2025-11-07 AI 뉴스
06 Nov 2025미 상원의원들, 엔비디아 ‘블랙웰’ 등 최첨단 AI 칩의 대중(對中) 수출 차단에 지지… 미·중 AI 경쟁에 파장
현지 11월 7일(미국 시간) 공화당 상원의원 8명이 트럼프 행정부의 조치—엔비디아의 차세대 ‘블랙웰(Blackwell)’ 계열과 같은 최첨단 AI 가속기의 중국 판매를 막는 수출제한 유지—를 지지하는 서한을 냈습니다. 핵심은 “고급 AI 연산력의 확산을 통제해 국가 경쟁력을 지키겠다”는 뜻입니다. AI 서비스는 거대한 데이터센터에서 돌아가는 ‘연산력(컴퓨팅 파워)’을 먹고 자랍니다. 최상위 GPU(그래픽처리장치) 공급이 묶이면, 중국 내 생성형 AI 서비스(챗봇·이미지/영상 생성·검색 등) 고도화 속도가 느려질 수 있습니다. 반대로 미국 빅테크는 자국 내 최첨단 칩을 우선 확보해 코파일럿/제미니/챗GPT 같은 서비스 품질·속도·모델 크기를 더 공격적으로 끌어올릴 수 있습니다. 산업적으로는 (1) 칩 공급선 다변화(AMD, 자체 칩 등), (2) 중국 내 국산 가속기 전환 시도, (3) 모델·서비스의 ‘효율성(더 적은 전력·더 작은 모델로 비슷한 성능)’ 경쟁 심화가 예상됩니다. (reuters.com)
중국, 국비(國費) 데이터센터에 ‘외산 AI 칩 금지’… 화웨이 등 자국 생태계 밀어주기 본격화
중국 정부가 11월 6일경부터 국비로 짓는 데이터센터에는 외산 AI 칩(엔비디아·AMD·인텔 등)을 못 쓰도록 ‘사실상 금지’ 지침을 내렸다는 보도가 나왔습니다. 공정률 30% 미만 프로젝트는 외산 칩 계획을 전면 수정하거나 취소해야 하고, 더 진척된 사업은 개별 심사를 받습니다. 의미를 쉽게 풀면: “국가 돈으로 만드는 AI 인프라는 중장기적으로 전량 국산”이라는 선언입니다. 단기적으로는 소프트웨어 생태계(엔비디아 CUDA 등) 의존 탓에 전환 마찰이 커질 수 있지만, 장기적으로 화웨이·캠브리콘 등 중국 팹리스/가속기 업체의 성장 촉진이 예상됩니다. 글로벌 관점에서는 미·중의 ‘AI 인프라 디커플링(분리)’이 가속화되어, 같은 ‘챗봇’이라도 학습 데이터·하드웨어·툴체인이 다른 ‘양분된 AI’로 진화할 가능성이 커집니다. 서비스 사업자는 지역별로 모델·추론(인퍼런스) 백엔드를 달리 가져가야 하는 ‘복수 아키텍처’ 시대를 대비해야 합니다. (reuters.com)
FT ‘Future of AI’ 포럼: “도메인별로는 이미 인간 수준… AGI는 점진적 도달” 공감대와 이견 공존
11월 7일 열린 FT ‘Future of AI’ 행사에서 제프리 힌튼·요슈아 벤지오·페이페이 리, 엔비디아 젠슨 황, 메타 얀 르쿤 등 거물들이 “번역·물체 인식 같은 특정 영역에서는 이미 인간 수준 또는 초과”라는 평가를 공유했습니다. 다만 ‘모든 지능을 포괄하는 AGI(범용 인공지능)’의 도달 시점은 “몇 년 내”부터 “점진적·단계적”까지 의견이 갈렸습니다. 여기서 중요한 포인트 3가지:
- 기술적: 오늘날의 거대언어모델(LLM)은 ‘언어·시각 등 모달리티를 결합(멀티모달)’하며 추론 범위를 넓히는 중이지만, ‘상황 모델링(세계 모델)·장기 계획’이 상용 서비스에서 안정적으로 먹히려면 추가 연구가 필요합니다.
- 비즈니스: “인간 수준” 과업이 늘수록, 사무·디자인·마케팅·개발 등 백오피스형 업무는 ‘AI 에이전트(자율적으로 일 처리)’ 중심으로 재설계됩니다. 가격 경쟁은 ‘GPU 개수’보다 ‘토큰당/작업당 비용’과 ‘신뢰성(SLA)’ 경쟁으로 옮겨갑니다.
- 사회적: 웹 광고·크리에이터 생태계·교육 등 기존 질서의 교체기이므로, 투명한 출처 표기·책임소재·프라이버시/저작권 정합성 확보가 서비스 신뢰의 분기점이 됩니다. (ft.com)
마이크로소프트, ‘슈퍼인텔리전스 팀’ 신설… 범용이 아닌 ‘의료 진단 등 특화 초월 성능’ 노린다
MS가 11월 6일, 무스타파 설레이만(전 딥마인드·인플렉션) 주도로 ‘MAI Superintelligence Team’을 꾸렸습니다. 목표는 ‘모든 일을 다 하는’ 범용 AI가 아니라, 의료 진단·배터리 소재·신약 탐색 등 “특정 문제에서 인간을 훌쩍 넘는 성능(슈퍼인텔리전스)”을 현실 서비스로 만들겠다는 것. 쉽게 말해, ‘전천후 만능’ 대신 ‘현실 임팩트 큰 과학·산업 분야’부터 뚫겠다는 전략입니다. 기술적으로는 (1) 더 정확한 추론(리저닝)과 (2) 검증 가능한 안전성, (3) 규제 친화적 데이터 거버넌스가 관건입니다. 산업적으론 헬스케어의 ‘조기 스크리닝·진단 정확도 향상’이 대표 케이스가 될 가능성이 큽니다. 성공 시 보험·병원 워크플로·의료기기 소프트웨어까지 ‘AI 보조 표준’이 전면 재정의될 수 있습니다. 개발자·기업 입장에선 “분야 특화 대규모 데이터+전문 지식 그래프+책임감 있는 벤치마킹”이 채택의 열쇠가 됩니다. (reuters.com)
링(Ring), ‘단일 이벤트 알림(Single Event Alert)’ 베타 개시… “같은 상황의 중복 푸시”를 AI가 한 번에
보안 카메라 앱의 고질병은 ‘알림 피로’입니다. 아이가 마당에서 10분 뛰놀면 “움직임 감지” 푸시가 수십 개 쏟아지곤 합니다. 아마존 산하 링이 11월 6일(현지) 시작한 새 기능은, AI가 카메라가 본 장면 설명을 분석해 “같은 사건의 연속 움직임”을 하나의 알림으로 묶어 보내는 방식입니다. 기술적으로는 ‘비디오 요약(설명)→이벤트 군집화’라는 두 단계 파이프라인으로 이해하면 쉽습니다. 사용자는 덜 귀찮아지고, 중요한 알림(침입·파손 등)만 더 빨리 인지할 수 있습니다. 산업적으로는 가정용 보안·스마트홈 카메라도 점차 “요약·검색·자동화”가 차별화 포인트가 됩니다. 예: “어제 오후 3~5시, 문 앞에 낯선 사람이 얼마나 머물렀는지 영상만 모아 보여줘” 같은 ‘질문형 탐색’이 자연스러워집니다. 유료 구독(프리미엄) 기능 중심으로 ARPU를 높이려는 전략도 읽힙니다. (theverge.com)
구글 지도, ‘제미니’로 대화형 탐색 전면 개편… “랜드마크 기준 길안내·취향 맞춤 추천”이 기본값 된다
구글이 11월 5일, 지도(Maps)에 제미니(Gemini) 기반 ‘대화형 내비게이션·검색’을 본격 투입한다고 밝혔습니다. 이제 운전 중 “저 앞 붉은 벽돌 건물 지나 우회전해?”처럼 ‘사람 말’로 묻고, AI는 거리·신호 대신 ‘랜드마크(건물·표지)’ 중심으로 길을 알려줍니다. 또 “뉴욕에서 아이랑 비 오는 날 가기 좋은 실내 과학 체험”처럼 애매한 요구도 맥락을 파악해 코스·동선·식당을 엮어 제안합니다. 기술적으로는 멀티모달(지도·사진·리뷰·음성) 이해와 ‘사용자 취향·이력’ 반영이 핵심입니다. 다만 생성형 AI 특성상 ‘할루시네이션(그럴듯한 오류)’ 우려가 있으므로, 구글은 대규모 장소 DB와 검증 장치를 내세웁니다. 산업적 파급은 큽니다. 지도는 검색·광고·상점 예약·현장 결제를 연결하는 ‘현실 OS’의 관문이어서, 애플·메타·삼성도 음성/시각 기반 안내 고도화로 맞불을 놓을 가능성이 큽니다. (apnews.com)