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'데이터 Ai'통합검색 결과 입니다. (967건)

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삼성전자, 'HBM4E 16단'서 하이브리드 본딩 도입 검토…샘플 평가 中

삼성전자가 이르면 HBM4E(7세대 고대역폭메모리) 16단부터 하이브리드 본딩 기술을 적용하겠다는 계획을 밝혔다. 이를 위해 샘플 테스트를 진행 중인 상황으로, 사업성과 투자 비용 등이 상용화의 주요 관건이 될 것으로 관측된다. 김대우 삼성전자 상무는 22일 '2025 상용반도체개발 기술워크숍'에서 차세대 반도체를 위한 패키징 기술 로드맵에 대해 소개했다. HBM은 복수의 D램을 수직으로 적층한 뒤, TSV(실리콘관통전극)으로 연결해 데이터 처리 성능을 끌어올린 메모리다. 기존 HBM 제조에는 각 D램 사이에 미세한 범프(Bump)를 집어넣어 열압착(TC) 방식으로 연결하는 방식이 사용됐다. 다만 HBM의 D램 적층 수가 16단·20단 등으로 점점 많아질수록 기존 TC 본딩도 적용이 어려워질 것으로 관측된다. HBM 패키지 두께가 최대 775마이크로미터(μm)로 제한돼 있기 때문이다. 각 D램을 더 얇게 갈아내거나, D램 사이를 좁히는 대응법도 한계가 있다는 분석이다. 때문에 업계는 칩과 웨이퍼의 구리 배선을 직접 붙이는 하이브리드 본딩을 대안 기술로 개발해 왔다. 해당 기술은 범프를 쓰지 않기 때문에, HBM의 패키지 두께를 크게 줄일 수 있다는 이점이 있다. I/O(입출력단자)를 더 밀도 있게 집적하고, 방열 특성도 높일 수 있다. 다만 하이브리드 본딩은 높은 기술적 난이도, 기존 TC본딩에서의 전환 투자에 따른 비용 상승 압박 등을 이유로 도입 시점이 불투명했다. 삼성전자 역시 하이브리드 본딩의 구체적인 도입 시점을 확정하지 않고 상당한 고심을 거듭하고 있는 것으로 알려졌다. 이날 공개된 로드맵에 따르면, 삼성전자는 이르면 HBM4E(7세대)부터 하이브리드 본딩을 도입할 계획이다. 이를 위해 삼성전자는 하이브리드 본딩 기반의 16단 HBM 샘플을 개발해 평가를 거치고 있는 것으로 알려졌다. 김 상무는 "HBM이 16단 적층만 돼도 발열을 잡기가 어려워, 여기에서부터 하이브리드 본딩을 조금씩 써보려는 준비를 하고 있다"며 "HBM4E에서 하이브리드 본딩이 상용화될 지는 시장적인 부분과 투자비 등을 생각해야 된다"고 설명했다. 차후 수요가 증가할 것으로 예상되는 커스텀(맞춤형) HBM 사업도 준비하고 있다. 현재 구글, 엔비디아, AMD 등 복수의 글로벌 빅테크 기업들은 자신들의 AI 반도체에 특화된 성능을 갖춘 HBM을 요구하고 있다. 김 상무는 "커스텀 HBM에 대한 문의가 많이 오고 있어, 베이스 다이에 연산 기능을 집어넣는 등 삼성전자만의 특별한 커스텀 HBM을 만들기 위한 준비를 하고 있다"고 말했다.

2025.07.22 14:55장경윤

"며칠 걸리던 분석 한 번에"…디노도, '디노도 딥쿼리' 출시 앞둬

디노도가 인공지능(AI) 기반 정보 분석 기능을 고도화해 심층적 질의응답을 제공하는 환경을 구축한다. 디노도는 딥 리서치 서비스인 '디노도 딥쿼리'를 정식 출시한다고 22일 밝혔다. 현재 비공개 프리뷰 형태만 공개된 상태다. 딥쿼리는 생성형 AI가 단순 응답을 넘어 다양한 출처 데이터를 통합하고 그 추론 과정을 설명할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 다양한 시스템과 부서, 포맷에 흩어진 기업 데이터를 실시간으로 분석·결합해 복합적 비즈니스 질문에 답변할 수 있다. 이 서비스는 외부 애플리케이션이나 파트너사 데이터를 포함해 공개 데이터까지 연결해 기업 데이터 활용 폭을 넓힌다. 이를 통해 고객 유지율 변화 원인이나 자금 유출 사유 같은 고난도 질문에 단 몇 분 안에 전문가 수준 응답을 제공한다는 평가를 받고 있다. 기존 분석가는 이 같은 분석에 수일이 걸렸지만 딥쿼리는 실시간 데이터를 활용해 수많은 보고서와 자료를 따로 확인할 필요 없이 논리적 추론을 제공한다. 딥 리서치 기능은 기업의 데이터 기반 의사결정 속도를 비약적으로 높일 수 있다. 딥쿼리는 생성형 AI 개발을 지원하는 오픈소스 툴킷 '디노도 AI 소프트웨어 개발 키트(SDK)'와 함께 제공된다. SDK는 사전 구축된 API를 통해 AI 애플리케이션을 빠르게 구현할 수 있도록 하며, 해당 기능은 디노도 플랫폼의 확장 요소로 작동한다. 디노도는 딥쿼리 출시와 함께 AI와 외부 데이터 소스를 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)도 SDK에 지원하기 시작했다. 이를 통해 MCP를 준수하는 다양한 에이전트 및 애플리케이션과의 연동이 가능해졌으며, 신뢰 기반의 AI 생태계를 위한 기반도 확보했다. 딥쿼리는 현재 일부 기업에 한해 'AI 액셀러레이터 프로그램' 일환으로 제공되고 있다. 참여 기업은 디노도 제품팀과 협업해 생성형 AI 도입 전략을 설계할 수 있다. 디노도는 "이번 기능이 기존 검색 증강 생성(RAG) 방식이나 문서 기반 검색 기능을 넘어선 최초의 사례"라고 강조했다. 데이터 가상화 기반의 논리적 데이터 접근 방식을 통해 실시간이면서도 거버넌스를 준수한 딥 리서치를 구현할 수 있다는 점에서 차별화된다는 설명이다. 앙헬 비나 디노도 최고경영자(CEO)는 "AI가 기업 환경에서 진정한 잠재력을 발휘하려면 단순 응답 생성이 아닌 전체적인 맥락 이해가 필요하다"며 "딥쿼리는 데이터의 위치와 상관없이 실시간으로 연결하고 통합해 AI가 심층적인 분석과 설명을 할 수 있도록 돕는다"고 밝혔다.

2025.07.22 09:44김미정

"스스로 학습하는 한국형 AI 휴머노이드 개발선언…데이터도 모두 오픈"

미래 로봇산업 주도권 확보를 위한 'K-AI휴머노이드' 프로젝트가 본격화된다. 한국기계연구원(KIMM, 원장 류석현) '자율성장 AI휴머노이드 글로벌 TOP 전략연구단(단장 박찬훈 AI로봇연구소장)'은 한국전자통신연구원(ETRI, 원장 방승찬), 한국생산기술연구원(KITECH, 원장 이상목) 등과 22일 대전 본원에서 'K-AI휴머노이드 비전 선포'와 사업 추진 및 협력 방안을 모색하는 '전략포럼'을 개최한다. 류석현 원장은 "국내외 산학연 총 19개 기관이 참여해 'K-휴머노이드 오픈 생태계'를 구축하고 K-AI휴머노이드 개발을 추진할 것"이라며 "AI휴머노이드 분야 글로벌 리더십 확보에 적극 나설 계획"이라고 언급했다. 참여 기관은 3개 출연연구기관 외에 KAIST, 서울대, 연세대 등 대학 9곳, 업계에서 에이로봇, 라이온로보틱스, LG전자 등 3곳이다. 해외에서 독일과 미국의 연구기관 및 대학인 DLR, UCLA, MIT, SUNY, GWU 등 5곳, 협단체로는 한국로봇산업협회와 한국산업기술시험원 등이 참여한다. 목표는 인간 수준 이상의 신체 능력과 범용 지능을 갖춘 K-AI휴머노이드 개발이다. 활용 방향은 산업현장과 나아가 인간의 일상생활 동반자 역할 구현에 뒀다. 사업단은 이를 위해 운동성과 작업성이 동시에 구현된 휴머노이드 플랫폼을 개발하고 최고 수준의 사고와 실시간 운동능력을 갖춘 AI기술을 개발할 계획이다. 총괄 주관 및 1세부 주관기관인 기계연은 휴머노이드 전용 구동기 개발을 통한 인간수준의 동작성과 피부형 감각기술과 전신 감각기술 개발 등을 통해 휴머노이드 플랫폼 기술을 확보할 계획이다. 또 한국생산기술연구원은 인간과 같은 정교한 손동작이 가능한 인핸드매니퓰레이션 기술을 개발한다. 휴머노이드 플랫폼 분야에서 세계 최고 수준을 달성할 계획이다. 2세부 주관기관인 ETRI는 언어기반 조작, 인간-로봇 상호작용 및 불확실성이 높은 환경에서 임무수행을 위한 절차생성 등 '자율성장 AI휴머노이드 브레인'에 해당하는 로봇 인공지능 핵심기술을 개발한다. 로봇이 데이터를 모으고 지능이 스스로 성장하는 세계적인 수준 확보가 목표다. 전략연구단은 대량의 데이터 확보를 위해 수십대의 휴머노이드 로봇을 동시에 운영, 방대한 학습용 데이터를 획득할 계획이다. 또 다양한 환경에서의 '실증'도 가능한 휴머노이드 데이터 팩토리도 구축한다. '개방형 AI 플랫폼'도 함께 구현해 팩토리에서 획득된 데이터를 전략연구단 이외 연구자들과 공유하는 등 'K-휴머노이드 오픈 생태계'를 구축할 계획이다. 이날 행사는 박찬훈 단장의 전략연구단 비전과 목표 제시를 시작으로, UCLA 데니스홍 교수의 '휴머노이드 로봇의 과거, 현재 그리고 우리가 가야할 길', 라이온로보틱스 황보제민 대표의 '상업성 있는 휴머노이드를 위해 풀어야 될 숙제' 등 다양한 연사의 발제가 이어진다. 박찬훈 단장은 “AI휴머노이드 로봇은 선진국에서 투자를 집중하고 있는 제조업 분야의 '게임체인저'일 뿐만 아니라, 향후 자동차와 휴대폰 시장의 규모를 넘어 1가구 1로봇 시대가 올 것"으로 예상하며 “기업 주도로 세계와 경쟁할 수 있는 K-AI휴머노이드 기술 확보에 최선을 다할 것"이라고 말했다.

2025.07.22 09:24박희범

한전KDN, 중기중앙회와 중기 AI·디지털 전환 지원 협약

한전KDN(대표 박상형)은 중소기업중앙회(회장 김기문)와 21일 서울 여의도 중소기업중앙회에서 중소기업의 디지털 전환(DX)과 인공지능(AI) 전환(AX) 지원을 위한 업무협약을 체결했다. 이날 협약은 국내 중소기업의 AI 시대 적응과 실질적 DX 성공을 지원하기 위한 것으로 2030년 말까지 '한전KDN형 중소기업 DX·AX 상생사업' 공동 추진을 목표로 추진됐다. 협약 체결에 따라 한전KDN은 중소기업의 DX와 AX를 위한 맞춤형 솔루션을 제공하고 중기중앙회는 이를 활용해 중소기업의 적극적인 참여를 유도하는 역할을 수행한다. 한전KDN은 자체 개발한 클라우드 서비스(K-ECP)를 통해 중소기업의 안정적 IT 인프라 활용을 지원하고 정부 중점 과제인 탄소중립 실현을 위한 에너지 효율성 개선과 글로벌 공급망 정보 솔루션도 함께 제공한다. 중소기업협동조합 단위 업무 관련 데이터 수집·분석·활용 부분에 대한 공동 연구개발을 추진하는 등 한전KDN 데이터센터를 활용한 중소기업 데이터 생태계 구축을 선도할 계획이다. 두 기관은 협약의 원활한 수행을 통해 ▲AI 기술을 활용한 반복 업무 자동화 ▲데이터 기반 의사결정 시스템 구축 ▲스마트 업무프로세스 도입 등으로 업무 효율화를 가져올 것으로 기대했다. 또 ▲중소기업 맞춤형 서비스 제공 ▲차별화된 부가가치 창출 ▲지속가능한 품질 관리 시스템을 통한 대기업과의 경쟁에서도 우위를 확보할 수 있을 것으로 내다봤다. 한전KDN과 중기중앙회는 협약 대상인 중소기업의 ▲새로운 비즈니스 모델 개발 ▲환경친화적 제품 개발 ▲글로벌 시장 진출을 통한 성장 동력 확보를 위해 실무협의체를 구성·운영할 계획이다. 중기중앙회 공동사업지원자금으로 100억원 규모 재원 조성을 추진한다. 박상형 한전KDN 사장은 “급변하는 글로벌 경쟁 환경에서 중소기업의 AI 기반의 DX는 필수임에도 많은 중소기업이 전문 인력 부족과 초기 투자 비용 부담, 관련 기술 정보 접근의 어려움으로 인해 혁신 기회를 충분히 활용하지 못하고 있다”면서 “새롭게 구성된 정부의 'AI를 게임체인저로 한 기술 주도형 경제 도약' 비전에 맞춰 중소기업의 실질적인 디지털 혁신을 지원하는 에너지ICT 플랫폼 전문 공기업이 되겠다”고 밝혔다.

2025.07.21 21:02주문정

[AI 리더스] 엔닷라이트, '움직이는 CAD'로 설계 한계 돌파…로봇 AI 진화 앞당긴다

"제품 하나를 디자인하려면 기획, 스케치, 실제 설계를 수없이 반복해야 했습니다. 시간과 비용이 엄청났죠. 이에 우리는 텍스트나 이미지 한 장이면 인공지능(AI)이 '실제 작동하는' 3D 설계도를 순식간에 만들어내도록 했습니다. 제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 데이터 생성까지 한 번에 해결하는 시대를 연 것입니다." 김선태 엔닷라이트 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 최근 기자와의 인터뷰에서 이같이 선언했다. 그의 말에는 3D 기술로 산업 현장의 가장 본질적인 문제를 정면으로 돌파하고 있다는 자신감이 묻어났다. 21일 업계에 따르면 AI 기술의 발전에도 불구하고 로보틱스나 디지털 트윈 등 복잡한 산업에 즉시 적용 가능한 '고품질 3D 데이터'가 절대적으로 부족해 AI 전환이 더딘 상황이다. 이러한 과제를 해결하기 위해 지난 2020년 설립된 AI 기반 3D 기술 기업 엔닷라이트가 독자적인 해법을 제시하며 주목받고 있다. 엔닷라이트의 접근법은 보기 좋은 이미지를 만드는 수준을 넘어선다. 실제 제조와 시뮬레이션이 가능한 컴퓨터 지원 설계(CAD) 데이터를 AI로 직접 생성하는 데 집중하는 것이다. 핵심 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'는 이 설계 자동화 기술을 AI 학습용 합성 데이터 생성과 결합해 산업 현장의 오랜 병목 현상을 해결하고 있다. '설계 노가다'의 종말…디자이너는 창의력에 '집중' 엔닷라이트가 가장 먼저 정조준한 문제는 전통적인 제품 설계 과정의 고질적인 비효율성이었다. 기획과 스케치, 엔지니어의 CAD 도면 작업을 오가는 과정은 최소 수 주에서 수개월이 걸리는 지난한 반복 작업이었다. 이 회사의 '트리닉스'는 이 해묵은 과제를 AI로 자동화한다. 사용자가 "슬라이딩 도어가 있는 금속 캐비닛을 만들어줘" 같은 자연어 텍스트나 이미지를 입력하면 AI가 이를 해석해 곧바로 제조 가능한 3D CAD 모델을 생성하는 식이다. 김 CTO는 "단순히 외형만 흉내 내는 것이 아니라 부품 계층 구조와 물리적 작동이 가능한 관절까지 포함된 진짜 산업용 설계 결과물을 만들어낸다"고 설명했다. 트리닉스의 강점은 여기서 그치지 않는다. 한번 생성된 모델을 사용자가 다시 '편집'할 수 있다는 점은 기존 생성형 AI와 차원을 달리하는 지점이다. 김 CTO는 "보통의 생성형 AI는 한번 결과물을 만들면 그걸로 끝이지만 우리는 AI와 대화하듯 설계를 발전시킬 수 있다"며 "일례로 AI에게 '밸브 핸들이 2개인 3D 모델'을 생성하게 한 뒤 그 결과물을 보고 '이 모델에서 핸들만 3개로 늘려줘'라고 텍스트로 추가 요청하면 다른 부분은 그대로 둔 채 핸들만 3개로 즉시 수정해준다"고 설명했다. 이러한 '대화형 수정' 기능은 사용자의 세밀한 요구사항을 즉각적으로 반영할 수 있게 한다. 매번 처음부터 다시 모델링해야 하는 수고를 덜어줘 디자인의 완성도를 높이는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 것이다. "가위는 접히고, 텀블러 뚜껑은 열려야"…진짜 시뮬레이션의 '시작' 이같이 트리닉스가 생성하는 3D 모델의 핵심은 모든 부품이 개별적으로 분리되고 경첩이나 서랍의 슬라이딩 같은 관절 구조를 포함하는 데 있다. 이 덕분에 안경이 접히고 가위가 교차하며 전자레인지 문이 열리는 등 실제 제품과 동일하게 작동하는 '살아있는' 3D 모델 생성이 가능해진 것이다. 이 시뮬레이션 가능한 데이터는 로봇 AI 학습에 결정적인 역할을 한다. 로봇이 현실 세계에서 다양한 물체를 조작하는 법을 배우려면 수많은 형태의 데이터가 필요하다. '트리닉스'는 원본 데이터 하나만으로 수만 가지 변형된 형태의 '움직이는' 3D 데이터를 대량 생성해 로봇을 훈련시킬 수 있다. 김 CTO는 "제품 설계 자동화가 로봇 AI 학습에 필요한 3D 시뮬레이션 데이터 생성까지 한번에 해결하는 것"이라며 "이것이 바로 두 기술이 만나는 핵심 지점"이라고 밝혔다. 더불어 "이 모든 과정의 자동화는 결국 디자이너와 엔지니어들이 반복적인 '노가다' 업무에서 해방돼 더 창의적인 기획에 집중하게 만든다"며 "사람을 대체하는 것이 아니라 생산성을 극대화해 더 나은 제품을 더 빨리 만들도록 돕는 것이 기술의 핵심"이라고 강조했다. 엔비디아도 인정한 기술력…산업계 전반으로 확장되는 협력 엔닷라이트의 기술력은 이미 글로벌 최고 파트너사와의 협력으로 증명되고 있다. 특히 엔비디아와의 인연은 지난 2022년부터 이어져 온 깊은 신뢰 관계에 기반한다. 이 회사의 스타트업 지원 프로그램 '인셉션'에 합류한 이후 엔닷라이트는 자체 3D 엔진을 엔비디아 '옴니버스'와 연동하며 기술을 고도화했다. 특히 김 CTO는 지난 3월 미국에서 열린 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스 'GTC 2025'에서 참가해 극소수의 국내 스타트업만 참여한 포스터 세션에서 '트리닉스'의 합성 데이터 생성 기술을 발표했다. 그는 "당시 현장에서 대부분의 합성 데이터 기술이 2D 이미지 기반이었다"며 "우리는 3D 모델의 메시 레벨에서 직접 결함을 생성하고 시뮬레이션하는 방식을 보여 다들 크게 놀라워했다"고 말했다. 이같은 기술력을 바탕으로 엔닷라이트는 국내 유수의 제조, 로보틱스 등 분야의 핵심 기업들과의 협력을 넘어 최근에는 국방, 의료, 물류 등 다양한 산업으로까지 협력 논의를 빠르게 확장하고 있다. 여러 산업 분야의 리딩 기업들이 먼저 협업을 요청해오고 있을 정도다. 동시에 회사는 3D 데이터 기반의 협업 솔루션 '서피(Surfee)'도 제공한다. '트리닉스'로 생성된 CAD 모델을 웹상에서 여러 사람이 함께 보며 실시간으로 피드백을 주고받는 도구다. 이를 통해 디자이너와 엔지니어, 기획자 간의 소통 비용을 획기적으로 줄여 전체 개발 워크플로우를 완성한다. 김 CTO는 "창업 초기부터 꿈꿔온 '3D 콘텐츠의 대중화'를 AI로 실현하고 있다"며 "설계의 장벽을 허물어 만든 데이터가 다시 산업 AI를 발전시키는 선순환을 통해 모든 산업의 지능화를 앞당길 것"이라고 강조했다.

2025.07.21 11:18조이환

"복구가 생존이다"…스토리지로 완성하는 랜섬웨어 대응 전략

진화하는 랜섬웨어의 위협이 기업 데이터 인프라를 정조준하고 있다. 의료, 금융, 공공, 제조 등 산업 전반을 가리지 않는 이 공격은 단순한 보안 이슈를 넘어 서비스 중단, 금전적 손실, 고객 신뢰 하락 등 비즈니스 전반에 심각한 영향을 미친다. 더 큰 문제는 공격 방식이 갈수록 지능화되고 있다는 점이다. 단순한 데이터 암호화를 넘어 백업 서버까지 감염시키거나, 내부 정보를 유출한 뒤 이를 빌미로 추가 협박을 가하는 사례가 빈번히 발생하고 있다. 이처럼 다층적이고 전방위적인 위협이 일상이 된 지금, 전통적인 보안 시스템만으로는 대응에 한계가 명확하다. 이제는 '감염을 막는' 단계를 넘어 '감염 이후를 대비하는' 복원력(Resilience) 관점이 핵심 전략으로 부상하고 있다. 이에 따라 스토리지 자체에서 데이터 보호와 복구 기능을 내재화한 방식이 주목받고 있으며 HS효성인포메이션시스템은 이러한 변화에 발맞춰 고도화된 스토리지 기반 랜섬웨어 대응 솔루션을 제안하고 있다. 데이터를 지키는 첫 번째 방어선, WORM 기술 데이터 보호의 핵심은 원본의 변경이나 삭제 자체를 원천적으로 차단하는 데 있다. 이를 가능하게 하는 대표 기술이 바로 '한번 쓰고 여러 번 읽기(WORM) 방식이다. 계약서, 진료기록, 금융 문서 등 원본 보존이 필수적인 데이터를 안전하게 저장할 수 있는 최적의 방식이다. HS효성인포메이션시스템의 대표 솔루션인 '히타치 콘텐츠 플랫폼(HCP)'은 데이터 무결성 검증, 보존 기간 설정, 자동 복구 기능 등을 통해 외부 위협은 물론 사용자 실수나 내부자에 의한 위협에도 효과적으로 대응한다. 특히 백업 서버 자체가 감염되더라도 별도의 오브젝트 스토리지에 보관된 백업본을 통해 복구가 가능해, 기존 시스템 대비 강력한 이중 방어 체계를 구축할 수 있다. 실제로 한 의료기관은 HCP를 활용해 1차 스토리지가 감염된 상황에서도 데이터 손실 없이 복구 가능한 체계를 마련해 랜섬웨어 위협에 효과적으로 대응했다. 또한 저장된 파일의 진본성을 검증하는 '콘텐츠 검증 서비스', 복수 버전을 통한 자동 복구 기능도 지원돼 실수나 악의적인 변경으로부터 데이터를 안전하게 보호할 수 있다. NAS 환경까지 확대된 WORM 파일 시스템 업무 문서와 고객 데이터가 집중되는 네트워크 연결 저장장치(NAS) 환경 역시 랜섬웨어의 주요 표적이다. 이에 대응해 HS효성인포메이션시스템은 'VSP 원 파일'을 통해 NAS 환경에서도 WORM 파일 시스템을 지원한다. VSP 원 파일은 NAS 기반 파일의 임의 삭제 및 수정을 차단함으로써 감염 이후에도 원본 파일을 안전하게 보호할 수 있다. 특히 최근 도입된 '변경불가 스냅샷' 기능은 설정된 보존 기간 동안 스냅샷의 삭제나 변경을 불가능하게 해 감염 이전 시점으로의 신속한 복구를 가능하게 한다. 이 기능은 환자 영상기록, 금융권 계약서, CCTV 영상 등 원본 보존이 중요한 데이터를 다루는 산업에서 활용도가 높아질 것으로 기대된다. 다만, 해당 기능은 오브젝트 복제 스냅샷에는 적용되지 않아 사용 환경에 따른 적용 가능성은 별도 고려가 필요하다. 더불어 VSP 원 파일은 실시간 성능 모니터링을 통해 악성 클라이언트를 식별하고 입출력을 제어할 수 있어, 랜섬웨어와 같은 사이버 공격에 능동적으로 대처할 수 있는 역량도 제공한다. 스토리지 스냅샷과 에어갭으로 완성하는 복구 전략 최근 랜섬웨어 대응 전략으로 각광받는 개념이 '에어갭(Air Gap)'이다. 이는 원본 데이터와 백업 데이터를 네트워크 또는 논리적으로 완전히 분리해 한쪽이 감염되더라도 다른 쪽을 보호할 수 있는 구조다. HS효성인포메이션시스템의 VSP 시리즈는 이 에어갭 전략을 '씬 이미지 어드밴스드' 스냅샷 기능과 결합해 강력한 데이터 보호 환경을 제공한다. 씬 이미지는 멀티팩터 인증(MFA), 자동 스냅샷 생성, 보존 기간 설정, 포렌식 테스트 등 고급 기능을 제공하며 '스냅 온 스냅' 기능을 통해 감염 여부를 사전에 점검할 수 있는 복제 스냅샷도 생성할 수 있다. 이를 통해 감염된 백업본으로 인한 2차 피해까지 예방할 수 있다. 또한 VSP 시리즈는 액티브-액티브 미러링(GAD)과 범용 복제기(UR) 연동을 통해 원격지에서도 복구시점목표(RPO)=0에 가까운 데이터 보호 환경을 구현한다. 3DC 구성 시 최대 3,072개의 백업 시점을 저장할 수 있어, 공격 발생 시 복구 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있다. 통합 어플라이언스를 통한 차세대 백업 전략 디지털 인프라가 복잡해지면서 백업 솔루션은 단순한 데이터 저장 기능을 넘어 정교한 복구 역량까지 요구받고 있다. 이에 HS효성인포메이션시스템은 글로벌 백업 전문 기업 빔(Veeam)과 협력해, 양사의 기술이 결합된 통합 어플라이언스 제품 '히타치 빔 어플라이언스'를 선보였다. HVA는 ▲변경불가 백업(Immutable Backup) ▲가상 서버의 즉시 복구(Instant VM Recovery) ▲복구 자동 검증(Sure Backup) ▲항목 단위 복원(application-aware 복구) 등 고도화된 기능을 제공하며, 서비스 연속성과 데이터 복원력을 동시에 확보할 수 있도록 설계됐다. 특히 빔의 '3-2-1-1-0' 전략, 즉 3개의 복사본, 2개의 저장 매체, 1개의 오프사이트(외부 장소) 보관, 1개의 변경불가 백업, 0개의 복구 오류는 단일 실패 지점 없이 다층적인 복구 체계를 구축하는 데 있어 매우 효과적이다. 데이터 보안, 선택이 아닌 생존의 조건 이제 기업에게 데이터는 단순한 자산이 아닌, 비즈니스 지속성과 고객 신뢰를 좌우하는 핵심 요소다. 더 나아가 법적 분쟁에서도 기업을 보호하는 방패가 되기도 한다. 이러한 시대에 기업이 갖춰야 할 것은 단순한 보안이 아니라 '복구 가능한 구조'다. 단일 솔루션으로 모든 위협을 막을 수 없기에 감염을 전제로 한 복원 시나리오와 인프라 차원의 보호 전략은 기업 생존의 핵심 조건이 된다. HS효성인포메이션시스템은 스토리지에서 백업에 이르기까지 이어지는 통합 보호 전략을 통해 단순한 솔루션 공급을 넘어 기업 생존을 함께 설계하는 전략적 파트너로 자리매김하고 있다.

2025.07.21 09:12남혁우

[AI는 지금] 초거대 AI 네트워크 전쟁…GPU 넘어 '연결'에 답 있다

거대 인공지능(AI) 모델의 발전이 데이터센터의 숨은 약점인 '네트워크'의 한계를 드러내고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 방대한 데이터를 효율적으로 처리하고 연결하는 기술이 AI 시대의 새로운 승부처로 떠올랐다. 19일 업계에 따르면 지난 20년간 GPU 등 AI 연산 장치의 성능은 6만 배 이상 향상됐지만 이들을 잇는 네트워크 기술 발전은 30배 수준에 그쳤다. AI 모델의 파라미터가 조 단위로 커지면서 소프트웨어의 요구 수준은 급격히 높아졌지만 이를 뒷받침할 하드웨어 인프라가 따라가지 못하는 '성능 불균형'이 심화된 탓이다. 이러한 병목 현상은 AI 시스템 전체의 효율 저하로 이어진다. 과거 데이터센터는 중앙처리장치(CPU)가 애플리케이션 구동 외에 가상화, 네트워킹, 스토리지, 보안 등 온갖 부가 작업을 떠안아왔다. 특정 연산에 특화되지 않은 CPU에 과부하가 걸리면서 데이터 처리의 비효율이 발생했다. AI 병목 해결사 'DPU'…엔비디아 독주 속 경쟁 본격화 이 문제를 해결할 대안으로 데이터처리장치(DPU)가 주목받고 있다. DPU는 CPU를 대신해 데이터센터 운영에 필요한 각종 입출력(I/O) 작업을 오프로드(Offload)하고 가속하는 특화 반도체다. 이를 통해 CPU는 본연의 연산에 집중하고 데이터센터는 ▲성능 향상 ▲운영 비용 절감 ▲비용 효율적 확장이라는 세 마리 토끼를 잡을 수 있다. 다만 DPU 시장은 현재 특정 기업의 기술 종속이라는 그림자에 갇혀 있다. AI 인프라 시장의 절대 강자인 엔비디아가 자사의 독자 규격 '인피니밴드(InfiniBand)'를 기반으로 GPU와 DPU를 함께 공급하며 폐쇄적인 생태계를 구축했기 때문이다. 이로 인해 고객사들은 다른 업체의 장비를 쓸 때 호환성 문제에 부딪혀 결국 엔비디아에 락인 된 상태다. 엔비디아의 독주 체제에 균열을 내려는 시도는 세계 곳곳에서 일어나고 있는 상황이다. AMD는 지난 2022년 DPU 스타트업 '펜산도'를 약 인수하며 추격에 나섰고 인텔 역시 '마운트 에반스'와 같은 인프라처리장치(IPU)로 경쟁에 뛰어들었다. 최근에는 중국이 정부와 빅테크의 지원에 힘입어 DPU 스타트업의 새로운 산실로 떠오르는 추세다. 중커위수(Yusur Tech), 윈바오즈넝(Jaguar Microsystems) 등 수많은 현지 기업들이 엔비디아의 아성에 도전하고 있다. 이러한 글로벌 격전지 속에서 국내에서는 망고부스트가 사실상 유일하게 이들과 어깨를 나란히 하는 플레이어로 평가받는다. 망고부스트, SW·HW '풀스택' 역량…'엠엘퍼프 1위'로 기술력 입증 지난 2022년 김장우 서울대 교수가 10년간의 연구 결과를 바탕으로 창업한 망고부스트는 개방형 표준 기술인 '이더넷' 기반의 DPU 솔루션으로 시장을 공략한다. 엔비디아의 폐쇄 생태계와 달리 망고부스트의 DPU는 이더넷을 지원하는 모든 장비와 호환돼 다양한 업체의 GPU나 신경망 처리장치(NPU)를 자유롭게 활용할 수 있는 점이 특징이다. 이 회사는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 아우르는 '풀스택' 역량을 강점으로 내세운다. 주요 제품으로는 ▲DPU 카드인 'GPU부스트'와 '스토리지부스트' ▲DPU 칩렛·IP ▲AI 시스템 소프트웨어 'LLM부스트' 등이 있다. 망고부스트의 기술력은 객관적인 성능 지표로도 입증됐다. AI 추론 성능을 측정하는 '엠엘퍼프(MLPerf) 인퍼런스 5.0' 벤치마크에서 AMD 인스팅트 '엠아이300엑스(MI300X)' GPU 4개 노드를 활용해 '라마2 70B' 모델 기준 역대 최고 처리량을 기록했다. 이는 망고부스트의 소프트웨어가 멀티노드 환경에서 선형적인 성능 확장을 이끌어낸 결과다. 스토리지 성능을 비교하는 '엠엘퍼프 스토리지 1.0'에서도 경쟁사인 뉴타닉스, 해머스페이스 등을 압도하며 1위를 차지했다. 망고부스트는 더 적은 수의 스토리지 노드를 사용하고도 더 많은 GPU를 효율적으로 지원하며 높은 성능을 보였다. 창업 2년 만에 4천억원의 기업가치를 인정받은 망고부스트는 글로벌 빅테크와의 협력도 가속하고 있다. 칩 단에서는 프로그래머블 반도체(FPGA) 제조사인 AMD, 인텔과 협력하고 서버 단에서는 삼성전자, 슈퍼마이크로 등과 공동 마케팅을 진행 중이다. 미국 경제 전문지 포브스는 망고부스트의 성과를 두고 "엔비디아가 AI 분야에서 모든 주목을 받는 동안 AMD는 파트너인 망고부스트가 엠엘퍼프에 최초로 멀티노드 제출을 하는 등 업계 지원을 유치하며 진전을 이루고 있다"고 평가했다.

2025.07.20 09:59조이환

[기고] AI G3 도약과 데이터 정책을 위한 제언

챗GPT 등장 이후 인공지능(AI)과 신기술, 혁신적인 서비스의 개발을 해하지 않으면서도 이용자의 권리와 개인정보를 보호하려면 어떤 것을 고려해야 할 지에 대한 논의가 최근 활발해진 분위기다. 급변하는 정보사회에서 AI와 개인정보 보호에 있어 우리 사회가 취해야 할 균형 잡힌 자세가 어떤 것인지에 대해 법무법인 태평양 AI팀에서 [AI 컨택]을 통해 2주 마다 다뤄보고자 한다. [편집자주] 이재명 정부는 출범 직후부터 인공지능(AI) 기술 발전을 핵심 국정과제로 삼고 한국을 'AI G3(Global Top 3)' 국가로 도약시키겠다는 강한 의지를 천명했다. 그 세부적인 계획으로 100조원의 투자 계획, 초거대 모델 개발, 인프라 확대, 인재 양성 등의 전략적 로드맵을 설정하고 AI 기술과 정책에 전문성이 있는 민간 인사를 수장으로 임명함으로써 말뿐이 아닌 속도감 있는 정책을 추진하고 있다. 다만 이러한 의욕적인 정책 드라이브에서 AI 생태계를 진작시키는데 있어 매우 중요한 데이터 활용 정책을 간과하고 있는 느낌이다. 우선 AI 기본법의 시행령 마련이 예상보다 지연되고 있는 점에 아쉬움이 있다. 행정부 교체에 따라 과학기술정보통신부 수장의 교체가 이뤄졌고 이에 따라 AI 국가 정책의 기본이 되는 AI 기본법 시행령 초안이 아직 공개되지 못한 것은 이해할 만한 측면도 있다. 그럼에도 내년 1월 시행 예정인 AI 기본법의 내용을 그 준수 의무를 부담하는 수범자들이 구체적인 내용을 알지 못한 상태에서 법 시행전까지 준비해야 한다는 것은 일정 상 너무 촉박한 상황이다. AI 기본법의 주요 의무 조항에 대한 집행을 1년 내지 3년간 유예해 달라는 요구가 제기되고 있는 것도 이러한 사정에 기인한 바가 크다. 보다 본질적인 문제는 데이터 활용에 대한 정책적 우선순위의 문제다. AI 경쟁력의 핵심은 결국 데이터의 양과 질, 그리고 이를 합법적이고 효율적으로 활용할 수 있는 제도적 기반일 것이다. 우리나라의 개인정보 보호법은 개인정보 규율 체계에 있어 규범적 기준을 제시하고 있다. 다만 동시에 경직되고 엄격한 해석과 현실에 괴리된 규제로 인해 새로운 기술인 AI 개발에 있어서는 장애물로 작용할 수 있다는 지적들이 존재한다. 지속 가능하고 효율적인 AI 개발을 위해서는 산업계가 보유하고 있는 개인정보의 합리적인 수준의 활용이 필수적으로, 데이터의 분석과 활용이 혁신의 기반이 된다는 점을 정책결정자들이 분명히 인식할 필요가 있다. 데이터 활용 가치를 극대화하는 것은 시급한 과제이며 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 경쟁력을 높이기 위한 첫걸음이다. 동시에 현 정부가 강하게 추진 중인 소버린 AI는 기술의 독립성과 자율성을 강조하고 있으나 그 구체적 실현 방식은 여전히 불분명하다. 정부는 소버린 AI를 통해 국내에서 독자적인 거대언어모델(LLM)을 개발하는 것을 AI 정책의 핵심 기반으로 삼고자 하는 것으로 보인다. 다만 소버린 AI를 통한 기술적 자립에 대한 강조만큼이나 중요한 데이터 활용이라는 정책적 방향성에 대한 준비와 액션 플랜이 상대적으로 소홀하지 않는가라는 우려도 존재한다. 특히 현행 데이터 법제도는 기업이 보유하고 있는 방대한 비공개 데이터를 AI 학습, 특히 LLM이나 거대 멀티모달 모델(LMM)과 같은 파운데이션 모델의 연구 개발에 활용하는데 있어 제약이 존재한다. 지난 2월 국가인공지능위원회는 AI 개발에 있어 데이터의 중요성을 인정하고 모델 학습을 위한 데이터 활용이 반드시 동의에만 근거해야 하는 것은 아니라는 개인정보보호위원회의 의안을 채택한 바 있다. 다만 정보주체의 권리를 해치지 않으면서도 실제 데이터를 활용할 수 있는 합리적인 법적 근거는 아직 마련되지 않아 데이터 기반 기술의 연구 개발이 지연되고 있는 것이 여전히 현실이기도 하다. 자유로운 연구 개발에 몰두할 수 있도록 하는 것은 AI 기술 연구와 산업의 발전에 매우 중요한 요소다. 민간이 오랜 기간 축적한 데이터를 합리적이고 적법한 방식으로 활용할 수 있도록 제도적 기반을 정비하는 것이 AI 기술 주권을 실현하는 데 있어 보다 전략적이고 지속가능한 접근이 될 수 있다. 결국 개인정보 보호와 AI 혁신은 이분법적으로 접근할 대상이 아니다. 기술 주권과 데이터 활용은 상충되는 개념이 아니라 상호 보완적으로 작동해야 하는 축이다. 소버린 AI 전략이 의미 있는 성과를 거두기 위해서라도 정부는 데이터 활용을 가능하게 하는 제도적, 법적 기반 마련에 보다 집중할 필요가 있다. 개인정보 보호법 상 추가적 이용과 같은 현실적인 개선방안이 충분히 존재하고 AI 학습 데이터 문제를 해결하기 위한 방안으로서 입법 제안된 개인정보 특례 조항 역시 데이터 학습을 통한 안전한 활용을 도모할 수 있는 유용한 통제 장치다. 이들을 유연하게 해석하고 운용하는 것이야말로 한국이 AI G3로 도약하는 데 필요한 규제혁신의 출발점이 될 수 있다. 정부의 비전이 선언적 수준에 머무르지 않기 위해서는 기술적 투자의 한 축으로 데이터 거버넌스 개선을 병행해야 할 필요가 있다. 지금 필요한 것은 강한 정책 추진력뿐만 아니라 균형 잡힌 규제 설계와 정책 간 조율이다. AI G3라는 목표가 구호에 그치지 않고 글로벌 경쟁에서 또 한 번 기회를 놓치지 않도록 데이터 정책에 대한 관심이 더 필요한 때다.

2025.07.20 09:48강태욱 법무법인 태평양

쿠파-비욘드뮤직, 음악 IP 가치 높이는데 AI 인프라 협력키로

AI 금융 인프라 스타트업 쿠파(대표 노명헌)가 음악 IP 전문 투자사인 비욘드뮤직과 음악 IP 데이터 분석 및 AI 인프라 구축을 위한 업무협약을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약을 통해 쿠파는 비욘드뮤직의 음원 데이터베이스 고도화를 지원하는 동시에 음원 자산의 디지털 활용을 위한 추천 및 분석 알고리즘을 공동 적용, 이를 토대로 향후 다양한 사업적 활용 방안도 함께 검토할 계획이다. 또 양사는 ▲음악 IP의 가치 및 수익성 평가를 위한 AI 모델 개발 ▲저작권 데이터를 활용한 정밀 수익 예측 연구 ▲금융 AI 알고리즘을 활용한 글로벌 경쟁력 강화 등 공동 기술 개발에도 협력하기로 했다. 쿠파는 자체 개발한 생성형 AI와 실시간 분석 기술을 기반으로, 증권사 및 금융기관에 고도화된 투자 인사이트를 제공하는 AI 금융 리서치 플랫폼 '옴니 AI'를 운영 중이다. 현재 하나증권에 'AI 월가 인사이트'라는 이름으로 공급 중이며, 콘텐츠, 음악, 교육 등 다양한 산업으로의 AI 솔루션 확장도 함께 추진하고 있다. 비욘드뮤직은 1990년대부터 현재까지 시대를 대표하는 명곡을 포함해 3만5천곡 이상의 저작권 및 저작인접권을 확보하고, 100건 이상의 대형 음악 IP 인수를 진행해온 음악 IP 전문 투자사다. 최근에는 글로벌 시장을 겨냥한 음악 자산 관리 플랫폼 확장에도 속도를 내고 있다. 노명헌 쿠파 대표는 "비욘드뮤직과의 협업은 쿠파의 AI 알고리즘을 음악 IP 산업에도 도입하는 뜻깊은 시도"라며 "양사의 강점을 결합해 음악 IP 산업의 혁신과 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 말했다. 조진우 비욘드뮤직 대표는 "AI 기술과 음악 IP 결합은 글로벌 시장에서도 중요한 혁신 영역"이라며 "음악 저작권 시장의 데이터 활용 가치 극대화를 위해 쿠파와 협업을 견고히 하겠다"고 밝혔다.

2025.07.18 10:41백봉삼

AI시대, 기업의 성패 전략 논하다...'DMBF 2025' 컨퍼런스 성료

알바트로스는 기업의 성장과 실패를 이끌어낸 전략방안을 나누는 비즈니스 컨퍼런스 'DMBF 2025 (Digital Marketing & Branding Forum)'가 지난 10일 성황리에 마무리됐다고 밝혔다. 이날 기조강연을 맡은 박윤찬 청년마케터 헤드디렉터는 “생성형 AI와 데이터 브랜딩, 그리고 글로벌 진출이라는 세 가지 키워드는 현재의 대한민국에게 필수적인 요소가 됐다”면서 “AI 전환시대가 시작된 오늘날, 기업이 필요한 인재와 시대가 필요한 기업이 무엇일지 고찰할 필요가 있다”면서 “학계와 컨설팅펌, 그리고 글로벌 기업들의 이야기를 통해 시대적 흐름을 나누고자 한다”는 말로 행사 시작을 알렸다. 학술계와 컨설팅펌이 주목한 디지털과 테크 기술이 비즈니스를 성장시킨 방법 첫 연사로 강단에 오른 이재호 베인앤컴퍼니 상무는 '생성형 AI가 바꾸는 마케팅의 현재와 미래'라는 주제로 디지털 마케팅 분야와 이커머스 산업군에서 AI를 통해 혁신이 이뤄지고 있는 최신 트렌드를 소개했다. 이 상무는 "AI는 이제 선택이 아닌 필수 요소가 됐다. 생성형 AI를 통해 개인화된 마케팅과 데이터 분석 및 오퍼레이션 영역까지 확장할 수 있게된 만큼, 비용 절감과 속도 향상 그리고 효과 극대화를 파괴적으로 이끌고 있다"고 말했다. 또 “기업들이 생성형 AI를 체계적으로 도입하기 위해서는 달성하고자 하는 명확한 목적과 비전을 수립하고, 시나리오 설계를 기반로 사업전략을 구체화하는 것이 중요하다”고 덧붙였다. 이어 김기훈 고려대학교 교수는 'AI시대의 플랫폼 비즈니스'라는 강연을 이어갔다. 김 교수는 "AI 에이전트는 플랫폼 시장의 경쟁 구조를 근본적으로 재편하고 있다. AI와 AI 에이전트의 등장은 소비자의 멀티호밍을 가속화시키면서도, 검색엔진을 포함한 기존 플랫폼의 우위를 약화시키고 있다"고 진단했다. 이어 “후발 플랫폼일수록 GEO를 비롯한 AI 생태계에 최적화된 구조를 설계하고, AI 에이전트를 기반으로 사업 전략의 전환을 통한 성장 기회를 모색해야 한다. 새로운 세대의 플랫폼 비즈니스를 살피며, 그 배경과 흐름을 면밀히 분석해 사업적 방향성을 재정립해야 할 시점”이라고 강조했다. 윤태성 카이스트 교수는 'AI가 만드는 새로운 지식·가상·연결·융합 산업'이라는 주제로 강단에 올랐다. 윤 교수는 “AI는 자율 기술이다. 인간을 대신해 인식하고, 스스로 판단하며 기계에 행동을 명령한다. 그 중 하드웨어인 기계에게 소프트웨어인 생성형AI가 함께하면서 빛날 것”이라며 “AI의 자율성으로 인해 많은 산업군이 지능과, 가상, 연결, 융합의 특징을 가진 지가연융 형태로 변화돼 가는 만큼 인간성과 사업성, 그 사이의 도덕적 가치관에 관하여서도 주목해볼 필요가 있다”고 말했다. 글로벌 기업이 주목한 디지털과 테크 기술이 비즈니스 성장시킨 방법 씽킹데이터 고채영 마케팅 디렉터는 '찐팬을 만드는 데이터 기반 UX 전략'이라는 주제로 발표를 진행했다. 고 디렉터는 "데이터를 기반으로 브랜딩을 이어가는 방법은 전 세계적으로도 뜨거운 화두다. UX기반으로 설계를 최적화하는 접근이 필요하다"고 말하며 발표를 마무리했다. 우아한청년들 라이더디자인팀 팀장 김관우는 '기술과 감성 사이: 생성형 AI와 디자이너의 역할 변화'를 주제로 단상에 올랐다. 김 팀장은 생성형 AI를 활용해 광고소재의 A/B 테스트를 통해 회원가입을 효율적으로 유도할 수 있다고 설명했다. 그러면서 "기존의 2D 이미지를 기반으로 AI를 활용해 손쉽게 영상 콘텐츠로 확장하고, 이를 통해 소비자 대상 판매를 효과적으로 증대시킬 수 있다. 다만 생성형 AI가 모든 문제를 해결해주는 만능 도구는 아니기에, 디자이너가 AI 결과물을 섬세하게 다듬어 거부감 없는 이미지로 완성하는 역할이 중요해질 것"이라고 말했다. 최근 AI 콘텐츠에서 느껴지는 특유의 이질감을 예시로 들며, 최종 결과물의 완성도는 여전히 디자이너의 손에 달려 있다고 덧붙였다. 이어지는 배달의민족 좌담회에는 김관우 팀장이 좌장으로, 이재언 우아한청년들 브랜드디자인 파트장과 임동준 우아한테크코스 연사가 '생성형 AI와 디자인의 동행: 마케팅에서 패션까지, 창의성의 진화'라는 제목으로 자리에 섰다. 이재언 파트장은 배민라이더웨어 프로젝트를 소개하며 “AI가 디자이너의 역할을 대체하는 것이 아니라, 가능성을 확장하는 도구다. 이제는 AI를 활용해 패션 브랜드의 전문성과 실행력을 동시에 강화할 수 있다”며 “외부 협력사와의 커뮤니케이션에도 AI 도구를 적극 활용해, 짧은 시간 내 브랜드 콘셉트부터 비주얼 방향성, 양산까지 효과적으로 정립할 수 있었다"고 밝혔다. 우아한형제들 우아한테크코스의 임동준 연사는 "프롬프트란 단순한 입력이 아니라 AI의 반응을 유도하고 엔지니어링하는 과정"이라고 설명했다. 그러면서 "효과적인 AI 활용을 위해서는 결과를 구조화하고 예측하는 능력은 물론, 스스로 개선해나가는 과정이 중요하다. AI에게 의도적으로 '반대로 생각해보라'는 프롬프트를 주는 것이 창의성을 자극하는 유용한 방법이 될 수 있다"고 덧붙였다. AI 시대에서도 흔들리지 않을 소비자와의 소통방법이란 2부의 시작으로 김태훈 LG유플러스 상무(광고커머스사업 단장)가 '살아남는 기업들의 필수전략, 낙타처럼 적게 소모하고 깊게 연결하라'의 주제로 청중을 사로잡았다. 김태훈 상무는 "최근 많은 기업들은 생존을 위해 필요한 전략은 자원을 효율적으로 쓰고, 반복 가능한 구조를 만드는 '낙타형 기업' 모델을 지향하고 있다. 낙타형 기업은 불확실한 환경에서도 핵심에 집중하고, 고객과의 관계를 깊게 이어가며, 내부 기능을 내재화해 견고한 플라이휠을 구축한다"고 서두를 뗐다. 그러면서 “스타트업이 생존하고 성장하려면 고객생애가치와 고객획득비용 등 재무적 효율성과 함께, 플라이휠 기반의 구조적 성장 전략이 필요하다”며 “마케팅 퍼널로 고객을 모으고, 플라이휠로 그 고객들을 유지하며 성장시키는 구조다. 이 두 가지를 통합한 '소라(Spiral Funnel)' 같은 구조가 새로운 마케팅 전략의 핵심이 될 것이”이라고 말했다. 이어 “고객이 한 번 유입되면 소라처럼 안으로 들어와 반복적 관계를 형성하고, 그 안에서 새로운 고객을 또 만들어낸다. 우리는 이 과정에서 '위기에 흔들리지 않는 근육'을 키워야 할 것”이라고 덧붙였다. 조성현 틱톡 크리에이티브 컨설턴트는 '브랜드 경험은 멈추지 않는다 : AI 시대의 설계법"을 제목으로 카피라이터, 브랜드마케터를 거쳐 현재 틱톡에서의 브랜딩을 바라보는 경험을 나눴다. 조 연사는 “과거에는 브랜드들이 태도 경험을 팔았고, 현재는 행동 경험을 팔고 있다. 디지털 시대를 거쳐 이런 브랜드 경험들이 가속화되고 있다”면서 “AI 시대가 되면서 소비자가 브랜드를 만나는 디지털 콘텐츠 경험이 더욱 확장될 것으로 될 것으로 보인다. 결국, 시대가 바뀌어도 경험의 본질은 바뀌지 않을 것이고, 콘텐츠와 크리에이티브의 중요도 역시 높아질 것”이라고 전망했다. 최진호 넥스트웨이브랩 대표는 “장기적인 브랜드 성장을 위해서는 브랜딩은 필수불가결한 존재다. 이제는 해외지사를 설립하지 않더라도, TV광고를 통하여 북미시장에 진출할 수 있을 뿐더러 브랜딩까지도 책임질 수 있는 시대가 열렸다”고 소개했다. 이어 최 대표는 “북미에서 TV는 여전히 가장 강력한 효과를 지닌 매체다. 하지만 오늘날의 커넥티드 TV(CTV) 광고는 IP 기반 타깃팅과 최적화, 그리고 성과 측정이 가능한 형태로 진화했다”면서 “특히 북미에서 tvScientific을 통해 시청자가 웹사이트를 방문한 이력과 앱을 설치한 행태, 그리고 구매전환까지 이뤄졌는지까지 모두 측정할 수 있다. 이는 곧 구글과 메타 등 모바일 마케팅 채널과 유사한 방식으로 TV 광고도 운영할 수 있게 됐음을 의미한다”고 설명했다.

2025.07.17 17:23백봉삼

오케스트로 "AI 도입 최대 장벽은 GPU 비용"

인공지능(AI) 수요가 빠르게 증가하는 가운데 기업들이 도입을 주저하는 가장 큰 이유로 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 구축 비용이 꼽혔다. 17일 오케스트로는 이같은 내용을 담은 '클라우드 환경에서의 AI 활용방안' 설문 결과를 발표했다. 지난달 진행된 이번 설문에는 클라우드 서비스를 사용하는 기업·공공기관 종사자 6천615명이 참여했다. 설문 결과에 따르면 AI 도입 시 가장 큰 제약 요인은 GPU 등 기술 도입 비용(23.5%)이었다. 이어 전문 인력 부족(22.6%), 데이터 보안 우려(14.4%)가 뒤를 이었다. AI 도입은 초기 구축비도 크지만 사용량 기반의 과금 구조로 인해 장기적인 총소유비용(TCO) 부담이 크다. 여기에 AI 학습과 운영에 활용되는 핵심 데이터가 외부 클라우드에 저장되면서 보안 우려도 높아지고 있다. 비용과 보안이라는 이중 부담 속에서 퍼블릭 클라우드 기반 AI 환경의 한계가 분명해지면서 내부 데이터를 활용한 프라이빗 AI 환경이 대세로 자리잡고 있다는 게 오케스트로 측 설명이다. AI에 대한 기대 역시 현실적인 해법에 집중됐다. 비용 최적화와 실시간 보안 대응이 각각 20.7%로 가장 높았고 장애 원인 분석(17.1%)과 성능 병목 해소'(15.9%)가 뒤를 이었다. 이러한 기대는 기업이 실제 겪고 있는 클라우드 운영 과제와도 맞닿아 있는 것으로 나타났다. 응답 기업들은 ▲비용 최적화(22.7%) ▲보안 관리(19.1%) ▲장애 대응(15.2%)을 주요 과제로 꼽았으며 가장 많은 시간을 투입하는 작업 역시 ▲비용 분석 및 최적화(22.7%) ▲모니터링 및 장애 대응(19.5%) 순으로 나타났다. 운영상의 과제는 기업 규모에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 대기업은 보안 관리와 비용 분석에 중견기업은 인프라 구성과 모니터링에 중소기업은 비용 최적화에 집중하는 것으로 조사됐다. GPU 투자 여력에서도 격차가 컸다. 중견기업은 월 500만~2천만원대(33.3%)에 몰렸고 대기업은 월 1억원 이상(34.5%)에 집중됐다. 클라우드 인프라 구조도 점점 더 복잡해지고 있는 것으로 확인됐다. 이번 설문에서 전체 응답 기업의 49.1%가 멀티 또는 하이브리드 클라우드를 사용 중이라고 답했다. 이들 중 60.2%는 3개 이상의 클라우드를 동시에 운영 중인 것으로 조사됐다. 이처럼 점점 복잡해진 환경 속에서 오케스트로는 퍼블릭과 프라이빗은 물론 멀티‧하이브리드까지 아우르는 통합 관리 솔루션 '오케스트로 CMP'를 앞세워 사업 확장에 나서고 있다. GPU 인프라 비용과 AI 도입 장벽을 낮추기 위한 '클라우드 포 AI' 전략도 추진 중이다. 기업들이 AI 도입에서 가장 큰 부담으로 느끼는 GPU 인프라 문제에 대해 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'를 해법으로 제시하고 있다. 고성능 연산이 요구되는 AI 환경에서는 GPU 자원을 효율적이고 안정적으로 활용하는 것이 핵심이다. 아울러 생성형 AI 챗봇 '클라리넷'과 지식 검색 플랫폼 '오보에(G-AIDSP)'를 통해 인프라 운영 자동화부터 정보 탐색까지 아우르는 AI 환경을 제공하고 있다. 김범재 오케스트로 대표는 "GPU 인프라 도입에 대한 부담과 데이터 보안에 대한 우려가 여전한 상황에서 운영 효율성과 자동화를 중심으로 한 실질적인 AI 도입 전략이 중요해지고 있다"며 "복잡한 클라우드 환경에서도 고객이 비용과 보안 걱정 없이 AI를 안정적으로 도입할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2025.07.17 16:06한정호

"외산 의존 탈피"…이노그리드, 데이터센터 국산화 실증 주도

이노그리드가 인공지능(AI) 시대 데이터센터 기술의 국산화율 제고를 위한 핵심적인 역할을 맡게 됐다. 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '국산 장비·SW 개발고도화 및 실증' 사업의 우선협상대상자로 선정됐다고 17일 밝혔다. 이노그리드는 AI 기반의 예측·자동화 운영관리 기술 확보를 통해 데이터센터 인프라 관리(DCIM) 고도화와 국산화를 추진하고 국산 데이터센터 기술의 경쟁력을 강화하고자 이번 실증 사업에 참여했다. 이번 실증 사업에서 이노그리드는 주관사로서 공동연구기관인 위엠비와 함께 ▲3D 디지털 트윈 기반 DCIM 시스템 ▲AI 기반 성능 예측 분석 시스템 ▲클라우드 관리 플랫폼(CMP) 구축 및 DCIM 연동 기술 ▲통합 운영관리 플랫폼 등 4가지 핵심 기술을 개발하고 실제 테스트베드에서 실증을 추진할 계획이다. 해당 실증 과제를 통해 데이터센터의 에너지 효율을 높이고 운영 비용을 대폭 절감하는 동시에 장애를 사전에 예측하고 자동 대응하는 시스템을 구축해 서비스 안정성과 생산성을 향상시킬 계획이다. 또 국산 장비와 소프트웨어(SW)의 실증을 통해 외산 의존도를 낮추고 기술 자립도를 확보하며 글로벌 시장 진출의 기반도 마련한다는 목표다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 우선협상대상자 선정은 이노그리드의 CMP 솔루션이 AI 기반의 DCIM 분야의 핵심 솔루션으로 인정받았다는 점에서 매우 뜻깊다"며 "이번 사업으로 국내 클라우드 및 AI 인프라 시장을 선도하는 기술 리딩 기업으로 도약할 기반을 마련했다"고 말했다. 이어 "앞으로도 CMP 고도화는 물론 AI 기반 클라우드 인프라 시장에서 확고한 입지를 다지기 위해 기술 혁신을 이어가겠다"고 덧붙였다.

2025.07.17 15:05한정호

"한국형 LLM 키운다"…정부, 24억 들여 AI 성능평가 데이터 구축

과학기술정보통신부(과기정통부)가 한국형 생성형 인공지능(AI) 모델의 경쟁력을 끌어올리기 위해 성능평가용 고품질 데이터셋 구축에 나섰다. 영어 위주의 기존 평가 체계를 보완하고 국내 문화·문맥을 반영한 새로운 기준점을 제시하겠다는 전략이다. 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원은 다음 달 7일까지 '성능 평가 데이터셋 구축 사업'의 수행기관을 공개 모집한다고 17일 밝혔다. 이번 사업은 독자 AI 파운데이션 모델 개발의 후속 조치로, 총 24억원을 투입해 수학, 지식, 장문이해 등 3개 분야에서 평가 데이터를 만든다. 평가 데이터는 한국어 기반 거대언어모델(LLM)의 성능을 정량·정성적으로 검증할 수 있도록 구성된다. 과제당 지원금은 8억원이며 수행기관은 컨소시엄 형태로 참여해야 하고 초거대 AI나 대규모 자연어처리 개발 경험이 있는 기업 또는 기관이 필수로 포함돼야 한다. 우선 구축 대상은 ▲수학 ▲지식 ▲장문이해 등 세 가지다. 수학 분야는 한국어-영어 병렬 형태로 추론형 수학 문제와 정답을 구성하며 글로벌 고난도 문제집 수준의 난이도를 요구한다. 지식 분야는 한국형 역사·문화 등을 평가할 수 있도록 주제별 질의-정답과 추론형 문항을 포함해야 하며 글로벌 공통 지식 항목도 함께 설계해야 한다. 장문이해 분야는 32K 이상 긴 문맥을 기반으로 논리 판단, 문맥 결속력 등을 테스트할 수 있는 업무수행형 데이터가 핵심이다. 정부는 이번 공모를 통해 구축된 데이터셋을 '정예팀'뿐만 아니라 국내 모든 AI 개발기관에 공개할 계획이다. 향후 멀티모달, 에이전트 AI 영역까지 평가영역을 넓힌다는 구상도 포함돼 있다. 이번 공모는 과제 제안부터 최종 평가까지 단계별로 품질 검증과 산출물 보완 절차가 마련돼 있다. 공고는 오는 8월까지 진행되며 11월 중간 점검을 거쳐 12월 최종 평가 후 결과물이 도출된다. 이후 내년 1월부터는 본격적인 보완 및 확산이 추진된다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "국민이 체감할 수 있는 고성능 AI 모델을 확보하려면 평가 기준도 우리 사회와 문화가 반영돼야 한다"며 "이번에 구축되는 성능평가 데이터셋은 국내 AI 생태계 전반의 활용을 염두에 두고 공개할 예정"이라고 밝혔다.

2025.07.17 15:03조이환

메타 투자받은 스케일 AI, 정규직 14% 감원한다

페이스북의 모회사 메타로부터 143억 달러(약 19조8천341억 원)를 투자받은 인공지능(AI) 스타트업 스케일 AI가 데이터 라벨링 분야에서 200명 가량의 직원을 해고한다. 16일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 스케일 AI 대변인 조 오스본은 전체 글로벌 인력의 약 14%에 해당하는 정규직 직원 200명을 감원하고, 수천 명의 계약직 중 500명과의 협업도 중단할 계획이라고 밝혔다. 오스본 대변인은 “더욱 빠르게 움직일 수 있도록 데이터 비즈니스를 간소화하려는 조치”라고 언급했다. 그러면서 기업 및 정부 대상 여업 부문 등 다른 분야에서는 인력을 확충할 예정이라고 부연했다. 최근 직원들에게 보낸 메모에서 제이슨 드로지 임시 최고경영자(CEO)는 이번 구조조정의 배경으로 데이터 라벨링 사업 부문이 지난 1년 간 너무 빠르게 인력을 늘려 조직이 과잉 구조화됐으며 불필요한 관료주의와 팀의 사명에 혼란을 초래한 점을 들었다. 또 그는 “시장 수요의 변화도 구조조정의 또 다른 이유”라고 덧붙이며 메타와의 거래 이후 일부 주요 고객들이 스케일 AI와의 작업을 중단했다고 말했다. 여기에는 AI 챗봇 챗GPT 개발사 오픈AI와 세계 최대 검색 엔진 업체 구글이 포함된다. 2016년에 설립된 스케일 AI는 AI 모델 개발에 필요한 데이터를 라벨링하고 주석을 달아주는 분야에서 선두 기업으로 평가받고 있다. 지난해에는 약 8억7천만 달러(1조2천2067억 원)의 매출을 올렸으며 올해 매출은 20억 달러(2조7천740억 원)로 예상된다. 앞서 메타는 이 기업에 143억 달러를 투자해 49%의 지분을 확보한 바 있다. 스케일 AI가 선두 업체임에도 ▲튜링 ▲인비저블 테크놀로지 ▲라벨박스 ▲우버 등 경쟁자들이 증가하고 있는 것 또한 위협 요인으로 작용한다. 특히, 메타가 스케일 AI이 고객 AI 개발 상황을 들여다볼 수 있다는 우려에 일부 고객들이 경쟁 업체로 이동하고 있다. 드로지 임시 CEO는 이번 변화가 장기적인 경쟁력을 높이고 효율을 향상시키며, 가장 수익성 높은 기회에 집중할 수 있도록 데이터 라벨링 부문을 재정비하려는 목적이라고 밝히기도 했다. 그는 “기존 고객을 더 잘 지원하고 다시 협업할 수 있는 발판이 될 것”이라고 단언했다. 또 오스본 대변인은 올해 하반기 맞춤형 AI 애플리케이션 개발과 미국 국방부 등 미국 및 전 세계 정부 기관과의 협업을 위한 인재 수백 명을 채용할 계획이라고 설명했다.

2025.07.17 09:09박서린

남부발전, 공공기관 최초 범용 생성형 AI 챗봇 'KEMI' 개발

한국남부발전(대표 김준동)은 공공기관 최초로 다목적 범용 생성형 인공지능(AI) 챗봇 서비스인 'KEMI(KOSPO Evolving Mind Innovation)'를 개발완료했다고 16일 밝혔다. 현재 가오픈 상태에서 내부 직원을 대상으로 베타테스트를 진행 중이며, 8월 중 공식 서비스를 오픈할 예정이다. 남부발전은 KEMI가 단순한 정보검색을 넘어, 전력 생산관리·고객 상담·내부 업무 지원 등 다양한 분야에서 활용 가능한 생성형 AI 솔루션으로 설계돼 공공 에너지 분야 디지털 전환을 선도할 것으로 기대했다. 남부발전은 지난해 7월 15일부터 약 1년에 걸쳐 코난테크놀로지와 협력해 KEMI를 개발했다. 지난달 16일부터 지난 4일까지 AI 전문가와 사내 직원이 진행한 성능평가에서 평균 91점을 획득하며 공공성과 안전성을 고려한 맞춤형 생성형 AI로 완성도를 확인했다. 2025년 8월 정식 오픈을 목표로, 현재 현업 전문가 그룹인 'AI프론티어' 20명과 AI디지털본부 직원 30여 명이 참여하는 가오픈 단계에서 다양한 피드백을 수집하고 있다. 남부발전은 이를 기반으로 사용자 경험 개선 및 보안성 강화에 주력하고 있다. 새 정부가 AI 기술의 공공 활용 확대와 민간 혁신 지원을 주요 정책으로 제시한 가운데, KEMI는 이러한 정책 기조에 부합하는 대표적인 사례로 평가받고 있다. 특히, 공공기관 내부에서 발생하는 다양한 데이터를 기반으로 학습돼 국내 AI 생태계 자립화와 데이터 주권 강화 측면에서도 의미 있는 성과를 거뒀다. KEMI는 정식 오픈 이후에도 지속적인 데이터 업데이트를 통해 발전소 운영 효율화, 데이터 분석 및 예측, 문서 작업 효율화, 고객 응대 자동화, 내부 교육 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용될 예정이다. 코난테크놀로지는 이번 KEMI 개발에서 AI 모델 최적화, 다중 복합 RAG 구현, KEMI 개발 플랫폼 설계 등 핵심 기술을 지원했다. 남부발전은 이번 협력을 통해 민간 기술력을 공공분야에 성공적으로 접목해 공공기관 디지털 전환 모범 사례를 제시하고, 국내 AI 생태계 발전에도 기여했다. 김경민 남부발전 AI디지털본부장은 “남부발전은 2023년부터 생성형 AI를 활용하기 위한 준비를 해왔다”며 “KEMI는 다목적 범용 생성형 AI 서비스 구축에 성공한 공공의 유일 사례로, 공공기관의 AI 도입에 있어 중요한 마중물이 될 것”이라고 밝혔다.

2025.07.16 21:20주문정

2025년 의료 AI·데이터 활용 바우처 지원사업 수요기관 공모

보건복지부와 한국보건의료정보원은 안전한 의료데이터 활용 촉진을 위해 '의료 AI 데이터 활용 바우처 지원사업' 수요기업을 7월16일부터 8월8일까지 공모한다고 밝혔다. 복지부는 2025년 제2회 추가경정 예산으로 24억원을 추가 편성해 역량 있는 의료 AI 기업과 스타트업이 의료데이터 중심병원(의료기관에 축적된 임상데이터를 연구·개발에 활용할 수 있도록 데이터 인프라와 활용 절차 구축을 지원받는 7개 컨소시엄의 43개 의료기관) 데이터를 활용해 AI 기반 제품·서비스를 개발할 수 있도록 최대 4억원까지 지원한다. 지원대상은 의료데이터 기반으로 AI 기술을 활용한 제품·서비스(제약·의료기기·디지털헬스케어 등)를 개발·운영하는 중소기업·스타트업 8개소 내외이며, 대형과제 최대 4억원(4개소 선정), 중형과제 최대 2억원(4개소 선정)을 지원할 예정이다. 지원 대상으로 선정된 기업과 의료기관 간 협약을 체결하고, 협약 내용에 따라 데이터 제공, 분석 등에 필요한 비용을 바우처로 지급한다. 최근 의료 AI 산업 분야는 정형 데이터뿐만 아니라 멀티모달·맞춤형 데이터에 대한 수요가 증가하는 상황에서 의료 AI 제품·서비스 개발의 마중물이 될 이번 바우처 지원으로 고품질 멀티모달 데이터의 안전한 활용 사례가 축적될 것으로 기대되고 있다. 염민섭 한국보건의료정보원 원장은 “의료 AI·데이터 활용 바우처 지원사업은 공급기관(의료데이터 중심병원43개소)이 보유한 고품질 의료데이터를 기반으로 수요기관의 인공지능을 활용한 제품개발을 촉진하고, 헬스케어 산업 전반의 경쟁력을 높이기 위한 중요한 마중물 사업”이라며 “앞으로도 데이터 기반 디지털헬스 혁신이 국민 건강 증진과 바이오헬스 산업 성장으로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다”라고 밝혔다.

2025.07.16 16:46조민규

문신학 산업 차관 "제조업 AI 전환(AX), 관계부처 긴밀히 협조해야 가능"

문신학 산업통상자원부 제1차관은 16일 “제조업 AI 전환은 한 부처만이 주도해서 할 수 있는 것이 아니라 관계 부처 간 긴밀히 협조할 때 가능하다”고 밝혔다. 문 차관은 이날 제조업 AI 전환(AX) 방안 논의를 위한 관계 부처 합동회의에서 “AI 기술이 연구 현장과 데이터센터와 더불어 우리 기업의 제조·생산 현장까지 스며들 때 AI 강국이 완성될 것”이라며 “제조업 AX 확산을 위한 정책적 노력을 결집하여 글로벌 AI 3대 강국 달성을 위해 달려가겠다”고 말했다. 이날 회의는 AI를 제조·생산 현장에 접목해 실질적인 부가가치를 창출하고 AI 수요를 대대적으로 확산함으로써, '글로벌 AI 3대 강국' 달성을 가속할 필요가 있다는 공감대 속에서 마련됐다. 산업부는 제조업 AX에 대한 관계 부처 간 협력을 촉진하기 위해 부내에 '제조AI 확산 TF'를 발족하고 과장급 AI 전문가 3명(신용민(TF팀장, 전기전자제어전공), 송영진(TF부팀장, 컴퓨터공학전공), 권순목(TF부팀장, 전기전자제어전공))을 전격 배치할 계획이다. 산업부는 제조AI 확산 TF가 AI 전문성을 기반으로 현장에서 통하는 실질적인 정책을 관계 부처와 함께 설계함으로써 대한민국 제조업에 AX를 대대적으로 확산하는 역할을 할 것으로 기대했다.

2025.07.16 16:23주문정

'AI 전용 인프라' 전면에 내건 아이티센씨티에스…엔비디아 'H200' 무장

아이티센씨티에스가 고성능 인공지능(AI) 인프라를 구축하며 그룹 역량 강화와 대고객 서비스 품질 향상에 나선다. 아이티센씨티에스 'AI 이노베이션 데이터센터'를 공식 개소했다고 16일 밝혔다. AI 센터는 엔비디아의 최신 H200 GPU와 시스코의 400G 이상 고성능 네트워크 장비를 기반으로 초고속·초저지연의 AI 전용 인프라를 구현한 것이 핵심이다. 아이티센씨티에스는 이번 AI 센터에 CPU를 거치지 않고 GPU 간 직접 메모리 접근을 가능하게 하는 'RoCE' 기술을 도입했다. 이를 통해 AI 워크로드 수행 시 발생하는 네트워크 병목을 최소화하고 대규모 분산 훈련과 실시간 추론 환경에서 최소 40% 이상의 네트워크 성능 향상을 이뤄냈다. GPU 간 통신 효율도 비약적으로 개선돼 AI 모델이 수백 테라바이트(TB) 규모의 데이터셋을 지연 없이 처리할 수 있는 기반을 마련했다. 여기에 시스코의 차세대 AI 네트워크 아키텍처인 '넥서스 하이퍼패브릭'을 함께 적용해 GPU 클러스터와 스토리지, 컴퓨팅 노드 간 데이터 흐름을 최적화함으로써 AI 모델 학습 속도는 최대 60% 향상됐고 데이터 전송 지연은 2μs 이하로 단축됐다. 또 수천 개 노드 간 선형 확장이 가능한 네트워크 구조를 구현해 초지능형 AI 인프라 기반을 구성했다. AI 센터는 데모 센터 형태로 운영되며 AI 기술·인프라를 실증하고 고객 맞춤형 아키텍처를 테스트하는 공간으로 활용된다. 아이티센씨티에스는 이를 통해 아이티센그룹 전반의 AI 역량을 강화할 계획이다. 나아가 공공기관·금융권·제조업 등 데이터 처리 속도가 핵심인 산업군을 대상으로 고도화된 AI 인프라 서비스를 제공함으로써 대고객 서비스 품질 향상도 기대하고 있다. 아이티센씨티에스 관계자는 "시스코의 넥서스 하이퍼패브릭 아키텍처는 RoCE 네트워크 기반 AI 인프라가 느리다는 고정관념을 깨뜨렸다"며 "진정한 AI 성능을 실현할 수 있는 인프라를 제공함으로써 고객에게 실질적인 가치를 전하겠다"고 밝혔다.

2025.07.16 14:41한정호

KT, 한국적 AI 위한 'K 데이터 얼라이언스' 출범

KT는 16일 서울 송파구 소피텔 앰배서더 서울에서 'K 데이터 얼라이언스' 협약식을 개최했다고 밝혔다. 이는 한국적 AI 경쟁력의 핵심인 고품질 데이터를 신뢰성 있게 교류하고자 한국 대표 기업, 공공기관, 학계 간 협력을 본격화하는 취지다. 이날 협약에는 KT를 비롯해 고려대 민족문화연구원, 두산디지털이노베이션, 아이스크림에듀, 중앙일보, EBS, 한글학회 등 7개 기관이 참여해 'K 데이터 얼라이언스' 출범을 공식화했다. 이어 AI 데이터 생태계 구축에 대한 논의도 진행됐다. KT는 주관사로서, 한국어 고유 표현과 사회·문화적 맥락, 사용자 목적을 반영한 고품질 데이터의 중요성을 강조했다. 또한, 각 기관이 보유한 한국적 데이터 공유의 의미와 가치를 역설했다. 이번 얼라이언스 결성은 한국적 AI의 구현과 활용을 넘어, 협력과 개방을 통한 생태계 확산과 글로벌 경쟁력 확보를 위한 공감대에서 출발했다. 참여 기관들은 앞으로 ▲한국적 AI를 위한 데이터 구축 ▲도메인별 선도 사례 창출 ▲성과 홍보 및 대외 확산 ▲인문·사회 분야 연구를 위한 협력 등을 추진할 계획이다. KT는 한국의 언어, 문화, 지식 등 정체성을 담은 AI 개발을 위해 교육, 인문, 역사, 언론 등 각 분야 대표 콘텐츠를 보유한 기관들과의 연합을 주도해 왔다. 각 기관의 콘텐츠는 고품질 데이터로 가공·구조화돼, KT의 독자 모델 '믿:음 2.0', 마이크로소프트 협력 기반 GPT, 오픈소스 모델 등 다양한 한국형 AI 학습에 활용된다. 특히, EBS의 질문-답변형 학습 콘텐츠는 AI의 추론 능력을 높이는 핵심 자원이며, 중앙일보의 뉴스 콘텐츠는 한국 사회와 문맥을 깊이 이해하는 데 유용한 학습 기반으로 평가된다. 앞으로 KT는 정기 협의체 운영, 성과 공유, 신규 과제 발굴 등을 통해 얼라이언스의 실행력을 강화하고, 참여 기관을 확대해 데이터·모델·서비스로 이어지는 정교한 한국형 AI 생태계를 구축할 방침이다. 이날 행사에 참여한 허은 고려대학교 민족문화연구원 원장은 “한국적 AI 발전을 위해 높은 수준의 한국학 전문 자료를 AI 학습용 데이터로 활용하는 것은 필수”라며 “K 데이터 얼라이언스는 이를 현실화하는 데 중요한 플랫폼이 될 것”이라고 강조했다. 유규오 EBS 디지털학교교육본부 본부장은 “EBS는 교육공영방송사로서 다양한 플랫폼을 통해 교육 격차를 줄이고 배움의 문턱을 낮추는 데 집중해왔다”며 “이러한 가치를 지닌 EBS 데이터가 KT의 신뢰성 높은 데이터 처리 기술과 연결될 때 학생 개개인의 학습 성장을 지원하는 새로운 길을 여는 계기가 될 것”이라고 전망했다. 남길임 한글학회 연구이사 교수는 “검색어를 입력하던 시대를 넘어 인공지능과 직접 문답하는 시대가 열린 지금 한국어와 한국인의 정서에 담긴 언어문화, 맥락, 공동체 윤리 등을 제대로 이해하고 책임있게 응답하는 인공지능이 필요하다”며 “한글학회가 쌓아 온 한국어 연구와 자원을 토대로 한국어의 사회·문화적 맥락과 윤리적 가치를 제대로 이해하고 생성하는 인공지능으로 나아가는데 협력할 것”이라고 전했다. 오승필 KT 기술혁신부문 부사장은 “한국적 AI는 국가의 AI 경쟁력을 높이는 동시에 기업의 AI 혁신을 촉진하고 국민이 일상 속에서 체감할 수 있는 실용적 가치로 이어져야 한다”며 “K 데이터 얼라이언스가 한국적 AI의 지속적인 고도화와 실용화에 있어 핵심 동력이 될 수 있도록 힘을 모아 협력해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2025.07.16 10:35진성우

[기고] 엣지 AI, 실시간 지능화 시대를 열다

한국의 엣지 AI 시장은 2024년 3억1천490만 달러(한화 약 4천400억원) 규모에서 연평균 27.7%의 성장률로 빠르게 확대돼 2030년에는 13억5천만 달러(약 1조8천800억원)에 이를 것으로 전망된다. 또한 2024년에는 하드웨어가 시장을 주도했으나, 2025년부터 2030년까지는 소프트웨어 부문이 가장 빠르게 성장할 것으로 예상된다. 실시간 AI 애플리케이션이 발전하면서 생성형 AI의 미래는 엣지 컴퓨팅에 달려있다는 점은 분명해졌다. 골드만삭스는 AI가 데이터센터 전력 수요의 19% 이상을 차지할 것으로 전망했다. 이러한 막대한 에너지 소비는 조직이 AI 도입 방식을 근본적으로 재설계해야 함을 분명히 보여준다. 기존 클라우드 기반 AI 처리는 지연 시간, 대역폭 제약, 비용 증가 등의 문제에 직면하고 있다. 결국 AI 워크로드를 엣지로 옮기는 일은 더 이상 선택이 아닌 필수가 됐다. 한국은 세계 최고 수준의 디지털 인프라를 갖춘 만큼, 엣지 AI로의 전환을 이끌기에 유리한 위치에 있다. 정부는 국가 전력망의 부담을 완화하기 위해 데이터센터를 수도권 외 지역으로 분산하는 전략을 제시했다. 엣지 AI는 이러한 정책을 기술적으로 지원할 수 있다. 전력 소모가 큰 AI 학습 작업은 지방에서 처리하고, 지연 시간에 민감한 추론 작업은 엣지 디바이스를 통해 도심에서 실시간으로 처리하는 방식이 구현 가능하기 때문이다. 결과적으로 사용자와 가까운 위치에서 빠르고 안정적인 AI 서비스를 제공할 수 있는 환경이 마련된다. 엣지 AI는 사용자와 데이터 발생 지점 가까이에 AI 모델을 배치함으로써 지연 시간을 줄이고, 데이터 전송 비용을 최소화하며, 실시간 처리를 가능하게 한다. 이미 디지털 아바타, 결함 탐지, AI 기반 감시 시스템 등 즉각적인 판단이 요구되는 분야에서 운영 방식의 변화를 이끌고 있다. 한국은 엣지 AI 도입 초기 단계에 있지만, 제조업, 헬스케어, 로보틱스를 중심으로 빠르게 확산될 것으로 예상된다. 대표적인 활용 사례로는 영상 인식 기반 결함 점검, 자동화 설비, 디지털 트윈, 실시간 분석 등이 있다. 또한 AI 워크로드가 커질수록 클라우드 저장소와 컴퓨팅 리소스에 드는 비용 역시 기하급수적으로 증가하고 있다. 엣지 디바이스를 활용하면 연산 처리를 분산해 클라우드 비용을 크게 줄이는 동시에, 대규모 데이터센터의 에너지 소비를 낮춰 환경적 부담을 덜 수 있다. 아울러 엣지 AI는 개인정보를 데이터 수집 지점에서 직접 처리해, 데이터 전송이나 중앙 집중형 저장 과정에서 발생할 수 있는 보안 및 프라이버시 리스크를 줄이는 데 기여한다. 엣지 AI는 분명한 이점을 제공하지만, 실제 배포 단계에서는 다양한 과제를 수반한다. 범용 AI 모델은 모든 상황에 바로 적용할 수 있는 해법이 아니며, 각 기업의 내부 데이터에 기반한 맞춤형 조정이 필요하다. 성공적인 도입을 위해서는 시스템을 지속적으로 조율할 수 있는 AI 전문 인력이 필수적이다. 국내 고객들은 사용 편의성과 저지연 응답성은 물론, 새로운 데이터에 따라 모델을 발전시킬 수 있는 유연성도 핵심적으로 고려하는 경향이 있다. 한국에서 엣지 AI의 잠재력을 온전히 실현하려면 관련 조직 간의 긴밀한 협력이 필수적이다. 정부는 AI 전용 서버 및 R&D 인프라에 대한 투자를 확대하고, 교육과 인재 양성 프로그램을 통해 기반을 강화해야 한다. 솔루션 제공업체의 경우 전력 효율이 높은 엣지 AI 시스템을 설계하고, 엣지 데이터센터에 수냉식 냉각과 같은 지속가능한 기술을 적극 도입할 필요가 있다. 이러한 공동의 노력은 한국의 디지털 경쟁력을 강화하는 동시에, 환경적 부담을 줄이는 핵심 동력이 될 것이다. 엣지 AI는 산업 전반에서 실시간 지능화를 실현하며, AI 생태계를 새롭게 정의하고 있다. 에너지 최적화, 데이터 주권, 기술 리더십이 핵심 전략 과제인 한국에서 엣지 AI는 단순한 기술 도입을 넘어, 차세대 AI 혁신을 주도하기 위한 국가적 과제라 할 수 있다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.

2025.07.16 10:31김성민

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