구글, 안드로이드 개발자용 AI 코딩 어시스턴트 '스튜디오 봇' 공개
구글이 I/O 행사에서 안드로이드 앱 개발을 돕는 '스튜디오 봇'을 공개했다. PaLM 2 기반 코딩 모델인 Codey를 탑재해 코틀린과 자바 코드를 생성하고 버그를 잡아준다. 안드로이드 스튜디오 툴바에서 바로 쓸 수 있으며 현재 미국 카나리 채널을 통해 먼저 제공된다.
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구글, 차세대 LLM 'PaLM 2' 공개: 바드 탑재 및 온디바이스 모바일 지원
구글이 I/O 개발자 회의에서 차세대 언어 모델 PaLM 2를 발표했다. 업데이트된 바드(Bard)에 전면 적용되며 개발자용 API도 개방됐다. 매개변수 경쟁 대신 수학 추론과 100여 개 다국어 처리에 집중했으며, 코딩 특화 모델 Codey와 스마트폰에서 초당 20토큰을 처리하는 경량 버전도 함께 공개됐다.
에어테이블, 기업용 노코드 솔루션 ‘에어테이블 AI’ 공개
에어테이블이 업무 프로세스에 생성형 AI를 손쉽게 통합할 수 있는 '에어테이블 AI'를 발표하고 얼리 액세스 신청을 시작했다. 코딩 없이 활용 가능한 새로운 'AI 필드'와 템플릿을 제공해 채용, 마케팅, 기획 업무를 지원한다. 유료 옵션으로 제공되며 약 3개월 뒤 정식 출시될 예정이다.
IBM, 기업용 생성형 AI 플랫폼 '왓슨x' 공개…기초 모델·거버넌스 도구 집약
IBM이 연례 행사 '씽크'에서 기업용 AI·데이터 플랫폼 '왓슨x(Watsonx)'를 발표했다. 파운데이션 모델 개발부터 거버넌스까지 아우르는 3가지 제품군으로 구성되며, 허깅페이스와도 파트너십을 맺었다. 기업들이 데이터 보안과 신뢰성을 확보한 상태에서 자체 AI를 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다.
허깅페이스·서비스나우, 무료 코드 생성 AI '스타코더' 공개
허깅페이스와 서비스나우가 오픈소스 코드 생성 모델 '스타코더(StarCoder)'를 출시했다. 150억 개 매개변수 규모로 80개 이상의 프로그래밍 언어를 지원하며 허용 라이선스 데이터로 학습됐다. 기업을 포함해 누구나 무료로 상용화할 수 있어 유료인 깃허브 코파일럿의 강력한 오픈소스 대안으로 주목받고 있다.
디지털 아티스트가 ChatGPT로 시총 5000만 달러 밈코인을 만든 방법
보도에 따르면, 코딩 경험이 전혀 없던 아티스트 레트 대시우드가 69달러의 예산으로 GPT-4를 활용해 이름 짓기부터 백서 작성, 스마트 계약 코딩을 끝내고 Midjourney로 로고를 만들어 밈코인 $TURBO를 발행했습니다. 비개발자가 AI만으로 프로젝트를 완성한 대표적 사례입니다.
엔비디아, LLM 챗봇 안전장치 '네모 가드레일' 오픈소스 공개
엔비디아가 대규모 언어 모델(LLM) 기반 앱의 탈선을 막는 오픈소스 소프트웨어 '네모 가드레일(NeMo Guardrails)'을 공개했다. 주제 이탈 방지, 유해 콘텐츠 필터링, 보안 연결을 지원하며 랭체인과 쉽게 연동된다. 머신러닝 전문가가 아니어도 몇 줄의 코드로 안전 규칙을 적용할 수 있다.
구글 바드에 코딩 기능 추가: 20개 이상 언어 지원 및 Colab 내보내기 연동
구글이 실험용 AI 서비스 바드에 프로그래밍 지원 기능을 추가했다. 파이썬, C++ 등 20개 이상의 언어로 코드 생성, 디버깅, 코드 설명이 가능하며, 파이썬 코드는 구글 코랩으로 바로 내보낼 수 있다. 구글은 바드가 여전히 초기 실험 단계인 만큼 코드 오류가 있을 수 있어 꼼꼼한 검토가 필요하다고 당부했다.
코히어, 10개 언어 위키피디아 임베딩 약 1억 개 무료 공개
코히어가 위키피디아 문서를 벡터화한 데이터셋 'The Embedding Archives'를 공개하고 약 1억 개의 다국어 임베딩 벡터를 무료 배포했다. 한국어와 영어를 포함한 10개 언어를 지원하며 허깅페이스에서 내려받을 수 있다. 개발자는 텍스트 분할과 임베딩 추출 비용 없이 곧바로 다국어 시맨틱 검색을 구축할 수 있다.
웹플로우, 생성형 AI 도입 발표: 프롬프트로 웹 컴포넌트 생성 및 템플릿 맞춤 설정 지원
노코드 웹 개발 플랫폼 웹플로우(Webflow)는 디자이너 캔버스 내에 생성형 AI 기능을 본격 통합한다고 발표했다. 프롬프트만으로 텍스트·컴포넌트 생성, SEO 및 대체 텍스트 자동화, 템플릿 맞춤 변경이 가능해질 예정이다. 향후 수주 및 수개월 내 순차 배포될 계획이다.
AWS, 생성형 AI 서비스 '아마존 베드록'과 자체 '타이탄' 모델 발표
AWS가 생성형 AI 구축을 지원하는 신규 서비스 '아마존 베드록'과 자체 '타이탄' 파운데이션 모델을 공개했다. 개발자는 인프라 관리 없이 API로 클로드나 스테이블 디퓨전 등을 호출하고 사내 데이터로 미세 조정할 수 있다. 현재 제한된 프리뷰로 제공된다.
구글-리플릿 맞손: 고스트라이터에 구글 AI 탑재, MS 코파일럿에 맞불
화요일 리플릿이 구글 클라우드와 전략적 파트너십을 맺고 코딩 어시스턴트 고스트라이터에 구글 생성형 AI 모델을 도입한다고 발표했다. 마이크로소프트 산하 깃허브가 GPT-4 기반 코파일럿 X를 공개한 지 일주일 만으로, 개발자 플랫폼을 둘러싼 빅테크의 AI 경쟁이 가열되고 있다.
유비소프트, NPC 잡담 대사 초안 쓰는 AI '고스트라이터' 공개
유비소프트는 NPC의 배경 대사와 군중 잡담 초안을 자동 생성하는 사내 AI 툴 '고스트라이터'를 공개했다. 작가가 생성된 선택지를 비교 평가하며 모델을 점진적으로 개선하는 방식이다. 유비소프트는 단순 반복 작업을 줄여 메인 서사에 집중하도록 돕는 도구라고 밝혔으나, 일부 개발자들의 비판도 이어지고 있다.
깃허브, Copilot X 공개: GPT-4 도입해 채팅과 PR 자동 작성 지원
GitHub가 GPT-4를 탑재한 차세대 개발 환경 ‘GitHub Copilot X’를 발표했다. 에디터 내 대화형 채팅은 물론 Pull Request 설명 자동 생성, 공식 문서 질의응답, CLI 터미널 지원까지 기능을 대폭 넓혔다. 단순한 코드 완성을 넘어 개발 수명 주기 전반을 AI 어시스턴트로 채우겠다는 구상이다.
PyTorch 2.0 정식 출시: torch.compile 도입으로 모델 학습·추론 대폭 가속
PyTorch 팀이 PyTorch 2.0을 정식 발표했다. 기존 동적 그래프 사용 방식을 유지하면서 컴파일러 계층을 전면 개편해, 핵심 기능인 torch.compile로 AMP 정밀도 기준 평균 36% 속도 향상을 끌어냈다. 플래시 어텐션 등 최적화 연산도 네이티브로 내장됐다.
구글, 지메일·문서에 생성형 AI 탑재…개발자용 'PaLM API' 공개
구글이 워크스페이스와 클라우드 전반에 걸친 생성형 AI 도입 계획을 발표했다. 지메일과 구글 문서에서 주제만 입력하면 초안을 작성하고 톤을 조절할 수 있게 된다. 개발자를 위한 'PaLM API'와 프로토타이핑 도구 '메이커스위트(MakerSuite)'도 공개됐다. 해당 기능들은 사전 테스터를 대상으로 순차 적용된다.
OpenAI, ChatGPT 및 Whisper API 출시: 기존 대비 90% 저렴한 가격
OpenAI가 GPT-3.5 Turbo와 Whisper 모델의 API를 공개했다. gpt-3.5-turbo 가격은 1,000토큰당 0.002달러로 기존보다 10배 저렴하며, Whisper는 분당 0.006달러다. 또한 API로 입력된 데이터는 기본적으로 모델 학습에 사용되지 않는다.
안드레센 호로위츠, AI 플랫폼 레플리케이트에 시리즈 A 투자
안드레센 호로위츠는 오픈소스 인공지능 호스팅 플랫폼인 레플리케이트(Replicate)의 시리즈 A 투자를 주도했다고 밝혔다. 레플리케이트는 복잡한 인프라나 머신러닝 지식 없이도 API 호출만으로 오픈소스 모델을 배포·실행할 수 있도록 지원하며, 머신러닝 분야의 버셀(Vercel)을 지향한다.
로블록스, 텍스트로 가상 세계 만드는 생성형 AI 도구 테스트
로블록스가 텍스트 프롬프트를 통해 3D 머티리얼과 코드를 생성하는 두 가지 생성형 AI 기능을 테스트 중이라고 밝혔다. 모델링이나 코딩 경험이 부족한 초보 창작자도 쉽게 가상 세계를 구축할 수 있도록 돕기 위한 조치로, 향후 몇 주 안에 로블록스 스튜디오 개발자에게 순차 제공될 예정이다.
OpenAI, 1000여 명 계약직 채용해 AI에게 코딩 사고 과정 학습
Semafor에 따르면 OpenAI는 지난 6개월간 중남미와 동유럽 등에서 원격 계약직 약 1000명을 채용했다. 이 중 약 40%는 프로그래머로, 단순 코드 수집을 넘어 문제 해결 및 디버깅 과정을 영어로 단계별 작성해 모델을 훈련시키고 있다. 이는 기초적인 코딩 작업을 자동화하기 위한 조치다.