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엔비디아가 합성 AI 훈련 데이터를 전문으로 하는 스타트업 그레텔을 인수했습니다. 이 인수는 9자리 수에 달하는 거래로, 그레텔의 마지막 평가액인 3억 2천만 달러를 넘는 것으로 알려졌습니다. 그레텔의 기술은 엔비디아의 생성 AI 서비스에 통합되어 개발자들에게 제공될 예정입니다. 이 인수는 마이크로소프트, 메타 등 주요 기술 기업들이 합성 데이터를 활용하는 추세에 맞춘 전략적 움직임으로 평가됩니다.

Raj Aggarwal이 AWS를 떠나 새로운 스타트업을 시작합니다. 그는 AWS에서 생성 AI와 수익 가속화를 담당하며 큰 성과를 이뤘습니다. 특히, 대규모 생성 AI 제품을 개발하여 파이프라인 생성을 4.9% 증가시켰습니다. 이전에는 Localytics와 Demand Sage를 창업한 경험이 있습니다. 그의 다음 행보가 기대됩니다!

캘리포니아 정책 그룹이 발표한 보고서에 따르면, AI의 미래 위험을 고려한 법률이 필요하다고 강조합니다. 페이페이 리와 공동 저자들은 AI 개발자들이 안전 테스트와 데이터 수집 방법을 공개하도록 요구하며, 투명성을 높이는 전략을 제안합니다. 이 보고서는 AI의 사이버 공격 및 생물학적 무기 가능성을 경고하며, 미래의 위협을 예측하는 것이 중요하다고 주장합니다.

AngelList의 CEO 아블록 콜리는 AI가 모든 스타트업에 영향을 미친다고 강조했습니다. AngelList 플랫폼의 스타트업 중 약 40%가 AI 관련 기업이라고 합니다. AngelList는 새로운 지능형 도구 Fin을 통해 시장 데이터를 실시간으로 분석할 수 있게 되었습니다. AI가 스타트업 환경을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요!

Elon Musk의 AI 회사 xAI가 새로운 이미지 생성 기능을 API에 추가했습니다. 이 기능은 grok-2-image-1212 모델을 통해 제공되며, 요청당 최대 10개의 이미지를 생성할 수 있습니다. 가격은 이미지당 $0.07로, Black Forest Labs와 Ideogram과 비교해 경쟁력 있는 가격을 제시하고 있습니다. xAI는 10억 달러 투자 유치를 논의 중이며, 75억 달러의 기업 가치를 목표로 하고 있습니다. 최근 생성 AI 비디오 스타트업을 인수하고, 데이터 센터 확장을 통해 모델 개발을 강화하고 있습니다.

NVIDIA의 GTC 컨퍼런스에서 자율주행 기술의 혁신이 주목받았습니다. GM은 Omniverse와 Cosmos를 활용해 공장 디지털 트윈을 만들고, Gatik은 Drive AGX와 Drive Thor로 자율 트럭을 개발합니다. Torc는 NVIDIA와 협력해 상용 자율주행 시스템을 준비 중입니다. Volvo는 Blackwell GPU로 공기역학 시뮬레이션을 개선하고 있습니다.

데이터 분석 기업 데이터마이너가 8,500만 달러의 자금을 확보하며 유럽, 중동, 아시아 시장 확장을 계획하고 있습니다. AI를 활용한 위기 대응 도구로 주목받고 있지만, 프라이버시 논란도 있습니다. 이 회사는 미 국방부와의 계약을 포함해 800여 고객을 보유하고 있습니다.

Tera AI는 로봇의 시각적 내비게이션을 혁신적으로 개선하기 위해 780만 달러의 초기 자금을 확보했습니다. 이 회사는 제로샷 내비게이션이라는 소프트웨어 솔루션을 통해 로봇의 이동성과 적응성을 높이고자 합니다. 창립자 Tony Zhang은 하드웨어에 구애받지 않는 접근 방식을 통해 로봇의 가치를 1,000배 증가시킬 수 있다고 믿습니다. Tera AI의 기술은 로봇 조작, 모바일 로봇, 자동 운전 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 이는 로봇 산업의 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.

AI 확장 법칙에 대한 새로운 발견이 있을까요? 최근 구글과 UC 버클리 연구진이 제안한 '추론 시간 검색' 방법이 주목받고 있습니다. 이 방법은 여러 답변을 생성하고 최적의 답을 선택하는 방식으로, 구글의 Gemini 1.5 Pro 모델의 성능을 향상시킬 수 있다고 합니다. 하지만, 전문가들은 이 방법의 실용성에 대해 회의적입니다. 추론 시간 검색은 명확한 평가 기준이 있을 때만 효과적이며, 이는 모든 쿼리에 적용되지 않을 수 있습니다. AI 업계는 모델의 추론 능력을 효율적으로 확장할 방법을 계속해서 찾고 있습니다.

Hugging Face가 새로운 iOS 앱 HuggingSnap을 출시했습니다. 이 앱은 오프라인에서 작동하며, iPhone 카메라가 포착한 장면을 실시간으로 분석합니다. 데이터 전송 없이 기기 내에서 모든 처리를 수행해 에너지 효율적입니다. 쇼핑, 여행, 학습 등 다양한 상황에서 유용하게 사용할 수 있습니다.

AI가 인간과 같은 지능을 가질 수 있을까? 샌프란시스코에서 열린 비즈니스 리더들과의 저녁 식사에서 이 주제가 큰 반향을 일으켰습니다. 2025년까지 대형 언어 모델(LLM)이 인간 수준의 지능에 도달할 수 있다는 낙관론이 있는 반면, Hugging Face의 토마스 울프는 이를 '희망적 사고'라며 비판합니다. 창의성이 AI 발전의 핵심이라는 의견도 주목받고 있습니다.

TechCrunch Sessions: AI가 다가오고 있습니다! 참가자들은 UC 버클리에서 열리는 브레이크아웃 세션의 연사를 투표할 수 있습니다. 3월 21일까지 투표가 가능하며, 한 명의 연사만 선택할 수 있습니다. AI와 정책, 포용성 등 다양한 주제를 다루는 연사들이 기다리고 있습니다. 지금 투표하세요!

AI 연구 논문이 ICLR에서 논란이 되고 있습니다. Sakana, Intology, Autoscience 등 AI 연구소들이 AI로 생성한 논문을 제출했지만, 일부는 심사자 동의 없이 진행되어 비판을 받았습니다. 학계는 AI 생성 콘텐츠의 증가에 대한 규제가 필요하다고 주장하고 있습니다.

Prezent는 AI를 활용한 슬라이드 데크 제작을 돕는 스타트업으로, 최근 2천만 달러를 투자받아 AI 모델을 발전시키고 새로운 시장으로 확장할 계획입니다. 이 회사는 비즈니스 프레젠테이션 생성의 한계를 극복하고자 하며, 특히 산업별 언어를 이해하는 AI 모델을 개발하고 있습니다. Prezent의 플랫폼은 사용자가 다양한 자산을 업로드하고 회사에 대한 정보를 제공하면, AI 비서 Astrid가 맞춤형 프레젠테이션을 제안합니다. 현재 150여 개의 포춘 2000 기업에 서비스를 제공 중이며, 이번 투자로 금융 서비스 및 제조업 분야로 확장할 예정입니다.

테슬라가 캘리포니아에서 승객 운송 서비스를 위한 허가를 받았습니다. 이 허가는 로보택시 서비스의 시작을 알리지만, 자율주행차 테스트는 포함되지 않았습니다. 테슬라는 직원 운송을 시작으로, 향후 일반 대중에게도 서비스를 확대할 계획입니다. 흥미로운 점은 텍사스 오스틴에서의 로보택시 서비스 계획입니다.

JD 밴스는 AI와 기술 혁신이 일자리를 대체할 것이라는 과도한 두려움을 지적하며, 오히려 기존 역할을 보강할 것이라고 주장했습니다. 그는 트럼프 행정부의 AI 규제 완화가 기술 혁신을 촉진할 것이라고 강조하며, 무역 및 관세 정책 변화가 해외 아웃소싱을 줄일 것이라고 덧붙였습니다.

Nvidia가 Disney Research 및 Google DeepMind와 협력하여 Newton이라는 물리 엔진을 개발합니다. 이 엔진은 로봇의 실제 환경에서의 움직임을 시뮬레이션하는 데 중점을 둡니다. 디즈니는 이를 통해 스타워즈 테마의 로봇을 테마파크에 선보일 계획입니다. GTC 2025에서 발표된 이 프로젝트는 로봇의 표현력과 정밀성을 크게 향상시킬 것입니다.

Nvidia의 CEO 젠슨 황은 GTC 2025에서 자율주행차에 대한 Nvidia의 여정을 설명했습니다. AlexNet의 성공이 Nvidia의 자율주행차 기술 개발에 큰 영향을 미쳤으며, 현재 거의 모든 주요 자율주행차 회사가 Nvidia의 기술을 사용하고 있습니다. GM과의 협력 확장 등 다양한 파트너십도 주목할 만합니다.

엔비디아가 GTC 2025에서 Grace Blackwell 칩 플랫폼을 기반으로 한 새로운 'AI 개인 슈퍼컴퓨터'를 공개했습니다. DGX Spark와 DGX Station은 AI 모델을 프로토타입하고 미세 조정할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 DGX Spark는 초당 1,000조 연산을 수행할 수 있는 능력을 자랑합니다. AI 에이전트의 혁신적인 변화를 기대해보세요!

Nvidia가 Groot N1이라는 AI 기반 모델을 발표했습니다. 이 모델은 인간의 인지 과정을 모방한 이중 시스템 아키텍처를 특징으로 하며, 휴머노이드 로봇을 위한 새로운 가능성을 열었습니다. 오픈 소스로 제공되어 많은 개발자들이 활용할 수 있습니다. 로봇 공학의 미래가 기대됩니다!