컴투스, 홈페이지 전면 개편
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2억원으로 지을 수 있는 26㎡(약 8평)짜리 모듈 주택인 ‘LG 스마트코티지’의 첫 고객이 SM엔터테인먼트로 결정됐다. LG전자는 스마트코티지에 적용되는 인공지능(AI) 가전과 냉난방공조(HVAC) 시스템 성능을 높여 기업 간 거래(B2B) 고객 확보에 적극 나설 계획이다.LG전자는 15일 “AI 가전과 HVAC 기술을 집약한 혁신적 주거 생활 솔루션 LG 스마트코티지를 SM엔터테인먼트에 공급했다”고 발표했다. SM엔터테인먼트는 스마트코티지를 강원도에 있는 연수원에 준공해 임직원 교육·워크숍 공간으로 활용하기로 했다.LG 스마트코티지는 도시 근교와 지방에 ‘세컨드 하우스’를 손쉽게 구축할 수 있는 모듈형 주택이다. 연수원, 문화 공간 등에도 다양하게 활용할 수 있다. 단층형 모델 ‘모노’의 기본 공급가격은 2억원, 복층형 ‘듀오’는 2억8000만원 수준이다.스마트코티지는 에너지 소비량을 줄여주는 LG전자 히트펌프 HVAC 시스템과 AI 가전을 기본 옵션으로 구비했다. SM 연수원용 스마트코티지에도 에너지 효율이 높은 히트펌프 냉난방 시스템 ‘써마브이 모노블럭’, 일체형 세탁건조기 ‘워시타워 컴팩트’, 디오스 오브제컬렉션 인덕션, 광파오븐, 식기세척기 등이 들어갔다.LG전자는 SM 연수원 공급을 시작으로 B2B 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 이향은 LG전자 HS(생활가전솔루션)사업본부 CX(고객경험)담당 상무는 “LG 스마트코티지는 건축산업의 새로운 변화를 선도할 것”이라고 말했다.황정수 기자
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오픈AI 공동창립자의 경고…"예측불가 추론 AI 시대 온다"
오픈AI의 공동창립자 일리야 수츠케버(사진)가 데이터 고갈로 사전 학습 형태의 생성형 인공지능(AI) 모델 훈련이 어려워질 것이란 전망을 내놨다. AI가 자체 추론 능력을 갖추고, 그 추론 결과는 예측 불가능할 것이라고도 했다.14일(현지시간) 로이터 등에 따르면 수츠케버는 전날 캐나다 밴쿠버에서 열린 신경정보처리시스템 콘퍼런스 강연에서 “우리가 아는 형태의 생성형 AI 모델 사전 훈련은 의심할 여지 없이 끝날 것”이라고 예측했다. AI 모델 학습에 필요한 데이터가 화석연료처럼 유한한 자원이란 점을 이유로 꼽았다. 그는 “컴퓨터 연산 능력은 향상되고 있지만 데이터는 늘지 않고 있다”며 “우리가 가진 인터넷은 오직 하나뿐이기 때문”이라고 했다.수츠케버는 올해 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 캐나다 토론토대 교수의 수제자로, 본격적인 AI 시대의 문을 연 인물로 평가받는다. 힌턴 교수와 딥러닝의 시초인 ‘알렉스넷’ 개발에 참여했고, DNN리서치를 공동 창업했다. 구글이 DNN리서치를 인수한 뒤 구글로 자리를 옮겨 AI 알파고와 AI 개발 도구인 텐서플로 개발에 앞장섰다. 2015년 오픈AI를 공동 설립해 챗GPT 개발을 주도했다.수츠케버는 앞으로 AI 기술은 에이전트와 추론 중심으로 변할 것이라고 밝혔다. 에이전트는 스스로 작업을 수행하고 결정을 내리는 자율적인 AI 시스템을 의미한다. 그는 “AI가 에이전트와 추론 능력을 동시에 갖추면 자의식까지 갖게 될 것”이라고 전망했다. AI가 체스 선수도 예측할 수 없는 수를 두는 것을 사례로 들며 “AI가 더 많이 추론할수록 추론 결과는 예측 불가능해진다”고 덧붙였다.수츠케버가 오픈AI를 나와 창업
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컴퓨팅 인프라와 전력 소모가 적은 차세대 생성형 인공지능(AI) 알고리즘을 개발하는 기업에 투자업계의 자금이 몰리고 있다. ‘돈 덜 드는 AI’가 새로운 키워드로 부상했다는 평가가 나온다.15일 블룸버그에 따르면 미국 AI 스타트업 리퀴드AI는 2억5000만달러(약 3600억원) 투자를 유치했다. 기업가치는 23억달러(약 3조3000억원)로 평가됐다. 지난해 말 기업가치 3억3000만달러(약 4700억원)를 기록한 것과 비교하면 몸값이 일곱 배 뛰었다.이번 투자가 눈길을 끄는 것은 이 회사가 오픈AI의 GPT와는 다른 액체 신경망(LNN) 기반 모델을 개발한 회사기 때문이다. 액체 신경망은 현재 생성 AI의 기본 알고리즘인 ‘트랜스포머’ 구조의 한계를 극복할 대안으로 거론되는 모델이다.트랜스포머는 자연어처리(NLP) 성능을 크게 개선해 현재 생성 AI의 기틀이 됐다. 오픈AI의 GPT도 트랜스포머를 기반으로 개발됐다. 하지만 훈련에 상당한 시간과 비용이 드는 게 단점이다. 액체 신경망은 인공 신경망의 결정 방정식이 고정돼 있지 않고 액체처럼 유연하게 변한다. 기존 AI 모델보다 가볍고 메모리를 덜 쓴다. 회사 관계자는 “AI 성능 향상 속도가 더뎌지면서 막대한 개발 비용을 감당하기 어려워졌다”며 “우리는 연산 자원을 적게 쓰기 때문에 데이터센터 의존도를 줄일 수 있다”고 설명했다.트랜스포머의 한계를 극복하기 위해 새로운 모델을 활용하는 AI 스타트업도 늘고 있다. 대표적인 게 미국 카네키멜론대와 프린스턴대 연구자들이 1년 전 공개한 ‘맘바’다. 맘바는 ‘선택적 상태 공간 모델(SSM)’을 활용해 토큰을 선택적으로 처리한다. 불필요한 정보를 버리는 방식으로 자원을 효율