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  • DeepSeek의 불가피성

    228. DeepSeek Has Been Inevitable and Here’s Why (History Tells Us)
    Steven Sinofsky

    딥시크 등장은 불가피했다는 글. 컴퓨팅의 역사와 반대로 되는 방향은 지속가능하지 않았기 때문이라고 말한다.

    우리가 가진 큰 문제는 모든 진전과 상관없이 대규모 솔루션이 너무 많은 자본을 소모한다는 것입니다. 하지만 그 이상으로 고객에게 제공하는 방식은 지속 불가능한 길을 걷고 있습니다. 이는 필요한 리소스가 더 비싸지지 않고 무료가 되는 컴퓨팅의 역사에 반하는 길입니다. 컴퓨팅 시장은 특히 소비 기반 가격 책정과 같이 비용이 더 많이 드는 솔루션을 단순히 받아들이지 않습니다.

    인터넷 관련하여 ATT사례를 언급하기도 하는데 재미있다.

    그들은 인터넷을 구축하는 올바른 방법은 전화 네트워크를 단순히 확장하는 것이라고 확신했습니다. 즉, 신뢰성과 QoS(서비스 품질) 등을 보장하기 위해 더 많은 하드웨어, 더 많은 프로토콜, 그리고 수많은 케이블과 장비를 추가하는 방식이었습니다. 이 방식은 그들만의 생각이 아니었습니다. 유럽은 통신 네트워크를 기반으로 ISDN을 활용하여 인터넷 연결을 확장하고 있었고, AT&T 역시 막대한 자본을 투입하고 기존 인프라에 의존하는 방식을 좋아했습니다.

    하지만 이들은 완전히 틀렸습니다. Cisco가 등장하여 IP 기반 네트워크 위에서 DNS와 같은 단순한 소프트웨어를 이용해 모든 것을 제공해냈습니다. 그 위에 HTTP와 HTML과 같은 다른 기술들이 계층적으로 쌓였고, 이어서 Apache, Linux, 그리고 수많은 웹 브라우저들이 등장했습니다. 초기의 전화 네트워크 인프라는 결국 가장 흥미롭지 않은 부분임이 드러났고, 전혀 다른 플레이어가 대학 컴퓨팅 인프라에 주로 집중했던 방식에서 벗어나 분산형(Scale Out) 접근법으로 전환시켰습니다. Cisco도, Netscape도, CERN도 수십억 달러의 자본 없이 자신들이 할 수 있는 것을 최대한 활용해 정보 초고속도로를 구축했습니다. 그 이후의 역사는 모두 역사 속에 남았습니다.

  • EU 경쟁력 강화 방안

    A Competitiveness Compass for the EU

    내용이 길어 요약부분 인용. 성장과 혁신의 장벽을 제거하기 위해 규제를 단순화하고 단일시장 내 장벽을 제거하는 새로운 전략을 추진하고자 함

    아래는 2025년 1월 29일 유럽연합 집행위원회(EC)가 발표한 “A Competitiveness Compass for the EU” 커뮤니케이션 문서의 주요 내용을 요약한 것입니다:

    1. 문서 목적 및 배경
      • 유럽연합(EU)의 장기적 번영과 경쟁력 유지를 위해, 혁신 주도형 성장과 구조적 개혁을 강조하는 종합 전략을 제시합니다.
      • 러시아의 우크라이나 침공, 글로벌 기술 경쟁 심화 등 지정학적·경제적 변화를 배경으로, EU가 에너지·무역·기술 측면에서 직면한 구조적 약점을 해결해야 함을 강조합니다.
      • 기존에 드라기(Draghi) 보고서, 렛타(Letta) 보고서, 앤트워프 선언 등에서 제시된 권고안을 토대로, 혁신 부족·생산성 정체·지나친 대외 의존 등 문제를 시급히 개선해야 한다고 지적합니다.
    2. 핵심 목표: ‘경쟁력 나침반(Competitiveness Compass)’
      • EU의 경제·산업 정책 전반을 재정비하여, ▷혁신 촉진, ▷친환경 전환과 경쟁력의 동시 달성, ▷공급망 안정 및 안보 강화, ▷규제 간소화와 단일 시장 심화를 실현하려 합니다.
      • 이를 위한 3대 ‘전환 과제(Transformational imperatives)’와 5가지 ‘수평적 실행 기반(Horizontal enablers)’을 제시합니다.
    3. 3대 전환 과제(Transformational imperatives)
      1. 혁신 격차 해소
        • 혁신 주도형 경제로 재도약하기 위해, 스타트업·스케일업(Scale-up) 지원, 대규모 R&D 투자 촉진, 대학·기업 간 협업, 모험자본·주식시장 활성화를 강조합니다.
        • 인공지능(AI), 양자기술, 바이오테크, 우주 산업 등 첨단 분야에서 유럽이 선도권을 확보하도록 지원 방안을 마련합니다.
      2. 탈탄소화와 경쟁력의 동시 추진
        • 에너지·제조업 등 핵심 분야에서 높은 에너지 가격, 투자 비용 부담을 완화하며, 탄소중립(2050년) 목표와 산업 경쟁력을 동시에 달성할 수 있는 ‘Clean Industrial Deal’을 제안합니다.
        • 철강·화학·자동차 등 에너지 다소비 업종에 대한 맞춤형 조치 및 ‘탄소국경조정제도(CBAM)’ 범위 확대 검토 등으로 탈탄소화 과정에서의 산업 이탈을 방지합니다.
      3. 대외 의존도 완화 및 경제·안보 강화
        • 핵심 원자재, 첨단 기술·부품 등 특정 국가·지역 의존이 심한 부분을 분산·다변화하려는 전략입니다.
        • 국제 무역·투자 협정(예: EU-메르코수르) 및 ‘Clean Trade and Investment Partnership’을 통해 시장 개방성을 유지하되, 비공정 무역, 외국 보조금 등에 대응하는 보호 수단도 강화합니다.
        • 방위산업, 의료, 에너지 등 전략적 분야에서의 공급망 확보와 유럽 내 생산 역량 확충을 추진합니다.
    4. 5대 수평적 실행 기반(Horizontal enablers)
      1. 규제 간소화 및 적시성 제고
        • 기업들이 과도한 행정·보고 의무로 인한 부담을 덜도록, EU 전체 규제체계를 대폭 단순화(Omnibus 패키지)하고 디지털화를 확대합니다.
        • 스타트업과 중견기업을 위한 별도 지원(28번째 ‘단일’ 법체계 등), 중복·불필요 규제 축소, EU 역내 행정 절차 간소화 등을 추진합니다.
      2. 단일 시장 완성
        • 30년 동안 유럽 통합의 핵심이었던 단일 시장을 재가속해, 여전히 남아 있는 상품·서비스·자본·인력 이동상의 장벽을 제거합니다.
        • SMET(단일 시장 시행 태스크포스) 강화, 표준화 작업 신속화, 각 회원국의 이행 방식 간소화 등을 제시합니다.
      3. 투자 및 금융 체계 혁신
        • 민간 자금을 대규모로 유치하고, 저축을 생산적 투자로 전환하기 위해 ‘Savings and Investments Union’ 전략을 도입합니다.
        • 차기 EU 예산(MFF)에서 ‘유럽 경쟁력 펀드(European Competitiveness Fund)’를 마련해, 디지털·그린 등 핵심 분야에 집중 투자할 계획입니다.
      4. 인재 양성 및 질 좋은 일자리 창출
        • ‘Union of Skills’ 구상을 통해, 성인학습·직업교육 강화, STEM 교육 강화, EU 역내 인력 이동성 제고, 타국 전문 인력 유입 촉진 등 인력 정책을 통합적으로 추진합니다.
        • 여성·청년·장애인 등 취업 취약계층의 노동시장 참여를 높이고, 건강·보육·주거 등 사회적 지원을 통해 전체 경제 역량을 높입니다.
      5. 효율적 거버넌스 및 공동 투자
        • EU·회원국 간 산업·연구·투자 정책을 유기적으로 연계하기 위한 ‘Competitiveness Coordination Tool’을 제안합니다.
        • 국가별 거시경제 정책 및 재정정책을 EU가 우선순위에 맞춰 조율하고, 대형 프로젝트와 공동 연구개발 등에 집단투자를 유도합니다.
    5. 정치·경제적 기대 효과
      • 시장 통합을 통한 규모의 경제, 혁신 생태계 활성화, 친환경 산업에서의 유럽 주도, 공급망 안정화 등이 핵심 경쟁력을 강화할 것으로 기대합니다.
      • 동시에 EU의 사회·복지 모델이 지속 가능하도록 재정·규제·교육 정책을 조정하고, 국제무대에서 EU가 ‘경제 안보’와 ‘글로벌 리더십’을 유지할 수 있도록 지원하겠다는 목표가 담겨 있습니다.

    정리하면, 이 문서는 유럽이 혁신·지속가능성·안보라는 세 축을 모두 강화하며 세계 시장에서 경쟁력을 유지·확대하기 위한 종합 청사진입니다. 혁신 주도형 산업 전환, 규제 간소화, 단일 시장의 재심화, 대외의존도 완화, 사회·인력 정책의 강화 등을 통해 EU 전체가 ‘고도화된 제조·서비스 중심의 첨단 경제’로 재도약하기 위한 구체적인 실행 로드맵을 제시하고 있습니다.

  • 마리오 드라기, 스스로 부과한 관세

    Forget the US — Europe has successfully put tariffs on itself
    FT

    마리오 드라기의 글. 복잡하고 일관성 없고 파편화 된 규제는 사실상 EU가 스스로에게 부과하는 관세라고 주장한다.

    하지만 이 길은 근본적인 사고방식의 변화를 요구한다. 지금까지 유럽은 집합적인 비용을 고려하지 않고 단일 또는 국가적 목표에만 초점을 맞춰왔다. 공공 자금을 보존하는 것은 부채 지속 가능성의 목표를 지원하기 위한 것이었다. 규제의 확산은 새로운 기술 위험으로부터 시민들을 보호하기 위해 고안되었다. 내부 장벽은 국가가 자연스러운 행위의 틀로 작용하던 시대의 유산이다.

    하지만 이제 이러한 방식이 유럽인들에게 복지를, 건강한 공공 재정을, 심지어 해외 압력으로 위협받는 국가 자율성조차 제공하지 못했다는 것이 분명하다. 그렇기 때문에 근본적인 변화가 필요하다.

  • 노동 시장에서 기술에 의한 파괴적 변화

    Technological Disruption in the Labor Market
    NBER

    과거 범용기술의 파급력이 더 컸다는 내용인데, AI도 비슷한 규모의 범용 기술이 될 수 있기에 평가는 이르다고 말한다. 하지만 노동시장 변화가 가속화되고 있는 네 가지 징후를 이야기한다.

    이 논문은 미국 노동시장에서 과거에 발생한 기술적 혼란의 사례들을 탐구하면서, 인공지능(AI)이 미래에 미칠 가능성이 있는 영향을 예측하기 위한 교훈을 얻고자 합니다. 우리는 1세기 이상에 걸쳐 미국 노동시장 구조의 변화를 측정하였습니다. 놀랍게도, 변화의 속도는 시간이 지남에 따라 느려진 것으로 나타났습니다. 1990년부터 2017년까지의 기간은 1880년 이후 측정한 이전의 어떤 기간보다도 덜 혼란스러웠습니다. 이러한 상대적인 둔화는 오늘날 노동시장이 안정되어 있기 때문이 아니라, 오히려 과거에 일어난 변화들이 매우 심오했기 때문입니다. 증기력이나 전기와 같은 범용 기술(GPT)은 20세기 노동시장을 극적으로 혼란시켰으나, 그 변화는 수십 년에 걸쳐 진행되었습니다. 우리는 AI가 과거의 파괴적 혁신들과 비슷한 규모의 범용 기술이 될 수 있다고 주장하며, 이는 AI의 전체적인 영향을 평가하기에는 아직 시기상조임을 의미합니다. 그럼에도 불구하고, 기술 변화로 인해 최근 노동시장 변화의 속도가 가속화되었다는 네 가지 징후를 제시합니다. 첫째, 노동시장은 더 이상 양극화되지 않고 있습니다 — 저임금 및 중간 임금 직종의 고용이 감소하는 반면, 고임금 직종의 고용은 증가하였습니다. 둘째, 저임금 서비스직의 고용 성장이 정체되었습니다. 셋째, 소프트웨어 및 컴퓨터 관련 직종의 성장에 힘입어 2010년 이후 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 직종의 고용 비중이 50% 이상 증가하였습니다. 넷째, 온라인 소매의 기술 발전으로 인해 지난 10년간 소매 판매 직종의 고용이 25% 감소하였습니다. 팬데믹 이후 노동시장은 매우 빠르게 변화하고 있으며, 이러한 변화의 빠른 속도가 앞으로도 지속될 것인지는 중요한 문제입니다.

  • 실리콘벨리가 트럼프로 돌아선 이유

    How Democrats Drove Silicon Valley Into Trump’s Arms
    NYT

    매우 긴 글이지만 심심할 때 보면 재미있는 내용. 왜 친민주당 성향이었던 실리콘벨리가 트럼프로 돌아섰는지에 관해 마크 안데르센이 인터뷰한다.

    그들은 암호화폐를 죽이려고 엄청난 테러 캠페인을 벌였습니다. 그런 다음 AI를 죽이려고 비슷한 캠페인을 시작했습니다. 그때 우리는 정치에 개입해야 한다는 것을 깨달았습니다. 암호화폐 공격은 너무 이상해서 어떻게 해야 할지 몰랐습니다. 우리는 그저 통과되기를 바랐지만 그렇지 않았습니다. 하지만 그들이 AI에 대해서도 같은 일을 하겠다고 위협했을 때 우리는 정치에 개입해야 한다는 것을 깨달았습니다. 그런 다음 우리는 두 번째 임기라는 절대적으로 무서운 전망에 맞서게 되었습니다.

  • 오픈AI, 컴퓨터 사용 에이전트

    Computer-Using Agent
    OpenAI

    앤트로픽에 이어 OpenAI도 컴퓨터 사용(computer use) 테스트 버전을 출시했다. 수치를 봐도 인간보다 많이 부족하다는 점을 확인할 수 있지만 (실제 데모를 봐도 그렇고), 전용 API가 없이 모든 종류의 소프트웨어나 웹에서 작업을 자동화 할 수 있는 방법이다. GUI가 새로운 API가 되는 것.

    CUA(Computer-Using Agent)는 아직 초기 단계이고 한계가 있지만, 최신 벤치마크 결과를 새롭게 제시하여 전체 컴퓨터 사용 작업의 경우 OSWorld에서 38.1%의 성공률, 웹 기반 작업의 경우 WebArena에서 58.1%, WebVoyager에서 87%의 성공률을 달성했습니다. 이러한 결과는 CUA가 단일 일반 작업 공간을 사용하여 다양한 환경에서 탐색하고 운영할 수 있는 능력을 강조합니다. 

  • 스타게이트 프로젝트

    Announcing The Stargate Project
    OpenAI

    큰 뉴스였기에 기억하기 위한 용도로 남겨놓는 기사. 수많은 의문이 제기되는 프로젝트. 실제로 돈이 없다는 이야기도 많고, 기술이 빠르게 변하는데 투자 지출 수치 자체가 적절한지에 대한 의문도 많다.

    Stargate Project는 향후 4년 동안 미국에서 OpenAI를 위한 새로운 AI 인프라를 구축하기 위해 5,000억 달러를 투자하려는 새로운 회사입니다. 우리는 즉시 1,000억 달러를 배치하기 시작할 것입니다. 이 인프라는 AI 분야에서 미국의 리더십을 확보하고, 수십만 개의 미국 일자리를 창출하며, 전 세계에 막대한 경제적 이익을 창출할 것입니다. 이 프로젝트는 미국의 재산업화를 지원할 뿐만 아니라 미국과 동맹국의 국가 안보를 보호하는 전략적 역량을 제공할 것입니다.

  • 메타의 지출 확대

    Meta to spend up to $65 billion this year to power AI goals, Zuckerberg says
    Reuters

    600-650달러의 자본 지출을 계획하고 있으며, 130만 개 이상의 GPU를 갖출 것이라고 말했다. 2024년 CAPEX 가이드는 380-400억이었다고(매출의 약 24% 수준). 스타게이트 프로젝트 발표 이후라 2위에 머무르지 않겠다는 의지를 시장에 보내는 신호라는 말도 있음

    메타 플랫폼스는 AI 인프라 확장에 올해 최대 650억 달러를 지출할 계획이라고 CEO 마크 주커버그가 금요일에 밝혔습니다. 이는 기술을 장악하기 위한 경쟁에서 경쟁사인OpenAI와 구글에 맞서 회사의 입지를 강화하기 위한 것입니다. 투자의 일환으로 Meta는 인공지능 분야 채용을 ​​늘리고 맨해튼의 상당 부분을 커버할 수 있을 만큼 큰 2기가와트 이상의 데이터 센터를 구축할 예정입니다.

  • 미국의 암호화페 정책 재설정

    SEC Crypto 2.0: Acting Chairman Uyeda Announces Formation of New Crypto Task Force
    U.S. SEC

    관심을 잘 안 가지게 되는 암호화폐이지만, 정책적 변화로 인해 규정을 준수하고 제도권 내로 자리잡게 되는 암호화폐가 나오게 될까? 암호화폐는 이론적인 부분과 현실에서 일치되지 않는 부분이 많은 느낌

    오늘 SEC 대행 의장 마크 T. 우예다는 암호화폐 자산에 대한 포괄적이고 명확한 규제 프레임워크를 개발하는 데 전념하는 암호화폐 태스크포스를 출범시켰습니다. 헤스터 피어스 위원이 태스크포스를 이끌 것입니다. 대행 의장의 수석 고문인 리처드 개버트와 대행 의장의 수석 정책 고문인 테일러 애셔가 각각 태스크포스의 수석 보좌관과 수석 정책 고문을 맡을 것입니다.



  • AI 에이전트란 무엇인가

    Agents

    에이전트가 무엇인지에 관한 구글의 논문.

    가장 기본적인 형태에서 생성형 AI 에이전트는 세상을 관찰하고, 자신이 사용할 수 있는 도구를 활용하여 목표를 달성하려는 애플리케이션으로 정의할 수 있다. 에이전트는 자율적이며, 인간의 개입 없이도 독립적으로 행동할 수 있다. 특히, 특정 목표나 수행해야 할 목적이 주어졌을 때 더욱 효과적으로 작동한다. 또한, 에이전트는 목표를 달성하는 과정에서 능동적으로 행동할 수도 있다. 즉, 인간이 명확한 지시를 내리지 않더라도, 에이전트는 스스로 무엇을 해야 할지를 추론하고, 궁극적인 목표를 달성하기 위해 어떤 행동을 취할지를 결정할 수 있다.