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월스트리트 저널에 따르면, 미국 플로리다주가 이른바 인공지능 챗봇의 안전 결함에 대한 점점 더 격렬한 항의 활동 속에서 다시 한 번 강력한 비판을 시작했으며, OpenAI와 그 CEO인 샘 알트먼을 상대로 소송을 제기한 첫 번째 주가 되었습니다.플로리다주 검찰총장인 제임스 우트마예가 월요일에 제기한 이 소송은 OpenAI와 알트먼이 출시한 제품에 안전 문제가 존재함을 알고 있었음에도 불구하고 사용자에게 해를 끼칠 수 있는 경고를 무시했다고 주장하고 있습니다.

Tether AI 연구 팀은 TurboQuant 생산 버전을 오픈 소스화하고 이를 QVAC SDK 0.12.0에 통합했다고 발표했습니다.TurboQuant는 Google Research의 메모리 압축 알고리즘에서 유래되었으며, AI 런타임의 KV 캐시를 최대 5배 압축할 수 있으며, 압축되지 않은 모델의 출력 품질에 가깝게 유지됩니다.이는 노트북, 휴대폰 및 엣지 장치가 데이터를 클라우드에 업로드할 필요 없이 더 긴 대화, 더 큰 파일 및 더 복잡한 작업을 처리할 수 있음을 의미합니다.이번 오픈 소스 릴리스에는 완전한 양자화 파이프라인, 주요 추론 프레임워크 어댑터 및 개발자 문서가 포함되어 있으며, 소비자급 하드웨어, 엣지 장치 및 P2P 네트워크에서 AI를 배포하는 개발자와 스타트업 팀을 대상으로 하고 있습니다.

PRNewswire에 따르면, 뉴욕증권거래소 상장 기업 SOLAI가 약 918만 달러의 거래 가격으로 싱가포르 인공지능 회사 NEURALAND의 51% 지분을 인수한다고 발표했습니다.NEURALAND는 AI 노드 하드웨어 설계, 소프트웨어 정의 시스템 및 AI 에이전트 기술 개발에 집중하고 있으며, 사업 범위는 AI 칩, 임베디드 시스템, 대형 언어 모델 통합 등을 포함합니다. 이번 인수는 SOLAI가 디지털 자산 채굴 기업에서 AI를 핵심으로 하는 기술 플랫폼으로 전환하는 데 기여할 것입니다.

포춘에 따르면, 로봇 AI 훈련 데이터에 집중하는 스타트업 Mecka AI가 총 60,000,000 달러의 자금을 조달했다고 발표했습니다. 이 자금에는 지난해 11월에 완료된 25,000,000 달러 A 라운드 자금 조달과 후속 35,000,000 달러 추가 자금 조달이 포함됩니다. 두 차례의 자금 조달은 모두 Framework Ventures가 주도했으며, Menlo Ventures, SV Angel, Kindred Ventures 등의 기관이 참여했습니다.Mecka AI는 주로 인체 센서, iPhone 및 맞춤형 하드웨어를 통해 인체 동작 데이터를 수집하며, 여기에는 제스처, 보행 등 물리적 행동 데이터가 포함되어 로봇 AI 모델 훈련에 사용됩니다.회사의 창립자이자 CEO인 Josh Gao는 그들의 핵심 이념은 전통적인 원격 조작(Teleoperation) 데이터가 아닌 인간 행동 데이터를 활용하여 로봇을 훈련시켜 로봇의 현실 세계에서의 일반적인 능력을 향상시키는 것이라고 밝혔습니다.소개에 따르면, Mecka AI는 2025년에 설립되었으며 현재 약 40명의 직원을 보유하고 있습니다. 회사는 이미 체결된 계약을 바탕으로 연간 수익 운영 비율(ARR Run Rate)이 100,000,000 달러에 이를 것으로 예상하고 있지만, 구체적인 고객 목록은 공개하지 않았습니다.Framework Ventures의 공동 창립자 Vance Spencer는 Mecka AI가 해당 기관의 투자 포트폴리오 중에서 수익이 가장 빠르게 성장하는 회사 중 하나라고 밝혔습니다.Mecka AI는 앞으로 훈련 데이터 제공뿐만 아니라 로봇 모델 훈련 및 배포에 직접 참여하여 실제 상황에서 로봇의 상업적 응용을 촉진할 계획입니다.

AI 서비스 플랫폼 B.AI가 MiniMax의 차세대 다중 모달 대모델 M3의 기본 접속을 완료했다고 발표했으며, 즉시 API 및 웹을 통해 동기화된 호출을 개방합니다.전해진 바에 따르면, MiniMax M3 모델은 MSA 희소 주의 메커니즘을 기반으로 하며, 원래 다중 모달 이해, 코드 생성 및 해석을 지원하고, 1M 컨텍스트 윈도우 및 긴 텍스트 추론 능력을 갖추고 있어 대화에서 전문 개발에 이르는 다양한 응용 시나리오를 커버할 수 있습니다. 현재 개발자와 사용자는 B.AI 플랫폼을 통해 해당 모델에 직접 접근하고 사용할 수 있습니다.

이스탄불 블록체인 주간(IBW2026)을 맞이하여 B.AI가 AINFT 및 Bank of AI와 협력하여 트위터 9칸 빙고 인터랙티브 이벤트를 발표했습니다.이 이벤트는 6월 1일부터 6월 5일까지 진행될 예정입니다. 사용자는 공식 트윗에서 스크린샷 작업을 완료하고 지정된 댓글을 남기며 친구를 태그하면 총 500 USDT 및 50만 AI 크레딧(연산력)의 상금 풀을 나눌 수 있습니다. 또한, 이벤트에는 단계별 보상 메커니즘이 설정되어 있으며, 시스템은 최종 유효 댓글 수(300개 기준)에 따라 20명 또는 50명의 적격 사용자를 추첨하여 각 10 USDT 보상을 지급합니다.

최근 자금이 AI 인프라 분야로 지속적으로 유입되면서, 컴퓨팅 파워와 데이터 센터 관련 자산 거래의 열기가显著 상승하고 있습니다. Gate 시장 데이터에 따르면, 엔비디아(NVDAX)의 현재 가격은 216.60 달러로, 24시간 동안 0.25% 상승했습니다; 마일링 테크놀로지(MRVL)의 현재 가격은 205.17 달러로, 24시간 동안 0.82% 상승했습니다. CoinGlass 데이터에 따르면, Gate 플랫폼의 NVDAX 계약 보유액은 408만 달러, 24시간 거래액은 246만 달러로, 모두 세계 1위를 차지했습니다; MRVL 계약 보유액은 146만 달러로, 시장 상위에 위치하고 있습니다. 관련 데이터는 AI 컴퓨팅 파워와 데이터 센터 인프라 관련 자산이 여전히 자금 배치의 중요한 방향임을 보여줍니다.알려진 바에 따르면, Gate 주식 거래 서비스가 공식적으로 출시되어, 사용자는 USDT를 사용하여 10,000개 이상의 미국 주요 시장 주식 및 ETF를 거래할 수 있으며, NYSE(뉴욕증권거래소), Nasdaq(나스닥), NYSE Arca, NYSE American, BATS 등 미국 주요 증권 거래 시장 및 유동성 네트워크를 포괄하여 사용자에게 보다 포괄적인 글로벌 증권 자산 배치 선택을 제공합니다. 이는 암호 자산과 전통 금융 시장 간의 연결을 더욱 원활하게 합니다. 통합 계좌 시스템을 기반으로 하여, 사용자는 동일한 플랫폼에서 디지털 자산과 글로벌 증권 자산의 유연한 배치를 실현하고, 시장 간 투자 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

영국 금융时报에 따르면, 인텔 (INTC.O)은 연말까지 인공지능 칩을 출시할 계획이며, 이 칩은 엔비디아와 AMD 경쟁 제품보다 더 저렴한 메모리와 냉각 기술을 사용할 것입니다.

AI 에이전트 프로젝트 AIVIVE가 새로운 기관 투자 라운드를 공식적으로 완료하였으며, 총 금액은 800만 달러입니다. 그 중 VegaVentures가 300만 달러를 선도 투자하였고, Greenwood Global Capital, Echo3 labs, UZ Capital, Bluemount가 500만 달러를 후속 투자하였습니다.자금은 AIVIVE가 자주 개발한 독점 프레임워크 프로토콜(AVVP)을 출시하는 데 사용될 예정이며, 이는 데이터와 실행 환경 간의 스마트 라우팅 및 조정을 지원하고 AI 기반 시설을 전면적으로 업그레이드합니다. 이 프로토콜은 다중 소스 데이터의 실시간 스케줄링과 이종 환경 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하여 A to A 비즈니스의 자동화 및 의사 결정 효율성을 더욱 향상시킵니다.

비즈니스 인사이더에 따르면, 억만장자 투자자이자 헤지펀드 Third Point의 창립자인 댄 로브(Dan Loeb)는 팟캐스트 프로그램에서 현재 시장의 인공지능(AI) "버블론"에 대한 우려가 심각하게 과장되었다고 밝혔으며, AI 산업의 발전 단계는 인터넷 버블 시기와 완전히 다르다고 언급했습니다.로브는 알파벳, 마이크로소프트, 아마존 및 메타를 포함한 기술 대기업들이 올해 총 자본 지출이 7000억 달러를 초과했으며, 내년에는 1조 달러에 이를 것으로 예상하고, 그 중 대부분이 AI 인프라 구축에 사용된다고 지적했습니다. 그는 이러한 자본 지출이 수익을 창출할 수 없다고 믿지 않는다면 기업이 "돈을 낭비하고 있다"고 생각하는 것과 같다고 말했으며, 현재 이러한 회사들은 수익성이 강하고 현금 흐름이 풍부하여 자산 부채표를 통해 투자를 지원할 수 있다고 강조했습니다.로브는 이것이 인터넷 버블 시기의 "가치가 기본에서 벗어난" 상황과 다르며 전통적인 의미의 가치 버블을 구성하지 않는다고 강조했습니다. 그는 또한 앤트로픽(Anthropic)과 같은 AI 회사들이 수익이 빠르게 증가하고 제품 응용이 가속화되고 있어 산업이 여전히 초기 확장 단계에 있음을 보여준다고 언급했습니다.보도에 따르면, 앤트로픽의 최신 자금 조달 가치는 9650억 달러에 가까워졌으며, 연간 수익이 140억 달러에서 470억 달러로 급증하여 AI 상업화 잠재력에 대한 시장의 신뢰를 더욱 강화하고 있습니다.그러나 시장에서는 마이클 버리(Michael Burry)를 포함한 일부 투자자들이 AI 가치가 과열되었다고 우려하며, 막대한 투자가 상응하는 수익을 얻기 어려울 것이라고 생각하고 있습니다. 로브는 "우리는 아직 AI 발전의 표면조차 건드리지 않았다"고 말하며 현재 여전히 장기 성장의 초기 단계에 있다고 생각한다고 밝혔습니다.

금십 보도에 따르면, 관계자들은 OpenAI가 시티은행, JP모건 등과 다가오는 IPO 참여에 대해 논의했다고 전했습니다. 소식통에 따르면, 시티은행과 JP모건은 골드만삭스, 모건스탠리와 함께 상장 준비에 참여할 가능성이 있습니다.관계자는 시티은행과 JP모건과의 협의가 이들이 이번 IPO에 반드시 참여한다는 것을 의미하지는 않는다고 말했습니다. 다른 투자은행들도 최종적으로 참여할 수 있습니다.

Blockaid는 X 플랫폼에 게시하여 Alephium TokenBridge 이더리움 크로스 체인 브릿지가 공격을 받았다고 밝혔습니다. 공격자는 4개의 Guardian 키 중 3개를 제어하여 VAA(검증 승인 메시지)를 위조하고 약 7분 만에 공격을 완료하여 약 81.5만 달러의 자산을 탈취했습니다.공격 과정에서 공격자는 무작위로 1,376만 개의 포장된 ALPH(Wrapped ALPH)를 발행하였으며, 이는 공격 전 유통 공급량의 100%를 초과합니다. 동시에 관리 풀에서 USDT, USDC, WBTC 및 WETH와 같은 자산을 잠금 해제하고 전송했습니다.현재 공격자 주소는 여전히 약 81.5만 달러의 도난 자산과 1,376만 개의 담보 지원이 없는 포장된 ALPH를 보유하고 있으며, 가장 큰 비정상 거래는 무작위로 발행된 1,376만 개의 포장된 ALPH입니다.

火币 HTX 대가 강의 《AI+거래 이론에서 실전까지》 VIP 프라이빗 수업이 상하이에서 개최되었으며, HTX Research 수석 분석가 Cloud가 "AI 시대의 거래 새로운 기회"를 공유했습니다.그는 AI가 거대한 금광이며, 모두가 발굴하기를 기다리고 있다고 생각하며, 거래는 AI를 활용하여 수익을 창출하는 가장 빠르고 효율적인 방법이라고 말했습니다. 일반 거래자는 장기적으로 감정 간섭, 제한된 에너지, 인지 편향이라는 세 가지 도전에 직면하며, 이는 거래의 "불가능한 삼각형"을 구성합니다. AI는 이러한 어려움을 극복하는 열쇠입니다. AI는 객관적이고 감정 없는 의사 결정을 실현하고, 초대규모 병렬 모니터링, 인간을 초월하는 패턴 인식 능력, 다중 모달 신호 융합을 가능하게 하여 거래 의사 결정 논리를 근본적으로 재구성할 수 있습니다.

火币 HTX 대가 강의 《AI+ 거래 이론에서 실전까지》 VIP 프라이빗 수업이 상하이에서 개최되었으며, 초기 비트코인 채굴자이자 pyra.io CTO인 전갑이 양자 컴퓨팅의 발전과 AI가 거래에 미치는 영향에 대해 공유했습니다.그는 "이미 공개된 공개 키의 비트코인 주소"를 위협할 수 있는 평균 기간이 7~8년이며, 범위는 5~15년이라고 생각합니다. 필요한 논리 양자 비트 수는 1200~2400개이며, 물리적 양자 비트 수는 50만 개 미만입니다. 또한 비트코인도 방어 수단이 있으며, pqc, 즉 후양자 암호학으로 이전할 수 있지만, 나카모토 코인의 잠금 문제와 같은 여러 가지 어려움이 있습니다.

火币 HTX 대가 강의 《AI+ 거래 이론에서 실전까지》 VIP 개인 수업이 상하이에서 개최되었으며, 초기 비트코인 채굴자이자 pyra.io CTO인 전갑이 양자 컴퓨팅의 발전과 AI가 거래에 미치는 영향에 대해 공유했습니다.그는 AI 시대의 투자자들이 "지식을 얻는 것"에 있어 더 공정하다고 생각하며, 예를 들어 기관급 거래 프레임워크를 구축하는 것과 관련이 있습니다. "거래 경쟁"에서는 더 불공정하다고 언급하며, 예를 들어 기관급 거래 모델을 훈련하는 것과 관련이 있습니다. 진정한 공정성의 향상은 AI가 인지 장벽을 낮추는 데서 오며, 진정한 불공정의 확대는 데이터, 속도, 자본 및 플랫폼 조작 능력의 집중에서 비롯됩니다.