전체 뉴스

2026.09.16

오픈랩스, AI 개발 자동화 엔진 'nuvida' 공개…토큰 사용 절감 기술 제시

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오픈랩스는 AI 개발 자동화 엔진 'nuvida'를 공개하여 토큰 사용량을 줄이는 기술을 제시했습니다. 이는 AI 코딩 도구의 확산과 함께 발생하는 비용 관리 문제를 해결하기 위한 시도입니다. 그러나 원문에는 구체적인 수치나 인물명이 없어, 토큰 사용량 감소 효과와 관련된 정보가 부족합니다.

2026.09.16

케이던스, 1.5배 빨라진 '3나노 HBM4E용 메모리 연결 IP' 개발

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케이던스가 AI 가속기와 메모리 간 연결 속도를 1.5배 빠르게 만든 IP를 개발했습니다. 이는 AI 시스템에서 메모리와의 통신 문제를 해결하는 데 도움이 될 것입니다. 기술 발전으로 인해 AI 장비가 더 빨라지고 효율성이 향상될 것으로 예상됩니다.

2026.09.16

SKT, 전화로 '모두의 AI' 문턱 낮춘다…토큰 최적화로 지속성 확보

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SK텔레콤이 전화로도 AI 서비스를 이용할 수 있게 해 디지털 취약계층의 접근성을 높인다. 에이닷과 연계하여 이용자 저변을 넓히고, GPU만으로도 운영 가능한 구조를 갖추어 비용 효율성을 높였다. 이는 AI 서비스의 사용자 범위를 확대하고, 디지털 격차 해소에 기여할 것으로 보인다.

2026.09.16

Voice Acting Arena

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Voice Acting Arena라는 새로운 AI 음성 연기 평가 플랫폼이 출시되었습니다. 두 명의 익명 AI가 동일한 장면과 스크립트를 연기하고, 그들의 연기를 비교해봅니다. 실제 연기와 얼마나 비슷한지, 지시사항을 잘 따랐는지 등을 평가합니다. 이 플랫폼은 AI 음성 모델의 성능을 향상시키는데 도움이 될 것입니다. 관심 있는 분들은 청크를 착용하고 몇 가지 비교 시험을 해보세요.

2026.09.16

Apple Foundation Models: local AI natively on MacOS 27

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애플이 MacOS 27 업데이트를 통해 자체 개발한 AFM 모델을 내장시켰습니다. 이제 터미널에서 'fm chat' 명령어만 입력해도 AI 대화가 가능합니다. 이는 애플이 로컬 AI 기술 발전에 큰 한 걸음 내딛은 것으로 평가받고 있습니다. 하지만 모델의 성능과 활용 가능성은 아직 확인되지 않았습니다.

2026.09.16

Cut Qwen3.8-27B Reasoning Tokens by 40% -- 3.8 'ThinkingCap' benchmarked!

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Qwen3.8-27B 모델의 추론 토큰 수가 40% 줄어들었습니다. UkisAI가 개선한 Swift-Qwen3.8-27B은 Qwen3.6-27B의 ThinkingCap 버전에서 영감을 얻었으며, 이는 더 빠르고 효율적인 모델로 작용했습니다. 토큰 수가 줄어들면서도 성능이 비슷해졌습니다.

2026.09.16

Axelera AI Launches Europa

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아크셀라 AI는 새로운 AI 솔루션 '유로파'를 출시하여 기업과 개인에게 물리적 AI 서비스를 제공합니다. 이 제품은 델과 슈퍼미크로와 같은 파트너들과의 협력을 통해 성장하고 있습니다. 원문에 구체적 데이터 미제시.

2026.09.15

I made a public Go-LLM guide for running Qwen3.8 Flash-Next with vLLM

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AI 모델 Qwen3-Flash-Next를 실행하는 방법을 설명한 공개 가이드가 등장했습니다. 이 가이드는 두 가지 경로를 제시합니다: Blackwell 하드웨어에서 vLLM nightly 이미지를 사용하거나, RTX 3090 그래픽 카드에 맞춘 로컬 해결책입니다. IQ4_XS 모델은 길게 스트리밍되는 답변에서는 약 27% 더 빠르지만, 미리 채워지는 시간에서는 2.5배 느립니다. 이 가이드는 실제 사용자 경험을 기반으로 한 것이므로, 공식적인 성능 보장은 아닙니다.

2026.09.15

jinfer: An open-source AI inference engine for the JVM. Finally, AI in jar.

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jinfer는 오픈소스 AI 추론 엔진으로, JVM에서 AI 모델을 실행할 수 있게 해줍니다. 이전까지 Python 중심이었던 AI 생태계에서 JVM 기반의 새로운 선택지가 등장했습니다. jinfer는 토큰화와 정량화된 연산을 지원하며, llama.cpp와 경쟁하는 성능을 보여주고 있습니다. 그러나 아직 초기 단계로, GPU 지원은 진행 중이며 CPU에서는 이미 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 이 기사는 JVM 기반의 AI 개발자들에게 중요한 정보를 제공합니다.

2026.09.15

라이너, AI 질문 토큰 비용 50% 절감 '모델 API' 출시

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라이너가 AI 오케스트레이션 솔루션 '라이너 모델 API'를 출시하여 고성능 모델 답변 품질을 유지하면서 토큰 비용을 최대 50% 절감할 수 있게 지원한다. 이는 실제 질문의 난이도와 상관없이 프론티어급 모델을 호출·처리하는 구조적 한계를 해결한 것이다. 그러나 원문에 구체적 데이터 미제시.