###### 2024년 11월 19일

대부분의 AI 모델은 에너지 집약적인 것으로 악명 높은 그래픽 처리 장치(GPU)로 구동됩니다. [Goldman Sachs에 따르면](https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand), 2030년까지 데이터에서 GPU 사용 증가 센터에서는 전기 수요가 160% 증가합니다. 아날로그 및 메모리 회로 설계에 능숙한 Vishal Sarin은 이러한 경향이 지속 불가능하다는 것을 보고 본래 [Analog Inference](https://www.sagence-ai.com/)로 알려진 Sagence AI를 설립했습니다. 이 사업은 에너지 소비가 적은 GPU 대체품을 개발하고 성능과 환경 문제를 모두 해결하는 데 중점을 두고 있습니다.

Sagence는 AI 애플리케이션을 위한 시스템과 아날로그 칩은 물론 이를 프로그래밍하는 데 필요한 소프트웨어도 만듭니다. 아날로그 칩은 데이터를 이진 값으로 저장하는 표준 디지털 칩과 달리 다양한 값을 사용하여 정보를 나타냅니다. 이러한 구별로 인해 아날로그 회로는 메모리에서 직접 데이터를 처리하고 더 적은 부품을 사용하여 일부 계산을 완료하여 프로세서와 메모리 간의 데이터 전송으로 인해 발생하는 병목 현상을 제거할 수 있습니다. 또한 아날로그 프로세서는 디지털 프로세서에 비해 더 높은 데이터 밀도를 제공합니다.

수십 년 동안 사용 가능했음에도 불구하고 디지털 프로세서가 현대 사회의 요구를 따라잡을 수 없기 때문에 아날로그 기술이 다시 부활하고 있습니다. 그러나 아날로그 칩에도 단점이 있습니다. 즉, 정확한 제조가 필요하고 프로그래밍이 복잡하다는 것입니다. Sagence는 대기 시간, 비용, 전력 소비와 같은 문제를 해결하기 위해 특정 서버 및 모바일 장치 애플리케이션에 중점을 두고 디지털 기술의 부속물로 칩을 판매합니다.

2025년에 칩을 상용화할 계획인 Sagence는 이미 고객과 협력하고 있으며 EnCharge 및 Mythic과 같은 AI 전문 아날로그 칩 제조업체와 경쟁에 직면하고 있습니다. Vinod Khosla, TDK Ventures 및 Aramco Ventures와 같은 투자자들이 회사에 5,800만 달러를 기부했으며 직원 75명을 늘리기 위해 더 많은 자금을 모색할 계획입니다. 최신 생산 기술에서 벗어나 Sagence의 비용 효율적인 접근 방식은 치열한 산업에서 매력을 더합니다.

Sagence의 잠재적인 기회는 최근 동향으로 나타납니다. 반도체 스타트업을 위한 벤처캐피탈 자금 조달 규모가 [증가하고 있습니다](https://news.crunchbase.com/semiconductors-and-5g/chip-startup-funding-bounces-back-ai-nvda/#:~:text=따라서%20far%20this%20year%2C%20VC,%2410.9%20billion%20in%20447%20deals.); 2024년 상반기에만 53억 달러가 모금되었습니다. 그러나 Nvidia와 같은 유명 기업과의 경쟁, 고가의 제조, 확립된 기술이 지배적인 시장 진입 문제 등 극복해야 할 장애물이 여전히 남아 있습니다. 상당한 자금 지원에도 불구하고 파산을 선언한 AI 칩 제조업체인 그래프코어(Graphcore)의 사례에서 위험이 강조됩니다.

Sagence의 성공은 생산을 효율적으로 확장하면서 에너지 효율적인 고성능 칩을 제공하는 능력에 달려 있습니다. 회사는 경제 및 환경 문제를 모두 해결함으로써 발전하는 AI 하드웨어 환경에서 독보적인 위치를 차지하는 것을 목표로 합니다.

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GPU 에너지 위기에 대한 Sagence AI의 솔루션

###### 2024년 11월 12일

[Amazon](https://www.amazon.com/)은 제3자 공급업체의 보안 위반으로 인해 직원 정보에 영향을 미치는 데이터 유출이 발생했음을 인정했습니다. 이메일 주소, 전화번호, 건물 위치를 포함한 직원 비즈니스 연락처 정보만 손상되었습니다. Amazon이나 AWS 시스템 모두 직접적인 영향을 받지 않았습니다.

아마존은 금융 정보나 주민등록번호 등 민감한 데이터에 접근할 수 없는 것으로 알려졌으나 얼마나 많은 직원이 영향을 받았는지 밝히기를 거부했다. [Amazon에 따르면](https://techcrunch.com/2024/11/11/amazon-confirms-employee-data-stolen-after-hacker-claims-moveit-breach/) 공급업체는 이후 보안 결함을 수정했습니다. 그게 해킹의 원인이 됐어요.

이번 확인은 "Nam3L3ss"라는 가명을 사용하는 해커가 알려진 포럼 BreachForums에 Amazon 및 기타 24개 주요 기업의 데이터를 게시했다고 주장한 후에 나온 것입니다. [2023년 MOVEit Transfer](https://www.emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analytics/)를 대규모로 악용했다는 주장(0을 사용하는 주요 결함) Progress Software 파일 전송 솔루션의 -day 취약점)으로 인해 280만 행 이상의 데이터가 수집된 것으로 알려졌습니다.

Clop 랜섬웨어 그룹은 MOVEit 해킹을 담당했으며, 이는 미국 정부 계약자 Maximus, 콜로라도 보건 정책 및 금융부, 오리건 교통부를 포함하여 1,000개 이상의 회사에 영향을 미쳤습니다.

사이버 위협이 지속적으로 증가하고 더욱 정교해짐에 따라 이와 같은 사건은 모든 유형의 비즈니스에 대한 사이버 보안의 중요성을 강조합니다. 데이터 침해가 점점 더 자주 발생하고 심각해지면서 약점을 탐지하고 개인 데이터를 보호할 수 있는 자격을 갖춘 사이버 보안 전문가의 필요성이 더욱 강조되고 있습니다.

사이버 보안에 큰 관심이 있거나 이 성장하는 산업에서 시작하고 싶다면 [Code Labs Academy](/)에서 포괄적인 [사이버 보안 부트 캠프](/courses)를 제공합니다. /cybersecurity) 귀하에게 필요한 기술과 정보를 제공할 것입니다. 조직의 데이터를 방어하고, 사이버 공격을 방어하고, 수요가 높은 분야에서 우위를 유지하는 방법을 알아보세요.

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Amazon, 해커의 주장에 따라 MOVEit 위반으로 직원 데이터가 손상되었음을 확인

###### 2024년 11월 7일

노르웨이의 SaaS 회사인 [Glint Solar](https://www.glintsolar.com/)는 태양광 발전이 지속적으로 주목을 받음에 따라 재생 에너지 분야에서 두각을 나타내고 있습니다. E.ON, Recurrent Energy 및 Statkraft를 포함한 선도적인 에너지 기업은 태양광 프로젝트의 계획 및 사전 설계를 가속화하고 설치 작업을 더 빠르게 수행할 수 있는 스타트업 플랫폼을 사용합니다.

Glint Solar는 800만 달러의 시리즈 A 자본을 사용하여 영국, 프랑스, ​​독일 및 북유럽 지역의 현재 핵심 시장을 넘어 유럽 전역으로 사업을 확장할 계획입니다. 개발자는 생산량 예측, 국가별 GIS 데이터 및 유연한 레이아웃을 포함하는 플랫폼 기능 덕분에 가능한 사이트를 더 빠르게 평가할 수 있습니다. 또한 이 프로그램은 프로젝트 팀이 중요한 데이터에 즉시 액세스하고 3D 프로젝트 계획을 작성할 수 있는 기능을 제공함으로써 이해관계자 간의 원활한 커뮤니케이션을 촉진하는 클라우드 기반 협업 기능을 제공합니다.

CEO 겸 공동 창립자 Harald [Olderheim이 TechCrunch에 전한 내용](https://techcrunch.com/2024/11/07/glint-solar-grabs-8m-to-help-accelerate-solar-energy-adoption-across-europe/) Glint Solar는 2022년 300만 달러의 첫 초기 투자 이후 고객 기반 규모를 크게 늘렸습니다. 육상 기반 태양광 설치가 시장 수요의 대부분을 차지하고 있기 때문에 회사는 이에 대한 노력을 집중하고 있습니다. Glint Solar는 시장의 60%를 차지하고 재생 에너지 공간에 영향을 미치는 강력한 가속기인 대규모 설치에 대한 접근 방식을 개선했습니다. 비록 소프트웨어가 부유형 태양광을 가능하게 할 수도 있지만 말입니다.

또한 재생 에너지에 대한 투자를 극대화할 것으로 예상되는 에너지 저장용 배터리 설치를 더 쉽게 만드는 기능을 포함하여 시리즈 A 펀드를 통해 제품 개발이 촉진될 것입니다. 이 업데이트는 개발자가 네트워크 용량 및 환경 제약과 같은 변수를 고려하여 보다 포괄적인 에너지 솔루션을 만드는 데 도움이 됩니다.

Olderheim은 ​​지난 10년 동안 태양광 설치 비용이 크게 감소했음에도 불구하고 복잡한 승인 절차로 인해 프로젝트 일정이 계속 지연되고 있다고 지적했습니다. Glint Solar Accessible Design의 목표는 프로젝트 관리를 간소화하여 팀이 태양열 발전소 조직, 평가 및 설계에 대해 보다 생산적으로 작업할 수 있도록 하는 것입니다. 고객 보고서에 따르면 이 기술은 프로젝트 파이프라인을 3배로 늘리고 현장 평가 속도를 높일 수 있다고 합니다.

시리즈 A 자금 조달은 Momentum, Antler Nordic, Antler Elevate 및 Futurum Ventures의 지원을 받아 Smedvig Ventures가 주도했습니다. Smedvig Ventures의 파트너인 Jonathan Lerner는 Glint Solar의 전반적인 전략의 이점을 강조하면서 중요한 녹색 에너지 이니셔티브에 상당한 자금을 절약할 수 있다고 언급했습니다.

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Glint Solar, 유럽 전역의 태양 에너지 확장을 촉진하기 위해 800만 달러 모금

###### 2024년 11월 5일

[ESM3](https://www.evolutionaryscale.ai/blog/esm3-release) 전직 Meta 직원들이 설립한 미국 기업 EvolutionaryScale이 만든 새로운 인공지능(AI)은 특정 특성, 프로세스를 가진 단백질을 설계할 수 있습니다. 유기적인 방식으로 진화하려면 일반적으로 수억 년이 걸립니다. 이 회사는 [BioRxiv의 최근 사전 인쇄본](https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.07.01.600583v1.full)에서 현재까지 가장 큰 생물학적 AI 중 하나인 이 생성적 가면 언어 모델을 공개했습니다. 특정 신호에 반응하여 단백질의 아미노산 서열, 3차원 구조 및 기능을 동시에 생성하는 ESM3의 능력은 독특하며 재료 연구, 약물 개발 약물 및 탄소 저장 단백질에 사용할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

단백질은 근육, 머리카락, 손톱의 형성은 물론 호르몬과 항체의 생성을 비롯한 다양한 신체 과정에 필수적인 미세한 생체 기계이기 때문에 단백질의 3차원 구조는 생물학적, 약리학적으로 매우 중요합니다. 단백질의 구조를 아는 것은 단백질의 생물학적 기능을 이해하고, 치료 표적으로서의 적격성을 평가하고, 치료법으로서의 효과를 결정하는 데 도움이 됩니다. 단백질은 RSV 및 암과 같은 심각한 호흡기 감염에 대한 인슐린 및 합성 항체를 포함하여 여러 생명을 구하는 약물의 구성 요소입니다. 의학 연구에서는 천연 변이체를 힘들게 찾는 대신 특정 특성을 지닌 완전히 새로운 단백질을 만들어야 하는 필요성이 점차 커지고 있습니다.

단백질 합성의 경우 EvolutionaryScale의 ESM3은 다양한 각도에서 맥락을 살펴봄으로써 다양한 범주의 공백을 채울 수 있는 숨겨진 언어 모델을 사용합니다. 이 모델은 각 카테고리(서열, 3D 구조 및 기능)에 대해 별도의 알파벳을 사용했으며 28억 개의 아미노산 서열, 2억 3,600만 개의 단백질 구조, 5억 3,900만 개의 단백질 기능을 포함하는 대규모 데이터 세트에 대해 훈련되었습니다. 모델이 이러한 여러 레이어 내부와 레이어 전반의 맥락을 이해할 수 있도록 하기 위해 팀은 각 3D 구조를 일련의 캐릭터로 표현하는 방법을 찾았습니다.

스타트업은 ESM3의 잠재력을 입증하기 위해 산호나 해파리와 같은 해양 생물에서 자연적으로 발생하는 빛을 담당하는 녹색 형광 단백질(GFP)의 합성 버전을 만드는 과제를 모델에 부여했습니다. 2008년 노벨 화학상을 수상한 GFP는 과학자들이 살아있는 세포의 구성 요소를 식별하고 추적할 수 있게 해주는 분자 생물학의 필수 단백질입니다. ESM3가 생산한 GFP의 최고급 합성 변종인 'esmGFP'는 천연 GFP와 유전적 유사성은 58%에 불과했지만, 천연 GFP에 버금가는 높은 밝기를 보였다. 연구원들에 따르면, 이 새로운 형광 단백질을 만드는 것은 5억년 이상의 진화를 모방하는 것과 같습니다.

EvolutionaryScale 수석 과학자 Alex Rives는 Meta에서 ESM 모델의 이전 반복에 참여했습니다. 연구팀은 Meta가 작년에 이 분야의 연구를 중단한 이후 단독으로 이 연구를 계속하기로 결정했습니다. 그 결과, 형광 단백질이 방금 발표되었고 이러한 발전을 상업화하기 위해 1억 4,200만 달러가 투자되었습니다. EvolutionaryScale의 더 작은 개방형 액세스 버전도 과학 연구에 사용할 수 있지만 완벽하게 작동하지는 않습니다. 그는 모델을 테스트하게 되어 기뻤지만 [인터뷰에서 언급](https://www.nature.com/articles/d41586-024-02214-x) Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne의 Martin Pacesa는 정식 버전을 재현할 수 있는 많은 컴퓨팅 성능.

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진화 시뮬레이션: ESM3 언어 모델이 단백질 발달을 변화시키는 방법