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'가트너'통합검색 결과 입니다. (27건)

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가트너 "생성형 AI 투자금 148% 폭증…범용서 버티컬로 전환된다"

전 세계 생성형 인공지능(AI) 모델에 대한 기업 지출이 전년 대비 148% 증가할 것이라는 조사 결과가 나왔다. 범용 모델에 대한 투자가 당분간 시장을 이끌겠지만 산업별 특화 모델의 성장 속도는 이보다 가파르다는 분석이다. 11일 가트너 '전 세계 생성형 AI 모델 2023~2029 전망'에 따르면 올해 글로벌 생성형 AI 모델에 대한 최종 사용자 지출은 142억 달러(한화 약 19조5천억원)로 지난해 57억 달러(한화 약 7조8천억원)보다 약 2.5배 늘어날 것으로 예측됐다. 전체 지출 중 범용 모델은 130억 달러(한화 약 17조9천억원), 산업 및 기능 특화 모델은 11억 달러(한화 약 1조5천억원) 규모로 각각 전망됐다. 범용 생성형 AI 모델은 거대언어모델(LLM)을 포함해 광범위한 데이터 기반 학습과 다양한 작업 수행이 가능한 형태다. 올해 해당 부문 지출은 전년 대비 141% 늘어나 전체 시장의 중심축을 유지할 것으로 보인다. 지난해 이 부문 지출은 약 54억 달러(한화 약 7조4천억원) 수준이었다. 반대로 특화 생성형 AI 모델은 의료, 금융, 제조 등 특정 산업이나 기능에 최적화된 데이터를 기반으로 구축된다. 올해 예상 지출은 11억 달러(한화 약 1조5천억원)로, 지난해 3억 달러(한화 약 4천억원) 대비 약 280% 급증하는 수치를 보였다. 특화 모델은 적은 투자 대비 높은 효용을 기대할 수 있어 기업별 도입이 신속히 확산 중이다. 가트너는 이같은 흐름이 구조적 전환으로 이어질 가능성에 주목했다. 전체 기업용 생성형 AI 모델 중 특화 모델이 차지하는 비중은 올해 1%에 불과하지만 오는 2027년에는 절반 이상으로 급증할 것으로 내다봤다. 이는 시장의 초점이 단순 활용에서 산업 적용으로 이동하고 있음을 시사한다. 가트너는 이번 보고서에서 특화 모델을 '도메인 특화 언어 모델(DSLM)'로 명명했다. DSLM은 도메인별 요구를 반영해 학습되며 비용 대비 가치 창출 측면에서 범용 모델 대비 효율성이 높다고 평가했다. 아루나슈리 셰파티 가트너 시니어 수석 리서치 애널리스트는 "범용 생성형 AI 모델은 산업별 AI 생태계의 기반을 마련했으며 향후 몇 년간 지속적인 투자가 이뤄질 것"이라며 "동시에 특정 업무나 산업에 특화된 DSLM, 버티컬 AI 모델에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다"고 말했다.

2025.07.11 11:17조이환 기자

가트너가 또 인정한 코헤시티…데이터 보호 6년 연속 리더

코헤시티가 데이터 보호 플랫폼 부문에서 기술력을 인정받았다. 코헤시티는 2025년 가트너 매직 쿼드런트 '백업 및 데이터 보호 플랫폼' 부문 리더로 선정됐다고 9일 밝혔다. 코헤시티가 가트너의 해당 부문 리더로 뽑힌 건 이번이 6번째다. 베리타스의 엔터프라이즈 데이터 보호 사업과의 통합을 감안할 경우 가트너의 데이터 보호 관련 보고서에서 총 20회 연속 리더로 이름을 올린 셈이다. 가트너는 코헤시티가 제시하는 사이버 레질리언스 전략과 온프레미스, 멀티클라우드, 서비스형 소프트웨어(SaaS) 환경을 아우르는 포트폴리오에 주목했다. 실행 능력과 비전 완성도 측면에서 모두 높은 평가를 내렸다. 코헤시티는 최근 2025 가트너 피어 인사이트 '고객의 목소리' 보고서에서도 7회 연속 '고객의 선택'으로 선정됐다. 고객 경험과 도입률, 사용자 만족도 면에서 모두 우수한 평가를 받았다. 킷 벨 코헤시티 최고 매출 책임자는 "이번 선정은 복잡한 하이브리드 환경 전반에서 우리가 제공하는 보안성과 확장성, 인사이트가 인정받은 결과"라며 "글로벌 데이터 보호와 AI 기반 보안 인프라를 선도해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.07.09 09:48김미정 기자

"에이전틱 AI 주도"…유아이패스, 7년 연속 가트너 RPA 리더

유아이패스가 글로벌 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 분야에서 기술력을 인정받았다. 유아이패스는 가트너가 발표한 '2025 매직 쿼드런트 RPA' 부문에서 7년 연속 리더에 올랐다고 9일 밝혔다. 실행 능력 평가에서도 가장 높은 점수를 받은 것으로 전해졌다. 가트너는 올해 RPA 시장이 전년 대비 18% 성장해 38억 달러(약 52천208억원) 규모로 확대됐다고 밝혔다. 이는 전체 인프라 소프트웨어 시장 성장률인 10.7%를 웃도는 수치다. 보고서는 생성형 인공지능(AI) 발전이 전통적 RPA 기술에 대한 대안을 제시했다고 봤다. 또 엔터프라이즈 자동화 플랫폼인 비즈니스 오케스트레이션·자동화 기술(BOAT)의 부상을 주요 변화로 꼽았다. 유아이패스는 이런 변화에 대응해 에이전틱 자동화 전략을 전면에 내세웠다. 이를 위해 자율적으로 판단·행동하는 지능형 소프트웨어(SW) 에이전트 중심의 자동화 프레임워크를 강화했다. 유아이패스는 기존 플랫폼에 생성형 AI, 자연어 처리, 프로세스 오케스트레이션, API 통합, 로우코드 개발 등 다양한 기능을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 환경 모두에서 운용 가능하다. 최근 복잡한 프로세스를 모델링·최적화하는 '유아이패스 마에스트로'를 출시했다. 또 AI 에이전트의 보안성과 신뢰성을 확보하는 '통제된 에이전시', 개발자 전용 '에이전트 빌더', 타사 프레임워크 연계가 가능한 '멀티 에이전트 프레임워크'도 새롭게 공개했다. 이 외에도 비정형 데이터까지 자동화하는 '유아이패스 IXP' 기능을 업그레이드했다. 멀티모달 데이터 처리 역량을 통해 문서와 커뮤니케이션에서 실행 가능한 인사이트를 추출할 수 있도록 돕는다. 유아이패스 마크 지니 수석부사장은 "RPA가 지능형 에이전트 중심의 에이전틱 자동화로 진화 중"이라며 "우리는 고객 디지털 전환을 앞당기고 생산성과 규정 준수, 고객 경험을 모두 강화할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.

2025.07.09 09:29김미정 기자

가트너 "생성형 AI 기술 가속…기업 소프트웨어 80%, 멀티모달로 간다"

기업용 애플리케이션의 상당수가 텍스트 외에도 이미지, 음성, 숫자를 함께 다루는 멀티모달 인공지능(AI) 기반으로 바뀔 전망이다. 4일 가트너 '등장 기술 임팩트 레이더 : 생성형 AI' 보고서에 따르면 오는 2030년까지 전체 기업용 소프트웨어와 애플리케이션의 80%가 멀티모달 형태로 전환될 예정이다. 이는 현재 기준 10% 미만에 불과한 수준에서 6배 이상 증가하는 수치다. 멀티모달 생성형 AI는 단일 모델에서 텍스트, 이미지, 음성, 숫자, 영상 등 다양한 입력과 출력을 동시에 다루는 기술이다. 이 기술은 기존 단일모드 시스템의 한계를 넘어서며 기업의 내부 시스템에서 실시간 판단과 능동적 작업 수행까지 가능하게 한다. 질의응답을 넘어 사용자의 다양한 맥락을 읽고 반응하는 '작동형 AI'로의 진화를 뜻한다. 가트너는 특히 의료, 금융, 제조 같은 도메인 중심 산업에서 멀티모달 AI가 신속히 확산될 것으로 봤다. 일례로 영상 기반 진단 이미지와 의료 차트를 동시에 분석하는 헬스케어 시스템, 실시간 음성 명령과 정량 지표를 결합한 금융 상담 시스템이 대표 사례로 꼽힌다. 더불어 보고서는 현재 대부분의 멀티모달 모델이 텍스트-영상, 음성-이미지 등 2~3개 모달을 조합하는 수준에 머물러 있다고 밝혔다. 다만 향후에는 입력 형태가 더욱 다양해지고 상호작용 방식도 정적 질의응답을 넘어 능동적 조치로 진화할 것이라고 봤다. 이에 가트너는 제품 관리자들이 이 같은 기술 변화에 즉각 대응할 것을 주문했다. 고도화된 멀티모달 모델은 단순 기능 확장을 넘어 고객의 실제 문제를 해결하고 기업이 제공할 수 있는 '가치 범위' 자체를 확장시킬 수 있다는 것이다. 해당 보고서는 가트너 클라이언트를 대상으로 공개됐으며 별도로 멀티모달 AI의 상용 활용 사례를 다룬 스페셜 리포트도 무료로 배포되고 있다. 로베르타 코자 가트너 수석 디렉터 애널리스트는 "멀티모달 생성형 AI는 기업 운영방식 자체를 재편하는 기술"이라며 "조직은 다양한 데이터 입력을 유기적으로 활용해 사용자 경험과 효율을 극대화해야 한다"고 강조했다.

2025.07.04 14:37조이환 기자

레노버, 가트너 공급망 선도 상위 25개 기업 선정

레노버는 최근 시장조사업체 가트너가 선정한 '2025 공급망 선도 상위 25개 기업' 중 8위 기업에 선정됐다고 밝혔다. 가트너는 제약, 자동차, 소비재, 기술 등 다양한 산업군의 기업들을 대상으로 공급망 전략과 실행 역량을 평가해 매년 순위를 발표한다. 평가는 최근 3년간의 재무 실적과 ESG(환경·사회·지배구조) 데이터, 비즈니스 성과, 공급망 커뮤니티 내 리더십에 대한 전문가 의견을 종합해 이뤄진다. 레노버는 지난 해 상위 25대 기업 중 10위권에 오른 데 이어 올해는 8위로 두 단계 순위를 높였다. 레노버 관계자는 "비즈니스 운영 전반에 AI 기술을 도입해 글로벌 공급망 효율성 향상, 장기적 회복력을 강화한 결과"라고 설명했다. 레노버는 박사급 인력 22명을 포함해 75명 이상의 연구진이 글로벌 공급망 목표 달성을 위해 개발한 AI 에이전트를 활용했다. 이를 통해 글로벌 공급망 전반에서 계획 수립의 정확도와 운영의 책임성을 높여 운영 효율성과 비용 절감 효과를 이끌어냈다. 레노버는 아태지역과 중국, 유럽, 중동, 아프리카, 북미, 남미 등 총 11개 지역에 30개 이상 제조 시설을 갖춰 전 세계 각지에 신속한 제품 공급을 진행중이다. 올 2월에는 사우디아라비아 리야드(Riyadh)에서 알랏(Alat)과 협력해 수백만 대 규모의 노트북, 데스크탑, 서버 등을 생산할 신규 시설을 착공했고 내년 가동을 목표로 한다. 체 민 투(Che Min Tu) 레노버 그룹 운영 총괄 수석부사장은 "글로벌 공급망 전반에 AI를 통합함으로써 비즈니스 수요 증가에 보다 유연하게 대응하고 고객 경험을 개선했으며, 복잡하고 역동적인 글로벌 환경에서도 주문부터 배송까지 걸리는 시간을 단축할 수 있었다"고 밝혔다.

2025.06.26 09:56권봉석 기자

"클라우드 데이터베이스 혁신 인정"…오라클, 2024 가트너 리더 선정

오라클이 '2024 가트너 매직 쿼드런트 클라우드 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 부문' 리더로 선정됐다. 2일 가트너에 따르면 오라클은 지난 31일 클라우드 기반 데이터베이스 서비스의 성능과 확장성을 바탕으로 리더 자리를 차지했다. 오라클의 컨버지드 데이터베이스 아키텍처는 다양한 데이터 모델과 애플리케이션 개발 방식을 지원하며 기업이 데이터 및 인공지능(AI) 워크로드를 유연하게 운영할 수 있도록 돕는다. 오라클 데이터베이스 서비스는 클라우드 기반 비즈니스 환경에 최적화된 기능을 제공한다. 자율운영 데이터베이스는 데이터 보안과 성능을 자동 관리하며 오라클 엑사데이터와의 통합을 통해 대규모 워크로드를 효과적으로 처리할 수 있도록 설계됐다. 특히 멀티클라우드 및 인터클라우드 배포 옵션을 지원하는 점이 강점으로 평가됐다. 오라클 데이터베이스는 오라클 클라우드 인프라(OCI)뿐 아니라 AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저에서도 사용 가능하다. 기업은 원하는 환경에서 엔터프라이즈 데이터베이스를 운영할 수 있으며 데이터베이스와 애플리케이션 간 저지연 네트워크 연결을 통해 성능을 극대화할 수 있다. 오라클의 최신 데이터베이스 제품인 '오라클 데이터베이스 23ai'는 AI 및 생성형 AI 지원을 강화했다. 벡터 처리, JSON 문서 지원, 그래프 분석 뷰, 글로벌 분산 데이터베이스 등의 기능이 추가됐으며 인데이터베이스 SQL 방화벽과 자동화된 데이터 캐시 기능도 새롭게 도입됐다. 이를 통해 기업은 빠르게 변화하는 데이터 환경에 신속하게 대응할 수 있다. 후안 로이자 오라클 데이터베이스 기술 총괄 부사장은 "이번 리더 선정은 데이터베이스의 혁신 속도와 강력한 기능이 업계에서 인정받은 결과"라며 "우리 데이터베이스 서비스는 기업이 원하는 환경에서 워크로드를 운영할 수 있는 유연성을 제공한다"고 밝혔다.

2025.02.02 09:09조이환 기자

EU, AI법 위반시 최대 '매출 7% 벌금'...기업들 비상

가트너(Gartner)가 발표한 'EU AI법 준비를 위한 1단계: 발견과 목록화' 보고서에 따르면, 2024년 말부터 단계적으로 시행되는 EU AI법이 기업들에게 막대한 재정적 리스크를 안길 것으로 전망된다. EU AI법의 단계별 시행 일정 공개 EU AI법은 2025년 2월부터 단계적으로 시행된다. 첫 단계로 2025년 2월부터 금지된 AI 시스템에 대한 규제가 시작되며, 2025년 8월부터는 범용 AI와 처벌 규정이 적용된다. 2026년 8월에는 대부분의 규정이 시행되고, 최종적으로 2027년 8월에는 Article 6.1과 Annex II에 해당하는 규정이 시행된다. 이러한 단계적 접근은 기업들이 충분한 준비 기간을 가질 수 있도록 설계되었다. AI 위험도별 규제 체계 상세 공개 EU AI법은 AI 시스템을 위험도에 따라 세 가지 범주로 분류한다. '금지된 AI'는 사용자의 자유의지를 침해하거나 '사회적 점수 매기기'에 사용되는 시스템으로, 법 집행 목적 등 극히 제한적인 예외를 제외하고는 전면 금지된다. '고위험 AI'는 인간에게 영향을 미치는 대부분의 AI 기술이 해당되며, 엄격한 요구사항을 준수해야 한다. '저위험 AI'는 AI 기반 추천 시스템이나 스팸 및 바이러스 필터 등이 포함되며, 재고 관리나 문서화 등 비교적 가벼운 요구사항이 적용된다. AI 도입 유형 분류와 대응 전략 가트너는 기업의 AI 도입을 네 가지 유형으로 분류했다. 첫째는 '와일드 AI'로, 직원들이 업무를 위해 공개된 AI 도구를 사용하는 경우다. 둘째는 '임베디드 AI'로, 기업이 사용하는 솔루션에 내장된 AI 기능을 의미한다. 셋째는 '하이브리드 AI'로, 기성 AI 모델과 기업 데이터를 결합한 형태이며, 마지막으로 '인하우스 AI'는 기업이 자체적으로 개발한 AI 시스템을 말한다. EU AI법의 추가 규제 요구사항 EU AI법은 특정 AI 기반 애플리케이션에 대해 위험성 평가, 투명성 의무, EU 전역 데이터베이스 등록을 요구한다. 특히 시스템적 위험을 수반하는 최고 성능의 범용 AI에는 추가적인 의무 요구사항이 적용된다. 기업들은 이러한 요구사항을 준수하기 위해 자사의 AI 시스템을 철저히 점검하고 필요한 조치를 취해야 한다. 기업의 실질적 대응 방안 가트너는 기업의 효과적인 AI 시스템 관리를 위해 구체적인 실행 방안을 제시했다. 우선 기업 아키텍처, 제3자 리스크 관리, 변경 관리, 조달 프로세스를 적절히 수정하여 새로운 AI 기능과 서비스의 도입을 지속적으로 모니터링해야 한다. 완벽한 발견보다는 점진적인 진행이 중요하며, 일반개인정보보호법(GDPR) 준수를 위해 작성된 처리활동기록(RoPA)과 개인정보영향평가(PIA)를 활용하면 발견 및 목록화 과정을 상당히 단축할 수 있다. AI 시스템 카탈로그화를 위한 구체적 행동 지침 기업들은 각 AI 시스템에 대해 상세한 정보를 수집하고 문서화해야 한다. 시스템명, 처리하는 개인정보의 종류(특히 인종, 민족, 정치적 성향, 성별, 성적 지향, 종교적 신념, 노조 가입 여부, 유전자, 생체인식, 건강 데이터 등 민감정보), 처리 목적, 관련 업무 프로세스, 벤더 정보, 개인정보 처리의 법적 근거 등을 포함해야 한다. 가트너는 데이터 중심의 접근을 권장하며, 특히 민감한 개인정보를 처리하는 인사나 마케팅 부서의 AI 시스템을 우선적으로 점검할 것을 조언했다. EU 법률 체계와의 연관성 EU AI법은 기존의 다양한 EU 법률과 연계돼 있다. 기계류 지침, 장난감 안전 지침, 의료기기 규정, 민간항공보안 규정 등 17개 이상의 EU 법률이 AI법과 직접적으로 연관되어 있다. 이러한 기존 EU 법률의 적용을 받는 AI 시스템은 대부분 고위험 AI로 분류될 가능성이 높다. 따라서 기업들은 자사의 AI 시스템이 이러한 법률과 관련이 있는지 세심하게 검토해야 한다. ■ 기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.

2025.01.18 17:28AI 에디터

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