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'데이터 Ai'통합검색 결과 입니다. (963건)

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AI기본법 통과시킨 국회, AI기반 업무혁신 본격화

국회가 인공지능(AI) 기본법 통과와 함께 AI기반 업무혁신에 본격적으로 나선다. 27일 관련 업계에 따르면 국회사무처는 '국회 빅데이터 플랫폼(AI국회) 구축' 1단계 사업을 나라장터를 통해 발주했다. AI국회는 국회 소속 기관과 외부 협약 기관의 데이터를 통합하여 빅데이터와 AI 기술로 처리함으로써 입법부의 정책 결정 지원을 강화하고 국민의 신뢰를 회복하는 것을 목표로 한다. 2024년부터 2027년까지 총 3단계로 진행되는 이번 사업은 국회 데이터의 구조화와 표준화를 통해 데이터 거버넌스 체계를 확립하고, 정책 데이터의 AI 전환 및 지능형 의정 지원 서비스를 구현하는 데 중점을 둔다. 116억 원 규모의 'AI 국회 빅데이터 플랫폼' 1단계 사업은 계약 체결일로부터 390일(약 13개월) 동안 진행되며, 개찰 일시는 2025년 2월 5일이다. 주요 과제는 ▲국회 빅데이터 구축 ▲데이터 거버넌스 마련 ▲지능형 의정 지원 서비스 개발 ▲빅데이터 플랫폼 구현 등 AI 활용을 위한 기반 작업으로 구성됐다. 빅데이터 구축은 법률안, 검토보고서, 심사보고서 등 국회의 의정 자료와 대법원 판례, 감사원 감사보고서 등 외부 기관 자료를 통합하고, 데이터 레이크를 구성하며 비식별화 및 전처리를 수행해 AI 학습이 가능한 형식으로 전환하는 작업이다. 데이터 거버넌스 구축 과정에서는 데이터 표준화, 품질 관리 시스템, 메타데이터 관리, 데이터 카탈로그 시스템을 구축해 통합 관리 체계를 확립한다. 온프레미스 기반 생성형 AI 플랫폼을 도입하며, 법률안 작성, 문서 요약 및 번역, 비서 챗봇 등 지능형 의정 지원 서비스를 개발한다. 또한, 국회 통합 인증(SSO) 연계, 권한 관리, 사용자 맞춤형 서비스 화면 제공을 위한 빅데이터 플랫폼 인프라도 구축한다. 이번 사업은 국회 의정 자료의 AI 전환과 데이터 기반 정책 결정을 통해 객관적이고 합리적인 의사결정을 지원한다. 또한, 국민 참여를 유도할 수 있는 대국민 서비스와 데이터를 투명하게 공유할 수 있는 기반을 마련함으로써 국회의 디지털 전환을 가속화하는 것을 목표로 한다. 데이터 표준화와 AI 기술 도입은 정쟁으로 인한 비효율적인 의사결정 과정을 보완하고, 국회 업무의 지능화와 자동화를 촉진할 수 있다. 이는 국민 신뢰 회복과 더불어 정책의 수용성을 높이는 데도 기여할 것으로 기대된다. 국회사무처 측은 "전자국회에서 AI 국회로 입법·의정 활동 지원 서비스의 패러다임을 전환하며 다양한 의정 지원 서비스 창출 기반을 마련할 수 있을 것"이라며 "지능화·자동화 및 전문가 분석을 통해 국회 업무를 효율화하고 빅데이터 플랫폼을 통해 객관적·합리적 정책 및 의사결정 등 입법 활동을 지원할 것"이라고 제안 요청서를 통해 밝혔다.

2024.12.27 11:09남혁우

[기고] AI 컴퓨팅이 분산형이 되어야 하는 이유

AI의 폭발적인 성장은 새로운 산업혁명을 이끌고 있다. 이미 일반 사무 업무는 물론 의료 분야나 산업 분야에서 질병, 장애 등에 대한 진단에 인공지능 활용을 접목하고 있고, 앞으로 도입 산업군은 더욱 확대될 것이다. AI 시대는 데이터를 저장하고 처리하는 '컴퓨팅 파워'가 산업의 기반이 될 것이다. 물과 전기가 점차 유틸리티로 취급되며 언제 어디서나 필수적으로 제공 가능한 자원이 된 것처럼, 컴퓨팅 파워도 상시 가용한 상태가 되어야 하는 시대가 오고 있다. 컴퓨팅 파워 없이는 통신망이 무너지고 공급망이 와해되는 상황이 올 수도 있다. 모든 곳에 AI를 접목시키고자 한다면 컴퓨팅 파워의 가용성과 효율성이 뒷받침되어야 한다. 이를 위해서는 컴퓨팅 인프라 네트워크의 재구축이 필요하다. 단순히 댐 건설 하나만으로는 한 국가의 수자원이 안정적으로 관리되지 않듯이, AI 시대가 도래하기 위해서는 데이터센터, PC 및 엣지 디바이스 모두가 뒷받침하는 분산형 컴퓨팅 파워가 필요하다. AI 컴퓨팅의 미래가 분산형이어야 하는 데에는 세 가지 주요 이유가 있다. 경제, 물리적 거리 및 컴플라이언스 'AI 혁명'의 핵심에 데이터센터가 있다는 것에는 의심의 여지가 없다. 대형언어모델(LLM) 기반 생성형 AI는 다량의 데이터를 활용한 학습을 요구한다. 이러한 집중적인 처리작업에는 수백, 수천 개의 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 가속기 및 네트워킹 칩으로 구성된 대규모의 고성능 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 데이터센터도 물론 중요하지만, 데이터센터 이외 요소들도 살펴봐야 할 세 가지 주요 이유가 있다. 첫 번째 이유는 경제성이다. AI를 데이터 센터나 클라우드를 통해 처리하는 데는 많은 비용이 든다. 데이터 센터의 소유 혹은 임대 또는 클라우드 구독 비용은 많은 조직에 부담이 될 수 있다. 두 번째는 물리적 거리이다. 데이터 생성 위치와 데이터 센터 간 데이터 전송은 지연을 초래할 수 있으며, 이는 자율주행차와 같은 시간 민감형 애플리케이션에 적합하지 않을수 있다. 마지막으로, 보안상의 이유로 데이터가 조직 외부나 국가 외부에 저장되는 것을 허용하지 않는 규정이 있다. 따라서, AI에 필요한 컴퓨팅은 다양한 위치와 장치로 분산되어야 한다. 컴퓨팅 기술이 점점 더 강력하고 효율적으로 발전하면서, 데이터 센터나 클라우드에서 작은 언어 모델을 학습시키기보다 PC에서 직접 학습시키는 것이 가능해지고 있다. PC의 중요성 증가 PC는 AI PC의 등장으로 중요한 전환점에 있다. CPU, GPU, NPU를 결합해 생산성, 창작, 게임 등이 AI로 강화되며, 로컬에서 효율적으로 처리된다. 예를 들어, 파워포인트에서 몇 줄의 명령만으로도 시각적으로 놀라운 프레젠테이션을 몇 초 만에 만들 수 있다. 기존 노트북으로 웹 브라우저를 통해 가능하다는 의견도 있지만, 오래된 PC는 처리 시간이 길고 에너지를 더 소모하며, 클라우드와 데이터 전송 비용이 증가하고, 민감한 데이터를 다룰 경우 제약이 따른다. 이러한 문제는 기업 환경에서 더욱 심화된다. 점점 더 많은 직원들이 일상 업무에 AI 애플리케이션을 사용하고 있으며, 기업은 독점 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시키거나 조정해야 할 필요성이 커지고 있다. 또한 데이터베이스 관리 소프트웨어와 같은 엔터프라이즈 소프트웨어는 클라우드 CPU 코어 사용량에 따라 라이선스 비용이 발생한다. AI PC를 활용하면 이러한 AI 워크로드를 최적화하여 하드웨어 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 직원 PC에서 직접 AI 애플리케이션을 실행하게 되면 클라우드 컴퓨팅 비용을 절감할 수 있다. 장기적으로는 운영 효율성과 생산성을 높여 기업에 큰 이점을 제공할 수 있다. AI 시대에서 엣지의 장점 데이터 센터와 AI PC를 넘어, 점점 더 많은 AI가 “엣지”로 이동하고 있다. 엣지는 사물인터넷(IoT), 자율주행차, 스마트 시티 장치와 같은 일상적인 AI 경험을 포함한다. 엣지 컴퓨팅은 데이터 생성 지점 근처에서 처리하는 것을 의미하며, 중앙 데이터 센터 의존도를 낮춘다. AI 시대에서 엣지 컴퓨팅은 실시간 처리를 통해 안전과 관련된 즉각적인 결정을 가능하게 하고, 데이터의 지역 처리를 통해 클라우드 전송량을 줄여 네트워크 혼잡을 완화하며 비용을 절감한다. 또한, 민감한 데이터의 전송 중 노출을 최소화하여 보안을 강화한다. 인터넷 연결이 끊긴 상황에서도 중요한 애플리케이션을 유지할 수 있어 특히 의료 산업에서 중요하다. 이러한 AI 사용 사례는 새로운 입력 데이터에 기반하여 예측이나 결정을 내리는 훈련된 기계 학습 모델을 활용하며, 이를 "추론"이라고 한다. 추론은 대체로 고성능 컴퓨팅 인프라가 필요한 학습과는 달리 CPU를 통해 엣지에서 더 쉽게 실행할 수 있다. 추론은 효율성, 낮은 전력 소모, 유연성이 강점으로, 다양한 환경에서도 잘 작동한다. IDC는 2025년까지 전 세계적으로 기업 생성 데이터의 75%가 전통적인 데이터 센터나 클라우드가 아닌 엣지에서 생성 및 처리될 것으로 예측했다. 특히 AI와 컴퓨팅이 엣지로 이동함에 따라, 주요 워크로드는 추론이 차지할 것이다. 비슷한 예시로, 기상 관측 관련 날씨 모델을 "만드는" 사람보다 "활용하는" 사람이 훨씬 많은 사례와 유사하다. 추론이 미래 AI 워크로드의 대부분을 차지할 것임을 인식하면, 기업은 적절한 컴퓨팅 인프라를 준비할 수 있다. 적합한 작업에 적합한 도구 활용 필요 핵심은 엣지 컴퓨팅이 데이터 센터에서의 컴퓨팅보다 더 중요한지, CPU가 GPU보다 중요한지가 아니라, 적합한 작업에 적합한 도구를 사용하는 것이다. AI는 복잡하고, 사용 사례에 따라 요구되는 컴퓨팅 사양이 크게 달라진다. 이는 사용자 경험, 운영적 고려사항, 비용, 정부 규제 등을 포함한다. AI의 지속 가능한 성장을 위해서는 세계의 끊임없는 컴퓨팅 수요를 충족할 수 있는 적합한 인프라를 구축해야 한다. 유틸리티 공급의 비유로 돌아가자면, 국가의 물 공급은 댐만 필요한 것이 아니라, 물 저장소, 정수 시설 등 다양한 인프라가 필요하다. 마찬가지로, 컴퓨팅 파워의 공급도 다양한 종류의 인프라 네트워크가 필요하다. 유틸리티 공급에서 효율성, 보안, 지속 가능성 등의 교훈을 얻었듯이, 대부분의 것에 맞는 해결책은 하나만 있는 것이 아님을 기억하는 것이 중요하다. 이는 AI 시대의 컴퓨팅 파워에도 동일하게 적용된다.

2024.12.26 10:51조민성

"에너지 소비·냉각 문제 해결"…케이투스, V3 서버 제품군 출시

케이투스가 생성형 인공지능(AI) 활성화로 급증하는 에너지 소비 이슈와 냉각 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 출시했다. 케이투스는 액체 냉각 기술을 탑재한 차세대 V3 서버 제품군을 출시한다고 23일 밝혔다. V3 서버는 컴포턴트를 비롯한 노드, 서버, 데이터센터 전체를 아우르는 액체 냉각 솔루션을 제공한다. 케이투스 V3 서버 제품군은 2단계 냉각 플레이트와 음압 기술, 메인보드 특수 코팅 처리 기술을 통합한 고급 액체 냉각 솔루션을 갖췄다. 제품군 중 슬리퍼 아키텍처 메모리 냉각 솔루션은 열교환 드라이브 냉각 시스템뿐 아니라 여러 두께의 메모리 모듈과 드라이브를 지원한다. 케이투스 액체 냉각 랙 서버는 우수한 냉각 성능, 향상된 노드 유연성, 강력한 누수 방지·원활한 통합을 지원하는 표준화된 액체 냉각 콤포넌트를 제공한다. V3 서버 시리즈는 에너지 효율을 최적화하도록 설계됐다는 평가를 받고 있다. 또 글로벌 콤포넌트 단위 온도 모니터링을 통합해 고효율 팬의 정밀하고 세밀한 제어를 통해 팬 냉각 성능을 20% 올렸다. 티타늄 등급 전력공급장치(PSU)가 표준으로 장착된 V3 서버 시리즈는 98%를 초과하는 전력 변환 효율을 기록할 수 있다. 이런 PSU는 광범위한 부하를 지원하도록 설계돼 서버 부하가 20%에서 50% 사이인 경우에도 변환 효율을 유지한다. 케이투스는 이번 제품으로 연구개발(R&D)과 생산, 테스트, 납품의 모든 단계에서 강력한 역량을 보여줄 것이라 강조했다. 특히 철저한 품질 관리와 광범위한 산업 적용을 통해 입증된 신뢰성을 바탕으로 우수한 시스템 성능과 내구성을 보장한다는 설명이다. 또 완전한 액체 냉각 서버 및 캐비닛과 같은 혁신적인 제품에 통합된 캐비닛, 이동식 냉각분배장치(CDU), 퀵 디스커넥트, 매니폴드, 저유량 저항(low-flow-resistance) 냉각 플레이트 등 핵심 콤포넌트를 설계했다. 이런 엔드투엔드 수명 주기 솔루션은 완전한 액체 냉각 시스템을 원활한 턴키(turnkey) 프로젝트로 제공해 고객들로부터 호평을 받고 있다. 케이투스 관계자는 "냉각 과제와 급증하는 에너지 소비를 해결하기 위해 설계된 V3 서버는 사용자가 빠르게 진화하는 AI 환경의 요구사항을 효율적이고 안정적으로 충족할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2024.12.23 10:59김미정

내년 '산업용 AI' 확산 가속…데이터 보호·RAG 수요 급증할 듯

인공지능(AI)이 국내외 기술 환경을 지속적으로 변화시키는 가운데 내년에는 기업들이 AI에 투자하고 활용하는 방식에서 큰 변화가 있을 것으로 전망된다. 특히 산업용 AI 시장이 본격 개화하면서 각 기업들의 사이버 보안 전략이 '데이터 보호'를 중심으로 펼쳐질 것이란 관측도 나온다. 22일 퓨어스토리지가 발표한 '2025년 전망'에 따르면 기업들은 내년에 데이터에서 더 많은 가치를 창출하고 AI를 산업화 하기 위해 많은 AI 역량을 사내에 도입할 것으로 예상된다. 업계에선 현재 배포된 그래픽처리장치(GPU)의 대다수가 적극적으로 활용되지 않고 있다고 지적하고 있다. 이들 GPU는 주로 하이퍼스케일러와 같은 소수의 기업에 집중돼 있고 민간 기업에는 고르게 배치돼 있지 않다는 분석도 있다. 그러나 내년에는 산업용 AI의 중요성이 부각되며 다각도로 많이 활용될 것으로 보인다. 특히 기밀을 유지해야 하는 독점 데이터로 모델을 학습시키는 방법과 관련된 다양한 과제가 대두될 것으로 관측된다. 퓨어스토리지 관계자는 "차세대 AI 물결로 내년에는 산업용 AI가 급부상 할 것"이라며 "에이전트형 AI(Agentic AI)와 대형 양적 모델(Large Quantitative Models, LQM)은 이러한 변화에서 핵심적인 역할을 하게 될 것"이라고 내다봤다. 다만 에이전트형 AI가 주류가 되는 것은 2026년 이후로 예상됐다. 내년에는 에이전트형 시스템이 기업의 의사 결정 방식에 큰 변화를 가져올 것으로 전망됐다. 또 기업은 복잡한 데이터 세트를 분석하고 패턴을 파악하며 신속하게 대응할 수 있는 머신러닝을 통해 더 많은 가치를 창출할 수 있을 것으로 보인다. 데이터 모델링과 같은 힘들고 수작업이 많이 필요한 작업을 간소화함으로써 기업은 더 많은 문제를 더 빠르게 해결하고 제품 진화를 가속화할 수 있을 것으로 관측된다. 퓨어스토리지 관계자는 "특히 은행이나 통신사와 같은 대규모 IT 기업에서 머신러닝과 에이전트형 AI를 통해 올바른 의사 결정 데이터에 신속하게 접근하는 것이 점점 더 중요해질 것"이라고 말했다. 또 2025년에는 기업의 AI 투자가 증가하는 동시에 생성형 AI POC(proof of concepts)와 파일럿 프로젝트의 수가 감소할 것으로 전망됐다. 올해는 기대에 미치지 못하거나 훈련 단계에서 추론 단계로 확장할 때 경제성을 갖추지 못해 POC의 실패율이 높았다. 하지만 기업들은 내년에 AI의 활용을 재고하고 근본적인 비즈니스 가치와 실용적인 AI에 다시 초점을 맞출 것으로 예상된다. 결과물의 신뢰성에 대한 우려가 커지면서 챗GPT(ChatGPT)와 같은 범용의 기성 AI 솔루션 사용은 줄어들 것으로 보인다. 이에 따라 2025년에는 기업이 RAG(검색 증강 생성) 등의 기술을 활용하는 근거 기반 접근 방식으로 점점 더 전환할 것으로 관측된다. 퓨어스토리지 관계자는 "이러한 변화는 데이터 편향과 부정확성을 완화하는 상황 인식 시스템에 대한 선호가 높아지면서 AI 투명성과 윤리에 대한 관심도 깊어지고 있음을 반영한다"며 "특히 의료 및 금융 서비스와 같은 분야에서는 실시간 데이터 통합과 맥락에 맞는 정확한 대응이 중요해지며 RAG에 대한 수요가 급증할 것"이라고 밝혔다. 내년에는 AI 및 분석 투자를 통해 더 나은 결과를 추구함에 따라 데이터의 가치도 재조명될 것으로 예상된다. 지난 2023년과 2024년을 통해 학습한 내용 중 하나는 대규모 데이터 세트로 구동되는 덜 정교한 알고리즘이 소규모 데이터 세트에 액세스하는 더 정교한 알고리즘보다 성능이 우수한 경우가 많다는 점이다. 이에 내년에는 기업들이 분석 및 AI 투자의 성과를 개선하기 위해 사일로화되고 잠겨 있는 데이터 세트를 해제하는 프로젝트에 착수할 것으로 보인다. 데이터 통합의 중요성은 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 유지하는 데 있어 데이터의 전략적 가치에 대한 폭넓은 인식을 보여준다. 이에 기업은 AI와 분석의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 데이터 품질을 향상하고 액세스를 간소화하며 팀 간 협업을 촉진하는 이니셔티브에 우선순위를 둘 것으로 관측된다. 또 궁극적으로 내부 데이터 세트 통합에 집중함으로써 정보에 기반한 의사 결정, 고객 경험 개선, 지속 가능한 성장을 위한 기반도 마련할 수 있을 전망이다. 지속가능성에 대한 고민도 커질 것으로 보인다. 2030년 탄소감축 목표가 다가오면서 많은 기업들은 지난 몇 년간 AI 포모(FOMO·fear of missing out)로 인해 미뤄졌던 지속가능성 목표를 달성하기 위해 애쓰고 있다. 정부와 규제 기관은 기업의 지속가능성 의무 이행을 의무화하기 위한 노력을 강화하고 있다. 퓨어스토리지 관계자는 "기업은 이러한 의무를 충족하기 위해 에너지 효율적인 기술 솔루션에 우선순위를 둬야 할 것"이라고 강조했다. 사이버 보안 전략으로는 '데이터 보호'가 주요 축이 될 것으로 예상된다. 기업은 더 이상 '만약(if)'의 문제가 아니라 '언제(when)' 공격을 받을지 모른다는 사실을 인식하게 되면서 '데이터 보호'에 많은 관심을 둘 것으로 보인다. 이러한 전략의 변화는 AI 활용으로 강화되는 사이버 범죄 역량, 강화되는 국가별 법률, 규제 당국의 더욱 엄격한 규정 준수 요건 등이 주도할 것으로 보인다. 퓨어스토리지 관계자는 "생성형AI가 처음 도입됐을 때 챗GPT가 피싱 이메일의 품질 개선에 사용된 사례가 있었다"며 "오늘날 사이버 범죄자들은 재귀적(recursive) AI를 활용해 공격 대상의 IT 인프라에서 취약점을 찾아내는 등 더욱 정교해지고 있다"고 설명했다. 이러한 AI 기반 위협 환경에 적응하지 못하는 기업은 내년에 심각한 재정적 손실, 평판 손상, 잠재적 비즈니스 실패의 위험에 처할 수 있다. 이에 진화하는 위협에 대응하기 위해서는 강력한 사이버 보안 조치와 복구 전략에 선제적으로 투자하는 것이 중요하다. 데이터 보호 전략이 마련된 기업은 공격 발생 시 신속하게 비즈니스 운영을 재개할 수 있는 수단을 확보할 수 있다. 유재성 퓨어스토리지 코리아 사장은 "기술 환경이 빠르게 변화하는 가운데 기업에게 유연하고 민첩한 IT 인프라를 갖추는 것이 매우 중요하다"며 "AI가 계속해서 트렌드를 주도하겠지만, 지속가능성과 사이버 보안 또한 최고정보책임자(CIO)들의 최우선 안건으로 떠오를 것"이라고 밝혔다. 김영석 퓨어스토리지 코리아 시스템 엔지니어링 총괄은 "2025년은 국내 기업들이 가시적인 성과를 달성하기 위해 AI 전략을 구체화하고, 성숙해가는 AI 환경의 복잡성을 극복하는 전환점이 될 것"이라며 "기업들이 데이터 무결성, 윤리, 지속가능성을 중시함에 따라 RAG 및 데이터 통합 기술에 대한 도입이 급증할 것으로 예상된다"고 말했다.

2024.12.22 10:00장유미

새해 엔비디아 선점할 승자는...삼성·SK 'HBM4' 양산 준비 박차

한국 경제가 대통령 탄핵정국과 트럼프 2기 정부 출범을 앞두고 을사년 새해를 맞게 됐습니다. 비상 계엄 해제 이후에도 환율과 증시가 출렁이는 불확실성 속에 우리 기업들이 새해 사업과 투자 전략을 짜기가 더욱 어려워졌습니다. 정책 혼돈과 시시각각 변화는 글로벌 경제 환경에 어떻게 대처해야 하는지 지디넷코리아가 각 산업 분야별 새해 전망을 준비했습니다. [편집자주] 메모리반도체 시장이 2025년 을사년 새해에도 성장세를 이어갈 것으로 보인다. 세계반도체무역통계기구(WSTS)가 최근 발간한 보고서에 따르면, 전 세계 메모리 시장 규모는 올해 1천670억 달러(약 238조원)에서 내년 1천894억 달러(약 270조원)로 13.4%의 성장세가 예상된다. 다만 제품별 상황은 '극과 극'으로 나뉠 전망이다. 먼저 AI 데이터센터에 필요한 HBM(고대역폭메모리), 고용량 eSSD(기업용 SSD) 등 부가가치가 큰 첨단 메모리 제품은 내년에도 수요가 견조한 분위기다. 해당 제품은 국내 삼성전자·SK하이닉스가 주도하는 시장이기도 하다. 반면 범용 메모리, 특히 레거시 제품의 공급 과잉은 심화되는 추세다. 올 4분기 들어 이들 제품의 가격은 이미 하락세로 접어든 바 있다. IT 수요가 여전히 부진하고, 중국 후발주자들의 공격적인 사업 확대 등이 위기 요소로 다가오고 있다. ■ 내년도 답은 AI…삼성·SK, HBM4 준비 박차 이러한 상황에서 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 메모리 기업들의 돌파구는 HBM 등 AI 메모리가 될 것으로 관측된다. 삼성전자는 내년 하반기 HBM4(6세대 HBM) 양산을 위한 준비에 나서고 있다. HBM4는 현재 상용화된 가장 최신 세대의 HBM인 HBM3E(5세대)의 뒤를 이을 제품이다. 엔비디아의 차세대 AI 가속기인 '루빈' 시리즈 등에 탑재될 예정이다. 삼성전자의 HBM4에는 10나노급 6세대 D램인 1c D램을 기반으로 한다. 경쟁사인 SK하이닉스, 마이크론이 HBM4에 5세대 D램인 1b D램을 채용한다는 점을 고려하면 한 세대 앞선다. 차세대 HBM 시장에서의 경쟁력 확보를 위해, 성능을 빠르게 끌어올리겠다는 전략이 깔려 있다. 이를 위해 삼성전자는 올 연말부터 평택 P4에 1c D램용 양산 라인을 설치하기 위한 투자를 진행하고 있다. 관련 협력사들과 구체적인 장비 공급을 논의한 상황으로, 이르면 내년 중반에 라인 구축이 마무리될 것으로 전망된다. 동시에 삼성전자는 HBM3E(5세대 HBM)의 회로를 일부 수정해 엔비디아향 공급을 재추진하고 있다. 그간 삼성전자는 엔비디아와 HBM3E 8단 및 12단에 대한 퀄(품질) 테스트를 진행해 왔으나, 성능 등의 문제로 대량 양산 공급에 이르지는 못했다. SK하이닉스는 올 4분기 HBM4의 '테이프아웃'을 목표로 연구개발을 지속해 왔다. 테이프아웃은 연구소에서 진행되던 칩 설계를 완료하고 도면을 제조 공정에 보내는 것을 뜻한다. 제품의 양산 단계 진입을 위한 주요 과정이다. SK하이닉스는 HBM4에 HBM3E와 마찬가지로 1b D램을 적용한다. 제품의 안정성 및 수율에 무게를 둔 선택이다. 때문에 업계는 SK하이닉스가 경쟁사 대비 HBM4를 순탄하게 개발할 수 있을 것으로 보고 있다. 현재 SK하이닉스의 1b D램 투자는 이천 M16 팹을 중심으로 이뤄지고 있다. 기존 레거시 D램 생산라인을 1b D램용으로 전환하는 방식으로, 내년까지 생산능력을 최대 월 14~15만장 수준으로 끌어올릴 것으로 알려졌다. ■ 범용 메모리 공급 과잉 우려…中 추격, 삼성 HBM 등이 관건 최선단 D램은 주요 메모리 기업들의 HBM 출하량 확대에 따른 여파로 내년에도 견조한 흐름을 보이겠지만, 범용 레거시 D램 시장은 공급과잉이 지속될 것으로 전망된다. 시장조사업체 디램익스체인지에 따르면 이달 말 8GB(기가바이트) DDR4 모듈의 평균 가격은 18.5달러로 전월 대비 11.9% 감소했다. PC를 비롯한 IT 수요가 부진하다는 증거다. 여기에 중국 창신메모리테크놀로지(CXMT) 등도 레거시 D램의 출하량 확대를 꾀하고 있다. CXMT는 중국 최대 D램 제조업체로, 웨이퍼 투입량 기준 D램 생산능력을 올해 말까지 월 20만장 수준으로 끌어올릴 계획이다. 내년에도 중국 상하이 팹에 최소 월 3만장 수준의 설비투자를 진행하기로 했다. 다만 CXMT가 미칠 파급력이 제한적이라는 분석도 제기된다. CXMT의 수율이 비교적 낮은 수준이고, 생산 제품이 18~16나노미터(nm)급의 DDR4·LPDDR4 등에 집중돼 있기 때문이다. 한편 삼성전자의 엔비디아향 HBM3E 12단 공급 여부가 범용 D램에 영향을 미칠 수 있다는 의견도 제기된다. 미즈호증권은 최근 리포트를 통해 "엔비디아향 HBM3E 12단 공급이 계속 지연되는 경우, 삼성전자는 HBM에 할당된 D램 생산량을 범용 제품으로 전환할 것"이라며 "이에 따라 D램 공급이 증가해 내년 상반기 D램 가격 하락이 가속화될 것으로 예상된다"고 밝혔다. ■ 낸드 투자, QLC 중심으로 신중하게 접근 낸드 시장 역시 AI 데이터센터 분야로 수요가 몰리는 추세다. 반도체 전문 조사기관 테크인사이츠에 따르면 비트(Bit) 기준 전체 낸드 수요에서 데이터센터가 차지하는 비중은 2023년 18%에서 내년 28%에 육박할 것으로 전망된다. 특히 고용량 데이터를 처리해야 하는 데이터센터용으로는 QLC(쿼드레벨셀) 낸드가 각광을 받고 있다. QLC는 셀 하나에 4비트를 저장한다. 2비트를 저장하는 MLC나 3비트를 저장하는 TLC보다 데이터 저장량을 높이는 데 유리하다. 이에 삼성전자는 지난 9월 업계 최초의 V9 QLC 낸드 양산에 돌입했다. 낸드는 세대를 거듭할수록 더 높은 단을 쌓는다. V9는 280단대로 추정된다. SK하이닉스 역시 최근 QLC 기반의 61TB(테라바이트) SSD를 개발했다. PCIe 5세대 적용으로 데이터 전송 속도를 최대 32GT/s로 구현했으며, 순차 읽기 속도를 4세대 적용 제품 대비 2배 향상시킨 것이 특징이다. SK하이닉스는 해당 신제품의 샘플을 곧 글로벌 서버 제조사에 공급해 제품 평가를 진행할 계획이다. 또한 내년 3분기에는 제품군을 122TB로 확대하고, 세계 최고층 321단 4D 낸드 기반의 244TB 제품도 개발에 들어가기로 했다. 다만 삼성전자, SK하이닉스는 내년 낸드용 설비투자에 매우 보수적인 입장을 취하고 있다. 삼성전자의 경우 당초 낸드 생산라인으로 계획했던 P4 페이즈1 라인을 낸드·D램 혼용 양산라인으로 전환했다. 라인명 역시 P4F(플래시)에서 P4H(하이브리드)로 변경됐다. 이에 따라 당초 예상 대비 낸드용 신규 설비투자 규모가 축소될 것으로 알려졌다. SK하이닉스도 새해 낸드에 대한 신규 투자를 진행할 가능성이 낮은 것으로 관측된다. 반도체 업계 관계자는 "SK하이닉스의 설비투자가 HBM 및 최선단 D램에 집중돼 있고, 낸드 설비를 들일 만한 여유 공간도 많지 않다"며 "신규보다는 기존 설비를 활용한 전환 투자에 무게를 둘 것"이라고 설명했다.

2024.12.22 09:50장경윤

비(非) 엔비디아 고객사 뜬다…내년 HBM 시장 변화 예고

엔비디아가 주도하던 HBM(고대역폭메모리) 시장이 내년 변혁을 맞는다. 자체 AI 반도체를 개발해 온 글로벌 빅테크 기업들이 최첨단 HBM 채용을 적극 늘리는 데 따른 영향이다. 이에 따라 TSMC·브로드컴 등 관련 생태계도 분주히 움직이는 추세로, 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 기업들도 수혜를 볼 것으로 관측된다. 22일 업계에 따르면 내년 초부터 구글·메타·아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 빅테크의 HBM 수요가 증가할 전망이다. ■ 마이크론 "3번째 대형 고객사" 언급…AWS·구글 등 떠올라 기존 HBM의 수요처는 엔비디아·AMD 등 HPC(고성능컴퓨팅)용 프로세서를 개발하는 팹리스가 주를 이뤘다. 이들 기업은 자사의 GPU(그래픽처리장치)와 HBM을 결합해 AI 가속기를 만든다. 다만 구글·메타·AWS 등도 내년부터 최첨단 HBM 채용을 늘릴 계획이다. AI 산업이 고도화되면서, GPU 대비 전력효율성이 높고 비용 절감이 가능한 자체 AI ASIC(주문형반도체)의 필요성이 높아졌기 때문이다. 이 같은 추세는 마이크론이 지난 19일 진행한 회계연도 2025년 1분기(2024년 9~11월) 실적발표에서도 확인할 수 있다. 마이크론은 기존 HBM의 공급처로 엔비디아만을 언급해 왔으나, 이번 실적발표를 통해 추가 고객사를 확보했다고 밝혔다. 마이크론은 "이달 두 번째 대형 고객사에 HBM 공급을 시작했다"며 "내년 1분기에는 세 번째 대형 고객사에 양산 공급을 시작해 고객층을 확대할 예정"이라고 설명했다. 내년 HBM 시장 규모 또한 당초 250억 달러에서 300억 달러로 상향 조정했다. 반도체 업계 관계자는 "마이크론이 언급한 2, 3번째 고객사는 구글과 아마존으로 분석하고 있다"며 "이들 기업이 올 연말부터 자체 AI칩 출하량을 늘리면서 HBM3E(5세대 HBM)을적극 주문하고 있는 것으로 안다"고 설명했다. 일례로 구글은 자체 개발한 6세대 TPU(텐서처리장치) '트릴리움(Trillium)'에 HBM3E를 탑재한다. AWS는 AI 학습용으로 자체 개발한 '트레이니엄(Trainium)2' 칩셋에 HBM3 및 HBM3E를 활용할 것으로 알려져 있다. 두 칩 모두 올해 연말에 출시됐다. ■ TSMC·브로드컴 등 관련 생태계, 이미 움직였다 반도체 업계 고위 관계자는 "TSMC의 CoWoS 고객사 비중에 변동이 생겼다. 기존에는 엔비디아가 1위, AMD가 2위였으나, 최근에는 AWS가 2위로 올라섰다"고 밝혔다. CoWoS는 대만 주요 파운드리 TSMC가 자체 개발한 2.5D 패키징이다. 2.5D 패키징이란 칩과 기판 사이에 인터포저라는 얇은 막을 삽입하는 기술로, HBM 기반의 AI 가속기 제작의 필수 요소 중 하나다. 브로드컴 역시 최근 AI 및 HBM 관련 시장에서 존재감을 키우고 있다. 브로드컴은 매출 기준 전 세계 3위에 해당하는 주요 팹리스다. 통신용 반도체 및 데이터센터 네트워크 사업과 더불어, 특정 고객사에 맞춘 서버 인프라 구축 사업을 영위하고 있다. 브로드컴은 자체 보유한 반도체 설계 역량을 바탕으로 구글·메타 등의 AI 반도체 설계를 지원하고 있다. 이에 따라 올 상반기에는 삼성전자·SK하이닉스·마이크론 등 주요 D램 제조업체와 HBM3E 8단에 대한 품질 테스트를 진행해 왔다. 현재 SK하이닉스와 마이크론이 진입에 성공한 것으로 파악된다. 최근 실적발표에서는 "대형 클라우드 고객사 3곳과 AI 반도체를 개발 중"이라고 밝히기도 했다. 해당 기업은 구글과 메타, 중국 바이트댄스로 알려져 있다. 국내 반도체 업계 관계자는 "구글의 경우 이전 5세대 TPU까지는 물량이 미미해 별다른 대응을 하지 않았다"며 "다만 6세대부터는 물량을 크게 늘릴 계획으로, 이에 따라 국내 협력사 공장을 직접 둘러보는 등 만반의 준비를 하고 있다"고 설명했다.

2024.12.22 09:35장경윤

"불확실성 시대, 데이터 분석·시각화로 승부하라"

“내년에는 많은 기업들이 경제적 불확실성과 비용 효율화라는 중요한 과제에 직면할 것으로 보인다. 기업들은 더욱 제한된 자원을 효과적으로 활용해야 하는 압박을 느끼게 될 것이다. 여기에 시장 경쟁까지 심화되면서 비용은 줄이되 성과는 극대화하는 전략이 그 어느 때보다 중요해질 것으로 보인다.” 이런 기업들의 미션이 주어진 가운데, 데이터 민주화를 목표로 하는 딥테크(첨단 기술) 스타트업 '데이터브릿지'가 주목받고 있다. 아마존웹서비스와 마티니에서 데이터 분석가로 일한 전서연 대표가 이끄는 이 회사는 창업 3개월 만에 2억원 이상의 매출을 달성하며 빠른 성장세를 보이고 있다. 전 대표는 데이터 시각화 플랫폼인 태블로의 한국 최초 글로벌 앰버서더로 4년째 활동하고 있는 데이터 분석·시각화 전문가이기도 하다. 그는 데이터를 활용해 비즈니스 성과를 극대화할 수 있는 가능성을 직접 경험했지만, 여전히 많은 기업들이 데이터를 활용하려면 기술적인 장벽이 높고, 전문가와 실무자 간의 스킬 격차가 크다는 것을 발견했다. 이런 간극을 해소하고 “데이터가 모든 사람이 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 도구가 돼야 한다” 생각으로 현재의 회사를 만들게 됐다. 전 대표는 “데이터는 더 이상 전문가만의 전유물이 아니라, 누구나 접근하고 비즈니스에서 가치를 창출할 수 있는 포용적인 기술이 돼야 한다고 믿고 있다”면서 “현재 데이터브릿지랩을 통해 이런 비전을 실현하며, 데이터를 쉽고 유용하게 활용할 수 있는 환경을 만들어가고 있다”고 설명했다. 데이터브릿지는 기업 맞춤형 데이터 교육과 컨설팅을 주력으로 한다. 하나은행·대상그룹·경찰청 등에서 데이터 분석 교육을 진행하고 있으며, 쿠팡·한국관광공사 등을 대상으로 비즈니스 대시보드 구축 컨설팅도 제공한다. 특히 고객사의 80% 이상이 재계약을 논의할 정도로 높은 만족도를 보이고 있다. 전 대표는 "오늘날 많은 기업이 방대한 양의 데이터를 보유하고 있지만, 이를 제대로 분석하고 활용하지 못하면 단순한 '숫자 더미'에 불과하다"고 지적했다. 특히 “경제적 불확실성이 커지는 상황에서 과거처럼 직관이나 경험에만 의존한 의사결정은 위험하다”고 조언했다. 이에 나열된 데이터를 정확히 분석하고 이를 시각화함으로써 의미있는 인사이트를 발견하고, 이를 의사결정에 활용하는 것이 중요하다는 뜻이었다. 예를 들어 매출 데이터를 시각화한 대시보드를 통해 특정 지역의 매출 감소를 발견하면, 즉시 마케팅 전략을 조정하거나 자원을 재배치해 문제를 해결할 수 있다. 데이터브릿지는 최근 강동구에 50평 규모의 데이터 교육 공간도 열었다. 모든 학습자의 자리에 실시간 강의 화면을 확인할 수 있는 보조 모니터를 설치해 실습 중심의 교육 환경을 구현했다. 현재는 데이터 분석 입문, ChatGPT 활용, AI 툴 활용 업무 자동화, 데이터 시각화 등 다양한 교육 프로그램을 운영하고 있다. 회사는 현재 인사이트플로우(InsightFlow)라는 AI 기반 솔루션도 개발 중이다. 이는 자연어로 질문하면 데이터를 분석해 비즈니스 인사이트를 제공하는 도구로, 기술적 지식 없이도 실무에서 바로 활용할 수 있다. 전 대표는 AI 시대의 데이터 분석가 역할 변화에 대해 "과거에는 데이터 정리와 시각화 같은 기술적 작업이 주였다면, 이제는 AI가 이를 대체하면서 더 고차원적인 문제 해결과 가치 창출에 집중해야 한다"면서 "앞으로 데이터 분석가에게는 기술력뿐 아니라 비즈니스 전략 수립 능력, 커뮤니케이션 능력이 더욱 중요해질 것"이라고 전망했다. 전서연 대표는 앞으로도 데이터를 더 많은 사람들이 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 플랫폼으로 데이터브릿지를 성장시켜 간다는 계획이다. 전 대표는 “현재 데이터브릿지는 데이터 분석 교육과 비즈니스 인사이트 도출을 위한 맞춤형 컨설팅을 제공하고 있는데, 다양한 산업군의 레퍼런스를 기반으로 보다 효율적이고 자동화된 데이터 활용 솔루션을 개발하는 데 집중할 계획”이라면서 “특히 산업군별로 최적화된 분석 템플릿과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반의 데이터 솔루션을 통해 기업들이 데이터를 활용해 실질적인 성과를 낼 수 있도록 지원할 계획”이라고 말했다. [다음은 전서연 대표와의 일문일답] Q. 데이터브릿지 소개와 본인. 태블로 앰버서더는 어떤 역할이며, 맡게 된 배경은 어떻게 되나요? 창업 배경과, 교육 공간도 최근 오픈했는데 소개해주세요. (데이터브릿지 회사 소개) "데이터브릿지랩은 AI와 자동화를 접목해 누구나 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 딥테크 스타트업입니다. 데이터 민주화와 사용자 중심 접근성을 핵심 가치로 삼아, 비전문가도 실질적으로 데이터를 분석하고 비즈니스에 활용할 수 있도록 돕는 교육 및 컨설팅 솔루션을 제공합니다. 데이터브릿지는 현재 기업 교육과 컨설팅을 중심으로 사업을 진행하고 있으며, 구독 서비스 기반의 자체 솔루션도 개발 중입니다. 기업 교육 고객사로는 하나은행, 대상그룹, 경찰청과 같은 다양한 기업 및 공공기관들과 함께 데이터 분석 교육을 진행하고 있으며, 태블로(Tableau)의 모회사인 세일즈포스와 협력해 내년에 2025 공식 정부 지원 데이터 교육 사업도 주도할 예정입니다. 현재 데이터 분석 입문 과정, Chat GPT 활용 과정, AI 툴 활용 업무 자동화 과정, 태블로 데이터 시각화로 보고서 만들기 등 다양한 데이터 분석 트렌드에 맞는 실무자 맞춤형 교육 프로그램을 운영하고 있습니다. 또 기업별 맞춤형 비즈니스 대시보드 구축 컨설팅도 제공합니다. 현재 태블로를 활용한 BI 대시보드 구축 프로젝트나, 스노우플레이크를 활용한 AI 모델과 BI 대시보드 통합 프로젝트 등 다양한 솔루션을 기반으로 컨설팅 프로젝트를 수행하고 있습니다. 쿠팡, 한국관광공사, 니어스랩, 등이 주요 고객사입니다. 특히, 현재 개발 중인 인사이트플로우라는 AI 기반 솔루션은 자연어로 질문만 하면 데이터를 분석하고 비즈니스 인사이트를 제공하는 도구로, 복잡한 기술 없이도 실무에서 바로 활용할 수 있는 디지털 전환 지원 도구입니다. 데이터브릿지랩은 창업 3개월 만에 2억원 이상의 확정 예상 매출을 기록하며 빠르게 성장했습니다. 쿠팡, CJ그룹, 하나은행, 대상그룹, 한국관광공사 등 다양한 고객사와 협력하며 신뢰를 쌓아가고 있습니다. 특히, 고객사의 80% 이상이 차년도 계약을 논의할 정도로 높은 만족도를 보이고 있습니다." (대표 본인 소개와 창업 배경) "저는 글로벌 기업인 아마존웹서비스와 마티니에서 데이터 분석가로 활동하며 데이터를 활용해 비즈니스 성과를 극대화할 수 있는 가능성을 직접 경험했습니다. 하지만 데이터를 활용하려면 여전히 기술적인 장벽이 높고, 전문가와 실무자 간의 스킬 격차(Skill Gap)가 크다는 점을 깨달았습니다. 이 간극을 해소하고, 데이터가 모든 사람이 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 도구가 되어야 한다는 신념이 데이터브릿지랩 창업의 배경입니다.데이터는 더 이상 전문가만의 전유물이 아니라, 누구나 접근하고 비즈니스에서 가치를 창출할 수 있는 포용적인 기술이 되어야 한다고 믿고 있습니다. 현재 데이터브릿지랩을 통해 이러한 비전을 실현하며, 데이터를 쉽고 유용하게 활용할 수 있는 환경을 만들어가고 있습니다. 또 현재 저는 세계적인 데이터 시각화 플랫폼인 태블로의 한국 최초 글로벌 앰버서더로 4년째 활동하고 있습니다. 제가 맡고 있는 태블로 앰버서더는 데이터를 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는, 태블로 본사와 글로벌 데이터팸 커뮤니티에서 전문성과 영향력을 인정받은 리더입니다. 저는 앰바서더 활동의 일환으로 4년 전부터 국내 최초의 비즈니스 인텔리전스(BI) 커뮤니티인 비저블(Vizable)을 창립해 데이터 전문가와 실무자들이 함께 성장할 수 있는 플랫폼을 운영해왔습니다. 이를 통해 데이터 시각화와 비즈니스 인텔리전스의 중요성을 널리 알리고 있습니다." (교육 공간 소개) "저희는 강동구에 약 50평 규모의 데이터 교육 공간을 최근 오픈했습니다. 이 공간은 단순한 강의실을 넘어 실습 중심의 학습 환경으로 설계되었는데요. 모든 학습자의 자리에서 강의 화면을 실시간으로 확인할 수 있는 보조 모니터를 설치해 인터랙티브 러닝 환경을 제공합니다. 기업 워크숍, 맞춤형 데이터 강의, 프로젝트 중심 교육 등 다양한 목적으로 활용되고 있습니다. 이 공간을 통해 데이터 리터러시(Data Literacy)를 강화하고, 데이터를 활용한 더 나은 의사결정을 돕는 환경을 만들어가고 있습니다." Q. 태블로에 대한 소개와 기능, 강점과 사용 난이도를 설명해 주세요. 주로 누가 사용하고, 어떤 기업에 유용한가요? "태블로는 데이터를 시각적으로 분석하고 이를 기반으로 빠르고 정확한 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making)을 내릴 수 있도록 돕는 세계적인 데이터 시각화 플랫폼입니다. 복잡한 코딩 없이도 직관적으로 데이터를 탐색할 수 있는 사용자 친화적 인터페이스를 제공하기 때문에, 초보자부터 데이터 전문가까지 폭넓은 사용자를 지원합니다. 태블로의 가장 큰 강점은 데이터를 단순한 숫자나 텍스트에서 벗어나 시각적 스토리텔링으로 변환해, 복잡한 데이터도 쉽게 이해하고 분석할 수 있도록 돕는 데 있습니다. 이를 통해 조직은 데이터를 빠르게 통찰력으로 전환하고, 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다. 특히 태블로는 강력한 데이터 연결성(Data Connectivity) 을 자랑하며, 다양한 데이터 소스와 실시간으로 연동할 수 있습니다. 이를 통해 대시보드와 리포트 자동화도 가능해 효율적인 데이터 활용 환경을 제공합니다. 태블로는 금융, 제조, IT, 유통 등 데이터 중심 산업 전반에서 유용하며, 실시간 데이터 분석과 빠른 비즈니스 의사결정이 필요한 기업에 적합합니다. 데이터를 통해 경쟁력을 강화하고자 하는 모든 조직이 태블로의 가치를 체감할 수 있습니다. 예를 들어 마케팅 부서에서는 고객 세그먼트를 분석해 맞춤형 타깃팅 전략을 수립할 수 있고, 커머스에서는 고객 행동 데이터를 분석해 구매 패턴을 파악하고 맞춤형 프로모션 전략을 설계할 수 있습니다. 또 금융에서는 거래 데이터를 분석해 이상 거래를 탐지하고 리스크를 관리할 수 있고, 제조 쪽에서는 공급망 데이터를 분석해 비용을 절감하고 납기를 최적화할 수 있습니다." Q. 데이터의 시각화가 필요한 이유와 효용. 전략적 결정에 어떻게 얼마나 도움이 될까요? "데이터 시각화는 단순히 숫자나 텍스트를 보기 좋게 만드는 것을 넘어섭니다. 이는 데이터 속에 숨겨진 인사이트를 발견하고, 이를 기반으로 빠르고 정확한 전략적 의사결정을 지원하는 현대 비즈니스의 핵심 도구입니다. 오늘날 많은 기업이 방대한 양의 데이터를 축적하지만, 이를 제대로 분석하고 활용하지 못하면 데이터는 단순한 '숫자 더미'에 불과합니다. 데이터 시각화는 이처럼 복잡하고 방대한 데이터를 직관적으로 이해할 수 있는 시각적 형태로 변환해, 누구나 데이터를 쉽게 읽고 활용할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 한 기업이 매출 데이터를 시각화한 대시보드를 통해 특정 지역의 매출 감소를 발견했다면, 이를 바탕으로 지역별 마케팅 전략을 조정하거나 자원을 재배치해 문제를 해결할 수 있습니다. 데이터 시각화는 단순한 데이터 분석을 넘어, 실행 가능한 인사이트를 제공함으로써 문제를 신속히 해결하고 새로운 기회를 탐색할 수 있는 기반을 마련해줍니다. 데이터 시각화는 데이터를 단순히 보여주는 데 그치지 않고, 이를 통해 문제를 발견하고 기회를 탐색하며 조직의 방향성을 설정하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 기반 의사결정의 속도와 정확성을 높이는 것은 곧 시장에서의 경쟁력으로 이어지며, 데이터를 효과적으로 활용하는 기업과 그렇지 않은 기업 간의 차이를 만들어냅니다." Q. 데이터브릿지의 맞춤형 커리큘럼 설계부터 교육 운영, 성과 평가까지 과정을 소개해주세요. "데이터브릿지랩은 기업의 니즈에 맞춰 설계된 맞춤형 데이터 교육을 통해 실무에서 바로 활용 가능한 솔루션을 제공합니다. 단순한 이론 강의를 넘어, 실제 데이터를 다루는 프로젝트 기반 학습과 태블로 대시보드 템플릿을 활용해 기업의 비즈니스 문제를 해결하고 성과를 창출할 수 있도록 돕습니다. 교육 과정은 기업 상황과 목표에 맞춘 심층 진단으로 시작해, 실습 중심 커리큘럼 설계와 강의 운영, 그리고 성과 평가까지 이어집니다. 슬랙을 통한 실시간 질의응답과 VOD 옵션 등 유연한 학습 환경을 제공하며, 교육 후에는 성과 평가 리포트로 실질적인 개선 방향을 제시합니다. 특히, 데이터브릿지랩의 교육은 차별화된 전문성을 자랑합니다. 저를 포함한 데이터브릿지랩의 모든 강사진은 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 분야에서 실력이 검증된 전문가들로 구성돼 있습니다. 교육 과정은 현업 경험이 풍부한 강사진과의 협업을 통해 설계되며, 이론뿐 아니라 실제 비즈니스 사례와 실습을 포함해 실질적으로 활용할 수 있는 커리큘럼을 제공합니다. 이런 차별화된 접근 덕분에 교육을 수강한 기업과 개인의 만족도가 평균 95% 이상에 달하며, 이는 업계에서도 매우 높은 수준입니다. 데이터브릿지랩의 교육은 단순히 배우는 데 그치지 않고, 데이터 활용 능력을 실질적으로 강화시킬 수 있는 프로그램으로 인정받고 있습니다." Q. 내년 기업들의 가장 큰 고민은 무엇일까요. 이런 고민을 푸는 데 있어 태블로, 데이터브릿지는 어떤 도움을 줄 수 있을까요? "내년에는 많은 기업들이 경제적 불확실성과 비용 효율화라는 중요한 과제에 직면할 것으로 보입니다. 특히 고금리로 인한 자금 조달 부담과 경기 둔화로 인한 소비 위축이 예상되면서, 기업들은 더욱 제한된 자원을 효과적으로 활용해야 하는 압박을 느끼게 될 것입니다. 여기에 시장 경쟁까지 심화되면서 비용은 줄이되 성과는 극대화하는 전략이 그 어느 때보다 중요해질 것으로 보입니다. 이런 환경에서는 과거처럼 직관이나 경험에 의존한 의사결정보다는, 데이터에 기반한 신속하고 명확한 의사결정이 기업의 경쟁력을 좌우할 가능성이 큽니다. 하지만 데이터를 충분히 보유하고 있음에도 불구하고 이를 정리, 분석, 시각화하는 역량 부족으로 인해 실제 실행 가능한 인사이트를 얻지 못하는 경우가 많습니다. 이는 의사결정 속도를 늦추고, 결과적으로 시장 기회를 놓치는 원인이 되기도 합니다. 태블로와 데이터브릿지는 이러한 고민을 해결하는 데 실질적인 도움을 드릴 수 있습니다. 태블로는 방대한 데이터를 단순히 보는 것을 넘어 패턴을 발견하고 핵심 지표를 빠르게 파악할 수 있는 시각화 도구입니다. 예를 들어, 태블로를 활용하면 시장 변화를 실시간으로 모니터링하거나, 비용 절감 기회를 발견하는 등 보다 전략적인 의사결정이 가능합니다. 데이터브릿지는 여기서 한 걸음 더 나아가, 각 기업의 환경에 맞춘 실제 비즈니스 사례와 데이터 분석 프레임워크를 제안합니다. 이를 통해 기업은 단순히 데이터를 분석하는 데서 그치지 않고, 데이터의 결과를 실행 가능한 전략으로 연결할 수 있습니다. 궁극적으로 데이터 활용은 단기적으로 비용 절감의 효과를, 장기적으로는 새로운 성장 기회를 발견하는 데 기여할 수 있습니다. 데이터브릿지는 기업이 이러한 변화를 주도적으로 이끌어갈 수 있도록 최적의 솔루션과 역량 강화를 지원하겠습니다." Q. 데이터 분석가들은 앞으로 AI시대를 맞아 어떻게 변화할까요. 또 이런 변화에 맞춰 어떻게 대응해야 할까요? "AI 기술의 발전으로 데이터 분석가의 역할이 점점 변화하고 있다고 생각합니다. 과거에는 데이터를 정리하고 시각화하는 기술적인 작업이 주를 이뤘지만, 이제는 AI가 이런 작업을 대신하면서 분석가는 더 고차원적인 문제 해결과 가치를 창출하는 일에 집중해야 할 시점인 것 같습니다. 이와 함께 데이터 문해력뿐만 아니라 여러 역량들이 중요해지고 있습니다. 데이터를 해석하고 전달하는 능력은 기본이고, AI를 적절히 활용하는 기술력도 필수적입니다. 여기에 더해, 데이터를 활용해 비즈니스의 목표를 이해하고 전략적으로 접근하는 사고방식, 그리고 데이터를 통해 설득력 있는 스토리를 만들어내는 커뮤니케이션 능력도 점점 더 중요해지는 것 같습니다. 결국, 기술, 비즈니스, 소통 능력을 균형 있게 발전시키는 것이 데이터 분석가에게 중요한 시대가 오고 있다고 느껴집니다." Q. 앞으로의 데이터브릿지의 계획은 어떻게 되나요? "데이터브릿지는 앞으로도 데이터를 더 많은 사람들이 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 플랫폼으로 성장해 나가고자 합니다. 현재 데이터브릿지는 데이터 분석 교육과 비즈니스 인사이트 도출을 위한 맞춤형 컨설팅을 제공하고 있는데, 다양한 산업군의 레퍼런스를 기반으로 보다 효율적이고 자동화된 데이터 활용 솔루션을 개발하는 데 집중할 계획입니다. 특히, 산업군별로 최적화된 분석 템플릿과 SaaS 기반의 데이터 솔루션을 통해 기업들이 데이터를 활용해 실질적인 성과를 낼 수 있도록 지원하고자 합니다."

2024.12.22 09:29백봉삼

AI 경쟁 심화 속, 국내 기업들의 성공 전략은?

인공지능(AI) 시대를 이끌어갈 컴퓨팅 인프라 기술을 논의하고 미래 전략을 모색하기 위한 자리가 마련됐다. 19일 미래IT전략컨퍼런스(FITS-CON 2024)가 'AI 시대의 디지털 플랫폼과 인프라 기술'을 주제로 한국과학기술회관에서 개최했다. 이번 행사는 미래그린아이티포럼, 한국컴퓨팅산업협회, 한국데이터센터연합회가 공동 주최했으며, AI 활용을 위한 핵심 인프라인 그래픽카드(GPU) 및 신경망처리장치(NPU) 서버, 클라우드, 데이터센터 등에 대한 심도 있는 논의가 이뤄졌다. 미래그린아이티포럼 이사장인 나연묵 단국대 교수는 "급증하는 AI수요에 따라 이를 지원하기 위한 인프라의 중요성이 커지고 있다"며 "이번 컨퍼런스에서 실제 사례를 바탕으로 새로운 비즈니스 기회를 발굴하고 국내 시장의 어려움을 극복할 수 있는 방안을 함께 논의하길 바란다"며 행사 시작을 알렸다. 참가자들은 AI 시대 본격 도입에 따른 국가 간 경쟁 심화, 데이터센터 수요 급증에 따른 지방 분산 정책 및 규제 조율 필요성, 그리고 국가 차원의 AI 데이터센터 설립 추진과 같은 주요 과제들을 논의하기 위해 기획되었다. 이를 통해 컴퓨팅, 클라우드, 데이터센터 분야 전문가들의 의견을 수렴하고, AI 시대의 성공적인 도입을 위한 미래 IT 전략을 제시했다. 키노트 강연에서는 인공지능산업융합사업단 오상진 단장이 국내 최초로 광주에서 운영 중인 AI 데이터센터의 세부 내용과 사업단에서 진행한 실제 사례를 소개했다. AI 데이터센터의 구축 과정, 운영 전략, 및 지역 경제 활성화에 미치는 영향 등이 논의되었다. 또한 국가적으로 추진 중인 AI 데이터센터 설립 방향과 그 필요성에 대해 설명하며, 국가 차원의 데이터센터 정책과 전략적 중요성을 강조했다. 한국과학기술정보연구원(KISTI) 홍태영 센터장은 초고성능 컴퓨팅 기술을 활용한 수퍼컴 6호기 도입과 관련된 최신 인프라 기술을 발표했다. 리벨리온 박용찬 이사는 NPU 개발 현황을 통해 AI 가속 기술의 발전 방향을 제시했으며, GPU와 NPU 자원 분할을 통한 효율적 활용 방안을 논의했다. 한국정보통신기술협회(TTA) 한주연 팀장은 디지털 탄소 중립 실현을 위한 서버 에너지 효율 기술을 소개하며, 서버 에너지 효율 인증제(SERT)의 개발 과정과 적용 사례를 공유했다. 클라우드 세션에서는 프라이빗 클라우드 구축 선도기업 오케스트로의 김영광 대표가 공공 및 금융 분야를 중심으로 한 프라이빗 클라우드 로드맵을 발표했다. 이어 KT클라우드의 이병대 팀장은 국내 클라우드서비스 사업자(CSP) 사례를 통해 퍼블릭 클라우드의 도입 효과와 성공 사례를 공유했다. 모비젠 엄태덕 연구소장은 생성형 AI 시대의 데이터 플랫폼 기술에 대해 설명하며, 데이터 플랫폼이 AI 활용을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 강조했다. 데이터센터 세션에서는 건국대 목형수 교수가 전력 효율 문제를 중심으로 데이터센터의 지속가능성에 대해 발표했다. 한국데이터센터연합회 채효근 전무는 데이터센터 산업의 현황 및 전망을 분석하며, 급증하는 수요와 전력 부족 문제를 해결하기 위한 정책 방향을 제안했다. 데우스 김성한 본부장은 고성능 워크로드를 위한 GPU 서버 냉각 기술과 고밀도 렉 쿨링 솔루션을 소개하며, 항공대 황수찬 교수는 데이터센터 국제 표준화의 최신 동향과 국내 적용 가능성을 논의했다. 특히, 송전망 부족으로 인한 데이터센터 지방 분산 정책의 필요성도 강조되었다. 행사에 참여한 전문가들은 AI와 데이터센터의 발전이 국가 경쟁력에 미치는 영향을 강조하며, 디지털 탄소 중립 및 에너지 효율 확보와 같은 지속가능성 이슈를 해결하기 위한 협력의 필요성을 역설했다. 미래그린아이티포럼은 정보과학과 전력전자 분야의 산학연 전문가를 중심으로 2008년 설립된 비영리법인이다. 지속가능한 IT 인프라(데이터센터) 개발, 고성능 서버 및 컴퓨팅 기술의 지속가능성 확보, 데이터센터 표준화 및 인증제 추진 등을 목표로 활동하고 있다.

2024.12.19 12:07남혁우

정부가 제시한 개인정보·합성 데이터 보호 전략은?

정부가 개인정보와 데이터 보호를 논의하는 장을 마련했다. 개인정보보호위원회 18일 '제6차 개인정보 미래포럼'을 개최했다. 올해 마지막 미래포럼 주제는 이달 공개 예정인 '인공지능(AI) 프라이버시 리스크 관리모델'과 '합성데이터 생성·활용 안내서'다. 이와 관련해 이날 포럼에선 서울대 박상철 법학전문대학원 교수의 AI 프라이버시 리스크 관리모델에 관한 발제가 이뤄졌다. 이어 인하대 김승환 데이터사이언스학과 교수의 안전한 합성데이터 생성·활용 방안에 관한 발제로 토론이 진행됐다. 그동안 개인정보위는 데이터 처리가 복잡하고 변화 속도가 빠른 AI 시대에 대응해 세세한 규정이 아닌 원칙 기반 규율체계 마련 등의 개인정보 정책 방향을 설정해 왔다. AI 개발 핵심 재료인 비정형 데이터, 공개된 개인정보, 이동형 영상기기에 의해 촬영된 영상정보 등에 대한 처리 기준도 제시했다. 개인정보위 관계자는 "개인정보 보호라는 핵심 가치를 지키면서도, 공익 목적의 AI 개발이 활성화되고 국민 삶을 풍요롭게 하는 혁신적인 AI 서비스가 탄생할 수 있도록 개인정보 보호 규율체계를 지속 정비할 것"이라고 밝혔다.

2024.12.18 16:00김미정

LG디스플레이, OLED 제조 공정에 AI 도입...연 2천억원 비용 절감

LG디스플레이는 OLED 제조 경쟁력 강화를 위해 'AI(인공지능) 생산 체계'를 자체적으로 개발해 도입했다고 18일 밝혔다. 이를 통해 LG디스플레이는 연간 2천억원 이상의 비용 절감 효과를 얻을 것으로 기대한다. 'AI 생산 체계'는 AI가 OLED 공정 제조 데이터 전수를 실시간으로 수집해 분석하는 시스템이다. AI의 도입으로 공정 데이터 분석 능력은 강화되고 동시에 분석 속도와 정확도까지 획기적으로 향상됐다. 'AI 생산 체계'는 복잡도가 높은 OLED 제조 공정에 특화됐다. LG디스플레이는 OLED 제조 공정에 필요한 도메인 지식(특정 분야의 전문 지식)을 AI에 학습시켰다. 이를 활용하면 OLED 제조 공정에서 발생 가능한 수많은 이상 원인의 경우의 수를 자동 분석하고 솔루션까지 도출할 수 있다. OLED는 140개 이상의 공정을 거쳐 생산되는데, 이 과정에서 수만 가지의 설비 데이터가 더해져 더욱 정교한 관리가 필요하다. 제품에 이상이 발견된다고 하더라도 그 원인을 특정하기 어려웠으나, 'AI 생산 체계'로 보다 신속 정확하게 원인 규명이 가능해졌다. 'AI 생산 체계'의 도입으로 품질의 이상 원인을 분석하고 개선하는 데 소요되던 시간도 평균 3주에서 2일로 대폭 단축됐다. 기존에는 엔지니어 개개인의 역량과 경험에 의존해 한정된 계측 조건으로 문제를 해결해야 해 오랜 시간이 걸렸다. 그러나 'AI 생산 체계'를 활용하면, AI가 예측한 최상의 품질 조건에 부합하도록 즉시 전 제품의 공정을 제어할 수 있다. 동시에 전체 생산 제품 대상 품질 검사도 병행해 이상 여부 체크와 원인 파악도 실시간으로 확인이 가능하다. 또한 LG디스플레이는AI가 실시간 수집한 데이터를 분류하고 분석해 담당 부서에 매일 아침 메일로 자동 발송하는 시스템도 구축했다. AI가 데이터 분석 과정에서 이상을 발견한 경우, 자동으로 원인 장비의 작동을 보류하도록 프로세스를 구축해 신속성과 안전성도 갖췄다. LG디스플레이는 AI 도입으로 연간 2천억원 이상의 비용 절감 효과가 있을 것으로 예상한다. 임직원 업무 몰입도도 향상된다. AI와 빅데이터의 적용되면 엔지니어들은 그간 데이터 수집이나 분석에 소비하던 시간을 줄이고, 솔루션 도출과 개선 방안 적용 등 고밀도·고부가가치 업무에 더 집중할 수 있다. 한편 LG디스플레이는AI를 기반으로 한 DX(디지털 전환) 속도를 높여 업무 전반에 지능화를 도모하고 있다. 지난 6월 생성형 AI를 도입해 자체 개발한 사내 지식 검색 서비스는 기존의 품질 영역에서 안전, 표준, 인사, 교육 자료 등 사내 전반 정보로 콘텐츠를 확장했다. LLM(대형언어모델)도 LG AI연구원의 최신 모델인 '챗 엑사원'으로 고도화하는 등 지속 업데이트 중이다. 이 밖에도 협업 툴 및 이메일 자동 번역 기능 등 일반 사무 영역에도 AI 도입을 통한 개인 생산성 강화를 추진하고 있다. 이병승 LG디스플레이 DX그룹장(상무)은 “개발과 제조 영역에 DX를 적극 도입해 생산성을 극대화하고 제조 경쟁력을 제고했다”며 “DX를 통해 디스플레이 개발과 생산뿐만 아니라 일반 업무에서도 생산성을 높여 업계 최고 수준의 기술력과 효율성을 갖추어 갈 것”이라고 말했다.

2024.12.18 10:00장경윤

SK하이닉스, AI 데이터센터용 61TB SSD 개발완료

SK하이닉스가 AI 데이터센터용 고용량 SSD(솔리드 스테이트 드라이브) 제품인 'PS1012 U.2(이하 PS1012)' 개발을 완료했다고 18일 밝혔다. U.2는 SSD의 형태를 칭하는 폼팩터의 일종이다. 2.5인치 크기의 SSD로 주로 서버나 고성능 워크스테이션(Workstation)에서 사용된다. 대용량 저장과 높은 내구성을 특징으로 한다. SK하이닉스는 "AI 시대의 본격화로 고성능 기업용 SSD(eSSD)의 수요가 급격히 늘고 있고, 이를 고용량으로 구현할 수 있는 QLC(쿼드레벨셀) 기술이 업계 표준으로 자리 잡고 있다"며 "이런 흐름에 맞춰 당사는 이 기술을 적용한 61TB(테라바이트) 제품을 개발해 시장에 선보이게 됐다"고 설명했다. 낸드플래시는 한 개의 셀(Cell)에 몇 개의 정보(비트 단위)를 저장하느냐에 따라 SLC(1개)-MLC(2개)-TLC(3개)-QLC(4개)-PLC(5개) 등으로 규격이 나뉜다. 정보 저장량이 늘어날수록 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장할 수 있다. 앞서 SK하이닉스는 QLC 기반 eSSD를 세계 최초로 상용화한 자회사 솔리다임(Solidigm)을 중심으로 AI 데이터센터용 SSD 시장을 이끌어 왔다. 회사는 PS1012의 개발로 균형잡힌 SSD 포트폴리오를 구축하게 돼 양사간 시너지를 극대화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. PS1012는 최신 PCIe 5세대(Gen5)를 적용해 4세대 기반 제품 보다 대역폭이 2배로 확대됐다. 이에 따라 데이터 전송 속도는 32GT/s(초당 기가트랜스퍼)에 달하며, 순차 읽기 성능은 이전 규격 제품 대비 2배 수준인 13GB/s(초당 기가바이트)다. 또한 SK하이닉스는 이 제품이 OCP 2.0 버전을 지원할 수 있도록 개발해 글로벌 AI 고객들의 여러 데이터센터 서버 장치와 호환성을 높였다. OCP는 전 세계 데이터센터 관련 주요 기업들이 참여해 초고효율 데이터센터 구축을 위한 하드웨어, 소프트웨어 및 eSSD의 표준을 논의하는 국제 협의체다. 회사는 이번 신제품 샘플을 연내 글로벌 서버 제조사에 공급해 제품 평가를 진행하고, 이를 바탕으로 내년 3분기에는 제품군을 122TB까지 확대할 계획이다. 아울러 eSSD의 용량 한계를 극복하기 위해 지난 11월 개발한 세계 최고층 321단 4D 낸드 기반 244TB 제품 개발도 함께 진행해 초고용량 데이터센터용 SSD 시장을 선도해 나간다는 방침이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄(CDO) 사장은 “당사와 솔리다임은 QLC 기반 고용량 SSD 라인업을 강화해 AI 낸드 솔루션 분야 기술 리더십을 확고히 하고 있다”며 "앞으로 당사는 eSSD 분야에서의 높은 경쟁력을 바탕으로 AI 데이터센터 고객들의 다양한 니즈(Needs)를 충족시켜, 풀스택(Full Stack) AI 메모리 프로바이더(Provider)로 도약하기 위한 성장 기반을 다지겠다"고 말했다.

2024.12.18 09:27장경윤

웰로, 효율적인 데이터 기반 의사결정 지원한다

웰로(대표 김유리안나)가 B2B 서비스형 소프트웨어(SaaS) 웰로비즈의 AI 역량을 강화하고, 서비스 영역을 민간조달 부문까지 확장했다고 17일 밝혔다. 웰로비즈는 기업용 정책사업 관리 디지털전환(DX) 솔루션이다. 3만여개 기관의 약 63만개 주요 지원 및 조달사업 데이터가 시스템에 연동돼 있다. 사업 탐색 시간을 수작업 대비 최대 18배까지 단축시켜준다. 웰로는 기업 고객의 데이터 기반 의사결정 효율화를 목표로 이번 솔루션 고도화를 진행했다. 더욱 최적화된 정보 제공을 위해 AI 매칭 정확도를 강화하는 동시에, 다양한 거대언어모델(LLM) 기반 기능 개발로 보다 직관적인 사용자 경험(UX)을 구현했다. 웰로비즈의 공공조달 입찰 및 관리 시스템 '나라장터' 탭에는 통합 AI 업데이트가 적용됐다. ▲개별 기업의 사업 및 서비스에 가장 적합한 공고를 분석하여, 매칭 점수 순으로 정렬해 보여주는 AI 추천 ▲기관, 지역, 업종, 금액별 분류는 물론, 원하는 키워드가 반영된 공고와 적합도를 한눈에 확인할 수 있는 AI 검색 ▲입찰 개요, 자격요건, 지원방법 같은 핵심 정보를 일목요연하게 정리해 주는 AI 요약 등 업무 효율을 높이는 신규 기능이 도입됐다. 서비스 영역 확장도 병행됐다. 웰로는 연간 100조원 규모에 달하는 민간조달 데이터를 확인할 수 있는 '누리장터' 탭을 신설해, 솔루션 커버리지를 넓혔다. 공공조달 분석 시스템과 동일한 AI 검색 기능도 탑재했다. 세분화된 분류별 공고 탐색은 물론, 복합 키워드 기반 조회도 가능하다. 투자 관련 인텔리전스 시스템도 솔루션에 추가됐다. 웰로는 스타트업을 위한 '투자사업' 탭을 새롭게 구축했다. 웰로비즈 구독 고객은 모태펀드 투자사 추천, IR 자료 확인, 재무제표 분석, 공시보고서 열람 및 비교 등 효율적 투자 유치 설계를 지원하는 다양한 기능을 활용할 수 있다. 김유리안나 웰로 대표는 "보다 많은 기업들이 정확도 높은 데이터 분석에 근거하여 의사결정 효율성을 극대화할 수 있도록 다각도로 솔루션을 강화했다"며 "AI 기반 기능을 토대로 사용성을 크게 높인 만큼, 차년도 정책사업에 대비에 돌입하는 모든 기업에 큰 도움을 줄 수 있기를 기대한다"고 말했다.

2024.12.17 13:58백봉삼

"올해 반도체 시장 규모 900조원…메모리가 동력"

올해 전 세계 반도체 시장이 아시아 시장을 중심으로 견조한 성장세를 보일 것이라는 분석이 나왔다. 삼정KPMG는 '반도체 산업 6대 이슈 및 대응 방안' 보고서를 통해 올해 전 세계 반도체 시장이 전년 대비 19% 성장한 6천269억 달러(한화 약 900조원)에 이를 것이라고 17일 밝혔다. 보고서에 따르면 지난해 하락세를 보였던 미주와 아시아·태평양 지역의 반도체 시장이 올해부터 급격히 성장세로 전환될 것으로 예상되며, 특히 메모리 반도체가 시장 성장을 견인하는 주요 동력으로 작용하고 있다. 올해 메모리 반도체는 전년 대비 81%의 높은 성장률을 기록하며 반도체 시장의 성장을 이끌고 있으며, 내년에는 반도체 시장에서도 IC(집적회로) 중심의 확장세가 두드러질 전망이다. 한국 반도체 시장 상황 또한 긍정적이다. 지난해 한국 반도체 수출이 글로벌 공급망 불안과 최대 수출국인 중국의 경기 둔화로 인해 전년 대비 감소했지만, 올해 상반기에는 수출이 전년 동기 대비 52.2% 증가하며 반등에 성공했다. 특히 메모리 반도체 수출은 같은 기간 78.9%의 성장세를 보이며, AI(인공지능) 반도체와 같은 신성장동력을 중심으로 국내 반도체 산업의 회복이 이뤄지고 있는 것으로 분석됐다. 삼성KPMG는 보고서를 통해 "반도체 산업의 6대 주요 이슈를 제시하며, AI, 전력 반도체, 첨단 패키징 기술 등의 혁신 요소가 산업 성장을 주도할 것"이라고 밝혔다. 먼저 AI 시대 고성능 반도체의 필요성이 더욱 강조되면서, AI 반도체가 핵심 기술로 주목받고 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI를 운용하기 위해 대규모 데이터 처리 역량이 필수적이며, 병렬형 구조로 더 많은 데이터를 효율적으로 처리하는 GPU 기반 AI 반도체와 HBM(고대역폭메모리) 기술이 주목받고 있다. 특히 HBM은 적층 기술을 활용하여 메모리 반도체 분야에서 핵심 기술로 자리 잡았으며, 국내 메모리 반도체 기업들은 AI 가속기(AI Accelerator)와 결합된 HBM 제품 개발에 집중하고 있다. 데이터센터와 전기차 등 고전력 소비시설의 증가로 인해 전력 반도체에 대한 관심이 높아지고 있다. 전력 반도체는 전력 흐름을 효율적으로 관리하며, 에너지 소비를 최적화하는 데 핵심적인 역할을 한다. 기존 실리콘(Si) 소재에서 SiC(실리콘 카바이드)와 GaN(질화갈륨)으로의 전환이 가속화되고 있으며, 이러한 소재 혁신은 전력 손실을 줄이고 고전력 처리 성능을 높이는 데 기여하고 있다. 반도체의 고성능화와 소형화에 대한 수요가 증가하면서 첨단 패키징 기술이 필수적인 요소로 자리 잡았다. 과거와 같이 적층 기술을 통해 생산성 향상을 지속 추구하는 동시에, 현재 각 산업의 요구에 맞춘 맞춤형 패키징 기술을 더해 경쟁력을 확보하고 있다. 효율적인 열 관리와 생산 비용 절감이 중요한 과제로 떠오르며, 기업들은 첨단 패키징 기술 개발에 대규모 투자를 진행 중이다. AI와 고성능 컴퓨팅 애플리케이션 수요가 증가하면서 팹리스(Fabless) 시장도 급격히 변화하고 있다. 국내외 AI 반도체 특화 팹리스 스타트업에 대한 투자가 지속적으로 확대되고 있으며, 빅테크 기업 등 비(非)반도체 기업의 반도체 시장 진출도 가속화되고 있다. 이러한 변화로 반도체 전문 인력 확보 경쟁이 심화되며, 효과적인 인재 유치와 육성을 위한 기업의 전략이 강화되고 있다. 미중 갈등 심화와 보호무역주의 강화로 인해 글로벌 반도체 공급망의 불확실성이 확대되고 있다. 특히 고강도 보호무역주의를 예고한 미국 트럼프 대통령의 재선으로, AI 등 첨단 기술의 핵심인 반도체를 둘러싼 미국의 자국 중심 정책 강화 및 대중국 반도체 규제 범위 및 수준이 확대될 것으로 예상된다. 미국의 대중 규제 동참 압박 등으로 국내 반도체 전후방 산업에 걸쳐 일부 시장 기회 축소 및 불확실성 확대가 우려되나, 새로운 공급망 형성과 시장 재편 과정에서 반사이익을 얻을 가능성 또한 기대된다. 글로벌 반도체 시장에서는 AI 시대의 데이터 수요 증가에 대응하기 위해 AI 반도체, 전력 반도체, 첨단 패키징 분야에서 대규모 M&A(인수∙합병)이 활발히 진행되고 있다. 국내에서도 AI 반도체 스타트업 딥엑스, 퓨리오사AI, 모빌린트 등이 주목받고 있으며, 차세대 메모리 기술인 CXL(Compute Express Link) 전문 IP(지식재산권) 스타트업 파네시아도 국내외 투자를 유치하며 성장하고 있다. 이는 반도체 후공정 밸류체인 강화와 산업 경쟁력 제고로 이어질 전망이다. 염승훈 삼정KPMG 테크놀로지 산업리더 겸 부대표는 "다양한 산업 내 AI 기술의 적용이 본격화되며, 확대되고 있는 첨단 반도체 수요에 빠르게 대응하기 위해 기업 간 파트너십 및 투자 활용 전략을 적극 검토해야 한다”며 “첨단 반도체 기술 역량 강화 및 반도체 전 밸류체인에 걸친 글로벌 경쟁력 강화를 위한 중·장기적인 스케일의 투자 지원책이 마련돼야 한다”고 강조했다.

2024.12.17 13:45장경윤

이창용 "AI 기반 IT 서비스 수출, 한국 새 성장동력"

인공지능(AI)이 가져올 기회와 과제가 공존한 가운데, 이창용 한국은행 총재는 우리나라의 새로운 성장 동력이 될 수 있다고 평가했다. 금융당국과 국제결제은행(BIS)은 정책 지원과 중앙은행들 간의 협력이 필요하다는 의견을 제시했다. 17일 오전 서울 중구 한국은행 컨퍼런스홀에서 국제결제은행(BIS)·금융위원회·한국은행이 공동으로 연 'AI·금융 그리고 중앙은행' 컨퍼런스에서 이창용 한국은행 총재는 "지정학적 긴장과 제조업의 글로벌 경쟁이 치열해지면서 AI 기반 IT 서비스 수출은 한국의 새로운 성장 도력이 될 수 있다"고 말했다. 이창용 총재는 "한국은 AI 생태계 가치 사슬 전반에 걸쳐 엔드 투 엔드(End-to-end) 역량을 갖춘 몇 안 되는 국가 중 하나"라며 "AI 칩을 생산할 수 있는 몇 안되는 국가로 AI 칩 설계 및 파운드리 역량이 중요해지기에 우리나라 반도체 제조업체에게는 새로운 시장으로 확장할 수 있는 기회"라고 설명했다. 이 총재는 또 "한국은 '주권형 인공지능(소버린 AI)'을 개발한 몇 안 되는 국가 중 하나로 대표 IT기업들은 한국어 데이터셋을 기반으로 대규모 언어모델(LLM)을 만드는 등 AI 경쟁력을 높이고 있다"고 진단했다. 그는 "한국은행도 AI 투자에 적극적인 자세를 취하기로 했으며, AI 발전이 한국 경제에 미치는 영향을 면밀히 모니터링 하고 있다"고 덧붙였다. 이날 컨퍼런스에 참석한 김소영 금융위원회 부위원장은 "금융위는 AI 기술 발전과 국제적 규범 변화에 따라 정책이 개선되고 이어질 수 있도록 노력할 것"이라며 "금융권 AI의 안전하고 윤리적인 활용을 위한 원칙도 논의 중"이라고 언급했다. 기조 연설을 맡은 신현송 BIS 연구책임자는 "AI 시대에선 중앙은행이 비구조화된 데이터에 의존할 것이라고 생각한다"며 "비구조화한 데이터는 민간에서 주로 갖고 있을 텐데 중앙은행이 외부서 데이터를 얼마나 가져올 것인지 또 어떻게 활용할지를 고민해야 한다"고 진단했다. 그는 "건전한 데이터 거버넌스와 데이터에 대한 데이터인 메타 데이터 등에 관해 중앙은행 간의 일정 수준의 협력이 필요하다"고 부연했다.

2024.12.17 11:30손희연

지란지교데이터, 안전한 생성형 AI 개발 조성 나서

지란지교데이터가 서브소프트 손잡고 인공지능(AI) 기반 데이터 보호·활용 솔루션을 개발해 안전한 생성형 AI 개발 환경을 조성한다. 지란지교데이터는 지난 11일 서브소프트와 'AI 기반 데이터 분석 및 활용 기술 개발 협력'을 위한 업무협약을 체결했다고 16일 밝혔다. 두 기업은 급속도로 발전하는 AI 기술을 데이터 보호 및 활용 분야에 접목해 안전한 데이터 보호 체계 속에서 생성형 AI 활용 이점을 최대한 누릴 수 있는 업무 환경을 지원할 방침이다. 양사는 이번 업무협약에 따라 데이터 보호·활용 확대를 위한 AI 기술 및 솔루션 개발에 협력한다. 또한 AI 기반 데이터 보호·활용 솔루션 영업도 공동으로 추진한다. 또 프라이빗 AI 데이터 관리·활용 솔루션 'AX웍스'를 공동 개발할 계획이다. 이 솔루션은 거대언어모델(LLM)을 사내에 구축해 생성형 AI를 업무 환경에 적용할 수 있도록 지원한다. LLM 기반 생성형 AI 서비스 이용 시 발생할 수 있는 기밀·개인정보 유출을 방지하면서 사내 맞춤형 업무 지원 AI를 구축할 수 있는 것이 특징이다. 유병완 지란지교데이터 대표는 "아픙로 AI 기술 기반의 데이터 보호·활용 기술을 고도화할 계획"이라면서 "내년에는 AI 기술로 업그레이드된 데이터 보호·활용 솔루션을 공급해 데이터 보호 전문 기업으로서 입지를 공고히 하겠다"고 말했다. 조성환 서브소프트 대표는 "이번 협업을 통해 많은 기업들이 AI 기반 데이터 분석·활용으로 업무 환경을 혁신할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2024.12.16 17:00김미정

인피니언, AI 컴퓨팅용 초고전류 밀도 전력 모듈 출시

인피니언테크놀로지스는 고성능 AI 데이터 센터를 위한 동급 최고의 전력 밀도를 갖춘 TDM2354xD 및 TDM2354xT 이중-위상 전력 모듈을 출시했다고 16일 밝혔다. 해당 모듈은 진정한 수직 전력 공급(VPD)을 지원하며 업계 최고 전류 밀도인 1.6A/mm2를 제공한다. TDM2354xD 및 TDM2354xT 모듈은 인피니언의 견고한 OptiMOS 6 트렌치 기술, 향상된 전기 및 열효율을 통해 우수한 전력 밀도를 제공하는 칩-임베디드 패키지, 더 낮은 프로파일과 진정한 수직 전력 공급을 가능하게 하는 새로운 인덕터 기술을 결합했다. 그 결과 이 모듈은 전력 밀도 및 품질에 대한 새로운 표준을 설정해 AI 데이터센터의 컴퓨팅 성능과 효율을 극대화한다. TDM2354xT 모듈은 최대 160A를 지원하며 업계 최초의 8x8mm² 소형 폼팩터 트랜스 인덕터 전압 레귤레이터(TLVR) 모듈이다. 인피니언의 XDP 컨트롤러와 결합하면 매우 빠른 과도 응답을 제공하고 온보드 출력 커패시턴스를 최대 50퍼센트까지 최소화해 시스템 전력 밀도를 더욱 높일 수 있다.

2024.12.16 11:21장경윤

심플랫폼, 코스닥 문턱 넘었다…AI 기업 입지 강화

심플랫폼이 코스닥 상장 예비심사를 통과해 인공지능(AI) 기반 데이터 솔루션 기업 입지를 강화한다. 심플랫폼은 한국거래소로부터 코스닥 상장을 위한 예비심사 승인을 받았다고 13일 밝혔다. 상장 주관사는 KB증권이다. 공모주는 100% 신주로 구성될 예정이다. 심플랫폼은 이미 기술보증기금과 한국평가데이터를 통한 기술성 평가를 완료해 기술특례상장 요건을 충족했다. 상장 예비심사 승인에 이어 증권신고서 제출과 내년 초 상장을 목표로 기업공개 절차에 들어간다. 2011년 설립된 심플랫폼은 AI와 사물인터넷(IoT)을 결합한 데이터 솔루션 개발에 주력해왔다. 이 회사는 설비와 기기 데이터 수집·분석·예측을 통해 예지 정비, 품질 검사, 생산 최적화 등 다양한 산업 분야에 걸친 솔루션을 제공한다. 현재 심플랫폼의 고객사로는 디비하이텍, 파크시스템스, 씨제이피드앤케어, 에스앤에스텍 등 제조업 분야 기업과 강남세브란스, 라디안큐바이오, 엘지유플러스 등이다. 과학기술정부통신부와 대한장애인체육회, 축산물품질평가원 등 주요 정부기관도 고객·파트너사 목록에 들어 있다. 임대근 심플랫폼 대표는 "이번 코스닥 상장 예비심사 승인으로 자사 기술력과 성장 가능성을 공식 인정받았다"며 "설립 후 고객 데이터 혁신을 지원하는 데 주력해왔고 앞으로도 지속 가능한 성장을 이뤄나갈 것"이라고 밝혔다.

2024.12.13 16:47김미정

트웰브랩스, '430억' 투자 유치…영상 AI 혁신 '가속화'

트웰브랩스가 3천만 달러(한화 약 430억원) 규모 전략적 투자를 유치하며 기술 혁신과 시장 확장을 본격화한다. 이번 투자로 글로벌 데이터 기업들과의 협력도 강화될 전망이다. 트웰브랩스는 스노우플레이크, 데이터브릭스, SK텔레콤 등 주요 기업들이 이번 투자 라운드에 참여했다고 13일 밝혔다. 허브스팟벤처스와 인큐텔도 합류해 트웰브랩스의 멀티모달 인공지능(AI) 기술 잠재력을 높이 평가했다. 트웰브랩스는 이번 투자로 누적 투자 금액이 총 1억700만 달러(한화 약 1천530억원)를 기록하며 영상이해 AI 시장에서의 입지를 확고히 했다. 특히 투자사들은 단순 자금 지원을 넘어 자사 기술과 트웰브랩스의 솔루션을 연계해 시장 경쟁력을 강화할 계획인 것으로 알려졌다. 스노우플레이크는 자사의 '코텍스AI'에 트웰브랩스 기술을 접목해 미디어 및 광고 분야에서 새로운 수익 모델을 창출할 예정이다. 데이터브릭스는 트웰브랩스 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)를 통해 대규모 영상 데이터 처리 효율을 획기적으로 개선했다. 또 SK텔레콤은 트웰브랩스와 협력해 멀티모달 AI 기술을 공공 안전, 미디어, 보안 분야로 확장할 계획이다. 양사는 AI 에이전트 서비스 고도화와 영상 내 사물·인식 기술 개선에 주력할 예정이다. 이번 투자를 발판 삼아 트웰브랩스는 글로벌 인재 영입과 기술 고도화를 통해 시장을 선도할 계획이다. 이재성 트웰브랩스 대표는 "이번 협력으로 영상 AI 분야의 '챗GPT' 순간이 오도록 앞당기고 새로운 패러다임을 제시하겠다"고 강조했다.

2024.12.13 16:27조이환

디노도 "방대한 기업 데이터, 한데 모으지 말고 연결하세요"

"현재 기업 데이터 관리는 가장 큰 이슈입니다. 기업은 물리적으로 데이터를 수집 통합하는 데 집중하기보다는 논리적으로 데이터를 연결해 활용하는 방식으로 전환해야 합니다. 이에 가상화 데이터 중요성이 높아질 전망입니다." 남궁명선 디노도코리아 지사장은 12일 파크하얏트 서울에서 'C-Suite & Leaders Forum: 논리적으로 풀어보는 엔터프라이즈 데이터 관리' 조찬 포럼을 열고 데이터 가상화를 통한 데이터 관리법을 이같이 소개했다. 남궁 지사장은 기업은 방대해진 데이터를 체계적으로 관리, 복제, 활용하기 위한 새로운 방법의 필요성을 재차 강조했다. 기업이 쌓아두는 데이터양은 하루가 다르게 늘어가지만 이를 체계적으로 감당할 수 있는 수단이 부족하다는 이유에서다. 최근 데이터 종류, 저장소, 관리 방식, 정부 규제까지 뒤섞여 데이터 복잡성이 더 증가했다는 평가도 이어지고 있다. 그는 "이런 상황에서 모든 데이터를 수집하거나 검색하기 어려운 상황"이라며 "이를 재가공·관리할 수 있는 방법도 물리적 환경에서는 벅차다"고 지적했다. 일각에선 데이터 레이크하우스를 통한 데이터 관리 방안이 제시되는 추세다. 다만 이 방식은 데이터 수집에만 초점 맞췄다. 사용자는 어떤 데이터가 들어있는지 명확히 확인할 수 없다. 시간이 지나면 데이터 내용조차 제대로 파악하지 못해 활용도가 낮을 수 있다는 평가다. 이에 디노도는 데이터를 물리적으로 수집하는 대신 가상으로 연결해 활용할 수 있는 데이터 가상화 전략을 제시했다. 데이터 가상화는 데이터를 물리적으로 이동하지 않고 논리적으로 연결해 실시간으로 데이터를 분석·활용하는 기술이다. 데이터를 물리적으로 모으지 않아도 되고, 사일로 된 데이터를 가상으로 연결해 활용할 수 있다. 남궁 지사장은 "기존 물리적 데이터 아키텍처는 데이터 통합 과정에서 복잡성과 비용을 올렸다"며 "디노도의 데이터 가상화 기술은 물리적 데이터 이동 없이도 데이터를 연결하고 활용할 수 있는 유연한 환경을 제공한다"고 주장했다. 이어 "데이터를 논리적으로 연결하면 데이터 웨어하우스나 추출·변환·적재(ETL) 작업 비효율성을 줄일 수 있다"고 덧붙였다. 현재 디노도는 데이터 가상화 기반으로 로지컬 데이터 웨어하우스와 데이터 패브릭 구현을 돕고 있다. 특히 데이터 패브릭은 데이터 가상화를 핵심 기술 요소로 삼는다. 물리적 데이터 간소화뿐 아니라 복잡한 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행하도록 돕는다. 남궁 지사장은 "디노도 플랫폼은 다양한 데이터 소스 위에 가상화 레이어를 구축했다"며 "데이터 위치·형태 관계없이 통합적으로 데이터를 연결하고 분석할 수 있는 환경을 제공해 효율성 높다"고 강조했다. 디노도 플랫폼에 'AI 데이터 전문가' 달았다 디노도는 최근 출시한 '디노도 플랫폼 9.1'에 접목한 생성형 인공지능(AI) 기능을 소개했다. 디노도코리아 김세준 기술총괄 상무는 디노도 플랫폼 9.1이 AI 기반 어시스턴트를 통해 데이터 분석가와 비즈니스 사용자에게 맞춤형 인사이트와 데이터 추천 서비스를 제공한다고 밝혔다. 디노도 어시스턴트는 쿼리 마법사 추천부터 쿼리 자동 완성, 데이터 준비 마법사, 데이터 뷰·테이블 칼럼 설명 생성, 텍스트 기반 비정형 데이터 정제 기능을 갖춘 AI 기능이다. 데이터 비전문가도 이 기능을 통해 자연어로 쿼리를 작성할 수 있다. 데이터 팀 도움 없이도 데이터 프로덕트를 이용 목적에 맞게 만든다. 데이터 뷰와 테이블 컬럼에 대해 비즈니스적으로 의미가 통하는 설명을 자동으로 생성할 수 있다. 텍스트 자동 요약·분류, 데이터 개체 식별·추출, 감정 분석, 민감한 데이터 식별·삭제, 거대언어모델(LLM)을 사용한 텍스트 번역 등을 단일 함수 호출로 수행 가능하다. 디노도 플랫폼 9.1에는 검색증강생성(RAG)과 AI 애플리케이션·에이전트 개발을 가속하는 오픈 소스 툴킷인 디노도 AI SDK도 포함됐다. 디노도 AI SDK는 정형·비정형 데이터를 생성형 AI 모델에 통합하는 작업을 간소화해 답변 정확도를 높이고 성능을 올릴 수 있다. 이 SDK에 들어 있는 API와 재사용 가능한 컴포넌트는 데이터 소스로부터 실시간 데이터를 LLM에 제공하는 프로세스를 간소화한다. 특히 레스트풀(RESTful) 데이터 API는 RAG 기반 AI 에이전트 개발을 위해 설계됐는데, 낮은 수준의 데이터 API와 오케스트레이션 로직을 추상화함으로써 임베디드 애플리케이션 API·벡터 데이터베이스와의 통합을 돕는다. 김세준 상무는 "디노도 AI SDK는 RAG 기반 AI 에이전트가 데이터 프라이버시와 보안 요구 조건 충족을 지원한다"며 "디노도 플랫폼은 높은 데이터 관리 수준과 보안으로 개발과 배포 속도와 효율을 높인다"고 강조했다.

2024.12.12 14:23김미정

한수원, 세계 최초 원전 특화형 초거대 AI 구축 착수

한국수력원자력(대표 황주호)은 네이버클라우드(대표 김유원)·베스핀글로벌(대표 장인수)과 손잡고 '한수원형 생성형 AI 구축 사업에 나선다고 11일 밝혔다. 한수원은 이날 계약으로 네이버클라우드의 초거대 언어모델인 '하이퍼클로바 X'에 원전 데이터를 학습시킨 후, 외부망으로부터 분리된 사내 데이터센터에 설치하고 베스핀글로벌의 챗봇 서비스인 'HelpNow AI'를 이용해 한수원에 특화된 AI 서비스를 운영할 계획이다. 원전에 특화된 초거대 생성형 AI를 구축하는 것은 세계 최초다. 한수원 관계자는 “일반적으로 챗GPT·코파일럿 등 초거대 언어모델 서비스는 공공 클라우드망을 통해 제공되지만, 데이터 보안이 중요한 한수원은 국내 공공기관 최초로 이를 사내망에 구축하기로 했다”고 전했다. 한수원은 2025년 3월 사내에 하이퍼클로바 X 서비스를 개시해 임직원이 사내 업무망에서 문서요약·번역 등과 같은 생성형 AI의 범용기능을 자유롭게 활용할 수 있도록 할 계획이다. 이후 7월까지 한수원 데이터 학습을 완료하고 원전건설·발전·정비작업·안전·수력/신재생·대외기관 대응·AI Assistant 등 7대 업무 분야에 서비스를 제공해 업무 생산성을 높일 방침이다. 황주호 한수원 사장은 “엄격한 규제와 품질이 요구되는 원전 산업에 AI 시스템을 도입함으로써 원전 안전성과 효율성을 더욱 높일 것”이라며 “이번 네이버클라우드와 베스핀글로벌과의 사업을 통해 한수원이 원전 분야에서 차별화된 글로벌 경쟁력을 확보할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

2024.12.11 17:32주문정

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