[01월 21일] IT is 뉴스클리핑

매일 빠르게 변하는 IT 이슈, 일일이 찾아볼 시간이 없다면?
매일 아침 놓치면 안될 핵심 내용만 모아 전달해 드립니다!

*[AI 뉴스클리핑]은 생성형 AI를 활용해 작성되며, 에디터의 검수 이후 발행됩니다.

오늘의 주요 이슈 한 눈에 보기

#AI #오픈AI #웨어러블 기기

오픈AI도 ‘웨어러블 기기’ 내놓는다…“AI 특화, 연말께 공개”

이미지 출처=연합뉴스

오픈AI가 인공지능에 특화된 하드웨어 기기를 올 하반기에 공개할 계획이라고 밝혔어요. 크리스 리헤인 오픈AI 글로벌 대외협력 최고책임자는 스위스 다보스에서 열린 행사에서 올해 가장 기대되는 프로젝트로 ‘기기’를 꼽으며, 연말에 가까운 시점에 관련 소식을 전할 수 있을 거라고 말했어요.

다만 이 기기가 올해 안에 바로 판매될지는 아직 확정되지 않았어요. 리헤인 최고책임자는 판매 시점에 대해선 말을 아끼면서도, 회사가 2026년 하반기를 염두에 두고 준비 중인 제품이 있다고만 설명했어요. 즉, 공개는 올해지만 실제 상용화는 더 시간이 걸릴 가능성이 있어 보여요.

오픈AI는 지난해 애플 아이폰 디자인을 총괄했던 조니 아이브의 스타트업 ‘io’를 인수하며 하드웨어 진출을 공식화한 바 있어요. 현재는 화면이 없는 소형 웨어러블 기기, 특히 음성으로 AI와 대화하는 형태의 기기를 개발 중인 것으로 알려졌고요. 샘 올트먼 CEO도 “2년 안에 공개될 것”이라며 시제품 디자인을 높게 평가한 만큼, 오픈AI가 소프트웨어를 넘어 새로운 AI 기기 시장을 본격적으로 노리고 있다는 신호로 읽혀요.

➡️ 원문 보기

#AI #AI 배우 #OTT

‘진짜’ 밀어낸 AI 배우 영화계 속속 등장… ‘제작비 혁명’ vs ‘질적 저하’ 논쟁

생성형 AI가 배우의 얼굴·목소리·감정 연기까지 정교하게 구현하면서, 영화와 드라마에서 ‘주연급 AI 배우’가 실제 상업 작품에 등장하는 사례가 늘고 있어요. 제작 기간과 비용을 크게 줄일 수 있다는 점에서 “제작 혁명”이라는 평가가 나오지만, 한편에선 AI가 서사의 중심에 서는 게 창작 생태계에 위협이 될 수 있다는 우려도 함께 커지고 있어요.

비판론도 만만치 않아요. 벤 애플렉은 AI가 쓴 글이 결국 평균으로 수렴해 결과물이 별로라고 지적하면서, 비용 대비 성능 개선이 크지 않아 기술 발전이 정체기에 들어섰다고 봤어요. 반대로 현장에서는 이미 AI 배우 활용이 현실이 됐어요. 해외에선 디에이징이나 고인 배우의 재현, 가상 배우의 활동 같은 실험이 이어졌고, 국내에서도 KT가 참여한 AI 옴니버스 영화에서 AI 배우 ‘라운’이 주연을 맡는 등 “촬영 없이 AI로 구현”하는 방식이 본격화됐어요.

특히 숏폼 드라마 시장은 더 빠르게 움직이고 있어요. 기획부터 후반까지 AI를 전면 도입해 제작 기간을 줄이고 VFX·로케이션 비용을 크게 낮춘 사례가 나오면서 ‘저비용·다작’ 전략이 강화되는 흐름이에요. 다만 업계는 결국 승부는 이야기와 완성도에서 갈린다고 보고 있어요. 초상권·성대권 같은 권익 보호와 표시 의무 등 제도 정비도 같이 따라가야 하고, AI를 “썼다” 자체가 아니라 “얼마나 자연스럽게 잘 쓰느냐”가 경쟁력이 되는 국면으로 바뀌고 있다는 얘기예요.

➡️ 원문 보기

#플랫폼 #카카오 #Kanana-2

카카오, 'Kanana-2' 업데이트…MoE 기반 모델 4종 오픈소스 추가 공개

이미지 출처=카카오

카카오가 차세대 언어모델 Kanana-2를 업데이트하고, 성능을 개선한 모델 4종을 오픈소스로 추가 공개했어요. 핵심은 “비싼 장비 없이도” 돌아가게 만들면서, 에이전트형 AI에 필요한 지시 이행·도구 호출 능력을 크게 끌어올렸다는 점이에요. 그래서 중소기업이나 연구자도 A100급 GPU 수준에서 비교적 현실적으로 활용할 수 있다는 메시지를 같이 던졌어요.

이번 Kanana-2는 MoE(전문가 혼합) 구조를 써서 효율을 잡았어요. 전체 파라미터는 32B지만, 실제로 답을 만들 때는 상황에 맞는 3B만 활성화하는 방식이라 연산량을 줄이면서도 ‘큰 모델 같은’ 성능을 노리는 구조예요. 여기에 카카오는 MoE 학습 커널을 직접 개발해 속도와 메모리 효율을 개선했고, 사전학습과 사후학습 사이에 ‘미드 트레이닝’을 넣고 리플레이 기법까지 적용해 새 능력을 넣어도 한국어와 기본 상식을 덜 잊게 했다고 설명했어요. 공개된 4종은 기본/지시 이행/추론 특화/미드 트레이닝 모델이고, 연구용 탐색 모델도 같이 내놨어요.

방향성은 대화 잘하는 모델을 넘어서 일을 처리하는 에이전트에 맞춰져 있어요. 멀티턴 도구 호출 데이터를 집중 학습해, 복잡한 지시를 이해하고 필요한 도구를 스스로 선택해 호출하는 능력을 강화했다는 거예요. 성능 비교에선 Qwen 계열 모델 대비 지시 이행 정확도, 멀티턴 도구 호출, 한국어 처리 등에서 앞섰다고 주장했고요. 동시에 카카오는 더 큰 MoE 대형 모델(Kanana-2-155B 계열)도 학습 중이라면서, 적은 데이터로도 주요 벤치마크에서 유사 성능을 보였고 8비트 포맷 등으로 학습 효율도 끌어올리고 있다고 덧붙였어요.

➡️ 원문 보기