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테라다인로보틱스, GRC 2025서 AI 협동로봇 선봬

테라다인로보틱스는 자회사 유니버설로봇과 함께 17~21일(현지시간) 개최되는 '엔비디아 GTC 2025'에서 인공지능(AI) 기반 로봇 솔루션 제품군을 공개한다고 19일 밝혔다. 이는 작년에 발표한 UR AI 엑셀러레이터의 첫 공개 시연이다. 상업적으로 실행 가능한 애플리케이션을 포함한다. 엔비디아와 유니버설로봇이 공동 개발한 UR AI 엑셀러레이터는 협동로봇에서 고급 AI 애플리케이션을 구현할 수 있도록 지원하는 하드웨어 및 소프트웨어 툴킷이다. 개발자가 AI 제품 출시 기간을 단축할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 제공한다. UR AI 엑셀러레이터는 협동로봇에 머신 러닝 및 컴퓨터 비전 기능을 통합해 보다 지능적인 작업 수행을 돕는다. AI 기반 물체 인식과 적응형 작업 수행을 통해 실시간으로 사물을 인식하고 최적의 작업 경로를 결정할 수 있다. 사용자는 비정형 작업 환경에서도 유연하게 대응할 수 있는 자율 조정 기능을 사용할 수 있다. 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 복잡한 데이터 분석을 빠르게 처리하고 정밀한 작업을 수행한다. 제임스 데이비슨 테라다인로보틱스 최고 AI 책임자는 "UR AI 액셀러레이터는 협동로봇이 주변 환경을 더 잘 이해하고 최적의 경로를 계획하며, 이전에는 관리할 수 없었던 공간에서 안전하고 효율적으로 작업을 실행할 수 있도록 도와준다"고 말했다. UR AI 액셀러레이터는 UR의 차세대 소프트웨어 플랫폼인 폴리스코프 X에 AI 엑셀러레이터를 제공함으로써 AI 기반 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원한다. 엔비디아 젯슨 AGX 오린 시스템 온 모듈에서 실행되는 엔비디아 아이작 가속 라이브러리와 AI 모델에 의해 구동된다. 우지왈 쿠마르 테라다인 로보틱스그룹 대표는 "UR AI 엑셀러레이터는 개발자에게 확장 가능한 플랫폼을 제공해 애플리케이션을 구축하는 것은 물론, 위험 요소를 제거하고 출시 시간을 단축할 수 있도록 지원한다"고 설명했다. 디푸 탈라 엔비디아 로보틱스 및 엣지 컴퓨팅 사업 부사장은 "엔비디아의 아이작 로봇 플랫폼을 통한 생성형 AI 및 시뮬레이션의 발전으로 인해 로봇 공학 및 물리적 AI 배포가 가속화되고 있다"며 "테라다인로보틱스와의 협력을 통해 그들의 광범위한 개발자 및 파트너 네트워크에 우리의 최신 기술과 이점을 제공할 수 있게 됐다"고 밝혔다. UR AI 액셀러레이터는 모바일 산업용 로봇 미르에서도 구현 가능하다. MiR1200 팔레트 잭은 팔레트 감지를 위해 3D 비전과 엔비디아 젯슨 AGX 오린 모듈을 사용해 복잡한 환경에서도 팔레트를 정확하게 식별할 수 있다. 제임스 데이비슨 테라다인로보틱스 최고 AI 책임자는 "올해 후반에 출시될 더 많은 혁신은 이제 시작에 불과하다"며 물리 AI 구현에 자신감을 드러냈다.

2025.03.19 20:43신영빈

바커케미칼, 안전문화 캠페인 'for our safety' 실시

독일 뮌헨에 본사를 둔 글로벌 화학 기업 바커케미칼(WACKER)은 안전문화 확산을 위한 글로벌 캠페인을 실시했다고 19일 밝혔다. 이번 캠페인은 바커 독일 본사와 한국을 포함한 전세계 현지법인이 모두 참가하는 글로벌 프로젝트이며 18일 전체 임직원 1만6천600여명이 타운홀 미팅에 참여했다. 바커의 '안전캠페인(for our safety)'은 '안전'의 중요성을 인식하고 환기시키며 실천문화를 정착시키는 것을 목적으로 한다. 작년에 진행한 글로벌 전체 임직원 대상 안전문화 설문조사결과를 바탕으로 기획됐다. 캠페인은 글로벌 타운홀 미팅을 시작으로 본격적으로 전개할 예정이다. 바커케미칼의 한국 법인인 바커케미칼코리아에서도 판교 영업 사무소, 충북 진천, 울산 공장에서 370명의 전 직원 대상 타운홀 미팅을 개최했다. 타운홀 미팅에서는 설문조사로 도출된 '바커 3대 안전 원칙(WACKER Safety Principles)' ▲항상 조심하기 ▲문제를 공유하고 배우기 ▲행동으로 실천하기와 8개 안전 규칙인 '내 생명을 지키는 규칙(Life Saving Rules)' ▲안전하게 운전하기 ▲필수 개인보호장비 착용하기 ▲위험구역 접근하지 않기 ▲제한구역 출입하지 않기 ▲안전작업허가절차 준수하기 ▲잠금장치/꼬리표(LOTO) 규칙 준수하기 ▲책임감 있게 점검하고 서명하기 ▲안전제어장치 확인하기를 소개했다. 또한 타운홀 행사 후, 안전 카드 작성 이벤트를 진행하여 안전의 중요성에 대한 서로의 생각을 공유하는 활동도 진행했다. 조달호 바커케미칼코리아 대표이사는 “안전은 바커케미칼의 핵심 가치이자 경영 정책이다. 'for our safety' 캠페인을 통해 안전의식을 고취하고 근로현장을 포함하여 모든 일상에서 사고를 예방할 수 있도록 다양한 안전문화 확산 활동을 지속적으로 추진하겠다”고 말했다. 바커케미칼의 한국 현지법인인 바커케미칼코리아는 안전한 사업장을 만들기 위해 전사 차원의 전담조직과 각 사업장별 EH&S(환경·보건·안전)관리체계를 구축했다. 이를 기반으로 정기 교육, 체계적인 안전 규정/지침 수립, 안전 목표 설정과 이행 평가 등 다양한 안전경영 활동을 적극적으로 추진해 왔다. 바커 울산 공장은 2015년 화학의 날에 산업통상자원부로부터 '환경안전관리' 부문 표창을 받았으며, 2020년에는 한국안전보건관리공단으로부터 '21년 무재해, 무사고' 인증을 획득했다.

2025.03.19 16:44장경윤

씨메스, AW2025서 물류로봇 기술 선봬

씨메스는 지난 12~14일 코엑스 전관에서 개최된 국내 최대 규모의 스마트공장·자동화산업전 2025(AW2025)에 참가해 비전 인공지능(AI) 기반 로봇 자동화 솔루션을 선보였다고 19일 밝혔다. 씨메스 부스에서는 물류 현장에 양산된 피스피킹 솔루션을 재현했다. 컴팩트한 환경에서도 작업 가능한 랜덤 박스 팔레타이징 솔루션과, 원통형 물체의 표면을 360도 각도에서 실시간으로 고정밀 검사하는 3D 검사 솔루션인 '서파인더 X50'도 함께 소개했다. 랜덤 박스 팔레타이징 솔루션은 제조·물류 현장에서 점점 증가하는 다품종 혼합적재의 자동화 수요를 흡수할 혁신적인 로봇 자동화 솔루션이다. 현장에서 출고되는 여러 종류의 박스를 한 팔레트 위에 함께 적재한다. 씨메스는 3D 비전 인식과 AI 알고리즘을 통해 단일 박스 적재만 가능했던 기존 자동화의 한계를 극복했다. 박스 출고 순서에 대한 사전 정보 없이도 팔레타이징 AI가 실시간으로 연산한 패턴에 맞게 피킹존에서 최적의 박스를 선별해 적재함으로써, 안정적이고 효율적인 팔레타이징이 가능하다. 기존 피스피킹 솔루션에 포장설비를 일체화하고, 다양한 형태와 크기, 모양, 질감을 가진 제품을 로봇이 피킹하고 포장까지 한 번에 가능해, 기존 설비 연동 걱정 없이 즉시 도입 및 사용이 가능하다. 한편 씨메스는 자율제조 산업 AI 특별관에도 참가해, 한국전자기술연구원(KETI), 레인보우로보틱스와 함께 개발 중인 휴머노이드 로봇 기반 자율공정 운영 기술에 대한 시연과 세미나를 진행했다. 전시 마지막날인 14일에는 '2025 산업지능화 컨퍼런스'에서 '물류 산업의 피지컬 AI 트랜스포메이션'을 주제로 발표를 진행했다. 씨메스 박현규 전략팀장은 피지컬 AI가 이끌어 갈 물류 자동화 패러다임의 혁신적인 변화 방향성을 제시했다. 글로벌 리딩 수준의 기술력을 바탕으로 인공지능(AI)과 3차원(3D) 비전을 로봇과 결합한 지능형 로봇 솔루션을 개척해 온 씨메스는 쿠팡, CJ, 현대·기아차, LG, 나이키 등 국내외 대기업들의 현장에 솔루션을 공급하고 있다. 씨메스는 이번 전시에 이어, 오는 22~24일 일산 킨텍스에서 진행될 국제물류산업대전에 참가해 최첨단 물류 로봇 자동화 솔루션 소개를 이어갈 예정이다. 씨메스 관계자는 "지능형 로봇이 어떻게 산업 현장을 빠르게 바꿔나가고 있는지 관람객이 직접 체험할 수 있는 기회를 제공할 수 있었다"며 "더 많은 산업 현장에 씨메스의 지능형 로봇 자동화 솔루션이 확산될 수 있도록 완성도 높은 기술을 지속적으로 선보일 계획"이라고 전했다.

2025.03.19 16:25신영빈

[현장] 앤트로픽-콕스웨이브, 韓서 'AI 자동화·성능분석' 투트랙 공략

앤트로픽이 국내 인공지능(AI) 분석 스타트업 콕스웨이브와 함께 AI 자동화와 최적화 기술을 강화하며 시장 확대에 나섰다. 앤트로픽은 AI를 단순한 도구에서 '가상 협업자'로 발전시키는 전략을 추진하고 있으며 콕스웨이브는 AI 성능 분석 기술을 통해 모델의 신뢰성과 효과성을 높이는 데 집중하고 있다. 앤트로픽과 콕스웨이브는 19일 서울 잠실 시그니엘에서 '빌더 서밋'을 공동개최했다. 이번 행사는 앤트로픽의 AI 모델 '클로드 소네트 3.7'과 콕스웨이브의 '얼라인'을 발표하고 양사의 향후 사업 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 행사에는 국내외 개발자 1천여 명이 참석해 AI 기술과 활용 사례에 대한 높은 관심을 보였다. 앤트로픽은 이날 행사에서 AI의 안전성과 혁신을 동시에 추구하는 기업이라는 점을 강조하며 한국을 포함한 아시아태평양 지역에서의 투자와 확장을 검토 중이라고 밝혔다. AI의 역할을 업무 자동화와 의사결정 지원으로 확대하는 전략을 제시하며 맞춤형 AI 솔루션을 강화하겠다는 계획도 공개했다. 함께 발표에 나선 콕스웨이브는 AI 성능 분석 플랫폼 '얼라인'을 소개하며 AI의 신뢰성과 안전성을 높이는 것이 기업들의 핵심 과제라고 강조했다. 젠슨 매출책임자 "AI, 동료가 되게 할 것…韓 포함 아태지역 지사 검토 중" 케이트 젠슨 앤트로픽 최고매출책임자는 '빌더 서밋'에서 회사가 AI의 안전성과 정렬에 많은 방점을 두면서도 혁신을 동시에 추구하는 기업이라는 점을 강조하며 한국을 포함한 아시아 지역에서의 투자와 확장을 적극 검토 중이라고 밝혔다. 젠슨 책임자에 따르면 앤트로픽은 현재 '프런티어급 거대언어모델(LLM)'을 개발하며 AI 모델의 안전성과 활용성을 동시에 높이는 것을 핵심 전략으로 삼고 있다. 이번에 발표된 '클로드 소네트 3.7'은 ▲파운데이션 모델(Foundation Model) 계층 ▲인프라 및 툴링(Infrastructure & Tooling) 계층 ▲가상 협업자(Virtual Collaborators)로 구성됐다. AI가 단순한 질문·응답 수준을 넘어 보다 심층적인 문제 해결과 의사결정 지원을 수행하도록 설계한 것이다. 특히 앤트로픽은 고객사의 AI 활용 방식을 ▲내부 ▲외부 ▲비용절감 ▲수익 창출이란 네가지 방향으로 구분하고 개발자 툴링(Dev Tooling)과 고객용 AI 솔루션을 각각 강화하는 전략을 추진 중이다. '클로드 3.7'의 '에이전틱 코딩(Agentic Coding)' 기능은 이를 위한 개발자의 생산성을 극대화할 수 있는 핵심 요소로 꼽힌다. 또 AI의 자연스러운 언어 처리 및 대규모 데이터 분석·추론 능력을 활용해 기업의 비즈니스 효율성을 높일 수 있도록 지원한다. 국내 시장에서도 이미 여러 기업들이 클로드를 활용하고 있다. 젠슨 책임자는 "슬랙, 뤼튼 등 여러 글로벌·한국 기업들이 클로드 기반 AI 솔루션을 도입 중"이라며 "AI 기술이 한국 기업들의 실제 운영 환경에 적합하도록 지속적으로 최적화할 것"이라고 말했다. 이에 더해 앤트로픽이 올해 아태지역에 최초로 지역사무소 설립을 검토 중으로, 한국을 포함한 아태지역에 투자를 추진하고 현지 기업과의 협력을 강화하겠다는 계획을 밝혔다. 이같이 앤트로픽은 앞으로 AI의 역할을 '가상 협업자'로 확대해 AI가 기업의 의사결정을 돕고 업무의 일부를 자동화하는 수준으로 발전시키겠다는 목표를 세우고 있으며 이 과정에서 안전성과 윤리적 AI 개발 원칙을 철저히 준수하겠다는 입장이다. 젠슨 책임자는 "AI가 기업의 운영을 혁신하는 동시에 신뢰할 수 있는 도구로 자리 잡을 수 있도록 지속적으로 연구개발(R&D)에 투자할 것"이라고 강조했다. 크리거 CPO "에이전트로 업무 자동화…비용은 줄이고 성능은 높인다" 이어 발표를 진행한 마이크 크리거 앤트로픽 최고제품책임자(CPO)는 AI 기반 업무 자동화와 기업 맞춤형 솔루션을 위한 새로운 투자 전략을 발표했다. 그러면서 한국에 대해서도 AI 활용도가 높은 시장으로 평가하며 국내 기업들과의 협업 가능성을 강조했다. 크리거 CPO는 "현재 AI 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)는 단순한 입력-출력 방식"이라며 "향후에는 기업이 원하는 작업을 AI가 직접 수행하고 백그라운드에서 지속적으로 학습하는 형태로 변화할 것"이라고 밝혔다. 앤트로픽은 이를 위해 ▲차세대 에이전트 API ▲데이터 커스터마이징 ▲비용 효율화 등 세 가지 분야에 대한 연구개발(R&D)을 집중적으로 진행하고 있다. 우선 태스크 기반 API와 쓰레드 기반 API를 도입해 AI가 업무를 자동으로 기억하고 필요할 때마다 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 또 클라우드 내에서 직접 코드를 실행할 수 있는 환경을 마련해 개발자들의 AI 활용도를 극대화할 예정이다. 데이터 커스터마이징 측면에서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 확장해 기업 내부 문서, 웹 데이터, 엑셀, 슬랙, 깃허브 등 다양한 데이터를 AI가 동적으로 분석할 수 있도록 했다. 이를 통해 기업이 자체 AI를 구축하지 않고도 '클로드' 모델을 최적화해 내부 데이터를 실시간으로 활용할 수 있다. 특히 기업이 원하는 정보를 AI에 자동으로 학습시키는 '프롬프트 에이전트' 기능을 통해 사용자의 개입 없이도 모델이 자체적으로 개선되도록 설계했다. 크리거 CPO는 회사의 비용 절감 전략도 설명했다. 앤트로픽은 프롬프트 캐싱 기능을 확장해 API 호출 비용을 줄이는 동시에 '파인튜닝' 기능을 도입해 모델을 맞춤형으로 학습할 수 있도록 지원한다. 기존 AI 모델이 지나치게 크거나 반대로 특정 업무에는 최적화되지 않은 문제를 해결하기 위해 기업이 자체적으로 모델을 수정하고 유연하게 배포할 수 있도록 했다. 국내 시장에서도 적극적인 확장을 예고했다. 그는 "한국 시장은 AI 채택 속도가 빠르고 스타트업부터 대기업까지 AI 활용도가 높은 시장"이라며 "비용 절감과 수익 창출을 동시에 원하는 기업들의 요구에 맞춰 맞춤형 AI 솔루션을 지속적으로 제공할 것"이라고 강조했다. "AI 성능, 제대로 분석해야 한다"…콕스웨이브, '얼라인' 통해 기업 지원 이날 함께 행사를 주최한 콕스웨이브의 김기정 대표는 회사의 AI 분석 플랫폼 '얼라인(Align)'을 소개하며 AI 제품의 완성도를 높이는 것이 기업들의 핵심 과제가 되고 있다고 강조했다. 김 대표는 "AI가 고객 응대, 업무 자동화, 생성형 AI 서비스 등에 폭넓게 도입되고 있다"면서도 "실제로 얼마나 효과적으로 작동하는지에 대한 분석이 부족하다"고 지적했다. 이에 콕스웨이브는 AI 성능 분석을 위한 필수 도구로 '얼라인'을 개발했다. 이 플랫폼은 ▲대규모 AI 대화 데이터 검색·분석 ▲자연어 기반 질의응답 ▲실시간 모니터링 패널 제공 기능을 갖추고 있다. AI 기업들이 챗봇, 가상 비서, 고객 서비스용 AI 모델을 운영할 때 발생하는 문제를 쉽게 파악하고, 개선 방향을 찾을 수 있도록 설계됐다. AI의 신뢰성과 안전성을 강화하는 것도 핵심 목표다. '얼라인'은 AI가 생성한 응답 중 비정상적인 패턴이나 비효율적인 대화 흐름을 자동 감지하고 이를 개발팀이 즉각 수정할 수 있도록 지원한다. 또 구글리서치 및 여러 학계 기관과 협력해 AI 모델의 윤리적 문제와 안전성을 개선하는 연구를 진행하고 있다. 이같이 콕스웨이브는 AI 모델 성능 분석에 대한 기업들의 수요가 커지고 있다고 보고, 글로벌 AI 기업들과 협력해 시장을 확대할 계획이다. 김기정 콕스웨이브 대표는 "앤트로픽과의 협력을 통해 AI 모델이 보다 안전하고 효과적으로 작동하도록 지원하고 있다"며 "AI와 인간이 조화롭게 협력하는 미래를 만들기 위해 지속적으로 연구개발(R&D)을 확대할 것"이라고 밝혔다.

2025.03.19 16:15조이환

"아이패드냐 맥북이냐"…애플표 대형 폴더블은 무엇?

애플이 폴더블 아이폰과 함께 약 19인치 크기의 대형 폴더블 제품을 개발 중이다. 하지만 이 제품이 폴더블 아이패드인지 폴더블 맥북인지에 대해 전망이 엇갈리고 있는 상태다. IT매체 맥루머스는 애플의 첫 대형 폴더블 제품을 둘러싼 소문들을 종합해 18일(현지시간) 보도했다. ■ 폴더블 맥북 일부 분석가들은 애플이 올 디스플레이 디자인의 폴더블 맥북을 개발 중이라고 예상하고 있다. 폴더블 맥북이 기존 맥북과 다른 점은 키보드와 트랙패드가 없이 하나의 디스플레이만 갖춘 것이다. 폴더블 맥북은 반으로 접어서 가상 키보드로 일반 맥북처럼 사용할 수도 있고 외부 키보드와 연결해 화면을 펼쳐 디스플레이로 사용할 수 있을 것으로 보인다. 애플 전문 분석가 궈밍치는 애플의 대형 폴더블 기기를 맥북으로 보고 이 제품이 18.8~20.2인치 화면을 탑재할 것이라고 밝혔다. 디스플레이 분석가 로스 영과 월스트리트저널도 애플의 폴더블 맥북 출시 가능성에 힘을 보탠 상태다. ■ 폴더블 아이패드 블룸버그 통신 마크 거먼은 애플의 대형 폴더블 기기를 아이패드로 칭하며, 20인치 화면이 장착될 것이라고 전망했다. 시장조사업체 옴디아도 애플이 아이패드 프로로 포지셔닝 할 20.3인치 폴더블 OLED 아이패드를 개발 중이라고 예상했다. ■ “탑재 OS에 따라 결정될 것” 맥루머스는 폴더블 디스플레이 디자인을 고려할 때 단일 화면을 갖춘 아이패드를 상상하는 것이 더 쉽다고 밝혔다. 휴대성을 위해 화면을 접어 가지고 다니다 작업을 위해 화면을 펴는 아이패드가 더 구현하기 쉽기 때문이다. 폴더블 맥북의 경우, 아주 익숙한 폼팩터가 아니지만 출시된다면 맥북으로 쓸 수 있고 아이패드로도 쓸 수 있는 하이브리드 형태가 될 것으로 보인다. 최근 GF 증권 제프 푸 분석가는 애플의 대형 폴더블 제품이 아이패드OS가 아닌 맥OS를 실행하는 맥북-아이패드 하이브리드가 될 것이라고 밝혔다. 하이브리드 형태로 나온다면 터치스크린이 지원돼야 하기 때문에 터치 입력을 지원하지 않는 기존 맥 OS에 상당한 변화는 필요하다. 마크 거먼은 올해 애플이 iOS19와 맥OS16 등 운영체제(OS) 통합을 위해 큰 폭의 OS 개편을 진행할 예정이며, 이번 업데이트가 폴더블 기기와 터치스크린 맥의 길을 열 것이라고 밝혔다. 때문에 폴더블 하이브리드 제품이 나올 수도 있다. 이 제품은 빠르면 2026년, 늦어도 2028년 출시가 목표라고 알려져 있어 정확한 출시 시기는 알려지지 않았다. 빠른 시일 내로 더 많은 소식이 나오지 않는다면, 출시 시기는 2027년 이후가 될 것이라고 맥루머스는 밝혔다.

2025.03.19 15:53이정현

"흑백 요리사 물렀거라"…아침 준비하는 로봇 셰프 '화제'

중국 로봇 회사 두봇(Dobot)이 자체 개발한 휴머노이드 로봇의 요리 기술을 공개했다고 과학전문매체 인터레스팅엔지니어링이 18일(현지시간) 보도했다. 두봇이 공개한 영상에서 휴머노이드 로봇 '아톰(Atom)'은 빵을 굽고 소시지를 요리하며 세심한 손재주를 보여준다. 이 로봇은 우유를 따르고, 과일을 접시에 놓고 빵을 굽는 등 다양한 음식을 준비해 손님에게 접대할 수 있다. 아톰은 사용자가 선호하는 토스트의 바삭함이나 음료 선호도를 기억해 사용자 맞춤형 요리를 선보일 수 있다. 키는 153cm, 무게는 62kg, 28개의 자유도로 ±0.05mm의 정밀도를 갖춰 섬세한 작업을 수행할 수 있다. 아톰은 700~1000mm 높이의 작업대에서 능숙하게 작업할 수 있으며, 다양한 도구를 사용하는 법을 학습해 100여 가지의 복잡한 임무를 할 수 있다. 또, 무릎을 펴고 걷는 보행 기술이 탑재돼 기존 이족보행 로봇에 비해 에너지 소비를 42% 줄이는 동시에 어려운 지형도 효과적으로 걸을 수 있다. 또, 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 시스템을 통해 구조화되지 않은 환경에서도 자율적으로 적응할 수 있다. 해당 매체는 두봇의 휴머노이드 로봇 시장 진출은 역동적인 환경에서 작업을 수행할 수 있는 로봇에 대한 관심이 커지고 있다는 것을 반증한다고 전했다. 또, 두봇은 아톰의 목표 시장을 구체적으로 밝히지 않았나, 영상에서 가정용 로봇으로의 잠재력을 확인할 수 있다고 평했다.

2025.03.19 15:28이정현

엔비디아, 구글과 손잡고 AI 판도 재편…옴니버스로 '피지컬 AI' 혁신

엔비디아가 인공지능(AI) 추론, 기상 예측, 피지컬 AI 기반 산업 자동화 기술을 종합적으로 혁신하고 있다. 오픈소스 소프트웨어와 협력 이니셔티브를 통해 반도체 강자로서의 입지를 공고히 하는 동시에 AI 시대에서도 지속적인 경쟁력을 확보하기 위한 초읽기에 들어갔다. 엔비디아는 18일(현지 시간) 미국 새너제이에서 열린 GTC 2025에서 '다이나모', '어스-2', '옴니버스' 등의 AI 기술을 발표하고 알파벳과의 협력 이니셔티브를 공개했다. 지난 17일부터 닷새간 진행되는 이번 행사는 회사가 발전시킨 주요 기술과 업계 협력 사례를 공개하기 위해 마련됐다. 엔비디아는 '다이나모'를 통해 AI 추론 최적화를 실현하고 '어스-2'로 초정밀 기상 예측 솔루션을 선보였다. 더불어 알파벳·구글과 협력해 물리 AI 기반 로봇·신약 개발·전력망 최적화 등 다양한 산업 분야에서 AI 자동화를 추진하며 세부 기술력을 한층 고도화하고 있다. '다이나모'로 AI 추론 성능 극대화…'어스-2'로 기상 예측 혁신 엔비디아는 GTC 2025에서 '다이나모'와 '어스-2' 플랫폼을 공개했다. 각각 AI 모델의 성능 향상과 기상 예측 정밀도를 높이는 데 초점을 맞추고 있지만 두 기술 모두 엔비디아 GPU의 가속 성능을 극대화해 기존보다 효율적이면서도 신속한 모델 운영을 지원한다. '다이나모'는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터에서 AI 추론을 최적화하는 소프트웨어다. 다수의 GPU를 활용해 AI 모델이 더 많은 데이터를 빠르게 처리하도록 돕는다. 특히 언어 모델의 추론을 각 단계별로 다른 GPU에 분산하는 '분리 서빙' 방식을 채택해 처리량을 극대화하고 비용을 절감할 수 있다. 기존 AI 추론 방식에는 모델이 한 번 계산한 데이터를 다시 연산하는 비효율이 존재했다. 이에 '다이나모'는 '스마트 라우터' 기능을 도입해 이미 연산된 정보를 특정 GPU에 저장하고 필요할 때 재사용할 수 있도록 한다. 이로써 대규모 AI 팩토리에서 토큰 수익을 극대화하고 GPU 활용도를 높일 수 있게 됐다. 특히 엔비디아 최신 GPU 아키텍처인 '호퍼' 기반 시스템에서 '다이나모'를 활용할 경우 동일한 수의 GPU에서 AI 모델의 처리량을 두 배 이상 증가시킬 수 있다. 또 'GB200 NVL72' 랙에서 딥시크 'R1' 모델을 실행할 때는 GPU당 생성되는 토큰 수가 30배 이상 증가하는 것으로 나타났다. 엔비디아는 AI 추론뿐만 아니라 기상 예측 기술도 혁신하고 있다. '다이나모'와 동시에 공개된 '어스-2 기상 분석용 블루프린트'는 AI 기반 고해상도 기상 예측 솔루션이다. 기후 변화로 인한 재해 위험이 증가하는 가운데 보다 정확하고 빠른 기상 예측이 가능하도록 지원한다. '어스-2 블루프린트'에는 AI 기상 모델 '포캐스트넷'과 고해상도 데이터 변환 모델 '코디프'가 포함됐다. 이들은 기존 CPU 기반 기상 예측보다 최대 500배 빠른 연산 속도를 제공한다. 또 GPU 기반 AI 기상 분석을 통해 보다 세밀한 지역별 기상 예측이 가능하며 예측 정확도도 향상됐다. 엔비디아는 이번 블루프린트를 통해 다양한 기업과 연구 기관이 기상 분석과 재해 대응에 AI를 활용할 수 있도록 돕고 있다. 실제로 아랍에미리트 국립기상센터(UAE NCM), 기상 리스크 관리 기업 JBA 리스크 매니지먼트, 위성 데이터 분석 기업 스파이어 글로벌 등이 어스-2 블루프린트를 도입해 자체 AI 예측 모델을 구축하고 있다. 특히 스파이어 글로벌은 엔비디아 GPU를 활용해 기존 물리 기반 기상 모델보다 1천배 빠른 예측 시스템을 개발했다. 이 시스템은 위성 데이터를 분석해 최대 45일간의 기후 변화를 예측할 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "어느 때보다도 극심한 기상 이변과 자연재해가 인류의 생명, 재산을 위협하고 있다"며 "'어스-2용 옴니버스 블루프린트'는 전 세계 산업들을 도와 기후 변화와 기상 관련 재난의 대비, 피해 완화에 기여할 것"이라고 말했다. 알파벳과 함께 '물리 AI' 혁신 맞손…'옴니버스'로 산업 자동화 확대 엔비디아는 물리 분야에서도 AI 혁신을 주도하고 있다. 알파벳·구글과 협력해 물리 AI(Physical AI) 개발을 강화하고 산업용 AI 운영체제 '옴니버스'를 통해 산업 자동화를 가속하고 있다. 실제로 엔비디아는 이번 행사에서 알파벳과 함께 'AI 발전을 위한 공동 이니셔티브'를 발표했다. 이번 협력으로 엔비디아의 AI 가속 기술과 알파벳의 인공지능·로보틱스 연구가 결합돼 의료·제조·에너지·스포츠 등 산업 전반에서 AI 혁신을 가속화할 전망이다. 알파벳의 계열사인 구글 클라우드는 엔비디아의 최신 AI 인프라 'GB300 NVL72 랙 스케일 솔루션'과 'RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션'을 가장 먼저 도입한다. AI 연구와 생산 시스템을 위한 인프라 최적화를 목표로, 생성형 AI의 투명성을 높이기 위해 구글 딥마인드의 AI 워터마킹 기술 '신스ID'도 도입하기로 했다. 알파벳의 로봇 연구 조직인 인트린직은 엔비디아의 '아이작 매니퓰레이터 파운데이션 모델'을 활용해 AI 기반 로봇 자동화 기술을 개발하고 있다. 이를 통해 산업용 로봇이 보다 정교한 작업을 수행할 수 있도록 지원하며 제조업체들이 AI 기반 로봇을 보다 쉽게 적용할 수 있도록 한다. 엔비디아는 물리 AI의 확장을 위해 '옴니버스 물리 AI 운영체제' 역시 전면 업그레이드했다. 옴니버스는 현실 데이터를 디지털 환경과 연결하는 산업용 AI 운영체제로, 제조업·물류·데이터센터·전력망 관리 등 다양한 분야에서 AI 최적화를 지원한다. 특히 이번 GTC 2025에서는 ▲AI 기반 로봇 공장 ▲물류 자동화 ▲데이터센터 디지털 트윈 ▲대규모 합성 데이터 생성을 포함한 4개의 새로운 '옴니버스 블루프린트'를 공개했다. 이를 통해 공장 자동화와 물류 시스템의 효율성을 높이고, AI 로봇의 학습 속도를 더욱 향상시킬 수 있도록 했다. 폭스콘, GM, 현대자동차, 메르세데스-벤츠 등 글로벌 제조 기업들은 이미 '옴니버스'를 도입해 생산라인과 물류 시스템을 최적화하고 있다. 현대차는 보스턴 다이내믹스의 '아틀라스' 로봇을 생산 공정에 적용해 테스트하고 있으며 메르세데스-벤츠는 '아폴로' 휴머노이드 로봇을 활용해 차량 조립 작업을 혁신하고 있다. 또 데이터센터 운영 효율을 높이기 위해 옴니버스를 활용한 디지털 트윈 시스템도 공개됐다. AI 팩토리 디지털 트윈을 통해 공장의 냉각·전력 시스템을 설계하고 시뮬레이션할 수 있어 AI 기반 데이터센터의 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있다. 엔비디아는 클라우드 환경에서도 옴니버스 사용을 확대하고 있다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드, 구글 클라우드에서도 옴니버스를 지원해 개발자들이 보다 쉽게 AI 모델을 학습하고 배포할 수 있도록 하고 있다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "우리는 알파벳과 AI 인프라 및 소프트웨어 구축부터 대규모 산업에서의 AI 활용을 촉진하는 데까지 오랜 기간 협력해 왔다"며 "신약 개발에서 로보틱스에 이르기까지 구글과 엔비디아의 연구진과 엔지니어들이 협력해 어려운 과제들을 해결해 나가는 모습을 보면 매우 뿌듯하다”고 말했다.

2025.03.19 11:50조이환

세일즈포스, 디오임플란드에 솔루션 공급…글로벌 시장 경쟁력↑

세일즈포스가 자사 솔루션을 디오임플란트에 제공해 영업 프로세스 표준화·고객 데이터 분석 강화를 지원했다. 세일즈포스는 디오임플란트가 세일즈포스 솔루션 기반으로 영업 데이터를 통합 관리할 수 있는 체계를 구축했다고 19일 밝혔다. 이를 통해 디오임플란트는 ▲전 세계 70개국 영업 관리 표준화 ▲실시간 고객 데이터 분석을 통한 맞춤형 영업 전략 수립 ▲전사적자원관리(ERP) 연동을 통한 영업 프로세스 전반 가시성 확보 성과를 기록했다. 앞서 디오임플란트는 글로벌 시장 경쟁력을 강화하기 위해 세일즈포스와 영업 관리 시스템 업그레이드 작업에 착수했다. 국가별로 상이하게 운영되던 영업 프로세스와 수작업으로 관리되던 고객 데이터를 통합 관리할 수 있는 환경을 구축함으로써 해외 법인의 영업 프로세스 최적화 달성을 목표로 뒀다. 세일즈포스 도입 후 디오임플란트는 ERP 시스템과 세일즈 클라우드를 연동해 계약, 주문, 출고, 매출, 수금 등 영업 전 과정을 단일 플랫폼에서 관리할 수 있었다. 영업 담당자는 실시간 고객 데이터를 조회하고 맞춤형 솔루션을 제안할 수 있으며, 관리자는 영업 현황을 빠르게 파악해 신속한 의사결정을 내릴 수 있다. 이를 통해 영업 생산성과 고객 대응력을 높이고 체계적인 영업 활동을 기반으로 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화해 나갈 계획이다. 이 외에도 디오임플란트는 기업간거래(B2B) 마케팅 클라우드와 태블로를 도입해 영업 전략을 체계화했다. 특히 세일즈포스의 B2B 마케팅 클라우드를 활용해 교육 프로그램, 국내외 세미나, 전시회 등 다양한 오프라인 행사에서의 고객 데이터를 효과적으로 수집·관리하고, 이를 새로운 영업 기회로 연결했다. 또 태블로를 기반으로 지역별 특성과 직급을 반영한 영업 담당자의 성과 달성률을 과학적으로 관리하고, 이를 대시보드로 시각화해 보다 체계적이고 효율적인 영업 활동을 지원하고 있다. 디오임플란트는 향후 세일즈포스 활용 범위를 지속 확대하고, AI 기반 분석 역량을 강화해 글로벌 시장 경쟁력을 지속 강화한다고 밝혔다. 이를 통해 전 세계 국가 특성에 맞춘 효과적인 비즈니스 전략을 수립하고, 데이터 기반 영업 활동 최적화에 기반한 지속적인 성장동력을 확보해 나갈 방침이다. 디오임플란트 오윤석 부사장은 "세일즈 클라우드는 자사 글로벌 영업 네트워크를 표준화하고, 실시간으로 고객 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 매우 강력한 솔루션"이라며 "2030년 글로벌 톱 5 기업이 되려는 목표를 달성하기 위해 세일즈포스와 함께 디지털 전환을 가속화하고, 지속적으로 영업 경쟁력을 강화해 나갈 것"이라고 언급했다. 손부한 세일즈포스코리아 대표는 "오늘날 데이터 중심의 체계적인 영업·마케팅 활동 중요성이 지속적 확대되고 있다"며 "디오임플란트의 지속적인 성장과 글로벌 시장 경쟁력 강화를 지원하기 위해 신뢰할 수 있는 파트너로서 지원을 아끼지 않을 것"이라고 밝혔다.

2025.03.19 11:45김미정

구글, 제미나이에 '캔버스' 도입…오픈AI·앤트로픽 따라잡기 나섰다

구글이 자사 인공지능(AI) 챗봇에 사용자의 문서·코딩 작업을 지원하는 기능을 선보인다. 오픈AI와 앤트로픽이 먼저 선보인 협업 도구를 뒤따르는 움직임으로, AI 생산성 시장 경쟁이 한층 치열해지고 있다. 19일 테크크런치에 따르면 구글은 '제미나이' 웹·모바일 앱에서 '캔버스' 기능을 새로 추가해 사용자가 AI와 협업해 문서를 작성하고 코드를 편집하는 작업 공간을 마련했다. 오픈AI가 지난해 '챗GPT'에 '캔버스'를, 앤트로픽이 '클로드'에 '아티팩트'를 도입한 데 이어 구글도 같은 기능을 추가하며 경쟁에 뛰어든 모습이다. '캔버스'에서는 문서 초안을 작성한 후 특정 단락을 선택해 '간결하게', '전문적으로', '비공식적으로' 등의 옵션을 통해 수정할 수 있다. 또 구글 문서로 바로 내보낼 수 있어 협업을 원활하게 지원한다. 코딩 기능도 강화됐다. 사용자는 HTML·리액트 등 웹 코드의 실시간 미리보기를 확인하며 수정할 수 있다. 특히 AI가 코드 생성부터 디자인 변경까지 직접 수행해 작업 효율을 높인다. 이와 함께 구글은 '제미나이'에 '오디오 개요' 기능도 추가했다. 이는 AI가 문서·웹페이지 등의 내용을 팟캐스트 스타일의 오디오로 요약해주는 기술로, 기존 '노트북LM'에서 제공되던 기능을 제미나이에서도 활용할 수 있도록 확장했다. 사용자는 문서를 업로드한 후 오디오 개요를 생성하고 이를 다운로드하거나 공유할 수 있다. 다만 현재 오디오 개요 기능은 영어로만 제공된다. '캔버스'와 '오디오 개요' 기능은 전 세계 '제미나이' 사용자에게 무료로 제공된다. 다만 캔버스의 코드 미리보기 기능은 웹 버전에서만 지원된다. 데이브 시트론 구글 제미나이 제품 디렉터는 "캔버스를 통해 제미나이가 더욱 효과적인 협업 도구로 자리 잡을 것"이라며 "사용자의 아이디어를 보다 쉽게 실현할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다.

2025.03.19 10:39조이환

지코어-미란티스, AI 모델 배포 효율성 강화 협력

지코어가 인공지능(AI) 추론 워크로드 배포 효율성을 높이기에 나섰다. 지코어가 오는 21일까지 미국 새너자이에서 열리는 AI 컨퍼런스 'GTC 2025'에서 미란티스와 협력한다고 19일 밝혔다. 이번 협력은 지코어의 AI 추론 솔루션 '에브리웨어 인퍼런스'를 미란티스의 오픈소스 플랫폼 관리 솔루션 '코어던트'에 통합하는 것이 핵심이다. 코어던트는 멀티 클라우드·하이브리드 환경에서 인프라 운영을 지원하는 솔루션이다. 이번 통합으로 기업은 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원을 최적화하고 AI 모델 배포를 간소화할 수 있다. 또 성능 모니터링과 비용 관리 기능이 향상되며, 지역별 데이터 주권 규정 준수도 용이해진다. AI 모델은 클라우드뿐만 아니라 온프레미스, 하이브리드, 엣지 환경에서도 배포 가능해졌다. 기업은 이를 활용해 대규모 AI 추론을 신속하게 운영할 수 있다. 알렉스 프리들랜드 미란티스 최고경영자(CEO)는 "오픈소스 기술은 글로벌 인프라 운영의 자율성과 제어권을 유지하는 데 중요한 역할을 한다"며 "지코어와의 협력으로 머신러닝 운영(MLOps)과 플랫폼 엔지니어가 직면한 문제 해결이 더욱 가속화될 것"이라고 말했다. 지코어 세바 베이너 엣지 클라우드·AI 제품 디렉터는 "이번 협력은 AI 추론 과정에서 발생하는 문제를 해결하기 위한 것"이라며 "기업이 AI 프로젝트를 보다 신속하게 시장에 출시하고 투자대비수익률(ROI)를 개선하는 데 기여할 것"이라고 밝혔다. 미쉬 스트로츠 렛츠AI CEO는 "기존 AI 모델 배포에는 많은 시간과 리소스가 필요했다"며 "이번 협력으로 몇 번의 클릭만으로 모델을 배포하고, 새로운 GPU도 몇 시간 내에 온보딩할 수 있어 생산성이 크게 향상될 것"이라고 평가했다.

2025.03.19 10:26김미정

티맵에서 이마트24 벚꽃 상품 할인받으세요

티맵모빌리티가 이마트24와 함께 벚꽃 명소의 맛집 콜라보 상품을 출시하고 할인 쿠폰 증정 이벤트를 진행한다고 19일 밝혔다 티맵모빌리티의 데이터와 이마트24의 상품 제작 인프라를 바탕으로 진행된 이벤트다. 티맵 주행 데이터를 통해 서울 내 벚꽃 명소인 국립서울현충원과 서울숲 인근 유명 맛집을 선정하고, 해당 식당의 대표 메뉴를 이마트24 콜라보 상품으로 출시했다. 협력 상품은 ▲마늘닭볶음탕(국립서울현충원, 이수가 본점) ▲김치카츠나베정식(서울숲, 카린지&린가네 스낵바) ▲명란마요카츠샌드위치(서울숲, 카린지&린가네 스낵바) 등으로 총 3종이다. 티맵 하단의 '어디갈까' 메뉴에서 '가볼만한 곳'을 클릭한 후, '이마트24 길안내 받고 쿠폰받자' 버튼을 누르면 된다. 이를 통해 방문을 원하는 이마트24 매장 경로를 설정하면 쿠폰이 제공된다. 5천 원 이상 구매 시 1천 원을 할인 받을 수 있으며, 쿠폰은 4월 6일까지 사용 가능하다. 신장용 티맵모빌리티 BIG 리더는 “티맵모빌리티는 연간 67억 건씩 축적되는 압도적인 주행 데이터를 활용해 새로운 가치를 창출하고 있다”며 “이번 협업을 통해 탄생한 이마트24 벚꽃 맛집 콜라보 상품과 함께 즐거운 봄나들이를 경험하시길 바란다”고 말했다.

2025.03.19 10:15박수형

소니, 신규 퍼스트 파티 스튜디오 '다크 아웃로우 게임스' 설립

소니 인터랙티브 엔터테인먼트(SIE)가 새로운 퍼스트 파티 플레이스테이션 스튜디오 '다크 아웃로우 게임스'를 설립했다고 영국 게임 매체 게임 인더스트리가 18일(현지시간) 보도했다. 외신에 따르면, 이 스튜디오는 업계 베테랑인 제이슨 블런델이 책임자 겸 디렉터로 이끌고 있다. 블런델은 저널리스트 제프 거스트만과의 인터뷰에서 “다크 아웃로우가 그림자 속에서 작업해왔다”며 아직 공개되지 않은 프로젝트를 진행 중이라고 밝혔다. 그는 “소니와 함께 새로운 퍼스트 파티 스튜디오를 설립하게 되어 특권이라 생각한다”며 “소니가 퍼스트 파티 스튜디오를 자주 설립하는 것은 아니다. 이러한 기회를 얻게 되어 겸허한 마음이며, 정말 기쁘다”고 전했다. 현재 스튜디오는 팀을 구성하며 조용히 프로젝트를 진행 중이며, 아이디어를 구체화하는 단계라고 덧붙였다. 블런델은 게임 업계에서 약 20년간 활동한 베테랑으로, 트레이아크의 공동 스튜디오 책임자이자 '콜 오브 듀티 좀비' 모드의 주요 제작자 중 한 명이다. 그는 액티비전에서 13년간 근무한 후 2020년 데이브 앤서니와 함께 디비에이션 게임스(Deviation Games)를 설립했다. 2021년, 이 스튜디오는 플레이스테이션과 오리지널 AAA IP 제작 계약을 체결했으나, 블런델은 2022년 디비에이션 게임스를 떠났고, 이후 2024년 3월 디비에이션 게임스는 폐쇄됐다. 한편, 다크 아웃로우의 설립은 2024년 5월 전 디비에이션 게임스 기술 디렉터였던 마이클 앤서니가 스튜디오가 “공개되지 않은 IP를 작업 중”이라고 언급하면서부터 소문이 돌았다.

2025.03.19 09:06강한결

웨카, 엔비디아 통합 및 인증 확대… GTC 2025에서 Augmented Memory Grid 공개

NVIDIA AI Data Platform으로 AI 추론 가속화와 함께 엔비디아 클라우드 파트너 및 엔터프라이즈 배포를 위한 새로운 스토리지 인증 획득 캘리포니아주 새너제이 및 캠벨, 2025년 3월 19일 /PRNewswire/ -- AI 네이티브 데이터 플랫폼 회사인 웨카(WEKA)가 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리고 있는 GTC 2025에서 NVIDIA AI Data Platform 레퍼런스 디자인과의 통합을 발표했다. 이와 더불어 웨카는 에이전틱 AI(Agentic AI)와 추론 모델의 미래를 대비해 최적화된 AI 인프라를 제공할 목적으로 엔비디아 스토리지 인증도 획득했다. 더불어 웨카는 NVIDIA GB200 NVL72를 사용하는 NVIDIA Cloud Partner(NCP) Reference Architecture에 대한 새로운 인증과 엔비디아 NVIDIA Enterprise Reference Architecture를 사용하는 엔터프라이즈 AI 공장에 배포하기 위한 NVIDIA-Certified System™ Storage 지정을 발표했다. Optimizing AI Infrastructure for the Future of Agentic AI 웨카는 또한 WEKA Data Platform 소프트웨어를 엔비디아의 가속 컴퓨팅, 네트워킹, 엔터프라이즈 소프트웨어와 통합해 AI 추론 속도를 높이고, 초당 처리되는 토큰 수를 극대화해 토큰의 효율성을 획기적으로 향상시키는 새로운 Augmented Memory Grid™ 기능을 공개했다. 웨카의 고성능 스토리지로 AI 에이전트 성능 강화NVIDIA AI Data Platform은 에이전틱 AI 시대를 위한 기업 인프라를 재정의하고 있다. NVIDIA Blackwell 플랫폼, NVIDIA BlueField® DPU, NVIDIA Spectrum-X™ 네트워킹, NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어를 기업용 스토리지와 통합해 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하는 맞춤형 레퍼런스 디자인을 제공한다. 이제 기업들은 WEKA Data Platform 소프트웨어로 NVIDIA AI Data Platform의 이점을 활용해 AI 쿼리 에이전트를 비즈니스 지식에 연결하고, 복잡한 추론에 대해 최고의 AI 추론 성능과 더 높은 정확도를 보여주는, 대규모 확장이 가능한 엔터프라이즈 AI용 고성능 파운데이션을 생성할 수 있다. WEKA Augmented Memory Grid로 AI 메모리 장벽을 깨다AI 에이전트의 자율적 의사 결정, 복잡한 문제 해결, 적응형 학습 기능을 계속 확장함에 따라 더 긴 컨텍스트 창을 지원할 수 있는 AI 인프라의 필요성이 확대되면서, 모델의 매개 변수가 증가하고, 시스템 메모리 요구 사항이 증가하고 있다. WEKA Augmented Memory Grid를 사용하는 AI 모델은 1테라바이트로 고정된 오늘날의 용량 증가량 대신 테라바이트의 세 자릿수 크기인 페타바이트로 용량을 추가해 대규모 모델 추론에 맞게 메모리를 확장할 수 있다. 이와 동시에 WEKA Augmented Memory Grid는 마이크로초 수준의 지연이란 메모리 속도에 가까운 성능으로 더 빠른 토큰 처리가 가능해 전례 없는 추론 결과를 얻을 수 있다. 주요 이점은 다음과 같다. 첫 번째 토큰 도달 시간 극적으로 단축: 10만 5000개의 토큰을 처리할 때 WEKA Augmented Memory Grid는 프리필(prefill) 컨텍스트를 재계산하는 시간 대비 첫 번째 토큰 도달 시간을 41배 단축했다. 토큰 처리 최적화: 추론 클러스터는 클러스터 전체에서 더 높은 토큰 처리량을 달성할 수 있고, 전체 추론 시스템의 토큰 처리 비용을 최대 24%까지 낮출 수 있다. 새로운 엔비디아 스토리지 인증으로 엔터프라이즈 AI 혁신 앞당겨 WEKApod™ Nitro Data Platform Appliance는 NVIDIA HGX H200, B200, GB200 NVL72를 통해 NVIDIA Cloud Partner(NCP) 배포를 위한 최초의 고성능 스토리지 솔루션 중 하나로 인증을 받음으로써 AI 개발자와 혁신가를 위한 NCP 제공업체의 인프라 서비스를 강화한다. WEKApod 어플라이언스는 고성능 밀도와 전력 효율성을 제공해, 단일 8U 엔트리 레벨 구성으로 최대 1152개의 GPU를 지원할 수 있다. WEKApod™ Nitro 어플라이언스는 NVIDIA-Certified System을 갖춘 NVIDIA Enterprise Reference Architecture 지침에 따라 AI 공장을 구축하는 기업을 위한 새로운 NVIDIA-Certified Systems Storage 지정을 획득했다. 이 인증은 WEKA Data Platform이 엔비디아의 우수 사례와 호환되어 광범위한 엔터프라이즈 AI와 HPC 워크로드를 위해 최적의 스토리지 성능과 효율성 및 확장성을 보장한다는 것을 입증해준다. 나일레쉬 파텔(Nilesh Patel) 웨카 최고제품책임자(CPO)는 "웨카는 엔비디아와의 협력을 통해 NVIDIA AI Data Platform을 가진 조직에 고성능 AI 스토리지 솔루션을 제공함으로써 AI 혁신을 억제하고 모델의 성능과 인프라 효율성을 저하시키는 데이터 문제를 해결하고 있다"면서 "음속 장벽 돌파가 항공우주 혁신에 새로운 지평을 열었듯이 WEKA Augmented Memory Grid는 AI 메모리 장벽을 허물고, GPU 메모리를 확장하고, NVIDIA AI Data Platform 전반에 걸쳐 토큰의 효율성을 최적화하고 있다. 이러한 혁신은 AI 토큰 경제를 변화시켜 성능 저하 없이도 더 낮은 비용으로 더 빠른 혁신을 이루게 해줄 것이다"라고 덧붙였다. 롭 데이비스(Rob Davis) 엔비디아 스토리지 네트워킹 기술 담당 부사장은 "에이전틱 AI와 추론 모델의 힘을 활용하려는 기업이 이처럼 까다로운 워크로드를 처리하려면 전례 없는 효율성과 확장성이 필요하다"면서 "엔비디아와 웨카의 기술을 합치면 AI 에이전트가 추론 과정에서 최첨단 속도와 정확성으로 데이터에 액세스하고 데이터를 처리할 수 있다"고 말했다. 제공 시기 NVIDIA Blackwell 시스템용 웨카의 NCP 레퍼런스 아키텍처는 이달 말 말부터 판매된다. WEKA Augmented Memory Grid 기능은 2025년 봄에 WEKA Data Platform 고객에게 제공될 예정이다. 추가 정보 블로그 참조: 새로운 Augmented Memory Grid, AI 추론 인프라 경제학에 혁명 일으켜 웨카, NVIDIA Blackwell 및 웨카와 함께 AI 추론의 잠재력 발휘 엔비디아 GTC 2025 방문객은 GTC 엑스포 홀에 있는 웨카 부스를 방문하면 새로운 WEKA Augmented Memory Grid 기능을 시연해 볼 수 있다. 고객 추천사 투게더 AI(Together AI) 처장(Ce Zhang) 투게더 AI 최고기술책임자(CTO)는 "투게더 AI에는 속도와 효율성에 집착한다. 그래서 업계에서 가장 빠른 추론 속도를 제공하는 Together Interference Engine을 구축했다. 웨카의 Augmented Memory Grid 기능을 활용해 프롬프트 캐싱(prompt caching)에 소요되는 시간을 줄이고 여러 노드에서 이 캐시를 활용하는 유연성을 개선해 지연 시간을 줄이고 투게더 AI를 기반으로 모델을 구축하는 50만 명이 넘는 AI 개발자에게 혜택을 제공할 수 있게 되어 기쁘다"고 말했다. 요타 데이터 서비시즈(Yotta Data Services)엔비디아 클라우드 파트너인 요타 데이터 서비시즈의 공동 설립자 겸 전무이사인 서닐 굽타(Sunil Gupta) CEO는 "WEKA Data Platform은 인도에서 가장 빠른 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼인 Yotta Shakti Supercloud의 성능과 확장성을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 한다. 웨카의 혁신적인 Augmented Memory Grid 기능과 NVIDIA Blackwell 배포를 위한 고성능 데이터 저장소 인증은 클라우드 규모에서 AI의 효율성을 향상시킨다. 웨카는 GPU 메모리를 확장하고 Shakti Supercloud 제품군 전체에서 활용도를 극대화함으로써 AI 성능 향상, 더 빠른 추론, 더 나은 비용 효율성을 제공할 수 있도록 지원한다"고 말했다. 웨카 소개웨카는 AI 시대를 위해 구축된 기업 데이터 스택에 대한 새로운 방식을 설계하고 있다. WEKA® Data Platform은 클라우드와 어디에나 설치할 수 있는 AI 기반 아키텍처가 갖춰진 AI 인프라의 표준을 설정해 온-프레미스와 클라우드 및 엣지 환경에서 데이터의 원활한 이동을 보장한다. 이 플랫폼은 종래의 데이터 사일로를 GPU, AI 모델 트레이닝과 추론 그리고 기타 성능 집약적인 워크로드를 가속하는 동적 데이터 파이프라인으로 변환해 보다 작업 효율성 상승, 에너지 소비 감소, 관련 탄소 배출 저하를 유도한다. 웨카는 전 세계에서 가장 혁신적인 기업과 연구 조직들이 복잡한 데이터 문제를 해결해 더욱 신속하고 지속 가능한 방식으로 발견, 통찰, 결과에 도달할 수 있도록 지원하고 있으며, 여기에는 포춘 50대 기업 중 12개가 포함되어 있다. www.weka.io를 더 자세한 정보를 확인하거나, 링크드인과 엑스(X)를 통해 웨카와 연결하기 바란다. 웨카와 웨카 로고는 웨카아이오 주식회사(WekaIO, Inc.)의 등록상표이다. 여기에서 사용된 기타 트레이드 명칭들은 각 소유자의 상표일 수 있다. 사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2643877/PR_WEKA_NVIDIA_GTC2025.jpg?p=medium600로고 - https://mma.prnasia.com/media2/1796062/WEKA_v1_Logo.jpg?p=medium600

2025.03.19 07:10글로벌뉴스

"AI 에이전트 시대 주도"…엔비디아, 추론 강화 돕는 SW 공개

엔비디아가 인공지능(AI) 에이전트 시대 본격화를 위한 기술 로드맵을 공개했다. AI 에이전트 개발·유지에 필요한 소프트웨어(SW) 기술을 비롯한 오픈소스 추론 모델 시리즈, 기업용 AI 워크플로 솔루션까지 잇따라 선보였다. 엔비디아는 17~21일까지(현지시간) 미국 새너제이에서 열리는 개발자 회의 'GTC 2025' 미디어 프리브리핑에서 AI 에이전트 개발·추론 강화에 필요한 SW 기술을 공개했다. 이를 통해 AI 에이전트 기술 생태계를 선점하고 기업용 AI 시장에서 주도권을 확보 하려는 전략이다. 이번에 발표할 주요 SW 제품으로는 AI 추론 모델 성능 강화를 돕는 '엔비디아 다이나모(NVIDIA Dynamo)'와 오픈소스 모델 '라마 네모트톤(Llama Nemotron)' 시리즈, '엔비디아 IQ 블루프린트'다. 엔비디아는 해당 제품 모두 AI 에이전트 구축 필수 요소로 자리잡을 것이라 재차 강조했다. '엔비디아 다이나모'로 AI 모델 추론 강화 이번 행사에서 엔비디아는 '엔비디아 다이나모'를 발표한다. 엔비디아 다니어모는 대규모 AI 추론 모델 성능을 올리는 오픈소스 소프트웨어(SW)다. 엔비디아 다이나모는 전체 데이터센터에서 분산·분해 방식으로 작동한다. 분산 방식은 하나의 AI 작업을 여러 개 GPU로 나눠 동시 처리하는 식이다. 기존에는 단일 GPU가 연산을 수행하는 방식이었다면, 다이나모는 동일 작업을 여러 GPU가 협력해 처리하도록 설계됐다. 이를 통해 대량 데이터를 더 빠르고 효율적으로 분석할 수 있다는 설명이다. 엔비디아는 다이나모 분해 방식도 핵심 요소로 꼽았다. 이 방식은 AI 모델이 하나의 질문을 받으면 이를 작은 단위로 쪼개 여러 GPU에 나눠 연산을 수행한다. 이후 최종 결과를 합치는 식이다. 이는 GPU 간 연산 부담을 줄이고 처리 속도를 높일 수 있다. 특히 데이터센터 내 수백~수천 개 GPU가 동시에 운영될 경우, 다이나모 최적화 기술이 GPU 성능 향상을 극대화할 수 있다. 다이나모는 해당 작동방식에 기반해 쿼리 하나를 최대 1천개 그래픽장치(GPU)로 확장할 수 있도록 설계됐다. 기존 방식보다 GPU 활용도를 높여 동일 개수의 GPU로도 처리량을 두 배까지 늘릴 수 있다. AI 모델이 데이터 처리하는 속도가 늘면 자연스럽게 비용 절감 효과와 처리 가능한 데이터 양도 는다. 향후 AI 기반 서비스 운영 효율성을 높이는 핵심 요소로 작용할 전망이다. 여기에 엔비디아의 최신 GPU 네트워크 기술 'NY링크'를 결합하면 성능 향상 폭이 더욱 커진다. NY링크는 GPU 간 데이터 전송 속도를 높이는 기술이다. AI 모델 연산 과정에서 병목현상을 줄이는 역할을 한다. 이를 통해 같은 개수의 GPU를 사용하면서도 최대 30배까지 처리 성능을 끌어올릴 수 있다. 이 외에도 다이나모는 파이토치(PyTorch)를 비롯한 텐서RT, sglang 등 다양한 AI 프레임워크와 호환되는 개방형 아키텍처를 지원한다. 이를 통해 기존 AI 모델을 변경하지 않고도 성능을 개선할 수 있다. 엔비디아는 "딥시크처럼 대규모 데이터를 처리하는 모델은 연산량이 많아 GPU의 확장성이 중요하다"며 "다이나모는 이런 대형 모델 연산 부담을 효과적으로 분산시키는 역할을 한다"고 강조했다. "똑똑한 AI 에이전트 구축"…오픈소스 모델 '라마 네모트론' 시리즈 엔비디아는 AI 에이전트 추론 능력 강화를 위해 새 오픈소스 AI 모델 '라마 니모트론(Llama Nemotron)' 시리즈를 내놨다. 이는 비즈니스 환경에서 즉시 활용 가능한 AI 추론 모델이다. 주로 복잡한 문제 해결을 위한 고급 AI 에이전트 구축에 사용된다. 메타의 오픈소스 모델 '라마' 기반으로 작동한다. 엔비디아는 "해당 모델은 알고리즘적으로 가지치기 과정을 거쳐 모델 크기를 줄였다"며 "이로 인해 컴퓨팅 자원을 덜 소모하면서도 정확도를 유지할 수 있게 최적화됐다"고 설명했다. 또 "사후학습 기법을 통해 라마 니모트론 모델을 더욱 개선했다"고 말했다. 그러면서 "주로 수학 문제 해결과 도구 호출, 명령어 처리, 대화 기능 등 여러 분야에서 최상의 추론 성능을 발휘할 수 있다"고 말했다. 라마 니모트론 모델군은 '나노(Nano)'와 '수퍼(Super)' '울트라(Ultra)' 버전으로 이뤄졌다. 나노는 해당 모델 크기에서 가장 높은 추론 정확도를 제공한다. 수퍼는 단일 데이터센터 GPU에서 가장 빠른 처리 속도를 제공한다. 울트라는 데이터센터급 멀티 GPU 환경에서 AI 에이전트 추론 정확도 극대화를 돕는 모델이다. 나노와 수퍼는 이번 GTC에서 NIM 마이크로서비스 형태로 제공된다. 울트라 모델은 추후 공개된다. 해당 모델 시리즈는 데이터셋 관련 기술과 패키지 형태로 제공된다. 이 데이터셋은 엔비디아가 생성한 600억 개 토큰으로 구성한 합성 데이터셋이다. 약 36만 시간의 H100 GPU 추론 수행과 4만 5천 시간의 인간 주석 작업을 통해 개발됐다. 이 외에도 해당 모델 시리즈는 추론 기능을 온·오프(toggle on/off)할 수 있는 옵션도 제공한다. 이는 오픈 모델에서는 드문 기능인 것으로 평가받고 있다. '엔비디아 IQ 블루프린트'로 AI 에이전트 유연성 높였다 엔비디아는 '엔비디아 IQ 블루프린트'를 출시했다. 해당 솔루션은 4월부터 이용 가능하다. IQ 블루프린트는 개발자가 NIM으로 AI 에이전트를 구축하고 이를 엔터프라이즈 비즈니스 시스템과 연결하게 돕는 AI 워크플로 도구다. 이를 통해 AI 에이전트가 텍스트, 이미지, 영상 등 여러 데이터 유형을 검색·활용할 수 있게 지원한다. 웹 검색이나 다른 AI 에이전트와 같은 외부 도구 활용도 가능하다. 또 다수 AI 에이전트가 팀을 이뤄 협력할 때 개발자가 AI 시스템 작동 과정을 모니터링하고 성능을 개선할 수 있도록 가시성과 투명성을 제공한다. 엔비디아는 "IQ 블루프린트를 활용하면 AI 에이전트 정확도를 높이고, 복잡한 작업 처리 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축할 수 있다"고 강조했다. 또 엔비디아는 주요 데이터 스토리지 기업과 협력해 AI 데이터 플랫폼을 개발 중이라고 밝혔다. 해당 플랫폼에는 네모 리트리버와 IQ 블루프린트, 블랙웰 GPU, 스펙트럼-X 네트워킹, 블루필드 DPU 등이 포함된다. 이를 통해 실시간에 가까운 데이터 기능을 제공할 방침이다. 엔비디아는 "앞으로 엔터프라이즈 데이터가 AI 에이전트를 위한 핵심 자원으로 활용될 전망"이리며 데이터 플랫폼 개발 배경을 밝혔다. 그러면서 "현재 기업 데이터 저장 시스템은 단순히 파일을 저장하고 제공하는 역할만 수행하고 있다"며 "AI 에이전트가 도입되면, 기업은 데이터 저장·관리 시스템을 지식 제공 시스템으로 전환할 수 있다"고 강조했다.

2025.03.19 05:02김미정

"손·발 달린 AI"…엔비디아, 로봇·자율주행 위한 '물리 AI' 본격화

엔비디아가 '피지컬 인공지능(AI)' 기술을 앞세워 로보틱스·자율주행·의료 산업 공략에 나선다. 시뮬레이션과 합성 데이터를 결합함으로써 AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비해 휴머노이드 로봇·의료 로봇·자율주행차를 위한 핵심 기술을 준비하는 모양새다. 엔비디아는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 'GTC 2025'에서 물리 AI 관련 주요 기술을 공개한다. 지난 17일 개최돼 닷새간 진행되는 이 행사에서 회사는 ▲디지털 트윈 기반 시뮬레이션 '옴니버스' ▲AI 물리 세계 모델 '코스모스' ▲로봇 및 자율주행 플랫폼 '아이작' 등 다양한 신기술을 발표할 예정이다. 회사는 물리 AI 개발을 위해 세 가지 핵심 컴퓨팅 인프라인 'DGX', '옴니버스·코스모스', 'AGX'를 기반으로 산업 혁신을 추진한다. AI 학습부터 시뮬레이션, 실제 배포까지 모든 과정에서 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 목표다. 디지털 트윈 기반의 '옴니버스'는 로봇·자율주행차의 가상 환경 테스트를 지원한다. AI는 현실 세계 데이터를 그대로 학습하기 어려운 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 옴니버스를 활용해 현실과 유사한 가상 공간을 구축하고 AI가 실제 환경에서 작동하기 전에 충분한 시뮬레이션을 거칠 수 있도록 했다. '코스모스'는 AI가 물리 세계를 이해할 수 있도록 돕는 '월드 파운데이션 모델'을 제공한다. '코스모스 예측' 모델은 AI가 시각적 데이터를 분석해 특정 대상의 다음 행동을 예측하도록 지원한다. '코스모스 리즌' 모델은 이미지·영상 속 사물의 속성을 분석하고 맥락을 이해하는 기능을 수행한다. 또 엔비디아는 로봇 개발을 위한 '아이작(Isaac)' 시리즈를 공개한다. 이 시리즈는 휴머노이드 로봇, 물류 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 설계됐다. '아이작 그루트 N1'은 세계 최초의 오픈형 휴머노이드 AI 모델이다. 이 모델은 특정 로봇 제조사에 종속되지 않고 다양한 하드웨어 환경에서 활용할 수 있다. 또 AI가 빠르게 적응하도록 설계된 '듀얼 시스템 아키텍처'를 적용해 직관적이고 정교한 작업 수행이 가능하다. 의료 산업에도 AI 도입이 본격화되고 있다. 엔비디아는 제너럴 일렉트릭 헬스케어와 협력해 '아이작 헬스케어' 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 AI를 활용한 의료 영상 분석·로봇 수술·자동화 진단을 지원한다. 특히 초음파·엑스레이 분석에 AI를 도입해 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아는 자동차를 '운송 로봇'으로 정의하고 자율주행 AI 개발을 위한 투자도 강화하고 있다. 이를 위해 GM·현대차 등과 협력해 AI 팩토리·자율주행 기술을 공동 개발하고 있다. GM과의 협력은 엔비디아가 자동차 산업에서 차지하는 역할을 보여주는 대표적인 사례다. GM은 자율주행차 개발을 위한 클라우드 AI 학습부터 디지털 트윈 활용을 통한 제조까지 엔비디아 기술을 전방위적으로 도입하고 있다. 현대차는 AI 학습 및 시뮬레이션 개발에서 엔비디아와 협력 중이며 향후 자율주행 차량용 AI 시스템 개발로 협력을 확장할 가능성이 크다. 엔비디아는 자율주행의 안전성을 높이기 위해 '할로스(Halos)'라는 풀스택 자동차 안전 시스템도 발표했다. 이 시스템은 차량 설계 단계에서부터 AI 기반 안전 검증을 진행하고 실제 차량 운행 중에도 AI의 위험 감지 능력을 강화하는 역할을 한다. AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하나 실제 환경에서 모든 데이터를 수집하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 AI 학습을 위한 '합성 데이터 블루프린트'를 공개했다. 이 기술을 활용하면 소수의 실제 데이터만으로도 수십만 건 이상의 AI 학습 데이터를 생성할 수 있다. 일례로 기존에는 사람이 직접 촬영하거나 수집해야 했던 로봇 동작 데이터를 시뮬레이션으로 자동 생성해 AI 학습 시간을 크게 단축할 수 있다. 실제로 엔비디아는 150개의 GPU로 단 11시간 만에 78만 개의 휴머노이드 로봇 동작 데이터를 생성했다. 이는 기존 방식 대비 50배 이상의 생산성 향상을 의미한다. 이같이 엔비디아는 이번 GTC 2025에서 AI가 단순한 소프트웨어가 아니라 현실 세계에서 직접 작동하는 '물리 AI'로 확장될 것임을 강조했다. 레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 부문 부사장은 "AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구에서 벗어나 실제 환경에서 동작하는 기술로 진화하고 있다"며 "디지털 트윈·합성 데이터·자율주행·로보틱스 기술을 통해 물리 AI 시장을 선도할 것"이라고 말했다. 알리 카니 엔비디아 오토모티브 부문 부사장은 "자율주행 기술의 상용화를 위해 AI의 안전성과 신뢰성이 핵심 과제가 될 것"이라며 "다양한 AI 안전 솔루션을 통해 업계 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.03.19 05:00조이환

딥루트.ai, AI Spark 플랫폼 통해 스마트 드라이빙 자동차 넘어 로드 AGI 성취로 확장

새너제이, 캘리포니아주 2025년 3월 18일 /PRNewswire/ -- 엔드투엔드(end-to-end) 스마트 드라이빙 솔루션 개발•배포 분야 선도기업인 딥루트.ai(DeepRoute.ai)가 다양한 이동 물체를 지원하도록 설계된 AI 기반 '도로 두뇌(road brain)' 시스템을 구축할 수 있는 AI Spark 플랫폼을 공개했다. 자동차를 넘어선 이번 확장은 RoadAGI(도로 위 AGI(범용인공지능)) 개발을 위한 회사의 노력에 중요한 이정표로 기록될 전망이다. 이러한 노력이 결실을 맺으면 다양한 산업 분야에서 광범위하게 응용 가능한 첨단 AI 기반 이동성을 이뤄낼 수 있게 된다. 비전-언어-내비게이션(Vision-Language-Navigation) 모델로 구동되는 AI Spark 플랫폼은 다양한 물체가 자연어 지시를 이해하고, 주변의 의미 정보(semantic information)를 해석하고, 고화질 지도에 의존하지 않고도 주소에서 주소로 자율적으로 이동할 수 있게 해준다. 이 플랫폼은 실내외 환경을 원활하게 연결하는 동시에 주변 환경과 유연하고 안전하게 상호 작용하여 작업을 완료할 수 있게도 해준다. Vehicle Integrated with AI Spark Platform Moving on Public Roads AI Spark 플랫폼은 딥루트.ai가 스마트 운전 차량 대량 생산 과정에서 쌓아온 광범위한 경험을 바탕으로 개발됐다. 지난 8월부터 딥루트.ai의 솔루션과 통합된 차량의 총 판매량이 4만 대를 돌파한 가운데 올해 중반에 출시될 예정인 신차 모델부터는 비전-언어-행동(Vision-Language-Action) 모델이 적용될 예정이다. 20만 대 이상 팔릴 것으로 예상되는 딥루트.ai 모델은 진화를 이어가면서 공간 인식과 이해와 상호 작용 능력을 향상시키면서 RoadAGI의 다음 단계를 위한 강력한 기반을 마련하고 있다. 맥스웰 저우(Maxwell Zhou) 딥루트.ai CEO는 "스마트 드라이빙 카를 넘어서는 것은 우리가 추구하는 AI 전략의 자연스러운 발전 단계"라면서 이렇게 덧붙였다. "수천만 마일에 달하는 도로 데이터를 토대로 우리는 도로 위의 모든 이동체를 지원하고 궁극적으로 우리의 일상생활을 향상시킬 '도로 두뇌'를 구축하는 속도를 높이고 있다. AI Spark 시스템은 로봇이 주방에서 공공 도로, 사무실, 공원까지 원활하게 이동할 수 있도록 해준다." 딥루트.ai는 3월 17~21일 미국 캘리포니아에서 엔비디아 주최로 열리는 AI 콘퍼런스인 GTC 2025의 전시 부스 #1843에서 자사의 최신 스마트 드라이빙 기술 발전, DeepRoute Spark 초기 데모, RoadAGI 전략을 선보일 예정이다. 맥스웰 저우 CEO는 이번 행사에서 가상 연설을 통해 자동차를 넘어 AI 기반 모빌리티를 확장하려는 회사의 비전에 대한 통찰력을 공유할 계획이다. 딥루트.ai 소개 딥루트.ai는 스마트 드라이빙 솔루션의 연구, 개발, 적용에 전념하는 AI 회사이다. 생산 준비가 완료된 스마트 드라이빙 솔루션을 최초로 개발하고 엔드투엔드 아키텍처를 배포하는 선구자로서, 양산형 승용차를 통해 로봇 공학 분야에서 AGI를 창출하는 것을 목표로 하고 있다. 딥루트.ai는 선전에 본사를 두고 있으며, 베이징과 캘리포니아 프리몬트에 사무소를 두고 있다. deeproute.ai를 방문하거나 링크드인과 엑스(X)에서 DeepRoute.ai를 팔로우하고, 유튜브에서 DeepRoute.ai를 구독하면 더 자세한 정보를 구할 수 있다.

2025.03.18 23:10글로벌뉴스

AI, 훈련 없이도 사진·영상 이해…메타 MILS 공개

대형 언어 모델(LLM), 훈련 없이 시각·청각 능력 발휘 메타 AI와 UC 버클리 연구진이 발표한 연구에 따르면, 대형 언어 모델(LLM)은 추가적인 훈련 없이도 이미지, 비디오, 오디오를 이해하고 생성하는 능력을 갖출 수 있는 것으로 나타났다. 연구진은 이 과정을 가능하게 하는 'MILS(Multimodal Iterative LLM Solver)' 기법을 개발했다. MILS는 LLM의 테스트 타임 최적화(test-time optimization) 능력을 활용해 멀티모달 데이터를 처리할 수 있도록 하는 방식이다. 기존 멀티모달 AI 모델들은 특정 데이터셋을 기반으로 훈련해야 했지만, MILS는 이러한 과정 없이도 이미지 캡셔닝(image captioning), 영상과 오디오 이해 및 생성, 스타일 변환(style transfer) 등 다양한 작업을 수행할 수 있다. 연구에 따르면, MILS는 LLM이 자체적으로 해결책을 생성하고, 멀티모달 모델이 이를 평가하여 피드백을 제공하는 방식으로 작동한다. 이러한 반복적인 최적화 과정을 거치면서 MILS는 최적의 결과를 도출할 수 있다. MILS의 핵심 원리: 생성하고 평가하며 스스로 발전 MILS의 가장 큰 특징은 훈련 없이도 멀티모달 데이터를 처리할 수 있는 능력이다. 기존의 모델들은 이미지 캡셔닝을 위해 이미지-텍스트 페어 데이터로 훈련되어야 했지만, MILS는 이러한 과정 없이도 이미지, 영상, 오디오 데이터를 해석할 수 있다. 예를 들어, MILS는 일반적인 LLM을 생성기(GENERATOR)로 활용하고, CLIP 같은 멀티모달 모델을 평가기(SCORER)로 활용한다. MILS가 생성한 후보 결과물은 평가 모델을 통해 점수를 매겨 다시 피드백되며, 이 과정을 반복하면서 성능을 점진적으로 향상시킨다. 연구진은 이 과정을 통해 MILS가 "emergent zero-shot capabilities", 즉 새로운 데이터나 작업을 훈련 없이 처리할 수 있는 능력을 갖추게 된다고 설명했다. MILS는 단순히 이미지 캡셔닝뿐만 아니라 텍스트-이미지 생성(text-to-image generation), 스타일 변환(style transfer), 멀티모달 산술(cross-modal arithmetic) 등 다양한 작업에도 적용될 수 있다. 연구진은 MILS를 활용하여 스타일 변환을 수행하고, 다양한 이미지 스타일을 적용하는 실험에서도 성공적인 결과를 보였다고 밝혔다. MILS의 실험 결과: 기존 모델과 비교해 경쟁력 있는 성능 연구진은 MILS의 성능을 기존의 멀티모달 모델들과 비교 평가했다. 대표적인 실험 결과는 다음과 같다. 이미지 캡셔닝(Image Captioning): MILS는 기존의 이미지 캡셔닝 모델과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 기록했다. MSCOCO 데이터셋을 기준으로, BLEU4, CIDEr, METEOR, SPICE 등의 평가 지표에서 기존 모델들과 대등하거나 더 나은 성능을 보였다. 비디오 캡셔닝(Video Captioning): MILS는 MSR-VTT 데이터셋을 활용한 실험에서도 기존 비디오 캡셔닝 모델과 비교해 강력한 성능을 보였다. 특히, 훈련 없이도 기존의 HowTo100M과 VideoCC3M 데이터셋을 활용한 모델과 유사한 수준의 성능을 기록했다. 오디오 캡셔닝(Audio Captioning): Clotho 데이터셋을 활용한 실험에서는 기존의 Zero-shot Audio Captioning 모델(ZerAuCap)보다 높은 METEOR 및 SPICE 점수를 기록하며, 문맥적으로 더 정확한 캡션을 생성할 수 있음을 보여주었다. 텍스트-이미지 생성(Text-to-Image Generation): MILS를 사용해 최신 텍스트-이미지 생성 모델(예: LDM, FLUX.1)에서 품질을 향상시키는 실험을 진행했다. 연구진이 수행한 인간 평가에서 MILS를 적용한 생성 이미지가 더욱 높은 품질과 텍스트 일치도를 보였다. 스타일 변환(Style Transfer): MILS는 훈련 없이도 특정 스타일을 이미지에 적용하는 능력을 보였다. 연구진은 Gram Matrix 기반 거리 측정 방식을 SCORER로 활용해 스타일 변환을 성공적으로 수행했다. 멀티모달 산술(Cross-Modal Arithmetic): MILS는 이미지와 오디오를 결합해 새로운 텍스트 설명을 생성하는 실험에서도 효과적인 결과를 도출했다. 예를 들어, "잔디 위에 있는 학"이라는 이미지와 "해변에서 파도가 치는 소리"라는 오디오 설명을 결합하여 "해변가에서 파도를 바라보는 학"이라는 새로운 개념을 생성할 수 있었다. MILS의 확장 가능성과 AI 모델의 발전, 훈련 없이도 창작과 분석이 가능하다 MILS는 훈련 없이 멀티모달 AI 시스템을 구축할 수 있다는 점에서 기존 모델과 차별화된다. 특히, 새로운 데이터셋이나 작업에 대해 즉각적인 적응이 가능하다는 점에서 AI 연구 및 산업에서 활용 가치가 클 것으로 보인다. 연구진은 MILS의 성능이 LLM과 멀티모달 모델의 발전에 따라 더욱 향상될 것이라고 전망했다. 예를 들어, LLM의 연산 속도가 향상되거나, 컨텍스트 길이가 증가하면 MILS의 최적화 과정이 더욱 빨라지고 효율적으로 작동할 수 있다. 또한, 멀티모달 AI 모델이 개선될수록 MILS의 성능도 자연스럽게 향상될 것으로 예상된다. 향후 MILS는 영상, 3D 모델링, 로봇 비전 등 더 다양한 영역에 적용될 가능성이 있다. 특히, 실시간 비디오 분석이나 AI 기반 디자인 생성 등 보다 복잡한 멀티모달 작업에도 적용될 수 있을 것이라는 기대가 크다. 이번 연구 결과는 AI 모델이 훈련 없이도 다양한 감각 정보를 처리할 수 있음을 입증하며, 향후 AI의 멀티모달 이해 능력을 한층 더 발전시키는 계기가 될 것으로 보인다. FAQ Q. MILS는 기존 AI 모델과 어떻게 다른가요? A. 기존 모델은 이미지·오디오 이해를 위해 훈련 데이터가 필요했지만, MILS는 훈련 없이도 즉시 다양한 멀티모달 작업을 수행할 수 있습니다. LLM이 스스로 후보 답변을 생성하고, 평가 모델이 이를 검토하며 점진적으로 개선하는 방식으로 작동합니다. 이를 통해 AI가 새로운 데이터나 작업에도 빠르게 적응할 수 있습니다. Q. MILS가 실제로 어떤 성능을 보였나요? A. 이미지·비디오·오디오 캡셔닝에서 기존 훈련 기반 모델과 비슷하거나 더 나은 성능을 보였습니다. 예를 들어, 이미지 캡셔닝 실험에서 METEOR 및 SPICE 점수에서 기존 모델을 능가했습니다. 텍스트-이미지 생성 및 스타일 변환에서도 MILS 기반 생성 이미지가 더 높은 품질을 기록했습니다. Q. MILS는 앞으로 어떤 분야에서 활용될 수 있나요? A. MILS는 영상 분석, 3D 모델링, 로봇 비전 등 더 복잡한 멀티모달 작업에 적용될 수 있습니다. 실시간 AI 응용 프로그램에서 데이터 없이 즉각적으로 적응하는 시스템 개발에도 활용될 가능성이 큽니다. LLM과 멀티모달 AI 기술이 발전할수록 MILS의 활용 가능성도 더욱 커질 것입니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.18 22:19AI 에디터

대교, 교육업계 첫 EMM 구축···지란지교시큐리티서 수주

지란지교시큐리티(대표 조원희)는 대교 EMM(Enterprise Mobility Management) 기반 태블릿 관리 시스템 구축 사업을 수주했다고 18일 밝혔다. B2B SECaaS 전문기업 지란지교시큐리티는 2017년부터 대교 러닝센터의 태블릿 관리 시스템을 구축하고 매년 고도화 작업을 진행해 왔다. 전국 약 1300개 러닝센터와 공부방, 5만 대 이상의 태블릿을 관리하며 컨설팅부터 시스템 구축까지 사업 전반을 담당해 왔다. EMM(Enterprise Mobility Management)은 기업에서 모바일 기기를 이용한 업무 및 데이터를 관리하는 모든 소프트웨어, 프로세스, 기술을 포함하는 개념이다. 보안성과 생산성을 동시에 고려한 기업용 모바일 통합 관리 시스템을 의미한다. 대교는 국내 교육 업계 최초로 EMM 시스템을 도입한다. 디지털 기반 교육 전환에 맞춰 선제적으로 인프라를 구축할 계획이다. 이번 사업을 통해 대교는 거점형 및 개인형 기기를 아우르는 통합 관리 시스템을 구축하고 운영 현황/정책 설정/통계 등을 일원화해 관리할 예정이다. 이를 통해 관리 효율성을 높이고 운영 비용을 30% 이상 절감할 것으로 기대된다. 백종욱 대교 디지털디바이스운영팀 팀장은 “디지털 기반 교육이 보편화됨에 따라 교육 선도 기업으로서 고객들에게 안전하고 편리한 디지털 학습 환경을 제공하고자 이번 사업을 추진했다”며 “EMM 기반 태블릿 관리 시스템 구축을 통해 특정 태블릿 종속성에서 벗어나 고객의 선택권을 확대하고 범용성과 확장성을 고려한 프로필 모드를 도입해 장기적으로 다양한 브랜드에서도 디지털 서비스를 확장할 수 있는 기반을 마련하는 것을 목표로 한다”고 말했다. 김인환 지란지교시큐리티 모바일사업본부 본부장은 “이번 사업을 수주함으로써 지란지교시큐리티의 EMM 사업 역량을 다시 한번 입증했다”며 “대교 태블릿 관리 시스템에 대한 높은 이해도와 업계 1위의 수행 능력을 바탕으로 이번 사업을 교육 업계의 대표적인 성공 사례로 만들겠다”고 강조했다. 한편 지란지교시큐리티는 기업의 정보보안 및 데이터 관리에 필수적인 솔루션과 서비스를 제공하는 B2B SECaaS 전문 기업이다. 지란지교소프트 보안사업부에서 독립 분사해 2014년 1월 설립됐다. 2016년 9월 9일, 창립 3년만에 코스닥에 상장했고, 정보보호 컨설팅 분야 대표기업 에스에스알을 인수, 자회사로 뒀다. 관계사 간 구축된 기술협력 인프라를 바탕으로 정보보안, 정보보안 컨설팅 영역에서 전문 서비스를 제공하고 있다. 주력 사업분야는 메일보안, 문서보안, 모바일보안, 악성코드 위협대응 보안이다. 스팸스나이퍼(이메일 통합보안 솔루션), 오피스하드(보안파일서버), 모바일키퍼(엔터프라이즈 모바일 통합 솔루션)는 국내 시장점유율 1위를 기록하고 있다고 밝혔다. 이와 더불어 다큐원(문서중앙화), 새니톡스(첨부파일 악성코드 대응, CDR)는 출시 이후 각 분야별 대표 솔루션으로 자리잡으며 탄탄한 라인업을 갖추고 있다고 덧붙였다. 현재 영위하는 사업 외에도 CDR, 블록체인, 클라우드, 인공지능, 생성형 AI 관련 신기술 역량 확보를 위한 R&D 투자를 이어가며 미래 성장 동력 개발에 힘쓰고 있다.

2025.03.18 17:30방은주

하사비스 딥마인드 CEO "5~10년 내 인간 수준 AI 등장"

구글 딥마인드(Google DeepMind)의 데미스 하사비스(Demis Hassabis) CEO가 인간과 동등하거나 그 이상의 능력을 가진 인공지능, 즉 범용 인공지능(AGI)이 향후 5~10년 내에 등장할 것이라고 전망했다. CNBC가 17일(현지 시간) 보도한 내용에 따르면, 하사비스 CEO는 17일 런던 딥마인드 사무실에서 열린 브리핑에서 "오늘날의 시스템은 매우 수동적이고 아직 할 수 없는 일이 많지만, 앞으로 5~10년 안에 많은 기능이 실현되면서 우리가 말하는 범용 인공지능으로 발전해 나갈 것"이라고 밝혔다. 하사비스는 AGI를 "인간이 할 수 있는 모든 복잡한 능력을 보여줄 수 있는 시스템"이라고 정의했다. 그는 "우리는 아직 거기에 도달하지 못했다. 이러한 시스템은 특정 분야에서는 매우 인상적이지만, 아직 할 수 없는 다른 일들이 있으며, 그 전에 상당한 연구 작업이 남아 있다"고 설명했다. 중국 기술 기업 바이두(Baidu)의 로빈 리(Robin Li) CEO도 지난해 AGI가 "10년 이상 걸릴 것"이라고 밝혔으며, 일부 기술 리더들의 단기간 내 돌파구 예측에 대해 반박한 바 있다. 하사비스의 예측은 다른 AI 업계 리더들이 제시한 일정보다 다소 보수적인 편이다. 인공지능 스타트업 앤트로픽(Anthropic)의 다리오 아모데이(Dario Amodei) CEO는 "거의 모든 인간보다 거의 모든 작업에서 더 나은" 형태의 AI가 "앞으로 2~3년 내"에 등장할 것으로 전망했다. 시스코(Cisco)의 제품 최고책임자 지투 파텔(Jeetu Patel)은 더 낙관적인 견해를 보이며 "2025년에는 AGI가 작동하는 의미 있는 증거를 볼 수 있을 것"이라고 주장했다. 테슬라(Tesla) CEO 일론 머스크(Elon Musk)는 AGI가 2026년까지 사용 가능할 것으로 예측했으며, 오픈AI(OpenAI) CEO 샘 알트만(Sam Altman)은 그러한 시스템이 "합리적으로 가까운 미래"에 개발될 수 있다고 말했다. 하사비스는 범용 인공지능 달성의 주요 과제로 AI 시스템이 실제 세계의 맥락을 이해하는 수준에 도달하는 것을 꼽았다. "문제는 계획 아이디어와 에이전트적 행동, 계획 및 추론을 어떻게 빠르게 일반화하고, 그런 다음 세계 모델 위에서 실제 세계에서 작동하도록 일반화할 수 있는가 하는 것이다"라고 하사비스는 설명했다. 하사비스와 구글 클라우드 컴퓨팅 부문의 CEO인 토마스 쿠리안(Thomas Kurian)은 "멀티 에이전트" AI 시스템이 현재 무대 뒤에서 주목받는 기술적 진보라고 강조했다. 하사비스는 AI 에이전트가 "스타크래프트(Starcraft)"와 같은 게임을 플레이하는 방식을 통해 "에이전트 사회" 또는 "에이전트 리그"가 경쟁하거나 협력하는 작업 모델을 언급했다. 쿠리안은 "에이전트 간 통신이 중요하며, 에이전트가 자신의 기술과 사용하는 도구를 표현할 수 있는 인터페이스가 필요하다"고 덧붙였다. ■ 기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 원문 바로가기)

2025.03.18 16:52AI 에디터

클릭 한 번에 매출 51% 증가…AI 맞춤형 비즈니스 혁명, 비법은?

기업의 96%가 주목하는 AI 맞춤화: 디지털 경험의 미래 맞춤화(Personalization)는 더 이상 새로운 개념이 아니라 급속도로 진화하는 전략이다. 기업들은 이를 통해 고객과 더 효과적으로 연결하고, 참여를 유도하며, 브랜드와의 평생 관계를 통해 고객 가치를 최적화할 수 있다. AI 시대에서 이는 더욱 중요해졌다. 테크타겟(TechTarget)의 엔터프라이즈 전략 그룹(Enterprise Strategy Group) 분석가들에 따르면, "고객에게 원활하고 개인화된 디지털 경험을 제공하는 것은 모든 시장에서 운영되는 기업들의 주요 과제이며, 이는 경쟁 우위와 브랜드 충성도를 높이는 역할을 한다." 시장 수요의 증가와 진화로 인해 기업들은 더욱 정교하고, 유연하며, 강력한 시스템을 개발해야 한다는 압박을 받고 있다. 이러한 시스템은 대규모 맞춤화를 제공하면서도 각 상호작용이 진정성 있고 의미 있게 느껴지도록 해야 한다. 가용 콘텐츠의 폭발적 증가와 디지털 구매 옵션의 확산은 고객들의 구매 방식에 근본적인 변화를 가져왔다. 이러한 맞춤화 혁명의 최전선에 인공지능(AI)이 있다. AI 기반 맞춤화는 세계에서 가장 성공적인 마케터들뿐만 아니라, 대기업에 맞서 경쟁하려는 민첩하고 희망에 찬 스타트업들이 사용하는 강력한 도구다. 이 기술은 기업들이 다양한 사용 사례에 걸쳐 가치 있는 비즈니스 기회를 식별하고 활용하는 데 도움을 준다. 맞춤화는 이론적 가능성이 아닌 실제 비즈니스 환경에서 측정 가능한 상당한 이점을 가져온다. 예를 들어, 소매업체들은 블랙 프라이데이 판매 기회를 최적화하고 전환율을 크게 확대하는 데 맞춤화를 활용하고 있다. 단순 인사말에서 실시간 개인화까지: 35%의 기업이 최우선 과제로 삼는 맞춤형 경험 맞춤화란 무엇인가? 이 분야의 선두주자인 콘텐트풀(Contentful)이 제시한 정의는 다음과 같다. "맞춤화는 기업이 공감을 통해 고객과 더 가깝고 수익성 있는 관계를 구축할 수 있게 한다. 실제 맞춤화 과정은 정보, 제안 또는 전체 경험과 같은 무언가를 개별 고객이나 전체 고객 세그먼트의 우선순위와 선호도에 맞게 조정하는 것을 포함한다. 이러한 개인들이 원하고 필요로 하는 것을 예상함으로써, 기업은 고객이 가치 있다고 느끼게 만들어 더 긍정적인 사용자 경험을 창출한다." 맞춤화는 판매, 마케팅, 고객 서비스, 교육/훈련 등 기업 활동에서 중요해졌지만, 초기의 맞춤화 단계는 매우 단순했다. 맞춤화는 진정한 인간적 상호작용에서 디지털 지름길로 발전했다. 예를 들어, 의미 있는 맞춤형 경험 대신, 많은 초기 디지털 노력은 "안녕하세요 (이름)" 같은 수준이나 일반적인 대량 메시지에 그쳤다. 이는 실제로 개인적 연결을 단순한 메일 병합 필드로 축소시켰다. 맞춤화가 큰 변화를 가져오기 시작한 것은 기업들이 구매 이력, 쇼핑 선호도, 이메일 선호도, 지역화와 같은 자체 데이터를 활용하여 판매와 마케팅을 훨씬 더 세분화된 수준으로 미세 조정하기 시작하면서부터다. 이로써 마케팅 팀은 개별 방문자에게 애플리케이션 레이아웃을 맞춤화하고, 채널에 구애받지 않는 맞춤형 구매 여정을 제공하거나 선제적인 고객 서비스 및 지원을 제공할 수 있게 되었다. 현재 AI와 현대화된 맞춤화 플랫폼과 같은 강력한 기술들은 개별화된 방식으로 고객과 연결할 수 있는 더욱 흥미롭고 혁신적인 방법의 가능성을 약속한다. 이러한 미래의 맞춤화는 음성 기반 상호작용, 맞춤형 가상 상점과 같은 트렌드로 특징지어질 것이다. 또한 적절한 개인정보 보호 및 보안 가드레일로 관리될 것이다. AI는 이러한 맞춤화의 다음 단계를 위한 촉매제로, 네이티브 인텔리전스, 자동화, 맥락적 관련성, 특히 지속적인 최적화를 제공한다. AI 기반 제안은 기업이 데이터와 콘텐츠를 분석하여 더 정확하고 관련성 높은 특정 대상 제안을 위해 콘텐츠를 지속적으로 최적화할 수 있게 한다. AI 기반 지속적 최적화는 특정 비즈니스 목표에 맞는 사용 준비가 된 대상 세그먼트 개발을 촉진하며, 방문자 행동 이해, 인사이트 분석, AI 기반 추천으로 신속한, 실험을 가능하게 한다. 이러한 강화된 기능은 효과성과 전례 없는 AI 기반 맞춤화 및 효율성을 결합하여 맞춤화를 비즈니스 기회의 강력한 원동력으로 변모시킨다. 이는 더 빠르고, 더 저렴하며, 더 적은 마찰로 결과를 달성하는 것을 의미한다. 그러나 AI 기반 맞춤화 솔루션은 기업이 대상 고객의 피로도를 피하고, 메시지 포화로 인한 고객 거부감을 방지하며, 잠재 고객과 고객의 관심과 선호도를 유지하는 방법을 이해하는 데 도움을 주어야 한다. AI 기반 맞춤화로의 전환은 아직 비교적 새롭지만 빠르게 속도를 내고 있다. 엔터프라이즈 전략 그룹 연구에 따르면 기업의 96%가 디지털 경험 플랫폼(DXP)에 AI를 사용하거나 고려 중이며, 6개 기업 중 1개는 이미 AI를 광범위하게 사용하여 "고도로 맞춤화된 디지털 경험의 기초"라고 부른다. 그리고 맞춤화는 DXP용 AI 솔루션 채택의 중요한 동인이다. 같은 연구에서 기업의 35%가 맞춤화를 DXP 이니셔티브의 최상위 사용 사례라고 말한다. 데이터 사일로부터 보안 문제까지: 기업이 맞춤화 여정에서 직면하는 8가지 장애물 맞춤화의 중요성과 가치에 대한 논쟁은 없지만, 많은 기업들이 이러한 솔루션을 개발, 배포 및 전달하는 데 어려움을 겪고 있다. 맞춤화는 AI, 특히 생성형 AI(GenAI)의 놀라운 발전 덕분에 더욱 영향력 있고 달성 가능해졌지만, 모든 기업이 맞춤화를 최대한 활용하려 할 때 직면하는 다양한 문제를 완전히 이해하지는 못한다. 이러한 도전 과제로는 시간, 비용, 아키텍처/인프라 복잡성, 명확한 전체적인 비즈니스 목표 부재와 같은 요인으로 인해 다양한 맞춤화 접근법을 효율적으로 실험할 수 없는 점이 포함된다. 또한 팀과 도구 전반에 걸친 여러 데이터 사일로의 존재는 기업이 고객에 대한 완전하고 실시간 이해를 얻지 못하게 함으로써 AI를 정확하게 구동하고 규모에 맞는 동적 맞춤화를 제공하는 데 필수적인 부분을 방해한다. 효과적인 맞춤화 전략을 만들고 고급 기술 솔루션의 잠재력을 활용하는 데 있어서의 전문지식 부족, 머신러닝, AI 및 데이터 과학 분야의 적절한 기술을 개발하거나 확보해야 하는 필요성, 특히 고객의 개인 정보 보호와 관련된 사이버보안 위험에 대한 우려도 있다. 맞춤화 데이터를 고객 아웃리치, 채널 참여, 지역별 캠페인, 가격 테스트, 마케팅 캠페인 개발과 같은 다양한 마케팅 사용 사례에 활용할 수 없는 점, 더 많은 기능과 목표가 결국 더 많은 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹을 필요로 함에 따라 AI 인프라 비용 증가 가능성을 완전히 이해하고 피하는 데 있어서의 장애물도 있다. 경쟁사들이 보편적으로 새로운 도구, 새로운 접근법, 새로운 기술을 통해 맞춤화를 활용하려는 노력을 강화하고 있는 것도 도전 과제다. AI 기반 맞춤화를 통한 경쟁사들의 가속화되는 노력보다 한 발 앞서 나가야 한다는 요구는 위협적이면서도 성공에 필수적이다. 전환율 51%, 클릭률 600% 증가: 펫스 델리와 러거블의 AI 맞춤화 성공 스토리 블랙 프라이데이는 소매업체들이 누적된 소비자 수요를 활용하여 극적인 휴일 판매 가속화를 위한 발판으로 삼는 데 큰 기대를 주는 원천이다. 블랙 프라이데이는 콘텐트풀과 협력하여 두 가지 완전히 다른 유형의 소매업체를 위한 맞춤화를 사용할 수 있는 좋은 기회임이 입증되었다. 유럽 직접 소비자 펫푸드 시장의 선두 주자인 펫스 델리(Pets Deli)는 고품질 사료를 찾는 반려동물 주인들에 중점을 둔다. 이 소매업체는 이 시장에서 성공적인 실적을 기록했지만, 전환율의 상당한 확대로부터 많은 재정적, 운영적 이점을 얻을 수 있다고 이해했다. 콘텐트풀의 나인테일드(Ninetailed) 솔루션과 협력하여, 펫스 델리는 어떤 가격 전략이 가장 효과적인지 식별하는 방법을 배우고 그에 따라 전술을 조정할 수 있었다. 결과는 인상적이었다: 펫스 델리는 이탈률이 10% 감소하면서도 판매 전환율이 놀라운 51% 증가했다. 이러한 결과의 핵심은 펫스 델리가 고객에게 추가 노력을 요구하지 않고, 쉽게 확장할 수 있으며, 소매업체의 시장 기회를 크게 확대한 맞춤형 프로모션을 실행할 수 있는 능력이었다. 맞춤화를 통해 블랙 프라이데이 기회를 활용한 또 다른 성공적인 소매업체는 고품질이면서도 세척 가능한 러그를 전문으로 판매하는 온라인 소매업체 러거블(Ruggable)이다. 러거블은 기존 기술 스택 내에 맞춤화 플랫폼을 통합하여 시간에 민감한 프로모션을 더 쉽게 출시하고자 했다. 콘텐트풀을 사용하여, 러거블은 사용자가 거래를 찾기 시작하는 바로 그 순간에 개별화된 콘텐츠와 프로모션을 게시할 수 있었고, 이로써 러거블의 내부 팀이 맞춤화로부터 얻는 성과를 실시간으로 볼 수 있게 되었다. 그 결과, 러거블은 전환이 25% 급증하고 클릭률이 600% 증가했으며, 동시에 까다로운 고객들을 위한 고객 경험이 크게 향상되었다. 이처럼 AI 기반 맞춤화 솔루션은 기업들이 전통적인 AI 이전 패러다임에서는 놓치고 있었을 수 있는 수익 잠재력을 발휘할 수 있게 해준다. 그러나 기업들이 점점 더 새로운 아이디어, 기회, 제품 및 서비스를 촉발하기 위해 맞춤화를 찾는 가운데, 많은 기업들이 AI를 기술 스택에 통합할 시기와 방법을 식별하는 데 어려움을 겪고 있다. 이러한 기업들은 콘텐트풀과 같은 경험 많고 시장에서 입증된 기술 파트너로부터 AI 기반 맞춤화 플랫폼과 도구를 찾고 평가해야 한다. 파트너 AWS 및 자체적인 광범위한 파트너 생태계와 협력하여, 콘텐트풀은 혁신, 유연성, 실험, 민첩성, 보안 및 회복력을 촉진하는 AI 기반 맞춤화 접근법을 배포한다. FAQ Q: AI 기반 맞춤화란 정확히 무엇이며 어떻게 작동하나요? A: AI 기반 맞춤화는 인공지능을 활용해 고객 데이터를 분석하고 개인별로 맞춤화된 경험을 제공하는 기술입니다. 고객의 과거 행동, 선호도, 인구통계학적 정보를 분석하여 개인별 콘텐츠, 제품 추천, 마케팅 메시지를 생성하며, 지속적으로 학습하고 최적화합니다. Q: 중소기업도 AI 기반 맞춤화를 도입할 수 있나요? A: 네, 중소기업도 클라우드 기반 AI 맞춤화 솔루션을 통해 이 기술을 활용할 수 있습니다. 오늘날 많은 서비스 제공업체들이 다양한 규모의 기업을 위한 확장 가능한 솔루션을 제공하고 있어, 초기 투자 비용이나 기술적 전문지식 없이도 맞춤화의 이점을 누릴 수 있습니다. Q: AI 맞춤화를 도입할 때 고객 개인정보 보호는 어떻게 보장되나요? A: 효과적인 AI 맞춤화 솔루션은 처음부터 데이터 개인정보 보호와 보안을 고려하여 설계됩니다. 이에는 데이터 암호화, 사용자 동의 관리, 규제 준수 기능, 투명한 데이터 사용 정책이 포함됩니다. 기업은 관련 개인정보 보호법을 준수하고 고객 데이터를 책임감 있게 사용함으로써 신뢰를 구축할 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.18 16:41AI 에디터

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