TechCrunch는 AI 제품이 공유된 언어보다 더 빠르게 확산되는 상황에서 AGI, RAG, RLHF, AI agents 같은 용어를 해설하는 살아 있는 AI 용어집을 공개했다.

중국 AI 스타트업 Z.ai(Zhipu AI)는 Anthropic이 접근을 차단한 뒤 범용 인공지능(AGI) 추구 자금을 마련하기 위해 상하이에서 이중 상장을 추진하고 있다.

OpenAI CEO 샘 올트먼은 AI가 2030년까지 인간의 지능을 능가할 것이라고 말했으며, 경쟁 AI 리더들은 그것이 훨씬 더 빨리 일어날 것이라고 예측하고 있다.

제프 베이조스가 지원하는 물리 AI 스타트업 Prometheus가 중공업 엔지니어링과 신약 설계를 자동화하기 위해 기업가치 410억 달러 기준으로 120억 달러를 조달했다.

배리 딜러는 샘 알트먼을 옹호하면서도 AGI는 여전히 예측 불가능하며 안전장치가 필요하다고 경고했다.

OpenAI와 Microsoft는 Microsoft의 OpenAI 모델 독점 판매권을 없애고 기술 대기업에 지급되는 매출 공유 금액에 상한을 두는 수정 계약을 발표했다.

구글 공동 창업자 세르게이 브린은 적절한 집중과 강도를 갖추면 구글이 범용 인공지능(AGI) 경쟁에서 승리할 수 있다며 AI 직원들에게 주 60시간 근무를 촉구했다.

NVIDIA CEO 젠슨 황은 렉스 프리드먼 팟캐스트 출연 중 AI가 수십억 달러 규모의 비즈니스를 구축할 수 있는 능력을 중심으로 AGI의 정의를 재설정하며 AGI가 이미 달성되었다고 주장해 전 세계적인 논쟁을 촉발했습니다.

Google DeepMind는 AI 시스템의 AGI로의 진전을 평가하기 위한 10가지 능력의 인지 분류법을 소개하는 과학 논문을 발표했으며, 필요한 평가 벤치마크를 구축하기 위해 상금 $200,000를 제공하는 Kaggle 해커톤을 함께 개최합니다.

OpenAI의 CEO 샘 알트먼은 India AI Impact Summit에서 OpenAI가 내부 연구개발을 가속하기 위해 자사 AI 시스템을 점점 더 많이 사용함에 따라 사회는 AI 발전 속도에 대비되어 있지 않다고 경고했다.

데미스 하사비스는 이중 용도 AI의 위험을 지적하고 국제적 프레임워크를 요구하며 인도 정상회의에서 AGI가 5~10년 내에 도래할 것이라고 예측했다.

오픈AI CEO 샘 올트먼은 2028년까지 초지능이 조기에 도래할 것으로 전망하며, 10년 말까지 데이터센터가 인류보다 더 많은 지능을 보유할 수 있다고 경고했다.

전 구글 윤리학자 트리스탄 해리스는 통제되지 않은 AI 성장이 2027년까지 노동시장 붕괴를 초래할 수 있다고 경고하며, AI는 이미 초기 경력 직종에서 13% 감소를 초래했다고 전했다.

UC 샌디에이고의 네 명의 교수는 GPT-4.5의 튜링 테스트 73% 성공률과 박사 수준의 문제 해결 능력을 언급하며 AGI가 도래했다고 주장한다.

AGI 선구자 닥터 벤 고에르첼은 기억을 가진 보조 기능, 수학적 돌파구, 그리고 AGI 출현 가능성을 포함한 2026년의 9가지 주요 AI 발전을 예측합니다.

Google DeepMind CEO 데미스 하사비스는 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델만으로는 진정한 과학적 돌파구를 마련하기에 부족하며, '월드 모델'이 AI의 미래라고 주장합니다.

OpenAI CEO 샘 올트먼은 AI의 다음 중요한 도약은 '무한하고 완벽한 기억'의 개발이며, 이를 통해 AI가 사용자의 삶의 모든 세부사항을 기억할 수 있게 될 것이라고 믿습니다.

구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 AI 발전을 늦추는 자연스러운 결함들이 기술이 초래하는 사회적·철학적 문제를 해결할 시간을 더 벌어줄 수 있어 오히려 긍정적일 수 있다고 제안합니다.

일론 머스크는 다보스에서 AI가 2026년 말까지 개인의 지능을 능가하고 2030~2031년까지 집단적인 인간 지능을 뛰어넘을 것이라고 선언했으며, 테슬라의 휴머노이드 로봇 'Optimus'는 공개 출시를 향해 나아가고 있다.

DeepMind의 Demis Hassabis, Anthropic의 Dario Amodei, AI 선구자 Yann LeCun이 AGI 실현 가능성에 대해 상충되는 견해를 제시했으며, LeCun은 LLM만으로는 인간 수준의 지능에 도달할 수 없다고 주장합니다.