• 회원가입
  • |
  • 로그인
  • |
  • 장바구니
  • News
    뉴스 신제품 신간 Culture & Life
  • 강좌/특집
    특집 강좌 자료창고 갤러리
  • 리뷰
    리뷰
  • 매거진
    목차 및 부록보기 잡지 세션별 성격 뉴스레터 정기구독안내 정기구독하기 단행본 및 기타 구입
  • 행사/이벤트
    행사 전체보기 캐드앤그래픽스 행사
  • CNG TV
    방송리스트 방송 다시보기 공지사항
  • 커뮤니티
    업체홍보 공지사항 설문조사 자유게시판 Q&A게시판 구인구직/학원소식
  • 디렉토리
    디렉토리 전체보기 소프트웨어 공급업체 하드웨어 공급업체 기계관련 서비스 건축관련 업체 및 서비스 교육기관/학원 관련DB 추천 사이트
  • 회사소개
    회사소개 회사연혁 출판사업부 광고안내 제휴 및 협력제안 회사조직 및 연락처 오시는길
  • 고객지원센터
    고객지원 Q&A 이메일 문의 기사제보 및 기고 개인정보 취급방침 기타 결제 업체등록결제
  • 쇼핑몰
통합검색 "멀티모달"에 대한 통합 검색 내용이 57개 있습니다
원하시는 검색 결과가 잘 나타나지 않을 때는 홈페이지의 해당 게시판 하단의 검색을 이용하시거나 구글 사이트 맞춤 검색 을 이용해 보시기 바랍니다.
CNG TV 방송 내용은 검색 속도 관계로 캐드앤그래픽스 전체 검색에서는 지원되지 않으므로 해당 게시판에서 직접 검색하시기 바랍니다
인텔, 소프트웨어 정의 차량 혁신 가속화 위한 차세대 SoC 및 파트너십 발표
인텔은 ‘상하이 모터쇼(Auto Shanghai)’에 처음 참가하면서, 멀티-공정 노드 칩렛 아키텍처 기반 차량용 2세대 인공지능(AI) 강화 소프트웨어 정의 차량(SDV : Software-Defined Vehicle) SoC(시스템온칩)을 공개했다. 이번 신형 SoC는 인텔리전트 커넥티드 차량에 대한 수요 증가에 발맞춰 설계되었으며, 완성차 업체에 확장 가능한 성능, 첨단 AI 기능 및 비용 효율을 제공한다. 또한, 인텔은 자동차 기술 기업인 모델베스트(ModelBest), 블랙세서미 테크놀로지(Black Sesame Technologies)와의 전략적 협업을 발표하며 자사의 자동차 생태계를 더욱 확장하고 있다고 소개했다. 이를 통해 인텔은 AI 기반 차량용 콕핏(Cockpit), 통합 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 에너지 효율적인 차량 컴퓨팅 플랫폼 등에서의 혁신을 가속화할 계획이다. 2세대 인텔 SDV SoC는 멀티 노드 칩렛 아키텍처를 채택한 차량용 SoC로, 완성차 업체가 컴퓨팅, 그래픽, AI 기능을 필요에 따라 유연하게 구성할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발 비용을 절감하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있으며, 기능별로 최적화된 최고 수준의 실리콘을 결합한 아키텍처에 기반한다. 인텔은 2세대 SDV SoC가 ▲생성형 및 멀티모달 AI를 위한 최대 10배 향상된 AI 성능 ▲더욱 풍부한 HMI(인간-기계 간 인터페이스) 경험을 위한 최대 3배 향상된 그래픽 성능 ▲카메라 입력 및 이미지 처리 기능 강화를 위한 12개 카메라 레인 지원 등의 특징을 갖추었다고 밝혔다. 또한, 유연하고 미래 지향적인 설계를 바탕으로 완성차 업체가 첨단 기능을 바탕으로 제품 차별화를 실현하고, 차세대 사용자 경험을 제공하는 동시에 전력 소비와 비용도 최적화할 수 있도록 지원한다고 전했다.     한편, 인텔은 상하이 모터쇼 2025에서 주요 파트너들과의 신규 협업을 발표했다. 인텔은 SDV SoC와 인텔 아크(Intel Arc) 그래픽 기반으로 구동되는 모델베스트의 GUI 인텔리전트 에이전트를 통해 기기 자체에서 대규모 언어 모델(LLM)의 구현을 현실화하고 있다. 이 에이전트는 네트워크 연결 없이도 작동하는 AI 기반 음성 제어 및 사용자 맞춤형 경험을 가능하게 하며, 복잡한 상황에서도 자연어를 정확히 이해해 직관적인 콕핏 경험을 제공한다. 이번 협업은 모델베스트가 인텔의 AI PC 가속화 프로그램에서 거둔 성공을 기반으로 하며, 인텔 차량 플랫폼에서 즉시 활용 가능한 AI 경험을 최적화한 결과다. 또한, 블랙세서미 테크놀로지스의 ADAS 기술에 인텔의 SDV SoC와 차량용 인텔 아크 그래픽을 결합해 ADAS와 몰입형 콕핏 경험을 하나의 에너지 효율적인 중앙 컴퓨팅 플랫폼으로 통합하고 있다. 고속·저지연의 안정적인 연결을 기반으로, 끊김 없는 차량 내 경험을 구현할 계획이다. 인텔 오토모티브 총괄인 잭 위스트(Jack Weast) 팰로우는 “인텔은 2세대 SDV SoC를 통해 자동차 컴퓨팅의 패러다임을 새롭게 정의하고 있다. 칩렛 기술의 유연성과 인텔의 검증된 총체적 차량 접근 방식을 결합해, SDV 혁신을 실현해 나가고 있다. 에너지 효율성부터 AI 기반 사용자 경험까지, 업계가 직면한 실질적인 과제를 파트너와과 함께 해결하며 SDV 시대를 모두를 위한 현실로 만들고자 한다”고 밝혔다.
작성일 : 2025-04-24
[칼럼] 이제는 인공지능과 디지털 트윈의 만남이 필요하다
디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   지난 2월호 칼럼에서 필자는 현재 인공지능의 약점으로 현실의 물리적 특성에 대한 이해도가 떨어진다고 짚었다. 그래서 물리적 AI(physical AI)가 필요하다고 이야기한 적이 있다. 물리적 AI란 현실의 물리적 현상을 이해하는 인공지능을 의미한다. 최근의 발전된 대규모 언어 모델(LLM)과 지속적으로 발전하고 있는 인공지능 멀티모달이 우리를 놀라게 하고 있다. 그러나 인공지능 기술(AI technology)과 디지털 트윈 기술(digital twin technology)이 넘어야 할 큰 산이 있다. 인간들은 현실의 물리적 현상에 대해서 경험치가 풍부하다. 하지만 이 두 기술은 현실 세계에 대한 물리적 경험치가 많이 부족하다. 그래서 어떤 대답이나 결정이 현실 세계와 동떨어져서 사람들을 실망시키거나 놀라게 한다. 그래서 사전학습(pretraining)을 하기도 한다. 그러므로 물리적 AI와 물리적 디지털 트윈(physical digital twin)의 기술 결합이 필요하다. 최근에는 인공지능 분야에서 세계 기반 모델(world foundation model)에 관한 연구가 주목 받고 있다. 세계 기반 모델은 대규모 멀티모달 AI 모델로, 텍스트, 이미지, 음성, 영상, 코드 및 시뮬레이션 데이터를 학습한 모델로, 현실의 물리적인 특성은 물론 사회적과 경험적, 문화적 특성을 이해할 수 있는 인공지능 모델이라고 할 수 있다. 이 기반 모델(foundation model)은 인공지능 분야에서 최근 관심을 받고 있는 개념으로, 다양한 물리적 환경과 현실 세계의 데이터를 기반으로 학습하여 세계를 이해하고 예측하는 대규모 AI 모델을 의미한다. 이 모델은 현실 세계의 물리 법칙, 사회적 상호작용, 환경적 요소 등을 통합적으로 이해하고 시뮬레이션할 수 있도록 설계된다. 물리적 디지털 트윈은 디지털 트윈을 세계 기반 모델로 학습시킨 디지털 트윈이라고 할 수 있다. 현재 디지털 디지털 트윈의 의사결정이 빅데이터나 기계 학습 수준이라면 이것은 딥러닝이라고 할 수 있다. 딥러닝은 전이학습(transfer learning)이나 추론(reasoning)이 가능하다. 현재의 디지털 트윈 개발 환경은 몇 년 전의 챗GPT같은 인공지능 기반 모델이 나오기 전과 비슷하다. 산업 분야 별로 표준화도 없고, 각각의 필요에 따라서 매번 개발해야 하고, 다시 재사용하는 부분도 상대적으로 적어서 개발 비용이 사용자의 기대감에 비해서 매우 비싸고, 저렴한 것은 범용성이 거의 없는 편이다. 그리고 디지털 트윈 내부의 의사결정 법칙을 만들거나 인공지능에 필요한 빅 데이터와 학습 데이터 비용이 많이 필요하다.   그림 1. 물리적 인공지능과 물리적 디지털 트윈의 결합(출처 : 챗GPT로 생성)   제품 개발과 생산과 유지보수 분야에서 디지털 트윈과 AI의 결합은 많은 장점이 있다. 디지털 트윈과 AI를 결합하면 각 기술의 장점을 극대화할 수 있다. 향상된 예측 및 분석 : AI는 디지털 트윈이 수집한 데이터를 분석하여 더 정확한 예측을 제공할 수 있다. 예를 들어, AI는 장비의 장애를 예측하거나, 성능 저하를 조기에 감지하는 데 사용될 수 있다. 자동화된 의사결정 : AI는 디지털 트윈 데이터를 기반으로 더 효율적이고 자동화된 의사결정을 가능하게 한다. 이를 통해 프로세스를 최적화하고 운영 효율성을 향상시킬 수 있다. 연속적인 학습 및 개선 : 디지털 트윈은 지속적으로 데이터를 수집하고, AI는 이 데이터로부터 지속적으로 학습하며, 시스템의 성능을 개선한다. 사용자 맞춤형 경험 : AI는 디지털 트윈을 통해 수집된 사용자 데이터를 분석하여 맞춤형 사용자 경험을 제공할 수 있다. 만약에 이것이 가능하다면 제품 개발에 필요한 수많은 도면과 CAD 파일과 CAE 작업이 혁신적으로 줄 수 있을 것이다. 물리적 디지털 트윈과 물리적 AI의 추론과 시뮬레이션으로 대체할 수 있다. 그리고 다양한 시나리오가 적용된 결과물은 동영상으로 생성해서 볼 수 있다. 물리적 인공지능과 물리적 디지털 트윈의 기술 통합은 제조 산업 분야에 엄청난 게임 체인저가 될 수 있다. 요즘 각광을 받고 있는 딥시크(DeepSeek)처럼 일반 PC에서 사용할 수 있는 오픈소스의 AI에 물리적인 특성을 이해하는 디지털 멀티모달 AI 모델과 디지털 트윈이 중소기업과 개인 엔지니어가 사용할 수 있는 수준이 된다면, 진정한 인공지능 중심의 5차 산업혁명이 올 수 있다. 이것은 모든 엔지니어에게 새로운 경험이 될 수 있다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-04-02
스노우플레이크, 데이터와 AI로 비즈니스 혁신 이끈다
스노우플레이크(Snowflake) 코리아 최기영 지사장은 3월 25일 광화문 포시즌호텔에서 열린 스노우플레이크 공동창립자 방한 행사(Snowflake Founders Tour - Korea)에서 AI 시대에 맞춘 데이터 활용 혁신 방안을 발표했다. 또한 기업들이 급변하는 디지털 환경 속에서 데이터를 더 효율적으로 사용하고 AI 기술을 접목해 경쟁 우위를 점할 수 있는 방안들을 소개했다. ▲ 스노우플레이크코리아 최기영 지사장   이날 스노우플레이크는 엔터프라이즈 데이터 아키텍처가 단순 데이터 처리에서 AI 기반의 소비 중심 구조로 진화하고 있음을 강조했다. 특히, 데이터의 상호운용성을 높이고 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합하여 AI 활용성을 극대화할 것을 제안했다. 스노우플레이크의 주요 혁신 포인트는 첫째, 데이터 상호운용성으로, 오픈 테이블 형식과 카탈로그 기술을 통해 다양한 데이터 엔진 간의 원활한 데이터 공유를 지원하는 것이다. 둘째, AI 기반 소비로, 기업 데이터의 대부분이 온라인으로 전환된 환경에서, AI를 통해 데이터를 전략적으로 활용할 수 있도록 지원하는 것이다.  또한 최 지사장은 스노우플레이크가 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 메시 등의 다양한 데이터 아키텍처를 연결하여 데이터 사일로 문제를 해결하는 적응형 아키텍처에 대해 소개했다. 이를 통해 기업들이 보다 유연하고 효율적으로 데이터를 관리하고 AI 기반의 혁신을 이루도록 지원하고 있다고 강조했다. 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 플랫폼의 강점은 편의성, 연결성, 신뢰성에 있다. 우선 편의성은 자동 성능 개선 및 즉각적인 확장성, 관리 자동화와 비용 효율성을 제공한다. 연결성은 클라우드 환경 간 데이터 공유를 간편하게 만들어 데이터 활용의 유연성을 높여 준다. 신뢰성은 데이터 보안과 개인정보 보호, 재해 복구 기능 등으로 기업이 안전하게 데이터를 활용하도록 돕는다. 스노우플레이크의 AI 데이터 클라우드는 멀티 클라우드 환경을 완벽하게 지원하며, 이미 전 세계 10,600개 이상의 기업 고객과 포브스 글로벌 2,000대 기업 중 754개 기업에서 사용 중입니다. 이를 통해 기업들은 데이터 기반의 혁신을 통한 경쟁력 확보에 성공하고 있다. 최 지사장은 "스노우플레이크의 비전은 명확하다. 데이터와 AI를 통해 차세대 혁신을 구축하고, 이를 활용하여 기업들이 지속 가능한 성장을 이루도록 돕는 것이다"라며, "앞으로 더 많은 기업들이 스노우플레이크의 데이터 혁신을 경험하게 될 것으로 기대한다"고 말했다. ▲ 스노우플레이크 공동창립자인 티에리 크루아네스와 베뉴아 다쥬빌, 그리고 스노우플레이크코리아 최기영 지사장 (왼쪽부터) 한편, 이날 최기영 지사장의 브리핑 이후, 이번 행사 참여를 위해 방한한 스노우플레이크 공동창립자이자 제품 부문 사장인 베누아 다쥬빌(Benoit Dgeville)과 스노우플레이크 공동창립자이자 전 최고기술책임자인 티에리 크루아네스(Tierry Cruanes)는 기자들과 만나 질의 내용에 답했다. 몇 가지 내용을 추려서 소개한다. [기자간담회 Q&A]  Q. 데이터 상호운용성과 AI가 스노우플레이크 전략의 핵심이 된 이유는? A. 데이터의 유연한 공유와 AI 적용은 고객의 디지털 전환을 가속화하고, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 때문이다. Q. 소비 기반 비즈니스 모델을 도입한 이유는? A. 고객이 실제 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 하여 효율적인 비용 관리와 유연한 확장을 가능하게 하기 위함이다. Q. 데이터 상호운용성과 AI가 스노우플레이크 전략의 핵심이 된 이유는? A. 데이터의 유연한 공유와 AI 적용은 고객의 디지털 전환을 가속화하고, 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 때문이다. Q. 제품 전략과 로드맵의 차별화된 경쟁력은? A. 멀티클라우드 지원, AI/ML 통합, 오픈 스탠다드 지원으로 확장성과 유연성을 확보하는 것이다. Q. 스노우플레이크 플랫폼의 향후 진화 방향은? A. AI 통합 강화, 멀티모달 데이터 지원 확대, 에이전트 기반 자동화 플랫폼으로 진화하는 것이다. Q. 한국 시장에서 AI 데이터 클라우드는 어떻게 확장될까? A. 규제 대응 능력과 로컬 파트너십을 강화해 산업 전반으로 확산이 가속될 전망이다.
작성일 : 2025-03-25
어도비, 기업용 ‘어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터’ 발표
어도비가 에이전틱 AI에 대한 전략과 제품을 공개했다. 어도비는 마케팅 및 고객 경험 플랫폼인 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform, AEP)에 대한 혁신으로, 마케터가 특화된 AI 에이전트를 사용해 웹사이트 최적화, 크기 조정과 같은 반복적인 콘텐츠 제작, 타깃 고객 세분화, 채널 실험 생성 및 최적화, 콘텐츠 및 디지털 미디어 제작 확장 등의 작업을 손쉽게 할 수 있도록 지원하는 에이전틱 역량을 내장했다. 기업들이 조직 전반에 걸쳐 실시간 데이터를 연결하여 향상된 고객 경험을 제공하도록 돕는 어도비 익스피리언스 플랫폼을 통해 매년 1조 건 이상의 경험이 활성화된다. 어도비 익스피리언스 플랫폼은 차세대 AI 에이전트를 주도하기 위한 경험 플랫폼이다. 기업이 고객과 소통하는 방식과 영향력 있는 고객 경험을 제공하고 조정하는 마케터의 일상 업무를 재편할 어도비의 최신 AI 혁신은 어도비 제품 전반에 걸친 AI 에이전트 및 모델을 통합한 어도비 AI 플랫폼(AI Platform)으로 구동된다.  서드파티 생태계의 AI 에이전트를 비롯해 상업적으로 안전한 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly), 안전한 서드파티 모델, 자사 데이터 인사이트 등을 포함한다. 이는 고객 경험(CX) 데이터, CX 언어 모델 및 AI 에이전트 오케스트레이션을 통합한 어도비 익스피리언스 플랫폼(Adobe Experience Platform)에서 실행된다. 이처럼 어도비는 AI 플랫폼을 통해 마케팅 및 크리에이티브 요소를 통합하며 대규모로 개인화된 경험을 제공하고 있다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터(AEP Agent Orchestrator)는 선도적인 브랜드들이 디지털 비즈니스를 강화하고 탁월한 고객 경험을 제공하기 위해 사용 중인 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud)를 통한 기업 데이터, 콘텐츠 및 고객 여정의 맥락에 대한 심도 있는 이해를 근간으로 한다. 이를 통해 기업은 데이터 거버넌스 및 규정 준수를 갖춘 특화된 에이전틱 AI 설루션을 통해 특정 세그먼트를 겨냥한 몰입형 경험을 제공할 수 있다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터를 통해 기업은 어도비 및 서드파티 생태계에서 AI 에이전트를 구축, 관리 및 조율할 수 있다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 기반의 에이전트는 고객 데이터와 콘텐츠에 대한 심층적인 이해를 바탕으로 의사 결정을 강화하고, 멀티 에이전트 협업 및 역동적인 적응형 추론을 가능하게 하는 의사 결정 과학 및 언어 모델을 지원한다.  어도비 익스피리언스 플랫폼 데이터는 무관한 데이터에서 의미를 도출하고 영향력 있는 고객 경험을 구현하는 경험 데이터 모델(Experience Data Model) 스키마에 따라 통합되어, 기업이 가치 실현에 걸리는 시간을 단축할 수 있도록 돕는다. 현재 수십억 개의 고객 프로필이 어도비 익스피리언스 플랫폼을 통해 관리 및 활성화되고 있다. 또한 어도비는 최초의 브랜드 중심 에이전틱 앱인 ‘브랜드 컨시어지(Brand Concierge)’도 공개했다. 이 앱은 특정 임무 수행형 챗봇 및 웹 기반 에이전트에서 진화한 형태로, 기업의 고유한 브랜드 속성과 고객 데이터를 활용해 모든 고객에게 맞춤형 브랜드 컨시어지 경험을 제공하는 브랜드 중심 에이전트 경험을 준다. 어도비 브랜드 컨시어지는 B2C및 B2B 팀이 사용할 수 있도록 구축됐다. 브랜드 컨시어지는 영업 및 마케팅 팀의 공동 운영이 필요한 계정 자격 에이전트 등 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트를 사용해 B2B 팀만이 가진 고유한 문제를 해결할 수 있다. 일례로 브랜드 컨시어지는 브랜드 웹사이트에서 일반적인 제품 정보를 제공하는 것을 넘어 해당 계정과의 기존 관계를 기반으로 맞춤형 콘텐츠를 제공하고 후속 미팅을 예약할 수도 있다. 이러한 기능은 보다 정확한 개인화를 지원해 더 많은 리드(lead)를 생성하고 전환을 촉진함으로써 세일즈 주기를 최적화한다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터에 구축된 새로운 AI 구동 설루션인 어도비 브랜드 컨시어지를 통해 기업은 몰입감 있는 대화형 경험을 제공하며, 소비자가 탐색부터 구매 결정을 내리는 전 과정을 안내하는 AI 에이전트를 구성 및 관리할 수 있다. 멀티모달 방식의 브랜드 컨시어지는 텍스트, 음성 및 이미지를 통한 상호작용을 지원하는 동시에 AI 기반의 풍부한 상품 추천 및 비교를 제공한다. 어도비 익스피리언스 플랫폼의 포괄적인 인사이트, 어도비 익스피리언스 매니저 브랜드 경험 및 서드 파티 소스를 활용하는 제품 어드바이저 에이전트 등을 활용해, 브랜드 컨시어지는 사용자 맥락 및 브랜드 선호도에 맞춘 개인화된 경험을 제공할 수 있으며, 이는 신뢰성 확보와 규정 준수를 위한 자사 데이터 및 브랜드 콘텐츠에 기반한다. 또한 고객이 기업의 디지털 자산 전반에 걸쳐 상호작용하는 과정에서 어도비 익스피리언스 플랫폼을 통해 파악된 감정, 행동 및 문제에 대한 인사이트를 기반으로 전반적인 고객 경험을 알리고 형성할 수 있다. 한편, 어도비는 어도비 엔터프라이즈 애플리케이션에서 직접 활용할 수 있는 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 제품군을 발표했다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터에 구축된, 바로 사용 가능한 AI 에이전트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time Customer Data Platform, CDP), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager), 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 어도비 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등의 애플리케이션을 강화해 팀의 역량을 높인다. 어도비의 익스피리언스 플랫폼 에이전트는 마케팅 및 크리에이티브 팀의 역량을 강화해 대규모 개인화 추진을 돕는다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 에이전트 오케스트레이터는 기업에 멀티 에이전트 협업을 위한 툴을 제공하며, 특정 요구 사항을 해결하는 맞춤화 역량을 통해 더 많은 워크플로에서 에이전틱 AI의 가치를 확장한다. 여기에는 에이전트 전반에서 고객 서비스, 엔터프라이즈 리소스 계획, 인력, 협업 및 생산성, 데이터 관리를 위한 사용 사례를 원활하게 실행하도록 액시엄(Acxiom), 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services), 제네시스(Genesys), IBM, 마이크로소프트(Microsoft), 레인포커스(RainFocus), SAP, 서비스나우(ServiceNow), 워크데이(Workday)와의 신규 및 지속적인 전략적 파트너십이 포함된다. 또한 어도비는 다양한 업계 및 사용 사례에 대한 맞춤화를 추진하기 위해 액센추어(Accenture), 딜로이트 디지털(Deloitte Digital), EY, IBM과 확장된 에이전시 및 시스템 통합업체 파트너십을 확대한다고 발표했다. 어도비의 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 익스피리언스 클라우드 엔지니어링 부문 수석 부사장은 “어도비는 신뢰할 수 있는 실시간 경험 인사이트를 핵심으로 영향력 있는 고객 경험을 제공하기 위해 CMO(최고 마케팅 책임자), CIO(최고 정보 책임자) 및 해당 조직과 긴밀히 협력해오고 있다”면서, “에이전틱 AI는 업무 환경의 혁신을 가속화할 획기적인 도약이다. 어도비의 최신 혁신은 실무자의 생산성을 높여 창의적인 아이디어에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 돕는 한편, 특화된 AI 에이전트를 통해 개인화를 확장할 수 있는 역량을 확보하도록 지원할 것”이라고 말했다.
작성일 : 2025-03-19
AWS, 아시아·태평양 및 EU 지역에 차세대 파운데이션 모델 출시
아마존웹서비스(AWS)는 광범위한 작업에서 최첨단 인텔리전스와 가격 대비 성능을 제공하는 차세대 파운데이션 모델(FM)인 아마존 노바(Amazon Nova)를 아시아·태평양 및 유럽연합(EU) 지역에 출시했다고 밝혔다. AWS 고객들은 서울, 도쿄, 뭄바이, 싱가포르, 시드니, 스톡홀름, 프랑크푸르트, 아일랜드, 파리 리전을 통해 교차 리전 추론(Cross-Region Inference)을 이용하여 이러한 모델을 사용할 수 있다. 교차 리전 추론은 고객이 요청을 보낸 소스 리전을 우선적으로 활용하면서 여러 리전에 걸쳐 아마존 노바에 대한 요청을 자동으로 라우팅할 수 있도록 지원한다. AWS는 이를 통해 지연 시간을 최소화하고, 추가 라우팅 비용 없이 소스 리전 기준으로만 요금이 부과되어 비용 효율을 높일 수 있다고 설명했다. 아마존 노바 마이크로(Amazon Nova Micro)는 텍스트 전용 모델로, 낮은 지연 시간의 응답을 저렴한 비용으로 제공한다. 아마존 노바 라이트(Amazon Nova Lite)는 이미지, 비디오, 텍스트 입력을 처리하여 텍스트 출력을 생성하는 저렴한 멀티모달 모델이다. 아마존 노바 프로(Amazon Nova Pro)는 광범위한 작업에 대해 정확성, 속도, 비용의 최적의 조합을 제공하는 고성능 멀티모달 모델이다. 이들 모델은 200개 이상의 언어를 지원하며, 텍스트 및 영상 미세 조정을 지원한다. 또한, 아마존 베드록(Amazon Bedrock)의 다양한 기능, 예를 들어 아마존 베드록 날리지 베이스(Amazon Bedrock Knowledge Bases)를 활용하여 조직의 자체 데이터 및 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있도록 지원한다. 모든 아마존 노바 모델은 빠르고 비용 효율적이며 고객의 시스템 및 데이터와 쉽게 사용할 수 있도록 설계됐다. 아마존 노바 마이크로, 아마존 노바 라이트, 아마존 노바 프로는 아마존 베드록의 각 인텔리전스 등급의 최고 성능을 보이는 모델과 비교해 최소 75% 더 저렴하다. 또한 아마존 베드록의 각 인텔리전스 등급에서 가장 빠른 모델이다. 모든 아마존 노바 모델은 주요 AI 기업과 아마존의 고성능 FM을 단일 API를 통해 사용할 수 있게 해주는 완전 관리형 서비스인 아마존 베드록과 통합돼 있다. 고객들은 아마존 베드록을 사용하여 아마존 노바 모델과 다른 FM들을 쉽게 실험하고 평가하여 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 결정할 수 있다. 또한 이들 모델은 맞춤형 파인튜닝을 지원하여, 고객들이 정확도를 높이기 위해 레이블이 지정된 자체 데이터의 예시들을 모델에 지정할 수 있다. 아마존 노바 모델은 고객의 자체 데이터(텍스트, 이미지, 비디오 포함)에서 핵심 요소를 학습하고, 그 후 아마존 베드록이 맞춤형 응답을 제공할 수 있는 개인 파인튜닝 모델을 훈련시킨다. 파인튜닝뿐만 아니라, 더 큰 고성능 '교사 모델(teacher model)'에서 더 작고 효율적인 모델로 특정 지식을 전달할 수 있는 증류(distillation)도 지원한다. 이를 통해 모델의 정확도를 유지하면서도 실행 속도를 높이고 비용을 절감할 수 있다. AWS는 “아마존 노바 모델이 아마존 베드록 날리지 베이스와 통합돼 있으며, 조직의 자체 데이터에 기반하여 응답의 정확도를 보장할 수 있는 RAG에서 높은 성능을 보인다”고 설명했다. 또한, 아마존 노바 모델은 다단계 작업을 실행하기 위해 여러 API를 통해 조직의 자체 시스템 및 데이터와 상호 작용해야 하는 에이전트 애플리케이션에서 쉽고 효과적으로 사용할 수 있도록 최적화됐다. 한편, AWS는 아마존 노바 모델이 통합된 안전 조치와 보호 장치로 구축됐다고 소개했다. AWS는 아마존 노바를 위한 AWS AI 서비스 카드(AWS AI Service Card)를 출시해 사용 사례, 제한 사항, 책임 있는 AI 사례에 대한 투명한 정보를 제공한다. 아마존의 로힛 프라사드(Rohit Prasad) 인공 일반 지능(AGI) 수석부사장은 “아마존 내부적으로 약 1000개의 생성형 AI 애플리케이션이 개발 진행 중이며, 애플리케이션 개발자가 여전히 고민하고 있는 문제들을 전반적으로 파악하고 있다”면서, “새로운 아마존 노바 모델은 내부 및 외부 개발자들의 이러한 과제 해결을 돕고, 지연 시간, 비용 효율성, 맞춤화, 검색 증강 생성(RAG), 에이전트 기능에서 의미 있는 진전을 이루면서 강력한 인텔리전스와 콘텐츠 생성을 제공하고자 한다”고 말했다.
작성일 : 2025-03-07
[칼럼] AI 대전환 : 주도권을 선점하라
트렌드에서 얻은 것 No. 20   “AI 시대에도 변하지 않는 것은 인간의 창의성과 호기심이다.” – 사티아 나델라 딥시크(DeepSeek)로 온 세상이 떠들썩하지만, ‘2025 AI 대전환’의 두 저자가 쓴 “주도권을 선점하라”는 메시지는 여전히 유효하다. 이 책은 두 저자의 대담 형식으로 써 내려가는 부분과 두 저자의 전문 경험으로 써 내려가는 부분이 인상적이다. AI(인공지능)의 주도권을 어떻게 잡을지 책 속으로 들어가 보자.   AI 대전환의 시대, 주도권을 잡아야 하는 이유 AI는 이제 선택이 아니라 필수다. 2023년 생성형 AI의 태동 이후, AI 기술은 산업과 사회 전반에 걸쳐 급속도로 확산되었으며 개인, 기업, 국가의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 그 흐름을 주도하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 경제와 사회 구조 자체를 변화시키는 촉매제가 되고 있으며, 이에 따라 AI의 주도권을 잡는 것은 곧 미래 경쟁력을 확보하는 것과 같다. AI 기술이 발전하면서 기업과 정부는 AI를 자동화 도구로 활용하는 수준을 넘어 새로운 가치 창출의 중심에 두고 있다. 특히 AI의 발전은 제조업, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있으며, AI의 활용 여부에 따라 기업의 성패가 결정될 가능성이 커지고 있다. 그렇다면 AI 대전환이 가져올 변화는 무엇이며, 우리는 어떻게 주도권을 잡을 수 있을까? “변화는 불가피하지만, 성장은 선택이다.” – 존 맥스웰   AI의 변화와 주요 트렌드 2025년을 주도할 AI의 주요 트렌드는 다음과 같다. 멀티모달 AI : 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등을 종합적으로 활용하는 AI가 확산된다. 이는 검색 엔진, 고객 서비스, 의료 진단 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것이다. 할루시네이션(Hallucination) 문제 해결 : AI가 실제 존재하지 않는 정보를 생성하는 문제를 해결하기 위한 기술이 발전하고 있다. 이를 통해 AI의 신뢰성과 정확성이 높아질 것이며, 기업은 AI를 보다 적극적으로 도입할 수 있을 것이다. 온디바이스 AI로의 확산 : 클라우드 기반 AI에서 벗어나 개별 기기에서 AI가 실행됨으로써 보안성과 개인화가 강화된다. 이는 스마트폰, IoT 기기, 자동차 등 다양한 영역에서 AI의 활용을 촉진할 것이다. 생성형 AI가 부활시킨 AI 에이전트 : 챗지피티(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 기술이 발전하면서, 인간과 자연스럽게 상호작용하는 AI 에이전트가 다시 주목받고 있다. 이는 고객 응대, 비즈니스 자동화, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 것이다. 오픈소스 AI 생태계의 확장 : AI 기술이 오픈소스로 개방되면서 혁신 속도가 더욱 빨라지고 있다. 이는 기업과 연구기관이 협력하여 AI 기술을 발전시키는 환경을 조성할 것이다. 비용 감소 노력과 AI 반도체 발전 : AI 연산 비용을 줄이기 위한 반도체 및 소프트웨어 혁신이 가속화되고 있다. AI 전용 반도체 개발과 최적화된 알고리즘이 AI의 대중화를 촉진할 것이다. 안정성과 책임성 강화 : AI의 윤리적 문제와 신뢰성 확보를 위한 규제 및 정책이 강화될 전망이다. 기업과 정부는 AI의 공정성과 투명성을 확보하기 위한 대응 전략을 마련해야 한다. 소비린 AI(Sovereign AI) : 국가별 AI 독립 전략이 중요해지고 있다. 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 각국은 자체 AI 인프라를 구축하고, 자국의 데이터를 보호하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 트렌드를 기반으로 AI 대전환을 주도하기 위해서는 개인, 기업, 국가가 각각의 역할을 이해하고, 효과적으로 대응해야 한다. “AI가 창조하는 것은 데이터이지만, 인간이 창조하는 것은 의미다.” – 레이 커즈와일   ▲ ‘2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라(오순영, 하정우)’ 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI 내비게이터 : 개인, 기업, 국가의 역할 개인을 위한 AI 내비게이터 AI의 확산은 개인의 역량 강화와 직업 시장의 변화를 의미한다. AI와 협업하는 형태로 업무 방식이 변화하면서, AI 리터러시(AI 활용 능력)가 필수적으로 요구된다. 따라서 개인은 AI 도구를 익히고 창의적 사고와 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요하다. 또한, AI는 새로운 일자리의 창출과 기존 직업의 변화도 가져올 것이다. 예를 들어, 데이터 분석가, AI 윤리 전문가, AI 트레이너 등의 직업이 증가할 것으로 예상된다. 반면 단순 반복 업무를 수행하는 직업은 감소할 가능성이 크다. 따라서 개인은 AI 시대에 맞는 새로운 역량을 갖추는 것이 필요하다.   기업을 위한 AI 내비게이터 기업은 AI를 단순한 도구가 아니라 전략적 자산으로 활용해야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 전략이 필요하다. AI를 활용한 비즈니스 프로세스 혁신 데이터 기반 의사 결정 강화 AI 기술을 내재화하는 조직 문화 구축 AI 윤리 및 규제 대응 전략 마련 AI 도입을 망설이는 기업은 시장에서 도태될 가능성이 높다. 따라서 기업은 AI 트렌드를 면밀히 분석하고, 조직 내 AI 역량을 체계적으로 강화해야 한다. 특히 AI를 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공, 자동화 시스템 도입, AI 기반 예측 모델 구축 등이 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소가 될 것이다.   국가를 위한 AI 내비게이터 AI 대전환은 국가 경쟁력과 직결된다. 글로벌 AI 패권 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 다음과 같은 정책이 필요하다. AI 연구개발(R&D) 투자 확대 AI 전문 인력 양성 AI 친화적 규제 환경 조성 AI 인프라(클라우드, 반도체, 데이터) 구축 국가 차원에서 AI를 적극적으로 육성하지 않으면 기술 종속의 위험이 커진다. 특히 한국과 같은 기술 강국은 AI 산업을 선도하는 전략적 접근이 필수이다. 또한, AI 거버넌스 체계를 확립하고 국제 협력을 강화하는 것도 중요한 요소가 될 것이다.  “우리는 도구를 만들고, 그 도구가 우리를 만든다.” – 마셜 매클루언   AI 주도권을 위한 방향성 2025년 AI 대전환은 개인, 기업, 국가의 모든 영역에서 거대한 변화를 초래할 것이다. 이 변화를 단순히 따라가는 것이 아니라, 주도하는 것이 곧 생존 전략이 된다. 개인은 AI 리터러시를 갖추고, 기업은 AI를 전략적으로 활용하며, 국가는 AI 산업을 체계적으로 육성해야 한다. 결국 AI 대전환의 시대에서 승자는 누구보다 먼저 변화를 준비하고 주도권을 선점한 자들이 될 것이다. 당신은 AI 대전환의 흐름 속에서 어떤 역할을 할 것인가?   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-03-06
세일즈포스, AI 에이전트 플랫폼에 구글 제미나이 도입 
세일즈포스가 구글 클라우드와 전략적 파트너십을 확장한다고 발표했다. 세일즈포스는 구글의 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 기업이 비즈니스 환경에 최적화된 AI 모델을 자유롭게 선택하고, AI 에이전트를 안전하게 구축할 수 있도록 지원 역량을 지속 강화해 나갈 계획이다. 2024년 9월 구글과의 전략적 파트너십을 발표한 세일즈포스는 이번 파트너십 확장을 통해 자사의 AI 에이전트 플랫폼 ‘에이전트포스’에 구글의 최신 AI 모델인 ‘제미나이(Gemini)’를 도입한다. 또한, 에이전트포스, 데이터 클라우드, 커스터머 360 등 주요 AI 서비스를 구글 클라우드에서 운영할 수 있도록 지원하여, 기업이 특정 AI 모델에 종속되지 않고 비즈니스 목표에 맞는 최적의 AI 모델을 선택할 수 있는 환경을 마련했다. 제미나이의 도입으로 에이전트포스는 이미지, 오디오 및 비디오 데이터를 모두 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 구현할 수 있으며, 제미나이의 200만 ‘토큰 컨텍스트 윈도우(Two-million-token Context Windows)’를 활용해 더욱 복잡한 잡업을 처리할 수 있게 된다. 또한, 구글의 ‘버텍스 AI(Vertex AI)’와의 연동으로 실시간 검색 및 분석 기능이 한층 강화되어 보다 신뢰할 수 있는 답변 제공이 가능해진다. 세일즈포스는 제미나이가 포함된 에이전트포스를 각 산업군별 현업 환경에서 다양한 방식으로 활용할 수 있다고 소개했다. 보험 업계에서는 사고 현장 사진과 음성 증언을 AI가 자동 분석해 보험금 청구의 타당성을 즉시 평가하고, 음성 합성 기술을 활용해 고객에게 결과를 전달할 수 있다. 공급망 관리(SCM) 분야에서는 AI가 커머스 클라우드의 배송 추적 데이터와 구글 검색의 실시간 기상 정보, 항구 혼잡도 등을 종합 분석해 잠재적인 위험을 사전에 파악할 수 있도록 지원한다.     세일즈포스는 이번 파트너십을 통해 AI 보안과 신뢰도 강화에도 주력할 계획이다. 세일즈포스의 고객은 이제 세일즈포스의 ‘통합 플랫폼(Unified Platform)’을 구글 클라우드의 AI 최적화 인프라에서 운영할 수 있으며, 세일즈포스의 ‘아인슈타인 트러스트 레이어(Einstein Trust Layer)’로부터 제공되는 ▲다이나믹 그라운딩 ▲제로 데이터 리텐션 ▲독성검사 등의 기능을 바탕으로 엔터프라이즈급 보안 환경을 경험할 수 있다. 또한 이후 세일즈포스의 제품이 구글 클라우드에 출시될 경우, 고객은 구글 클라우드 마켓플레이스에서 세일즈포스의 각종 설루션을 구매할 수 있다. 이번 파트너십 확대는 고객 서비스 부문에도 변화를 가져온다. 세일즈포스는 서비스 클라우드와 구글의 ‘고객 인게이지먼트 제품군(Customer Engagement Suite)’의 통합으로 AI 기반의 실시간 음성 번역, 상담원 간 지능형 업무 전환, 맞춤형 상담 가이드 등 고도화된 컨택센터 기능을 제공할 것이라고 밝혔다. 이를 통해 기업은 모든 고객접점 채널에서 일관된 AI 기반 상담 서비스를 제공할 수 있으며, 고객 문의의 특성에 따라 효율적인 상담원 연계가 가능해진다. 이외에도 세일즈포스는 AI 기반 지능형 생산성 플랫폼 슬랙(Slack)과 구글 워크스페이스의 통합을 기반으로 협업 환경을 한층 강화할 것이라고 밝혔다. 세일즈포스에 따르면 슬랙에서 구글 드라이브 파일을 검색 및 활용하는 기능과 지메일(Gmail)과 슬랙 간의 연동 등의 기능을 포함한다. 데이터 분석 환경 역시 한층 고도화될 예정이다. 세일즈포스는 데이터 클라우드와 구글의 빅쿼리(BigQuery), 코텍스 프레임워크(Cortex Framework) 간의 연결성을 강화하여, 기업이 조직 내 데이터 전반에 걸쳐 AI 에이전트를 안전하고 손쉽게 구축할 수 있게 될 것이라고 밝혔다. 이에 더해 세일즈포스의 지능형 데이터 분석 플랫폼, 태블로(Tableau)와 구글의 루커(Looker) 및 빅쿼리 간의 통합을 바탕으로 모든 플랫폼상의 비즈니스 데이터를 단일 플랫폼 내에서 분석 및 시각화할 수 있는 데이터 분석 환경을 제공할 것이라고 전했다. 세일즈포스의 스리니 탈라프라가다(Srini Tallapragada) 최고 엔지니어링 및 고객 성공 책임자는 “세일즈포스와 구글 클라우드는 고객이 최적의 AI 모델과 애플리케이션을 자유롭게 선택하고 활용할 수 있는 개방적이고 유연한 환경을 만들어 나가고 있다”면서, “세일즈포스는 엔터프라이즈급 AI 에이전트 플랫폼을 통해 기업의 신속한 AI 도입과 비즈니스 가치 창출을 지원하고 있으며, ‘디지털 레이버(Digital Labor)’ 플랫폼으로서 구글 클라우드와 함께 전 세계 기업의 AI 혁신 가속화를 견인할 것”이라고 밝혔다. 세일즈포스 코리아의 손부한 대표는 “구글 클라우드와의 이번 파트너십을 기점으로, 국내 기업들 또한 AI 기술을 보다 안전하고 유연한 환경에서 도입 및 활용할 수 있게 될 것으로 기대한다”면서, “이미 국내 시장에서도 대기업을 필두로 AI 에이전트 기반의 혁신을 가속화하고 있으며, 그 중심에서 세일즈포스는 신뢰할 수 있는 파트너로서 인간과 AI 에이전트가 함께 협업하는 새로운 미래를 만들어 나가기 위한 지원을 아끼지 않을 것”이라고 전했다.
작성일 : 2025-02-26
스노우플레이크, 거버넌스 준수하고 정확도 높인 AI 에이전트 ‘코텍스 에이전트’ 출시
스노우플레이크가 정형 혹은 비정형 데이터에 액세스해 자동으로 업무를 실행하는 AI 에이전트인 ‘코텍스 에이전트(Cortex Agents)’를 출시했다. 이를 통해 기업은 데이터 전문가 없이도 데이터를 검색, 분석해 엔터프라이즈 데이터를 더욱 효과적으로 관리할 수 있게 되었다. 코텍스 에이전트는 퍼블릭 프리뷰로 제공되며, 코텍스 애널리스트(Cortex Analyst)와 코텍스 서치(Cortex Search) 기능을 강화해 자동으로 데이터를 통합, 검색하고, 복잡한 쿼리를 분석해 정확한 답변을 생성한다. 이 과정에서 기업들은 정확성, 효율성 및 거버넌스를 실현할 수 있다, 코텍스 애널리스트는 정형화된 SQL 데이터를 분석하며, 앤스로픽(Anthropic)의 클로드 3.5 소넷(Claude 3.5 Sonnet)을 활용해 텍스트를 SQL로 변환하는 데 정확도를 높였다. 사용자가 자연어로 데이터를 조회하고 인사이트를 도출할 수 있으며 복잡한 추론, 코드 생성, 멀티모달 데이터 분석을 수행할 수 있는 엔터프라이즈급 AI 기능을 제공한다. 코텍스 서치는 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오 등 비정형 데이터의 검색 정확도를 높인다. 스노우플레이크는 “오픈AI 임베딩 모델 대비 최소 11% 높은 정확도를 기록하며 다양한 벤치마크 테스트에서 우수한 성능을 입증했다”고 밝혔으며, 이 외에도 대규모 데이터 인덱싱, 맞춤형 벡터 임베딩 모델 선택 기능이 추가됐다.     정확한 데이터 분석, 보안 유지 및 거버넌스 준수는 AI 에이전트가 기업 환경에서 효과적으로 확장되기 위한 필수 요소다. 코텍스 에이전트는 다양한 데이터 소스를 검색하고, 보안 정책을 준수하며 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 설계됐다. 배포 이후에도 성능과 동작을 지속적으로 모니터링하고 개선할 수 있어, 기업이 AI 에이전트를 안전하게 확장하면서 보안과 컴플라이언스를 유지할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 재무 분석가는 정형 데이터인 수익 데이터와 비정형 데이터인 재무 보고서 및 시장 데이터와 결합해야 하는 경우가 많다. 엔드 투 엔드 거버넌스를 통해 안전하게 AI에 정보를 제공하는 것이 필요한데, 이 때 코텍스 에이전트를 활용하면 된다. 코텍스 에이전트는 두 데이터 소스의 통합, 검색 및 처리를 단순하게 해 기업들은 쉽게 대규모로 고품질 에이전트를 구축할 수 있도록 지원한다.  스노우플레이크의 크리스티안 클레이너만(Christian Kleinerman) 제품 담당 수석 부사장은 “AI 전략은 데이터 전략 없이는 존재할 수 없다”면서, “많은 고객이 AI 가치를 극대화하기 위해 데이터를 체계적으로 관리하고 거버넌스를 구축하는데 어려움을 겪고 있다. 스노우플레이크는 코텍스 에이전트를 통해 고객들이 데이터 전문가가 아니더라도 더욱 쉽게 데이터를 관리하고 실질적인 성과를 얻을 수 있도록 지원하고 있다”고 강조했다.
작성일 : 2025-02-21
[온에어] 2024 생성형 AI 트렌드 결산과 2025 전망
캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상 중계   2024년 12월 23일, CNG TV는 ‘2024 생성형 AI 트렌드 결산과 2025 전망’을 주제로 줌 생방송을 진행했다. 2024년은 생성형 AI가 다양한 산업에서 혁신을 이끌어낸 해로 기억될 것이다. 이번 CNG TV에서는 생성형 AI에 대한 대중적 관심과 사회적 주목이 뜨거웠던 2024년을 정리하고, 2025년 새해에는 어떤 변화가 있을지 전망하는 시간을 가졌다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자    ▲ AI가 주도하는 기술 혁신에 대한 소개   2024년을 주도한 키워드 ‘생성형 AI’ 이날 웨비나에서 LG CNS의 안무정 박사는 “2024년은 생성형 AI가 다양한 산업에서 혁신을 주도한 해였다”고 언급하며, “텍스트, 코드, 이미지, 오디오, 비디오, 3D 모델링 등 여섯 가지 주요 기능에서 생성형 AI의 활용성이 여러 분야로 크게 확장되었다”고 설명했다. 그는 또한 “AI 기술 도입과 관련해 신뢰성, 속도, 창의성 등의 다양한 지표를 기반으로 비용을 평가해야 할 시점이 되었다”고 강조했다. 안 박사는 생성형 AI를 비즈니스 프로세스에 통합하려면 맞춤형 솔루션과 AI 파이프라인 구축이 필수라고 분석했다. 예를 들어, 텍스트 데이터는 지식 기반으로 정제하고 이미지 데이터는 시각적 자산으로 활용하여 제품 설계와 같은 과정에 도움을 줄 수 있다는 설명이다.안무정 박사는 또한, 기업에서는 데이터 보안과 지적 재산권 보호를 위해 폐쇄형 네트워크 모델의 중요성이 점점 커지고 있다고 덧붙였다. 글로벌 AI 모델 대신 도메인 특화형 모델이 기업에 더 적합하다는 평가가 제시되었고, 에지 모델과 같은 솔루션을 도입하여 실제로 의미 있는 성과를 내고 있는 LG전자의 사례도 소개되었다.   ▲ 생성형 AI는 비싼가?   2025년 AI 활용도는 더욱 높아질 전망 안무정 박사는 “비주얼 디자인, 음악, 소설과 같은 창의적 작업에서도 생성형 AI가 전문가와의 협업을 통해 혁신적인 결과물을 만들어내고 있다”며, “앞으로는 기후변화와 같은 글로벌 도전 과제 해결에도 생성형 AI가 중요한 역할을 할 가능성이 크다”고 짚었다. 그는 AI를 활용한 자동화와 생산성 증대가 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 성과를 가져올 것이라고 전망하며, “코딩과 알고리즘의 진입 장벽이 AI로 인해 낮아지면서 더 많은 사람이 AI 기술에 쉽게 접근할 수 있을 것”이라고 설명했다. 2025년에는 AI가 멀티모달 기반으로 확장되며, 다양한 산업 분야에서 더욱 활발하게 활용될 것으로 보인다. 이는 단순히 기술 적용을 넘어, 각 산업 분야에서의 비즈니스 혁신과 글로벌 문제 해결에도 적극적이면서 강력한 도구로 자리 잡을 것으로 기대된다.    ▲ 사용자 목적에 따른 생성형 AI의 활용 방안 제안     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-02-04
구글, ‘제미나이 2.0’ 출시와 함께 ‘에이전트형 시대’ 발표
구글이 새로운 에이전트 시대를 위한 ‘에이전트형(agentic) AI 모델’인 ‘제미나이 2.0’을 출시했다. 제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 제공하여 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오, 코드 등 다양한 형태의 정보를 자연스럽게 이해하고 처리할 수 있다.  구글은 “제미나이 2.0는 지금까지 선보인 모델 중 가장 뛰어난 성능을 자랑한다”면서, “리서치, 보고서 작업 등 다양한 방면의 복잡한 작업을 수행하는 ‘에이전트’ 기능을 갖춘 AI 시대를 본격적으로 열어갈 것”이라고 밝혔다.  제미나이 2.0은 네이티브 이미지 및 오디오 출력, 네이티브 툴 사용 등 향상된 멀티모달 기능을 바탕으로 이용자 경험을 혁신할 뿐 아니라, 개발자에게도 강력한 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있는 툴을 제공한다. 전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱과 모바일 웹에서 제미나이 2.0을 사용할 수 있다. 데스크톱과 모바일 웹의 모델 드롭다운 메뉴에서 ‘2.0 플래시 실험 버전’을 선택하면 채팅에 최적화된 제미나이 2.0을 바로 사용해 볼 수 있으며, 이는 제미나이 모바일 앱에도 곧 적용될 예정이다.     제미나이 2.0을 기반으로 새롭게 개선된 ‘프로젝트 아스트라(Project Astra)’는 다국어 대화, 구글 툴(구글 검색, 구글 렌즈, 맵스 등) 사용, 최대 10분 동안의 대화를 기억하는 향상된 메모리, 빠른 응답 속도 등의 기능을 제공한다. 구글은 이러한 기능을 구글의 AI 어시스턴트인 제미나이 앱 등 구글 제품은 물론, 다른 폼 팩터에도 도입할 계획이다.  ‘프로젝트 마리너(Project Mariner)’는 웹 브라우저에서 작동하는 에이전트 프로토타입으로, 픽셀 및 텍스트, 코드, 이미지, 양식과 같은 웹 요소를 포함해 브라우저 화면의 정보를 이해하고 추론한 다음, 실험적인 크롬 확장 프로그램(Chrome extension)을 통해 해당 정보를 활용해 작업을 완료한다. 개발자를 위한 AI 에이전트인 ‘줄스(Jules)’는 깃허브(GitHub) 워크플로에 직접 통합돼 개발자의 지시와 감독 하에 이슈를 처리하고, 계획을 세우고 실행하는 기능을 제공한다.  구글은 제미나이 2.0을 사용해 비디오 게임의 가상 세계 탐색을 지원하는 에이전트를 구축했다. 이 에이전트는 화면의 동작만을 기반으로 게임에 대해 추론하고, 실시간 대화를 통해 다음에 무엇을 해야 할지 제안할 수 있다. 가상 게임의 동반자 역할은 물론, 구글 검색을 활용해 웹 상의 풍부한 게임 지식을 제공할 수도 있다. 이 외에도 구글은 제미나이 2.0의 공간 추론 기능을 로봇 공학에 적용해 물리적 세계에서 도움을 줄 수 있는 에이전트를 실험하고 있다. 한편, 구글은 제미나이 2.0가 구글 검색의 AI 개요(AI Overview) 기능에도 적용되어, 고급 수학 방정식, 멀티모달 쿼리, 코딩 등 더욱 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하도록 개선될 예정이라고 밝혔다.  전 세계 제미나이 이용자는 데스크톱 및 모바일 웹에서 제미나이 앱을 통해 제미나이 2.0 플래시(Gemini 2.0 Flash) 실험 버전을 AI 어시스턴트로 사용할 수 있다. 제미나이 2.0 플래시 실험 모델은 구글 AI 스튜디오(Google AI Studio) 및 버텍스 AI(Vertex AI)를 통해 모든 개발자가 사용할 수 있다. 개발자들은 제미나이 2.0을 활용하여 텍스트, 오디오 및 이미지를 포함한 통합 응답을 생성하고, 구글 검색 및 코드 실행과 같은 툴을 활용하는 애플리케이션을 구축할 수 있다.
작성일 : 2024-12-12