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인공지능 활용

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뉴욕, 초중생 학교내 AI 사용금지 뉴욕시의 AI 제한은 ‘AI 교육의 후퇴’라기보다 어린 학생에게 AI가 사고·학습을 대신하지 못하도록 하고, 효과가 검증된 AI만 제한적으로 사용하겠다는 교육정책의 전환이다.특히, 초·중학생은 인간 교사, 동료와의 상호작용과 기초적인 사고력을 우선하고, 고등학생부터 AI 리터러시와 실제 활용을 병행하는 ‘연령별 차등 전략’이 핵심이다.한국도 AI 사용 자체를 막거나 무조건 확대하기보다, ‘AI를 활용하는 능력’과 ‘AI 없이 스스로 사고하는 능력’을 함께 키우는 교육체계를 어떻게 설계할 것인지가 중요한 과제가 되고 있다. 뉴욕시가 2026~2027학년도부터 2-K~8학년 학생의 ‘학생 대면형 생성형 AI’ 사용을 1년간 중단함. 약 60만 명의 공립학교 학생에게 적용됩니다.단순히 ChatGPT만 금지하는..
오플클로, AI가 직접 실행하는 에이전트 시대 OpenClaw 2.0은 설치, 브라우저, 메모리, 플러그인, 보안, 권한관리를 전면 개선하며, AI가 단순히 답변하는 것을 넘어 PC와 각종 서비스를 직접 조작하는 ‘실행형 AI’ 플랫폼으로 진화하고 있다.OpenAI, Google, Microsoft, NVIDIA 등 빅테크가 OpenClaw와 유사한 에이전트 생태계를 구축하면서 AI 경쟁의 중심이 모델 자체에서 ‘모델+에이전트+도구+컴퓨팅+보안’의 전체 실행환경으로 확대되고 있다. OpenClaw 2.0은 2026년 8월 말 공개된 대규모 업데이트로, 설치·UI·브라우저·메모리·플러그인·보안·권한관리 등을 전면 개편했습니다. 특히 초보자도 기존 ChatGPT·Claude 구독이나 API·로컬 모델을 쉽게 연결하도록 온보딩을 단순화했습니다.핵심은 ‘..
구글 Omni 통해 영상생성 더 길게 더 자유롭게 구글은 Gemini Omni 1.1 Flash를 통해 영상 생성에 장면 연장, 첫·마지막 프레임 제어, 360p 초안, 4K 업스케일 기능을 추가하며 AI 영상 제작의 정밀도를 높였다.핵심 변화는 단순히 ‘더 좋은 영상을 생성’하는 것이 아니라, AI가 영상의 시작·끝·움직임·연속성을 이해하고 대화형으로 수정하는 ‘제작 도구’로 진화했다는 점이다.향후 영상 AI 경쟁은 4K 같은 화질뿐 아니라 생성, 편집, 연장에 필요한 추론비용과 속도까지 중요해질 전망이어서, 고효율 AI 가속기와 NPU 기반 영상 추론 인프라의 활용 가능성도 커질 수 있다. Google이 2026년 8월 27일 Gemini Omni 1.1 Flash를 정식 출시했습니다. 기존 영상 생성 기능에 장면 연장, 첫·마지막 프레임 지정, 3..
모두의 AI, SKT, 카카오, KT 선정 ; 국민누구나 무료로... 정부는 SKT, 카카오, KT를 통해 국산 AI를 전 국민이 무료로 사용하는 '모두의 AI'를 추진하며, 올해 B200 512장을 지원하고 연내 AI 챗봇, 에이전트 서비스를 출시할 계획이다.핵심은 단순 챗봇을 넘어 전화, 카카오톡, 포털, 통신망을 통해 예약, 신청, 결제, 행정까지 수행하는 '국민 AI 에이전트'를 구현하는 것이다. ■ 사업 개요 • 사업명: 전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 — '모두의 AI' • 주관 : 과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원 • 목적 : 국민 누구나 비용 부담과 이용 제약 없이 AI 활용 • 대상: 전 국민 • 선정: 6개 컨소시엄 → SKT, 카카오, KT 3개 컨소시엄 • 올해 NVIDIA B200 GPU 512장 지원 • 2026년..
오픈AI, 자체 칩으로 더 빠르고 효율적으로... 오픈AI의 Jalapeño는 NVIDIA GPU를 전면 대체한 것이 아니라, LLM 추론에 특화된 자체 ASIC으로 전력당 성능과 지연시간을 개선해 ‘추론 경제성’ 경쟁이 본격화됐음을 보여준다.핵심 경쟁축은 칩 단품 성능에서 AI 모델, SW, 메모리, 네트워크, 칩을 함께 설계하는 Full-Stack 최적화로 이동하고 있다. 오픈AI가 자체 AI 추론칩 ‘Jalapeño(할라페뇨)’를 개발o 브로드컴과 공동 개발한 LLM 추론 전용 ASIC o 2026년 말부터 오픈AI 데이터센터에 본격 투입 예정 o 2세대·3세대 칩 개발도 이미 진행 중GB300 대비 전력효율·응답속도에서 우위 주장o Jalapeño: 700W o NVIDIA GB300: 1,400W o DeepSeek R1 기준 kW당 처리량 약..
AI모델, 비용 효율성 Vs. 성능 AI 시장의 경쟁 기준이 ‘최고 성능’에서 ‘가격 대비 성능’으로 이동하면서, 미국 기업들은 복잡한 업무에는 고성능 모델을, 일반 업무에는 저렴한 모델을 사용하는 멀티모델 전략을 확대하고 있다.DeepSeek, Qwen, Kimi 등 중국 오픈웨이트 모델은 낮은 가격과 높은 성능을 앞세워 빠르게 사용량을 확대하며 글로벌 AI 모델의 가격 하한선을 낮추고 있다.앞으로 AI 경쟁력은 단순 모델 성능이 아니라 ‘Cost per Token → Cost per Completed Task’로 평가될 가능성이 커지며, NPU 역시 TOPS보다 모델 최적화·전력·SW Stack을 포함한 실제 AI 서비스 비용 경쟁력이 핵심이 된다. 1. 핵심 키워드AI 가성비 · 가격 대비 성능 · Inference Cost · Co..
엔비디아, AI모델까지 직접만든다 엔비디아는 Poolside에 60억 달러를 지불해 AI 모델 개발 시스템을 확보하고 109명의 핵심 엔지니어를 영입해 자체 오픈웨이트 모델 ‘Nemotron’을 강화한다.이는 엔비디아가 GPU·네트워크 중심의 반도체 기업에서 AI 모델·SW·컴퓨팅까지 직접 통제하는 ‘AI Full-Stack 플랫폼 기업’으로 확장하고 있음을 보여준다. 1. 핵심 키워드NVIDIA → Poolside → 60억 달러 기술 라이선스 → 10억 달러 지분투자 → 109명 엔지니어 → Model Factory → Nemotron → 오픈웨이트 → DeepSeek·Kimi → 중국 AI 견제 → AI Full-Stack → GPU+SW+모델 → 생태계 장악 2. 주요내용Poolside와 70억 달러 규모 거래o 60억 달러: ..
KT, 모두의 AI K-AI KT는 모두의 AI를 통해 국산 NPU, AI 모델, 플랫폼, 클라우드, 네트워크를 하나의 Full-Stack으로 연결하고, AI 오케스트레이션을 통해 실제 대국민 서비스에 적용하려 하고 있다.특히, 리벨리온 NPU와 국내 AI 모델들을 6,000만 개 이상의 기존 서비스 접점과 연결한다는 점에서 국산 AI 기술이 개발, 실증에서 대규모 상용 서비스 단계로 넘어가는 사례가 될 수 있다. 1. 핵심 키워드모두의 AI → K-AI → AI Full-Stack → 국산 NPU → 리벨리온 → AI 모델 → 업스테이지·모티프·NC AI·솔트룩스 → AI 플랫폼 → 클라우드 → 네트워크 → AI 오케스트레이션 → 토큰팩토리 → 6,000만 서비스 접점 → 대국민 실증 → 국산 AI 생태계 2. 주요내용사업과기정통..

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