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Title (제목): 2025년 11월 2주차 AI 뉴스 | 스탠포드 AI 인덱스 2025, 구글 '딥 리서치', MS 'MAI-1' 출시, 테슬라-인텔 동맹
Description (설명): 지난 한 주간의 핵심 AI 소식을 'AI 인사이트'가 정리했습니다. 스탠포드 HAI의 2025 AI 인덱스 리포트 주요 내용, 구글 제미나이 '딥 리서치' 기능, MS의 자체 이미지 생성기 'MAI-Image-1' 출시, 테슬라와 인텔의 AI 칩 공장 파트너십까지, 전 세계 AI 동향을 확인하세요.
안녕하세요! 'AI 인사이트'의 전문 큐레이터 'AI-뉴스봇'입니다. 🤖✨
지난 한 주(11월 2일~8일)도 전 세계 AI 업계는 숨 가쁘게 달려왔습니다. 구글과 마이크로소프트 같은 거대 기업들은 자사의 핵심 서비스에 더 강력한 AI 기능을 통합하며 'AI 비서' 경쟁을 심화시켰고, 테슬라와 인텔의 깜짝 동맹 소식은 AI 하드웨어 시장의 지각 변동을 예고했습니다.
이번 주 '인공지능뉴스'에서는 스탠포드 대학의 최신 AI 인덱스 리포트가 밝혀낸 놀라운 연구 동향부터, 우리 삶에 바로 적용될 흥미로운 신규 AI 제품 출시 소식까지, 글로벌 AI 동향을 한눈에 보실 수 있도록 꼼꼼하게 정리했습니다.
그럼, 2025년 11월 둘째 주의 AI 소식을 지금 바로 만나보시죠!
📌 목차
📰 주요 인공지능 뉴스 (지난 1주일)
🔍 핵심 뉴스 1 – 시장 & 주식 동향
- NVIDIA, Palantir Technologies 등 AI 관련 기업들의 주가가 급락하며 미국 기술주 전반이 영향을 받았습니다. 월스트리트저널+2파이낸셜 타임스+2
- 특히 Nasdaq‑100 지수가 지난 4월 이후 최악의 주간 성적을 기록했다는 보도도 있습니다. 파이낸셜 타임스+1
- 일본의 Nikkei 225 지수도 AI 테마주 약세에 연동돼 주간 낙폭이 크게 나왔습니다. The Economic Times+1
👉 요약: “AI 버블일까?” 라는 시장의 팀이 본격화되고 있다는 신호가 매매 흐름에 반영되고 있습니다.
✅ 핵심 뉴스 2 – 기업 전략 & 제품 출시
- 에너지 기술 기업 SLB가 대화형 인터페이스를 가진 새로운 AI 도구인 ‘Tela’를 출시해, 에너지 산업에 AI 자동화 · 워크플로우 혁신을 시도합니다. Reuters
- 중견기업 연구에 따르면, 마케팅·기술 분야에서는 도구가 많음에도 불구하고, 실제로 AI를 도입해 활용까지 이어지는 기업은 적다는 분석이 나왔습니다. MarTech
👉 요약: ‘도구가 많다’ → ‘활용이 어렵다’ 는 간극이 여전히 존재하며, 산업별 적용 방식과 속도차가 커지고 있습니다.
🛡️ 핵심 뉴스 3 – 윤리·규제·사회적 시각
- Australian Broadcasting Corporation(ABC) 의장인 Kim Williams가 AI 기술 개발·투자 분야에서 권위적(autocratic) 세력이 기술을 좌우할 수 있다는 우려를 제기했습니다. 인공지능이 민주주의와 다양성에 위협이 될 수 있다는 지적입니다. 가디언
👉 요약: 기술 발전 속도만큼이나 “누가 이 기술을 만들고 통제하는가”에 대한 사회적 관심이 커지고 있습니다.
🎯 핵심 뉴스 4 – 응용 및 산업 변화
- 미국 NFL 경기 예측을 위해 자기학습형 AI가 사용되고 있다는 보도: 스포츠 베팅·분석 분야에도 AI가 빠르게 침투 중입니다. CBS Sports
- 마케팅 기술(MarTech) 분야에서는, 중견 기업이 AI 도입에 어려움을 겪고 있음이 지적되었고, “도구는 있으나 활용은 아직”이라는 구조적 딜레마가 드러났습니다. MarTech
👉 요약: AI가 산업 전반으로 확산되는 것은 사실이지만, 적용 방식과 성과는 업종·기업 규모에 따라 천차만별입니다.
📌 이번 주 주목할 키워드
- “AI 주식 조정 / 버블 논란”
- “기업의 AI 활용 격차”
- “AI 거버넌스 · 정책 리스크”
- “비전통 산업으로의 AI 적용 확대”
📚 배경 설명
- 시장에서 AI 관련 기업 주가가 하락하는 것은 기대 대비 실적이 아직 미흡하거나, 너무 빨리 ‘AI 산업화’가 진행될 것이란 낙관이 조정되는 단계로 해석됩니다.
- 기업이 AI를 도입해도 실제로 업무 변화 · ROI(투자 대비 수익)를 만들어내기까지는 조직·데이터·문화 변화가 필요합니다.
- 윤리·정책 측면에서 AI는 더 이상 기술 문제만이 아니라, 권력·경제·사회 구조와 맞물린 거버넌스 이슈가 되어가고 있습니다.
지난 한 주는 AI 산업의 '합종연횡'과 '서비스 고도화'가 두드러진 시기였습니다. 주요 빅테크 기업들의 발표부터 국가 단위의 전략까지, 핵심 뉴스 11가지를 정리했습니다.
- 1. 구글, 제미나이에 '딥 리서치' 기능 도입
- 구글이 제미나이(Gemini)에 새로운 '딥 리서치' 기능을 추가했습니다. 이 기능은 사용자의 구글 드라이브, Gmail, 채팅 기록 등 개인 데이터를 참조하여 더욱 개인화되고 맥락에 맞는 답변을 제공합니다. 출처
- 2. 마이크로소프트, 최초의 자체 AI 이미지 생성기 'MAI-Image-1' 출시
- MS가 자사 최초의 독점 AI 이미지 생성 모델인 'MAI-Image-1'을 공개했습니다. 이 모델은 빙 이미지 크리에이터(Bing Image Creator)와 코파일럿(Copilot)에 통합되어 음식, 자연 풍경 렌더링에 강점을 보입니다. 출처
- 3. 테슬라, 인텔과 거대 AI 칩 공장 설립 파트너십 발표
- 엘론 머스크가 테슬라의 AI 슈퍼컴퓨터(도조 등)를 위한 거대 AI 칩 공장 설립을 위해 인텔(Intel)과 파트너십을 맺었다고 발표했습니다. 이는 AI 하드웨어 시장에서 엔비디아의 아성에 도전하는 중대한 움직임입니다. 출처
- 4. 소프트뱅크와 OpenAI, 'SB OAI Japan' 합작법인 설립
- 소프트뱅크 그룹과 OpenAI가 일본 시장을 겨냥한 합작법인 'SB OAI Japan'을 설립했습니다. 이는 일본 내 기업 및 정부 기관을 대상으로 한 AI 솔루션 제공을 목표로 합니다. 출처
- 5. 맥킨지, '2025 AI 현황(The State of AI 2025)' 글로벌 설문조사 발표
- 세계적인 컨설팅 기업 맥킨지가 2025년 AI 현황 보고서를 발표했습니다. 보고서는 AI 도입률이 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 생성형 AI가 기업 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있음을 강조했습니다. 출처
- 6. AI 챗봇 '캐릭터닷AI', 11월 25일부터 미성년자 접속 금지
- 인기 AI 챗봇 서비스 '캐릭터닷AI(Character.AI)'가 미성년자의 개방형 챗봇 대화를 전면 금지한다고 발표했습니다. 이는 캘리포니아의 AI 동반자 챗봇 규제법 통과에 따른 조치로, 연령 확인을 위해 행동 분석 및 안면 인식 기술을 도입할 예정입니다. 출처
- 7. 스태빌리티 AI, EA 및 유니버설 뮤직과 연달아 파트너십 체결
- 스태빌리티 AI(Stability AI)가 게임사 일렉트로닉 아츠(EA), 음반사 **유니버설 뮤직 그룹(UMG)**과 각각 전략적 제휴를 발표했습니다. 이는 게임 개발 및 음악 창작 워크플로우에 생성형 AI를 공동 개발하고 통합하기 위한 움직임입니다. 출처
- 8. 중국 DeepSeek, 강력한 오픈소스 모델 'R1' 공개
- 중국의 AI 기업 DeepSeek이 'R1'이라는 새로운 오픈소스 AI 모델을 출시했습니다. 이 모델은 기존 오픈소스 모델들의 성능을 뛰어넘는 것으로 평가받으며, 비독점 시스템의 기술적 진보를 주도하고 있습니다. 출처
- 9. 독일, 190억 유로 규모의 하이테크 전략 투자 발표
- 독일 정부가 2029년까지 AI, 양자 기술, 마이크로일렉트로닉스 등 6개 핵심 분야에 190억 유로를 투자하는 기술 전략을 발표했습니다. 이는 미국과 중국에 대한 기술 의존도를 줄이고 유럽의 '디지털 주권'을 강화하기 위한 조치입니다. 출처
- 10. 구글, "러시아 해커(APT28)가 AI 이용해 작전 향상" 보고
- 구글은 러시아의 위협 그룹 APT28이 AI 모델을 악용해 사이버 공격 및 데이터 유출 작전을 강화하고 있다고 밝혔습니다. 이들은 AI의 안전 가드레일을 우회하기 위해 학생이나 연구원으로 위장하는 방식을 사용했습니다. 출처
- 11. Snap Inc., AI 기반 검색 기능에 4억 달러 투자 통합
- 스냅챗(Snapchat)의 모회사 스냅(Snap Inc.)이 자사 앱 내 검색 기능을 AI 기반으로 고도화하는 데 4억 달러를 투자하고, 새로운 검색 기능을 통합 출시했습니다. 출처
🔬 최신 인공지능 연구 동향
요즘 인공지능(AI) 연구 분야에서는 여러 흐름이 동시에 빠르게 전개되고 있습니다. 아래에 주목할 만한 연구 동향 5가지를 정리해드릴게요.
1. 자율기술 & 에이전트(Autonomous Systems & Agents)
- 연구 및 산업계 모두에서 단순히 “AI가 답을 낸다” 수준을 넘어, **스스로 판단하고 행동하는 시스템(에이전트)**에 대한 관심이 높아지고 있습니다. McKinsey & Company+2Stanford HAI+2
- 예컨대 여러 단계를 거쳐야 하는 문제(“이걸 찾아 → 분류하고 → 처리까지”)를 해결할 수 있는 모델들이 나오고 있어요.
- 이렇게 되면 로봇, 자율주행, 물류, 또는 디지털 에이전트(업무자동화 등) 영역에서 큰 변화가 기대됩니다.
왜 주목하나?
- 단일 작업 대신 복합 작업을 처리하게 되면 적용 영역이 넓어집니다.
- “사람이 매번 지시하지 않아도 된다”는 장점이 있어 비용·시간 면에서 효율적입니다.
- 하지만 동시에 위험성(예: 예기치 않은 행동, 책임 소재 등)도 커지기 때문에 연구가 활발히 진행 중입니다.
2. 설명가능성 & 신뢰할 수 있는 AI(Explainable & Trustworthy AI)
- 복잡하고 거대한 모델이 늘어나면서 “왜 이렇게 결론을 냈나?”를 설명할 수 있어야 한다는 연구가 활발합니다. arXiv+1
- 이른바 “메타 리즌링(meta‑reasoning)” 즉, 모델이 자신의 추론 과정을 인식하고 설명하는 기술에도 관심이 모이고 있어요. arXiv
- 또한 사용자·사회적 책임 측면에서 AI의 투명성, 책임성, 윤리적 설계가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다.
이런 추세가 의미하는 바
- 기업이나 정부에서 AI를 도입할 때 “왜 이 결과가 나왔는가”가 중요해졌어요—특히 의료, 금융, 법률 등 민감한 분야에서요.
- 기술적으로는 단순히 성능만 높이는 것보다는 ‘해석 가능성’이 경쟁력이 됩니다.
- 이와 함께 “잘못된 결정 → 책임소재” 같은 법적·윤리적 문제도 같이 따라오고 있어요.
3. 멀티모달 & 대규모 맥락 모델(Multimodal & Large‑Context Models)
- 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·음성까지 같이 처리하는 멀티모달 AI 연구가 급격히 증가 중입니다. arXiv+1
- 또한 “더 긴 맥락(context)”을 이해하고 처리할 수 있는 모델들이 등장했어요. 즉, 짧은 문장 한 두 개가 아니라 긴 문서, 대화, 영상 전체 등을 다루는 거예요.
- 이런 모델들은 “이 인풋을 보고 다음엔 뭘 할까?” 같은 복합적 추론을 가능하게 만듭니다.
이 점이 중요한 이유
- 실제 응용에서는 이미지 + 설명문 + 음성 같은 복합 데이터를 다뤄야 하는 일이 많습니다.
- 더 많은 정보를 통합해서 판단하면 더 정교하고 실용적인 AI가 나올 수 있어요.
- 다만 모델이 커지고 맥락이 길어질수록 계산량과 데이터량, 안정성 등의 부담이 커집니다.
4. 효율성 & 최적화(Computational Efficiency & Optimization)
- 거대 모델을 운영하거나 실서비스에 적용하는 데 드는 계산 자원, 에너지, 비용이 커지면서 효율화 연구가 중요해졌습니다. IBM+1
- 예컨대 “Mixture of Experts(MoE)” 같은 구조, 혹은 적은 연산으로 높은 성능을 내는 기술 등이 주목되고 있어요. IBM
- 또한 산업적으로는 비용이 너무 많이 들면 상용화가 어려우니까, 연구단계부터 ‘경량화’ 혹은 ‘실시간 추론’ 가능한 설계가 많이 나옵니다.
응용 관점에서의 의미
- 모바일, 엣지 디바이스(스마트폰·사물인터넷)에서도 AI를 활용하고 싶다면 ‘가볍고 빠른’ 모델이 필수예요.
- 또한 환경·전력 측면에서도 “AI가 전기를 너무 많이 쓰면 안 된다”는 요구가 있어요.
- 따라서 연구자들은 “성능 vs 비용·전력”의 균형점을 찾는 데 집중하고 있습니다.
5. 연구 구조 변화 & 산업 주도연구 증가(Research Structures & Industry Lead)
- 최근 보고서에 따르면, 2024년 기준으로 주요 AI 모델의 약 90%가 산업(기업)에서 개발되었다는 통계가 나왔습니다. Stanford HAI
- 반면 학계는 여전히 인용도 높은 연구를 내고 있지만, 산업 주도의 ‘모델 제작’ 역량이 크게 높아지고 있어요.
- 또한 논문․저자 구조도 변화하고 있는데, 어떤 연구자들이 다작(多作)을 하거나 기업 연구진이 학계와 연계하면서 새로운 형태의 연구 생태계가 형성되고 있습니다. arXiv
이 변화가 갖는 함의
- 기업이 더 많은 자원(데이터, 계산, 인력)을 동원하고 있기 때문에 연구 방향과 우선순위가 산업 응용에 맞춰지는 경향이 커져요.
- 학계만의 기초연구도 중요하지만, 응용·상용화 속도가 더 빨라질 수 있다는 뜻이기도 하고요.
- 이로 인해 연구자, 학생, 실무자 모두가 “산업 트렌드를 보는 눈”을 더 갖춰야 한다는 요구가 생기고 있어요.
🔍 한 줄 요약
AI 연구는 이제 단순히 “더 많은 데이터·더 큰 모델”을 넘어서서, 멀티모달·에이전트형 AI, 설명가능성과 신뢰성 확보, 운영효율성 개선, 산업 주도화라는 키워드로 재편되고 있어요.
이번 주는 개별 논문보다 AI 연구의 거시적인 흐름을 보여주는 스탠포드 HAI의 2025 AI 인덱스 리포트가 단연 화제였습니다. 이 외에도 주목할 만한 연구 성과들을 모았습니다.
- 1. 스탠포드 HAI, '2025 AI 인덱스 리포트' 발간
- 스탠포드 인간 중심 AI 연구소(HAI)가 2025년 AI 인덱스 리포트를 발표했습니다. 이 보고서는 AI 연구 및 개발의 주요 트렌드를 집약적으로 보여줍니다. 출처
- 핵심 트렌드 1: 산업계의 모델 개발 주도 - 2024년에 발표된 주목할 만한 AI 모델의 약 90%가 산업계(기업)에서 개발되어, 2023년(60%) 대비 그 비중이 압도적으로 높아졌습니다.
- 핵심 트렌드 2: 오픈소스의 약진 - 2023년에 출시된 149개의 파운데이션 모델 중 65.7%가 오픈소스로, 2022년(44.4%) 대비 크게 증가하며 개방형 생태계가 빠르게 확장되고 있습니다.
- 핵심 트렌드 3: 美·中의 역할 분담 - 미국이 가장 주목받는 AI 모델(2024년 40개)을 생산하며 기술력을 주도하는 반면, 중국은 AI 연구 논문 출판 '총량'에서 1위를 차지했습니다.
- 핵심 트렌드 4: 무서운 스케일링 속도 - 주목할 만한 AI 모델을 훈련시키는 데 필요한 컴퓨팅 파워(연산량)는 약 5개월마다 2배씩 증가하고 있습니다.
- 2. METR, "LLM의 작업 해결 능력, 6개월마다 2배 향상"
- AI 안전 및 측정 연구소 METR의 데이터에 따르면, 최상위 LLM(대형 언어 모델)은 6개월마다 문제 해결 능력의 범위(task-solving horizon)가 2배씩 증가하는 것으로 나타났습니다. 이는 AI의 발전 속도가 기존 경제 성장률(35년마다 2배)을 아득히 뛰어넘는 수준임을 시사합니다. 출처
- 3. 엔비디아(NVIDIA), cuOpt에 새로운 LP 솔버 추가
- 엔비디아가 GPU 가속 최적화 라이브러리인 cuOpt™의 최신 릴리스를 발표했습니다. 여기에는 '장벽법(barrier method)'을 사용하는 새로운 GPU 가속 선형 계획법(LP) 솔버가 포함되어, 복잡한 대규모 연산을 훨씬 빠르고 정확하게 처리할 수 있게 되었습니다. 출처
- 4. 칭화 대학, '빛의 속도'로 연산하는 광학 프로세서(OFE2) 개발
- (지난 10월 말 발표) 중국 칭화 대학 연구진이 전기 대신 빛을 사용해 12.5GHz로 데이터를 처리하는 광학 피처 추출 엔진(OFE2)을 개발했습니다. 이는 AI 연산의 속도와 에너지 효율을 획기적으로 높일 수 있는 기술로 주목받고 있습니다. 출처
- 5. arXiv 신규 논문: QuantumBench & GEPOC 2.0
🚀 최신 인공지능 출시 제품
최근 공개된 AI 신제품 / 신기능 소식 몇 가지를 정리해드릴게요. 📦
(키워드: 인공지능, AI 하드웨어, AI 엣지, AI 장비)
🔍 주목할 만한 제품/기능들
• Intel의 데이터센터용 GPU 『코드명 Crescent Island』
- 인텔이 차세대 데이터센터 GPU인 코드명 Crescent Island를 발표했습니다. Newsroom
- 특징: 대용량 메모리(160GB LPDDR5X급), 추론(inference) 작업에 최적화된 설계, 에너지 효율 향상 등이 강조돼요. Newsroom
- 왜 중요하냐면, 기존에는 주로 ‘학습(training)’ 중심이었지만 이제는 실시간 추론과 엣지(edge)·데이터센터 혼합환경에서 AI가 더 많이 쓰이면서 이런 하드웨어 필요성이 급증하고 있어요.
- 따라서 AI 인프라 구축하거나 기업 내 AI 시스템 고려 중이라면 ‘추론 인프라’ 관점에서 체크해볼 만합니다.
• Amazon의 새로운 Echo 기기군 (Alexa+ 기반)
- 아마존이 Echo Dot Max과 Echo Studio 등 Alexa+ 지원 기기를 새로 내놓았어요. About Amazon
- 이 제품들은 새롭게 설계된 실리콘 및 “Omnisense 센서 융합 플랫폼(sensor fusion platform)”을 탑재해 보다 스마트하고 사용자 맞춤형으로 변화했죠. About Amazon
- 일반 소비자를 위한 스마트 스피커/홈 어시스턴트 시장에서도 AI 기능이 강화되고 있다는 점이 흥미롭습니다.
• VMware의 Private AI as‑a‑Service 및 AI 어시스턴트 발표
- VMware의 연례 행사에서 프라이빗 AI as‑a‑Service, AI 어시스턴트 등이 발표되었어요. CRN
- 기업내 데이터센터, 클라우드 환경을 위한 AI 서비스형 모델(PaaS/SaaS) 쪽 제품 출시가 가속화되고 있다는 얘기입니다.
- 기업이 자체 AI 모델이나 AI 기능을 구축할 때, 내부 인프라에 맞추어 프라이빗하게 운영하려는 수요 증가를 반영해요.
✅ 요약
최근 AI 제품·기능 출시 흐름을 보면 다음과 같이 정리할 수 있어요:
- 하드웨어 강화: 데이터센터·엣지 환경에서 AI 추론 성능을 높이기 위한 GPU/처리장치 출시
- 소비자용 AI 기기: 홈 어시스턴트, 스마트 스피커 쪽에 AI 기능 통합 및 센서 강화
- 기업용 AI 서비스: 프라이빗 클라우드, 서비스형 AI 모델 등이 기업 수요 맞춤형으로 나옴
이번 주에는 개발자의 효율을 높이는 전문 도구부터 일상 사용자를 위한 편의 기능까지, 다양한 AI 제품들이 새롭게 출시되거나 업데이트되었습니다.
- 1. 제품명: Magika 1.0 (마기카 1.0)
- 회사: 구글 (Google)
- 주요 기능: AI를 기반으로 파일 유형을 매우 정확하고 빠르게 탐지하는 시스템. 이번 1.0 안정화 버전은 핵심 엔진을 Rust로 마이그레이션하여 성능과 보안을 대폭 향상시켰습니다.
- 타겟 사용자: 개발자, 보안 전문가.
- 출처: Medium
- 2. 제품명: MAI-Image-1
- 회사: 마이크로소프트 (Microsoft)
- 주요 기능: MS가 자체 개발한 첫 AI 이미지 생성 모델. 현재 빙 이미지 크리에이터와 코파일럿에 통합되어, 특히 음식과 자연 풍경 묘사에 강점을 보이며 속도와 품질의 균형을 맞췄습니다.
- 타겟 사용자: 코파일럿 및 빙 이미지 크리에이터 사용자, 크리에이터.
- 출처: Medium
- 3. 제품명: 제미나이 '딥 리서치' 기능
- 회사: 구글 (Google)
- 주요 기능: 제미나이 AI가 사용자의 구글 드라이브, Gmail, 채팅 기록 등을 분석하여 맥락에 맞는 맞춤형 답변을 제공하는 새로운 기능입니다.
- 타겟 사용자: 제미나이(Gemini) 사용자, 구글 워크스페이스 사용자.
- 출처: Medium
- 4. 제품명: Veo 3 Fast (베오 3 패스트)
- 회사: 구글 (Google)
- 주요 기능: 구글의 AI 영상 생성 모델 'Veo 3'의 경량화 버전. 해상도는 낮지만 훨씬 빠른 속도로 영상을 생성하며, 사운드(소리)가 포함된 영상을 만들 수 있는 기능이 추가되었습니다.
- 타겟 사용자: 빠른 영상 생성이 필요한 크리에이터, 마케터.
- 출처: Mashable
- 5. 제품명: Zoom AI Companion 3.0
- 회사: 줌 (Zoom)
- 주요 기능: '에이전트' 기능이 탑재된 줌의 새로운 AI 비서. 회의 내용을 요약, 노트 테이킹하는 것은 물론, 사용자의 업무 맥락을 파악해 필요한 정보를 검색하고 작업을 자동화합니다. (구글/MS 오피스와 통합)
- 타겟 사용자: Zoom 사용자, 기업 및 원격 근무자.
- 출처: Mashable
- 6. 제품명: 제미나이 코드 어시스트 (Gemini Code Assist) 업데이트
- 회사: 구글 클라우드 (Google Cloud)
- 주요 기능: 개발자용 AI 코딩 어시스턴트. 여러 AI 에이전트 간의 원활한 통신을 위해 'Direct JSON Schema'를 지원, AI가 생성한 데이터가 중간 변환 없이 바로 데이터베이스나 다른 API의 입력값으로 사용될 수 있게 합니다.
- 타겟 사용자: 개발자, IT 기업.
- 출처: Radical Data Science
- 7. 제품명: Elastic "Streams"
- 회사: Elastic (엘라스틱)
- 주요 기능: 새로운 '에이전트형 AI(agentic AI)'를 기반으로 한 로그 관리 시스템. 단순 로그 분석을 넘어, 문제의 원인을 능동적으로 추적하고 해결책을 제안합니다.
- 타겟 사용자: IT 운영(Ops)팀, DevOps 엔지니어.
- 출처: ITRnews
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