개발 및 공급 : 엔비디아 주요 특징 : AI 처리를 위한 3세대 텐서 코어 및 레이 트레이싱을 위한 2세대 RT 코어 탑재, 암페어 아키텍처 기반의 CUDA 코어 탑재해 그래픽/컴퓨팅 처리속도 향상, 전문가 작업의 데이터를 처리속도 향상 위한 메모리 대역폭 증가, 효율적인 비디오 처리를 위한 인코딩/디코딩 엔진 탑재 등   엔비디아가 새로운 엔비디아 RTX A400과 RTX A1000 GPU를 통해 RTX 전문가용 그래픽 제품을 확장하고, 디자인을 비롯한 AI 기반 생산성 워크플로를 강화한다고 밝혔다. 디자인과 생산성 애플리케이션 전반에 걸친 AI 통합이 새로운 기준으로 자리잡으면서 고급 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하고 있다. 즉, 전문가와 크리에이터들은 프로젝트의 규모와 복잡성 또는 범위에 관계없이 향상된 컴퓨팅 성능을 활용해야 한다. 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반의 RTX A400과 RTX A1000 GPU는 이렇게 증가하는 수요를 충족하기 위해 개발됐으며, AI와 레이 트레이싱 기술에 대한 접근성을 확대해 전문가들이 일상적인 워크플로를 혁신하는데 필요한 도구를 제공한다.   ▲ 엔비디아 RTX A400   향상된 성능으로 창의성 및 효율 향상 지원 RTX A400 GPU는 RTX 400 시리즈 GPU에 가속화된 레이 트레이싱과 AI를 도입했다. 이 GPU는 AI 처리를 위한 24개의 텐서 코어(Tensor Cores)를 탑재해 기존 CPU 기반 솔루션을 넘는 성능을 제공한다. 이를 통해 전문가들은 지능형 챗봇, 코파일럿과 같은 최첨단 AI 애플리케이션을 데스크톱에서 직접 실행할 수 있다. 또한 GPU는 실시간 레이 트레이싱을 제공하므로 크리에이터는 생생하고 물리적 정확도가 높은 3D 렌더링을 제작할 수 있다. A400은 시리즈 최초로 4개의 디스플레이 출력을 지원해 금융 서비스, 명령과 제어, 유통, 운송과 같은 산업에 필수적인 고밀도 디스플레이 환경에 적합하다. 엔비디아 RTX A1000 GPU는 RTX 1000 시리즈 GPU에 처음으로 텐서 코어와 RT 코어를 도입했다. 이를 통해 전문가와 크리에이터를 위한 가속화된 AI와 레이 트레이싱 성능을 제공한다. A1000은 72개의 텐서 코어를 탑재해 이전 세대에 비해 업그레이드된 성능을 갖췄다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)과 같은 도구에서 3배 이상 빠른 생성형 AI 프로세싱을 제공하며, 18개의 RT 코어는 그래픽과 렌더링 작업 속도를 최대 3배까지 높여 2D와 3D CAD, 제품과 건축 설계, 4K 비디오 편집과 같은 전문적인 워크플로를 가속화한다. 더불어 A1000은 이전 세대보다 최대 38% 더 많은 인코딩 스트림을 처리하고 2배 더 빠른 디코딩 성능을 제공하는 등 비디오 처리 능력을 높였다.   ▲ 엔비디아 RTX A1000   차세대 기능을 통한 성능 강화 A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W이며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션을 위해 향상된 기능을 제공한다.  2세대 RT 코어 : 건축 도면, 3D 디자인, 콘텐츠 제작 등 모든 전문 워크플로를 위한 실시간 레이 트레이싱, 사실적인 물리 기반 렌더링과 시각화, 정확한 조명과 그림자 시뮬레이션으로 작업 품질을 높일 수 있다. 3세대 텐서 코어 : 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다.  암페어 아키텍처 기반 쿠다 코어 : 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. 4GB/8GB 메모리 : A400 GPU의 4GB와 A1000 GPU의 8GB GPU 메모리는 다양한 전문가용 요구 사항을 충족한다. 여기에는 기본적인 그래픽 디자인과 사진 편집부터 텍스처나 고해상도 편집, 데이터 분석이 필요한 까다로운 3D 모델링 등이 포함된다. 또한 이 GPU들은 이전 세대보다 메모리 대역폭이 증가해 데이터를 더 빠르게 처리하고 대용량 데이터 세트와 장면을 더 원활하게 처리할 수 있다. 인코딩/디코딩 엔진 : 7세대 인코드(NVENC)와 5세대 디코드(NVDEC) 엔진을 탑재한 새 GPU는 효율적인 비디오 처리를 기능을 제공한다. 이를 통해 초저지연으로 고해상도 비디오 편집, 스트리밍, 재생을 지원한다. 또한 AV1 디코드가 포함돼 더 많은 비디오 포맷을 더 효율적이고 원활하게 재생할 수 있다.   RTX 솔루션의 활용 범위 확대 엔비디아는 새로운 GPU가 최첨단 AI, 그래픽, 컴퓨팅 기능 등을 통해 사용자의 생산성을 높이고 창의적인 가능성을 열어준다고 전했다. 레이 트레이싱 렌더링과 AI가 포함된 고급 워크플로를 통해 전문가들은 작업의 한계를 뛰어넘고 놀라운 수준의 사실감을 구현할 수 있다. 기획 담당자들은 강력하고 에너지 효율적인 새로운 컴퓨팅 솔루션을 에지 배포에 사용할 수 있다. 크리에이터는 편집과 렌더링 속도를 높여 더욱 풍부한 시각적 콘텐츠를 제작할 수 있다. 건축가와 엔지니어는 아이디어를 3D CAD 개념에서 실제 디자인으로 원활하게 전환할 수 있다. 스마트 공간에서 작업하는 경우에는 공간 제약이 있는 환경에서 실시간 데이터 처리, AI 기반 보안, 디지털 사이니지 관리 등에 GPU를 사용할 수 있다. 또한 의료 전문가들은 더 빠르고 정밀한 의료 영상 분석을 수행할 수 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

개발 및 공급 : AMD 주요 특징 : 4nm 젠 4 아키텍처 기반으로 성능 및 전력 효율 향상, 와이파이 7 기술 지원, 일부 모델에 NPU 기반 AI 엔진 탑재 등     AMD는 비즈니스 환경에서 높은 생산성과 프리미엄급 AI 및 연결 경험을 제공하는 새로운 기업용 모바일 및 데스크톱 AI PC 프로세서를 공개했다. 새로운 AMD 라이젠 프로 8040(Ryzen PRO 8040) 시리즈는 기업용 노트북과 모바일 워크스테이션을 위해 개발된 x86 프로세서이다. AMD는 비즈니스 사용자를 위한 AI 지원 데스크톱 프로세서인 AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 데스크톱 프로세서도 출시했다. 이 제품은 낮은 전력 소모로 첨단 성능을 제공하도록 설계되었다. AMD는 이번에 새롭게 공개된 일부 모델에 AMD 라이젠 AI(AMD Ryzen AI)를 탑재했다. 새로운 라이젠 AI 기반 프로세서는 CPU, GPU 및 전용 온칩 NPU(Neural Processing Unit)를 탑재한다. 전용 NPU의 경우 최대 16 TOPS의 연산 성능을 제공하며, 전체 시스템은 최대 39 TOPS로 이전 세대보다 향상된 전용 AI 프로세싱 성능을 제공한다. 새로운 라이젠 AI 지원 프로세서를 장착한 기업용 PC는 AI 기반 협업과 콘텐츠 제작, 데이터 및 분석 워크로드에서 더 높은 성능과 향상된 사용자 경험을 제공한다. 또한, AMD 프로 기술이 추가됨에 따라 IT 관리자들은 IT 운영을 간소화하고, 조직 전반에 걸쳐 보다 신속하게 PC를 구축할 수 있는 엔터프라이즈급 관리 기능을 사용할 수 있다. AMD는 정교한 공격으로부터 프로세서와 클라우드를 방어할 수 있는 통합 보안 기능 및 안정성과 신뢰성 및 플랫폼 수명을 갖춘 엔터프라이즈 소프트웨어 등의 이점을 제공한다고 전했다. 새로운 라이젠 프로 8040 시리즈 모바일 프로세서는 2024년 2분기부터 HP와 레노버를 포함한 OEM 파트너사를 통해 공급될 예정이며, 라이젠 프로 8000 시리즈 데스크톱 프로세서는 2024년 2분기부터 OEM 파트너사인 HP와 레노버, 일부 채널 파트너 플랫폼을 통해 공급될 예정이다.   라이젠 프로 8040 시리즈      전문가용 노트북 및 모바일 워크스테이션을 위한 AMD 라이젠 프로 8040 시리즈 모바일 프로세서는 집약적인 비즈니스 및 AI 워크로드에 최적화된 효율과 프로세싱 성능을 제공한다. 이 프로세서는 까다로운 모바일 워크스테이션 애플리케이션에서 최대 30% 향상된 성능을 제공하는 4nm의 ‘젠 4(Zen 4)’ 아키텍처를 기반으로 하며, 최대 8개의 고성능 코어를 탑재한다. 일부 모델에는 AMD 라이젠 AI를 탑재하고 AMD RDNA 3 그래픽을 통합했는데, AMD는 “경쟁사 프로세서 대비 화상회의 시 84% 더 적은 전력으로 최대 72% 더 높은 성능을 제공한다”고 설명했다. 또한, 라이젠 프로 8040 시리즈 프로세서 기반 PC는 와이파이 7(WiFi-7) 기술도 활용할 수 있다. 시리즈 중 최상위 제품인 AMD 라이젠 9 프로 8945HS는 8개의 코어와 16개의 스레드, 24MB 캐시 및 라데온(Radeon) 780M 그래픽을 탑재하고 있다. 이 프로세서는 테크니컬 컴퓨팅, 멀티미디어 콘텐츠 제작, 개별 그래픽 등 리소스 집약적 애플리케이션에 필요한 연산 성능을 제공하며, 3D 렌더링, 비디오 인코딩 및 사진 편집 등과 같은 까다로운 그래픽 관련 워크로드를 처리한다. 이번에 발표된 라이젠 프로 8040 시리즈는 6 코어 12 스레드의 라이젠 5 프로 8540U부터 8 코어 16 스레드의 라이젠 9 프로 8945HS까지 8종이다. 이 중 8540U를 제외한 7개 제품에서 라이젠 AI를 지원한다.   라이젠 프로 8000 시리즈     기업용 데스크톱을 위한 AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 프로세서는 4nm 공정 기술을 기반으로 최대 8개의 고성능 젠 4 코어를 탑재했으며, 일부 모델은 전용 AI 엔진을 탑재하여 향상된 전력 및 효율과 몰입형 AI 경험을 제공한다.  AMD 라이젠 프로 8000 시리즈 프로세서를 장착한 데스크톱은 주요 비즈니스 애플리케이션 및 데이터에 대한 보다 빠른 액세스와 초고속 데이터 전송, 원활한 워크플로를 위해 최신 DDR5 및 PCIe 4를 지원하며, 일부 모델은 와이파이 7 기반의 차세대 연결성도 제공한다. 라인업 중 최상위 제품인 AMD 라이젠 8700G 프로세서는 고성능 8 코어 16 스레드, 24MB 캐시 및 통합 AMD 라데온 780M 그래픽을 탑재한다. AMD 라이젠 8700G는 AMD의 성능 테스트에서 경쟁 제품 대비 더 적은 전력을 소모하면서도 최대 19% 향상된 성능을 제공하는 것으로 나타났다. AMD는 “AMD 라이젠 7 프로 8799G 프로세서를 탑재한 기업용 데스크톱은 특정 테스트를 기준으로 경쟁사 프로세서에 비해 최대 47% 향상된 시스템 성능과 3배 향상된 그래픽 성능을 제공한다”고 전했다. 이번에 발표된 라이젠 프로 8000 시리즈는 4 코어 8 스레드의 라이젠 3 프로 8300GE부터 8 코어 16 스레드의 라이젠 7 프로 8700G까지 8종이며, 라이젠 5 프로 8600G 및 8600GE, 라이젠 7 프로 8700G 및 8700GE 등 네 종이 라이젠 AI를 지원한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

더욱 빠르고 효율적인 제품 개발을 위한 AI 기술 본격화 추진   제조산업에서도 AI(인공지능)에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편으로 실질적인 AI 도입과 활용에 대한 제조업계의 고민도 커졌다. 알테어는 시뮬레이션, HPC, 클라우드, 데이터 애널리틱스 등 자사의 기술 역량을 바탕으로 제조산업을 위한 AI 기술 개발을 가속화하고 있으며, 향후 본격적으로 제조시장에 확산시킨다는 전략을 내세웠다. ■ 정수진 편집장   ▲ 한국알테어 이승훈 기술 총괄 본부장은 제품 개발에서 AI의 활용이 구체화되고 있다고 짚었다.   제조산업에서 AI에 대한 관심이 높아지고, 도입과 활용이 확산되는 배경은 무엇이라고 보는지 제품의 생산 방식이 다품종 소량 생산 방식이 확대되면서 제품의 개발 주기가 꾸준히 짧아지고 있다. 이에 따라 제품 개발과 관련한 예측과 의사결정은 더욱 빨라져야 한다는 요구도 높다. 이를 위해 프로토타입을 만들어 실험하는 방식에서 컴퓨터와 CAE 소프트웨어를 사용하는 시뮬레이션으로 변화해 왔는데, 시뮬레이션 역시 해결해야 하는 과제가 있다. 시뮬레이션을 활용하려면 전문적인 엔지니어링 지식이 필요하고, 시뮬레이션에 걸리는 시간이 더욱 빨라지는 제품 개발 주기에 맞추기 어려워졌다. 시뮬레이션이 제품의 초기 개발에서 생산까지 더욱 폭넓게 쓰이는 상황이 시뮬레이션 기반의 의사결정에 걸리는 시간을 늘리게 된 측면도 있다. AI는 이에 대한 해결책으로 관심을 모으고 있다. 제조업체에서 실험 데이터와 해석 데이터가 상당히 쌓여 있는 상황인데, 이를 AI 학습에 활용해서 빠르게 인사이트를 얻고 제품 개발에 반영할 수 있겠다는 아이디어가 이제 구체화되고 있는 시점이라고 볼 수 있겠다.   최근 AI와 관련한 제조산업의 동향이나 이슈가 있다면 제조업체에서 해석 데이터와 실험 데이터가 쌓여 있기는 한데, 이 데이터가 각 엔지니어의 PC에 흩어져 있는 것이 현실이다. 이에 따라 여러 곳에 저장된 데이터를 통합 관리하는 시스템에 대한 요구가 있다. 또한, 이 데이터를 AI에 활용하기 위한 추가 가공의 자동화에 대한 목소리도 있다. 엔지니어링 데이터를 AI에 활용하기 위해서는 AI에 맞는 데이터의 전처리(pre-processing)가 중요하다. 전처리란, 아무렇게나 쌓여 있는 데이터를 분류하고 AI에 적용하기 위해 적절한 포맷의 데이터로 변환하는 작업을 가리킨다. 이 부분에서 많은 제조기업 고객사들이 데이터를 어떻게 가공해야 할 지에 대한 고민을 갖고 있기도 하다. 이전에는 파이썬(Python)과 같은 프로그래밍 언어를 배워서 데이터 변환 코드를 만들어야 했는데, 알테어는 데이터를 자동으로 변환할 수 있는 솔루션을 제공해 쌓여 있는 데이터의 분류와 정제 과정을 더 쉽게 할 수 있도록 돕는다. 이런 부분에서 LG전자의 사레를 소개할 만하다. LG전자는 알테어와 협업해서 해석 엔지니어가 퇴근한 후에 해석 데이터를 취합하고 변환과 AI 학습까지 수행하는 자동화 시스템을 구축했다. 학습된 AI는 웹 환경에서 설계 엔지니어에게 필요한 데이터를 제공하고, 설계 엔지니어는 제품에 대한 치수나 조건을 입력하면 시뮬레이션을 거치지 않고 빠르게 가상 시험 결과를 확인할 수 있게 됐다. AI는 제품의 초기 개발 단계뿐 아니라 전체 개발 과정에 적용할 수 있다. 초기 단계에서는 실험에서 나온 데이터가 존재한다면 이를 기반으로 어떤 결과가 나올지 쉽게 확인할 수 있다. 이후 단계에서도 다양한 데이터를 학습해 추가적인 예측을 할 수 있고, 대시보드 등을 통해 누구나 데이터 및 예측 결과를 확인하거나, 몇 가지 조건을 입력해 새로운 예측을 할 수 있는 단계로 나아갈 수도 있다. 최종 단계의 데이터는 후속 제품이나 다른 제품을 개발할 때 활용하는 것도 가능하다.   제품 개발 사이클의 단축이라는 점에서는 시뮬레이션이 가져다 줄 수 있는 이점과 비슷한 부분이 있어 보인다. AI의 역할은 시뮬레이션을 보완하는 것인가, 아니면 시뮬레이션을 대신할 수 있는 것인가 지금은 AI가 기존의 시뮬레이션을 완전히 대체할 수 있는 단계는 아니다. 하지만 AI를 통해 제품의 초기 개발 단계에서 데이터 기반의 예측 결과를 빠르게 얻을 수 있고, 향후 설계를 위한 인사이트를 얻을 수 있다는 점에서 의미가 있다. AI를 학습시키기 위한 데이터는 필요하기 때문에 시뮬레이션은 여전히 중요하다. 지금의 상황은 실험이나 해석 데이터를 기반으로 AI를 통해 인사이트를 얻는 단계라고 볼 수 있다. 시뮬레이션이 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 초기에는 실험과 시뮬레이션을 함께 사용하다가 시뮬레이션 부분이 강화되면서 실험의 비중을 줄여 왔다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 데이터가 더 많이 쌓인다면 AI가 확대되고 시뮬레이션이 줄어들 수도 있을 것 같다. 이런 흐름은 단계적으로 일어날 수도 있고, 제품별로 변화의 속도가 달라질 수도 있다고 본다.   ▲ 알테어는 시뮬레이션과 연계해 제조 분야에서 활용할 수 있는 AI 솔루션을 내세운다.   제조산업의 AI 활용을 위한 알테어의 기술 차별점은 무엇인지 알테어는 멀티피직스 시뮬레이션뿐 아니라 복잡한 시뮬레이션을 활용하기 위한 고성능 컴퓨팅(HPC)과 클라우드, 데이터 애널리틱스와 AI 등 폭넓은 기술 역량을 갖추었다는 점에서 차별점이 있다고 본다. 이는 온프레미스와 클라우드, CPU 컴퓨팅과 GPU 컴퓨팅을 모두 지원해 시뮬레이션 및 AI를 유연하게 활용하도록 도울 수 있다는 뜻이다.  알테어는 지난 2022년 데이터 기반 AI를 위한 머신러닝 분석 플랫폼인 래피드마이너(RapidMiner)를 인수하면서 AI 분야 진출을 시작했다. 래피드마이너는 제조뿐 아니라 BFSI(은행.금융.서비스.보험) 등 다양한 산업에서 활용할 수 있는 솔루션이다. 예를 들어, 고객 지원이나 불만사항에 대한 다응, 주가 예측 등에도 래피드마이너가 유용하다. 또한, 2023년부터는 래피드마이너 등 기존 제품군으로 AI 시장에 대응하는 것 외에 제조산업을 타깃으로 하는 특화 기술을 개발했고, 올해는 이 부분을 본격적으로 선보이고자 한다. 제조산업을 위한 알테어의 AI 기술로는 설계 탐색과 최적화를 위한 디자인AI(DesignAI), 비슷한 형상을 자동 인식하고 분류하는 셰이프AI(shapeAI), 해석 결과를 학습해 물리현상을 빠르게 예측하는 피직스AI(physicsAI), 시스템 레벨에서 빠른 3D → 1D 변환을 위한 롬AI(romAI)가 있다.  이런 AI 기술은 적은 수의 데이터로도 학습이 가능하며, 알테어의 기존 시뮬레이션 솔루션 제품군에 들어가는 형태로 제공되어 익숙한 인터페이스로 사용할 수 있다. 하이퍼메시(HyperMesh)에는 이미 피직스AI와 셰이프AI가 포함되어 있고 향후 심랩(SimLab)과 인스파이어(Inspire)를 비롯해 다양한 솔루션에 AI가 추가될 예정이다. 알테어는 래피드마이너를 활용한 데이터 기반의 AI와 시뮬레이션 기반의 AI를 모두 지원한다. 그리고 타사 솔루션의 데이터를 활용할 수 있는 개방성과 유연한 라이선스 사용도 장점으로 내세우고 있다.    향후 제조 분야의 AI 전망과 알테어의 전략을 소개한다면 AI에 대한 고객들의 기대치가 높다고 느낀다. 알테어는 지난 4월 4일 ‘AI 워크숍’을 진행했는데, 기업의 의사결정권자부터 현업 엔지니어까지 예상보다 많은 분들이 참여해 높은 관심을 보였다. 관심이 높은 만큼 실제 활용 방향에 대한 고민이 많다는 것을 알 수 있었다. 사용자의 기대치와 실제로 할 수 있는 것 사이의 거리, 알테어와 같은 솔루션 기업과 사용자인 제조기업의 시각차도 어느 정도 확인할 수 있었다. 이런 부분은 고객들을 많이 만나고 의견을 나누면서 간극을 좁혀야 할 것 같다. 당장 AI가 시뮬레이션을 완벽하게 대체하기는 어렵겠지만, 클라우드 기반의 통합 환경에서 시뮬레이션과 AI를 통합해 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 삼고 있다. 클라우드는 데이터의 통합 관리와 공유 측면에서도 이점이 있다고 본다. 시뮬레이션과 AI를 위해 대규모 데이터를 관리하기 어려운 소규모 기업은 클라우드의 장점에 주목할 만하다고 본다. 한편으로 보안 등의 우려를 가진 기업에게는 프라이빗 클라우드 환경을 제공해 데이터 보안을 유지하면서 알테어 원 클라우드와 동일한 환경에서 작업할 수도 있다. 알테어는 AI 솔루션 제품군을 빠르게 업데이트하면서 사용자의 피드백을 반영하고 있다. 고객들이 AI에 대해 갖고 있는 기대치 또는 눈높이가 상당히 높은 것으로 보여서, 이에 대응해 경쟁 우위를 확보하고자 노력 중이다. 제조 분야에서도 AI에 대한 관심이 높지만, 어떻게 활용할지에 대한 고민이 큰 상황으로 보인다. 알테어는 이런 부분에서 도움을 줄 수 있도록 AI 기술 개발과 함께 커스터마이징과 컨설팅 등을 폭넓게 제공하고자 한다. 본사의 개발팀과도 활발히 소통하면서 사용성이나 적용 범위 등에 대한 고객의 어려움을 덜고, 최대한 빠르게 고객이 원하는 AI를 구현할 수 있도록 할 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

로크웰 오토메이션이 지난 3월 열린 ‘2024 스마트공장·자동화산업전’에 참가해 생산 최적화부터 디지털 전환과 지속가능성을 위한 자사의 기술을 선보였다. 로크웰 오토메이션은 생산/제어 설비부터 클라우드 및 AI(인공지능) 소프트웨어까지 폭넓은 솔루션 포트폴리오를 바탕으로 제조기업의 빠른 디지털 전환을 지원한다는 비전을 소개했다. ■ 정수진 편집장   제조 혁신을 위해 클라우드와 AI에 대한 관심 증가 로크웰 오토메이션의 스콧 울드리지 아태지역 사장은 로크웰 오토메이션의 연례 스마트 제조 리포트 내용을 인용해 “에너지 비용, 물가, 인건비의 상승에 대응하기 위한 자동화와 최적화가 제조산업이 꼽은 주요 과제였다. 또한, 많은 기업이 기술 투자를 늘릴 계획을 갖고 있는데, 기술 투자 분야 중에서는 클라우드와 SaaS(서비스형 소프트웨어)가 몇 년간 각광을 받고 있다. 제조 플랫폼을 쉽고 일관된 방식으로 배포하는 데에 기업들이 관심을 가진 것으로 볼 수 있다”고 소개했다. 로크웰 오토메이션에 따르면, 물가 상승과 인력 부족 문제에 대응해 생산성을 높이기 위한 목적으로 기업들이 AI에 대한 투자를 확대하고 있는 것으로 나타났다. 특히 생성형 AI 및 인과추론 AI가 많은 관심을 받고 있으며, 이미 투자 성숙 단계에 접어든 기업도 적지 않은 상황이다. 로크웰 오토메이션의 설문조사에서는 응답 기업의 85%가 AI 도입 계획이 있다고 답했다. 제조산업에서 AI를 활용하는 목적으로는 품질 개선, 사이버 보안, 로보틱스, 경로 최적화, AMR(자율 이동 로봇) 등이 꼽히면서, AI는 산업 자동화의 핵심 기술로 자리매김할 전망이다.   ▲ 공장의 VR 시뮬레이션을 위한 로크웰 오토메이션의 에뮬레이트3D 플랫폼   스마트한 디지털 제조의 지향점은 자율 운영 공장 로크웰 오토메이션 코리아의 이용하 대표이사는 “전 세게 디지털 전환 시장은 작년 9372억 달러 규모이고, 오는 2032년에는 7조 33억 달러까지 성장할 것”이라면서, “특히 제조 시스템과 공장이 많은 아시아 태평양 지역은 시장 비중은 낮지만 가장 빠르게 성장할 전망”이라고 소개했다. 이런 성장세의 배경으로는 최신 기술의 발전과 함께 코로나19 이후 비즈니스 운영의 디지털화에 대한 요구가 늘어난 점이 꼽힌다. 로크웰 오토메이션이 제조 디지털 전환의 핵심으로 꼽은 것은 ‘스마트 제조’이다. 스마트 제조는 생산 최적화, 직원 역량 강화, 탄력성 구축, ,지속가능성 추진, 트랜스포메이션 가속화 등의 비즈니스 결과를 목표로 한다.  로크웰 오토메이션은 미래의 자동화 공장이 사람의 개입을 최소화하면서 스스로 학습하고 최적화하는 형태가 될 것으로 보고 있다. 또한, 자동화 역량의 개선과 적응형 기술의 결합을 통해 자율 운영 공장으로 진화할 것으로 전망한다. 울드리지 사장은 “로크웰 오토메이션은 산업 자동화 및 디지털 전환 분야의 전문 기업으로서 산업 트렌드를 이해하고 기술 전문성을 갖추고 있다. 이런 역량을 바탕으로 최근의 주요한 트렌드인 자율 운영 분야에 대응하고 있다”고 설명했다. 로크웰 오토메이션은 제조 엔지니어와 데이터 과학자의 참여를 통해 AI 기술을 내재화하고 있으며, 다양한 기술을 추가할 수 있는 비선형성과 알고리즘 기반의 최적화를 지원한다. 또한, 엔비디아와의 파트너십을 통해 AI 칩으로 제조 데이터를 분석하고 자율 운영 공장으로 발전시켜 나간다는 계획을 소개하기도 했다.   ▲ 로크웰 오토메이션은 스마트공장·자동화산업전에서 디지털 제조를 위한 자사의 기술을 소개했다.   디지털 제조를 위한 기술 포트폴리오 제공 로크웰 오토메이션은 디지털 제조를 위한 자사의 핵심 역량으로 신규 공장 설계, 자동화 및 제어, 생산 물류, 에지 컴퓨팅 및 클라우드 등 폭넓은 기술 포트폴리오를 소개했다. 공장 및 생산 라인의 설계를 위해서 로크웰 오토메이션은 시뮬레이션 기반으로 공장을 건설하기 전에 테스트와 최적화를 할 수 있는 에뮬레이트3D(Emulate3D) 플랫폼을 제공한다. 자동화/제어 영역에서는 챗GPT(ChatGPT)로 빠르게 제어 코드를 생성하고, 개별 제어기에 AI를 내장해 빠른 문제 해결을 지원한다. 생산 물류 분야에서는 AI를 활용해 AGV(무인 운반 차량)의 효율적인 이동 경로를 생성하거나 이동형 로봇, 독립 카트 등의 기술을 적용해 창고 . 생산 시설 . 창고의 사이클을 자동화할 수 있도록 돕는다. 에지/클라우드를 위해서는 드라이버/PLC/에지에 AI를 탑재해 다수의 현장을 한 곳에서 관리하거나 ERP와 연결하는 등의 이점을 제공한다. 또한 MES(제조 실행 시스템), 데이터 애널리틱스 및 시각화 등을 위한 제조 산업 클라우드를 지원한다. 사이버 보안도 클라우드와 AI의 도입 과정에서 중요한 요소인데, 로크웰 오토메이션은 고객사의 시스템 구축 및 운영을 위해 직접 모니터링을 지원하며 엔지니어링 서비스와 원격 모니터링을 연중 무휴로 제공하고 있다. 이용하 대표이사는 국내 스마트 공장의 시장 가능성에 대해서 긍정적으로 전망했다. 또한 “무엇보다 디지털 전환은 빠르게 시작하는 것이 중요하다. 로크웰 오토메이션은 공장의 설계와 운영, 사이버 보안, 유지보수를 위한 폭넓은 솔루션과 서비스를 제공한다. 또한 디지털 전환을 위한 기술, 인력, 경험, 사례를 갖고 있는 것도 강점이다. 이를 바탕으로 제조산업 고객의 디지털 전환을 효과적으로 지원할 것”이라고 전했다. 울드리지 사장은 “한국은 디지털 기술 도입의 선두주자라고 생각한다. AI, 클라우드, 에지 등의 기술 개발에 있어서도 한국이 글로벌 시장을 선도하면서 회복탄력성을 갖춘 제조 환경을 확산시키는 데에 기여할 것으로 기대한다”고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국 델 테크놀로지스가 기업용 PC와 워크스테이션, 컨슈머 PC에 이르는 신제품을 소개했다. AI 기능을 강화한 인텔의 코어 울트라 CPU를 PC 제품군 전반에 채택하면서 ‘AI PC’를 본격화한 델은 AI 사용자와 개발자를 겨냥한 기능을 앞세워 시장을 공략할 계획이다. ■ 정수진 편집장     새로운 PC 라인업으로 AI 포트폴리오 강화 델은 프리미엄 기업용 노트북인 ‘래티튜드(Latitude)’ 라인업에서 래티튜드 7450 울트라라이트, 래티튜드 9450 투인원, 래티튜드 5550, 래티튜드 7350 디태처블을 비롯해 ‘프리시전(Precision)’ 라인업의 프리시전 5690, 프리시전 5490 등 모바일 워크스테이션 및 프리시전 3680 타워형 워크스테이션, 프리미엄 컨슈머 노트북 브랜드 ‘XPS’ 라인업의 XPS 16과 XPS 13 등 다양한 클라이언트 제품군을 소개하면서 AI 시대에 적합한 PC 포트폴리오를 갖추었다고 전했다. 한국 델 테크놀로지스에서 클라이언트 솔루션 그룹(CSG)을 총괄하는 오리온 상무는 “맥킨지에 따르면, AI로 인한 경제적 이익이 4조 4000억 달러로 예상된다. AI는 자료 탐색이나 요약 정리 등 사람의 업무를 대신 수행하거나 지원하는 분야에서 많이 요구되고 있다”면서, “델은 에지의 온디바이스 AI부터 데이터센터 및 클라우드까지 하드웨어와 서비스 생태계를 포함한 엔드 투 엔드 AI 포트폴리오를 제공한다”고 소개했다. 델은 자사의 기업용 모바일 PC 제품군 전체에 NPU를 탑재하고, 데스크톱 PC도 인텔의 14세대 CPU를 탑재한 리프레시 버전을 출시하면서 ‘AI PC’ 라인업을 갖추었다. 델이 소개한 AI PC는 AI 포트폴리오를 한층 강화하는 제품군이 될 전망이다.    AI 기반 기능 강화 및 지속가능성으로 차별화 AI PC를 기존의 PC와 차별화하는 핵심 차이점은 AI를 위한 연산작업을 전담하는 NPU(신경망 프로세서)이다. 이를 기반으로 AI PC는 실시간 번역이나 멀웨어 탐지와 같은 AI/머신러닝 기반 작업을 로컬에서 수행할 수 있다. AI 연산에서 CPU보다 전력 효율이 높은 NPU 덕분에 시스템의 전반적인 전력 효율과 성능을 높일 수 있으며, 민감한 데이터를 디바이스 안에서 처리해 보안이 강화되는 것도 AI PC의 특징이다. NPU가 내장된 인텔 코어 울트라(Intel Core Ultra) 프로세서를 탑재한 AI PC 제품이 속속 등장하고 있는 상황에서 PC 업체마다 차별화를 위한 노력을 기울이고 있는 상황이다. 델은 노트북 라인업에서는 더욱 선명한 화질의 HDR 카메라, 화상회의 앱을 위한 터치 기능키를 갖춘 협업 터치패드를 탑재하고, 오디오 개선 등을 통해 협업 기능을 한층 강화했다. 코파일럿을 위한 전용 핫키가 기존 키보드의 한자 키를 대신해 들어갔다. 한편, 기업용 PC 제품군 전반에서 재활용 부품 및 재활용이 가능한 부품을 64% 이상 사용하고 포장재도 재활용이 가능하도록 해 지속가능성을 높였다. 애플리케이션의 성능을 최적화하는 델 옵티마이저(Dell Optimizer) 소프트웨어에도 AI가 적용됐는데, 델 옵티마이저는 AI로 PC 사용 패턴을 분석하고 학습해 최적화를 향상시킨다. 델은 올 하반기부터는 코파일럿을 로컬에서 사용할 수 있도록 지원하는 한편, Arm과 퀄컴 등의 NPU를 탑재한 제품도 출시를 계획하고 있다.   ▲ 델은 노트북 제품군에 코파일럿 키와 협업 터치패드를 적용했다.   늘어나는 AI PC 수요에 대응해 시장 확대 계획 델은 별도의 보안 칩을 내장해 보안 기능을 강화한 AI PC가 기업 시장에서 좋은 반응을 얻을 것으로 보고 있다. 또한 발열 성능을 높인 구조 설계와 지속가능성 등을 자사 제품군의 차별화 포인트로 내세웠다. AI PC의 사용자를 타깃으로는 업무 지원 기능을 강화하는 동시에, AI 앱 개발자를 위해서는 고성능 CPU와 전문가급 그래픽 카드로 업무 효율을 높이는 전략을 추진할 것으로 보이는데, 델은 하이엔드 워크로드에서 ISV(독립 소프트웨어 공급사)를 중심으로 전문가용 소프트웨어의 AI 지원이 늘어날 것으로 전망했다. 오리온 상무는 “코로나19 팬데믹 시기에 PC 시장 호황으로 도입된 기기의 교체 주기가 다가오고 있으며, 윈도우 10의 지원 종료 시점이 다가오는 것도 시장 기회가 될 것으로 본다”면서, “하반기에는 차세대 제품을 통해 AI PC 수요 증가에 대응할 계획”이라고 밝혔다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “델은 기업의 업무를 위한 도구로서 커머셜 비즈니스를 중심으로 PC 시장에 접근하고 있다”고 전했다. 성능, 디자인, 가격을 만족하는 클라이언트 디바이스와 함께, 기업이 효율적으로 디바이스를 관리할 수 있는 플랫폼을 제공하는 데에 집중한다는 것이다.  또한 “PC 시장에서 델이 가진 이런 강점이 AI 시대를 맞아 본격 발휘될 것으로 기대하고 있다. AI를 탑재한 PC 그리고 네트워크 연결 없이 로컬 디바이스에서 사용하는 온디바이스(on-device) AI가 확대될 것으로 보임에 따라, 델은 글로벌 AI 반도체 기업과 협력하는 한편 네트워크가 없어도 AI 경험을 제공할 수 있도록 할 것”이라고 전했다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국오라클이 지난 4월 16일 ‘모던 데이터 플랫폼 및 데이터베이스 혁신 전략’을 주제로 기자간담회를 열고, 융합형 데이터베이스(Converged DB)를 중심으로 한 오라클의 포괄적인 기업 데이터 관리 기술의 현재와 미래에 대해 소개했다.  ■ 박경수 기자   기자간담회에는 ‘DB의 아버지’라 불리는 오라클의 앤디 멘델손(Andy Mendelsohn) DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장이 참석해 ‘데이터, AI 및 앱 개발의 미래’를 주제로 발표하고, 오라클 DB 솔루션이 향후 AI 시대를 주도할 데이터 플랫폼의 미래 시장에서 어떤 가치를 갖고 있는지 설명했다.   오라클 모던 데이터 플랫폼 오라클 모던 데이터 플랫폼(Oracle Modern Data Platform)은 전체 라이프사이클을 간소화하고 더 빠른 속도로 통찰력을 제공한다는 점이 특징이다. 단일 플랫폼 상에서 모든 트랜잭션, 웨어하우스, 분석 및 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 자산에 대한 수집, 선별(curation) 및 관리를 통해 기업이 데이터에 대한 더 큰 통제 권한을 얻을 수 있다. 오라클은 온프레미스, 하이브리드, 규제, 퍼블릭 클라우드 솔루션 등 원하는 형식이 무엇이든 지원할 수 있다고 강조했다. 모던 데이터 플랫폼은 기업 조직에 데이터 저장, 처리 및 분석을 위한 통합 환경을 제공하는 중앙 집중형 인프라로, 일반적으로 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 분석 도구 등의 기술들을 포함하고 있다.  모던 데이터 플랫폼은 표준화 및 통합된 데이터 관리 접근방식을 확립해 기업 조직이 귀중한 통찰력을 얻고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 지원하는 것을 주된 목표로 삼는다. 단일 통합 저장소에서 데이터 자산을 중앙 집중형으로 관리해 데이터에 대한 더 쉬운 액세스, 협업 및 통제를 가능케 한다.   ▲ 오라클 모던 데이터 플랫폼 기자간담회 모습   융합형 데이터베이스 중심의 기업 데이터관리 앤디 멘델손 부사장은 “오라클의 데이터베이스 비전은 기업 앱 및 분석 개발 운영을 어떠한 활용 사례 및 규모에서든 수월하게 만드는 것”이라며, “전략적 핵심은 기업의 개발뿐만 아니라, 생성형 AI 및 LLM 결합을 통해 생성까지 쉽게 만드는 것”이라고 말했다. 이러한 비전 달성을 지원하는 두 가지 핵심 축은 ‘융합형 DB’ 및 ‘자율운영 DB’이다. 오라클의 융합형 DB는 23c 버전을 클라우드 환경으로 정식 출시됐고, 곧 사내구축형 환경으로도 출시될 예정이다. 멘델손 부사장은 오라클이 2023년 9월에 발표한 차세대 융합형 DB인 오라클 DB 23c가 기존 관계형 모델과 JSON 및 그래프 모델 간의 통합을 구현하는 혁신을 이뤘다고 소개했다. 또한 최근의 앱은 관계형뿐만 아니라 JSON, 그래프 등 다양한 데이터 유형이 혼합 운영되는 가운데, 개발자는 오라클 DB 23c를 통해 3가지 유형의 데이터 장점을 모두 활용하는 앱을 개발, 운영하고 있으며 그 과정에서 데이터의 일관성을 손쉽게 유지할 수 있다고 설명했다. 융합형 DB는 멀티 모델, 멀티 테넌트 및 멀티 워크로드 DB로, 각 개발팀이 원하는 데이터 모델과 액세스 방법을 지원하면서 불필요한 기능으로 방해받지 않도록 한다. 또한 각 개발 팀이 필요로 하는 모든 워크로드(OLTP, 분석, IoT 등)를 탁월한 성능으로 지원한다.  한편 오라클은 지난해 9월 오라클 데이터베이스23c(Oracle Database 23c)에 AI 벡터를 사용하는 시맨틱 검색 기능을 추가할 계획이라고 발표했다. AI 벡터 검색(AI Vector Search)이라는 기능 모음에는 새로운 벡터 데이터 유형, 벡터 인덱스, 벡터 검색 SQL 연산자 등이 포함되어 있다.   ▲ 오라클의 앤디 멘델손 DB 서버 기술개발사업부 총괄 부사장   생성형 AI 기술과 데이터베이스 접목 멘델손 부사장은 또 오라클 DB 비전과 관련해 생성형 AI를 접목한 융합형 DB(Converged Database)와 이를 구동하는 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database)를 통해 모던 앱 및 분석을 생성 및 운영하는 작업이 간소화될 것이라고 강조했다. 이를 통해 융합 개방형 SQL DB가 기존 단일목적 상용 DB를 대체함으로써, 기업 개발자와 IT 전문가가 데이터 통합 시간을 줄이고 혁신에 더 집중하도록 돕는다는 전략이다. 오라클은 생성형 AI 기능을 자사 DB 포트폴리오에 내장하고 있는데, 기업이 오라클의 AI 기반 애플리케이션을 구축하도록 지원하기 위함이다. 대표적인 예로, 기업은 자율운영 데이터베이스 셀렉트 AI(Autonomous Database Select AI) 기능을 사용해 자체 엔터프라이즈 데이터와 생성형 AI가 제공하는 생산성 및 창의성의 장점 모두를 활용함으로써 애플리케이션 개발을 가속화할 뿐만 아니라, 신규 비즈니스 솔루션 구축을 진행할 수 있다. 또한 오라클은 OCI 데이터 사이언스(OCI Data Science)의 기능도 확장하고 있으며, 이를 통해 기업이 허깅페이스(Hugging Face)의 트랜스포머(Transformers) 또는 파이토치(PyTorch)와 같은 오픈소스 라이브러리를 사용해 복수의 LLM을 구축, 훈련, 배포 및 관리하도록 지원한다.   ▲ 차세대 융합형 데이터베이스, 오라클 DB 23c   오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스 오라클 글로벌 분산형 자율운영 데이터베이스(Oracle Globally Distributed Autonomous Database)는 기업이 데이터 레지던시 요건을 충족시키고, 비즈니스 크리티컬 애플리케이션에 생존성을 제공하며, 클라우드급 DB 성능을 제공하도록 지원하는 완전 자동화된 분산형 클라우드 DB다.  또한 Oracle DB 샤드 세트로 분산된 단일 논리적 오라클 DB로, 각 샤드는 논리적 DB 데이터의 하위 집합을 호스팅하는 독립적인 오라클 DB 인스턴스다. 다수 샤드를 하나의 OCI 가용성 도메인, 여러 OCI 가용성 도메인 또는 리전, 또는 상이한 지역의 OCI 리전에서 실행해 각각 성능 극대화, 최상의 가용성 확보 및 데이터 레지던시 요건을 지원할 수 있다. 이 밖에도 기업의 핵심 워크로드 구동에 최적화된 고성능 및 고안정성을 제공하는 동시에, 데이터 주권 및 보안 강화를 지원하는 오라클의 서비스로는 오라클 융합형 DB(Oracle Converged Database), 오라클 자율운영 DB(Oracle Autonomous Database), 오라클 엑사데이터 클라우드앳커스터머(Oracle Exadata Cloud@Customer), MySQL 히트웨이브(MySQL HeatWave) 등이 있다. 또한 오라클은 기업 요구사항을 충족시킬 수 있는 DB 및 분석 서비스에 지속적으로 투자하고 있다.   멀티 클라우드 지원 오라클의 또 다른 전략적 핵심은 '멀티 클라우드 지원'이다. 오라클과 마이크로소프트는 주로 애저(Azure) 클라우드 이용 약정 계약을 맺고 있다. 애저 환경에서 자사의 앱 및 오라클 DB를 함께 운영하길 원하는 양사 고객들을 위해 ‘오라클 데이터베이스앳애저(Oracle Database@Azure)’를 발표했다.  해당 오퍼링은 물리적인 엑사데이터(Exadata) 하드웨어를 애저 클라우드 리전 안에 위치시켜 애저 클라우드 데이터 센터 안에서 바로 엑사데이터 기반 클라우드 서비스를 제공하는 변화를 선보였다. 이를 통해 양사 고객들은 기존 애저 클라우드 서비스에 대한 이용 약정 계약 금액만으로 애저 클라우드 및 오라클 데이터베이스 클라우드 서비스를 모두 사용할 수 있게 됐다. 향후 오라클은 MS 외에도 타 클라우드 기업들과 파트너십 확대를 전략적 목표로 삼고 있으며, 올해 오라클 클라우드 월드에서 관련 내용을 소개할 예정이다.  이번 기자간담회를 통해 오라클은 오라클 DB에 많은 양의 비즈니스 데이터를 보유한 기업들이 강력한 AI 기술 및 SQL을 손쉽게 활용해 간단한 방식으로 데이터 검색을 지원하는데 초점을 맞추고 있다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 기업은 내부 독점 데이터를 더 잘 활용하는 것은 물론 이해할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 또한 표준 SQL 기반으로 제공되는 AI 기술이기 때문에 컴퓨터 공학 부문에서 높은 학위가 없다고 하더라도 SQL을 이용할 수 있는 모든 DBA(데이터베이스 관리자)가 활용할 수 있다는 점도 특징이다.    질의 응답 Q. 오라클 DB의 자연어 질문 및 답변 지원 기능과 관련해, 이를 일반적 챗GPT와 비교 시, 기업 내 환경에서는 일반 사용자들이 경험하는 환각현상 같은 것들이 허용되지 않고 정확해야 하는데 이에 대한 관점은 A. 회사 내 데이터에 대해 LLM 기반 검색은 말씀하신 그런 LLM 모델로는 좋은 답을 제공할 수 없다. 말씀한 모델은 인터넷에 공개된 방대한 데이터에 대해 훈련됐지만, 기업 보유의 프라이빗 데이터에 대해서는 전혀 알지 못하기 때문이다. 비즈니스적인 질문을 비즈니스 데이터에 대해 할 경우에 자연어로 질문을 할 때 LLM이 올바른 SQL 질문을 만들 수 있도록 도울 수 있는 데이터 강화가 필요하다. 그래서 사용자의 질문의 맥락에 따라서 가장 적절하다고 생각되는 데이터베이스 스키마를 생성 및 제공해야 한다.  이에 오라클은 LLM이 SQL 생성 후 적절한 오라클 데이터베이스에 있는 스키마만 참조할 수 있도록 하며, 인터넷 공개 데이터로 답변하지 않도록 한다. 애널리스트들이 자주 묻는 질문을 알고 있기 때문에, 이것을 기반으로 관계형 뷰를 만들어서 여기서 가장 자주 묻는 질문에 해당하는 스키마 생성 및 이를 LLM에 전송해서 기업 맥락에 맞는 답변할 수 있도록 보완한다.    Q. 자율운영 DB 개념과 다른 리전에서 고가용성 및 레지던스 확보를 지원하는 기능에 대해 설명해 달라 A. 글로벌 분산형 자율운영 DB는 전 세계적으로 각국 정부가 데이터 주권 규제 강화하고 있는 추세를 지원하고자 출시했다. 예를 들어 현대기아자동차 같이 글로벌하게 운영하는 기업은 전 세계 고객에 대한 DB를 갖고 있다. 데이터 주권 규제로 인해 고객 DB를 국가별로 분산해서 나눠서 관리해야 하는 의무가 있다. 하나의 단일한 고객 DB를 통합해서 관리할 수 없고, 중국, EU 등으로 나눠서 관리해야 하며 이것을 데이터베이스 샤딩이라는 용어로 표현하고 있다. 그래서 23c에서 글로벌 샤딩을 쉽게 만드는 기술을 포함하고 있다.   Q. 파운데이션 LLM 사업을 직접 하지 않는 이유와 최근에 등장하는 경쟁력 있는 MS 오픈 AI, 구글 제미나이 등에 모델을 올리기 어려운 점에 대한 관점은 A. 챗GPT 같은 파운데이션 LLM 모델 개발 구축에 많은 비용이 들며, 시장의 무료 모델을 쓸 수 있기 때문이다. 또한 셀렉트 AI 등 오라클이 AI로 LLM 활용을 지원하는 기술들 중 좋은 API로 연결해 시중의 인기 있는 널리 사용되고 있는 LLM 모델과 잘 연동되고 지원하도록 기술을 고도화하고 있다. 오라클 클라우드 관점에서 오픈AI 등 LLM 벤더와 파트너십을 맺어서 오라클 클라우드를 사용하도록 움직이고 있다. 말하자면 프라이빗 LLM 만들 수 있도록 지원하는 것이다. 현재 AI 커뮤니티에서 굉장히 많은 개발 움직임이 있는데, 그 중 하나가 업무별로 특화된 LLM을 만드는 것이다. 이 경우 운영 비용이 굉장히 저렴해질텐데, 예를 들면 SQL 생성에 특화된 LLM 만든다고 했을 때, 이런 쪽과 협력해서 특화된 기술을 저렴한 비용으로 사용할 수 있도록 하는 협력을 진행하고 있다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HP가 하이브리드 작업 환경에서 생산성과 창의성을 높이고 최적화된 사용자 경험을 제공하기 위한 AI PC 포트폴리오를 공개했다. HP는 상업용과 소비자용 PC 전반에 AI 기술을 접목해 기업과 개인 사용자에게 최적화된 PC 경험을 제공하며 AI PC 분야에서 리더십을 강화하겠다고 밝혔다. 글로벌 시장조사 업체 마켓앤마켓에 따르면 AI는 오는 2030년까지 연간 36.8%로 큰 폭의 성장을 이룰 것으로 전망되고 있으며 그에 따른 수요도 빠르게 증가하는 추세다. 특히 엔데믹 이후 하이브리드 근무가 뉴노멀로 자리잡으면서, 업무 환경에서 AI가 가져올 변화를 기대하는 목소리도 높다.  AI의 보급으로 소비자들이 생활 속에서 다양한 AI 기능을 활용하며, AI PC가 업계 내 주요 관심사로 떠올랐다. HP는 개인의 AI 경험에 방점을 둔 ‘나만의 AI PC’를 슬로건으로 내걸고, 엔드 포인트 사용자들의 다양한 요구에 맞춘 폭넓은 AI PC 포트폴리오를 선보였다. ‘나만의 AI PC’는 AI라는 혁신적인 기술이 가져올 변화도 중요하지만, 이를 사용하는 사용자에게 초점을 맞추고 개개인을 위한 맞춤 환경을 제공해 개인이 이뤄낼 수 있는 가능성과 잠재력을 끌어내겠다는 HP의 AI PC 로드맵을 담았다. HP는 기자간담회에서 AI 트렌드에 따라 변모한 PC 시장의 흐름을 공유하고 자사의 AI PC와 솔루션을 시연하는 한편 AI PC 혁신 전략을 공유했다. 전문가를 위한 워크스테이션, 하이브리드 근무에 최적화된 비즈니스 PC, 개인의 창의성을 높이는 소비자용 노트북, 향상된 플레이 경험을 제공하는 게이밍 노트북 제품에 AI 기술을 더해, 다양한 소비자들의 니즈에 맞춘 제품을 선보인다는 계획이다.     HP는 개개인에게 최적화된 소비자용 AI PC 제품으로 투인원 노트북인 ‘HP스펙터x360 14(HP Spectre x360 14)’와 HP의 14인치 게이밍 노트북 중 가장 가벼운 제품인 ‘HP 오멘 14 슬림(HP OMEN 14 Slim)’ 제품을 소개했다. 360도 회전 기능을 통해 노트북에서 태블릿으로 모드를 변경할 수 있는 스펙터 x360 14는 고성능 AI 칩을 활용해 자리를 뜨면 화면이 자동으로 꺼지는 ‘워크 어웨이 잠금(Walk away lock)’, 가까이 다가가면 기기가 빠르게 켜지는 ‘웨이크 온 접근(Wake on approach)’, 누군가 뒤에 있으면 물리적인 보안 위협을 미연에 방지하기 위해 화면이 흐려지는 ‘개인 정보 보호 경고’ 등 다양한 보안 기능을 사용자에게 제공한다. 또한 노트북의 배터리, 펜, 프로세서를 자동 모니터링하는 기능을 탑재해 생산성을 높이고 전력 낭비를 막는다.  비즈니스용 AI PC 부문에서는 사용자의 생산성을 높이고 협업을 원활하게 도와줄 수 있는 AI 기능을 탑재한 엘리트북 x360 1040 G11(Elitebook 1040 G11), Zbook 파워 G11(Zbook Power G11)을 소개했다. 엘리트북 x360 1040 G11은 인텔 코어 울트라 5, 7 프로세서, 2.8K OLED 디스플레이, 백라이트 및 저조도 조정, 자동 프레이밍 기능이 있는 5MP 카메라를 탑재한 AI PC이다. AI 기능이 내장되면서 이전 기기 대비 그래픽 성능이 80% 개선되었으며 전력 소모량은 38% 줄였다. 또한 AI 영상 편집 속도가 최대 132% 빨라졌으며 PC 전력 자동 변화 기능을 제공하는 HP 스마트 센스(HP Smart Sense)를 통해 소음을 40%까지 낮췄다. 모바일 워크스테이션인 Zbook 파워 G11은 AI 연산에 특화된 엔비디아 그래픽카드 RTX 3000 에이다 제네레이션(Ada Generation)을 탑재해 3D 모델링, AI 기반 콘텐츠 제작과 같이 까다로운 워크플로를 빠르고 효율적으로 처리한다. IT 전문가, 크리에이티브 및 엔터테이먼트 산업 종사자, 데이터 사이언티스트와 같이 복잡한 워크플로를 다루는 사용자들도 어디서나 작업할 수 있도록 설계됐으며, Z by HP 포트폴리오에 포괄적으로 적용되는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 보안 솔루션을 제공한다. 한편, HP는 AI PC를 선보이며 지속가능성을 달성하기 위한 노력을 지속하겠다는 의지를 재확인했다. 기후 행동, 인권, 디지털 형평성 분야에서 '가장 지속가능하고 공정한 정보기술(IT) 기업'이 되겠다는 비전을 세운 HP는 2030년 전 제품 및 포장재의 자원 순환성 75% 달성을 목표로 세운 바 있다. HP는 이를 위해 2022년 이후 출시한 모든 PC와 디스플레이에 재생 소재를 포함해 왔으며, 이번에 공개한 모든 제품에도 재생 소재를 사용했다. HP 코리아의 김대환 대표는 “HP는 미래를 준비하자는 의미인 ‘Future Ready’ 비전의 일환으로 AI 기술을 주목했다. AI는 수십 년 만에 가장 눈에 띄게 PC 시장의 역동성을 높이고 있으며 AI는 단순히 테크 산업뿐만 아니라 모든 비즈니스 전반에 영향을 끼치며 세계에 변화를 불러일으킬 바람”이라며, “계속해 변화하는 소비자의 라이프 스타일과 시장의 게임체인저 역할을 할 AI 기술을 모든 분야의 기기에 녹여 그 어느 때보다 개인화된 PC를 제공할 예정”이라고 전했다.

델 테크놀로지스가 국내 79%, 전 세계 81%에 달하는 상당수의 기업 및 기관에서 생성형 AI가 혁신을 촉진할 것으로 보고 있다는 조사 결과를 발표했다. 이 조사는 델 테크놀로지스가 독립 연구 기관 밴슨 본(Vanson Bourne)에 의뢰해 실시한 ‘이노베이션 카탈리스트(Innovation Catalysts)’에 대한 연구로 전 세계 40개국 6600여명, 국내 300여명의 IT 리더 및 비즈니스 의사결정권자들이 참여했다. 조사에 따르면 상당수의 기업과 기관에서 AI 및 생성형 AI를 낙관적으로 보고 있는 한편, 변화의 속도를 인식하고 혁신을 가속하기 위한 조치를 취하고 있는 것으로 나타났다. 국내 기업의 72%, 전 세계 평균 82%가 현재 업계에서 경쟁 우위를 위해 유리한 입지를 확보하고 있으며 탄탄한 전략을 가지고 있다고 답했다. 한편으로 국내 기업의 63%, 전 세계 평균 48%는 향후 3~5년 후 업계가 어떤 모습을 보일지 불확실하다고 답했으며, 국내 기업의 77%, 전 세계 평균 10명 중 6명(57%)은 변화에 발맞추는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 이들은 혁신을 추진하는 과정에서 직면하는 어려움으로 적합한 인재 부족(국내 39%, 전 세계 35%), 예산 부족(국내 35%, 전 세계 29%), 데이터 프라이버시 및 사이버 보안 문제(국내 28%, 전 세계 31%)를 꼽았다.     보고서는 많은 조직에서 생성형 AI에 주목하고 있다고 분석하며 특히 이 기술이 생산성 향상(국내 기업의 55%, 전 세계 평균 52%), 고객 경험 개선(국내 기업의 44%, 전 세계 평균 51%), IT 보안 태세 개선(국내 기업의 43%, 전 세계 평균 52%)에 있어 혁신적이며 상당한 가치를 제공할 것으로 기대한다고 답했다. 대부분의 IT 의사 결정권자(국내 기업의 81%, 전 세계 평균 82%)는 생성형 AI 구현 시 예상되는 문제를 해결하기 위해 온프레미스 또는 하이브리드 모델을 선호하는 것으로 나타났다. 국내 기업의 70%, 전 세계 평균 68%는 생성형 AI가 새로운 보안 및 개인정보 보호 문제를 야기할 것이라고 우려했으며, 국내 기업과 전 세계 평균 동일 수치인 73%는 데이터와 IP가 대단히 중요하기 때문에 제3자가 액세스할 수 있는 생성형 AI 툴에 저장할 수 없다는 데 동의했다. 이는 생성형 AI가 아이디어에서 실제 구현의 단계로 전환되며 현실적인 문제에 직면하고 있음을 시사한다. 가장 우려되는 부분은 위험성과 책임 소재의 문제이다. 국내와 전 세계 평균 수치 모두 동일하게 76%는 AI 오작동 및 원치 않는 동작에 대한 책임이 기계, 사용자 또는 대중이 아니라 조직에 있다는 데 동의했다. 또한 대부분의 응답자(국내 기업의 78%, 전 세계 평균 83%)는 미래 세대를 위해 AI의 잠재력을 극대화하기 위해서는 지금 당장 AI 규제를 도입하는 것이 중요하다고 답했다. 75% 이상이 소수의 손에 AI의 힘이 집중되면 경쟁의 어려움과 시장 불균형이 초래될 것으로 전망했다. 사이버 보안은 조직을 괴롭히는 꾸준한 골칫거리로 꼽혔다. 전 세계 응답자의 83%, 한국은 이보다 많은 88%가 지난 12개월 동안 보안 공격의 영향을 받았다고 답했다.  대다수(국내, 전 세계 동일 89%)가 제로 트러스트 구축 전략을 추진하고 있으며, 전 세계 78%, 한국은 이보다 낮은 69%가 사이버 공격이나 데이터 유출로부터 복구하기 위한 사고 대응 계획이 마련되어 있다고 답했다. 최우선 과제 세 가지로는 멀웨어, 피싱, 데이터 유출을 지적했다. 피싱은 더 광범위한 차원에서 위협에 대한 직원들의 역할을 포함한다. 예를 들어, 국내 기업의 73%, 전 세계 평균 67%는 일부 직원들이 효율성과 생산성을 떨어뜨린다는 이유로 IT 보안 지침과 관행을 무시한다고 보고 있으며, 국내 기업의 69%, 전 세계 평균 65%는 내부자 위협이 큰 우려 사항이라고 답했다. 이는 임직원이 첫 번째 방어선인 만큼 교육에 집중해야 할 필요성을 나타낸다. 생성형 AI와 같은 기술이 발전하고 데이터 양이 증가함에 따라 데이터 인프라의 중요성이 높아졌다. 확장 가능한 최신 인프라에 대한 투자는 기업이 혁신을 가속화하기 위해 가장 먼저 개선해야 할 분야로 꼽혔다. 비즈니스 전반에 걸쳐 데이터를 공유하는 능력 또한 혁신을 위한 핵심 부분으로, 응답자 3명 중 1명(국내 기업의 30%, 전 세계 평균 33%)만이 현재 데이터를 실시간 인사이트로 전환하여 혁신을 지원할 수 있다고 답했다. 그러나 국내기업의 78%, 전 세계 평균82%는 데이터가 경쟁력 차별화의 요소이며 생성형 AI 전략에 데이터 사용 및 보호가 반드시 포함되어야 한다고 답해 조직이 이 과제에 대응하고 있음을 시사했다. 응답자의 절반은 향후 5년 내에 대부분의 데이터를 에지에서 가져올 준비가 되어 있다고 답했다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄 사장은 “생성형 AI와 같은 혁신 동력에 대한 낙관론이 고조되는 동시에 기술로서 전환을 시도하기 위해 적극적인 행동에 나서는 양상이 뚜렷해지고 있다. 오늘날과 같이 변화가 빠른 세상에서는 특히 더 그러하다”면서, “신뢰할 수 있는 파트너들로 구성된 강력한 에코시스템을 통해 안전하고 지속가능 하며 확장이 용이한 기술 기반을 마련할 수 있다”고 제언했다.