Microsoft와 Meta Shift AI 전략, Nvidia의 과열 칩, 강력한 수익

Microsoft(NASDAQ: MSFT)는 최근 새로운 AI 에이전트에 대한 블로그 게시물을 게시하여 AI 에이전트의 정의, 작동 방식 및 잠재적인 애플리케이션을 간략하게 설명했습니다.

AI Agents, Microsoft (NASDAQ:MSFT), Meta (NASDAQ:META), Nvidia (NASDAQ:NVDA)

AI 에이전트, Microsoft(NASDAQ:MSFT), Meta(NASDAQ:META), Nvidia(NASDAQ:NVDA)

Microsoft’s AI Agents: An evolution of Copilot

Microsoft의 AI 에이전트: Copilot의 진화

Last week, Microsoft (NASDAQ:MSFT) unveiled its new AI Agents, generative artificial intelligence tools that can be customized to perform specific tasks. These Agents are designed to leverage data from the Microsoft Office suite to execute multi-step processes autonomously.

지난 주, 마이크로소프트(나스닥:MSFT)는 특정 작업을 수행하도록 사용자 정의할 수 있는 생성적 인공 지능 도구인 새로운 AI 에이전트를 공개했습니다. 이러한 에이전트는 Microsoft Office 제품군의 데이터를 활용하여 다단계 프로세스를 자율적으로 실행하도록 설계되었습니다.

While Microsoft’s Copilot product already provides many of these capabilities, the Agents expand on them by improving memory, integrating with external systems, and enabling more complex workflows.

Microsoft의 Copilot 제품은 이미 이러한 기능 중 많은 부분을 제공하고 있지만 에이전트는 메모리를 개선하고 외부 시스템과 통합하며 보다 복잡한 워크플로를 지원하여 이러한 기능을 확장합니다.

The shift from Copilot to AI Agents seems to be more than just a rebranding effort. It feels like Microsoft is addressing a gap in how its customers use AI. Many users haven’t fully tapped into Copilot’s potential, and the blog post reads like an early step in a broader re-education initiative.

Copilot에서 AI Agents로의 전환은 단순한 브랜드 변경 노력 그 이상인 것 같습니다. Microsoft가 고객이 AI를 사용하는 방식의 격차를 해소하고 있는 것 같습니다. 많은 사용자가 Copilot의 잠재력을 완전히 활용하지 않았으며 블로그 게시물은 더 광범위한 재교육 이니셔티브의 초기 단계처럼 읽혀집니다.

Microsoft appears to be laying the groundwork for helping users understand how to maximize their AI tools—not just within Office but as part of their daily workflows.

Microsoft는 사용자가 Office 내에서뿐만 아니라 일상적인 워크플로의 일부로 AI 도구를 극대화하는 방법을 이해할 수 있도록 돕기 위한 기반을 마련하고 있는 것으로 보입니다.

At nearly every opportunity I get, I mention how most people use AI as a glorified search engine rather than using it in ways to get the most out of the system. AI tools can have a significant impact on how we work and live, streamline many processes, save resources, and increase our overall efficiency.

나는 기회가 있을 때마다 대부분의 사람들이 AI를 시스템을 최대한 활용하는 방식이 아닌 미화된 검색 엔진으로 사용하는 방식에 대해 언급합니다. AI 도구는 우리가 일하고 생활하는 방식에 큰 영향을 미치고, 많은 프로세스를 간소화하고, 리소스를 절약하고, 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.

However, it seems like many users just haven’t dug deeper with AI or figured that out yet. From what I see, it does seem like many users need more guidance if they are looking to get the most out of their AI tools of choice. Microsoft’s move could be the start of a broader industry trend where companies invest more heavily in user education, providing step-by-step guides that allow their users to better integrate their AI into their personal and professional lives.

그러나 많은 사용자가 아직 AI에 대해 더 깊이 파고들지 않았거나 이를 파악하지 못한 것 같습니다. 내가 보기에 많은 사용자가 선택한 AI 도구를 최대한 활용하려는 경우 더 많은 지침이 필요한 것 같습니다. 마이크로소프트의 움직임은 기업이 사용자 교육에 더 많이 투자하고 사용자가 AI를 개인 생활과 직업 생활에 더 잘 통합할 수 있도록 하는 단계별 가이드를 제공하는 보다 광범위한 업계 추세의 시작일 수 있습니다.

Meta’s push to monetize AI

메타의 AI 수익 창출 추진

Meta (NASDAQ:META), on the other hand, has appointed former Salesforce (NASDAQ:CRM) CEO Clara Shih as its new “Head of Business AI.”

한편 메타(나스닥:META)는 전 세일즈포스(나스닥:CRM) CEO 클라라 시를 새로운 '비즈니스 AI 책임자'로 임명했다.

According to Shih, “Our vision for this new product group is to make cutting-edge AI accessible to every business, empowering all to find success and own their future in the AI era… Meta’s global reach and leadership in AI represent a generational opportunity for businesses, and I couldn’t be more excited and grateful to help take this from zero to one to scale.”

Shih에 따르면, “이 새로운 제품 그룹에 대한 우리의 비전은 모든 비즈니스에서 최첨단 AI에 접근할 수 있도록 하여 모든 사람이 AI 시대에 성공을 찾고 미래를 소유할 수 있도록 지원하는 것입니다. AI 분야에서 Meta의 글로벌 영향력과 리더십은 다음 세대를 위한 기회를 나타냅니다. 이 사업을 0에서 1로 확장하는 데 도움을 줄 수 있어 매우 기쁘고 감사합니다.”

The move signals Meta’s growing focus on profitability in AI. It’s no secret that many artificial intelligence companies struggle to profit. The infrastructure required to train and run advanced models comes at a massive cost.

이러한 움직임은 Meta가 AI 부문의 수익성에 점점 더 초점을 맞추고 있음을 나타냅니다. 많은 인공지능 회사들이 이익을 얻기 위해 애쓰고 있다는 것은 비밀이 아닙니다. 고급 모델을 교육하고 실행하는 데 필요한 인프라에는 막대한 비용이 듭니다.

In contrast, the revenue they collect through subscription models that offer customers access to “better” AI tools recoups only a fraction of the companies’ expenses.

이와 대조적으로 고객에게 "더 나은" AI 도구에 대한 액세스를 제공하는 구독 모델을 통해 수집하는 수익은 회사 비용의 일부만 회수합니다.

The purpose of Meta’s Business AI group seems to be to turn this around by productizing their AI offerings—packaging them into marketable products that attract paying customers and drive significant revenue growth for the business.

Meta의 비즈니스 AI 그룹의 목적은 AI 제품을 상품화하여 이러한 상황을 바꾸는 것으로 보입니다. 즉, 이를 유료 고객을 유치하고 비즈니스의 상당한 수익 성장을 촉진하는 시장성 있는 제품으로 패키징하는 것입니다.

This shift in strategy isn’t unique to Meta; it reflects a broader trend in the AI industry. It has become clear that many companies’ AI divisions are increasingly finding themselves under pressure to figure out monetization as investors start asking when they will see returns.

이러한 전략 변화는 Meta에만 국한된 것이 아닙니다. 이는 AI 산업의 광범위한 추세를 반영합니다. 투자자들이 언제 수익을 볼 수 있는지 묻기 시작하면서 많은 회사의 AI 부서가 수익 창출을 파악해야 한다는 압박을 점점 더 받고 있다는 것이 분명해졌습니다.

The narrative around AI seems to be shifting from “AI is revolutionary” to “Who’s making money from AI, and how soon can we expect returns on our investments?”

AI에 대한 이야기는 "AI는 혁명적이다"에서 "누가 AI로 돈을 벌고 있으며 얼마나 빨리 투자 수익을 기대할 수 있는가?"로 바뀌고 있는 것 같습니다.

It’s an important question because the industry could face a wave of business closures and mergers without a clear path to profitability. If companies can’t find a financially viable strategy for their AI divisions, we may soon see a consolidation of players in the AI space.

업계는 명확한 수익성 확보 경로 없이 사업 폐쇄와 합병의 물결에 직면할 수 있기 때문에 이는 중요한 질문입니다. 기업이 AI 부문에 대해 재정적으로 실행 가능한 전략을 찾을 수 없다면 곧 AI 공간에서 플레이어가 통합되는 것을 보게 될 것입니다.

Nvidia’s overheating chips and strong earnings

엔비디아의 과열된 칩과 강력한 수익

A recent report said that Nvidia’s (NASDAQ:NVDA) Blackwell chips are prone to overheating when added to servers, creating significant challenges for data centers. To address the issue, service providers must redesign their racks, an expensive and time-consuming process.

최근 보고서에 따르면 Nvidia(NASDAQ:NVDA)의 Blackwell 칩을 서버에 추가하면 과열되는 경향이 있어 데이터 센터에 심각한 문제를 야기한다고 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 서비스 제공업체는 비용과 시간이 많이 소요되는 프로세스인 랙을 재설계해야 합니다.

Despite that negative press, Nvidia’s Q3 earnings report exceeded analyst expectations. The company posted adjusted earnings per share of $0.81, representing a net income of $19.3 billion, compared to predictions of $0.75 EPS and $17.4 billion net income.

이러한 부정적인 언론에도 불구하고 Nvidia의 3분기 수익 보고서는 분석가의 기대치를 뛰어넘었습니다. 이 회사는 EPS 0.75달러, 순이익 174억 달러에 대한 예측과 비교하여 순이익 193억 달러를 나타내는 0.81달러의 조정 주당 순이익을 기록했습니다.

However, even with these substantial numbers, Nvidia’s stock dropped by roughly 2% when the market opened the next day.

그러나 이러한 상당한 숫자에도 불구하고 Nvidia의 주가는 다음날 시장이 열렸을 때 약 2% 하락했습니다.

This trend—where companies beat earnings expectations but experience a decline in share prices—has become increasingly common. This stems from the market’s perception that a company with strong current performance has less room for growth in the upcoming quarters.

기업이 기대치를 상회했지만 주가가 하락하는 이러한 추세는 점점 더 일반화되었습니다. 이는 현재 실적이 좋은 회사는 향후 분기에 성장할 여지가 적다는 시장의 인식에서 비롯됩니다.

In Nvidia’s case, their Q4 guidance of $37.5 billion in revenue, only slightly above Wall Street’s $37 billion projection, reinforces this idea.

Nvidia의 경우, 월스트리트의 370억 달러 예측보다 약간 높은 375억 달러의 4분기 매출 지침이 이러한 아이디어를 뒷받침합니다.

In order for artificial intelligence (AI) to work right within the law and thrive in the face of growing challenges, it needs to integrate an enterprise blockchain system

인공지능(AI)이 법률 내에서 올바르게 작동하고 점점 커지는 과제에 직면하여 성공하려면 엔터프라이즈 블록체인 시스템을 통합해야 합니다.