미성년자용 ‘챗GPT for Teens’가 출시되어 안전 기능과 보호자 관리 기능을 강화했습니다.
OpenAI는 13세에서 17세 사이의 이용자를 주요 대상으로 하는 “ChatGPT for Teens”를 발표했습니다. 이용자가 미성년자라고 신고한 경우뿐만 아니라, 시스템이 18세 미만으로 추정할 경우에도 자동으로 미성년자 전용 이용 환경으로 전환되는 시스템입니다. 일반적인 ChatGPT보다 안전 기준이 더욱 엄격하게 설정되어 자해, 폭력, 섭식 장애, 위험한 유행, 극단적인 미용·체형에 관한 내용 등 미성년자에게 해를 끼칠 수 있는 주제에 대한 응답이 제한됩니다.
교육 면에서는 정답을 그대로 제시하는 것보다 사고방식이나 이해 과정에 대한 지원 기능이 강조되고 있습니다. 숙제의 답을 대신 만들어 주는 존재에 그치지 않고, 질문에 답변하거나 단계적으로 설명함으로써 스스로 생각하는 학습을 유도하는 설계입니다. 또한, 연속 사용이 장시간에 이르는 경우에는 휴식을 권장하는 알림이 표시되며, 보호자가 이용 시간대를 제한할 수 있는 ‘Quiet Hours’ 기능도 제공됩니다.
학부모를 위해서는 특정 기능 이용 제한이나 안전 설정 확인과 더불어 심각한 정신적 고통이나 위험성이 의심되는 대화가 이루어진 경우 알림을 받을 수 있는 시스템이 도입됩니다. 다만, 학생의 대화 내용을 학부모가 항상 감시하는 설계가 아니며, 개인 정보 보호와 안전 확보라는 양 측면을 고려한 것입니다.
생성형 AI가 검색, 학습, 상담 대상으로 일상적으로 활용되면서 AI에 대한 과도한 의존이나 부적절한 조언, 정서적 유대감이 미성년자에게 미치는 영향이 문제시되어 왔습니다. 이번 발표는 미성년자가 성인과 동일한 AI를 그대로 사용하는 단계부터 연령 및 발달 단계에 따른 맞춤형 설계로 전환하는 중요한 전환점이라고 할 수 있습니다. 앞으로 안전 기능이 실제 이용 상황에서 어느 정도까지 효과를 발휘하는지, 연령 추정의 정확도나 오판에 대한 대응 등을 포함하여 지속적인 검증이 필요합니다.
2. 고도화된 사이버 능력을 바탕으로 OpenAI가 모델 개발 속도를 일시적으로 조정함
OpenAI는 최첨단 AI 모델의 사이버 분야 능력이 급격히 높아지고 있다는 점을 고려하여 안전対策을 강화하기 위해 모델의 대규모화 및 개발 속도를 일시적으로 늦추기로 발표했습니다. AI는 소프트웨어의 취약점 발견, 코드 분석, 방어책 제안에 도움을 주는 한편, 공격 기법의 자동화 및 고도화에도 악용될 수 있습니다. 특히 자율적으로 여러 작업을 수행하는 AI 에이전트가 외부 시스템이나 인터넷에 연결되게 되면 기존의 챗 방식과는 다른 위험이 발생할 수 있습니다.
이번 정책에서 중점적으로 강조되고 있는 것은 모델의 능력을 단순하게 제한하는 것이 아니라, 개발·평가 환경의 감시, 비정상적인 행동을 감지하는 시스템 구축, 모델이 의도한 범위를 벗어나지 않도록 조정하고, 내부 정보나 모델 자체를 보호하는 보안 등을 모델 능력 향상에 앞서 정비하는 것입니다. 일정 수준의 안전 기준을 충족할 때까지 개발을 신중하게 진행한다는 이념은 성능 경쟁을 최우선으로 해왔던 인공지능 업계에 있어 중요한 변화입니다.
AI는 사이버 방어 측에 큰 혜택을 제공하며, 전문 지식을 갖추지 못한 조직도 취약점 확인, 로그 분석, 대응 우선순위 결정 등을 용이하게 할 수 있습니다. 반면, 같은 능력을 공격자가 활용한다면, 목표물 조사부터 침입 방법 제작까지 짧은 시간 안에 실행될 수 있습니다. 특히 공개형 모델에서는 한 번 제공된 능력을 후속적으로 회수하기 어려워 사전 평가의 중요성이 더욱 강조됩니다.
이번 움직임은 AI 개발에서 “속도”와 “안전성”의 관계를 다시 한번 심층적으로 묻는 것입니다. AI 기업이 자율적인 판단만으로도 충분한 안전을 확보할 수 있는지, 제3자 의한 평가나 정부 간의 공통 기준이 필요한지는 앞으로의 주요 쟁점이 될 것입니다. AI의 진화를 멈추는 것이 아니라, 사회가 통제할 수 있는 속도로 나아가겠다는 관점이 차세대 모델 개발의 중요한 원칙이 될 것으로 보입니다.
3. 국가 안보 및 안보 분야의 인공지능 활용에 대한 민주적인 감시 체계 구축을 위한 새로운 구상
OpenAI는 정부의 국가 안보 목적 AI 활용을 대상으로, 국회나 감사기관 등과 같은 감독 역량을 강화하기 위한 새로운 노력을 발표했습니다. AI는 정보 분석, 사이버 방어, 재난 대응, 군사 및 외교상의 의사 결정 지원 등 국가 안보의 광범위한 분야로 영역을 넓혀가고 있습니다. 그러나 AI의 판단 과정이나 한계를 감독하는 측이 충분히 이해하지 못하면, 정부기관의 활용이 급증하는 한편, 민주적인 견제가 뒤쳐지는 상황이 발생할 수 있습니다.
본 이니셔티브는 국회나 독립적인 감독 조직이 AI의 능력, 오류 가능성, 안전 문제에 대한 이해를 돕고, 어떤 용도로 적합한지, 어떤 단계에서 인간의 승인을 필요로 하는지, 판단 기록은 어떻게 남기는지 등 구체적인 감독 방법을 정비하려는 것입니다.
국가 안보·보전 분야에서는 기밀성을 이유로 시스템의 상세 내용이 공개되기 어려워 일반 행정 서비스보다 투명성을 확보하기가 어렵습니다. 또한, 인공지능(AI)이 잘못된 정보를 제시했을 경우 그 판단이 외교, 치안, 군사 작전에 미칠 가능성이 있습니다. 따라서 모델의 정확성뿐만 아니라 이용 권한, 책임 소재, 감사 가능성, 이의 제기 절차까지 포함된 제도 설계가 필요합니다.
이번 발표는 AI 기업이 제품을 정부에 제공하는 데 그치지 않고, 그 이용을 감시하는 측의 역량 향상에도 관여하려 한다는 점에서 주목됩니다. 다만, AI를 제공하는 기업 자체가 감독 제도의 형성에도 깊이 관여하는 것에 대해서는 이해 상충을 방지하는 장치가 반드시 필요합니다. 국가 안보와 인권, 기밀성과 투명성을 어떻게 양립시킬 것인가는 AI 시대의 민주주의에 있어 피할 수 없는 과제입니다.
4. 펜실베이니아 주가 AI 데이터 센터 심사를 엄격화
미국 펜실베이니아주는 AI용 데이터센터 급증에 따라 신규 개발에 대한 규정을 강화했습니다. 새로운 행정 명령에 따라 AI 데이터센터는 신속한 허가 절차의 대상에서 제외되고, 에너지 가격, 환경 보호, 고용, 지역 경제, 정보 공개, 주민과의 협의 등 여러 가지 엄격한 조건을 충족해야 합니다. 또한, 주 정부 기관이 개발 사업자와 비밀 유지 계약을 체결하여 계획의 상세 내용을 지역 주민에게 숨기는 것을 금지합니다.
생성형 AI의 보급이 확대됨에 따라 대규모 GPU를 가동시키는 데이터센터의 건설 계획이 전 세계적으로 급증하고 있습니다. 펜실베이니아주는 천연가스 자원과 기존의 전력 설비를 보유하고, 미국 동부의 대도시에도 가까워 데이터센터의 입지선으로 주목받아 왔습니다. 그러나 시설이 막대한 양의 전력과 물을 소비하고, 일반 가정의 전기 요금에 영향을 미칠 가능성, 소음, 경관, 토지 이용을 둘러싼 문제들로 인해 지역 사회의 반발도 거세지고 있습니다.
이번 조치는 데이터 센터 건설을 전면적으로 중단하는 것이 아니며, 지역의 승인을 얻은 후 개발 사업자가 사회적·환경적 부담에 책임을 지도록 요구하는 것입니다. AI 인프라 투자로 일자리와 세수가 창출되는 반면, 실제로 지속적으로 창출되는 일자리가 제한적이라는 지적이 있으며, 지역이 받는 이익과 부담의 균형이 문제되고 있습니다.
AI 경쟁은 모델의 성능이나 반도체뿐만 아니라, 발전소, 송전망, 수자원, 건설 유지를 둘러싼 경쟁으로 더욱 확대되고 있습니다. 앞으로는 “데이터 센터를 유치할 수 있는가”뿐만 아니라 “지역 주민들의 이해를 얻으면서 지속 가능한 방식으로 운영할 수 있는가”가 중요해질 것입니다. 이번 규칙 강화는 AI 인프라 정책이 기업 유치 일변폭에서 생활 환경과 전력 부담을 포함한 종합적인 심사로 전환하기 시작했음을 보여줍니다.
5. 브라질이 약 23억 헤알 규모의 AI 컴퓨팅 인프라 구축을 시작했다.
브라질은 국내 AI 개발 역량 강화를 위해 약 23억 헤알 규모의 슈퍼컴퓨터 구축 계획을 발표했습니다. 특히, 주요 프로젝트를 중국계 및 미국계 기술 기반으로 나누어 특정 국가나 기업에 대한 의존도를 피하려는 전략을 취하고 있습니다. 약 13억 헤알을 투자하는 리우데자네이루 계획에서는 대규모 언어 모델 및 산업별 AI 개발을 추진하고, 다른 약 10억 헤알을 사용하는 리우그란데두노르테 주 계획에서는 세계 최고 수준의 AI 처리 능력을 갖춘 슈퍼컴퓨터를 구축하는 방안입니다.
브라질에서는 행정, 농업, 의료, 환경, 에너지 등 국가 중요 분야에 AI를 활용하는 구상이 진행 중입니다. 하지만 해외 클라우드나 모델에 전적으로 의존할 경우 국내 데이터 관리, 이용 요금, 서비스 중단, 수출 규제 등의 영향에 노출될 수 있습니다. 따라서 자국에서 컴퓨팅 자원을 확보하고 포르투갈어 및 국내 문화·제도에 적합한 모델을 육성하는 것이 경제 정책과 안보라는 양 측면 모두에서 중요해지고 있습니다.
계획에는 국가 클라우드, 반도체 개발, 개방형 RISC-V 기술을 활용한 국제 협력, 알고리즘의 투명성을 연구하는 拠点 등도 포함됩니다. 단순한 고성능 컴퓨터를 구매하는 것뿐만 아니라, 계산 자원, 모델, 반도체, 인적 자원, 데이터 관리 등을 통합적으로 정비하여 “AI 주권”의 구축을 목표하고 있습니다.
미중 갈등이 격화되는 가운데 브라질이 어느 한쪽의 진영에 전면적으로 가담하지 않고 여러 공급원을 활용하는 태도도 주목받고 있습니다. 인공지능(AI)의 국제 경쟁은 미국과 중국만의 문제가 아닙니다. 신흥국이 자체적인 컴퓨팅 플랫폼과 모델을 보유하고 자국의 과제 해결에 AI를 활용할 수 있는지가 미래의 경제 격차와 국제적인 영향력에 영향을 미칠 수 있습니다.
6. 미중 인공지능 경쟁이 “디지털 주권”을 둘러싼 외교 문제로 이어지고 있다.
중국 정부는 AI를 둘러싼 국제 협력에 대해 각국의 디지털 주권과 자치적인 선택을 존중해야 한다는 입장을 표명했습니다. 배경에는 미국이 AI 기술, 반도체, 클라우드 기반, 통신망을 포함하는 협력 체제를 우호국 중심에 형성하여 중국계 기술 기반과 동시에 연계되는 국가를 배제할 가능성이 있다는 관점이 있습니다. 중국 측은 AI 분야에서 대립 진영을 형성하는 데 반대하며, 각국이 국내 상황과 발전 단계를 맞추어 제휴를 선택해야 한다고 주장합니다.
AI는 기존의 소프트웨어 제품과는 달리 막대한 양의 데이터, 첨단 반도체, 클라우드, 전력, 통신 회선까지 필요로 합니다. 어떤 국가의 모델이나 인프라를 채택할 것인지는 행정 데이터나 기업 비밀이 어디에서 처리되는지, 장애나 외교적 갈등이 발생했을 때 서비스를 지속할 수 있는지에 직접적으로 영향을 미칩니다. 따라서 AI의 선택은 단순한 가격이나 성능 비교를 넘어 외교 및 안보상의 판단이 되면서 있습니다.
미국은 첨단 인공지능 반도체와 제조 장비의 수출 관리를 통해 중국의 군사 및 감시 기술로의 전용을 막으려 하고 있습니다. 한편, 중국 또한 자체적인 반도체, 클라우드, 대규모 언어 모델을 육성하고 있으며, 아시아, 중동, 아프리카, 남아메리카 등으로 제공을 확대하고 있습니다. 각국에게는 어느 한 쪽 진영을 선택함으로써 고도화된 기술 지원을 얻을 수 있는 반면, 다른 한쪽 시장이나 공급망에서 이탈될 위험도 있습니다.
향후에는 하나의 국가에 의존하지 않는 ‘멀티클라우드’나 여러 모델의 병용, 국내 데이터 저장, 오픈소스 AI 도입 등이 국가 수준의 위험 분산책으로서 중시될 것으로 보입니다. AI 경쟁은 가장 고성능 모델을 만드는 경쟁에서 각 국가를 어느 기술권으로 흡수하는 외교 경쟁으로 이행하고 있습니다.
7. 미국 당국이 “계산 자원 파생상품” 제도화에 대한 의견을 수렴
미국 상품선물거래소를 감독하는 당국은 인공지능(AI)을 위한 컴퓨팅 자원을 대상으로 하는 파생상품 거래에 대해 일반의 의견을 수렴하기 시작했습니다. 파생상품은 미래의 가격이나 공급 조건을 사전에 정하고 가격 변동으로 인한 손실을 줄이기 위한 금융 계약입니다. 원유, 전력, 농산물, 금리 등에서 널리 이용되지만, AI의 학습이나 추론에 필요한 GPU의 이용료나 컴퓨팅 능력 자체를 거래 대상으로 하려는 움직임은 AI 인프라가 새로운 상품 시장으로 발전하고 있음을 시사합니다.
AI 기업이나 클라우드 이용 기업에게 있어서, 컴퓨팅 자원의 가격과 공급량은 사업 계획을 좌우하는 중요한 요소입니다. 새로운 모델의 학습에는 상당량의 GPU를 일정 기간 동안 확보해야 하지만, 수요 급증과 반도체 부족으로 인해 이용료가 상승하거나, 필요한 시점에 충분한 능력을 확보하지 못할 수도 있습니다. 미래의 가격을 고정할 수 있다면, 기업은 개발 비용을 예측하기 쉬워지고, 투자자나 금융기관도 AI 사업의 위험을 평가하기 쉬워집니다.
반면에 연산 자원은 원유와 같은 것과는 달리 반도체의 세대, 성능, 소비 전력, 연결 방식, 설치 지역에 따라 가치가 크게 다릅니다. 새로운 GPU가 등장하면 기존 세대의 가치는 급격히 하락하기 때문에 무엇을 표준적인 거래 단위로 삼을지가 어려운 문제입니다. 또한 실제 수요를 초과하는 투기 거래로 인해 가격 변동이 확대되거나 대기업이 미래의 연산 능력을 독점할 위험도 있습니다.
AI의 계산 능력이 금융 상품으로서 거래되는 방식으로 나아가면, AI 산업은 전력 및 자원 시장과 유사한 구조를 갖게 될 것입니다. 이번 의견 수렴은 제도화의 초기 단계이지만, “컴퓨팅”이 기업의 설비가 아닌, 가격을 지닌 독립적인 자산으로 취급되기 시작한 것을 상징하는 움직임입니다.
8. 일본에서 생성형 AI 사업자에게 학습 데이터 정보 공개를 장려하는 방안을 검토 중입니다.
일본에서는 생성 AI의 개발 및 제공 사업자에 대해 학습 데이터에 대한 정보 공개를 촉구하는 새로운 규제 마련이 검토되고 있습니다. 법적인 제재를 동반하는 강제 규제가 아닌, 사업자가 자발적으로 따르는 행동 지침으로 정비하는 방향입니다. AI가 어떤 종류의 데이터로 학습되었는지, 저작권이나 개인 정보에 어떻게 배려하고 있는지, 안전성을 어떤 방법으로 평가했는지 등을 밝혀내어 이용자 및 권리자의 신뢰를 높이는 데 목적이 있습니다.
생성형 AI에서는 웹상의 텍스트, 이미지, 음성, 프로그램 등 방대한 데이터가 학습에 활용됩니다. 하지만 기업 비밀이나 기술적인 이유로 인해 데이터의 전상이 공개되는 경우는 거의 없습니다. 저작자나 창작자들은 자신의 작품이 허락 없이 학습에 사용되고 있을까라는 우려를 표명합니다. 반면, 개발 기업 측에는 학습 데이터를 완전히 일목요시히기 어려울 뿐만 아니라, 상세 정보를 공개할 경우 경쟁력이나 보안을 훼손할 수 있다는 사정이 있습니다.
따라서 실제 제도에서는 개별 데이터를 모두 공개시키는 대신, 데이터의 취득 경로, 주요 분류, 권리 처리 방침, 삭제 요청에 대한 대응, 안전 관리 등을 일정한 형식으로 설명하게 하는 방법을 고려할 수 있습니다. 사용자 입장에서도 기업이 제공하는 AI의 신뢰성이나 법적 위험을 비교하는 자료가 될 수 있습니다.
일본은 인공지능 개발을 지나치게 저해하지 않는 유연한 제도를 중시해 왔지만, 보급이 진행될수록 투명성과 책임성을 요구하는 목소리는 더욱 커지고 있습니다. 자율 규범만으로는 충분한 공개가 이루어지지 않으면 향후 법제화를 요구하는 논의로 이어질 가능성도 있습니다. 인공지능 학습 데이터를 “기업 내부만의 문제”로 간주하지 않고 사회에 설명할 수 있는 형태로 관리하는 것이 국내 인공지능 산업의 신뢰성을 좌우하는 중요한 단계에 접어들었습니다.
9. 구글이 학생용 AI 지원을 확대하고 교육 분야에서 사용자 확보를 가속화한다.
Google는 신학기에 맞춰 학생 및 교육 관계자를 위한 AI 기능과 학습 지원책을 확대했습니다. 대학생이 일정 기간 동안 AI 플랜을 무료로 이용할 수 있는 지원책과 함께 Gemini를 활용한 학습, 검색을 통한 문제 이해, 자료 정리, 시험 대비 등을 통합적으로 지원하는 구성입니다. AI를 단순한 질문 답변 서비스로 보기보다는 일상적인 학습 환경에 통합하여 학생들이 조사, 요약, 발상, 문장 작성 등 전 과정을 지원하고자 합니다.
교육용 AI에서는 정답을 즉시 제시하는 편리함과 학생 스스로가 생각하는 기회를 빼앗는 위험성이 항상 표리다비입니다. 따라서 이번 기능에서는 문제를 단계적으로 분해하고, 이해도에 맞춰 설명을 달리하며, 학습 내용에서 연습 문제를 생성하는 방식이 중시됩니다. 검색 결과나 자료의 출처를 확인하면서 학습할 수 있는 점 역시, 근거가 불분명한 답변을 그대로 수용하지 않기 위해 중요합니다.
학생들을 대상으로 장기간 무료 제공을 진행하는 것은 교육 지원뿐만 아니라, 젊은 세대가 자사의 AI 환경에 익숙해지도록 하는 의도도 담고 있습니다. 학생 시절에 익숙해진 AI 서비스는 취업 후에도 업무 도구로 선택될 가능성이 높아, 교육 시장은 미래의 기업 이용으로 이어지는 중요한 통로입니다. 각사가 학습 모드, 보호자 기능, 학교 관리 기능을 강화하고 있는 배경에는 이러한 장기적인 사용자 확보 경쟁이 있습니다.
한편으로, 유료 기능이 무료로 제공되는 기간이 종료된 후의 부담, 학생 데이터의 처리, 학교 간의 디지털 격차, AI를 사용할 수 있는 학생과 그렇지 않은 학생 간의 차이는 과제입니다. 향후 교육에서는 AI를 금지하는 것인지 여부가 중요한 것이 아니라, 어떤 상황에서 사용하고, 답변을 어떻게 검증하며, 본인의 사고를 어떻게 평가할 것인지를 담은 운영 규칙이 더욱 중요해질 것입니다.
10. 알리바바가 AI 투자에 약 102억 달러를 조달할 계획이다.
알리바바는 홍콩 시장에서 약 800억 홍콩 달러, 미 달러 환산으로 약 102억 달러에 해당하는 대규모 주식 발행을 실시하여 조달 자금을 AI 관련 사업에 투자할 계획을 발표했습니다. 홍콩 상장 기업에 의한 추가적인 주식 발행으로서 과거 최대 규모로 기록되었으며, AI 투자 경쟁이 기업의 일반적인 설비 투자 범위를 넘어 자본 시장 전체를 움직이는 단계에 접어들었다는 것을 시사합니다.
자금은 AI 반도체, 데이터 센터, 클라우드 기반, 대규모 언어 모델 개발, 서비스 도입 등 “풀 스택”이라고 불리는 일련의 AI 역량 강화에 사용됩니다. 해당 회사는 Qwen 시리즈를 중심으로 AI 개발을 진행하고 있으며, 전자 상거래뿐만 아니라 클라우드, 물류, 업무 지원, 소프트웨어 개발 등 다양한 사업에 AI를 통합하려 하고 있습니다. 모델만 개발하는 것이 아니라, 컴퓨팅 기반부터 기업용 서비스까지 자사에서 책임지는 것을 목표로 합니다.
주목할 만한 점은 AI 투자 확대에 따라 최근 순이익이 전년 동기 대비 크게 감소하고 있음에도 불구하고, 여전히 막대한 자금을 투자한다는 점입니다. AI에는 막대한 비용이 필요하며, 단기적인 이익을 억압해도 투자를 멈추면 미래의 클라우드 시장이나 기업용 AI 시장에서 경쟁력을 잃을 것이라는 판단을 내렸다고 보입니다.
한편, 주식 발행은 기존 주주의 지분을 희석시키므로, 미래의 AI 수익이 투자액에 부합하는지 엄격하게 묻게 됩니다. 미국 기업 또한 AI 인프라에 막대한 자금을 투입하고 있으며, 중국 기업 또한 같은 규모의 자본 경쟁에 본격적으로 뛰어들었습니다. 이번 조달은 AI 경쟁이 모델 성능뿐만 아니라, 자금 조달력, 반도체, 전력, 클라우드 고객을 포함한 총력전으로 변화했음을 상징합니다.
최근 일본의 AI 연구 개발 현장에서 가장 뜨거운 감자는 바로 ‘파마리온’의 ‘지니어스’ 모델입니다. ‘지니어스’는 단순한 텍스트 생성 능력을 넘어 이미지 생성, 음악 작곡 등 다양한 콘텐츠 제작 능력을 갖춘 멀티모달 AI 모델로, 특히 창의적인 콘텐츠 제작 분야에서 놀라운 성능을 보이고 있습니다.
이러한 ‘지니어스’의 성공은 일본 AI 산업의 경쟁력 강화에 크게 기여하고 있으며, ‘파마리온’은 앞으로도 지속적인 기술 개발을 통해 AI 안전성 확보와 함께 AI 인프라 구축에도 적극적으로 투자할 계획입니다. 특히 ‘지니어스’의 활용 사례는 광고, 마케팅, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야에 적용될 가능성을 보여주며 일본 경제의 새로운 성장 동력으로 주목받고 있습니다.
Momentum True Wireless 5는 한 번 들으면 다시 원래의 소리에는 돌아갈 수 없는 경험을 선사합니다.
ゼン하이ザー 최고 수준의 완전 무선 이어폰이 더욱 크게 진화했습니다. MOMENTUM True Wireless 5는 독자적인 7mm TrueResponse 드라이버에 의한 고해상도 사운드에 더하여, 시리즈 최초로 Dolby Atmos와 헤드 트래킹을 지원합니다. 진화된 어댑티브 ANC가 주변의 소음을 억제하고, AI 음성 처리와 뼈대 전달식 센서가 시끄러운 곳에서도 명확한 통화를 가능하게 합니다. 이어폰 단독으로 최대 12시간, 케이스와 함께 사용 시 최대 40시간 재생이 가능하며, 이어폰과 케이스의 배터리는 직접 교체할 수 있습니다. 음질, 몰입감, 사용 편의성, 그리고 오랫동안 사용할 수 있는 설계. 모든 것을 응축한, 새로운 세대의 플래그십입니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 32청크
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