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더존비즈온, 제4인터넷전문은행 '더존뱅크' 출사표…"소상공인 금융혁신 나선다"

더존비즈온이 국내에서 네 번째로 인터넷전문은행에 도전한다. 기업 데이터 기반의 혁신 금융을 선보인다는 전략이다. 더존비즈온은 국내 최초의 중소기업·소상공인 특화 인터넷전문은행인 가칭 '더존뱅크'를 설립한다고 4일 밝혔다. 더존뱅크는 더존비즈온이 보유하고 있는 방대한 양의 기업 데이터와 다양한 기업용 솔루션 경쟁력을 통해 기존 은행이 확장하기 어려웠던 중소기업·소상공인 영역에서 포용금융을 추진해 나갈 계획이다. 더존비즈온은 먼저 더존뱅크 컨소시엄을 구성하고 대형 시중은행과 정책기관, 유수의 대기업 등을 주주사로 참여시켜 경쟁력을 강화한다는 목표다. 중소기업·소상공인 특화 인터넷전문은행에 필요한 기업 데이터와 이를 기반으로 하는 AI 활용 기업 신용평가모형 개발 경험과 역량은 이미 확보한 상태다. 특히 기업의 핵심 솔루션인 ERP와 그룹웨어 등을 중심으로 기업 자금흐름 정보, 데이터 검증장치, 내부통제 기능까지 활용하며 금융 혁신을 위한 기업 데이터의 가치를 높일 계획이다. 이를 통해 기존 금융권의 규격화된 모습을 벗어나 중소기업·소상공인 금융조달 패러다임을 혁신적으로 전환시킨다는 의지를 보이고 있다. 앞서 금융당국은 2023년 7월 정책발표를 통해 은행권 제도개선 방향을 제시했다. 특히 은행권에 신규 진입을 촉진하고 인터넷전문은행 신규인가를 추진키로 했다. 또 건전성과 사업계획에 대한 엄격한 심사를 거쳐 신규 인가를 부여할 예정이다. 이를 위해 신청 가이드라인을 준비 중인 것으로 알려졌다. 이에 맞춰 더존비즈온은 이미 상당한 준비를 마쳤으며 금융당국의 일정에 따라 인가를 신청할 예정이다. 더존비즈온 관계자는 "기존 금융업권과 선의의 경쟁을 통해 금융산업 전반에 중소기업·소상공인 자금공급 혁신을 확장하고, 대한민국 경제에 긍정적인 파급효과를 창출하겠다"고 말했다.

2024.04.04 15:25이한얼

지코어코리아, 한국에 엔비디아 H100 기반 데이터센터 개소

글로벌 퍼블릭 클라우드, 엣지 컴퓨팅 및 엣지AI 전문기업 지코어는 4일 서울 더플라자호텔에서 기자간담회를 개최하고 엔비디아 H100 기반의 AI 퍼블릭 클라우드 서비스를 한국시장에 출시한다고 밝혔다. 오는 15일 한국에 개소하는 지코어 데이터센터는 AI 학습에서 현존하는 가장 효과적인 GPU로 인정받는 엔비디아 H100 서버 40대를 설치한다. GPU 기준으로 320개다. 그 동안 국내 AI 기업은 AI 모델을 개발하고 학습시키는데 있어 필수적인, 고성능 GPU 확보에 큰 어려움을 겪고 있었다. 이제 한국의 AI 전문기업은 더 이상 대규모의 GPU를 확보하기 위해 수십주를 기다리거나 타국에 위치한 자원을 활용하지 않고, 초고성능 AI 컴퓨팅 자원을 지코어의 엣지 클라우드를 통해 쉽게 활용할 수 있다. 지코어의 H100 기반 AI 퍼블릭 클라우드 서비스는 SMX5 타입의 H100 GPU를 각 8개씩 탑재한 서버들을 대규모 클러스터로 구성해 강력한 컴퓨팅 능력을 제공한다. AI학습 성능에 가장 큰 영향을 미치는 GPU간 연결을 모두 인피니밴드 NDR(400Gbps)로 구성해 각 서버당 대역폭을 3.2Tbps로 제공한다. 유니파이드패브릭매니저(UFM)으로 관리되는 논블로킹 클러스터는 핫 스페어와 콜드 스페어를 각각 구성해 서비스 품질도 GDPR의 기준을 충족한다. 각 서버당 2TB에 달하는 메모리와 112개에 달하는 CPU코어로 대용량 데이터 처리 및 고성능 컴퓨팅 작업 환경을 제공한다. 서버당 12KW에 달하는 전력량 충족, 빠른 네트워크, 안전한 센터 설계 등으로 최상의 서비스 구현이 가능하다. 지코어는 이 서비스를 준비하면서 NHN클라우드와 데이터센터 선정에서부터 한국고객의 수요를 반영한 서비스 구성에 이르기까지 긴밀히 협업했다. NHN클라우드는 한국 AI산업의 역량이 급부상함에 따라 국내 고객들이 원하는 특수한 요구사항을 잘 파악하고 있는 만큼 지코어 서비스를 현지화하고 고객 맞춤형으로 구성하는데 있어서 큰 역할을 했다. NHN클라우드는 지코어의 데이터센터 운영에도 지속적으로 참여할 예정이다. 정현용 지코어코리아 한국지사장은 “한국은 AI 반도체, 시스템, 서비스 등 AI 기술 전반에 걸쳐 세계적으로 엄청난 성장 잠재력을 지니고 있는 국가”라며 “이제 국내 초고속 통신망 내에 위치한 지코어의 데이터센터는 물론, 전세계와 초저지연 네트워크로 상호 연결돼 있는 지코어의 글로벌 엣지 네트워크를 접목해 한국기업들이 글로벌 AI시장에서 선도적인 위치를 선점해 나갈 수 있기를 기대한다”고 말했다. 그는 “국내 AI시장 및 고객에 대한 전문적 이해와 경험을 보유한 NHN클라우드와의 지속적이고 긴밀한 협업을 통해 공공기관은 물론 연구소, 금융 및 제조업계 등을 비롯해 다양한 영역에서 급속히 증가하고 있는 국내 AI 수요에 빠르고 신속하게 대응해 나갈 것”이라고 강조했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “국내는 물론 글로벌 AI 인프라 시장의 패러다임이 급격히 변화하고 있는 만큼, NHN클라우드는 광주 국가 AI 데이터센터를 포함해 판교 데이터센터(NCC1) 등 자사 데이터센터에 1천 개 이상의 엔비디아 H100으로 구축하는 등 국내 최대 규모 GPU 클러스터를 구축해 나가고 있다”고 밝혔다. 그는 이어 “지코어는 전세계 160개 이상의 PoP를 기반으로 강력하고 안전한 클라우드 및 엣지 AI에 대한 노하우를 보유하고 있는 기업으로, 엔비디아의 최신 GPU인 H100을 발빠르게 한국에 도입함으로써 국내 AI 시장의 도약을 위한 새로운 국면을 맞게 한 일등공신”이라며 “NHN클라우드는 지코어와의 파트너십을 통해 국내 AI 인프라 시장의 경쟁력을 강화하고, 글로벌 진출 및 시장 변화에 적극적으로 대응해 나갈 것”이라고 덧붙였다. 이날 기자간담회에 자크 플리스 주한 룩셈부르크 초대 대사 내정자가 참석해 룩셈부르크 소재의 글로벌 IT 기업인 지코어가 한국 기업고객들에게 혁신적인 기술을 전하고 협력 기회를 확대할 수 있기를 기대한다며 축사를 전했다. 지코어는 기업의 AI 도입과정 모든 단계에 도움을 주기 위해 완전 자동화된 AI 인프라, 다양한 관리도구, 안전하고 신뢰할 수 있는 보안체계 등을 갖춘 클라우드 플랫폼 환경을 서비스하고 있다.

2024.04.04 13:45김우용

씨젠, 세일즈포스 서비스 클라우드·태블로 도입

세일즈포스는 분자진단 종합솔루션 기업 씨젠이 고객 서비스 부문의 디지털 혁신 가속화 및 데이터 문화 정립을 위해 세일즈포스의 서비스 클라우드와 태블로를 도입했다고 4일 밝혔다. 씨젠은 독자적인 기술력을 바탕으로 전 세계 60여 개국에 분자진단 제품을 공급하고 있는 분자진단 솔루션 기업으로, 전 세계에 총 80여 개의 대리점을 운영하며 대형 병원뿐 아니라 중소형 병원에서도 누구나 쉽게 분자진단을 접할 수 있는 환경을 조성하고 있다. 씨젠은 이번 세일즈포스 서비스 클라우드와 태블로 도입을 통해 ▲데이터 기반 고객 서비스 통한 고객 만족도 향상 ▲업무 프로세스 효율화 통한 업무 생산성 및 연속성 증진 ▲태블로 기반 데이터 도출 및 가시화 통한 인사이트 확보 ▲글로벌 커뮤니케이션 역량 강화 등의 성과를 달성했다. 더불어 세일즈포스 도입을 바탕으로 기업의 규모 및 서비스 범위를 확장해 나감에 따라 필요한 고객 데이터 기반의 전산화, 자동화, 표준화 등의 전략 추진을 위한 디지털 기반의 업무 체계를 구축하고, 글로벌 커뮤니케이션 역량을 강화하며 고객 중심 디지털 기업으로 혁신해 나갈 것이라는 포부를 밝혔다. 씨젠에 따르면 기존에는 산재된 데이터로 인해 필요한 정보를 찾기 위해 많은 시간과 자원을 할애해야 했지만, 세일즈포스 도입 후 데이터를 즉시 추적할 수 있게 되면서 데이터 유관 업무에 소요되던 시간이 17%가량 감소했으며, 실시간으로 고객 문의를 확인하고 대응할 수 있는 업무 환경이 구축됨에 따라 서비스 클라우드 도입 1년 만에 최초 고객 문의 대응 처리 시간 또한 30%가량 감소했다. 이제 세일즈포스에 통합된 데이터를 바탕으로 조직 내 부서 이동이 있거나, 새로운 직원이 입사할 경우에도 기존 대비 약 20%의 시간만 할애하더라도 유관 업무와 관련된 히스토리와 데이터를 빠르게 습득할 수 있다. 이 밖에도 씨젠은 세일즈포스가 제공하는 글로벌 수준에서의 확장성과 편리성을 바탕으로 전 세계 법인과의 협업 및 사내 데이터 문화 정립 측면에서도 비약적인 성과를 거뒀다고 전했다. 글로벌 고객사, 대리점 및 법인의 영문 문의가 접수될 경우, 세일즈포스를 통해 자동으로 번역된 한국어를 확인 및 답변하여 번역 및 데이터 재가공에 소요되는 시간을 대폭 감소시킬 수 있었으며, 고객을 중심으로 체계화된 업무 프로세스와 세일즈포스에 통합된 데이터를 바탕으로 부서 간 데이터 연결성과 협업 역량 또한 강화할 수 있었다는 설명이다. 데이터 측면에서 세일즈포스 태블로를 통해 글로벌 문의, 엔지니어링 서비스 등의 데이터를 축적, 분석 및 가시화할 수 있는 데이터 분석 역량을 확보함과 동시에, 도출된 인사이트를 사내 보고 활동 및 비즈니스 의사 결정 수립에 활용하면서 사내 데이터 문화 확산을 위한 움직임을 가속화하고 있다. 세일즈포스 서비스 클라우드는 옴니채널에서 발생하는 고객 데이터와 문의를 하나의 통합된 디지털 채널에서 관리 및 운영할 수 있도록 돕는 고객 서비스 지원 솔루션으로 고객 데이터를 기반으로 콜센터, 상담 채널, 챗봇 등에서 발생하는 고객 문의에 보다 빠르고 정확한 응대가 가능한 환경 구축을 지원한다. 태블로는 세일즈포스 및 슬랙과의 연결성을 바탕으로 데이터 분석 및 시각화를 지원하는 지능형 데이터 분석 플랫폼으로 최근 생성형 AI 기술이 접목된 '태블로 펄스'를 공개하며 기업 내 데이터 문화 정립과 데이터 경험 향상에 기여하고 있다. 씨젠의 글로벌 세일즈 엔지니어링 센터 김봉호 상무는 “세일즈포스와 태블로를 도입하여 실제로 고객 문의 대응에 들던 시간을 단축하고 더 많은 시간을 고부가가치를 위한 업무에 투자할 수 있게 됐다"며 “고객 서비스 부문 업무의 40~50%를 문의처리에 사용하는 만큼 생성형 AI를 통해 보다 고부가가치 업무에 리소스를 할애할 수 있기를 기대한다”고 밝혔다. 세일즈포스코리아 손부한 대표는 “세일즈포스 서비스 클라우드는 편의성과 유연성이 뛰어난 제품으로 다양한 경로로 유입되는 고객 데이터를 단일화하고 이를 바탕으로 온오프라인의 연결된 고객경험을 제공할 수 있는 고객 서비스 환경 구축을 지원한다”며 “세일즈포스는 신뢰할 수 있는 디지털 혁신 파트너로서, 씨젠의 데이터 기반의 업무 프로세스 구축 및 고객 중심 디지털 혁신 여정을 지원하기 위한 노력을 아끼지 않을 것"이라고 강조했다.

2024.04.04 10:32김우용

디노도 "방대한 기업 데이터, 물리적 통합보다 '논리적 연결' 우선"

"기업 데이터 환경이 복잡해졌습니다. 기업이 자사 데이터를 찾고 활용하는 것이 버거울 정도입니다. 이제 데이터를 한 플랫폼에서 관리할 수 있어야 합니다. 디노도는 '디노도플랫폼9.0'으로 이를 도와줄 수 있습니다. 디노도플랫폼9.0은 데이터 가상화를 통해 이리저리 흩어져있는 데이터를 물리적으로 이동하지 않고도 논리적으로 연결해 데이터 활용률을 높여줍니다." 남궁명선 디노도코리아 대표는 3일 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 열린 기자간담회서 올 상반기 출시 예정인 디노도플랫폼9.0 기능을 소개하며 이같이 밝혔다. 남궁명선 대표는 기업 데이터 환경이 복잡해진 추세라고 지적했다. 그는 "기업은 멀티 클라우드 환경에서 데이터를 관리한다"며 "이럴수록 데이터는 점점 방대해지면서 이리저리 흩어지는 사일로 현상까지 보인다"고 설명했다. 기업은 이를 극복하기 위해 데이터 레이크하우스 등을 활용해 물리적으로 데이터를 모은다. 그는 "현재 사일로화된 데이터를 물리적으로 모으는 건 무리인 시대"라며 "이는 인적, 물적 낭비일 것"이라고 설명했다. 남궁 대표는 "현재 기업은 내부 데이터뿐 아니라 외부 데이터도 자주 사용한다"며 "이때 외부 데이터까지 기업 환경에 맞게 통합·저장하는 것도 버거운 상황"이라고 했다. 기업이 물리적으로 데이터를 한데 모아 관리하기 벅찬 시기라는 의미다. 남궁 대표는 데이터 물리적 통합보다 논리적으로 한데 연결하는 것을 목표로 둬야 한다고 했다. 그는 이를 위해 데이터 가상화를 해결책으로 제시했다. 데이터 가상화는 데이터를 물리적으로 옮기는 개념과 다르다. 이리저리 흩어져 있는 데이터를 그대로 두되, 데이터끼리 논리적으로 연결하는 것을 의미한다. 기업은 데이터를 굳이 옮기지 않아도 필요에 따라 연결해 사용하면 된다. 남궁명선 대표는 "디노도는 데이터를 물리적으로 모아서 덩치를 키우는 것보다 이미 있는 데이터끼리 잘 연결해서 활용하는 것을 목표로 뒀다"고 설명했다. 디노도플랫폼9.0은 이런 데이터 가상화 기능을 갖춘 제품이다. 기업의 방대한 데이터를 물리적으로 통합하지 않아도 필요에 따라 데이터끼리 연결해 활용도를 높여주는 솔루션이다. 그는 "분산된 데이터 환경에서도 데이터 사용률을 높여주는 셈"이라며 "고객은 한 플랫폼에서 모든 데이터를 연결, 관리할 수 있는 편리성을 갖출 수 있다"고 강조했다. 남궁명선 대표는 "기업은 데이터를 물리적으로 모아놨을 때 데이터를 효율적으로 사용하지 못한다"고는 점도 언급했다. 디노도 자체 조사 결과에 따르면, 기업 전체 데이터 중 75%가 내부에서 활용되지 못하는 것으로 나타났다. 그는 "디노도플랫폼9.0은 모든 데이터를 연결함으로써 이러한 사각지대를 해소해 줄 것으로 기대한다"고 했다. 그는 올해 국내 신규고객 유치를 본격화하겠다고 했다. 지난해 카카오뱅크와 한 운송업체를 고객사로 유치한 바 있다. 남궁 대표는 "올해 상반기 통신사, 증권사와 계약 논의 중이다"며 "하반기에는 제조사, 보험사 등 다양한 분야의 고객사 유치를 위해 노력할 것"이라고 했다. 그는 "현재 기업들과 실증 시험도 여러 차례 진행했다"며 "올해 본격적인 성과를 낼 것"이라고 자신했다. "생성형 AI, 사람-데이터 다리 역할…관리 자동화 한층 높여" 이날 디노도는 디노도플랫폼9.0의 주요 기능도 소개했다. 디노도코리아 김세준 기술영업 상무는 생성형 AI 적용을 통한 셀프서비스 기능 향상과 빨라진 데이터 처리 속도 등을 제품 강점으로 내세웠다. 김세준 기술영업 상무는 고객이 생성형 AI를 통해 필요한 데이터 검색을 실시간으로 진행할 수 있다는 입장이다. 이때 오픈AI의 GPT 모델이 사용자 명령어 이해, 검색 결과를 제공한다. 우선 사용자가 생성형 AI 창에 "이번 분기에 가장 많이 팔린 제품명을 순서대로 나열해 줘"라고 입력하면, AI는 이를 이해한 뒤 프로그래밍언어(SQL)로 바꾼다. 그 후 디노도 플랫폼에 해당 데이터를 요청한다. 플랫폼이 관련 데이터를 SQL로 제공하면, AI는 이를 자연어로 변환한 뒤 사용자에게 주는 식이다. 그는 "IT 기술자가 아니어도 자연어를 통해 데이터를 관리할 수 있을 것"이라며 "이 플랫폼에서 생성형 AI는 사람과 데이터를 연결하는 다리 역할을 맡았다"고 덧붙였다. 김세준 상무는 "범용 거대언어모델(LLM)은 데이터 용어를 잘 이해하지 못한다"며 "디노도는 AI가 고객사 내 데이터 문맥을 파악할 수 있도록 별도 작업을 거친다"고 설명했다. 김 상무는 "디노도의 광범위한 메타데이터와 기업 데이터를 통합해 LLM에 공급하는 식"이라며 "여기에 모델 정확성과 신뢰성을 올리는 기술 검색증강생성(RAG)을 지원한다"고 덧붙였다. 그는 이 외에도 기존보다 더 빠른 데이터 처리 향상을 보인다고 설명했다. 김 상무는 "디노도플랫폼9.0은 오픈소스 쿼리 엔진인 프레스토 기반의 대규모 병렬처리(MPP) 기능을 탑재했다"며 "이를 통해 대용량 데이터 처리 성능을 올리고 데이터 가시성 확보를 더 늘렸다"고 강조했다. 데이터 보안 강화도 높였다고 했다. 그는 "데이터 관리 권한을 세분화했다"며 "관리자가 볼 수 있는 데이터가 다르고, 내부·외부 데이터도 각각 다른 뷰를 보여준다"고 강조했다.

2024.04.03 16:36김미정

랜섬웨어 공격 급증…'무빗·고애니웨어' 취약점 공격 때문

최근 랜섬웨어가 확산하고 있는 가운데 '무빗(MOVEit)'과 '고애니웨어(GoAnywhere)' 취약점을 악용한 공격이 원인으로 지목됐다. 랜섬웨어 데이터 유출 건수도 지난해 대비 49% 증가한 것으로 조사됐다. 3일 팔로알토네트웍스가 발표한 '랜섬웨어 공격 분석 보고서'에 따르면 랜섬웨어 공격은 MFT 서비스의 SQL 인젝션 결함을 비롯해 널리 알려진 취약점들을 악용한 것으로 나타났다. 취약점을 노린 제로데이 익스플로잇으로 인해 조직에서 취약한 소프트웨어를 패치하기 전에 'CL0P', '록빗'(LockBit), 'ALPHV'(BlackCat) 등의 악성 그룹에 의한 랜섬웨어 감염이 급증한 것으로 조사됐다. 또 연구팀이 검토한 전체 유출 사이트 게시물 중 928개 조직에서 데이터를 게시하고 전체 게시물의 23%를 차지하며 가장 활발하게 활동하는 랜섬웨어는 여전히 록빗인 것으로 분석됐다. 보고서에는 2023년 랜섬웨어 유출 사이트에 등록된 기업이 총 3천998개로 전년 대비 49% 증가했다는 내용도 담겼다. 지역별 분석에 따르면 최소 120개 국가의 조직이 랜섬웨어의 영향을 받았다. 가장 높은 비중은 미국으로, 미국에 기반을 둔 조직이 2023년 유출 사이트의 절반(47.6%)을 차지했다. 영국(6.5%), 캐나다(4.6%), 독일(4%)이 그 뒤를 이었다. 2023년 가장 큰 피해를 입은 산업은 제조업으로 꼽혔다. 제조 부문은 전체 공격의 14%를 차지했다. 이는 이 산업에 상당한 취약점이 있다는 것을 의미한다고 연구팀은 지적했다.

2024.04.03 14:43이한얼

17개국 빅데이터 포함 '2024 인바디 리포트' 공개…"체성분 지침서로 활용하세요”

'2024 인바디 리포트(2024 InBody Report)'가 발간됐다. 인바디 리포트는 전 세계에서 축적된 인바디 체성분 빅데이터를 기반으로, 대륙·국가·성별·연령층별 체성분 양상과 트렌드 등을 다룬다. 작년 2023 인바디 리포트 발간을 시작으로 올해로 두 번째 발간이다. 이번 '2024 인바디 리포트'는 지난 2018년 1월부터 2022년 12월까지 총 17개 국가의 체성분 데이터 분석 결과가 담겼다. 데이터 출처 국가는 우리나라를 비롯해 ▲미국 ▲인도 ▲일본 ▲호주 ▲독일 ▲중국 ▲영국 ▲멕시코 ▲남아프리카공화국 ▲네덜란드 ▲캐나다 ▲말레이시아 ▲태국 ▲칠레 ▲사우디아라비아 ▲아르헨티나 등이다. 관련해 이달 기준 인바디 클라우드에는 1억2천 이상의 체성분 데이터가 축적됐다. 작년 8월 1억 건을 돌파한 이후 매년 데이터 증가 속도는 빨라져 1억을 돌파한 이후 일평균 9만5천개의 데이터가 쌓이고 있다. 리포트는 ▲대륙·국가별 체성분 동향 ▲연령·성별 체성분 동향 ▲메디컬 지표로 활용되는 체성분 등 세 주제의 콘텐츠로 구성됐다. 특히, '연령 및 성별에 따른 체성분 동향' 챕터에서는 신장과 체중만으로 계산되는 BMI의 한계를 지적한다. BMI는 비만 정도를 평가하는 지표인데, BMI가 높으면 '비만', 낮으면 '건강하다'는 인식이 있지만, BMI 상 비만으로 평가되는 사람의 체지방률과 근육량을 살펴보면 실제로 비만이 아닌 경우가 많다. 리포트의 '애먼 사람 뚱보로 만드는 BMI의 한계, BMI로 인해 오해받는 국가들' 섹션은 국가별 평균 BMI 상으로는 비만으로 분류되지만 실제 평균 체지방률로 보면 비만이 아닌 국가가 다수라는 점을 지적한다. 실제 데이터에 근거해 남성의 경우, 17개국 가운데 11개국이 BMI 상 비만으로 분류되지만 체지방률로는 비만이 아닌 것으로 나타났다. 여성도 독일과 네덜란드가 평균 BMI로 인해 비만으로 오해받는 것으로 확인됐다. 반면, BMI는 표준이나 표준 이하로 낮지만 체지방률이 높아 실제로는 비만인 '마른 비만'으로 분류되는 20대 여성이 많은 국가 1위는 바로 우리나라(15.8%)였다. 이어 ▲태국(15.2%) ▲말레이시아(14.2%) ▲일본(12.4%) ▲중국(12.1%) 순이었다. 이를 통해 20대 여성의 마른 비만 문제가 특히 아시아에서 두드러지는 것으로 나타났다. 마른 비만은 외관상 마른 체격이지만, 실제로는 장기 사이사이에 내장지방이 쌓여 체지방률이 높아 비만인 상태다. 근력 운동은 하지 않고 음식의 양만 줄이거나 굶는 식이요법 등이 마른 비만의 주요 원인이다. 이 경우 근육을 감소시켜 결론적으로 체중은 감소하지만 기초대사량이 줄고 살이 잘 찌는 체질이 된다. 젊은 여성일수록 외모를 중시하고 마른 체형을 지향하는 사회적 분위기로 인해 적절치 않은 운동 및 다이어트를 통해 체중은 감소하지만 체지방률은 높은 불균형적인 마른 비만 형태의 신체를 갖는 경우가 많다. 마른 비만은 당뇨병·고혈압·고지혈증·지방간·근감소증 등의 원인인 만큼 각별한 주의가 필요하다. 아울러 리포트는 ▲빅데이터 처리 방법 ▲인바디 용어 정리 ▲건강 관리 트렌드 등도 확인할 수 있다. 리포트는 인바디 홈페이지에서 다운로드 받을 수 있다. 이라미 대표는 “'2023 인바디 리포트'를 통해 트레이닝 시야를 넓히고, 연구를 위한 빅데이터활용을 지원하고 있다”라며 “1억 이상 체성분 빅데이터를 기반으로 건강 증진을 위한 노력을 기울일 것”이라고 밝혔다.

2024.04.03 10:49김양균

김우승 크라우드웍스 대표 취임..."신뢰할 수 있는 AI 구축"

김우승 크라우드웍스 신임 대표가 정식 취임했다. 크라우드웍스는 정기주주총회에서 김우승 대표 선임 안건을 승인했다고 3일 밝혔다. 김우승 대표는 취임 후 가진 첫 타운홀미팅에서 임직원들과 회사 비전을 공유했다. 김 대표는 "챗GPT 등장 이후 AI 모델 기술력이 상향 평준화되면서 AI 발전은 결국 데이터가 결정하게 될 것"이라며 "크라우드웍스는 국내 최고 수준의 AI 데이터 지식을 갖춘 기업으로, 데이터 전문가가 개발한 엔터프라이즈 AI 비즈니스로 새로운 성장 스토리를 만들어갈 것"이라고 말했다. 크라우드웍스는 신임 대표 취임과 함께 회사 사업 방향을 담은 신규 캐치프레이즈 'Trustworthy AI built on your data'도 공개했다. 기업의 핵심 자산인 '데이터'를 바탕으로 '신뢰할 수 있는 AI'를 구축하는 최고의 AI 테크 기업으로 확고히 자리매김한다는 목표를 담았다. 크라우드웍스는 데이터 전문역량과 경쟁력을 기반으로 거대언어모델(LLM) 사업 확장에 박차를 가할 계획이다. 지난해 하반기부터 파운데이션 모델을 활용한 기업 맞춤형 LLM 개발 레퍼런스를 빠르게 확보하며 생성형AI 시장 선점에 나섰다. 기업들의 성공적인 LLM 도입을 위한 전략 컨설팅부터 데이터 구축 및 자산화, RAG와 파인튜닝 등을 통한 LLM 모델 구축, 레드팀 서비스까지 'LLM Service' 사업 부문 포트폴리오를 강화하며 사업 성장에 시너지를 만들고 있다. 크라우드웍스는 상반기 신임 대표 취임과 함께 데이터 솔루션 고도화, LLM 상품 출시 등을 추진하며 올해 지속 성장을 가속화할 방침이다. 김우승 크라우드웍스 대표는 삼성전자, SK텔레콤, SK플래닛 등을 거친 ICT 전문가로 줌인터넷에 CTO로 합류해 대표까지 역임하며 2019년 코스닥 상장을 이끌었다. 2021년부터는 대교에 CDO로 영입돼 디지털 전환에 중추적 역할을 맡았고, 동시에 대교와 메가존클라우드 합작사 디피니션 대표를 겸직했다.

2024.04.03 09:04백봉삼

코스닥 입성 앞둔 이노그리드, 역대 최대 매출 달성

이노그리드(대표 김명진)가 코스닥 입성 앞두고 지난해 연간 최대 매출을 달성했다. 올해 목표인 흑자전환도 가능할 것이란 기대감이 커지고 있다. 이노그리드는 금융감독원 전자공시시스템에 사업보고서를 공시하며 2023년 4분기 매출 136억 원, 분기영업이익 25억 원, 분기순이익 31억 원을 기록하며 분기 흑자를 달성했다고 2일 밝혔다. 4분기 매출액은 전년동기대비 70% 증가했고, 영업이익은 전년동기대비 93% 개선됐다. 이는 솔루션과 클라우드 시스템의 매출이 프로젝트 종료 후 고객의 검수 시점인 4분기에 인식되는 산업군의 특성에 따른 것으로 분석된다. 또한, 연간 매출액은 329억 원을 달성하며 창사 이래 최대 실적을 기록했다. 이는 전년 대비 133% 증가한 수치로, 영업손실도 77% 감소하는 등 실적이 대폭 개선됐다. 작년에 연간 매출 목표로 잡은 300억 원을 상회하는 매출로, 현실적인 매출 목표 수립과 실제로 목표를 달성했다. 이러한 성과에 힘입어 이노그리드는 올해 흑자전환 한다는 계획이다. 이처럼 이노그리드의 실적 개선은 클라우드 사업별 고른 성장 덕분인 것으로 보인다. 이노그리드는 ▲자체 개발한 클라우드 풀스택 솔루션(IaaS, PaaS, CMP 등)을 중심으로 ▲클라우드 마이그레이션 및 인프라 구축 ▲솔루션 커스터마이징 및 컨설팅 ▲퍼블릭 서비스 제공 ▲클라우드 기술 개발 등 클라우드 전 주기에 걸쳐 사업을 영위하고 있다. 이중 유지보수 및 커스터마이징을 포함한 솔루션 부문은 지난해 97억 원을 기록하며 전년(41억 원) 대비 약 137% 성장했다. 클라우드 마이그레이션 및 인프라 구축을 통해 발생한 매출은 2022년 46억 원에서 2023년 144억 원으로 약 213% 급성장했다. 이는 AI, 빅데이터, 블록체인 등 IT 기술이 빠르게 발전함에 따라 산업 전 영역에서 클라우드가 필수 불가결한 제반 시설로 자리 잡았기 때문으로 분석된다. 정부에서도 2030년까지 모든 시스템을 클라우드 네이티브로 전환하는 계획을 추진 중인 만큼 이 같은 흐름은 지속될 것으로 기대된다. 이와 함께 클라우드 퍼블릭 서비스 매출은 전년 대비 약 254% 증가한 10억 원을 달성했다. 이노그리드는 지난해 자사의 클라우드 기술이 집약된 지능형 하이브리드 클라우드 관리 플랫폼 탭클라우드잇을 기반으로 공공 및 민간에 제공하는 하이브리드 클라우드 서비스를 24시간 365일 모니터링하는 클라우드 전문 관제 센터 '제로 스퀘어(ZERO SQUARE)'를 개소하며 본격적으로 퍼블릭 클라우드 시장에 진출했다. 더욱이 올해에는 관제 센터 운영을 위한 솔루션을 개발할 계획으로 향후 퍼블릭 서비스 부문의 매출도 더욱 확대될 것으로 기대된다. 또한 이노그리드는 지난해부터 자체 클라우드 연구센터와 전문 인력을 바탕으로 클라우드 기술 개발 및 개념증명(PoC) 사업도 진행하고 있다. 사업 첫해인 작년에만 48억 원을 달성하며 기술력과 수행력을 다시금 인정받았다. 김명진 이노그리드 대표이사는 “기술이 가장 중요하다는 신념하에 자체 개발한 클라우드 솔루션을 중심으로 사업을 영위하고자 한 노력이, 창사 이래 최대 매출로 빛을 발했다고 생각한다”며 “앞으로도 지속적인 제품 개발 및 사업 확장을 통해 치열해지는 시장 경쟁 속에서도 더욱 성장해 나가겠다”고 말했다. 이노그리드는 현재 코스닥 시장 상장을 추진하고 있다. 상장 후 공모자금으로는 기존 솔루션 고도화와 신규 솔루션 개발을 통한 라인업 확장, 마이크로 클라우드 데이터센터 투자 및 중대형 클라우드 데이터센터 분야 진출 등 클라우드 사업 확장에 활용한다는 방침이다.

2024.04.02 11:28남혁우

"토종 AI칩, 엔비디아와 경쟁 위해 특화 시장 공략해야"

“엔비디아가 AI 반도체 시장에서 지배적인 입지에 있다고 해도 국내 기업이 경쟁을 포기하고 종속되면 안 됩니다. 국산 AI 반도체가 성공하려면 애플리케이션 맞춤형 저전력 NPU(신경망처리장치)를 개발하고 특화된 시장(니치 마켓)을 공략해야 합니다.” 김형준 차세대지능형반도체사업 단장은 지디넷코리아와 인터뷰에서 국산 AI 반도체 기술 개발에 대한 방향성에 대해 이같이 강조했다. 차세대지능형반도체사업단을 이끄는 수장인 김형준 단장은 반도체 소자 및 공정 전문가다. 김 단장은 1986년부터 서울대학교 재료공학부에서 교수 생활을 시작해 서울대학교 반도체공동연구소, 한국반도체디스플레이기술학회, 한국재료학회, 한국결정학회 등 다양한 학술 단체를 이끌었고, 2001년부터 2011년까지 국책 사업으로 진행된 '2010 시스템집적반도체개발사업단'에서 사업단장을 역임했다. 차세대지능형반도체사업단은 정부(과학기술정보통신부, 산업통상자원부)가 국내 차세대지능형 반도체 개발과 생태계 구축을 위해 2020년 9월 출범한 조직으로, 10년간 산·학·연간 협력을 돕는 가교 역할을 한다. 사업단으로부터 지원받은 AI 반도체는 사피온이 지난해 11월 출시한 'X330'과 퓨리오사AI가 올해 2분기에 출시하는 '레니게이트'를 비롯해 딥엑스, 텔레칩스 등이 대표적이다. ■ 국산 NPU, 저전력·가격 경쟁력 내세워 니치 마켓 공략 필요 AI 반도체 시장에서 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)는 80% 점유율을 차지한다. 엔비디아는 하드웨어뿐 아니라 '쿠다(CUDA)' 소프트웨어를 공급해 AI 반도체 시장을 장악할 수 있었다. 반면 국내 스타트업들은 GPU 보다 저전력에 특화된 분야에서 처리 능력이 뛰어난 NPU(신경망처리장치)에 주력하고 있다. 최근 애플, 아마존, 마이크로소프트(MS) 등 미국 빅테크 기업도 NPU 칩을 개발하는 추세다. “이런 상황에 국내 스타트업이 엔비디아와 경쟁 및 글로벌 시장에서 성공할 수 있을지에 대해 의구심이 든다”는 기자의 질문에 김 단장은 “엔비디아의 GPU도 AI 모델에 따라 여러 종류를 판매하고 있으므로, 국내 업체도 특정 추론 모델에 특화된 맞춤형 NPU 반도체를 만들어 니치 마켓을 공략해야 한다”고 답했다. 그는 이어 “AI 반도체가 지속 가능하려면 저전력이 되어야 한다”라며 “데이터센터에는 약 1만장 이상의 GPU가 탑재되며, 이로 인해 많은 전력이 소모된다는 지적이 따른다. 전 세계 데이터센터 소비량은 현재 남아프리카공화국의 전력 소비량과 비슷하다. 또 2027년 전 세계 데이터센터가 필요한 전력은 스웨덴의 1년 전력량과 맞먹는 85~134Twh가 될 전망이다. 이는 최근 업계가 저전력 NPU 반도체에 관해 관심이 높아지는 이유다”라고 설명했다. NPU는 GPU보다 저렴한 가격으로도 경쟁력을 갖출 수 있다. 엔비디아 GPU는 리드타임(주문해서 받기까지 기간)이 1년 이상 걸리고 1개 칩당 5천만원 이상으로 비싼 가격이다. 김 단장은 “일례로 인도네시아, 말레이시아, 베트남 등의 국가가 데이터센터를 만들고 싶어도 엔비디아 GPU의 비싼 가격으로 인해 선뜻 투자하기 어려울 것”이라며 “국산 NPU가 뛰어난 성능에 엔비디아 GPU보다 저렴한 가격에 공급한다면, 해당 시장을 개척할 수 있을 것”이라고 말했다. 또한 “우리나라가 예전에 F35 전투기를 개발할 당시, 구매하는 것보다 개발 비용이 수십 배 더 들었지만, 결국 기술 확보를 위해 개발에 착수하고 국산화에 성공했다. 그 결과 현재 전투기도 수출하는 국가가 되었다. 이렇듯 AI 반도체도 개발을 지속해야 하며, 결코 미국에 종속되어서는 안 된다”고 강조했다. ■ 실증 사업 통해 레퍼런스 확보 중요…엣지 시장에 기회 있을 것 국내 AI 반도체 기업은 데이터센터 실증 사업 통해 레퍼런스를 확보하는 것이 중요하다. 정부는 AI 반도체 육성을 위해 K-클라우드 사업을 전개하고 있으며, KT, 네이버 등의 데이터센터는 GPU 대신 국산 NPU를 도입해 일부 실증 테스트를 진행하고 있다. 김 단장은 “NPU 기업은 데이터센터 실증 테스트를 적극 활용해서 제품 경쟁력을 높이는 것이 필요하다”며 “레퍼런스를 바탕으로 국내뿐 아니라 해외에 NPU를 수출할 수 있을 것”이라고 조언했다. 언제쯤 국내 NPU 반도체가 해외의 주요 고객사에 수출될 수 있을지에 대한 질문에 김 단장은 “국내 스타트업의 칩 양산이 올해 본격화되기에 2026년에는 성공 여부가 판가름 날 것”이라며 “냉정하게 경쟁력이 없다고 판단되면 사업을 접어야 할 것”이라고 말했다. 그는 “하지만 데이터센터 외에도 공장 자동화, 모바일, 자율주행차 등 엣지 쪽에는 굉장히 많은 애플리케이션이 있다”라며 “특화된 시장을 겨냥해 AI 응용 칩을 만들면 반드시 기회가 있을 것으로 본다”고 전망했다.

2024.04.02 10:46이나리

구글, 시크릿 모드 데이터 기록 파기 예정

구글이 크롬의 비공개 검색 기능 시크릿 모드(인코그니토 모드)의 데이터를 파기하기로했다. 앞서 구글 일부 사용자들이 소송을 제기한 후 합의에 따른 조치다. 1일(현지시간) 미국 IT 매체 더 버지 등 복수의 매체에 따르면 구글은 이용자들이 소송을 제기한 캘리포니아 연방법원에 문서를 제출하고 수십 억개에 달하는 데이터 기록을 삭제하는 데 합의했다고 전했다. 앞서 지난 2020년 구글 이용자들은 시크릿모드에서 자신들의 이용기록이 불법적으로 추적됐다면서 50억달러(6조5천억원) 규모의 손해배상 청구 소송을 제기했다. 이번 합의에 따라 구글은 2023년 12월 이전 수집된 데이터를 삭제해야 하고 삭제되지 않은 데이터는 식별이 불가능하도록 처리해야 한다. 소송 당사자들은 "이번 합의는 세계 최대의 데이터 수집 기업에게 실질적인 책임을 부여하고 인터넷에서 사생활 권리를 향상시키는 중요한 한 걸음"이라고 밝혔다. 구글 조세 캐스타네다 대변인은 "이 소송을 해결하는 데 만족스럽다"면서 "우리는 모드를 시크릿모드 사용할 때 데이터를 사용자와 결합시키지 않았지만 삭제를 합의 했다"고 설명했다. 합의 조건에 따라 소송 당사자들은 구글에게 개인적으로 손해배상을 청구할 수 있게 됐다. 이미 구글에게 50건의 손해 배상 청구가 들어간 상황이다.

2024.04.02 10:22이한얼

스노우플레이크, '데이터 클린룸' 정식 출시

스노우플레이크는 데이터 클라우드 상에서 개인정보를 보호하면서 기업 간 데이터 공유와 협업을 제공하는 '스노우플레이크 데이터 클린룸'을 정식 출시한다고 2일 밝혔다. 이 서비스는 아마존웹서비스와 일부 마이크로소프트 애저 사용 고객을 대상으로 먼저 제공된다. 고객은 기업 규모에 관계없이 데이터 클라우드 상에서 개인 정보를 보호하면서 데이터를 안전하게 공유하여 긴밀하게 협업할 수 있다. 데이터 클린룸 기술은 관련 기술 기업인 '사무하'를 인수하고 발표된 것으로, '사무하'는 패스트컴퍼니에서 선정한 '2024년 가장 혁신적인 데이터 사이언스 기업'에 이름을 올렸다. 현재 스노우플레이크의 데이터 클라우드 시스템에 완전히 통합돼 내장형 거버넌스 모델인 스노우플레이크 호라이즌의 규정, 보안, 개인 정보 보호, 상호 운용성과 액세스 기능 등으로 그 성능이 한층 강화됐다. 데이터 클린룸은 민감한 데이터를 외부업체 및 기관과 안전하게 공유하면서 개인 정보 등 민감한 데이터는 비공개 처리할 수 있어 획기적인 솔루션이다. 지금까지 데이터 클린룸 기술은 대규모 집단, 기관 내에서도 소수의 데이터 보안 전문가들에 의해서만 활용되어 왔다. 이번에 서비스를 일반에 공개하면서 더 많은 사용자가 철저한 보안 환경에서 산업군에 제한 없이 데이터를 분석하거나 공동으로 운용할 수 있게 됐다. 모든 협업 과정에서 개인 식별 정보와 같이 민감한 데이터는 비공개로 유지된다. 스노우플레이크는 데이터 클린룸을 스노우플레이크 네이티브 앱 형태로 제공한다. 기업 고객은 스노우플레이크의 거버넌스·보안·개인정보 보호 규정을 준수하며 클라우드 환경과 비즈니스 생태계 전반의 데이터로부터 새로운 비즈니스 가치를 창출할 수 있다. 고객은 데이터 클린룸을 통해 안전한 환경에서 민감한 데이터를 활용하는 협업이 수월해진다. 조직은 추가 라이선스 비용 없이 쉽고 빠르게 새로운 데이터 클린룸을 생성할 수 있다. 이곳에서 비즈니스 또는 기술 분야의 사용자 누구나 공통 타깃, 도달과 빈도, 타깃 속성 등 업계별 워크플로우와 템플릿을 통해 데이터로부터 필요한 정보만 빠르게 추출해 낼 수 있다. 스노우플레이크의 개방적이고 상호 운용 가능한 생태계에 접근할 수 있다. 데이터 클린룸 생태계에 연결하면 써드파티를 통합하고 공용 클라우드 제공업체를 통한 다양한 솔루션을 제공받을 수 있다. 고객은 스노우플레이크 계정 보유 여부와 상관없이 모든 비즈니스 파트너와 원활하게 협업할 수 있다. 스노우플레이크의 내장된 개인정보 보호 및 거버넌스 기능을 활용할 수 있다. 데이터 클린룸은 스노우플레이크 네이티브 앱 프레임워크를 기반으로 구축되어, 스노우플레이크의 철저한 거버넌스·보안·개인정보 보호 규정에 의거한 데이터 액세스만을 지원한다. 고객과 비즈니스 파트너는 개인정보를 유지하면서 보다 심층적인 분석을 진행할 수 있다. 카마크쉬 시바라마크리쉬난 스노우플레이크 데이터 클린룸 제품 관리 이사 겸 '사무하' 공동 창립자는 “브라우저에서 써드파티 쿠키를 사용할 수 없게 되면서 데이터 클린룸은 산업 전반에 걸쳐 필수 요소가 됐다”며 “이러한 상황에서 스노우플레이크 데이터 클린룸은 마케터뿐만 아니라 다양한 직군에서 안전하고 클라우드 중립적인 데이터 협업을 실현할 수 있도록 돕는다”고 설명했다. 데이터 클린룸은 변화하는 기술과 개인정보 보호 규정에 발맞춰 고객 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 미디어·엔터테인먼트 업계에 먼저 도입됐다. 개인정보를 취급하는 취업·채용정보 제공 업계에서도 활용되고 있으며, 금융, 의료와 같이 규제가 까다로운 분야에서도 민감한 데이터에 대한 안전한 협업을 위한 기술로 주목받고 있다.

2024.04.02 09:46김우용

[기고] AI 생성, 생각보다 쉬울 수 있다

챗GPT 등장 후 1년이 조금 넘었는데, 그 사이 AI는 이미 여러 산업에서 그 적용 범위를 확대해 나가고 있으며, 생성형 AI의 인기는 텍스트부터 이미지 생성, 심지어 의료 및 과학 연구 등 다양한 분야에서의 활용 가능성 덕분에 나날이 높아지고 있다. 이런 생성형 AI의 열풍에 부응하려면 높은 비용과 복잡성이 요구되는데, 이런 상황에서 AI를 어떻게 잘, 그리고 정확하게 작동시킬지에 대한 고민이 생기는 것은 당연하다. 우리가 AI에 이르게 되는 과정을 살펴보면, AI의 잠재력은 그 지혜로움에서 비롯됨을 알 수 있다. 그 방대한 용량과 일관된 처리 능력 때문에 인간이 간과할 수 있는 세부 사항도 포착하는 AI지만 궁극적으로 AI도 데이터를 기반으로 작동한다. 우리는 이런 데이터를 적절하게 처리하고 보호해야 하는데, 이는 데이터가 IT 인프라뿐만 아니라 사람 또는 인공 지능이 만들어내는 모든 혁신의 기초가 되기 때문이다. 생성형 AI의 가장 기초가 되는 데이터베이스는 생성형 AI 시대에 기업들의 요구사항에 부응하기 위해 발전해 왔으므로 기업의 효과적인 AI 활용은 올바른 데이터 관리와 깊은 관련이 있다. ■ 흔한 데이터베이스 모델 비즈니스에서 흔히 사용되는 데이터베이스에는 여러 가지가 있는데 그중 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)라는 데이터베이스 유형은 온라인 거래를 지원한다. OLTP는 온라인 뱅킹 또는 쇼핑 환경에서 기업이 동시에 여러 거래를 처리하도록 돕는데, 데이터가 축적되면 그 데이터 풀을 활용해 새로운 비즈니스 가치를 만들어낼 수 있다. 또 여러 소스의 데이터를 통합해 신속하고 강력한 상호작용형 애널리틱스를 지원하는 온라인 분석 처리(OLAP) 데이터베이스도 있다. OLAP을 사용하면 소매업자는 재고와 실제 재고 데이터를 다른 데이터세트인 고객 구매 데이터와 결합해 특정 상품의 수요가 다른 상품보다 높아져서 해당 상품의 생산을 증가시킬 필요에 대한 통찰력을 얻을 수 있다. NoSQL이라는 또 다른 데이터베이스는 위 두 모델과 달리 비정형 데이터를 정렬하는 데 도움이 되어 인기를 얻고 있다. ■ AI를 위한 새로운 데이터베이스 모델 앞서 언급된 모델들이 각자의 영역에서 충실히 제 기능을 해왔음에도 AI 시대에는 벡터 데이터베이스 모델이 가장 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 벡터 데이터베이스는 대규모 언어 모델의 '인텔리전트 워크로드'를 처리하고 수백만 개의 고차원 벡터를 저장하는 데 쓰인다. 문서, 이미지, 오디오 녹음, 비디오 등과 같은 비구조화된 데이터가 여기에 해당되는데, 이런 데이터는 2050년까지 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지할 것으로 예상된다. 이는 단순 의미 파악을 넘어서 AI 시대에 걸맞게 전체 맥락과 뉘앙스까지 이해하는 시맨틱스(기존 데이터의 의미)에 대한 이해를 가능하게 한다. 벡터 데이터베이스 없이는 그런 이해를 얻기 어려우므로 이는 대규모 언어 모델을 통한 특화된 산업 지식의 발전에 필수적인 요소가 된다. 이에 대비해 알리바바 클라우드는 독자적인 벡터 엔진을 통해 클라우드 네이티브 데이터베이스 폴라DB, 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스 애널리틱DB, 클라우드 네이티브 다중 모델 데이터베이스 린돔을 포함한 모든 데이터베이스 솔루션을 강화해 왔다. 그 결과 기업들은 벡터 데이터베이스에 분야별 지식을 입력해 생성형 AI 애플리케이션을 구축 및 출시할 수 있게 됐다. 일례로 동남아시아의 한 온라인 게임 회사는 알리바바 클라우드의 데이터베이스 솔루션을 사용해 지능적인 비플레이어 캐릭터(NPC)를 생성하고 있다. 이 NPC들은 사전에 정해진 대사를 단순히 읽는 것이 아니라 플레이어가 전달하는 내용을 실시간으로 이해하고 반응해 실제 플레이어들과 더욱 현실감 있는 상호작용을 할 수 있다. ■ AI로 가능해지는 합리적인 소비 AI의 잠재력은 게임이나 비정형 데이터의 이해에만 국한되지 않는다. AI는 데이터베이스를 스스로 관리할 수 있는 능력도 갖췄다. 예를 들어, 저장 공간이 부족해지면 AI는 시스템 관리자에게 경고를 보내고, 추가 저장 공간을 확장할지 여부를 물을 수 있다. 또 권한이 주어지면 저장 공간을 자동으로 확장하는 조치도 취할 수 있으며, 이런 기능은 CPU 용량, 메모리 용량 및 기타 기능에도 적용될 수 있다. 이런 AI의 능력은 서버리스 클라우드 컴퓨팅으로 전환을 고려할 때 특히 유용하다. 과거에 클라우드 서비스 제품을 구매할 때 일정량의 서버를 준비하는 프로비저닝 작업이 필요했는데, 이 과정에서 추가 비용이 발생하는 것은 물론, 실제 워크로드보다 더 많은 용량을 준비할 경우 자원을 낭비하는 일도 발생했다. 하지만 서버리스 컴퓨팅은 클라우드 서비스가 사용하는 서버 용량을 워크로드에 정확히 맞추며, 워크로드 변동에 따라 서버 용량을 유연하게 조절할 수 있는 장점을 지닌다. ■ 일거양득: AI와 서버리스 클라우드 컴퓨팅의 장점 누리기 따라서 AI와 서버리스 클라우드 컴퓨팅의 결합은 비정형 데이터의 이해 및 데이터베이스 자가 관리뿐만 아니라 서버 용량의 유연한 조절까지, 두 기술의 장점을 모두 활용할 기회를 제공한다. 이제 바로 알리바바 클라우드가 핵심 AI 기반 데이터베이스 제품을 서버리스로 만든 이유이기도 하다. 이를 통해 고객은 필요한 자원에 대해서만 비용을 지불하고, AI의 지능적 관리를 통해 급격한 수요 증가나 변동이 큰 워크로드에 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 다시 요약하자면 AI 활용의 성패는 올바른 데이터베이스 활용 전략에 좌우됨을 명심해야 한다.

2024.04.02 09:01리페이페이

잡플래닛, AI 직군 대상 역량 강화 세미나 연다

브레인커머스가 잡플래닛 이용자를 위해 주기적으로 운영하는 역량 강화 세미나 두 번째 행사를 연다. 커리어 플랫폼 잡플래닛을 운영하는 브레인커머스는 이달 24일 데이터 분석 및 AI 관련 직군을 대상으로 인과추론을 주제로 한 두 번째 'Flag.'(이하 플래그)를 개최한다고 2일 밝혔다. 플래그는 브레인커머스 임직원과 구직자들의 역량을 강화하기 위해 전직군 관련 주제로 주기적으로 운영하는 공식 세미나다. 지난 2월에는 연세대학교 경영대학 김승현 교수가 '데이터 너머의 진실: 이론과 인과관계'를 주제로 첫 번째 플래그를 성황리에 진행했다. 두 번째 플래그는 24일 오후 7시부터 9시 30분까지 삼성동에 위치한 브레인커머스에 라운지에서 진행된다. 이번 세미나에서는 다변량자료, 인과추론, 밴딧, 프라이싱에 관련된 통계/ML 방법론을 연구하는 신진 통계학자인 성균관대학교 수학교육과 최영근 교수가 연사로 참여해 '인과추론 in action'을 주제로 강연을 진행한다. 강연 내용은 ▲인과추론 핵심 개념 리뷰 ▲실전예제: Microsoft EconML use cases 해설 등으로 구성됐다. 특히 데이터 기반 의사결정을 통한 문제 해결과 대응이 관심이 많거나 인과관계 추론의 원리와 사례를 통해 데이터 분석 역량을 업그레이드하고 싶은 지군에게 적합한 강의다. 이번 플래그에서는 강연 시간 사이에 네트워킹 시간도 짧게 가질 예정이다. 참석자에게는 샌드위치, 음료수 등 간단한 저녁 식사와 브레인커머스에서 제작한 플래그 굿즈도 제공한다. 주제에 관심이 있거나 역량을 키워 구직하고자 하는 잡플래닛 유저라면 누구나 무료로 참가 신청할 수 있다. 참가 신청은 2일부터 14일까지며 16일 참여자를 발표한다. 실시간 온라인 영상 송출은 하지 않으며 강연 녹화본은 추후에 공개 예정이다. 브레인커머스 관계자는 "첫 번째 플래그에 보여주신 관심에 감사하는 의미로 두 번째 플래그는 한층 더 실무에 인사이트를 줄 수 있는 시간으로 준비했다"며 "앞으로도 플래그를 비롯해 구직자에게 도움이 될 수 있는 다양한 프로그램을 선보일 예정"이라고 말했다. 지디넷코리아는 5월22일 강남구 봉은사로에 위치한 슈피겐홀에서 HR 담당자 대상의 'HR테크 커넥팅 데이즈' 세미나 행사를 연다. 이번 행사에는 리멤버(드라마앤컴퍼니)·잡플래닛(브레인커머스)·스펙터·블라인드·클랩(디웨일)·무하유·잡코리아(나인하이어) 등 HR테크 분야 대표 기업들이 참여해 인적자원 관리(HRM)에 관한 최신 트렌드를 짚어보고, 데이터에 기반한 인사이트를 제시할 예정이다. 또 팀스파르타·데이원컴퍼니(패스트캠퍼스) 등 성인 교육 기업들도 참여해 인적자원 개발(HRD)에 필수인 '업스킬'과 '리스킬'에 대한 노하우도 풀어낼 계획이다. 이 밖에 HR 직무 현직자·노무 관련 전문 변호사 강연, 네트워킹 오찬 등이 마련될 예정이다. HR테크 커넥팅 데이즈 현장 참여를 원하는 HR 담당자 및 임원은 [☞이곳]을 통해 사전 등록하면 된다. 사전 등록자 중 선정된 지원자들에게 4~5월 중 정식 초청장이 발송될 예정이다. 포털 뉴스에서 신청 링크가 보이지 않을 경우, 위 이미지에 나온 QR코드를 스캔하면 된다.

2024.04.02 08:50백봉삼

클라우데라, AI 시대 데이터 아키텍처 전략 발표

클라우데라는 'AI 시대의 데이터 아키텍처와 전략' 설문조사 결과를 1일 발표했다. 클라우데라의 의뢰로 파운드리에서 실시한 이 설문조사는 600명 이상의 데이터 분야 리더와 IT 의사결정권자를 대상으로 최신 데이터 아키텍처 현황과 함께 인공지능(AI)의 부상이 데이터 전략에 미치는 영향을 조사했다. 조사 결과에 따르면 IT 리더의 90%가 분석과 AI를 위해선 단일 플랫폼에서 데이터 라이프사이클을 통합하는 것이 매우 중요하다고 답했다. 생성형 AI가 점차 대중화됨에 따라 신뢰할 수 있는 데이터 확보도 중요해지고 있다. AI 인사이트는 훈련한 데이터에 의해 결정되기 때문이다. 설문조사에 따르면 응답자들은 데이터의 품질과 가용성(36%), 확장성과 구축(36%), 기존 시스템과의 통합(35%), 변경사항 관리(34%), 모델 투명성(34%)으로 인해 AI 여정에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 많은 기업이 AI에 투자하고 있지만 해결해야 할 근본적인 문제는 여전히 존재하는 것을 유추할 수 있다. 아바스 리키 클라우데라 최고 전략 책임자(CSO)는 “비즈니스 혁신과 고객 지향 디지털, AI 지원 솔루션을 구축하려는 기업이 늘어나면서 하이브리드와 멀티클라우드 전략 채택이 늘어나고 있다”며 “이로 인해 LOB, 기능 단위, 비즈니스 애플리케이션, 실무자 팀 전반에 걸쳐 데이터가 무질서하게 축적되는 '데이터 스프롤', 설계 한계를 뛰어넘는 '아키텍처 오버런'이 발생한다”고 설명했다. 그는 “AI를 효과적으로 활용하기 위해 기업은 표준화된 사용 사례 중심의 데이터 아키텍처와 플랫폼을 설계, 구축해 서로 다른 팀들이 데이터의 위치에 관계없이 '모든 데이터'를 활용해야 한다”고 밝혔다. 설문조사에 의하면 효과적인 AI를 구축하고자 하는 기업이 기본적으로 갖춰야 할 세 가지 필수 요소는 ▲비즈니스 전략에 기반한 최신 데이터 아키텍처 ▲데이터 통합 관리 ▲다양한 기능을 가진 안전한 데이터 플랫폼이다. 첫번째 필수 요소는 비즈니스 전략에 기반한 최신 데이터 아키텍처다. 퍼블릭 클라우드와 온프레미스 모두에서 원활하게 작동하는 단일 데이터 플랫폼은 이 요소의 핵심이다. 최신 데이터 아키텍처의 이점에 대해 응답자가 가장 많았던 답변은 데이터, 분석 프로세스 간소화(40%)였고 두번째로 많았던 답변은 모든 유형의 데이터를 유연하게 처리할 수 있는 유연성 확보(38%)다. 두번째 필수 요소는 데이터 통합 관리다. 오늘날의 기업은 유연하고 확장 가능한 클라우드 관리 기술을 요구한다. 이러한 기술은 정보를 인사이트로 전환할 수 있는 툴을 제공한다. AI 모델 개발에 필요한 종단간 데이터 관리를 방해하는 요소로 응답자들은 데이터의 양과 복잡성(62%), 데이터 보안(56%), 거버넌스 및 규정 준수(52%)라고 답했다. 마지막 필수 요소는 다양한 기능을 가진 안전한 데이터 플랫폼이다. 데이터, 분석 전략으로는 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 환경 모두 관리할 수 있는 하이브리드 데이터 관리 방식이 주로 쓰인다. 응답자의 93%는 '데이터, 분석을 위한 멀티클라우드/하이브리드 기능은 기업이 변화에 적응하기 위한 필수 요소'라고 답했다. 리키 CSO는 “기업은 비용 효율적 데이터 전략을 통해 최고의 성과를 달성하고 AI 이니셔티브를 강화하길 원한다”며, “데이터를 최대로 활용하고자 하는 기업은 최신 플랫폼과 AI 아키텍처를 신속하게 구축해야 한다”고 밝혔다. 그는 “클라우데라는 하이브리드 멀티클라우드 데이터 플랫폼으로 고객이 어디서나 데이터를 사용할 수 있도록 한다"며 "이로써 데이터와 AI 관련 문제를 해결할 수 있다”고 강조했다.

2024.04.01 08:50김우용

망 분리 규제 가로막힌 금융사 생성형AI 활용, 이번엔?

국내 금융사들은 생성형 인공지능(AI)이 발전함에도 지나친 규제나 규제 공백때문에 활용이 어렵다는 지적에 금융위원회가 금융사 등과 함께 거버넌스 구축에 나선다. 28일 금융위는 이날 김소영 금융위 부위원장이 주재하고 금융감독원·신용정보원·금융보안원·금융결제원 등의 기관과 신한은행·하나은행·KB증권·삼성생명·현대해상 등 금융사와 함께 금융권 AI 활성화를 위한 이슈 전반을 검토하는 '금융권 AI 협의회'를 발족한다고 밝혔다. 협의회 내 세 분과(▲AI인프라 구축 ▲데이터지원 ▲신뢰도 확보)에서 세부 내용을 관련 학계 및 업계 전문가들은 생성형 AI 활용 인프라 구축과 AI 개발 관련 맞춤형 데이터베이스(DB) 구축 등 구체적인 사안 등을 다루게 된다. 이날 김소영 부위원장은 업계에서 생성형AI 활용의 가장 큰 걸림돌로 지적한 망 분리 규제, 데이터 결합과 합성데이터 활용 확대에 대한 요구를 해왔다고 말했다. 금융사 망 분리 규제는 내부통신망과 연결된 내부 업무용 시스템은 인터넷 등 외부 통신망과 분리되거나 차단해 운영해야 한다는 내용을 담고 있다. 이 때문에 인터넷이 연결돼야 쓸 수 있는 GPT4, 제미나이를 국내 금융사가 활용하기 어렵다. 일부 대형 금융사만 경량화 AI를 내부망에 자체 구축해 실험적으로 쓰는 수준에 불과한 것이 현실이다. 여기에 AI 학습을 위해서는 양질의 데이터 확보가 필수적이나, 현재 개인정보 보호규제 등으로 내부정보 활용이 어려운 상황이다. 김소영 부위원장은 "협의회에서는 국내외 AI 기술과 정책동향을 함께 공유해 금융회사들이 빠르게 변화하는 AI 기술에 신속히 대응할 수 있도록 하겠다"며 "AI 협의회가 금융권의 양질의 데이터 공동확보, AI 공동학습 등 협업을 지원할 수 있는 매개체가 되도록 하겠다"고 발언했다.

2024.03.28 16:39손희연

정부, 외부 완전 차단…"개인정보 안심구역 본격 운영"

정부가 제로트러스트 시대를 맞아 외부와 완전히 차단된 개인정보 안심구역을 운영한다. 개인정보보호위원회와 통계청은 개인정보 안심구역을 본격 운영한다고 28일 밝혔다. 통계청은 이를 위해 기존 통계데이터센터 분석실 내에 개인정보 안심구역 분석공간과 심사공간을 마련하고 지정 PC를 둬 모든 시스템·네트워크와 분리된 안전한 폐쇄망 환경을 구축했다. 개인정보 안심구역은 제로트러스트 원칙하에 외부와 차단된 보안환경에서 보다 유연하게 개인정보 처리를 할 수 있도록 개인정보위가 지정한 공간이다. 특히 통계청은 '국가통계 특화형 안심구역'으로 행정기관 등 432개 국가통계작성기관이 보유한 통계와 행정자료·빅데이터를 통계목적고유번호로 연계시켜 데이터 결합률을 제고할 계획이다. 최장혁 개인정보위 부위원장은 "데이터 안전 활용 기반 강화는 국정과제를 '개인정보 안심구역'을 통해 구체화한 것"이라며 "안전한 환경에서 질 높은 가명정보가 유연한 방식으로 처리될 수 있는 만큼 사회 각 분야에서 보다 심도깊은 연구가 이루어질 수 있을 것"이라고 말했다. 이어 "특히 통계청은 결합전문기관 및 국가통계 데이터 최대 보유기관으로 그 역할이 기대된다"고 덧붙였다.

2024.03.28 14:49이한얼

개인정보위, 오픈 AI 등 6개 기업에 개인정보 취약점 보완 권고

개인정보보호위원회 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반으로 인공지능(AI) 사업을 운영 중인 오픈 AI등 6개 기업에게 개인정보 취약점을 보완하라고 권고했다. 개인정보위는 27일 제6회 전체회의를 열고 인공지능(AI) 서비스 기업에게 이같이 의결했다. 이번 권고 조치를 받은 기업은 ▲오픈AI ▲구글 ▲MS ▲메타 ▲네이버 ▲뤼튼 등 6개 기업이다. 개인정보위는 지난해 11월부터 한국인터넷진흥원(KISA)과 함께 주요 AI 서비스를 대상으로 사전 실태점검을 진행한 바 있다. AI 단계별 개인정보 보호의 취약점 점검 결과 ▲공개된 데이터에 포함된 개인정보 처리 ▲이용자 입력 데이터 등의 처리 ▲개인정보 침해 예방‧대응 조치 및 투명성 등 관련해 일부 미흡한 사항이 발견됐다. AI 서비스 제공사업자는 인터넷에 공개된 데이터를 수집 AI 모델 학습데이터로 사용하는데 이 과정에서 주민등록번호, 신용카드번호 등 한국 정보주체의 중요한 개인정보가 포함될 수 있는 것으로 지적됐다. 오픈AI, 구글, 메타는 개인정보 집적 사이트를 AI 모델 학습에서 배제하고 학습데이터 내 중복, 유해 콘텐츠 제거조치와 AI 모델이 개인정보를 답변하지 않도록 하는 조치를 적용하고 있다. 다만 학습데이터에서 주민등록번호 등 주요 식별정보를 사전 제거하는 조치가 충분하지 않은 것으로 확인됐다. 개인정보위는 AI 서비스 제공 단계별 보호조치 강화를 요구할 계획이다. 최소한 사전 학습단계(pre-training)에서 주요 개인식별정보 등이 제거될 수 있도록 인터넷에 개인정보가 노출된 것을 탐지한 데이터(URL)를 AI 서비스 제공사업자에게 제공할 계획이다. 개인정보위는 AI 모델 등 개선 목적으로 이용자 입력 데이터에 대한 인적 검토과정을 거치는 경우 이용자에게 관련 사실을 명확하게 고지하는 한편, 이용자가 입력 데이터를 손쉽게 제거‧삭제할 수 있도록 해당 기능에 대한 접근성을 제고하도록 권고했다. 개인정보위는 AI 서비스와 관련된 내용을 종합해 개인정보 처리방침 등에 보다 구체적으로 안내하고 부적절한 답변에 대한 신고 기능을 반드시 포함토록 했다. 또 AI 서비스와 LLM의 취약점 발견 시 신속히 조치할 수 있는 과정도 갖추도록 개선권고했다.

2024.03.28 12:00이한얼

KB금융, 5개 자회사 마이데이터 한 곳으로

KB금융그룹은 28일 KB국민은행·KB증권·KB손해보험·KB카드·KB캐피탈 총 5개 마이데이터사업자의 금융 마이데이터를 계열사가 공동 활용할 수 있는 클라우드 기반의 통합 분석 플랫폼 'KB고객데이터플랫폼'을 구축했다고 밝혔다. 그룹마이데이터와 고도화된 고객분석을 통해 고객별 니즈에 부합하는 맞춤형 상품을 제공할 계획이다. KB금융은 고객 동의를 받아 데이터를 KB고객데이터플랫폼에 활용, 개인신용정보를 비식별화 처리하고 있다고 부연했다. 접근가능한 사용자의 권한도 철저하게 관리한다는 복안이다. KB금융 육창화 인공지능(AI)본부장은 “KB금융그룹 마이데이터를 통합 활용함으로써 업권 특성에 치우치지 않은 데이터를 통해 표준화된 분석 모델을 만들 수 있게 됐다”고 말했다.

2024.03.28 11:47손희연

데이터브릭스, 범용 대형언어모델 'DBRX' 출시

데이터브릭스가 표준 벤치마크에서 모든 오픈소스 모델을 능가하는 범용 대형언어모델(LLM) DBRX를 출시했다. 데이터브릭스는 기업의 자체 밤줌형 LLM을 구축, 학습시킬 수 있는 LLM 'DBRX'를 오픈소스로 28일 공개했다. DBRX는 모든 기업을 위해 맞춤형 고성능 LLM의 학습과 튜닝을 보편화한다. 조직은 DBRX를 통해 더 이상 소수의 폐쇄형 모델에 의존하지 않아도 된다. DBRX는 오늘부터 바로 사용 가능하며, 전 세계 조직은 비용 효율적으로 자체 맞춤형 LLM을 구축, 교육 및 서비스할 수 있다. DBRX는 언어 이해, 프로그래밍, 수학 및 논리와 같은 표준 업계 벤치마크에서 라마2 70B 및 믹스트랄 8x7B와 같은 기존 오픈소스 LLM보다 뛰어난 성능을 제공한다. DBRX는 여러 벤치마크에서 GPT-3.5의 성능을 능가한다. 모델 평가와 성능 벤치마크에 대한 보다 자세한 정보, 그리고 DBRX가 SQL과 같은 내부 사용 사례에서 GPT-4 품질 대비 어떤 경쟁력을 제공하는지에 대한 자세한 정보는 모자이크 리서치 블로그에서 확인할 수 있다. 데이터브릭스는 효율성을 위해 메가블록스의 오픈소스 프로젝트에 기반한 전문가 혼합(MoE) 아키텍처로 DBRX를 최적화했다. 이로 인해 DBRX는 다른 주요 LLM대비 최대 2배 높은 컴퓨팅 효율 등 최고의 성능을 갖추고 있다. 또한 DBRX는 주어진 시간에 360억 개의 매개변수만 사용한다. 하지만 모델 자체는 1천320억 개 파라미터이므로 속도(토큰/초) 대 성능(품질) 측면에서 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있다. DBRX는 모든 기업이 커스터마이징할 수 있는 투명한 생성형 AI로 오픈소스 모델의 새로운 기준을 제시한다. 최근 미국 VC 기업 안드레센 호로위츠가 발표한 조사 결과에 따르면 AI 리더의 약 60% 가 오픈소스 사용을 늘리거나 미세 조정된 오픈소스 모델이 폐쇄형 모델의 성능과 거의 일치할 경우, 오픈소스로 전환하는데 관심을 보이는 것으로 나타났다. 2024년 이후에는 상당수의 기업이 폐쇄형에서 오픈소스로 전환할 것으로 예상되며, 데이터브릭스는 DBRX가 이러한 추세를 더욱 가속화할 수 있을 것이라고 확신한다. DBRX는 데이터브릭스 모자이크 AI의 통합 툴링과 결합돼, 고객이 데이터와 지적 재산에 대한 제어권을 유지하면서도 안전하고 정확하며 관리 가능한 생산 품질의 생성형 AI 애플리케이션을 신속하게 구축 및 배포할 수 있도록 지원한다. 고객은 데이터 관리, 거버넌스, 리니지 및 모니터링 기능이 내장된 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼의 다양한 이점을 누릴 수 있다. DBRX는 깃허브와 허깅페이스에서 연구 및 상업적 용도로 무료로 사용 가능하다. 기업은 데이터브릭스 플랫폼에서 DBRX와 상호 작용하고, 검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 긴 문장(context) 기능을 활용하며, 자체 고유 데이터에서 맞춤형 DBRX 모델을 구축할 수 있다. AWS와 구글 클라우드,, 마이크로소프트 애저 등에서도 직접 사용할 수 있다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 CEO는 “데이터브릭스는 데이터와 AI를 보편화하겠다는 사명 아래 모든 기업에 데이터 인텔리전스를 제공하여 그들이 보유 중인 데이터를 이해하고 이를 활용하여 자체적인 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원하고 있다”며 “DBRX 출시는 이러한 노력의 결과물”이라고 밝혔다. 그는 “DBRX는 최신 업계 벤치마크에서 오픈소스 모델을 능가하고, 대부분의 벤치마크에서 GPT-3.5를 뛰어넘는 수준으로, 우리는 독점 모델을 오픈소스 모델로 대체하는 추세가 고객 기반 전반에 걸쳐 가속화될 것으로 기대된다”며 “DBRX는 전문가 혼합 아키텍처를 사용하기 때문에 초당 토큰 전송 속도가 매우 빠르며 비용 효율적이므로, DBRX는 오픈소스 LLM의 새로운 기준을 제시하며, 기업이 자체 데이터를 기반으로 맞춤형 추론 기능을 구축할 수 있는 플랫폼을 제공해 준다”고 덧붙였다. 데이터브릭스는 오는 4월 26일 한국시간으로 오전 12시 DBRX 웨비나를 개최할 예정이다.

2024.03.28 11:24김우용

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

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