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일부 Tenda 네트워크 장비 펌웨어에서 문서화되지 않은 인증 백도어가 발견되어 보안 취약점이 보고되었습니다. 이 백도어를 통해 유효한 자격 증명 없이도 웹 관리 인터페이스에 관리자 권한을 획득할 수 있는 것으로 확인되었습니다.

해당 취약점은 CVE-2026-11405로 식별되었으며, 이는 일반 비밀번호 검증이 실패했을 때 시스템이 sys.rzadmin.password 값을 대체 비밀번호로 확인하는 방식으로 작동합니다. 이로 인해 공격자는 인증 절차를 우회하여 장비의 관리자 권한을 탈취할 수 있게 됩니다.

개발자와 시스템 관리자는 Tenda 장비의 펌웨어 버전을 확인하고 해당 취약점에 노출되었는지 점검해야 합니다. 백도어의 존재는 장비의 보안 무결성에 심각한 영향을 미치므로 즉각적인 패치 적용이 필요합니다.

찰스 허드슨은 500개 이상의 스타트업에 투자한 경험을 바탕으로 초기 단계 창업자들이 직면하는 어려움과 펀딩을 받기 위해 피해야 할 흔한 실수들에 대해 공유했습니다.

이번 빌드 모드 에피소드에서는 프리커서 벤처스(Precursor Ventures)의 찰스 허드슨이 현재 초기 단계 창업자들이 겪고 있는 역풍과 성공적인 투자를 위해 반드시 피해야 할 실책들에 대해 논의합니다.

창업자들이 겪는 현실적인 어려움과 투자 과정에서 발생하는 실수를 미리 알면 자금 조달 과정에서 발생할 수 있는 위험을 줄이고 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

이 내용은 초기 스타트업을 운영하거나 투자에 관심 있는 모든 개발자들에게 실질적인 통찰을 제공할 것입니다.

연방 판사가 일론 머스크와 트럼프 행정부 간의 합의에 대해 심각한 의문을 제기했음에도 불구하고 해당 합의를 승인했습니다. 이 합의는 머스크가 트위터 투자자들에게 피해를 입혔다는 혐의와 관련된 규정 위반에 대한 벌금으로 이루어졌습니다.

미국 지방 법원 판사인 스파클 수크나난 판사는 머스크와 증권거래위원회(SEC) 간의 합의에 대해 "상당한 우려"를 표명하며 SEC의 의사 결정 과정에서 "위험 신호"를 언급했습니다. 이는 판사가 이 합의가 부패에 오염되었는지에 대해 이전에 의문을 제기했던 맥락에서 나온 발언입니다.

하지만 판사는 합의를 거부할 수 있는 법적 기준이 매우 높으며, 현재 상황이 그 기준을 충족하지 않는다고 보았습니다. 따라서 법원은 당사자들의 동의 판결을 받아들여야 하며, 머스크가 혐의에 대해 책임을 지는지 여부는 유권자들에게 맡겨야 한다고 밝혔습니다.

뉴욕타임스와 데일리 뉴스에 따르면 OpenAI가 ChatGPT 저작권 소송에서 자신들이 학습 데이터와 고객 채팅 기록에서 저작권 침해 증거를 숨겼다고 주장하며 새로운 제재 신청을 제기했습니다. 이는 생성형 AI 모델을 타인의 콘텐츠로 학습하고 이를 사용자 출력에 재현한 행위에 대한 소송이 진행되는 가운데, OpenAI가 자신들의 학습 데이터에 대한 접근 및 검색 능력이 부족하다는 주장을 해왔기 때문에 발생한 논란입니다.

소송 과정에서 OpenAI 데이터 프라이버시 엔지니어인 비니 모나코는 OpenAI가 이미 학습 데이터 내에서 저작권 기사를 검색하고 평가하는 내부 조사를 수행했으며, 소송 제기 이전에 약 7,800만 건의 비식별화된 ChatGPT 대화 기록 데이터베이스를 보유하고 있었다고 증언했습니다. 또한 OpenAI는 소송 직후 출력물에 대한 재현을 감지하고 기록하기 위해 ‘프로젝트 지라프(Project Giraffe)’라는 도구 세트의 일부로 ‘블룸(Bloom)’ 필터를 구현했다고 밝혔습니다.

원고 측은 OpenAI가 요청한 1억 2천만 건의 채팅 기록 샘플 중 2천만 건만 제출했으나, 이 샘플에는 법원이 인정하기에 사용 불가능한 수준의 삭제가 포함되어 있다고 주장하고 있습니다. 원고들은 OpenAI가 법원의 보존 명령을 위반하여 수십억 건의 ChatGPT 출력을 삭제했으며, 요청된 샘플에 수백만 건의 기록을 대체했다고 주장하며 증거 은닉에 대한 책임을 묻고 있습니다.

이에 대해 OpenAI 대변인은 뉴욕타임스가 소송을 약화시키면서 사적인 대화에 접근하려는 시도를 하고 있다고 반박하며 자신들의 사용자 프라이버시와 공정 사용 원칙을 계속 방어할 것이라고 주장했습니다.

Slate Auto가 크레용 제조사인 크레욜라와 협력하여 전기 트럭을 채색하는 파트너십을 발표했습니다. 이 회사는 단순성과 맞춤화를 핵심으로 내세우며 $24,950의 무도장 회색 전기 트럭을 판매하고 있으며, 차량 랩핑과 데칼 등을 통해 고객이 차량을 원하는 대로 꾸밀 수 있도록 지원하고 있습니다.

Slate는 이번 협력을 통해 크레욜라의 시그니처 색상인 세룰리안, 펀, 저지 토마토, 라즈마타즈, 팬지 등 다섯 가지 색상을 사용한 차량 랩핑을 제공합니다. 이 크레용 색상 차량 랩핑은 $1,549.99의 비용이 발생하며, 선택 시 크레욜라 키 포브와 대시보드용 아트 피스인 슬레이틀렛이 함께 제공됩니다.

이는 크레욜라가 최초로 자동차 산업과 파트너십을 맺는 사례이며, Slate Auto는 뉴욕 예술가 맥스 콜로와도 협업하고 있습니다. Slate는 앞으로도 더 많은 디자인 협업을 통해 맞춤화 시장을 확장할 계획입니다.

OpenAI는 뉴스 기관들과의 저작권 분쟁 과정에서 사용자들의 콘텐츠 침해 증거를 숨겼다는 이유로 심각한 제재를 받을 수 있다는 주장에 직면했습니다. 이는 뉴욕타임스(The New York Times)를 필두로 한 뉴스 기관들이 OpenAI를 상대로 제기한 소송에서 비롯되었으며, OpenAI가 수년간 침해 증거를 은폐했다는 의혹이 제기되었습니다.

이 논란의 핵심은 ChatGPT 로그 수백만 건에 대한 접근 권한과 관련되어 있습니다. 소송을 제기한 측은 사용자들이 ChatGPT에게 기사를 재생산하도록 프롬프트를 사용하여 구독료 장벽을 우회했다는 증거가 이 로그들에 포함되어 있다고 주장합니다. 이 증거는 OpenAI의 방어에 결정적인 영향을 미칠 수 있으며, OpenAI를 침해자로 낙인찍거나 챗봇 기술을 뉴스 사이트 콘텐츠에 대한 공정한 사용으로 면책할 수 있는 중요한 자료로 간주됩니다.

이에 따라 뉴스 기관들은 OpenAI에 대해 제재 신청을 하는 움직임을 보였으며, OpenAI는 이 사안에 대해 법적 방어에 집중하고 있습니다. 이 사건은 AI 모델의 학습 데이터 사용과 저작권 문제에 대한 법적 해석에 중요한 선례를 남길 것으로 보입니다.

FanDuel이 도박 중독 고객에게 스타 운동선수인 브라이스 하퍼의 영상을 보낸 사건이 보도되었습니다. 이 영상은 FanDuel이 VIP 고객에게 제공하는 특별 대우와 프로 운동선수 간의 관계에 대한 의문을 제기하고 있습니다.

이 사건은 FanDuel이 VIP 혜택을 통해 고객의 도박 중독을 심화시켰다는 소송에 직면한 상황에서 발생했습니다. 하퍼는 FanDuel의 VIP 관리자에게 고객이 "특별한 추수감사절"을 보내기를 원한다고 언급하는 개인적인 메시지를 보냈습니다. 이는 프로 선수와 도박 앱 간의 관계가 얼마나 모호한지를 드러냅니다.

이러한 상황은 프로 선수와 도박 앱 사이의 관계에 대한 논란을 부각시킵니다. MLB 선수들은 도박이 금지되어 있지만, 이들은 스포츠 북 및 예측 시장과 광범위하게 협력하며 도박 앱이 경기장과 방송에서 자주 광고되는 현실을 보여줍니다.

AI 훈련 스타트업인 머코(Mercor)가 200억 달러의 기업 가치로 평가받기 위한 협상을 진행 중인 것으로 알려졌습니다. 이는 지난 10월 100억 달러 가치에서 큰 폭으로 상승한 수치이며, 투자자들은 이미 새로운 가치에 대한 조건서를 받았다고 보도되었습니다.

이러한 가치 상승은 머코의 최근 성과와 맞물려 주목받고 있습니다. 창업자 겸 CEO인 브렌던 푸디는 회사의 연간 매출 실현율이 20억 달러를 넘어섰다고 밝히며, 이는 불과 네 달 전 대비 100% 증가한 수치입니다. 또한 머코는 AI 에이전트 훈련 회사인 디트튠(Deeptune)을 인수하며 사업 확장을 모색하고 있습니다.

이러한 수익 증가와 인수를 통한 전략적 움직임은 머코가 2026년 초에 겪었던 데이터 유출 및 계약직 노동자들의 소송과 같은 어려움을 극복했음을 시사합니다. 따라서 머코가 현재 진행 중인 200억 달러 가치 협상은 회사의 재정적 안정성과 성장 잠재력을 반영하는 중요한 지표가 될 것입니다.

구글이 광고에 사용된 AI 기술 여부를 공개하는 새로운 기능을 도입합니다. 이 기능은 광고를 보는 사용자가 해당 광고가 인공지능으로 생성되었는지 여부를 알 수 있도록 하여 소비자들이 실제 제품 사진이나 콘텐츠와 구별할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

새로운 기능은 구글 검색, 유튜브, 구글 디스커버에서 접하는 광고에 대해 사용자가 접근할 수 있는 “내 광고 센터” 패널에 추가됩니다. 이 패널을 통해 광고를 차단하거나 신고하는 기능 외에도 광고가 어떻게 만들어졌는지에 대한 정보를 확인할 수 있게 됩니다.

광고주가 구글의 생성형 AI 광고 도구를 사용하여 광고를 만들 경우 구글이 자동으로 해당 사실을 공개합니다. 하지만 광고가 외부에서 생성된 경우 광고주는 AI가 제작에 관여했는지 표시하기 위한 새로운 제어 기능을 사용해야 합니다. 구글은 외부 콘텐츠에 대한 AI 사용 여부를 자체적으로 확인하지 않을 것이며, 일부 시장에서는 현지 법률에 따라 AI 사용 여부가 표시될 수도 있습니다.

파리 기반의 AI 음성 스타트업 그라디움(Gradium)이 엔비디아의 지원을 받으며 시드 라운드에서 총 1억 달러를 모금했습니다. 이 자금은 회사 성장에 사용되며 베이 에어리어에 사무실을 열어 인재 확보에 투자하고 세계적인 AI 생태계의 중심에 위치하는 입지를 강화할 계획입니다.

그라디움은 초저지연(ultra-low latency) 오디오 모델을 개발하여 AI 음성이 거의 즉각적으로 반응하도록 하는 기술에 집중하고 있습니다. 이는 AI 에이전트 대화에서 발생하는 어색한 멈춤 없이 실시간으로 음성을 전달하는 것을 목표로 하며, 대규모로 음성을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

이러한 움직임은 그라디움이 앤트로픽, 구글, 메타, OpenAI와 같은 주요 AI 기업들이 밀집한 유럽의 AI 허브에 위치한다는 점을 고려할 때 중요한 의미를 가집니다. 그라디움은 프랑스의 AI 연구소인 큐타이(Kyutai)에서 분사되었으며, 구글 브레인, 딥마인드, 페이스북 출신의 연구원이 공동 창업자로 참여했습니다.

현재 그라디움은 엘레븐랩스(ElevenLabs)와 같은 경쟁사 및 구글의 제미나이와 같은 주요 모델 제작자들과 경쟁하고 있지만, 이미 프랑스 자동차 제조사인 르노(Renault)를 포함한 주요 고객을 확보하며 시장에서 입지를 다지고 있습니다.

AI 가속화 시대에 엔지니어링 조직의 건강 상태를 측정하고 개선하기 위한 프레임워크인 DRIVE가 Cortex에서 발표되었습니다. 이 프레임워크는 조직의 효과성을 Delivery(납품), Reliability(신뢰성), Initiatives(주도권), Vigilance(경계), Efficiency(효율성)라는 다섯 가지 기둥을 중심으로 평가하며, 측정 결과를 행동으로 전환하는 반복적인 검토 과정을 포함합니다.

소프트웨어 엔지니어링이 산업 혁명을 겪으며 AI가 개발 프로세스를 가속화하고 있지만, 이를 통제하는 프레임워크는 뒤처져 있습니다. 속도는 가속화되지만 통제 체계는 따라가지 못하여 압력이 누적되고 있으며, 조직의 운영적 백압(backpressure)을 제공하는 새로운 프레임워크가 필요합니다. DRIVE는 개발자 생산성 측정에서 벗어나 고객 요구사항을 신뢰할 수 있는 소프트웨어로 지속 가능하게 전환하는 조직의 능력을 측정하는 데 중점을 둡니다.

각 기둥은 구체적인 측정 지표를 포함하고 있습니다. 예를 들어 Delivery는 배포 빈도와 변경에 대한 리드 타임을 측정하며, Reliability는 기능적 SLO 상태와 심각한 인시던트 수를 측정합니다. 또한 Vigilance는 취약점 관리와 자산 보안 상태를 추적하고, Efficiency는 클라우드 지출과 AI 토큰 비용을 분석하여 자원 배분을 평가합니다.

이러한 측정치를 바탕으로 운영 우수성 검토(Operational Excellence review)를 정기적으로 수행하여 조직의 격차를 해소하고 시간, 인력, 자원을 재분배할 수 있습니다. 이는 제조 분야의 운영 우수성 개념에서 유래했으며, 엔지니어링 조직을 하나의 관찰 가능하고 지속적으로 개선되는 단위로 다루는 접근 방식입니다.

Anthropic의 최고 소비자 AI 모델인 클로드 페이블 5(Claude Fable 5)에 접근하기 위해 구독자들이 곧 사용량 기반 요금을 지불해야 한다는 소식이 나왔습니다. 이는 AI 구독 서비스의 황금기가 끝나고 있음을 시사하는 중요한 변화입니다.

현재 클로드 구독자들은 최고 성능의 AI 모델에 접근하지만, 향후에는 사용량에 따라 비용을 지불해야 하는 새로운 방식으로 전환될 예정입니다. 이러한 변화는 AI 서비스의 접근 방식과 비즈니스 모델에 중대한 영향을 미칠 것으로 보입니다.

이러한 변화는 AI 구독 서비스가 단순한 정액제에서 사용량 기반 과금 체제로 이동하고 있음을 의미합니다. 이는 개발자와 사용자 입장에서 AI 모델 사용 비용을 예측하고 관리하는 방식에 새로운 고려 사항을 제시합니다.

GLM 5.2 모델은 소규모 영국 중소기업(SME)의 분기 부가가치세(VAT) 신고 준비를 인간 회계사와 거의 동일한 수준의 정확도로 수행할 수 있음이 입증되었습니다. 이 테스트에서 모델은 59건의 거래를 68분 만에 처리했으며, 원시 토큰 비용은 2.73 USD로 매우 효율적이었습니다. 모델은 최종적으로 거의 완벽한 VAT 신고서를 생성했으며, 순자산(net position)은 실제 값과 7펜스(약 10센트) 차이만 발생했습니다.

이러한 정확도를 달성하기 위해 모델은 계정 소프트웨어에 명령줄 도구(CLI)를 통해 거래를 입력했으며, 인간이 인보이스와 기타 상황을 추론하는 데 필요한 정보를 제공하는 방식으로 벤치마크가 진행되었습니다. 특히 모델은 은행 기록과 영수증 데이터만으로는 파악할 수 없는 실제 상황(사용자 메모)을 고려하여 거래를 처리하는 능력을 보여주었습니다.

모델은 거래를 올바른 계정으로 분류하고 잘못된 인보이스를 첨부하지 않았으며, 두 개의 동일 금액 거래나 은행 간 이체와 같은 복잡하고 까다로운 입력도 정확하게 구별해냈습니다. 이는 이전에는 고비용의 최첨단 AI 모델이나 숙련된 인간 회계사만이 가능했던 작업입니다.

결론적으로, 회계 업무는 자동화가 가능한 문제로 빠르게 전환되고 있으며, 이제는 이러한 AI 기능을 영국 스타트업과 SME에게 적용할 수 있는 적절한 기반을 구축하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

루비 밋업을 시작하는 것은 단순히 기술을 공유하는 것을 넘어 커뮤니티를 활성화하는 중요한 방법입니다. 밋업은 개발자들이 영감을 얻고, 좋은 대화를 통해 직업 기회를 찾으며, 오픈 소스 활동을 촉진하는 기반이 됩니다. 처음 시작할 때는 경험이 부족하더라도 최소한의 노력으로 개발자들을 모으는 것에 집중하고, 사무실이나 코워킹 스페이스와 같이 이미 공간이 마련된 장소를 첫 장소로 확보하는 것이 좋습니다.

첫 밋업을 개최할 때는 대규모 참석을 기대하기보다 소수의 참여자가 즐겁게 참여하고 다시 오고 싶도록 만드는 것에 중점을 두어야 합니다. 장소 확보 후에는 날짜와 시간을 정하고 최소한의 정보만 담아 이벤트를 등록하며, 홍보는 지인들에게 이메일이나 메시지를 통해 직접 알리는 것이 가장 효과적입니다. 이러한 초기 단계에서 참석자 수에 연연하기보다 참여자들이 좋은 경험을 하고 다시 오게 만드는 데 집중해야 합니다.

밋업을 지속적으로 운영할 때는 형식에 얽매이지 않고 특정 지역 커뮤니티에 맞는 방식을 찾는 것이 중요합니다. 가장 흔한 형식은 여러 강연과 대화 시간을 포함하는 것이며, 이는 사람들이 서로 소통할 기회를 제공하여 커뮤니티를 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한, 밋업이 고립되지 않도록 Ruby Central이나 지역 컨퍼런스 등 더 넓은 루비 생태계와의 연결고리를 찾는 것이 중요합니다.

커뮤니티가 성장하고 있다면 더 많은 사람들을 수용할 수 있는 장소를 찾거나, 커뮤니티 스스로가 더 많은 참여를 원할 때 성장을 모색해야 합니다. 만약 밋업을 중단하고 싶다면, 이미 커뮤니티에 관심이 있는 다른 사람에게 책임이 자연스럽게 넘어갈 수 있도록 준비하는 것이 가장 좋은 마무리 방법입니다.

OpenAI의 최첨단 모델인 Sol을 대중에게 공개하기 위해 정부가 어떤 과정을 거쳐 안전하다고 판단했는지에 대한 구체적인 정보는 여전히 불분명합니다. 정부와 OpenAI, Anthropic 간의 대화 내용이나 모델 안전성 평가 과정에 대한 세부 사항은 공개되지 않았으며, 전문가들조차 정확한 절차를 알지 못하고 있습니다.

모델의 출시 승인 과정에서 요구되는 구체적인 기준이나 어떤 기관이 평가를 수행했는지에 대해서는 명확한 합의가 이루어지지 않았습니다. 비록 행정명령을 통해 모델 평가 로드맵이 제시되었으나, 인공지능에 대한 FDA와 같은 규제 체계가 아직 확립되지 않았기 때문에 어떤 종류의 모델이 정부의 심사를 받아야 하는지, 그리고 어떤 기관이 평가를 담당해야 하는지에 대한 합의가 부족합니다.

OpenAI는 정부 관계자들과 대화했음을 밝혔지만, 모델 테스트를 수행한 전문가가 누구였는지나 그 과정이 어떻게 진행되었는지에 대해서는 자세히 공개하지 않았습니다. 대신 영국 AISI, SecureBio, Irregular과 같은 외부 기관의 평가 결과를 최신 모델의 안전 카드에 반영했습니다.

이러한 과정은 OpenAI 경영진의 정치적 활동과 연관되어 외부 관찰자들에게 정부의 규제 접근 방식에 대한 의문을 제기하게 만듭니다. 이는 책임감 있는 사람들이 이러한 변화를 주도하고 있는지에 대한 의문을 낳으며, 기술 산업이 직면한 정치적 도전에 대한 논의를 촉발하고 있습니다.

메타가 출시한 새로운 AI 이미지 생성 기능인 뮤즈 이미지(Muse Image)가 사용자의 공개 인스타그램 사진을 무단으로 사용하여 AI 이미지를 생성할 수 있다는 문제가 제기되었습니다. 이 기능은 사용자가 명시적으로 거부하지 않는 한, 다른 사용자가 자신의 공개 계정을 태그하여 해당 사진을 AI 생성물에 활용할 수 있게 허용하고 있습니다.

이러한 기능은 사용자 동의 문제와 관련하여 큰 논란을 일으키고 있습니다. 사용자는 자신의 공개 사진이 타인에 의해 AI 생성 이미지에 포함될 수 있다는 사실을 알지 못하며, 콘텐츠가 재사용될 때 알림조차 받지 못하는 상황입니다. 또한, 이러한 기능은 타인의 이미지를 조작하거나 사칭하는 등 오용의 가능성을 열어주어 프라이버시 침해와 악용에 대한 우려가 커지고 있습니다.

사용자는 이 기능을 비활성화하여 사진 사용을 거부할 수 있습니다. 프로필로 이동한 후 오른쪽 상단의 세 줄 메뉴를 클릭하고 ‘공유 및 재사용’을 선택한 다음, ‘다른 사람이 내 콘텐츠를 생성하고 재사용하도록 허용’ 옵션을 게시물과 릴스 모두에서 끌 수 있습니다.

최근 AI 기술이 소셜 미디어 플랫폼에 통합되는 시점에서 이러한 개인 정보 보호 문제는 더욱 중요해지고 있습니다. 메타의 과거 개인 정보 보호 기록과 관련하여 2019년 미국 연방거래위원회(FTC)가 페이스북에 50억 달러의 벌금을 부과한 사례가 있으며, 이는 사용자 데이터에 대한 통제권과 동의에 대한 사회적 경각심을 높이고 있습니다.

언어 모델이 답변을 생성하기 전에 무엇을 생각하는지 내부 상태를 탐색할 수 있는 웹 도구가 공개되었습니다. 이 도구는 Anthropic의 논문에서 제시된 개념을 기반으로, 자코비안 렌즈(Jacobian lens)를 사용하여 언어 모델의 중간 레이어를 관찰함으로써 모델의 사고 과정을 시각화합니다.

이 시스템은 언어 모델이 입력과 출력 사이에서 어떤 개념을 처리하고 있는지, 그리고 어떤 레이어에서 정보를 보유하고 있는지 확인하게 해줍니다. 모델이 말하지는 않지만 내부적으로 보유하고 있는 개념들, 즉 인지 과학에서 제안하는 글로벌 작업 공간(global workspace)의 작동 방식을 탐색할 수 있습니다.

사용자는 프롬프트를 입력하면 모델이 어떤 개념을 어떤 레이어에서 활성화하는지, 그리고 모델이 어떤 정보를 말하지 않고 보유하고 있는지 확인할 수 있습니다. 또한 사용자는 이 내부 상태를 직접 편집하여 모델의 사고 과정을 조작할 수 있습니다.

이러한 기술은 모델 정렬(alignment), 신뢰도, 편향 감지 등 모델의 초기 단계에 대한 이해를 돕는 데 유용하며, 공개된 소형 오픈 모델에서도 실험이 가능하도록 설계되었습니다. 이 도구는 누구나 계정이나 설치 없이 접근하여 모델의 내부 작동 방식을 탐구할 수 있도록 공개되었습니다.

유럽의회가 만료된 Chat Control 1.0과 관련된 긴급 절차를 승인하면서 온라인 플랫폼의 비공개 통신 자발적 스캔 허용 여부가 논의되고 있습니다. 이 절차에 따라 온라인 플랫폼이 비공개 통신을 자발적으로 스캔할 수 있는지에 대한 표결이 7월 9일에 진행될 예정입니다.

이번 긴급 절차는 법을 즉시 부활시키는 것은 아니지만, 일반적인 위원회 단계를 건너뛰어 4월에 만료된 임시 법적 틀과 사실상 동일한 효과를 가집니다. 이는 플랫폼 운영에 영향을 미칠 수 있는 중요한 규제 변화를 촉발하고 있습니다.

결과적으로 이번 논의는 비공개 메시지 스캔 규칙이 어떻게 재개될지에 대한 유럽 차원의 입장을 결정하는 데 중점을 두고 있습니다. 개발자와 플랫폼 운영자는 이 표결 결과를 주시하며 향후 규제 환경 변화에 대비해야 합니다.

구글 네스트 써모스타트가 올해 최고의 가격인 79달러에 판매 중이며 50달러 할인된 가격으로 아마존에서 판매되고 있습니다. 이 스마트 온도 조절기는 냉방 비용을 절감하는 데 도움이 되며 스마트 제어 기능과 에너지 절약 기능을 갖추고 있습니다.

이 기기는 설치가 간편하며 구글 홈 앱을 통해 침대에 있거나 집에 도착했을 때도 집의 온도를 쉽게 조절할 수 있습니다. 또한 구글 어시스턴트, 알렉사 또는 기타 매터(Matter) 호환 음성 비서 기능을 사용하여 음성으로 제어할 수 있습니다.

설정 후에는 써모스타트가 사용자가 외출했을 때 자동으로 온도를 낮춰 불필요한 에너지 사용을 줄이며, 구글의 세이빙 파인더 기능은 장기적인 절약 방법을 제안합니다. 또한 HVAC 시스템을 모니터링하고 문제가 발생하면 알림을 제공하여 유지보수를 돕습니다.

다만 이 제품은 2020년 모델의 보급형 모델이므로 최신 네스트 학습 써모스타트에서 볼 수 있는 일부 프리미엄 기능은 없습니다. 예를 들어, 자동으로 스케줄을 학습하거나 특정 방의 온도를 우선시하는 네스트 온도 센서 지원 기능은 제공하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 원격으로 집의 온도를 조절하고 에너지 비용을 절감하는 데 중점을 둔다면 이 써모스타트는 여전히 좋은 투자입니다.

메타는 GPU 부족으로 인한 비용 절감을 목표로 자체 AI 칩의 생산을 9월부터 시작할 예정입니다. 이 칩들은 메타의 머신러닝 및 추론 가속기(MTIA) 프로그램을 기반으로 개발되었으며, 향후 AI 발전 속도에 맞춰 요구사항 변화에 유연하게 대응하기 위해 모듈식 설계 방식을 채택했습니다.

이 새로운 칩들은 모듈식 칩렛을 사용하여 최신 AI 워크로드 통찰력과 하드웨어 기술을 통합하고 더 빠른 속도로 배포하는 방식으로 제작되었습니다. 생산 과정에서 메타는 칩 설계를 위해 Broadcom과 협력하고 있으며, 제조는 TSMC를 통해 진행됩니다. 또한 메모리, 저장 장치, 광섬유 장비 등 다양한 부품을 삼성, Sandisk, 스미토모 전기 등으로부터 조달하여 공급망을 관리하고 있습니다.

메타는 이 칩들을 통해 엔비디아나 AMD 같은 칩 제조사로부터 GPU를 구매하는 비용을 절감할 계획입니다. 이 칩들은 모델 훈련, 추천 알고리즘, 광범위한 AI 워크로드 및 추론 애플리케이션에 사용될 예정입니다. 메타는 올해 7기가와트의 컴퓨팅 자원을 배포하고 내년에 두 배로 늘릴 계획이며, 이는 AI 인프라 확보를 위한 막대한 투자에 해당합니다.

최근 OpenAI, Anthropic, Amazon, Google 등 다른 주요 기업들도 자체 AI 칩 개발에 박차를 가하고 있으며, 이는 AI 하드웨어 시장의 경쟁이 심화되고 있음을 보여줍니다. 이러한 경쟁 속에서 메타의 생산 시작은 AI 칩 생태계에 중요한 영향을 미칠 것으로 보입니다.