Meta는 경쟁사인 Google과 Bing을 위해 AI 기반 검색 엔진을 구축한 것으로 알려졌습니다.

Meta(NASDAQ: META)는 Google(NASDAQ: GOOGL) 및 Bing과 경쟁할 수 있는 AI 기반 검색 엔진을 구축하고 있는 것으로 알려졌습니다.

Meta (NASDAQ:META) is reportedly building an AI-driven search engine that they hope will rival Google (NASDAQ:GOOGL) and Bing.

Meta(NASDAQ:META)는 Google(NASDAQ:GOOGL) 및 Bing과 경쟁할 수 있는 AI 기반 검색 엔진을 구축하고 있는 것으로 알려졌습니다.

Similar to Google’s AI Overview, Meta’s search engine would deliver AI-generated summaries of current events through the Meta AI chatbot. The company’s team has allegedly been working on this project for over eight months, with the goal of reducing Meta’s reliance on Google, which it currently uses as its primary search reference for Meta AI.

Google의 AI 개요와 유사하게 Meta의 검색 엔진은 Meta AI 챗봇을 통해 AI로 생성된 현재 이벤트 요약을 제공합니다. 이 회사 팀은 현재 Meta AI에 대한 기본 검색 참조로 사용하고 있는 Google에 대한 Meta의 의존도를 줄이는 것을 목표로 이 프로젝트를 8개월 넘게 진행해 온 것으로 알려졌습니다.

While AI is widely touted as a game-changer for everything from workplace productivity to societal efficiency, in reality, most consumers primarily use AI chatbots as glorified search engines. This effectively turns these AI chatbots into alternative search engines, saving users time from piecing together answers from multiple sources as they need to do in conventional search engines.

AI는 직장 생산성부터 사회적 효율성까지 모든 면에서 획기적인 변화를 가져올 것으로 널리 알려져 있지만, 실제로 대부분의 소비자는 AI 챗봇을 주로 미화된 검색 엔진으로 사용합니다. 이를 통해 이러한 AI 챗봇을 대체 검색 엔진으로 효과적으로 전환하여 사용자가 기존 검색 엔진에서 해야 하는 것처럼 여러 소스의 답변을 함께 연결하는 시간을 절약할 수 있습니다.

When these chatbots became popular, traditional search engines actually started losing market share to these up-and-coming AI chatbots that were answering search queries more efficiently for their users.

이러한 챗봇이 인기를 얻었을 때 기존 검색 엔진은 실제로 사용자의 검색 쿼리에 보다 효율적으로 응답하는 떠오르는 AI 챗봇에 대한 시장 점유율을 잃기 시작했습니다.

Leading search providers like Google quickly noticed this shift and infused AI into their search processes, allowing users to receive AI-generated summaries without leaving the traditional search interface—and apparently, it’s paying off.

Google과 같은 선도적인 검색 제공업체는 이러한 변화를 재빨리 알아채고 검색 프로세스에 AI를 주입하여 사용자가 기존 검색 인터페이스를 벗어나지 않고도 AI에서 생성된 요약을 받을 수 있게 했으며 분명히 성과를 거두고 있습니다.

In its recent Q3 earnings call, Google reported a 35% year-over-year revenue increase to $11.4 billion, attributing its AI infrastructure and generative AI features as driving forces for revenue growth. Even though these AI tools don’t directly generate revenue, their presence enhances the user experience and attracts more users, ultimately driving revenue through channels like ad placements.

최근 3분기 실적 발표에서 Google은 전년 동기 대비 35% 증가한 114억 달러의 매출을 기록했다고 발표했습니다. 이는 AI 인프라와 생성 AI 기능이 매출 성장의 원동력이 되었기 때문입니다. 이러한 AI 도구는 직접적으로 수익을 창출하지는 않지만, 그 존재로 인해 사용자 경험이 향상되고 더 많은 사용자를 유치하여 궁극적으로 광고 게재와 같은 채널을 통해 수익을 창출합니다.

Meta, whose revenue model heavily relies on advertising, could likely achieve similar results by building its own AI-powered search platform.

수익 모델이 광고에 크게 의존하는 Meta는 자체 AI 기반 검색 플랫폼을 구축함으로써 비슷한 결과를 얻을 가능성이 높습니다.

OpenAI eyes in-house chip production

OpenAI, 자체 칩 생산 주목

Amid a global shortage of high-performance chips, OpenAI is reportedly working to design and produce its own specialized chips for AI processing, reducing its reliance on third-party suppliers like NVIDIA (NASDAQ:NVDA) and AMD (NASDAQ:AMD).

전 세계적으로 고성능 칩이 부족한 가운데, OpenAI는 AI 처리를 위한 자체 특수 칩을 설계 및 생산하기 위해 노력하고 있는 것으로 알려졌으며 NVIDIA(NASDAQ:NVDA) 및 AMD(NASDAQ:AMD)와 같은 타사 공급업체에 대한 의존도를 줄였습니다.

OpenAI is working with semiconductor designer, developer, manufacturer, and supplier Broadcom to design these custom chips that will be used primarily for inference rather than training. Inference is the process in which an AI model, having already been trained on vast amounts of data, analyzes new data and makes predictions, which ultimately manifest themselves as outputs.

OpenAI는 반도체 설계자, 개발자, 제조업체 및 공급업체인 Broadcom과 협력하여 교육보다는 주로 추론에 사용될 맞춤형 칩을 설계하고 있습니다. 추론은 이미 방대한 양의 데이터를 학습한 AI 모델이 새로운 데이터를 분석하고 예측을 하여 최종적으로 결과물로 나타나는 과정입니다.

One reason OpenAI may be pursuing in-house chip production is to mitigate operating costs and navigate ongoing supply chain challenges. The chip shortage has hit AI companies particularly hard, with high demand for GPUs and other specialized hardware driving up prices and making it difficult for companies to secure the hardware they need. By designing and manufacturing chips internally, OpenAI would gain greater control over its supply chain, similar to how Apple (NASDAQ:AAPL) did when it began designing its own processors for iPhones and Macs.

OpenAI가 자체 칩 생산을 추구하는 한 가지 이유는 운영 비용을 완화하고 지속적인 공급망 문제를 해결하는 것입니다. GPU 및 기타 특수 하드웨어에 대한 수요가 높아 가격이 상승하고 기업이 필요한 하드웨어를 확보하기 어려워지면서 칩 부족으로 인해 AI 기업이 특히 큰 타격을 입었습니다. 내부적으로 칩을 설계하고 제조함으로써 OpenAI는 Apple(NASDAQ:AAPL)이 iPhone 및 Mac용 자체 프로세서를 설계하기 시작했을 때 했던 것과 유사하게 공급망에 대한 더 큰 통제권을 얻게 됩니다.

Bringing chip production in-house could also lead to significant long-term cost savings for OpenAI. As the company moves toward vertical integration, it could decrease dependency on external suppliers, who have raised prices due to the high demand and limited supply of AI hardware.

칩 생산을 내부로 가져오면 OpenAI의 장기적 비용 절감 효과도 크게 얻을 수 있습니다. 회사가 수직적 통합을 향해 나아가면서 AI 하드웨어의 높은 수요와 제한된 공급으로 인해 가격을 인상한 외부 공급업체에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

Elon Musk’s xAI pursues new fundraising round

Elon Musk의 xAI, 새로운 자금 조달 라운드 추구

On the heels of OpenAI’s $6.6 billion funding round at a $157 billion valuation, Elon Musk’s AI company, xAI, has announced that it is in discussions for another funding round that would push xAI’s valuation over $40 billion. This follows a recent $6 billion raise that valued the company at $24 billion just months earlier, underscoring the fact that AI remains a hot sector for investment in what is otherwise a venture capital drought.

OpenAI가 1,570억 달러 가치로 평가된 66억 달러 자금 조달 라운드에 이어 Elon Musk의 AI 회사인 xAI는 xAI의 가치를 400억 달러 이상으로 끌어올리는 또 다른 자금 조달 라운드에 대해 논의 중이라고 발표했습니다. 이는 불과 몇 달 전에 회사 가치를 240억 달러로 평가한 최근 60억 달러의 인상에 이은 것이며, 이는 AI가 벤처 캐피탈 가뭄에 해당하는 투자 분야로 여전히 인기가 있다는 사실을 강조합니다.

These major fundraising rounds highlight the unusually large capital needs in artificial intelligence, particularly for companies developing and scaling advanced models. AI development requires substantial investments in computing infrastructure, with some companies spending multiple billions on data centers and GPUs to support training and inference for their AI models. Even top AI companies like OpenAI have acknowledged that profitability remains elusive, with OpenAI not expecting to turn a profit until at least 2029.

이러한 주요 자금 조달 라운드는 인공 지능, 특히 고급 모델을 개발하고 확장하는 회사의 경우 비정상적으로 큰 자본 요구 사항을 강조합니다. AI 개발에는 컴퓨팅 인프라에 대한 상당한 투자가 필요하며, 일부 회사는 AI 모델에 대한 훈련 및 추론을 지원하기 위해 데이터 센터 및 GPU에 수십억 달러를 지출합니다. OpenAI와 같은 최고의 AI 회사조차도 수익성이 여전히 어렵다는 점을 인정했으며 OpenAI는 적어도 2029년까지는 수익을 낼 것으로 예상하지 않습니다.

This high-cost environment reflects the unique economics of AI. Companies need high-performance computing environments, vast datasets, and specialized hardware to train and run large language models and other advanced AI systems. However, these items are very expensive. For companies like xAI and OpenAI to remain competitive and continue innovating, they have ever-increasing capital needs to sustain growth and scale their businesses, which is why most AI companies raise money at every chance they can.

이러한 고비용 환경은 AI의 독특한 경제성을 반영합니다. 기업에는 대규모 언어 모델과 기타 고급 AI 시스템을 훈련하고 실행하기 위한 고성능 컴퓨팅 환경, 방대한 데이터세트, 특수 하드웨어가 필요합니다. 그러나 이러한 품목은 매우 비쌉니다. xAI 및 OpenAI와 같은 기업이 경쟁력을 유지하고 혁신을 계속하려면 성장을 유지하고 비즈니스를 확장하기 위해 자본 수요가 계속 증가해야 합니다. 이것이 바로 대부분의 AI 기업이 기회가 있을 때마다 자금을 조달하는 이유입니다.

US tightens AI restrictions on China

미국, 중국에 대한 AI 제한 강화

This week, the U.S. Department of the Treasury issued a final rule restricting American investments in China, Hong Kong, and Macau, specifically within areas like AI, semiconductors, microelectronics, and quantum information technologies. The rule prohibits U.S. companies and investors from engaging in certain transactions with entities based in these regions.

이번 주 미국 재무부는 특히 AI, 반도체, 마이크로 전자공학, 양자 정보 기술과 같은 분야에서 중국, 홍콩, 마카오에 대한 미국의 투자를 제한하는 최종 규칙을 발표했습니다. 이 규칙은 미국 기업과 투자자가 해당 지역에 기반을 둔 기업과 특정 거래에 참여하는 것을 금지합니다.

“This Final Rule takes targeted and concrete measures to ensure that U.S. investment is

“이 최종 규칙은 미국 투자가