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by florent Dec 20. 2024

24년 12월 20일 흠터레스팅 테크 뉴스

미국 VC, 적대국으로부터 자금 받지 않겠다는 서명 운동 외 3건


[오늘의 인용글 - 신뢰는 실력과 태도의 결과물]


스티븐 코비는 신뢰란, 역량과 성품 이 두 가지의 조합으로 이뤄진다고 말했습니다.. 여기서 역량은 개인의 능력, 기술, 그리고 과거의 성과를 뜻합니다. 성품은 성실함과 정직함, 동기, 타인과의 진정성 있는 관계를 의미합니다. 이 두 요소는 모두 신뢰를 형성하는 데 매우 중요합니다.

– 마티 케이건, 임파워드

Stephen Covey explained that: Trust is a function of two things: competence and character. Competence includes your capabilities, your skills, and your track record. Character includes your integrity, your motive, and your intent with people. Both are vital.

- Marty Cagan, EMPOWERED


(1) 2024년 암호화폐 해킹, 북한 연관 해킹이 61% 차지

- 올해 암호화폐 도난 총액은 22억 달러로, 전년 대비 21% 증가 -> 이 중 북한과 연계된 해커 그룹이 61%를 차지하며, 총 13.4억 달러 규모(47건)를 탈취, UN 안전보장이사회에 따르면, 북한 해커들은 2017~2023년 동안 총 30억 달러 상당의 암호화폐를 탈취

- 2024년 1월~7월 사이 해킹 피해액은 15.8억 달러로 2023년 같은 기간 대비 84.4% 증가 -> 그러나 6월 김정은-푸틴 회담 이후, 북한 연계 해킹 피해액이 53.73% 감소, 보고서에 따르면 이는 북한-러시아 협력 강화로 인한 해킹 전략 변화 가능성을 시사

- 피해 대상: 최근 3년간 탈중앙화 금융(DeFi) 플랫폼이 주요 타깃, 보안이 취약한 플랫폼이 공격에 쉽게 노출

- 2024년 Q2~Q3에는 중앙화된 서비스가 주된 공격 대상, 일본 DMM Bitcoin(3억 500만 달러 피해), 인도 WazirX(보안 침해로 출금 중단) 등

- 북한의 사이버 범죄 전략: 북한 해커들은 암호화폐를 제재 회피 및 자금 조달 수단으로 활용, Chainalysis는 북한이 러시아와의 협력을 통해 새로운 사이버 범죄 방식을 개발할 가능성이 있다고 분석

- 암호화폐 보안의 중요성: 지난 10년간 네 차례(2018, 2021, 2022, 2023) 10억 달러 이상의 암호화폐가 해킹으로 탈취, 보안 강화를 통해 DeFi 및 중앙화 플랫폼의 해킹 취약점을 줄여야 한다는 필요성이 대두

https://techcrunch.com/2024/12/19/north-korea-linked-hackers-have-hit-a-new-peak-accounting-for-61of-all-crypto-stolen-in-2024/


(2) 20개 이상의 미국 VC, 적대국으로부터 자금을 받지 않겠다는 '청정 자본 인증' 서명 운동

- 약 20개의 벤처 캐피털(VC) 펀드가 중국, 러시아, 이란, 쿠바 등 외국 적대국으로부터 자금을 받지 않겠다는 서약에 동참

- 주요 서명 기업: Marlinspike Partners, Humba Ventures, Snowpoint Ventures

- 해당 인증은 Future Union이라는 민간 단체가 주도하며, 외국 간섭으로부터 미국의 민간 기술 보호를 목표로 함

- Craig Cummings(Moonshots Capital): “미국 적대국들이 우리의 성공으로 직접적인 이익을 얻지 못하게 하는 것이 우리의 공동 의무”라고 강조.

- 중국의 자본 및 기술 침해에 대한 우려: 중국 자본이 벤처 펀드와 포트폴리오 기업의 핵심 기술 정보에 접근할 가능성을 경고, FBI가 캘리포니아의 Hone Capital을 중국 투자자와 정보 공유 의혹으로 조사 중 -> 미 의회는 2024년 보고서를 통해 미국 투자 펀드의 중국 기업 지원이 중국 군사력 강화 및 인권 침해에 기여했다고 비판

- 방위 기술 스타트업에 투자하는 VC들이 주로 서명: 방위산업체는 적대국과 연계된 자금을 받을 경우 미국 국방부와 협력 불가능, 예시: Andreessen Horowitz(a16z)와 Founders Fund는 서명에 참여하지 않았지만, 중국 자본을 받지 않는다고 명확히 표명

- '청정 자본 인증'의 한계: 자발적 인증으로, 공식적인 감사를 거치지 않음, 제한된 파트너(LP)가 외국 자본과 연결되어 있을 가능성은 여전히 존재 -> Future Union은 차후 제3자 검증 시스템이나 LP 심사 기준 추가를 고려 중

- 기술 혁신이 세계 정치적 역학 속에서 점차 민감한 사안으로 대두: 청정 자본 운동은 벤처 캐피털과 국가 안보의 연관성을 재조명하며, 글로벌 투자 윤리에 대한 새로운 표준을 제시, 향후 더 엄격한 감사와 규제 도입 가능성

https://techcrunch.com/2024/12/19/over-20-venture-firms-pledge-to-not-take-money-from-china-russia/


(3) AI 코딩 도구 '커서', 4개월만에 추가 1억 달러 투자 유치

- Anysphere가 Cursor 개발을 위해 1억 달러 규모의 시리즈 B 투자 유치, 투자 후 기업가치는 26억 달러로 평가

- 이번 라운드는 기존 투자자인 Thrive Capital이 주도했으며, Andreessen Horowitz(a16z)도 참여

- 4개월 전 4억 달러 기업가치로 6천만 달러 시리즈 A 투자 유치 후, 6.5배 성장 -> Cursor의 연간 반복 매출(ARR)이 2024년 4월 400만 달러에서 10월에는 월 400만 달러로 증가, 10월 기준 ARR은 약 4800만 달러로 평가

- Cursor 제품 및 주요 고객: 2주 무료 체험 후 월 $20~$40의 구독료로 전환

- 주요 고객: OpenAI, Midjourney, Perplexity, Replicate, Shopify, Instacart 등

- AI 기반 코딩 도구 시장에서 Cursor는 GitHub Copilot과 경쟁하며 선두 주자로 부상

- 투자 열기와 시장 경쟁: Venture Capital 업계에서 Anysphere에 대한 투자 경쟁이 치열, Index Ventures와 Benchmark도 투자 기회를 모색했으나 기존 투자자들이 추가 지분 확보

- AI 코딩 도구 시장에는 Augment, Codeium, Magic 등의 경쟁자가 있지만, Cursor의 인기는 독보적

- Anysphere의 배경: 2022년 MIT 학생들이 공동 설립(설립자: Michael Truell, Sualeh Asif, Arvid Lunnemark, Aman Sanger), OpenAI의 스타트업 액셀러레이터 프로그램을 통해 초기 투자 유치

- 기타 투자자: Neo, Stripe 공동 창업자 Patrick Collison, GitHub 전 CEO Nat Friedman, Dropbox 공동 창업자 Arash Ferdowsi

https://techcrunch.com/2024/12/19/in-just-4-months-ai-coding-assistant-cursor-raised-another-100m-at-a-2-5b-valuation-led-by-thrive-sources-say/


(4) 구글, 새로운 추론 AI 모델 발표

- Google이 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 모델을 발표: Google의 AI 프로토타이핑 플랫폼 AI Studio에서 사용 가능, 멀티모달 이해, 추론, 코딩에서 우수성을 목표로 개발 -> 프로그래밍, 수학, 물리학 등 복잡한 문제 해결에 최적화된 것으로 설명

- 기존 Gemini 2.0 Flash 모델을 기반으로 추론 강화를 위해 설계 -> 추론 모델은 스스로 사실 검증(fact-checking)을 수행, 일반 AI의 오류를 줄이는 것이 목표, 응답 생성 전에 추가적인 연관된 프롬프트를 고려하고, 논리를 "설명"한 후 최종 답변 도출

- 하지만 테스트 결과, 기본적인 문제(예: 단어 내 특정 문자의 수 계산)에서 실수가 발견됨

- Google은 DeepMind를 통해 200명 이상의 연구자가 추론 모델 개발에 집중

- 추론 모델은 생성형 AI(generative AI)의 정교화를 목표로 하는 기술적 발전의 일환

- 추론 모델은 기술적 잠재력이 크지만, 현재로선 높은 비용과 불확실한 성과가 도전 과제

- Google의 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 모델은 AI 모델 개선의 초기 단계로 평가

https://techcrunch.com/2024/12/19/google-releases-its-own-reasoning-ai-model/


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