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테슬라 추격 中 전기차, 휴머노이드 로봇 전쟁 참전

중국 전기차 업체들이 휴머노이드 로봇 시장 진출을 적극 꾀하고 있다. 전기차 선두업체 테슬라의 행보를 뒤따르는 모습이다. 23일 업계 등에 따르면 중국 전기차 업체들이 휴머노이드 로봇 전담팀을 꾸리고 연구개발(R&D)에 대규모 자금을 쏟아붓고 있다. 최근 중국 전기차 업체 샤오펑은 향후 20년간 휴머노이드 로봇 연구개발과 상용화에 최대 1천억 위안(약 20조 2천억원)을 투자하겠다는 중장기 계획을 밝혔다. 샤오펑은 테슬라 휴머노이드 로봇 '옵티머스'와 경쟁하기 위해 '아이언'을 개발했으며, 지난해 처음 공개했다. 테슬라는 지난 2021년 'AI 데이' 행사에서 옵티머스 개발 계획을 발표했으며, 이듬해 프로토타입을 공개했다. 지난 2023년 옵티머스 2세대를 선보이며 꾸준히 휴머노이드 로봇 개발에 나서고 있다. 지난해부터는 테슬라 공장에 로봇을 시범 투입하고 있는 것으로 알려졌다. 지난해 3세대 모델이 공개되지 않은 만큼 올해 AI 데이에서는 3세대 모델이 공개될 가능성이 높을 것으로 관측된다. 지난해 4분기 실적 컨퍼런스콜에서 일론 머스크는 올해 1천대 옵티머스를 제조해 테슬라 공장에 투입할 예정이라고 밝혔다. 중국 전기차 업체들이 앞다퉈 휴머노이드 로봇 전담팀을 꾸리고 개발에 적극 나선 것은 테슬라의 옵티머스 공개 이후다. 머스크는 옵티머스를 두고 향후 10조 달러(약 1경 4천600조원) 이상의 수익을 창출할 가능성이 있는 제품이라고 호언한 만큼 향후 유망한 산업이라고 본 것이다. 중국 최대 전기차 업체 BYD는 지난해 휴머노이드 로봇 등 AI 제품 개발을 위한 전담팀을 구성하고 1천억 위안 투자 계획을 발표했다. 지난해 리샹 리오토 CEO도 휴머노이드 로봇 시장 진출 계획을 언급했다. 다만, 완전한 무인 자율주행, 이른바 레벨4(고도 자동화) 단계의 기술을 달성한 이후에 로봇 개발에 착수하겠다는 전략이다. 전기차 시장에서 상대적으로 부진한 중국 자동차 업체들도 마찬가지다. 광저우자동차그룹(GAC)은 지난해 12월 상하이에서 3세대 휴머노이드 로봇 '고메이트'를 공개했으며, 내년부터 소규모 생산을 시작해 향후 대량 생산을 목표로 한다. 창안자동차도 지난해 11월 향후 5년 간 500억 위안(약 10조원) 이상을 투자해 휴머노이드 로봇과 자동차 생태계 로봇을 개발하겠다는 계획을 발표했다. 2027년까지 휴머노이드 로봇을 출시하는 것이 목표다. 최근 인공지능(AI) 기술 고도화로 휴머노이드 로봇 시장은 빠르게 성장할 것으로 관측된다. 글로벌 시장조사업체 포천 비즈니스 인사이트에 따르면, 휴머노이드 로봇 시장은 2023년 24억3천만 달러(약 3조5천억원)에서 2032년 660억 달러(약 96조7천억원)로 성장할 것으로 분석됐다. 이 기간 연평균 성장률(CAGR)은 45.5%에 달할 것으로 전망했다.

2025.03.23 09:16류은주

KT 신규 AI 브랜드..."K인텔리전스"

KT가 새로운 AI 마스터 브랜드인 'K인텔리전스'를 선보인다고 23일 밝혔다. K인텔리전스는 KT와 대한민국을 상징하는 'K'에 '지능'이라는 뜻의 'intelligence'를 결합한 신규 브랜드 명이다. K인텔리전스는 대한민국 AI 산업 발전과 고객들의 삶의 질 향상에 기여하는 KT의 AI 상품과 서비스를 대표한다. KT는 팔만대장경에서 빅데이터 센터까지 한국인의 태생적 AI DNA를 재조명하는 광고를 론칭했다. KT는 새로운 브랜드 출시에 맞춰 수원 KT위즈파크를 'AI 스타디움'으로 새롭게 단장했다. 국내 프로 스포츠 경기장에 AI 기술이 도입된 것은 이번이 처음이다. AI 스타디움은 KT가 AI 솔루션 기업 '슈퍼브에이아이'와 함께 개발한 KT CCTV AI 영상분석을 활용해, 경기장 내 혼잡도를 관중에게 실시간으로 안내하며 안전한 관람을 유도한다. 스카이 박스에서는 '하이오더' 시스템이 도입돼 주문한 음식이 좌석까지 배달되는 스마트 주문 서비스로 관람객들의 편의를 높였다. 아울러 AI 스타디움에서는 kt ds의 AI 기반 실시간 번역 자막 서비스가 외국인 팬들의 경기 관람을 지원한다. KT는 AI 스타디움의 시작을 기념해 22일 2025 KBO리그 정규시즌 개막전 경기에서 350대의 드론을 사용한 K인텔리전스 세리머니를 선보여 야구 팬들에게 즐거움을 안겼다. KT는 AI 휴먼 기술을 적용한 선수와 팬 사이 실시간 소통 이벤트, 생성형 AI 고객 체험 이벤트 등을 통해 더 많은 고객이 AI 스타디움에서 K인텔리전스를 경험할 수 있게 노력할 계획이다. 윤태식 KT 브랜드전략실장은 “향후 다채로운 광고 캠페인과 고객 소통형 브랜드 경험을 전달하며 K인텔리전스의 브랜드 인식 제고에 힘쓸 것”이라고 말했다.

2025.03.23 09:11박수형

물적분할 나선 로보티즈, '자율주행 적자' 부담 덜까

로봇 제조업체 로보티즈가 장기간 적자를 보고 있는 자율주행 사업부를 별도 자회사로 분할한다. 22일 공시에 따르면 로보티즈는 오는 5월 2일 임시주주총회를 열고 자율주행로봇 사업 부문 '로보이츠'(가칭)의 분할계획서 승인의 건을 안건으로 상정한다. 안건이 승인되면 로보이츠는 오는 6월 1일 로보티즈에서 물적 분할된다. 로보티즈는 신설법인 로보이츠의 발행주식 전부를 배정받는다. 로보티즈 측은 분할 목적에 대해 "자율주행 사업 부문의 개발 비용이 큰 비중을 차지하고 있어 적자가 지속되고 있다"며 "단순·물적분할 방식으로 분할신설회사를 설립함으로써 이를 해소하고자 한다"고 밝혔다. 로보티즈는 분할을 통해 흑자 전환과 사업 특성에 맞는 전문성을 확보하고, 피지컬 인공지능(AI) 시장 선점을 위한 액츄에이터 사업 부문에 집중한다는 계획이다. 로보이츠는 기업과 소비자 간 거래(B2C) 서비스에 특화시키고 투자 유치에 용이하게 할 방침이다. 로보티즈 측은 "분할 목적이 분할신설회사의 상장 추진으로 분할존속회사의 가치를 훼손할 목적이 아니다"라며 "분할신설회사는 5년 이내에 증권시장에 상장예비심사를 신청할 계획이 없다"고 강조했다. 로보티즈는 1999년 설립된 로봇 전문기업이다. 로봇을 구성하는 핵심 구동 부품인 '액추에이터'를 주 먹거리로 삼고 있다. LG전자가 2017년 90억원을 투자해 현재까지 2대 주주로 올라 있다. 2019년까지는 로봇 기업 중 드물게 안정적인 매출 성장과 꾸준한 영업이익을 내왔다. 다만 2018년 상장할 무렵 새 먹거리로 자율주행로봇을 지목하고 연구에 나서면서 적자폭을 키워왔다. 로보티즈는 지난해 매출 약 300원, 영업손실 약 29억원을 기록했다. 자율주행로봇 사업 부문은 연간 매출이 4억6천만원에 그쳤다.

2025.03.23 09:11신영빈

KT, 고려대 민족문화연구완과 한국적 AI 개발 맞손

KT가 고려대 민족문화연구원과 업무협약을 맺고 한국적 AI 개발 연구 협력에 나선다. 민족문화연구원과 협력을 통해 KT는 한국인의 사고방식과 정서를 잘 이해하고 한국의 역사와 철학, 사회를 기반으로 하는 '한국적 AI' 개발에 필요한 한국학 분야의 방대한 고품질 데이터를 확보하게 됐다. KT는 상반기 중 상용화를 목표로 한국적 AI 개발을 추진하고 있다. ▲고려대 한국어대사전을 비롯한 다양한 한국어 사전데이터 ▲한국현대소설사전과 근대간행물사전 등의 백과사전데이터 ▲민족문화연구 총서 등 민연의 방대한 한국학 데이터를 활용해 보다 정교한 한국적 AI 개발에 속도를 높인다는 계획이다. 이번 협력에 앞서 지난해부터 양측은 한국적 AI 개발에 대한 사명감과 그 방향성에 대한 깊은 공감대를 바탕으로 이를 위해 어떤 데이터를 어떻게 활용하는 것이 가장 적절한지 함께 연구하며 심도 있는 논의를 이어왔다. 이외에도 KT와 민연은 한국적 AI 발전을 위한 연구 협력 프로젝트를 지속 추진한다. AI가 특정 사고나 정서에 대한 편향성 없이 한국의 역사관이나 국가관을 적확하게 담아낼 수 있도록 AI 데이터 품질 향상, 한국적 AI 가치관 연구 등 공동 연구를 진행하고 그 성과를 공유할 예정이다. 오승필 KT 기술혁신부문장은 “민족문화연구원이 보유한 방대한 한국의 정서와 지식 기반의 고품질 데이터 확보가 한국적 AI 기반 마련에 큰 도움이 될 것으로 기대한다”며 “한국적 AI 연구 개발을 위해 국내 다양한 기관과의 협력을 지속 확대할 계획”이라고 말했다.

2025.03.23 09:00박수형

버즈니 고재현 팀장 "10년 쌓은 쇼핑데이터 ,타사 AI와 한끗 차 만들어"

“버즈니는 단순히 '영상의 핵심을 요약해줘'와 같은 동작을 수행하는 제품을 개발하지 않는다. 어떤 유형의 하이라이트가 적합한지 사전에 정의하고 실제 홈쇼핑 업계에서 고급 PD 인력들이 하이라이트라고 평가한 구간 대상으로 학습된 모델을 통해 정교한 자체 평가 기준을 보유하고 있다. 일반적인 LLM으로 구축된 프로덕트들이 잡아내지 못하는 어떤 '한 끗'의 가치를 제공할 수 있다.” 버즈니는 10년 이상 쇼핑 관련 데이터 축적과 경험을 바탕으로 빠르고 효과적인 AI 솔루션을 제공하고 있다. 버즈니 에이플러스AI 사업부 고재현 팀장 설명처럼, 버즈니의 풍부한 자체 데이터로 학습된 AI 기술은 차별화된 성능을 자랑한다. 버즈니의 커머스AI 구독 서비스인 에이플러스AI는 AI 전문가 없이도 쉽게 도입할 수 있는 서비스로, 숏폼AI, 챗봇, 추천, 리뷰 등 다양한 기술을 제공한다. 그 결과 서비스 1년 만에 주요 이커머스 기업들과 계약을 체결하며 초기 대비 10배 이상의 매출 성장을 이뤘다. 이 제품의 경쟁력은 다년간 축적된 방대한 커머스 데이터와 이를 활용한 기술력에 있다. 에이플러스AI의 숏폼AI는 이커머스 영상 데이터를 기반으로 자동 영상 편집을 지원하며, B2B 및 B2C 제품으로 개발되고 있다. 고재현 팀장은 AI 사업부 에이플러스AI에서 이커머스 데이터를 활용한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 및 인공지능(AI) 제품 개발을 주도하고 있다. 그는 최근 거대언어모델(LLM)과 같은 범용 AI 기술이 비약적으로 발전하고 있으나, AI의 성공적 도입을 위해서는 문제정의, 데이터, 모델적용이라는 세 가지 요소가 조화를 이뤄야 한다는 생각이다. 고 팀장에 따르면 에이플러스 AI의 기술은 영상 제작 도메인에서의 피드백을 통해 발전해 왔다. 비전문가도 쉽게 짧은 형식 영상을 제작할 수 있도록 하는 것이 서비스 목표다. 특히 영상 제작 과정의 효율성을 크게 향상하는 데 기여하고 있다. 고 팀장은 “숏폼AI를 도입한 기업들은 100% 자동화된 프로세스를 통해 제작 인력을 최소화하고 높은 효율성을 달성했다. 또 홈쇼핑모아의 '30초 홈쇼핑' 같은 서비스는 높은 참여도를 기록하며 숏폼 영상의 강력한 서비스 효과를 입증했다”면서 “이런 성공 사례는 숏폼AI 도입을 고려하는 기업들에게 긍정적인 영향을 미치고 있다”고 설명했다. 이어 그는 “버즈니는 text-to-video 기술 발전과 같은 시장 흐름에 맞춰 다양한 기능을 개발하고 있다”며 “특히 URL 기반 숏폼 생성, 클립 최적화 기능, 워크플로우 UI 등 새로운 기술을 통해 숏폼AI의 활용도를 확대할 계획이다. 고객사가 지속 가능한 이익을 창출할 수 있도록 제품을 고도화할 예정”이라고 밝혔다. [다음은 고재현 팀장과의 일문일답] Q. 간단한 자기소개 한다면? 버즈니의 AI 사업부인 에이플러스AI에서 프로덕트팀 팀장을 맡고 있다. 버즈니가 10여 년 동안 모바일 홈쇼핑 플랫폼 홈쇼핑모아를 운영하며 축적한 데이터를 바탕으로 실용인공지능 기술을 연구 및 개발해, 이커머스향 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 제품화하는 역할을 담당하고 있고, 다양한 AI(AIaaS)제품을 시장에 공급하고 있다. 최근 몇 년 새 LLM을 필두로 API레벨에서 활용할 수 있는 범용 AI기술이 비약적으로 발전하면서 많은 기업이 AI Native를 천명하고 있다. 하지만 도메인의 특수성을 띠고 있는 대부분 기업에서의 AI 활용 로드맵을 고려하면, 기업의 AI 비즈니스 적용은 '문제정의, 데이터, 모델적용'의 삼박자가 맞아떨어져야 한다고 생각한다. 그런 면에서 이미 이커머스 분야에서 10년 넘게 축적한 데이터와, 그 데이터를 활용해 특수한 문제(예를 들면 이커머스 검색이나 추천, 리뷰 분석과 같은)를 정의하고 해결해 본 경험이 있는 버즈니는 LLM을 위시한 AI 기술을 통해 가장 빠른 성공 경험을 제공할 수 있다는 강한 자신감을 갖고 있다. Q. 버즈니 신규 비즈니스인 '에이플러스AI'를 설명한다면? '에이플러스AI'는 내부에 AI 전문가가 없어도 구독 방식으로 쉽게 원하는 커머스AI 기술을 도입할 수 있는 커머스AI 구독 서비스다. 에이플러스AI는 크게 ▲숏폼AI ▲챗봇 ▲상품요약 ▲상품 카탈로그 ▲추천 ▲검색 ▲리뷰 ▲상품 마케팅 AI 기술로 구성돼 있다. 해당 기술들은 버즈니가 실제 커머스 서비스(홈쇼핑모아)를 운영하며 '매출 증대', '비용 감축', '효율성 향상' 효과를 냈던 커머스 AI 기술로 구성돼 있다. 버즈니 에이플러스AI는 출시 1년 만에 CJ온스타일 등 주요 이커머스사 8곳에 커머스AI 기술 공급 계약을 체결했다. 이 기간 버즈니의 AI 비즈니스 매출도 출시 초기 대비 10배 이상 증가했다. AI의 성능은 양질의 대규모 데이터 유무가 결정한다. 버즈니 에이플러스AI의 경쟁력은 다년간 쌓아온 커머스AI 기반 기술로 대규모 정제된 커머스 데이터를 확보하고 있다는 점이다. 18개 홈쇼핑사(데이터홈쇼핑사 포함)의 1억 건 이상의 상품 데이터, 월간 1천만 명에 달하는 사용자 데이터, 100만개 상품 이미지 학습 데이터, 14만개 영상 데이터 등 있다. Q. 에이플러스AI가 제공하는 기술 중 숏폼AI는? 에이플러스 숏폼AI는 AI 에이전트 시장에서 버즈니가 전략적으로 집중하고 있는 제품 중 하나다. 버즈니가 보유한 수많은 이커머스 영상데이터(홈쇼핑 라이브 방송 영상)를 바탕으로 개발한 영상 하이라이트 베이스라인 모델을 근간으로 현재 자동 영상 편집 에이전트라는 방향성을 가지고 지속적인 개발을 진행하고 있다. 지난해 처음 출시한 숏폼AI는 상품의 소구를 중심으로 하는 이커머스 영역에서 버즈니가 그동안 쌓아온 도메인 지식(Domain Knowledge)을 바탕으로 탄생했다. 출시 이후 4개 이상의 홈쇼핑업체와 개념증명(PoC)를 진행했다. 해당 PoC의 목적은 단순 소구력이 아닌 영상언어에 대한 이해와 실제 영상제작 프로세스에 대한 도메인 학습이었다. 이 PoC 과정을 통해 모델의 영상 산업 내 범용성을 확장했고, 이렇게 개선된 모델을 바탕으로 올해는 숏폼AI를 구독형 B2C 프로덕트로도 개발 중이다. 이와 별개로 B2B영역에서는 현재 CJ온스타일 등 3개의 홈쇼핑사에 자동 또는 반자동 AI 숏폼 편집툴을 제공하고 있다. 숏폼AI는 Long-form to Short-form에 대한 편집 및 자동생성에 대한 기능을 지원하고 있다. 그밖에 이커머스 영상 도메인에 대한 이해와, 실제 영상 제작 산업과의 끊임없는 피드백루프에 근거해 영상문법을 이해하지 못하는 일반 크리에이터라도 손쉽게 숏폼 영상을 제작할 수 있는 툴을 만드는 것이 우리의 비전이다. Q. 고객사는 어떤 이유로 숏폼AI를 도입하려고 하나. 그들이 기술로 풀고 싶어 하는 문제는? 2024년 말 기준 쇼핑, 패션 카테고리 상위 20개 앱을 살펴보면 12개 앱에서 별도의 숏폼지면을 운영하며, 숏폼콘텐츠 기반의 플랫폼 체질 변화를 도모하고 있다. 실제로 숏폼 중심으로 개편된 서비스 지면에서 기존 대비 거래액 및 리텐션이 크게 향상된 사례들이 속속 등장하고 있다. 이처럼 숏폼 중심의 서비스 개편을 도모하기 위한 핵심 키워드는 '숏폼의 양'이다. 숏폼 지면이란 결국 기존 클릭베이스의 사용자 경험이 아닌 스와이프 베이스의 사용자 경험으로의 전환을 의미하기 때문에, 무한 스와이프 환경에서 탐색 가능한 대상 숏폼의 수가 많아야만 시도할 수 있는 전략이기 때문이다. 그리고 바로 이 지점이 기업들이 버즈니 숏폼AI를 찾는 이유다. 긴 영상을 숏폼 영상으로 제작하는 것은 아예 새로운 영상을 창작하는 것에 비해 간단한 작업이리라 생각되지만, 실제 이 업무를 사람 실무자가 수행하게 되면, 업무의 효율성을 높이기 어렵다. 일단 1시간여의 원본영상에서 어떤 구간들을 선택해야 하는지, 또 선택했다면 어떤 디자인 에셋들을 올려야 하는지, 자막은 어떻게 입힐지 등 생각보다 많은 영역에서 사람의 품이 든다. 그러나 우리 숏폼AI를 사용하게 되면, 5분 안에 자동으로 숏폼 영상이 생성된다. 만약 추가 편집이 필요한 경우에는 자체적으로 구축한 편집 UI상에서 미리 선별된 하이라이트 구간들에 대한 편집을 추가로 할 수 있어 고효율의 작업환경 구축이 가능하다. 만약 원본 영상 데이터를 연동하게 되면 별도의 업로드 절차도 필요 없이 미리 생성된 영상들을 바로 자사 서비스에 전시할 수 있는 형태다. 결국 빠르게 숏폼 리소스를 확보해야 하지만 관련 인력이 부족한 기업들이 주로 버즈니 숏폼AI를 찾고있다. Q. 여러 숏폼AI 관련 기술 중 버즈니 숏폼AI를 도입해야 하는 이유 혹은 버즈니만의 경쟁력은? 시장에는 이미 Long-form to Short-form과 관련된 다양한 서비스들이 존재한다. 그런데도 기업들이 버즈니 숏폼AI를 찾는 이유는 명확하다. '서비스' 즉 최종적으로 숏폼이 활용될 지면과 그 시나리오를 이해하고 있는 제품이기 때문이다. 버즈니는 단순히 '영상의 핵심을 요약해줘'와 같은 동작을 수행하는 제품을 개발하지 않는다. 완성된 숏폼이 전시될 지면에 따라 어떤 유형의 하이라이트가 적합한지 사전에 정의하고 실제 홈쇼핑 업계에서 고급 PD인력들이 하이라이트라고 평가한 하이라이트 구간들을 대상으로 학습된 모델을 통해 정교한 자체 평가기준을 보유하고 있다. 따라서 일반적인 LLM으로 구축된 프로덕트들이 잡아내지 못하는 어떤 '한 끗'의 가치를 제공할 수 있다. 커머스 영상의 하이라이트를 찾는 것은 생각보다 복잡한 문제다. 스포츠 영상처럼 득점 장면이라는 명확한 하이라이트 기준이 없다. 한 시간 내내 상품의 장점을 설명하기 때문에 어떤 구간이 하이라이트인지 판단하기가 쉽지 않다. 게다가 자연어만으로는 시각적으로 의미 있는 장면을 찾기 어렵고, 카테고리별로도 하이라이트의 기준이 다르다는 점까지 더해져 복잡성이 높다. 버즈니는 홈쇼핑모아를 통해 홈쇼핑사에서 제공받는 다양한 데이터(원본 영상, 하이라이트 영상, 상품 정보, 리뷰 정보 등)를 복합적으로 활용해 카테고리별 평가 항목을 정의하고, 이를 기반으로 복합적인 모델을 개발했다. 시각 정보를 우선으로 하되, 쇼호스트의 멘트를 기반으로 의미론적 보충을 하는 방식을 택했으며, 특히 사용자의 의도를 더 정확히 파악하기 위한 연구가 2024 EMNLP industry track에 채택되기도 했다. 또한 제품 기획 초기부터 MVP를 바탕으로 실제 업계의 피드백을 획득하며 발전한 형태의 제품으로 기업레벨에서 '숏폼을 만든다'고 했을 때의 프로세스를 제품 내에서 충분히 만족시켜 줄 수 있는 형태의 프로덕트라고 자부한다. Q. 실제로 숏폼AI를 도입한 고객사가 실제 얻은 효과는? 현재 버즈니 숏폼AI는 CJ 온스타일, 신세계라이브쇼핑과 쇼핑엔티에 적용돼 있고, 콘텐츠 제작 업체와도 PoC를 진행하고 있다. 숏폼AI를 도입한 고객사가 얻은 가장 큰 효과는 '100% 자동화'다. 실제 신세계라이브쇼핑의 경우 별도의 제작인력 없이 기획 인력만으로 100% 자동화된 숏폼 생성 프로세스(방송종료-데이터인입-분석-생성-다운로드)를 통해 획득한 숏폼 클립들을 별도의 지면에서 전시해 활용하며 리소스 효율을 극대화하고 있다. 또 홈쇼핑모아에서도 숏폼AI 기술이 들어간 '30초 홈쇼핑'을 운영 중이다. 30초 홈쇼핑의 경우 실제 홈쇼핑모아에서 운영중인 모든 탐색 영역을 통틀어 가장 높은 서비스 참여도(Engagement Depth, PV/UV)를 기록하고 있을 정도로 이용자의 반응이 좋다. '30초 홈쇼핑'의 참여도는 배포 첫 주 대비 35%이상 증가하며 지속적인 향상 추세를 보이고 있다. '30초 홈쇼핑'에 진입한 이용자는 타 영역대비 가장 많은 상품을 탐색하고 있으며, 홈쇼핑의 꽃인 생방송 상품이 포함되지 않았음에도 홈쇼핑 시청자들이 주인 홈쇼핑모아 이용자를 대상으로 이러한 성과를 도출해 냈다는 점에서 숏폼이 지닌 서비스 파워를 체감할 수 있다. 이처럼 숏폼을 도입한 기업들의 성과는 매우 고무적이며, 이러한 시장의 전반적인 분위기 속에서 올해도 숏폼AI에 대한 많은 도입 문의가 이어지고 있다. Q. 올해 숏폼AI 관련 계획이나 앞으로 관련 시장 전망은? 올해는 구글의 VEO2, 오픈AI의 소라(SORA)와 같은 text-to-video 모델들이 본격적으로 서비스화될 것으로 보인다. 이에 따라 영상 도메인에서의 AI 전환 또한 시장에서 중요한 화두가 될 것으로 보인다. 텍스트 프롬프트 중심의 영상제어가 아직은 보편화되지 않았지만 빅테크의 이러한 모델들이 보편화됨에 따라 영상 툴 이용자들의 작업 루틴에도 상당 부분 변화가 점진적으로 일어날 것으로 보인다. 버즈니도 이러한 변화의 흐름에 맞춰 Long-form to Short-form을 넘어 text기반 영상 편집 에이전트로의 발전을 염두에 두고 다양한 기능들을 출시하려고 한다. 상품상세 URL삽입 시, 숏폼으로 소구 될만한 다양한 추천페르소나별 시나리오를 생성하고, 이에 맞는 클립들을 구성해 컷편집 해주는 'URL to Short-form', 그리고 여러 건의 짧은 클립과 판매하고자 하는 상품URL을 함께 제공하면 제공된 클립들을 가장 숏폼에 적합한 형태로 정제해주는 'Clip to Short-form' 기능을 하반기에 출시할 예정이다. 기존의 편집 시나리오를 보다 자동화된 에이전트 형태로 UI에 구현한 '워크플로우' 기능은 2분기 출시 예정이다. 또 기존의 이커머스 산업을 넘어 유튜브 또는 틱톡 생태계로 확장을 위해 보다 다양한 AI 하이라이트 추천 페르소나를 계속 추가하고 있기 때문에 올 하반기에는 크레딧 구독 기반으로도 준비 중이다. 마지막으로 버즈니는 실제 제품과 산출물이 활용될 영역에 대한 깊은 이해와 연구를 바탕으로 숏폼AI를 도입한 고객사가 영상 콘텐츠의 확대재생산 영역에서 확실한 이윤을 창출할 수 있도록 지속 고도화해 나갈 계획이다.

2025.03.23 08:49백봉삼

Tata Communications Vayu, 지능형 엔터프라이즈를 위한 클라우드 혁신

뭄바이, 인도, 2025년 3월 22일 /PRNewswire/ -- 글로벌 통신기술 분야의 선도 기업이자 주요 프라이빗 클라우드 업체 중 하나인 타타 커뮤니케이션즈(Tata Communications, NSE: TATACOMM, BSE: 500483)가 기업 IT를 혁신하는 차세대 클라우드 패브릭인 Tata Communications Vayu 출시를 발표했다. Tata Communications Vayu는 목적 중심 통합 아키텍처를 통해 증가하는 클라우드 비용, 멀티클라우드 복잡성, AI 인프라 수요 문제를 해결해 기업이 지능형 엔터프라이즈 시대에 원활히 대처할 수 있도록 지원한다. 주요 특징 • 통합 및 비용 최적화: 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), AI, 보안 및 연결성을 완벽하게 통합해 클라우드 비용 최대 30% 절감 • AI 기반 및 확장성: 주문형 NVIDIA GPU, AI Studio, 자동화 기능으로 AI 도입 가속 및 비용 절감 • 간소화된 멀티클라우드 및 데브옵스: 내장된 데브옵스(DevOps) 도구, API 관리, 마이크로서비스로 벤더 독립성 완비 • 보안 및 규정 준수: 제로 트러스트(Zero-trust) 프레임워크, 암호화 및 DPDP 2025, RBI, SEBI, IRDAI, MeitY 등의 규정 준수 지원 • 산업별 맞춤형 솔루션: 클라우드 모델 균형 유지 및 공공, 금융, 소매업 등에 대한 맞춤화 지원 • 지속가능성 및 미래지향성: 탄소중립 클라우드, 에너지 효율적인 데이터센터, 직접 액체 냉각(예정) 지원 사용편의성, 제어성, 미래지향성에 초점을 맞춘 이 클라우드 패브릭은 IaaS, PaaS, AI 플랫폼, 보안, 클라우드 연결성, 전문 서비스를 하나의 지능형 생태계로 원활하게 통합한다. 이를 통해 관리의 복잡성을 제거하고 운영 비용을 절감하며 기업이 벤더 종속 없이 손쉽게 확장할 수 있도록 지원한다. 투명한 가격 책정 모델, 내장된 핀옵스(FinOps, 재무운영) 자동화, 멀티클라우드 유연성을 통해 워크로드 성능을 최적화하면서 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있다. 또한 데이터 송신 요금이나 숨겨진 수수료가 없기 때문에 대규모 클라우드 서비스 업체 대비 15~25%의 비용 절감을 구현할 수 있다. 기업들의 AI 도입이 빨라지면서 Tata Communications Vayu AI Cloud는 고성능 NVIDIA GPU에 대한 주문형 액세스를 제공해 값비싼 인프라에 투자할 필요 없이 기업의 원활한 AI 모델 훈련, 미세 조정, 대규모 배포를 지원한다. 또한 AI 워크벤치, 모델 가든, 책임 있는 AI 프레임워크를 포함하는 AI Studio를 통해 혁신을 가속한다. 아울러 통합된 생성형 AI와 AI옵스(AIOps)로 운영을 자동화하고 지능형 모니터링을 강화하고, AI 기반의 데브옵스 도구와 고급 교육 플랫폼으로 기업의 효율적인 AI 배포, 복잡성 완화, 비용 절감을 지원한다. Tata Communications Vayu의 PaaS 서비스는 서버리스 컴퓨팅, 자동 확장, 관리형 데이터베이스를 통해 애플리케이션 배포를 더욱 간소화한다. AI 및 머신러닝(ML) 플랫폼을 통해 모델 훈련•배포를 간소화하고 내장된 API 관리, 마이크로서비스, 통합 데브옵스 도구로 워크플로를 자동화한 기업은 인프라 관리 부담 없이 빠르게 혁신할 수 있다. 여러 벤더와 플랫폼을 관리해야 하는 기존의 클라우드 솔루션과 달리, Tata Communications Vayu는 컴퓨팅, 스토리지, AI, 보안, 클라우드 연결성을 아우르는 완전히 통합된 클라우드 생태계를 제공한다. Tata Communications Vayu는 기업이 고성능 가상머신(VM)부터 확장가능한 스토리지, AI 기반 자동화에 이르는 워크로드를 구축, 배포, 관리할 수 있는 원활한 플랫폼을 제공한다. 타타 커뮤니케이션즈는 모든 기업이 서로 다르다는 인식하에 기업과 협력해 퍼블릭, 프라이빗, 온프레미스 배포 간 균형을 맞춘 목적에 맞는 클라우드 전략을 설계한다. Tata Communications Vayu는 클라우드 인프라가 정부기관부터 금융서비스, 소매업에 이르기까지 각 산업의 요구사항 및 장기 성장 목표에 부합하도록 보장한다. 이 패브릭은 온프레미스, 클라우드, 엣지 등 다양한 환경에서 원활한 데이터 접근성을 보장하는 동시에 생애주기 전반에 걸쳐 데이터 무결성을 유지한다. 정확한 액세스 제어, 데이터 마스킹, 동의 관리, 개인정보보호 기능을 갖춘 이 강력한 프레임워크는 민감한 기업 데이터를 보호해 기업이 안심하고 사업을 영위하도록 지원한다. Tata Communications Vayu는 또한 제로 트러스트 보안 프레임워크, 고급 신원 및 액세스 제어를 지원하고 '디지털개인데이터보호법(DPDP) 2025', RBI, SEBI, IRDAI, 인도 전자정보기술부(MeitY) 규정을 포함한 주요 규정을 준수한다. 따라서 기업은 저장 또는 전송 중인 데이터가 모두 암호화를 통해 진화하는 사이버 위협으로부터 보호된다는 사실을 알고 안심할 수 있다. 마지막으로, 지속가능성이 비즈니스의 필수 요건인 시대에 Tata Communications Vayu는 탄소중립 클라우드 옵션과 에너지 효율적인 데이터센터를 통해 업계를 선도한다. 타타 커뮤니케이션즈는 고성능 컴퓨팅을 위한 열 관리를 최적화하는 첨단기술인 직접 액체 냉각 기술을 도입해 기업이 ESG 목표를 달성하는 동시에 우수한 클라우드 성능의 혜택을 누릴 수 있도록 할 계획이다. 타타 커뮤니케이션즈의 A.S. 락스미나라야난(A.S. Lakshminarayanan) 전무이사 겸 CEO는 "디지털 시대가 가속화되면서 성능, 비용, 지속가능성 간 균형을 맞춘 엔터프라이즈 클라우드 및 AI 솔루션에 대한 필요성이 그 어느 때보다 커지고 있다"면서 Tata Communications Vayu는 단순한 제품을 넘어 기업들이 통합하고 복잡성을 제거하고 혁신할 수 있는 새로운 길을 열어줄 것"이라고 말했다. 타타 커뮤니케이션즈의 바스카 고티(Bhaskar Gorti) 클라우드•사이버 보안 서비스 담당 부사장은 "Tata Communications Vayu는 혁신적인 변화를 의미한다"며 "오늘날 기업이 기본적인 클라우드 서비스 그 이상을 요구하는 가운데 이번 신제품은 기술이 더 이상 장애물이 아니라 무한한 가능성을 위한 원동력이 되는 클라우드 진화의 새로운 장을 여는 출발점"이라고 덧붙였다. 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있다. 타타 커뮤니케이션즈 소개 타타 커뮤니케이션즈(Tata Communications, NSE: TATACOMM, BSE: 500483)는 190개 이상 국가와 지역의 빠르게 성장하는 디지털 경제를 지원하는 글로벌 디지털 생태계 전문 기업이다. 고객과의 신뢰를 바탕으로, 협업 및 커넥티드 솔루션, 핵심 및 차세대 연결성, 클라우드 호스팅 및 보안 솔루션, 미디어 서비스를 통해 전 세계 기업의 디지털 전환을 지원한다. 포춘 500대 기업 중 300개 기업을 고객으로 두고 있으며, 전 세계 거대 클라우드 기업의 80%에 고객들을 연결한다. 자세한 내용은 www.tatacommunications.com에서 확인할 수 있다. 미래 예측 및 주의 진술 이 보도자료에서 타타 커뮤니케이션즈와 그 전망에 관한 특정 용어와 진술, 그리고 타타 커뮤니케이션즈의 예상 재무 상태, 사업 전략, 운영의 향후 전개, 인도의 일반 경제와 관련된 진술을 포함한 기타 진술은 모두 미래 예측 진술에 해당한다. 이러한 진술에는 알려진 위험과 알려지지 않은 위험, 불확실성, 그리고 재무, 규제, 환경, 산업 성장 및 추세 예측과 관련된 기타 요인이 포함되며, 이로 인해 타타 커뮤니케이션즈의 실제 결과, 실적 또는 성과 또는 업계 결과가 이러한 미래 예측 진술에 의해 명시적 또는 묵시적으로 표현된 내용과 실질적으로 다를 수 있다. 실제 결과, 실적 또는 성과가 이러한 미래 예측 진술과 실질적으로 달라질 수 있는 중요한 요인에는 타타 커뮤니케이션즈 네트워크의 트래픽 증가 실패, 고객 요구를 충족하고 수용 가능한 마진을 창출하는 새로운 제품 및 서비스 개발 실패, 음성 전송 서비스를 포함한 새로운 제품 및 서비스를 지원하기 위한 새로운 기술 및 정보 시스템의 상용화 테스트 실패, 회사의 특정 통신 서비스에 대한 가격 압축률의 안정화 또는 감소 실패, 전략적 인수와 타타 커뮤니케이션즈가 속한 산업의 행정과 관련된 변화를 포함한 인도의 정부 정책 또는 규제 변화의 통합 실패, 그리고 일반적으로 인도의 경제, 비즈니스 및 신용 조건 등이 포함된다. 실제 결과, 실적 또는 성과가 이러한 미래 예측 진술과 실질적으로 달라질 수 있는 추가적인 요인(이중 다수는 타타 커뮤니케이션즈의 통제 범위를 벗어남)은 타타 커뮤니케이션즈 연례 보고서에서 논의된 위험 요인을 포함하되 이에 국한되지 않는다. 타타 커뮤니케이션즈 연례 보고서는 www.tatacommunications.com에서 확인할 수 있다. 타타 커뮤니케이션즈는 미래 예측 진술을 업데이트하거나 변경할 의무를 지지 않으며 이를 명시적으로 부인한다. © 2025 Tata Communications Ltd. All rights reserved. TATA COMMUNICATIONS와 TATA는 인도 및 특정 국가에서 Tata Sons Private Limited의 상표 또는 등록 상표다. 로고: https://mma.prnasia.com/media2/2268954/Tata_Communications_Logo.jpg?p=medium600

2025.03.22 22:10글로벌뉴스

LG의 새 AI '엑사원 딥', 수능서 94.5% 정답률...수학·코딩 능력 탁월

동급 최강 성능의 EXAONE Deep, 작은 모델도 오픈AI 추월 LG AI 연구소가 개발한 EXAONE Deep 시리즈가 수학과 코딩 등 다양한 추론 과제에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. EXAONE Deep 시리즈는 2.4B, 7.8B, 32B 세 가지 크기로 출시되었으며, 이 모델들은 기존 EXAONE 3.5 시리즈를 기반으로 추론 능력을 강화하기 위해 특별히 최적화된 버전이다. EXAONE Deep 모델은 단계적 사고 과정을 포함하는 특화된 데이터셋으로 학습되었다. 연구팀은 지도 학습(Supervised Fine-Tuning, SFT), 직접 선호도 최적화(Direct Preference Optimization, DPO), 온라인 강화학습(Online Reinforcement Learning, Online RL)과 같은 세 가지 주요 기법을 활용해 모델을 훈련시켰다. 성능 평가 결과에 따르면, 가장 작은 모델인 EXAONE Deep 2.4B는 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B보다 우수한 성능을 보여주었다. 중간 크기인 7.8B 모델은 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B와 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 같은 오픈 웨이트 모델뿐만 아니라 상용 추론 모델인 OpenAI o1-mini보다도 뛰어난 성능을 입증했다. 가장 큰 모델인 32B는 QwQ-32B와 DeepSeek-R1 같은 최첨단 오픈 웨이트 추론 모델과 견줄 만한 성능을 보여주었으며, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B와 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B를 능가했다. 단계별 논리적 사고로 무장한 EXAONE Deep, 120억 토큰 데이터로 학습 EXAONE Deep 모델의 추론 능력을 강화하기 위해 연구팀은 약 160만 건의 SFT 데이터, 2만 건의 선호도 데이터(DPO용), 그리고 1만 건의 온라인 RL 데이터를 활용했다. SFT 데이터셋은 약 120억 개의 토큰을 포함하며, 확장된 사고 연쇄(chain-of-thought) 과정을 통해 모델이 추론을 수행하도록 설계되었다. 특히 눈에 띄는 점은 이 데이터셋의 구조이다. 각 학습 인스턴스는 구조화된 사고 과정과 최종 답변으로 구성되어 있다. EXAONE 3.5 모델은 <thought> 태그 내에서 논리적 진행, 자기 반성, 자체 검사, 수정 등의 단계별 추론을 수행하도록 훈련되었다. 이렇게 추론 후 생성된 최종 답변은 자기 완결적이며, 사고 과정에서 도출된 핵심 통찰력을 명확하고 간결하게 요약한다. 훈련 계산 리소스 면에서, EXAONE Deep 모델은 Google Cloud Platform과 NVIDIA NeMo FRAMEwork에서 제공하는 NVIDIA H100 GPU 클러스터를 사용하여 훈련되었다. 기본 모델의 사전 훈련과 추론 능력 향상을 위한 미세 조정에 사용된 계산량은 정밀하게 측정되어, 32B 모델의 경우 총 1.26 × 10^24 FLOP가 사용되었다. 수학 시험에서 빛난 EXAONE Deep, 한국 수능 수학 94.5% 정답률 달성 EXAONE Deep 모델은 MATH-500, 미국 수학 초청 시험(AIME) 2024/2025, 한국 대학수학능력시험(CSAT) 2025의 수학 영역, GPQA Diamond, LiveCodeBench, MMLU, MMLU-Pro 등 다양한 벤치마크에서 평가되었다. 수학 분야에서 EXAONE Deep 32B 모델은 MATH-500에서 95.7%, AIME 2024에서 72.1%, AIME 2025에서 65.8%, CSAT 2025에서 94.5%의 놀라운 정확도를 보여주었다. 특히 한국 수능 수학 영역의 세 가지 선택 과목인 미적분, 통계, 기하에서 각각 95.1%, 95.0%, 93.5%의 높은 성능을 보여 전체 평균 94.5%라는 인상적인 결과를 달성했다. 과학 및 코딩 분야에서도 EXAONE Deep 32B는 GPQA Diamond에서 66.1%, LiveCodeBench에서 59.5%의 성능을 보여주었다. 일반 지식을 평가하는 MMLU와 MMLU-Pro에서는 각각 83.0%와 74.0%의 정확도를 달성했다. 7.8B 모델 역시 동급의 모델들과 비교해 모든 분야에서 우수한 성능을 보여주었으며, 특히 수학 분야에서는 MATH-500 94.8%, AIME 2024 70.0%, CSAT 2025 89.9%의 높은 정확도를 기록했다. 무료로 사용 가능한 EXAONE Deep, 상업용은 별도 라이선스 필요 EXAONE Deep 모델은 연구 목적으로 모든 사람이 사용할 수 있도록 공개되어 있다. 이 모델들은 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 다운로드할 수 있다. 그러나 이 모델은 추론 작업에 특화되어 있으므로, 넓은 범위의 실제 사용 사례에 적용하려면 EXAONE 3.5 Instruct 모델 사용을 권장한다. 또한, EXAONE AI 모델 라이선스 계약에 따르면, 이 모델은 상업적 용도로 사용할 수 없으며, 별도의 상업용 라이선스 계약이 필요하다. FAQ Q: EXAONE Deep 모델은 어떤 특징이 있나요? A: EXAONE Deep은 추론 능력에 특화된 AI 모델로, 단계적 사고 과정을 포함하는 특별한 데이터셋으로 학습되었습니다. 수학, 코딩 등 논리적 추론이 필요한 과제에서 뛰어난 성능을 보이며, 2.4B, 7.8B, 32B 세 가지 크기로 제공됩니다. Q: 이 모델은 어떻게 사용할 수 있나요? A: EXAONE Deep 모델은 연구 목적으로 누구나 무료로 사용할 수 있으며, 허깅페이스를 통해 다운로드할 수 있습니다. 상업적 목적으로 사용하려면 별도의 라이선스가 필요합니다. Q: EXAONE Deep과 다른 AI 모델과의 차이점은 무엇인가요? A: EXAONE Deep은 추론에 특화된 모델로, 같은 크기의 다른 모델들보다 수학, 과학, 코딩 분야에서 우수한 성능을 보입니다. 특히 7.8B 모델은 상용 추론 모델인 OpenAI o1-mini보다도 더 나은 성능을 입증했습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.22 13:47AI 에디터

"메타, 세계 VR 시장 독식…작년 4분기 점유율 84%"

메타가 작년 전 세계 가상현실(VR) 헤드셋 시장을 독식했다. 메타의 작년 4분기 점유율은 84%까지 늘었다는 분석이 나왔다. 22일 카운터포인트리서치의 최신 글로벌 확장현실(XR) 헤드셋 모델 트래커에 따르면, 지난해 세계 VR 헤드셋 출하량은 전년 대비 12% 감소하며, 3년 연속 하락세를 기록했다. 특히 ▲하드웨어 한계 ▲매력적인 VR 콘텐츠 및 활용 사례 부족 ▲소비자 참여 감소 등이 시장에 지속적인 영향을 주고 있는 것으로 분석됐다. 기업 시장에서의 수요는 상대적으로 회복됐다. 특히 대규모 몰입형 위치 기반 엔터테인먼트(LBE), 교육, 의료 및 군사 분야에서 강한 수요를 보였다. 메타는 작년 세계 VR 헤드셋 시장에서 77%의 점유율로 계속해서 시장을 지배했다. 4분기에는 보다 저렴한 퀘스트 3S 헤드셋 출시 영향으로 점유율이 84%까지 상승했다. 소니의 PSVR2 출하 점유율은 4분기 9%로 증가했다. 블랙프라이데이와 크리스마스 세일 기간 동안 공격적인 프로모션과 할인 행사가 주요 원인으로 작용했다. 애플의 비전 프로 출하량은 초기 시장 열풍 이후 4분기에 전 분기 대비 43% 급감했다. 다만 판매 지역을 한국, UAE, 대만 등 새로운 시장으로 확장하며 전반적인 감소세는 일부 완화했다. 기업용 판매도 증가세를 보였다. 중국의 주문자상표부착생산(OEM) 업체인 피코와 DPVR도 또한 작년 증가하는 기업 시장 수요의 혜택을 받았다. 피코는 기업 부문 출하량이 소비자 부문 출하량을 초과했다. DPVR는 기업 고객을 중점적으로 공략해 작년 출하량이 전년 대비 30% 이상 성장했다. 카운터포인트는 향후 2년 동안 전 세계 VR 시장의 성장이 제한적일 것으로 내다봤다. 공간 컴퓨팅의 잠재력에도 불구하고 매력적인 콘텐츠 부족 등 주요 과제가 여전히 존재한다는 분석이다. 작년 글로벌 증강현실(AR) 스마트 안경 시장 역시 어려움을 겪으며 전년 대비 8% 감소했다. 버드바스 방식을 활용한 영상 감상용 AR 스마트 안경은 여전히 시장에서 우세한 카테고리로, 작년 출하량이 전년 대비 27% 성장했다. 반면 웨이브가이드 방식의 정보 표시용 안경은 INMO 제품 판매 부진의 영향으로 전년 대비 67% 급감했다. 그러나 카운터포인트는 올해 글로벌 AR 스마트 안경 시장이 반등해, 2026년까지 30% 이상의 전년 대비 성장을 기록할 것으로 예상했다. 대형 기술 기업들의 시장 진입 가능성과 'AR+AI' 트렌드 가속화가 주요 동력이 될 것으로 봤다. 카운터포인트는 "생성형 AI 기술이 발전함에 따라, 점점 더 많은 기업들이 AR 스마트 안경을 AI 통합을 위한 핵심 플랫폼으로 포지셔닝하고 있다"며 "이는 시장 확장을 더욱 촉진할 것으로 보인다"고 말했다.

2025.03.22 12:48신영빈

[황승진의 AI칼럼] 블룸버그GPT와 스탠포드 MUSK

블룸버그는 금융 및 비즈니스 정보, 뉴스 및 리서치를 제공하는 회사다. 금융정보 세계의 독보 위치를 활용해 블룸버그GPT라는 별도의 LLM 기초+응용 모델을 만들었다. 대부분의 지식을 기초 모델에 넣었다. 이 새로운 LLM은 금융 산업 내 정보를 자연어 처리(NLP) 할 수 있다. 이를 '분야별 LLM' 혹은 '수직형(버티컬) LLM'이라 부른다. 이는 챗GPT 같은 일반 '수평형 LLM'(혹은범용 LLM)과 구분된다. 사실, 블룸버그는 이 둘을 합쳤다. 금융 데이터와 일반 데이터 세트를 결합해 내부 직원과 외부 금융업 종사자가 금융 시장을 탐색, 분석 및 예측하도록 지원한다. 또 인수합병(M&A)과 기업공개(IPO, 상장)와 같은 금융 거래 준비에도 도움을 줄 수 있다. 이러한 성과를 달성하기 위해, 블룸버그 데이터 분석가들은 40년 동안 생성, 수집 및 정리한 그 분야 역대 최대 규모의 데이터 세트를 구축했다. 규모가 총 3630억 토큰(AI모델의 정보처리 단위)에 달했고, 500억개 파라미터(AI의 성능을 측정하는 주요 지표)를 훈련하는데 62만 GPU 시간이 걸렸다. 그 결과, 블룸버그GPT는 금융 지식에서는 탁월하고, 일반 지식도 수준 급이 되었다. 블룸버그GPT 사용자는 여러 종류의 질문을 할 수 있다. “내년 시장 분위기를 알아봐줘” 혹은 "지난 5년간 기업 인수 거래를 보고, 다음 일어날 인수 거래를 예측해 줘"라고 질문할 수 있다. 블룸버그는 막대한 지적, 재정적 이점을 이용해 새 시대에 맞춰 발빠르게 재정비했다. 다른 산업, 특히 의료 분야는, 분야(도메인)별 LLM을 보유하고 있다. 2025년 스탠포드 의대팀은 MUSK라는 암을 예측, 반응 및 치료하기 위한 임상용 기초모델을 개발했다. 일론 머스크하고는 전혀 관계없는 이름이다. 과거의 '진단' 위주 AI가 아니라 '예측'의 도구가 된다. “이 환자에게 이 치료는 어떤 결과가 나올까”를 예측하고, 그 중에 가장 효과적인 치료법을 찾는데 쓸 수 있다. 이에는 두 종류의 과거 경험 데이터가 필요하다. 환자가 암과의 투쟁할 때의 X레이, MRI, CT스캔 같은 이미지 데이터, 그리고 주치의의 코멘트, 진료 기록, 전문의와의 대화 같은 텍스트 데이터다. MUSK는 많은 환자 케이스의 텍스트-이미지 멀티모달 데이터로 사전 훈련된 트랜스포머 기초 모델을 만들었다. 들어간 데이터양이 거대하다. 5천만개의 의료 이미지와 10억개의 병리학 텍스트를 동원했다. 이 데이터를 '마스킹'방식으로 학습했다. 단어나 이미지를 가리고 이를 맞춰보라고 묻고 답을 가르쳐주며 배우게 한다. 그리고 이미지와 텍스트를 같은 임베딩 체제에 넣어, 먼저 각자에서 연결(self-attention)한 후, 다음 서로 연결해 교차 어텐션(cross attention)을 수행했다. 즉, 텍스트와 이미지의 연결 관계를 임베딩에 반영했다. 어느 쿼리에 답할 때, 텍스트와 관련된 이미지가 같이 불려 나온다. 이를 '텍스트-이미지 모델' 혹은 '올인원'이라 부르며, 최근 LLM (오픈AI CLIP, Flamingo, 제미나이)은 이렇게 훈련되어 답에 텍스트와 이미지가 같이 나온다. 게다가, 이 기초모델을 파인튜닝해 사용자 병원이 자기 나름대로의 새로운 응용을 개발할 수도 있다. MUSK의 목표는 의사로 하여금 과거 세상 모든 의료 경험을 내 실력과 합쳐, 현재 내 환자의 성공 확률을 최대화하는 것이다. 아이작 뉴턴 경의 표현대로 “과거 거인들의 어깨 위에 지은” 지식의 탑이다. 바이오텍 분야도 연구 및 개발용으로 분야별 LLM이 존재한다. BioBERT, PubMedBio와 BioGPT가 그 예다. 이 분야에 3천만 편의 연구 논문이 있다니, 교육생과 연구자에게 매우 유익할 것이다. 이들은 인터넷이나 서적 등 데이터로 자가학습을 시켜 기초모델을 만든 후 용도에 맞게 파인튜닝을 했다. 논문 제목이나 저자 이름으로 서치하는 게 아니라, 내용으로 한다. 예컨대, “누가 처음 DNA를 X레이 촬영했지?”와 같이 묻는 식이다. 블룸버그GPT는 기초 모델부터 시작해 끝까지 자신이 만든 거대한 작품이지만, 비슷한 기능의 FinGPT는 오픈소스 기초모델을 가져와 금융 정보로 파인튜닝을 했다. 이렇게 '기초모델+파인튜닝'은 흔히 사용되는 분야별 LLM 개발 방식이지만, 다른 가능성은 LLM 위에 분야에 특화된 소형 언어 모델(SLM)을 구축하는 것이다. 이러한 2층 구조의 기초 모델은 두 모델의 장점을 모두 얻을 수 있다. LLM은 일반 지식과 기능을 제공하고, SLM은 분야(도메인) 지식을 제공한다. 실리콘 밸리의 한 시스템 개발업체는 자신의 몇 제조분야 고객 기업과의 경험을 외부 정보와 융합해 SLM을 만든 후 일반 LLM과 함께 2층 구조를 만들었다. 흥미롭게도, 그 회사에 따르면, 자기네는 LLM을 주로 '기능'으로 사용하고, '지식'은 SLM에서 나오니 환각현상을 피할 수 있다고 한다. '분야별 LLM' 외에도 국가 수준에서 '국가별' 모델도 있다. 예를 들어 중국, 미국, EU는 모두 '주권 AI'를 구축하기 시작했다. 언어, 문화, 산업과 안보를 고려해 외국의 힘에 의존하지 않겠다는 의도다. 덕분에 국민 여럿이 많이 배우고 그들이 새로운 사업을 시작하는 낙수효과도 기대할 만하다. 미국 오라클 회장인 래리 엘리슨(Larry Ellison)은 모든 국가가 '주권 AI 클라우드'를 구축하길 원할 것이라고 전망했다. 수직형 LLM, 즉 분야별 LLM과 주권 LLM이 오늘날 대세다.

2025.03.22 12:06황승진

"챗GPT, 노벨상 연구는 불가"… 생성형 AI의 과학적 한계, 뭐길래?

생성형 AI, 12분 vs 인간 23분: 빠르지만 창의력 부족한 과학 실험 생성형 인공지능(Generative AI, 이하 GenAI)이 인간처럼 과학적 발견을 할 수 있을지에 대한 논의가 활발하다. 에믈리옹 비즈니스 스쿨(Emlyon Business School)의 에이미 웬수안 딩(Amy Wenxuan Ding)과 인디애나 대학교 블루밍턴(Indiana University Bloomington)의 시보 리(Shibo Li) 연구팀은 과학적 발견 분야에서 생성형 AI의, 특히 가설 형성과 실험 설계, 결과 해석 관점에서의 능력을 깊이 조사했다. 연구팀은 컴퓨터 지원 분자유전학 실험실 환경에서 ChatGPT4가 분자유전학 분야의 노벨상급 과학적 발견을 수행하는 과학자 역할을 맡도록 설계했다. 연구 결과, 현재의 생성형 AI는 점진적인 발견만 가능할 뿐, 인간처럼 처음부터 근본적인 발견을 이루어낼 수 없다는 점이 밝혀졌다. 가설의 기원 측면에서 보면, 생성형 AI는 진정으로 독창적인 가설을 생성하지 못하며 실험 결과에서 이상점을 감지하는 '깨달음의 순간'을 경험하지 못한다. 따라서 현재의 생성형 AI는 이미 알려진 도메인 지식이나 인간 과학자의 지식 공간에 접근할 수 있는 발견 작업에만 능숙하다. 더욱이 완전히 성공적인 발견을 했다는 과신의 착각을 보이는 경향이 있다. 이 연구는 과학적 발견과 전반적인 과학 혁신에서 생성형 AI의 역할에 대한 통찰력을 제공한다. 5개 vs 14개: 가설 수만으로도 드러나는 인간과 AI의 창의력 격차 과학적 발견은 성공적인 과학적 탐구의 과정이다. 이는 '발견의 맥락'(이상점 관찰 및 가설 제안)과 '정당화의 맥락'(가설을 검증하기 위한 실험 설계 및 결과 해석)이라는 두 가지 중요한 구성 요소가 필요하다. 창의적으로 올바른 가설을 개발하고 목표 지향적 실험을 설계하는 능력은 성공적인 과학적 발견의 핵심이다. 그러나 이러한 창의적 능력은 역사적으로 인간 두뇌의 고유한 특성이었다. 연구팀은 생성형 AI의 과학적 발견 과정이 인간과 어떻게 다른지 비교하기 위해 미국 대학에서 인간 참가자들이 동일한 발견 과제를 수행한 실험 결과를 활용했다. 두 경우 모두 반자동 분자유전학 실험실(SAMGL)을 사용했고, 인간 참가자들의 발견 과정은 소리내어 생각하기 프로토콜과 논의 필사본으로 기록되었다. 인간과 달리, ChatGPT4는 12.66분 만에 과제를 완료했고, 인간은 평균 23.02분이 소요되었다. ChatGPT4는 5개의 가설을 제시한 반면, 인간은 평균 14개의 가설을 제시했다. 또한 생성형 AI는 실험 중 놀라운 현상을 생성하기 위한 실험을 설계하지 않았지만, 인간은 그런 경향을 보였다. 실험 공간 탐색의 범위도 인간(11.44)이 ChatGPT4(8)보다 넓었다. 철저한 프로그래밍 vs 직관적 호기심: AI와 인간 과학자의 근본적 접근법 차이 가설 형성에 있어서, 인간은 종종 호기심에서 시작해 여러 실험을 먼저 수행하고 그 결과를 관찰한 후에 가설을 세운다. 인간에게 가설 공간은 미지의 영역이며, 실험이 증가함에 따라 실험 결과에서 발견된 이상점이나 놀라운 현상이 인간의 호기심을 자극하고 다양한 대안 가설을 생성하게 한다. 반면, ChatGPT4는 이와 다른 접근법을 취한다. 이미 훈련된 데이터를 기존 가설 공간으로 간주하고, 통계적 및 유추 추론 접근법을 사용하여 확립된 과학적 지식과 발견 과제의 내용 간의 상관관계를 바탕으로 가설을 형성한다. 예를 들어, 발견 과제가 대장균(E. coli)과 젖당(lactose)을 포함하기 때문에 ChatGPT4는 대장균의 잘 연구된 모델인 락 오페론(lac operon)에 초점을 맞추었다. 흥미롭게도, ChatGPT4는 제안한 가설에 대해 높은 자신감을 보였고, 이러한 방식이 가설을 과학적으로 타당하고 발견 과제와 직접 관련 있게 만든다고 믿었다. 이러한 가설 생성 과정은 호기심이나 실험 결과에 의해 유도된 창의적 과정이 아니라, 인간이 발표한 기존 연구 내에서 정보를 검색하고 통계적 계산을 통해 최선의 가설을 선택하는 것과 유사하다. 챗GPT4의 완고함: 실험 결과보다 프로그래밍된 가설을 신뢰하는 AI의 맹점 연구 결과에 따르면, 현재의 생성형 AI는 인간과 달리 근본적인 과학적 발견을 할 수 없는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, GenAI는 인간의 호기심과 상상력을 갖추지 못했다. 인간과 달리 알려진 가설 및 실험 공간의 경계를 벗어나 진정으로 근본적인 발견을 할 수 없다. 둘째, 실험에서 이상점이나 놀라운 결과를 발견하는 '아하!' 순간을 경험하지 못한다. ChatGPT4는 모든 실험 결과가 예상된 것이고 이상점이 감지되지 않는다고 느끼는 것으로 나타났다. 더 흥미로운 점은, 실험 결과가 일부 가설을 지지하지 않는데도 ChatGPT4는 제안된 가설에 대한 높은 자신감을 계속 보이며 이를 수정하려 하지 않았다. 이는 현재의 생성형 AI가 과학적 발견의 올바른 절차와 가설 검증 단계를 명확히 알고 있음에도 불구하고, 가설을 수정하거나 대안 가설을 제안하거나 새로운 실험을 계획하는 과정을 따르지 않는다는 것을 보여준다. 즉, 새로운 증거를 받아들이지 않는 완고함을 보인다는 것이다. 생물학적 신경망 모방에서 양자 컴퓨팅까지: AI 과학자의 미래를 위한 3가지 혁신 방향 연구팀은 생성형 AI의 과학적 발견 능력을 향상시키기 위한 몇 가지 접근법을 제안했다. 첫째, 뉴로모픽 시스템과 새로운 학습 기능의 도입이다. 현재 기계 학습의 '학습 기능'은 데이터에서 패턴을 통계적으로 추출하는 것으로, 이는 인간 학습과 근본적으로 다르다. 생물학적 신경망의 구조와 기능을 모방하는 하드웨어를 설계하면 기계가 인간 인지에서 볼 수 있는 동적, 병렬 및 적응적 사고 과정을 실현하는 데 도움이 될 수 있다. 둘째, 양자 컴퓨팅이 결합된 뉴로모픽 시스템의 개발이다. 초기 단계지만, 뉴로모픽 시스템에 양자 상태를 통합하면 이상 감지와 호기심 생성이 가능한 기계 인식을 구축하는 방법을 제공할 수 있다. 셋째, 연속적이고 실제 세계에서의 학습이다. 인간의 경험적 학습과 유사한 실시간 학습 및 적응을 위한 프레임워크를 구현하면 AI 시스템이 미지의 세계를 이해하는 '세계' 인식 모델을 개발하고 예상치 못한 이상점을 더 잘 감지하고 대응하는 데 도움이 될 수 있다. 과학적 발견에서 생성형 AI의 역할과 윤리적 고려사항 생성형 AI를 과학적 발견에 통합하는 것은 혁신적인 잠재력을 제공하지만, 명시적 논의가 필요한 몇 가지 윤리적, 사회적 우려도 제기한다. 예를 들어, 생성형 AI 시스템이 추론이나 정당화 절차를 제공하지 않는 경우 가설이 어떻게 생성되는지 파악하기 어려울 수 있다. 따라서 중요한 결정으로 이어지는 가설이나 결론을 생성형 AI가 생성할 때 투명성이 필수적이다. 또한 AI 생성 가설에 과도하게 의존하면 인간의 판단, 직관 및 전문성이 저평가될 위험이 있다. 생성형 AI 시스템은 대규모 데이터셋을 처리하고 즉시 명백하지 않은 패턴을 식별할 수 있지만, 인간 인지에 내재된 미묘한 이해와 윤리적 추론이 부족하다. 생성형 AI가 인간의 다양한 사고를 완전히 대체하기보다 향상시키는 지원 도구로 기능하는 균형 잡힌 접근 방식을 유지하는 것이 중요하다. FAQ Q: 생성형 AI가 노벨상급 과학적 발견을 할 수 있을까요? A: 현재의 생성형 AI는 점진적인 발견만 가능할 뿐, 인간처럼 처음부터 근본적인 과학적 발견을 할 수 없습니다. 이는 주로 인간의 호기심과 상상력 같은 특성이 부족하기 때문입니다. 생성형 AI는 이미 알려진 도메인 지식이나 인간 과학자의 지식 공간에 접근할 수 있는 발견 작업에만 효과적입니다. Q: 인간 과학자와 생성형 AI의 과학적 발견 과정은 어떤 차이가 있나요? A: 인간은 호기심에서 시작해 실험을 수행하고 결과를 관찰한 후 가설을 형성하는 반면, 생성형 AI는 훈련된 데이터를 기존 가설 공간으로 간주하고 통계적 및 유추 추론을 통해 가설을 형성합니다. 인간은 실험 중 이상점을 발견할 때 '아하!' 순간을 경험하지만, 생성형 AI는 그런 경험을 하지 못합니다. Q: 생성형 AI의 과학적 발견 능력을 향상시키려면 어떻게 해야 할까요? A: 연구팀은 뉴로모픽 시스템과 새로운 학습 기능 도입, 양자 컴퓨팅이 결합된 뉴로모픽 시스템 개발, 연속적이고 실제 세계에서의 학습 구현 등을 제안했습니다. 이러한 접근법은 AI가 인간 생물학적 시스템에서 볼 수 있는 유동적이고 적응적인 인지 과정에 더 가까워지도록 도울 수 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.22 10:33AI 에디터

美 퍼플렉시티, 틱톡 인수 추진…"알고리즘 전면 재구축"

인공지능(AI) 검색 분야 신흥 강자인 퍼플렉시티가 또 다시 틱톡 인수에 도전한다. 더버지에 따르면 퍼플렉시티는 21일(현지시간) 회사 공식 블로그를 통해 틱톡 인수 제안 사실을 공개했다. 퍼플렉시티는 이날 “틱톡을 인수하게 되면 알고리즘을 처음부터 다시 구축하겠다"면서 "퍼플렉시티는 독점 위험 없이 세계적인 기술 능력과 리틀테크의 독립성을 결합하기에 최적의 존재다”고 강조했다. 리틀테크는 이제 막 출범한 기술 스타트업을 의미하는 단어다. 아마존, 구글 같은 빅테크에 대비되는 개념이다. 미국 벤처캐피털(VC)들을 중심으로 정부의 AI 규제가 빅테크에 대응할 신생 기업들의 성장을 가로막는 역효과를 낼 수 있다는 주장이 힘을 얻으면서 '리틀테크 논의'가 확대되고 있다. 퍼플렉시티는 자신들이 틱톡 인수 적격자란 점을 몇 가지로 강조했다. 우선 틱톡을 인수할 경우 '미국의 감시 하에 미국 내에 데이터센터를 구축'한 뒤 알고리즘을 처음부터 다시 구축할 계획이라고 밝혔다. 그런 다음 추천 시스템을 투명하게 만든 뒤 오픈소스로 공개하겠다고 공언했다. 이와 함께 퍼플렉시티의 검색 능력과 틱톡의 동영상 라이브러리를 통합할 경우 상당한 시너지가 예상된다고 주장했다. 현재 틱톡 모회사인 바이트댄스는 미국 사업부문을 매각하라는 압박에 직면해 있다. 미국 연방대법원이 지난 1월 틱톡 금지를 허용하는 판결을 하면서 미국 내 틱톡 서비스가 14일 정도 중단되기도 했다. 하지만 도널드 트럼프 대통령이 취임하자마자 틱톡 금지 명령을 75일 동안 유예하는 행정명령에 서명하면서 다시 살아난 상태다. 이 명령에 따른 유예기간은 4월 5일 종료된다. 퍼플렉시티가 틱톡 인수를 추진하는 것은 이번이 처음은 아니다. 지난 1월에도 틱톡 인수를 제안한 적 있다. 당시엔 오라클, 마이크로소프트 등 빅테크들에 밀려 주목을 받지 못했다. 하지만 최근 '리틀테크 논의'가 확산되면서 퍼플렉시티가 또 다시 틱톡 인수에 나선 것으로 보인다. 틱톡이 퍼플렉시티의 인수 제안을 진지하게 받아들이고 있는지는 알려지지 않았다고 더버지가 전했다.

2025.03.22 10:32김익현

Xinhua Silk Road: 펑페이 그룹, '2025 글로벌 사우스 금융인 포럼' 병행 포럼에서 글로벌 사우스 에너지 기업 위한 새로운 친환경 발전 패러다임 공유

베이징 2025년 3월 22일 /PRNewswire/ -- 펑페이 그룹(Pengfei Group) 사장인 젱펑(Zheng Peng) 이사회 의장이 3월 19일부터 21일까지 베이징에서 개최된 '2025 글로벌 사우스 금융인 포럼(Global South Financiers Forum)' 부대행사에서 자사의 '이중 탄소(dual carbon)' 실행 사례를 공유했다. 젱펑 사장은 20일(목) 수소 에너지를 에너지 전환 및 업그레이드 전략에 전반적으로 통합하는 방안을 소개하며, 글로벌 사우스 에너지 기업을 위한 새로운 친환경 발전 패러다임을 제시했다. Photo shows Zheng Peng, board chairman and president of Pengfei Group, delivers a speech at the Parallel Forum on Inclusive Finance and Approaches to New Energy Industrialization Development held in Beijing on March 20, 2025. 중국 북부 산시성 샤오이시에 본사를 둔 중국 펑페이 그룹은 중국 500대 기업으로 2030년까지 탄소 배출량 정점에 도달하고, 2060년까지 탄소 순배출량 제로인 탄소 중립을 달성하자는 중국의 '이중 탄소' 목표를 추구하면서 청정에너지 분야에서 선도적인 글로벌 스마트 기업으로 성장하기 위해 노력하고 있다. 병행 포럼(Parallel Forum)에 참석한 젱펑 사장에 따르면 펑페이 그룹은 수소 에너지 생산, 저장, 운송, 처리, 활용을 중심으로 사업을 추진하고 있다. 이를 위해 선도적 규모, 완전체 산업망, 첨단 공정 경로 및 장비를 자랑하는 수소 에너지 산업 단지를 조성했으며, 이를 통해 수소 에너지 전 산업망에서 배치 및 다양한 분야에서 활용 가능한 시범 모델을 실현했다. 펑페이 그룹은 코크스로 가스(coke oven gas)와 물 전기 분해를 통한 수소 생산, 하루 8톤의 수소 충전 용량을 갖춘 곳을 포함해 수소 충전이 가능한 총 4곳의 통합 에너지 섬(energy island•풍력 발전 기구를 통해 전기를 생산하고 저장하기 위해 바다 위에 지은 구조물) 구축, 그리고 현재까지 주행 거리가 3500만km에 달하는 830대의 수소 동력 차량 운용 등 다양한 수소 에너지 관련 프로젝트를 추진해왔다. 펑페이 그룹은 올해 2월 차이나 모바일(China Mobile) 산시성 지사와 협력해 통신 업계 최초로 인공지능(AI) 산업 지능 연구소를 설립해 수소 에너지 산업 풀체인 보안 관리의 기준을 제시했다. 젱펑 사장은 펑페이 그룹이 현재 수소 에너지 분야에서 8개의 특허와 5개의 산업 그룹 표준을 보유하고 있다고 설명했다. 또한 젱펑 사장은 신에너지 분야에서 글로벌 사우스 국가들이 공통으로 겪는 자금 조달 어려움에 대한 해결책으로 '정부 지원금과 녹색 금융'이라는 혁신적인 모델을 제시했다. 그는 이와 관련해 수소 에너지 산업 지원금, 지방 정부의 인센티브 및 보조금, 금융 기관의 수소 에너지 산업 및 신에너지 차량에 내주는 대출과 금융 지원이 펑페이 그룹의 수소 에너지 사업 성장에도 든든한 버팀목 역할을 했다고 강조했다. 원문 링크: https://en.imsilkroad.com/p/344863.html

2025.03.22 10:10글로벌뉴스

"中 장난감 드론, 15만원이면 전쟁 무기로 바꾼다"

100달러(약 15만원)만 보태면 중국산 장난감 무인기(Drone)를 무기로 바꿀 수 있다는 분석이 나왔다. 미국 잡지 와이어드는 20일(현지시간) 이런 조사 결과를 보도했다. 해외 정보보호 기업 레드벌룬은 중국 전자상거래 업체 테무와 알리익스프레스에서 파는 드론이 대부분 200달러라고 밝혔다. 물병이나 박격포 폭탄을 실어 드론에 고정하는 화물 받침은 100달러다. 1.5㎞ 길이 광섬유 테더는 260달러, 인공지능(AI) 유도 모듈은 325달러에 살 수 있는 것으로 나타났다. AI 유도 모듈은 멀리서도 사람과 차량 등을 알아보는 장착형 카메라라고 레드벌룬은 소개했다. 테더는 이더넷 케이블을 노트북에 직접 꽂는 것처럼 드론이 신호 방해를 받지 않고 넓은 지역을 비행할 수 있게 해준다고 전했다. 레드벌룬은 이들 부품이 러시아-우크라이너 전쟁에서 폭발물을 투하하거나 자동 조종으로 드론을 충돌시키는 데 쓰인다고 지적했다. 테무와 알리에서 살 수 있는 테더에 프로그래밍 가능 집적회로 반도체(FPGA)가 탑재돼서다. 앙 쿠이 레드벌룬 최고경영자(CEO)는 “장난감으로 사람을 죽일 수 있다”며 “제조사들이 전쟁에 쓰려고 만든 것들이 넘쳐난다”고 말했다. 데이브 토레스 레드벌룬 FPGA 보안 책임자는 “몇 ㎞ 떨어진 곳에서 드론을 보내 어딘가에 물병을 떨어뜨릴 수 있다”며 “사제 폭탄(IED)을 누군가에게 날릴 수 있다”고 비판했다. 테무와 알리익스프레스 모회사 알리바바는 '본래 무기가 아닌 부품이 어떤 위험을 초래하는지, 구매를 제한하는기도 하는지' 묻는 와이어드 논평 요청에 답하지 않았다.

2025.03.22 09:55유혜진

유럽, 간질환 중증도 진단 AI기기 승인

유럽의약품청(EMA)이 대사기능장애 관련 지방간염(MASH)의 중증도를 진단할 수 있는 첫 인공지능(AI) 기기 사용을 승인했다. 해당 제품은 미국 Path Ai사가 개발한 AIM-NASH다. 이 도구는 병리학자들이 간 생검 스캔을 분석하여 임상시험에서 MASH의 중증도를 식별하는 데 도움을 준다. 제품은 9개의 임상시험에서 5천 건 이상의 간 생검을 평가한 59명의 병리학자가 작성한 10만 개 이상의 분석으로 훈련한 AI 시스템이란 점에서 눈길을 끈다. MASH란, 간에 지방이 축적되어 시간이 지남에 따라 염증, 자극 및 흉터를 유발하는 상태를 말한다. ▲비만 ▲제2형 당뇨병 ▲고혈압 ▲비정상적인 콜레스테롤 ▲뱃살 등과 관련이 있다. 치료하지 않을 시 진행성 간질환으로 이어질 수 있다. EMA는 이 도구가 새로운 MASH 치료에 대한 평가에서 재현성과 반복성을 높일 수 있을 것으로 봤다. 기기 사용을 통해 새 치료법의 이점에 대한 명확한 증거를 얻을 수 있으며 궁극적으로 환자에게 효과적인 치료를 더 빨리 제공할 수 있을 것으로 기대했다. 관련해 노보 노디스크와 일라이 릴리 등은 간 질환 환자를 치료하기 위해 GLP-1 치료제로 임상시험을 진행 중이다.

2025.03.22 09:00김양균

정보 취약계층 통신피해 예방교육 강사 140명 위촉

방송통신위원회와 한국정보통신진흥협회는 21일 서울에서 '2025년 통신서비스 활용 및 피해예방 교육 강사단 발대식'을 열고 전문 강사 140명을 위촉했다. 주요 교육 내용은 ▲통신서비스 가입 이용 해지시 유의 사항 ▲통신서비스 및 통신금융사기 주요 피해 유형별 최신사례와 예방 대처법 ▲주요 플랫폼 안내 등이다. 전문 강사단은 노인, 장애인, 청소년, 다문화 가정 등 각 계층별 맞춤형 교육을 위해 통신서비스 활용 능력이 우수하고 전문성을 갖춘 140명으로 구성된다. 이날 발대식은에서는 강사단에 대한 위촉장을 수여하고 효과적인 강의 기법 및 올해 주요 교육 내용 소개 등 강사들에 대한 교육으로 진행됐다. 또한 지난해 활동한 강사들 중 가장 적극적으로 참여한 이영훈 전문 강사와 농협중앙회가 각각 개인 단체 부문에서 방송통신위원장상을 수상했다. 올해는 통신서비스 가입 이용 해지 등 단계별 활용 및 유의 사항 정보와 나에게 맞는 단말기 지원금 선택법, 허위 과장광고 및 고가요금제 피해 등 통신서비스 이용자 주요 피해 최신사례, 대처법 등을 안내해 이용자 보호 교육을 강화할 계획이다. 또한 교육 수요자 특성에 맞춰 시각장애인용 점자책과 다문화가정 및 거주 외국인을 위한 다양한 외국어 교재 등 맞춤형 교재를 제작‧활용하고, 노년층을 위한 큰 글자 안내책을 새롭게 제작해 보급할 계획이다. 외국어 책자는 영어, 중국어, 베트남어, 태국어, 캄보디아어, 러시아어 등 다양한 언어로 제작해 실질적인 도움을 줄 예정이다. 특히 올해는 인공지능(AI) 서비스가 사회 전반에 영향을 미치는 만큼, 정보 취약계층도 인공지능 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 개념 이해부터 실생활 활용, 피해사례 및 대처법 등을 안내하는 교육도 진행된다. 2010년부터 매년 실시되는 이번 통신서비스 활용 및 피해예방 교육은 계층별 맞춤형 서비스와 효과적인 교육 보급을 위해 대한노인회, 한국노인종합복지관협회, 한국농아인협회 등 19개 기관과 협력해 진행된다. 김태규 부위원장은 “최근 단말기 무료, 지원금 부풀리기 등 통신서비스 피해가 계속되고 있다”면서 “정보 취약계층이 안전하게 통신서비스를 활용할 수 있도록 교육 내용을 강화해 이들에 대한 보호가 한층 두텁게 이뤄지길 바란다”고 말했다.

2025.03.22 08:51박수형

삼성전자, 작년 레인보우서 로봇 14.5억원 샀다

삼성전자가 지난해 레인보우로보틱스로부터 14억5천만원어치 로봇 등 제품을 구입한 것으로 드러났다. 21일 사업보고서에 따르면 레인보우로보틱스는 지난해 삼성전자에 8차례 제품을 공급했다. 작년 4월 1건, 9월 2건의 거래가 이뤄졌고, 나머지 5건은 4분기에 몰렸다. 특히 10월부터 12월까지 약 10억원의 제품을 팔았다. 삼성전자는 지난해 레인보우로보틱스가 출시한 이동형 양팔로봇 'RB-Y1' 등 제품을 연구 목적으로 구입한 것으로 알려졌다. 한종희 삼성전자 부회장은 최근 제56기 정기 주주총회에서 "레인보우로보틱스 협동로봇은 당사 일부 제조 라인에 투입돼 활용되고 있다"고 밝혔다. 한 부회장은 "사업장 내 제조봇·키친봇을 도입해 확보한 데이터를 첨단 휴머노이드 개발에 활용할 것"이라며 "로봇 AI와 휴머노이드 분야 국내외 우수 업체, 학계와 협력하고 유망 기술에 대한 투자와 인수도 지속 추진한다"고 말했다. 한편 삼성전자는 2023년 레인보우로보틱스에 868억원을 투자해 14.7% 지분을 확보한 뒤, 지난해 12월 31일 콜옵션을 행사해 레인보우로보틱스 최대주주로 올랐다.

2025.03.22 07:45신영빈

지난해 통신사 CEO 연봉킹은?...SKT 유영상 30.8억

지난해 유영상 SK텔레콤 대표는 전년보다 49% 증가한 30.8억 원의 보수를 받아, 이동통신 3사 CEO 중 가장 높은 연봉을 기록했다. 이어 황현식 전 LG유플러스 대표, 김영섭 KT 대표가 뒤를 이었다. 직원 연봉에서는 SK텔레콤이 1억6천100만원으로 가장 높았고, 평균 근속 연수는 KT가 20.5년으로 최장을 기록했다. 직원 수 역시 KT가 1만5천812명으로 가장 많았으며, SK텔레콤은 5천493명으로 가장 적었다. 유영상 SKT 대표, 연봉 49% 상승…통신 3사 중 1위 21일 통신 3사가 공시한 사업보고서에 따르면 유영상 SK텔레콤 대표는 2024년 근로소득으로 급여 14억원, 상여 16억4천만원, 주식매수선택권 행사이익 1천700만원, 기타 근로소득 2천600만원 등으로 총 30억8천300만원을 받았다. 이는 전년 대비 49.29% 증가한 수치다. SK텔레콤 측은 "이동통신 매출은 5G 가입자가 1550만 명을 돌파하며 전년 대비 0.9% 증가한 10.6조를 기록했다"며 "IPTV 가입자 955만 명을 달성하며 유·무선 통신 영역에서 견고한 성장을 이끌어 냈다"고 설명했다. 강종렬 전 SK텔레콤 안전보건최고경영자(CSPO)은 유영상 대표 연봉보다 높은 51억9천400만원을 수령했다. 21년간의 근속 기간에 대한 퇴직금이 지급된 것이다. 강 CSPO는 급여 7억원, 상여금 7억5천400만원, 기타 근로소득 1천300만원, 퇴직소득 37억2천700만원을 받았다. 지난해 말 퇴임한 황현식 전 LG유플러스 대표는 급여 14억400만원, 상여 5억8천500만 원, 기타 근로소득 300만원 등으로 총 19억9천200만원을 수령했다. 이는 전년대비 13.18% 증가한 수치다. LG유플러스는 "B2B 사업 부문의 성장이 두드러졌으며, AI·DX(디지털 전환) 사업 확장과 U+3.0 플랫폼 혁신 전략이 시장에서 긍정적인 반응을 얻었다"고 밝혔다. 지난해 12월 취임한 홍범식 LG유플러스 대표는 12월 한 달 급여로 1억1천700만원을 받았다. 사내 임원보수규정에 의거해 CEO 직급과 직무 등이 고려됐다. 김영섭 KT 대표는 2024년 근로소득으로 총 9억100만원을 받았다. 급여 5억5천600만원, 상여 3억3천200만원, 기타 근로소득 1천300만원 등으로 이뤄졌다. KT는 "전년도 성과에 대한 성과급으로 매출, 영업이익 등의 사업실적, 경영진으로서의 성과 및 기여도, 대내외 경영환경 등을 종합적으로 고려해 성과급을 책정해 지급했다"고 설명했다. 김 대표의 뒤를 이어 서창석 KT 네트워크부문장 부사장이 7억5천만원을 수령했다. 서 부사장은 지난해 근로소득으로 급여 3억9천200만원, 상여 3억3천900만 원, 기타 근로소득 1천900만원을 받았다. 직원 연봉은 SKT...직원 수·근속 연수는 KT가 1위 통신 3사 중 직원 평균 연봉은 SK텔레콤이 가장 높았으며, 평균 근속 연수와 직원 수는 KT가 가장 많았다. SK텔레콤은 총 5천493명으로 직원수가 가장 적었다. 평균 근속 연수는 13.7년이다. 직원들의 1인 평균 급여액은 1억6천100만원으로, 전년 동기(1억5천200만원) 대비 900만원 상승했다. 성별로 살펴보면 SK텔레콤의 남성 직원(4천227명)은 1억7천500만원, 여성 직원(1천266명)은 1억1천700만 원을 수령했다. LG유플러스의 직원들은 총 1만571명으로, 평균 근속 연수는 10.6년으로 나타났다. 직원들의 1인 평균 급여는 1억900만원으로, 전년 동기 대비 400만원 증가했다. 성별로 살펴보면 LG유플러스의 남성 직원(8천412명)은 1억1천400만원, 여성 직원(2천159명)은 9천200만원을 받았다. KT는 통신 3사 중 직원수와 근속 연수가 가장 많았다. 총 1만5천812명으로, 평균 근속 연수는 20.5년이다. 직원의 1인당 평균 급여는 1억1천만원으로 전년 동기(1억 700만원)보다 300만 원 늘었다. 성별로 살펴보면 KT의 남성 직원(1만 2천128명)은 1억1천200만원을, 여성 직원(3천684명)은 1억100만원을 수령했다.

2025.03.22 06:00최지연

첨단 기술로 농업 혁신…경북 안동에 '농업물류실증센터' 개소

한국로봇융합연구원(KIRO)은 21일 경상북도 안동시 풍산읍에 위치한 농업물류실증센터의 개소식을 개최했다고 밝혔다. 개소식에는 신우식 농림축산식품부 과장, 최혁준 경상북도 메타AI과학국장, 권기창 안동시장을 비롯한 경북도·안동시 의원, 정구봉 한국로봇융합연구원 원장대행과 유관기관 관계자, 지역 주민 등 약 100여 명이 참석했다. 센터는 농림축산식품부와 경상북도, 안동시의 지원으로 추진 중인 연구개발 사업의 핵심 시설이다. 총 면적 약 4천964㎡에 실험동(1천435.53㎡)과 연구동(164.80㎡)두 개 건물이 조성됐다. 연구원은 이곳에서 다품목 농산물의 선별·포장·품질 유지 관리를 위한 로봇 기술을 개발하고 해당 기술의 적용 및 평가를 수행한다. 수확 시기가 서로 다른 경북 지역 주요 과수 농산물인 사과와 복숭아, 배, 참외 등이 대상이다. 이를 위해 ▲첨단로봇 기반 농산물 가공 센터(APC) 구축 ▲인공지능 기반 농작물 데이터 관리 ▲시스템 통합 및 실증환경 기반 검증 ▲농산물 선별·포장기 모듈화 ▲자율주행 리프팅 로봇 및 환경관리 로봇 설계 ▲5G기반 APC운용 환경 최적화 관제 시스템 설계 기술을 개발했다. 이번 실증센터 개소로 농산물 유통·물류의 효율성 극대화는 물론, 연중 가동 가능한 풀필먼트 시스템을 구축함으로써 운영비 절감과 농가의 수익 증대가 기대된다고 연구원 측은 밝혔다. 또한 위생적이고 신뢰성 높은 유통 시스템을 확립해 소비자 신뢰를 확보하고, 국내 농산물 유통 기업의 경쟁력을 강화할 것으로 보인다. 정구봉 한국로봇융합연구원 원장대행은 "첨단 로봇 기술을 기반으로 신선 농산물 유통 혁신을 가속화하고, 국내 농업 물류 시스템을 한 단계 발전시킬 것"이라며 "기존 농업로봇 분야 연구·개발뿐만 아니라 농업 물류·유통 관련 기관 및 기업들과 협력해 실질적인 성과를 창출할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.03.21 22:55신영빈

아너, AI 디바이스 생태계 기업으로 변신하기 위한 새로운 기업 전략 발표

-- 개방성과 협업 기반으로 한 3단계 로드맵 조명 바르셀로나, 스페인 2025년 3월 21일 /PRNewswire/ -- 글로벌 기술 브랜드 아너(HONOR)가 3월 3일 스마트폰 제조업에서 더 나아가 글로벌 선도적 인공지능(AI) 디바이스 생태계 기업으로 변신하기 위한 새로운 기업 전략인 '아너 알파 플랜(HONOR ALPHA PLAN)'을 공개했다. 새로운 지능형 세계를 열기 위해 아너가 취할 과감한 조치가 자세히 담긴 새로운 비전이 담긴 이 혁신적인 3단계 계획은 인류의 잠재력을 극대화함으로써 궁극적으로 모든 인류에게 혜택을 주는 개방적이고 가치를 공유하는 생태계를 공동 창조할 것을 업계에 촉구하고 있다. 제임스 리(James Li) 아너 CEO는 "AI 혁명은 분명 디바이스 산업의 패러다임을 재편할 것이다. 즉, 생산성과 사회는 물론 심지어 문화까지 완전히 변화시킬 것"이라며 이렇게 덧붙였다. "저는 우리 모두가 합심해 AI 기술의 도전과제와 많은 기회를 같이 해결할 것을 촉구한다. 더불어 이 흥미진진한 AI의 미래를 온전히 받아들일 수 있도록 업계가 진정 개방적으로 변신할 것을 촉구한다. 함께 해보면 좋겠다." 아너 알파 플랜이라는 명칭에는 독특한 상징적 의미가 담겨있다. 그리스 알파벳의 첫 글자인 알파는 끊임없이 기술적 우수성을 추구하는 아너의 모습을 상징한다. 아울러 소문자 α의 획이 연결되는 지점에서 중국어로 '사람'을 뜻하는 人자를 발견할 수 있는데, 이는 인간 중심의 혁신을 이루기 위한 아너의 헌신적 노력을 나타낸다. 동서양의 만남을 상징하는 이 심벌에는 전 세계 소비자에게 가치를 창출하려는 아너의 글로벌 비전과 야망이 완벽하게 들어가 있다. 이너 알파 플랜은 3단계로 구성되어 있다. 1단계는 지능형 휴대폰 개발로 시작한다. 아너는 여러 파트너와 협력해 기술의 경계를 허물면서 AI 에이전트 시대에 맞는 AI 디바이스를 위한 새로운 패러다임을 공동으로 창조할 것이다. 2단계에서 아너는 산업의 경계를 허물고, 물리적 AI 시대에서 AI 생태계 구축에 필요한 새로운 패러다임을 함께 만들어 나갈 것이다. 그리고 마지막으로 3단게에선 범용AI(AGI) 시대를 맞아 인간의 잠재력 경계를 허물고 문명의 발전을 위한 새로운 패러다임을 함께 만들어 나갈 것이다. 1단계의 중심이 되는 지능형 전화기에는 아너가 기조연설에서 선보인 선도적인 AI 기술 등 인간의 잠재력을 극대화하기 위해 특별히 설계된 인간 중심의 AI가 내장될 것이다. MWC 부스 세부 정보 3월 3일부터 6일까지 MWC 바르셀로나 2025 방문객들은 피라 그란 비아(Fira Gran Via) 3번 홀의 3H10 스탠드에 위치한 아너의 부스를 방문하면 아너와 파트너들의 최신 혁신 기술을 확인할 수 있다. www.honor.com/global/events/honor-mwc/를 방문하면 더 자세한 정보를 구할 수 있다.

2025.03.21 22:10글로벌뉴스

엑셈, 작년 역대 최대 매출 612억 달성

엑셈의 연결 기준 2024년 매출액은 612억 원으로 전년 대비 14% 증가했다. 영업이익 88억 원(영업이익률 14%), 당기순이익 108억 원(당기순이익률 18%)을 기록했다. 21일 엑셈에 따르면, 대부분의 사업 부문이 성장한 가운데 라이선스 매출이 25억 원 늘어난 APM(애플리케이션 성능 관리) 부문과 라이선스 매출 18억 원을 달성한 통합 IT 성능 모니터링 플랫폼(엑셈원, exemONE) 부문이 성장을 견인했다. 변동비가 적은 소프트웨어 사업의 특성상 전년 대비 크게 성장한 매출이 영업이익을 큰 폭으로 개선하는 데 영향을 줬다고 엑셈은 설명했다. 부문별로는 2024년 연결 기준 DBPM(데이터베이스 성능 관리) 부문 매출이 전년 대비 소폭 성장했다. APM 부문 매출은 전년 대비 41%에 달하는 높은 상승률을 기록했다. 2023년보다 호전된 시장 상황 속에서 다수 금융사 및 공공기관과 체결한 제품 라이선스 계약이 APM 부문의 매출 상승을 이끌었다. 통합 IT 성능 모니터링 플랫폼 부문에서는 작년 4월 출시한 엑셈원이 같은해 12월까지 L전자, 대형 카드사, 다수 금융사, 광역지자체 등 20곳이 넘는 고객을 확보하며 라이선스 매출 18억 원을 기록했다. 초대형 글로벌 제조 기업을 포함한 여러 고객들이 엑셈원 도입을 검토 중이거나 PoC를 진행 중이라고 엑셈은 설명했다. 또 민간 기업의 멀티 및 하이브리드 클라우드 비중이 커지고 있고 정부가 2026년까지 공공 IT 시스템의 '클라우드 네이티브(Cloud Native)' 전환을 가속화할 예정이어서 엑셈원의 타깃 시장이 확대될 가능성이 크다고 엑셈은 전망했다. 빅데이터 플랫폼 부문에서는 서울시 빅데이터 서비스 플랫폼 운영 사업 및 3단계 구축 사업, 의료재단 라이선스 납품, KSS해운 빅데이터 컨설팅 사업 등이 주요한 성과였다. 2024년 11월 1일에는 엑셈이 구축을 담당한 '서울 데이터 허브(서울시 빅데이터 서비스 플랫폼의 서비스명)'가 정식으로 서비스를 개시하기도 했다. 엑셈은 2024년 12월에 39억 원 규모의 '2025년 서울시 빅데이터 서비스 플랫폼 통합 운영' 사업을 수주해 올해도 서울시의 빅데이터 서비스를 안정적으로 뒷받침한다. 또한 생성형 AI 기반 챗봇 사업을 확대하기 위해 네이버 클라우드와 '서비스 파트너' 계약을 체결했고, 여러 잠재 고객사가 2024년 12월 출시된 AI 분석 플랫폼 '우드페커' 도입을 검토하고 있다고 엑셈은 전했다. AIOps 부문에서는 싸이옵스에 엑셈이 자체 개발한 경량화된 AI 모델을 탑재하고 다변량 이상 탐지 모델을 추가해 정확도를 향상시켰다. 또한 장애 근본 원인 분석을 더 유의미하게 제공하기 위해 LLM 기반 AI 조언 등 '설명 가능 AI(eXplainable AI, XAI)' 기능까지 접목해 사용자 편의성을 대폭 개선했다. 이러한 업그레이드 이후로 기존 고객들과 잠재 고객들이 '싸이옵스'를 호평하고 있어 올해 초대형 글로벌 제조 기업을 포함한 다수의 신규 고객을 확보할 수 있을 것으로 기대된다고 엑셈은 설명했다. 또 DB 보안 솔루션 사업을 영위하는 주요 종속회사 신시웨이는 전년 대비 매출이 13% 성장한 118억 원을 기록하며 역대 최대 매출을 경신했다. 영업이익은 24억 원으로 전년 대비 55% 증가했고 당기순이익은 25억 원으로 흑자 전환했다. 신시웨이는 DB 접근제어 '페트라' 소프트웨어가 전체 매출 증가를 견인했다고 밝혔다. 해외 법인 3사의 2024년 매출은 총 39억 원을 기록했다. 일본 법인과 중국 법인은 매출, 영업이익, 당기순이익이 모두 증가했으나 미국 법인은 2023년 대비 매출이 크게 줄었다. 2023년에 미국 테일러 시에 위치한 삼성전자 반도체 신규 공장에 맥스게이지(MaxGauge)를 대규모 납품했던 것과 달리 2024년에는 미국 법인의 매출이 예년 수준으로 돌아왔기 때문이라고 엑셈은 설명했다. 고평석 엑셈 대표는 “2024년 연결 기준 전년 대비 매출이 14% 성장했고, 영업이익은 80% 가까이 성장했다”면서 “엑셈은 만개한 AI와 클라우드 시대에 최적화된 솔루션 라인업과 글로벌 선도 제품 수준의 경쟁력을 확보했다. 만만치 않은 대내외 환경을 딛고 역대 최고 매출에 다시 도전하겠다”라고 말했다.

2025.03.21 20:22방은주

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