이 글은 AI 산업의 현황을 비판적으로 분석하며 7가지 주요 문제점을 지적합니다. AGI 달성 시기를 과장하는 것, 실용성보다 참여도를 우선시하는 것, LLM에서 지속되고 해결되지 않은 환각 문제, AI 위험에 대한 공포 유발과 유토피아적 견해의 동요, 신뢰할 수 있는 수익 모델의 부재, AI 분야의 과점 경향, 그리고 AI 에이전트에 대한 과도한 홍보입니다. 저자는 이러한 문제들이 산업의 단기적 이익 추구, 자기 성찰의 부족, 현실 세계에 대한 책임감 결여에서 비롯되었다고 주장하며, 궁극적으로 AI 개발의 잘못된 방향으로 이끌고 사회에 부정적 영향을 미칠 수 있다고 결론짓습니다.
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OpenAI에 선두를 내주었던 Google DeepMind가 Gemini 2.5로 화려하게 복귀했습니다. 주요 AI 벤치마크 테스트에서 압도적인 승리를 거두었습니다. Gemini 2.5는 뛰어난 성능, 저렴한 비용, 거대한 컨텍스트 윈도우, 그리고 Google 생태계와의 완벽한 통합을 자랑합니다. Google의 우위는 텍스트에 국한되지 않고 이미지, 비디오, 음악, 음성 생성에서도 탁월함을 보여주며 경쟁사들을 압도하고 있습니다. 이 기사에서는 Gemini 2.5의 여러 장점과 Google DeepMind가 AI 분야에서 종합적으로 선두를 달리고 있음을 강조합니다.
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xAI의 대규모 언어 모델 Grok 3은 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 보이며 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 등 기존 연구소의 모델을 능가했습니다. 이는 '쓴 교훈(Bitter Lesson)' – 훈련의 규모가 알고리즘 최적화를 능가한다는 것을 다시 한번 증명합니다. 이 글에서는 DeepSeek을 예로 들어, 계산 자원이 제한된 상황에서도 최적화를 통해 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보여주면서도 규모의 중요성을 부정하지 않습니다. Grok 3의 성공은 10만 개의 H100 GPU를 갖춘 거대한 컴퓨팅 클러스터 사용에 있으며, AI 분야에서 강력한 컴퓨팅 능력이 필수적임을 강조합니다. 이 글은 미래 AI 경쟁이 더욱 치열해지고, 충분한 자금과 컴퓨팅 자원을 보유한 기업이 유리한 고지를 점할 것이라고 결론짓습니다.
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