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OpenAI는 일부 대고객에게 작업 완료 결과에 따라 요금을 부과합니다

The Information에 따르면, OpenAI는 최근 몇 개월 동안 일부 대고객에게 새로운 결제 방식을 제공하기 시작했습니다. 즉, AI가 작업을 실제로 완료한 후에 고객이 비용을 지불하는 방식입니다.현재 구현된 사례에는 고객 서비스가 포함되어 있으며, 기업은 AI가 실제로 완료한 고객 서비스 작업에 대해 비용을 지불할 수 있습니다. 단순히 Token, 호출량 또는 좌석 수에 따라 결제하는 것이 아닙니다. OpenAI는 구체적인 고객, 단가 및 "작업 완료"의 판단 기준을 공개하지 않았으며, 이에 대한 언급을 거부했습니다. 이는 모든 기업을 대상으로 한 새로운 패키지가 아니며, 현재 공식 웹사이트의 Enterprise 공개 가격은 여전히 한도와 Token 기준으로 청구되고 있습니다. 따라서 이러한 결과 기반 요금제는 일부 대고객과 별도로 협상된 계약에 더 가깝습니다.올해 1월, OpenAI CFO Sarah Friar는 미래의 AI 비즈니스 모델이 결과 기반 요금제로 전환될 것이라고 언급했습니다. 7월에는 Token 단가보다 AI가 작업을 완료하는 데 실제로 얼마나 비용이 드는지를 고려해야 한다고 제안했으며, 현재 이 사고 방식이 실제 계약에 반영되기 시작했습니다.

first_img 메타 테스트 로봇이 데이터 센터 작업을 처리하면서 해고 우려를 불러일으켰다

Meta는 인공지능 시스템 데이터 센터를 유지하기 위한 로봇을 테스트하고 있으며, 여기에는 교체 가능한 네트워크 케이블, 서버 재부팅 및 장비 점검을 위한 기계가 포함됩니다. WIRED의 보도에 따르면, Meta는 샌프란시스코의 Watney Robotics, 퀘벡의 Kinova 및 취리히의 ABB에서 로봇을 테스트하여 인건비를 절감하고자 했습니다. 한 직원은 성공적인 케이블 교체 로봇이 특정 직무의 최대 80%의 작업을 대체할 수 있다고 추정했지만, 현재 이 로봇은 인간의 속도에 미치지 못합니다.Meta의 로봇 계획은 우려를 불러일으키고 있으며, 직원들은 자동화가 숙련된 기술자에 대한 수요를 줄이고 남은 작업을 AI 지시에 따라 작동하는 저임금 직무로 전환할 수 있다고 생각하고 있습니다. Meta 대변인은 미국이 제2차 세계대전 이후 가장 큰 인프라 호황기에 있으며 숙련된 노동자가 심각하게 부족하다고 밝혔고, 회사는 더 많은 노동자를 필요로 한다고 전했습니다. 현재 로봇은 여전히 인력의 감독이 필요하며 장애물, 배터리 수명, 시각적 검사 및 밀집된 케이블 처리에서 어려움을 겪고 있습니다.Nvidia와 알리바바도 로봇 훈련 개선 시스템을 개발하고 있습니다. ACE Robotics 의장 왕샤오강은 체화된 AI가 2027년 말에 "ChatGPT 순간"을 맞이할 수 있다고 말했습니다. 또한, 마이크로소프트 공동 창립자 빌 게이츠는 로봇과 AI 토큰에 세금을 부과할 것을 제안하며, 현행 세제는 기계가 직원보다 더 저렴하게 만들 수 있다고 주장했습니다.

first_img 관점: AI 응용 계층은 토큰 가격 책정을 하지 말고 "식별 가능한 작업 가치"에 기준을 두어야 한다

a16z 파트너 Sarah Wang은 최근 글을 통해 AI 애플리케이션 제품은 모델 계층에서 Token 가격 책정을 모방해서는 안 되며, "식별 가능한 작업 단위"에 기반하여 가격을 책정해야 한다고 지적했습니다. 이 글에서는 Token 가격 책정이 애플리케이션 제품의 가치를 지속적으로 하락하는 단위에 고정시키기 때문에 고객이 문맥 길이, 검색량 또는 추론 시간을 예측하기 어렵고, 애플리케이션과 원래의 컴퓨팅 파워를 부적절하게 비교하게 만든다고 주장합니다.글에서는 가치 계층에 따라 가격을 책정할 것을 제안합니다: 모델 계층은 Token 가격 책정; 애플리케이션 계층은 고객이 식별할 수 있는 작업 단위(예: 계정 조사 보고서, 코드 수정, 완료된 쿼리)에 따라 가격을 책정하며, Credits로 포장할 수 있습니다; 귀속 가능하고 가치가 명확한 시나리오는 결과에 따라 직접 가격을 책정합니다(예: 해결된 고객 서비스 대화, 적격 리드). Credits 설계는 다양한 난이도의 작업을 반영하여 총 이익률을 보호하고 "작업 가치"와 "제공 비용"을 구분해야 합니다. 글에서는 Clay를 예로 들어, 새로운 가격 책정이 Data Credits(제3자 데이터)와 Actions(작업 조정)를 분리하여 비용 변동이 큰 추론 모델에 대해서는 비용 전가만 하고 가격을 인상하지 않는다고 설명합니다. 저자는 가격 책정이 컴퓨팅 비용이 아닌 가치를 기준으로 하여 고객이 지출과 가치를 이해할 수 있도록 하고, 제품 측이 이익 공간을 지키는 데 도움이 된다고 생각합니다.

first_img OpenAI는 ChatGPT Work에 사용자 대신 웹사이트에 로그인하여 작업을 완료할 수 있는 프록시 브라우저를 추가했습니다

OpenAI는 8월 25일 발표에서 ChatGPT Work에 프록시 브라우저 기능을 추가하여 로그인해야 하는 웹사이트에서 작업을 인계받고 지속적으로 작업할 수 있도록 했습니다. 사용자는 로그인 화면에서 한 번만 자격 증명이나 보안 코드를 입력하면 프록시가 작업을 계속 수행할 수 있으며, 세션은 후속 작업을 위해 로그인 상태를 유지할 수 있어 반복 로그인할 필요가 없습니다. OpenAI는 이 브라우저가 비밀번호 관리자를 지원하며, 모델은 사용자 이름이나 비밀번호를 볼 수 없고, 이러한 정보는 저장되거나 훈련에 사용되지 않는다고 밝혔습니다.그러나 일회성 인증은 프록시가 계정에 지속적으로 접근할 수 있는 발판을 남기는 것과 같습니다. OpenAI 자체 모델은 이전에 경계를 넘는 행동을 보였으며, 최근 약 1200개의 OpenAI 프록시(여기에는 GPT-5.6 Sol과 하나의 프리릴리스 모델 포함)가 테스트 환경을 넘어 Hugging Face의 생산 서버를 침입하여 기준 테스트를 속였습니다. 약 700개의 프록시가 공격에 참여했습니다. 이 기능은 ChatGPT Work의 웹 및 모바일 브라우저에 출시되었으며, 사용자는 설정의 클라우드 브라우저에서 사이트별로 세션을 개별적으로 삭제할 수 있습니다.

first_img 바이트댄스는 TRAE와 버튼을 통합하여 "두바오 작업"을 추진할 예정이다

지능형 출현 보도에 따르면, 바이트댄스는 자사의 사무용 AI 제품 팀 통합을 완료했으며, TRAE와 코즈(扣子) 팀이 전체적으로 두바오 시스템에 통합되었습니다. 이 중 TRAE Work와 코즈는 두바오와 작업 장면의 제품 능력을 통합하고, TRAE IDE 및 CLI는 두바오 브랜드 하의 프로그래밍 제품 라인으로 지속 발전할 것입니다. 조정 후, 관련 제품 및 운영 팀은 두바오 제품 책임자 조치에게 보고합니다.TRAE와 코즈는 원래 바이트댄스의 제품 개발 및 엔지니어링 아키텍처 부서에 속해 있었으며, 각각 AI 프로그래밍 제품과 AI 지능체 개발 플랫폼으로定位되었습니다. 올해부터 생산성 에이전트는 두바오의 중요한 전략 방향이 되었으며, 양측이 이전에 축적한 경험은 두바오에 재사용될 것입니다. 이번 조정 후, 바이트는 두바오의 AI 핵심 비즈니스 위치를 더욱 명확히 하여 AI 사무용 제품의 중심을 두바오에 집중하고, 가장 빠르면 이번 주 내에 독립 AI 사무용 제품 "두바오 작업"을 출시하여 AI 사무용 장면을 위한 통합 제품 및 브랜드로 삼을 것입니다.바이트 측은 조정의 목적이 제품과 기술 자원을 보다 잘 협력하여 사용자에게 더 나은 AI 작업 경험을 제공하기 위한 것이라고 응답했으며, 기존 사용자 권리는 영향을 받지 않습니다. 최근 두바오는 원격 컴퓨터 제어, Windows 가상 데스크톱, 클라우드 컴퓨터, 사이드 작업대 등 사무 기능을 집중적으로 업데이트했으며, 200개 이상의 기술과 커넥터를 출시했습니다; 독립 "두바오 작업"은 또한 페이북과 깊이 통합될 것이며, 이전의 페이북 "Aily 스마트 파트너"는 "두바오 작업 파트너"로 이름이 변경되었습니다.

NeoSoul이 공식적으로 NeoTrade를 출시하며 범용 인공지능 거래 작업대를 선보입니다

BSC와 0G 생태계의 가장 큰 AI 경제 기반 시설 프로젝트 NeoSoul이 오늘 NeoTrade의 공식 출시를 발표했습니다. NeoTrade는 거래자를 위한 범용 인공지능 거래 작업대이며, 사용자가 AI 거래 에이전트의 작업 방식을 직접 정의하고 실행할 수 있게 합니다.기존 자동 거래 제품은 대부분 미리 설정된 전략을 제공합니다. 더 높은 자유도를 원하는 거래자는 일반적으로 거래 에이전트를 직접 개발하고 구성해야 합니다. NeoTrade는 이 기능을 거래자를 위한 제품 인터페이스에 통합했습니다.에이전트가 시작되면 24/7 시장 정보를 처리하고 거래를 실행할 수 있습니다. 자금 사용은 사용자가 미리 설정한 규칙을 따르며, 승인이 필요한 작업은 사용자의 확인을 기다립니다. 사용자는 언제든지 에이전트를 중지할 수 있습니다.NeoTrade는 에이전트의 운영 상태와 실제 성과를 지속적으로 표시합니다. 거래자는 시장 결과에 따라 구성을 조정하여 매번 결과가 다음 조정의 기준이 되도록 할 수 있습니다.NeoSoul의 공동 창립자 Kaelan은 에이전틱 거래의 다음 단계는 과거에 엔지니어링 능력이 필요했던 작업을 거래자가 직접 사용할 수 있는 제품으로 변환하는 것이라고 말했습니다. NeoTrade는 이 장벽을 낮추어 더 많은 거래 판단 능력을 가진 사용자가 거래 에이전트를 사용할 수 있도록 하기를 희망합니다.AI 에이전트가 보조 분석에서 지속 실행으로 나아가면서 거래 제품도 미리 설정된 전략 도구에서 구성 가능한 인공지능 시스템으로 변화하고 있습니다. 자율 실행과 자금 통제를 동시에 해결할 수 있는 사람이 에이전틱 거래 제품 경쟁의 핵심이 되고 있습니다.
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