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Ambuj Kumar가 설립한 Simbian은 AI를 통해 기업의 기존 보안 도구와 앱을 제어하고 조정하여 사이버보안 워크플로우를 자동화합니다. 이 플랫폼은 보안 도구를 AI로 구성하고 운영하여 조직의 운영 부담을 줄이는 데 도움을 줍니다. Simbian은 최근 투자자로부터 1천만 달러를 유치하여 팀 확장과 제품 개발에 사용할 계획입니다.

스마트폰 시장의 성장이 정체되면서, Humane이라는 스타트업이 새로운 대안으로 AI 핀을 제안합니다. 이 제품은 음성 명령과 내장 프로젝터를 통해 사용자와 상호작용하는 착용 가능한 AI 기기입니다. Humane은 이를 통해 스크린에 얽매이지 않는 새로운 사용자 경험을 제공하고자 합니다.

아마존이 AI 분야의 거물인 앤드류 응을 이사회에 영입하면서, 오랫동안 TV 업계에서 활동한 주디 맥그래스가 이사회에서 물러났습니다. 이 두 변화는 아마존이 엔터테인먼트 제국 확장에서 AI 역량 강화로 중점을 이동할 가능성을 시사합니다.

Google Cloud Next 2024에서는 AI 비디오 생성 도구 Google Vids, 엔터프라이즈용 코드 완성 도구 Gemini Code Assist, Google Workspace의 새로운 AI 기능, 이미지 생성 도구 Imagen 2, AI 대화형 에이전트 개발 도구 Vertex AI Agent Builder 등 다양한 신제품과 업데이트가 발표되었습니다. 이번 행사는 AI 기술의 통합과 혁신에 중점을 두었습니다.

구글 포토가 AI 업그레이드를 통해 다양한 편집 기능을 무료로 제공합니다. 주목할 만한 기능인 Magic Editor는 사진의 불필요한 요소를 제거하고, 배경을 편집하는 등 고급 편집을 가능하게 합니다. 이 기능은 5월 15일부터 점진적으로 제공될 예정입니다.

구글이 개발자의 코딩 작업을 돕기 위해 AI를 활용한 새로운 코딩 도구인 '제미니 코드 어시스트'를 발표했습니다. 이는 주요 기술 회사들이 개발자의 생산성을 높이기 위한 서비스 경쟁이 치열해지고 있음을 반영합니다. AI가 개발자의 일자리를 대체할 수 있을지에 대한 논의도 있지만, 아직 결론은 나지 않았습니다.

메타가 AI 모델을 운영하고 훈련시키기 위한 맞춤형 하드웨어 개발에 수십억을 투자하며, '차세대 메타 트레이닝 및 추론 가속기(MTIA)'를 공개했습니다. 이 칩은 더 큰 물리적 크기, 더 많은 처리 코어, 내부 메모리 및 높은 클록 속도를 자랑하며, 성능은 전 버전보다 최대 3배 향상되었다고 합니다.

2018년에 설립된 덴마크 스타트업 Reshape이 AI 모델과 로봇 이미징 시스템을 개발하여 과학자들이 페트리 접시와 같은 실험실 실험에서 시각적 변화를 추적할 수 있도록 돕습니다. 이 시스템은 실험을 24/7로 운영할 수 있게 하여 기술자들이 다른 작업에 집중할 수 있게 합니다. Reshape은 이를 통해 생물학의 무형적인 측면을 더 정량화할 수 있기를 기대합니다.

구글이 제미니 인 데이터베이스를 공개 예고했습니다! 이는 SQL 코드 생성, 요약, 오류 수정을 돕는 데이터베이스 스튜디오, AI 지원 데이터베이스 마이그레이션, 그리고 자연어 상호작용을 가능하게 하는 데이터베이스 센터 등을 포함해요. 이는 마이크로소프트의 코파일럿에 대한 대응으로 보이며, AI 기반 데이터베이스 관리 도구 경쟁이 치열해지고 있어요. 하지만, AI 모델의 신뢰성과 정확성에 대한 우려도 있답니다.

구글 클라우드가 데이터 주권과 규제 준수를 위해 구글 분산 클라우드(GDC)를 통해 파트너십을 강화하고 있습니다. 독일의 T-Systems, 미국 정부를 위한 World Wide Technology와 같은 파트너와 협력하여, 데이터를 특정 국가 내에서 유지하는 주권 클라우드 솔루션을 제공하고 있어요. 또한, AI 기능 강화와 새로운 보안 기능을 포함한 GDC를 소개하며, 파트너들과 함께 클라이언트를 위한 주권 GDC 구름을 제공할 계획입니다.

구글이 Cloud Next 컨퍼런스에서 생성형 AI를 탑재한 새로운 보안 제품과 서비스를 발표했습니다. 이번 발표는 대규모 기업 네트워크를 관리하는 고객을 대상으로 하며, Gemini라는 구글의 주력 생성형 AI 모델군에 초점을 맞췄습니다. Gemini는 악성 코드 분석, 위협 검색, 보안 이벤트 데이터 요약 등 다양한 보안 작업에 도움을 줄 수 있습니다. 하지만, 생성형 AI의 오류 가능성이 새로운 보안 도구의 지속 가능성에 대한 질문을 던집니다.

Google이 Cloud Next 컨퍼런스에서 새로운 기업용 AI 코드 완성 및 지원 도구인 'Gemini Code Assist'를 발표했습니다. 이는 VS Code와 JetBrains와 같은 인기 편집기용 플러그인으로 제공되며, GitHub의 Copilot Enterprise에 대한 직접적인 경쟁자로, 1백만 토큰 컨텍스트 창을 지원하는 Gemini 1.5 Pro 모델을 통해 더 정확한 코드 제안과 대규모 코드 변환을 가능하게 합니다. Google은 실행이 성공의 열쇠가 될 것이라고 밝혔습니다.

구글이 새로운 Arm 기반 Axion 칩과 Nvidia의 AI 가속기를 발표했습니다. 2025년 초에는 Nvidia의 고성능 HGX B200 및 GB200 NBL72 칩 지원이 제공될 예정이며, GB200 서버는 액체 냉각 방식을 사용합니다. 또한, 대규모 언어 모델(LMM) 훈련을 위한 A3 메가 인스턴스와 데이터 전송 암호화를 가능하게 하는 A3 컨피덴셜 인스턴스도 소개되었습니다.

구글이 AI 기능을 강화하여 구글 워크스페이스 사용자에게 새로운 업데이트를 제공합니다. 곧, 사용자는 Gmail에서 '도와줘, 글 써줘' 기능을 활성화하기 위해 음성 프롬프트를 사용할 수 있게 되며, 이를 통해 AI가 이메일 초안을 생성하도록 할 수 있습니다. 또한, Docs에서는 정보를 한 문서 안에서 더 잘 조직할 수 있도록 탭 지원이 추가됩니다. 이러한 변화는 구글 워크스페이스의 3억 사용자와 1000만 이상의 유료 고객에게 제공될 예정입니다.

구글이 이미지 생성기의 문제점을 개선하여 '이마젠 2'를 출시했습니다. 이 새로운 버전은 텍스트 프롬프트로부터 이미지와 짧은 4초짜리 비디오를 생성할 수 있는 기능을 추가했지만, 경쟁사 대비 혁신적이지는 않다고 평가받고 있습니다. 안전 조치에도 불구하고, 훈련 데이터의 투명성과 창작자의 선택권 부재에 대한 우려가 여전합니다.

Google이 월 $10에 제공하는 두 가지 새로운 AI 기반 Workspace 추가 기능을 발표했습니다. 하나는 회의 노트, 요약, 69개 언어로의 번역을 제공하는 AI 회의 및 메시징이고, 다른 하나는 민감한 파일 분류 및 보호, 데이터 손실 방지, 맞춤형 보안 제어를 돕는 AI 보안입니다. 이 기능들은 기존 제3자 서비스와 비교해 볼 때 가격이 비싸다고 느껴질 수 있지만, Google은 회의 추가 기능에 더 많은 기능을 추가할 계획입니다.

Google Cloud가 Vertex AI Agent Builder를 소개했습니다. 이 새로운 도구는 회사들이 대화형 AI 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 돕습니다. 이는 생성 AI의 새로운 트렌드로, 단순한 챗봇을 넘어 대화를 바탕으로 행동을 취하고 백엔드 시스템과 상호작용하는 에이전트를 말합니다. 다양한 사용 사례에 적용 가능하며, 다국어 지원과 국가별 API 엔드포인트를 제공합니다.

Google의 가장 강력한 생성 AI 모델인 Gemini 1.5 Pro가 이제 Vertex AI에서 공개 프리뷰로 제공됩니다. 이 모델은 최대 1백만 토큰을 처리할 수 있으며, 이는 대략 70만 단어 또는 3만 줄의 코드와 동일합니다. Gemini 1.5 Pro는 데이터의 내러티브 흐름을 더 잘 파악하고, 맥락에 풍부한 응답을 생성할 수 있습니다.

구글이 구글 워크스페이스 제품군에 새로운 AI 지원 비디오 제작 도구인 '구글 비즈'를 선보였어요. 사용자는 마케팅 자료나 이미지 등을 이용해 원하는 비디오를 설명하는 프롬프트를 입력하면, AI가 스토리보드를 생성해줍니다. 동료들과 실시간으로 협업할 수도 있어요. 현재 한정된 테스트 중이며, 곧 더 많은 테스터에게 제공될 예정이에요.

구글이 Cloud Next 컨퍼런스에서 생성적 AI 프로젝트와 인프라를 지원하기 위한 여러 오픈 소스 도구를 처음으로 공개했습니다. 이 중 MaxDiffusion과 JetStream 같은 도구는 AI 모델의 성능과 효율성을 대폭 향상시키며, 구글은 이를 통해 개발자들의 호응을 얻고 생성적 AI 주변의 생태계를 발전시키려는 목표를 가지고 있습니다.