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'AI 데이터'통합검색 결과 입니다. (839건)

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HPE "기업 내 AI 기대치와 실제 전략 간 격차 존재"

HPE는 한국을 포함해 전 세계 14개국 기업들의 AI 여정 현황을 다룬 'AI 이점 설계(Architect an AI Advantage)' 보고서를 20일 발표했다. 조사 결과에 따르면, 설문조사에 참여한 전 세계 기업 내 IT 리더 중 절반에 못 미치는 44%만 '자신의 기업이 인공지능(AI)의 이점을 실현할 준비가 됐다'고 응답했다. 이는 실제 AI 도입 과정과 지표가 유기적으로 연결되어 있지 않는 등 AI 전략 내 중대한 격차가 존재함을 보여주며, 결과적으로 파편적인 접근방식을 취하게 되어 실제 AI 도입 시 문제가 악화될 수 있음을 시사한다. 이번 설문조사는 전 세계 14개국 2천명 이상의 IT 리더를 대상으로 진행되었으며, 보고서에 따르면 전 세계적으로 AI에 대한 투자가 증가하고 있지만 기업들은 낮은 데이터 성숙도, 네트워킹 및 컴퓨팅 프로비저닝의 결함 가능성, 주요 윤리 원칙 및 컴플라이언스 고려 사항 등 성공적인 AI 도입 결과에 영향을 미치는 핵심 영역을 간과하고 있는 것으로 나타났다. 또한 향후 투자수익률(ROI)에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 전략과 이해도 간의 격차도 발견했다. 비즈니스 성과에 영향을 미치는 강력한 AI 성능은 양질의 데이터 인풋에 달려 있다. 그러나 이번 조사에 따르면 기업이 데이터 관리를 성공적인 AI 활용을 위한 가장 중요한 요소 중 하나로 인식하고 있음에도 불구하고, 데이터 성숙도는 여전히 낮은 수준에 머물러 있는 것으로 나타났다. 단 7%의 조직만이 실시간 데이터 푸시/풀을 실행해 혁신을 일으켜 외부 데이터를 수익화 할 수 있으며, 26%만 데이터 거버넌스 모델을 수립해 고급 분석을 실행할 수 있는 것으로 나타났다. 더욱 우려되는 점은 응답자 10명 중 6명 미만이 '자신의 기업이 AI 모델을 위한 데이터 준비의 주요 단계인 액세스(59%), 저장(57%), 처리(55%), 복구(51%)를 모두 완벽하게 처리할 수 있다'고 답했다는 점이다. 이러한 결과는 AI 모델 생성 프로세스를 지연시킬 위험이 있을 뿐만 아니라, 모델이 부정확한 인사이트를 제공하고 부정적인 ROI를 초래할 가능성도 높다. 응답자들에게 엔드투엔드 AI 생애주기 전반에 필요한 컴퓨팅 및 네트워킹 수준에 대해 질문했을 때도 비슷한 격차가 나타났다. 조사 내 IT 리더의 93%는 사내 네트워크 인프라가 AI 트래픽을 지원하도록 설정되어 있다고 답했으며, 84%는 사내 시스템이 AI 생애주기 전반에서 필요한 특수 사항들을 지원할 수 있는 충분히 유연한 컴퓨팅 용량을 갖추고 있다고 답했다. 이러한 결과는 표면적으로 기업 시스템에 대한 신뢰도가 높은 것을 보여준다. 가트너는 "2025년까지 텍스트 및 데이터 집약적인 작업의 70%를 생성형 AI가 다루게 할 것”으로 예상하며 이는 2023년의 10% 미만에서 크게 증가한 수치라고 설명했다. 그러나 IT 리더 중 절반 미만만이 학습, 튜닝, 추론을 포함한 다양한 AI 워크로드 요구사항을 완전히 이해하고 있다고 인정해, 이들이 AI 관련 요구사항을 얼마나 정확하게 프로비저닝할 수 있는지 심각한 의문이 제기된다. IT 리더의 1/4 이상(28%)이 기업의 전반적인 AI 접근 방식이 '파편화되어 있다'고 답하는 등, 기업들이 주요 비즈니스 영역을 유기적으로 연결하는 데 실패하고 있다. 이를 증명하듯, 3분의1 이상(35%)의 기업이 각 기능에 대해 별도의 AI 전략을 수립하고 있으며, 32%는 아예 서로 다른 목표를 세우고 있다. 더욱 위험한 것은 소비자와 규제 기관 모두의 윤리 원칙 및 컴플라이언스 준수에 대한 관심이 높아지고 조사가 강화되고 있음에도 불구하고 해당 요소들이 완전히 간과되고 있다는 점이다. 조사에 따르면 IT 리더들은 법률 및 컴플라이언스(13%)와 윤리(11%)가 AI 성공에 가장 중요하지 않다고 생각하는 것으로 나타났다. 또한 기업 4곳 중 1곳(22%)은 비즈니스를 위한 AI 전략 논의에 법률팀을 전혀 참여시키지 않는 것으로 나타났다. 기업이 AI에 대한 몰아치는 관심에 빠르게 대응할 때, 적절한 AI 윤리 및 컴플라이언스 규정이 지켜지지 않는다면 시장에서 경쟁 우위를 선점하고 브랜드 평판을 유지하기 위한 기업만의 데이터가 노출될 위험이 있다. 윤리 정책이 없는 기업은 적절한 컴플라이언스와 다양성 기준이 부족한 모델을 개발하게 돼 브랜드에 부정적인 영향을 미치고 매출 손실 또는 높은 벌금과 법적 분쟁을 초래할 위험이 있다. AI 모델의 결과물은 데이터의 품질에 따라 제한되기 때문에 추가적인 리스크도 존재한다. 이는 데이터 성숙도 수준이 여전히 낮은 것으로 나타난 이번 설문조사 결과에서도 확인할 수 있다. 이러한 결과를 IT 리더의 절반이 AI 생애주기 전반에서 필요한 IT 인프라 조건에 대해 완전하게 이해하지 못했다고 인정한 지표와 결합하면, AI 환각 현상 등과 같이 비효율적인 모델을 개발할 위험이 전반적으로 증가한다. 또한, AI 모델을 실행하는 데 필요한 전력 수요가 매우 높기 때문에 데이터센터의 탄소 배출량이 불필요하게 증가할 수 있다. 이러한 문제는 기업의 AI 자본 투자에 대한 ROI를 떨어뜨리고 전반적인 기업 브랜드에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 실비아 훅스 HPE 아루바 네트워크 부사장은 “AI가 빠르게 도입이 되고 있으며, 거의 모든 IT 리더들이 향후 12개월 동안 AI에 대한 투자를 늘릴 계획”이라며 “조사 결과는 AI에 대한 높은 수요를 보여주면서도, 보다 포괄적인 접근 방식을 따르지 않으면 발전이 정체될 수 있는 점도 강조한다”고 설명했다. 그는 “예를 들어, 사내 전략과 부서의 참여 방식이 일치하지 않는 경우, 기업은 중요한 전문 지식을 활용하고 효과적이고 효율적인 결정을 내리며 AI 로드맵이 비즈니스 전반에 일관되게 유익한 결과를 도출하는 데 어려움을 겪을 수 있다”고 덧붙였다. HPE 글로벌 HPC 및 AI 부문 부사장 겸 최고 기술책임자(CTO) 엥림 고 박사는 “AI는 우리 시대의 가장 데이터 및 전력 집약적인 워크로드이며, 생성형 AI을 효과적으로 활용하려면 솔루션이 하이브리드 방식으로 설계되고 최신 AI 아키텍처로 구축되어야 한다”며 “온프레미스, 코로케이션 또는 퍼블릭 클라우드에서의 모델 트레이닝 및 튜닝부터 엣지에서의 추론에 이르기까지, 생성형 AI는 네트워크의 모든 디바이스에서 데이터를 인사이트로 전환할 수 있는 잠재력을 가지고 있다”고 밝혔다. 그는 “그러나 기업은 시장 내 AI 선두주자로 활약해서 얻는 장점과 AI 라이프사이클 전반의 격차를 완전히 이해하지 못할 위험 간의 균형을 신중하게 고려해야 하며, 그렇지 않으면 대규모 자본 투자가 결국 마이너스 ROI를 가져올 수 있다”고 강조했다.

2024.05.20 13:38김우용

엔코아, 'SK네트웍스 Family AI캠프' 교육생 모집

데이터 및 인공지능(AII 기업 엔코아(대표 명재호)의 IT교육센터인 플레이데이터는 고용노동부에서 주관하는 'K-디지털 트레이닝'에 선정되어 SK네트웍스 패밀리 AI캠프의 교육생을 모집한다고 20일 밝혔다. 엔코아는 지난해 10월 SK네트웍스의 자회사로 편입된 이후 AI 기술과 인재, 제품과 서비스를 포괄적으로 제공할 수 있는 'AI 파워하우스'로 거듭나고 있으며, AI 기술 중심 기업으로 거듭나는 과정에서 SK네트웍스와 함께 청년 AI 인재를 양성하는 'SK네트웍스 Family AI 캠프' 사업에 나선다. 캠프는 ▲프로그래밍과 데이터 기초 ▲데이터 분석과 머신러닝, 딥러닝 ▲LLM(초거대언어모델) ▲AI 활용 소프트웨어 개발과 운영 과정으로 구성된다. 특히 사업 계획에서 2024년 중점을 두고 있는 LLM을 커리큘럼에 포함해 인공지능 현장 맞춤형 개발자를 양성한다. SK네트웍스 Family AI캠프는 5월부터 교육생을 모집해 이달 1기와 2기의 교육이 시작되었으며, 올해말까지 총 8회에 걸쳐 교육프로그램을 운영한다. 회차별 30명 정원으로 연간 240명의 청년 AI 인재를 양성할 계획이다. 교육과정은 플레이데이터 G밸리 캠퍼스에서 전면 오프라인 교육 과정으로 진행한다. 국민내일배움카드를 소지하고 있다면 누구나 무료로 교육을 수강할 수 있다. 교육생은 SK네트웍스 Family AI캠프 홈페이지 지원서 제출 후 인터뷰 전형을 통해 선발한다. 선발된 교육생들에게 교육 전까지 학습할 수 있는 온라인 사전 강의가 제공되며, 교육 중에는 노트북, 마이크로소프트 오피스 등의 교육 장비와 교과목별 평가에 따라 인프런을 통해 수준별 온라인 보충 학습 콘텐츠를 추가 지원한다. 이와 함께 실제 SK 구성원의 역량 개발을 위해 제작된 온라인 콘텐츠 또한 수강할 수 있다. 김권식 엔코아 AI교육사업부장은 “SK네트웍스와 엔코아가 함께 AI 산업이 원하는 맞춤형 인재를 양성할 수 있게 되어 더욱 긍정적인 효과를 기대하고 있다”며 “SK네트웍스 Family AI캠프는 AI 인재로 거듭나고 싶은 모든 청년들에게 오프라인 교육과 온라인 교육의 장점을 함께 가져갈 수 있는 교육프로그램이 될 것이라 자신한다.”고 밝혔다. -끝-

2024.05.20 13:29김우용

ETRI, "AI·데이터 기반 데이터 관리 인터페이스 국제표준 됐다"

AI·데이터 기반 공공 정책 의사결정을 지원하는 데이터관리 인터페이스가 국제 표준으로 채택됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 최근 스위스에서 열린 국제전기통신연합 전기통신 표준화 부문(ITU-T) SG11(프로토콜 및 시험규격 연구반) 회의에서 '공공의사결정 프레임워크를 위한 데이터 관리 인터페이스' 가 국제표준안으로 채택됐다고 20일 밝혔다. 이 표준은 공공의사결정 프레임워크 구조와 사회·경제 데이터 관리 프로토콜을 정의한다. 이 프레임워크에는 ▲사회·경제 빅데이터 수집 및 관리 ▲AI 학습용 데이터 파이프라인 ▲워크플로우 관리 등을 포함하는 데브옵스(DevOps : Development and Operation) 등이 포함돼 있다. 이연희 재정경제정책지능연구센터장은 "공공분야 AI를 개발하는 연구진들에게 데이터관리 가이드라인을 제시하고 효율적인 연구개발 환경을 제공할 수 있게 됐다"며 "공통적으로 필요한 기반 구조와 기능들을 사전에 제공, 개발 생산성을 극대화할 것"으로 기대했다. 국가경제시스템을 모니터링하기 위해서는 국가 회계데이터, 국가 재정 데이터와 같은 보안 데이터 등은 물론, 공공 경제 통계 데이터, 경제 조사 데이터, 그리고 개별 기업 등이 관리하는 미시 사회 데이터를 포함한 빅데이터 관리가 필수다. 그러나 이들 사회·경제 데이터는 용량 뿐만아니라 보안 및 관리 정책들이 서로 달라 정책적으로 통합된 빅데이터 프레임워크 구축에 장벽이 존재한다. 이를 연구진이 해결했다. 표준개발 책임자인 유태완 선임연구원은 “국가경제를 모니터링할 수 있는 데이터 수집, 다양한 정책 실험이 가능한 가상국가 경제 시뮬레이션, 최적 정책을 도출하기 위한 AI 기반 의사결정 그리고 재정·경제 디지털트윈 프레임워크 등의 개발 기술들을 국제특허와 연계해 표준화한 것"이라고 말했다.

2024.05.20 09:24박희범

개인정보위-UN, 'AI 엔진' 데이터 거버넌스 논의

정부가 인공지능(AI) 기술을 안전하게 활용하기 관리하기 위한 방안을 논의한다. 개인정보보호위원회는 이달 23일 서울 더 플라자 호텔에서 유엔 AI 자문기구(UN AIAB)와 'AI와 데이터 글로벌 거버넌스' 국제 컨퍼런스를 개최한다고 19일 밝혔다. 이번 행사에는 UN을 포함한 AI 거버넌스에 대한 그간의 국제적 논의를 살핀다. 다양한 국제사회의 목소리를 조화롭게 발전시킬 방안도 논의한다. AI 기술 핵심 요소인 '데이터 거버넌스' 논의도 심도있게 다룰 예정이다. 기조연설은 아만딥 싱 길 UN 사무총장 기술특사가 맡는다. UN AIAB에서의 논의 성과를 공유하고 향후 발전 방안을 제시한다. 이어지는 토론은 2개 세션으로 이뤄졌다. 첫 세션은 UN AIAB 위원, 싱가포르 및 한국 정부, 국제전기통신연합(ITU)와 경제협력개발기구(OECD) 등 정부 및 공공분야 전문가들이 참여해 최근 AI 거버넌스 국제 논의 동향을 살핀다. 이를 통해 거버넌스 간 상호운용성 촉진 방안을 논의한다. 두 번째 세션에서는 구글, 네이버, 메타, 업스테이지, 오픈AI 등 국내·외 AI 산업계 관계자들이 'AI 맥락에서의 데이터 거버넌스' 논의를 이어간다. AI 기술서비스 개발 및 제공 과정에서의 데이터 이슈와 해결방안 및 사례를 공유함으로써 바람직한 AI 데이터 거버넌스 방안을 공유한다. 국내는 글로벌 AI 활동성을 뜻하는 AI 지수가 전 세계 6위를 차지했다. 이에 각국에선 한국이 AI을 어떻게 규제하고 활용하는지 관심있게 지켜보는 상황이다. 현재 일부국가 중심 AI 생태계에서 소외된 개도국 등도 AI 편익을 함께 누려야 한다는 목소리도 높아지고 있다. 국내가 국제사회 중재자로서 관련 논의에 적극 참여하고 주도적 역할을 할 필요성이 높아졌다. 개인정보위는 AI 기술 핵심인 데이터 수집, 학습, 활용 등에 관한 국내 제도 및 정책 마련 뿐 아니라 UN AI 고위급 자문위원, 글로벌 프라이버시 총회(GPA) 운영위원회 활동 등을 통해 AI 시대 바람직한 거버넌스에 관해 국제적인 논의에 적극적 으로 참여해 왔다. 고학수 위원장은 "이번 행사를 통해 그간 활발하게 이뤄져 온 AI에 관한 국제 거버넌스 논의가 국내 학계, 산업계, 시민사회 등에 공유‧확산돼 개도국과 선진국 사이 가교역할을 수행할 수 있는 한국의 시각과 지혜가 글로벌 AI 거버넌스 논의에 적극 반영되는 기회가 되길 바란다"고 밝혔다.

2024.05.19 14:24김미정

스노우플레이크 "AI 개발자 일 평균 90개 앱 개발”

스노우플레이크는 대규모언어모델(LLM) 앱 중 챗봇 비중이 지난해 5월 대비 46%까지 증가했다고 16일 밝혔다. 스노우플레이크는 9천 개 이상 고객을 대상으로 데이터 및 AI 도입의 패턴과 트렌드를 조사해 '데이터 동향 2024 보고서'를 발간했다. 글로벌 엔터프라이즈 기업들이 AI 기술과 데이터를 비즈니스에 어떻게 활용하고 있는지를 다룬 이 보고서는 텍스트 입력 방식의 LLM 앱의 비중은 줄고(2023년 82%, 2024년 54%) 대화형 챗봇이 늘어나고 있다고 분석했다. 또한 스트림릿 개발자 커뮤니티를 대상으로 실시한 설문 조사에서 응답자의 약 65%가 업무용으로 LLM 프로젝트를 진행하고 있다고 답했다. 실제로 엔터프라이즈 고객들은 생성형 AI 기반 기술을 업무의 생산성, 효율성, 분석력을 높이는데 다양하게 사용하고 있다. 스노우플레이크 스트림릿 커뮤니티에 속한 전세계 약 2만 명 이상의 개발자들은 지난 9개월 동안 3만 3143개 이상의 LLM 앱을 구축했다. 이들이 가장 선호하는 프로그래밍 언어는 파이썬이었다. 스노우플레이크의 앱 구축 플랫폼인 스노우파크에서 지난해 파이썬 사용량은 5.71배 증가했다. 이는 3.87배, 1.31배 늘어난 스칼라, 자바에 비해 높은 수치다. 파이썬은 프로토타입 및 테스트 속도를 높여 전체 작업 속도는 물론 최첨단 AI 프로젝트의 초기 단계에서 전반적인 학습 속도를 높인다. 최근에는 LLM 앱을 개발할 때 데이터 관리 플랫폼 위에서 프로그래밍하는 사례도 늘고 있다. 스노우플레이크 플랫폼에서 직접 앱을 개발할 수 있는 활용도는 지난해 7월부터 올해 1월, 7개월 사이 3배 이상 증가했다. 단일 데이터 플랫폼에서 개발한 애플리케이션은 외부 업체로 데이터 복사본을 내보낼 필요가 없어 앱 개발과 배포가 빨라지고 운영 및 유지보수 비용을 줄일 수 있다. AI 도입과 함께 조직 내 비정형 데이터에 대한 분석과 처리도 늘었다. 이 과정에서 활용되지 않은 새로운 데이터 소스를 발견할 수 있고, 민감한 개인 데이터를 보호하기 위한 데이터 거버넌스도 중요해졌다. 스노우플레이크 보고서에 따르면 기업들이 지난 한 해 동안 처리한 비정형 데이터의 양은 1.23배 증가했다. 글로벌 시장분석 기관 IDC는 전 세계 데이터의 최대 90%를 비정형 동영상과 이미지 및 문서로 추산하고 있다. 이미 언어모델 훈련이 일반화된 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 가공은 기업의 비즈니스 경쟁력을 높일 수 있는 새로운 기회가 될 것이다. 제니퍼 벨리센트 스노우플레이크 데이터 전략 수석은 “데이터 거버넌스는 데이터를 통제하는 것이 아니라 궁극적으로 데이터의 가치를 활용하는 것”이라고 강조하며 “스노우플레이크는 거버넌스를 ▲데이터 수집 ▲데이터 보안 ▲데이터 활용, 3가지 축으로 분류하고 고객들은 기업에 적합한 액세스와 사용 정책을 적용하기 위해 데이터를 태그하고 분류할 수 있도록 했다”고 설명했다. 그 결과, 스노우플레이크 고객의 데이터 거버넌스 기능을 도입한 기업은 70%에서 100%로 늘었고, 거버넌스 내 운영되는 쿼리 수도 142% 증가했다. 더불어 벨리센트 수석은 “각각의 데이터들은 기업들이 당면한 문제에 대해 어떻게 대응하는지를 보여준다. 이 개별적인 데이터 포인트들을 전체로 보면, 최신 AI 기술 기회를 활용한 조직의 통합적인 전략을 세울 수 있다”며 “생성형 AI 시대의 핵심 전략은 데이터를 바꾸는 근본적인 변화가 아니라 그 전략을 바로 실행하도록 하는 것이다. 이를 위해서 기업들은 광범위한 데이터 생태계에 펼쳐진 데이터소스를 오픈하고 공유해 데이터 사일로를 허무는 것이 중요하다”고 전했다. 제니퍼 벨리센트 스노우플레이크 데이터 전략 수석은 "대화형 앱은 사람들이 실제 상호작용하는 방식으로 프로그래밍돼 이제 사람과 대화하듯 LLM과 쉽게 상호작용할 수 있다”며 “특히 LLM 앱의 기초가 되는 데이터의 거버넌스와 보안이 보장된다면 대화형 앱은 기업과 사용자 모두의 기대치를 충족하며 활용도가 확대될 것”이라고 밝혔다.

2024.05.16 16:19김우용

넷앱, AI 맞춤형 통합 데이터 스토리지 공개

넷앱은 생성형 AI, VM웨어, 엔터프라이즈 데이터베이스 등 기업의 까다로운 IT 작업을 수행하도록 지원하는 새로운 AFF A-시리즈 시스템을 공개했다고 16일 밝혔다. 넷앱은 이번 신제품 공개와 함께 자사 포트폴리오 내 확장 기능도 발표했다. 오늘날 많은 기업들이 AI 시대를 맞이하면서 혁신 가속화, 새로운 고객 경험 창출, 사이버 위협 예방, 생산성 향상 등의 목표 달성의 압박을 느끼고 있으며 동시에 AI를 이러한 목표를 달성하기 위한 핵심 도구로 보고 있다. 2024년 넷앱 클라우드 복잡성 보고서에 따르면, 기업들이 선택한 AI 비즈니스 성공의 핵심 요소로 데이터(74%)와 IT 인프라(71%) 두 가지가 꼽혔다. 넷앱은 이번 발표를 통해 혁신적인 지능형 데이터 인프라스트럭처를 제공하여 기업들이 AI를 통해 데이터의 가치를 발견하고 궁극적으로 데이터와 IT 인프라 두 가지 요소에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원한다는 계획이다. 넷앱은 새로운 AFF A 시리즈 발표를 통해 차세대 워크로드를 위한 통합 데이터 스토리지 리더십을 계속 이어가고 있다. AFF A 시리즈는 세계 최대 3대 퍼블릭 클라우드와 동일한 기술을 활용해 스토리지 사일로 및 복잡성을 제거하고, 강력하고 안전한 지능형 스토리지를 제공하여 모든 워크로드를 가속화하고 최적화한다. 또한 브이엠웨어 스토리지 비용을 최적화하고 미래에 뛰어난 유연성을 제공하는 등의 통합적인 기능도 지원한다. 넷앱은 더욱 강력해진 새로운 AFF A 시리즈 올 플래시 스토리지를 도입함으로써 데이터, 애플리케이션, 클라우드 모두와 호환되는 통합 데이터 스토리지 시스템의 혁신을 이어가고 있다. 새로운 AFF A 시리즈 스토리지는 기존의 미션 크리티컬한 애플리케이션부터 미래의 비즈니스 성공을 이끌어낼 수 있는 생성형 AI 등의 가장 까다로운 워크로드를 쉽게 처리할 수 있다. 새로운AFF A 시리즈는 넷앱 AFF A1K, AFF A90, AFF A70으로 구성되며 기업 워크로드를 가속화할 수 있도록 다양한 기능을 제공한다. 4천만 IOPs 및 1 TBps 처리량으로 최대 2배 향상된 성능을 제공하며, 입증된 99.9999%의 데이터 가용성을 제공한다. 실시간 데이터 절감 및 4대1 스토리지 효율성 개런티를 포함한 선도적인 효율화 용량을 지원하고, 99% 이상 정확도의 실시간 통합 랜섬웨어 탐지 및 선도적인 랜섬웨어 복구 개런티를 제공한다. 넷앱의 통합 데이터 스토리지는 블록, 파일 및 객체 스토리지 프로토콜을 지원하며, 3대 퍼블릭 클라우드에 네이티브 서비스를 제공함으로써 고객들이 워크로드를 통합하고 데이터 비용을 절감하며 사일로 없이 운영할 수 있도록 돕고 있다. 또한 넷앱 온탭(ONTAP)에 의해 구동되어 많은 기업들에게 단순성과 신뢰성을 제공하고 있다. 넷앱은 지능형 데이터 인프라스트럭처 기업으로서의 혁신을 이어가기 위해 기업들에게 생성형 AI와 같은 현대적인 워크로드가 요구하는 향상된 데이터 관리, 업계를 선도하는 랜섬웨어 보호 기능 및 클라우드 통합과 같은 새로운 기능도 추가적으로 발표했다. 넷앱은 대용량 비정형 데이터의 가치를 향상시키고 총 소유 비용(TCO)을 줄일 수 있는 다섯 가지 새로운 스토리지그리드 모델을 도입했다. 이번 업데이트를 통해 스토리지그리드 내에서 용량 플래시를 활용할 수 있어 최저 비용으로 빠르게 데이터 객체에 접근할 수 있다. 고객은 기가바이트(GB)당 경쟁력 있는 가격, 최대 3배 성능 향상, 스토리지 면적 80% 감소 및 최대 70% 전력 소비 절감 등의 기능을 제공받을 수 있으며 중요 객체 워크로드에 대해 새로운 수준의 유연성, 선택권, 성능 및 지속 가능성을 경험할 수 있다. 넷앱은 데이터 보호 기능을 확장한 새로운 사이버 볼트 레퍼런스 아키텍처를 발표했다. 넷앱의 사이버 볼트는 안전한 데이터 스토리지, 실시간 자율 랜섬웨어 탐지 및 신속한 데이터 복구 등의 최신 기능이 결합되었다. 기업의 데이터를 최신 사이버 위협으로부터 보호하기 위해 검증된 넷앱 온탭 기술을 기반으로 '논리적으로 에어갭' 기술이 적용된 스토리지를 제공한다. 최신 버전의 넷앱 온탭은 두 데이터 센터 간에 대칭적인 액티브-액티브 비즈니스 연속성 솔루션을 제공하는 스냅미러 액티브 싱크를 포함한다. 스냅미러 액티브 싱크는 VM웨어 V스피어 메트로 스토리지 클러스터(vMSC) 및 오라클, SAP, 마이크로소프트(Microsoft)의 엔터프라이즈 데이터베이스와 결합되어 데이터 센터 장애 중에도 중단 없이 비즈니스 운영을 계속할 수 있도록 지원한다. 넷앱 온탭의 최신 버전에는 분산된 팀을 위해 로컬 데이터 복제본을 생성해 지연 속도를 줄이고 끊김 없는 접근을 유지하며 관리 오버헤드를 줄여주는 플렉스캐시 위드 라이트백 기능이 포함되어 있다. 로컬 복사본은 데이터를 읽고 쓸 수 있어, 핵심 데이터 센터와의 데이터 일관성을 유지하며 로컬 팀에 더 많은 제어권을 제공할 수 있다. 넷앱과 레노버는 검증된 RAG 및 생성형 AI 추론 사용 사례를 위한 새로운 융합 인프라 솔루션을 위해 협력하고 있으며 엔비디아 OVX 아키텍처 사양으로 검증된 레노버의 고성능 씽크시스템 서버와 엔비디아 L40S GPU, 엔비디아 스펙트럼-X 네트워킹 및 넷앱 AFF 스토리지 장치를 활용하고 있다. 추가 비용 없이 넷앱 블루XP의 핵심 기능으로 사용할 수 있는 AI 및 ML 기반의 서비스로, 고객에게 즉각적인 접근성을 제공하여 전체 데이터 자산에 걸쳐 데이터를 자동으로 분류, 카테고리화 및 태그를 지정할 수 있도록 한다. 또한 생성형 AI 와 같은 전략적 워크로드를 지원하는 동시에 거버넌스, 보안 및 컴플라이언스를 강화한다. 고객은 블루XP 분류 기능 및 AI옵스를 활용해 생성형 AI 및 RAG 혁신을 가속화할 수 있으며 사전 훈련된 모델을 자동 분류된 독점 데이터로 안전한 프로그래밍 방식으로 증강시킬 수 있어 비용이나 데이터 보안의 손실 없이 연관성을 향상시킬 수 있다. 산딥 싱 넷앱 엔터프라이즈 스토리지 부문 수석 부사장 겸 제너럴 매니저는 “어느 기업에나 데이터는 경쟁 우위를 확보할 수 있는 가장 귀중한 자산임은 분명하다”며 “미션 크리티컬한 애플리케이션을 실행하든지, 기업 데이터를 활용해 AI를 가속화하든지, 차이를 만드는 가장 중요한 것은 기업이 어떤 데이터 인프라스트럭처를 사용하는 가이다”라고 밝혔다. 그는 "온프레미스부터 퍼블릭 클라우드까지의 광범위한 넷앱의 통합 데이터 스토리지 포트폴리오는 까다로운 워크로드에 대한 솔루션을 찾고 있는 기업에게 솔루션이 될 수 있다”며 “이번에 새롭게 공개된 AFF A 시리즈는 업계에서 가장 강력하고 안전한 지능형 엔터프라이즈 스토리지를 제공하려는 넷앱의 변함없는 헌신을 증명한다"고 강조했다. 김백수 한국 넷앱 대표는 "AI의 기반은 곧 데이터다. 국내 AI 도입이 가속화됨에 따라 기업들은 변화와 성장을 위해 데이터를 지능적으로 관리해야 할 것”이라며 ”넷앱은 엔터프라이즈 스토리지 시장에서의 30년 이상의 전문성을 바탕으로 기업들의 지능적인 데이터 관리를 돕고 있으며 편의성, 보안, 지속 가능성 및 비용 절감에 대한 기업들의 요구를 확실히 지원하고 있다”고 밝혔다.

2024.05.16 16:10김우용

싸이타임, AI 데이터센터용 '코러스 클럭 발생기' 출시

싸이타임코퍼레이션(이하 싸이타임)은 AI 데이터센터 애플리케이션용 코러스(ChorusTM) 클럭 발생기 제품군을 출시했다고 16일 발표했다. 이 새로운 MEMS 기반의 클럭 시스템-온-칩(ClkSoC) 제품군은 독립형 오실레이터와 클럭에 비해 크기를 절반으로 줄이면서도 성능은 10배나 향상시킨 것이 특징이다. 코러스는 클럭, 오실레이터, 공진기(resonator) 기술을 하나의 통합 칩에 포함시켜 시스템 클럭 아키텍처를 간소화하고 설계 시간을 최대 6주까지 단축할 수 있다. 싸이타임은 최근 인수한 아우라 세미컨덕터의 타이밍 제품과 코러스 제품을 결합하여 고도로 차별화된 솔루션의 완벽한 포트폴리오를 제공하는 전략을 강화할 계획이다. 블룸버그 인텔리전스의 최근 보고서에 따르면 AI 데이터센터 하드웨어 시장은 매년 약 33%씩 급증하고 있으며, 2027년에는 약 2천억 달러에 이를 것으로 예상된다. 또한 데이터와 컴퓨팅 집약적인 AI 작업 실행에는 AI 하드웨어의 빠른 업그레이드 주기가 필수적이라고 밝혔다. 피유시 세발리아 싸이타임 수석 마케팅 부사장은 "이전에는 하드웨어 설계자가 클럭, 오실레이터, 공진기 등 여러 부품을 조합해서 사용해야 했기 때문에 성능에 제약이 따랐다"며 "그러나 코러스는 이 모든 기능을 하나의 칩에 통합하여 이러한 문제를 해결했으며, 우리의 독자적인 기술로 타이밍 시장의 혁신을 이끌고 있다"고 말했다. 통합 MEMS 공진기를 갖춘 코러스는 기존 클럭 발생기의 한계를 해결해 노이즈와 같은 문제를 제거하고 공진기의 임피던스를 클럭과 일치시킨다. 또한 최대 4개의 독립형 오실레이터를 대체하여 타이밍을 위한 보드 공간을 최대 50%까지 줄일 수 있다. 코러스는 서버, 스위치, 가속 카드, 스마트 NIC와 같은 데이터센터 장치에 이상적이다.

2024.05.16 14:48장경윤

크라우드웍스, 프랑스 파리 '비바테크' 전시회 2년 연속 참가

크라우드웍스(대표 김우승)가 이달 22일부터 25일까지 프랑스 파리에서 열리는 유럽 내 스타트업 & 테크 전시회 '2024 비바테크놀로지(이하 비바테크)'에 2년 연속 참여한다고 14일 밝혔다. 2016년부터 시작한 비바테크 전시회는 전 세계 스타트업, 투자자, 바이어, 미디어 등이 모여 최신 기술 동향을 교류하는 국제 행사다. 지난해에는 참관객 15만명, 2천800여개의 유망 기술 스타트업들이 참가할 만큼 반응이 뜨거웠다. 이번 전시회 참여를 통해 대한민국 대표 AI 스타트업으로서 유럽 시장 내 기업 인지도를 높이고 다양한 협업 방안을 모색할 수 있을 것으로 기대된다. 크라우드웍스는 이번 전시에서 엔터프라이즈 AI 시장을 공략할 계획이다. 국내 시장에서 빠르게 확보한 기업 맞춤형 거대언어모델(LLM) 구축 레퍼런스 중에서도 유럽 시장에서 관심이 높은 헬스케어, 리테일 부문의 성공적인 LLM 구축 사례를 소개하며 해외 고객 발굴에 나선다. 또 데이터 설계, 가공, 구축에 대한 높은 이해와 전문성을 강조하고 맞춤형 LLM 도입을 위한 최신 솔루션과 서비스들을 소개해 데이터 중심의 AI 기술 경쟁력을 전파할 계획이다. 특히 크라우드웍스는 프랑스 현지에 있는 '스테이션F'에 거점을 두고 있어 이번 전시회 참가를 통한 시너지를 확대할 수 있을 것으로 기대된다. 스테이션F는 스타트업 인큐베이터로 유럽 시장 진출을 위한 네트워킹과 협력 기회를 모색하기 위한 채널이 되고 있다. 지난해 5월 입주 이후 해외 잠재 고객들과 빠르게 연결되며 해외 시장에서의 가능성을 확인했다. 김우승 크라우드웍스 대표는 "비바테크 참여로 국내 AI 산업 발전을 이끌어온 크라우드웍스의 기술과 역량을 유럽 시장에 소개할 수 있는 좋은 기회가 될 것으로 기대된다"며 "글로벌 기업들과의 다양한 협력 기회를 적극적으로 모색하며 해외 시장에서 의미있는 성과를 성공적으로 이뤄낼 것"이라고 말했다.

2024.05.14 13:47백봉삼

오픈서베이, 고객 생각이나 감정까지 AI가 분석해준다

소비자 데이터 플랫폼 기업 오픈서베이(황희영 대표)가 AI 텍스트 분석 기능을 출시한다고 14일 밝혔다. 오픈서베이는 데이터 분석 기능 강화를 위해 리서치&경험관리 플랫폼 데이터스페이스에서 AI 텍스트 분석 기능을 제공한다. 이로써 기업은 VoC(Voice of Customer, 고객의 소리) 파악을 위해 수집한 설문조사 주관식 응답 데이터를 ▲비슷한 주제끼리 분류하는 주제 분석 ▲어조의 긍정·부정·중립성을 평가하는 감정 분석 등으로 실시간 분석할 수 있다. 이밖에 ▲다국어 번역 ▲유사 텍스트 언급 빈도 확인 ▲오타 자동 교정 등도 가능하다. AI 텍스트 분석 기능은 데이터 전문가의 분석 기술과 노하우를 제품에 녹여 탄생했다. 고객의 생각이나 감정을 담은 주관식 응답 데이터를 AI가 분석해 그 경향성을 빠르게 파악할 수 있게 돕는다. 또 글로벌 고객 리서치에서도 AI 기술을 활용해 단시간 내 텍스트를 번역하고 분석할 수 있다. 이번 기능은 주관식 응답 데이터 분석에 드는 시간과 비용을 대폭 절감했다는 것이 큰 특징이다. 사람이 직접 분석할 경우 데이터 1천 개 기준 코딩 및 시각화 작업에 5일가량 소요되는 데 반해, AI 텍스트 분석 기능 활용 시 수 분 내로 완료된다. 또 데이터 수집과 분석 과정에서의 휴먼 에러(Human error, 인적 오류)도 AI가 보완한다. 데이터 입력 중 발생한 오탈자를 자동으로 수정해 분석하고, 분석자 의견에 따라 데이터를 지나치게 상세하게 분류하거나 분석하는 등의 편향성도 줄일 수 있다는 강점이 있다. 황희영 오픈서베이 대표는 "주관식 응답 분석은 기업 니즈가 높은 기능으로 정식 출시 전부터 소비재, 식음료, 패션, 금융 등의 주요 기업이 사전 신청해 사용했고 VoC 청취에 큰 도움을 받고 있다는 평가가 많다"며 "추후 사진, 영상 등의 비정형 데이터 분석 기능까지 개발을 이어 나가 기업 고객의 데이터 활용을 도울 예정"이라고 밝혔다.

2024.05.14 13:35백봉삼

[기고] 성과 관리에서 생성AI의 효용성과 한계

성과 관리(Performance management)는 회사의 성장과 구성원 육성에서 중요한 역할을 차지하는 HR 프로세스입니다. 그러나 성과 관리에 사용되는 프로세스와 기술은 그동안 크게 변화하지 않았습니다. 예를 들어 아직도 많은 조직에서 사용하고 있는 MBO(Management by Objectives)는 피터 드러커가 1954년에 소개한 개념입니다. 어니스트 헤밍웨이가 '노인과 바다'로 노벨문학상을 수상한 해입니다. 노인과 바다는 고전이 되었지만 MBO는 아직도 현역인 셈입니다. 성과 관리의 프로세스는 대략 이렇습니다. 연초가 되면 직원들은 달성해야 할 목표 목록을 작성하고, 1년이 지나 연말에 이르러 성과와 기여도를 평가하라는 메시지를 받습니다. 평소에 기록을 잘해두었다면 좀 낫겠지만 희미한 기억에 의존해 셀프리뷰 자료를 작성하는 경우가 많습니다. 관리자 역시 마찬가지입니다. 어렴풋한 기억에 의존해 성과 피드백과 최종 평가 등급을 작성합니다. 기억이라도 더듬으면 다행입니다. 때로는 업무와 무관한 기준으로 성과평가를 합니다. 전통적인 성과 관리 방식에는 데이터의 부정확함, 주관성, 편견 등의 다양한 오류의 발생가능성이 있습니다. 성과 관리에 생성 AI를 도입하면 지금은 사용하지 못하고 있는 다양한 원천의 데이터를 활용할 수 있습니다. 예를 들어 ▲여러 이해관계자의 피드백 ▲평가대상자가 참여한 프로젝트의 결과 ▲업무 습관 ▲의사소통 패턴 및 성과의 추세 등이 있습니다. 또 AI 기술은 성과 관리의 다양한 측면을 간소화하고 향상할 수 있습니다. 성과 평가 자동화부터 실시간 피드백 및 코칭 제공에 이르기까지 생성 AI는 HR이 데이터 기반 결정을 내리고 편견을 완화하며 지속적인 학습 및 성장 문화를 조성할 수 있도록 돕습니다. 성과 평가 자동화 전통적으로 성과 평가는 시간이 많이 걸리고 주관에 좌우되는 프로세스였습니다. AI 알고리즘은 직원 성과 지표, 피드백, 고객 리뷰, 동료 피드백 등과 같은 데이터 포인트를 분석해 포괄적이고 편견 없는 성과 보고서를 생성할 수 있습니다. AI 기반 자동화는 프로세스 속도를 높이는 것 외에도 공정하고 일관된 평가 프로세스를 만드는데 도움이 됩니다. 맞춤형 개발 계획 성과 평가 정보를 기반으로 직원을 위한 맞춤형 개발 계획을 수립할 수 있습니다. AI 알고리즘은 개인의 강점, 약점, 커리어 목표를 분석해 맞춤형 교육 프로그램이나 멘토링 기회를 제안할 수 있습니다. 이런 개인화된 접근 방식으로 구성원의 성장을 유도하고, 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕습니다. 실시간 피드백 및 코칭 AI 기반 챗봇을 통해 구성원에게 실시간 피드백과 코칭을 제공할 수 있습니다. 관리자의 역할에 맞는 대화를 시뮬레이션해 즉각적인 가이드를 제공할 수 있습니다. 성과 향상뿐만 아니라 지속적인 학습과 성장의 문화를 조성하여 직원 경험을 향상할 수 있습니다. 인재 관리를 위한 예측 분석 생성 AI를 통해 방대한 양의 직원 데이터를 분석해 패턴과 추세를 분석, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다. 구성원의 향후 성과, 필요 스킬셋과 보유 스킬셋의 차이 등을 예측 분석할 수 있습니다. 예를 들어 특정 역할에서 어떤 후보자가 더 나은 성과를 낼 수 있는지 예측하고, 고성과자 중 퇴사리스크가 있는 직원을 찾아낼 수도 있습니다. HR에서는 이러한 잠재적 문제를 적극적으로 해결하고 인재 확보, 유지 및 승계 계획에 활용할 수 있습니다. 성과 관리의 편향 완화 성과 관리의 중요한 과제는 무의식적인 편견입니다. 생성 AI는 객관적이고 데이터 기반 통찰력을 제공하여 편견을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 선입견 없이 성과 데이터를 분석함으로써 관리자가 간과할 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 아직은 사람의 역할이 필요할 때 지금의 생성 AI의 기술 수준은 보완이 필요합니다. 프로세스가 올바른지 확인하려면 지속적인 사람의 감독과 모니터링이 필요합니다. 컨펌이라는 HR테크 기업에서는 성과 검토를 위해 ChatGPT를 사용했습니다. ChatGPT는 피평가자에게 날카로운 질문을 해 성과 리뷰를 작성하는 데 기여했습니다. 하지만 아직 직원 개개인에게 정확한 피드백 내용과 어조에는 아쉬움이 있습니다. 생성 AI는 개별 관리자가 감독자로서 성과 관리를 수행하는 데 도움을 줄 수 있으나 100% 대체할 수준은 아닙니다. 검토가 필요한 다른 측면이 있습니다. 생성 AI가 오히려 잘못된 데이터로 인해 편견을 강화시킬 수도 있습니다. 실제로 봇(Bot)이나 AI 지원 도구와 상호작용하면서 인간이 비윤리적인 행동에 참여하는 경향이 증가한 연구결과가 존재합니다. 일부 한계는 있지만 생성 AI는 리더가 직속 부하 직원과 동료에게 보다 포괄적이고 의미 있는 피드백을 제공할 수 있도록 돕는 유용한 도구입니다. 객관적이고 시의적절한 데이터 기반 통찰력을 제공하는 능력은 성과 관리를 크게 향상할 수 있습니다. 무엇보다 리더가 직원과 연결하고 직원의 업무 경험을 더 깊이 이해하며 직원의 목표 달성을 더 잘 지원할 수 있는 귀중한 시간을 확보할 수 있습니다. 결국 생성 AI의 적절한 활용은 오랜 관행을 개편하고, 성과 관리 시스템을 최적화하고 혁신하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

2024.05.14 11:15윤명훈

[유미's 픽] "日·동남아에도 돈 몰리는데"…데이터센터 투자 경쟁서 韓 '찬밥'

글로벌 생성형 인공지능(AI) 시장이 빠른 속도로 성장하면서 한국을 제외한 해외 곳곳에서 빅테크들의 데이터센터 확보 경쟁이 점차 치열해지고 있다. 오픈AI의 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)과 사람처럼 생각하고 행동하는 '인공 일반 지능(AGI)' 모델이 방대한 양의 데이터를 처리하고 복잡한 알고리즘을 실행하기 위해 고성능 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 만큼, 데이터센터가 AI 경쟁력을 끌어올리는 중요한 요소로 지목되는 분위기다. 14일 블룸버그 통신 등 주요 외신에 따르면 마이크로소프트(MS)는 프랑스에 40억유로(약 6조원)를 투자해 데이터 센터를 짓고 클라우드와 AI 인프라를 구축할 계획이다. MS는 2027년까지 AI분야에서 100만 명을 육성하고 2천500개의 스타트업을 지원하겠다고 발표했다. 브래드 스미스 MS 부회장은 "이번 투자는 프랑스 진출 41년 만에 최대 규모"라고 설명했다. 앞서 MS는 올해 초 프랑스 스타트업 미스트랄AI에 1천500만 유로(약 221억원)를 투자한다고 발표한 바 있다. 오픈 AI의 대항마로 불리는 미스트랄AI는 최근 펀딩에서 60억 달러(8조2천억원)의 기업 가치를 평가받은 것으로 알려졌다. 이 외에도 MS는 전 세계 지역에서 데이터센터 투자를 확대하고 있다. 최근에는 오픈AI와 2028년까지 1천억 달러(약 135조원)를 투입해 슈퍼컴퓨터를 포함한 초대형 데이터센터를 구축하는 '스타게이트' 프로젝트를 추진한다는 것으로 알려져 주목 받았다. 이 프로젝트는 현존하는 가장 큰 데이터센터에 투입된 금액의 100배 이상 규모로 알려졌다. '스타게이트' 프로젝트는 총 5단계로 이뤄진 AI 인프라 구축 작업으로, 2026년까지 슈퍼컴퓨터를 구축하는 것이 4단계다. 슈퍼컴퓨터는 대규모 데이터 처리와 복잡한 AI 모델 학습에 필요한 강력한 연산 능력을 제공한다. 데이터센터에는 슈퍼컴퓨터와 함께 오픈AI의 AI 모델을 구동하기 위해 특별 제작된 수백만 개의 AI 칩이 탑재될 예정이다. 업계 관계자는 "'스타게이트' 프로젝트는 MS와 오픈AI가 전 세계 기업과 개발자들에게 자사의 AI 기술 및 서비스를 활용할 수 있도록 지원하는 것"이라며 "이를 통해 AI 시장 주도권을 확보하려는 것으로 보인다"고 말했다. 나아가 MS는 유럽 곳곳에 AI 허브를 구축하는 계획도 속속 내놓고 있다. 영국에선 수년간 25억 파운드(약 4조3천억원)를 투자해 런던에서 최첨단 언어모델과 지원 인프라를 발전시키고, 기초 모델에 필요한 세계적 수준의 도구 개발을 위한 작업을 추진한다는 구상이다. 독일에선 향후 2년 간 34억4천만 달러(약 4조8천억원)를 들여 데이터센터를 짓기로 했다. 스페인에도 21억 달러(약 2조8천600억원)를 투자키로 했다. 미국에서도 데이터센터 투자에 속도를 내고 있다. 특히 최근에는 미국 중·북부 지역의 대표적 러스트 벨트 지역(Rust Belt·제조업 쇠퇴 지역)인 위스콘신주 동부 공업지대 러신에 33억 달러(약 4조5천61억원)를 투자해 AI 데이터센터를 짓기로 했다. 최근 지역 당국의 승인을 받은 상태로, 2026년 7월 이전에 1단계 공사에 착수하고 2033년 7월 이전에 2단계 공사를 시작할 방침이다. 아시아 지역에서도 MS의 데이터센터 투자 움직임은 활발하다. 특히 올해는 기시다 후미오 일본 총리의 미국 국빈 방문에 맞춰 일본에서 클라우드 컴퓨팅과 AI 사업을 확장하기 위해 2년간 약 4천400억엔(29억 달러)을 투자한다고 발표해 눈길을 끌었다. MS 창립 이후 일본에 대한 투자액으로는 역대 최대다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 직접 동남아시아를 방문해 인프라 확대에 공을 들였다. 나델라 CEO는 지난달 30일부터 사흘간 인도네시아와 말레이시아를 찾아 각각 17억 달러, 22억 달러의 투자 계획을 발표했다. 지난 1일 태국에서는 MS 최초로 태국 데이터센터를 건설한다고 밝혔다. 현지 매체는 투자 규모를 10억 달러 이상으로 추정하고 있다. 여기에 MS는 재생 에너지 개발에도 100억 달러(약 13조8천900억원) 이상을 투자키로 했다. AI 개발 경쟁이 치열해지고 데이터 센터에 대한 수요가 급증하면서 가동에 필요한 전력을 확보하는 것이 필요하다고 판단해서다. 지난해 5월에는 핵융합 스타트업 헬리온 에너지와 전기 공급계약을 체결해 오는 2028년부터 매년 최소 50MW(메가와트)의 전기를 공급받기로 했다. MS 측은 "AI 수요가 가용 용량보다 조금 더 높다"며 "데이터센터에 더 많은 자금이 필요하다"고 밝혔다. 이에 맞서 아마존도 MS·구글 등 경쟁사보다 우위를 차지하기 위해 향후 15년간 데이터센터 건설에 약 1천500억 달러(약 202조원)를 투자키로 했다. 아마존 자회사 아마존웹서비스(AWS)의 부동산 보유량은 2020년 이후 현재 2배 이상 증가한 것으로 알려졌다. 미국에선 미국 버지니아주와 오리건주에서 데이터센터를 운영 중이다. 프랑스에선 생성형 AI 분야의 수요를 충족하기 위해 프랑스에 12억 유로(약 1조8천억원) 규모를 투자하겠다고 발표했다. 싱가포르에선 클라우드 인프라에 2028년까지 120억 싱가포르달러(약 12조원)를 추가 투자키로 했다. 지난해까지 투자액을 더하면 총규모는 225억 싱가포르달러다. 일본에선 2027년까지 도쿄·오사카 클라우드 인프라 확장에 2조3천억 엔(약 20조2천억원)을 투자할 계획이라고 지난 1월 발표했다. 2030년까지는 인도에 150억 달러(약 20조5천억원), 사우디에 53억 달러(약 7조2천억원)도 투입한다. 이 외에 메타도 최근 총 8억 달러(약 1조900억원) 이상을 투자해 미국 앨라배마주에 데이터센터를 건립한다는 계획을 밝혔다. 올해만 세 번째 발표로, 총 24억 달러(약 3조원)을 데이터센터 신설에 쏟아 붓겠다는 의지를 드러냈다. 구글 역시 올해 1월 데이터센터 확장을 위한 대규모 투자 계획을 내놨다. 미국 인디애나주 포트 웨인에 20억 달러(약 2조7천200억원)을 들여 신규 데이터 센터 캠퍼스 건설에 나서기로 한 것이다. 또 미국 동부 버지니아주 데이터센터 확장에도 10억 달러(약 1조3천600억원)를, 유럽 네덜란드에는 6억 유로(약 9천억원)를 추가 투자키로 했다. 영국에선 런던 외곽에 데이터센터를 건설하는 데 10억 달러를 투자했다. 이처럼 빅테크들이 세계 곳곳에 데이터센터를 짓기 위해 대규모 자금을 투입하는 것은 급속도로 커지고 있는 생성형 AI 시장을 선점하기 위해서다. 시장조사기관 얼라이드 마켓 리서치에 따르면 글로벌 생성형 AI 시장은 연평균 32%의 증가율로 성장해 2031년 1천265억 달러(약 175조원)의 시장을 형성할 전망이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 개발 경쟁이 촉발한 인프라 투자가 데이터센터 시장의 2차 호황으로 이어지고 있다"며 "대규모 데이터센터 수요가 늘면서 2026년까지 해마다 16% 성장할 것으로 보인다"고 관측했다. 하지만 우리나라는 빅테크들의 대규모 데이터센터 투자 후보지로 제외된 분위기다. 현재로선 AWS가 2027년까지 클라우드 인프라에 58억8천만 달러(약 7조8천500억원)를 투자할 계획이라고 밝힌 것이 전부다. 최근 일본에 MS가 29억 달러(약 3조9천억원), 아마존이 2조3천억 엔(약 20조7천190억원), 오라클이 80억 달러(약 11조원)을 투입키로 한 것과 비교하면 다소 아쉽다. 업계 관계자는 "미국과 중국을 중심으로 첨단기술 패권 경쟁이 전개되는 상황에서 주요 국가들은 AI 혁신 흐름에 뒤처지지 않기 위해 데이터 인프라 구축 지원책을 내놓고 규제는 완화하는 등 기업 친화적인 환경을 조성하는 모습"이라며 "우리나라는 낮은 조세경쟁력과 과도한 규제, 부족한 인센티브 등의 영향으로 매력적인 투자처로서 인정 받지 못하고 있는 분위기"라고 말했다.

2024.05.14 10:52장유미

SKT, AI 데이터센터 글로벌 표준 주도

SK텔레콤은 AI 데이터센터(AI DC) 관련 기술의 글로벌 표준 정립을 위해 UN 산하 국제전기통신연합 전기통신표준화 부문(ITU-T)에 제안한 'AI DC 기술의 연동구조와 방식' 아이템이 ITU-T 스위스 제네바 국제회의에서 신규 표준화 과제로 10일(현지시간) 승인됐다고 밝혔다. ITU-T는 국제전기통신연합(ITU)에서 전기와 통신 관련 표준에 대한 연구와 표준화를 수행하는 기관으로 190여 회원국의 900여 기관, 기업, 연구소 등이 참여하고 있다. SK텔레콤은 AI DC 기술 표준화 과제 채택에 대해 SK텔레콤이 SK그룹 내 다양한 관계사와 협력하고, 수년간 AI와 ICT 분야 역량 축적 및 요소 기술 개발 등을 이어왔기 때문이라고 밝혔다. 특히 표준화 작업이 글로벌 차원에서 기업이나 기관의 AI DC 건립을 촉진시키는 계기가 될 것으로 기대했다. 최근 데이터센터 내 AI 관련 작업량과 트래픽 증가에 따른 에너지 소비량과 운영 난이도, 다양한 기술 및 솔루션 제공자와의 연동 필요성 등의 증가로 인해 업계에서 지속적으로 AI DC 관련 기술들에 대한 국제 표준 필요성이 제기됐다. 표준화를 통해 기업 고객, 개인 사용자, 공공 등 다양한 영역의 수요를 충족시킬 수 있는 AI DC 기반 서비스와 기능을 제공하는 것은 물론, 데이터센터 간 호환성을 지켜줄 상호 연결성 최적화에도 도움이 될 것으로 SK텔레콤은 전망했다. SK텔레콤의 아이템은 ITU-T에서 교환과 신호방식의 구조와 요구사항에 대한 표준화를 진행하는 SG11 참여 회원들의 회람과 과제 적격성 검토 등을 거쳐 신규 표준 과제로 승인됐다. SK텔레콤은 이번 과제에 대해 AI DC를 구성하는 주요 기술 요소간 유기적인 연동과 결합을 목표로, 데이터센터의 각종 기술 요소간 구조, 신호 방식, 사용 방식 등을 담고 있다고 밝혔다. 또한 AI DC를 구성하는 주요 기술 요소간 연동 구조를 기능과 역할에 따라 ▲AI 인프라 ▲관리 ▲자원 배분의 3개 모듈로 분류해 정의하고, 각 모듈 간 연동 구조와 데이터 통신 등에 대한 청사진을 표준화 안에 담았다고 설명했다. AI 인프라 모듈은 AI프로세서, 메모리, 스토리지와 차세대 냉각기술, 에너지 효율화 솔루션, 보안 등의 기술 요소들에 대해, 관리 모듈은 AI DC 인프라의 관리와 관련된 기술 요소들을 담고 있다. 자원 배분은 AI DC내 자원 가상화 및 자원 할당, 인증 등을 담당하는 기술 요소들에 대한 모듈이다. 향후 SK텔레콤은 회원사들과 함께 AI DC의 각 모듈 간 연동 구조, 연동을 위한 데이터 종류 등 다양한 세부 표준을 개발하게 된다. 이후 ITU-T 회의를 통해 개발된 안에 대한 논의 및 최종 채택 과정을 통과하면 SK텔레콤의 표준화 안은 정식으로 글로벌 표준이 된다. 이종민 SK텔레콤 미래R&D 담당은 “이번 신규 표준화 과제 승인은 국제 표준화 기구인 ITU-T가 AI DC 관련 기술에 대한 중요성을 공감한 것은 물론, AI DC 분야에서 SK텔레콤이 그간 축적인 AI R&D 역량을 인정했다는 의미”라며 “SK텔레콤은 앞으로 SK그룹 역량과 글로벌 협력을 통해 AI DC 표준 규격을 완성하겠다”고 말했다.

2024.05.13 12:00박수형

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

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