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몽고DB, AWS・구글클라우드와 생성형 AI 협력 확대

몽고DB는 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등과 협력을 확대한다고 13일 밝혔다 . 몽고DB는 '날리지베이스 포 아마존 베드록'에 '몽고DB 아틀라스 벡터 서치'를 정식 통합해, 기업이 완전관리형 파운데이션 모델(FM)를 활용해 생성형 AI 애플리케이션 기능을 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다. 수많은 개발자와 고객이 비즈니스 크리티컬 애플리케이션 구동을 위해 사용 중인 업계를 선도하는 개발자 데이터 플랫폼인 몽고DB에서 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트를 최적화하며 애플리케이션 개발 및 현대화를 위한 향상된 개발자 경험을 제공한다. 아마존 베드록은 AWS의 완전관리형 서비스로, 단일 API를 통한 다양한 고성능 FM을 지원하고 보안, 개인정보 보호 및 책임감 있는 AI 역량을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 광범위한 기술을 제공한다. 이번 통합으로 개발자는 자체 데이터를 활용해 복잡한 작업을 자동화하고, 엔드 유저의 요구사항에 따라 정확하고 신뢰 가능한 최신 응답을 제공하는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 제작할 수 있다. 기업은 아틀라스 벡터 서치에서 처리된 데이터를 기반으로 AWS에서 빠르고 쉽게 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있으며, 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 제공할 수 있다. 벡터 데이터만 저장하는 애드온 솔루션과 달리, 아틀라스 벡터 서치는 고성능의 확장 가능한 벡터 데이터베이스로서 전 세계에 분산된 운영 데이터베이스와 통합돼 기업의 전체 데이터를 저장 및 처리할 수 있어 생성형 AI 애플리케이션을 효과적으로 지원한다. 아마존 베드록과의 통합으로 고객은 실시간 운영 데이터를 벡터 임베딩으로 변환해 대규모 언어 모델(LLMs)에서 사용할 수 있다. AI21랩스, 아마존, 앤트로픽, 코히어, 메타, 미스트랄 AI, 스태빌리티 AI 등의 LLM 을 자체 데이터로 맞춤화한다. 개발자는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 아마존 베드록 에이전트로 직접 코딩하지 않더라도 사용자 쿼리와 연관된 맥락에 맞는 응답을 바탕으로 애플리케이션을 구축할 수 있다. 기업은 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 통해 핵심 운영 데이터베이스에서 생성 AI 워크로드를 분리 및 확장하며 쿼리 시간을 최대 60% 단축하는 등 비용과 성능을 최적화할 수 있다. 이 같은 완전관리형 기능은 노보 노디스크 같은 AWS와 몽고DB의 공동 고객이 조직 전반에서 자체 데이터로 생성형 AI를 안전하게 사용하고, 운영 오버헤드와 수작업을 줄이며 비즈니스 가치 실현을 가속화하도록 돕는다. 구글 클라우드의 제미나이 코드 어시스트는 코드 제안을 생성하고, 통합개발환경(IDE)에서 기존 코드에 관한 문의에 답하며, 간단한 프롬프트 입력으로 전체 코드베이스를 업데이트할 수 있는 기능을 제공한다. 몽고DB와 구글 클라우드의 협업으로 개발자는 제미나이 코드 어시스트를 활용해 몽고DB 코드와 매뉴얼, 모범 사례에 대한 답변과 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 신기능을 빠르게 프로토타이핑하고 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있다. 오늘날 많은 개발자는 워크플로우에 생성형 AI 기반 코딩 어시스턴트를 통합해 일상 업무를 자동화해 생산성을 높이고 중요한 업무에 집중하기 위한 방법을 모색하고 있다. 제미나이 코드 어시스트는 공개된 데이터 세트를 학습하고 코드베이스에 대한 뛰어난 가독성을 갖췄으며, 널리 사용되는 애플리케이션, 소스 코드 저장소, 코드 편집기 등과 통합돼 개발자의 요구사항을 충족할 수 있는 기능을 제공한다. 제미나이 코드 어시스트의 통합으로 개발자는 신속한 애플리케이션 구축과 현대화를 위한 몽고DB 활용법을 익히고, 몽고DB 매뉴얼에서 엄선된 콘텐츠와 코드를 확인하며, 사용사례를 비롯해 몽고DB에서 데이터 작업 시 적용할 수 있는 다양한 기능에 대한 고도화된 제안을 받을 수 있다. 이 밖에도 제미나이 코드 어시스트는 자연어 채팅, 코드 사용자화, 전체 코드베이스의 대규모 변경, AI 기반의 스마트한 작업 자동화, API 개발 간소화 등 핵심 기능과 기업이 라이선스 요건을 준수할 수 있도록 코드 제안 시 출처를 함께 제공한다. 이처럼 양사의 지속적인 협력은 개발자가 반복적인 작업에 투입하는 시간을 대폭 줄이고 구글 클라우드용 몽고DB에서 데이터 기반 애플리케이션을 신속하게 구축할 수 있는 토대를 제공한다. 바시 필로민 AWS 생성형 AI 부문 부사장은 “오늘날 수만 개의 기업은 특정 요구사항에 맞는 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 아마존 베드록을 사용하고 있다”며 “이제 양사의 공동 고객은 날리지베이스 포 아마존 베드록에서 정식 제공되는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치로 RAG를 더욱 쉽고 빠르게 구현하며 데이터에서 풍부한 인사이트를 도출할 수 있다”고 강조했다. 스티븐 오반 구글 클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “제미나이 코드 어시스트는 개발자가 고품질 코드를 더 효율적으로 작성할 수 있도록 엔터프라이즈급 AI를 지원한다”며 “개발자는 제미나이 코드 어시스턴트로 확장된 몽고DB 관련 정보와 매뉴얼, 코드를 통해 애플리케이션 구축과 가치 창출에 소요되는 시간을 줄이고, 소프트웨어 개발 및 제공 프로세스 전반에서 불필요한 마찰을 줄일 수 있다”고 밝혔다.

2024.05.13 11:05김우용

AI 수요 증가에 에너지 업계 '빙긋'

인공지능(AI) 수요가 급증하면서, 에너지 업계에서도 비즈니스 기회가 늘 것이란 기대감을 품고 있다. 빅테크 기업들이 AI 가동에 필요한 데이터센터 설립 경쟁에 나서면서, 데이터센터에 필수인 전력 관리 수요도 생겨나고 있기 때문이다. 에너지저장장치(ESS)가 대표적이다. 빅테크 기업들은 데이터센터 에너지원으로 재생에너지를 찾고 있다. 막대한 전력을 수급해야 하지만, 글로벌 환경 규제가 강화되는 추세를 고려하면 탄소 중립도 이뤄야 할 숙제로 보고 있어서다. 재생에너지의 경우 수급이 불안정한 특성이 있어, 일정량을 비축하기 위한 ESS가 함께 쓰이는 편이다. 이와 밀접한 관계인 배터리 업계가 ESS 시장을 주목하고 있다. 정유업계는 데이터센터 냉각에 필요한 액침냉각유를 신사업으로 겨냥하고 있다. 공기나 물로 서버를 식히는 공랭식, 수냉식 등의 방식과 달리 액침냉각유는 서버를 직접 담궈 열을 식혀 냉각 효과가 더 크다. 전력량 절감 등의 이점도 있는 만큼 이 방식을 채택하는 데이터센터가 증가할 것이란 계산이다. ■데이터센터 전력 확보 분주…ESS 배터리 시장 수혜 전망 기업의 AI 활용이 증가하면서 데이터센터가 소비하는 전력량은 급증할 전망이다. 국제에너지기구는 지난 2022년 대비 전력 소비량이 두 배 이상 증가해 오는 2026년에는 전세계 데이터센터 전력 소비량이 1천테라와트시(TWh)를 넘어설 것으로 예상하고 있다. 기업들이 데이터센터 설립과 함께 에너지 투자도 적극 추진하는 배경이다. 지난 1일 마이크로소프트는 데이터센터에 공급할 목적으로 재생에너지 개발 프로젝트에 100억 달러(약 13조 8천억원)을 투자하기로 했다. 아마존웹서비스(AWS)도 내년까지 전체 전력 사용량을 재생에너지로 조달할 계획이고, 지난해 12월에는 국내에선 첫 재생에너지 프로젝트로 태양광 발전소에 투자한다고 밝히기도 했다. 구글도 친환경 에너지를 수급하기 위한 이니셔티브를 구축한 상황이다. 재생에너지가 주 에너지원으로 사용되려면, 잉여 전력을 보관하는 ESS 설치도 필요하다는 지적이 많다. 이에 따라 ESS 시장도 고성장세가 전망되고 있다. 블룸버그 뉴에너지파이낸스(BNEF)에 따르면 글로벌 ESS 시장 규모는 오는 2030년까지 연 평균 27% 성장할 것으로 예상됐다. 배터리셀사들은 주력 공급원이었던 전기차 시장의 수요가 정체된 데 반해, ESS용 배터리 시장은 고속 성장할 것으로 보고 있다. LG에너지솔루션은 지난달 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 ESS 사업 계획을 확대할 계획이라고 밝혔다. 이를 위해 내년 하반기 중국 남경공장에서 LFP용 셀 양산을 시작하고, 2026년부터는 미국 애리조나에 약 17GW 규모 CAPA를 구축할 예정이다. 삼성SDI도 이같은 배경에서 ESS를 비롯한 관련 사업 실적 개선을 기대하고 있다. 손미카엘 삼성SDI 부사장은 지난달 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “AI 시장 성장은 ESS 전지와 전자재료, 반도체 소재와 소형 파우치 전지 등 사업 다방면에 걸쳐 긍정적 영향을 줄 것”이라며 “전력 수요 증가에 따라 전력용 ESS는 물론 데이터센터 백업을 위한 무정전전원장치(UPS) 수요가 크게 증가할 것으로 본다”고 언급했다. 온디바이스 AI 탑재 모바일 IT 기기 수요도 증가하면서, 고용량 배터리 수요도 증가할 것으로 관측했다. ESS는 저렴하고 안정성이 큰 리튬인산철(LFP) 배터리가 주로 쓰인다. LFP 배터리는 니켈코발트망간(NCM) 등 삼원계 배터리보다 약 30% 이상 전해액을 많이 쓴다는 점에 주목해 전해액 시장도 수혜를 입을 것이란 시각이 있다. 다만 아직까지 관련 수요가 본격적으로 나타나진 않았다는 게 업계 의견이다. 관련 업계 관계자는 “전체 ESS 시장에서 데이터센터용 비중이 커진 것은 사실이지만, 이것을 ESS 시장의 주요 성장으로 보기에는 무리가 있다”며 “ESS용 LFP 배터리 전해액의 가시적인 수요 증가는 아직까지는 포착되지 않고 있으나, 장기적 관점에서 국내 기업들은 ESS용 LFP 배터리 연구개발, 투자를 지속하고 있다”고 했다. ■정유업계 新먹거리 '액침냉각유' 관심 집중 최근 정유업계는 데이터센터의 확산에 주목해 액침냉각유 시장이 급성장할 것으로 보고, 공략을 본격화하고 있다. SK이노베이션의 윤활유 자회사 SK엔무브에 따르면 액침냉각유 시장은 지난 2020년 기준 1조원 미만인 데 반해, 오는 2040년에는 42조원 규모로 확대될 것으로 예상하고 있다. 정유사 중에선 SK엔무브가 지난 2022년 선제적으로 액침냉각 시장에 뛰어들었다. 당시 회사는 액침냉각 전문 기업인 GRC에 2천500만 달러 규모 지분 투자를 단행했다. 지난해 말에는 SK텔레콤과 액침냉각 기술 검증에 성공하기도 했다. SK텔레콤은 올해 인천 사옥에 구축되는 AI 데이터센터에 액침냉각 시스템을 구축한다는 계획이다. SK이노베이션 관계자는 “개화한 지 얼마 되지 않은 시장인 만큼 업계 표준이 아직 존재하지 않기 때문에, 먼저 시장에 진출해 공급 실적을 쌓아감에 따라 신뢰도를 경쟁력으로 쌓아나갈 수 있다”며 “액침냉각유는 고급기유를 사용하는데, SK이노베이션이 그룹 3 이상 고급기유 시장에서 글로벌 점유율 1위를 차지하고 있어 원재료 측면에서 강점이 있다”고 설명했다. GS칼텍스도 지난해 액침냉각유를 처음으로 출시했다. GS칼텍스는 데이터센터용 외 분야별로도 특화된 제품 개발을 진행할 방침이다. 에쓰오일, HD현대오일뱅크도 액침냉각유 사업을 적극적으로 검토하는 상황이다.

2024.05.12 08:48김윤희

'AI 후발주자' 애플, 자체 개발 칩 탑재 데이터센터로 연내 AI 기능 구동

'인공지능(AI) 후발 주자'로 불리는 애플이 경쟁사들과의 격차를 줄이기 위한 본격적인 움직임에 나섰다. 자체 개발한 칩을 탑재한 데이터 센터를 통해 일부 AI 기능을 구현하는 방식으로 대응에 나선 것이다. 10일 블룸버그 통신에 따르면 애플은 자사 PC 시리즈인 '맥(Mac)'용으로 설계한 것과 비슷한 첨단 칩을 클라우드 컴퓨팅 서버에 탑재해 애플 기기의 최첨단 AI 작업을 처리하도록 설계하고 있는 것으로 알려졌다. 또 간단한 AI 기능은 아이폰이나 아이패드, 맥에서 직접 처리가 가능하게 할 예정으로, 연내 이를 구현할 것으로 전해졌다. 애플은 오픈AI 챗GPT 등장 이후 마이크로소프트, 메타와 같은 경쟁사들이 생성형 AI 시장에 진출하며 적극적인 투자에 나선 것과 달리 AI 분야에서 뒤처진 것이 아니냐는 지적을 받았다. 이에 애플은 자체 데이터 센터용 AI 칩 개발로 맞불을 놓은 분위기다. 앞서 월스트리트저널(WSJ)은 지난 6일 애플이 몇해 전부터 데이터센터용 AI 칩 개발 프로젝트인 'ACDC'를 진행하며, 데이터센터 서버에서 AI 소프트웨어가 실행되도록 하는 칩을 자체 개발해 왔다고 보도한 바 있다. 애플은 자체 칩을 이용해 클라우드에서 AI 작업을 가능하게 하겠다는 계획을 3년 전부터 구상했던 것으로 알려졌다. 그러나 챗GPT, 제미나이 등 AI 열풍으로 경쟁이 치열해진 데다 'AI 후발주자'라는 지적이 일자 일정을 앞당긴 것으로 전해졌다. 외신들은 애플의 첫 AI 서버 칩이 'M2 울트라'가 될 것이라고 봤다. 'M2 울트라'는 애플이 지난해 6월 공개한 시스템 온 칩(SoC)으로 맥 스튜디오와 맥 프로에 탑재됐다. 'M2 울트라'는 M1 울트라보다 중앙처리장치(CPU)는 20%, 그래픽처리장치(GPU)는 최대 30% 빠르고 커졌다. AI 작업에 특화된 뉴럴 엔진은 최대 40% 빠르다. 그러나 'M2 울트라'의 데이터 센터 탑재는 오래가지 못하고, 애플은 이미 M4 칩을 기반으로 한 향후 버전을 주목하고 있는 것으로 알려졌다. M4 칩은 애플이 지난 8일 공개한 자체 개발 최신 칩으로, 아이패드 최고급 모델인 프로에 탑재됐다. 애플은 M4 칩이 "강력한 AI를 위한 칩"이라며 애플의 가장 빠른 뉴럴 엔진이 탑재됐다고 설명한 바 있다. 또 애플은 챗GPT나 제미나이를 자사의 AI 기능에 어떻게 접목할 수 있을지를 두고 오픈AI, 구글과 논의를 진행 중인 것으로 전해졌다. 여기에 오프라인에서 실행할 수 있는 자체 언어 모델도 개발해 온 것으로 알려졌다. 업계에선 애플이 다음 달 6월 WWDC 2024에서 차세대 아이폰 운영체제 iOS18 등 소프트웨어에 탑재될 생성형 AI 기능을 선보일 것으로 예상했다. 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO)는 1분기 실적 발표 자리에서 "애플은 생성형 AI 분야에서 맞이할 기회를 매우 낙관적으로 보고 있다"며 "앞으로 몇 주 안에 AI와 관련해 큰 발표 계획을 갖고 있다"고 밝혔다.

2024.05.10 09:39장유미

델, '레드햇 오픈시프트 AI용 델 에이펙스 클라우드 플랫폼' 출시

델테크놀로지스는 레드햇과 협력해 AI 인프라 구축을 간소화하는 턴키 솔루션 '레드햇 오픈시프트 AI를 위한 델 에이펙스 클라우드 플랫폼'을 출시한다고 9일 밝혔다. '레드햇 오픈시프트를 위한 델 에이펙스 클라우드 플랫폼'은 레드햇 오픈시프트를 위해 설계된 완전 통합형 애플리케이션 딜리버리 플랫폼이다. 기업이나 공공기관들이 온프레미스에서 가상 머신과 함께, 컨테이너를 구축하고 관리, 운영할 수 있도록 돕는다. 델은 '레드햇 오픈시프트 컨테이너 플랫폼'에 대한 컨트롤 플레인 호스팅 지원을 에이펙스에 추가했다. 관리 비용을 줄이고, 클러스터 구축 시간을 단축하며, 워크로드 관리 부담을 줄여 애플리케이션에 온전히 집중할 수 있도록 돕기 위해서다. 레드햇 오픈시프트 AI를 위한 델 에이펙스 클라우드 플랫폼은 기업과 기관에서 더 많은 GPU를 활용해 AI 결과물의 범위를 넓힐 수 있도록 설계됐다. 고유한 요구사항에 부합하는 맞춤형 인프라를 구성할 수 있는 유연성을 제공하며, 특히 가장 까다로운 AI 애플리케이션에도 적합한 엔비디아 L40S GPU를 탑재했다. 규모에 관계없이 설계에 따라 다양한 스토리지 요구 사항에도 대응할 수 있도록 델 파워플렉스와 델 오브젝트스케일 스토리지를 모두 지원한다. 오브젝트 스토리지는 확장 가능하고 비용 효율적인 데이터 관리를 지원해 대규모 언어 모델과 대규모 데이터 세트를 수용하는 데 이상적이다. 델은 에이펙스 클라우드 플랫폼에서 제공할 수 있는 레드햇 오픈시프트 AI의 잠재력을 실현하기 위해 검증 설계의 디지털 어시스턴트를 업데이트 함으로써 대규모 언어 모델(LLM)과 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크를 70억개의 매개변수 모델을 130억개로 늘렸다. 기업 및 각 기관에서는 LLM만으로 조직에 대한 도메인별 최신 정보를 확보하기 어려우므로, RAG를 사용해 자체 보유한 데이터로 LLM을 보강해 최신 정보를 빠르게 학습시킬 수 있다. 델은 다양한 오픈소스 오퍼레이터를 활용하여 손쉽게 복제하고 각각의 비즈니스의 요구 사항에 맞게 디자인을 조정할 수 있도록 지원한다. 레드햇 오픈시프트 AI는 특정 퍼블릭 클라우드 전용 툴에 종속되거나, 인프라에 대한 걱정 없이 모델을 구축할 수 있는 협업 기반 오픈소스 도구 세트와 플랫폼을 제공하여 규범적인 AI/ML 제품들에 대한 대안을 제공한다. 델은 또한 AI를 사용해 자동화된 음성 인식(ASR) 및 텍스트 음성 변환(TTS) 기능을 구현하는 솔루션을 선보인다. 혁신적인 설계의 이 오퍼링은 GPU 가속 음성 AI 애플리케이션을 구축하는 마이크로서비스인 '엔비디아 리바'를 통해 델 에이펙스 클라우드 플랫폼에서 레드햇 오픈시프트 AI의 성능을 확장한다. 이를 통해 자체 자연어 처리(NLP) 솔루션의 배포를 간소화할 수 있다. 델은 서비스 사업부를 통해 레드햇 오픈시프트 AI 플랫폼의 가치 실현 시간을 단축할 수 있도록 돕는다. 델의 검증된 방법론을 기반으로 하는 프로컨설트 자문 서비스에서부터 구현 서비스에 이르기까지 다양한 고부가가치 AI 활용 사례에 요구되는 성공 전략을 제공한다. RAG 기술을 활용해 고객의 데이터에 맞게 모델을 맞춤화하고 이를 AI 아바타, 챗봇 또는 기타 애플리케이션에 원활하게 통합해 더 관련성 높고 영향력 있는 결과를 도출할 수 있다. 데이터 준비 및 LLM 훈련을 최소화하고, 조직에 요구되는 필수 기술과 모범 사례를 제공함으로써, 현재와 미래의 ROI를 극대화할 수 있도록 돕는다. 김경진 한국델테크놀로지스 총괄 사장은 “AI 속도 경쟁의 승패를 좌우하는 것은 복잡성을 어떻게 극복하는지에 따라 달려있다”며 “델은 레드햇과의 긴밀한 협력으로 고객이 간소하고 검증된 방법으로 온프레미스에서 이상적인 AI 인프라를 마련해 가치 창출 시간을 앞당길 수 있도록 노력하고 있다”고 밝혔다.

2024.05.09 14:49김우용

"하나로 다 된다” 오라클 데이터베이스 23ai 정식 출시

“오라클의 컨버지드 데이터베이스(DB) 접근법은 오라클을 경쟁사와 차별화하는 요소다. '오라클 데이터베이스 23ai'를 이용하면 여러 DB를 통합하지 않아도 되고, 보안이나 가용성 기능의 부족을 참아가며 사용하지 않아도 된다. 앱 개발 관점에서 별도의 JSON 문서 DB를 이용하지 않아도 되고, 미션크리티컬 앱 운영 관점에서 레디스 같은 별도 캐시도 필요없어진다. 생성형 AI 관련해서 별도의 벡터 DB 도 필요없다.” 제니 차이 스미스 오라클 제품 관리 부문 부사장은 9일 열린 한국 언론사 대상 온라인 브리핑에서 이같이 밝혔다. 오라클은 엔터프라이즈 기업의 생성형 인공지능(AI) 기반 애플리케이션 개발과 데이터 운영에 최적화된 '오라클 데이터베이스 23ai' 버전을 정식 출시한다고 9일 밝혔다. 정식 출시된 오라클 데이터베이스 23ai는 오라클클라우드인프라스트럭처(OCI) 에디션이며, 다양한 클라우드 서비스에서 사용 가능하다. 오라클 데이터베이스 19c 버전 이후 최신 장기 지원 버전으로 5년의 프리미어 기술지원과 3년의 확장 기술지원을 제공한다. 오라클 데이터베이스 23ai는 데이터베이스 AI 기능 사용 간소화, 앱 개발 가속화, 미션 크리티컬 워크로드 실행 등에 초점을 맞춰 개발됐다. 오라클 AI 벡터 검색를 비롯해 기타 300개 이상의 신기능과 수천개 이상의 개선사항을 포함한다 오라클 데이터베이스 23ai는 작년 가을 출시될 당시 이름인 '오라클 데이터베이스 23c'에서 이름을 변경했다. 항상 버전명에 당대 주요 트렌드 기술을 의미하는 약어를 붙였던 전통에 따라 현재 트렌드인 AI 기술을 지원한다는 뜻에서 'ai'를 달았다. 제니 차이 스미스 부사장은 “이름만 바꾼 게 아니라 작년 9월부터 지난 8개월 간 많은 기능을 추가해 기업에서 AI 를 활용한 앱을 훨씬 더 쉽게 개발하게 하도록 한다”며 “고객이 AI앱을 위한 데이터 사용을 수월하게 만들겠다는 의지를 담았다”고 설명했다. 여러 새로운 기능은 모든 유형의 데이터와 모델, 워크로드, 개발 환경 등을 단일 DB 엔진에서 지원하는데 초점을 맞춘다. 스미스 부사장은 “먼저 앱 개발자의 데이터 중심 앱 개발을 훨씬 더 단순화하고, 미션크리티컬 데이터와 워크로드에 대한 지원을 더 강화하며, AI 앱에 사용자의 데이터 사용을 더 단순하게 만드는 것”이라고 강조했다. 먼저 앱 개발 측면에서 중요한 신기능은 'JSON-관계형 듀얼리티 뷰' 기능이다. JSON 문서를 관계형 데이터 모델과 통합하는 기능이다. 비정형 데이터인 JSON 문서를 SQL과 관계형 테이블로 따로 가져오지 않고, 오라클 데이터베이스 23ai 내 단일 테이블에서 JSON 문서를 관계형 테이블과 함께 처리할 수 있게 한다. 스미스 부사장은 “오랫동안 앱 개발자가 어려워한 부분이 관계형 데이터 모델로 문서 데이터를 가져오는 것이었다”며 “개발자는 앱 오브젝트 안에 고객 주문 건이나 제품 정보 등의 데이터를 포함하는 걸 선호하는데, 이 오브젝트는 관계형 DB에 저장되는 방식과 상이해 ORM이란 별도 기술로 JSON문서와 관계형 데이터 모델을 통합시켜야 했다”고 설명했다. 그는 “ORM 기술을 적용할 때 앱과 데이터 저장 양쪽 가운데에 추가 계층이 생겨 효율성이 떨어지는데, 23ai의 JSON 관계형 듀얼리티 뷰 기능을 이용하면 추가로 존재했던 계층 하나를 없앨 수 있다”고 말했다. 그는 “개발자는 관계형 DB 테이블에서 선호하는 문서 유형을 듀얼리티 뷰로 함께 사용할 수 있다”며 “그 결과 이중으로 데이터를 가져가지 않아도 되고, 분석 쿼리나 분석 조인을 수행하기 매우 수월해졌다”고 강조했다. 그는 듀얼리티 뷰 기능을 JSON 문서뿐 아니라 그래프 분석에서도 유사하게 이용할 수 있는 '그래프 관계형 듀얼리티 뷰'도 함께 소개했다. 운영 DB에서 추가적으로 네오4J같은 그래프 DB를 이용하지 않고도 바로 그래프 분석을 수행하게 해준다. 미션크리티컬 데이터에 대한 부분에선 'RAFT 릴레이셔널 포 글로벌리 분산 데이터베이스' 기능을 소개했다. 합의 기반 복제를 가능하게 하는 기능이다. 글로벌리 분산 데이터베이스는 옛 '오라클 샤딩' 기능의 새 이름이다. 여러 지역에 오라클 데이터베이스를 분산하면서도 이를 가상의 단일 데이터베이스로 관리할 수 있다. 스미스 부사장은 “고가용성, 고확장성, 데이터 주권 등의 사례에서 유용한 기능”이라며 “새 버전에서 오라클 데이터가드와 골든게이트를 별도로 구성, 설치하는 과정을 거치지 않아도 되며, 이 기능을 활용해 5초 미만의 페일오버를 쉽게 누릴 수 있다”고 말했다. 그와 함께 '트루캐시'란 기능을 강조했다. 트루캐시는 쿼리의 일부를 캐시 영역으로 분산하는 기능이다. 그는 “그동안 중간의 캐시 계층에서 래디스가 많이 쓰였는데, 이는 개발자 스스로 캐시를 수작업으로 입력하고 정보를 매뉴얼하게 넣어야 하며, 유지보수와 관리를 추가로 해야 하는 불편을 야기했다”며 “트루캐시 안에선 보이지 않으나 인메모리로 프라이머리DB를 복제하는 오라클 데이터가드 기술을 적용해 자동으로 캐시를 구성하므로 개발자 스스로 해야 할 것도 없고 별도 캐시 제품도 구매하지 않아도 된다”고 밝혔다. 또 하나의 기능으로 '인 데이터베이스 SQL 파이어월'을 소개했다. 오라클 데이터베이스 23ai의 DB 커널 자체에 SQL 방화벽을 탑재한 것이다. 스미스 부사장은 “추가적인 외부 제품이나 기술을 구매하지 않아도 DB를 SQL인젝션 공격으로부터 보호할 수 있다”며 “정의되지 않고, 인증되지 않은 IP 플랜이 들어와 데이터를 공격하는 것을 막아준다”고 설명했다. AI 개발 관련해선 오라클 데이터베이스에 내장된 머신러닝과 AI 지원 기능을 언급했다. 오라클 데이터베이스 자체적으로 머신러닝 알고리즘을 내장했으며, 이 알고리즘으로 사기탐지, 분류, 시계열 분석 등의 업무를 수행할 수 있다. 머신러닝 알고리즘 운영이나 적용을 위해 데이터를 추출해 다른곳으로 이동시키지 않아도 된다. 오토ML을 지원해 머신러닝 개발에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 머신러닝 알고리즘을 활용할 수 있다. 생성형 AI를 지원하기 위한 핵심 신기능은 'AI 벡터 검색' 기능이다. 오라클 데이터베이스 23ai는 단일 테이블에 벡터 정보를 담을 수 있고, 대규모언어모델(LLM)의 기업 내부 정보 접근을 위한 '검색증강생성(RAG)' 관련 별도의 벡터 DB를 구축하지 않아도 된다. AI 벡터 검색 기능은 고객의 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 검색과 프라이빗 비즈니스 데이터 검색을 안전하게 결합시키고, 그 과정에서 데이터를 별도의 장소로 이동하거나 복제하지 않는다. 오라클 데이터베이스 23ai는 AI 알고리즘 적용을 위해 데이터를 별도의 장소로 이동시키는 대신, 데이터가 저장된 장소에서 바로 AI 알고리즘을 실행한다. 결과적으로 오라클 데이터베이스 내에서 AI 알고리즘이 실시간으로 실행되며 효과, 효율성, 보안성이 크게 향상된다. 스미스 부사장은 “AI 벡터 검색은 이미지, 비디오, PDF 같은 비정형 콘텐츠의 벡터 정보를 컬럼으로 저장하고 LLM의 유사성 검색을 지원한다”며 “단일 SQL 쿼리를 이용해 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 데이터 콘텐츠를 동시에 검색할 수 있다”고 말했다. 그는 “일부 벤더는 벡터 DB를 제품화해 판매하며 벡터 기능만 수행할 수 있게 만들지만, 오라클은 단일 DB 엔진에서 정형화된 비즈니스 데이터와 비정형 콘텐츠를 동시 사용하게 하는게 해법이라 생각한다”고 강조했다. 그밖에 AI 벡터 인덱싱 기능, 생성형 AI 성능을 높이기 위한 엑사데이터 시스템 소프트웨어 업그레이드도 소개됐다. 오라클 골든게이트 최신 버전은 오라클 데이터베이스23ai에 저장된 벡터 컬럼을 분산해 복제하도록 업데이트됐다. 랭체인이나 라마 인덱스와 같이 개발자가 선호하는 툴과 벡터 검색 기술을 통합 사용할 수 있게 했다. 그는 “오라클은 가장 높은 수준의 미션크리티컬한 워크로드를 일관성, 확장성, 가용성과 보안을 갖고 지원할 수 있다”며 “OCI의 생성형 AI 서비스와 통합 빌트인돼 오라클 데이터베이스23ai 사용자는 OCI의 AI 포트폴리오 전체를 쉽게 사용할 수 있으며, 어떤 형태의 배포 환경에서도 동일하게 사용할 수 있다”고 말했다. 오라클 데이터베이스 23ai는 오라클 엑사데이터 데이터베이스 서비스, 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머, 오라클 기본 데이터베이스 서비스, 오라클 데이터베이스앳애저 상의 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 서비스 사용자에게 제공된다. 온프레미스용 오라클 데이터베이스 23ai의 정식 출시일정은 다음달 중 발표된다.

2024.05.09 14:29김우용

사피온, AI칩 성능 강화 나서...전문 데이터 업체와 협력

글로벌 AI 반도체 기업 사피온(SAPEON)이 첨단 전자제품 대상 딥 데이터 분석 서비스를 제공하는 기업인 프로티엔텍스(proteanTecs)와 협력한다고 9일 밝혔다. 이번 협력은 사피온의 차세대 AI 반도체에 프로티엔텍스의 수명주기(Lifecycle) 모니터링 솔루션을 적용하는 것이 핵심이다. 프로티엔텍스의 수명주기 모니터링 솔루션은 프로티엔텍스ML(proteanTecs ML) 기반 애플리케이션이다. 원격으로 측정된 상태와 성능에 기반해 신뢰성 높은 칩 내부의 심층적인 데이터를 제공하게 된다. 사피온은 이를 기반으로 차세대 반도체의 전력 효율 최적화와 출시 기간 단축, 품질에 대한 신뢰성 확보 등이 가능할 전망이다. 류수정 사피온 대표는 "사피온은 전력 비용 효율성을 갖춘 최첨단 AI 기술을 제공하기 위해 최선을 다하고 있다"며 "프로티엔텍스와의 협력을 통해 사피온은 프로세서의 성능을 높이고 전력 효율을 최적화하는 동시에 광범위한 신뢰성을 보장할 수 있게 됐다"고 밝혔다. 류 대표는 이어 "사피온의 첨단 프로세서는 데이터센터와 클라우드에서 대규모 AI 작업을 안정적으로 지원하기 때문에 고객들에게 현장 시스템 모니터링의 이점을 제공할 것"이라고 밝혔다. 산제이 랄 프로티엔텍스 글로벌 영업 담당 부사장은 "사피온은 시장의 기대를 뛰어넘어 추론 성능의 새로운 기준을 제시하는 AI 솔루션을 개발 및 공급하는 개척자"라며 "프로티엔텍스의 솔루션은 사피온의 AI 반도체와 함께 사용될 경우 비교할 수 없는 성능과 안정성, 전력 효율성을 제공할 것이며 데이터 기반 통찰력을 확보할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.

2024.05.09 09:53장경윤

바이든에 힘 싣는 MS, 美 위스콘신에 4.5兆 투자…AI 데이터센터 건설

마이크로소프트가 중·북부 지역의 대표적 러스트 벨트 지역(Rust Belt·제조업 쇠퇴 지역)에 대규모 데이터센터를 건설키로 했다. 오는 11월 미국 대선의 최대 변수로 꼽히는 지역에 집중 투자함으로써 조 바이든 미국 대통령에게 좀 더 힘을 실어주는 듯한 분위기다. 9일 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 마이크로소프트는 대표적 러스트 벨트 지역인 위스콘신주 동부 공업지대 러신에 33억 달러(약 4조5천61억원)를 투자키로 했다. 127만5천㎡ 부지에 대규모 인공지능(AI) 데이터센터를 짓기 위해 최근 지역 당국의 승인을 받은 상태로, 2026년 7월 이전에 1단계 공사에 착수하고 2033년 7월 이전에 2단계 공사를 시작할 방침이다. 미국 정부는 이번 투자로 임시 건설 일자리 2천300개와 영구 일자리 2천 개가 창출될 것으로 기대했다. 바이든 대통령은 러스트 벨트 지역에 AI 등 미래 산업에 필요한 공급망과 인프라를 구축하겠다는 의욕을 드러낸 상태다. 위스콘신주는 바이든 대통령이 지난 2020년 대선에서 트럼프 전 대통령을 제치고 승리하는 데에 결정적 역할을 했던 주 가운데 하나로, MS의 이번 투자가 대선에 어떤 영향을 줄지 주목된다. 바이든 대통령은 당시 경합주로 지목된 애리조나, 조지아, 위스콘신, 펜실베이니아, 미시간주에서 승기를 잡고 선거인단을 독식하면서 결국 백악관에 입성했다. 특히 러신은 지난 2018년 애플의 최대 협력사이자 세계 최대 전자기기 위탁 생산 기업인 대만 폭스콘(Foxconn)이 100억 달러를 투자하기로 약속해 도널드 트럼프 전 대통령이 직접 착공식에 참석했던 곳이란 점에서 이번 투자는 더 관심을 받는다. 이후 폭스콘은 약속한 금액의 10분의 1도 투자하지 않아 지역 주민들의 불만을 샀다. 이와 관련해 브래드 스미스 MS 사장은 AP통신과의 인터뷰에서 "확실하게 약속을 지킬 것"이라며 폭스콘의 전철을 밟지 않겠다고 공언했다. 백악관은 "바이든 행정부 들어 바로 이 부지에 데이터 센터가 건설될 예정으로, 위스콘신의 미래 산업을 강화할 것"이라며 "마이크로소프트는 위스콘신 주민 수천명에게 기술 교육 기회를 제공할 전망"이라고 밝혔다. 이어 "과거 행정부의 실패한 정책에서 바이든 행정부는 탈피해 AI, 청정 에너지, 반도체 등 분야에서 수천억 달러 규모 민간 투자를 이끌어내고 있다"고 덧붙였다. 백악관에 따르면 마이크로소프트는 AI 센터 투자와 함께 주 전역의 인력 투자도 병행키로 했다. 2030년까지 주민 1천 명에게 AI·데이터 직무를 교육할 수 있는 데이터 센터 아카데미를 만들고 최대 2천 명을 정규직으로 고용할 계획이다. 또 AI 센터 외에 위스콘신에 '공동 혁신 연구소'를 설립해 비즈니스 교육과정도 운영할 예정이다. 외신들은 이번 일로 바이든 대통령이 역전의 발판을 마련할 수 있을 지 주목하고 있다. 바이든 대통령은 현재 전국 단위 여론조사에서는 트럼프 전 대통령과 팽팽한 접전 양상을 이어가고 있지만, 경합주만 놓고 보면 여전히 뒤쳐진 상태다. 정치전문매체 더힐이 여론조사 분석기관 '디시즌 데스크 HQ'에 의뢰한 최근 조사에 따르면 위스콘신에서 바이든 대통령 지지율은 45.8%로, 트럼프 전 대통령(48.9%)에 3.1%포인트 밀렸다. 바이든 대통령은 위스콘신주 라신에 방문해 "내 전임자는 실패한 낙수 효과에 기대 깨어진 약속만 내놓았다"며 "내 전임자는 약속을 어기고 라신 주민들을 내팽개쳤지만, 우리는 약속을 지킬 것"이라고 말했다.

2024.05.09 09:39장유미

클라우데라, ADI와 생성형 AI 분야 파트너십 체결

클라우데라는 데이터 과학, AI 기업인 아보이츠 데이터 이노베이션(ADI)과 전략적 파트너십을 체결한다고 8일 밝혔다. 파트너십을 통해 클라우데라는 데이터, 분석, AI, 머신러닝 솔루션용 하이브리드 플랫폼 노하우를, ADI는 아파치 스파크, AI 기반 솔루션 배포 노하우를 공유한다. 이는 금융 서비스를 비롯한 다양한 산업의 고객이 사업 단계에서 데이터 과학, AI를 보다 효과적으로 운영할 수 있도록 지원할 예정이다. ADI는 기업용 AI, 머신 러닝, AI 랩, 데이터 거버넌스, 데이터 윤리 분야에서 클라우데라 소프트웨어에 대한 자문과 구축 서비스를 제공할 예정이다. ADI와의 협력으로 클라우데라는 머신 러닝 프로젝트를 위한 엑셀러레이터(AMP)를 사용해 클라우데라 솔루션 내에서 강력한 생성형 AI 애플리케이션을 제공한다. 기업은 머신 러닝, 생성형 AI 개발 여정을 종단 간 사용 사례를 통해 빠르게 시작할 수 있다. 맞춤형 솔루션은 기업으로 하여금 생성형 AI 애플리케이션을 보다 신속하고 직관적으로 구축, 조정, 배포할 수 있도록 한다. 이를 통해 데이터 수집, 엔지니어링, 데이터레이크 설계, 데이터 품질, 머신 러닝 모델 및 앱 개발, 운영 효율성을 원하는 사례에 최적화할 수 있다. 리머스 림 클라우데라 아태지역 수석 부사장은 “ADI는 클라우데라 머신 러닝에 생성형 AI 솔루션을 구축해 고객이 AI에 대해 가진 기대를 비즈니스 현실에 반영하도록 지원”할 것이라며 “이번 파트너십을 통해 고객에게 강력한 생성형 AI 기능, 성능을 제공하고 기업이 보다 정확하고 시기적절한 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 그는 “고객은 데이터와 고급 AI 프로세스를 보다 쉽고 빠르게 구현해 수익을 창출하고 비용을 최적화할 수 있다”며 “점점 많은 고객이 전사적인 AI를 도입하고, 이를 지원할 수 있길 기대한다”고 덧붙였다. 데이비드 하둔 ADI CEO는 “클라우데라와의 전략적 파트너십을 통해 고객을 위한 새로운 차원의 우수성과 가치를 실현할 준비가 됐다”며 “ADI는 실질적인 비즈니스와 지속 가능성이라는 결과를 위해 데이터와 AI의 힘을 활용하고자 최선을 다하고 있다”고 밝혔다. 그는 “클라우데라의 강력한 데이터 관리 기능과 확장 가능한 머신 러닝 플랫폼은 AI 기반 솔루션 개발과 배포를 가속한다”며 “클라우데라와 함께 데이터로부터 실행 가능한 인사이트를 효과적으로 추출해 데이터 혁신의 경계를 넓히고 디지털 시대의 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원”할 것이라고 강조했다.

2024.05.08 10:04김우용

마이크로소프트365로 디지털 전환에 박차를 가하다

디지털 전환은 모든 기업에게 반드시 풀어야할 숙제다. 최신 디지털 기술을 적극적으로 수용하고 비즈니스의 체질을 디지털 기반으로 전환함으로써 미래의 성공으로 나아가야 하기 때문이다. 기업 규모에 상관없이 디지털 전환을 계획하고 추진하지만, 회사마다 선택할 길은 다양할 수 있다. 그중에서 데이터를 밀도있게 활용하는 데이터 주도형 사업 구조를 만들어 디지털 전환을 시도하는 기업이 많다. IT솔루션을 제공하는 소프트웨어 기업도 그만의 디지털 전환을 시도한다. 디지털 전환을 시도하는 고객사를 지원하기 위해 솔루션 기업은 더 높은 수준의 디지털 역량을 갖춰야 하기 때문이다. 마이크로소프트365는 많은 강소기업에서 디지털 전환을 위해 도입하는 전략 솔루션 중 하나다. 에듀테크 기업으로서 마이크로소프트365로 한발 더 도약하려는 퓨전소프트와 전통적인 패션 기업으로서 마이크로소프트365로 디지털 전환의 토대를 삼은 아가방앤컴퍼니의 사례를 소개한다. ■ 첨단 디지털교과서를 이끄는 첨병 '퓨전소프트' 퓨전소프트는 1991년 창업한 소프트웨어 전문 기업이다. 최근에 AI기술을 에듀테크에 접목하는데 주력하며, 고객의 기존 서비스를 클라우드 기반 마이크로서비스아키텍처(MSA)로 전환하는 애플리케이션 현대화의 종합적인 역량을 보유한 기업으로 역할을 수행하고 있다. 퓨전소프트는 에듀테크 시장에서 교육부 산하 공공기관 한국교육학술정보원과 협력해 디지털 교과서 플랫폼을 구축하고 있다. 공공교육 정보 서비스인 학습서비스 에듀넷, e학습터, AI디지털교과서, 교육커뮤니티 등 구축하고 운영중이다. e학습터와 같은 공공학습관리시스템의 개발과 운영을 통해 학생들의 학습 기회를 확대하고, 교육 격차를 해소하는 데 노력하고 있다. 퓨전소프트는 e학습터를 2017년 통합플랫폼으로 구축 후 현재까지 안정적으로 운영하고 있으며, 올해 e학습터 구조개선 사업에도 관심을 갖고 전사적 지원을 하고 있다. 또, 국가적으로 이루어지는 교육 개혁을 위한 AI디지털교과서 기술심사 시스템 구축에도 참여한다. AI디지털교과서를 심사하고, 적합성을 판정하는 시스템을 통해 AI 디지털교과서의 안정성과 신뢰성을 확보한다는 계획이다. 황인수 퓨전소프트 대표는 “지난 10여년간 KERIS 와의 지속적 협력을 통해 교육 혁신을 이뤘던 것처럼 앞으로도 AI기술을 에듀테크에 접목해 공공 교육의 발전에 이바지 하고자 한다”고 강조했다. 다음은 황인수 대표와 일문일답이다. Q. 교육 커뮤니티 기능, VR·AR 기반 학습 시스템, 에듀넷 위탁운영 사업을 운영하며, 교육 분야 전문 SI로도 업계의 인정을 받고 있는데요. 에듀테크 시장에 대한 전략은 무엇입니까? 에듀테크 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 다양한 기술과 서비스가 등장하고 있습니다. 퓨전소프트는 변화에 적극 대응하고, 새로운 기술을 접목하며 경쟁력을 유지하고 있습니다. Q. 최근 IT 융합 산업이 가파른 성장세를 보이고 있습니다. 많은 SI 기업들이 사업을 확장해 나가면서 내부 업무 효율성을 극대화할 수 있는 인프라 구축을 위해 노력하고 있는데요. 마이크로소프트 365를 도입하게 된 배경과 앞으로의 활용 계획이 궁금합니다. 코로나19와 펜데믹에 의해 조직문화에도 큰 변화가 일어났습니다. 정부 방침에 따라 재택근무를 도입하면서 온라인 협업과 온라인 커뮤니케이션은 선택이 아닌 필수가 됐습니다. 퓨전소프트 역시 위기 상황에서도 프로젝트의 효율을 극대화 하기 위해 마이크로소프트365를 도입했습니다. 팀즈를 통해 실시간으로 대화를 나누고 파일을 공유 및 업무 일정을 관리할 수 있으며, 오피스를 활용해 문서 작성 및 관리를 효율화하고 있습니다. 프로젝트관리(PMS)와 연동해 프로젝트를 관리하고 있습니다. 파워BI 활용을 통해 데이터를 분석하고 시각화 함으로써 비즈니스 성과를 분석하고 의사결정에 활용하고자 합니다. Q. 기획팀, 개발팀, 디자인팀 등 각 부서 간 원활한 협업은 프로젝트의 성공에 매우 중요한 역할을 합니다. 마이크로소프트365의 협업 도구인 팀즈는 실시간 소통, 파일 공유, 일정 관리 등의 장점이 있는데요. 팀즈를 활용해 업무 협업을 강화한 사례에 대해 말씀 부탁드립니다. 팀즈를 통해 기획, 디자인 업무를 요청하고 진행하고 소통하고 있습니다. 퓨전소프트는 내부 부서간의 업무요청과 그 관리를 팀즈를 통해 진행하고 있습니다. 업무 요청과 그 업무처리의 계획, 자원의 배분 그리고 업무 진행에서의 상세 커뮤니케이션이 가능하고 업무이 시각회가 가능합니다. 이를 통해 적절한 자원배과, 지연업무 및 이슈업무의 신속대응을 통해 업무의 품질과 생산성을 높였습니다. Q. 국내 공공 LMS 경험과 기술을 발판으로 해외 시장 진출을 계획하고 있는 것으로 알고 있습니다. 해외 시장 진출 계획은 어떻게 되나요? 그리고 해외 시장에서의 경쟁력을 확보하기 위해 어떤 전략을 추진하고 있습니까? 퓨전소프트는 중국 유럽 등 하드웨어 제품을 수출한 경험이 있습니다. 이제는 소프트웨어 시장의 경쟁력 확보를 통해 해외 교육 시장 진출을 계획하고 있습니다. 퓨전소프트는 공공LMS(e학습터) 를 안정적으로 운영한 경험과 자체적인 LMS 시스템 개발 경험을 보유하고 있습니다. 해외 시장에서는 다양한 언어와 문화를 가진 사용자들이 LMS를 이용하기 때문에 다문화LMS 서비스 경험이 중요한데, 퓨전소프트는 다문화 LMS 서비스를 제공하면서 쌓은 노하우와 기술력을 바탕으로 해외 시장에서도 사용자 요구에 맞는 AI기반 맞춤형 LMS 서비스를 제공할 계획입니다. 현지 교육기관들과 적극 소통하고 협력하여 안정적인 LMS 서비스를 제공할 계획입니다. Q. 해외 진출 과정에서 글로벌 기업 및 기관과의 기술 협력 및 공동 개발이 진행되는 경우가 있는 만큼 전 세계 파트너와의 지속적 교류가 필요할 것 같은데요. 팀즈는 클라우드 기반의 협업 도구로 전세계 어디에서나 쉽게 접속하여 사용할 수 있습니다. 현지 교육기관들과 적극 소통하고 협력하기 위해서는 팀즈 협업툴이 필요할 것으로 예상됩니다. Q. 퓨전소프트는 교육기관과 공공기관을 대상으로 빅데이터 기반의 시스템 구축 및 유지 관리 서비스를 제공하고 있는 만큼, 방대한 양의 데이터를 관리하고 보호해야 할 것 같습니다. 마이크로소프트365는 엔터프라이즈급 디바이스 및 엔드포인트 보호를 제공하는데, 데이터 관리와 보안에 어떤 변화가 있었습니까? 마이크로소프트365 엔터프라이즈를 도입한 중요한 이유가 보안입니다. 퓨전소프트는 고객의 정보를 보호하면서도 동시에 효율적인 업무처리가 필요합니다. 마이크로소프트365는 개별 산출물 단위로 접근 권한을 부여할 수 있고 동시에 사용 디바이스 단위로도 보안을 지정할 수 있습니다. 이를 통해서 프로젝트별 요구되는 보안사항을 모두 만족하면서 또한 프로젝트 팀내에서의 업무효율을 유지할 수 있었습니다. 퓨전소프트는 마이크로소프트365의 보안기능을 통해 엄격하게 고객의 정보를 보호하고 있습니다. Q. 원드라이브는 자동 백업 시스템을 통해 파일 손상 및 분실 시에도 쉽게 복구가 가능하며, EMS와 연동돼 업무 데이터를 보호합니다. 원드라이브 사용 이후 내부 데이터 관리와 보안에 어떤 변화가 있었는지 말씀 부탁드립니다. 자동으로 백업 되고 버전관리가 되기 때문에 여러 명이 공동으로 작업할 때도 걱정이 없습니다. 또한 프로젝트별, 장소별, 디바이스 별 보안을 지정할 수 있기에 철저한 보안 관리 하에서 협업을 통해 생산성을 높일 수 있습니다. 프로젝트단위에서 산출물 생성, 공유, 관리 등을 원 드라이브를 통해 생산성과, 신뢰성을 모두 확보할 수가 있었습니다. Q. 마이크로소프트365 앱 중 하나인 파워 BI는 기업이 데이터를 분석하고 시각화해 비즈니스 인사이트를 도출합니다. 다양한 데이터 소스를 연결하고, 데이터를 분석하여 차트, 그래프, 보고서 등 다양한 형태로 시각화할 수 있는데요. 시각화 데이터가 필요한 업무에 파워 BI를 어떻게 활용하고 있습니까? 파워BI는 회사내에 여러 단위의 정보를 모으고 이를 시각화 하는데 매우 유용해 경영자에게 정보를 제공하고 신속한 의사결정에 활용하고 있습니다. 퓨전소프트는 프로젝트 계획, 변경, 평가에 걸쳐 자원, 원가, 하위계약에 이르는 모든 정보를 통합하고 이를 대시보드로 구축했습니다. 이를 통해 이슈관리, 자원계획, 재무예측 등 다양한 의사결정을 하고 있습니다. 각종 보고 자료를 따로 만들 필요가 없으며, 기존 회사 시스템의 DB자료뿐 아니라 담당자가 편리하게 사용하고 있는 엑셀로부터 데이터를 취합할 수 있어 유연하고 실용적인 경영정보시스템을 구현할 수 있었습니다. Q. 많은 기업들이 AI를 통한 내부 업무 효율성 향상에 관심을 보이고 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 생산성 증대를 이룬 글로벌 기업들의 사례가 있는데요. 한글화 버전 출시도 앞두고 있는데, 마이크로소프트365 코파일럿 도입도 검토하고 계신지 말씀 부탁드립니다. 마이크로소프트365의 코파일럿은 생산성을 높을 중요한 도구가 될 것이라고 기대하고 있습니다. 고객의 정보를 보호하면서도 코파일럿을 활용할 수 있는 활용방법을 검토하기 위해서 테스트 프로젝트로 검토 중입니다. ■ 막강한 브랜드 파워에 디지털을 더한다 '아가방앤컴퍼니' 아가방앤컴퍼니는 유아의류 및 용품 전문 기업에서 춥발해 글로벌 아동 전문 기업으로 도약하고 있다. 최근 디지털 전환의 일환으로 마이크로소프트365 도입을 추진중이다. 클라우드로 전사적인 데이터를 통합하고, 클라우드 기반 IT환경과 다양한 도구를 활용해 업무 안정성과 생산성을 향상시키고 있다. 아가방앤컴퍼니는 1979년에 유아의류 및 용품 전문업체로 출범해 지난 46년간 높은 브랜드 인지도와 국내 최대의 유통망을 구축하며 동종 업계 시장점유율 우위를 고수해왔다. 전통성과 브랜드 파워로 시장지배력을 더욱 강화해 나가고 있으며, 우수한 재무구조를 바탕으로 해외 생산설비 및 물류센터에 적극적으로 투자해 더 효율적이고 혁신적인 유통 및 생산 기반시설을 갖춰 국내 및 해외시장 확대를 위한 토대를 마련했다 아가방앤컴퍼니는 현재 14개의 브랜드를 운영하고 있다. 아가방(agabang), 에뜨와(ETTOI), 디즈니베이비(Disney baby), 퓨토(Putto), 디자인스킨(Designskin) 등이 대표 브랜드다. 아가방의 유아 의류는 지난해 300만장 이상 판매고를 올렸다. 이 회사의 강점은 철저한 품질관리다. 다양한 소통 채널을 통해 고객들의 피드백과 요구사항을 듣고 이를 수용해 제품의 품질을 지속적으로 향상시키려 노력한다. 이를 위해 엄격한 품질검사와 표준화된 생산 프로세스를 준수하고 있다. 원자재부터 최종 제품까지 모든 단계에서 품질을 확인하고 문제 발생시 신속하게 조치하고 각 단계마다 명확한 기준과 절차를 통한 품질관리와 함께 지속적인 개선을 통헤 생산과정과 제품의 품질을 끊임없이 향상시키고 있다. 신상국 아가방앤컴퍼니 대표는 “세계속의 아가방의 이미지를 확대해 나아가는 동시에 생산 및 판매관리 효율성을 높임으로써 고객만족, 고객의 가치창출을 위해 더욱 노력해 나아갈 것”이라고 밝혔다. 다음은 신상국 대표와 일문일답이다 Q. 아가방앤컴퍼니의 디지털 전환 방향성에 대해 말씀 부탁드립니다. 아가방앤컴퍼니는 패션 및 유통산업의 빠르게 변화하는 환경에 대응하기 위해 디지털 전환을 추진하고 있습니다. 이를 통해 고객과 상품 데이터를 철저히 분석해 트렌드를 예측하고, 이를 기반으로 고객과의 접점을 더욱 확대하고 있습니다. 디지털 역량을 강화해 온라인 플랫폼을 확장하고, 동시에 차별화된 오프라인 고객 경험을 제공하기 위해 협업 모델을 적극적으로 발굴하고 있습니다. 이를 통해 다양한 파트너와의 협업을 강화해 더 나은 제품과 서비스를 제공하고, 비즈니스 프로세스를 최적화하는 것이 아가방앤컴퍼니의 목표입니다. Q. 디지털 전환을 추진하는 과정에서 마이크로소프트365 클라우드 솔루션을 도입한 배경은 무엇입니까? 전사적 데이터 통합과 디지털 트랜스포메이션을 위해 마이크로소프트365 클라우드 솔루션 도입을 추진하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 기반의 업무 관리와 협업 강화를 통해 기존의 온프레미스 시스템에 비해 비용과 유지보수 부담을 줄이고, 업무의 유연성과 효율성을 높이며 언제 어디서나 업무에 접근할 수 있는 높은 접근성을 실현하고자 합니다 Q. 마이크로소프트 365를 도입하면서 업무 환경에 어떤 변화가 있었습니까? 임직원의 업무환경이 크게 변화했습니다. 먼저, 클라우드 기반의 서비스로 업무를 언제 어디서나 접근할 수 있게 돼 더 유연한 업무 수행이 가능해졌습니다. 이에 따라 마이크로소프트 오피스를 포함한 다양한 협업 도구를 활용해 업무의 효율성과 관리 능력이 향상됐습니다. 특히 마이크로소프트 오피스를 기반으로 한 이메일, 채팅, 문서 등을 한 플랫폼에서 처리할 수 있어 의사소통과 협업이 보다 원활해졌습니다. 이러한 효율적인 협업 방식을 통해 업무의 질과 속도가 개선돼 조직 전체의 생산성이 향상됐으며, 클라우드 기반의 솔루션을 통해 보안과 안정성이 강화됐다고 판단합니다. Q. 패션 기업 특성상 빠르게 트렌드를 파악해야 하는 만큼, 고객의 취향과 선호도 분석을 위해 대량의 데이터를 수집하고 관리해야 할 것 같습니다. 마이크로소프트365 클라우드 인프라를 구축한 뒤 데이터 관리가 어떻게 개선됐습니까? 대량의 데이터를 수집하고 저장하기 위해 안정적이며 확장 가능한 마이크로소프트의 클라우드 환경을 적극적으로 활용해 데이터 용량 및 확장에 대한 제약이 줄어들었습니다. 더 많은 데이터를 처리하고 저장할 수 있으며, 신속한 대응이 가능하게 됐습니다. 데이터 수집을 통해 얻은 정보를 분석하기 위해 데이터 분석 도구를 활용해 데이터를 모니터링하고 빠르게 변화하는 트렌드를 보다 통합적으로 분석할 수 있게 됐습니다. 이는 고객의 취향과 선호도를 더 잘 이해하고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있게 해주는 중요한 변화입니다. Q. 패션 회사는 많은 디자인 시안을 보유하는 만큼 민감한 정보를 포함한 방대한 양의 데이터를 보호하고 보안 조치를 유지하는 것이 중요할 것 같은데요, 마이크로소프트 365 클라우드 인프라를 구축한 뒤 데이터 보안 관리에 어떤 개선점이 있었습니까? 마이크로소프트365의 엄격한 보안 기능을 활용해 데이터 보호에 초점을 맞추고 있습니다. 특히, 각 데이터에 대한 엄격한 접근 제어 및 식별 및 인증 기능을 통해 무단 접근을 방지하고, 데이터 누출 등을 예방해 보안성을 강화하고 있습니다. 더불어, 마이크로소프트365의 실시간 보안 위협 탐지 기능을 활용해 이메일 및 클라우드 상의 잠재적인 리스크를 신속하게 대응하고 있습니다. 이를 통해 회사의 민감한 정보와 디자인 시안 등 중요한 데이터를 효과적으로 보호하고 있습니다. Q. 아가방앤컴퍼니는 마이크로소프트365를 통해 문서 관리를 어떻게 진행하고 있습니까? 먼저, 마이크로소프트365의 문서관리 기능을 통해 문서의 버전 관리, 공유 및 협업을 체계적으로 진행하고 있습니다. 셰어포인트와 원드라이브를 이용해 문서를 중앙에서 관리해 보안성과 무결성을 유지하고 있습니다. 마이크로소프트 팀즈를 활용해 팀 간 협업과 의사 소통을 강화하고 있습니다. 팀즈를 통해 회의록을 기록하고 관리해 업무의 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 방법을 통해 아가방앤컴퍼니는 마이크로소프트365를 효과적으로 활용해 문서 관리와 업무 협업을 강화하고 있습니다. Q. 마이크로소프트365의 팀즈를 활용해 커뮤니케이션 프로세스를 효율화 한 사례를 소개해주세요. 아가방앤컴퍼니는 마이크로소프트 팀즈로 국내의 많은 지역의 매장과 소통 채널로 활용하고 있습니다. 이를 통해 지역 간 소통 및 협업을 강화하고 있습니다. 각 지역을 직접 방문해 회의하는 것을 뛰어넘어, 긴급한 문제 발생 시에도 즉각적으로 팀즈를 통해 회의를 열고 해결 방안을 논의하고 있습니다. 파일 공유 기능을 적극적으로 활용해 지시 사항이나 문서를 신속하게 공유하고 있습니다. 이는 문서 전달 및 업데이트 과정에서 발생하는 지연이나 휴먼 에러를 최소화합니다. 일정관리 기능으로 회의 일정 관리에 소요되는 시간과 노력을 최소화하고 회의에 참석하는 당사자에게 필요한 정보를 즉시 공유하고 소통하고 있습니다. Q. 아가방앤컴퍼니는 각 직무에서 클라우드 기반 협업 도구를 어떻게 활용하고 있습니까? 각 팀에서 원드라이브를 활용해 각 협업에서 생산되는 문서를 저장하고 팀내에서 쉽게 공유하고 협업하고 있습니다. 특히 다른 팀원들과 실시간으로 피드백을 주고 받고 업데이트하여 문서 관리에 소요되는 시간과 노력을 줄이고 문서 업데이트 과정에서 발생되는 다양한 이슈를 제거하고 있습니다. 팀즈의 다양한 기능을 활용해 일정과 작업 계획을 공유하고 이 업무 과정에서 발생되는 이슈를 공유하고 이를 해결하고 있습니다. 이외 각 분야에서 팀 간 협업 강화와 업무 효율성 강화를 위하여 팀즈의 다양한 기능을 활용하고 있습니다. Q. 아동복 MD 또는 마케팅 부서는 자체 판매 사이트에서 매출, 연령대, 성별, 반응 등 소비자 동향을 파악하는 업무의 비중이 클 것 같습니다. 이와 같은 소비자 데이터를 관리하는 데 가장 용이한 마이크로소프트365 솔루션은 무엇입니까? 마이크로소프트365 솔루션 중 가장 용이하게 데이터 관리를 할 수 있는 도구는 파워 BI입니다. 데이터 시각화와 분석을 위한 도구로써 다양한 데이터 소스로부터 쉽게 데이터를 추출하여 원하는 인사이트를 얻고자 노력하고 있습니다. 자사의 ERP 데이터, 기존 엑셀 데이터를 포함해 다양한 소스로부터 발생되는 데이터를 일괄 관리하고 수집된 데이터를 통하여 매출 및 고객을 분석해 인사이트를 얻고자 하고 있으며 다양한 차트, 그래프, 대시보드를 생성하여 시각화에 노력하고 있습니다. Q. 아가방앤컴퍼니는 국내 유통시장에서 600여개의 오프라인 매장과 다양한 온라인 유통 채널을 통해 고객과 소통하는 만큼 다양한 이해관계자와 협업이 중요할 것으로 보입니다 마이크로소프트365 인프라 구축 이전과 이후의 변화를 어떻게 느끼고 있습니까? 마이크로소프트365 구축 이후 커뮤니케이션 측면에서 가장 큰 변화를 경험하고 있습니다. 다양한 지역에 분산된 매장과 팀 간의 소통을 위해 마이크로소프트365를 활용하여 실시간 채팅 및 화상회의를 진행하고 있으며 본사의 업무 지시나 업데이트된 정보를 신속하게 전달하고 있습니다. 이를 통해 협업과 소통이 원활해졌으며, 이와 관련된 업무 프로세스의 효율성과 투명성이 향상되었다고 판단하고 있습니다. Q. 많은 기업들이 AI를 통한 내부 업무 효율성 향상에 관심을 보이고 있습니다. 마이크로소프트 365 코파일럿 도입 후 생산성 증대를 이룬 글로벌 기업들의 사례가 있는데요. 한글화 버전 출시도 앞두고 있는데, 마이크로소프트365 코파일럿 도입도 검토하고 계신지 말씀 부탁드립니다. 업무 생산성 향상을 위해 최신 기술과 솔루션을 지속적으로 검토하고 적용하고 있습니다. 특히 마이크로소프트365 코파일럿과 같은 AI 기반의 솔루션은 업무 효율성을 높이고 반복적이고 시간 소모적인 작업을 자동화해 직원들의 업무 부담을 줄이고 효율성을 높일 수 있는 매력적인 도구라고 생각합니다. 따라서, 문서 작성, 검색, 요약 등의 업무를 도와주는 AI 솔루션을 포함해 RPA, 디자인 및 마케팅에 활용가능한 다양한 AI 솔루션을 검토하고 도입할 계획입니다.

2024.05.07 14:17김우용

[기고] 스노우플레이크가 제안하는 기업 환경을 위한 생성형 AI

생성형 AI는 생산성을 개선하며 데이터에서 더 많은 가치를 창출하는 새로운 방법을 제시한다. 하지만 기업은 생성형 AI를 도입하기에 앞서 '데이터는 과연 신뢰할 수 있는 것인가?', '새로운 기술 채택을 위해 컴퓨팅 환경을 새롭게 구축해야 하는가?', '생성형 AI 기능을 제공하는 애플리케이션을 구축하고 운영해야 하는가?'와 같은 다양한 고민이 생긴다. 그런데 흥미로운 것은 이 모든 고민들의 출발은 '데이터'라는 분명한 사실이다. 기업은 올바른 데이터 전략 없이 올바른 AI 전략을 수립할 수 없다. 본 글에서는 스노우플레이크 단일 플랫폼에서 제공하는 생성형 AI와 관련 기능에 관해 설명하고자 한다. 기업 환경에서 안전한 생성형 AI 활용을 위해 데이터, 대규모언어모델(LLM), 심지어 생성형 AI 애플리케이션까지 일관되게 적용할 수 있는 광범위한 데이터 보안 및 거버넌스 체계를 구축해야 한다. 또한 데이터와 이 데이터로 학습된 모델을 포함해, 전체 생성형 AI 스택들이 안전하게 보호되어야 한다. 데이터 플랫폼과 LLM 환경을 통합하여 기업 데이터가 외부로 유출되는 것을 방지하고 새로운 기술을 위한 투자 비용을 최소화하는 것도 중요하다. 아래 그림은 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼에서 제공하는 생성형 AI 기능이다. 이 모든 기능은 데이터를 기반으로 한다. 기업 전반에 분산된 데이터는 데이터의 유형, 형식, 구조와 관계없이 단일 플랫폼에 통합돼 안전하게 보호 및 관리된다. ■ 데이터에 LLM 가져오기 생성형 AI를 위한 데이터가 준비되면 사용자는 LLM 관련 기능을 안전하고 자유롭게 사용할 수 있어야 하고, AI 애플리케이션도 빠르게 구축, 활용할 수 있어야 한다. 또한 생성형 AI가 제공하는 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 전문가뿐만 아니라 AI 전문 지식이 없는 사용자 누구라도 서비스를 쉽고 안전하게 접할 수 있어야 한다. 이를 위해 스노우플레이크는 데이터가 있는 환경에 LLM 관련 기능을 제공하고자 스노우플레이크 코텍스(Cortex)를 개발했다. 스노우플레이크 플랫폼에서는 미스트랄, 메타, 구글에서 제공하는 LLM 모델뿐만 아니라 자체 개발한 LLM이 내장된 상태로 제공된다. 다양한 LLM은 스노우파크 컨테이너 서비스(SPCS)를 통해 데이터 플랫폼 내에서 실행, 파인튜닝 된다. 코텍스에서 제공하는 다양한 기능으로 개발 생산성과 사용자 경험을 개선하고 새로운 분석 인사이트 또한 제공할 수 있다. 이러한 LLM 관련 기능들은 서버리스 기반의 완전 관리형 서비스로 제공되기 때문에, 사용자는 생성형 AI를 위해 높은 비용을 들여 GPU 인프라를 구축하거나 관리할 필요가 없다. 필요한 시점에 코텍스에서 제공하는 서비스를 사용할 수 있으며, 사용한 만큼의 비용만 과금되기 때문에 효율적인 비용으로 생성형 AI 기반의 새로운 사용자 경험을 누릴 수 있다. 스노우플레이크 플랫폼에 내장되지 않은 다른 LLM이나 AI21 랩스, 레카(Reka), 엔비디아 네모(NeMO) 등 상용 LLM들도 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 사용자 환경에 간편하게 설치하고 실행할 수 있다. ■ 스노우플레이크 코텍스 스노우플레이크 코텍스는 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼의 핵심 생성형 AI 기능이다. 코텍스는 사용자가 프롬프트를 정의할 필요 없이 번역, 감정 분석, 요약과 같은 작업을 빠르고 비용 효율적으로 실행할 수 있는 기능을 제공한다. 코텍스는 LLM에 관련된 다양한 기능들을 다음과 같은 관리형 함수로 제공한다. -EXTRACT_ANSWER(미리보기): 질문과 구조화되지 않은 데이터가 입력되면 질문에 대한 답변을 제공한다. -SENTIMENT(미리보기): 요청 받은 텍스트에서 감지된 긍정 또는 부정적 감정을 제공한다.(긍정:1, 부정:-1) -SUMMARISE(미리보기): 요청 받은 텍스트의 요약을 제공한다. -TRANSLATE(미리보기): 요청 받은 텍스트를 다른 언어로 번역한다. 코텍스의 첫 번째 장점은 사용 편의성이다. 생성형 AI 기능 구현을 위해 별도의 인프라 구축이나 관리가 필요 없다. 두 번째는 구현 편의성이다. 소개한 생성형 AI 기능들은 복잡한 구현 없이 단순하게 코텍스에서 제공하는 함수를 SQL이나 파이썬 코드에서 호출하면 된다. 이외에도 코텍스는 COMPLETE 함수와 TEXT2SQL 함수를 추가로 제공한다. -Complete(미리보기): 프롬프트의 입력값을 대상으로 LLM을 사용해 응답 텍스트 결과를 제공한다. -Text2SQL(미리보기): 프롬프트에 입력된 자연어를 기반으로 스노우플레이크에서 실행 가능한 SQL문을 제공한다. 이 함수들은 다양한 LLM을 서버리스 기반의 SQL 또는 파이썬 함수 형식으로 제공하는 것이 특징이다. 사용자는 미스트랄, 라마 및 구글의 LLM을 요구사항에 맞게 선택해 사용할 수 있다. COMPLETE와 TEXT2SQL 함수는 스노우플레이크 환경에서 운영되는 앱 개발에도 쓰일 수 있다. 스트림릿에서 개발한 단 몇 줄의 파이썬 코드로 특정 업무 목적에 맞는 챗봇을 개발하거나 커스터마이징한 코파일럿을 개발해 활용할 수 있다. ■ 도큐먼트 AI(미리보기 기능) 도큐먼트 AI는 스노우플레이크의 자체 멀티 모달 LLM을 활용해 비정형 파일(예: PDF, WORD, TXT 등)을 새로운 데이터 소스로 처리하는 기능이다. 비정형 데이터를 정형화할 수 있는 파이프라인 기능이 포함돼 있으며, 직관적인 UI로 데이터를 사전 학습하고 비정형 데이터에서 필요한 정보를 자연어 기반으로 쉽게 추출할 수 있다. ■ 유니버설 서치(미리보기 기능) 유니버설 서치는 스노우플레이크 플랫폼 내의 데이터와 앱을 간편하게 검색하고 사용할 수 있게 하는 LLM 기반 검색 기능이다. 데이터베이스, 테이블, 칼럼과 같은 메타 정보를 탐색하는 데이터 거버넌스 기능으로 활용할 수도 있다. 마켓플레이스의 데이터나 앱을 쉽게 검색하거나, 스노우플레이크와 관련된 기술 사항을 자연어 기반으로 질의하고 원하는 답변을 얻음으로써 사용자 경험을 개선하는 용도로 활용된다. ■ 스노우플레이크 코파일럿(미리보기 기능) 코파일럿은 자연어로 SQL을 생성하고 구체화하는 LLM 기반의 개발 도우미다. SQL을 모르는 사용자도 쿼리를 생성하고 구체화함으로써 데이터 분석에 대한 어려움을 낮추고 진정한 '데이터 민주화'를 경험할 수 있다. 이 텍스트 코드 변환 기능은 앞서 설명한 코텍스의 Text2SQL 함수를 사용해 함수 또는 사용자 애플리케이션에서 활용할 수 있다. ■ 스노우플레이크 아크틱 스노우플레이크는 올해 4월 아파치 2.0 라이선스로 업계 최고 수준의 개방성과 성능을 제공하는 기업용 LLM인 '스노우플레이크 아크틱'을 출시했다. 이 파운데이션 모델은 스노우플레이크만의 독창적인 전문가 혼합(MoE) 아키텍처로 설계돼 동급 최고의 성능과 생산성을 보인다. 스노우플레이크 아크틱은 다음과 같이 다섯 개의 서로 다른 용량을 가진 모델을 제공한다. 아크틱은 스노우플레이크 AI 연구소에서 실제 검색 워크로드에 중점을 두고 개발한 LLM이다. MTEB에 따르면 3억 3천400만 개의 매개 변수를 가진 아크틱(Snowflake Arctic-Embed-L) 모델은 오픈AI에 비해 추정 매개변수가 4분의 1 수준밖에 되지 않는다. 데이터의 차원은 3분의 1 수준이지만, 검색 성능은 더 높다. 이는 10억 개 이상의 매개변수를 가진 모델들도 달성하기 어려운 성능이다. 아크틱의 주요 특징은 다음과 같다. -아크틱 임베드 모델은 5가지 크기(X-Small부터 Large)로 제공된다. 모델의 크기는 2천300만~3억 3천400만 개의 매개변수로 구성돼 있으며, 사용자는 요구사항에 따라 적합한 모델을 선택하여 사용할 수 있다. -아크틱은 아파치 2.0 라이선스를 통해 제공되며, 가중치, 코드, 데이터 레시피 및 연구 과정에서 얻은 다양한 인사이트를 제공한다. -아크틱은 Dense + MoE 아키텍처를 혼용해 설계됐다. 이에 학습 효율성은 높아졌고 더 낮은 비용으로 더 나은 성능을 제공한다. 아크틱 모델의 크기는 유사한 품질의 임베딩 모델과 비교해 더 작기 때문에 대기 시간을 줄이고 TCO를 절감하는 데 도움이 된다. -검색 증강 생성(RAG) 또는 시맨틱 검색 서비스에서 아크틱을 사용할 경우, 높은 검색 성능에 기반한 고품질의 서비스를 제공할 수 있다. -스노우플레이크 아크틱은 현재 허깅페이스에서 직접 다운로드 받아 사용할 수 있으며, 곧 스노우플레이크 코텍스에 통합될 예정이다. 또한, 아마존웹서비스(AWS), 라미니, 마이크로소프트 애저, 엔비디아 API 카탈로그, 퍼플렉시티, 레플리케이트 및 투게더 AI의 카탈로그를 통해서도 제공될 예정이다. -일반적인 메트릭스를 위한 모델 훈련과 달리 아크틱은 SQL 생성, 코딩 지원 및 명령 이행과 같이 기업 환경에서 뛰어난 성능을 제공하기 위한 특화된 데이터 커리큘럼을 채택했다. 그동안 AI 모델 학습 알고리즘은 심층 신경망(DNN), 순환신경망(RNN), 장단기 기억(LSTM) 등을 거쳐 트랜스포머까지 꾸준히 발전해 왔지만, AI 모델 분야에서 트랜스포머 이후로 획기적인 발전을 이뤄내지는 못했다. 오픈AI가 매개변수를 늘려 LLM을 선보인 이후부터는 알고리즘 개선보다는 아키텍처 개선에 집중하기 시작했다. 현재 AI 아키텍처는 환각 현상, 경량화, 그리고 혼합이라는 세 가지 관점에 주력하고 있다. 아크틱의 가장 큰 장점은 앞서 설명한 세 가지 주력 사항을 모두 개선하는 독점적인 MoE 아키텍처를 기반으로 설계되었기 때문에, 작은 모델을 유지하면서도 효율적으로 실행한다. 다음 그림과 같이 아크틱은 유사한 다른 모델과 비교해 뛰어난 학습과 추론 성능을 보인다. 아크틱 모델 학습의 경우, 서로 다른 데이터 세트로 구성된 세 단계로 나눠 진행한다. 첫 단계에서는 1T 토큰을 사용해 일반적인 기술을 학습하고, 이후 두 단계에서는 1.5T 및 1T 토큰을 사용해 기업 중심의 기술을 집중적으로 학습한다. 이러한 점진적인 학습 과정은 더욱 복잡한 매트릭스를 효과적으로 학습할 수 있는 기반을 제공한다. 아크틱 모델 추론 효율성도 학습과 마찬가지로 좋은 성능을 제공한다. 아크틱 모델은 특정 작업을 수행할 때 필요한 매개변수만을 활성화 상태로 유지하기 때문에 전체적인 연산 비용을 절감하고, 빠르고 효율적인 추론을 가능하게 한다. 빠른 추론 성능은 기업 환경에서 LLM을 사용하는 경우 매우 중요한 평가 지표로 여겨진다. 일반적으로 LLM은 매개변수 수가 많은 모델을 의미한다. 이러한 파운데이션 모델의 가장 큰 문제점은 높은 비용이다. 초창기 LLM 분야에서는 고밀도 트랜스포머 아키텍처를 주로 선택했다. 모델 품질 개선을 위해 모델 크기를 쉽게 확장할 수 있었기 때문이다. 하지만 임계값 이상으로 모델 크기를 확장하기 위해서는 높아지는 연산 복잡도만큼 많은 컴퓨팅 비용이 소요된다. 오늘날 GPU는 매우 비싼 리소스이기 때문에 기존 고밀도 트랜스포머 모델을 학습하는 것은 시간과 비용 측면에서 큰 투자가 아닐 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용된 방법이 MoE 아키텍처이다. MoE 아키텍처는 모델 레이어를 전문가 하위 네트워크가 원래 레이어와 동일한 크기의 MoE 레이어로 대체한다. 이로써 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용을 증가하지 않으면서도 모델 품질을 향상한다는 장점이 있다. 스노우플레이크 AI 연구팀은 MoE 모델 내의 전문가 수와 전체 매개변수의 크기, 그리고 이 전문가를 조합하는 방법에 따라 모델 품질을 향상할 수 있다는 것을 입증했다. 480억 매개변수로 설계된 아크틱의 경우 세분된 128개의 전문가를 가지고 있으며, 이들 중 상위 2개의 전문가만 선택해 동작하도록 설계됐다. 이 과정에서는 17억개 규모의 매개변수만이 활성화되기 때문에 다른 MoE 아키텍처 기반의 LLM과 비교했을 때 탁월한 자원 효율성과 성능을 보인다. 또한, 스노우플레이크 아크틱은 학습 비용을 크게 절감했다. 이 모델은 아마존 EC2 P5 인스턴스를 통해 유사한 다른 모델들의 약 8분의 1 정도의 학습 비용만 사용하며 비용 효율성을 실현했다. 이러한 경제적인 이점은 기업 환경에서 비용 부담 없이 대규모 데이터와 복잡한 워크로드를 처리하는 데 도움을 줄 것이다. 앞으로 더 많은 기업이 스노우플레이크 데이터 플랫폼에 결합한 고성능 언어 모델을 접하고 그 무한한 가능성을 경험할 수 있기를 기대한다.

2024.05.07 11:30조성현

삼성부터 현대까지 국내 기업, 앞다퉈 '생성형AI' 영접하다

인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다. 지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 'GenAI 시대' 특별 기획을 마련했다. 이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주] 최근 생성형AI가 기업의 업무 환경에 큰 변화를 주고 있다. 삼성, LG, SK, 현대차, 포스코 등 국내 주요 그룹들은 생성형AI를 업무에 도입하면서 생산성을 높이는데 속도를 내고 있다. 일부 기업은 '보안 문제'를 염려해 글로벌 기업이 만든 생성형AI가 아니라 자체 개발한 생성형AI를 도입한다는 점에서 차별화를 보인다. 기업이 경영 및 업무에 생성형AI를 활용하면 인력, 거버넌스, 리스크 관리를 효율적으로 하고, 단순 업무를 빠르게 처리할 수 있다는 이점이 있다. 골드만삭스는 생성형 AI가 전 세계 국내총생산(GDP)을 7% 향상시킬 것이라 전망했고, 맥킨지는 근로자의 작업시간을 60~70% 절감할 것이라고 발표했다. 또 한국경영자총협회가 지난 3월 국내 주요 기업(매출 상위 100개사)을 대상으로 조사한 결과 응답 기업의 38%가 생성형AI를 회사 차원에서 사무직군에 도입했고, AI를 도입(예정 포함)한 기업의 85.7%는 AI 활용이 업무 소요시간을 줄인다고 답했다. 삼성전자, '가우스' 문서·코딩 개발에...LG '엑사원 2.0' 화학·바이오에서 활용 삼성전자는 지난해 11월 자체 개발한 생성형 AI 모델 '삼성 가우스'를 공개한 후 12월부터 사내 업무에 사용하고 있다. 앞서 지난해 초 삼성전자는 보안문제로 직원들에게 오픈AI의 '챗GPT'를 업무에 활용하는 것을 금지시키고 자체 생성형AI 개발에 나선 결과다. '삼성 가우스'는 ▲텍스트를 생성하는 '언어 모델' ▲코드를 생성하는 '코드 모델' ▲이미지를 생성하는 '이미지 모델' 등 3가지 모델로 구성돼 있다. 일례로 언어 모델을 이메일에서 사용하면 부재를 알리는 영문 메일을 작성을 할 수 있고, 친근한 메일 스타일을 변환할 수 있다. 또 원문을 개조식으로 세 문장으로 간단하게 요약하고, PDF로 된 논문을 업로드하고 요약 정리할 수 있다. 메일의 내용을 다른 언어로 번역하는데도 활용 가능하다. 지원하는 언어는 한국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 중국어, 일본어 등이다. AI 코딩 어시스턴트 '코드아이(code.i)'는 사내 소프트웨어 개발에 최적화되어 개발자들이 쉽고 빠르게 코딩할 수 있도록 도와준다. 이미지 모델은 사진이나 그림 등 창의적인 이미지를 손쉽게 만들고, 저해상도 이미지를 고해상도로 쉽게 전환시켜 준다. 삼성전자 DX부문 직원은 "문서 작업에서 오탈자, 띄어쓰기, 더 나은 표현으로 수정하고 싶은데 아이디어가 생각나지 않을 때 가우스의 도움을 받고 있다"고 전했다. LG AI연구원은 일찌감치 2021년 12월 자체 개발한 AI 모델 엑사원을 선보인데 이어 작년 9월 진화된 엑사원 2.0을 공개했다. LG의 엑사원 2.0은 계열사의 다양한 분야에서 사용할 수 있도록 3개 플랫폼으로 공급한다는 점에서 체계적이다. 전문가용 대화용 AI 플랫폼 '엑사원 유니버스'의 활용사례로는 LG전자의 AICC(AI Contact Center, AI 컨택 센터)가 대표적이다. 고객상담센터에서 AI 기반의 'STT∙TA(Speech To Text∙Text Analysis)' 기능은 고객의 음성을 텍스트로 실시간 변환해 보여주기 때문에 상담사가 주소, 숫자 등을 잘못 알아듣는 실수를 방지해 준다. LG전자는 AI 상담 컨설턴트가 고객을 응대하는 무인상담 서비스 'AI 보이스봇'도 연내 도입할 예정이다. LG유플러스도 엑사원 2.0을 기반으로 AI 서비스 개발에 나섰다. LG유플러스는 이달 초 자체 AI 기술 '익시(ixi)' 기반의 AI 에이전트 플랫폼을 공개한데 이어 엑사원을 기반으로 통신 특화 생성형 AI '익시젠(ixi-GEN)'을 선보일 계획이다. '엑사원 디스커버리'는 화학, 바이오 분야에서 신소재·신물질·신약 관련 탐색에 활용도가 높을 것으로 기대된다. 또 '엑사원 아틀리에'는 처음 보는 이미지를 자연어로 설명해주고, 반대로 언어를 이미지로 만들어 준다. 엑사원 아틀리에는 지난해 3분기부터 그룹 내외부의 전문 디자이너들 중심으로 사용되기 시작했다. SK텔레콤·현대차, 거버넌스 의사 결정에 AI 도입...포스코·한화 챗GPT를 최적화 SK그룹에서는 ICT 계열사 SK텔레콤이 AI를 적극 활용하고 있다. SK텔레콤은 AI 의사 결정 체계(거버넌스)를 도입한다는 계획을 지난 1월 발표했다. 이를 위해 SK텔레콤은 AI 거버넌스 태스크포스(TF)를 운영해 업무 지침을 수립하고 있다. AI 거버넌스 TF를 맡은 정재헌 SKT 대외협력담당 사장은 "AI 거버넌스 정립은 SKT가 글로벌 AI 회사로 도약하기 위한 디딤돌 역할을 하게 될 것"이라며 "AI 인프라, 인공지능 전환(AIX), AI 서비스 3대 영역을 골자로 한 'AI 피라미드 전략'의 본격적인 실행을 위해 AI 거버넌스를 활용할 방침이다"고 설명했다. 현대자동차그룹에서는 AI를 ESG 규제 대응과 마케팅 전략에 활용하고 있다. 지난해 7월 현대차·기아는 블록체인 기반의 협력사 탄소 배출 이력 관리 자동화 시스템을 구축했다. 수백 개에 달하는 협력사의 다양한 산업 현장 특수성을 반영할 수 있도록 인공지능(AI) 모델링을 도입했다. 협력사가 각자의 상황에 부합하는 필수 데이터를 시스템에 입력하면 인공지능이 자동으로 탄소 배출량과 향후 발생될 예측치 정보를 제공하는 방식이다. 또 다른 계열사 이노션에서는 생성형 인공지능(AI) 기반 자체 솔루션 구축과 전문성 강화를 위해 전담 조직 'AI솔루션팀'을 올해 3월 신설했다. AI솔루션팀은 생성형 AI 기술을 활용한 내부 업무 효율화를 위해 신기술 검증 과정을 설정하고 단계별로 수행할 예정이다. 예를 들어 마케팅 전략 수립 단계에서 AI를 활용한 고객 데이터를 심층 분석하고, 해당 데이터를 기반으로 캠페인 성과 예측 수준을 높일 자체 시스템을 구축한다. 포스코그룹은 지난해 9월 임직원들의 업무에 챗GPT 활용도를 높이고자 P-GPT(Private-GPT) 서비스를 시작했다. 이 서비스는 방대한 분량의 사내 지식정보에 GPT 언어모델을 결합해 관련 질문에 대해 답변하는 기능이다. 모바일 전용 앱도 제공돼 시간과 장소의 제약 없이 서비스에 접속할 수 있다. 단, 포스코는 보안 문제를 염려해 제한된 사내 환경에만 P-GPT를 구축했고, 인가되지 않은 사용은 제한했다. 한화그룹의 지주사 역할을 하는 한화도 지난해 하반기 사내 업무에 챗GPT 기반 챗봇 AIDA를 도입했다. 챗봇은 건설 분야에서 하도급법, 중대재해처벌법, 레슨런 등에 대한 정보와 정확한 답을 제공한다. 레슨런은 건설 프로젝트 과정마다 참여 직원이 잘한 점과 개선할 점을 남기는 데이터다. 기존에는 일일이 문서를 뒤져서 찾았지만, 챗봇을 사용하면 과거 유사 업무와 관련 팁을 쉽게 찾아볼 수 있다. AI 윤리지침·IT 전략 컨트롤타워 조직 필요...중소기업에 AI 도입 지원해야 기업이 업무에 생성형AI를 활용함에 있어 주의점도 따른다. 전문가들은 기업이 AI 활용도를 높이기 위해서는 내부적으로 AI 윤리지침을 마련하고, 분산되는 IT 전략을 수립할 컨트롤타워 조직이 필요하다고 조언한다. 문형남 숙명여대 글로벌융합학부 교수(한국AI교육협회 회장)는 중소기업이 대기업 보다 보안에 대응이 어렵기 때문에 AI 보안과 윤리교육이 중요하다고 강조했다. 문 교수는 "개인정보 보호법 등 관련 법규를 준수하고 개인정보 보호를 위한 보안 조치를 해야한다"며 "법적 규제 준수를 위한 법률 자문과 지원도 필요하다"고 제언했다. 이어 "내부적으로 AI 윤리지침을 마련해야 하며 데이터 품질을 높이기 위한 정제와 검증 작업도 필요하다"며 "AI 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하고 권한을 제한적으로 부여해야 하며, 성과 측정을 개선하기 위한 지표를 설정해야 한다"고 조언했다. 또 문 교수는 "사실 기업들이 앞다퉈 생성형AI를 적용하고 있지만, 빅데이터가 부족해 한계가 있다"며 "사일로 현상(부서 이기주의) 때문에 부서별로 흩어져서 AI를 적용하면 제대로 된 빅데이터 축적이 어려기 때문에 전사적으로 ISP(정보전략계획)을 수립하는 것이 중요하다"고 말했다. 이경상 KAIST 문술미래전략대학원 교수는 "생성형 AI는 솔루션을 넘어 새로운 산업 생태계로 발전을 거듭하고 있어, 자칫 과거 스마트폰의 OS 개발 전쟁과 같이 비용 소모적 전쟁에 휘말릴 가능성이 있다"고 우려하며 "따라서 효과가 입증된 분야에 집중해야 하고, 실무 조직의 호응을 이끌어 내기 위한 조직 문화적 고려도 필요하다"고 제언했다. 일례로 엑셀 또는 Power BI 등 고급데이터 분석 작업 등 효과가 입증되는 분야다. 또 기업 문화에 있어서 '업무 지시→수행→보고'의 직렬적 업무 수행 문화를 '집단 수행과 검토'라는 병렬적 업무 수행 문화로 전환이 필요하다는 의견이다. 아울러 대기업과 중소기업의 생성형AI 도입 양극화 현상을 간과하지 말고 정부의 관심과 지원이 필요하다는 조언도 나온다. 이경상 교수는 "중소기업은 인구절벽 시대가 본격화 됨에 따라 더욱 심각한 인력확보의 어려움이 가속화되고, 특히 지방의 중소기업들은 심각한 어려움을 겪게 될 것"이라며 "지금까지 스마트 공장 등의 제조 중심의 AI 적용을 뛰어 넘어, 생성형 AI를 도입하는 사무직 또는 영업 마케팅 직무에 대한 지원으로 방향을 전환할 필요가 있다"고 조언했다. 이어서 그는 "프롬프트 엔지니어 양성을 통해 중소기업들이 스스로 생성형 AI를 도입하고 활용할 수 있도록 인재 양성을 국가가 지원해야 한다"고 강조했다. 문형남 교수는 "대기업이 AI 적용이 빠를 수 있긴 하지만, 사실 중견기업에서도 관심을 갖고 준비하는 곳이 꽤 많다"며 "디지털 트랜스포메이션(DT)에 성공한다면 중견기업도 얼마든지 대기업으로 발돋움할 수 있는 기회가 될 것이며, 기업 규모보다 정형화된 데이터가 많은 회사일 수록 훈련시킬 데이터가 많기 때문에 AI 기능 고도화에 유리하다"고 설명했다.

2024.05.05 09:40이나리

몽고DB, 아틀라스 스트림 프로세싱 등 신규 기능 출시

몽고DB는 최근 개최한 연례 개발자 행사인 '몽고DB 닷로컬 뉴욕'에서 최신 애플리케이션을 빠르고 쉽게 구축, 배포 및 실행할 수 있는 몽고DB 아틀라스의 새로운 기능을 발표했다고 3일 밝혔다. 업데이트로 몽고DB 아틀라스 스트림 프로세싱이 정식 출시됐다. 개발자는 다양한 소스의 실시간 데이터를 한층 쉽게 활용하며 응답성이 뛰어난 애플리케이션을 실행할 수 있다. 마이크로소프트 애저에서 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 지원해 대규모 지능형 애플리케이션 구동에 필요한 생성형 AI 워크로드의 성능 및 비용 최적화를 위해 유연성을 제공한다. 클라우드, 온프레미스, 엣지 디바이스를 아우르는 다양한 장소에서 분산된 애플리케이션의 데이터 관리 복잡성을 줄여주는 몽고DB 아틀라스 엣지 서버의 새로운 기능도 발표됐다. 몽고DB 아틀라스의 새로운 기능은 규모를 막론하고 산업 전반의 모든 기업이 오늘날의 비즈니스 환경이 요구하는 보안과 회복탄력성, 내구성을 갖춘 차세대 애플리케이션을 구축, 배포 및 실행할 수 있도록 지원한다. 몽고DB 아틀라스 스트림 프로세싱의 정식 출시로 개발자는 전송 중이거나 유휴 상태의 데이터를 활용해 다양한 변수에 대응 가능한 이벤트 기반 애플리케이션을 구동할 수 있다. 사물인터넷(IoT) 디바이스, 검색 활동, 재고 피드 등의 소스에서 발생하는 스트리밍 데이터는 엔드유저의 행동이나 조건에 따라 변하기 때문에 기업이 최신 애플리케이션 환경에서 유동적인 경험을 제공하는 데 매우 중요하다. 이에 따라 이벤트 기반 애플리케이션을 구축하기 위해서는 상황에 맞게 적응할 수 있는 유연한 데이터 모델이 필요하다. 기업은 유연하고 확장 가능한 데이터 모델을 기반으로 하는 몽고DB 아틀라스 스트림 프로세싱을 통해 전송 중 또는 유휴 데이터를 분석하고 비즈니스 로직을 몇 초 안에 조정 가능한 애플리케이션을 구축할 수 있다. 가령 기업은 기상 조건과 공급망 데이터 피드를 기반으로 배송 경로를 최적화하는 애플리케이션을 구축하거나 금융 거래 데이터 피드와 구매 내역에 대한 분석을 바탕으로 AI 기반 사기를 실시간으로 탐지하는 데 아틀라스 스트림 프로세싱을 활용해 낮은 운영 오버헤드로 많은 양의 데이터를 더욱 빠르게 처리할 수 있다. 기존 AWS 및 구글 클라우드 환경에서 이용할 수 있는 몽고DB 아틀라스 서치 노드가 이제 애저에서도 프리뷰로 제공된다. 아틀라스 서치 노드는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치 및 몽고DB 아틀라스 서치를 사용하는 생성형 AI 및 관련성 기반 검색 워크로드를 위한 전용 인프라를 제공한다. 고객은 핵심 운영 데이터베이스 노드와는 별개로 아틀라스 서치 노드를 통해 워크로드를 분리하고 비용을 최적화하며 쿼리 시간을 최대 60%까지 단축할 수 있다. 또한 기업은 아틀라스 서치 노드를 통해 까다로운 애플리케이션을 위한 고가용성 생성형 AI 및 관련성 기반 검색 워크로드를 대규모로 실행할 수 있다. 항공사의 경우, 아틀라스 서치 노드를 활용해 운영 데이터베이스 워크로드에 필요한 컴퓨팅 및 메모리 자원의 크기를 조정하지 않고도 벡터 검색 워크로드를 원활하게 분리하고 필요한 인프라는 확장해, 사용량이 급증하는 AI 기반 예약의 성능을 대규모로 최적화할 수 있다. 현재 퍼블릭 프리뷰 버전으로 제공되는 몽고DB 아틀라스 엣지 서버는 개발자가 클라우드 및 엣지 환경에서 분산 애플리케이션을 배포, 운영할 수 있는 기능을 제공한다. 몽고DB 아틀라스 엣지 서버는 로컬 및 원격 인프라에서 실행되는 동기화 서버와 로컬 인스턴스를 제공해 엣지 환경에서 애플리케이션 관리에 대한 복잡성과 위험을 크게 낮출 수 있다. 아틀라스 엣지 서버를 사용하면 애플리케이션이 클라우드에 비정기적으로 연결되는 경우에도 운영 데이터에 액세스할 수 있다. 가령 병원에 정전이나 인터넷 연결 오류가 발생한 경우, 아틀라스 엣지 서버는 환자의 의료 디바이스에서 애플리케이션을 계속 실행하고 연결 복구 후 자동으로 데이터를 동기화 및 복원한다. 아틀라스 엣지 서버는 데이터 계층화를 통해 중요 데이터를 클라우드에 우선 동기화함으로써 네트워크 혼잡을 줄인다. 이 밖에도 로컬 데이터 계층을 유지해 지연 시간을 줄이고 실시간 데이터 기반의 신속한 작업을 가능케 한다. 이처럼 기업은 아틀라스 엣지 서버를 통해 엔드유저와 더 가까운 위치에서 보다 쉽게 고가용성의 최신 애플리케이션을 실행할 수 있다. 사히르 아잠 몽고DB 최고제품책임자(CPO)는 “몽고DB의 많은 고객들이 몽고DB 아틀라스가 하나의 플랫폼에서 조직 전체 애플리케이션에 대한 운영 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 통합 기능을 제공한다는 점을 강점으로 꼽는다”며 “생성형 AI와 실시간 자체 데이터를 활용하는 최신 애플리케이션에 최적화된 몽고DB 도큐먼트 데이터 모델의 유연성과 확장성도 고객의 많은 사랑을 받고 있는 이유”라고 밝혔다. 그는 “새롭게 발표한 몽고DB 아틀라스 서비스는 최신 애플리케이션을 더욱 쉽게 구축, 배포 및 실행할 수 있을 뿐만 아니라 비용을 절감하며 성능을 최적화할 수 있도록 지원한다”고 강조했다.

2024.05.03 12:28김우용

에버스핀, '페이크파인더' 케이뱅크 공급…악성앱 피싱범죄 잡는다

AI 보안기업 에버스핀(대표 하영빈)이 악성앱 피싱방지 솔루션 '페이크파인더'를 케이뱅크에 공급했다고 3일 밝혔다. 케이뱅크의 도입으로 국내 인터넷은행 3사 가운데 카카오뱅크와 케이뱅크 등 두 곳이 에버스핀 고객사로 합류하게 됐다. 에버스핀 관계자는 “케이뱅크가 페이크파인더를 도입함에 따라 고객이 악성앱으로 인한 피싱범죄 피해를 입을 가능성이 낮아져 금융안전을 향상할 것”으로 내다봤다. 케이뱅크는 이번 도입을 앞두고 수개월에 걸쳐 효과성 검토를 면밀하게 거친 만큼 그 활용도가 극대화될 것으로 기대하고 있다. 악성앱 피싱 방지 솔루션인 페이크파인더는 ▲KB국민은행 ▲카카오뱅크 ▲NH농협은행 ▲삼성카드 ▲삼성화재 ▲한국투자증권 ▲신한투자증권 ▲SBI저축은행 등 국내 46개 금융사에서 이용 중이다. 일본·인도네시아에서도 14곳의 대형 금융사를 고객사로 확보했다. 페이크파인더 국내 월간 순 이용자 수(MAU) 4천300만 이상으로 금융인구 대부분을 보호하는 악성앱 탐지 솔루션으로 자리잡았다. 페이크파인더는 세상에 존재하는 모든 앱의 정보를 화이트리스트DB에 수집하고, 이를 사용자 단말에 설치된 앱과 대조해 악성앱을 탐지한다. 기존 널리 쓰이는 블랙리스트 방식이 이미 피해를 일으킨 악성앱 정보만 모아 탐지하던 것과는 접근방식 자체가 달라 기술적으로 차별화된 효과적인 악성앱 탐지가 가능하다는 게 에버스핀 측의 설명이다. 한편, 페이크파인더 빅데이터를 활용한 명의도용방지 서비스인 '아이디펜더' 역시 금융계 이목을 모으고 있다. 최근 크게 증가하고 있는 명의도용 범죄를 해결하기 위해 에버스핀과 나이스평가정보가 합작해 만든 서비스인 아이디펜더는 현재 10곳 이상의 금융사가 이용 중이며 빠른 확산세를 보이고 있다.

2024.05.03 12:19주문정

델, 백업 복구에 생성형 AI 어시스턴트 기능 추가

델테크놀로지스는 데이터보호 포트폴리오의 어플라이언스, 소프트웨어 및 서비스형 오퍼링을 강화해 고객들이 증가하는 사이버 공격에 대비해 사이버 회복탄력성을 확보할 수 있도록 지원에 나선다고 2일 밝혔다. 델은 데이터보호 포트폴리오 전반에 걸쳐 진일보한 성능과 기능을 제공함으로써, 기업 및 공공기관들이 온프레미스, 퍼블릭 클라우드 및 엣지에서 조직의 데이터를 보호할 수 있는 현대적이고 탄력적인 기반을 구축할 수 있게끔 돕는다. 델에서 조사한 '글로벌 데이터 보호 지수 2024' 보고서에 따르면 국내 기업들의 76%가 기존의 데이터보호 조치로는 랜섬웨어 위협에 대처하기 어려우며, 57%는 사이버 공격 발생시 회사의 중요한 데이터를 제대로 복구할 자신이 없다고 답했다. 대규모 엔터프라이즈를 위해 설계된 델의 데이터보호 신제품 '델 파워프로텍트 데이터 도메인 DD9410 및 DD9910 어플라이언스는 전통적인 워크로드와 더불어 현대적인 워크로드를 모두 아우르는 성능으로 최대 38% 빠른 백업 및 최대 44% 빠른 복원을 제공한다. 강력한 데이터 불변성 및 무결성 기능으로 고객 데이터의 운영 및 사이버 회복 탄력성을 보장하며, 최대 11% 더 적은 전력 소비 및 65배 중복 제거로 효율성을 향상시킨다. 단일 어플라이언스에서 최대 1.5PB의 가용 용량을 제공한다. 델 파워프로텍트 데이터 도메인 시스템은 광범위한 파트너 에코시스템을 지원하며, 선도적인 데이터 보호 소프트웨어 공급업체들이 고객의 회복탄력성을 강화하는 동시에 비즈니스를 성장시킬 수 있도록 돕는다. 델은 이번에 백업 및 복구를 위해 통합된 생성형 AI 어시스턴트인 '델 에이펙스 백업 서비스 AI'를 새롭게 출시했다. 글로벌 데이터 보호 지수 2024에서 생성형 AI가 조직의 사이버 보안 태세에 이점을 제공할 것이라고 생각하는 응답자가 59%로 조사된 바와 같이, '델 에이펙스 백업 서비스 AI'는 생성형 AI 데이터 보호에 대한 수요에 대응한다. 실시간 사용자 맞춤 보고서를 요청하고, 후속 질문을 통해 보고서 변수를 구체화하거나 AI 기반 제안에 따라 백업 장애를 해결하기 위한 조치를 취할 수 있다. 간단한 프롬프트를 통한 문제 해결 지원, 로그 분석, 오류 수정을 통해 백업 및 보안 태세를 이해하고 개선할 수 있다. 특정 환경에 맞게 맞춤화 된 권장 사항 및 모범 사례를 활용해 지능적인 대응이 가능하다. 신규 백업 정책 생성부터 특정 워크로드의 신규 백업 트리거 등 관리 작업 일체를 간소화한다. '델 파워프로텍트 데이터 매니저'의 '스토리지 다이렉트 프로텍션' 기능을 '델 파워맥스' 엔터프라이즈 스토리지에 네이티브 통합 오퍼링으로 제공함으로써 '파워프로텍트 데이터 도메인'과의 백업 복구를 보다 빠르고 안전하게 실행할 수 있다. 파워맥스 스토리지를 위한 파워프로텍트 데이터 매니저의 스토리지 다이렉트 프로텍션 기능은 단일 백업의 경우 시간당 최대 46TB, 단일 복구의 경우 시간당 최대 21TB의 속도로 여러 대의 스토리지 어레이를 빠르게 백업 및 복구할 수 있다. 파워맥스 스토리지 원본 또는 대체 시스템으로 전체 데이터를 효율적으로 복원할 수 있다. 불변성 및 사이버 볼트 통합 옵션을 통한 데이터 무결성을 보장한다. 중앙 집중식 관리 및 오케스트레이션으로 간편한 운영이 가능하다. 파워프로텍트 데이터 도메인 복제 및 클라우드 계층화를 위한 멀티 클라우드 환경을 지원한다. 델 파워프로텍트 데이터도메인 DD9410 및 DD9910 어플라이언스는 현재 한국을 비롯해 전세계 시장에 출시되었으며, 델 에이펙스 백업 서비스 AI 또한 전세계에서 도입할 수 있다. 파워맥스를 위한 스토리지 다이렉트 프로텍션은 3분기 중 정식 지원될 예정이다. 김경진 한국델테크놀로지스의 총괄 사장은 “생성형 AI는 프로세스를 간소화하고 의사 결정을 개선하며 혁신을 추진할 수 있는 기회를 제공하지만, 사이버 공격의 공격 표면을 확장하기도 한다”며 “특히 기업의 가장 중요한 자산 중 하나로 꼽히는 학습된 모델의 경우 공격에 따른 피해가 막대해진다"고 설명했다. 그는 "디지털 환경이 확장되면서 더 많은 취약점이 노출되고 있는 상황에서, 델은 고객의 데이터가 어디에 있든 안전하게 보호할 수 있도록 하는데 집중하고 있다”고 강조했다.

2024.05.02 14:42김우용

태블로, 생성형 AI '펄스'와 '코파일럿' 공개

세일즈포스 태블로는 지난달 29일부터 1일까지 미국 샌디에이고에서 개최한 연례 글로벌 컨퍼런스 '태블로 컨퍼런스 2024'에서 새로운 제품과 기능, 신규 파트너십 및 고객 성공 사례를 공개했다고 2일 밝혔다. 이 컨퍼런스에서 태블로는 데이터 전문가뿐만 아니라 모든 사람이 데이터 문해력 및 데이터 분석 역량을 확보할 수 있도록 지원하는 '태블로 펄스(Pulse)'와 '태블로 코파일럿'을 공개했다. 최근 데이터의 체계적인 축적 및 분석 역량의 중요성이 확대되고 있는 현시점에서 AI가 접목된 데이터 분석 솔루션을 통해 데이터 기반의 의사결정을 견인하는 데이터 문화 정립과 데이터 문화 확산을 지원하기 위해서다. 최근 세일즈포스 뮬소프트의 연구조사 결과에 따르면, 전 세계 1천여 명의 IT 리더 중 75%가 데이터 분석으로부터 획득한 인사이트를 고객경험 향상을 위한 비즈니스 의사결정에 통합 및 활용하는 데 어려움을 겪고 있다고 응답했다. 이번에 공개된 '태블로 펄스'와 '태블로 코파일럿'은 한 번의 클릭만으로도 방대한 양의 데이터를 통합하여 보다 쉽고 빠르게 인사이트를 확보 및 활용할 수 있는 업무 환경 구축을 지원한다. 태블로 펄스는 현업 담당자를 위한 데이터 분석 솔루션으로 사용자를 위해 개인화된 인사이트를 도출 및 제공하는 것은 물론, 누구나 쉽게 자연어를 기반으로 필요한 데이터에 대한 질문을 입력하는 것만으로도 유관 지표와 인사이트를 한눈에 확인할 수 있다. 태블로 펄스의 주요 기능인 '메트릭 부트스트래핑'은 주요 데이터를 실시간으로 추적 및 모니터링할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라, 사용자가 놓칠 수 있는 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있도록 인사이트를 생성하고 알림을 전송한다. '메트릭 골'은 현재 데이터와 목표치 간의 간극을 극복하기 위해 보완해야 할 사항들을 제시한다. 가령 기업 내 영업 담당자는 태블로 펄스의 '메트릭 골'을 통해 영업 파이프라인을 목표치와 비교하고 보다 면밀하게 관리할 수 있다. '태블로 코파일럿'은 데이터 전문가가 아니더라도 누구나 AI를 기반으로 필요한 데이터를 분석 및 시각화할 수 있도록 지원한다. 사용자는 자연어 프롬프트를 기반으로 스프레드시트, 클라우드 및 온프레미스 데이터 웨어하우스, 세일즈포스 데이터 클라우드 등의 데이터 소스로부터 필요한 코파일럿이 제공하는 안내 사항에 따라 데이터를 심층 분석하고 인사이트를 도출할 수 있다. 이 밖에도 태블로는 차세대 데이터 전문가 양성을 위해 차트 및 다이어그램 등의 복잡한 도표를 단 세 번의 클릭만으로도 생성할 수 있도록 돕는 시각화 솔루션 '비즈 익스텐션'을, 전문 데이터 분석가를 위해서는 복잡한 데이터 모델을 생성할 수 있으며 뛰어난 유연성과 확장성을 자랑하는 '컴포저블 데이터 소스' 등의 혁신적인 기능을 공개했다. 세일즈포스 코리아 손부한 대표는 “AI 혁신의 시대, 전 세계 비즈니스 리더들은 데이터 리터러시 역량 강화에 집중하고 있으며, 구성원들이 손쉽게 데이터에 접근 및 분석할 수 있는 조직문화 구축을 바탕으로 데이터 민주화 실현과 데이터 문화 정립을 위한 움직임을 가속화 하고 있다”며 “태블로는 신뢰할 수 있는 AI 기술과 차세대 데이터 분석 플랫폼의 미래를 선도하며, 데이터 퍼스트 기업으로의 도약을 지원하기 위한 혁신을 지속해 나갈 것”이라고 밝혔다. 태블로는 데이터브릭스 및 리눅스 파운데이션과의 파트너십을 강화했다고 밝혔다. 태블로는 이번 파트너십을 통해 도입된 데이터브릭스의 '델타 셰어링'을 바탕으로, 조직 내 다수의 부문 간 유기적인 데이터 공유는 물론, 외부 파트너 및 고객과의 협업 촉진 역량을 강화해 나갈 것이라고 전했다.

2024.05.02 14:37김우용

'꼼짝마!'…AI 접목 금융 이상거래 탐지 '한 끗' 차별화

인공지능(AI)이 세상을 삼키고 있다. 일상생활뿐 아니라 첨단 비즈니스 영역까지 뒤흔들고 있다. 특히 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 다양한 산업 분야의 기본 문법을 바꿔놓으면서 새로운 혁신의 밑거름이 되고 있다. 반면, 기업에서는 AI 도입이 경쟁력 강화를 위한 기회라는 점을 알면서도 불확실성을 포함한 위험 요인 때문에 도입을 주저하고 있는 것도 현실이다. 지디넷코리아는 창간 24주년을 맞아 법무법인 세종의 AI센터와 함께 이런 변화를 진단하는 'GenAI 시대' 특별 기획을 마련했다. 이번 기획에서는 기업이 AI 규제에 효과적으로 대응하면서 도입 가능한 AI 거버넌스에 대해 살펴본다. 아울러, 소프트웨어, 통신, 인터넷, 헬스바이오, 유통, 전자, 재계, 자동차, 게임, 블록체인, 금융 등 11개 분야별로 AI가 어떤 변화를 일으키고 있는 지 심층 분석한다. 또 AI 기술 발전과 함께 논의되어야 할 윤리적, 사회적 문제들에 대한 다각적인 논점을 제시해 건강한 AI 생태계 조성에 기여하고자 한다. [편집자주] 코로나19 이후 비대면 금융 거래 비중이 확대되면서 동시에 기술의 허점을 파고든 범죄나 사기도 기승을 부리고 있다. 공공기관이나 지인을 사칭한 보이스 피싱이 딥 페이크(이미지 조작)를 통해 사기인지 아닌지를 구분하기 쉽지 않아졌으며, 정교화한 문서 위조로 보험 범죄도 증가하고 있다. 금융사들은 선의의 금융소비자들이 피해를 받지 않게 하기 위해 이상거래 탐지 시스템(FDS·Fraud detective system)을 오래전부터 운영해왔다. 개인정보 탈취나 시스템 오류로 인해 내가 승인하지 않은 결제나 인출·이체 등이 벌어지지 않게 하기 위함이었다. 동시에 보험 사기로 인한 보험금 누수가 보험 가입자들의 보험료를 올리지 않기 위한 차원에서였다. 주로 신속하게 결제가 이뤄지는 카드업계에서 FDS는 발달해왔다. 대부분 이 FDS는 금융소비자의 이용 패턴이나 결제 시간 등 일부 데이터를 규칙화한 뒤 이상거래인지 아닌지를 판단하도록 설계됐다. 그렇지만 쌓여있는 데이터를 잘 분류하고 처리할 수 있는 컴퓨팅의 발전, 인공지능(AI)의 범용화로 FDS가 고도화되고 있다. AI 기반 FDS는 그야말로 금융소비자들의 자산을 안전하게 지켜주는 소비자 보호의 차별화로 간주되는 분위기다. KB국민카드, 국내 거래에도 AI FDS 도입 KB국민카드는 지난 2021년 해외 거래에 AI 사고 탐지 모형과 자동재학습 솔루션을 적용했다. 사고 탐지 모형은 평소 거래 패턴 등을 분석해 카드 도용으로 인한 부정 결제나 허위 매출과 같은 불법 거래를 탐지한다. AI 사고 탐지 모형은 변하는 사기 패턴을 빠르게 잡아내는 장점이 있다. 사기 수법이 변하면 해당 부분을 반영한 모형 개발을 위해 추가 인력을 투입해야 하고개발 기간도 필요하다. 하지만 AI모형은 데이터를 통한 기계 학습을 통해 유사 사고를 탐지할 수 있고, 매월 최신 데이터를 학습해 최근의 사고패턴을 반영한 사고 탐지 모형 성능을 유지할 수 있다. 대부분의 부정 거래가 해외서 발생해 해외 거래서 AI 사고 탐지 모형을 우선 적용했으나 국내에서도 피싱 등 신종 금융 사기가 급증해 올 상반기에 국내 거래에도 도입된다. 거래 정보 외 비대면 거래 행태정보 등 다양한 빅데이터를 활용해 금융 사기를 예방한다는 계획이다. 토스뱅크, 명의 도용 막는 AI FDS 토스뱅크는 이상거래 탐지의 각 단계에 AI 기술을 접목하고 있다. 대표적인 부분이 신규 이상거래 패턴 탐지다. 진화하는 이상거래의 패턴을 찾는데 AI가 많은 도움을 주고 있다는 것이다. 토스뱅크 FDS의 AI 모델은 토스뱅크서 이뤄지는 모든 입출금 거래를 학습해 이상거래 패턴을 확인한다. 새로운 이상거래 패턴이 나오면 분석해 토스뱅크 FDS팀에 알림을 준다. AI 기술이 사람의 인지 속도보다 빠르게 데이터를 학습하면서 새로운 이상거래 패턴을 찾아 이상거래를 막는 것이다. 금융사기범들의 부정사용 방법은 계속해서 변화하고 있기 때문에 변화하는 사기 패턴을 신속히 확인하고 대응할 필요성이 더욱 대두된다. 이밖에 토스뱅크는 명의 도용을 막는데도 AI 기술을 활용한다. 수백만건의 정보를 AI가 학습한 뒤, 명의 도용 이상패턴이 감지되면 금융거래가 진행되지 않는다. 의심건에 대해서는 셀피인증 또는 영상통화 인증을 통과해야만 대출 등의 금융 거래가 가능해진다. 토스뱅크는 대포통장이나 불법도박계좌 등을 탐지하기 위한 FDS 모형도 지속적으로 추가하고 있다. 케이뱅크, 이상거래 아닌 경우 즉각 대응 AI 케이뱅크는 AI OCR(문자 인식 기술)을 고도화해 위조 신분증 이용을 통한 금융거래를 걸러내고 있다. 지난해 10월 신분증 인식 속도와 인식률을 올리고 신분증 촬영 단계에서 위·변조 여부를 실시간으로 파악하는 기술을 도입했다. 케이뱅크에 따르면 AI를 적용한 신분증 인식 기술 고도화 작업을 진행한 이후 올해 2월까지 약 30만건의 신분증 사본을 탐지했다. 이상거래로 탐지됐지만 아닌 경우를 해결하는 제도에도 AI를 적용했다. 케이뱅크는 '통장묶기 즉시해제' 서비스를 운영 중이다. 통장묶기는 피해자의 계좌에 돈을 입금한 뒤 보이스피싱 신고를 해 계좌를 지급정지 상태로 만든 뒤 지급정지 해제를 빌미로 금전을 요구하는 신종 범죄다. 케이뱅크는 통장묶기를 당해 지급정지된 고객이 이의제기할 경우, AI와 빅데이터로 금융거래 패턴을 분석해 억울한 사례라고 판단되면 신고가 접수된 금융 거래를 제외하고는 계좌 지급정지를 풀어준다. 현대해상, 자동차 고의 사고 보험 거르는 AI FDS 보험업계에도 고의 사고 보험사기에 대응하기 위해 AI를 도입하고 있다. 현대해상은 자동차 고의사고 보험사기에 대응하기 위해 2020년 자동차 보험사기 FDS를 자체 개발 후 머신러닝을 적용했다. 기존의 자동차 보험사기로 적발 사건 데이터를 활용해 컴퓨터가 스스로 보험사기 특징을 선택하고 유사한 특징을 보이는 사건을 탐지한다. 보험사기 유형이 꾸준히 늘어나고 있고 지능화로 보험사기 탐지가 어려워짐에 따라 FDS를 지속적으로 고도화한다는 방침이다. 현대해상은 기존에는 확인할 수 없었던 보험사기 건을 자동으로 탐지하여 보험사기 적발이 늘어났다고 판단하고 있다. 보험사기 모델을 통해 예측한 보험사기 고위험군을 분석을 통해, 보상직원이 미처 인지하지 못한 보험사기 건을 추가로 적발할 수 있게 됐다. 또 직원별로 다른 보험사기 탐지 능력의 차이가 줄어들었다는 부연이다. 향후 현대해상은 FDS에 사고 관련 사진·동영상·사고 접수 음성 녹취 등을 활용해 탐지 모델 고도화를 이어나갈 예정이다.

2024.05.01 08:34손희연

AI가 내 와인 취향도 찾아줄까...블라인드 테이스팅 해보니

'와인쌤'은 최근 성수 직영점 쇼룸매장에서 워커힐호텔 지배인 유영진 소믈리에와 유관업계 와인 관계자들을 초청, 와인 블라인드 테이스팅을 진행했다고 30일 밝혔다. 이번 블라인드 테이스팅의 목적은 와인쌤 모바일 앱 출시에 앞서 와인쌤 AI 소믈리에 매칭률에 대한 객관적인 검증을 위해 마련됐다. 와인쌤은 전자혀(맛 인식장치)로 분석된 아홉 가지의 와인 맛을 데이터화 해 기존의 주관적인 추천 방식이 아닌 AI가 본인의 취향을 바탕으로 와인을 객관적으로 추천해주는 플랫폼 제공 업체다. 블라인드 테이스팅은 유명한 와인과 상대적으로 잘 알려지지 않은 레드, 화이트 와인 각 2종으로 진행했다. 화이트 와인은 클라우드 베이(뉴질랜드)와 러시안 잭(뉴질랜드)으로 AI 매칭률 96%의 와인이다. 블라인드 테이스팅을 끝낸 유영진 소믈리에는 “느껴지는 맛과 뉘앙스가 거의 흡사해 동일한 와인으로 느껴질 수 있을 것 같다”고 말했다. 이어진 레드 와인은 텍스트북 나파 메를로(미국)와 셀리에 데 꼬뜨 뒤론 그랑 리저브(프랑스)로 AI 매칭률은 89%다. 레드 와인에 대해 유영진 소믈리에는 “다른 나라와 다른 품종인데도 비슷한 뉘앙스가 느껴진다. 와인비기너들은 충분히 흡사하다고 느낄 수 있을 것 같다”고 말해 와인쌤의 AI 소믈리에의 분석 결과와 전문 소믈리에의 의견이 일치했다. 레드 와인, 화이트 와인 모두 각 와인들의 가격 차이는 2~3배 이상이었다. 이로써 마셔보지 않고 데이터만으로 와인의 맛을 검증해 낸 것이다. 유 소믈리에는 워커힐 호텔 사업부 식음료팀에 22년간 근무 중이다. 2007년 제6회 한국 소믈리에 대회, 2009년 제1회 동남 아시아 프랑스 와인 소믈리에 대회 우승뿐 아니라 2017년에는 코망드리 와인 기사 작위도 수여 받았다. 와인쌤 측은 “주관적인 분석이 아닌 객관적인 데이터 수치로 분석해 매칭되는 정도를 세분화했기 때문에 같은 나라와 품종의 매칭률뿐만 아니라 나라와 품종이 전혀 다른 와인이라도 흡사한 맛과 뉘앙스를 가진 와인들을 얼마든지 찾아낼 수 있다”고 설명했다. 이어 “일반 와인 입문자들에게 와인이 어렵다는 인식을 깨서 와인 선택의 실패없이 쉽게, 마시자는 게 와인쌤의 모토”라면서 “타인이 추천해준 와인을 마시고 실패한 경험이 있는 사람들도 본인의 입맛에 최적화된 AI 매칭률을 이용하면 마셔보지 않아도 와인을 쉽게 선택할 수 있다”고 덧붙였다. 회사는 수많은 와인들을 와인쌤 앱플랫폼 O2O 서비스를 활용, 소비자들에게 5월 말경 앱 1.0버전을 오픈베타를 통해 선보일 예정이다.

2024.04.30 19:00백봉삼

삼성전자 "2Q 서버용 D램 50%, 낸드 100% 이상 출하량 확대"

삼성전자가 올 2분기 실수요가 높은 서버용 D램 및 낸드 출하량을 전년동기 대비 각각 50%, 100% 이상 확대할 계획이다. 삼성전자는 30일 2024년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 D램, 낸드의 올 2분기 출하량과 가격 전망에 대해 이같이 밝혔다. 앞서 삼성전자의 1분기 D램과 낸드 출하량은 전분기 대비 각각 10% 중반, 한 자릿 수 초반대 감소했다. 반면 ASP(평균거래가격)의 경우 D램은 약 20%, 낸드는 30% 초반대로 시장 기대치를 상회하는 상승폭을 기록했다. 생성형 AI 산업 발달에 따른 HBM(고대역폭메모리), 서버용 SSD 비중이 확대된 데 따른 영향이다. 삼성전자는 올 2분기에도 HBM 등 실수요가 높은 선단 공정 D램 및 서버용 SSD 생산에 집중할 예정이다. 이에 따라 2분기 삼성전자의 D램 비트그로스(비트 단위 출하량 증가율)는 한 자릿수 초반에서 중후반 증가하고, 낸드는 전 분기와 유사한 수준을 유지할 것으로 전망된다. 삼성전자는 "생성형 AI향 첨단제품 수요에 적극 대응하면서 2분기 서버용 D램은 전년동기 대비 50% 이상, 서버용 SSD는 100% 이상의 비트 성장을 기대하고 있다"며 "이를 통해 2분기에도 수익성 회복을 지속할 수 있게 노력할 것"이라고 강조했다.

2024.04.30 11:11장경윤

한국IDC "올해 국내 서버 시장 GPU 공급확대로 성장 전환"

한국IDC는 최근 발간한 '국내 엔터프라이즈 인프라스트럭처 서버 컴핏 보고서'에서 국내 서버 시장이 향후 5년간 연평균 성장률(CAGR) 9.9%를 기록하며 2028년 4조7천246억원의 매출 규모를 형성할 것이라고 30일 밝혔다. 국내 서버 시장은 주요 GPU 제조사의 공급이 회복되며 2024년부터 성장세로 전환할 것으로 분석됐다. IDC 보고서에 따르면 작년 국내 서버 시장 매출 규모는 전년 대비 5.1% 감소한 2조9천521억원으로 나타났다. 신규 데이터센터 증가에도 불구하고 서버 증설 물량이 기대에 미치지 못한 점이 시장 감소의 주요 원인으로 꼽힌다. 2022년말부터 생성형AI 시장의 가파른 성장으로 인해 기업 IT예산이 GPU 서버에 집중되며 기존 데이터센터 랙서버 물량의 감소, GPU 서버 공급 지연 문제 등의 요인이 시장 하락에 영향을 미친 것으로 분석됐다. 국내 서버 시장은 그간 기업의 디지털화를 지원하는 클라우드가 성장의 동력이었으나 재작년부터 생성형 AI 시장이 급격히 성장하며 시장 판도가 바뀌었다. 작년 정부의 공공 클라우드 전환 사업 예산 삭감으로 투자 방향을 잃은 국내 클라우드 사업자들이 생성형AI를 위한 GPU 서버 확보에 IT투자를 집중하는 추세다. 특히 생성형AI를 구축하기 위해서 많은 데이터의 트레이닝을 위한 8GPU 서버가 선호되며8GPU 서버 공급이 가능한 서버 벤더가 국내 서버 시장을 주도했다. 향후 제조, 통신, 공공, 금융 등 다양한 산업의 GPU서버 도입도 증가하면서 생성형AI 시장의 저변이 확대될 것으로 예상된다. 엔비디아가 서버 GPU를 단독으로 공급하면서 수요가 몰리는 경향이 있었으나, AMD도 서버 GPU를 출시하며 향후 인퍼런싱 단계에서 GPU외에 다른 가속기 수요도 증가할 전망이다. 아직 생성형AI의 초기 단계로 트레이닝을 위한 8GPU 서버의 수요가 빠르게 증가하고 있지만 본격적으로 생성형AI가 상용화되는 시점에서는 인퍼런싱에 대한 수요도 증가하면서 8GPU 서버와 단일 GPU 벤더로 집중되는 현상은 해소될 것으로 예상된다. IDC는 서버를 크게 x86 프로세서를 사용하는 x86서버와 그 외 비x86 서버로 구분하고 있다. 대부분의 플랫폼이 x86 서버 기반으로 전환되면서 국내에서 대략적으로 90% 이상이 x86 서버로 공급되고 있으나 일부 공공 및 금융권에서는 여전히 미션크리티컬 서버로 비x86 서버 기반의 유닉스 시스템이 운영되고 있다. 저전력으로 운영되는 ARM 서버도 글로벌 클라우드 서비스 사업자 중심으로 빠르게 성장하는 추세다. 이런 기조를 바탕으로 국내 비x86 서버 시장의 향후 연평균 성장률은 5.9%를 기록하며 2028년에는 3천866억원의 매출 규모를 형성할 전망이다. 국내 x86 서버 시장 역시 기업의 AI 및 클라우드 등 디지털 전환을 주도하면서 향후 5년간 연평균 성장률은 10.3%로 증가하여 2028년에는 4조3천379억원의 매출 규모를 기록할 것으로 예상된다. 한국IDC에서 엔터프라이즈 인프라 시장 리서치를 담당하고 있는 김민철 수석연구원은 “서버 시장의 경우 아직 생성형AI의 초기 단계지만 GPU 서버에 대한 투자 과열과 늘어나는 GPU는 소비 전력 증가 및 발열 상승으로 이어지고 있다"며 "이는 데이터센터의 운영 비용 증가로 이어져 앞으로 수도권의 추가적인 데이터센터 구축은 점차 힘들어질 것”이라고 설명했다. 그는 "현재 생성형AI는 대부분 LLM 기반으로 운영되고 있으나, 향후에는 이미지, 사운드, 비디오 등 다양한 고용량 데이터가 증가하며 AI기술을 위한 GPU 서버 공급이 더욱 증가할 것"이라고 전망했다.

2024.04.30 09:46김우용

델 "생성형 AI가 기업 역량의 성과 창출 집중 도와”

델테크놀로지스는 국내 79%, 전세계 81%에 달하는 상당수의 기업 및 기관에서 생성형 AI가 혁신을 촉진할 것으로 보고 있다는 조사 결과를 30일 발표했다. 이 조사는 델테크놀로지스가 밴슨본에 의뢰해 실시한 '이노베이션 카탈리스트'에 대한 연구로 전세계 40개국 6천600여명, 국내 300여명의 IT 리더 및 비즈니스 의사결정권자들이 참여했다. 조사에 따르면 상당수의 기업과 기관에서 AI 및 생성형 AI를 낙관적으로 보고 있는 한편 변화의 속도를 인식하고 혁신을 가속하기 위한 조치를 취하고 있는 것으로 나타났다. 국내 기업의 72%, 전세계 평균 82%가 현재 업계에서 경쟁 우위를 위해 유리한 입지를 확보하고 있으며 탄탄한 전략을 가지고 있다고 답했다. 국내 기업의 63%, 전세계 평균 48%는 향후 3~5년 후 업계가 어떤 모습을 보일지 불확실하다고 답했으며, 국내 기업의 77%, 전세계 평균 10명 중 6명(57%)은 변화에 발맞추는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 이들은 혁신을 추진하는 과정에서 직면하는 어려움으로 적합한 인재 부족(국내 39%, 전세계 35%), 예산 부족(국내 35%, 전세계 29%), 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 문제(국내 28%, 전세계 31%)를 꼽았다. 보고서는 많은 조직에서 생성형 AI에 주목하고 있다고 분석하며 특히 이 기술이 생산성 향상(국내 기업의 55%, 전세계 평균 52%), 고객 경험 개선(국내 기업의 44%, 전세계 평균 51%), IT 보안 태세 개선(국내 기업의 43%, 전세계 평균 52%)에 있어 혁신적이며 상당한 가치를 제공할 것으로 기대한다고 답했다. 대부분의 IT 의사 결정권자(국내 기업의 81%, 전세계 평균 82%)는 생성형 AI 구현 시 예상되는 문제를 해결하기 위해 온프레미스 또는 하이브리드 모델을 선호하는 것으로 나타났다. 국내 기업의 70%, 전세계 평균 68%는 생성형 AI가 새로운 보안 및 개인정보 보호 문제를 야기할 것이라고 우려했으며, 국내 기업과 전세계 평균 동일 수치인 73%는 데이터와 IP가 대단히 중요하기 때문에 제3자가 액세스할 수 있는 생성형 AI 툴에 저장할 수 없다는 데 동의했다. 이는 생성형 AI가 아이디어에서 실제 구현의 단계로 전환되며 현실적인 문제에 직면하고 있음을 시사한다. 가장 우려되는 부분은 위험성과 책임 소재의 문제이다. 국내와 전세계 평균 수치 모두 동일하게 76%는 AI 오작동 및 원치 않는 동작에 대한 책임이 기계, 사용자 또는 대중이 아니라 조직에 있다는 데 동의했다. 또한 대부분의 응답자(국내 기업의 78%, 전세계 평균 83%)는 미래 세대를 위해 AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 지금 당장 AI 규제를 도입하는 것이 중요하다고 답했다. 75% 이상이 소수의 손에 AI의 힘이 집중되면 경쟁의 어려움과 시장 불균형이 초래될 것으로 전망했다. 사이버 보안은 조직을 괴롭히는 꾸준한 골칫거리로 꼽혔다. 전세계 응답자의 83%, 한국은 이보다 많은 88%가 지난 12개월 동안 보안 공격의 영향을 받았다고 답했다. 대다수(국내, 전세계 동일 89%)가 제로 트러스트 구축 전략을 추진하고 있으며, 전세계 78%, 한국은 이보다 낮은 69%가 사이버 공격이나 데이터 유출로부터 복구하기 위한 사고 대응 계획이 마련되어 있다고 답했다. 최우선 과제 세 가지로는 멀웨어, 피싱, 데이터 유출을 지적했다. 피싱은 더 광범위한 차원에서 위협에 대한 직원들의 역할을 포함한다. 예를 들어, 국내 기업의 73%, 전세계 평균 67%는 일부 직원들이 효율성과 생산성을 떨어뜨린다는 이유로 IT 보안 지침과 관행을 무시한다고 보고 있으며, 국내 기업의 69%, 전세계 평균 65%는 내부자 위협이 큰 우려 사항이라고 답했다. 이는 임직원이 첫 번째 방어선인 만큼 교육에 집중해야 할 필요성을 나타낸다. 생성형 AI와 같은 기술이 발전하고 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 인프라의 중요성이 높아졌다. 확장 가능한 최신 인프라에 대한 투자는 기업이 혁신을 가속화하기 위해 가장 먼저 개선해야 할 분야로 꼽혔다. 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터를 공유하는 능력 또한 혁신을 위한 핵심 부분으로, 응답자 3명 중 1명(국내 기업의 30%, 전세계 평균 33%)만이 현재 데이터를 실시간 인사이트로 전환하여 혁신을 지원할 수 있다고 답했다. 그러나 국내기업의 78%, 전세계 평균82%는 데이터가 경쟁력 차별화의 요소이며 생성형 AI 전략에 데이터 사용 및 보호가 반드시 포함되어야 한다고 답해 조직이 이 과제에 대응하고 있음을 시사했다. 응답자의 절반은 향후 5년 내에 대부분의 데이터를 엣지에서 가져올 준비가 되어 있다고 답했다. 응답자 3분의 2(국내기업의 71%, 전세계 평균 67%)는 혁신에 필요한 인재가 부족하다고 인식했다. 학습 민첩성 및 학습 욕구, AI 유창성, 창의력 및 창의적 사고가 향후 5년 동안 가장 필요한 기술 및 역량으로 꼽혔다. 응답자 42%는 '환경적으로 지속 가능한 혁신 추진'이 중요한 개선 분야라고 답했다. 한국 기업의 68%, 전세계 평균 79%는 IT 환경을 보다 효율적으로 관리하기 위해 서비스형 솔루션을 실험적으로 도입하고 있으며, 국내 기업의 70%, 전세계 평균 73%는 에너지 효율을 높이기 위해 AI 추론을 엣지(예: 스마트 빌딩)로 적극적으로 이동시키고 있다고 답하는 등 에너지 효율이 중요한 의제로 떠오르고 있다. 국내 기업의 89%, 전세계 평균 81%에 달하는 상당수의 비즈니스 의사 결정권자들이 전략적 대화에서 IT 의사 결정권자를 배제하는 이유를 가지고 있지만, 두 부서 모두 개선해야 할 중요 요인의 두 번째로 관계 강화를 꼽았다. 김경진 한국델테크놀로지스의 총괄 사장은 “생성형 AI와 같은 혁신 동력에 대한 낙관론이 고조되는 동시에 기술로서 전환을 시도하기 위해 적극적인 행동에 나서는 양상이 뚜렷해지고 있다”며 “오늘날과 같이 변화가 빠른 세상에서는 특히 더 그러하다”고 밝혔다. 그는 “신뢰할 수 있는 파트너들로 구성된 강력한 에코시스템을 통해 안전하고 지속가능 하며 확장이 용이한 기술 기반을 마련할 수 있다”고 강조했다.

2024.04.30 09:36김우용

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