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클라우데라, AI 운영 플랫폼 '베르타' 인수

클라우데라는 AI 운영플랫폼 '베르타'를 인수했다고 10일 밝혔다. 베르타는 클라우데라의 머신 러닝 팀에 합류해 클라우데라의 AI 전문성을 강화할 예정이다. 베르타의 합류로 클라우데라는 AI와 머신 러닝 분야에서 세계적으로 유명한 인재와 기술을 확보하고 경쟁력을 높이게 됐다. 베르타 팀은 전문성을 바탕으로 클라우데라의 AI 로드맵을 추진하고 전 세계 고객의 요구사항을 효과적으로 예측할 수 있도록 지원할 예정이다. 베르타의 하이브리드 및 멀티클라우드 종단 AI 플랫폼은 AI 전문성을 제공할 뿐만 아니라 클라우데라의 글로벌 사용자들 기반에서 증가하는 AI 수요에 대응할 수 있는 역량을 강화할 것이다. 베르타는 전CEO인 마나시 바르탁 박사의 MIT 연구를 기반으로 설립된 이후 전CTO인 콘라도 미란다 박사와 함께 더욱 발전시킨 베르타는 예측 및 생성형 AI를 위한 모델 관리, 서비스, 거버넌스 분야의 선구자이다. 베르타는 기업이 전사적인 모델을 효과적으로 구축, 운영, 모니터링, 보안, 확장할 수 있도록 지원해 AI 구축의 가장 큰 장애물 중 하나를 해결하고 있다. 베르타의 기술은 데이터 세트를 맞춤형 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션으로 전환하는 과정을 간소화해, 머신 러닝에 대한 전문 지식 수준과 관계없이 모든 개발자가 비즈니스에 적합한 대규모 언어 모델(LLM)을 생성하고 최적화할 수 있도록 지원한다. 이런 기능은 베르타의 생성형 AI 워크벤치, 모델 카탈로그, AI 거버넌스 도구와 함께 클라우데라의 플랫폼 역량을 강화해 전 세계 고객을 위한 기업용 AI을 지속적으로 지원한다. 마나시 바르탁 베르타 CEO는 “좋은 데이터는 좋은 모델을 만들기 때문에 베르타와 클라우데라의 기술은 완벽한 한 쌍”이라며 “클라우데라는 자타공인 전 세계에서 가장 많은 데이터를 관리하고 있기 때문에 베르타의 혁신 비전을 실현할 수 있다”고 밝혔다. 그는 “베르타는 클라우데라 팀과 협력해 기업 전반에서 AI의 잠재력을 실현하고 데이터에서 인사이트, 실행으로 가는 모든 고객의 여정을 강화할 수 있고 그렇게 할 것”이라고 덧붙였다. 찰스 샌즈베리 클라우데라 CEO는 “데이터 관리와 AI는 서로 밀접한 연관을 갖고 있다”며 “클라우데라는 AI 운영 플랫폼 베르타 인수를 통해 팀을 강화하고 AI 운영 역량을 가속할 것”이라고 밝혔다. 그는 “클라우데라는 고객이 데이터와 AI 이니셔티브를 추진하는 데 필요한 기술을 제공하기 위해 빠르게 움직이고 있다”며 “이번 인수는 신뢰할 수 있는 데이터, 기업용 AI 분야 리더십을 확장하기 위한 여러 전략적 활동 중 첫 번째”라고 강조했다. 전 세계 데이터의 25%를 관리하는 클라우데라는 온프레미스를 포함한 여러 클라우드에서 비즈니스 데이터에 대한 분석과 AI를 제공하는 동시에, 통합 거버넌스와 보안을 제공하는 하이브리드 개방형 데이터 레이크하우스를 제공한다. 클라우데라의 개방형 데이터 레이크하우스는 챗봇, 문서 요약, 코드 생성 등을 포함한 AI 애플리케이션을 구축 및 배포하기 위한 기반이다.

2024.06.10 14:11김우용

퓨어스토리지, 앤드류 응의 '랜딩AI'에 전략적 투자

퓨어스토리지는 비전 인공지능(AI)의 미래를 지원하기 위해 랜딩AI에 전략적 투자를 단행했다고 10일 밝혔다. 랜딩AI는 비주얼 AI 솔루션의 선두기업으로 제한된 데이터 세트에서도 AI의 가치를 실현하고 AI 프로젝트를 개념 증명에서 생산으로 전환한다. 데이터 중심 AI 접근 방식을 기반으로 하는 랜딩AI의 주력 제품인 랜딩렌즈는 사용자가 컴퓨터 비전 솔루션을 빠르고 쉽게 구축, 반복, 배포할 수 있도록 지원하는 컴퓨터 비전 클라우드 플랫폼이다. 데이터 품질이 프로덕션 AI 시스템의 성공에 핵심적인 요소인 만큼, 랜딩렌즈는 사용자가 최적의 데이터 정확도와 일관성을 달성할 수 있도록 지원한다. 또한, 랜딩AI는 대규모 시각 데이터를 처리하고 이해하는 능력을 향상시켜 정교한 비전 AI 도구의 접근성과 효율성을 높여주는 도메인별 대규모 비전 모델(LVM) 분야의 리더이다. 코세라의 공동 창립자이자, 구글 브레인의 창립 리더 및 바이두의 수석 과학자직을 역임한 앤드류 응이 설립한 랜딩AI는 소수를 위한 기술에서 모두를 위한 기술로 AI 개발을 선도하는 독보적인 입지를 구축하고 있다. 퓨어스토리지는 고객이 AI 여정의 모든 단계에서 AI의 잠재력을 실현할 수 있도록 지원하는 데이터 스토리지 플랫폼을 제공하고 있다. 랜딩AI의 멀티모달 대형 비전 모델(LVM) 솔루션은 퓨어스토리지가 서비스를 제공하는 기업들을 위한 비전 AI의 미래를 구현하는 데 기여할 예정이다. 랜딩AI 앤드류 응 CEO는 "기업들은 텍스트뿐만 아니라 점점 더 풍부한 이미지 및 동영상으로 구성될 데이터에 생성형 AI를 적용할 수 있는 솔루션을 필요로 하게 될 것"이라며 "이러한 고객의 요구를 충족하고자 퓨어스토리지와 협력하게 되어 매우 기쁘게 생각한다”고 밝혔다. 퓨어스토리지 롭 리 CTO는 "퓨어스토리지와의 제품 연관성 및 고객 시너지가 잘 맞는 랜딩AI에 투자하게 돼 기쁘다"며 "랜딩AI의 선구적인 리더 앤드류 응과 댄 말로니를 비롯한 랜딩AI 팀과의 전략적 파트너십이 자사 고객의 AI 및 머신러닝(ML) 분야 혁신으로 이어질 것으로 기대한다”고 강조했다.

2024.06.10 14:08김우용

세일즈포스, AI로 기업 시스템 품질 관리·고장 예측한다

세일즈포스가 인공지능(AI)과 고객 데이터를 활용해 기업 시스템과 시설 관리를 시작한다. 고객 자산에 발생할 수 있는 이슈를 미리 알리고 수명 주기도 예측할 수 있다. 이 기업은 AI 기술 개발과 사업 확대를 위해 영국 런던에 AI센터를 설립할 예정도 밝혔다. 세일즈포스는 데이터 클라우드에 있는 고객 자산을 고객관계관리(CRM) 데이터와 연결해 이같은 기능을 선보이겠다고 공식 홈페이지에서 발표했다. 고객은 자산 가용성을 비롯한 안정성, 다운타임 가능성에 대한 인사이트를 심층적으로 분석할 수 있다. 이를 통해 자산 지속가능성을 높이고 수익 창출 기회를 늘릴 수 있다. 우선 세일즈포스 데이터 클라우드 고객은 AI를 통해 자산 문제를 예측할 수 있다. AI가 고객 자산 데이터 이력을 통해 문제를 미리 식별할 수 있어서다. 예를 들어, AI 모델은 발전기 모델 냉각팬이 고장 나기 전 이를 미리 알린다. 고장 원인도 분석해 준다. 세일즈포스는 "이 기능은 자산 가동 시간을 보장하고 수명을 늘릴 수 있다"고 했다. 고객은 자산 실시간 상태를 숫자로 확인할 수 있다. 주로 자산 수명과 사용량, 수정 이력 등을 통해 자산의 전반적인 상태와 성능을 객관적으로 확인할 수 있는 셈이다. 회사는 "전사적자원관리(ERP)를 비롯한 엔터프라이즈자산관리(EAM), 레거시 시스템 등 모든 소스의 실시간 데이터를 세일즈포스 데이터 클라우드에 통합해 가능한 기술"이라고 강조했다. 이 외에도 사용자는 자산 수명주기 관리, 데이터 키트, 중앙화된 서비스 캠페인 관리 기능도 데이터 클라우드와 AI를 통해 접근 가능하다. 세일즈포스는 "기업은 올바른 데이터와 자산을 조율하고 최대한 활용할 수 있는 지능형 기술이 필요하다"며 "데이터 클라우드와 AI 혁신을 통해 이러한 과제를 해결할 수 있다"고 했다. "AI 사업 꾸준히 확장"...런던에 AI센터 세워 세일즈포스는 AI 사업 확대를 위해 영국 런던 '블루 핀'에 300명 이상 수용 가능한 AI 센터를 설립한다고 발표했다. 이 센터는 이달 18일 운영을 시작한다. AI 전문가와 파튼너사, 고객 간 협업을 높일 방침이다. AI 교육에도 힘 쓸 방침이다. 영국 내 100명 이상 개발자 대상으로 무료 교육을 진행한다. 이러한 행보는 AI 사업 확대를 계획하고 있는 빅테크와 일맥상통한다. 마이크로소프트는 영국에 데이터센터 설립을 위한 투자 계획과 AI 연구소 운영을 발표한 바 있다. 구글도 영국 내 데이터센터 건설을 확대하겠다고 밝혔다. 이를 통해 유럽 내 사업을 확대하고 AI를 통한 수익 창출을 본격화할 방침이다. 세일즈포스 자흐라 바롤로루미 영국·아일랜드지역 최고경영자는 "영국 AI 시장은 2035년까지 1조 달러 규모일 것으로 본다"며 "세일즈포스는 영국 AI센터 설립을 통해 영국 시장에 미리 뛰어든 것"이라고 말했다.

2024.06.10 10:46김미정

파두, 美 WD과 차세대 SSD 기술 개발 나서

시스템 반도체 팹리스(Fabless) 기업 파두는 미국 스토리지 전문기업 웨스턴디지털과 파트너십을 맺고 기업용 SSD(솔리드 스테이트 드라이브)에서 사용되는 차세대 기술인 'FDP(Flexible Data Placement)'을 공동 개발한다고 10일 밝혔다. FDP는 빅테크 기업들이 모여서 차세대 데이터센터의 표준을 논의하는 OCP(Open Compute Project)의 표준으로 제시된 기술로서, 특히 메타가 제안해 구글 등의 빅테크들도 앞다퉈 채택하고 있다. FDP 기술을 적용하면 데이터센터에서 사용되는 핵심 저장장치인 SSD에서 데이터를 기록하는 방법을 새로운 방식으로 구조화한다. 이를 통해 SSD의 성능개선은 물론 사용 수명을 크게 연장하는 효과를 얻을 수 있다. 또한 FDP는 실제 고객의 데이터보다 더 많은 양의 데이터가 기록돼 SSD의 수명과 성능에 영향을 주는 문제인 '쓰기증폭(write Amplification) 현상'을 크게 줄여줌으로써 SSD의 쓰기 성능을 최대 2~3배까지 향상한다. SSD의 수명 또한 대폭 늘려줄 수 있어 막대한 데이터가 오가는 초대형 데이터센터 환경에서 매우 중요한 기술적 혁신으로 평가받고 있다. 에릭 스패넛 웨스턴디지털 마케팅 담당 부사장은 “초대형 데이터센터 고객들의 경우 SSD의 전폭적인 성능 개선은 물론 더 긴 수명과 더 낮은 전력소비를 요청하고 있다”며 “파두와의 협력을 통해 이러한 목표를 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있고 이는 고객들에게도 매우 큰 의미가 있을 것”이라고 밝혔다. 이지효 파두 대표는 “FDP 기술을 통해 SSD 저장공간에 데이터배치를 최적화할 수 있고 이는 스토리지 기술 분야에서 매우 중요한 성과라고 볼 수 있다”며 “웨스턴디지털과의 파트너십을 통해 최고 수준의 FDP기술을 구현함으로써 획기적인 성능개선은 물론 SSD의 수명 또한 크게 증가시킬 수 있는 스토리지 솔루션을 공급해 나가겠다”고 말했다. 파두와 웨스턴디지털은 FDP 기술이 널리 보급된다면 총투자비용(TCO) 감소는 물론 스토리지 효율성 면에서 새로운 표준을 수립하는데 기여하게 될 것으로 전망하고 있다. 파두는 이번 웨스턴디지털과의 협력과 함께 앞으로도 획기적인 데이터관리는 물론 보다 지속가능한 데이터센터 건설에 기여할 수 있는 SSD 솔루션을 지속적으로 제공할 예정이다.

2024.06.10 10:32장경윤

스노우플레이크 창업자가 밝히는 성공 비결

2012년 오라클에서 일하던 데이터베이스 전문가 2명이 퇴사 후 네덜란드의 또 다른 데이터 전문가와 함께 한 회사를 설립했다. 이 회사의 창업자들은 빅데이터와 클라우드 기술의 발전을 보고 새로운 데이터 아키텍처를 고민했다. 데이터 분석을 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 선보인 이 회사는 6년 뒤 유니콘에 등극했고, 역사상 최대 규모의 소프트웨어 기업 상장이란 기록을 세웠다. 데이터의 힘을 기업 전체에 흐르게 하는 스노우플레이크 얘기다. 지난 3일 미국 샌프란시스코에서 개막한 '스노우플레이크서밋 2024' 행사에서 이 회사의 공동 창업자 중 한명인 브누아 다주빌레 제품부문 사장과 만났다. 그는 짧게 할애된 인터뷰 시간동안 회사의 창업 이유와 추구했던 목표, 현재 AI와 데이터 업계의 흐름에 대해 확고한 의견을 들려줬다. Q. 스노우플레이크란 회사를 창업하게 된 원동력은 무었이었나요? 저와 티어리 크루앙스는 오라클에서 핵심 데이터베이스 기술 부서에서 일하고 있었습니다. 당시는 데이터 세계에서 두 가지의 혁명이 일어나고 있던 시기였습니다. 첫번째는 빅데이터를 분석하는 속임수였죠. 빅데이터는 페타바이트 규모였는데, 저는 반정형 데이터라고 불렀습니다. 두번째는 클라우드였습니다. 클라우드 컴퓨팅이 데이터 분석에 혁명을 가져오리라 생각했죠. 특히 데이터 분석은 지속적인 작업이 아니기 때문에, 문서를 분석하고, 데이터를 추출하고, 그러고 나면 끝납니다. 클라우드와 탄력성은 매우 중요한 측면이었고, 우리는 이를 활용할 방법을 안다면, 뭔가 대단한 일을 할 수 있다고 생각했어요. 우리는 빅데이터와 구조화된 데이터웨어하우스(DW)를 처리할 수 있는 단 하나의 시스템을 원했고, 클라우드가 그 시스템을 수행할 수 있는 놀라운 장소를 제공할 것이라고 생각했습니다. 오라클을 떠난 2012년 티어리와 엘카미노의 내 작은 아파트에서 매일 모였고, 저는 큰 화이트보드를 샀습니다. 우리는 클라우드의 혁명은 무엇일지, 그리고 그것이 최고의 탄력성과 '아하'의 순간을 깨닫는 게 무엇일지 상상했습니다. 클라우드에선 서버를 몇 분 안에 가져올 수 있다는 게 아하 순간이었어요. 0에서 1로 가는데 2배 더 빠르게 갈 수 있습니다, 우리는 데이터 접근을 마비시키는 방법을 알고 있기 때문에 두배 더 빨리 갈 수 있게 됐어요. 그럼 비용은 얼마일까요? 하나의 서버로 더 오랜 시간 분석하는 것과, 여러 서버로 한번에 확 분석하는 건 정확히 동일한 비용입니다. 클라우드에서 빠르게 움직이면서 동일한 대가를 지불하면 좋겠는데, 가능한 아키텍처가 없었습니다. 그래서 데이터 저장과 컴퓨팅을 분리해야 했습니다. 메타데이터 관리 등 많은 것을 변경해야 했지만 이것이 스노우플레이크의 기본 아이디어였습니다. Q. 회사의 이름을 스노우플레이크라 정한 이유는 뭐였나요? 엔지니어를 고용하기 시작하는 스타트업일 때 돈을 확보하고, 벤처 투자자를 찾아야 했어요. 스노우플레이크의 첫 투자자였던 마이크 스파이서와 이야기를 나누다가, 마이크 스파이서가 데이터 외에 무엇을 좋아하느냐고 물었고, 나는 스키를 타는 것을 좋아한다고 답했죠. 그는 이것이 놀랍다고 말했어요. 우리가 눈을 사랑하니 회사를 스노우플레이크라 부르자고 했죠. 그리고 눈은 구름에서 오니까요. 스노우플레이크는 데이터 조직이기도 합니다. 눈송이는 모든 눈송이가 고유합니다. 따라서 모든 데이터도 고유합니다. 눈이 비보다 낫잖아요? 또 제게 가장 중요한 것은 내가 말하거나 전화를 걸 때 아무도 내 회사 이름을 이해하지 못한다는 것이었어요. 사람들은 내게 철자를 묻거나 '클'이냐고 물었고 다시 알려주고 나서야 잘 안다고 말해요. 스노우플레이크라고 내가 말하면 사람들은 바로 이해합니다. '스노우플레이크'는 내 프랑스 억양 상 더 쉬워서 좋아요.(브누아 다주빌레는 지금도 강한 프랑스어 억양으로 말한다.) Q. 스노우플레이크가 설립될 즈음 AWS 레드시프트가 시장에서 멋진 솔루션으로 불렸습니다. 당시에레드시프트의 존재를 인지하고 있었나요? 네, 그렇습니다. 우리가 막 시작했을 땐 레드시프트가 없었지만, 아마 6개월 후에 나왔을 거에요. 나는 VC의 마이크 스파이서가 우리에게 '이건 다 됐는데, 어떻게 아마존과 경쟁할거야'라고 말할 것이라고 생각했습니다. 우린 이렇게 말했어요. '이것은 훌륭합니다. 좋은 소식이에요' 라고요. 아마존은 클라우드에 데이터를 보관하는 것이 실행 가능한 솔루션이라는 것을 고객에게 쉽게 납득시킬 수 있지요. 아마존은 거대 기업에게 클라우드로 이동할 수 있고, 클라우드로 데이터를 이동할 수 있다고 설득하려 노력했고, 실현됐죠. 고객은 레드시프트를 사용하기 시작할 것이죠. 레드시프트는 아주 오래된 기술이었습니다. 고객들은 레드시프트에 그다지 만족하지 않아요. 그럼 우리는 레드시프트보다 훨씬 더 나은 클라우드 기술을 가지고 있다고 말할 것이고, 그들은 스노우플레이크를 사용해 볼 것이고 좋아할 것입니다. 우리는 아마존이 우리를 위해 모든 작업을 수행했기 때문에 클라우드의 훌륭함을 고객에게 설득할 필요가 없었습니다. Q. 스노우플레이크 성공의 열쇠는 무엇이라고 생각하나요? 그것이 몇 가지입니다. 하나는 빠른 것이 무료라는 이 아키텍처입니다. 컴퓨팅에서 데이터 스토리지를 분리하고 정확히 동일한 데이터에 액세스하기 위해 가능한 한 많은 독립적인 컴퓨팅 리소스 풀을 만들 수 있습니다. 기존 컴퓨팅 리소스 집합에서 이 새로운 사용 사례를 실행하는 대신에요. 이 새로운 사용 사례에 대한 전용 컴퓨팅 리소스를 생성해 각 사용 사례가 서로 영향을 미치지 않도록 합니다. 그들은 컴퓨팅 리소스를 놓고 경쟁하지 않습니다. 그리고 이러한 컴퓨팅 리소스의 크기를 조정해 워크로드에 대한 가격 대비 성능을 최대한 높일 수 있습니다. 무제한 확장성도 제공합니다. 레드시프트가 많이 실패하는 이유는 레드시프트 클러스터에서 모든 것을 실행할 수 없기 때문입니다. 하나의 컴퓨터 클러스터일 뿐이며 모든 것이 해당 클러스터에서 실행됩니다. 이는 모든 전투에 영향을 미칩니다. 새로운 것을 시작할 때마다 기존 작업에 영향을 미치고 속도가 느려집니다. 그래서 아주 빨리 워크로드의 테트리스를 해야 합니다. 아무도 그걸 사용하지 않는 밤에 당신이 실행할 수 있습니다. 이것은 끔찍합니다. 스노우플레이크는 각 워크로드에 대해 독립적인 컴퓨팅 리소스 집합이 있는 건 아닙니다. 그들은 서로를 공격하지 않습니다. 크기가 조정됩니다. 이러한 컴퓨팅 리소스를 사용하지 않는 경우 이 워크로드를 실행하지 않기 때문에 종료할 수 있습니다. 그래서 당신은 매우 이해하기 쉬운 방법으로 사용한 만큼 지불하면 됩니다. 두번째는 완전히 셀프 관리란 것입니다. 이게 매우 중요하죠. 인프라를 몰라도 됩니다. 패치를 할 필요도 없고, 모든 리소스를 돌볼 필요도 없습니다. 스노우플레이크는 지메일처럼 쓰는 서비스이며, 데이터를 스노우플레이크로 가리키면 쿼리를 실행할 수 있으며, 우리는 사용자의 모든 것을 비밀리에 처리하고 복잡성을 대신 수행합니다. 그래서 저는 항상 단순하다고 말합니다. 우리는 단순함에 대해 많이 이야기합니다. 단순함은 바로 외부에서 사용할 때 간단하다는 것을 뜻합니다. 대신 내부는 복잡한 시스템이잖아요? 복잡성은 내부로 이동하며 고객에게 노출되지 않습니다. AI, 애플리케이션 등 새로운 워크로드에 대해 우리는 간단하게 만들려고 노력합니다. Q. 현재 데이터 분석 시장은 스노우플레이크 같은 전문업체와, 대규모 클라우드 서비스 기업이 혼란스럽게 경쟁하고 있습니다. 스노우플레이크는 매우 독특하게도 클라우드 업체와 경쟁하면서 동시에 긴밀한 협력 관계도 구축하고 있습니다. 그 이유는 무엇입니까? 우리는 친구이자 경쟁자이며, 실제로 그들의 고객입니다. 분명 우리는 어딘가에서 AWS, 마이크로소프트, 구글클라우드와 경쟁합니다. 스노우플레이크는 인프라를 구축하지 않습니다. 그래요. 우린 뻐꾸기, 뻐꾸기 클라우드에요. 알을 낳기 위해 남의 둥지를 자주 사용합니다. 우리는 모든 클라우드 공급자의 인프라를 활용한다는 의미에서 뻐꾸기이며, 세 클라우드 공급자 모두에 우리의 클라우드 리전이 있습니다. AWS, 애저, GCP 리전은 있지만 인프라를 구축하지는 않습니다. 우리는 AWS, 애저, GCP의 고객이죠. 아마도 우리가 AWS의 1위 고객일 거라 생각합니다. 우리는 AWS의 거대한 파트너이며 AWS의 점유율을 높여주고 있어서 그들은 우리를 사랑합니다. 애저도 마찬가지고요. 스노우플레이크는 모든 클라우드 위에 스노우플레이크 클라우드 계층을 구축합니다. 여러분은 서로 다른 클라우드 간의 차이점을 생각하지 않아도 됩니다. AWS든 애저든 동일합니다. 우린 어딘가에서 경쟁하고 있죠. 클라우드가 여러 서비스를 제공한다는 것을 알고 있습니다. AWS는 한 1천개의 서비스를 가졌지요. 애저, 구글도 그렇고요. 하지만, 스노우플레이크의 경우 하나의 서비스만 있습니다. 스노우플레이크의 서비스는 스노우플레이크뿐입니다. 우리는 데이터가 중심에 있다고 믿으며, 데이터에 그들과 매우 다른 관점을 갖고 있습니다. 우리는 데이터가 클라우드의 중심에 있기를 원하지만, 다른 클라우드 제공업체의 경우는 아니에요. 클라우드 업체에서 애플리케이션이 AI를 사용할 것이라고 하면, 데이터를 사용할 것이고, 트랜잭션 데이터를 사용할 것이며, 파이프라인을 사용할 것이며, 클라우드의 모든 서비스를 알아야 합니다. 우린 각 애플리케이션이 많은 서비스를 결합하도록 하는 대신 스노우플레이크 클라우드를 선택하면 됩니다. 이것이 바로 제가 클라우드에서 애플리케이션을 구축하는 것이 훨씬 쉽다고 믿는 이유입니다. Q. 올해 스노우플레이크서밋의 포괄적인 주제는 무엇입니까? 여러 발표가 있었는데, 전달하고자 했던 핵심 메시지는 무엇입니까? AI옵스는 진정한 혁명이라고 생각합니다. 스노우플레이크가 아이폰이 되고 있습니다. 당신은 애플리케이션을 만들 수 있습니다, 당신의 앱을 스노우플레이스 마켓플레이스에 올릴 수 있지요. 고객이 당신의 앱을 사용하는 걸 알 수 있습니다. 앱을 매우 빠르게 작성하고 사용할 수 있습니다, AI와 코텍스의 조합은 AI 애플리케이션이 데이터에 접근하게 할 것입니다, 데이터에 대한 접근을 민주화하는 것이 하고 싶은 일입니다. 우리가 무기를 다시 설정했기 때문에 사용하기가 매우 쉬울 것입니다. 너무 쉬워서 모든 사람이 셀프 서비스를 올바르게 사용할 수 있습니다. 관리자는 필요없습니다. 셀프 서비스를 사용하기 너무 쉽다는 것은 옳았습니다. 회사의 데이터 팀만 비즈니스 사용자가 아닙니다. 모든 사람이 스노우플레이크를 직접 사용할 수 있는 것은 아니죠. 우리에게 앱과 AI가 있습니다. 이제 이러한 비즈니스 사용자가 이 기술을 사용할 수 있게 됐어요, 나는 이 기술을 '라스트마일'이라고 봅니다. 비즈니스 사용자와 데이터를 연결하는 방법, 이것이 바로 우리가 라스트마일에 도달했다고 생각하는 이유입니다. Q. 스노우플레이크 유니스토어는 현재 얼마나 활용되고 있나요? OLTP에선 자주 언급되지 않는데요. 당신 말이 맞습니다. 유니스토어는 OLTP를 위해 만든 게 아닙니다. OLTP는 그 자체로 시장이에요. 애플리케이션은 데이터에 대한 외부 접근이 필요하고, 포인트 조회가 필요하며, 지연시간이 매우 짧은 포인트 조회 와 권한이 필요하기 때문에 우리가 원하는 애플리케이션을 위해 유니스토어를 만든 것입니다. 클라우드의 블롭 스토리지를 사용하는 것은 완전히 다른 기술이며, 세분화된 트랜잭션을 처리하려면 다른 스토리지가 필요합니다. 오라클 OLTP와 경쟁하는 게 우리의 목표가 아닙니다. 그렇게 하려고 시도하지도 않습니다. 목표는 유니스토어로 애플리케이션을 작성하게 하는 것입니다. 네이티브 앱이요. 우리의 목표는 트랜잭션을 의사 결정 지원과 더 통합할 수 있는 곳었습니다. 데이터를 정리하고, 포인트를 조회하는 그 밑에 핵심 가치 저장소가 있습니다. 이 데이터에 대한 모든 분석 작업을 오프로드하기 위해 블롭 스토리지를 활용합니다. 두 가지 방식으로 저장되고 투명하지만, 이 데이터에 대한 복잡한 분석 워크로드를 OLTP와 동시에 실행할 수 있습니다. 그리고 그것 때문에 타협이 있습니다. Q. 최근 스노우플레이크 리더십에 변화가 있었습니다. 이번 행사의 기조 연설에서 스노우플레이크가 단순함과 고객 지향이란 두 성격을 절대 버리지 않을 것이라고 강조했습니다. 그렇다면 앞으로 어떤게 변화할 것 같습니까? 리더십의 변화는 몇 가지 결실을 맺지 못한 것입니다. 전임자인 프랭크 슬루트만과 정말로 아주 좋은 시간을 보냈습니다. 프랭크는 여전히 스노우플레이크 이사회의 일부입니다. 슈리다는 제품 측면에서 훨씬 더 기술적이고 훨씬 더 주도적이며, AI 성공에 매우 중요한 기능을 스노우플레이크에 구축할 것입니다. 프랭크는 2년 전에 65세쯤에 은퇴할 것이라고 말했습니다. 그래서 그는 차기 CEO를 찾을 수 있는 충분한 시간을 가지라고 미리 알려줬습니다. 그래서 몇 달 동안 새로운 CEO는 아디더라도 잠재적인 후보자를 많이 찾았습니다. 그리고 니바(Neeva)라는 회사를 인수했는데, 이 회사는 슈리다가 CEO로 있던 곳이고, 그는 AI를 스노우플레이크에 도입했고, 자신이 놀라운 후보라는 것을 증명했습니다. 내부에서 누군가를 영입하는 것이 외부의 모르는 누군가를 영입하는 것보다 훨씬 더 좋기 때문에, 우리 모두 슈리다를 이사회에 제안했습니다. 지금 내게 프랭크와 슈리다 중 CEO를 고르라면 저는 슈리다를 고를 것입니다. 슈리다는 위대한 CEO이고, 우리는 정말 운이 좋았습니다. 성공의 큰 부분은 운입니다. 운이 좋아야 하고 올바른 선택을 해야 하는데 CEO는 어려운 선택입니다.

2024.06.10 10:08김우용

라인야후 사태와 '데이터 주권'에 대한 착각

라인야후 사태와 관련하여 우리 정부가 라인의 네이버 지분은 지키되 일본인 이용자의 데이터는 일본에 넘기는 게 맞다는 방침을 정한 것으로 파이낸셜뉴스가 지난 3일 보도했다. 대통령실의 복수 관계자의 말을 인용한 보도다. 대통령실 관계자들이 “자국민 개인정보를 다른 나라가 쥐고 있는 상황을 고치겠다는 건 주권국가로서 당연한 요구”라고 생각한다는 것이다. 이 생각을 어떻게 봐야 할까. 파이내셜뉴스의 보도가 사실이라면 해당 발언을 한 대통령실 관계자들의 '데이터 주권'에 대한 인식은 상당히 논쟁적인 요소를 안고 있다. 주권(主權)의 사전적 의미는 '국가의 의사를 최종적으로 결정하는 권력'이라고 돼 있다. 또 '대내적으로는 최고의 절대적 힘을 가지고, 대외적으로는 자주적 독립성을 가진다.'고 부연 설명돼 있다. 그렇다면 이 자주적이고 독립적인 힘을 가진 존재는 누구이겠나. 주권자(主權者)다. 주권자는 누구인가. 사전적으론 '국가의 최고 절대권을 가진 자'다. 또 '군주국에서는 군주이며, 공화국에서는 국민 또는 그 대표인 국회'라고 부연돼 있다. 우리의 경우 헌법 1조가 이를 규정하고 있다. 1조1항은 '대한민국은 민주공화국이다'이고, 1조2항은 '대한민국의 주권은 국민에게 있고, 모든 권력은 국민으로부터 나온다.'고 돼 있다. 국민이 주권자라고 분명히 밝히고 있다. 문제는 공화국 대부분이 대의민주주의를 채택한다는 사실이다. 주권자는 국민이지만 실제로 이를 행사하는 사람은 선거에 이긴 위정자들인 것이다. 이 불일치 때문에 주권 행사가 주권자를 대변하지 못하거나 도리어 주권자를 커다란 위험에 빠뜨리기도 한다. 공화국에서도 주권 행사가 꼭 올바르게 진행되는 건 아니라는 뜻이다. 정치학자나 헌법학자마다 주권에 대한 개념이 다른 건 그 탓이다. 위정자의 주권 행사가 남용될 수 있는 이론적 근거를 만든 사람은 히틀러식 총통 독재의 논리 기반을 마련한 독일의 헌법학자 카를 슈미트다. 그는 “주권자는 비상사태에 대한 처분권을 가진 자”라는 유명한 말을 남겼다. 비상사태, 즉 일반적이지 않은 예외적인 상황에서는 위정자가 주권자의 권리를 제한할 수 있다는 논리의 기반이 됐다. 일리가 없지 않지만 결국 독재를 옹호하는 논리가 되었다. 슈미트는 세계 2차 대전이 종료된 후 그 유명한 문장을 “주권자란 공간의 파동들에 대한 처분권을 가진 자”로 수정했다. 대중 매체의 위력이 그 만큼 크고 국가적 의사 결정을 위해서는 미디어를 장악할 수 있다는 논리다. 한국계 독일 철학자 한병철은 이에 빗대 슈미트가 지금도 살아 있다면 “주권자란 망 내부의 데이터에 대한 처분권을 가진 자”로 다시 수정했을 것이라는 의견을 제시하고 있다. 슈미트 이론이 독재를 합리화함에도 불구하고 일리가 있는 까닭은 현대사회에서는 대의민주주의가 그나마 최선의 정치 체제이고, 느닷없이 발생하는 비상사태도 불가피하기 때문이다. 그러나 이 논리가 곧바로 데이터 주권에 적용될 수는 없다. 모든 개인정보가 국경 테두리 안에만 존재해야 한다는 건 현실적으로 불가능하고, 그 데이터를 국가가 통제해야 한다는 것도 합당하지 않기 때문이다. 모든 나라가 그렇게 한다면 글로벌 인터넷 서비스는 존재할 수 없다. 글로벌 인터넷은 있을 수 없고 북한처럼 국가별 인트라넷만 존재해야 한다. 일본의 데이터 주권 주장은 세계 인터넷망을 폐쇄하고 북한 같은 인트라넷으로 전환하자는 말과 다르지 않다. 우리 정부는 이런 황당한 주장에 동의하고 있는 셈이다. 국가주의자들은 동의할 수 있지만 글로벌 인터넷 세상에서는 있을 수 없는 일이다. 데이터 주권은 그래서 국가주의를 벗어나 세계주의 관점에서 논의되어야 마땅하다. 데이터 주권은 국가가 아니라 개인정보를 생성하는 개별 사용자한테 있다. 그것에 대한 처분권이 위정자에 위임될 수 없다. 한 발 양보해 슈미트의 주권자론에 일리가 있다 하더라도 개인이 생성한 데이터가 '비상사태'로 치환될 수는 없다. 자신이 생성한 정보를 개인이 통제할 수 있을 때 데이터 주권은 완성된다. '잊힐 권리'는 대표적인 예다. 잊힐 권리는 국경을 초월하는 모든 인류의 문제다. 각국 정부가 해야 할 일은 '데이터 주권'이란 이름으로 국가 독재를 키우는 게 아니라 서로 협력해 디지털 빅브라더로 부상한 데이터 기업에 맞서 사용자의 데이터 통제권을 강화하는 것이다. 일본의 라인 데이터 주권 주장은 비현실적 난센스일뿐더러 극우 국가주의가 다른 나라 기업에 가한 폭력의 근거일 뿐이다.

2024.06.10 08:47이균성

마이크로소프트 "원하는 사람만 코파일럿+PC '리콜' 쓰세요"

마이크로소프트가 보안 이슈 방지를 위해 코파일럿+PC 스크린샷 기능을 자동 활성화에서 사용자 옵션 방식으로 전환했다. 7일 미국 씨넷 등 외신에 따르면, 마이크로소프트가 코파일럿+PC에서 화면을 자동 캡처하는 '리콜'을 옵트인 방식으로 바꿨다고 발표했다. 리콜은 기본적으로 비활성 상태일 것이며, 사용자가 이를 활성화해야만 작동한다. 회사는 지난달 인공지능(AI) PC에 리콜을 기본 기능으로 탑재하겠다고 발표한 바 있다. 이 기능은 코파일럿+PC에서 수행하는 모든 작업을 스크린샷으로 저장할 수 있다. 이달 18일 출시 예정이다. 공개 직후 전 세계 전문가들은 리콜의 보안 문제를 우려했다. 씨넷 보도에 따르면, 리콜은 암호화 시스템 없이 데이터베이스에 스크린샷을 저장하는 것으로 드러났다. 이는 해커가 스크린샷에 쉽게 접근할 수 있는 통로다. 이같은 반응에 회사는 리콜 활성화 방식을 사용자 선택 사항으로 변경한 것이다. 원하는 이들만 리콜을 쓸 수 있게 정책을 바꾼 것이다. 보안 기술도 한층 키웠다. 마이크로소프트는 스크린샷을 저장하는 리콜 데이터베이스를 암호화한다. 생체 인증 기능인 '윈도 헬로'가 활성화된 컴퓨터에만 리콜이 접근할 수 있도록 설정했다. 리콜 이용자는 저장된 스크린샷에 접근할 때마다 윈도 헬로에 로그인해야 한다.

2024.06.09 09:35김미정

AWS, 인기만큼 치명적인 생성형AI 위협 대응방안 제시

아마존웹서비스(AWS)는 생성형 인공지능(AI)이 클라우드 보안에 미치는 영향에 대응하기 위한 전략을 선보인다. 생성형 AI는 사이버위협을 선제적으로 예측하고 식별해 클라우드 보안을 강화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 동시에 고도로 발달한 멀웨어, 피싱, 소셜 엔지니어링 및 사칭 공격 등 새로운 위협을 초래할 수 있어 이에 대한 효과적인 대응 방안이 필요하다. AWS와 보안 파트너사들은 이러한 새로운 위협을 이해하고 생성형AI 보안 위협을 효과적으로 관리하는 방법을 제시할 예정이다. 9일 관련 업계에 따르면 AWS는 6월 10일부터 12일까지 미국 펜실베니아 필라델피아에서 클라우드 보안 컨퍼런스 AWS 리인포스를 개최한다. 이 행사는 보안 솔루션, 클라우드 보안 컴플라이언스, 아이덴티티 등에 특화된 컨퍼런스로, 클라우드 고객사가 AWS 보안 서비스와 솔루션을 활용해 클라우드 보안 환경을 개선하고 최대한 활용할 수 있도록 지원한다. 올해는 생성형 인공지능(AI)과 응용 프로그램 보안에 중점을 두고 있으며, 개발 주기 전반에 걸쳐 애플리케이션을 보호하는 모범 사례를 선보일 예정이다. 기조 강연은 AWS의 크리스 베츠 최고 정보 보안 책임자(CISO)가 클라우드 보안의 최신 동향과 AWS의 보안 문화를 소개한다. 더불어 최근 전 산업에 걸쳐 주목받고 있는 생성형AI와 관련된 보안 이슈를 파악하고 이를 대처하기 위한 방법을 공유한다. 이와 함께 AWS 전문가와 보안 기업 파트너사들이 보안 관련 신기술과 도입 사례를 소개하는 세션이 250개 이상 마련된다. 이번 행사의 ▲다이아몬드스폰서는 크라우드스트라이크, 데이터독, 팔로알토, 업윈드 등 4개 기업이 참여했으며, ▲플래티넘 스폰서는 다크트레이스, 포티넷, 레이스워크, PWC, 센티넬원, 스플렁크, 테너블, 트레릭스, 위즈 등 9개 기업이 이름을 올렸다. ▲골드 스폰서는 IBM, 킨드릴, 시스코 등 24개 기업이 참여했다. 참가 기업들은 별도로 마련된 전시장인 엑스포를 통해 신규 보안 솔루션들을 선보일 전망이다. 특히 생성형AI를 활용하거나 이를 악용한 공격에 대비한 보안 서비스 등이 대거 공개될 것으로 예상된다. 크라우드스트라이크는 AI와 기계학습(ML)으로 학습한 확장된 탐지 및 대응(XDR) 서비스를 선보일 것임을 밝혔으며, 팔로알토 역시 클라우드에서 AI로 앱을 보호하는 방안을 소개할 예정이다 또한 업윈드는 클라우드 인프라 보호 솔루션을 선보이며, PwC는 유나이티드 에어라인 등 생성형AI를 활용한 보안 서비스 도입 사례를 선보일 계획이라고 밝혔다. 이 밖에도 AWS 리인포스에는 클라우드 보안 개선 방법을 보다 직관점으로 느낄 수 있도록 AWS와 파트너사의 보안서비스와 개발 도구를 직접 체험할 수 있는 공간이 마련된다. 더불어 다양한 분야의 보안 전문가가 현장에 포진해 있어 보다 안전한 시스템 구축 방법을 배우고 조직의 보안 시스템을 개선하기 위한 현실적인 조언을 제공할 예정이다. 팔로알토 측은 "급증하는 클라우드와 AI기반 위헙으로부터 앱과 데이터를 보호해야 하는 방법을 AWS 리인벤트에서 직접 소개할 계획"이라며 "현장에 마련된 교육 세션을 비롯해 네트워크 미팅을 통해 코드에서 클라우드에 이르기까지 비즈니스를 보호할 수 있는 방법을 확인하길 바란다"고 말했다. AWS 관계자는 "AWS 리인포스는 보안을 이해하고 깊이 있는 기술과 보안 전문가의 조언이 필요한 사람들을 위한 이벤트"라며 "이번 행사를 통해 엔지니어는 조직 보안 모범 사례를 구축하고 운영하는 솔루션을 배울 수 있으며, 보안 엔지니어와 아키텍트는 다른 보안 전문가와의 교류와 고급 기술 기술을 연마할 수 있을 것"이라고 설명했다. 이어서 "특히 최고기술책임자(CTO), 최고보안책임자(CSO)를 비롯한 기업의 임원들은 조직 고유의 과제를 해결하기 위한 맞춤형 조언을 얻을 수 있을 것"이라고 이번 행사의 중요성을 강조했다.

2024.06.09 09:05남혁우

의협, '의학정보원' 설립...보건의료데이터 정보화 중추 역할 다짐

보건의료 및 사회복지 정보를 집적하고 활용 기반을 구축할 '대한의사협회 의학정보원'(이하 의학정보원)이 설립됐다. 대한의사협회(이하 의협)는 지난 5일 의학정보원 현판식을 개최하고, 앞으로 국내외 보건의료, 사회복지 등 다양한 분야의 정보를 수집하고 데이터베이스를 구축 및 활용해 보건의료 종사자 등 정보를 필요로 하는 사람에게 제공함으로써 국민건강에 기여할 것을 다짐했다. 의학정보원 주요사업 분야는 ▲의학정보와 관련한 인증 ▲의학정보 수립 및 데이터베이스 구축 개발ㆍ지원 등 사업 ▲주무관청이나 국가기관, 의협이 위탁 또는 지원하는 사업 ▲그 밖에 법인의 목적 달성을 위해 필요한 사업 및 수익사업 등이다. 의학정보원 초대 원장은 김영일 전 대전시의사회장이 맡았다. 김 원장은 의학정보원 중앙위원회 위원장을 겸직하며 의학정보원 운영과 발전을 위해 중앙위원회를 중심으로 의학정보원을 이끌어갈 예정이다. 임현택 대한의사협회장은 현판식에서 “오늘 대한의사협회는 의료계가 처한 어려운 상황 속에서도 많은 논의를 거쳐 의학정보원의 현판식을 가지게 된 점을 뜻 깊게 생각한다”며 “이번 의학정보원 설립을 계기로 의사협회는 의사의 전문지식을 바탕으로 가공된 보건의료데이터의 안전한 관리와 활용에 앞장서며 명실상부한 의학정보 전문기관으로 발전할 수 있도록 적극 노력해나갈 것”이라고 말했다. 김영일 초대 원장은 “급변하는 정보통신기술과 AI 기술이 발전하는 환경 속에서, 의협 의학정보원이 중심이 되어 국민과 회원 모두를 위해 보건의료데이터 정보화의 중추적 역할을 해나가도록 최선을 다 하겠다”라고 포부를 밝혔다.

2024.06.07 17:09조민규

크라우드웍스, 데이터 중심 AI 컨퍼런스 연다

AI테크 기업 크라우드웍스(대표 김우승)가 18일 여의도 콘래드 서울 호텔에서 기업 고객 대상 제3회 '2024 크라우드웍스 AI 컨퍼런스'를 개최한다. 크라우드웍스는 전 산업의 고객이 기업 내에서 AI 역량을 가속화하는데 필요한 AI 데이터 기술과 데이터 프레임워크 기반 컨설팅을 제공하고 있다. 금융, 교육, 통신, 전자기기 등 다양한 고객사를 대상으로 고품질 데이터 구축을 위한 데이터엔진 뿐 아니라 AI 구축을 위한 전방위 솔루션을 지원하고 있다. 이를 통해 다양한 기업용 LLM 구축 사례를 확보했다. 2022년부터 시작해 올해 세 번째로 열리는 이번 컨퍼런스에서는 최신 기업 맞춤형 LLM 구축 사례를 중점적으로 다룬다. 크라우드웍스는 초기 시장에서 확보한 다양한 레퍼런스를 기반으로 '신뢰할 수 있는 AI 개발을 위한 데이터 중심 접근 방법'에 관한 인사이트를 제시할 예정이다. 또 크라우드웍스와 협업한 금융권 AI 전문가들을 초청해 AI 기술을 통한 비즈니스 혁신을 고민하는 기업들을 위한 구체적인 접근법을 공유한다. 김우승 크라우드웍스 대표는 앞서가는 기업을 위한 AI 인사이트를 발표한다. 또 각 분야 전문가들이 기업 맞춤형 LLM 도입 전략 사례와 신뢰할 수 있는 LLM을 위한 신뢰성 검증 평가 방법(레드팀)을 함께 소개한다. 이와 더불어 시장을 선도하는 금융권 비즈니스 혁신 사례를 살펴볼 수 있다. ▲금융이 LLM을 만나는 법(KB국민카드), ▲생성형 LLM을 활용한 AI Banker 서비스의 기획과 구현(우리은행)을 주제로 발표한다. 참여자들은 금융 산업에서의 AI 기술과 금융 비즈니스의 혁신적 협업 사례를 구체적으로 확인할 수 있다. AI 산업이 초기 시장인 만큼 절대적으로 부족한 선도기업의 AI 혁신 사례를 공유함으로써 조직의 시행착오를 줄이는 AI 전략을 수립하는데 도움을 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 김우승 크라우드웍스 대표는 "기업 내부 역량과 고객 서비스 개선을 위해 선제적으로 AI를 도입한 기업들의 구체적인 사례를 공유하는 자리를 마련했다. 참석자들에게 매우 유익한 자리가 될 것임을 확신한다"며 "기업의 핵심 경쟁력이 될 AI 인사이트를 확인하고 AI 역량을 확보한 다양한 기업들과 네트워킹 기회도 갖길 바란다"고 말했다.

2024.06.07 10:59백봉삼

대동, 서울대 대학원과 AI 로봇 개발 협력

농업 플랫폼 기업 대동은 서울대학교 데이터사이언스 대학원과 AI 기반 농업·산업용 로봇 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했다고 5일 밝혔다. 데이터사이언스 대학원은 2020년 설립돼 다학제적 연구와 AI 알고리즘, 빅데이터, 컴퓨팅 등 데이터사이언스 교육을 통해 글로벌 AI 전문 인재를 양성하고 있다. 산업체와 긴밀한 협력을 통해 상용화 AI 기술 구현에 주력하고 있다. 대동은 지난달 설립한 AI 로봇 SW전문 회사 대동에이아이랩을 중심으로 데이터사이언스 대학원과 함께 로봇 기술·제품을 공동 개발할 계획이다. 대동그룹은 디지털 공간에서 로봇의 작업을 시뮬레이션 할 수 있는 기술을 확보해 고도화하는 중이다. 대학원과는 시뮬레이션을 이용해 로봇의 인공지능을 학습하고, 테스트하는 기술을 공동으로 개발하게 된다. 로봇용 파운데이션 모델을 이용해 농업 환경에서 발생하는 다양한 변수들에 대응하며, 복잡한 작업 명령을 이해하고 수행할 수 있도록 할 예정이다. 또 로봇이 일상 언어로 표현되는 사용자 명령을 이해 수행할 수 있도록 온디바이스 AI를 구현하고 이를 경량·가속화한다. 이 밖에도 사용자의 방대한 작업 데이터를 이용해 자동 재학습시키고 농업·산업용 로봇의 성능을 지속 향상시키는 머신러닝운영(MLOps) 시스템의 안정성과 운용성을 높일 계획이다. 대동은 다양한 농작업을 전문가 수준으로 수행할 수 있는 자율주행 트랙터와 과수원 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 각종 농작업 로봇을 연내 출시할 계획이다. 오는 9월 AI 기술을 탑재한 운반 로봇을, 12월에는 방제 로봇 등을 선보일 예정이다. 로봇용 초거대 AI를 이용하여 농업 환경에서 발생하는 다양한 변수들에 대응하며 복잡한 작업 명령을 이해하고 수행하는 농업용 다기능 로봇을 2028년에 출시하는 것을 목표로 삼고 있다. 양 기관은 AI 분야 전문 인재 양성도 추진한다. 프로젝트 수행 중 우수 인재를 영입하고 대학원 학위파견제도를 이용한 인적 교류를 진행할 계획이다. 원유현 대동 대표는 "AI 로봇 분야에서 기술 고도화, 제품 상용화, 인재 양성화 3가지 성과를 창출할 수 있도록 서울대와 유기적으로 협력해 나갈 것"이라며 "궁극적으로는 농업용 AI 로봇을 시작으로 다양한 산업에서 사용되는 범용 AI 로봇을 개발해 국내 로봇 시장의 주도권을 확보하고 중장기적으로는 토탈 로봇 솔루션 서비스(RaaS)를 제공하겠다"고 말했다.

2024.06.05 20:42신영빈

KEA-KTC, 유망 ICT 기업지원 '맞손'

한국전자정보통신산업진흥회(KEA)는 5일 한국기계전기전자시험연구원(KTC·원장 안성일)과 가전·전자기업을 포함한 정보통신기술(ICT) 유망기업 공동 발굴 및 지원프로그램 협력강화를 위한 업무협약을 체결했다. 두 기관은 협약에 따라 ▲ICT유망기업 육성을 위한 협력 네트워크 구축 ▲스마트가전·IoT사이버보안·인공지능·소프트웨어·5G/6G 등 분야 시험·인증 컨설팅 지원 ▲KEA 전자혁신제조지원센터·XR실증센터·빅데이터센터 기업지원 프로그램을 공동 활용해 미래 유망기업 혁신성장을 지원한다. IoT 보안인증과 관련, 수출기업이 심각한 애로에 직면하지 않도록 사이버보안 관련 해외인증 정보와 컨설팅을 제공한다. 두 기관은 협업 네트워크를 기반으로 ICT 유망기업의 제품·서비스 개발부터 시험·인증 및 제품 출시까지 수요자 중심의 끊김없는 지원체계를 구축하기로 했다. KEA는 서울 용산에 시제품 개발과 초도 양산을 지원하는 전자제조센터를 운영하고 있으며, 자체 구축한 빅데이터 플랫폼(담다·DAMDA)를 통해 IoT제품·서비스 개발을 지원하고 있다. KTC는 'KTC 경영 13대 전략 분야' 로드맵을 수립, 기업 기술력 향상과 글로벌 경쟁력 강화를 지원하고 반도체·소프트웨어·IoT 사이버보안·5G/6G·스마트 가전·지능형 로봇 등 ICT 산업의 디지털 전환을 돕고 있다. 두 기관은 업무협약의 첫 행사로 오는 27일 서울 상암동 전자회관에서 가전·전자기업을 위한 '해외 IoT사이버보안 컨퍼런스'를 개최할 예정이다. 박청원 KEA 상근부회장은 “이번 협약이 ICT유망기업의 혁신성장을 위한 지원기관 간 협력을 강화하는데 의미가 크다”며 “KEA는 전자·IT산업 진흥기관으로써 수요자 중심의 기업지원플랫폼이 되도록 유관기관과 협력을 지속해 나가겠다”고 밝혔다.

2024.06.05 16:22주문정

링크, MTEB 텍스트 검색평가서 엔비디아·구글 제치고 1위 달성

미국 생성형 AI 전문 스타트업 링크는 거대 임베딩 모델 '링크'가 허깅페이스의 '대량 텍스트 임베딩 벤치마크 리더보드(MTEB)' 텍스트 검색 평가에서 엔비디아·세일즈포스·구글,오픈에이아이 등을 제치고 세계 1위를 차지했다고 5일 밝혔다. MIT 전기컴퓨터 공학과 박사 출신 최찬열 대표가 2022년 미국에서 설립한 이 업체는 법률, 보험, 금융, 헬스케어와 같은 전문분야에서 생성 AI 솔루션을 제공하고 있다. 허깅페이스의 대량 텍스트 임베딩 벤치마크 리더보드는 생성AI 검색 모델의 핵심인 임베딩모델의 성능을 ▲분류(Classification) ▲클러스터링(Clustering) ▲쌍분류(PairClassification) ▲재순위(Reranking) ▲검색(Retrieval) ▲텍스트 의미적 유사도(STS, Semantic Textual Similarity) ▲요약(Summarization) 등 7개 분야에 대해 평가데이터를 기반으로 순위를 정한다. 링크의 임베딩 모델은 텍스트 검색 분야에서 최초로 60점을 넘어 1위를 차지했다. 그 외의 분야에서도 우수한 성능을 확보, 종합 3위를 차지했다. 임베딩 모델은 생성 AI에서 가장 큰 문제로 대두되는 거대언어모델(LLM)의 환각 문제 (Hallucination)를 해결하는 데 결정적인 역할을 하는 검색증강생성(RAG) 기술에 쓰이는 핵심적인 모델이다. 검색증강생성은 거대언어모델에 없는 최신데이터나 외부 유출이 없어야 하는 회사 내부 문서를 가져와서 신뢰도 있는 형태로 결과물을 생성하는 기술이다. 이 프로젝트를 주도한 김준성 박사는 "우리는 사람이 라벨링한 데이터와 비슷한 품질의 데이터를 LLM 을 통해서 효율적으로 만들었고, 이를 통해 MTEB 벤치마크 데이터셋에 대해 최고의 검색 성능을 달성할 수 있었다"며 "효율적인 검색증강생성을 위한 임베딩 모델을 빠르고 비용효율적으로 만드는 방법을 고안하게 돼 기쁘다"고 말했다. 최찬열 링크 대표는 "기업이 생성 AI를 안전하게 도입하는데 있어 회사 내부 데이터 검색 정확도가 가장 중요하다. 이 검색에서 가장 핵심적인 엔진인 임베딩 모델을 성공적으로 개발하여 자랑스럽다"면서 "금융이나 법률과 같이 텍스트 검색의 정확도가 매우 중요한 분야에서 검색 정확도를 보장해주는 엔진인 임베딩 모델을 전문 분야를 중심으로 확장하고 고도화해 나갈 것"이라고 설명했다. 최 대표는 2023년이 챗GPT 의 등장으로 생성 AI 의B2C 활용사례가 많이 생겼다면, 2024년부터는 정확도와 보안기술이 개선되면서 B2C(기업간거래)가 활성화되기 시작할 것으로 내다봤다. 2022년 창업한 링크(구 위커버)는 MIT 전기컴퓨터공학과를 졸업한 최찬열 대표가 MIT 계산과학공학과 방수빈 박사 등의 인재들을 모아 창업한 회사다. 최찬열 대표는 2021년 AI 뇌모방컴퓨팅 연구결과를 기반으로 미국 내에서 포브스 30세 이하 30인 이하 과학부문에 선정됐다. 링크는 2022년 카카오벤처스·스마일게이트인베스트먼트·옐로우독 등으로부터 초기투자를 받았다.

2024.06.05 16:10백봉삼

스노우플레이크, '아이스버그 테이블' 정식 출시

[샌프란시스코(미국)=김우용 기자] 스노우플레이크가 자사 플랫폼에 아파치 아이스버그를 통합할 수 있는 '아이스버그 테이블'을 정식 출시했다. 이와 함께 기업의 데이터 거버넌스와 규제준수를 세밀하게 관리할 수 있는 '호라이즌'도 대폭으로 업그레이드했다. 스노우플레이크는 4일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 개최한 '스노우플레이크서밋2024' 둘째날 행사에서 외부에 저장된 아이스버그 데이터를 자사 플랫폼에서 쉽게 사용하고 거버넌스를 준수하며 협업할 수 있게 하는 '아이스버그 테이블'을 정식 출시(GA)한다고 발표했다. 오픈소스 테이블 포맷인 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)는 조직이 데이터로부터 가치를 추출하고 접근할 수 있도록 한다. 스노우플레이크는 고객이 '아이스버그 테이블'을 통해 데이터 상호 운용성을 확보하고, 데이터 위치에 상관없이 빠른 속도의 분석 성능을 누릴 수 있다고 강조한다. 부킹닷컴, 캐피털원, 인디드, 코모도헬스 등의 기업은 스노우플레이크 고객으로서 아이스버그 테이블로 데이터 레이크하우스, 데이터 레이크 및 데이터 메시 등 개방적이고 유연한 아키텍처 패턴을 구현해 파이프라인, 모델을 더욱 단순화해 개발해 사용하고 있다. 조직은 아이스버그 테이블을 사용해 자체적으로 데이터를 처리하고 조직 운영의 유연성을 확보, 기업 가치를 높일 수 있다. 론 올트로프 스노우플레이크 데이터레이크&아이스버그 제품 매니저는 “아이스버그 테이블은 정식 출시와 더불어 많은 성능 향상을 이뤘다”며 “고객은 스노우플레이크 저장소와 성능면에서 동일한 내부의 아이스버그 테이블을 볼 수 있게 됐다”고 설명했다. 그는 “아이스버그의 쿼리 성능은 작은 파일을 수백만개로 나눠 작성하는 경우 저하되곤 했다”며 “이제 동일한 양의 데이터를 가져와 압축을 실행함으로써 더 적은 양의 파일을 만들어 성능이 좋아졌고, 결과적으로 파일 최적화를 통해 처음 아이스버그 테이블을 만들었을 때보다 2배 빨라졌다”고 덧붙였다. 전날 발표된 '폴라리스 카탈로그(Polaris Catalog)'와 함께 아이스버그 테이블 정식 출시는 아파치 아이스버그를 위한 벤더 중립적이고 완전히 개방적인 카탈로그 구현을 의미한다. 폴라리스 카탈로그는 다양한 엔진 간의 상호운용성이 가능해 기업들에 새로운 수준의 데이터 선택권, 유연성 및 제어권을 더욱 높인다. 조직은 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드에서 호스팅되는 폴라리스 카탈로그(스노우플레이크 호스팅 기반 퍼블릭 프리뷰 예정)로 시작하거나, 컨테이너를 사용해 자체 인프라에서 직접 호스팅할 수 있다. AI 기술 발전으로 기업 데이터의 가치는 향상되고, 다양한 사업 부서 및 팀에서 데이터, LLM, 애플리케이션이 늘어나고 있다. 기업이 자사의 데이터를 보호하고, 고객이 이를 최대한 활용할 수 있도록 하기 위해 스노우플레이크는 통합된 컴플라이언스, 보안, 개인 정보 보호, 상호운용성 및 액세스 권한을 제공하는 플랫폼에 내장된 거버넌스 및 디스커버리 솔루션인 스노우플레이크 호라이즌을 발전시키고 있다. 이는 조직 내부의 콘텐츠뿐만 아니라 써드파티 업체의 콘텐츠에도 적용할 수 있다. 스노우플레이크 호라이즌의 새로운 기능 중 하나인 인터널 마켓플레이스(프라이빗 프리뷰)를 통해 사용자는 조직 내에서 특정 팀이 찾아 사용할 수 있도록 데이터, 모델 및 애플리케이션을 큐레이션 및 발행할 수 있도록 지원한다. 동시에 외부 당사자에게는 실수로 공유될 수 없도록 보안을 강화했다. 팀은 조직 내에서 콘텐츠 열람 권한을 제한할 수도 있다. 스노우플레이크는 AI 모델(프라이빗 프리뷰 예정), 아이스버그 테이블 및 다이나믹 테이블(Dynamic Tables) 등 협업 기능을 계속해서 확장하고 있다. 스노우플레이크는 모든 사용자가 다양한 활용사례를 쉽게 찾아낼 수 있도록 AI 기능도 강화했다. '유니버설 서치'를 통해 고객은 스노우플레이크 스토리지, 외부 아이스버그 스토리지 및 써드파티 업체 데이터까지 AI 데이터 클라우드에서 검색할 수 있다. 스노우플레이크가 지난해 5월에 인수한 니바의 최첨단 검색 엔진 기술을 기반으로 구축된 이 기능을 통해 사용자는 자연어로 데이터를 찾아내 신속하게 조치할 수 있다. 더불어 데이터 발견 및 큐레이션을 위해 스노우플레이크는 새로운 AI 기반 오브젝트 설명(프라이빗 프리뷰 예정)을 추가했다. 이 기능은 테이블과 뷰에 대한 관련 컨텍스트와 코멘트를 자동으로 생성한다. 스노우플레이크는 고객들의 요구에 대한 플랫폼 성능과 효율성을 지속적으로 향상시키기 위해 노력하고 있다. 스노우플레이크의 성능을 측정하는 스노우플레이크 성능 지수(SPI)에 따르면, 2022년 8월 대비 지난 4월 30일 기준으로 고객 환경에서 통일 워크로드에서의 쿼리 실행 시간이 27% 개선됐으며, 4월 기준 1년 전과 비교해 12% 개선됐다. 데이터 로딩도 더 빨라져 비용을 절감했다. 2022년 8월 대비 지난 4월 30일 기준으로 고객들은 직접 조치를 하지 않아도 JSON 포맷 파일 로딩에 대해 최대 25% 성능을 높였고, 파케이 파일 로딩에 대해서도 성능을 최대 50% 높였다. 현재 스노우플레이크는 40개 이상의 클라우드 리전을 지원하며 전세계적으로 AI 데이터 클라우드의 영향력을 높이고 있다. 데이터 관리에 대해 엄격하게 규제된 지역 및 국가도 포함된다. 유럽 고객의 데이터 서비스 등에 강력하게 적용되는 EU 전용 데이터 경계도 포함되며 미국 국방부(DoD)에 맞춘 별도의 환경 또한 제공할 예정이다. 이 환경은 바운더리 클라우드 엑세스 포인트(BCAP)와의 네트워킹 통합을 포함해 임팩트 레벨 4(IL4) 보안 컨트롤 요건을 충족한다.

2024.06.05 10:00김우용

'슈퍼앱' 등장에 복합점포 규제 사실상 유명무실

은행·카드·보험·증권 등 금융지주사 자회사의 핵심 기능을 한 데 담은 '슈퍼 앱(애플리케이션)'이 금융권을 뒤흔들면서, 과거 복합점포 규제가 있으나마나 한 격이 됐다. 5일 금융업계에서는 2015년 금융지주 강화 방안으로 복합점포 규제를 완화하는 안이 나와 2017년부터 복합점포가 본격적으로 만들어졌으나 대부분 리테일(소매) 영업이 비대면으로 옮겨가면서 복합점포에 대한 소구점이 크게 줄었다고 진단했다. 복합점포 규제는 금융사들이 금융소비자에게 꺾기 같은 불공정판매 행위를 근절하기 위해 만들어진 것이다. 예를 들어 은행 창구서 고객의 자산 상황을 파악한 후 다각도의 서비스를 제공할 경우, 끼워팔기 등의 문제가 발생할 수 있어 공간을 물리적으로 나누는 규제다. 초창기 복합점포를 설립할 수 있도록 허가했으나 출입구를 별도로 분리하고 칸막이를 쳐 은행·카드·증권사가 다름을 눈에 띄게 해야 한다는 규제도 적용됐다. 하지만 디지털 전환이 가속화되고 '마이데이터'가 시행되면서 이 같은 물리적 규제가 무너졌다. 마이데이터로 금융소비자가 보유한 모든 자산을 '동의'만 하면 한 데 볼 수 있게 됐다. 한 금융지주사에 속한 자회사가 아니더라도 타 사까지 가능하게 되면서 복합점포보다 금융사들의 데이터 접근성이 한층 높아진 격이다. 여기에 기능을 한 데 통합한 슈퍼 앱도 복합점포의 필요성을 대폭 낮췄다. 복합점포에 가서 은행과 카드 창구를 돌며 보던 업무를 앱 하나로 앉아서 할 수 있게 됐기 때문이다. 업계에서는 복합점포를 디지털 전환에 따른 케케묵은 규제라고 진단한다. 모바일에서는 끊임없는 업무 처리가 가능한 시점이라서다. 업계 관계자들은 "과거만 해도 디지털 전환이 빠른 속도로 이뤄질 것이라 가늠하지 못했다"면서 "오프라인에 대한 규제가 사실상 무력화되고 있는 시점서 추후 온라인에 대한 규제도 오프라인처럼 유명무실 해질 수 있다"고 설명했다.

2024.06.05 09:55손희연

스노우플레이크, 노코드로 LLM 챗봇 구축 기능 공개

[샌프란시스코(미국)=김우용 기자] 스노우플레이크는 4일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 개최한 '스노우플레이크 서밋 2024' 둘째날 행사에서 '스노우플레이크 코텍스 AI'의 새로운 기능을 발표했다. 스노우플레이크 코텍스 AI는 AI 기반 애플리케이션을 쉽고 효율적으로 생성하는 도구로, 최신 업데이트를 통해 기업이 수 분 내에 챗봇을 만들고 채팅 환경에서 자사 데이터를 활용한 답변을 얻어낼 수 있도록 한다. 스노우플레이크의 새로운 노코드 인터랙티브 인터페이스와 대규모언어모델(LLM)에 대한 접근 및 서버리스 파인튜닝은 비전문가도 특정 산업 사용 사례에 맞춰 AI를 쉽게 활용하는 '데이터 민주화'를 견인한다. 스노우플레이크 ML을 통해 머신러닝을 위한 통합 환경을 갖추고 모델을 운영할 수 있는 경로를 빠르게 개발할 수 있다. 스노우플레이크의 생성형 AI 및 ML 통합 플랫폼은 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터로부터 더 많은 가치를 창출하고 완전한 보안과 거버넌스, 제어 기능으로 신뢰할 수 있는 AI를 대규모로 제공한다.. LLM 기반 챗봇의 강점은 비전문가도 자연어로 질문해 내부 기업 데이터를 활용할 수 있다는 것이다. 기업은 이를 활용해 중요한 의사 결정을 하는데 필요한 인사이트를 빠르게 얻을 수 있다. 스노우플레이크는 '스노우플레이크 코텍스 애널리스트(퍼블릭 프리뷰 예정)'와 '스노우플레이크 코텍스 서치(퍼블릭 프리뷰 예정)' 등 두 가지 새로운 채팅 기능을 공개했다. 사용자는 복잡한 절차 없이 보유한 정형 및 비정형 데이터를 바탕으로 수 분만에 챗봇을 개발할 수 있다. 메타의 라마3, 미스트랄 라지 모델로 구축한 코텍스 애널리스트를 통해 기업은 생성형 AI 기반의 애플리케이션을 안전하고 쉽게 구축할 수 있다. 코텍스 서치는 2023년 5월 스노우플레이크가 인수한 니바의 최첨단 검색 및 랭킹 지정 기술과 스노우플레이크 아크틱 임베드를 함께 활용해 벡터 및 텍스트가 결합된 엔터프라이즈급 하이브리드 검색 기능을 제공한다. 이를 통해 문서 및 기타 텍스트 기반 데이터세트에 대한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 한다. 비전문가도 매우 간단한 단계를 거쳐 빠르게 AI 기반 채팅 서비스를 구성할 수 있다. 스노우플레이크는 기업 데이터 및 자산 전반에 걸쳐 폭력, 혐오, 자해 또는 범죄 행위 등의 유해 콘텐츠를 필터링하는 LLM 기반 입출력 보호 기능인 메타의 라마 가드를 활용한 스노우플레이크 코텍스 가드를 출시한다. 스노우플레이크는 코텍스 가드를 통해 기업을 위한 AI 안전성을 높였다. 스노우플레이크는 맞춤형 채팅 개발 뿐 아니라 사전 구축된 AI 기반 경험을 제공한다. 사용자는 도큐먼트AI를 통해 스노우플레이크의 멀티모달 LLM '스노우플레이크 아크틱 TILT'로 인보이스의 액수 또는 계약 조건 등의 콘텐츠를 간편하게 추출할 수 있다. 이 모델의 성능은 GPT-4를 능가하며 시각적 문서 질문 응답의 표준인 DocVQA 벤치마크 테스트에서 최고 점수를 기록했다. 노던 트러스트 등의 기업은 도큐먼트 AI를 활용해 문서를 대량으로 처리함으로써 운영비용은 줄이고 효율성을 높이고 있다. 스노우플레이크는 미스트랄 라지의 강점과 스노우플레이크의 독자적 SQL 생성 모델을 조합해 모든 SQL 사용자의 생산성을 더욱 높여주는 텍스트-투-SQL 어시스턴트 스노우플레이크 코파일럿도 출시할 예정이다. 스노우플레이크 코텍스 AI는 스노우플레이크의 정상급 오픈소스 LLM인 스노우플레이크 아크틱 외에도 구글, 메타, 미스트랄 AI, 레카 등 유수 업체의 최첨단 모델 세트를 고객에게 제공해 AI 개발을 가속화한다. 스노우플레이크는 AI 개발 착수와 더 빠른 AI 애플리케이션 제품화를 지원하는 노코드 인터랙티브 인터페이스인 새로운 스노우플레이크 AI & ML 스튜디오(프라이빗 프리뷰)를 통해 누구나 각자의 기업 데이터에 쉽게 적용하도록 하며 데이터 활용을 대중화하고 있다. 사용자는 간편한 테스트·평가 과정을 거쳐 특정 분야에 가장 적합한 모델을 선정하고, 궁극적으로 운영비를 최적화하며 생산 단계에 이르는 기간을 단축할 수 있다. 스노우플레이크는 기업이 LLM 성능을 더욱 향상하고 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 코텍스 파인튜닝(퍼블릭 프리뷰)을 출시했다. 이 서버리스 맞춤화는 메타 및 미스트랄 AI 모델의 일부로 제공되며 AI & ML 스튜디오 또는 간단한 SQL 기능으로 이용할 수 있다. 파인 튜닝을 거친 모델은 코텍스 AI 기능을 통해 쉽게 사용할 수 있으며, 스노우플레이크 역할 기반 접근제어를 통해 액세스를 관리한다. 대부분의 기업은 ML 및 LLM 모델 개발 이후 변화하는 데이터 세트에서 이를 계속해서 운영하는 데 어려움을 겪는다. 스노우플레이크 ML은 AI 데이터 클라우드에 ML옵스 기능을 제공한다. 조직은 데이터 전처리부터 모델 관리까지, ML 생애 주기 전반에 걸쳐 기능, 모델, 메타데이터를 원활하게 발견하고 관리 및 통제할 수 있다. 이러한 중앙 집중식 ML옵스 기능은 스노우플레이크 노트북과 스노우파크 ML을 비롯한 스노우플레이크 플랫폼과도 통합돼 간편한 엔드투엔드 경험을 제공한다. 스노우플레이크의 ML옵스 기능은 스노우플레이크 모델 레지스트리를 포함한다. 스노우플레이크 모델 레지스트리는 모든 유형의 AI 모델의 액세스 및 사용을 통제함으로써 신뢰성과 효율을 보장하고 더욱 개인화된 경험과 비용 절감 자동화를 제공한다. 스노우플레이크는 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어들이 일관된 ML 기능을 생성, 저장, 관리 및 제공할 수 있는 통합 솔루션인 스노우플레이크 피처 스토어(퍼블릭 프리뷰)와 ML 리니지(프라이빗 프리뷰)를 발표했다. 이 서비스를 통해 기업은 ML 생애주기 전반에 걸쳐 기능과 데이터 세트, 모델의 사용을 추적할 수 있다. 크리스티안 클라이너만 스노우플레이크 제품 총괄부사장(EVP)은 “스노우플레이크의 AI 서비스는 엔터프라이즈의 모두에게 데이터에 접근할 수 있는 힘을 주고, 막대한 기회를 준다”며 “코텍스 AI는 여러 복잡한 단계로 이뤄지는 AI 개발 워크플로우를 쉽게 구축하게 하기에 여러 혁신을 일으키고 있다”고 밝혔다. 그는 “데이터와 AI의 힘으로 더 많은 것을 할 수 있다”며 “여러분의 조직이 엔터프라이즈 AI 시대를 선도하며 더 많은 가치와 인사이트를 찾을 수 있도록 도울 것이며, 끊임없이 혁신을 이어가자고 약속하겠다”고 강조했다.

2024.06.05 06:39김우용

스노우플레이크, 개발자 플랫폼 대거 업데이트

[샌프란시스코(미국)=김우용 기자] 스노우플레이크는 4일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 개최한 '스노우플레이크서밋 2024' 둘째날 행사에서 데이터를 활용한 엔터프라이즈급 파이프라인, 모델, 애플리케이션 등의 엔드투엔드 개발을 가속하는 새로운 기능을 대거 발표했다. 새로운 개발자 도구와 네이티브 통합으로 고객 편의성과 개발 속도를 높이고, AI 데이터 클라우드에서 효율적인 제품 개발을 지원할 전망이다. 애플리케이션 프로토타입에서 배포까지 걸리는 기간을 단축하기 위해 노력하는 가운데, 스노우플레이크는 개발자가 높은 성능의 데이터 제품을 생산할 수 있는 플랫폼으로 자리 잡고 있다. 개발자는 스노우플레이크의 '동적 테이블(Dynamic Tables)'과 '스노우파이프 스트리밍'을 함께 사용해 낮은 레이턴시 기반의 데이터 파이프라인을 활성화하고 AI 및 머신러닝 모델을 생성할 수 있다. 현재 2천900여 고객사가 평균 20만개 이상의 동적 테이블을 실행해 운영 데이터 파이프라인을 구축, 관리하고 있다. 올해 행사에서 스노우플레이크는 동적 테이블을 정식 출시(GA)한다고 발표했다. 스노우플레이크는 개발자가 AI 데이터 클라우드 환경에서 보유하고 있는 데이터로 AI 개발 시간을 줄일 수 있는 다양한 방법을 제공한다. 그 중 하나로 데이터 엔지니어링 전과정의 작업을 할 수 있는 '스노우플레이크 노트북'을 새롭게 공개했다. 스노우플레이크 노트북(퍼블릭 프리뷰)은 스노우파크 ML, 스트림릿, 스노우플레이크 코텍스 AI 등 모든 스노우플레이크 플랫폼과 네이티브 통합됐으며, 단일 개발 인터페이스 제공으로 파이썬, SQL, 마크다운 개발이 간편해진다. 개발자는 스노우플레이크 노트북으로 ML 파이프라인을 실험 및 반복 적용하고, AI 기반 편집 기능을 활용해 데이터 엔지니어링 워크플로우를 단순화하는 등 생산성과 협업 개발에서 효율을 높일 수 있다. 스노우파크 판다스 API(퍼블릭 프리뷰)도 추가됐다. 파이썬 개발자가 선호하는 판다스 구문을 사용해 보다 수준 높은 AI와 파이프라인 개발을 지원하고 스노우플레이크의 성능과 확장성 및 실행을 위한 거버넌스를 활용할 수 있도록 한다. 스노우플레이크는 데브옵스에 데이터 중심적인 접근으로 단일 플랫폼 내에서 개발·운영·데이터 관리를 원활하게 통합하고 개발 과정을 간소화한다. 스노우플레이크는 복잡한 워크플로우를 한 줄씩 스크립팅하는 것 대신, 코드형 인프라스트럭처 규칙으로 데이터 파이프라인의 원하는 상태를 정의함으로써 새로운 데이터베이스 변경 관리(퍼블릭 프리뷰) 기능에서 선언적(declarative) 개발 방식을 우선으로 채택한다. 데이터 엔지니어와 개발자는 스노우플레이크의 새로운 깃통합(퍼블릭 프리뷰)으로 팀 간 협업을 강화하고 다양한 환경에 배포하는 시간을 단축할 수 있다. 곧 정식 출시될 스노우플레이크의 파이썬 API는 리소스를 효율적으로 관리하고, 오픈소스 스노우플레이크 CLI는 단일 인터페이스로 사용해 CI/CD 파이프라인을 관리할 수 있다. 스노우플레이크 트레일도 공개됐다. 통합적인 가시성을 제공해 개발자가 워크플로우를 쉽게 모니터링하고 문제 해결 및 최적화할 수 있도록 한다. 데이터 품질, 파이프라인 및 애플리케이션에 대한 가시성도 향상된다. 스노우플레이크는 스노우파크 및 스노우파크 컨테이너 서비스를 위해 내장된 텔레메트리 신호를 제공한다. 사용자는 에이전트를 수동으로 설정하거나 데이터를 전송할 필요 없이 매트릭스, 로그, 분산 추적을 활용해 오류를 쉽게 진단하고 디버깅할 수 있다. 오픈 텔레메트리 표준으로 구축되어 개발자는 스노우사이트에서 자체적으로 작업하는 것은 물론 그라파나, 메타플레인, 페이저듀티, 슬랙 등의 플랫폼과 통합할 수 있다. 몬테카를로나 옵저브 같은 관측 기능 플랫폼과도 협력해 고객에게 엔드 투 엔드 통합 관측 기능을 제공한다. 스노우플레이크는 기업들이 정교한 애플리케이션을 더욱 원활하게 구축 및 출시할 수 있도록 스노우파크 컨테이너 서비스(AWS 기반, 퍼블릭 프리뷰)와 스노우플레이크 네이티브 앱 프레임워크의 통합을 발표했다. 이번 통합으로 기업은 다양한 분야에 맞춰 구성 가능한 GPU 및 CPU 인스턴스로 컴퓨터 비전 자동화, 지리 공간 데이터 분석, 기업용 ML 애플리케이션 등 AI 데이터 클라우드에 구축할 수 있는 애플리케이션의 범위와 종류를 확장할 수 있다. 애플리케이션 개발자는 AI 기반 스노우플레이크 네이티브 앱을 구축하고, 스노우플레이크 마켓플레이스를 통해 다양한 클라우드 환경과 전 세계 수천 명의 스노우플레이크 고객에게 앱을 배포할 수 있다. 현재 스노우플레이크 마켓플레이스에서 지난 4월 30일 기준 총 160개 이상의 스노우플레이크 네이티브 앱을 확인할 수 있다. 기업들은 새로운 수익원인 스노우플레이크 네이티브 앱을 배포하며, 앱의 수익화와 조달을 가속하기 위해 스노우플레이크 마켓플레이스를 유통 플랫폼으로 활용하고 있다. 수백 개의 스타트업이 스노우플레이크를 기반으로 전체 비즈니스를 구축하고 있으며, 막사(Maxa), 마이 데이터 아울렛(My Data Outlet), 릴레이셔널AI(RelationalAI) 등의 제공 업체는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 수백만 달러의 수익을 창출하고 있다. 스노우플레이크 제프 홀란 애플리케이션 및 개발자 플랫폼 부문장은 "새롭게 선보인 기능은 개발자가 기존의 엔터프라이즈 데이터로 익숙하면서도 더 많은 경험을 하도록 지원하며 AI 데이터 클라우드에서 개발자의 한계를 계속해서 넘어서고 있다”며 “개발자는 스노우플레이크의 뛰어난 확장성과 성능, 거버넌스를 바탕으로 유용한 LLM 기반 애플리케이션을 손쉽게 개발하고 궁극적으로 더 많은 사용자들이 AI를 사용할 수 있게 된다”고 말했다.

2024.06.05 04:49김우용

"엔터프라이즈 AI의 시대가 왔다"

[샌프란시스코(미국)=김우용 기자] “엔터프라이즈 AI의 시대가 도래했습니다.” 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 최고경영자(CEO)는 3일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 개최한 연례 컨퍼런스 '스노우플레이크 서밋 2024' 기조연설에서 이같이 밝혔다. 슈리다 라마스워미 CEO는 “우리의 통합 플랫폼은 그 어느 때보다 우수하고 강력하게 복잡한 것을 간단하고 정교하며 비용 효율적으로 만든다”며 “아이디어를 뒷받침하는 통합 데이터 플랫폼에 내장된 쉽고 효율적이며 신뢰할 수 있는 AI를 여러분 모두에게 제공하기 위해 엄청난 속도로 작동하고 있다”고 강조했다. 스노우플레이크는 기업이 자사 플랫폼에서 엔비디아AI를 기반으로 맞춤형 AI 데이터 애플리케이션을 구축할 수 있도록 엔비디아와의 협력을 강화한다고 발표했다. 양사 협력을 통해 스노우플레이크는 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어를 적용, 네모 리트리버 마이크로서비스를 완전 관리형 LLM 및 벡터 검색 서비스인 스노우플레이크 코텍스 AI에 통합했다. 고객은 맞춤형 모델을 다양한 비즈니스 데이터에 원활히 연결하고 정확한 응답을 제공할 수 있게 된다. 엔터프라이즈급 LLM 스노우플레이크 아크틱은 엔비디아 텐서RT-LLM 소프트웨어를 지원해 고도로 최적화된 성능을 제공한다. 또, 엔비디아 NIM(추론 마이크로서비스)로도 사용할 수 있게 돼 더 많은 개발자가 아크틱에서 인사이트를 얻을 수 있다. 기업은 AI를 적용할 수 있는 다양한 방법들을 모색하고 있고, 맞춤화된 모델을 생성하기 위해 데이터 활용은 더욱 중요해졌다. 스노우플레이크와 엔비디아의 협력으로 기업들은 맞춤형 사례별 AI 솔루션을 빠른 속도로 구축할 수 있고, 이를 통해 기업들은 엔터프라이즈 AI의 잠재력을 실현하고 있다. 슈리다 라마스워미 CEO는 “엔비디아의 풀스택 가속 컴퓨팅 및 소프트웨어와 스노우플레이크의 최신 AI 기능을 코텍스 AI에 통합시키는 것은 시장 판도를 바꿀 것”이라며 “양사는 모든 산업과 모든 기술 수준의 고객이 쉽고 효율적이며 안전하게 맞춤형 AI 애플리케이션을 기업 데이터에 구축할 수 있는 AI 의 새로운 시대를 열고자 노력하고 있다”고 강조했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 타이완 타이베이에서 온라인 생중계로 기조연설에 참석했다. 그는 “AI는 매우 큰 규모의 컴퓨팅을 필요로 하며, 인프라 임대 기간이 짧을수록 비용을 줄이고 모델을 더 많이 반복 학습할 수 있으며 시장에 더 빨리 출시할 수 있다”며 “AI 모델이 토큰을 생성하는 생성형 AI의 시대에 모두가 비용을 낮출 수 있도록 빠르게 생성하기를 원하는 가운데 토큰 생성을 위한 혁신적인 런타임인 텐서 RT LM 통합에 스노우플레이크 팀과 협력하게 돼 기쁘다”고 밝혔다. 라마스워미 CEO는 엔비디아 H100 텐서코어 GPU를 활용해 스노우플레이크 아크틱을 3개월만에 구축할 수 있었다고 밝혔다. 지난 4월 출시된 최신 LLM 스노우플레이크 아크틱은 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU를 통해 학습됐다. 엔비디아 NIM에 통합돼 사용할 수 있어 몇 초 만에 시작할 수 있다. 엔비디아가 호스팅하는 아크틱 NIM은 엔비디아 AI 카탈로그를 통해 실시간으로 제공돼 개발자가 무료 크레딧을 사용해 선호하는 인프라를 선택해 개방성이 가장 높은 기업용 LLM을 배포할 수 있도록 지원한다. 젠슨 황 CEO는 “네모 리트리버는 의미 체계 쿼리 라이브러리로서 데이터를 포함하며 가장 중요한 데이터는 기업 독점 데이터이고, 스노우플레이크에 있다”며 “이제 더 나은 인덱스 가이드, 더 나은 순위를 검색하고 몰입감 있는 방식으로 매우 크고 독점적인 데이터를 채팅 기능에 직접 연결할 수 있도록 도울 수 있게 됐다”고 말했다. 이어 “기업이 스노우플레이크에 보유한 데이터의 양이 너무 커서 처리를 위해 다른 곳으로 옮길 수 없게 됐으므로, 컴퓨팅을 데이터쪽으로 옮기는 것이 훨씬 더 쉬운 방법”이라며 “엔비디아 가속 컴퓨팅과 생성형 AI 컴퓨팅이 스노우플레이크 코텍스 AI에서 바로 처리를 수행할 수 있는 동일한 위치에 있게 돼 완전히 혁신적”이라고 강조했다. 스노우플레이크와 엔비디아는 네모 리트리버와 같은 엔비디아의 AI 엔터프라이즈 소프트웨어 제품군의 핵심 기술을 코텍스 AI에 통합하기 위해 협력하고 있다. 이를 통해 기업은 AI 투자를 극대화하는 맞춤형 AI 기반 애플리케이션을 효율적으로 구축하고 활용할 수 있게 된다. 엔비디아 네모 리트리버는 코텍스 AI 내에서 검색 증강 생성(RAG) 기반의 AI 애플리케이션을 구축하는 기업이 보다 정확하고 효율적인 결과를 도출할 수 있는 정보 검색 기능을 제공한다. 엔비디아 트리톤 인퍼런스 서버는 모든 플랫폼의 모든 애플리케이션에 대해 AI 추론을 배포, 실행 및 확장할 수 있는 기능을 제공한다. 양사 협력을 통해 고객들은 엔비디아 AI 소프트웨어 기반의 AI 솔루션 NIM을 스노우파크 컨테이너 서비스에 네이티브 앱의 형태로 배포해 사용할 수 있다. 이를 통해 기업은 스노우플레이크 내 일련의 파운데이션 모델을 쉽게 배포할 수 있게 된다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “생성형 AI의 속도는 무어의 법칙을 따르지 않고 6개월마다 두배 빨라지고 있다”며 “여기서 정말 중요한 것은 이 기차에 최대한 빨리 뛰어들어야 한다는 것이고, 이 비행을 바라보는 것은 좋은 전략이 아니다”라고 조언했다. 슈리다 라마스워미 CEO는 “스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드에서 매일 50억개의 쿼리가 발생하고 있는데 이는 구글의 일일 검색수와 같은 규모”라며 “스노우플레이크는 고객의 성공에 계속 집착할 것이고, 복잡한 작업을 단순하고 비용효율적으로 만드는 단일 통합 플랫폼을 구축한다는 약속은 변하지 않는다”고 강조했다. 슈리다 라마스워미 CEO는 “모든 스노우플레이크 사용자에게 생성형 AI를 제공하는 완전 관리형 서비스인 코텍스 AI를 출시함으로써 기존 SaaS 모델에서 불가능했던 애플리케이션을 구축하고 실행하게 했다”며 “AI 데이터 클라우드에서 1천 개 이상의 앱이 실행중이고 그중 160개는 스노우플레이크 마켓플레이스에서 사용가능하다”고 덧붙였다.

2024.06.04 19:24김우용

"이종산업간 마이데이터, 너도나도 반대...신중해야"

"우리나라도 국민의 개인정보를 안전하게 보호하면서도 IT 기업의 경쟁력을 강화할 수 있는 정책을 수립해야 한다." "고객의 민감정보가 본인도 모르게 전송될 우려와 여기에는 타인의 정보까지 포함될 가능성에 대해 우려가 있다." 개인정보보호법학회·벤처기업협회·스타트업얼라이언스·코리아스타트업포럼·한국게임산업협회·한국여성벤처협회·한국온라인쇼핑협회·한국인터넷기업협회 등 8개 단체가 공동주최한 '이종산업간 마이데이터, 데이터산업 발전인가 퇴보인가?' 토론회가 4일 열렸다. 개인정보보호법학회 김현경 회장은 개회사에서 "개인정보 보호법은 본질적으로 규제법이므로 마이데이터가 개인정보 보호법 안에서 운영되는 한 혁신 보다는 강력한 규제내용이 중심이 될 수밖에 없다"며 "유럽과 달리 자국 플랫폼 기업을 보유하고 있는 입장에서 이런 규제들이 글로벌 기업과의 경쟁에서 어떤 영향을 미칠지에 대한 신중한 검토가 이뤄져야 할 것"이라고 말했다. 한국인터넷기업협회 박성호 회장은 환영사에서 "개정안의 전송의무자로 포함된 우리나라 오픈마켓 기업들은 알리, 테무 등 C커머스의 공습으로 치열한 경쟁 속에서 하루하루 힘겹게 버텨가고 있는 상황"이라면서 "세계적으로 자국 IT 기업을 보호하고 성장을 지원하는 정책을 발표하는 것이 추세인 만큼, 우리나라도 국민의 개인정보를 안전하게 보호하면서도 IT 기업의 경쟁력을 강화할 수 있는 정책을 수립해야 한다"고 강조했다. "EU서도 메타데이터 전송 시 특정 상황서 영업비밀 이전 결과 초래 우려" 본격적인 토론회는 한국외국어대학교 법학전문대학원 정신동 교수의 '개인정보 전송요구권 허용 범위에 대한 GDPR과의 비교 분석 발표로 시작됐다. 정 교수는 "EU GDPR의 정보 이동성은 정보전송자가 개인정보를 전송을 하기 위해 그 의무가 강요돼서는 안 된다고 보고 있다"며 "EU에서도 메타데이터를 전송하게 될 경우 특정 상황에서 영업비밀이 이전되는 결과를 초래할 수 있다는 논의가 진행된 바 있다"고 했다. 이어 "정보주체가 사업자에게 제공한 상호작용 데이터를 통해 비밀로 유지돼야 할 사항이 외부에서 추론될 수 있다는 지적이 있었다"고 설명했다. 또 우리나라 개보법의 전송요구권에 대해서는 "처음부터 기업의 영업비밀에 해당하거나, 그 경계선에 위치하고 있는 정보가 전송 대상이 될 수 있으므로 신중할 필요가 있다"면서 "영업비밀에 해당하지는 않는다 할지라도 전송 대상이 단순한 개인정보의 집합이 아닌, 데이터 세트로서 기업의 노하우가 반영된 것이라면 이를 전송요구권 대상으로 규율하는 것이 문제가 될 수 있을 것"이라고 우려했다. 두 번째 발제자인 법무법인 린의 전응준 변호사는 '개인정보 보호법 시행령 개정안의 검토'를 주제로 발표를 했다. 전 변호사는 "개인정보 보호법 제35조의3 제1항 각 호는 전문기관의 업무에 관해 '정보주체의 권리행사를 지원하기 위한 관리, 분석'만을 규정하고 있다"며 "신용정보법은 정보주체의 전송요구권과 이에 대응한 본인신용정보관리업이라는 새로운 업태를 규정했으나, 개인정보관리 전문기관은 법문상 이런 규정이 없어 통합조회나 맞춤형 서비스와 같은 적극적 서비스를 제공할 수 있는지 불분명한 상황"이라고 꼬집었다. 또 "외국 사업자에게도 전송요구권 규정이 적용돼 한국 사업자가 보유하는 국내 정보주체의 개인정보가 외국 사업자에게 이동되는 결과가 발생할 수 있을 것"이라고 우려했다. 이어 "기준에 해당하는 개인정보를 관리하지만, 대규모 적자를 보는 정보전송의무자가 있을 수 있으므로 시행령 등에서 이러한 부분에 대한 고려가 필요하다"고 첨언했다. "마이데이터, 불합리하고 강력한 규제가 될 위협 있어" 이어진 종합토론은 성균관대학교 법학전문대학원 김민호 교수가 좌장을 맡아 진행됐다. 우선 한양대학교 법학전문대학원 선지원 교수는 "데이터 산업에서는 재화로서의 데이터성격을 고려한 정책설정이 중요"하다면서 "데이터를 생산해 낸 기업들의 경제적 가치 역시 중요하게 검토돼야 하고, 기술적 타당성은 실현을 위한 비용보다 편익이 높을 때 달성될 수 있는 것"이라고 말했다. 이어 고려대학교 행정전문대학원 계인국 교수는 "마이데이터는 데이터산업 및 흐름에 대해서 불합리하고 강력한 규제가 될 위협이 될 수 있다"고 말했다. 이어 "이번 시행령(안)은 새로운 데이터 시장을 창설하는 형태가 아니라, 시장을 국가가 지배하는 구조가 될 우려가 있다"고 지적, "어떠한 시장가치를 만들지에 대한 논의가 충분치 않은 상태로 제도가 추진되다 보니, 기업에 대한 정보공개법처럼 되고 있는 것"이라고 첨언했다. 오병일 진보네트워크 대표는 "마이데이터에 대해 기본적으로 비판적인 입장이며, 시민사회 단체에서는 한 번도 마이데이터 사업을 활성화해야 한다는 의견을 개진한 바 없고 산업계도 시민사회도 환영하지 않는 제도"라면서 “개인정보주체의 권리를 위한 데이터전송권은 폭넓게 인정될 필요가 있으나,이것은 마이데이터사업과는 분리돼야 한다”고 강조했다. 코리아스타트업포럼 사창우 팀장은 "다양한 데이터를 가진 부가통신사업자를 정보전송의무자로 포함하는 것은 부적합하다며 업계와 사업자가 충분한 협의가 필요하다"며 특히 "고객의 민감정보가 본인도 모르게 전송될 우려와 여기에는 타인의 정보까지 포함될 가능성에 대해 우려가 있다"고 지적했다. 이어 "정보전송의무자에 대한 기준이 명확하지 않으면 정보전송의무가 성장하는 스타트업 업계에 부담이 될 수 있으므로 신중해야 하며, 상급병원이나 기간통신사업자부터 신중하게 적용해 나갈 필요가 있다"고 했다 마지막 토론자인 개인정보보호위원회 범정부 마이데이터 추진단 황지은 과장은 "마이데이터 정책은 극진적으로 추진하지 않고 의료, 통신, 유통부터 단계적, 점진적으로 추진할 예정이고, 민감정보에 대해서도 정보주체가 알고 요구할 수 있는 방식 등에 대해 검토하고 있다"면서 "영업비밀 등과 관련해서도 마이데이터를 통해서 어떠한 리스크가 커질 수에 대해서 대해서는 사업자들의 의견을 듣고 우려하시지 않도록 해소방안을 강구하겠다"고 말했다. 좌장인 김민호 교수는 "너도나도 반대하는 제도는 시행을 잠시 미루고, 더욱 심도 깊은 논의와 대화를 이어가는 것도 방법"이라며 토론을 마무리 했다.

2024.06.04 17:34백봉삼

성공적인 신약개발, 환자 경험 넘어 데이터 기반 AI 접목해 혁신 도모

메디데이터는 '성공적인 신약개발을 위한 도약: 환자 경험을 넘어 데이터 기반 AI까지'를 주제로 한 넥스트 서울(NEXT SEOUL) 2024 컨퍼런스를 4일 개최했다. 이번 컨퍼런스에서는 제약바이오기업, 임상수탁기관(CRO) 등 신약개발 R&D와 임상시험 운영 및 데이터 관리, 디지털 헬스케어 분야의 국내외 전문가들이 연사로 참여해 분산형 임상시험 및 인공지능(AI) 등 새로운 기술을 통한 효율적인 임상시험 운영 방안 등에 대해 모색하는 자리를 가졌다. '임상시험 혁신을 위한 새로운 패러다임'을 주제로 기조연설에 나선 메디데이터 글로벌 CEO 안쏘니 코스텔로(Anthony Costello)는 “임상시험 변혁을 위해서는 점진적인 혁신과 단순한 참여를 넘어 환자를 평생 파트너로 삼고 더 큰 통찰력을 제공하는 데이터를 포괄해 보다 전체적인 접근 방식이 필요하다”지적했다. 안쏘니 코스텔로 CEO는 “제약바이오산업이 전반적으로 경험 위주로 초점이 옮겨가고 있으며, 여러 제품에 걸쳐 제공되는 경험은 환자, 임상기관, 제약사 등이 임상을 설계하는 데 많은 영향을 준다”라며 “미래의 임상연구는 환자와 의약품에 대한 생각 방식을 바꿔 새로운 패러다임으로 옮겨가야 한다”고 강조했다. 이어 “가장 먼저 바꿔야 할 것은 한명의 환자를 단편적으로 임상에 등록하고 종료시 환자와의 관계도 종료되는 것에서 벗어나야 한다”며 “환자의 전 생애주기에 걸쳐 관계를 유지하면 웨어러블, 임상데이터 등 고도화된 데이터를 수집할 수 있게 되면, 환자가 특정 의약품에 어떻게 반응하는지 더욱 심도 있는 데이터를 수집하고 파악하면서 의약품에 대한 반응 이해도도 높아질 것”이라고 말했다. 또 “임상시험의 변혁을 위해서는 점진적인 혁신과 단순한 참여를 넘어, 환자를 평생 파트너로 삼고, 더 큰 통찰력을 제공하는 데이터를 포함해 보다 전체적인 접근 방식이 필요하다”라며 “메디데이터는 환자의 다양성, 의료데이터의 원활한 연계, 다중 소스 데이터 수집 및 AI기반 통찰력을 포함하는 새로운 통합 솔루션을 개발해 시험과정을 가속화 할 수 있는 임상기술의 새로운 혁신을 추진하고 있다”라고 말했다. 이어 셀트리온 데이터사이언스연구소 데이터관리본부장 이영철 상무는 기술의 발전으로 변화하고 있는 최근 임상시험 수행 방식을 소개하고, 향후 AI 기술이 불러올 임상시험의 변화에 대해 발표했다. 또 차의과대학교 약학과 조혜영 교수는 한국형 분산형 임상시험 도입과 관련한 정책 및 제도 현황에 대해 공유하며, 우리나라도 협의체 구성을 시작으로 시범사업 도입 및 가이드라인을 통한 제도적 정비를 진행 중이라고 전했다. 이날 메디데이터의 최신 디지털 기술 활용 임상 동향 및 경험 사례를 공유하고, 메디데이터의 임상 솔루션을 직접 시뮬레이션 해보는 시간도 가졌다. 유재구 메디데이터코리아 지사장은 “(제약바이오에서) AI는 상당히 주목받는 분야로 관련 솔루션도 많이 출시돼 있다. 우리 제품의 경우 AI를 통해 실제 참여 환자 중심으로 분석해 정확한 환자수를 파악하고, 이를 통한 사이트 개설, 스터디 결정 등 정확한 예측으로 임상시험을 최적화할 수 있다”고 말했다. 이어 “정부도 제약바이오가 미래라는 이야기를 많이 하는데 투자 등은 많이 따라 오지 않는 듯하다. 삼성 매출이 67조원인데 애브비의 경우 휴미라 하나로 20조원의 매출을 달성하고 있다”라며 “우리도 임상경험, 병원, 의료진, 설비 등 인프라가 뛰어난 만큼, 메디데이터의 혁신적인 임상시험 솔루션을 통해 앞으로도 국내외 제약바이오기업 및 기관들의 성공적인 신약개발을 적극 지원할 것”이라고 밝혔다. 한편 2006년부터 시작된 '메디데이터 넥스트(NEXT) 컨퍼런스'는 미국, 유럽, 한국, 중국, 일본 등 세계 각국에서 매년 개최되고 있으며, 생명과학 분야 전문가들이 한자리에 모여 제약산업의 글로벌 경쟁력을 위한 신약개발 임상 최신 동향과 사례를 공유하는 자리다. 서울에서는 2014년 처음 시작돼 올해로 10주년을 맞이했다. 메디데이터는 이번 넥스트 서울 컨퍼런스를 통해 '메디데이터 CDS(Clinical Data Studio)'와 '메디데이터시뮬란트(Simulants) 솔루션을 공개했다. 메디데이터 CDS는 기존 임상시험 데이터를 비롯해 전자 의료 기록(EMR), 제3자 EDC(전자 데이터 수집) 데이터를 포함한 내‧외부 데이터를 모두 단일 저장소에 모아, 풍부하게 가공된 통합 데이터를 바탕으로 유효성 검사 및 모니터링 등을 지원하는 솔루션이다. 메디데이터의 통합 플랫폼을 기반으로 AI를 통해 데이터 처리, 통합, 표준화, 관리 및 사용 프로세스를 혁신적으로 간소화 및 가속화한다. 메디데이터 Simulants는 메디데이터가 보유한 3만 3천여 건, 1천만 명 이상 환자의 임상시험 데이터를 기반으로 생성형 AI를 활용해 개인정보를 보호하는 동시에 원본 데이터 소스의 속성과 패턴을 모방하는 합성 데이터를 생성하는 솔루션이다. 임상시험 개발자는 Simulants를 활용해 과거 임상시험 데이터에 포함된 중요한 인사이트를 확보하고, 신뢰도 높은 합성 데이터를 생성해, 임상시험 설계를 최적화할 수 있다. 메디데이터 넥스트 서울 2024의 발표 내용은 6월17일부터 21일까지 메디데이터 홈페이지에서 확인할 수 있다.

2024.06.04 16:56조민규

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