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2025년 8월 초 글로벌 AI·테크 혁신 동향 분석

일반 리포트 2025년 08월 06일
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목차

  1. AI 국가대표 프로젝트와 글로벌 벤치마크
  2. 초경량 멀티모달 AI 모델의 진화
  3. 항공 AI와 드론 혁신
  4. AI 인프라 및 컴퓨팅 전략의 변화
  5. 주요 하드웨어·소프트웨어 업데이트 동향
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 8월 초, 글로벌 AI 및 테크 분야에서는 혁신적 진전이 이어지고 있습니다. 정부 주도의 AI 국가대표 프로젝트 선정에서부터 초경량 멀티모달 AI 모델의 방송까지, 다양한 성과가 나타났습니다. 특히 2025년 8월 4일, 대한민국 과학기술정보통신부는 15개 팀 중에서 5개 팀을 국가대표 AI 연합체로 선정하였으며, 이는 글로벌 벤치마크에서의 경쟁력을 강화하는 계기가 될 것입니다. 이들 팀은 LG AI연구원과 SK텔레콤을 포함하여 여러 산업 분야에서 두각을 나타내고 있으며, 이에 따른 향후 AI 모델의 발전 가능성과 산업 응용은 매우 높아지고 있습니다.

  • 초경량 멀티모달 AI 모델인 'VARCO VISION 2.0 1.7B'는 2025년 8월 5일 공개되었으며, 17억 개의 파라미터를 기반으로 텍스트와 이미지를 동시에 이해할 수 있는 비전 언어 모델(VLM)로 주목을 받고 있습니다. 이 모델의 온디바이스 구동 가능성은 개인정보 보호와 실시간 응답성에서 새로운 기준을 제시할 것이며, 이는 드론 및 자율주행차와 같은 플랫폼에서의 응용 가능성을 더욱 높이고 있습니다.

  • 항공 AI 및 드론 혁신 또한 두드러지며, AI 시스템은 비행 안전성과 효율성을 증대시키는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 도심항공모빌리티(UAM)와 관련된 기술은 도심 환경에서의 이동성 개선을 목표로 발전 중이며, 드론 기술 또한 새로운 소비자 시장을 형성하고 있습니다. 예를 들어, Insta360이 최근에 공개한 '안티그래비티' 드론은 360도 카메라와 8K 해상도를 지원하여 사용자에게 새로운 비주얼 경험을 제공합니다.

  • AI 인프라 및 컴퓨팅 전략의 변화 또한 주목할 만한 점으로, 아마존의 웨어러블 기기 출시와 NVIDIA의 소형 언어모델(SLM) 연구는 AI 인프라 재편의 시발점이 될 것입니다. 특히 SLM은 자원 효율성을 높이며 기존 대규모 모델을 대체할 가능성이 커지고 있습니다. 이처럼 다양한 분야에서의 혁신은 AI 생태계를 더욱 견고히 할 것으로 보입니다.

2. AI 국가대표 프로젝트와 글로벌 벤치마크

  • 2-1. 국가대표 AI 연합체 선정 배경

  • 2025년 8월 4일, 대한민국 과학기술정보통신부가 발표한 바에 따르면, 정부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여한 15개 팀 중에서 서면 평가 및 발표 평가를 통해 최종적으로 5개 팀을 선정하였습니다. 이들 팀은 글로벌 성능 측정(벤치마크)과 AI 풀스택 구축, 산업 특화 AI 플랫폼 개발에서 두각을 나타낸 것으로 평가받았습니다.

  • 선정된 팀은 LG AI연구원·업스테이지, SK텔레콤, NC AI, 네이버클라우드 등이며, 이들은 각기 다른 강점을 보유하고 있습니다. 예를 들어, LG AI연구원은 '엑사원 4.0' 모델을 통해 국내 1위, 글로벌 오픈 모델 중 4위에 오른 성과가 있습니다. 이는 AI 모델의 성능과 기술 역량을 보여주는 중요한 지표입니다. 연합체는 2027년까지 2개의 대표 AI 모델을 선정하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 GPU 1,000장 제공, AI 학습 데이터의 공동 구매 등 다양한 지원 항목이 포함됩니다.

  • 2-2. 기업별 글로벌 벤치마크 강점 비교

  • 선정된 기업들은 각각 차별화된 기술력을 기반으로 글로벌 벤치마크에서 경쟁력을 발휘하고 있습니다. SK텔레콤은 독자 기술 기반의 AI 풀스택을 구현하여 반도체, 모델, 데이터, 서비스까지 통합하여 제공하고 있습니다. 특히, '에이닷엑스(A.X)' 모델이 독자적으로 학습돼 다양한 산업에 적용될 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다.

  • 한편, NC AI는 산업 특화 언어 및 멀티모달 모델을 개발하여 실질적인 비즈니스에 AI 기술을 통합하고 있으며, 이는 제조, 유통 등 다양한 산업군에서의 활용 가능성을 높이고 있습니다. 업스테이지는 독자 아키텍처 기반의 LLM을 개발하며, 차별화된 파라미터를 갖춘 모델을 통해 다양한 적용 사례를 확장하고 있습니다.

  • 네이버클라우드는 AI 모델 설계부터 인프라까지 일관된 기술 역량을 보유하고 있으며, 현재 여러 기관과 협력하여 '옴니 파운데이션 모델'을 개발 중입니다. 이처럼 각 기업은 해당 기술을 통해 글로벌 시장에서 AI 기술의 발전을 선도하고 있습니다.

  • 2-3. 향후 프로젝트 과제와 전망

  • AI 국가대표 프로젝트는 2027년까지 최종 목표에 도달하기 위한 여러 과제를 안고 있습니다. 각 기업들은 자사가 보유한 기술력과 파트너십을 활용하여 AI 모델의 성능을 극대화해야 하며, 이는 새로운 비즈니스 기회로 이어질 것입니다.

  • 또한, 공개 리더보드가 연말까지 운영될 예정이다는 점에서 AI 모델의 성능 평가 체계를 투명하게 운영하여, 국민의 참여를 유도하고 기술의 신뢰성을 높이려는 의도가 있습니다. 이는 향후 AI 모델의 발전과 대중의 수용성을 증대시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

  • 궁극적으로, 이번 프로젝트는 대한민국의 AI 생태계 발전뿐만 아니라 글로벌 AI 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 큰 기여를 할 것으로 보입니다. 기업 간 협력 및 국제적 기준에 부합하는 기술 개발은 필수적이며, 이는 향후 AI 기술의 지속가능성과 확산에 중대한 영향을 미칠 것입니다.

3. 초경량 멀티모달 AI 모델의 진화

  • 3-1. VARCO VISION 2.0 1.7B 모델 특징

  • NC AI는 2025년 8월 5일, 초경량 멀티모달 AI 모델인 'VARCO VISION 2.0 1.7B'를 공개하였습니다. 이 모델은 17억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 국내외의 경쟁 모델들과 비교했을 때 괄목할 만한 성능을 자랑하고 있습니다. 특히, VARCO VISION 2.0은 텍스트와 이미지를 동시에 인식하고 이해할 수 있는 비전 언어 모델(VLM)로, 복잡한 문서와 도표, 시각 정보를 분석하는 능력이 뛰어납니다. 이 모델은 MT-Bench, K-SEED와 같은 글로벌 주요 벤치마크에서 동급 최고의 성능을 기록하며, 카카오의 '카나나' 3B 및 네이버의 '하이퍼클로바'와도 어깨를 나란히 하거나 이를 초과하는 성과를 보였습니다.

  • NC AI는 '작지만 강한' 이 모델이 전통적인 대형 모델의 성능을 능가할 수 있음을 보여줍니다. 많은 사용자가 스마트폰이나 PC와 같은 개인 기기에서 온디바이스 기반으로 이 AI 모델을 사용할 수 있도록 발전시켜왔으며, 이는 기존 클라우드 의존성을 줄이는 데 큰 기여를 할 것입니다.

  • 3-2. 온디바이스 구동 가능성과 활용 사례

  • VARCO VISION 2.0 1.7B 모델의 가장 큰 특징은 온디바이스에서 구동이 가능하다는 점입니다. 이는 사용자가 자신의 데이터를 외부 서버에 전송하지 않고도 AI 서비스를 활용할 수 있게 해 줍니다. 이로 인해 개인정보 보호와 실시간 응답성을 확보할 수 있으며, 서비스의 안정성도 크게 향상됩니다. 이러한 장점은 애플과 삼성전자와 같은 글로벌 빅테크 기업들이 주목하고 있는 영역으로, 이 기술이 실제로 산업에 적용될 가능성 또한 매우 큽니다.

  • 온디바이스 AI는 많은 분야에서 활용될 수 있는데, 예를 들어 실시간으로 시각을 처리하여 자율주행차와 같은 첨단 운송 수단에 필요합니다. 상황에 따라 신속하게 반응해야 하는 응용 프로그램에서 이러한 기술은 높아진 신뢰성과 성능을 제공합니다.

  • 3-3. 생태계 확대와 기술 민주화 영향

  • NC AI는 VARCO VISION 2.0 1.7B 모델을 전면 오픈소스로 공개하여 연구자와 개발자들이 자유롭게 접근하고 개선할 수 있도록 하고 있습니다. 이러한 조치는 AI 기술의 민주화를 촉진할 것으로 예상됩니다. 데이터의 투명성 강화와 신뢰성 확보는 AI 기술의 발전에서 중요한 요소로 여겨지기 때문에, 이러한 공개는 긍정적입니다.

  • 또한, 교육 현장에서 AI 인재 양성을 위해 이 모델을 활용할 수 있는 가능성도 높아졌습니다. 교육 기관과 연구자들은 이 모델을 통해 실제 AI 기술을 경험하고 이를 기반으로 새로운 아이디어를 창출할 수 있을 것으로 기대됩니다. NC AI는 이와 같은 접근성 향상을 통해 국내 AI 산업 생태계의 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보고 있습니다.

4. 항공 AI와 드론 혁신

  • 4-1. AI 기반 비행 안전·효율 기술 발전

  • 항공 분야에서는 AI 기술의 발전이 비행 안전성과 효율성을 동시에 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI는 비행 경로 최적화, 기상 변화 예측, 연료 소비 관리 및 위험 상황 발생 가능성 예측 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, AI는 드론이 자율 비행을 할 수 있도록 도와주며, 긴급 상황에서 최적의 대처 방안을 제시하고, 비행 중 실시간으로 데이터 분석을 통해 비행 안전성을 확보할 수 있습니다.

  • 또한, AI 기반의 센서 데이터 분석 기술을 통해 드론이나 항공기의 고장 징후를 조기에 발견할 수 있는 가능성도 증대했습니다. 이러한 기술은 특히 항공기 엔진의 이상을 예측하고, 드론의 모터 고장을 조기에 경고하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 4-2. 도심항공모빌리티(UAM) 응용 현황

  • 도심항공모빌리티(UAM)는 도심 지역에서 개인 및 상업적인 비행 수단을 제공하기 위해 설계된 항공 기술입니다. AI 기술과의 결합을 통해 UAM은 차량 간의 균형 잡힌 이동을 가능하게 하여, 도심 내 항공 교통의 혼잡 문제를 해결하는 방향으로 발전하고 있습니다.

  • 예를 들어, AI 시스템은 도심의 비행 경로를 실시간으로 모니터링하고 조정하여 비행기 간 충돌을 예방하는 데 필수적인 역할을 수행할 수 있습니다. 또한, AI는 도심항공모빌리티의 운영 효율성을 높이는 데 도움을 주며, 안전한 비행을 위한 다양한 상황을 예측하고 대응하는 데 기여하고 있습니다.

  • 4-3. 360도·8K 촬영 드론 ‘안티그래비티’ 혁신

  • 2025년 7월 28일, Insta360은 새로운 소비자 드론 브랜드 '안티그래비티'를 공개했습니다. 이 드론은 360도 카메라 기술을 기반으로 하여 8K 해상도로 촬영할 수 있는 최초의 제품입니다. 이러한 기술적 혁신은 드론 사용자에게 새로운 경험을 제공하며, 특히 사진 및 비디오 촬영 능력을 큰 폭으로 향상시킵니다.

  • 안티그래비티 드론은 예상보다 저렴한 가격대와 사용의 용이성을 강조하고 있으며, 드론의 조작은 직관적으로 이루어질 것입니다. 이는 복잡한 시스템 없이도 누구나 쉽게 비행할 수 있도록 설계되었습니다. 또한, 사용자 커뮤니티와의 협업 프로그램인 '안티그래비티 허브'를 통해 고객의 피드백을 제품 개발에 적극적으로 반영할 계획입니다.

5. AI 인프라 및 컴퓨팅 전략의 변화

  • 5-1. 아마존의 웨어러블·AI 하드웨어 시장 진출

  • 아마존은 2025년 8월 2일, 웨어러블 기기인 파이오니어(Pioneer)와 함께 AI 하드웨어 시장에 본격적으로 진출하였다는 소식을 발표하였다. 이 기기는 소비자들이 일상에서의 행동 데이터를 기록하고, 인공지능 알고리즘을 통해 필요한 작업을 제안하는 기능을 갖추고 있다. 이 인수는 아마존의 AI 기술력을 한층 강화하는 계기가 될 것으로 전망된다. 이번 진출은 아마존이 그동안 소프트웨어 위주로 운영되던 사업 모델에서 하드웨어 영역으로 확장하는 분명한 신호이며, 경쟁사인 메타 플랫폼스와 구글에게 긴장감을 안겨주고 있다.

  • 특히, 아마존은 과거 2023년에 헬스케어 목적의 웨어러블 기기 프로젝트를 중단한 경험이 있기 때문에, 이번 웨어러블 기기의 성공 여부는 매우 중요하다. 아마존의 대변인은 인수 계약이 체결되었지만 아직 거래가 종료되지 않았다고 전하며, 비의 모든 직원들의 고용도 승계를 할 예정임을 밝혔다. 이러한 투자와 시장 진입은 아마존이 기술 생태계에서 공략 하고 있는 소비자 AI 시장을 겨냥한 전략으로 분석된다.

  • 5-2. NVIDIA의 소형 언어모델(SLM) 인프라 도전

  • NVIDIA Research는 2025년 6월 2일 발표한 연구 논문에서 대규모 언어모델(LLM) 인프라에 대한 570억 달러의 투자 전략에 도전장을 내밀었다. 이 연구는 소형 언어모델(SLM)이 대규모 언어모델보다 적은 계산 자원으로 유사한 성능을 발휘할 수 있음음을 보여준다. 이는 기업 AI 응용에서 60-80%의 작업을 소형 모델로 대체할 수 있음을 나타낸다. 연구팀에 따르면, 10억 개 이하의 매개변수를 가진 모델이 대규모 모델보다 더 경제적이며, 뛰어난 성능을 제공할 수 있다고 주장한다.

  • 특히, NVIDIA의 실험 결과에 따르면 7억 개의 매개변수를 가진 Microsoft's Phi-3 모델이 70억 매개변수를 가진 모델과 비슷한 언어 이해 및 코드 생성 능력을 보여주었다. 이러한 결과는 대규모 모델을 지원하기 위한 인프라 비용이 지나치게 증가하고 있다는 점에서 새로운 접근이 필요함을 시사한다. NVIDIA는 SLM을 활용한 이질적인 시스템 아키텍처를 제안하면서, 다양한 과제에 맞게 최적화된 모델을 사용할 것을 권고하고 있다. 이러한 기술적 영속성은 AI 업계에서 차세대 인프라 전략을 형성하는 중요한 요소로 작용할 것으로 예상된다.

  • 5-3. 글로벌 AI 인프라 투자 패러다임 변동

  • 2024년에는 글로벌 AI 인프라에 570억 달러가 투자되었으며, 이는 LLM API 서비스 시장을 지원하기 위한 막대한 비용이었다. 그러나 NVIDIA의 연구 결과는 이러한 투자 모델이 산업에서 실질적인 변화 없이 지속될 가능성에 의문을 제기하고 있다. SLM을 채택함으로써 기업들은 수천 배 더 저렴한 인프라비용으로 AI 응용을 운영할 수 있는 기회를 발견할 수 있다.

  • 더욱이, SLM은 특히 마케팅 자동화와 같은 특정 분야에서 성과를 내는 데 강점을 가지면서도, 기존의 대규모 모델 인프라 구성을 대체할 가능성이 높아졌다. 따라서, 기존에 대규모 모델에 의존해온 기업들이 새로운 투자 방향을 채택하고 인프라를 현대화하는 과정에서 SLM이 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 이러한 경향은 AI의 재편성을 가져오고, 효율적이고 경제적인 AI 운영을 가능하게 할 것이다.

6. 주요 하드웨어·소프트웨어 업데이트 동향

  • 6-1. AMD 소프트웨어 아드레날린 에디션 25.8.1 최적화 내용

  • AMD는 2025년 8월 6일에 'AMD 소프트웨어: 아드레날린 에디션 25.8.1' 드라이버를 공식적으로 공개했습니다. 이번 업데이트는 최신 게임들이 원활하게 구동될 수 있도록 다양한 최적화가 포함되었으며, 특히 최근 많은 인기를 끌고 있는 '마피아: 디 올드 컨트리'와 '발로란트 UE5', '배틀필드 6 오픈 베타' 등의 타이틀에 대한 지원이 주목받고 있습니다. 이는 최신 게임 시나리오에 대한 응답으로, 사용자들이 기대하는 저해상도에서도 높은 프레임레이트를 유지할 수 있게 해줍니다.

  • 더불어, AMD는 'AMD 피델리티FX 슈퍼 레졸루션 4' (FSR 4) 기술의 지원을 대폭 확대했습니다. FSR 4는 다양한 하드웨어 환경에서 부드러운 게임플레이를 가능하게 하는 기술로, 평가받는 게임 타이틀 상당수가 이를 통해 향상된 그래픽을 제공하고 있습니다. 예를 들어, '사이버펑크 2077', '왕좌의 게임: 킹스로드', 그리고 'P의 거짓' 등 다수의 게임이 FSR 4 지원을 받으며, 이는 차별화된 시각적 경험을 제공합니다.

  • 또한, 이번 업데이트에서는 신규 엔트리급 그래픽카드인 'AMD 라데온 RX 9060'의 지원도 시작되었습니다. 이 그래픽카드는 RDNA4 아키텍처를 기반으로 제작되어, 28개의 컴퓨트 유닛과 8GB의 GDDR6 메모리를 장착하고 있습니다. 이는 1080p 해상도에서 뛰어난 성능을 제공하며, 시스템 빌더를 통해 6일부터 유통되기 시작했습니다.

  • 최신 드라이버는 Windows 10 및 Windows 11에서 사용할 수 있으며, 다양한 최신 게임과 그래픽 환경에서 최적화된 성능을 제공할 것으로 기대되고 있습니다. 사용자들은 기존의 하드웨어에서도 새로운 게임 타이틀을 쾌적하게 즐길 수 있는 환경을 마련할 수 있을 것입니다.

  • 6-2. 신작 게임 및 애플리케이션 지원 현황

  • AMD의 아드레날린 에디션 25.8.1 드라이버 업데이트는 여러 신작 게임을 적극적으로 지원하는 방향으로 진행되었습니다. 특히 '마피아: 디 올드 컨트리'와 같은 게임은 그래픽 퀄리티와 퍼포먼스를 극대화하는 데 큰 기여를 할 수 있는 업데이트의 혜택을 받게 됩니다. 각 게임의 최적화 내용을 살펴보면, 사용자들이 게임을 플레이할 때 마주치는 충돌이나 렉 문제를 대폭 줄여주며, 전반적인 게임 경험을 향상시키는 데 중점을 두고 있습니다.

  • 많은 게이머들은 이러한 업데이트를 통해 더 나은 시각적 표현과 유연한 게임성을 경험할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 또한, 이러한 지원이 새로운 타이틀 출시와 함께 진행되므로, AMD는 지속적으로 시장의 트렌드를 반영하여 빠른 업데이트를 제공할 필요성이 있습니다.

  • 6-3. 산업·연구 현장 적용 기대 효과

  • 이번 업데이트는 단순히 일반 게이머들뿐만 아니라 산업과 연구 현장에서도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 특히, 고성능 컴퓨팅 환경이 필요한 분야에서 AMD의 최신 드라이버는 중요한 역할을 할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능(AI) 및 머신러닝 분야에서는 대량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 경우가 많기 때문에 도움을 받을 수 있는 최적화가 필수적입니다.

  • 또한, AMD의 FSR 4 기술은 게임뿐만 아니라 영상 처리와 시각화 도구에도 응용될 수 있습니다. 이는 사용자들에게도 개선된 경험을 제공할 뿐만 아니라, 연구자들이나 개발자들에게도 작업 효율성을 높이는 방향으로 작용할 것입니다. 결과적으로 이는 전체 산업의 생산성을 증대시키는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

결론

  • 이번 분석을 통해 확인된 AI 국가대표 프로젝트는 각 기업의 글로벌 벤치마크 성과를 통해 AI 생태계 전반의 경쟁력을 높이며, 특히 LG AI연구원과 SK텔레콤 등이 이끌고 있는 혁신적인 모델 개발이 주효할 것으로 예상됩니다. 추가적으로, 초경량 멀티모달 AI 모델과 항공 AI 기술의 즉시 활용 가능성은 산업 실현의 속도를 가속화할 것입니다.

  • 아마존과 NVIDIA의 전략적 변화는 AI 산업의 인프라 투자 패러다임을 재편할 전망입니다. 아마존의 웨어러블 기기 시장 진출은 하드웨어와 소프트웨어의 융합을 통해 사용자의 생활을 변화시키는 중요한 계기가 되며, NVIDIA의 소형 언어모델(SLM)은 자원 소모를 줄이면서도 유사한 성능을 발휘할 수 있어 기업 AI 응용의 경제성을 높일 수 있습니다.

  • AMD의 최신 드라이버 업데이트는 고성능 컴퓨팅 환경에서의 효율성을 개선하고, 게임 산업뿐 아니라 연구 현장에서도 긍정적인 효과를 가져올 것입니다. 이러한 기술적 혁신들은 단기적으로는 현재의 연구 및 산업 현장의 효율성을 향상시키고, 중장기적으로는 AI 및 테크 생태계의 다양성과 확장을 촉진할 것으로 기대됩니다. 이를 통해 글로벌 기술 경쟁이 한층 심화될 것으로 보이며, 기업들은 이러한 흐름에 적응하기 위해 신속한 전략변경이 요구될 것입니다.

용어집

  • AI 국가대표: AI 국가대표란 정부 주도의 AI 연합체를 의미하며, 2025년 8월 4일 대한민국 과학기술정보통신부에 의해 선정된 5개의 팀을 포함합니다. 이들은 글로벌 벤치마크에서 성능을 높이고, AI 풀스택 구성 및 산업 특화 AI 플랫폼 개발에 기여하고 있습니다.
  • 초경량 멀티모달 AI 모델: 초경량 멀티모달 AI 모델은 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능 모델을 가리킵니다. 예를 들어, 'VARCO VISION 2.0 1.7B' 모델은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 기능을 갖추고 있으며, 온디바이스 구동이 가능합니다.
  • 항공 AI: 항공 AI는 항공기 및 드론 기술에 AI를 통합한 것으로, 비행 안전성과 효율성을 높이는 데 기여합니다. AI는 비행 경로 최적화, 기상 변화 예측 및 위험 상황 대응 등을 지원하여 항공 산업의 혁신을 이끌고 있습니다.
  • 도심항공모빌리티(UAM): 도심항공모빌리티(UAM)는 도시 환경에서 개인이나 상업용 비행 수단을 제공하기 위해 설계된 항공 기술입니다. 이 기술은 AI 기반의 최적화로 도시 내 항공 교통 문제를 완화하는 데 기여하고 있습니다.
  • 온디바이스 AI: 온디바이스 AI는 사용자가 자신의 기기에서 AI 서비스를 직접 실행할 수 있게 하는 기술로, 외부 서버에 데이터를 전송하지 않고도 기능을 활용할 수 있습니다. 이는 개인정보 보호와 실시간 응답성을 향상시키는 데 기여합니다.
  • NVIDIA: NVIDIA는 세계적인 그래픽처리장치(GPU) 제조업체로, AI 및 머신러닝 분야에서 중요한 연구와 개발을 수행하고 있습니다. 최근 소형 언어모델(SLM) 연구를 통해 대규모 모델 대비 경제적 성능을 제공할 수 있는 전략을 제시하였습니다.
  • 드론 혁신: 드론 혁신은 최신 드론 기술과 관련된 발전이며, 항공 촬영, 자율 비행 및 안전성 향상 등을 목적으로 하고 있습니다. 예를 들어, Insta360의 '안티그래비티' 드론은 360도 촬영 및 8K 해상도를 지원하는 기술적 혁신을 이뤘습니다.
  • 소형 언어모델(SLM): 소형 언어모델(SLM)은 대규모 언어모델에 비해 적은 계산 자원으로 유사한 성능을 발휘하는 AI 모델로, 특정 분야에서 기대 이상의 성능을 보이는 모델을 의미합니다. 이는 기업의 AI 운영 비용을 절감하는 데 기여할 수 있습니다.
  • AMD 드라이버: AMD 드라이버는 AMD가 출시하는 그래픽 카드 및 관련 소프트웨어의 업데이트로, 최신 게임 성능 최적화 및 새로운 기술 지원을 포함합니다. 2025년 8월 6일에 공개된 'AMD 소프트웨어: 아드레날린 에디션 25.8.1'이 그 예입니다.

출처 문서