Eye on AI에 오신 것을 환영합니다. AI 기자 Sharon Goldman이 여행 중인 Jeremy Kahn의 역할을 대신합니다. 이번 판에서… 새로운 개방형 AI 플랫폼은 비영리 단체와 공공 기관이 변화하는 지구를 추적하는 데 도움이 됩니다… Getty Images는 Stability AI Imager를 상대로 한 영국의 획기적인 소송에서 간신히 승리했지만 큰 손실을 입었습니다… Anthropic은 700억 달러의 매출을 예상합니다… 중국은 기술 거대 기업에 국내 AI 칩을 구동하기 위해 값싼 에너지를 제공합니다… Amazon 직원은 회사의 AI 확장을 거부합니다.
오늘 Eye on AI에서 “선을 위한 AI”에 대한 이야기를 공유하게 되어 기쁩니다. 보존 단체, 과학자, 지방 정부가 AI 경험 없이도 AI를 사용하여 삼림 벌채, 흉작, 산불 위험과 같은 문제를 쉽게 해결할 수 있다고 상상해 보십시오.
지금까지는 접근이 불가능한 거대하고 접근하기 어려운 데이터 세트, 상당한 예산, 대부분의 공공 및 비영리 조직이 부족한 AI 전문 지식이 필요합니다. 올해 초 출시된 Google Earth AI와 같은 플랫폼과 기타 독점 시스템은 위성 데이터를 AI와 결합하면 무엇이 가능한지 입증했지만, 이는 클라우드 인프라 및 개발자 지식에 대한 액세스가 필요한 폐쇄형 시스템입니다.
이제 수백만 건의 지구 관측(NASA, NOAA 및 유럽 우주국의 공개 데이터를 포함한 위성, 레이더 및 환경 센서로부터)에 대해 훈련된 강력한 AI 모델을 실행하여 행성 변화를 실시간으로 분석하고 예측하는 새로운 개방형 노코드 플랫폼인 OlmoEarth를 통해 이러한 상황이 바뀌고 있습니다. 이는 고(故) 마이크로소프트 공동 창업자인 폴 앨런(Paul Allen)이 2014년 설립한 시애틀 소재 비영리 연구소인 앨런 AI 연구소(Allen Institute for AI)인 Ai2에 의해 개발됐다.
첫 번째 파트너는 이미 OlmoEarth를 활용하고 있습니다. 케냐에서 연구자들은 농부와 공무원이 식량 안보를 강화할 수 있도록 작물 지도를 작성하고 있습니다. 아마존에서는 환경 보호론자들이 거의 실시간으로 삼림 벌채를 감지하고 있습니다. 맹그로브 지역에서는 초기 테스트에서 97%의 정확도를 보여 처리 시간을 절반으로 단축하고 정부가 취약한 해안선을 보호하기 위해 더 빠르게 조치를 취할 수 있도록 돕습니다.
나는 올해 초 시작된 프로젝트인 OlmoEarth를 구축한 Ai2 팀을 이끄는 Patrick Beukema와 이야기를 나눴습니다. 뷰케마는 단순히 강력한 모델을 출시하는 것 이상의 것이 목표라고 말했습니다. 많은 조직이 위성 및 센서의 원시 데이터를 사용 가능한 AI 시스템에 연결하는 데 어려움을 겪고 있으므로 Ai2는 OlmoEarth를 완전한 엔드 투 엔드 플랫폼으로 만들었습니다.
“조직에서는 이러한 모든 위성과 센서로부터 파이프라인을 구축하는 것이 매우 어렵다는 것을 알고 있습니다. 기본적인 일조차도 수행하기가 매우 어렵습니다. 모델은 세 개의 다른 위성에서 40개의 다른 채널에 연결해야 할 수도 있습니다.”라고 그는 설명했습니다. “우리는 정말 중요한 문제와 매우 중요한 임무를 수행하는 조직의 접근을 민주화하려고 노력하고 있습니다. 우리는 이 기술이 기본적으로 공개적으로 이용 가능하고 사용하기 쉬워야 한다고 생각합니다.”
뷰케마가 나에게 준 구체적인 예는 산불 위험 평가였습니다. 산불 위험을 평가하는 주요 변수는 숲이 얼마나 습한가에 따라 가연성 정도가 결정됩니다. “현재 사람들이 하는 일은 숲에 가서 나뭇가지나 통나무를 모아서 탈수 전후의 무게를 달아 그 장소가 얼마나 젖었는지를 측정하는 것입니다.”라고 그는 말했습니다. “공원 관리인이 이 작업을 수행하지만 비용이 많이 들고 힘든 작업입니다.”
이제 AI는 OlmoEarth를 통해 우주에서 산림 수분을 추정할 수 있습니다. 팀은 산림 및 산불 관리자가 제공한 수년간의 전문 현장 데이터를 사용하여 모델을 훈련했으며, 이러한 지상 기반 측정값과 레이더, 적외선 및 광학 이미지를 포함한 수십 채널의 위성 관측값을 결합했습니다. 시간이 지남에 따라 모델은 해당 신호 조합을 분석하여 해당 지역이 얼마나 습하거나 건조한지를 예측하는 방법을 학습했습니다.
일단 훈련되면 전체 지역의 습도 수준을 지속적으로 매핑하여 새로운 위성 데이터가 도착할 때 이를 업데이트할 수 있으며 기존 방법보다 수백만 배 저렴한 비용으로 이를 수행할 수 있습니다. 그 결과, 기획자와 삼림 관리인이 더 빠르게 행동하는 데 도움이 될 수 있는 거의 실시간 산불 위험 지도가 제공됩니다.
뷰케마는 “이것이 최전선에 있는 사람들이 이 중요한 작업을 수행하는 데 도움이 되기를 바랍니다.”라고 말했습니다. “그것이 우리의 목표입니다.”
AI가 귀하의 회사 성공에 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보고 업계 리더로부터 이 기술이 어디로 향하고 있는지 듣고 싶다면 12월 8~9일에 열리는 Fortune Brainstorm AI San Francisco에서 Jeremy와 저와 함께 하시길 바랍니다. 지금까지 참석한 것으로 확인된 연사로는 Google Cloud 사장 Thomas Kurian, Intuit CEO Sasan Goodarzi, Databricks CEO Ali Ghodsi, Glean CEO Arvind Jain, Amazon Panos Panay 등이 있습니다. 지금 등록하세요.
AI의 행운
Palantir의 분기별 수익은 12억 달러를 기록했지만 대규모 반등 이후 주가는 하락했습니다 – 작성자: Jessica Mathews
Amazon은 자사의 AI 쇼핑 도우미인 Rufus가 매우 효과적이어서 추가로 100억 달러의 매출을 창출할 수 있다고 밝혔습니다. – 작성자: Dave Smith
Sam Altman은 때때로 OpenAI가 공개되어 싫어하는 사람들이 주식을 매도할 수 있기를 바랍니다: “그들이 불타오르는 모습을 보고 싶습니다” – Marco Quiroz-Guitierrez 작성
AI를 사용하면 범죄자가 ‘대규모 개인화 공격’을 시작할 수 있을 뿐만 아니라 기업의 방어력을 강화하는 데도 도움이 될 수 있다고 기술 업계 리더는 말합니다.
뉴스 속의 AI
Anthropic은 2028년 매출 700억 달러, 현금 흐름 170억 달러를 예상합니다. Claude 챗봇 제조사인 Anthropic은 폭발적인 성장을 예상하고 있습니다. The Information에 따르면 올해 약 50억 달러에서 2028년까지 매출이 최대 700억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 회사는 이러한 성장의 대부분이 API를 통해 AI 모델을 사용하는 회사에서 나올 것으로 기대합니다. 내년에는 OpenAI의 매출이 약 두 배로 늘어날 것으로 예상됩니다. 수십억 달러의 컴퓨팅 비용을 소모하고 있는 ChatGPT 제조업체인 OpenAI와 달리 Anthropic은 2027년까지 현금 흐름이 긍정적일 것으로 예상하고 다음 해에는 최대 170억 달러의 현금을 창출할 것으로 예상합니다. 이러한 수치는 다음 자금 조달 라운드에서 3,000억 달러에서 4,000억 달러 사이의 가치 평가에 도달하는 데 도움이 될 수 있으며, 4년 된 스타트업을 OpenAI의 지배력에 대한 재정적으로 효율적인 경쟁자로 자리매김할 수 있습니다.
중국은 국내 AI 칩에 전력을 공급하기 위해 거대 기술 기업에 값싼 에너지를 제공합니다. 파이낸셜 타임스(Financial Times)에 따르면, 중국은 엔비디아에 대한 의존도를 줄이고 국내 반도체 산업을 강화하기 위해 최대 규모의 데이터 센터에 대한 보조금을 늘리고 있습니다(국산 AI 칩으로 구동되는 시설의 경우 전기 요금을 최대 50% 삭감). 간쑤(甘肃)성, 구이저우(貴州), 내몽고(내몽고) 등 지방정부는 바이트댄스(ByteDance), 알리바바(Alibaba), 텐센트(Tencent) 등 거대 기술 기업들이 화웨이(Huawei)와 캠브리콘(Cambricon)의 중국 칩이 에너지 효율이 낮고 운영 비용이 더 비싸다고 불평한 후 새로운 인센티브를 제공하고 있다. 이러한 움직임은 중국 데이터 센터의 전력 수요가 증가하고 국내 칩이 여전히 엔비디아보다 30~50% 더 많은 전력을 필요로 하는 상황에서도 AI 인프라를 자급자족할 수 있도록 하려는 베이징의 노력을 강조합니다.
Amazon 직원은 회사의 AI 확장을 거부합니다. 지난 주, Amazon 직원 그룹은 회사가 “엄청난 속도”로 인공 지능을 추진하는 것은 기후 목표, 근로자 보호 및 민주적 책임을 희생하면서 발생한다고 경고하는 공개 서한을 발표했습니다. Amazon의 AI 시스템 구축 및 배포를 돕고 있다고 말하는 서명자들은 회사가 계획한 1,500억 달러 규모의 데이터 센터 확장으로 인해 특히 가뭄에 취약한 지역에서 탄소 배출과 물 사용이 증가할 것이라고 주장합니다. 비록 Amazon이 석유 및 가스 회사에 클라우드 도구를 계속 공급하더라도 말이죠. 그들은 또한 아마존이 정부 감시 및 군사 계약과 점점 더 긴밀히 연관되어 있는 점을 비판하고 내부 AI 이니셔티브가 직원의 발전을 지원하지 않고 자동화를 가속화하고 있다고 말합니다. 이 그룹은 세 가지 약속을 요구합니다. 더러운 에너지로 구동되는 AI 없음, 직원 입력 없이 AI 구축 없음, 폭력이나 대규모 감시용 AI 없음입니다.
AI 연구에 주목하다
대형 AI 모델이 문자 채팅 대신 다른 사람의 마음을 읽을 수 있다면 어떨까요? 이것이 바로 CMU, Meta AI 및 MBZUAI의 연구원들이 ‘Multiagent Collaboration의 사고 커뮤니케이션’이라는 새로운 논문 뒤에 숨은 아이디어입니다. 팀은 AI 에이전트가 단순히 단어나 토큰을 교환하는 대신 잠재된 “생각”(추론 뒤에 숨은 표현)을 공유할 수 있도록 하는 ThoughtComm이라는 시스템을 제안합니다. 이를 위해 그들은 복잡한 정보를 가장 중요한 기능의 작은 세트로 압축하여 어떤 “생각”이 실제로 중요한지를 밝혀내는 데 도움이 되는 일종의 신경망인 희소성 조절 자동 인코더를 사용합니다. 에이전트가 어떤 아이디어를 공유하고 어떤 아이디어를 비공개로 유지하는지 학습함으로써 이 프레임워크를 통해 에이전트가 보다 효율적으로 함께 조정하고 추론할 수 있으며, AI가 말하는 것이 아니라 동기화된 “생각”을 통해 협업할 미래를 제안합니다.
당신은 달력을 가지고 있습니다
11월 10~13일: 웹 서밋, 리스본.
11월 19일: Nvidia의 3분기 결과
11월 26~27일: AI 세계 회의, 런던.
12월 2~7일: NeurIPS, 샌디에고
12월 8~9일: Fortune Brainstorm AI 샌프란시스코. 여기에서 참석을 요청하세요.
두뇌를 위한 음식
AI 기업이 유료 저널리즘에서 조용히 스스로 훈련하는 방법
Fortune Brainstorm AI는 12월 8~9일 샌프란시스코로 돌아와 우리가 아는 가장 똑똑한 사람들(기술자, 기업가, Fortune Global 500 임원, 투자자, 정책 입안자 및 그 사이의 뛰어난 인재)을 모아 또 다른 중요한 시기에 AI에 대한 가장 시급한 질문을 탐구하고 조사합니다. 여기에서 등록하세요.
