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홍콩거래소 AI 지수가 등장했고, 남방펀드가 먼저 나섰다: 이 카드는 얼마나 다중적인가?

지수 상장 및 ETF 승인으로, 홍콩 증시의 AI와 반도체 분야에 새로운 배치 도구와 자금 유입이 열렸다.

개발자는 AI 시대의 기반 혜택을 어떻게 포착할 수 있을까요? CEIC×1024 선전 특별 행사에서 AI와 홍멍 개발의 신인프라를 해부합니다.

2026년 창사·1024 프로그래머의 날 행사 기간 동안, CEIC 소비자 전자 혁신 컨퍼런스와 CSDN은 선전에서 개발자들을 위한 강력한 기술 축제를 공동으로 개최했습니다. CEIC 조직위원회 상임 부주임 양타오가 인터뷰에서 밝힌 바와 같이: “소비자 전자 분야의 모든 경험 혁신은 결국 우리 프로그래머들이 작성한 코드에서 비롯됩니다.” 현재 기술의 전환점에 있어, 단순한 수기 코드 작성에서부터 지능형 에이전트(Agent)와 풍부한 엣지 측 AP를 활용하는 방식으로...

데이터센터 확장이 미국 전역의 지역 반대를 촉발하며 2026년 중간선거의 핵심 이슈로 부상했다.

The Verge의 2026년 10월 27일 보도에 따르면, 미국 전역의 지역사회에서 데이터센터 대규모 건설과 이를 뒷받침하는 인프라 비용 급증으로 인해 광범위한 반대가 촉발되었으며, 이 문제는 이미 여러 의회 및 주지사 선거에 깊이 개입하고 있다. 기술 자본의 진입이 가속화되면서, 마크 앤더슨과 그레그 브록먼이 후원하는 슈퍼 정치행동위원회 ‘Leading the Future’는 1년 만에 4,500만 달러를 투입했고, 앤트로픽이 지원하는 ‘Public First Action’ 또한 이에 참여하고 있다.

추천 이유：자료 출처가 명확하며(더 버지), 게시일이 현재 시스템 시간과 일치합니다(2026-10-27). 내용은 검증 가능한 공공 정책 및 선거 동향에 초점을 맞추고 있으며, 구체적인 주체, 금액, 시점 및 조직 간 관계를 포함하고 있어 시의성과 사실 기반의 요구사항을 충족합니다.

이지스피커 류칭펑: 이지스피커 스타화 X2.6는 전국산 연산력으로 학습하며, 엣지 모델을 통해 봉쇄를 “회피”하는 데 주력하고 있다.

류칭펑은 “우리는 이지가 국내산 컴퓨팅 파워에서만 학습을 수행하는 유일한 기업이 되기를 원하지 않는다. 우리는 많은 사람들이 참여하기를 간절히 바란다.”라고 밝혔다.

할인 거래가 무너지면서 AI 토큰 판매는 더욱 어려워지고 있다

모델 크레딧이 페스티벌 프로모션과 통신사형 팩에 등장하고 있다. 불투명한 마진으로 성장해 온 소규모 리셀러들은 품질에 대한 의문, 규제 강화, 그리고 더 많은 자금을 갖춘 경쟁업체들에 직면했다. 지속 가능한 중개업체들은 비밀 가격 인하가 아니라 라우팅, 신뢰, 통합에 대해 비용을 청구할 것이다.

연산 능력은 가장 높지만 진전 속도는 가장 느림: 바이트의 대규모 모델, 경주형 평가 체계에 갇히다

기존의 ‘경마+단기 성과 평가’ 방식은 더 이상 지속하기 어려워졌다.

b11925

ci : ROCm 릴리스 빌드에 대해 ccache depend 모드 사용 (#31231) **웹사이트:** - **인증서:** - **macOS/iOS:** - [macOS 애플 실리콘(arm64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11925/llama-b11925-bin-macos-arm64.tar.gz) - macOS 애플 실리콘(arm64, KleidiAI 활성화) [비활성화](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/23780) - [macOS 인텔(x64)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11925/llama-b11925-bin-macos-x64.tar.gz) - [iOS XCFramework](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11925/llama-b11925-xcframework.zip) **Linux:** - [Ubuntu x64(CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b11925/llama-b11925-bin-ubuntu-x64.tar.gz) - [Ubuntu arm64(CPU)](https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/download/b1192)

대규모 언어 모델에서 세계 모델로의 발전

옌더리, 텐센트의 수석 전문가 LLM은 확률 모델이며, 인과관계를 이해하지 못합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 언어를 실제로 이해하는 것이 아니라 다음 토큰을 예측하는 데 그칩니다. 이는 지루한 ‘글자 연속하기’ 기계와 같아서 한 단계씩 나아가며 그때그때 계산할 뿐, 되돌아가지 않습니다. 본질적으로 LLM은 확률 모델로서, 통계적 동시 발생 구조 속에서 ‘무엇이 자주 무엇과 함께 나타나는지’를 학습하고, ‘대체로 그렇다’는 결과를 출력할 뿐 ‘왜 그런지’는 이해하지 못합니다…

공모 설명서를 살펴보니, 마침내 앤트로픽이 왜 사용자를 신경 쓰지 않는지 알게 되었습니다.

큰 것이 드디어 왔다. 10월 26일, 앤트로픽은 미국 증권거래위원회에 S-1 상장 신청서를 공식 제출하며 나스닥 글로벌 엘리트 시장에 상장할 준비를 하고 있다. 주식 코드는 ANT로 정해졌다. 언론 보도에 따르면, 이 회사의 기업 가치는 이미 1조 5천억 달러에서 2조 달러 사이로 거론되고 있으며, 공모가 범위는 아직 공개되지 않았다. 24시간 만에 300여 페이지에 달하는 이 상장 신청서는 기술계와 금융계에서 뒤집혀 읽힐 정도로 화제를 모았다. 가장 눈길을 끄는 몇 가지 수치는 이미 모두가 확인했을 것이다: 2026년 상반기 매출은 162.86억 달러로, 지난해 동기에는 겨우 11.63억 달러에 불과했다; 2분기에는 9.74억 달러의 영업이익을 기록하며 회사 역사상 최초로 영업 흑자를 달성했다. 한편, 대차대조표상의 순손실 규모는 무려 807억 달러에 달하는데, 그 대부분은 723.88억 달러에 달하는 전환사채·파생상품 부채 및 SAFE의 공정가치 변동으로 인한 비현금성 회계비용이다. 그러나 이러한 월스트리트식 서사와는 별개로, 중국 내 개발자들과 일반 사용자들은 또 다른 이질감을 느끼고 있다. 중국 본토 이용자들 입장에서는 Claude가 현재 시장에서 계정이 가장 많이 차단되고, 리스크 관리가 가장 엄격하며, 사용하기에 가장 답답한 AI 제품 중 하나로 여겨진다. 대체 왜 최고 수준의 대규모 언어모델을 개발한 회사가 일반 개인 사용자들에게는 이렇게까지 냉담하게 다가오는 걸까? 상장 신청서의 재무 주석과 위험 경고 부분을 뒤져보면, 그 해답은 사실 회계 장부 속에 이미 적혀 있다. 앤트로픽의 사업 지형에서 개인 사용자가 실제로 기여하는 현금은 매우 미미한 비중을 차지한다. 01 개인 사용자의 비중은 20%에도 못 미친다 회사가 진정으로 누구를 중요시하는지 파악하려면, 가장 직접적인 방법은 그 회사의 매출 구성표를 살펴보는 것이다. 상장 신청서의 재무 주석 2에 따르면, 앤트로픽은 매출을 크게 두 가지로 구분한다. 하나는 사용량 기반 과금 매출이고, 다른 하나는 구독 매출이다. 이 두 수치를 비교하면 극명한 차이가 드러난다. 2025년 전체 기준으로, 사용량 기반 과금 매출은 37.96억 달러였고, 구독 매출은 7.89억 달러에 불과해 비율은 약 83% 대 17%였다. 2026년 상반기에는 사용량 기반 과금 매출이 130.64억 달러로 치솟았고, 구독 매출은 32.22억 달러로, 전자는 여전히 약 80%를 차지하는 반면 구독 매출은 약 20%에 그쳤다. 더욱 중요한 세부 사항은 구독 매출의 구성 안에 숨어 있다. 이 20% 가운데에는 개인 사용자의 Cl

b11923

ggml : 비연속적인 뷰에 대해 스케일을 완화합니다(#31146) * ggml : 비연속적인 뷰에 대해 스케일을 완화합니다 SCALE은 src0이 1차원 연속성을 갖도록 요구합니다. 이를 임의의 행 스트라이드를 허용하는 차원-0 연속성으로 완화하여(Metal 백엔드의 단항 연산과 동일), ggml_is_contiguous_rows를 사용합니다. - ggml: ggml_scale_impl에서의 assert를 완화합니다 - cpu: src0의 행을 바이트 스트라이드에 따라 접근합니다(f32, bf16) - cuda: 스트라이드를 인식하는 커널, fastdiv 행 분해 - metal: bf16 스케일을 지원합니다(보호된 단항 인스턴시아이션) - sycl: 게이트는 연속적으로 유지하되, 커널은 평면 f32로 구현합니다 test_scale에 뷰 변형을 추가했습니다. CPU, Metal 및 CUDA에서 검증되었습니다. 협력자: dsh: llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF(RTX 5090 32GB, DDR5 128GB) * cuda : 비연속적인 뷰에서는 소프트캡 퓨전을 건너뜁니다 퓨전된 소프트캡 커널은 src와 w를 읽습니다

Manus가 방금 조용히 자신의 2.0 선언을 발표했습니다

10월 26일, Manus의 공동창업자이자 제품 파트너인 장타오(온라인 닉네임 HideCloud)는 최근 자신의 공식 계정 ‘잠운사유’에 ‘Manus로 Manus를 개조하다’라는 제목의 장문을 게시했다. 글의 서두에는 그에게 깊은 인상을 남긴 한 장면이 등장한다. 그는 엔지니어에게 몇 가지 요구사항과 버그를 전달한 뒤 잠시 후 진행 상황을 확인하니, 상대방의 컴퓨터에는 Codex와 Manus의 세션이 줄지어 열려 있었다. 무작위로 하나를 클릭해 보니, 입력된 내용은 바로 그가 방금 Slack에서 올린 요구사항 원문 그대로였고, 단 한 글자도 수정되지 않았다. 더욱 놀라운 점은, 해당 엔지니어가 당시 동시에 십여 개에서 이십여 개의 요구사항을 처리하고 있었다는 사실이다. 오늘날 Manus에서는 이러한 상황이 이미 일상이 되었다. 이 글은 정보량이 매우 많으며, 특히 기억해둘 만한 몇 가지 사항이 있다. Manus 내부에는 ‘Manus-mono’라는 통합 코드 입구가 마련되어 있고, AI가 이해할 수 있도록 작성된 설명서까지 함께 제공되어 있어, AI가 리포지토리 간의 전체적인 흐름을 파악할 수 있게 된다. 하나의 요구사항만으로도 한 사람이 모든 플랫폼의 구현을 완료할 수 있다. 모바일팀은 항상 단 7명으로 구성되어 있으며, 동시에 두 개의 제품과 네 개의 앱을 담당하고 있는데, 진행 상황은 웹버전과 거의 동기화된다. 모든 제품 매니저들이 Manus에 코드를 제출했고, 그중 약 절반은 스스로 요구사항을 완전히 개발해 서비스에 적용하기도 한다. 일부 매니저가 제출한 요구사항은 문서에서 벗어나 이미 영상으로 구현되기도 한다. 마케팅팀에는 ‘디지털 동료’가 생겨, 스스로 업무를 배치하고 프로젝트 진행 상황을 적극적으로 알리며, 팀 간 협업을 통해 기능 세부사항까지 명확히 파악하는 역할을 수행한다. 9월에는 회사의 AI 관련 지출이 1인당 평균 1만 달러를 넘어섰고, 소수의 인원은 한 달에 7~8만 달러를 사용하기도 했다. 장타오는 이에 대해 별도의 섹션을 할애해 외부의 의혹에 답했다. 글이 발표된 시점 또한 매우 미묘하다. 9월 말에는 Manus가 2.0 버전과 개인형 인공지능 애플리케이션 Cue를 출시했고, 10월 초에는 모회사인 ‘나비효과’가 5억 달러가 넘는 신규 투자 유치를 완료하며, 동시에 베이징에서 17개의 채용 공고를 내놓았다. 이러한 시점에서 볼 때, 이 글은 오히려 Manus 팀이 2.0 시대에 진입했음을 알리는 선언과도 같다. 여기서는 조직이 AI를 어떻게 활용해 발전해 나가는지를 다루고 있지만, 그 이면에는 이 회사의 제품 방향, 비용 체계, 그리고 인재 채용 기준까지 드러나 있다. 01 Manus 자체가 바로 2.0의 모델룸이다. 만약 당신이 글 속의 내부 실천 사례들과 Manus 2.0의 기능 목록을 비교해 본다면

Anthropic은 계속해서 “폭주”해야 한다

공모설명서에 따르면, 2026년 상반기 동안 회사는 매출액 162억 8,600만 달러를 기록해 전년 동기 대비 약 14배 증가했으며, 영업손실은 21억 3,500만 달러에서 6억 9,300만 달러로 축소됐다.

n8n@3.0.0

# [3.0.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@3.0.0) (2026-10-27) ### 버그 수정 * 아티팩트 다운로드 버튼에 파일 형식 툴팁 추가 ([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490)) ([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 실행 검사:read 기능을 보조 프로그램 실행에서 읽기로 변경 ([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863)) ([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 구성된 AI 전송을 통해 보조 모델 호출 전송 ([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948)) ([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * 사용자 지정 OAuth2 범위 허용 ([#41249](https://github.com/n8n-

치위안 로봇의 5,000번째 제품이 출하되며, 대량 양산에서 상용화 검증으로 나아가고 있습니다.

10월 25일, 치위안 로봇의 5,000번째 개인용 로봇이 공식적으로 양산 라인을 떠났다. 지난 9월 20일 치위안 Q1과 T1 두 모델의 개인용 로봇을 출시한 지 한 달 만에 5,000대의 양산이 완료됨으로써, 치위안은 생산 능력 확대와 제조 시스템 및 공급망 간의 협업에서 단계적 성과를 거두었다. 아직 산업화 초기 단계에 있는 개인용 로봇 산업에서 5,000대라는 수치는 단순히 생산량 증가 이상의 의미를 갖는다. 이는 기업이 연구개발 단계에서 확보한 기술 역량을 복제 가능한 제조 역량으로 전환하고, 나아가 제품 배송, 사용자 경험, 소프트웨어 업데이트까지 연계하는 과정을 의미한다. 이는 개인용 로봇이 기술 탐구 단계에서 소비자 시장으로 진입하기 위한 핵심적인 전환점이자, 상업화 역량을 평가하는 중요한 지표이기도 하다. 인공지능이 디지털 세계에서 물리적 세계로 확장됨에 따라, 로봇 산업의 경쟁은 기술 시연 단계를 넘어 공학적 구현, 제품화, 그리고 상업화 역량으로까지 확대되고 있다. 이번 치위안의 대량 양산 실천은 개인용 로봇 산업화 과정을 관찰할 수 있는 구체적인 사례를 제공한다. 01 한 달 만에 0에서 5,000대로, 대량 생산 체계가 완성되다 “양산 라인이 가동된 이후, 0대에서 5,000대까지 안정적으로 양산 라인을 떠나기까지 단 1개월이 걸렸습니다.”라고 치위안 로봇의 공동 사장이자 중앙연구개발부 사장인 가오취안중은 밝혔다. 현재 치위안 로봇의 생산 라인에서는 약 2분 30초마다 한 대의 로봇이 완성되며, 일간 생산 능력은 초기 10여 대에서 200여 대로 크게 증가했다. 개인용 로봇의 경우, 대량 양산은 단순히 생산 라인을 늘리거나 조립 속도를 높이는 것만으로는 이루어지지 않는다. 로봇은 기계 구조, 동작 제어, 감지·상호작용, 지능형 알고리즘 등 다양한 시스템이 융합된 복잡한 제품으로서, 고도의 기능 구현뿐 아니라 대량 생산 과정에서도 조립 정밀도, 제품 일관성, 운용 신뢰성을 확보해야 한다. 따라서 대량 양산 역량을 평가할 때는 단순히 완성된 제품 수만을 따질 것이 아니라, 제조 시스템이 지속적인 생산을 뒷받침할 수 있는지, 품질 기준이 규모화된 복제에 적합한지, 공급망이 배송 수요를 원활히 맞출 수 있는지 등을 함께 검토해야 한다. 소개에 따르면, 이러한 각 요소를 중심으로 치위안 로봇은 생산 측면에서 공정 고도화, 품질 안정화, 자동화 조립 및 교정·시험을 통해 대량 생산의 일관성을 강화하고 있다. 공급망 측면에서는 협력업체들과 함께 원재료 자동 창고를 구축하고 반자동 조립 라인을 도입하며, 엔드투엔드 제조 IT 시스템을 구축해 생산 프로세스의 추적 가능성을 확보했다. 아울러 수백만 회에 달하는 와이어 하네스 굽힘 시험, 수십만 회의 관절 내구성 시험, 모듈 충격 저항 시험 등 다양한 검증 기준을 마련하여 장기간 사용 시 제품의 안정성을 높였다. 이들 역량은 모두 시제품 개발 단계에서 규모화된 제조로 이어지는 공학적 기반을 형성한다. 5,000대의 양산 완료는 여전히

사용자를 대신해 아이폰 폴더블 스크린을 선점하는 에이전트가, AI 시대 전자상거래의 모습을 새롭게 만들어가고 있다.

쇼피파이 AI의 거래 주문 수는 13배 증가했다. 10월 16일 이른 아침, 애플의 첫 번째 폴더블 스마트폰인 아이폰 듀오의 사전예약이 시작됐다. 가격은 1,999달러부터이며, 초기 생산량이 부족해 배송 일정이 얼마 지나지 않아 내년 1월로 연기됐다. 이번에 첫 출시 물량을 선점한 것은 단순히 화면 앞에 매달린 사람들만이 아니었다. 올해 에이전트는 아이폰 듀오 암시장에서 가장 강력한 ‘아버지’로 떠올랐다｜출처: 애플 MacRumors 포럼에서는 예약에 실패한 한 사용자가 분통을 터뜨렸고, 레딧에는 누군가 자신이 설정한 뮤즈 로봇이 순식간에 여러 대를 확보해 놓았다는 자랑이 올라왔다. 사람이 손을 대기도 전에 재고가 AI에 의해 이미 소진된 것이다. 뮤즈는 메타가 9월 8일 출시한 개인용 에이전트로, 출시 직후 미국 앱스토어 무료 앱 순위 1위에 오르며 다운로드 수가 곧바로 250만 건을 넘어섰다. 메타 측은 쇼핑이 뮤즈의 가장 주요한 활용 사례 중 하나라고 밝혔다. 아이폰 듀오 판매 개시를 전후해 뮤즈는 이 신형 기기에 맞춘 새 버전을 별도로 출시했으며, 업데이트 설명에는 채팅 내 쇼핑을 더욱 편리하게 만든다는 문구가 바로 뒤따랐다. AI가 사람을 대신해 쇼핑하는 일은 이제 발표장에서의 시연을 넘어 실제 물량 확보 현장으로까지 진입했다. 그러나 모든 상점이 이러한 새로운 고객들을 환영하는 것은 아니다. 9월 하순, 아마존은 뮤즈에 대한 접근을 차단하기 시작했다. 10월에 들어서는 머스크가 이끄는 그록 보트의 사용자들도 아마존에서 주문할 때 동일한 경고 문구를 마주하게 됐다. 무허가 AI 에이전트의 계속된 접근은 아마존 이용 약관을 위반하는 행위라는 것이다. 반면 다른 한 기업인 쇼피파이는 정반대의 길을 선택했다. 9월 21일, 쇼피파이 최고경영자 토비 뤼트케는 뮤즈와의 심층적 협력을 발표하며, 뮤즈가 쇼프 파이 결제 방식(Shop Pay)을 통해 모든 쇼피파이 스토어에서 결제를 완료할 수 있도록 했다. 그리고 쇼피파이의 실적 보고서는 이 길이 초창기부터 어떤 성과를 낳았는지를 보여준다. 올해 1분기, AI 검색을 통한 주문 수는 전년 동기 대비 거의 13배 증가했으며, AI가 유발한 스토어 트래픽은 8배 늘어났다. 한쪽에서는 문을 닫고, 다른 쪽에서는 문을 열고 있다. 점점 더 많은 구매 결정이 에이전트에게 맡겨지는 가운데, “에이전트를 들여보낼 것인지 말 것인지”가 과연…

n8n@2.46.0

# [2.46.0](https://github.com/n8n-io/n8n/compare/n8n@2.45.0...n8n@2.46.0) (2026-10-27) ### 버그 수정 * 아티팩트 다운로드 버튼에 파일 형식 툴팁 추가 ([#41490](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41490)) ([4a74f02](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/4a74f027e612f31098b354dd3a77b2c2ab98281c)) * **ai-builder:** 실행:읽기 검사: 어시스턴트 실행에서 읽기 기능을 추가 ([#41863](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41863)) ([a967486](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/a9674866d075e989a5ce896432262c9a7dc8b0c7)) * **ai-builder:** 구성된 AI 전송을 통해 어시스턴트 모델 호출 전송 ([#41948](https://github.com/n8n-io/n8n/issues/41948)) ([9b63561](https://github.com/n8n-io/n8n/commit/9b63561cbb48f06d216f27be3b77722d97e4e74a)) * 사용자 지정 OAuth2 범위 허용 ([#41249](https://github.com/n8

OpenAI가 인류 과학사를 다시 썼다! “왕의 가설”이 전 방위로 무너졌고, 30년간의 철칙인 ETH가 붕괴했다.

신지원 보도에 따르면, 정말로 인간 과학사가 오늘 밤 완전히 새로 쓰였습니다! 바로 방금, OpenAI가 한꺼번에 세 가지 획기적인 발표를 내놓으며, 자사의 내부 AI가 「이정표」라 할 만한 세 가지 새로운 발견을 독자적으로 이뤄냈다고 공식 발표했습니다. 수학 분야에서는 모든 차원에서의 「국소적 매끄러움 추측」을 증명해, 수학계를 백 년 동안 괴롭혀 온 「카쿠다 추측」을 완전히 종식시켰습니다. 컴퓨터 과학 분야에서는 약 30년간 학계를 지배해 온 「지수 시간 가설」(ETH)을 반증했습니다. 이론 물리학 분야에서는 4차원 양자색역학(QCD)과 순수...

네오클라우드라는 곧 무너질 듯한 벽을, 젠슨 황은 지탱하고 일론 머스크는 밀어낸다

황런쉰은 여전히 네오클라우드라는 벽을 지탱하려 애쓰고 있지만, 머스크는 이미 그 붕괴를 예언했다. AI 버블의 첫 번째 도미노 조각은 바로 이들 기업들 사이에 숨어 있을지도 모른다. 10월 25일, 머스크는 X에서 다음과 같은 경고를 내놓았다: 최근 몇 주 동안 채권 시장은 AI 데이터센터 외에 실질적인 수익이 없는 기업들에게 거의 자금을 제공하지 않고 있다. 그는 200여 개에 달하는 네오클라우드 기업들이 ‘구피급’(guppy-level)의 폐업과 통합을 맞게 될 것이며, 결국 소수의 기업만이 살아남을 수 있을 것이라고 전망했다. 그러나 불과 사흘 전, 엔비디아의 CEO 황런쉰은 거의 정반대의 판단을 내놓았다. 10월 22일, 황런쉰은 CNBC와의 인터뷰에서 네오클라우드의 컴퓨팅 파워 수요는 여전히 매우 강력하며, 실제로 이들의 성장을 제약하는 것은 운영자본 부족뿐이고, 자금 조달의 어려움도 결국 해결될 것이라고 단호히 주장했다. 두 사람 모두 AI 컴퓨팅 파워에 대한 수요를 긍정적으로 보고 있으면서도, 컴퓨팅 파워 임대 사업의 운영 상황에 대해서는…

대규모 모델 시대, 과연 누가 그 ‘아이폰’처럼 바꾸지 않을 존재가 될 것인가?

AI 순위에서 1위는 바뀌지만, 사용자가 매일 이용하는 제품은 반드시 바뀌지 않습니다. 대규모 모델 간의 다음 경쟁은 단순히 누가 더 강력한 모델을 보유하느냐를 넘어, 한 번의 사용을 습관으로 만드는 데에 있습니다.

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tests : 학습된 모델에 대한 다중 시퀀스 분할 재생 및 부분 상태 케이스 수정 (#31216) * tests : 학습된 모델을 대상으로 한 다중 시퀀스 분할 재생 문제 수정 롤백 스냅샷은 롤백된 테일을 디코딩한 그래프에 의해 캡처되며, 참조 컨텍스트는 서로 다른 배치 형태로 동일한 접두사를 디코딩합니다. 두 상태는 마지막 비트에서 차이를 보이며, 학습된 모델은 재생되는 각 토큰마다 그 차이를 증폭시킵니다. 각 시퀀스의 첫 번째 재생 토큰만 비교한 뒤, 시퀀스-1 전용 테일 이전의 참조 컨텍스트에 롤백 상태를 복원합니다. 지원: dsh:llama.cpp/ggml-org/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF (MacBook, M5 Max, 128GB) * tests : 분할 재생 시 비트 정확한 시퀀스-1 격리 요구 시퀀스 상태 저장은 항상 비트 손실 없이 이루어지지 않습니다—SWA로 마스크된 셀은 저장되지 않으므로, 나머지는 다시 로드합니다.