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OpenAI, 역사상 최대 규모의 사모 펀딩 라운드를 통해 400억 달러를 유치하다

OpenAI, 역사상 최대 규모의 사모 펀딩 라운드를 통해 400억 달러를 유치하다 최근 인공지능(AI) 분야의 혁신과 진보를 선도하고 있는 OpenAI가 역대 최대 규모의 사모 펀딩 라운드를 성공적으로 마무리했습니다. 이번 투자 라운드를 통해 400억 달러를 유치한 OpenAI는 총 3,000억 달러의 기업 가치를 인정받으면서 눈길을 끌고 있습니다. 중요한 투자자들과 SoftBank의 역할 CNBC 보도에 따르면 이번 펀딩은 SoftBank가 주도했고, Microsoft, Coatue, Altimeter, Thrive 등 기존 OpenAI 지원자들도 함께 참여했습니다. 이들이 합심하여 거대한 금액을 투자한 이유는 OpenAI가 AI 연구를 더욱 심화하고, 컴퓨팅 인프라를 확대하며, 매주 5억 명이 사용하는 ChatGPT를 더욱 강력하게 개선할 수 있는 잠재력 때문입니다. Stargate 프로젝트와 미래 계획 OpenAI는 유치한 자금을 통해 Stargate라는 대규모 인프라 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이는 미국 전역에 AI 데이터 센터 네트워크를 구축하려는 프로젝트로 약 180억 달러가 투입될 예정입니다. 이런 프로젝트는 OpenAI가 AI 분야의 선두주자로 자리매김하기 위한 중요한 발판이 될 것입니다. OpenAI는 발표를 통해 “새로운 투자는 AI 연구의 경계를 더욱 넓히고, 컴퓨팅 인프라를 확장하며, ChatGPT를 사용해 더욱 강력한 도구를 제공하는 데 도움이 될 것”이라고 언급했습니다. 또한, “SoftBank Group과의 협력은 변혁적인 기술을 확장하는 능력을 공유하는 동반자로서 큰 의미가 있다”라며 기대를 표했습니다. OpenAI의 등장 및 향후 전망 이번 펀딩 라운드는 AI 업계에서 OpenAI의 위치를 더욱 공고히 하는 계기가 될 것입니다. 향후 지속적인 연구 개발을 통해 AI의 역할과 적용 가능성이 폭넓어지면서, OpenAI는 기술 혁신의 최정점에서 활약할 수 있을 것입니다. OpenAI의 발전은 단순히 기술적 성취를 넘어 사회 전반에...
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AI 기반 신약 개발: 이소모픽 랩스, 6억 달러 투자 유치

AI와 기술의 만남, 신약 개발의 미래가 열리다

이소모픽 랩스(Isomorphic Labs)는 최근 6억 달러(한화 약 7,200억 원)를 투자받으며 전 세계의 이목을 끌고 있습니다. 구글의 딥마인드(DeepMind)에서 AI 기술을 기반으로 분사된 이 기업은 인공지능을 활용한 신약 개발 플랫폼으로서, 최초로 외부 자본을 유치하게 되었습니다.

전략적 파트너십과 투자 배경

딥마인드의 공동 창립자인 데미스 하사비스(Demis Hassabis)가 창립한 이소모픽 랩스는 AlphaFold와 같은 AI 모델을 활용하여 단백질의 3차원 구조를 예측하고, 이를 신약 개발에 적용하고 있습니다. 지난해 해당 기업은 제약 기업인 엘리 릴리(Eli Lilly)와 노바티스(Novartis)와의 전략적 파트너십을 통해 최대 30억 달러 규모의 성과 지급 기회를 확보하였습니다.

새로운 투자 유치의 목적

건강 관리의 새로운 장을 열 수 있도록, 최근 유치한 투자는 이소모픽 랩스가 AI 기반 신약 설계 엔진의 추가 개발 및 임상 시험 적용을 가속화하는 데 사용될 것입니다. 이번 투자는 특히 Thrive Capital이 이끌었으며, 기존 투자자인 알파벳(Alphabet) 역시 참여하였습니다.

수상의 영예를 안고

AlphaFold 개발에 기여한 공로로, 하사비스와 딥마인드 연구원 존 점퍼(John Jumper)는 2024년 화학 부문 노벨상을 수상하였습니다. 이는 인공지능이 과학적 발견과 발전을 얼마나 크게 기여하고 있는지를 단적으로 보여주는 사례입니다.

미래 전망

이소모픽 랩스는 지속적으로 최고 수준의 연구 과학자들을 고용하여 인공지능과 생명과학의 경계를 넘어서는 연구를 이어갈 계획입니다. AI는 이제 제약 산업에서 혁신적인 방법으로 활용되고 있으며, 이러한 기술 진보는 빠르게 변화하는 건강 관리 환경에서 중요한 역할을 수행할 것입니다.

앞으로 AI 기반 신약 개발에 대한 발전과 그 가능성에 대해 지속적인 관심이 필요합니다. 이소모픽 랩스의 성공 사례는 향후 각국의 제약 산업에 중요한 이정표가 될 것입니다.

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구글 NoteBookLM으로 생산성 향상을 이끄는 5가지 스마트한 활용법

기술의 발전은 삶의 모든 측면에 변화를 불러일으켰습니다. 특히, AI 기반의 도구들은 우리의 일상과 업무 효율성을 크게 향상시켰죠. 최근 TechRadar에 소개된 Eric Hal Schwartz의 기사에서 다룬 NoteBookLM은 구글이 개발한 AI 오디오 도구로, 이를 통해 생산성을 극대화할 수 있는 다섯 가지 방법을 소개합니다. 필자가 공유한 팁을 바탕으로, 여러분도 노트북만큼 친근한 동역자를 발견할 수 있습니다. 1. 정보를 하나로 정리하고 시작하세요 NoteBookLM의 기능을 최대한 활용하기 위한 첫걸음은 모든 관련 자료를 한곳에 모아두는 것입니다. 다양한 연구 자료와 텍스트를 정리하여 AI가 문맥을 파악하고 의미 있는 통찰을 제공하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 필자가 원예 계획을 세웠을 때, AI는 두 명의 전문가가 대화하는 것처럼 필요한 정보를 제공했습니다. 여러 웹페이지를 왔다 갔다 하지 않아도 되는 점이 특히 유용했죠. 2. 적극적인 팔로우업을 하세요 이 AI 오디오 팟캐스트의 장점 중 하나는 상호 작용이 가능하다는 것입니다. 궁금한 점이나 더 알고 싶은 주제가 있을 때 AI에게 추가 질문을 던질 수 있습니다. 이와 같은 인터랙티브 기능은 정보를 보다 세분화하고 개인 맞춤형 도움이 되도록 해줍니다. 필자는 식물 비료에 대해 이해가 잘 되지 않았을 때, 질문을 통해 AI의 구체적인 답변을 얻을 수 있었습니다. 3. 맞춤형 에피소드를 설정하세요 NoteBookLM의 팟캐스트는 사용자 맞춤형으로 제작할 수 있습니다. 이는 개인의 목표에 맞춘 정보를 더 쉽게 얻는 방법입니다. 필자는 유지 관리가 적은 정원을 원했기 때문에 건조에 강한 식물과 천연 해충 방제에 집중할 수 있도록 설정을 조정했습니다. 여러분도 자신의 목표에 맞춘 에피소드를 제작하여 특정 관심 분야를 깊이 있게 탐구할 수 있습니다. 4. 자신만의 목소리를 '고용'하세요 AI로 생성된 팟캐스트는 음성 설정을 조정함으로써 더 흥미롭고 이해하기 쉬운 콘텐츠...
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바이빗 해커, 탈중앙화 거래소 통해 364만 달러를 DAI로 환전

최근 바이빗 해킹 사건과 관련된 주소들이 탈중앙화 거래소(DEX)를 통해 암호화폐를 DAI로 전환하는 활동이 포착되었습니다. 이들 주소는 수백만 달러 상당의 이더리움(ETH)을 DAI로 교환했으며, 일부 자금은 논란의 중심에 있는 거래소 eXch로도 보내졌습니다. eXch는 자금 동결 요청을 거부하여 많은 주목을 받고 있습니다. 블록체인 기록에 따르면, 바이빗 해킹에 사용된 주소 중 하나는 Sky(전 MakerDAO), Uniswap, OKX DEX 등과 상호작용하며 ETH를 DAI로 교환했습니다. 이는 탈중앙화 형태의 DAI가 중앙화 발행자가 자금을 동결할 수 없는 점을 노린 것으로 보입니다. 이 사건과 관련하여, 일부 DAI 자금은 여러 주소로 분산되었고, 항목당 고객 인정(KYC) 절차가 없는 eXch 거래소로 직접 입금된 경우도 확인되었습니다. 또한, 일부 자금은 다시 ETH로 교환되었습니다. eXch는 다른 거래소와 달리 바이빗 해킹 관련 자금을 동결하지 않고 있습니다. 특히 이번 사건은 북한 정부의 지원을 받고 있는 것으로 알려진 해킹 그룹 라자루스와 관련이 있을 가능성이 제기되고 있습니다. 온체인 조사관인 ZachXBT는 바이빗 했커와 Phemex, BingX의 공격을 주도했던 공통 주소를 확인했습니다. 이는 과거에 이들 그룹이 연관된 여러 공격에서 사용된 주소와 동일합니다. 그 외에도, Tether의 CEO Paolo Ardoino는 바이빗 해킹과 관련된 18만 1천 달러의 금액을 동결했다고 발표했으나, 일부 자금은 여전히 eXch로 흐름이 확인되고 있습니다. 이 같은 상황은 일반적으로 전제된 신뢰와 안전보장 기능을 갖춘 중앙화 거래소와 대조적입니다. 기술과 경제의 결합인 암호화폐 생태계는 이러한 사건을 통해 지속적인 발전과 변화의 계기를 맞고 있습니다. 독자들은 사건의 전개를 주목하며 탈중앙화 및 중앙화의 경계에서 일어나는 다양한 경우를 심도 있게 파악하는 것이 중요합니다.
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