데이터 클라우드 기업 스노우플레이크가 높은 개방성과 성능을 내세운 엔터프라이즈급 대규모 언어 모델(LLM)인 ‘스노우플레이크 아크틱(Snowflake Arctic)’을 출시했다. 스노우플레이크의 전문가혼합(MoE) 방식으로 설계된 아크틱은 기업의 복잡한 요구사항 처리에도 최적화되어 SQL 코드 생성, 명령 이행 등 다양한 기준에서 최고 조건을 충족한다. 특히 아크틱은 무료로 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0 라이선스로, 스노우플레이크는 AI 학습 방법에 대한 연구의 자세한 사항을 공개하며 엔터프라이즈급 AI 기술에 대한 개방 표준을 제안했다. 또한 아크틱 LLM은 스노우플레이크 아크틱 모델군(Snowflake Arctic model family)의 일부로, 검색 사용을 위한 텍스트 임베딩 모델도 포함됐다. 오픈소스 모델인 아크틱은 코드 템플릿과 함께 추론과 학습방식을 선택할 수 있는 유연성도 제공한다. 사용자는 엔비디아 NIM, 텐서RT-LLM(TensorRT-LLM), vLLM, 허깅페이스(Hugging Face) 등 기업이 선호하는 프레임워크로 아크틱을 사용하고 커스터마이징할 수 있다. 스노우플레이크 코텍스(Snowflake Cortex)에서는 서버리스 추론을 통해 아크틱을 즉시 사용할 수도 있다. 스노우플레이크 코텍스는 완전 관리형 서비스로, 허깅페이스, 라미니(Lamini), 마이크로소프트 애저, 엔비디아 API 카탈로그, 퍼플렉시티(Perplexity), 투게더 AI(Together AI) 등 다양한 모델 목록과 함께 데이터 클라우드에서 머신러닝 및 AI 솔루션을 제공한다. 아마존웹서비스(AWS)에서도 아크틱 사용이 가능해질 예정이다.     스노우플레이크는 기업이 각자의 데이터를 활용해 실용적인 AI/머신러닝 앱 제작에 필요한 데이터 기반과 최첨단 AI 빌딩 블록을 제공한다. 고객이 스노우플레이크 코텍스를 통해 아크틱을 사용할 경우 데이터 클라우드의 보안 및 거버넌스 범위 내에서 프로덕션급 AI 앱을 적정 규모로 구축하는 것이 더욱 쉬워진다.  아크틱 LLM이 포함된 스노우플레이크 아크틱 모델군에는 스노우플레이크가 최근 출시한 최첨단 텍스트 임베딩 모델 중 하나인 아크틱 임베드(Arctic embed)도 포함된다. 이 제품은 아파치 2.0 라이선스로 오픈소스 커뮤니티에서 무료로 사용할 수 있다. 5가지 모델로 구성된 이 제품군은 허깅페이스에서 바로 사용할 수 있으며, 스노우플레이크 코텍스에 내장돼 프라이빗 프리뷰 형태로 공개될 예정이다. 유사 모델의 약 3분의 1 크기인 이 임베딩 모델은 높은 검색 성능을 발휘하도록 최적화되어, 기업들이 검색증강생성(RAG) 또는 시맨틱 검색 서비스의 일부로 고유의 데이터 세트를 LLM과 결합할 때 효과적이고 경제적인 솔루션을 제공한다. 스노우플레이크의 슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) CEO는 “스노우플레이크 AI 연구팀은 AI 분야 최전방에서 혁신을 이끌며 자사에 중요한 전환점을 마련했다”면서, “스노우플레이크는 오픈소스로 업계 최고 성능과 효율을 AI 커뮤니티에 공개하면서 오픈소스 AI가 지닌 가능성의 영역을 넓혀가고 있다. 고객에게 유능하면서도 믿을 수 있는 AI 모델을 제공할 수 있는 스노우플레이크의 AI 역량도 높아지고 있다”고 말했다.

매스웍스는 국내 대학생들이 인공지능(AI) 기술 활용 능력을 개발하고, 전문 분야별 경쟁력을 강화할 수 있도록 ‘제4회 매트랩(MATLAB) 대학생 AI 경진대회’를 개최한다고 밝혔다. 대회 참가자들에게는 글로벌 기업의 엔지니어 및 과학자가 AI 기반 시스템 조성에 활용하는 자사의 대표 제품인 ‘매트랩’ 라이선스가 참가기간 동안 무료로 제공된다. 매스웍스는 지난 2021년부터 올해까지 4년째 본 대회를 통해 대학생들이 보다 쉽게 인공지능 기술을 활용해 문제를 해결할 수 있도록 소프트웨어를 지원해 왔다. 2023년에는 2022년 대비 약 2 배수의 학생들이 참가해 매트랩을 통해 AI 애플리케이션 및 모델을 구현했다. 국내 대학교에 재학 중인 학생이라면 전공에 상관없이 누구나 개인 또는 팀으로 대회에 참가할 수 있다. 대회 참가를 희망하는 학생들은 실제 산업 현장에서 발생하는 문제나 기존의 관행적 프로세스를 선정해 이를 해결 혹은 개선할 AI 애플리케이션 및 모델을 설계할 수 있어야 한다. 올해 매스웍스는 보다 많은 참가자들의 참여를 독려하고 뛰어난 연구 결과를 도출해 내기 위해 상금 규모를 2배 늘렸다. 최종 결선에 진출한 세 팀 중 1등에게는 200만원, 2등 100만원, 3등 50만원의 우승 상금이 지급된다. 대회 심사위원들은 이번 대회에서 매트랩 및 매스웍스의 툴 활용 숙련도를 평가하고 AI의 메인 툴로서 워크플로의 각 단계에서 매트랩의 어떤 기능을 사용했는지 확인할 계획이다. 또한, 올바른 사용과 연산의 타당성 평가를 통해 참가자의 기술 역량 수준을 보다 상세히 심사할 예정이다. 매스웍스코리아의 김경록 교육 기관 세일즈 매니저는 “최근 의료 산업 및 안전이 중요한 산업 분야에서 인공지능 모델이 확대 적용되면서, 매트랩도 이를 지원하는 딥러닝과 데이터의 효과적 처리에 활용되고 있다”면서, “이번 경진대회를 통해 학생들이 인공지능이 적용되는 전문 분야의 당면 과제를 파악해 보고, 직접 솔루션을 만들어 실행하고 검증하는 기회를 통해 성취감을 느껴 보길 바란다”고 말했다.  

헥사곤 매뉴팩처링 인텔리전스(헥사곤 MI)는 포레스터 컨설팅(Forrester Consulting)에 의뢰해 발간된 ‘글로벌 첨단제조산업보고서(Advanced Manufacturing Report)’에서 제조업체 중 98%가 데이터 문제로 인해 협업 및 생산성 향상에 어려움을 겪고, 고객의 요구사항에 대응하는 시간이 지연되어 비즈니스 목표 달성에 실패할 위험이 있다고 밝혔다. 이번 보고서는 고부가가치 제품의 디자인과 제조에 근본적인 변화를 가져온 세 가지의 디지털 전환 촉매로 ▲데이터 품질과 활용 가능성 ▲조직 내 협업 및 자율적 권한 부여 ▲자동화를 뽑았다. 헥사곤은 최고경영자를 포함한 전 세계 500명의 제조업계 리더를 대상으로 한 디자인, 완제품 및 품질 관리까지 전체 가치사슬을 아우르는 글로벌 조사 연구를 기반으로 제조업계의 트렌드, 리더들이 직면하는 도전과제, 성공 사례와 새로운 기회에 대한 인사이트를 보고서에 담았다. 보고서에 따르면 대다수의 비즈니스 리더는 협업이 개선될 경우 제품 품질 개선과 시장 출시 기간을 단축할 수 있다고 보고, 디자인팀과 제조팀 간의 커뮤니케이션을 개선해 자재 낭비와 유해물질 배출량을 크게 줄이는 등 지속가능성을 높일 수 있다고 응답했다. 이처럼 기업 내 데이터 통합을 통한 협업환경 개선에 대한 필요성이 증가했음에도 불구하고, 비즈니스 리더의 71%는 설계팀과 제조팀 간의 시너지 부족을 우려하고 있다.     제조업체의 2%만이 자사의 데이터 흐름에 문제가 없다고 답한 가운데, 대다수의 기업은 디지털화를 성공적으로 이루기 위한 조직 전반의 문화적, 기술적 변화를 통한 조치를 취하지 않으면 비즈니스 목표를 달성에 실패할 위험이 있다. 리더들은 향후 3년간의 최우선 비즈니스 과제로 운영 효율성 향상, 제조 생산량 증대, 신제품의 빠른 품질 개선을 꼽았다.  제조업체의 37%는 제조 공정의 어느 단계도 고도화 또는 완전 자동화하지 못한 후발업체로, 경쟁업체에 뒤처지고 있다. 반면, 제조 공정의 2단계 이상을 자동화한 기업은 직원 생산성과 효율성에서 뚜렷한 우위를 점하고 인재 부족 문제도 효과적으로 해소한 것으로 나타났다. 자동화를 중점 추진한 기업의 리더 중 58%는 직원 생산성 및 혁신이 증가했다고 답했으며 39%는 인력 부족 문제를 효과적으로 해결했다고 답했다. 반면, 후발업체는 리더의 35%만이 생산성 및 혁신이 증가했다고 답했으며 26%가 인력 부족 문제를 효과적으로 해결했다고 답했다. 전 세계 제조업체들이 생산성 향상을 위해 첨단 자동화 기술을 도입하는 가운데, 특히 아시아의 제조기업들은 시뮬레이션, 가상 제조, 유지보수 예측 등을 통해 재정적 영향이 심각할 수 있는 다운스트림 문제를 예방하는 등 데이터를 더욱 적극적으로 활용하고 있는 것으로 나타났다. 나아가 아시아 기업의 58%가 향후 3년 동안 AI 기반 혹은 생성형 자동화에 투자할 계획이라고 답했지만, 북미(45%), 유럽, 중동 및 아프리카(38%)의 제조업체는 절반 이하의 기업만이 투자 계획이 있다고 밝혔다. 한편, 헥사곤은 국내 제조업체의 데이터 사일로화를 해결하고 자동화를 구축하기 위해 다양한 솔루션과 플랫폼을 제공하고 있다고 소개했다. 넥서스(Nexus)와 AI 툴 오딧세이(ODYSSEE)를 통해 클라우드 기술과 AI 및 머신러닝을 활용하여 제품 개발 주기와 비용을 단축하고, 자율이동로봇(AMR)과 헥사곤의 솔루션을 결합하여 국내 제조업체의 생산성 향상과 자동화 도입을 지원하고 있다. 헥사곤 MI의 조쉬 와이즈(Josh Weiss) 사장은 “제조업에서 유래된 자동화와 애자일 방식이 다른 산업군의 비즈니스 혁신을 주도하고 있는 반면, 제조업 공정 전반에 걸친 디지털화는 혁신이 지체되고 있다는 게 아이러니하다”면서, “디지털 트윈 기술은 스마트 공장을 구축하고, 부서 간 문제를 혁신적으로 해결하고, 고품질의 데이터를 통해 생산성을 높인다. 조직의 데이터 사용 역량을 강화하는 것은 보다 효율적인 가치 창출을 추진하고 시장 상황에 민첩하게 대응해 제품의 출시 기간을 단축할 수 있는 기반”이라고 말했다.

SAP가 하노버 산업박람회(하노버 메세)에서 제조업계의 생산성, 효율성, 정밀성을 높이기 위한 공급망 솔루션의 AI 혁신 내용을 공개했다.  오늘날의 비즈니스 환경에서 정확하고 관련성 높은 실시간 정보를 활용하면 공급망 중단이 전 세계 공급업체, 제조업체 및 유통업체에 미치는 영향을 완화할 수 있다. SAP는 실시간 데이터에서 확보한 AI 기반 인사이트가 기업이 자체 데이터를 활용해 공급망 전반에서 더 나은 의사결정을 내리고 제품 개발을 간소화하며 제조 효율성을 개선하는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 고객사의 AI 중심 전략을 지원하기 위한 SAP 공급망 솔루션의 주요 개선 사항은 ▲AI 기반 인사이트를 통해 공급망 전반의 의사 결정 최적화 ▲제품 개발 간소화 ▲장비 이상 징후 감지 ▲현장 대응력 향상 등이다. 기업은 더 많은 양의 기계 데이터를 활용하고 AI 기반 시각적 검사를 생산 프로세스에 통합해 자동화를 달성하고 품질을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 제품 개발자는 SAP의 AI 코파일럿인 쥴(Joule)을 활용해 자연어 쿼리를 통해 신제품 아이디어를 빠르고 효과적으로 수집하고 개선할 수 있다. 또한, 제품 디자인에 비즈니스 데이터로 태그를 지정해 비즈니스에 중요한 정보를 시각적으로 맥락화할 수 있다. 장비 및 자산 운영자는 AI를 활용해 스마트 디바이스와 에지 게이트웨이에서 수집한 센서 데이터를 기반으로 잠재적인 고장을 사전에 해결할 수 있다. 이 기능은 소프트웨어 AG(Software AG)의 큐물로시티(Cumulocity) IoT 플랫폼을 활용하며, 올해 3분기에 SAP 자산 성과 관리(SAP Asset Performance Management) 애플리케이션에 내장될 예정이다. 또한, 고객사는 통합된 실시간 교통 데이터와 머신러닝 학습 모델을 통해 주행 경로를 최적화하고 작업을 효율적으로 할당할 수 있으며, 이를 통해 적절한 현장 서비스 기술자가 목적지에 제시간에 도착할 수 있다.     SAP의 무하마드 알람(Muhammad Alam) 제품 엔지니어링 총괄은 “오늘날 기업은 공급망 중단, 노동력 부족, 지정학적 불확실성 등 다양한 문제에 직면해 있다”며, “SAP는 민첩성과 인텔리전스의 필요성을 인식하고 공급망 및 제조 프로세스를 간소화하는 AI 기반 솔루션으로 혁신을 주도하고 있다. 기업은 운영 효율성을 높이고 위험을 완화하는 동시에 우수한 서비스로 고객을 만족시켜 지속적인 성장과 시장 경쟁력의 탄탄한 기반을 마련할 수 있다”고 말했다. 한편, SAP는 AI 기반 제조 혁신을 국내 기업과 공유하고 보다 심도 깊게 논의하기 위한 프로그램도 진행한다고 전했다. SAP 코리아는 이번 하노버 산업박람회에 참가하는 국내 고객사 160여 명을 대상으로 다양한 제조업계의 혁신을 함께 살펴보는 가이드 투어를 마련했다. SAP 코리아는 국내 스마트 공장 최신 동향도 함께 연구하며 국내 제조업계가 디지털 전환을 위해 나아가야 하는 방향성을 제시한다는 계획이다.

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   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   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 A400과 A1000 GPU에 탑재된 2세대 RT 코어는 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 코어는 생성형 AI, 이미지 렌더링 노이즈 제거, 딥러닝 슈퍼 샘플링과 같은 AI 증강 도구와 애플리케이션을 가속화해 이미지 생성 속도와 품질을 개선한다. 암페어 아키텍처 기반의 쿠다(CUDA) 코어는 이전 세대 대비 최대 2배의 단정밀도 부동 소수점 처리량으로 그래픽과 컴퓨팅 워크로드의 속도를 크게 높인다. 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. 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. A400과 A1000 GPU는 싱글 슬롯 디자인에 전력소비량이 50W에 불과하며, 콤팩트하고 에너지 효율적인 워크스테이션에 인상적인 기능을 제공한다.  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.