픽클레터 | 클루닉스가 픽한 뉴스
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지난 주 클라우드 및 SaaS 산업의 발전을 도모하기 위해 '코리아 클라우드 SaaS 포럼'이 개최되었어요. 클라우드 SaaS 전문가들이 관련 산업의 현황과 미래 비전을 공유하는 자리인데요. 과학기술정보통신부가 국내 SaaS 경쟁력을 키우겠다는 진흥 의지를 밝혔어요.

해당 기사와 함께 오늘도 클라우드와 HPC, 인공지능, 딥러닝 등의 다양한 트렌드 뉴스를 가져왔으니, 함께 살펴보시죠!👍
✨트렌드 토픽 1. 클라우드, HPC  
[KCSF2023 개막] 과기부, 진흥 의지 강조 "공공 부문 SaaS 늘려야"😶
 지난 14일 개최된 '코리아 클라우드 SaaS 포럼(KCSF2023)에서 '서비스형 SaaS 육성을 위한 정책 방향'에 대해 소개했어요. 국내 SaaS 시장은 가파른 성장세를 보이는 글로벌 동향과 비교해 다소 뒤처져 있는데요. 과학기술정보통신부 사무관은 그 이유로 공공 부문 SaaS 전환이 느린 점을 꼽았어요. 과기부는 이러한 문제를 탈피하기 위해 정책을 추진할 방침이에요. △SaaS 개발 지원을 통한 다양화 △수요자의 SaaS 이용 지원 △SaaS 활성화 기반 조성 등이 핵심이에요.
프라이빗이냐 퍼블릭이냐... 클라우드 진영 생성 AI 인프라 '격돌'🌀
 퍼블릭 클라우드 서비스 업체들이 IT인프라 시장 성장을 주도하고 있지만 기존 온프레미스(구축형) 솔루션 업체들도 프라이빗 클라우드 전략으로 성장세를 이어가고 있어요. 관련 업계는 기업 시장에서는 보안과 비용을 이유로 오픈AI나 구글처럼 퍼블릭 클라우드에서 제공하는 거대언어모델(LLM)이 아니라 자체 구축해 쓰는 온프레미스형 LLM이 보다 잘 먹혀들 수 있다고 보고 라인업을 강화하고 있다고 해요. 
韓美 "디지털 분야 연구 협력 강화... AI·6G·클라우드 등서 맞손"✨
 과학기술정보통신부와 개인정보보호위원회는 미국 국무부, 국가통신정보관리청 등과 제7차 한미 ICT 정책 포럼을 개최했다고 밝혔어요. 한미 ICT 정책 포럼은 2013년 미 국무부 제안으로 시작되어 올해 7회차를 맞이했는데요. 이번 행사에서는 양국이 처음으로 공동성명문을 발표했어요. 공동성명문에는 양국이 5G와 6G, 오픈랜 분야에서 연구개발 협력을 강화하고, 클라우드 산업 성장을 위해 연구개발(R&D), 인적교류 등에서 협력을 강화하자는 내용이 포함되었어요.
MS-오라클, 클라우드 라이벌이 뭉쳤다... '멀티 클라우드'가 대세🔥
 마이크로소프트(MS)와 오라클이 시장 1위인 AWS(아마존웹서비스)로부터 점유율을 조금이라도 빼앗아 오기 위해, 서로의 강점을 결합해 경쟁력을 극대화하는 전략을 채택했어요. 서로의 클라우드 서비스를 연결해 사용하는 멀티 클라우드 플랫폼인 '오라클 DB앳애저(Oracle Database@Azure)'를 출시했는데요. MS 애저에서 오라클 DB 서비스를 실행할 수 있고, 오라클 DB 사용자도 다양한 AI 기능을 사용할 수 있어요. 해당 플랫폼은 내년 초 미국과 영국, 독일에 선보인 뒤 확장할 계획이라고 해요.
✨트렌드 토픽 2. 인공지능(AI), 딥러닝
최대한 뽑아 쓰자... GPU 공급난 속 AI 칩 성능 향상 기술 확산🔍
 엔비디아 GPU 등 AI를 돌리는데 필요한 칩을 바로 살 수 없는 상황이 이어지면서, 기업들은 쓰고 있는 AI 칩을 최대한 효과적으로 사용할 수 있게 해주는 소프트웨어를 활용하려고 하고 있어요. 이에 따라 기업들이 갖고 있는 GPU를 최대한 효과적으로 쓸 수 있게 해주는 것을 주특기로 하는 스타트업들의 움직임은 빨라지고 있는데요. AI 처리 효율성 향상을 위한 클라우드 회사들의 움직임도 점점 구체화되고 있어요. 클라우드 업체들은 칩 처리 속도를 끌어올리고 가격은 낮출 수 있도록 자체 반도체 가속기를 개발하기도 해요.
"AI 일상화 위해선 인프라 필수적"... 과기부, 올해만 3900억 투입🕋
 윤 정부가 추진 중인 '대한민국, 초거대 인공지능(AI) 도약 전략'의 핵심인 '전 국민 AI 일상화'가 실현되기 위해서는 이를 뒷받침할 AI 인프라가 필수적이에요. 과기정통부는 올해만 3,900억원이 넘는 예산을 시작으로 초거대 AI 경쟁력 강화를 위한 생태계 구축에 팔을 걷어붙였는데요. 먼저 민간의 초거대 AI 개발·고도화를 지원하는 기술·산업 인프라 확충에 집중하고 있어요. 또한 딥러닝 신뢰성 등의 개선을 위해 지난해부터 2026년까지 추진 중인 기초연구에 더해 인과 추론, 편향성 필터링, 모델 경량화·최적화 등의 기술을 만들고 있어요.
[AI 컴퓨팅 산업 동향] 병렬처리 GPU·스토리지에 관심 집중👻
 수많은 기업이 인공지능(AI) 기반 데이터 분석, 가공, 제공과 이를 기반으로 하는 업무 혁신에 나서고 있어요. 이를 위해 GPU를 기반으로 하는 고성능 컴퓨팅(HPC)의 수요가 지속적으로 증가하는 상황인데요. 아울러 AI 컴퓨팅의 확산에 따라 데이터양이 폭증하고 있어요. 이에 AI 분석의 정확성을 높이고 빠른 인사이트 확보를 위해 데이터 수집 및 관리가 중요해지면서 고성능 데이터 저장소의 도입도 활발해지고 있어요.