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'슈퍼컴'통합검색 결과 입니다. (45건)

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HPE 크레이, 씨유박스 영상인식 기술 AI 혁신 지원

HPE는 인공지능(AI) 얼굴 및 영상인식 전문기업 씨유박스(CUBOX)가 HPE 크레이 XD 슈퍼컴퓨터를 활용해 기존 영상인식 솔루션을 훈련시키기 위한 생성형 AI 모델을 개발하고 있다고 30일 발표했다. 씨유박스는 해당 시스템을 통해 새로운 영상 처리 기술 개발에 중점을 두고 혁신을 더욱 강화할 계획이다. 씨유박스는 인천국제공항 내 자동 출입국 심사대 및 주요 정부 기관에 얼굴인식 단말기를 공급하는 등 국내 얼굴인식 기술 기반 보안 산업을 주도하고 있다. 씨유박스는 이번 HPE 크레이 XD 슈퍼컴퓨터의 도입을 통해 생성형 AI 모델 훈련을 최적화한다는 계획이다. 기존 공공시장(B2G)에서 더 나아가 금융 부문 AI 솔루션에 중점을 두고 B2B 시장으로 영역을 더욱 확대하고 있는 씨유박스는 다양한 B2C 서비스를 구축하는데 있어 생성형 AI 역할의 중요성을 인식하고 B2C AI 서비스 모델에 대한 투자도 이어가고 있다. 씨유박스의 시스템은 HPE 크레이 XD6500 슈퍼컴퓨터를 사용하여 구축되었다. 해당 시스템은 이론상 최대 8.136 페타플롭스(FLOPs)의 성능을 자랑하며, 세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 순위인 TOP500 목록에서 156위을 차지했다. HPE 크레이 XD 슈퍼컴퓨터의 향상된 컴퓨팅 성능과 첨단 기능은 씨유박스가 영상, 텍스트, 음성 및 비디오 처리의 기반이 되는 대규모 언어모델(LLM) 및 대규모 멀티모달모델(LMM)과 같은 대규모 AI 기술을 지원하는 기술 로드맵을 수립하는데 결정적인 역할을 했다. 남운성 씨유박스 대표는 “씨유박스는 영상인식 기술의 발전을 주도하고, AI 기반 솔루션으로 인간 상호작용을 새롭게 정의하며 보안을 발전시키는 미래를 만들어가고 있다”며 “새로운 인프라를 기반으로 생성형 AI 서비스를 구축하여 사업을 확장하고, 의료서비스, 로봇시스템 및 디지털트윈과 같은 새로운 비즈니스에 영상 인식 솔루션을 적용하고 있다”고 밝혔다. 김영채 한국HPE 대표이사는 “AI, 모델링, 시뮬레이션 등의 작업은 강력한 스케일링, 대규모 성능이 필요하다”며 “슈퍼컴퓨터는 이러한 컴퓨팅 및 데이터 집약적인 워크로드를 효율적으로 지원할 수 있는 이상적인 플랫폼을 제공한다”고 설명했다. 그는 “세계에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 중 하나를 구동하여 씨유박스를 지원하고, 정부 기관 및 다양한 조직의 혁신을 촉진하는 영상인식 솔루션을 발전시키는데 기여할 수 있게 돼 매우 영광스럽게 생각한다”고 강조했다.

2024.04.30 14:40김우용

'디지털 바이오', 게임체인저로 대대적 육성

정부가 2035년 바이오 선진국으로 도약하기 위한 '첨단바이오 이니셔티브'를 추진한다. 디지털 바이오를 게임 체인저로 육성하겠다는 것이 핵심이다. 국가과학기술자문회의는 25일 용산 대통령실에서 이우일 부의장 주재로 전원회의를 열고 대한민국의 새로운 성장 DNA로 첨단바이오 산업을 육성, 제2의 반도체 신화를 쓰는 것을 골자로 하는 '첨단바이오 이니셔티브'를 의결했다. ■추진배경 : 바이오 시장 커지며 정부 위기의식 최근 첨단바이오가 디지털화・플랫폼화・전략기술화 되는 추세다. 글로벌 바이오 시장은 2021년 기준 약 2천500조원 규모다. 우리나라 3대 수출산업(반도체, 석유화학, 자동차) 글로벌 시장규모 합과 유사한 규모로 고속 성장하고 있다는 것이 정부 시각이다. 주요 글로벌 기업들은 제약산업은 물론, 제조업 분야에까지 첨단바이오 기술을 도입, 혁신을 시도했다. 세계 각국도 바이오 산업에 촉각을 곤두세웠다. 미국은 백악관 과학기술정책실(OSTP) 주도로 바이오기술・바이오제조 이니셔티브 행정명령(2022)을 마련했다. OSTP・상무부・국방부가 공동의장을 맡는 '국가 바이오경제위원회'도 최근 출범했다. 유럽은 최근 바이오기술 및 바이오제조 정책 방안을 발표했다. 바이오기술법 제정, 바이오테크 허브 설립 등을 추진한다. 중국은 지난 2022년 바이오경제 5개년 계획을 수립하고, 바이오 경제 및 산업을 국가전략 분야로 격상했다. 이에 정부가 바이오 산업의 경쟁력을 강화하고, 세계 시장 선점을 위한 첨단바이오 이니셔티브를 추진하게 됐다. 2022년 우리나라 정부 바이오 R&D투자는 5조 2천억원, 민간 R&D 투자는 6조 5천억원 규모다. 2019년부터 민간 바이오 R&D투자 규모가 정부 R&D투자 규모를 넘어섰다. 바이오 분야 기술 수준은 최고기술 보유국(미국) 대비 2018년 75.2%에서 2022년 79.4%로 격차가 더 커졌다. ■첨단바이오 이니셔티브 4대 미션 이번 이니셔티브는 첨단 바이오 선도국 도약을 위해 ▲혁신기반기술과 ▲고품질 데이터 간 결합을 통해 ▲새로운 서비스 플랫폼과 국민의 ▲체감가치를 창출하는 '바이오 가치사슬'을 강화한다는데 초점을 맞췄다. ❶ AI·디지털 기술 융합한 혁신플랫폼 개발 정부는 데이터와 인공지능, 바이오가 결합된 디지털바이오를 주력분야로 집중 육성한다. 바이오 소재・의료 등 산재된 바이오 데이터의 통합 플랫폼과 빅데이터를 확보하고, 이를 유용한 데이터셋으로 가공・표준화하는 등 데이터를 고도화할 방침이다. 또 인체 분자 표준지도 구축과 유전자・신약 AI플랫폼 개발 등 데이터 활용을 촉진할 수 있는 기술개발을 강화한다 이와함께 바이오 분야에 AI・디지털 기술을 융합한 혁신플랫폼 개발도 지원한다. 유전체 영역별(coding/non-coding)로 유전서열 변이 위험도를 예측하는 인공지능 플랫폼과 항체설계 인공지능 플랫폼, 디지털 뇌융합 플랫폼 등의 기술개발도 지원할 계획이다. ❷바이오 제조 혁신으로 소재・제조산업 육성 바이오 제조혁신을 통해 기존 석유화학 기반의 소재산업을 바이오 기반으로 전환한다. 바이오 부품에 대한 설계・합성・초고속 스크리닝 기술 등 합성생물학 핵심기술을 확보한다. 또 이를 지원할 합성생물학 특화연구소를 지정, 육성할 방침이다. 바이오파운드리 구축을 통해 바이오 제조의 자동화・고속화도 촉진한다. 장기적으로는 농식품・해양・에너지별 특화된 바이오파운드리와 생산용 표준모델 균주 등도 확보할 계획이다. 또한, 바이오 공정기반 친환경・고기능성 소재, 의약품 핵심원료와 부자재 등 바이오 분야의 핵심 소재・부품・장비 관련 산업을 적극 육성해 나갈 방침이다. 바이오플라스틱 등 첨단바이오 신소재를 개발하는 한편, 의약품 핵심원료・부자재・장비 등 바이오 소부장 국산화율 15%를 2030년 목표로 핵심품목들에 대한 기술개발 로드맵 수립 및 전주기 관리도 지원한다. 한편 정부는 합성생물학 6대 전략기술로 ①DNA・RNA 디자인, ②단백질 설계, ③대사경로(유전자회로) 제어, ④미생물 기반 화학소재, ⑤동물세포 기반 백신・치료제, ⑥식물세포 기반 대체식품 및 그린바이오 소재 등을 선정했다. ❸ 바이오 의료 기술 혁신 삶의 질 제고 첨단바이오 기반의 혁신적인 기술로 국민 삶의 질과 건강 수준 제고에도 나선다. 후생유전학・RNA편집・역노화 등 창의적이고 파괴적인 혁신기반기술 연구와 함께, 상용화에 가깝거나 해외 상용화 사례가 있는 치료제, AI・디지털 융합형 의료기기 등에 대한 기술개발 및 임상・상용화 지원도 강화한다. 미정복 질환극복과 의료위기 대응을 위한 임무지향적 보건의료 기술개발도 강화해 나갈 계획이다. 오가노이드 기반 약물평가 시스템이나 생체칩 등 인공 대체시험 플랫폼도 확보한다. mRNA 백신 플랫폼 기술 확보를 추진하는 한편, 초소형 유전자가위나 프라임 에디팅 같은 차세대 유전자가위 개발도 지원한다. ❹ 기후변화, 식량부족 등 인류 난제 해결 바이오수소, 바이오디젤, 인공광합성, 생분해성 플라스틱 등 탄소중립 사회를 위한 기술개발을 가속화할 방침이다. 기후변화와 함께 정치・경제 갈등으로 고도화되는 식량안보 우려 및 우리나라의 높은 식량 수입의존도에 대응, 이상기상이나 병해충의 피해를 덜 받는 고품질 신품종 개발 및 고부가 대체식품 개발 등 농수산업 기술혁신 지원을 강화할 계획이다. 우리나라 식량 자급률은 2022년 기준 쌀이 104.8%, 밀이 1.3%, 콩이 28.6%, 옥수수가 4.3%다. 이와함께 코로나19 등 신변종 감염병 재발생 가능성에 대비하기 위해 감염병 관련 예방・치료・진단・감시・예측 등 전주기 지원은 물론, mRNA백신 플랫폼 국산화와 신속한 방역기술 확보도 지원한다. ■첨단바이오 위한 기반 구축 적극 나서 정부는 이같은 과제 추진을 위해 인재양성, 산업생태계 조성, 인프라 구축, 글로벌 협력, 법・제도 개선을 통한 규제혁신에도 적극 나설 방침이다. 바이오+디지털, 바이오+공학 등 다학제간 과정을 통해 융합형 인재를 양성하고, 바이오 분야의 창업부터 민간투자까지 이어지는 바이오 산업의 전주기 지원을 강화해 나갈 계획이다. 충북 오송 첨단바이오 특화단지, 인천 송도 K-바이오 랩허브 등 지역 기반 바이오 클러스터도 전략적으로 육성할 계획이다. 또 최첨단 바이오 연구시설・장비는 물론, 슈퍼컴・자동화 연구실 등 바이오 첨단 인프라를 확충하는 한편, 바이오 빅데이터-클라우드 기반의 실험 자동화 시스템도 구축한다. 첨단바이오 선도국과의 공동연구와 정책공조를 강화하고, 첨단바이오 신흥기술에 대한 선제적 법・제도 기반 및 규제개선 로드맵 마련 등도 추진한다. 이종호 과학기술정보통신부 장관은 “첨단바이오는 바이오가 디지털・나노・소재・물리・화학 등 여러 기술과 융합하여 제조・보건의료・농업・환경 등 다양한 분야의 혁신을 촉진할 수 있는 분야”라고 설명하면서, “향후 합성생물학, 바이오 데이터 플랫폼, AI・디지털바이오 등 주요 기술분야별로 세부 실행계획도 수립하는 등 이번 이니셔티브를 차질 없이 추진해 우리나라가 2035년 글로벌 바이오 선도국에 진입할 수 있도록 하겠다”라고 밝혔다.

2024.04.25 18:32박희범

HPE, 생성형 AI용 슈퍼컴퓨팅 포트폴리오 출시

HPE는 지난 18일 엔비디아 연례 컨퍼런스 엔비디아 GTC에서 생성형 AI, 딥러닝, 머신러닝 애플리케이션의 운영 고급화를 위한 업계 가장 통합적인 AI 네이티브 포트폴리오를 새롭게 업데이트 했다고 26일 발표했다. HPE와 엔비디아는 공동 엔지니어링한 풀스택 생성형 AI 솔루션을 선보였다. HPE 머신러닝 추론 소프트웨어 프리뷰 버전과 엔터프라이즈급 검생증강생성(RAG) 레퍼런스 아키텍처 등도 소개됐다. HPE와 엔비디아는 블랙웰 플랫폼 기반 제품 개발을 지원한다. 대규모 AI 모델의 개발 및 훈련을 위해 사전 구성 및 테스트된 풀스택 솔루션을 원하는 기업을 위해 생성형 AI용 HPE 슈퍼컴퓨팅 솔루션이 출시됐다. 고객들이 생성형 AI 및 딥러닝 프로젝트 개발을 가속할 수 있도록 목적 기반의 턴키 솔루션은 엔비디아 칩으로 구동되며 최대 168개의 엔비디아 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩이 제공된다. 해당 솔루션은 대기업, 연구소 및 정부 기관들이 인공지능 및 머신러닝 소프트웨어 스택을 활용한 모델 개발 과정을 더욱 단순화할 수 있도록 지원한다. 이러한 소프트웨어 스택은 고객들이 대규모 언어 모델(LLM), 추천 시스템, 벡터 데이터 베이스 등 생성형 AI와 딥러닝 프로젝트를 더욱 빠르게 추진할 수 있도록 한다. 설치에서부터 설치까지 모든 서비스가 제공되는 턴키 솔루션을 이용해 AI 연구 센터와 대기업은 가치 창출까지의 시간을 더욱 단축하고 훈련은 2-3배 더욱 신속히 진행할 수 있다. 디스커버 바스셀로나 2023 행사에서 선보였듯 HPE의 생성형 AI용 엔터프라이즈 컴퓨팅 솔루션은 이제 유연하고 확장 가능한 사용량 기반 과금 모델을 제공하는HPE 그린레이크를 통해 이용할 수 있다. 엔비디아와 공동 엔지니어링해 사전 구성된 미세 조정 및 추론 솔루션은 생성형 AI 애플리케이션을 제작하기 위해 필요한 정확한 컴퓨팅, 스토리지, 소프트웨어, 네트워킹 및 컨설팅 서비스를 제공함으로써 소요 시간과 비용을 절감해 준다. 이러한 AI 네이티브 풀스택 솔루션은 프라이빗 데이터 기반의 파운데이셔널 모델을 제작하기 위해 필요한 속도, 규모, 관리 기능을 제공하고 하이브리드 클라우드 모델 내 생성형 AI 애플리케이션을 배포할 수 있도록 지원한다. HPE와 엔비디아의 고성능 AI 컴퓨팅 클러스터 및 소프트웨어를 기반으로 해당 솔루션은 경량 모델 미세조정, RAG, 대규모 추론 등에 이상적이다. 이 솔루션을 실행하는 700억 개의 파라미터를 가진 라마 2 모델의 미세 조정 시간은 노드 수에 따라 선형적으로 감소하여 16노드 시스템에서는 6분이 소요된다. 이러한 속도와 성능 덕분에 고객은 버추얼 어시스턴트, 지능형 챗봇, 기업용 검색과 같은 AI 애플리케이션으로 비즈니스 생산성을 개선하여 가치 실현을 더욱 빠르게 달성할 수 있다. 또한, 해당 솔루션은 HPE 프로라이언트 DL380a Gen11 서버를 기반으로 엔비디아 GPU, 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 네트워킹 플랫폼, 엔비디아 블루필드-3 DPU로 사전 구성됐다. 이에 더해 HPE의 머신러닝 플랫폼과 애널리틱스 소프트웨어, 생성형 AI 모델 추론용으로 최적화된 엔디비아 NIM 마이크로서비스가 제공되는 엔비디아 AI 엔터프라이즈 5.0 소프트웨어뿐만 아니라 엔비디아 네모 리트리버 및 기타 데이터 사이언스와 AI 라이브러리를 이용할 수 있다. 솔루션 도입 시AI 기술 격차를 해소하기 위해서 HPE 서비스 전문가들이 적합한 모델 조정 기술 등을 포함해 솔루션의 설계, 배포부터 관리까지 지원한다. HPE와 엔비디아는 기업들이 AI 및 ML 개념검증 단계에서 실제 애플리케이션 생산으로 넘어갈 수 있는 소프트웨어 솔루션을 제공하기 위해 협업하고 있다. HPE 고객들은 HPE 머신 러닝 추론 소프트웨어 솔루션을 프리뷰 버전으로 이용할 수 있으며 해당 소프트웨어를 이용해 기업들은 빠르고 안전하게 ML 모델을 대규모로 배포할 수 있다. 프라이빗 데이터를 이용하여 생성형 AI 애플리케이션을 빠르게 구축 및 배포해야 하는 기업들을 위해서 HPE는 엔비디아 네모 리트리머 마이크로 서비스 아키텍처에 기반한 엔터프라이즈 RAG용 레퍼런스 아키텍처를 개발했다. 해당 레퍼런스 아키텍처는 HPE 에즈메랄 데이터 패브릭 소프트웨어와 파일스토리지용 HPE 그린레이크로부터 추출한 종합적인 데이터 파운데이션을 기반으로 한다. 이외에도 데이터 준비, AI 훈련 및 추론 등을 지원하기 위해 해당 솔루션은 HPE 에즈메랄 유니파이드 애널리틱스 소프트웨어와 HPE의 AI 소프트웨어에서 모든 오픈소스 툴과 솔루션을 병합하여 사용할 수 있도록 했다. HPE 머신 러닝 데이터 매니지먼트 소프트웨어, HPE 머신 러닝 개발환경 소프트웨어, 신규 HPE 머신러닝 추론 소프트웨어 등도 이에 해당된다. HPE 소프트웨어는 HPE 슈퍼컴퓨팅과 생성형 AI 용 엔터프라이즈 컴퓨팅 솔루션 모두에서 이용가능해 고객은 생성형 AI 워크로드를 일정한 환경에서 관리할 수 있다. HPE는 향후 새롭게 발표된 엔비디아 블랙웰 플랫폼을 기반으로 제품을 개발할 계획이며 이러한 제품은 2세대 트랜스포머 엔진을 통합해 생성형 AI 워크로드를 가속한다. 엔비디아 GB200 그레이스 블랙웰 슈퍼칩, HGX 200, HGXB100 등이 장착된 HPE 제품에 관한 더욱 자세한 정보는 추후 공개될 예정이다. 안토니오 네리 HPE 회장 겸 CEO는 “생성형 AI의 미래를 실현하고 AI 생명주기 전반을 다루기 위한 솔루션은 설계부터 하이브리드로 제작되어야 한다”며 “AI는 하이브리드 클라우드 환경이 필요한 워크로드로, 온프레미스나 코로케이션 시설, 퍼블릭 클라우드에서 AI 모델을 훈련하는 것에서부터 엣지에서의 추론 작업까지 모든 환경에 걸쳐 진행된다”고 설명했다. 그는 “HPE와 엔비디아는 오랫동안 혁신을 위해 협력해왔다. 양사는 공동 설계한 AI 소프트웨어 및 하드웨어 솔루션을 지속적으로 선보이며 고객들이 기획에서부터 제작까지 생성형 AI를 가속해서 개발하고 배포할 수 있도록 도와줄 것”이라고 강조했다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “생성형 AI는 커넥티드 디바이스, 데이터 센터 및 클라우드 내 데이터에서 인사이트를 도출해내며 전 산업의 혁신을 일으킬 수 있다”며 “엔비디아와 HPE의 협력 확대를 통해 기업들은 데이터를 활용하여 새로운 AI 애플리케이션을 개발 및 배포함으로써 전례없는 생산성 향상을 경험하고 비즈니스를 새롭게 전환할 수 있을 것”이라고 밝혔다.

2024.03.26 16:44김우용

인텔, 제온 맥스 756개 탑재 HPC '카디널' 공개

인텔은 델테크놀로지스, 엔비디아, 오하이오 슈퍼컴퓨터 센터(OSC)와 협업한 최첨단 고성능 컴퓨팅(HPC) 클러스터인 '카디널(Cardinal)'을 23일 공개했다. 카디널은 연구, 교육 및 산업 혁신, 특히 인공지능(AI) 분야에서 증가하는 지역 내 HPC 리소스 수요를 충족하기 위해 특별히 설계됐다. AI와 머신 러닝은 과학, 공학, 바이오 의학 분야에서 복잡한 연구 문제를 해결하기 위해 필수적으로 활용되고 있다. 이러한 기술의 효능이 지속적으로 입증되면서 농업 과학, 건축학, 사회학과 같은 학문 분야에서도 활용도 늘어나고 있다. 카디널 클러스터는 증가하는 AI 워크로드의 수요를 충족할 수 있는 하드웨어를 갖추고 있다. 새로운 클러스터는 2016년에 출시된 오웬스 클러스터를 대체할 시스템보다 더 대규모의 업그레이드다. 카디널 클러스터는 메모리 사용량이 많은 HPC 및 AI 워크로드를 효율적으로 관리하는 동시에 프로그래밍 기능, 이식성 및 에코시스템 채택을 촉진하는 기반이 되는 델 파워엣지 서버와 고대역폭 메모리(HBM)를 갖춘 인텔 제온 CPU 맥스 시리즈를 활용한 이기종 시스템이다. 총 3만9천312 CPU 코어를 제공하는 756개 맥스 시리즈 CPU 9470 프로세서와, 128 기가바이트(GB) HBM2e 및 노드 당 512 GB의 DDR5 메모리를 탑재했다. 단일 소프트웨어 스택과 x86 기반 기존 프로그래밍 모델을 갖춘 이 클러스터는 광범위한 사용 케이스를 처리하고 쉽게 도입 및 배포할 수 있도록 지원하면서 OSC의 처리 능력을 두 배 이상 향상시킬 수 있다. 32개의 노드로 104개의 코어, 1테라바이트(TB)의 메모리, 4개의 NV링크 연결로 상호 연결된 94GB HBM2e 메모리를 갖춘 엔비디아 호퍼 아키텍처 기반 H100 텐서 코어 GPU 4개를 탑재했으며, 초당 400기가비트(Gbps)의 네트워킹 성능과 짧은 지연 시간을 제공하는 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드로 대규모 AI 기반 과학 애플리케이션을 위한 500페타플롭의 최고 AI 성능(희소성 포함 FP8 텐서 코어)을 제공한다. 16개의 노드에 104개의 코어, 128GB HBM2e 및 2TB DDR5 메모리를 탑재해 대규모 대칭형 멀티프로세싱(SMP) 스타일 작업 처리가 가능하다. 인텔 데이터 센터 AI 솔루션 제품군 총괄 오기 브르기치 부사장은 “인텔 제온 CPU 맥스 시리즈는 가장 널리 채택된 AI 프레임워크와 라이브러리를 활용해 HPC 및 AI 워크로드를 개발하고 구현하는 데 최적의 선택지"라며 "이 시스템의 고유한 이기종성을 통해 OSC의 엔지니어, 연구원 및 과학자들이 이 시스템이 제공하는 두 배 이상 메모리 대역폭 성능을 최대한 활용할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다.

2024.02.23 11:33김우용

테슬라 도조 슈퍼컴퓨터 프로젝트, 탄력 받을까

테슬라가 미국 뉴욕 버팔로에 위치한 기가팩토리 뉴욕에 도조 슈퍼컴퓨터 클러스터를 구축한다고 자동차매체 일렉트렉이 26일(현지시간) 보도했다. 케시 호컬(Kathy Hochul) 미 뉴욕주 주지사는 테슬라가 기가팩토리 뉴욕에 버팔로라는 새로운 프로젝트를 통해 약 5억 달러(약 6천692억원) 투자한다고 밝혔다. 도조 슈퍼컴퓨터는 테슬라 차량이 수집하는 방대한 데이터와 영상 자료를 처리해 자율주행 소프트웨어를 훈련하도록 설계된 컴퓨터다. 도조 프로젝트는 그 동안 상당한 지연을 겪었지만, 작년 여름 슈퍼컴퓨터 생산이 시작됐다고 알려지며 어느 정도 탄력을 받는 것처럼 보였다. 하지만, 오랫동안 도조 프로젝트를 이끌어온 가네시 벤카타라마난이 작년 말 퇴사했다고 알려지면서 블룸버그 등 외신들은 “테슬라의 자율주행 기술 노력에 차질을 빚을 것”이라고 평하기도 했다. 지난 주 테슬라 작년 4분기 실적발표 자리에서 일론 머스크는 도조 프로젝트에 대해 “장기적인관점으로 생각한다며, 확률이 높은 것은 아니다”라고 다소 회의적인 의견을 표시했다. 때문에 이번 신규 투자 소식은 놀라운 일이라고 일렉트렉은 전했다. 이번 투자 계획에 대해 일론 머스크는 뉴욕 주지사의 말이 맞다고 밝혔다. 그는 “5억 달러는 분명히 큰 돈이지만, 엔비디아의 10k H100 시스템의 투자금액과 맞먹는 금액이다”이라며, “테슬라는 올해 엔비디아 하드웨어에 이보다 더 많은 비용을 지출할 예정이다. 현재로서는 AI 경쟁력을 갖추기 위해 최소 연간 수십억 달러를 투자해야 한다”고 설명했다.

2024.01.29 11:20이정현

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