Vol 90. (2024.06.28)
📚이번 주 Trend Topic 정리📚
1. 제조기업, 엔지니어링 및 R&D에 클라우드 접목
2. AI반도체 플랫폼 개발나선 한국... 엔비디아에 도전
3. 정유 4사, '디지털 전환' 박차... 비용↓ 경쟁력↑
4. "2년 후 AI 성장 멈출 수도"... 데이터 절벽 경고
마이크로소프트가 2024년 주목해야 하는 3가지 AI TREND를 공개했습니다. △sLM △멀티모달AI △과학분야의AI 등이 해당하는데요. 오늘은 IT TREND를 통해 각 용어의 정의뿐 아니라 마이크로소프트가 해당 키워드를 꼽은 이유, 그리고 현재 상황까지 함께 알아보고자 합니다.

▷sLM
마이크로소프트는 이제 모델이 너무 커서 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요한 대형 언어 모델(LLM)보다 접근이 쉬운 sLM이 트렌드가 될 것이라고 전망했습니다. 특히 "sLM은 크기와 가격 때문에 인공지능에 접근하기 쉽게 만들 수 있다"라고 강조했습니다.

▷멀티모달AI
멀티모달AI는 우리가 원하는 것에 대한 설명을 기반으로 이미지를 생성하고, 더욱 자연스러운 음성을 구현합니다. 마이크로소프트는 멀티모달 AI가 가진 '다양한 정보를 종합적으로 이해하고 처리하는 기능'이 기술을 더욱 풍부하고 정확하며 매끄럽게 만들어준다고 언급했습니다.

▷과학분야AI
전문가들은 과학적 발견을 가속화하기 위해 인공지능을 활용합니다. 특히 대부분의 작업은 기후 변화와 에너지 위기 및 질병과 같은 세계적인 문제를 해결하거나, 인간에게 더 나은 삶을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. 마이크로소프트는 "가장 흥미롭고 궁극적으로 가장 중요한 AI의 활용 분야가 될 것"이라고 강조했습니다.
Trend Topic
제조기업, 엔지니어링 및 R&D에 클라우드 접목📌

지난 21일 AWS가 코엑스에서 개최한 'AWS 파트너 클라우드 솔루션 컨퍼런스'에서는 다양한 제조기업들이 클라우드 전환을 통한 디지털 혁신 사례를 소개했어요. AWS 코리아 엔터프라이즈 김윤식 총괄은 "(LNS 리서치에 따르면) 68%의 제조기업이 스마트 팩토리를 추진하거나 1년 내 추진할 계획이 있지만, 40% 이상의 제조기업이 적용 및 도입에 있어 문제에 봉착하고 있다"고 말했는데요. 

제조기업이 클라우드 기술을 통해 디지털 전환에 성공할 경우, 비용은 줄이고 생산 효율과 품질 수준은 높일 수 있어요. AWS코리아 정승희 매니저는 "스마트 제조 분야의 디지털 전환에 성공한 회사가 생산성을 약 30% 이상 증가시킬 것"이라며 "이를 기반으로 제조업 기반의 IoT 시장도 2030년까지 14% 성장할 것"이라고 전망했어요.


▶ 제조기업, '클라우드'로 디지털 전환한다

▶ 아직도 품질검사를 육안으로?... AWS "제조업 DX 진입장벽 낮춘다"
AI반도체 플랫폼 개발나선 한국... 엔비디아에 도전🔥


정부가 엔비디아 인공지능(AI) 칩에 최적화된 소프트웨어 플랫폼 '쿠다'를 대체할 6년짜리 사업을 확정했어요. 과학기술정보통신부는 26일 '국산 인공지능 반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발 사업' 과제가 예비타당성 조사를 통과했다고 밝혔어요.

메모리 반도체 강국인 우리나라가 AI 반도체 시장에서도 성공하기 위해서는 '프로세싱 인 메모리(PIM)'나 '신경망처리장치(NPU)'와 같은 첨단 하드웨어 칩뿐만 아니라, AI 칩을 효율적으로 활용할 수 있는 시스템 소프트웨어가 중요해요. 엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 시장의 약 97%를 장악하고 있는데, 이에 앞서 쿠다라는 관련 소프트웨어 생태계를 조성하는 데 약 10년간 100억 달러 이상을 투입해왔어요. 

우리 정부는 쿠다에 의존하지 않고도 AI 알고리즘을 원활히 구동할 수 있는 환경을 구축하는 것을 목표로 해요. 이번 국책 과제가 국산 AI반도체 기반 AI컴퓨팅 하드웨어(HW)·소프트웨어(SW) 기술생태계 조성에 큰 기여를 할 것으로 기대돼요.


▶ AI반도체 플랫폼 개발나선 한국... 엔비디아 '쿠다'에 도전

▶ 반도체 분야 R&D 산업에 6775억원 투입
정유 4사, '디지털 전환' 박차... 비용↓ 경쟁력↑👏

업계에 따르면 국내 정유 4사(에쓰오일·HD현대오일뱅크·GS칼텍스·SK에너지)가 공장의 디지털 전환에 박차를 가하고 있어요. 탄소중립이 대두됨에 따라 석유 사용량 감소가 예상되는 가운데, 생산 효율성을 높여 비용을 절감한다는 전략이에요.

특히 종이로 출력하던 여러 현장 점검 시트 등을 전면 디지털화하고 업무 절차도 자동화해 현장 업무 능률을 높이고 사고 발생 리스크를 줄이는 데 집중하고 있어요. 정유업계 관계자는 "가격 경쟁력에서 밀리지 않기 위해선 생산 현장의 디지털화는 필수적"이라며 "국내 정유사는 수익 규모와 구조가 해외 메이저 기업들과 달리 막대한 수익을 내기 어려운 상황이기 때문에 더욱 경제적인 운영이 필요하다"고 설명했어요.


▶ 정유 4사, '디지털 전환' 박차... 비용 절감으로 경쟁력 확보
"2년 후 AI 성장 멈출 수도"... 데이터 절벽 경고🚨


AI 학습에 필수적인 '데이터 확보'에 비상이 걸렸어요. 거대언어모델(LLM) 등장 이후 AI 모델이 필요로 하는 양질의 데이터가 점점 고갈되고 있기 때문인데요. AI 연구기관 에포크(Epoch AI)에 따르면 2년 후인 2026년부터 AI 학습용 데이터가 소진되기 시작할 전망이에요. AI 학습 속도가 가속화되면서 데이터 증가 속도를 앞지르고 있기 때문인데요. 에포크AI는 특히 "AI과 과잉훈련을 한다고 가정하면 당장 내년부터 데이터 고갈에 직면할 것"으로 내다봤어요. 

소프트웨어정책연구소가 발표한 '2023 인공지능 산업 실태조사'에 따르면 국내 AI 기업 중 70.8%가 데이터 확보 및 품질 문제로 애로사항을 겪는다고 응답하며 AI 인력 부족에 이어 가장 큰 문제점으로 꼽았는데요. 데이터 문제는 컴퓨팅 장비 등 AI 인프라 부족(53.2%)보다 높은 응답률을 나타냈어요.


▶ [AI 데이터 고갈 위기] "2년 후 AI 성장 멈출 수도"... 데이터 절벽 '경고'

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