한국 기업, AWS 상에서 AI 워크로드 최적화할 경우 탄소 배출 최대 95%까지 줄여 아마존웹서비스(AWS)가 IT 워크로드를 온프레미스 인프라에서 AWS 클라우드 데이터 센터로 이전하면 인공지능(AI) 활용에 따른 환경적 영향을 효과적으로 최소화할 수 있다는 새로운 연구 결과를 발표했다. AWS의 의뢰로 엑센츄어에서 진행한 연구에 따르면, AWS의 글로벌 인프라에서 워크로드를 실행했을 때 온프레미스 대비 에너지 효율이 최대 4.1배 더 높은 것으로 나타났다. 특히 한국 기업이 AWS상에서 AI 워크로드를 최적화할 경우 온프레미스 대비 탄소 배출을 최대 95%까지 줄인다. 연구에 따르면, 국내에서 컴퓨팅 부하가 높은 AI 워크로드를 AWS 데이터 센터에서 실행할 경우, 에너지 효율이 더 높은 하드웨어 사용(22%)과 향상된 전력 및 냉각 시스템(50%)을 통해 온프레미스 대비 탄소 배출량을 72%까지 줄일 수 있다. 추가로 AWS에서 최적화하고 AI 전용 실리콘을 사용할 경우 AWS로 이전하고 최적화한 국내 기업은 AI 워크로드의 총 탄소 배출량을 최대 95%까지 감축할 수 있다. 켄 헤이그(Ken Haig) AWS 아시아 태평양 및 일본 에너지 및 환경
AI의 발전 속도가 점차 가속화하고 있다. 오픈AI의 GPT-4o와 같은 모델의 출시는 빠르게 진보하는 AI 기술의 대표적인 예다. 자연어 처리와 문맥 이해 능력이 전작인 GPT-3보다 대폭 향상된 바 있다. 이처럼 AI 기술이 계속해서 진화함에 따라, 다양한 산업 분야에서의 응용 가능성이 확장되고 있다. 다만 이로 인한 사회적, 윤리적 문제도 동시에 대두되는 추세다. AI라는 거대한 기술이 가진 영향력을 고려했을 때 적절한 규제와 가이드라인이 필요할 것으로 보인다. AI가 야기하는 문제점은 무엇? AI 시대가 도래하면서, 기술에 대한 기대감과 동시에 우려도 함께 증가하고 있다. AI가 낳는 몇 가지 문제 가운데, 대표적으로는 개인정보 및 데이터 보안이 있다. AI 기술의 발전은 데이터 수집과 분석 능력을 향상시켰다. 한 예로, 구글과 메타 등 빅테크들은 사용자 행동 데이터를 기반으로 개인화한 광고를 제공해 왔다. 이러한 데이터 수집이 사용자의 명시적 동의 없이 이뤄지기도 하며, 데이터 보호에 관한 법적 기준이 충분히 마련되지 않은 상태에서 개인 정보가 유출될 위험도 존재한다. AI로 인해 발생하는 문제에 대한 책임 소재도 불확실하다. 지난 2018년, 테슬
최근 구글의 시장 독점 논란이 화제다. 과거에도 주요 빅테크를 대상으로 한 독점 조사가 진행됐던 사례가 있었으나, 이번은 분위기가 사뭇 다르다. 미국 법무부는 구글을 향해 불법적인 독점이라 외치며, 운영 방식의 변경을 요구하는 초강수를 뒀기 때문이다. 이에 구글을 비롯한 파트너사와 협력사 간 비즈니스 전략 수정이 불가피해졌으며, 글로벌 IT 시장의 지형 변화까지 일어날 가능성도 제기된다. 위기의 구글, 시장 독점 논란 확대 지난 8월 5일, 미국 법무부는 구글에 강력한 철퇴를 날렸다. 장기간 검색 시장을 장악해 온 구글에 ‘불법 독점’이라는 판결을 내린 것이다. 워싱턴DC 연방법원 아미트 메흐타 판사는 판결을 근거로 구글의 불법적인 검색 시장 독점을 막기 위한 방안을 결정해 이행하도록 명령할 계획이라고 밝혔다. 뉴욕타임스 보도에 따르면, 아미트 메흐타 판사가 내릴 명령이 구글의 운영 방식 변경 혹은 사업 일부를 매각하는 것이라고 언급했다. 이에 구글은 판결 결과에 불목하며 항소 의사를 밝혔다. 미 법무부는 반독점 소송에서 패소한 구글에 대한 해체 가능성 등을 검토 중인 것으로 알려졌다. 블룸버그통신은 소식통을 인용해 미 워싱턴DC 연방법원 재판부가 온라인 검
비즈니스 전반에 AI 확대 적용하기 위한 전략과 최신 기술, 선진 사례 공유 한국IBM은 3일 서울 강남구 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드 볼룸에서 ‘기업 혁신을 극대화하는 AI, 자동화, 하이브리드 클라우드’라는 주제하에 ‘IBM AI 서밋 코리아 2024’ 컨퍼런스를 개최했다. 지난 해 출시한 생성형 AI 및 데이터 플랫폼 'IBM 왓슨x'를 통해 기업용 AI 시장을 공략하고 있는 IBM은 이번 행사에서 기업이 AI를 시험하는 단계에서 벗어나 비즈니스 전반에 확대 적용하기 위한 전략과 최신 기술, 선진 사례를 소개했다. 또한, 생성형 AI, 자동화, 하이브리드 클라우드를 기반으로 고객 경험, 생산성, 업무 방식을 혁신하는 방법을 체험할 수 있는 데모와 전시를 마련했다. 이은주 한국IBM 사장은 환영사를 통해 “현재 많은 기업들이 AI를 시험 단계에서 비즈니스 전반으로 확산하기 위한 방안을 모색하지만, 이를 어렵게 하는 여러 도전 과제가 있다”고 화두를 던지고, “AI 여정을 성공적으로 이끄는 고객은 소수의 AI 프로젝트에 집중한 후 이를 기업 전체로 확장한다”고 설명했다. 이와 함께 “세계 1000개 이상의 고객과 파트너들이 고객 경험,
다양한 국내 고객사례, 파트너 협력 사례 등으로 다채롭게 구성돼 몽고DB가 오늘(3일) 연례 개발자 컨퍼런스인 ‘몽고DB 닷로컬 서울’을 개최했다. 이번 행사에서 몽고DB는 최신 AI 애플리케이션 구축을 가속화 및 간소화하는 개발자 데이터 플랫폼 '몽고DB 아틀라스'의 최신 기능과 기업의 디지털 비즈니스를 주도하는 차세대 데이터베이스 기술을 소개했다. 올해 ‘몽고DB 닷로컬 서울’은 신재성 몽고DB 코리아 지사장의 환영사를 시작으로 앤드류 데이비슨(Andrew Davidson) 몽고DB 제품 관리 부문 수석부사장의 기조연설과 다양한 국내 고객사례, 파트너 협력 사례 등으로 다채롭게 구성됐다. 앤드류 데이비슨 수석부사장은 기조연설을 통해 “개발자가 몽고DB 아틀라스에 열광하는 이유는 단일 플랫폼에서 모든 애플리케이션에 대한 조직의 운영 데이터를 저장 및 처리할 수 있는 통합된 기능 세트를 제공하기 때문이다”고 말했다. 이어 그는 “많은 고객이 뛰어난 유연성과 확장성을 제공하는 몽고DB의 도큐먼트 데이터 모델이 생성형 AI와 실시간 자체 데이터를 활용할 수 있는 최신 애플리케이션 구동에 최적이라고 말한다. 올해 몽고DB 아틀라스에 새롭게 출시된 서비스는 최신 애
유니버설 로봇이 '협동로봇을 이용한 팔레타이징 자동화'를 소개하는 백서를 공개했다. 기존 산업용 로봇을 이용한 시스템은 안전 펜스가 필요하기에 넓은 설치 공간이 필요했으며, 복잡한 프로그래밍이 필요한 대규모 설비이므로 가동할 때까지 시간이 필요했다. 또한, 팔레트 교환 시에는 가동을 정지하거나 자동 교환 기구를 추가해야 하므로 비용이 증가할 수밖에 없었다. 협동로봇을 이용한 시스템은 안전 펜스가 필요없으며, 보다 면적이 작은 공간에서도 설치 가능하다. 경량화한 시스템으로서 220V로 구동하며 이동 및 재설치가 쉽다는 장점이 있다. 이뿐 아니라 대규모 부대설비가 필요하지 않으므로 전체 시스템의 비용 절감이 가능하며, 시스템이 연속 가능 또는 일시 정지 상태에서 팔레트 교환이 가능하다. 유니버설이 공개한 이 백서에서는 협동로봇에 대한 정의를 비롯해 적용에 따른 이점, 현장 적용 사례, 자사의 협동로봇 라인업 등을 소개한다. 유니버설 로봇은 협동로봇 도입에 앞서 설치 공간, 이송할 박스 크기, 처리 속도, 적재 높이 등을 파악해야 하며 조건에 맞는 도입 방법을 고려해야 한다고 조언했다. 한편, 유니버설 로봇은 다양한 산업과 교육 부문에 사용되는 협동로봇의 선도적인
빅테크가 AI에 대한 투자를 대폭 늘리고 있다. 이들의 혁신적인 투자와 기술 개발은 현대인의 일상과 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 매그니피센트 7을 비롯한 주요 기업들은 거액을 들여 AI 연구와 개발에 열을 올리며, 이를 통해 새로운 시장을 창출하고 경쟁 우위를 확보하려는 전략을 수행하고 있다. 이 글에서는 선도 기업의 AI 투자가 어떻게 이뤄지며, 최근 발표된 주요 서비스에 대해 살펴보고자 한다. AI에 쏟아지는 투자, 전력·물 소비도 최대 AI를 주목한 빅테크의 투자가 만만치 않다. 파이낸셜타임스(FT)에 따르면, 올해 상반기 마이크로소프트(MS)와 아마존, 메타, 알파벳의 AI 관련 투자는 총 1060억 달러(약 144조3190억 원)로 전년 대비 50%가 증가한 것으로 알려졌다. 해당 기업의 실적 보고서에 따르면, MS는 330억 달러, 알파벳은 252억 달러를 기록했으며, 메타는 올해 400억 달러를 예상하고 있다. 이 빅테크들은 이 같은 투자가 시작에 불과하다며 향후 18개월간 AI 관련 데이터 센터 건설, 클라우드 서비스 인프라 구축 등을 위한 투자 확대를 추진하고 있다. FT는 빅테크의 AI 관련 투자가 연말까지 두 배 이상 증가할
시스템 반도체 시장은 전 세계적으로 빠른 성장을 이어가고 있다. 시스템 반도체는 스마트폰, 자동차, AI 등 다양한 전자 제품의 두뇌 역할을 하는 반도체로, 그 중요성이 날로 커지고 있다. 특히, 시스템 반도체 시장의 핵심을 담당하는 팹리스 기업의 역할 또한 점차 부각된다. 팹리스 기업은 반도체 설계만을 전문으로 하며, 생산은 전문 파운드리 업체에 맡긴다. 이러한 비즈니스 모델 덕분에 팹리스 기업들은 설계에 집중해 혁신적인 기술 개발에 주력할 수 있으며, 고부가가치 창출이 가능하다. 팹리스 경쟁력이 중요한 이유 대표적인 팹리스 기업으로는 GPU로 AI 시장을 사로잡은 엔비디아를 비롯해 AMD, 퀄컴 등이 있으며, 이들은 각각 GPU, CPU, 모바일 AP 등의 설계에서 세계적인 경쟁력을 자랑한다. 이들의 성공 사례는 팹리스 모델이 얼마나 강력한 비즈니스 구조를 가지고 있는지를 잘 보여준다. 또한, 팹리스 기업들은 다양한 설계 전문성을 통해 파운드리 업체와의 협업을 극대화하며, 글로벌 반도체 생태계에서 중요한 연결고리 역할을 하고 있다. 이는 단순히 제조 역량을 넘어 혁신적인 기술 도입과 시장 변화를 이끄는 동력이 되고 있다. 시스템 반도체 시장의 확장 속에서
투자 대상은 3D 콘텐츠 스타트업 '클레이디스'와 멀티모달 AI 스타트업 '예스플리즈' 네이버 D2SF(D2 Startup Factory)가 북미에 기반을 둔 AI 스타트업 2곳에 신규 투자했다고 3일 밝혔다. 투자 대상 스타트업은 생성형 AI 기반 3D 콘텐츠 제작 스타트업 '클레이디스(Claythis)'와 패션 특화 멀티모달 AI 개발 스타트업 '예스플리즈(YesPlz)'이다. 클레이디스는 3D 캐릭터와 모션을 고품질로 생성하는 AI 솔루션을 개발했다. 네이버 D2SF는 이 솔루션이 '3D 모델링'부터 '포즈', 뼈대를 만드는 '리깅', 3D를 움직이게 만드는 '모션'까지 전 과정을 엔드 투 엔드로 자동 생성해 뛰어난 3D 품질을 달성한 것이 특징이라고 네이버 D2SF가 전했다. 중소형 게임 스튜디오를 타깃으로 연내 정식 설루션 출시를 준비 중이며 내년부터는 본격적인 고객사 확장에 나설 계획이다. 예스플리즈는 패션 상품 검색 및 추천에 최적화한 멀티모달 AI 모델을 개발했으며, 높은 매칭 정확도를 기반으로 상품 태깅, 위젯, 분석 툴까지 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 구축해 글로벌 패션 플랫폼을 공략 중이다. 양상환 네이버 D2SF 센터장은 "급변
中, 자동차 제조에 필수적인 핵심 광물 공급 차단하는 방안 등 고려돼 미국이 일본을 비롯한 동맹국에 대중국 반도체 제재 강화 동참을 압박하는 가운데, 중국이 일본 측에 추가 제재 시 심각한 경제 보복에 나서겠다고 경고한 것으로 전해졌다. 블룸버그통신은 2일 복수의 익명 소식통을 인용해 일본이 중국 기업들에 대한 반도체 장비 판매·유지보수를 추가로 제한할 경우 중국이 심각한 경제적 보복을 가하겠다는 입장을 중국 고위 당국자가 일본 측에 여러 차례 밝혔다고 보도했다. 소식통들은 중국 측이 도요타 등의 자동차 제조에 필수적인 핵심 광물 공급을 차단하는 방안 등이 우려된다고 설명했다. 그동안 미국은 도쿄일렉트론 등의 기업이 중국에 첨단 반도체 제조 장비를 판매·유지보수하지 못하도록 추가 제재를 가하기 위해 일본 정부를 압박해 왔다. 미국은 일본과 연말까지 합의할 수 있을 것으로 보고 있다. 미국은 다른 나라에서 만든 제품이라도 미국산 소프트웨어나 장비·기술 등을 조금이라도 사용했으면 수출할 때 미국 정부의 허가를 받도록 한 해외직접생산품규칙(FDPR) 적용도 배제하지 않고 있다. 미일 당국과 도쿄일렉트론 등은 블룸버그의 논평 요청에도 입장을 밝히지 않았고 도요타 측
프로그래머블 칩 사업부 알테라 등 매각하는 방안이 포함된 것으로 알려져 실적 부진으로 창업 이래 최대 위기를 맞은 인텔이 불필요한 사업을 정리하고 자본지출을 축소하는 것 등을 뼈대로 하는 구조조정 방안을 마련 중이라고 소식통을 인용해 로이터통신이 2일(현지시간) 보도했다. 인텔은 이같이 내용의 구조조정안을 이달 중순으로 예정된 이사회에서 발표할 예정이다. 소식통들은 인텔이 마련 중인 구조조정안에는 애초 독립법인으로 분리해 기업공개(IPO)를 추진해온 프로그래머블 칩(programmable chip) 사업부 알테라 등을 매각하는 방안이 포함돼 있다고 전했다. 반도체 칩을 다양한 용도로 맞춤 제작하는 이 사업부는 2015년 167억 달러(약 22조4000억 원)에 인수 합병해서 만들었으며 한때 상당한 수익을 창출하기도 했다. 소식통은 이미 별도 자회사로 분사했지만, 여전히 전액 출자 자회사로, 반도체 장비회사인 마벨이 인수자로 거론되고 있다고 소식통들은 전했다. 이와 함께 공장 확장으로 인한 회사의 자본 지출을 줄이기 위해 320억 달러 규모의 독일 공장 건설 계획을 일시 또는 완전히 중단하는 방안도 포함될 수 있다고 소식통들은 전했다. 이와 관련해 인텔은 지난
AI 재난재해 예측 플랫폼인 'AMS(AI Monitoring system)' 선보일 예정 인텔리빅스가 4일부터 6일까지 부산 벡스코에서 열리는 기후산업국제박람회에 참여해 탄소 감축을 돕고 재난재해를 예측할 수 있는 다양한 비전AI 기술 및 솔루션을 선보인다. 올해 2회째인 2024 기후산업국제박람회는 산업부문 탄소중립 전환을 본격적으로 이행하기 위해 첨단기술을 통해 구현되는 지속가능한 탄소중립 이니셔티브와 비전을 소개하는 자리로 기획됐다. 인텔리빅스는 부산벡스코 제1전시장에 마련된 무탄소에너지관 탄소중립존에 단독 부스를 운영한다. 인텔리빅스는 이번 전시회에서 기후 위기로 인해 발생하는 각종 재난재해로부터 국민의 생명과 재산을 지켜낼 수 있는 AI 재난재해 예측 플랫폼인 'AMS(AI Monitoring system)'를 선보일 예정이다. 산불은 엄청난 양의 탄소를 배출시키고 지진, 홍수, 태풍 등은 복구과정에서 탄소배출을 가속화하는 원인이 되기에 재난재해 예방은 탄소배출을 줄일 수 있는 방법 중의 하나다. 인텔리빅스가 독자 개발한 AI 재난재해 예측 플랫폼은 AI가 침수, 태풍, 지진 등 각종 재난 상황을 CCTV를 통해 모니터링해 차량 침수나 쓰러짐, 건
ML옵스 분야에서의 SaaS 및 E2E 플랫폼 기술력 인정받아 선정 슈퍼브에이아이가 아마존웹서비스(AWS)의 'AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램'의 ‘Differentiated Stage' 파트너로 선정됐다고 3일 밝혔다. AWS ISV 엑셀러레이트 프로그램은 AWS에서 실행하거나 AWS와 통합되는 소프트웨어 솔루션을 제공하는 기업을 위한 공동 판매 프로그램이다. AWS의 자체 영업 조직 및 리셀러 기업 인프라를 활용해 선정된 파트너사의 제품 및 서비스 판매를 지원한다. 슈퍼브에이아이는 비전 AI ML옵스 분야에서 ‘Differentiated Stage'에 선정돼 ML옵스 분야에서의 SaaS 및 E2E 플랫폼 기술력을 인정받았다. 하나의 SaaS 플랫폼 내에서 AI 개발 전체 사이클을 아우르는 고성능 AI를 구축할 수 있는 기술력이 높게 평가됐다. 이번 파트너 선정을 통해 AWS의 최신 기술 및 리소스를 활용해 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고, 글로벌 고객에게 차별화된 솔루션을 제공할 수 있는 기반을 마련할 계획이다. 또한 AWS 국내외 영업 팀과 협업해 새로운 비즈니스도 추진한다. 슈퍼브에이아이는 AWS의 '아마존 세이지메이커 레디’ 프로그램에 가입했
HBM(High Bandwidth Memory)은 AI 개발을 위한 컴퓨팅 요구사항을 충족시키는 핵심 기술로 자리잡고 있다. HBM이 가진 높은 잠재력과 함께 개발 선두에 선 SK하이닉스의 행보에 연일 관심이 쏠리는 이유다. 메모리 반도체 강자인 SK하이닉스는 확장하는 AI 시장을 주목하고, AI 인프라의 필수 품목인 GPU에 포함되는 HBM 개발 및 양산에 빠르게 착수했다. 이에 HBM 시장에서 경쟁 기업보다 한 걸음 빠르게 움직이게 됐고, 점차 격차를 벌리고 있다. ‘5조 원대 영업익’ 부활의 신호탄 된 HBM SK하이닉스가 올해 2분기를 기점으로 완전한 부활을 알렸다. SK하이닉스는 6년 만에 분기 영업이익 5조 원대를 기록하며, 지난 부진을 말끔히 씻었다. 이 과정에서 HBM이 톡톡히 자기 역할을 수행했다. 지난 7월 SK하이닉스는 연결 기준 올해 2분기 매출 16억4233억 원, 영업이익 5조4685억 원으로 전년 동기 대비 흑자 전환에 성공했음을 발표했다. 영업이익의 경우 반도체 슈퍼사이클이었던 2018년 2분기와 3분기 이후 6년 만에 5조 원대 진입이었다. 괄목할 성적을 기록한 SK하이닉스는 중국과 미국에서도 호실적을 기록했다. 지난 8월 SK
우리는 LLM 시대를 살고 있다 AI 기술의 급속한 발전 가운데, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 특히 눈에 띄는 진보를 이루고 있다. 지난 2022년 11월 등장한 GPT-3.5와 같은 모델이 자연어 처리를 혁신하며, 다양한 산업에서 영향력을 확대하고 있음을 의미한다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 언어의 구조와 의미를 이해하고, 이를 바탕으로 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있는 AI 모델이다. 초기 모델에서 최근 GPT-4o에 이르기까지 LLM은 더 많은 데이터와 복잡한 알고리즘을 통해 정확하고 다양한 언어 생성 및 이해 능력을 증명하고 있다. 챗GPT가 주목받았던 이유 중 하나는 사용자가 원하는 답변을 신속히 생성해낸다는 점이었다. 이 같은 관점에서 LLM은 고객 서비스에 적합한 기술이라는 평가를 받고 있다. 특히 AI 챗봇과 가상 어시스턴트는 고객 지원을 혁신하고 있다. 이들은 사용자 질문에 즉각적으로 반응하며, 특히 비대면 서비스가 중요해진 현 시대에 24시간 고객 지원을 제공함으로써 서비스의 접근성과 효율성을 높이고 있다. 자동화한 콘텐츠 생성 기능도 LLM의 주요 강점이다. 사용자는 LLM을 활
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