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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

몽고DB, 구글클라우드와 생성형 AI 협력 확대

몽고DB는 최근 개최된 '구글 클라우드 넥스트 2024'에서 구글 클라우드와 협력 강화를 발표했다. 협력 확대로 개발자는 몽고DB 아틀라스 벡터 서치와 구글 클라우드의 버텍스 AI를 사용해 생성형 AI 애플리케이션을 더욱 쉽고 비용 효율적으로 구축, 확장 및 배포할 수 있으며, 빅쿼리를 통한 데이터 처리 시 추가 지원을 제공받을 수 있다. 양사는 유통 및 제조업을 위한 새로운 산업 솔루션을 위해 손잡고, 몰입도 높은 쇼핑 경험과 스마트 팩토리용 데이터 기반 애플리케이션에 적합한 개발 환경을 제공한다. 이와 함께 민감한 데이터 기반의 워크로드 실행을 위한 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드 구글 분산형 클라우드(GDC) 지원도 새롭게 추가됐다. 몽고DB와 구글 클라우드는 2018년 파트너십 체결 이후 켈러 윌리엄스, 파워렛저, 렌트더런웨이, 얼타 등 수천 개의 공동 고객사가 클라우드 네이티브 데이터 전략을 채택하고 조직 운영 및 엔드 유저 서비스 방식을 현대화하도록 도왔다. 몽고DB 아틀라스 서치 노드를 구글 클라우드에서 이용할 수 있게 됨에 따라 아틀라스 벡터 서치 및 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. 특정 기간에만 트래픽이 많은 애플리케이션을 운영하는 금융 서비스 기업의 경우, 아틀라스 서치 노드가 포함된 전용 인프라를 통해 전체 워크로드 중 생성형 AI가 적용된 영역을 분리 및 확장하며 데이터베이스로부터 독립적으로 성능을 최적화할 수 있다. 기업은 전체 데이터베이스 크기를 조정할 필요 없이 자율 작업이 가능한 AI 에이전트를 위해 아틀라스 벡터 서치로 지식 검색 워크로드를 확장할 수 있다. 양사는 지난해 아틀라스 벡터 서치와 버텍스AI의 통합을 발표한 이래 생성형 AI 애플리케이션 구축을 위한 관리형 파운데이션 모델의 선택지를 넓혀왔다. 이제 전용 버텍스AI 확장 프로그램을 통해 데이터 변환이나 아틀라스 및 구글 클라우드 간 데이터 파이프라인을 관리할 필요 없이 엔트로픽, 구글클라우드, 메타, 미스트랄 등 대규모 언어 모델(LLM)을 쉽게 활용할 수 있다. 개발자는 조직의 실시간 운영 데이터로 LLM을 보강할 수 있어 복잡성을 낮추는 한편, 정확성과 신뢰성을 갖추고, 컨텍스트에 맞는 고도로 개인화된 엔드 유저 경험을 제공하는 최신 애플리케이션을 구축할 수 있다. 버텍스AI 콘솔에서 자연어 채팅을 통해 아틀라스에 저장된 데이터로 데이터 작업 및 데이터베이스 운영에 필요한 쿼리를 자동 생성할 수도 있다. 빅쿼리는 클라우드 전반에서 분석, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 머신 러닝 워크로드를 위한 확장성 및 비용 효율성을 갖춘 서버리스 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스다. 현재 개발팀은 빅쿼리와 아틀라스 간 양방향 동기화를 통해 실시간 운영 데이터로 분석 워크로드를 강화하거나 엔드 유저 애플리케이션에 기존 엔터프라이즈 데이터에 대한 액세스를 제공하고 있다. 이제 스파크의 저장 프로시져와 빅쿼리의 새로운 통합으로 분석, BI 및 엔드 유저 애플리케이션을 위한 빅쿼리와 아틀라스 간 데이터 처리 워크플로우를 자동화하고 최적화 및 재사용할 수 있다. 수만 개의 기업이 높은 성능과 확장성을 갖춘 다양한 유형의 실시간 애플리케이션 데이터를 안전하게 저장, 처리 및 관리하기 위해 아틀라스를 사용하고 있다. 오늘날 많은 제조기업이 공장 장비 센서, 엔드 유저 애플리케이션, 전사적자원관리(ERP) 시스템 등 여러 소스의 데이터를 결합해 의사결정을 자동화하고 효율성을 높이며 운영 현대화를 도모하고 있으나 여전히 레거시 기술에 대한 의존으로 인해 혁신에 어려움을 겪고 있다. 새로운 아틀라스와 구글 클라우드 매뉴팩처링 데이터 엔진의 통합은 최신 실시간 애플리케이션으로 프로세스를 자동화하고 운영을 최적화하도록 돕는다. 몽고DB는 구글 클라우드의 '인더스트리 밸류 네트워크(IVN)' 파트너 프로그램에 합류해 유통기업이 대규모 고객 경험을 제공할 수 있도록 애플리케이션 구축을 지원한다. IVN은 SI파트너와 협업해 산업 전반에서 차별화된 엔드투엔드 솔루션 개발을 간소화하며 혁신을 가속화하는 이니셔티브다. 유통기업은 디지털 혁신 컨설팅 기업인 킨 앤 카르타의 통합 커머스 네트워크를 사용해 구글 클라우드용 아틀라스에서 비즈니스 요구 사항을 충족하고 고객에게 몰입도 높은 쇼핑 경험을 제공할 수 있는 최신 상거래 아키텍처를 구축할 수 있다. 민감한 데이터를 다루는 정부나 공공기관, 규제 산업군의 기업은 제한적인 워크로드 실행으로 인해 운영 현대화에 어려움을 겪고 있다. GDC에서 제공되는 몽고DB 엔터프라이즈 어드밴스드는 구글 클라우드나 공용 인터넷에 연결되지 않은 에어갭 환경에서 애플리케이션을 구축, 배포 및 확장할 수 있다. 몽고DB는 민감한 워크로드를 실행하는 고객을 위한 분산형 클라우드 프로그램인 '구글 클라우드 레디'에 검증된 솔루션을 제공 중인 초기 소프트웨어 기업 중 한 곳이다. GDC는 정부, 공공기관 및 규제 산업군의 기업이 엄격한 데이터 레지던시와 보안 요구 사항을 해소하도록 돕는다. 이들은 GDC와 엔터프라이즈 어드밴스드의 통합으로 민감한 데이터를 보호하면서 혁신적인 애플리케이션과 기능을 안전하고 유연하게 배포하며 운영 전반을 현대화할 수 있게 됐다. 앨런 차브라 몽고DB 파트너 부문 수석부사장은 “몽고DB와 구글 클라우드의 강력한 파트너십은 다양한 산업군에 걸친 기업의 요구 사항을 충족하기 위해 긴밀히 협력한 결과”라며 “몽고DB는 마켓플레이스 부문에서 '구글 클라우드 올해의 파트너'로 선정되며, 고객의 최신 애플리케이션 구축을 위한 최상의 솔루션을 제공하고 엄격한 보안 및 데이터 프라이버시를 준수하기 위한 노력을 인정받았다”고 밝혔다. 그는 “더 많은 고객이 새로운 유형의 생성형 AI 애플리케이션으로 비즈니스를 강화하는 데 몽고DB와 구글 클라우드를 선택해 양사의 파트너십이 계속 성장하길 기대한다”고 덧붙엿다. 스티븐 오반 구글클라우드 마이그레이션, ISV 및 마켓플레이스 부문 부사장은 “양사는 이미 수천 개의 공동 고객사에 구글 클라우드용 몽고DB 아틀라스를 통한 성공적인 애플리케이션 구축 및 배포를 지원했다”며 “앞으로도 전략적 파트너십을 지속하며, 버텍스 AI 및 빅쿼리를 통한 자동화된 데이터 파이프라인으로 선도적인 모델에 액세스하는 것을 비롯해 생성형 AI로 애플리케이션을 빠르고 효과적으로 구축 및 강화하도록 다양한 선택지를 제공할 것”이라고 강조했다.

2024.04.15 11:46김우용

삼성전자, 'V11' 낸드 개발 본격화…첫 500단 돌파 시도

삼성전자가 차세대 낸드 개발에 박차를 가하고 있다. 지난해 도입한 최신 낸드 제조설비를 통해 현재 V10, V11 제품 개발을 진행 중인 것으로 파악됐다. V11의 목표 적층 수는 570단대로, 낸드 제품 중 첫 500단 시대를 열 것으로 기대된다. 18일 업계에 따르면 삼성전자는 현재 평택캠퍼스에서 V10, V11 낸드 개발을 위한 TF(태스크포스)를 가동 중이다. 낸드는 셀을 수직으로 쌓아올리는 방식으로 개발돼 왔다. 현재 상용화된 가장 최신 세대는 238단 적층의 V8이다. 삼성전자가 V8을 양산하기 시작한 시점은 2022년 4분기부터다. 다음 세대인 V9(280단대 추정)은 올해 양산될 예정이다. 나아가 삼성전자는 차세대 낸드 개발을 위한 준비에 나섰다. 지난해 P3에 도입한 TEL(도쿄일렉트론)·램리서치의 최첨단 식각장비를 도입한 것이 대표적인 사례다. 식각은 반도체 웨이퍼에 회로를 새긴 뒤 남은 물질들을 제거하는 기술로, 낸드 제조의 핵심 공정 중 하나다. 이를 통해 삼성전자는 지난해 하반기부터 V10 및 V11 개발 TF를 가동 중인 것으로 파악됐다. V10의 경우 현재 양산 평가가 진행 중이다. 적층 수는 430단대다. V10부터는 이전 '더블 스택'과 달리 '트리플 스택'을 적용한다. 스택은 낸드 전체를 몇 번에 나눠 쌓는 지를 나타내는 지표다. 예를 들어 430단 낸드를 트리플 스택으로 구현하려면 150단+150단+130단 등으로 쌓아야 한다. 더블 스택 대비 더 많은 제조비용이 투입되지만, 고적층 낸드를 안정적으로 생산하려면 트리플 스택으로의 전환이 필요하다. 삼성전자는 V11에 대한 개발도 착수했다. V11의 경우 570단대로 구현하는 것을 목표로 삼고 있다. 현재 삼성전자가 싱글 스택을 최대 170단대로 구현할 수 있다는 점을 고려하면, 이론상 최대 목표치에 해당한다. V11의 구체적인 개발 완료 목표 시점은 밝혀지지 않았다. 다만 연구소 및 평택캠퍼스 내에 관련 설비가 이미 소량 도입된 상황으로, 삼성전자 역시 V11 개발에 적극 나서고 있는 것으로 알려졌다. 반도체 업계 관계자는 "통상 삼성전자는 최신 제조장비로 낸드 개발을 2~3세대씩 묶어서 진행한다"며 "이번에는 V9, V10, V11을 같이 개발해왔고, V10이 양산 평가에 돌입한 만큼 V11개발에 박차를 가하고 있는 상황"이라고 밝혔다. 한편 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 지난해 4분기 세계 낸드 매출액은 114억8천580만 달러로 전분기 대비 24.5% 증가했다. 올 1분기에도 매출 규모가 전분기 대비 20% 증가할 것으로 예상되는 등 현재 낸드 시장은 뚜렷한 회복세를 보이고 있다.

2024.03.18 13:55장경윤

'AI'로 공정 개선 입증한 램리서치…"고객사 1년간 앓던 문제, 6주만에 해결"

"램리서치 장비 인텔리전스는 AI와 머신러닝을 활용해 공정 상의 핵심 문제를 해결할 수 있습니다. 한국의 한 고객사도 이를 도입해 1년간 해결하지 못했던 문제를 4~6주만에 해결한 적도 있죠" 31일 램리서치는 '세미콘 코리아 2024'에서 미디어 라운드 테이블 행사를 열고 '램리서치 장비 인텔리전스'에 대한 기술력을 소개했다. 램리서치 장비 인텔리전스는 개별 반도체 제조장비 및 팹에 인공지능(AI), 머신러닝(ML)을 적용해 공정 효율화 및 품질을 향상시키는 솔루션이다. 장비 가동을 통해 습득한 데이터를 기반으로 웨이퍼 이동을 최적화하거나, 오류가 발생할 수 있는 요소를 사전에 감지하는 예지보전 등의 기능으로 스마트 팹을 구현하는 것이 핵심 기능이다. 또한 램리서치 장비 인텔리전스는 팹과 팹을 매칭해, 서로 다른 지역에 위치한 상위 팹과 하위 팹의 데이터를 공유 및 분석한다. 이를 통해 하위 팹의 공정 효율성을 끌어 올린다. 이날 발표를 진행한 러셀 도버 램리서치 고객 지원 제품 라인 및 사업개발 총괄은 "AI는 기존 대비 더 많은 장비 데이터와 다중 변형 신호를 처리할 수 있어, 공정 상의 고차원 문제를 더 빠르게 해결할 수 있다"며 "반도체 업계의 모든 선도기업들이 해당 솔루션을 채택하고 있다"고 강조했다. 예를 들어, 첨단 공정을 양산하는 한 고객사는 램리서치 장비 인텔리전스 도입을 통해 임계치수(CD)를 50% 향상시키고, 불량률을 53% 개선했다. 결과적으로 공정 수율을 최대 2% 개선했다. 공정의 수율이 2% 개선되는 경우, 통상적으로 2천만~5천만 달러를 절감할 수 있다는 게 램리서치의 설명이다. 대규모 제조시설에서는 연간 1억 달러의 이득까지도 얻을 수 있을 것으로 분석된다. 러셀 도버 총괄은 "한국의 한 고객사는 까다롭고 복잡한 공정 상 문제에 직면해 1년 동안이나 해결책을 찾지 못했었다"며 "램리서치 장비 인텔리전스 도입으로 4~6주만에 문제를 해결했다. 이는 아주 큰 개선"이라고 밝혔다. 그는 이어 "램리서치 장비 인텔리전스가 방대한 양의 데이터를 다루는 만큼 소프트웨어 측면에서도 기술력 확보에 최선을 다하고 있다"며 "한국에서 진행되는 중요한 소프트웨어 개발은 다른 지역이 아닌 모두 한국에서 직접 개발하고 있다"고 덧붙였다.

2024.01.31 17:49장경윤

램리서치, 박준홍 신임 한국법인 총괄 대표이사 선임

미국 반도체 장비기업 램리서치는 박준홍 부사장을 램리서치코리아의 한국 법인 총괄 대표이사로 선임했다고 30일 밝혔다. 박준홍 대표이사는 2002년 노벨러스 시스템스 미국 본사에 입사해 2012년 램리서치가 노벨러스 시스템즈를 합병하며 램에 합류했다. 이후 기술 개발 리더십 분야에서 반도체 장비 개발 및 전 세계 반도체 고객 지원 업무를 담당해왔다. 2016년에는 램리서치코리아에서 식각 담당 최고기술임원직을 역임했고, 2018년부터 고객사업부 부문장직을 성공적으로 이끌며 리더쉽을 인정받았다. 박준홍 대표이사는 램리서치의 한국 법인인 램리서치코리아, 램리서치매뉴팩춰링코리아, 그리고 글로벌 R&D 센터인 램리서치 코리아테크놀로지 센터를 총괄하며, 고객사의 성공을 위해 혁신적인 장비와 솔루션을 제공하고 한국 반도체 생태계의 일원으로써 파트너들과 협력하는데 주력할 방침이다. 닐 페르난데즈 램리서치 글로벌 고객 운영그룹 수석 부사장은 “램리서치는 1989년 한국 법인을 설립한 이후, 지난 35년 동안 한국 고객 및 K-반도체 생태계와 긴밀한 협력을 통해 함께 성장해왔다"며 "이러한 여정에서 반도체 업계에 대한 깊은 지식과 폭넓은 경험을 가진 박준홍 신임 대표이사가 램리서치코리아를 훌륭하게 이끌어 나갈 것으로 기대한다"고 밝혔다. 박준홍 신임 대표이사는 "전 세계 반도체 업계를 이끌어가는 한국 시장의 비즈니스를 이끄는 중책을 맡게 돼 매우 자랑스럽고 기쁘지만 한편으로 큰 책임감도 느낀다"며 "램리서치는 고객 중심주의를 지향하고 있다. 고객에게 더 빠르고 차별화된 서비스를 제공하고, 한국 반도체 산업의 지속가능한 발전에 이바지 하기 위해 파트너들과 협력해나가는 믿을 수 있는 성장 동반자가 되겠다"고 밝혔다. 한편 현 이상원 대표이사는 올해 6월까지 원활한 업무 이행을 지원할 예정이다. 34년 동안 글로벌 반도체 장비 업계를 누비며 업력을 쌓은 이 대표는 2021년 램리서치코리아 대표이사 취임 후 글로벌 R&D 시설인 코리아테크놀로지센터 및 매뉴팩춰링을 총괄하며, 램리서치코리아의 국내 입지를 굳건히 하는데 기여해왔다.

2024.01.30 15:02장경윤

구글, 간편동작 검색 지원 '서클 투 서치' 31일 출시

구글은 안드로이드 휴대폰에서 인공지능(AI) 기술을 접목한 멀티검색 기능 '서클 투 서치'를 이달 말 출시한다고 18일 밝혔다. 서클 투 서치는 안드로이드 휴대폰 사용자가 이미지나 영상을 접하는 동안 궁금한 대상이 생겼을 때 손가락 화면 터치로 원을 그리거나 하이라이트를 하고, 그 대상에 대한 개요와 비슷한 제품, 구입 가능한 웹사이트 등을 검색 결과를 보여주는 기능이다. 이 기능은 별도의 구글 검색 앱을 구동하지 않아도 되며 동일한 화면 내에서 검색 결과를 바로 확인하는 게 특징이다. 필요한 정보를 모두 확인했다면, 아래로 화면을 미는 간단한 동작으로 기존 창으로 돌아갈 수 있다. 서클 투 서치는 오는 31일부터 삼성 갤럭시 S24 등 프리미엄 안드로이드 스마트폰에서 이용할 수 있다. 한국어를 비롯한 모든 언어로 이용이 가능하다. 구글은 '멀티서치' 기능에 생성형 AI 기술을 접목하기도 했다. 예를 들어, 커머스 플랫폼에서 보드게임을 구매했는데 게임 설명서가 없다면 이용자는 구글 렌즈를 이용해 보드게임의 사진을 찍은 뒤 하단의 검색창에 '게임 방법을 알려줘' 등의 대화형 질문을 입력한다. 그러면 생성형 AI가 해당 이미지와 관련성이 높은 웹상의 자료를 모아 보여주며 게임 규칙에 개요는 물론 게임에 관한 자세한 내용이 담긴 링크를 정리해 함께 제공해 이용자는 더 쉽고 편리하게 원하는 정보를 찾을 수 있다. 멀티서치는 미국에서 영어로 먼저 출시할 예정이며 추후 더 많은 언어로 확대할 예정이다. 구글의 엘리자베스 리드 부사장은 “궁극적으로 사용자가 어디에서든 원하는 방식으로 검색할 수 있는 미래를 제시하고자 한다”며 “앞으로도 이들에게 도움이 되는 생성형 AI 활용법을 연구해 적용할 것”이라고 밝혔다.

2024.01.18 03:00조성진

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