[설문있어요] 32조원을 거절한 스타트업 🌎 / Made By Google 개최(8/13) 🗓️ / 1비트 LLM 공개 🧠

2024/07/24 수요일

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📰 IT뉴스 모아보기 (국내)

구글의 야심찬 클라우드 야망, 위즈 인수 무산으로 흔들리나?

구글의 모회사 알파벳이 230억 달러 규모의 사이버 보안 회사 위즈 인수를 포기하면서 클라우드 시장에서 아마존을 따라잡으려는 구글의 야심찬 계획에 차질이 예상됩니다. 위즈는 인공지능(AI) 기반 클라우드 보안 솔루션으로 주목받는 스타트업이며, 이번 인수는 구글이 클라우드 보안 시장에서 경쟁력을 강화하려는 전략의 일환이었습니다. 특히 위즈는 최근 10억 달러 규모의 자금 조달을 통해 120억 달러의 기업 가치를 인정받았으며, 구글은 위즈 인수를 통해 클라우드 보안 시장에서 입지를 강화하고 아마존과의 격차를 줄이려는 목표를 가지고 있었습니다. 하지만 위즈는 IPO 추진을 선택하면서 구글과의 인수 협상을 결렬시켰고, 이는 구글의 클라우드 확장 전략에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

LG전자, 고객 참여형 '업가전' 아이디어 1만6천건 돌파

LG전자는 '업가전' 전략을 통해 고객이 제품 구매 후에도 지속적으로 기능을 업그레이드하여 사용자 맞춤형 가전 경험을 제공하고 있어요. 2022년부터 시작된 이 전략은 LG 씽큐 앱을 통해 고객들이 직접 제안한 아이디어를 반영하여 진행되고 있으며, 현재까지 1만 6천건의 아이디어가 접수되었다고 해요. 이는 단순히 제품 기능 개선을 넘어, 고객과의 소통을 통해 진정한 가치를 창출하는 AI 가전의 미래를 보여주는 사례입니다. '현재 시간 표시', '스마트케어', '펫케어 코스' 등 고객 아이디어를 반영한 기능들은 제품 경쟁력 강화와 고객 만족도 향상에 기여하며, AI 가전의 발전 가능성을 보여준답니다.

뉴진스 멤버 '강탈' 논란, 어도어 vs 하이브 진실공방

어도어는 뉴진스 멤버 '강탈' 논란에 대해 디스패치 보도 내용이 허위 사실이라고 강력히 반박하며 법적 대응을 예고했습니다. 특히 하이브가 연습생 정보 유출, 허위 자료 제공 등을 통해 민희진 대표를 비방하고 있다고 주장하며 강한 불쾌감을 표했습니다. 어도어는 뉴진스 데뷔가 민희진 대표의 방관으로 인해 미뤄진 것이 아니라는 점을 강조하며 당시 이메일을 공개하며 데뷔 준비 타임라인을 공개했습니다. 

AMD, '하이브리드 AI' 전략으로 인공지능 시대 주도한다

AMD는 급증하는 인공지능 시장에서 '하이브리드 AI' 전략을 통해 데이터센터부터 AI PC까지 포괄적인 솔루션을 제공하고 있어요. 5세대 에픽 프로세서와 인스팅트 MI300 인공지능 가속기는 데이터센터에서 고성능 연산을 지원하며, 라이젠 AI 프로세서는 AI PC에서 사용자 경험을 향상시킵니다. AMD는 클라우드와 AI PC의 장점을 결합하여 대규모 언어 모델과 소형 언어 모델을 효과적으로 활용하고, 영상 편집과 같은 작업을 보다 효율적으로 처리할 수 있는 환경을 구축하고자 합니다.

자율주행 기술 발전 위한 개인정보보호 규제 완화

자율주행 기술 발전을 위해서는 보행자의 얼굴 및 시선 데이터 활용이 필수적이나, 개인정보보호 규제로 인해 활용에 제약이 있었습니다. 이에 개인정보보호위원회는 자율주행 기업의 실증특례를 허용하여 원본 데이터 활용을 가능하게 하고, 향후 법제화를 추진할 계획이에요. 실증특례를 통해 데이터 유출 및 오용을 방지하기 위한 안전장치를 마련하고, 정보 주체에게 정보 공개 및 삭제 요청 권한을 부여하여 투명성을 확보하고 있습니다. 다만, 대량의 개인 식별 정보 수집 및 활용에 대한 우려와 더불어, 해킹이나 시스템 오류로 인한 정보 유출 가능성을 고려하여 철저한 안전장치 마련이 중요하다고 하네요.

📰 IT뉴스 모아보기 (해외)

🧠 해외 토픽 훑어보기

Agile 실패율 268% 증가: '애자일' 신화의 붕괴?

최근 발표된 연구에 따르면 애자일 방식을 채택한 소프트웨어 프로젝트의 실패율이 비애자일 프로젝트보다 268% 더 높다는 사실이 밝혀졌습니다. 이 연구는 애자일 선언문의 '포괄적인 문서보다 작동하는 소프트웨어'라는 원칙에 의문을 제기하며, 개발 시작 전 명확한 요구 사항 문서화의 중요성을 강조합니다. 연구 결과, 명확한 요구 사항 문서화는 프로젝트 성공률을 97% 향상시키는 것으로 나타났습니다. 연구는 애자일 방식의 한계를 지적하며, 프로젝트 성공을 위해서는 요구 사항 명확화와 개발자의 심리적 안전성을 확보하는 것이 중요하다고 강조합니다.

1비트 LLM: AI의 에너지 문제를 해결할 혁신적인 기술?

최근 IEEE Spectrum에 게재된 기사는 1비트 LLM이라는 혁신적인 기술을 소개합니다. 1비트 LLM은 기존의 LLM보다 훨씬 작고 빠르며 에너지 소비량이 훨씬 적습니다. 1비트 LLM은 '부정확한' 언어 모델이라는 새로운 개념을 도입하여 정확성을 약간 희생하는 대신 크기와 속도를 크게 향상시켰습니다. 놀랍게도 1비트 LLM은 정확성을 크게 떨어뜨리지 않고도 매우 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이는 AI 개발의 새로운 시대를 열 수 있는 획기적인 기술로, 컴퓨팅 자원과 에너지 효율성 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다.

Glibc 2.40 출시: C23 기능 및 성능 개선

GNU C Library 2.40은 광범위한 C23 표준 기능 지원과 x86_64 및 AArch64 아키텍처에 대한 성능 개선을 제공합니다. _ISOC23_SOURCE 기능 테스트 매크로를 통해 개발자는 C23 표준 기능을 활용할 수 있으며, math.h 헤더 파일에는 ISO C23 함수군이 추가되어 다양한 데이터 유형에 대한 수학적 연산을 지원합니다. 또한 x86_64 아키텍처에서 새로운 glibc.rtld.enable_secure 튜닝 가능성을 통해 setuid 프로세스처럼 프로그램을 실행할 수 있습니다. AArch64용 벡터 라이브러리에는 acosh, asinh, atanh 등 다양한 수학 함수가 추가되어 벡터 연산 성능을 향상시켰습니다. Glibc 2.40은 x86_64에서 비임시 저장을 활용하여 대량 쓰기 성능을 개선하는 옵션도 제공합니다. 

소프트웨어 ADL: 왜 중요하고 어떻게 활용해야 할까요?

소프트웨어 아키텍처 결정 기록(ADL)은 프로젝트의 아키텍처 선택 이유와 시기를 기록하는 문서입니다. 이를 통해 미래 팀원들은 과거의 결정을 이해하고, 현재 상황에 맞는 최적의 선택을 할 수 있습니다. ADL은 프로젝트의 역사를 기록하여 특정 아키텍처 선택의 배경과 당시 상황을 파악하는 데 도움을 주어 유지보수 및 개선 작업을 용이하게 합니다. 또한, 코드에 가까운 위치에 문서화하여 접근성을 높이고, 개발 과정에서 발생하는 의사결정에 대한 투명성을 확보하는 데 기여합니다.

Google Calendar 데이터베이스 설계

이 튜토리얼은 Google Calendar와 유사한 기능을 가진 데이터베이스를 설계하는 방법을 단계별로 설명합니다. 실제 프로젝트를 통해 데이터베이스 디자인의 기본 원리를 이해하고 적용하는 방법을 보여줍니다. 논리적 모델부터 물리적 테이블 구조까지, 데이터베이스 설계의 전 과정을 다루며, 복잡한 데이터 모델링을 간단하게 이해하도록 돕습니다. 특히, 데이터베이스 설계에 대한 기본적인 이해만 있다면 누구나 쉽게 따라 할 수 있으며, Google Calendar 데이터베이스 구축에 대한 실질적인 지식을 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.

👨🏻‍💻 오픈소스 소식지

Timeshift로 안전하고 효율적인 백업 전략 구축하기

Timeshift는 Linux 환경에서 시스템 백업 및 복구 기능을 제공하는 필수적인 도구입니다. Windows의 시스템 복원 및 macOS의 Time Machine과 유사하게, Timeshift는 정기적으로 시스템 파일의 스냅샷을 생성하여 시스템 오류 발생 시 이전 상태로 복원할 수 있도록 지원합니다. Rsync 및 BTRFS 두 가지 모드를 지원하여 사용자의 필요에 따라 최적의 백업 전략을 선택할 수 있습니다. Rsync 모드는 하드 링크를 사용하여 공간 효율성을 높이고, BTRFS 모드는 BTRFS 파일 시스템의 기능을 활용하여 빠르고 효율적인 스냅샷 생성을 지원합니다.

llama.cpp: 초고속 LLM 추론을 위한 C/C++ 라이브러리

llama.cpp는 Meta의 LLaMA 모델을 포함한 다양한 LLM을 추론할 수 있는 경량의 C/C++ 라이브러리입니다. 외부 의존성 없이 구현되어 설치가 간편하며, Apple Silicon, x86, NVIDIA GPU, AMD GPU 등 다양한 하드웨어에서 최적화된 성능을 제공합니다. 1.5-bit부터 8-bit까지의 정수 양자화를 지원하여 메모리 사용량을 줄이고 추론 속도를 높였습니다. 또한, CUDA, HIP, Vulkan, SYCL 등 여러 백엔드를 지원하여 최적화된 성능을 제공합니다. llama.cpp는 LLM 연구 및 개발을 위한 강력한 도구이며, 개발자들은 이 라이브러리를 사용하여 자체 LLM 모델을 빠르고 효율적으로 구축하고 실행할 수 있습니다.

drawDB: 웹 기반 데이터베이스 설계 도구

drawDB는 웹 기반의 무료 데이터베이스 엔티티 관계(DBER) 편집기로, 사용자는 계정 생성 없이도 간단한 인터페이스를 통해 데이터베이스 다이어그램을 만들고 SQL 스크립트를 생성할 수 있습니다. drawDB는 다양한 기능을 제공하며, 사용자 정의 옵션을 통해 개인의 요구 사항에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다. 또한, 개발 팀과의 협업을 위한 공유 및 피드백 기능을 제공하여 효율적인 데이터베이스 설계를 지원합니다. drawDB는 개발자들이 데이터베이스 설계 과정에서 발생하는 시간 낭비를 줄이고, 코드 생성 및 협업 과정을 간소화하여 생산성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

🔗 못 다한 이야기들

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