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2025-11-15 AI 뉴스

14 Nov 2025

오픈AI, ‘GPT-5.1’ 공개… “상황에 따라 덜/더 생각하는” 적응형 추론과 새 툴로 서비스 속도·비용 동시 개선

OpenAI

오픈AI가 11월 13일 개발자용 GPT-5.1을 발표했습니다. 핵심은 “적응형 추론”입니다. 쉬운 질문에는 빠르게(적은 토큰, 짧은 지연), 복잡한 작업에는 더 오래 “생각”해 정확도를 높이는 방식으로, 일상 대화·요약·고객문의 같은 간단한 요청에서는 체감 속도가 크게 빨라지고, 코드 생성·데이터 분석 등 난도가 높은 과제에서는 안정성을 유지합니다. 추가로 “no reasoning(비추론)” 모드를 제공해 초저지연 응답이 필요한 서비스(예: 실시간 챗·콜센터 프런트)에서 응답 시간을 더 줄일 수 있습니다. 또한 24시간 유지되는 확장 프롬프트 캐싱으로 후속 질문 비용과 지연을 낮출 수 있고, 병렬 툴 호출·웹검색 연동도 강화됐습니다. 개발자는 코드 수정을 자동화하는 apply_patch, 셸 명령을 실행하는 shell 같은 새 툴을 쓸 수 있습니다. 실제로 헤지펀드·보험 BPO 등 파트너는 이전 세대 대비 2~3배 빠르고 토큰 사용이 절반 수준이라고 평가했습니다. (openai.com)

소비자 서비스 측면에서는 ChatGPT 기본 모델도 5.1로 전환 중입니다. 유료 요금제에서는 ‘Instant(속도 중심)’와 ‘Thinking(깊은 추론)’을 직접 고를 수 있고, 무료 이용자도 일정 메시지 한도 내에서 5.1을 체험합니다. 서비스 운영자에게는 “동일한 만족도에 더 낮은 연산비”라는 의미가 큽니다. 모델이 필요 이상으로 장고(長考)하지 않도록 조절해 추론비를 절감하면서 품질을 유지하기 때문입니다. 안전성은 기존 GPT-5 시스템 카드에 기반한 보강 지표가 추가됐습니다. (help.openai.com)

애플, 새 시리(Siri)에 구글 ‘제미니’ 탑재 추진… “연 10억 달러 규모” 협상 사실상 막바지

Reuters The Verge

블룸버그 보도에 따르면 애플은 1.2조 파라미터급 구글 제미니를 기반으로 한 맞춤형 모델을 ‘새 시리’에 적용하기로 하고, 연간 약 10억 달러 수준의 사용료를 협의 중입니다. 제미니는 요약·계획·다단계 지시 처리에 강점이 있어, 애플 인텔리전스와 결합해 일정 만들기, 문맥 요약, 크로스앱 조작의 성공률을 높이는 ‘행동형 어시스턴트’로 진화를 노립니다. 초기에는 애플의 프라이빗 클라우드 컴퓨트(사용자 데이터가 기기 밖으로 나가도 암호화·격리된 애플 실리콘 서버에서만 처리)에서 동작하는 하이브리드 구조가 예상됩니다. (reuters.com)

산업적으로는 애플이 ‘자체 모델’과 ‘외부 최고 모델’을 병행하는 다원화 전략을 택했다는 점이 중요합니다. 단기간에 사용자 만족도를 확보하고, 중장기에는 자체 모델 역량을 키워 외부 의존도를 줄이는 로드맵입니다. 또한 iOS·macOS의 방대한 온디바이스 신호(개인 문맥)를 활용하는 만큼, 개인정보 처리·투명성(어떤 요청이 기기/클라우드에서 처리되는지) 설계가 핵심 경쟁 포인트가 될 전망입니다. (theverge.com)

앤트로픽, 미국에 500억 달러 규모 데이터센터 투자… “클로드 수요 대응·인프라 내재화 가속”

The Guardian

클로드(Claude) 수요 급증에 맞춰 앤트로픽이 텍사스·뉴욕에 대규모 데이터센터를 짓는 500억 달러 투자 계획을 발표했습니다. 파트너로 언급된 플루이드스택과 함께 전력·냉각·네트워킹을 포함한 ‘AI 특화 DC 스택’을 구축해 추론(latency)과 비용(TCO)을 동시에 낮추겠다는 전략입니다. 업계 전반으로 보면, 2025년 3분기 미국에서만 7.4GW 규모의 데이터센터 용량이 임대됐을 정도로(2024년 전체를 상회) ‘AI 인프라 투자 사이클’이 본격화된 상황입니다. 지역 전력망·수자원·토지 이슈가 동반되기 때문에, 전력 믹스(재생에너지 PPA 등)와 수자원 재활용(냉각 기술)이 사업 지속 가능성의 관건이 됩니다. (theguardian.com)

서비스 사업자 관점에선 “자체 인프라 vs. 클라우드 임대” 최적점을 다시 계산해야 합니다. 거대 모델 추론 트래픽을 상시 처리한다면 전용 클러스터가 단위당 비용을 낮출 수 있지만, 수요 변동이 큰 조직은 클라우드의 탄력성과 조달 속도가 유리합니다. 앤트로픽의 대규모 내재화는 후자의 고객(변동 수요)을 겨냥한 리셀·도매 구조와 병행될 가능성이 큽니다. (theguardian.com)

셰브론, 텍사스에서 ‘AI 데이터센터 전용 천연가스 발전’ 첫 프로젝트… 에너지-테크 동맹 본격화

Bloomberg

셰브론이 서부 텍사스에 데이터센터 전력 공급을 위한 천연가스 발전 프로젝트를 추진합니다. 최종 투자 결정은 내년 초 예정이며, 장기적으로 최대 5,000MW까지 확장 가능한 구상입니다. 이름이 공개되지 않은 데이터센터 사업자와 독점 협상을 진행 중입니다. 요지는 “AI 전력 수요의 장기·안정 조달”입니다. 전력 소싱을 발전 자산 단계로 끌어내려 가격·품질(전압/주파수 안정)·지연(전송혼잡)을 통제하려는 움직임이 가속화되고 있습니다. (bloomberg.com)

기술을 모르는 분들을 위한 포인트: 대형 언어모델(LLM)·멀티모달 모델을 서비스로 운영하려면 GPU가 수만 장 규모로 돌아가는 DC가 필요합니다. 이때 “지속 가능한 저렴한 전력”이 성패를 가릅니다. 셰브론 같은 에너지 대기업이 직접 전력과 연료망을 묶어 AI에 공급하면, 테크 기업은 전력 변동 리스크를 줄이고 확장 계획을 예측 가능한 범위로 관리할 수 있습니다. 반면 탄소배출 이슈를 고려할 때, 재생에너지·저탄소 연료와의 혼합(PPA+가스) 설계가 중요해집니다. (bloomberg.com)

타임(Time), ‘아카이브 전용’ AI 에이전트 공개… 기사·오디오를 13개 언어로 묻고 듣는다

Axios

타임이 스케일AI와 협력해 독자용 AI 에이전트를 선보였습니다. 독자는 정치·엔터테인먼트 등 주제 페이지에서 타임의 102년 아카이브(약 75만 건)를 바탕으로 질문하고, 텍스트/오디오 브리핑을 받을 수 있습니다. 중요한 점은 “폐쇄형 코퍼스”라는 설계입니다. 오픈 웹을 긁지 않고, 저작권이 명확한 자사 콘텐츠만으로 답변해 출처·정확성 관리가 쉬워집니다. 초기에는 개인화/메모리 없이 출발하지만, 다국어(13개 언어) 지원으로 글로벌 독자 접근성을 크게 높였습니다. (axios.com)

미디어 산업에선 ‘AI가 트래픽을 빼앗아 간다’는 우려가 컸습니다. 이번 접근은 반대로 AI를 “체류시간·구독 전환을 늘리는 도구”로 삼는 사례입니다. 에이전트가 기사 맥락을 설명하고 과거호까지 연결해 주면, 독자는 더 오래 머무르고, 매체는 광고·스폰서십·B2B 라이선싱 같은 새 수익 실험을 할 수 있습니다. 동시에 인용·표절 이슈를 줄이려면 대답마다 명확한 출처 링크와 “에이전트가 답할 수 있는 범위”를 UI로 보여주는 것이 관건입니다. (axios.com)

EU, AI법(AI Act) ‘일부 유예·완화’ 검토… 글로벌 AI 서비스의 규제 지형 달라질 수도

Financial Times Reuters 요약

EU 집행위가 세계에서 가장 강력하다고 평가받는 AI법의 일부 조항 유예·완화를 검토 중입니다. 논의안에는 기업에 1년 추가 유예를 주고, 투명성 의무 위반 벌금 적용을 2027년까지 미루는 방안, 중앙집중식 집행을 위한 EU AI 오피스 권한 강화 등이 포함된 것으로 전해집니다. 배경에는 미국 정부와 빅테크의 우려(경쟁력 저하, 무역 마찰 리스크)와 유럽 내 스타트업 부담이 있습니다. 최종 결정은 11월 19일경 논의될 예정입니다. (ft.com)

서비스 사업자에게 의미하는 바: 고위험군(의료·고용·신용 등)에서 요구되는 데이터 거버넌스·인간감독·설명가능성 요건의 적용 속도가 늦춰질 수 있어, 출시 일정·예산을 재조정할 여지가 생깁니다. 다만 “완화=면제”가 아니라는 점에 유의해야 합니다. 모델 카드, 데이터 출처 표시, 리스크 관리 프로세스는 계속 성숙도를 요구받을 전망입니다. (ft.com)

베라이즌–AWS, ‘AI 전용 초장거리 광케이블’ 구축… 클라우드 간 초저지연 백본으로 AI 서비스 가속

Reuters

베라이즌이 AWS 데이터센터를 잇는 초용량·저지연 광망 ‘Verizon AI Connect’를 발표했습니다. 목적은 대규모 AI 학습·추론 트래픽의 병목(대륙 횡단 구간, 리전 간 복제)을 줄이는 것입니다. 최근 AI 서비스는 “모델은 한 곳, 데이터는 여러 곳”에 있는 경우가 많아, 리전 간 데이터 이동 지연이 사용자 경험과 비용을 좌우합니다. 전용 백본은 대규모 체크포인팅·장거리 파이프라인 학습·모델 배포(블루그린 롤아웃) 안정성까지 개선합니다. (reuters.com)

쉽게 말해, “AI가 잘 달리려면 도로(네트워크)부터 깔아야 한다”는 이야기입니다. 클라우드–통신사 협력은 앞으로도 늘어날 가능성이 큽니다. 데이터센터 집적지(버지니아, 오하이오, 오리건, 애리조나 등) 사이의 전용 루트가 촘촘해질수록, 글로벌 서비스의 응답 속도·안정성은 한 단계 더 올라갑니다. (reuters.com)

디즈니, “디즈니+에서 AI로 UGC(사용자 제작) 실험”… IP 보호와 창작 생태계의 줄타기

Business Insider

밥 아이거 CEO는 실적 발표에서 AI를 활용해 디즈니+ 경험을 ‘더 개인화되고 창의적인 공간’으로 만들겠다고 밝혔습니다. 예컨대 앱 안에서 사용자가 단편 콘텐츠를 만들고 서로 공유하는 형태의 UGC 기능을 검토 중이라고 시사했습니다. 동시에 미드저니와의 저작권 분쟁을 언급하며, AI 시대의 IP 보호 원칙도 강조했습니다. 테마파크·게임 등 디즈니 생태계의 다른 사업과 디즈니+를 AI로 연결해 체류시간과 교차수요를 키우겠다는 구상입니다. (businessinsider.com)

스트리밍 업계는 가입자 성장 둔화로 ‘참여도(engagement) 확대’가 화두입니다. 생성형 AI 툴을 전면에 배치하면, 창작 허들을 낮추는 대신, 저작권·가이드라인·품질 관리가 새 과제가 됩니다. 안전장치(저작권 필터, 금칙어, 캐릭터 라이선스 범위, 라벨링)와 수익배분(크리에이터 리워드) 모델까지 세팅해야 선순환이 가능합니다. 성공한다면 스트리밍은 ‘일방향 시청’에서 ‘쌍방향 창작’ 플랫폼으로 한 단계 진화할 수 있습니다. (businessinsider.com)

2025-11-14 AI 뉴스

13 Nov 2025

구글, ‘대화형 쇼핑·에이전틱 체크아웃·AI가 매장에 전화’까지…연말 쇼핑 대공습

TechCrunch

구글이 검색·지메일·결제(GPay)·쇼핑 그래프를 AI로 묶어, 쇼핑 과정 전체를 “대화로 끝내는” 신규 기능을 대거 공개했습니다(미국 중심 단계적 출시). 핵심은 세 가지입니다.

  • 대화형 쇼핑: 검색의 AI 모드에서 “가을 색 니트 추천해줘”처럼 말하면 이미지·가격·재고까지 한 화면에 정리해 줍니다.
  • 에이전틱(agentic) 체크아웃: 원하는 상품을 찜해 두면, AI가 가격이 예산에 내려오면 자동으로 장바구니→결제까지 진행합니다(사용자 확인을 거침). ‘에이전틱’이란 “지시 없이도 목표를 향해 스스로 행동하는” 유형의 AI를 뜻합니다.
  • AI가 매장에 직접 전화: 구글 듀플렉스 기술을 얹어, 사용자가 찾는 제품이 매장에 있는지·가격은 얼마인지 AI가 대신 전화로 확인한 뒤 요약을 돌려줍니다.

의미: 온라인 쇼핑의 가장 큰 이탈 지점이 ‘정보 수집→가격 추적→결제’ 사이의 번거로움입니다. 구글은 이 구간을 LLM과 결제·재고 데이터로 자동화해 전환율을 높이려 합니다. 소매업체 입장에선 ‘휴면 고객(보다가 떠난 고객)’을 다시 데려오는 리마케팅 효과가 기대됩니다. 다만, AI가 매장에 전화를 거는 기능은 매장 응대 피로·오인통화 논란을 낳을 수 있어(그래서 구글은 “AI가 전화함”을 먼저 고지하고, 과도 호출 방지를 약속) 실행 디자인이 중요합니다. 검색 결과에 스폰서 상품이 섞이는 점도 투명한 표시·광고 정책이 관건입니다. (techcrunch.com)

구글 딥마인드, ‘SIMA 2’ 공개…가상세계에서 ‘이해→계획→행동’까지 하는 에이전트

TechCrunch

딥마인드가 ‘SIMA 2’ 연구 프리뷰를 공개했습니다. SIMA는 게임 같은 3D 가상환경에서 ‘사람처럼’ 목표를 이해하고, 주변을 파악해, 스스로 과제를 수행하는 범용 에이전트입니다. 이번 2세대는 제미니 2.5 계열을 결합해 전작 대비 성공률을 크게 끌어올렸고, 처음 보는 환경에서도 스스로 과제를 만들고(내적 ‘숙제’ 생성), 시도·피드백을 통해 자기개선(Self-Improving)을 합니다. 예컨대 “익은 토마토 색 집으로 가라”면, ‘토마토=빨강’이라는 상식을 스스로 끌어와 목표를 추론한 뒤 실행합니다.

의미: SIMA 2는 “언어(이해) + 행위(조작)”를 한 몸에 붙인 ‘체화(embodied) 에이전트’의 성큼 진전입니다. 당장 가전·AR/VR·로봇까지 이어지는 ‘현실 세계의 행동형 AI’로 가는 징검다리로 볼 수 있습니다. 산업적으로는 게임 QA·디지털 트윈(가상공장)·시뮬레이션 기반 설계/물류 최적화에서 먼저 쓰이며, 중장기적으로는 가정/업무용 로봇의 ‘두뇌’ 후보가 됩니다. 다만 물리 세계로 나오려면 안전(오작동 시 책임), 실시간성(저지연 추론), 데이터 프라이버시 같은 난제가 남아 있습니다. (techcrunch.com)

페이스북 마켓플레이스, ‘메타 AI’ 본격 투입…대화형 구매·차량 리스트 AI 요약 등 대대적 개편

TechCrunch

메타가 페이스북 마켓플레이스를 대거 손봤습니다. 친구와 함께 ‘찜 목록’을 만들고 소셜 공유하는 ‘컬렉션’, 셀러와의 채팅에 친구를 초대하는 ‘협업 구매’ 테스트 등 ‘함께 사는 경험’을 강화했습니다. 동시에 메타 AI가 대화 흐름과 상품 정보를 읽어 “이 물건 살 때 반드시 확인할 질문”을 자동 제안하고, 차량 카테고리에는 엔진/안전/적재공간/리뷰를 묶어 ‘AI 한눈 요약’을 붙입니다. 이베이·포시마크 재고와의 통합도 넓히고, 결제 화면엔 배송/세금이 선명히 드러나도록 변경했습니다.

의미: 중고·로컬 커머스는 정보 비대칭과 번거로운 소통이 이탈의 주원인입니다. 메타는 AI로 ‘묻고 답할 포인트’를 표준화하고, 중요한 스펙을 자동 요약해 신뢰·속도를 높이려 합니다. 쇼핑 경험의 일부를 AI가 ‘대화로 가이드’하게 되면, 셀러 교육 의존도가 낮아지고 신규 셀러 온보딩도 빨라집니다. 반면, 플랫폼이 대화 맥락을 해석해 제안하는 만큼 AI의 사실 오류·편향이 소비자 피해로 이어지지 않도록 고지/이의제기 경로, 책임 소재를 명확히 하는 게 관건입니다. (techcrunch.com)

바이두, 자체 AI 프로세서 ‘M100/M300’과 슈퍼컴퓨팅 ‘티엔치’ 공개…중국판 AI 인프라 가속

Reuters

바이두가 연례 행사에서 AI 추론용 ‘M100’(2026년 초), 학습·추론 겸용 ‘M300’(2027년 초)을 공개하고, P800 칩 256개/512개를 엮는 ‘티엔치’ 슈퍼노드 계획도 발표했습니다. 동시에 이미지·텍스트·비디오를 다루는 ‘신형 ERNIE’ 모델도 소개했습니다. 미국의 대중 수출 규제로 엔비디아 최신 칩 접근이 어려운 상황에서, 자국 내 연산자립(알고리즘·칩·시스템)을 서두르는 그림입니다.

의미: 기술적으로 ‘학습(Training)’은 대규모 데이터로 모델을 만드는 과정, ‘추론(Inference)’은 그 모델로 실제 요청을 처리하는 단계입니다. 서방 칩 제약을 받는 중국 빅테크는 추론 효율이 높은 칩(M100)과, 학습까지 가능한 칩(M300)을 병행해 비용/성능을 스스로 통제하려 합니다. 산업적으로는 중국 내 AI 서비스(검색·숏폼·커머스·자율주행 등)의 비용 안정화와 속도 개선이 기대되지만, 서방 생태계(쿠다·블랙웰·GB200 등)와의 호환성 차이, 소프트웨어 생태계의 성숙도는 중장기 리스크입니다. (reuters.com)

애플, ‘새 시리’에 구글 제미니 커스텀 모델 탑재 유력…연 10억 달러 규모 협력설

The Verge

블룸버그 보도에 따르면, 애플은 내년 봄 공개할 ‘애플 인텔리전스’ 기반의 새 시리를 위해, 구글 제미니의 커스텀 버전을 프라이빗 클라우드 컴퓨트(애플의 보안 서버)에 올려 활용하는 방안을 사실상 확정했습니다. 보도는 애플이 연간 약 10억 달러를 구글에 지불하고, 요약·일정 구성 같은 특정 능력은 제미니가, 나머지는 자체 모델이 맡는 ‘하이브리드’ 운용을 가리킵니다. 파라미터 규모(1.2T) 같은 세부도 언급됐습니다.

의미: 사용자는 ‘시리에게 말하면 실제로 해준다’는 체감을 원합니다. 애플은 개인정보 보호(온디바이스/전용 서버)와 정밀한 액션을 동시에 잡으려 하며, 초기엔 제미니를 ‘엔진’ 일부로 쓰되 장기적으로는 자체 모델 비중을 키워 의존도를 낮추는 전형적 이행 전략으로 보입니다. 산업적으론 애플·구글의 ‘상호 경쟁·공급’ 구도가 본격화되며, 애플 생태계(아이폰/맥/워치) 서비스들—메모·메일·캘린더·사진—에 “행동형 AI”가 빠르게 스며들 전망입니다. (theverge.com)

메타, 위스콘신에 30번째 AI 데이터센터 착공…커뮤니티 지원·환경 복원 동반 발표

Meta Newsroom

메타가 위스콘신주 비버댐에 30번째 데이터센터를 착공했습니다. 발표에 따르면, 해당 센터는 ‘야심적 AI 워크로드’를 소화하도록 설계됐고, 지역 사회 에너지 지원 기금 1,500만 달러 기부, 인근 습지·초원 570에이커 복원 파트너십도 함께 내놨습니다. 최근 메타는 AI 동영상 피드 ‘Vibes’ 확장, 메타 AI의 앱 전반 통합을 가속 중인데, 이를 뒷받침할 전력·연산 인프라를 공격적으로 늘리는 행보입니다.

의미: 생성형 AI 서비스가 본격 ‘영상·실시간’으로 가면서, 데이터센터는 GPU만 많이 산다고 끝나지 않습니다. 전력(메가와트→기가와트급), 냉각(액침·리퀴드 쿨링), 네트워크(초저지연), 그리고 지역 수용성(환경·고용·전력요금)에 대한 해법이 필요합니다. 메타가 지역 기금·생태 복원을 함께 발표한 건 ‘AI=전력 대식가’라는 비판을 선제 완화하며 인허가·커뮤니티 리스크를 줄이려는 ESG 전략으로 해석할 수 있습니다. (about.fb.com)

2025-11-13 AI 뉴스

12 Nov 2025

앤트로픽, 미국에 500억 달러 규모 ‘자체 AI 데이터센터’ 구축…텍사스·뉴욕부터 가동

Reuters

클로드(Claude)로 알려진 앤트로픽이 미국 내에 최대 500억 달러(약 68조 원)를 투입해 ‘자체’ AI 데이터센터를 짓겠다고 발표했습니다. 1차 부지는 텍사스와 뉴욕으로, 2026년 단계적으로 가동에 들어가며 장기적으로 800개의 상시 일자리와 2,400명의 건설 일자리를 창출할 전망입니다. 이번 센터는 영국계 AI 클라우드 업체 플루이드스택(Fluidstack)과 함께 설계·운영됩니다. 핵심 의미는 “클라우드 의존을 줄이고, 추론·학습 비용을 장기적으로 통제”하겠다는 전략 전환입니다. 지금까지 많은 AI 서비스가 AWS·구글·MS 같은 하이퍼스케일러 인프라에 기대 왔는데, 앤트로픽은 고성능 GPU 클러스터와 전력·냉각 설계까지 직접 통제함으로써 모델 업데이트 속도, 지연(latency), 보안·컴플라이언스 대응력을 끌어올릴 수 있습니다. 이러한 초대형 투자 흐름은 업계 전반의 ‘AI 인프라 내재화’ 트렌드를 가속화하며, 향후 AI 서비스 이용료(토큰당 비용) 안정화와 기업용 프라이버시 요구 충족(데이터 주권)에도 긍정적인 영향을 줄 것으로 보입니다. 다만 전력 수급·환경 영향(E)·금융시장 과열 논란은 계속 점검 포인트입니다. 같은 날 보도된 복수 매체를 종합하면 마이크로소프트도 미국 남동부 거점을 확대 중으로, ‘AI 인프라 투자 전쟁’이 본격화되고 있습니다. (reuters.com)

오픈AI, 법원 ‘챗GPT 2천만 건 대화 로그 제출’ 명령에 불복…“이용자 프라이버시 침해”

Reuters

뉴욕 남부지방법원은 뉴욕타임스(NYT) 등 언론사가 제기한 저작권 소송과 관련해 ‘비식별화된 챗GPT 대화 로그 2천만 건’ 제출을 명령했습니다. 오픈AI는 “사건과 무관한 다수의 개인적 대화가 포함될 수 있어 심각한 프라이버시 침해”라며 재검토를 요청했습니다. 쉽게 말해, ‘증거개시(디스커버리)’가 빅테크 AI 서비스의 민감 데이터를 어디까지 요구할 수 있느냐는 선례를 만들고 있습니다. 법원은 비식별화와 보호명령 등 안전장치를 전제로 했지만, 오픈AI는 “대규모 일괄 제출은 부당하며, 검색·열람도 제한된 보안 환경에서 엄격히 이뤄져야 한다”고 맞서고 있습니다. 이번 사건의 파장은 크습니다. 첫째, 생성형 AI 서비스가 수집·보관하는 로그의 ‘증거성’과 ‘개인정보성’ 경계가 재정의될 수 있습니다. 둘째, 엔터프라이즈 고객의 ‘로그 주권(보관기간·접근통제)’ 요구가 더욱 강화될 것입니다. 셋째, 향후 AI 서비스는 ‘프라이버시 보호형 로깅(예: 최소수집·짧은 보존·온디바이스 가공)’ 아키텍처를 기본값으로 채택할 가능성이 큽니다. 관련해 오픈AI는 자사 블로그와 시스템카드에서 데이터 보존·비식별화 원칙을 추가로 설명했습니다. (reuters.com)

오픈AI, ‘GPT‑5.1’ 배포 시작…대화톤 프리셋·오토 라우팅 개선, ‘Instant/Thinking’ 이원화

OpenAI

오픈AI가 GPT‑5의 업그레이드 버전 ‘GPT‑5.1’을 공개하고 순차 배포를 시작했습니다. 사용자는 두 가지 버전 중 선택할 수 있습니다. 1) GPT‑5.1 Instant: 응답 속도와 지시 따르기(Instruction Following)를 강화한 ‘일상용’ 모델, 2) GPT‑5.1 Thinking: 질문 난이도에 맞춰 ‘생각 시간’을 더 길게 배분하는 ‘추론 강화’ 모델입니다. 또한 ‘Auto’ 라우터가 질문 성격에 맞춰 두 모델을 자동 선택합니다. 여기에 ‘Professional·Candid(담백)·Quirky(개성)’ 등 대화 톤 프리셋이 추가돼, 비전문가도 별도 프롬프트 없이 챗봇 성향을 쉽게 조절할 수 있습니다. 서비스 관점에서 의미는 세 가지입니다. 첫째, “모델 고르기 피로”를 줄이고(오토 라우팅), 둘째, 업무·학습·상담 등 목적별 UX를 간단히 표준화하며(톤 프리셋), 셋째, 고난도 작업만 ‘생각 많은 모델’에 배정해 비용·지연을 절감합니다. 초기 반응을 감안하면, 기업용 플랜(Enterprise/Edu)의 조기 토글과 사용량 정책이 추가 조정될 가능성도 있습니다. 출시 소식은 공식 문서와 주요 IT 매체를 통해 확인됩니다. (openai.com)

구글, ‘프라이빗 AI 컴퓨트(Private AI Compute)’ 공개…클라우드에서 ‘온디바이스급’ 프라이버시

Google AI Blog

구글이 새 프라이버시 아키텍처 ‘프라이빗 AI 컴퓨트’를 발표했습니다. 요지는 “개인 데이터는 사용자인 당신만 볼 수 있게 유지하면서, 무거운 추론은 클라우드에서 처리”하겠다는 것입니다. 하드웨어 보안(원격 인증·암호화)으로 보호되는 전용 ‘밀봉(Sealed) 영역’에서 제미나이(Gemini) 모델이 데이터를 처리하고, 운영자는 내부자까지 포함해 해당 데이터에 접근할 수 없다는 점을 강하게 강조합니다. 아이폰의 ‘프라이빗 클라우드 컴퓨트’와 유사한 개념으로 이해하면 쉽습니다. 기술적으로는 TPU·티타늄 인텔리전스 앤클레이브(TIE) 등 ‘원스택’ 기반 보안 설계를 내세웁니다. 사용자 측 체감은 픽셀(Pixel) 10의 ‘매직 큐(Magic Cue)’ 제안이 더 즉시적·정확해지고, 녹음 앱 요약이 더 많은 언어로 확장되는 식으로 나타납니다. 산업적 의미는 두 가지입니다. 첫째, “온디바이스 vs 클라우드” 이분법을 넘어 ‘민감 데이터도 안전하게 클라우드 추론’이 가능해져 AI 기능의 범위·정확도가 커집니다. 둘째, 규제 환경(특히 EU·미국 주별 프라이버시법)에서 ‘처리 목적·영역·접근’의 투명성을 입증할 새로운 레퍼런스가 될 수 있습니다. 관련 보도와 픽셀 신규 기능 공지를 함께 참고하세요. (blog.google)

마이크로소프트·앤트로픽, 美서 AI 데이터센터 확장 발표…‘전력·환경·거품’ 3대 리스크도 부각

AP News

미국 내 AI 데이터센터 증설이 가속화되고 있습니다. AP에 따르면 앤트로픽의 500억 달러 투자와 더불어, 마이크로소프트도 조지아주 애틀랜타에 신규 AI 데이터센터 계획을 발표하며 위스콘신 프로젝트와 묶어 ‘슈퍼컴퓨팅 네트워크’를 구축하겠다고 밝혔습니다. 산업적으로는 두 가지 흐름이 뚜렷합니다. 1) 초거대 모델·에이전트 시대에 대비한 ‘선(先)증설’ 전략(수요 폭증을 가정하고 GPU·전력 용량을 먼저 확보), 2) 멀티클라우드·자체센터 혼합으로 비용·공급망·입지 리스크를 분산. 반면 전력망 부하, 냉각수·토지 이용, 전력요금·세제 인센티브 논란 등 ESG 이슈가 동반됩니다. 지역사회와의 상생(요금·일자리·교육)과 재생에너지 PPA 확충이 향후 허가·정치적 지지의 관건입니다. 이용자 입장에서는 장기적으로 “서비스 속도·안정성·요금”이 개선될 여지가 있으나, 단기 시장 변동성(과열·거품 논쟁)도 염두에 둘 필요가 있습니다. (apnews.com)

쿠버네티스의 ‘멀티클러스터 추론’ 간소화: MS, KubeCon서 KAITO·KubeFleet 소개

Microsoft Community Hub

기업들이 AI 서비스를 ‘전 세계 여러 데이터센터(클러스터)’에서 동시에 운영할 때 겪는 가장 큰 어려움은 버전관리·트래픽 분산·비용제어입니다. 마이크로소프트는 KubeCon(현지 11월 13일) 기조연설에서 오픈소스 프로젝트 KAITO와 KubeFleet를 통해 이 문제를 풀겠다고 했습니다. 쉽게 설명하면, KAITO는 “모델 배포·버전·성능 텔레메트리”를 선언형으로 다루는 쿠버네티스 확장이고, KubeFleet은 “지역·비용·지연시간”을 고려해 여러 클러스터에 추론 작업을 자동 분산하는 오케스트레이션 레이어입니다. 기술적 효과는 다음과 같습니다. 1) 동일 모델을 북미·유럽·아시아 여러 클러스터에 깔아두고, 사용자가 어디서 접속하든 빠른 응답을 제공(지연 최소화), 2) 피크 시간에만 저렴한 리전으로 부하를 옮겨 ‘원가 절감’, 3) 특정 국가의 ‘데이터 주권’ 규정을 지키면서도 글로벌 서비스를 유지. 이것은 AI 서비스를 실제로 운영하는 팀(플랫폼 엔지니어·MLOps)에게 즉각적인 생산성 향상을 제공합니다. (techcommunity.microsoft.com)

2025-11-12 AI 뉴스

11 Nov 2025

구글, ‘프라이빗 AI 컴퓨트(Private AI Compute)’ 공개… 클라우드로 올려도 “내 데이터는 내 것”

The Verge Google 공식 블로그

구글이 새로운 AI 실행 방식 ‘프라이빗 AI 컴퓨트’를 발표했습니다. 핵심은 두 가지입니다. 1) 무거운 AI 연산은 클라우드(구글 TPU 인프라)에서 처리하되, 2) 처리 과정과 결과에 회사(구글)조차 접근할 수 없도록 하드웨어 보안 경계(티타늄 인텔리전스 엔클레이브, 원격 인증, 종단간 암호화)로 완전히 봉인한다는 것. 쉽게 말해, “성능은 클라우드급, 프라이버시는 온디바이스급”을 동시에 달성하려는 설계입니다. 이 플랫폼은 픽셀 10의 ‘매직 큐(Magic Cue)’ 제안 기능을 더 똑똑하게 만들고, 녹음 앱의 요약 가능 언어도 확장합니다. 기술적으로는 1) 사용자의 장치가 신뢰할 수 있는 하드웨어 보안 영역에만 접속됐는지 원격으로 증명(원격 인증)하고, 2) 그 안에서만 지니(Gemini) 모델이 데이터를 처리한 뒤 3) 평문이 아닌 암호화된 형태로만 주고받도록 설계됩니다. 산업적으론, 단말의 한계를 넘는 ‘개인화 AI’(맥락/선호 학습) 기능을 더 적극적으로 풀 수 있어, 휴대폰·웨어러블·차량 OS의 AI 기능 확장 속도가 빨라질 전망입니다. 동시에 ‘클라우드에 올려도 안전한가?’라는 사용자 불안을 줄여, 규제가 강한 지역(예: EU)에서도 대화형/비서형 AI 기능을 확장할 근거를 확보합니다. (theverge.com)

메타, ‘AI 네오클라우드’ 네비우스와 5년 30억 달러 인프라 계약… “GPU·전력·부지” 선점전 가속

Reuters

암스테르담의 AI 클라우드 사업자 네비우스(Nebius)가 메타와 5년간 30억 달러 규모의 AI 인프라 계약을 체결했습니다(11월 12일). 네비우스는 최근 3분기 매출이 355% 급증했지만, GPU 대량 확보·데이터센터 토지·전력 투자로 손실이 확대될 정도로 공격적 증설을 진행 중입니다. 의미를 풀어보면,

  • 네오클라우드(전통 3대 클라우드 외, AI 특화 GPU·스토리지·네트워킹을 패키지로 파는 사업자) 대형 딜이 늘고 있고,
  • 메타는 자체 데이터센터 증설과 더불어 멀티클라우드/멀티벤더 전략으로 ‘학습·추론용 연산력’을 최대한 전방위로 끌어모으고 있으며,
  • 결과적으로 대형 언어모델(LLM), 생성형 비디오 등 ‘서비스 품질(속도·대기시간·동시접속 처리량)’을 뒷받침할 컴퓨트 풀을 다변화해 리스크(공급 병목·단가 변동)를 낮추려는 흐름입니다. 이는 소비자향 메타 AI, 기업 협업, 크리에이터 도구의 응답성·가용성을 높여 서비스 매출화에도 긍정적입니다. (reuters.com)

EU, ‘AI 법(AI Act)’·GDPR 손질 예고… 고위험 AI 등록·라벨링 ‘유예/예외’ 검토에 논쟁 확산

Reuters Reuters(프라이버시 단체 반발)

유럽연합 집행위가 11월 19일 공개할 ‘디지털 옴니버스’ 패키지 초안에서 AI 법(AI Act)과 GDPR(개인정보보호법)의 일부 조정을 추진 중입니다. 알려진 주요 골자:

  • (AI Act) 절차적·보조적 용도의 고위험 AI는 ‘EU 고위험 DB 등록’ 의무에서 예외 가능, 위반 벌칙 집행도 2027년 8월까지 1년 유예 검토, 생성콘텐츠 라벨링 의무 단계적 시행.
  • (GDPR 연동) ‘정당한 이익’ 명분으로 개인데이터를 AI 학습에 쓸 수 있게 하자는 제안 등이 거론되며, 프라이버시 단체는 “권리 약화”라며 강하게 반발. 일반 이용자 관점에선, 1) 서비스사가 AI 기능을 EU에서 더 빨리 출시·확장할 여지가 커질 수 있지만, 2) 데이터 활용의 경계가 완화될 경우 투명성·동의·옵트아웃 체계가 더 중요해집니다. 기업 입장에선 규정 불확실성이 줄어 제품 출시 속도가 빨라질 수 있으나, 최종안 채택 전까지 로비·공론전이 계속될 전망입니다. (reuters.com)

마이크로소프트, ‘의료 진단부터’ 특화 초지능 팀 신설… “범용 AGI 아닌 도메인 초월 성능”

Reuters

MS가 무스타파 술레이만(전 딥마인드/인퓨전) 주도로 ‘MAI 슈퍼인텔리전스 팀’을 출범했습니다(11월 6일). 목표는 범용 AGI가 아니라, 특정 분야(의료 진단, 배터리, 신약·분자 설계 등)에서 인간을 능가하는 ‘인간주의적(superhuman yet aligned) 초지능’을 달성하는 것. 기술적으로는 추론(레저닝) 성능·도구 사용·다중모달 처리·장기 기억/계획을 아우르는 ‘전과정 최적화’가 관건입니다. 산업적으론,

  • 헬스케어 서비스(질병 조기 발견/선별검사) 정확도 상승 → 보험·병원 IT와의 통합 수요 급증,
  • 에너지·소재 분야의 설계 자동화 → 제조·공정 SaaS의 AI 기능 내재화 가속,
  • 규제 측면에서는 높은 설명가능성(XAI)·검증가능성(GxP)·책임배분(의사-시스템 공조)의 표준화가 동반되어야 대규모 상용화가 가능해집니다. MS 코파일럿·애저 헬스 등 기존 서비스 라인에도 고정밀 도메인 모델이 녹아들 가능성이 큽니다. (reuters.com)

MS, 텍사스에 ‘엔비디아 GB300’ 대규모 물량 선점… IREN과 97억 달러 5년 계약

Reuters

마이크로소프트가 호주 AI 클라우드 사업자 IREN과 5년 97억 달러 규모의 계약을 체결해, 텍사스 칠드레스 캠퍼스에 액체냉각 데이터센터(IT 용량 약 200MW) 기반의 엔비디아 GB300 가속기 접근권을 확보했습니다. 의미를 쉬운 말로 정리하면,

  • “애저 AI 연산력 병목”을 외부 파트너 설비로 조달 → 코파일럿/빙·오피스·게임 클라우드 등 대규모 서비스의 추론(인퍼런스) 지연을 줄이고,
  • 자가 구축 대비 감가·세대교체 리스크를 낮추되,
  • 선지급·납기 연동 등 조건으로 ‘GPU 공급망’ 우선권을 확보하는 전략입니다. GB300은 초대형 모델(텍스트·이미지·비디오) 추론에서 와트당 성능이 높아, 같은 품질을 더 낮은 비용으로 제공할 수 있게 해 가격/마진 구조 개선에 기여합니다. (reuters.com)

오픈AI, AWS와 7년 380억 달러 ‘클라우드 컴퓨팅’ 계약… “멀티클라우드 전환” 가속

Yahoo Finance Reuters 요약 기사(재배포)

오픈AI가 아마존웹서비스(AWS)와 7년 380억 달러 규모의 대형 계약을 체결했습니다(11월 3일). 수십만 개의 엔비디아 GPU 클러스터를 단계적으로 제공받아, 챗GPT·소라(Sora) 등 서비스의 학습·배포 용량을 크게 늘릴 수 있습니다. 해석 포인트는 3가지입니다.

  • 컴퓨트 다변화: MS 애저 중심에서 AWS·(일부) 구글 클라우드까지로 확대, 공급망 리스크·단가 협상력을 높임.
  • 제품 영향: 무료/유료 티어에서 응답속도·대화 길이·멀티모달 기능(예: 고해상도 비전·비디오) 품질 상향 여지.
  • 생태계 파급: AWS는 베드록·서버리스 추론(예: Inferentia/Graviton)과의 결합상품 제안이 쉬워지고, 파트너사(데브툴·에이전트 플랫폼) 유치에 속도가 붙습니다. 단, 전체 용량이 2026년 말에야 완전 가동 예정이라, ‘즉각적인 대기시간 완화’는 점진적으로 나타날 가능성이 큽니다. (finance.yahoo.com)

코어위브-바스트데이터, 11.7억 달러 장기 협력… “AI 데이터층 효율화로 추론 단가↓”

Reuters

엔비디아가 투자한 스토리지/데이터 플랫폼 ‘바스트 데이터(Vast Data)’가 GPU 클라우드 코어위브(CoreWeave)와 11.7억 달러 규모의 다년 계약을 체결했습니다(11월 6일). 생성형 AI 서비스의 병목은 ‘GPU’만이 아닙니다. 대규모 데이터 입출력(IO), 피처 스토어, 체크포인트 저장, 벡터 인덱싱 등 데이터 계층 효율이 낮으면 GPU가 놀게 됩니다. 바스트는 ‘단일 네임스페이스·고성능 오브젝트/파일 통합’으로 이 병목을 줄여,

  • 같은 GPU로 더 많은 요청을 처리(추론 단가↓),
  • 모델 버전 관리·관찰/모니터링(Observability)·평가(Evals) 파이프라인을 단순화,
  • 서비스 품질(SLA)과 비용 가시성을 높입니다. 이는 사용자 입장에선 더 빠른 응답과 낮은 가격(또는 더 많은 무료 사용량)으로 체감될 수 있습니다. (reuters.com)

2025-11-11 AI 뉴스

10 Nov 2025

위키피디아, “AI 기업은 긁지 말고 유료 API 쓰세요”… 봇 트래픽 적발 뒤 가이드라인 공식화

TechCrunch

11월 10일(미국 PST) 위키미디어 재단이 “AI 개발사는 위키피디아를 무단 스크래핑하지 말고 ‘Wikimedia Enterprise’ 유료 API를 사용하라”는 권고를 내놨습니다. 최근 재단이 사람처럼 가장하는 AI 봇 트래픽을 적발(동기간 인류 사용자의 페이지뷰는 8% 감소)한 뒤, 출처 표기·서버 부하 방지·재단의 공익 활동 재원 확보를 이유로 명확한 원칙을 제시한 것입니다. 요점은 “데이터는 공짜가 아니다”입니다. 스크래핑은 사이트의 허가 없이 내용을 긁어오는 행위로, 서버 부담과 저작자 표기 문제를 낳습니다. 반면 API는 대량 이용에 적합하도록 속도·안정성·법적 정합성을 갖춘 공식 통로입니다. 기술적으로는 검색 인덱싱용 크롤러와 “모델 학습·추론용 수집”을 구분해 관리해야 하고, 산업적으로는 대형 모델에게 필수인 ‘정제된 최신 데이터’가 라이선스 시장을 통해 가격이 매겨지는 흐름이 더 뚜렷해질 전망입니다. 특히 생성형 검색·대화형 비서가 커질수록, 위키·뉴스·포럼 등 핵심 소스와의 유료 계약이 서비스 품질을 가르는 변수가 됩니다. (techcrunch.com)

구글, ‘Google TV 스트리머’에 제미나이 탑재… 리모컨 음성버튼으로 “TV 속 지식”을 바로 묻는다

TechCrunch

구글이 11월 10일(미국 PST) 발표로, Google TV 스트리머(동글형 기기)에 음성비서 ‘제미나이’를 기본 탑재하기 시작합니다. 기존 구글 어시스턴트를 대체하며, “아내는 코미디·나는 드라마, 둘이 볼 영화 추천해줘”처럼 기호와 맥락을 함께 반영한 질의가 가능해집니다. 단순 채널·검색을 넘어 “아웃랜더 지난 시즌 마지막에 무슨 일이 있었지?” 같은 ‘요약 질의’, “초등 3학년에게 화산 폭발 설명해줘” 같은 ‘교양 질의’도 바로 TV 화면에서 처리합니다. 기술적으로는 멀티모달(음성·텍스트·영상) 이해와 장기 문맥 기억, 그리고 유튜브·검색 연동이 핵심입니다. 산업적으로는 “거실의 첫 번째 AI 접점”이 스마트 스피커에서 TV로 이동하는 신호입니다. 콘텐츠 탐색·광고 타기팅·리모컨 UX가 AI 중심으로 재편되며, OTT 간 이용자 유치 경쟁에서도 “추천 품질”이 더 큰 무기가 됩니다. 다만 18세 이상 순차 배포, 데이터 사용·개인화 통제(설정) 등 프라이버시 설명을 서비스 내에서 분명히 제공해야 합니다. (techcrunch.com)

구글 지도, ‘빌더 에이전트’와 MCP 서버 공개… “텍스트로 말하면 코드를 짜주는 지도 AI”

TechCrunch

구글 지도(Google Maps)가 11월 10일(미국 PST) “빌더 에이전트”와 “MCP 서버”를 선보였습니다. 한마디로 “이런 프로젝트 만들어줘”라고 적으면 제미나이가 예제 코드를 생성하고, 미리보기·스타일 커스터마이징까지 돕는 저코드/노코드 제작 도구입니다. 또한 MCP(Model Context Protocol) 기반의 ‘Grounding Lite’를 통해 외부 AI 비서가 지도 데이터에 안전하게 접속해 “가장 가까운 마트까지 거리” 같은 질문에 시각적 구성요소(목록·지도·3D)로 응답할 수 있습니다. 기술적 의미는 두 가지입니다. 1) 생성형 코딩(코파일럿류)과 위치 데이터가 결합해, 소규모 개발사·지자체·로컬 비즈니스도 상호작용형 지리 서비스(Mash‑up)를 빠르게 만들 수 있고, 2) MCP로 데이터 접근을 표준화해, 다양한 AI가 “근거(grounding)”를 명시하며 사실성을 높일 수 있습니다. 산업적으로는 지도 생태계가 API 호출→템플릿 복붙에서 “에이전트 주도 제작”으로 진화하면서, 맵박스·오픈스트리트맵 생태계와의 경쟁·협력이 모두 가속될 전망입니다. (techcrunch.com)

칼투라, 스냅의 AI 창시자가 만든 ‘eSelf’ 2,700만 달러에 인수… “실시간 대화형 아바타”로 고객경험 공략

TechCrunch

기업용 영상 플랫폼 칼투라(Kaltura)가 이스라엘의 대화형 아바타 스타트업 eSelf.ai를 2,700만 달러에 인수했습니다(11월 10일, 미국 PST). eSelf는 사진 같은 디지털 휴먼이 “보고·듣고·말하며” 사용자 화면 내용을 인지(Screen understanding)해 즉시 반응하는 것이 강점입니다. 단순 ‘입모양 싱크’ 수준을 넘어, 저지연 음성인식·TTS(텍스트-음성)·시각이해를 결합해 상담·교육·세일즈 시나리오에 투입하기 용이합니다. 칼투라는 웹세미나·가상교실·사내 포털 등 기존 SaaS에 이 아바타를 얹어 “영상이 곧 인터페이스”가 되는 CX(고객경험) 패키지를 내놓을 계획입니다. 의미: 1) 비용이 큰 실시간 상담·교육을 일부 자동화하면서도 ‘사람 같은 경험’을 유지하려는 수요가 본격 상업화 단계로 진입, 2) 반면, 딥페이크·사칭 위험과 개인정보·저작권 이슈가 커지므로, 워터마크·접근통제·합의기반 프롬프트(Consentful UX) 같은 안전장치가 필수입니다. (techcrunch.com)

‘어디에 AI를 써야 돈이 벌리나’… 프로세스 가시화 SaaS ‘Scribe’, 7,500만 달러 유치·기업가치 13억 달러

TechCrunch

문서 자동작성 도구로 알려진 Scribe가 시리즈 C 7,500만 달러를 조달하며 13억 달러 유니콘 반열(11월 10일, 미국 PST). 핵심은 신제품 ‘Scribe Optimize’로, 회사 전반의 실제 업무흐름을 자동 채집·시각화해 “어디부터 자동화/에이전트 적용을 해야 ROI가 나는지”를 숫자로 보여주는 것입니다. 쉽게 말해 ‘현장의 클릭·전환·대기·오류’ 데이터를 근거로 “추측이 아닌 데이터 기반 AI 투자 우선순위”를 정하게 해줍니다. 기술적으로는 RPA·프로세스마이닝의 장점에 LLM의 요약·분류·추천을 결합했고, 산업적으로는 “AI 거품 논란” 속에 CFO·현업 책임자에게 명확한 비용 대비 효과(초당 인력 시간 절감, 온보딩 기간 단축 등)를 제시하는 툴의 수요가 급증하고 있음을 방증합니다. 2025~2026년 기업 IT의 화두가 “실험”에서 “표준화·운영화(operationalization)”로 넘어간다는 신호로 읽힙니다. (techcrunch.com)

‘코드 안 치는 코딩’ 열풍 이어진다… AI 코딩 플랫폼 ‘러버블(Lovable)’, 사용자 800만 명 목전

TechCrunch

스웨덴발 AI 코딩 플랫폼 러버블이 1년 만에 사용자 800만 명에 근접했다고 밝혔습니다(11월 10일, 미국 PST). ‘원하는 앱을 설명하면 제품을 뚝딱’ 만드는 이른바 바이브 코딩(vibe coding) 트렌드를 대표하는 서비스로, 하루 10만 개의 신규 프로덕트가 만들어진다는 설명입니다. 다만 보안·거버넌스 우려도 큽니다. 실제로 유사 도구에서 민감 이미지 유출 사례가 보고됐고, 러버블 측도 배포 전 보안 점검을 강화하고 ‘고위험 도메인(예: 금융)’에는 전문 보안 검토를 권고하고 있습니다. 기술 비전은 명확합니다. “프롬프트→프로토타입→사용자 테스트→개선”의 사이클을 초단축해 창업·내부 프로젝트의 실패비용을 낮추는 것. 산업적으로는 리플릿, 대형 모델 제공사의 ‘코딩 에이전트’와의 경쟁이 격화되며, 기업 시장 공략(권한·감사·비용 통제 기능)이 승부처가 됩니다. (techcrunch.com)