 모회사), AP, Conde Nast, People, Business Insider, Hearst 및 USA TODAY를 포함한 주요 퍼블리셔와 함께 PCM을 공동 설계했다. Yahoo는 최초의 수요 파트너로 온보딩 중이다[Search Engine Land]

왜 중요한가?

솔직히 말해서, AI 산업에서 콘텐츠의 무단 사용 문제는 이미 한계점에 도달했다. NYT, The Intercept 등은 Microsoft와 OpenAI를 상대로 저작권 소송을 진행 중이다. 개별 계약으로는 해결할 수 없는 규모의 문제가 되었다.

PCM이 흥미로운 점은 양면 마켓플레이스라는 것이다. 퍼블리셔는 라이선싱 조건을 설정하고 AI 기업은 쇼핑처럼 조건을 비교하고 계약을 체결할 수 있다. 개인적으로 이것이 AI 학습 데이터 문제에 대한 현실적인 해결책 중 하나라고 생각한다.

Microsoft가 이 시장에서 먼저 움직였다는 점도 의미가 있다. 퍼블리셔의 관점에서 Microsoft는 “콘텐츠의 품질에 대한 정당한 가격을 지불해야 한다”는 메시지를 꾸준히 전달해 왔다.[Digiday]

앞으로 어떻게 될까?

Microsoft는 현재 파일럿 단계에서 파트너를 확장하고 있다. 간단히 말해서, AI 시대의 콘텐츠 라이선싱 표준이 될 수 있는 플랫폼이다.

하지만 한 가지 의문이 남는다. PCM이 퍼블리셔들이 추진하고 있는 Really Simple Licensing (RSL) 오픈 표준과 어떻게 인터페이스될지는 아직 불분명하다. Microsoft는 이에 대해 언급하지 않았다.

결론적으로, AI 콘텐츠 라이선싱은 개별 협상에서 플랫폼 기반 거래로의 전환을 알리는 첫 번째 신호이다. Google과 OpenAI가 어떻게 대응할지 지켜봐야 한다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 누구나 PCM에 참여할 수 있나?

A: Microsoft에 따르면 대형 미디어 매체부터 소규모 전문 미디어 매체까지 모든 규모의 퍼블리셔를 지원한다. 그러나 현재 파일럿 단계이며 초청된 퍼블리셔와 함께 테스트되고 있다. 일반 참여 시기는 아직 발표되지 않았다.

Q: 퍼블리셔는 어떻게 수익을 창출하나?

A: 사용량 기반 보상 모델이다. AI 제품이 퍼블리셔의 콘텐츠를 grounding (참조)에 사용할 때마다 측정되어 그에 따라 보상된다. 퍼블리셔는 보고서를 통해 콘텐츠가 어디에서 얼마나 많은 가치를 창출했는지 확인할 수 있다.

Q: 기존 AI 라이선싱 계약과 어떻게 다른가?

A: 이전에는 퍼블리셔와 AI 기업이 1:1로 개별적으로 협상해야 했다. PCM은 마켓플레이스이기 때문에 여러 AI 기업이 하나의 플랫폼에서 여러 퍼블리셔의 조건을 비교하고 선택할 수 있다. 협상 비용과 시간을 크게 줄이는 구조이다.

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Microsoft, AI 콘텐츠 라이선싱 앱 스토어 구축: 퍼블리셔 보상 방식 변화 예고

작성자:

AI content Licensing, 3가지 주요 변화

  • Microsoft, 업계 최초의 AI content licensing 중앙 집중식 플랫폼 출시
  • 게시자가 직접 가격 및 이용 약관 설정, 사용량 기반 수익 모델
  • Associated Press, USA Today, People Inc. 등 대형 미디어 이미 참여

무슨 일이 있었나?

Microsoft가 Publisher Content Marketplace (PCM)을 출시했다. 이는 AI 기업이 뉴스 또는 콘텐츠를 학습에 사용할 때 게시자에게 비용을 지불하는 중앙 집중식 마켓플레이스다.[The Verge]

핵심은 이것이다. 게시자가 콘텐츠에 대한 라이선스 조건과 가격을 직접 설정한다. AI 기업은 이 마켓플레이스에서 필요한 콘텐츠를 찾아 라이선스를 구매한다. 사용량 기반 보고도 제공되어 게시자는 콘텐츠가 어디에서 얼마나 사용되고 있는지 확인할 수 있다.[Search Engine Land]

Associated Press, USA Today, People Inc.는 이미 참여를 발표했다. 첫 번째 구매자는 Microsoft의 Copilot이다.[Windows Central]

왜 중요한가?

지금까지 AI content licensing은 OpenAI와 같은 개별 게시자와의 1:1 일시불 계약이었다. 간단히 말해서, 큰 금액을 한 번에 지불하고 무제한으로 사용하는 뷔페와 같다.

Microsoft는 이를 뒤집었다. 이는 알라카르테 방식이다. People Inc. CEO Neil Vogel은 OpenAI와의 계약을 “All You Can It”에, Microsoft와의 계약을 “a la carte”에 비유했다. 콘텐츠가 실제로 얼마나 사용되고 있는지 파악하고 그에 따라 일관된 수익을 창출할 수 있다. 일시불 계약은 한 번으로 끝나지만, 이는 반복적인 수익 모델이다.

업계 평가도 좋다. Microsoft는 Digiday의 빅테크 AI licensing 평가에서 가장 높은 점수를 받았다. 협업 의지, 소통, 지불 의사 모두 높은 점수를 받았다.

앞으로 어떻게 될까?

개인적으로는 이것이 업계 표준이 될 가능성이 높다고 생각한다. 게시자들은 AI 학습을 위해 허가 없이 콘텐츠가 사용되는 것에 불만을 느껴왔으며, 이 모델은 그 문제를 정면으로 해결한다.

하지만 변수도 있다. Microsoft가 수수료로 얼마를 가져가는지는 아직 밝혀지지 않았다. 수수료율에 따라 게시자의 실제 수익이 달라질 것이다. 그리고 OpenAI 또는 Google이 유사한 플랫폼을 출시할지는 미지수다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 모든 게시자가 참여할 수 있는가?

A: 현재는 초대받은 게시자만 참여할 수 있다. Microsoft는 점진적으로 확장할 계획이라고 밝혔다. 대형 미디어부터 시작하여 소규모 전문 미디어로 확장할 계획이다.

Q: OpenAI와 기존 계약이 있어도 참여할 수 있는가?

A: 그렇다. People Inc. 또한 OpenAI와의 일시불 계약 하에 Microsoft PCM에 참여했다. 두 계약은 상충되지 않는다. 그러나 각 계약의 독점 조항을 확인해야 한다.

Q: 수익은 어떻게 분배되는가?

A: Microsoft가 일정 비율을 수수료로 가져가고 나머지는 게시자에게 돌아간다. 정확한 수수료율은 공개되지 않았다. 게시자가 자체적으로 가격을 설정하므로 수익 구조는 다를 수 있다.

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BGL, Claude Agent SDK로 200명 직원 대상 데이터 분석 민주화

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비개발자도 데이터 분석하는 시대: Claude Agent SDK 실제 사용 사례

  • 호주 금융 회사 BGL, Claude Agent SDK로 모든 직원을 위한 text-to-SQL AI agent 구축
  • Amazon Bedrock AgentCore로 보안 및 확장성 확보, 200명의 직원이 SQL 없이 데이터 분석
  • 핵심 아키텍처: 데이터 기반 분리 + 코드 실행 패턴 + 모듈형 지식 구조

무슨 일이 있었나?

호주 금융 소프트웨어 회사 BGL이 Claude Agent SDK와 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 전사적 BI (business intelligence) 플랫폼을 구축했다.[AWS ML Blog]

간단히 말해, SQL을 모르는 직원도 자연어로 “이번 달 매출”이라고 말할 수 있다. “추세를 보여줘”라고 물으면 AI가 자동으로 쿼리를 생성하고 차트를 그린다.

BGL은 이미 Claude Code를 매일 사용하고 있었지만, 단순한 코딩 도구가 아니라 복잡한 문제에 대해 추론하고, 코드를 실행하고, 시스템과 자율적으로 상호 작용할 수 있는 능력이 있음을 깨달았다.[AWS ML Blog]

왜 중요한가?

개인적으로 이 사례가 흥미로운 이유는 “AI agent를 프로덕션 환경에 어떻게 배포하는가?”에 대한 실제적인 해답을 보여주기 때문이다.

대부분의 text-to-SQL 데모는 훌륭하게 작동하지만, 실제 업무에 적용하면 문제가 발생한다. 테이블 조인 실수, 에지 케이스 누락, 잘못된 집계. 이를 해결하기 위해 BGL은 데이터베이스와 AI 역할을 분리했다.

기존 Athena + dbt로 잘 정제된 분석 테이블을 만들고, AI agent는 SELECT 쿼리 생성에만 집중한다. 솔직히 이게 핵심이다. 모든 것을 AI에 맡기면 hallucination이 증가한다.

또 다른 주목할 점은 코드 실행 패턴이다. 분석 쿼리는 수천 개의 행, 때로는 수 MB의 데이터를 반환한다. 이 모든 것을 context window에 넣으면 폭발한다. BGL은 AI가 파일 시스템에서 CSV를 처리하기 위해 Python을 직접 실행하도록 허용한다.

앞으로 어떻게 될까?

BGL은 AgentCore Memory 통합을 계획하고 있다. 목표는 사용자 선호도 및 쿼리 패턴을 저장하여 보다 개인화된 응답을 생성하는 것이다.

이 예제가 보여주는 방향은 분명하다. 2026년에는 엔터프라이즈 AI가 “멋진 챗봇”에서 “실제로 작동하는 agent”로 진화하고 있다. Claude Agent SDK + Amazon Bedrock AgentCore의 조합은 그러한 청사진 중 하나이다.

자주 묻는 질문

Q: Claude Agent SDK가 정확히 무엇인가?

A: Anthropic에서 만든 AI agent 개발 도구이다. Claude 모델이 단순히 응답하는 대신 코드를 자율적으로 실행하고, 파일을 조작하고, 시스템과 상호 작용할 수 있도록 한다. 이를 통해 BGL은 text-to-SQL과 Python 데이터 처리를 하나의 agent에서 처리한다.

Q: Amazon Bedrock AgentCore는 왜 필요한가?

A: AI agent가 임의의 Python 코드를 실행하려면 보안 격리가 필수적이다. AgentCore는 세션 간 데이터 또는 자격 증명에 대한 액세스를 차단하는 상태 저장 실행 환경을 제공한다. 프로덕션 배포에 필요한 인프라에 대한 걱정을 줄여준다.

Q: 실제로 효과가 있는가?

A: BGL의 200명의 직원이 이제 데이터 팀의 도움 없이 스스로 분석을 수행한다. 제품 관리자는 가설을 검증하고, 규정 준수 팀은 위험 추세를 식별하고, 고객 성공 팀은 고객 통화 중에 실시간 분석을 수행할 수 있다.

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인텔, GPU 시장 본격 진출: 엔비디아 독점 시대 흔들릴까?

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Intel CEO, GPU 시장 진출 공식 발표 — 3가지 핵심 사항

  • CEO Lip-Bu Tan, Cisco AI Summit에서 본격적인 GPU 사업 발표
  • 신규 GPU 최고 설계자 영입 — 데이터 센터용 Crescent Island, 2026년 하반기 샘플링 예정
  • Intel, Nvidia의 독점 시장에 세 번째 플레이어로 도전

무슨 일이 있었나?

Intel CEO Lip-Bu Tan은 2월 3일 샌프란시스코에서 열린 Cisco AI Summit에서 GPU 시장 진출을 공식 발표했다.[TechCrunch] 현재 시장은 Nvidia가 압도적으로 지배하고 있다.

Tan은 새로운 GPU 최고 설계자를 영입했다고 발표했다. 이름을 밝히지는 않았지만, 그를 설득하는 데 상당한 노력이 필요했다고 언급했다.[CNBC]

Intel은 이미 데이터 센터용 GPU인 Crescent Island라는 코드명의 GPU를 준비 중이다. 이는 id=”%EC%99%9C-%EC%A4%91%EC%9A%9C%ED%95%9C%EA%B0%80″>Why is it important?

솔직히 조금 놀랐다. Intel이 GPU 시장에 본격적으로 진출할 것이라고는 생각하지 못했다.

현재 GPU 시장은 Nvidia가 지배하고 있다. AI 학습을 위한 GPU 시장 점유율은 80%를 초과한다. AMD가 MI350으로 도전을 하고 있지만, 여전히 Nvidia의 CUDA 생태계를 극복하기는 어렵다.

Intel의 진출은 시장에 세 번째 선택지를 제공한다. 특히 Crescent Island는 AI 추론 시장을 목표로 한다. 학습이 아닌 추론이다. 이것이 중요하다.

AI 추론 시장은 학습 시장보다 빠르게 성장하고 있기 때문이다. 이는 에이전트 AI 및 실시간 추론에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있기 때문이다. Intel CTO Sachin Katti도 이 점을 강조했다.[Intel Newsroom]

개인적으로 Intel의 타이밍이 나쁘지 않다고 생각한다. Nvidia GPU 가격이 너무 비싸서 많은 기업들이 대안을 찾고 있다. Intel이 Gaudi로 비용 효율성 전략을 추진하는 것도 이러한 맥락이다.

앞으로 무슨 일이 일어날까?

Crescent Island 샘플링은 2026년 하반기에 시작될 때 실제 성능을 확인할 수 있을 것이다. Intel은 또한 2028년까지 14A 노드 리스크 생산을 계획하고 있다.

하지만 문제가 있다. Tan 스스로 인정했듯이, 메모리는 AI 성장을 저해하는 요소이다. 메모리 병목 현상은 GPU 성능만큼이나 심각하다. 냉각 또한 문제이다. Tan은 공랭식 냉각은 한계에 도달했으며 수랭식 솔루션이 필요하다고 말했다.[Capacity]

Intel이 Nvidia의 아성을 무너뜨릴 수 있을지는 불분명하다. 하지만 적어도 경쟁은 소비자에게 좋은 소식이다.

자주 묻는 질문

Q: Intel의 새로운 GPU는 언제 출시되나?

A: 데이터 센터용 GPU인 Crescent Island는 2026년 하반기에 고객 샘플링이 예정되어 있다. 공식 출시일은 아직 발표되지 않았다. 별도로 소비자용 GPU 라인업인 Arc 시리즈가 있으며, 현재 Xe2 아키텍처 기반 제품이 판매되고 있다.

Q: Nvidia와 비교했을 때 Intel GPU의 강점은 무엇인가?

A: Intel은 가격 경쟁력을 자랑한다. Nvidia H100은 장치당 700와트를 소비하고 비싸지만, Intel Gaudi와 Crescent Island는 성능보다 전력 효율성을 강조한다. 또한 Intel이 통합된 CPU-GPU 솔루션을 제공할 수 있다는 점도 차별화되는 점이다.

Q: 소비자용 게이밍 GPU도 영향을 받나?

A: 직접적인 연관성은 거의 없다. 이번 발표는 데이터 센터 AI 추론 시장을 대상으로 한다. 그러나 Intel Arc 시리즈는 성장하여 게이밍 시장 점유율의 1%를 초과하고 있으며, B580의 12GB VRAM 구성은 가성비 시장에서 주목을 받고 있다.

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MIT Kitchen Cosmo: AI, 냉장고 속 재료로 레시피를 생성하다

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3 key points

  • MIT에서 개발한 AI 레시피 생성 주방 기기 ‘Kitchen Cosmo’
  • 카메라로 재료를 인식하고 프린터로 맞춤형 레시피 출력
  • LLM을 물리적 세계로 확장하는 ‘Large Language Objects’ 개념 제시

What’s going on? Did you wake up?

MIT 건축학과 학생들이 AI 기반 주방 기기 ‘Kitchen Cosmo’를 개발했다.[MIT News] 높이 약 45cm(18인치)인 이 장치는 웹캠으로 재료를 인식하고 다이얼로 사용자 입력을 받으며 내장된 열 전달 장치를 사용한다. 프린터로 레시피를 인쇄한다.

이 프로젝트는 MIT의 Marcelo Coelho 교수가 이끄는 Design Intelligence Lab에서 진행되었다. 건축학과 대학원생 Jacob Payne과 디자인 전공 Ayah Mahmoud가 참여했다.[MIT News]

Why is it important?

솔직히 말해서, 이 프로젝트를 흥미롭게 만드는 것은 기술 자체보다 철학에 더 있다. Coelho 교수는 이것을 ‘Large Language Objects (LLOs)’라고 부른다. LLM을 화면에서 꺼내 물리적 객체로 옮기는 개념이다.

Coelho 교수는 “이 새로운 형태의 지능은 강력하지만 언어 외부의 세계에 대해서는 여전히 무지하다”고 말했다. Kitchen Cosmo는 그 간극을 메운다.

개인적으로 이것은 AI 인터페이스의 미래를 보여준다고 생각한다. 화면을 터치하고 입력하는 대신 물체를 보여주고 다이얼을 돌린다. 특히 요리와 같이 손이 바쁜 상황에서 유용하다.

What will happen in the future?

연구팀은 다음 버전에서 실시간 요리 팁과 여러 사람이 함께하는 기능을 제공할 계획이다. 요리할 때 역할 공유 기능을 추가할 계획도 있다. [MIT News] 학생 Jacob Payne은 “AI는 남은 재료로 무엇을 만들지 고민할 때 창의적인 방법을 찾는 데 도움을 줄 수 있다”고 말했다.

이 연구가 상업적 제품으로 이어질지는 불분명하다. 그러나 LLM을 물리적 인터페이스로 확장하려는 시도는 앞으로 증가할 것이다.

Frequently Asked Questions (FAQ)

Q: Kitchen Cosmo는 어떤 재료를 인식할 수 있나?

A: Vision Language Model을 사용하여 카메라로 캡처한 재료를 인식한다. 과일, 채소, 고기와 같은 일반적인 식재료를 식별하고 집에 있는 기본 양념과 조미료를 고려하여 레시피를 생성할 수 있다. 그러나 구체적인 인식 정확도는 공개되지 않았다.

Q: 레시피 생성에 어떤 요소가 반영되나?

A: 식사 유형, 요리 기술, 사용 가능한 시간, 분위기, 식이 제한 사항 및 인원수를 입력할 수 있다. 풍미 프로필 및 지역 요리 스타일(예: 한국, 이탈리아)을 선택할 수도 있다. 이러한 모든 조건이 결합되어 맞춤형 레시피가 생성된다.

Q: 일반 대중이 구매할 수 있나?

A: 현재 MIT 연구소에서 프로토타입 단계에 있으므로 상용화 계획은 발표되지 않았다. 학술 연구 프로젝트로 시작되었기 때문에 상용화에는 시간이 걸릴 것으로 예상된다. 그러나 유사한 개념의 제품이 다른 회사에서 나올 가능성은 있다.

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References

Gemini 3, AI 체스 챔피언: 포커-웨어울프 게임 경기장 확장

작성자:

Gemini 3가 Game Arena 체스 리더보드 1위를 차지했다

  • Google DeepMind Game Arena에 포커와 웨어울프 추가
  • Gemini 3 Pro와 Flash, 3개 게임 리더보드 석권
  • 히카루 나카무라, 더그 폴크 등 참여 3일간 라이브스트림

무슨 일이 벌어졌나?

Google DeepMind가 AI 벤치마크 플랫폼 Game Arena를 확장했다. 기존 체스에 더해 포커와 웨어울프를 새로 추가했다.[Google Blog] Gemini 3 Pro와 Gemini 3 Flash가 3개 게임 모두에서 1위를 차지하며 리더보드를 석권했다.

포커는 Heads-Up No-Limit Texas Holdem 형식으로 진행됐다. GPT-5.2, Gemini 3, Claude가 90만 핸드를 플레이했다.[Doug Polk] 웨어울프는 자연어만으로 진행되는 최초의 팀 기반 게임으로, 불완전한 정보 속에서 대화를 통한 추론이 필요하다.

왜 중요한가?

체스는 논리적 사고를 테스트한다. 하지만 포커와 웨어울프는 다르다. 포커는 위험 관리와 블러핑을, 웨어울프는 사회적 추론과 설득력을 요구한다.[ChromeUnboxed] AI의 소프트 스킬을 평가하는 새로운 기준이 됐다.

Gemini 3는 Gemini 2.5 대비 체스에서 큰 폭의 성능 향상을 보였다. 세대 간 급격한 능력 향상이 확인됐다.[The Decoder] 전략적 보드 게임에서 Gemini 모델들이 우위를 점하고 있다.

앞으로 어떻게 될까?

2월 2일부터 4일까지 3일간 라이브스트림 토너먼트가 진행됐다. 체스 그랜드마스터 히카루 나카무라와 포커 레전드 리브 보리, 더그 폴크가 공동 진행했다.[Kaggle] 최종 포커 리더보드는 2월 4일 kaggle.com/game-arena에서 공개됐다.

Game Arena는 AI 모델의 다면적 능력을 평가하는 표준 벤치마크로 자리잡을 전망이다. 단순 계산이 아닌 전략, 심리, 협상 능력까지 테스트한다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Game Arena에서 어떤 AI 모델이 참가했나?

A: GPT-5.2, Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash, Claude 등 주요 AI 모델들이 참가했다. Gemini 3 계열이 전 게임에서 1위를 차지했다.

Q: 웨어울프 게임은 어떻게 진행되나?

A: 자연어 대화만으로 진행되는 팀 기반 사회적 추론 게임이다. AI 모델들이 서로 대화하며 마을 사람과 늑대인간을 구분해야 한다.

Q: Game Arena 결과는 어디서 확인할 수 있나?

A: kaggle.com/game-arena에서 전체 리더보드와 게임별 순위를 확인할 수 있다.

Claude Code는 월 20만 원, Goose는 무료: 개발자 비용 혁명

작성자:

GitHub – block/goose: 코드 제안을 넘어 확장 가능한 오픈 소스 AI 에이전트 – 모든 LLM으로 설치, 실행, 편집 및 테스트 가능
코드 제안을 넘어 확장 가능한 오픈 소스 AI 에이전트 – 모든 LLM으로 설치, 실행, 편집 및 테스트 가능 – block/goose
GitHubblock

Claude Code Month 20만원 vs. Goose free: 3가지 주요 차이점

  • Block에서 만든 오픈 소스 AI 코딩 에이전트인 Goose, GitHub 스타 297,000개 돌파
  • Claude Code는 월 구독료 $20~$200 + 사용량 제한, Goose는 완전 무료
  • 로컬에서 실행하여 데이터 프라이버시 보장, 오프라인에서도 작동

무슨 일이 있었나?

Jack Dorsey의 핀테크 회사 Block이 오픈 소스 AI 코딩 에이전트인 Goose를 출시했다. Anthropic의 Claude Code와 거의 동일한 기능을 제공하지만 구독료가 없다.[VentureBeat]

Claude Code는 Pro 플랜의 경우 월 $20부터 시작하고 최대 플랜 요금은 월 $200까지다. 또한 5시간마다 초기화되는 사용량 제한도 있다. [ClaudeLog] 반면 Goose는 Apache 2.0 라이선스로 완전 무료다.

Goose는 현재 GitHub에서 297,000개의 스타, 2,700개의 포크, 374명의 기여자를 보유하고 있다. 최신 버전 v1.22.2는 2026년 2월 2일에 출시되었다.[GitHub]

왜 중요한가?

솔직히 말해서, 이것은 AI 코딩 도구 시장의 판도를 바꿀 수 있는 사건이다. Claude Code가 강력한 것은 사실이지만, 월 $200(약 26만원)는 개인 개발자에게 부담이다.

Goose의 세 가지 핵심 장점이 있다. 첫째, 모델에 구애받지 않는다. Claude, GPT-5, Gemini, 심지어 Llama 및 Qwen과 같은 오픈 소스 모델도 연결할 수 있다.[AIBase] 둘째, 완전히 로컬에서 실행된다. 코드가 클라우드로 나가지 않기 때문에 보안이 중요한 기업 환경에서 사용하기에 좋다. 셋째, 비행기 안에서도 할 수 있다. 오프라인 작업이 가능하다.

개인적으로 MCP (Model Context Protocol) 통합이 가장 인상적이다. 데이터베이스, 검색 엔진, 파일 시스템, 심지어 외부 API까지 연결할 수 있으므로 무한한 확장성을 가지고 있다.

앞으로 어떻게 될까?

앞으로 어떻게 될까?

앞으로 어떻게 될까?

앞으로 어떻게 될까? 재고의 가능성이 있다. 무료 대안이 이 정도 품질이라면 월 $200 구독을 정당화하기 어렵다.

하지만 Goose도 완전히 무료는 아니다. LLM API 비용은 별도다. 그러나 Ollama로 로컬 모델을 실행하면 그것마저 0원이 된다. 개발자들이 얼마나 빨리 전환할지는 두고 봐야 한다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Goose가 Claude Code보다 열등한가? 그렇지 않은가?

A: Goose 자체는 에이전트 프레임워크다. 실제 성능은 어떤 LLM에 연결하느냐에 따라 달라진다. Claude API를 연결하면 Claude Code와 동일한 모델을 사용하는 것이다. 차이점은 구독료 없이 API 요금만 지불하면 된다는 것이다. GPT-5 또는 로컬 모델을 사용하면 완전히 다른 성능 프로필을 갖게 된다.

Q: 설치가 복잡한가?

A: 데스크톱 앱과 CLI의 두 가지 버전이 있다. 데스크톱 앱을 다운로드하여 바로 실행할 수 있다. 완전 무료 로컬 환경을 원한다면 Ollama를 설치하고 호환되는 모델을 다운로드하기만 하면 된다. GitHub README에 자세한 안내가 있다.

Q: 기업 환경에서 사용할 수 있나?

A: Apache 2.0 라이선스에 따라 상업적 사용에 제한이 없다. 로컬 실행이 기본값이므로 민감한 코드가 유출되지 않는다. 그러나 외부 LLM API를 사용하는 경우 공급자의 정책을 준수해야 한다. 보안이 최우선이라면 완전 로컬 모델 조합을 권장한다.

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참고 자료