AI PMDC, 클라우드 플랫폼, AI 모델, 콘텐츠까지 유기적으로 연결돼 엘리스그룹이 국내 기업과 공공기관의 AI 경쟁력을 높이기 위한 ‘엘리스 AI PMDC(모듈형 데이터센터)’ 중심의 인프라 전략을 본격화한다. 올해 창립 10주년을 맞은 엘리스그룹은 28일 서울 보코서울에서 열린 기자간담회 ‘Elice IMPACT : Empowering AI’에서 고성능 AI 클라우드 인프라, 한국어 특화 AI 모델, 공교육용 AI 챗봇 등으로 구성된 엘리스 AI 생태계를 선보이며 새로운 도약을 알렸다. 김재원 대표는 “생성형 AI 도입이 급증하는 상황에서 기업과 공공기관, 교육 현장 모두에 맞춤형 인프라와 모델이 필요하다”며 “엘리스는 AI PMDC, 클라우드 플랫폼, AI 모델, 콘텐츠까지 유기적으로 연결된 풀스택 AI 전환 서비스를 제공한다”고 밝혔다. 엘리스 AI PMDC는 이동형 데이터 센터로, 고성능 GPU 및 NPU가 탑재 가능한 맞춤형 인프라다. 특히 엔비디아의 최신 GPU B200과 H200을 선택적으로 구성하며, 국산 NPU도 지원해 기업 요구에 따라 설계가 가능하다. 약 4개월 내 설치 및 구축이 완료돼 빠르게 AI 클라우드 서비스를 운영할 수 있는
챗GPT 내에서 다양한 형태의 비주얼 콘텐츠 제작 가능해져 오픈AI가 최근 공개한 새로운 이미지 생성 인공지능(AI) 기능이 출시 직후부터 폭발적인 인기를 끌며 서버 과부하를 일으켰다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 27일(현지시간) 자신의 SNS 계정을 통해 “이미지 모델을 사람들이 이렇게 좋아하는 걸 보니 기쁘다”면서, “GPU가 녹아내릴 정도로 사용량이 급증해 일시적으로 사용을 제한할 수밖에 없다”고 밝혔다. 이번에 공개된 ‘챗GPT-4o 이미지 생성’ 기능은 오픈AI의 멀티모달 모델 GPT-4o에 이미지 생성 기능을 통합한 최초의 모델이다. 사용자는 복잡한 프롬프트를 일일이 작성하지 않아도, 의도만 전달하면 AI가 이를 해석해 이미지를 생성해 준다. 단순한 그림부터 다이어그램, 인포그래픽, 로고, 명함, 카툰, 반려동물 일러스트, 프로필 사진 편집까지 다양한 형태의 비주얼 콘텐츠 제작이 가능하다. 특히 새롭게 개선된 기능 중 주목할 만한 부분은 텍스트 인식과 배치 정확도다. 예를 들어 ‘여러 종류의 고래를 보여주는 포스터를 만들어 달라’는 요청을 하면, 고래의 모습과 종류 이름을 정확히 매칭해 시각적으로 구성할 수 있다. 이는 기존 이미지 생성 모델이
한국은행이 보유한 방대한 데이터를 바탕으로 맞춤형 AI 솔루션 개발 예정 네이버클라우드가 한국은행에 금융·경제 분야에 최적화된 생성형 인공지능(AI) 모델을 구축한다. 국내 금융권 최초로 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X(Neurocloud for HyperCLOVA X)'를 도입한 사례로, 한국은행이 보유한 방대한 데이터를 바탕으로 맞춤형 AI 솔루션을 개발할 예정이다. 28일 네이버클라우드는 한국은행과의 계약 체결 사실을 공식 발표했다. 양측은 하이퍼클로바X 모델에 한국은행의 금융 및 경제 데이터를 학습시켜, 오는 10월부터 실제 업무에 적용 가능한 생성형 AI 플랫폼을 본격 가동한다는 계획이다. 이번 프로젝트는 한국은행 임직원의 업무 생산성을 높이기 위한 AI 도입으로, 문서 검색과 요약, 번역, 질의응답 챗봇 등 기본 기능부터 시작해 점차적으로 전문적인 경제 분석 기능까지 확장할 예정이다. 궁극적으로는 AI가 실무자 개인의 ‘디지털 에이전트’ 역할을 수행할 수 있도록 기능 고도화도 추진된다. 네이버클라우드는 해당 플랫폼을 통해 한국은행 내부에서 생성된 방대한 자료의 맥락을 이해하고 분석할 수 있도록 설계할 예정이다. 이를 통해 내부 지식 자산의 활용도를
겔싱어, TSMC 핵심 기술이 여전히 대만에 머물러 있음을 강조 TSMC의 대규모 미국 투자에도 불구하고, 미국이 반도체 산업에서 리더십을 되찾기에는 부족하다는 지적이 나왔다. 전 인텔 CEO 팻 겔싱어(Pat Gelsinger)는 최근 파이낸셜타임스와의 인터뷰에서 “반도체 리더십은 공장이 아니라 연구개발(R&D)에서 시작된다”며 TSMC의 핵심 기술이 여전히 대만에 머물러 있다는 점을 강조했다. 겔싱어는 TSMC가 발표한 1000억 달러(약 146조 원) 규모의 미국 투자에 대해 “생산시설 건설은 긍정적이지만, 차세대 트랜지스터 기술과 같은 핵심 R&D가 대만에 남아 있는 한, 진정한 기술 리더십 회복에는 한계가 있다”고 평가했다. 이어 “미국 내에서 연구와 설계를 병행하지 않는다면, 제조만으로는 글로벌 주도권을 회복할 수 없다”고 단언했다. TSMC는 이달 초 발표한 투자 계획에서, 미국에서 진행할 R&D는 기존 생산 기술에 국한되며, 최첨단 공정 기술의 연구는 계속해서 대만에서 수행할 것이라고 밝힌 바 있다. 이는 미국이 반도체 전략적 자립을 추진하는 상황에서 중요한 시사점을 던진다. 겔싱어는 도널드 트럼프 전 미국 대통령의 관세
성능 저하 없이 설계 및 프로토타이핑이 가능하도록 지원 ST마이크로일렉트로닉스(이하 ST)가 고출력 모터 제어 애플리케이션에 최적화한 초소형 레퍼런스 디자인 ‘EVLSERVO1’을 선보이며, 고성능 서보 모터 제어 플랫폼의 새로운 기준을 제시했다. 이번 솔루션은 산업 자동화, 가전, 전기 자전거, 로봇 등 고효율이 요구되는 애플리케이션 개발자들을 위한 턴키 플랫폼으로, 성능 저하 없이 설계 및 프로토타이핑이 가능하도록 지원한다. EVLSERVO1은 가로 50mm, 세로 80mm, 높이 60mm의 콤팩트한 크기 안에 최대 3kW급 출력까지 소화할 수 있는 성능을 갖추고 있으며, ST의 지능형 모터 드라이버 ‘STSPIN32G4’를 핵심으로 구성됐다. 이 드라이버는 고성능 STM32G4 마이크로컨트롤러(MCU), 트리플 하프 브리지 게이트 드라이버, 전력 관리 회로를 통합한 SiP(System-in-Package) 모듈로, 3상 브러시리스 모터를 효율적으로 제어할 수 있다. 해당 플랫폼은 다양한 제어 모드와 토폴로지를 지원한다. 개발자는 센서 또는 센서리스 방식의 자속기반 제어(FOC), 6단계 제어, 위치 제어, 토크 제어 알고리즘 등을 자유롭게 구성할 수 있
산업별 특화 AI 모델 구축하는 ‘Bottom-up 방식의 Vertical AI Agent’ 전략 내세워 세이지(SAIGE)의 박종우 대표가 지난 26일 열린 ‘마이크로소프트 AI 투어 인 서울(Microsoft AI Tour in Seoul)’에서 제조업의 AI 혁신 전략을 주제로 키노트 발표를 진행했다. 발표에서 박 대표는 제조 산업에 AI 기술을 적용할 때 발생하는 구조적 문제를 짚고, 이를 해결하기 위한 해법으로 'Vertical AI Agent' 기반 접근법을 제안해 눈길을 끌었다. 박 대표는 현재 제조 현장에서 AI 도입이 어려운 이유로 크게 세 가지를 꼽았다. 첫째는 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 동시에 요구하는 제조 현장의 특수성이다. 일반적인 AI 솔루션으로는 이같은 ‘엄격한 기준’을 만족시키기 어렵다는 설명이다. 둘째는 AI 학습에 필요한 유의미한 데이터, 즉 결함이나 사고 사례가 전체 데이터의 1% 미만에 불과하다는 점이다. 셋째는 AI 모델의 개발, 운영, 모니터링 등 전 과정에서 여전히 전문 인력에 대한 의존도가 높아 높은 운영 비용이 발생한다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 세이지가 제시한 전략은 산업별 특화 AI 모델을 구
중국이 인공지능(AI)과 반도체를 중심으로 글로벌 기술 패권 경쟁에 본격적으로 나서고 있다. 최근 열린 양회(전국인민대표대회와 중국인민정치협상회의)에서는 AI와 반도체가 핵심 화두로 떠올랐으며, 중국 정부는 대규모 지원과 기업 주도의 기술 혁신을 강조했다. 특히, 딥시크와 같은 AI 모델을 앞세우며 자국 기술의 경쟁력을 적극 부각했다. 중국의 AI 산업이 기술 혁신과 글로벌 패권 경쟁 속에서 질주하고 있다. 패권 경쟁 자신 있는 中 중국이 AI, 바이오, 양자 기술, 6세대 이동통신(6G) 등 첨단 산업을 전략적으로 육성하기 위해 대규모 투자를 단행한다. 국가 차원의 연구개발 지원이 확대되면서 향후 미·중 기술 패권 경쟁이 치열해질 전망이다. 리창 중국 국무원 총리는 최근 전국인민대표대회(전인대) 정부공작보고에서 ‘신품질 생산력’을 강조하며, 미래 산업 육성을 위한 정부의 강력한 지원을 예고했다. 그는 AI, 바이오, 양자 기술, 6G와 같은 첨단 기술 분야를 국가 성장의 핵심 축으로 삼고, 기업의 역할을 강화하겠다는 방침을 밝혔다. 특히, 중국 정부는 ‘신형 거국체제’를 통해 국가적 자원을 총동원해 첨단 기술 개발을 가속화할 계획이다. 신형 거국체제는 정부
AI 적용으로 제품 시뮬레이션 시간 3분 이내로 단축해 LG전자가 인공지능(AI)을 활용해 제품 품질 예측 시간을 획기적으로 단축할 수 있는 신기술을 공개했다. 이번 기술은 제품 개발 과정에서 반복되는 검증 시간을 최대 99% 줄여, 개발 속도와 생산 효율성을 동시에 높일 수 있을 것으로 기대된다. 기존에는 제품 시뮬레이션으로 품질을 예측하는 데 약 3시간에서 8시간가량 소요됐지만, LG전자의 신기술은 AI를 적용해 이 시간을 ‘3분 이내’로 단축시켰다. 특히 기존 딥러닝 기반 품질 예측 기술과 비교했을 때 학습 시간은 95% 이상 줄고, 메모리 사용량은 10분의 1로 줄었음에도 불구하고 예측 정확도는 15% 이상 향상됐다. 예측 결과는 실제 제품 형태를 반영한 3D 시각화로 제공돼 개발자가 직관적으로 검토할 수 있다는 점도 큰 강점이다. 사용자 편의성도 대폭 개선됐다. 3D 도면 정보만 입력하면 AI가 좌표 정렬과 데이터 정제 과정을 자동으로 수행해, 별도의 사전 작업 없이도 고정밀 품질 예측이 가능하다. 입력 데이터를 경량화하고 압축하는 기술도 함께 적용해, AI가 더 빠르고 정확하게 학습할 수 있도록 지원한다. LG전자는 이 기술을 누구나 쉽게 활용할
다양한 산업에서 온디바이스 AI 수요가 확산됨을 확인해 딥엑스가 상반기 첫 제품 ‘DX-M1’의 양산을 앞두고 글로벌 기술 검증을 성공적으로 마무리했다. 딥엑스는 지난해부터 운영한 ‘조기 고객 지원 프로그램(Early Engagement Customer Program)’을 통해 전 세계 300여 개 기업으로부터 기술 검증 요청을 받았으며, 이들 다수와 실제 현장 수준의 기술 협업을 진행했다고 밝혔다. 딥엑스는 이번 프로그램을 통해 물리보안, 스마트 모빌리티, 로봇, 공장 자동화, 카메라 시스템 등 다양한 산업에서 온디바이스 AI에 대한 수요가 빠르게 확산되고 있음을 확인했다. 고객사는 MPW(멀티 프로젝트 웨이퍼) 기반 시제품과 기술 지원을 바탕으로 실제 현장에서 요구되는 성능을 검증했고, 그 과정에서 산업별 특화 요구사항이 반영돼 제품 완성도가 크게 높아졌다는 평가다. 딥엑스는 기술 검증 외에도 글로벌 시장을 겨냥한 브랜드 인지도 제고와 기술 신뢰도 확보에도 공을 들였다. CES 2024에서는 자체 기술력으로 3개의 혁신상을 수상했고, 컴퓨텍스 타이베이에서는 400여 개 기업과 경쟁해 혁신상을 거머쥐었다. 특히 CES에서 ‘반드시 방문해야 할 기업’으로 선
AI 서버 랙 위한 고효율·고신뢰성 전력 변환 시스템 구축 인피니언 테크놀로지스(이하 인피니언)가 AI 데이터 센터의 전력 안정성과 시스템 신뢰성 강화를 위해 새로운 배터리 백업 유닛(BBU) 솔루션 로드맵을 발표했다. 이번 발표에는 업계 최초로 전력 밀도 4배 향상과 함께 최대 12kW까지 확장 가능한 고성능 BBU 시스템이 포함돼 주목을 받고 있다. 인피니언의 BBU 솔루션은 AI 서버 랙을 위한 고효율·고신뢰성 전력 변환 시스템으로, AI 워크로드에 특화한 전원 인프라의 새로운 표준을 제시한다. 특히 전압 스파이크나 전력 서지 같은 이상 현상으로부터 민감한 AI 하드웨어를 보호하는 전력 필터링 기능을 강화해 AI 데이터 센터의 다운타임 리스크를 줄이는 데 집중했다. 이번 로드맵의 핵심은 4kW부터 시작해 최대 12kW까지 확장 가능한 모듈형 BBU 아키텍처다. 5.5kW 중간 단계 시스템은 실리콘(Si)과 질화갈륨(GaN) 기반의 고효율 전력 변환 기술을 통합했으며, 최종 12kW 시스템은 4kW 카드 여러 개를 병렬 연결해 유연성과 확장성을 높였다. 고장 발생 시에도 시스템이 감축된 용량으로 작동을 지속할 수 있어 다운타임을 최소화한다. 인피니언의 아
글로벌 완성차 기업 비롯해 삼성SDI 등 배터리 관련 기업 대거 참가 예정 유럽연합(EU)이 지속가능성 관련 규제를 완화하면서도 핵심 자원인 배터리 소재의 역외 반출을 제한하는 이중 전략을 펼치고 있다. 경쟁력 확보와 자원 주권을 동시에 챙기려는 이번 움직임은 한국 배터리 재활용 기업들에게 도전과 기회를 동시에 안겨주고 있다. EU 집행위는 지난 2월 말, 기업 지속가능성 실사 지침(CSDDD)과 지속가능성 공시 지침(CSRD) 등 환경·사회·지배구조(ESG) 관련 규제의 적용 시기와 대상을 일부 완화하는 '옴니버스 패키지 법안'을 발표했다. 미국과 중국에 밀리는 경제 활력을 끌어올리기 위한 유연한 조치로 해석된다. 하지만 불과 일주일 후인 3월 5일, EU는 리튬이온 배터리에서 추출한 재활용 원료인 ‘블랙매스(Black mass)’를 유해폐기물로 지정했다. 이를 통해 블랙매스의 역외 수출이 제한되며, 리튬, 니켈, 코발트 등 전략 광물의 역내 순환 체계 구축을 본격화하고 있다. 즉, 경제 활성화를 위해 일반 산업 규제는 푸는 한편, 배터리와 같은 전략 자원은 유럽 안에 묶어두려는 ‘선택적 규제 완화’ 전략이 펼쳐지는 것이다. 이와 같은 변화에 맞서 한국 배
일본 진출 기점으로 글로벌 성장 잠재력 높게 평가돼 BHSN이 시리즈B 라운드에서 100억 원 규모의 투자를 유치했다. 이번 투자에는 기존 투자자인 알토스벤처스가 후속 투자를 진행했으며, 한국산업은행과 우리금융캐피탈이 새롭게 참여해 BHSN의 누적 투자액은 총 160억 원에 달하게 됐다. 2020년 설립된 BHSN은 계약과 법무, 리서치 등 기업의 전문 법률 업무를 지원하는 ‘비즈니스 리걸AI’ 솔루션을 개발·운영하고 있다. 자사 독자 기술로 구축한 Legal-LLM(법률 특화 대형 언어모델), RAG(검색증강생성), 특허받은 Legal OCR(법률 문서 광학문자인식) 등은 법률 특화 AI 솔루션 ‘앨리비(allibee)’에 모두 적용돼 있다. 앨리비는 기업의 계약 관리부터 법무 자문, 리서치 영역까지 아우르는 통합형 솔루션이다. 계약 수명주기 전반을 관리하는 계약 관리 솔루션(CLM), 법률 자문과 송무 이력을 체계적으로 정리하는 기업 법무 솔루션(ELM), 공공 정책 자료와 기업 문서 검색에 특화한 비즈니스 에이전트 솔루션으로 구분돼 SaaS 및 온프레미스 방식으로 제공된다. 특히 앨리비는 계약서 검토·작성 등 반복적이면서도 전문성이 요구되는 작업을 수
sLLM 기술 활용한 디지털 전환 사례 집중 조명해 로이드케이가 인천국제공항공사의 신규 AI 사업을 수주하며 공공 부문 AI 실증 영역에서 입지를 강화하고 있다. 이 소식은 지난 3월 19일 서울 SETEC에서 개최된 로이드케이의 연례 기술 세미나 ‘2025 DO DAY’를 통해 처음 공식 발표됐다. 이번 행사는 기업 실무 중심의 AI 전략을 공유하는 자리로, sLLM(Smaller Large Language Model) 기술을 활용한 디지털 전환 사례가 집중 조명됐다. 다양한 산업 분야에서 50여 명의 실무자와 의사결정권자가 참석해, AI 도입의 현실과 실천 전략에 대한 깊이 있는 논의가 이뤄졌다. 기조 연설은 삼성전자 AI 혁신센터 출신 노영주 부사장이 맡았다. 그는 “대형 모델의 한계를 넘어서려면, 조직별 맞춤형 sLLM 도입이 필요하다”며, 단순 기술 채택을 넘어 실행 전략 설계의 중요성을 강조했다. 이어 로이드케이 김대훈 대표는 자사의 생성형 AI 기반 RAG 솔루션 ‘DO-SOLUTION 2.0’을 소개하며, 최근 인천국제공항공사와의 협업 사례를 공개했다. 이 솔루션은 현장 환경에 최적화한 구조를 갖췄으며, 실제 공항 운영에 적용될 만큼 검증된 기
고성능 AI 인프라 환경 단순화하고 운영 효율 향상에 초점 맞춰 AMD가 랩트 AI와 전략적 협업으로 고성능 AI 인프라 최적화에 나선다. 양사는 AMD의 최신 Instinct GPU 시리즈와 랩트AI의 워크로드 자동화 플랫폼을 결합해 AI 추론과 학습 성능을 극대화하고, GPU 활용도를 높이는 통합 솔루션을 제공한다고 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 AMD Instinct MI300X, MI325X 및 향후 출시될 MI350 시리즈 GPU에서 랩트 AI의 지능형 리소스 관리 기능을 활용해 고성능 AI 인프라 환경을 단순화하고 운영 효율을 향상시키는 데 있다. 특히 온프레미스 환경뿐 아니라 멀티 클라우드 환경에서도 유연하게 작동해 조직 규모나 산업군을 막론하고 폭넓은 활용이 가능하다는 점이 주목된다. 랩트 AI는 복잡한 AI 워크로드 관리를 자동화하는 기능으로 주목받고 있다. 이번 협업으로 데이터 과학자들은 GPU 스케줄링이나 메모리 구성에 시간을 쏟는 대신, 모델 개발과 혁신에 집중하게 된다. 랩트의 플랫폼은 각 AI 모델에 최적화한 자원 할당을 자동으로 수행하며, 다양한 GPU 환경을 단일 인스턴스로 통합 관리할 수 있어 인프라 유연성을 극대화한다. AMD
전광판과 관리자용 대시보드 활용해 실시간으로 혼잡 정보 제공 슈퍼브에이아이가 국내 프로 스포츠 경기장 최초로 AI 기반 혼잡도 분석 시스템을 구축했다. 이 시스템은 KT의 새로운 AI 브랜드 출시에 맞춰 수원 KT 위즈파크를 첨단 기술로 업그레이드하는 ‘KT AI 스타디움’ 프로젝트의 일환으로 진행됐으며, 2025 KBO 리그 개막과 함께 본격 가동 중이다. 슈퍼브에이아이는 수원 KT 위즈파크에 설치된 약 50대의 CCTV를 통해 수집되는 영상을 실시간으로 분석해, 관중 밀집도를 구역별로 시각화한다. 전광판과 관리자용 대시보드를 통해 실시간으로 혼잡 정보를 제공하며, 각 구역은 여유, 보통, 혼잡 세 가지 색상(초록, 노랑, 빨강)으로 표시된다. 이를 통해 관람객은 혼잡 구역을 피할 수 있고, 관리자는 현장 상황을 즉시 파악해 관람 안전을 확보할 수 있게 됐다. 이번 시스템의 핵심은 현장에서 지연 없이 동작하는 ‘엣지 AI’ 기술이다. 기존 클라우드 기반 솔루션과 달리, 현장에서 직접 데이터를 처리함으로써 영상 지연 문제를 최소화하고 시스템 안정성을 높였다. 또한, 각 CCTV에 관심 영역(ROI)을 설정하고 야구장 환경에 맞춰 혼잡도 기준을 정교하게 설정함
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UPDATE: 2025년 03월 28일 21시 48분
