장동인 지음 / 2만 5000원 / 리코멘드 AI 도입, CEO의 기술 이해가 성공을 좌우한다 - 오라클·딜로이트 출신 전문가의 실전 AI 도입 전략서 출간 “기업의 AI 수준은 CEO의 AI 이해 수준을 넘을 수 없다.” ChatGPT부터 AI 에이전트까지 인공지능(AI)이 기업 경영의 핵심으로 부상했다. 기업들은 앞다투어 AI 도입에 나서고 있지만, 실질적인 성과를 내지 못하고 프로젝트가 좌초되는 사례가 속출하고 있다. 이는 시스템 구축에만 집중하고 현장과의 연동에 실패했거나, 경영진의 기술 이해 부족으로 전략을 세우지 못했기 때문이다. 국내 최고의 AI·빅데이터 전문가로 꼽히는 장동인 AIBB LAB 대표가 AI 도입의 성공 전략을 담은 책을 펴냈다. 오라클 본사, 딜로이트, 언스트앤영 등에서 30년간 글로벌 기업 컨설팅을 담당해 온 저자는 『돈 되는 AI, 어디서부터 무엇을 어떻게 해야 할까』를 통해 AI 도입을 고민하는 모든 기업인에게 실전 가이드라인을 제시한다. AI 프로젝트, 첫 문제 정의부터 실패한다 저자는 AI 프로젝트의 90%가 '첫 문제 정의 단계'에서부터 실패한다고 단언했다. 많은 기업이 AI를 도입하면 자동으로 성과가 나올 것이라 착각하지만, 명확한 문제 정의와 전략 없이는 실패를 피할 수 없다는 것이다. 이 책은 이론이 아닌 실전에 초점을 맞춰, 기업 현장에 바로 적용 가능한 구체적인 방법론을 제공한다. 특히 '돈 되는 AI' 문제 정의를 위한 4단계 필터링(문제 정의의 예리성, 데이터 연관성, AI 해결 가능 유형, ROI 산출)을 제시하고, ABCD 방법론(Analysis, Blueprint, Create, Develop)을 통해 AI 도입의 전 과정을 체계화했다. 경영진의 기술 이해가 기업의 생존을 결정한다 엔지니어 출신인 저자는 KAIST AI대학원 CAIO 과정 책임교수이자 6년간 <CEO를 위한 AI 코딩 강의>를 진행하며 경영진의 기술 이해를 강조해 왔다. 이 책에서도 경영진의 기술 이해가 AI 도입 성패를 좌우한다고 거듭 강조했다. 실무자를 위해서는 RAG(검색 증강 생성) 기술을 활용한 사내 지식 관리, AI 에이전트를 통한 업무 자동화, 기존 시스템과의 통합 방법 등 구체적인 실전 사례를 제시했다. 또한 보안이 중요한 기업 환경에 최적화된 오픈 소스 LLM, 클로즈드 소스 LLM, 하이브리드 등 다양한 AI 아키텍처를 비교 분석했다. 랭체인, 코파일럿 스튜디오 등 최신 AI 에이전트 개발 도구까지 실무 관점에서 총정리했다. 이 외에도 젠슨 황의 엔비디아 성공 비결, 딥시크(DeepSeek), 테스트 타임 스케일링, MCP(Model Context Protocol) 등 2025년 최신 AI 트렌드를 총망라해 AI 시대 비즈니스 방향을 고민하는 CEO, 임원, 기획자, 실무자 모두에게 필독서가 될 것으로 기대된다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   빠르게, 그리고 깊게 지난 2년간 필자는 정신없이 AI 지식을 흡수하고 수많은 설루션을 직접 사용했다. 신기함과 불편함이 뒤섞인 체험 끝에, 직감적으로 2025년이 인공지능 기술의 이정표가 될 것이라 확신하게 됐다.   거시 흐름, 지능형 자동화와 에이전트의 부상 인공지능(AI) 기술의 발전은 2024년을 기점으로 단순히 새로운 기술의 도입을 넘어, 산업과 사회 전반의 혁신을 촉발하는 핵심 동력으로 자리 잡았다. 여러 분석가는 2024년이 AI 도입의 해였다면, 2025년은 AI가 기존 산업의 경계를 허물고 운영 방식을 근본적으로 재정의하는 ‘혁신의 해’가 될 것으로 전망하고 있다. 이러한 변화의 물결 속에서 기업들은 막연한 기대감을 넘어, AI 기술을 통해 실질적인 비즈니스 가치(ROI)를 창출하는 데 집중하고 있다. 특히, 반복적이고 명확한 규칙 기반의 작업을 AI로 자동화함으로써 즉각적인 효율성 증대와 함께 투자 성과를 확보하는 전략이 부상하고 있다. 이러한 맥락에서 ‘지능형 자동화(intelligent automation)’는 단순 반복 작업을 넘어 복잡한 워크플로를 자율적으로 처리하고 의사결정까지 내리는 단계로 진화하고 있다. 이는 ‘AI 에이전트’의 형태로 구현되며, 응용 AI의 차세대 진화로 주목받고 있다.  이러한 거시적 흐름 속에서 AI 기술의 3대 핵심 분야인 언어 모델, 이미지 및 영상 모델, 음성 모델의 최신 기술적 동향과 시장 변화를 심층적으로 분석하고, 나아가 이들 간의 융합 현상인 ‘멀티모달 AI’의 부상을 조망함으로써 비즈니스 리더와 기술 전문가에게 전략적 통찰을 만들어 봤다. 첫 번째, 대규모 언어 모델(LLM)의 혁신은 대부분 ‘트랜스포머(transformer)’ 아키텍처에 기반을 두고 있다. GPT-4, LLaMA 2, Falcon 등 현재 시장을 선도하는 모델은 이 아키텍처를 활용하여 방대한 데이터 세트에서 인간 언어의 패턴과 구조를 학습한다. 트랜스포머는 언어 모델의 근간을 이루며, 그 영향력은 비단 텍스트에만 머무르지 않고, 오픈AI(OpenAI)의 최신 비디오 생성 모델인 소라(Sora)의 ‘디퓨전 트랜스포머’ 아키텍처에도 확장 적용되고 있다. 최근 LLM 훈련 방법론은 단순히 모델의 규모를 키우는 것을 넘어, 효율과 특화된 성능을 확보하는 방향으로 진화하고 있다. LLM 시장은 ‘규모’를 추구하는 초대형 모델(LLM)과 ‘효율’을 추구하는 소형 언어 모델(SLM)이 공존하는 양면적 발전 양상을 보인다. GPT-4o나 제미나이(Gemini)와 같은 초대형 모델은 뛰어난 범용성과 성능으로 시장을 선도하는 한편, 특정 산업이나 용도에 맞게 최적화된 SLM은 적은 비용과 빠른 속도를 무기로 틈새시장을 공략하고 있다. 이러한 이원화된 전략은 기업이 적용 업무의 성격에 따라 두 모델을 전략적으로 선택하거나 조합하는 하이브리드 접근법을 채택하도록 유도하고 있다. 두 번째, 최근 이미지 및 영상 생성 모델의 핵심 기술은 ‘디퓨전 모델(diffusion model)’이다. 이 모델은 기존의 생성적 적대 신경망(GAN)이 가진 ‘모드 붕괴(mode collapse)’ 문제를 해결하며 고품질의 다양하고 사실적인 이미지 생성을 가능하게 했다. 디퓨전 모델은 이미지에 점진적으로 노이즈를 추가한 뒤, 이 노이즈를 단계적으로 제거하며 깨끗한 이미지를 복원하는 방식을 사용한다. 이 기술은 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 달리(DALL-E)와 같은 대표적인 서비스에 활용되고 있다. 대규모 언어 모델과 마찬가지로, 이미지 및 영상 모델 역시 규모의 확장과 효율의 최적화라는 상반된 흐름을 동시에 경험하고 있다. 디퓨전 모델은 모델의 규모가 클수록 더 좋은 성능을 보이지만, 그만큼 막대한 연산 자원과 느린 처리 속도라는 문제에 직면한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 모델 경량화와 처리 속도를 높이는 기술적 접근이 중요하게 다루어지고 있다. 이는 AI 기술의 상용화와 대중화를 위한 필수 단계이다. 영상 생성 기술은 미디어 및 엔터테인먼트 산업의 콘텐츠 창작 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다. 텍스트 입력만으로 원하는 비디오를 만들 수 있는 능력은 브레인스토밍을 가속화하고, 마케팅 자료, 게임 비주얼, 와이어프레임 및 프로토타입 제작 시간을 획기적으로 단축시켜 기업의 시장 대응력을 높인다. 특히, 전자상거래 기업은 AI 생성 이미지를 사용하여 다양한 제품 쇼케이스와 맞춤형 마케팅 자료를 대규모로 제작할 수 있다. 세 번째, 음성 모델은 크게 음성 신호를 텍스트로 변환하는 ‘음성 인식(ASR : Automatic Speech Recognition)’과 텍스트를 음성으로 변환하는 ‘음성 합성(TTS : Text-to-Speech)’ 기술로 구분된다. 딥러닝 기술의 발전은 이 두 분야에 혁명적인 변화를 가져왔다. 음성 인식(ASR) : 딥러닝 기반의 엔드 투 엔드 모델은 음향 모델링과 언어 모델링 과정을 통합하여 ASR의 정확도를 비약적으로 향상시켰다. 최신 시스템은 배경 소음을 제거하고 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하2025/10여 문맥을 이해함으로써 최대 99%에 가까운 정확도를 달성하고 있다. 이는 단순히 음성을 텍스트로 바꾸는 것을 넘어, 사용자의 의도를 정확히 이해하고 적절하게 대응하는 대화형 AI 시스템의 핵심 기반이 된다. 음성 합성(TTS) : 딥러닝 기반 모델은 기계적인 느낌을 벗어나 사람처럼 자연스럽고 운율이 담긴 목소리를 생성하는 데 큰 발전을 이루었다. 이는 텍스트 분석, 운율 모델링, 그리고 실제 음성 파형을 생성하는 ‘보코더(vocoder)’ 과정을 통해 이루어진다. 현대 음성 합성 기술의 발전 방향은 단순히 자연스러움을 넘어, 인간-기계 상호작용을 더욱 몰입감 있고 개인화된 경험으로 이끄는 데 있다. 감정 표현 TTS : 이는 기계에 감정을 부여하여 인간 언어와 더욱 유사한 음성을 생성하는 것을 목표로 한다. 기쁨, 슬픔, 분노 등 다양한 감정을 표현하는 음성 합성은 사용자 경험을 더욱 풍부하게 만든다. 개인화된 음성 합성(Personalized TTS) : 이 기술은 약 1시간 분량의 데이터만으로 개인의 목소리를 복제하여 맞춤형 TTS를 만드는 연구 단계에 있다. 이는 부모의 목소리로 동화책을 읽어주는 등 감성적이고 따뜻한 응용 분야에 적용될 가능성을 열어준다.   감성으로 완성되는 기술 올해는 유난히 더운 것인지 아니면, 우리가 에어컨 환경에 너무 노출되어서 더위에 대한 저항력이 없어진 것인지는 모르지만 너무 더워서 정신적 활동이 힘들었다. 그 와중에 개인 자료를 정리하던 중에 개인적으로는 필자의 입사 이력서 사진을 우연히 찾아봤으나, 손상이 많이 되어서 인공지능으로 복원해 보기로 했다.     그림 1. 옛날 사진을 스마트폰으로 촬영한 이미지와 구글 인공지능으로 생성한 이미지   우선 스마트폰으로 이 사진을 찍은 다음 구글의 제미나이로 복원하고 다양한 모습으로 재현해 봤다. 그리고 동영상도 만들어 봤다. 아주 작고 희미한 흑백 사진이라고 우리의 머리속에 있는 이미지와 유사할 때까지 계속 보강된 이미지를 만들 수 있다. 그래서 최근에는 ‘포즈의 정리(Theorem of Pose)’라는 책을 구입해서 인공지능 생성 이미지 프롬프트를 본격적으로 연구해 보기로 했다.     그림 2. 구글 제미나이로 생성된 이미지   돌이켜보면 생각보다 빠른 속도다. 기술은 때로 불안과 경외를 동시에 불러온다. 그러나 확실한 것은, 인공지능이 우리의 감성을 자극하기 시작했다는 사실이다. 오래된 사진이 되살아나고, 목소리가 감정을 띠며, 텍스트가 움직이는 영상으로 변한다. 도입의 해를 지나 혁신의 해로 들어서는 지금, 우리는 효율을 넘어 의미를 설계해야 한다. AI는 결국, 우리 일과 삶의 이야기를 더 풍부하게 엮어내는 도구다. 기술이 감성을 만나 경험을 재편할 때, 진짜 혁신은 비로소 현실이 된다. 기업의 입장에서 2024년이 ‘도입의 해’였다면 2025년은 운영 방식 자체를 재정의하는 ‘혁신의 해’다. 기업은 막연한 기대가 아니라 ROI로 말하기 시작했고, 반복적·규칙 기반 업무를 AI로 자동화하여 즉각적인 효율과 투자 성과를 확보하는 전략이 주류로 부상했다. 그 중심에는 언어, 시각(이미지·영상), 음성이라는 세 가지 축과 이들을 촘촘히 엮어내는 멀티모달 AI가 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.

서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스 호텔에서 ‘IBM AI 서밋 코리아(IBM AI Summit Korea)’가 열렸다. 한국IBM이 주최한 이번 행사는 “AI로 앞서가는, 더 똑똑한 비즈니스의 시작”이라는 주제로, 기업들이 AI를 어떻게 전략적으로 수용하고 활용할지에 대한 깊이 있는 논의와 경험이 공유되었다. 한국IBM 이수정 사장은 개회사에서 AI를 단순한 트렌드가 아닌 기업 경쟁력의 핵심 동인으로 강조했다. 산업 구조와 업무 방식이 AI로 재편되고 있으며, 특히 왓슨x(watsonx) 플랫폼을 중심으로 “클라이언트 제로(Client Zero)” 사례를 통해 실제 성과를 검증했다고 밝혔다. 특히 왓슨x 기반으로 비용 대비 최대 효용을 내기 위한 맞춤형 AI 모델, 그리고 각 산업과 업무 영역에 특화된 접근 방식이 중요하다고 강조했다. IBM 아시아 태평양 총괄 한스 데커스 사장은 '가능성을 현실로, AI로 실현하는 비즈니스의 새로운 지평'을 주제로 데이터 중심, 아키텍처 + 실행 전략이 AI 성공의 열쇠라고 강조했다. 투자 대비 수익(ROI)을 실질적으로 확보하는 기업이 적은 현실(클라우드+AI 도입 기업 중 약 25%만이 만족할 만한 ROI를 실현)에서 왓슨x 포트폴리오 등이 그 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시했다. 특별 강연으로 궁금증뇌연구소 대표인 장동선 박사가 참여해 '뇌과학자가 바라보는 AI 시대의 미래'를 주제로, 뇌과학 관점에서 본 AI 시대의 인간과 기술의 공존에 대해 이야기했다. 장 박사는 AI와 함께 살아가야 하는 시대일수록 인간과 인간이 연결 고리는 더욱 중요해질 것이라고 말했다. 한편, 현장 전시에서는 IBM의 왓슨x 기술이 실제 기업 환경에서 어떻게 적용되는지를 보여주는 ‘페르소나 기반 AI 여정’이 눈길을 끌었다. 인사, 구매, 영업 등 현업 부서와 AI 혁신팀, 데이터팀, IT 운영팀 등 기술 조직을 각각의 페르소나로 설정하고, 각 조직이 직면한 과제를 AI가 어떻게 해결하는지를 시나리오 중심으로 구성했다. 예를 들어, HR 부서는 채용 프로세스 자동화와 직원 경험 개선, 영업 부서는 예측 기반 고객 관리, IT 운영 부서는 운영 리스크 탐지 및 자동 대응 등 각 부서의 니즈에 맞춘 왓슨x 기반 AI 활용 사례가 전시되었다. 이를 통해 참가자들은 기술 중심이 아닌 업무 중심의 AI 적용 방식을 직접 체험할 수 있었다.

세일즈포스는 전 세계 CFO(최고재무책임자)들이 AI 에이전트 투자 확대를 통해 비용 절감과 매출 성장을 동시에 추진하고 있다고 밝혔다.  세일즈포스는 모닝컨설트와 함께 한국을 포함한 24개국 CFO 261명을 대상으로, AI 에이전트가 기업의 비용 절감, 매출 성장, 전략적 의사결정에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사를 진행했다. 조사에 참여한 전 세계 CFO의 78%는 의사결정 과정에서 AI 활용을 점차 확대하고 있으며, 72%는 AI가 기업의 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시킬 것이라고 응답했다.     이번 조사에서 CFO들은 AI 예산의 약 25%를 에이전틱 AI에 할애하고 있으며, 74%는 AI 에이전트가 비용 절감뿐만 아니라 매출 성장에도 기여할 것으로 기대한다고 응답했다. 또한 64%는 AI 에이전트가 기업의 지출 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고 답했으며, AI 에이전트를 도입한 기업은 평균 매출이 약 20% 증가할 것으로 전망됐다. 또한, 전 세계 CFO들은 AI를 단순 반복 업무 자동화 도구가 아닌 전략적 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 특히 CFO의 역할과 기업 비즈니스 모델이 빠르게 변화하고 있으며, 에이전틱 AI가 새로운 성장 기회를 창출하고 있는 것으로 조사됐다. 전 세계 CFO 중 55%는 AI 에이전트가 단순 업무보다 전략적 업무를 더 많이 수행할 것이라고 예측했다. 실제로 CFO들은 위험 평가(74%), 재무 예측(58%), 비용 관리(54%) 등의 핵심 재무 업무를 AI 에이전트에게 일임하면서 업무 효율을 높이고 있다고 응답했다. CFO들의 AI 투자 전략에 대한 자신감도 높게 나타났다. 전체 CFO의 56%가 투자 전략에 대해 자신감을 보였으며, AI 도입에 대한 ROI 평가 시에는 ‘비용 절감, 리스크 및 규정 준수 개선, 매출 성장’을 가장 중요한 기준으로 꼽았다. 이어 ‘생산성 및 효율성 향상’과 ‘의사결정 개선’이 뒤를 이었다. 한편, CFO들은 AI 전략과 관련해 ‘보안 및 개인정보 위협(66%)’과 ‘ROI 실현 기간(56%)’에도 주의를 기울이고 있는 것으로 나타났다. 한국을 포함한 아시아태평양(APAC) 지역의 경우, 83%가 AI를 활용한 비즈니스 의사결정을 확대하고 있다고 답해 글로벌 평균(78%)을 웃돌았다. 주요 활용 분야는 ▲위험 평가(85%) ▲재무 예측(65%) ▲수익성 평가(58%) 순으로 나타났다. 또한 아태지역 CFO의 52%는 자신의 AI 투자 전략에 대해 자신감을 보이는 것으로 조사돼, 글로벌 수준과 유사한 결과를 보였다. 세일즈포스 코리아 박세진 대표는 “이번 연구조사를 통해 AI 에이전트 활용이 기업의 매출과 운영 성과에 직접적인 영향력을 미치고 있다는 사실을 확인할 수 있었다”면서, “오늘날 AI는 재무팀이 단순한 재무 관리 역할을 넘어 보다 과학적이고 전략적인 의사결정을 수행하도록 지원하며, 기업 성과와 성장 기회를 창출할 수 있도록 돕고 있다. 세일즈포스는 앞으로도 CFO들이 AI 에이전트와 함께 미래 경쟁력을 확보하고, 지속 가능한 성장의 길을 개척할 수 있도록 지원할 것”이라고 전했다.

인텔은 클라우드 환경에서 동급 인텔 프로세서 중 가장 높은 성능과 가장 빠른 메모리 대역폭을 제공하는 P-코어를 탑재한 인텔 제온 6 프로세서(Intel Xeon 6 processors with P-cores) 기반의 신규 EC2(Amazon Elastic Compute Cloud) R8i 및 R8I-플렉스 인스턴스를 아마존웹서비스(AWS)에서 출시한다고 밝혔다. 이번 새로운 인스턴스는 인텔과 AWS 간 수년간 협력을 바탕으로, 확장성, 비용 효율성 및 고성능 클라우드 인프라를 추구하는 고객에게 최신 실리콘 혁신과 밀접하게 통합된 소프트웨어 최적화를 제공한다. 기업의 실시간 데이터 처리, 인공지능(AI), 컴플라이언스 집약적인 워크로드 활용이 점점 늘어남에 따라, 유연한 고성능 클라우드 인프라에 대한 필요도가 더 높아졌다. 인텔은 제온 6 프로세서가 전문적인 가속기에 대한 의존도를 최소화하면서 유연한 다목적 컴퓨팅 플랫폼을 제공하며, 다양한 활용 사례에 대한 배포 및 관리를 간소화해준다고 설명했다.     새로운 제온 6 기반 인스턴스의 주요 특징은 ▲고집적도 컴퓨팅 ▲ 클라우드 상에서 가장 빠른 DDR5 지원 ▲ 내장형 AI 가속 ▲인텔 QAT(QuickAssist Technology) 등이다. 제온 6는 재설계된 코어 아키텍처와 향상된 파이프라인, 더 많은 코어 수를 통해 성능과 스레드 확장성을 향상시켰다. 이를 통해 AWS는 최대 96xlarge와 같은 대규모 인스턴스 크기를 제공해 고객이 워크로드에 필요한 컴퓨팅 자원을 더욱 높은 집적도로 활용할 수 있도록 지원한다. 신규 인스턴스는 DDR5 메모리 속도 최대 7200 MT/s를 지원하며 분석, 머신러닝(ML), 인메모리 데이터베이스에 적합한 고대역폭 메모리 및 낮은 지연 시간을 제공한다. 또한, 인텔 AMX(Intel Advanced Matrix Extensions)를 통합해 AI 추론 및 머신러닝 성능을 최대 2배 향상시키며, 외부 가속기 사용 필요성을 줄이고 배포를 간편하게 한다. 이외에도 하드웨어 가속화된 암호화 및 압축을 지원하여 CPU 리소스를 절감하고, 금융, 의료, 공공 애플리케이션 등 보안에 민감하거나 규제 대상인 워크로드 성능을 향상시킨다. 인텔은 프로세서 마이크로아키텍처와 펌웨어 튜닝부터 하이퍼바이저 튜닝, 가상화, 소프트웨어 프레임워크에 이르기까지 스택(stack)의 모든 계층을 아우르는 최적화를 진행했다. 고객들은 이러한 통합을 통해 AWS의 글로벌 인프라 전역에서 제온 6의 성능을 최대한 활용할 수 있다. 인텔은 이번 협력으로 AWS 및 더 광범위한 클라우드 생태계에서 핵심 기술 제공 기업으로서의 입지를 강화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 개발자, 데이터 사이언티스트, IT 리더들이 보다 빠르고 효율적으로 혁신하고, 규모를 확장하며, 서비스를 배포할 수 있도록 지원하겠다는 것이다. AWS의 니샨트 메타(Nishant Mehta) EC2 제품 관리 부사장은 “고객들은 가장 요구도가 높은 워크로드 속도에 맞춘 인프라가 필요하다”면서, “인텔과의 협력을 통해 새로운 아마존 EC2 R8i 및 R8i-플렉스 인스턴스는 전 세대 대비 메모리 대역폭은 2.5배 더 향상되었고 가격 대비 성능은 15% 더 우수하다. 이는 고객이 성능을 극대화하면서 비용을 절감할 수 있도록 지원하는 혁신”이라고 말했다. 인텔의 로낙 싱할(Ronak Singhal) 선임 펠로우는 “인텔 제온 6 프로세서로 구동되는 8세대 EC2 인스턴스 출시는 AWS와의 협업에서 중요한 이정표”라며, “인텔과 AWS는 AI 가속화, 메모리 성능 향상, 쉬운 배포를 통해 고객이 인사이트를 빠르게 얻고 강력한 투자수익률(ROI)을 달성할 수 있도록 지원하는 인프라를 함께 구축했다”고 밝혔다.

델 테크놀로지스가 아시아 태평양 지역 기업의 인공지능(AI) 도입 동향을 분석한 보고서의 내용을 소개했다. 이번 보고서에서는 아태지역에서 AI 도입이 빠르게 확산하고 있지만, 전문 인력 부족과 데이터 관련 문제는 여전한 과제라고 분석했다. 델 테크놀로지스와 엔비디아의 후원으로 진행된 IDC 인포브리프 ‘AI 구현을 위한 전략적 계획 수립’ 보고서는 2023년 8월부터 2024년 8월까지 아태지역의 여러 산업에 걸쳐 최대 919명의 응답자를 대상으로 한 IDC의 여러 데이터 소스 및 설문조사를 기반으로 작성됐다. 이 조사는 AI, 생성형 AI 및 ML 도입 동향, 과제 및 구현에 대한 전략적 접근 방식을 평가했다. 보고서에 따르면 아태지역에서 AI, 생성형 AI, 머신러닝 기술의 채택이 빠르게 확산되며 비즈니스 혁신을 이끌고 있다. AI를 위한 서버 시장은 2025년까지 239억 달러(약 32조 5000억 원) 규모에 이를 전망이다. 생성형 AI에 대한 투자도 늘고 있다. 올해 아태지역 기업의 84%는 생성형 AI에 100만 달러에서 200만 달러(약 13억 원~27억원)를 투자할 계획이다. 아태지역 기업들은 AI 예산의 38%를 생성형 AI에 할당하는 것으로 나타났는데, 이는 전 세계 기업의 33%에 비해 높은 수치이다.  특히 한국은 AI 도입에 더욱 적극적인 것으로 나타났다. 국내 기업 32%가 이미 AI를 직무에 도입했거나 경쟁우위의 핵심으로 인식하고 있었다. 이는 아태지역 평균인 24%를 웃도는 수치다. 반면 자사의 AI 역량이 초기 단계에 머물러 있다고 답한 비율은 26%로, 아태지역 평균(31%)보다 낮았다. 보고서는 아태지역의 빠른 AI 성장세에도 불구하고 인재 부족, 데이터 준비 현황, 복잡한 시스템 구성 등의 문제가 남아있다고 짚었다. 숙련된 AI 인재 부족은 시장 경쟁을 심화시키고 비용 상승을 유발하고 있다. AI 숙련도 격차는 디지털 전환 속도를 늦추고, 제품 개발을 더디게 하는 한편 품질 결과에 영향을 미칠 수 있다. 이 외에도 증가하는 IT 비용, 정부 규제, 데이터 보안 문제 등이 AI 도입을 가로막는 주요 원인으로 꼽혔다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 기업이 외부 전문가와 협력하고 있었다. 아태지역 응답자의 60%는 외부 개발자에 의존해 AI 애플리케이션을 개발하고 있다. 자체 개발하는 경우는 30%에 그쳤고, 약 10%는 상용 AI 설루션을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 여러 어려움에도 불구하고, 응답 기업들은 생성형 AI가 운영 효율 향상, 고객 만족도 개선, 새로운 비즈니스 모델 창출을 이끌 수 있기 때문에 투자할 가치가 있다고 판단했다.  아태지역 기업들은 영향력이 높고 도입 효과를 측정하기 용이한 사용 사례들를 우선적으로 도입하며 단계적 접근 방식을 취하고 있다. 또한, AI가 산업 전반에 빠르게 스며들고 있는 것으로 나타났다. 금융, 제조, 에너지, 헬스케어, 소매 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 혁신이 진행 중이다. 특히 제조산업에서는 공급망 최적화와 예측 유지보수, 품질 관리 등에 AI를 사용하고 있다. AI 기반의 수요 예측 및 실시간 생산 모니터링은 다운타임을 줄이고, 낭비를 최소화하며, 운영 정밀도를 높일 수 있도록 돕는다. 보고서에 따르면 제조업체 응답자의 52%는 생성형 AI가 18개월 내에 이 부분을 혁신할 것이라고 답했다. 자동화된 생산, 예측 리드 스코어링 및 디지털 트윈 모델을 가속화하여 스마트 제조와 민첩하고 고정밀 생산 라인을 발전시킬 것이라는 전망이다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “한국을 포함한 아태지역은 AI 도입과 혁신을 선도할 엄청난 잠재력을 보유하고 있다. 이제 기업들은 개념 검증(POC)을 넘어 측정 가능한 투자 수익률(ROI) 달성에 집중해야 할 때”라고 말했다. 그리고 “일관된 ROI를 달성하는 과정은 복잡하며, 전략, 사용 사례 개발, 데이터 준비, 거버넌스, 최적화, AI 구현 확장 등 모든 단계에서 포괄적인 지원이 필요하다. 델 테크놀로지스와 같은 전문 파트너의 지원을 통해 기업들은 도입 장애물을 극복하고 AI 성과를 달성하는 길을 가속화할 수 있다”고 덧붙였다.  

알테어는 지난 5월 23일 서울 여의도 콘래드호텔에서 연례 행사인 ‘ATC 코리아 2025(Altair Technology Conference Korea 2025)’를 개최했다. 올해로 23회째를 맞이한 이번 행사는 ‘Accelerating Innovation through Simulation, HPC & AI’를 주제로 약 1000여 명의 업계 전문가 및 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다. ■ 박경수 기자   ▲ ATC 코리아 2025 키노트 현장 모습   이번 행사에서는 디지털 전환을 가속화하는 핵심 기술인 AI, HPC, 시뮬레이션을 기반으로 한 실제 고객 사례와 기술 트렌드가 다양하게 소개되었으며, 특히 알테어와 지멘스의 전략적 협업에 대한 관심이 집중됐다.   산업계 전반에서 시뮬레이션 기반 AI 활용 본격화 ATC 코리아 2025에서는 ▲AI 기반 엔지니어링 ▲데이터 분석 및 AI ▲구조 및 시뮬레이션 설계 ▲전기전자 시스템 설계 등 총 8개 트랙, 61개 발표 세션으로 구성되어 다양한 산업 현장에서 시뮬레이션 및 AI 기술이 어떻게 적용되고 있는지를 보여줬다. 특히 주목할 만한 발표로는 ‘One Model, One Solver’를 표방한 옵티스트럭트(Altair OptiStruct)의 최신 개발 현황이 소개됐다. 이 발표에서는 Implicit-Explicit 해석 연계 기능과 고비선형 이벤트에 대한 명시적 해석 기반 최적화 기능을 통해, 단일 솔버로 다양한 해석 요구사항을 충족하며 제품 개발 효율을 개선하는 방안이 제시됐다. 이번 행사에는 삼성전자, 현대자동차, LG전자, 현대모비스, HD현대중공업, LG이노텍, 한국항공우주산업(KAI), HD현대미포조선 등 주요 제조기업을 비롯해 다수의 연구소 및 IT 기업이 참여했다. 이들 기업들은 AI와 시뮬레이션 기술을 결합해 달성한 실질적 성과를 공유했으며, 개발 주기 단축, 비용 절감, 제품 성능 향상 등 측정 가능한 ROI 사례를 구체적으로 제시했다. 참가자들은 시뮬레이션이 단순 분석 도구를 넘어 제품 설계 전반에 걸쳐 혁신적인 의사결정 도구로 자리매김하고 있음을 실감했다.   지멘스-알테어, 플랫폼 통합 통한 디지털 트윈 시너지 이날 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장은 기조연설에서 “지멘스와 알테어의 기술 결합은 디지털 트윈의 완성을 향한 중요한 진전”이라며, “AI, HPC, 시뮬레이션, 전자기술이 하나의 플랫폼에서 통합될 때 비로소 제품의 생애주기 전반을 최적화할 수 있다”고 강조했다.   ▲ 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장   실제로 이번 행사에서는 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 플랫폼에 알테어의 시뮬레이션 및 데이터 분석 기술이 통합된 새로운 디지털 트윈 설루션이 공개됐다. 이 통합 플랫폼은 제품 생애주기 전반에 걸친 최적화와 예측 분석을 통해 엔지니어링 혁신을 가속화하는 새로운 접근법을 제시했다. 앞서 지멘스는 지난 3월 말 알테어 인수를 완료했으며, 이를 통해 엑셀러레이터 플랫폼에 알테어의 시뮬레이션 및 데이터 분석 역량을 통합함으로써 고객의 엔지니어링 혁신을 더욱 강력히 지원할 수 있게 됐다. 알테어의 샘 마할링엄 CTO는 “AI와 시뮬레이션 기술은 디지털 전환을 위한 실질적 기반이며, 이제는 미래 기술이 아닌 현재의 전략”이라고 강조했다.   ▲ 알테어 샘 마할링엄 CTO   HPC-AI 융합과 산업별 특화 설루션으로 확장 이번 ATC 2025에서는 단순한 기술 소개를 넘어서 실제 적용된 고객 사례 중심의 발표가 이어졌다. 특히 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 기술을 결합한 차세대 시뮬레이션 환경에 대한 발표가 주목을 받았다. 이 발표에서는 기존 대비 10배 이상 빨라진 계산 속도와 더욱 정교한 예측 정확도를 제공하는 새로운 시뮬레이션 패러다임의 가능성을 제시했다. 또한 자동차, 전자, 조선, 항공우주 등 각 산업의 특성에 맞춘 AI 기반 시뮬레이션 맞춤형 설루션 전략도 소개됐다. 이 발표에서는 산업별 특화된 요구사항을 반영한 맞춤형 접근 방식을 통해 더욱 실용적이고 효과적인 디지털 전환 전략을 제안했다. 구조 최적화, 전자기 해석, CFD 시뮬레이션, 열 설계 등 다양한 엔지니어링 분야에서 시뮬레이션과 AI를 결합해 개발 주기를 단축하고 제품 성능을 극대화한 성과들이 공유되며, 산업계 전반에서 AI 기반 시뮬레이션 기술의 실질적 가치를 확인할 수 있었다. 한국알테어의 김도하 지사장은 “이번 행사를 통해 AI와 시뮬레이션 기반 엔지니어링이 산업계 전반에 실질적으로 뿌리내리고 있다는 점을 확인할 수 있었다”면서, “앞으로도 고객과 함께 디지털 혁신 여정을 이어가겠다”고 밝혔다.   ▲ 한국알테어 김도하 지사장     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.