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The Information의 최근 보고서는 OpenAI의 재무 예측을 살펴본 결과, 이 회사가 2029년까지는 수익을 내지 못할 것으로 예상된다는 사실을 밝혔습니다.
A recent report from The Information took a closer look at OpenAI’s financial projections, which show that the company doesn’t expect to be profitable until 2029 when it’s expected to generate $100 billion in revenue. Until then, OpenAI anticipates steep losses year over year, cumulatively amounting to $44 billion between 2023 and 2028, with an anticipated peak loss of $14 billion in 2026.
The Information의 최근 보고서는 OpenAI의 재무 예측을 면밀히 조사한 결과, OpenAI가 1,000억 달러의 수익을 창출할 것으로 예상되는 2029년까지는 수익성이 없을 것으로 예상하고 있음을 보여줍니다. 그때까지 OpenAI는 2023년부터 2028년까지 누적 손실이 440억 달러에 달하고 2026년에는 최대 손실이 140억 달러에 달할 것으로 예상합니다.
The company’s most significant expense is computing power—the infrastructure required to train and run its artificial intelligence (AI) models. Spending in this area alone is projected to reach $9.5 billion annually by 2026; these costs can be divided into high-performance computing resources (computer chips), energy consumption (electricity), data storage and continuous algorithm development.
회사에서 가장 중요한 비용은 컴퓨팅 성능, 즉 인공 지능(AI) 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 인프라입니다. 이 분야의 지출만 2026년까지 연간 95억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 비용은 고성능 컴퓨팅 리소스(컴퓨터 칩), 에너지 소비(전기), 데이터 저장 및 지속적인 알고리즘 개발로 나눌 수 있습니다.
The report also says that OpenAI allegedly presents investors with an alternative projection showing that the company is profitable in 2026 when you strip out expenses like the cost of training its models.
보고서는 또한 OpenAI가 모델 훈련 비용과 같은 비용을 제외하면 2026년에 회사가 수익성이 있다는 것을 보여주는 대안적인 예측을 투자자들에게 제시한다고 밝혔습니다.
While it’s definitely a positive sign that analysts see profitability in OpenAI’s future—especially amid widespread concerns about when leaders in the AI space would begin turning a profit—it also raises the critical question: Will OpenAI make it to 2029 without significant financial restructuring? It is no secret that the company has a substantial cash burn, and this new report underscores the scale of its expenditures.
분석가들이 OpenAI의 미래에 수익성이 있다고 보는 것은 분명히 긍정적인 신호이지만(특히 AI 분야의 리더들이 언제 수익을 내기 시작할지에 대한 광범위한 우려 속에서) 이는 또한 중요한 질문을 제기합니다. OpenAI가 상당한 재정 구조 조정 없이 2029년까지 버틸 수 있을까요? 회사가 상당한 현금 소모를 겪고 있다는 사실은 비밀이 아니며, 이 새 보고서는 지출 규모를 강조합니다.
Even though OpenAI recently raised over $6 billion at a $157 billion valuation, that’s a fraction of the projected $44 billion it has to spend before reaching profitability. Unless the company alters its business model, discovers innovative ways to reduce operational costs, or secures additional funding, OpenAI will likely need to raise capital at least once more before turning a profit in five years.
OpenAI가 최근 1,570억 달러의 가치 평가로 60억 달러 이상을 모금했지만 이는 수익성에 도달하기 전에 지출해야 할 것으로 예상되는 440억 달러의 일부에 불과합니다. 회사가 비즈니스 모델을 변경하거나, 운영 비용을 줄이는 혁신적인 방법을 찾거나, 추가 자금을 확보하지 않는 한, OpenAI는 5년 안에 수익을 내기 전에 적어도 한 번 더 자본을 조달해야 할 것입니다.
Two scientists, John Hopfield and Geoffrey Hinton, have been awarded the Nobel Prize in Physics for their contributions to machine learning.
기계 학습에 기여한 공로로 존 홉필드(John Hopfield)와 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)이라는 두 명의 과학자가 노벨 물리학상을 수상했습니다.
Hopfield developed a neural network capable of storing and reconstructing patterns, offering insights into how the human brain recalls memories when provided with partial information; his work modeled associative memory, bridging the gap between neuroscience and computational models.
Hopfield는 패턴을 저장하고 재구성할 수 있는 신경망을 개발하여 부분적인 정보가 제공될 때 인간의 뇌가 기억을 어떻게 회상하는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 그의 연구는 연관 기억을 모델링하여 신경과학과 계산 모델 사이의 격차를 해소했습니다.
Years later, Hinton created the Boltzmann machine, a type of neural network that uses random decision-making to learn internal data representations; this innovation enhanced the network’s ability to recognize complex patterns and improve future decision-making. Hinton, who left his research role at Google (NASDAQ: GOOGL) in 2023 due to concerns about AI’s potential risks to humanity, has been a vocal advocate for ethical considerations in AI development.
몇 년 후 Hinton은 내부 데이터 표현을 학습하기 위해 무작위 의사 결정을 사용하는 일종의 신경망인 볼츠만 머신을 만들었습니다. 이러한 혁신은 복잡한 패턴을 인식하고 향후 의사결정을 개선하는 네트워크의 능력을 향상시켰습니다. AI가 인류에 미칠 잠재적 위험에 대한 우려로 인해 2023년 Google(NASDAQ: GOOGL)에서 연구직을 떠난 Hinton은 AI 개발에서 윤리적 고려 사항을 적극적으로 옹호해 왔습니다.
This year’s physics laureates’ breakthroughs stand on the foundations of physical science. They have showed a completely new way for us to use computers to aid and to guide us to tackle many of thechallenges our society face.
올해 물리학상 수상자들의 획기적인 성과는 물리학의 기초 위에 세워졌습니다. 그들은 컴퓨터를 사용하여 우리 사회가 직면한 많은 문제를 해결하도록 돕고 안내하는 완전히 새로운 방법을 보여주었습니다.
Thanks to their work humanity now has a new item in… pic.twitter.com/0sGCbEoMsS
그들의 노력 덕분에 인류는 이제 새로운 아이템을 갖게 되었습니다… pic.twitter.com/0sGCbEoMsS
Although computer-driven, both networks used and were inspired by physics and physics problems. Hopfield says that he did not imagine the work would be useful in machine learning but acknowledges that there are natural crossovers between biology, physics and AI.
컴퓨터 기반이지만 두 네트워크 모두 물리 및 물리 문제를 사용하고 영감을 받았습니다. Hopfield는 이 작업이 기계 학습에 유용할 것이라고는 상상하지 못했지만 생물학, 물리학 및 AI 사이에 자연스러운 교차가 있음을 인정한다고 말했습니다.
The fact that the Royal Swedish Academy of Sciences—the entity that awards the Nobel Prize in Physics—decided to tie this year’s prize to machine learning and AI reflects the current climate of innovation and shows that there is still a lot of global attention on artificial intelligence. Although consumer-facing AI technologies like chatbots have dominated recent headlines, scientific advances in AI often have a more profound impact on the world.
노벨 물리학상을 수여하는 기관인 스웨덴 왕립과학원이 올해의 상을 기계 학습과 AI에 묶기로 결정했다는 사실은 현재의 혁신 환경을 반영하고 인공 지능에 대한 전 세계적 관심이 여전히 많다는 것을 보여줍니다. 지능. 챗봇과 같은 소비자 지향 AI 기술이 최근 헤드라인을 장식했지만 AI의 과학적 발전은 종종 세계에 더 큰 영향을 미칩니다.
Meta (NASDAQ: META) has announced that it will launch Meta AI in six new countries: the Philippines, Bolivia, Guatemala, Paraguay, the United Kingdom and Brazil—the two nations where it previously suspended AI operations due to data and privacy concerns.
Meta(NASDAQ: META)는 필리핀, 볼리비아, 과테말라, 파라과이, 영국, 브라질 등 6개 국가에 Meta AI를 신규 출시할 예정이라고 발표했습니다. 이 두 국가는 이전에 데이터 및 개인 정보 보호 문제로 인해 AI 운영을 중단했습니다.
Users in these countries will now have access to Meta AI through Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger apps, the Meta.ai website and the Ray-Ban Meta Glasses. Meta AI is an assistant that handles text and voice queries and analyzes images, effectively offering functionalities similar to those of other advanced AI chatbots on the market.
이들 국가의 사용자는 이제 Facebook, Instagram, WhatsApp, 메신저 앱, Meta.ai 웹사이트 및 Ray-Ban Meta Glasses를 통해 Meta AI에 액세스할 수 있습니다. Meta AI는 텍스트 및 음성 쿼리를 처리하고 이미지를 분석하는 도우미로, 시중의 다른 고급 AI 챗봇과 유사한 기능을 효과적으로 제공합니다.
Previously, Meta faced significant obstacles in launching its AI services in the U.K. and Brazil due to concerns from each country’s data privacy watchdog. However, the company has found a data privacy loophole by asserting that Meta AI constitutes a “legitimate interest” in business operations. This allows Meta to justify its use of consumer data without their consent because they claim it is necessary for fulfilling its business objectives; in particular, Meta claims this data will help its AI better reflect the diversity of the population, which is crucial to its commercial operations.
앞서 메타는 영국과 브라질에서 AI 서비스를 출시하는 데 각국의 데이터 프라이버시 감시단체의 우려로 인해 상당한 장애물에 직면했다. 하지만 회사는 메타AI가 사업 운영에 있어 '적법한 이익'을 구성한다고 주장해 데이터 프라이버시 허점을 찾아냈다. 이를 통해 Meta는 비즈니스 목표를 달성하는 데 필요하다고 주장하기 때문에 동의 없이 소비자 데이터 사용을 정당화할 수 있습니다. 특히 Meta는 이 데이터가 AI가 상업 운영에 중요한 인구의 다양성을 더 잘 반영하는 데 도움이 될 것이라고 주장합니다.
For a while, I was unsure how companies like Meta would proceed in data privacy-focused countries like the U.K.. I wondered if the regulations would be considered too prohibitive and that AI service providers would opt out of operating there altogether
한동안 저는 Meta와 같은 회사가 영국과 같이 데이터 개인 정보 보호에 중점을 둔 국가에서 어떻게 진행될지 확신이 없었습니다. 규제가 너무 엄격한 것으로 간주되어 AI 서비스 제공업체가 아예 운영을 거부하는 것은 아닌지 궁금했습니다.
부인 성명:info@kdj.com
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