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중국 AI 스타트업 Z.ai가 1월 8일 홍콩 증시 상장을 추진한다. 이번 IPO를 통해 Z.ai는 65억달러 가치에 5억6000만달러를 조달할 계획이다.실리콘앵글 보도에 따르면 Z.ai는 중국 내 거대 언어 모델 개발 기업 중 하나로, 지푸AI에서 사명을 변경했다. GLM 시리즈 LLM과 영상 생성 모델 'Ying'을 개발한 것으로 알려져 있으며, 텐센트와 알리바바 등 주요 중국 IT 기업들로부터 투자도 유치했다.Z.ai는 IPO 이후 70% 자금을 R&
AI가 농업의 생산성 도구를 넘어 의사결정과 위험관리의 핵심 인프라로 부상하고 있다. 기후위기와 농촌 고령화, 노동력 부족이 구조화되는 가운데, 농업 현장은 이제 ‘기계화’ 다음 단계로 데이터·모델 기반의 지능화를 요구받고 있다는 진단이 잇따른다.박영호 숙명여대 인공지능공학부 교수는 최근 ‘AI 시대의 미래 전망과 대응 전략’ 기조 강연에서 “AI는 사람과 경쟁하는 대상이 아니라 올라타야 하는 도구”라며 “농업 AI는 이미 시작됐고 우리 한가운데 들어와 있다”고 말했다. 박 교수는 특히 농업
2025년은 인공지능이 폭발적인 도약보다는 성공과 한계를 동시에 드러내며 기술로서 성숙 단계에 접어든 해로 평가된다. 28일 IT매체 테크레이더에 따르면, 기대를 모았던 범용인공지능은 실현되지 않았지만, AI는 산업과 일상 전반에서 더 깊숙이 자리 잡았다.AI 산업의 성공 사례로는 모델 경쟁과 활용 확대가 꼽힌다. 연초 공개된 중국의 딥시크 R1은 챗GPT에 필적하는 성능을 낮은 비용으로 구현하며 주목을 받았고, 오픈AI·구글·앤트로픽·xAI 등 주요 기업
인공지능이 일상 깊숙이 스며드는 2026년, 챗GPT·제미나이·클로드는 어떤 변화를 예고하고 있을까?30일 IT매체 테크레이더는 AI가 단순한 신기술을 넘어 '보이지 않는 인프라'로 자리 잡고 있다고 전했다. 사람들은 AI를 마치 스프레드시트나 전기·수도처럼 자연스럽게 활용하게 되며, AI는 더 이상 특별한 이벤트가 아닌 일상의 배경이 될 전망이다.챗GPT는 2026년 AI가 항상 켜져 있는 '상시적 존재'로 자리 잡을 것이라 예측했다. AI는 생필품을 자동
알리바바가 지원하는 AI 스타트업 문샷 AI가 새로운 투자 라운드에서 기업가치를 48억달러로 끌어올렸다고 CNBC가 내부 사정에 정통한 소식통 2명을 인용해 19일 보도했다. 문샷 AI는 12월 43억달러 가치로 투자를 받은 이후 두 달 만에 추가 투자 유치 중이다. 문샷AI는 챗봇 ‘키미’로 주목을 받고 있는 가운데 라이벌 AI 기업들이 성공적인 IPO를 한 것도 기업가치 상승에 영향을 미친 것으로 분석된다.지난달 문샷 AI는 IDG, 알리바바, 텐센트가 참여
억만장자 투자자 마크 큐반은 기업들이 인공지능을 적극 도입해야 살아남을 수 있지만, 잘못 활용하면 오히려 독이 될 것이라고 경고했다. 6일 비즈니스인사이더에 따르면, 그는 "AI를 제대로 활용하는 기업과 그렇지 못한 기업으로 나뉠 것이며, 후자는 도태될 것"이라며 AI의 중요성을 강조했다. 또한 AI를 잘못 적용하면 오히려 기업에 불필요한 비용과 혼란을 초래할 수 있다고 지적했다.큐반은 "AI는 여전히 초창기 단계이며, 특히 생성형 AI는 불안정하다"고 평가했다. 챗GPT와 같은 AI 도
비전 AI 전문기업 씨이랩은 피지컬 AI 확산 흐름에 맞춰, 산업 현장에서 AI를 빠르고 안정적으로 적용할 수 있는 통합 모델을 강화하고 있다.최근 세계 최대 IT 전시회 ‘CES 2026’에서 핵심 성장축으로 제시된 피지컬 AI는 센서, 카메라, 레이더 등을 통해 물리적 환경을 인식하고, AI가 상황을 판단한 뒤 로봇과 장비가 직접 행동하는 지능형 시스템이다. 피지컬 AI는 현실 공간에서 이동·조작·협업 등 물리적 상호작용을 수행하며 산업 현장의 자동화 수준을
기후 위기와 고령화, 노동력 부족이라는 삼중고에 직면한 한국 농업이 단순한 기계화를 넘어 데이터 기반의 ‘지능화’ 단계로 진입하고 있다. 2026년, AI는 이제 생산성을 높이는 도구를 넘어 농업인의 의사결정을 돕고 위험을 관리하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.박영호 숙명여대 교수는 AI를 ‘가중치의 집합’이자 농업인이 올라타야 할 도구로 정의한다. 과거의 기계화가 ‘더 많이, 더 빨리’에 집중했다면, AI는 가뭄·폭염 등 이상기후 속에서 실패 확률을 낮추고 판단 스트레스를 줄이는 것이 핵심
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