오스왈드

Jev, 역사상 가장 빠르게 사용량이 증가한 유료 모델 https://naver.me/5GcHawoA

룩핀이라는 남성 패션쇼핑몰도 개인정보 털림

정순보 개멋지다 https://youtu.be/9S1oijCYyho?si=HOyxAct3Fxt9OIOy

보험사들이 노난 이유

일본은 AI의 거대한 쩐주가 되었습니다 https://n.news.naver.com/mnews/article/018/0006372861

🤖 제미나이 사용자가 10억 명을 넘었습니다. ChatGPT에 이어 두번째 입니다. 인상 깊은건, 사용자 수 10억 명과 ‘가장 성능이 좋은 AI’라는 타이틀은 꼭 같이 움직이지 않는다는 점이에요. 모두에게 최고 지능이 필요한건 아니라는거죠. 오늘 날씨 어때, 이메일 확인해줘 등에 Astra, Fable을 사용할 이유가 없는 것 처럼요. 제미나이는 2025년 5월 월간 사용자 4억 명에서 2026년 8월 10억 명 이상으로 빠르게 성장했습니다. 마지막 5천만 명이 늘어나는 데는 약 3주밖에 걸리지 않았죠. 이 성장을 단순히 “제미나이가 다른 AI보다 똑똑해서”라고 설명하기는 어렵습니다. 안드로이드부터 구글의 여러 서비스까지, 이미 수많은 사람이 사용하고 있는 환경 안에서 자연스럽게 제미나이를 접할 수 있기 때문이에요. 성능을 비교하면 이야기는 더 재미있어집니다. 같은 두 AI를 비교해도 어떤 작업에서는 성능 차이가 1%p도 나지 않지만, 다른 작업에서는 수십 %p까지 벌어집니다. 결국 “어떤 AI가 더 똑똑한가?”라는 질문만으로는 부족한 거예요. 가격도 마찬가지입니다. 토큰 가격이 저렴한 AI라도 작업을 끝내기 위해 여러 번 다시 시도하고 사람의 수정까지 필요하다면 실제 비용은 달라질 수 있습니다. 반대로 단가가 높은 모델이 한 번에 일을 끝낸다면 결과는 또 달라지겠죠. 그래서 기업이 AI를 선택할 때 필요한 건 하나의 순위표보다 ‘업무 배정표’에 가까울지도 모릅니다. 이 업무는 얼마나 어려운지, 몇 번 만에 끝나는지, 사람이 다시 고쳐야 하는지, 최종적으로 작업 하나를 끝내는 데 얼마가 드는지를 함께 보는 거죠. 앞으로는 “무슨 AI 써?”보다 “무슨 일에 무슨 AI 써?”가 더 중요한 질문이 될지도 모릅니다. 💬 여러분은 하나의 AI만 사용하시나요, 아니면 업무에 따라 여러 AI를 바꿔가며 사용하시나요? 📖 전체 내용은 INLEVEL9 제256호 <제미나이 10억 사용자는 ‘등수’로 설명되지 않아요>에서 더 자세히 확인해보세요. https://inlevel9.com/issues/gemini-billion-users-task-gap 📚 참고자료 • Alphabet, 2026년 실적 발표 및 Gemini 사용자 지표 : Gemini 앱 월간 사용자 성장 관련 • Google, Gemini 및 Android 관련 공식 발표 : Google 서비스·기기에서의 Gemini 확장 • Artificial Analysis : 주요 AI 모델별 벤치마크 및 가격 비교 • Terminal-Bench : AI 에이전트의 실제 터미널 작업 수행 평가 • DeepSWE / GPQA Diamond : 소프트웨어 엔지니어링 및 과학 추론 성능 평가

오늘 공유드린 아래 두 글과 같은 흐름 https://t.me/oswarld_oz/2158 https://t.me/oswarld_oz/2161

유럽은 찢어져야 제맛이긴 합니다. 유럽은 서로 싸울때 가장 강했습니다. 오히려 합치고 안싸우니 약해진 사례

이게 성공하면 스페인의 카탈루냐, 프랑스 코르시카, 이탈리아 북부/남부 등이 비슷항 이유로 다툴 수 있습니다.

애초에 영국이라는 나라는 4개가 붙어서 만들어진 연방국 입니다. 중심에 있었던 The Queen이 사라지고 경제도 힘들고 분열도 사방에서 부추기니… 이런 일이 일어나네요. https://youtu.be/C-7qyoPG8AY?si=B2QEhu_TlBQ5Gcfe

엔비디아가 이제 GPU 살 돈까지 마련해주기 시작했습니다. AI 인프라 투자 볼 때 요즘 좀 재밌는 흐름이 있습니다. 엔비디아나 브로드컴이 이제 칩만 파는 게 아니라, 그 칩을 사는 고객들이 돈을 조달할 수 있게 금융사들이랑 구조까지 짜기 시작했습니다. 수요가 많아도 고객이 GPU 살 돈이 없으면 매출로 못 이어지니까요. 결국 앞으로는 “AI 칩이 얼마나 팔리나”보다 “그 돈을 누가 대고, 나중에 설비 가치가 떨어지면 누가 손실을 먹나”까지 봐야 할 것 같습니다. AI 인프라가 점점 기술 이야기라기보다 금융 이야기처럼 변하고 있네요. 실제로 최근에 국내에도 AIDC 지을때 한 금융사가 자금을 대고, 보험+재보험으로 자금 융통까지 해주는걸 보면서 이제 이건 부동산업(금융업)이구나 싶었습니다.

위험한 짓 해보랬다고 진짜 하네

[단독] 구글 제미나이, 3개 기업 해킹 시도 - 구글이 제미나이 기반 AI 에이전트로 사이버보안 성능 테스트를 시행하는 도중 제미나이가 인터넷에 접속해 3개의 회사를 해킹했다고 함 - 한 사례에서는 제미나이가 기업 업무 시스템 계정의 비밀번호를 추측해 접근했다고 함. 나머지 두 사례에서는 모델이 공개 저장소에서 자격 증명을 찾아 보호된 시스템에 접근했다고

사이버보안 솔루션 중에서도 신원보안과 거버넌스보안 필요성이 더 커지고 있음을 방증하는 사례. 옥타(OKTA), 세일포인트(SAIL), 그리고 사이버아크(ARK)를 인수한 팔로알토(PANW) 등

https://www.wsj.com/tech/ai/gemini-hacked-three-companies-in-first-known-breakout-by-googles-ai-5c0baba2

데이터센터 입문용 글 입니다. 평소 AI DC 산업이 궁금 하셨던 분들 한 번 읽어보세요. [안광섭 AI 진테제] AI 데이터센터 본질...복잡한 4각 함수 출처 https://naver.me/FnsbN3gL

ChatGPT와 RLHF 개발자가 Typesafe.ai를 출시했습니다 ( techcrunch.com ). ㄴ 이게 요즘 핫한 JEV 입니다.

OpenAI는 2030년까지 2,800억 달러를 소진할 것으로 예상한다 ( ft.com ).

GLM-5.3-FlashX: Delivering inference speeds of 200 tokens/s (z.ai)

🧠 인공지능 속도조절론이 개소리인 이유

오늘 중앙일보에서도 인터뷰 했는데 속도조절론은 개소리 입니다.