#챗GPT
아마존 2,000억 달러, 구글 1,800억 달러…빅테크 4곳 AI에 725조원 쏟아붓는다
아마존·구글·메타·마이크로소프트가 2026년 데이터센터와 AI 인프라에만 725조원 규모를 쓴다. 작년보다 77% 늘어난 역대 최대 지출이다.
중국 휴머노이드 로봇 기업, 상장 첫날 629% 급등해 시총 70조원 육박
중국의 휴머노이드 로봇 기업 유니트리가 상하이 증시에 상장했다. 공모가 대비 장중 주가는 629%까지 치솟았고, 조달 자금은 61억 위안(약 1조 3,000억원), 종가 기준 시가총액은 70조 원 안팎에 이르렀다. 이 상황이 마음에 걸리는 이유는 주가란 때로 기업의 현재가 아니라 사람들이 믿는 미래의 가격이기 때문이다. 최근 중국 자본시장의 흐름은 반도체에 이어 로봇에도 돈이 몰리고 있음을 보여주고 있다. 지난 6월 10일 부산에서 열린 '제20회 부산콘텐츠마켓(BCM)'에서 중국 휴머노이드 로봇 1위 기업 유니트리(Unitree)의 AI 로봇이 율동을 선보이고 있다.
앤트로픽 CEO "암 치료 성과가 AI 대중 신뢰 확보에 가장 효과적"
앤트로픽 CEO는 AI의 의료적 성과로 대중 신뢰를 얻어야 한다고 주장했으며, 희귀질환 진단 분야에서 AI의 효용이 증명되고 있다. 연구에 따르면 AI는 의사보다 빠르게 희귀질환의 연결고리를 찾아내 활용 가능성을 보였지만, 데이터 부족은 여전한 과제로 지적되었다.
오픈AI, 13~17세 청소년용 챗GPT 출시…자해·폭력 등 위험 질문 차단
오픈AI가 13~17세 청소년을 대상으로 유해 콘텐츠 차단 등 안전장치가 적용된 챗GPT 청소년용 모드를 출시했다. 또한 부모가 자녀 사용을 관리할 수 있는 방해 금지 시간과 숙위 편방 감지 공부 모드 등 새로운 부모 관리 도구를 도입했다.
미티 기술 동향 AI 활용 실상 여전히 미궁
We still don’t know how people are really using AI
오픈AI, 챗GPT 무료 이용자에 최신 모델 텍스트 대화 무제한 제공
오픈AI가 챗GPT 무료 이용자에게도 최신 인공지능(AI) 모델을 무제한 제공합니다. 오픈AI는 현지시간 7일 최신 GPT-5.6의 경량 세부 모델인 '루나'와의 텍스트 대화를 다음 주부터 무료 이용자와 저가형 '고'(Go) 요금제 이용자에게 제한 없이 제공하기로 했다고 밝혔습니다. GPT-5.6은 '솔', '테라', '루나' 등 세 가지 세부 모델로 나뉘는데 루나는 이 중에서 성능은 낮지만 가장 빠른 모델입니다.
서울대 인기학과 역전, 컴퓨터공학 대신 철학과 선택 늘어
서울대학교 자유전공학부에서 컴퓨터공학부를 선택하는 학생 비율이 급감한 반면, 철학과가 인기를 얻고 있다. 이는 AI 시대 도래로 인한 개발자 수요 감소 전망과 관련이 있으며, 컴퓨터공학부 졸업생 취업률 하락과 철학과 취업률 상승이라는 결과로 나타났다.
챗GPT 활용도를 높이는 5가지 습관
IT매체 테크레이더는 챗GPT 활용 시 기존 대화, 재사용 프롬프트, 참고 문서를 적극 활용하는 것이 효율적이라고 보도했습니다. 자주 요청하는 조건을 재사용 프롬프트로 저장하거나, 필요한 정보를 담은 파일을 첨부해 답변을 유도하는 기능이 유용하며, 챗GPT가 생성한 초안을 다양한 역할로 검토시키는 것이 결과물 개선에 효과적입니다.
AI는 전기를 먹고 자란다, 한국은 준비됐나
AI 붐의 진짜 병목은 GPU가 아니라 전력이다. 미국·한국 데이터센터 전력수요 데이터로 짚어본 송전망·SMR·LNG PPA 경쟁.
챗GPT 전 세계 50분간 먹통…API·코덱스까지 동시 마비
챗GPT 전 세계서 50분간 먹통…API·코덱스까지 동시 마비
오픈AI, 원전 3기 규모 전력 쓰는 데이터센터 짓는다
오픈AI가 소프트뱅크·오라클과 협력해 미국 조지아주에 원전 3기 규모(3.2GW)의 데이터센터를 짓는다. 이 프로젝트는 최대 44조 원이 투입되며, 회사는 2030년까지 AI 연산 지출을 약 1,100조 원으로 상향 조정했다. 이와 관련해 샘 올트머 오픈AI CEO와 젠슨 황 엔비디아 CEO 등이 참석한 AI 서밋이 열린다.
美 대학 연구진 "AI 채용 시뮬레이션서 인간보다 강한 편향성 확인"
AI is more likely than humans to form biases when hiring | MIT Technology Review You need to enable JavaScript to view this site. Skip to Content