Figure AI, OpenAI와 결별 후 독자적 AI 개발 선언 – 이유와 전망

Figure AI는 최근 라스베이거스에서 주목받고 있는 로봇 제조업체로, 일반용 휴머노이드 로봇을 개발하고 있습니다. 이 회사가 OpenAI와의 협력을 종료하고 자체 인공지능(AI) 모델 개발에 집중할 것이라고 발표했습니다. 이 결정은 로봇 기술 분야에 중요한 시사점을 제기하며 많은 관심을 받고 있습니다. 개인적으로 Figure 1의 ChatGPT 적용한 영상은 상당히 충격적이었는데 실제 기기를 제어하고자 범용의 LLM 사용에 제약이 많았던 것 같았습니다.

OpenAI와의 협력 종료: 이유와 배경

Figure AI와 OpenAI의 협력은 로봇 AI 모델을 개발하기 위해 지난해 시작되었습니다. OpenAI는 자연어 처리 모델로 유명하며, 이 기술을 Figure의 로봇에 적용하려는 계획은 큰 관심을 받았습니다. 그러나 Figure AI는 이 협력 관계를 종료하고 스스로 AI 연구를 진행하겠다고 발표했습니다. Figure AI의 CEO인 Brett Adcock은 “실제 환경에서 인공지능을 구현하려면 AI의 수직적 통합이 필요하다”며, 외부 AI에 의존해서는 안 된다고 강조했습니다.

Figure AI

Adcock에 따르면 OpenAI와의 협력 중단 이유는 통합의 어려움 때문이었습니다. OpenAI는 광범위한 영역을 커버하지만, 특정 하드웨어에 최적화된 AI 모델 개발에는 한계가 있다고 설명했습니다. 이러한 결정은 Figure AI가 추구하는 독자적인 연구 방향과 관련이 깊습니다.

Figure AI, 자체 AI 모델의 장점

Figure AI가 자체 AI 모델을 선택한 이유는 분명합니다. 자체 소프트웨어는 해당 하드웨어와의 최적화된 조화를 이룰 기회를 제공합니다. 이는 Apple의 에코시스템 접근 방식을 따릅니다. 이러한 접근은 초기 개발과 유지보수에 많은 자원을 필요로 하지만, 결과적으로 강력한 성능을 제공합니다.

로봇 산업 내의 경쟁과 협력

로봇 산업에서는 독자적인 AI 모델을 개발하는 기업들이 우위를 점하고 있지만 파트너십 또한 여전히 중요한 부분을 차지합니다. 예를 들어, Boston Dynamics는 Toyota Research Institute와 협력하여 로봇 Atlas에 인공지능을 적용하고 있습니다. 이는 기술 개발에서 협력의 중요성을 보여줍니다.

Figure AI의 발전과 향후 전망

Figure AI의 결정은 로봇 산업 내에서 자체 기술 개발에 대한 추세를 반영합니다. 이 회사는 이미 BMW 등 주요 기업과 협력해 생산 라인에 로봇을 도입하고 있으며, 가정용 로봇 시스템도 모색하고 있습니다. 비록 개별 사용자보다는 대기업 중심의 접근이 우세하지만, 이를 통해 더 큰 시장을 선점하고 있습니다.

Figure AI의 발전은 최근 대규모 투자 덕분에 하드웨어 및 소프트웨어 팀의 빠른 확장을 통해 확인할 수 있습니다. 이러한 확장은 더욱 혁신적인 기술 구현의 기반이 될 것입니다. 결국, Figure AI와 같은 기업의 경쟁력은 기술적인 측면뿐만 아니라 시장에서의 입지 확보에도 달려 있습니다. 만약 이 회사의 독자적인 인공지능 개발이 성공적으로 이루어진다면, 이는 로봇 시장에서 새로운 규범으로 자리 잡을 수 있을 것입니다.

결론

Figure AI는 OpenAI와의 협력 종료를 통해 로봇 AI 개발의 새로운 방향을 제시합니다. 독자적인 AI 모델 개발을 통해 하드웨어와 소프트웨어의 완벽한 조화를 이루고자 하는 이들의 목표는 로봇 산업 전반에 깊은 영향을 미칠 것입니다. 기술 혁신과 시장 경쟁력을 동시에 노리는 Figure AI의 행보는 많은 기업에게 귀중한 교훈이 될 수 있을 것입니다.

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차세대 Alexa 공개: AI와 스마트홈 혁신의 새로운 시작

2025년 2월 26일은 아마존에게 중요한 날이 될 것입니다. 바로 차세대 인공지능 기반의 Alexa를 공개하기 때문인데요. 이 소식은 저를 포함하여 많은 스마트 기술 얼리어답터들에게 큰 관심을 불러일으킬 것 같습니다. 이번 글에서는 아마존의 새로운 Alexa가 어떤 기술과 기능을 갖추고 있는지, 그리고 이러한 혁신이 우리 생활에 어떤 변화를 가져올 수 있을지를 살펴보고자 합니다.

차세대 Alexa의 주요 특징

아마존의 시장 전략 변화의 일환으로, 새로운 Alexa는 여러 명령을 연속적으로 처리할 수 있는 능력을 갖출 예정입니다. 기존의 Alexa가 한 번에 하나의 요청만 처리할 수 있었던 것에 비해, 이제는 사용자가 연속적인 명령을 내려도 이를 이해하고 처리할 수 있는 수준으로 진화했습니다. 예를 들어, 사용자가 “Alexa, 불을 켜고 음악을 재생하고 타이머를 20분으로 설정해 줘”라는 명령을 내려도, 이전의 Alexa는 각각의 명령을 따로 처리해야 했습니다. 하지만 최신 버전은 모든 명령을 동시에 이해하고 실행할 수 있게 되었습니다.

차세대 Alexa

이러한 기능의 발전은 조금 더 자연스러운 대화를 통해 기기 사용을 가능하게해서 효율성을 높이는 데 크게 기여할 것으로 보입니다. 특히 스마트 홈 환경에서는 사용자의 편의를 더욱 증대시킬 것으로 예상됩니다. 예를 들어, 요리를 하면서 동시에 집 안의 여러 기기를 제어해야 할 때, Alexa의 연속 처리 능력은 큰 도움이 될 수 있습니다. (물론 실제 사용자 관점에서 이러한 명령을 자주 내릴 것으로는 생각하지 않습니다)

Alexa의 비용과 접근성

새롭게 업그레이드된 Alexa는 초기에는 제한된 수의 사용자에게 무료로 제공될 예정입니다. 이 과정을 통해 아마존은 사용자 경험을 실시간으로 관찰하고, 피드백을 통해 서비스 질을 높이고자 할 것 같고요. 그러나 아마존은 새로운 Alexa에 월 $5에서 $10의 구독료를 고려하고 있는 것으로 알려져 있으며, 아무래도 이를 위한 AI 운영 비용을 고려할 때 어쩔 수 없는 선택이라 생각되는 측면도 있습니다.

기본적으로 ‘Classic Alexa’라고 알려진 기존 버전은 계속해서 제공될 예정이라, 사용자는 최신 기능이 필요한지 여부에 따라 업그레이드를 결정할 수 있게 됩니다. 아마존의 이러한 전략은 점점 늘어나는 스마트 기기 시장 내 경쟁에서 우위를 점하려는 노력으로 볼 수 있습니다.

Alexa 개발 과정의 도전과 극복

신제품 개발 과정에서 아마존은 다양한 도전에 직면했습니다. 실제 계획보다 상당히 늦은 시기에 제품이 출시되는 것도 최근 출현한 생성형 AI를 접목하면서 기존 성능이 떨어졌기 때문이었답니다. 특히 Alexa의 타이머 설정과 같은 기본 기능에서도 문제가 발생했었는데요. 이러한 문제를 극복하기 위해 아마존은 기기의 신뢰성을 높이기 위해 엄격한 검증 과정을 거쳤다고 합니다.

Alexa의 도전 요소를 극복하는 과정은 제품 개발에 있어 매우 중요한 부분입니다. 혁신뿐만 아니라 안정적인 성능 제공 또한 소비자에게는 중요한 요소이기 때문입니다. 아마존은 AI 기능을 더욱 강화하여 사용자에게 원활한 경험을 제공하기 위해 계속해서 제품을 발전시킬 계획입니다.

AI와 스마트홈의 융합: 미래의 생활 모습

이번 Alexa의 업그레이드는 AI와 스마트홈의 융합이라는 측면에서도 큰 의미가 있습니다. 우리의 생활이 이전보다 더 쉽고, 효율적으로 변할 것임을 예고하는 이번 변화는 가까운 미래의 스마트홈의 모습을 한 걸음 더 앞당겼습니다. AI 기반의 기술 발전이 가속화되면서, 우리의 집은 점차 더 스마트해지고 있으며, Alexa는 그 중심에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 실제 스마트홈과 스마트 스피커의 컨셉으로 보여주었던 미래의 모습이 이제야 완성되는 느낌이기도 합니다.

AI와 스마트홈 통합 기술은 단순히 주거 편의를 넘어서, 환경 친화적인 생활을 실현하는 데에도 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 에너지 절약 기능을 통해 전기 사용을 최적화하는 것이 가능합니다. 지금은 생성형AI에 집중되어 대화를 잘 이해하고, 처리하느냐에 집중되어 있지만 기기가 연결된다는 것은 그 이후에 AI로 바뀔 수 있는 무궁무진한 시나리오가 가능해진다는 이야기이기도 하니까요.

결론: 기술 발전과 생활의 변화

아마존의 차세대 Alexa는 인공지능과 스마트홈 기술 간의 융합을 통해 더욱 향상된 생활 경험을 제공할 것입니다. 아마존이 발표한 이러한 기술 혁신은 AI 기술의 무한한 가능성을 또 한 번 입증하고, 동시에 이러한 혁신이 사용자의 생활에 실질적인 가치를 제공할 수 있도록 끊임없이 발전해 나가야 할 것입니다.

앞으로의 Alexa가 우리의 기대를 어떻게 충족시킬 것인지, 나아가 이러한 변화가 글로벌 AI 시장에 어떤 영향을 미칠지는 흥미롭게 지켜볼 부분입니다. 이처럼 계속해서 변화하는 기술 환경에서 Alexa는 여전히 중요한 혁신의 중심에 서 있으며, 우리는 이 모든 변화가 우리에게 줄 긍정적인 영향을 기대하고 있습니다. 발전하는 AI 기술을 통해, 더 편리하고 스마트한 생활을 꿈꾸는 모든 사용자들에게 Alexa는 꼭 필요한 필수품이 될 것입니다. 계속되는 혁신의 여정을 통해 아마존이 앞으로 또 어떤 놀라운 제품을 선보일지 기대해 봅니다.

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오픈AI 딥 리서치: AI 기반 심층 연구의 혁신적 도약과 실질적 AI 에이전트를 선보이다

최근 오픈AI가 발표한 ‘딥 리서치(Deep Research)’ 모드는 AI 기술의 새로운 패러다임을 제시하였습니다. 이 기능은 사용자들이 전문가 수준의 연구 결과를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있도록 하여, 많은 시간을 절약하게 합니다. 이 글에서는 딥 리서치 모드의 기술적 작동 원리부터 다양한 활용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다. 그러나 무엇보다 개인적으로 충격이었던 것은 바로 AI 에이전트의 실질적 모습을 보았다는 것입니다. 어떤 내용들이 있는지 살펴보시죠.

아래 글을 읽기 전에 실제 딥 리서치 조사 결과가 궁금하다면 다음 글을 먼저 읽어보시면 그 품질을 확인할 수 있답니다 : 기업별 생성형 AI 활용 사례 보고서 (Deep Research 결과)

오픈AI 딥 리서치 소개

오픈AI는 최근 ChatGPT Pro 구독 사용자에게 ‘딥 리서치’ 기능을 제공하기 시작하였습니다. 딥 리서치는 특정 주제를 심도 있게 연구하고, 전 세계 웹 데이터를 바탕으로 전문적인 보고서를 작성합니다. 이 기능은 비즈니스, 과학, 의학, 마케팅 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. 고도의 전문가가 작성한 것과 같은 수준의 출력물을 생성할 수 있어 대중의 관심을 끌고 있습니다.

딥 리서치

딥 리서치는 오픈AI의 o 시리즈 모델, 특히 o3 모델을 기반으로 하여 방대한 양의 정보를 분석하고, 텍스트, PDF, 이미지 등을 통합합니다. 오픈AI의 CEO인 샘 알트먼은 이 기능을 “초능력과 같다”고 표현하며, 시간과 비용 절감에 큰 도움이 된다고 강조하였습니다.

딥 리서치의 기술적 기반

딥 리서치는 오픈AI의 강력한 o3 시리즈 모델을 활용합니다. 이 모델은 여러 단계 연구 과정을 자동화하며, 인터넷 상에서 콘텐츠를 검색하고 통합 및 분석합니다. 이 기능은 실질적인 지식을 스스로 발견하고 습득할 수 있는 AGI 로드맵에 따라 개발되었습니다.

오픈AI의 선구적인 연구 책임자인 마크 첸은 딥 리서치가 인터넷에서 여러 단계 연구를 수행하고 실시간 정보를 바탕으로 계획을 조정하는 방법에 대해 설명하였습니다. 이러한 기능을 통해 분석가나 전문가가 작성할 법한 완전 인용된 연구 논문과 유사한 결과물을 생성할 수 있다고 밝혔습니다.

딥 리서치의 활용 사례

딥 리서치는 다양한 분야에서 활용 가치를 입증하고 있습니다. 오픈AI의 공식 트위터(X) 계정에 따르면, 이 기능은 금융, 과학, 정책, 엔지니어링 분야에서 집중적인 지식 작업을 수행하는 사람들을 위해 개발되었습니다. 뿐만 아니라, 개인적으로 추천 제품을 찾거나 상세한 제품 연구를 수행하는 일반 사용자에게도 유용하다고 합니다.

개인적 의료 성공 사례

딥 리서치의 감동적인 사례 중 하나는 Felipe Millon의 이야기에서 나타났습니다. 그의 아내는 양측 유방암 진단을 받았으며, 심각한 치료 결정을 앞두고 있었습니다. 이때 딥 리서치를 통해 방사선 치료의 장단점을 조사하고 여러 연구를 인용함으로써, 의사들이 제공한 정보 이상의 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있었습니다.

향후 계획 및 접근 가능성

현재 딥 리서치는 ChatGPT Pro 사용자들에게 제공되고 있으며, 곧 Plus, Team, 교육 계정을 포함한 더 많은 사용자에게 확장될 예정입니다. 오픈AI는 딥 리서치의 리소스 사용을 최적화해 더 많은 사용자가 이 기능을 활용할 수 있도록 준비하고 있습니다. 이 기능은 장시간 자율적으로 사고할 수 있는 모델이기 때문에, 보고서를 작성할 때 반드시 출처를 확인하는 것이 중요합니다. 딥 리서치의 혁신적인 면모와 기대되는 발전은 기업의 관점에서는 AI 에이전트 시장의 개화를 알리는 신호탄으로 보입니다. 지금까지는 개념이었다면 이제는 실제 손에 잡히는 결과물로 다가온 것으로 이해가 됩니다. 앞으로 어떻게 진화발전할지 벌써부터 기대가 되는군요.

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