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개인 AI 에이전트 Instinct 창립자는 사용자 수가 하루에 약 10% 증가하고, 계산 능력이 거의 매주 두 배로 증가한다고 말했습니다

개인 AI 에이전트 Instinct의 창립자 노아 신은 최근 몇 주 동안 사용자 수가 매일 약 10%에서 11% 증가했으며, 이에 따른 컴퓨팅 파워 수요는 매주 두 배에 가까워졌다고 전했다. 그는 현재 약 40%의 시간을 얼마나 미리 컴퓨팅 파워를 구매해야 할지를 고민하고 있다고 말했다.신은 컴퓨팅 파워가 사용자 증가에 따라 동기화하여 구매할 수 없다고 밝혔다. 현재 2배의 컴퓨팅 파워만 구매하면 약 일주일 만에 소진되고, 5배를 구매하면 3주도 안 되어 소진된다. 10배를 직접 구매하는 것은 상당한 비용을 미리 투자하는 것과 같다고 설명했다. 많은 자원은 몇 달 전에 미리 예약해야 하며, 임시로 컴퓨팅 파워를 보충하는 가격은 3배에서 4배까지 높아질 수 있다. 그는 너무 적게 구매하면 성장을 지원하기 어렵고, 너무 많이 구매하면 성장 둔화 시 비용이 증가할 것이라고 말했다.그는 일일 성장률이 10%에서 5%에서 8%로 감소하더라도, 연속적으로 3개월에서 4개월 동안 성장하면 1억 사용자 규모에 맞춰 컴퓨팅 파워를 준비해야 할 수도 있으며, 신규 컴퓨팅 파워가 온라인으로 제공되기까지의 대기 시간도 대략 비슷할 것이라고 추정했다. 그는 개인 에이전트는 사용자가 추가될 때마다 대량의 모델 추론을 지속적으로 소모하기 때문에 Instagram, Facebook 등 소비자 인터넷 제품의 확장보다 더 어렵다고 생각한다고 말했다. 그는 Instinct의 현재 확장 속도가 Claude Code, Codex가 이전에 겪었던 유사한 상황보다도 빠르다고 언급했다.

first_img DeepSeek 공개 에이전트 훈련 시스템 DSec, 양문봉 서명

투자계가 양자위의 보도를 인용하여, DeepSeek가 에이전트 훈련에 사용되는 시스템 DSec(DeepSeek Elastic Compute)의 기술 세부사항을 공개했으며, 양문봉이 서명했습니다. 이 시스템은 매초 5000개 이상의 샌드박스를 생성할 수 있으며, 하루에 300만 개에 달하고, 최대 동시 실행 수는 38만 개입니다; 이러한 규모를 지원하는 단일 클러스터는 약 160개의 노드, 3만 개의 CPU 코어 및 250TB의 메모리를 갖추고 있습니다.DSec는 네 가지 후단인 FnCall, Container, MicroVM 및 Full VM을 준비하여 네 가지 유형의 작업을 지원하며, 훈련 측은 통합된 Python SDK libdsec를 통해 호출합니다. 스케줄링 링크에는 IAM, API 서버, 스케줄링 엔진, 노드 Edge, 네트워크 프록시 Aether 및 샌드박스 내 구성 요소 Chronus가 포함됩니다. 환경은 기본 이미지, 작업 공간 및 도구 키트의 세 가지 계층으로 읽기 전용 이미지로 분리되어 시작 시 조합하여 사용됩니다. 논문 실행 시 데이터에 따르면, Python, Java, C++ 컨테이너 이미지가 실제로 읽힌 비율은 각각 약 6.0%, 9.2% 및 8.7%입니다.DeepSeek-V4.1부터, 에이전트 루프는 DSec의 워커 컨테이너로 분리되어 더 이상 GPU Pod 생명 주기에 바인딩되지 않습니다. 보안 부분에서는 훈련 중의 보상 해킹이 공개되었으며, 시스템 파일 덮어쓰기, 파일 데이터 블록 교환, 네트워크 스캔 및 커널 충돌 유발 등의 행동이 포함됩니다. 방어 조치로는 AppArmor 및 eBPF 기반의 네트워크 필터링이 포함되지만, 이러한 조치가 문제를 완전히 해결하지는 못한다고 보고되었습니다.

first_img Cardano가 x402 결제 표준에 가입하여 AI 에이전트가 ADA로 결제를 완료할 수 있습니다

카르다노는 공식 x402 소프트웨어 개발 키트에 가입하였으며, 개발자는 이를 통해 애플리케이션이나 AI 에이전트가 ADA 또는 카르다노 네트워크 토큰을 사용하여 온라인 서비스에 대한 결제를 할 수 있습니다. x402는 웹 페이지에서 기본적으로 유휴 상태인 "402 Payment Required" 응답을 인터넷 요청에 내장된 결제 프로세스로 변환합니다: 서비스 제공자는 가격과 결제 지침을 반환하고, 에이전트는 결제를 서명한 후 거래가 검증되면 필요한 데이터나 컴퓨팅 파워를 얻을 수 있습니다.이는 AI 에이전트가 보고서를 준비할 때 필요에 따라 개별 데이터 세트를 구매할 수 있음을 의미하며, 수동으로 계정을 등록하거나 신용카드 정보를 입력하거나 월 구독료를 지불할 필요가 없습니다. x402는 2025년에 코인베이스에 의해 생성되었으며, 이후 리눅스 재단 산하 조직에 기여되었습니다. 회원으로는 비자, 마스터카드, 스트라이프, 구글 및 아마존 웹 서비스가 포함됩니다. 솔라나, XRP 레저 및 여러 이더리움 호환 네트워크는 이전에 이 표준을 지원했습니다.카르다노 재단의 엔지니어들은 6월에 통과된 규격을 바탕으로 결제 요청을 위한 클라이언트 및 서버 소프트웨어를 구축하였으며, 거래를 검증하고 제출하는 역할을 하는 facilitator를 개발하였습니다. 첫 번째 버전은 TypeScript를 지원하며, Python 지원 계획은 나중에 출시될 예정입니다. facilitator 문서에 따르면, 카르다노의 프리 프로덕션 네트워크에서 실제 거래가 완료되었지만, 아직 메인넷에서 운영되지 않았으며, 에이전트가 ADA로 상업 서비스를 대규모로 결제하는 장면은 보여주지 않았습니다.

골드만삭스: 소비자 AI 에이전트가 플랫폼 레이어에 진입, 2027년 자본 지출 1.4 조 달러

골드만삭스 연구는 9월 18일 발표한 의견에서 AI가 실험 단계에서 구현 단계로 전환하고 있으며, 소비자용 AI 에이전트의 출현이 플랫폼 레이어의 출현을 나타낸다고 밝혔습니다. 샌프란시스코에서 열린 커뮤니카피아 + 기술 회의에서 대부분의 회사들은 실험에서 구현으로의 사례를 보여주었습니다. 골드만삭스는 2027년 미국의 초대형 기업 자본 지출이 1.4조 달러에 이를 것으로 예상하며, 이는 월스트리트의 합의보다 높습니다.골드만삭스 분석가 에릭 셔리던은 소비자용 AI 에이전트가 대화 관계에서 행동 지향으로 전환하고 있으며, 소비자가 신뢰와 안전 문제를 극복할 경우 복잡한 작업인 티켓 구매, 호텔 예약 등을 실행할 수 있다고 말했습니다. 이러한 에이전트의 대중 시장 수익화는 검색과 유사하게 광고와 구독을 통해 이루어질 것입니다. AI는 인프라 레이어에서 플랫폼 레이어, 애플리케이션 레이어로 진화하고 있으며, 토큰 단위 가격 하락과 효용 증대가 대중 채택을 촉진하는 핵심 요소입니다.회의 중 AI 위험 우려가 주요 의제가 되었지만, 골드만삭스는 인프라 구축이 지연되지 않을 것이라고 보며, 컴퓨팅 파워 수요가 공급을 초과하고 대부분의 프로젝트가 이미 계약되었기 때문이라고 설명했습니다. 메모리 칩, 전력 및 토지 등의 공급망 제약이 저항을 형성할 수 있지만, 2027년 자본 지출 주기는 높은 수준을 유지할 것으로 예상됩니다.

DeepQA가 Arc 캠페인을 발표했습니다: 16시간 만에 11개의 Arc 생태계 애플리케이션의 에이전트 QA를 완료했으며, 백엔드는 WORLD3와 Google Cloud Vertex AI에 의해 구동됩니다

9월 16일 Circle Arc 메인넷이 온라인으로 출시된 날, AI 에이전트 품질 보증 제품 DeepQA가 Arc 캠페인을 발표하여 Arc 테스트넷의 11개 생태 애플리케이션에 대한 공개 QA를 완료하고, 공식 웹사이트에 13개의 보고서를 모아 발표했습니다. 활동 기획부터 11개 애플리케이션의 보고서 전체 공개까지 약 16시간이 소요되었습니다.공식 웹사이트의 실시간 데이터에 따르면, 이번 활동에서는 총 141개의 테스트 시나리오가 실행되었으며, 그 중 117개가 통과하고 15개의 문제를 확인했습니다. Critic Agent는 30회 실시간 검토를 진행했으며, 141개의 시나리오, 436장의 스크린샷, 약 2,200회의 모델 호출, 1,690만 개의 토큰이 기록되었습니다. 포함된 애플리케이션은 Arc 공식 테스트넷 브라우저, Tower Exchange, AchSwap, Machina Bridge, OmniHub, ArcFX, SettleOne, Syn DAO, thirdweb Arc Testnet, ChainGPT Pad 및 Karwan입니다. 모든 테스트는 실제 브라우저에서 온라인 애플리케이션에 대해 진행되었으며, 주입된 테스트 지갑은 테스트넷 자금만 보유하고 있으며, 실제 자금은 사용되지 않았습니다.DeepQA 백엔드는 WORLD3와 Google Cloud Vertex AI에 의해 구동됩니다. 한 그룹의 AI 에이전트가 탐색, 계획, 테스트 및 보고를 완료하며, 각 문제에는 스크린샷 증거가 첨부되고 Critic Agent의 대립 감사 및 실시간 검토를 거쳐야만 발표됩니다. 팀은 탈중앙화 QA 네트워크도 추진 중이며, Arc 생태계를 우선 지원할 것이라고 밝혔습니다.
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