투플랫폼 프라나브 미스트리 대표 인터뷰 AI 업계는 다국어 지원과 효율적 비용 구조를 겸비한 생성형 모델 개발에 주목하고 있다. 다양한 언어를 아우르는 모델의 수요가 급증함에 따라, 다국어 성능과 저비용 추론 그리고 현장 적용성까지 갖춘 실용적인 AI에 관심이 쏠렸다. 동시에 기업은 AI 도입을 넘어, 조직 전반의 AI 트랜스포메이션(AX)를 가속할 수 있는 기술 파트너를 찾는 상황이다. 이 같은 산업의 흐름 속에서 등장한 기업이 바로 투플랫폼이다. 2021년 설립된 이 스타트업은 다국어 특화 생성형 AI 모델 ‘수트라(SUTRA)’를 중심으로, 인간과 AI의 새로운 상호작용 방식을 제시하고 있다. 투플랫폼의 시작은 ‘사람과 AI 연결’ 투플랫폼은 빠르게 성장하는 다국어 시장과 실전형 AI 솔루션 시장의 격전지에서 자신만의 방식으로 존재감을 드러내고 있다. 다양한 언어 환경에서 고품질의 AI 서비스를 제공하고자 한 투플랫폼의 전략은 이미 인도, 한국 등의 시장에서 효과를 입증하고 있다. 투플랫폼 프라나브 미스트리 대표는 자신만의 기술적 통찰과 사업적 철학을 기반으로 추론 프레임워크 기반의 LLM과 효율적 비용 구조와 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 있다. AI
“현재 전 세계 에너지 소비량 중 데이터센터가 차지하는 비중은 1~2% 수준입니다. 이 중 약 50%가량이 데이터센터의 열을 식히는 과정에서 사용되고 있습니다. 이는 앞으로 더욱 확대될 것으로 보입니다” KT경제경영연구소는 약 5000년 전 인류가 탄생한 후, 2000년대 초까지 발생한 데이터양이 약 2000 엑사바이트(EB)로 추정된다고 밝혔다. 이를 일반적인 단위인 기가바이트(GB)로 치환하면 200경 GB가량이다. 이어 기관에 따르면, 2000년대 초부터 2020년대 초까지 생성된 데이터양은 50 제타바이트(ZB)로, 500해 GB에 해당하는 데이터가 불과 20년 만에 축적된 것이다. 최근 20년 동안 발생한 데이터양이 이전 5000년 동안 축적된 규모의 25배가 넘는다는 뜻이다. 이처럼 우리는 상상을 초월한 데이터 시대에 살고 있다. 이는 인공지능(AI) 트렌드가 가속화됨에 따른 것으로, 지금 이 시간에도 유례 없는 데이터 폭발이 일어나고 있다. 특히 빅데이터 기반 생성형 AI(Generative AI)는 이 같은 양상을 급격히 가속화시키는 주요 원인으로 분석된다. 이렇게 방대한 데이터를 다루는 인프라는 데이터센터(Data Center)가 대표적이다.
진공 기술(Vacuum Technology)이라고 하면 진공팩, 진공청소기 등 우리 일상 속 깊숙이 침투한 제품이 떠오를 것이다. 진공은 지구의 대기압인 1기압(760torr)보다 낮은 압력 상태다. 물체 흡입, 위생 상태 조성 등 일상적인 역할과 더불어, 피스톤을 움직이게 해 동력을 발생시키는 등 다양한 가치를 만들어낸다. 이렇게 진공 상태를 만들기 위해서는 진공 생성 펌프, 진공 발생기 등이 필수로 활용된다. 이 같은 진공 시스템은 폐쇄 공간에서 공기를 흡입해 진공을 생성하는 것이 목적이다. 대기압 및 주변 압력보다 낮은 수준의 압력 상태가 돼야 진공 환경이 마련되기 때문이다. 진공은 저진공·중진공·고진공·초고진공 등으로 수준이 세분화돼 다양한 산업군에서 용도별로 활용되는 전통 연계 기술이다. 일상·생활용품부터 스마트폰·노트북 등 전기·전자기기, 의약품, 화학 제품, 자동차, 철강, 식음료(F&B), 반도체, 우주항공 등 수많은 분야에서 이 기술을 활용하고 있다. 독일 소재 진공 기술 업체 슈말츠(SCHMALZ)는 진공 기반 산업용 자동화 솔루션을 제공하고 있다. 지난 1910년 출범해 올해로 115주년을 맞이한 슈말츠는 진공 패드, 진공 그리퍼,
디노티시아 노홍찬 CDO 인터뷰 챗GPT가 월간 사용자 수 1억 명을 넘어선 가운데, 생성형 AI는 정보 생성에서 추론과 서비스로 무게중심을 옮겼다. 특히 RAG 기술이 확산되면서, 이를 뒷받침할 AI 인프라 수요가 높아졌다. 오늘날 많은 기업이 오픈소스를 조합해 자체적인 RAG 시스템을 구축하지만, 처리 속도와 정확도, 유지보수 측면에서 기술적 한계를 절감하는 중이다. 이와 같은 한계를 정면으로 풀어가는 스타트업이 있다. 벡터DB와 전용 AI 가속기, 그리고 통합 소프트웨어 플랫폼을 동시에 개발하며, AI의 추론 성능과 효율성 모두를 겨냥한 ‘디노티시아’가 바로 그 주인공이다. 추론 성능의 토대가 된 VDPU의 탄생 생성형 AI는 최근 몇 년간 모델 성능과 파라미터 크기 중심의 경쟁을 이어 왔다. 하지만 GPT-4와 같은 고성능 모델이 등장한 이후, 시장은 점차 새로운 문제에 직면하고 있다. 모델은 충분히 커졌지만, 이를 실제 업무에 적용하기 위해서는 파라미터의 크기만으로 해결되지 않는 과제가 많아진 것이다. 특히 기업 내부 데이터, 실시간으로 생성되는 동적 데이터 등을 AI가 기억하고 활용하려면, 학습이 아닌 추론 환경의 최적화가 필요하다. 디노티시아는
데프니 티엔(Daphne Tien) 마우저 APAC 마케팅 및 사업개발 부사장 인터뷰 마우저 일렉트로닉스(이하 마우저)가 스마트팩토리 시장에 본격적으로 드라이브를 걸었다. 마우저는 유통 포트폴리오를 반도체에서 산업 자동화 중심으로 전환하며, AI와 연계한 센서 및 자동화 솔루션 수요 확대에 대응했다. 특히 아시아 태평양 지역에서의 비즈니스 회복을 위한 전략적 행보가 눈에 띈다. 최근 확장된 물류창고에 자동화 설비를 선제적으로 도입한 것도 그 일환이다. 이에 데프니 티엔(Daphne Tien) 마우저 APAC 마케팅 및 사업개발 부사장을 만나 비즈니스 현황과 향후 전략에 대해 이야기 나눠봤다. 기술 파트너로 자리매김한 마우저 마우저는 글로벌 공급망 불안과 무역갈등 속에서도 새로운 제조사와 파트너십을 확대하고, 아시아 시장에서의 점유율 1위를 유지하며 수익성 향상에 집중하고 있다. 특히 마우저는 지난해에 이어 올해 두 번째로 ‘2025 스마트공장·자동화 산업전(Smart Factory·Automation World 2025, 이하 AW 2025)’에 참가해 자사가 제조업 고객과의 접점을 넓히고 미래 성장 동력인 산업용 AI 제품군을 집중 조명하는 자리로 마련했다
인공지능(AI)과 로보틱스(Robotics)가 차세대 혁신 기술로 낙점된 가운데, 양 기술을 융합한 지능형 로봇이 산업·공장 자동화(FA) 분야에서 잠재력을 인정받고 있다. 이 모델은 자체적인 인식·제어·판단을 통한 자율적인 가동을 토대로 기존 산업에 새로운 패러다임을 제시한다. 이러한 자율적 프로세스를 통해 인력난 해소, 인적 오류·실수(Human Error) 최소화, 효율성 제고, 다양성·안전성 향상 등 여러 측면에서의 이점을 제공할 전망이다. 이처럼 지능형 요소가 이식된 로봇에는 주변 환경을 인식·감지하는 센서, 움직임을 담당하는 모터·드라이브·액추에이터, 로봇 내부 및 주변 인프라와의 연동을 담당하는 정보통신기술(ICT), 전원 변환과 동력 전달을 담당하는 전력(Power) 솔루션 등 다양한 기술이 접목된다. 이때 핵심적인 역할을 수행하는 것이 반도체다. AI 연산 및 센서 데이터 처리, 모션 정밀 제어, 통신 및 네트워크 연결, 전력 공급 및 소비 최적화 등 로봇이 운용되기 위한 각종 기능의 토대로 작용한다. 글로벌 반도체 기술 업체 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc., ADI)는 앞선 기능을 구현하는 다양한 반도체 제품을 보유했다
마크포지드는 3D 프린팅 기술을 활용한 적층 제조 분야에서 빠르게 성장하는 글로벌 기업이다. 특히 항공, 자동차, 방산 등 다양한 산업에서 활용될 수 있는 고강성 경량 소재 기술을 보유하고 있고 생산 공정의 효율성을 극대화하는 솔루션을 제공하고 있다. 지난 3월 중순, 코엑스에서 열린 AW 2025 현장에서 만난 마크포지드 CEO 샤이 테렘(Shai Terem)은 한국 시장의 중요성과 자사의 핵심 기술에 대해 설명했다. 그는 한국이 첨단 기술을 빠르게 받아들이는 시장이라며 마크포지드의 혁신적인 솔루션이 한국 제조업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있다고 강조했다. Q: 마크포지드가 한국에서 중점적으로 추진하는 사업은 무엇인가? A: 마크포지드는 한국 시장에서 ‘애플리케이션(Application)’을 중심으로 적층 제조 기술을 확산시키고 있다. 아울러 제조 공정의 워크플로우를 최적화하고 생산성을 향상하는 데 초점을 맞추고 있다. 현재 항공우주, 방산, 자동차, 드론 등 다양한 산업군에서 마크포지드의 3D 프린팅 기술이 활용되고 있는데 특히 연구기관과 대학에서도 이 기술을 적극적으로 도입해 실험 및 연구 개발(R&D)에 활용하고 있다. 뿐만 아니라 마크포
메크마인드로보틱스(이하 메크마인드)는 AI 기반 3D 비전 솔루션을 통해 글로벌 자동화 시장을 혁신하는 기업으로 자리 잡고 있다. 특히, 로봇 가이던스와 검사 시스템을 통합하는 기술을 통해, 기존의 단순 자동화 시스템을 뛰어넘어 완전한 지능형 자동화 솔루션을 구축하고 있다. 한국 시장에 대한 전략도 적극적이다. 메크마인드 본사는 한국을 중요한 시장으로 평가하고 있으며 최근 서울 지사 확장과 교육 센터 설립을 진행하기도 했다. 지난 12일부터 14일, 서울에서 열린 AW 2025 전시회 현장에 대형 부스를 마련한 것도 이러한 행보의 일환이었다. AW 2025 현장에서 메크마인드의 정명진 선임매니저를 직접 만나 메크마인드가 자동화 시장에서 어떤 차별점을 갖고 있는지, 그리고 향후 비전을 어떻게 설정하고 있는지 등에 대해 이야기를 들어봤다. Q. 메크마인드가 이번 AW 2025에서 중점적으로 소개한 솔루션은 무엇인가요? 메크마인드는 이번 전시회에서 두 가지 주요 제품을 선보였습니다. 첫 번째는 나노 울트라(Nano Ultra-GL)입니다. 이는 컴팩트한 크기와 높은 정밀도를 갖춘 3D 비전 솔루션으로 소형 제조 공정에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계된 것이
드래프타입 김대희 대표 인터뷰 과거 패션 업계에서는 하나의 비주얼 콘텐츠를 선보이기 위해 길게는 수 개월이 걸렸다. 모델을 섭외하고 스튜디오 촬영을 진행한 뒤, 디자이너의 손길을 거쳐 이미지가 완성되기까지 막대한 시간과 비용이 필요했다. 그러나 그 긴 과정이 단 몇 번의 클릭으로 완성된다면 어떨까. AI는 편리함을 제공하는 기술을 넘어, 브랜드 고유의 감성과 개성까지 담아내며 업계 판도를 빠르게 바꾸고 있다. 이처럼 디지털 패션 혁신이 이뤄지는 가운데, AI를 활용해 각 브랜드만의 특색을 살린 콘텐츠를 만드는 기업이 있어 주목받고 있다. 바로 드래프타입의 이야기다. 브랜드를 돋보이게 하는 AI 콘텐츠 드래프타입은 브랜드를 위한 비주얼 콘텐츠 제작하는 기업이다. 지난 2023년, 드래프타입은 본격적인 R&D에 나선 이후 2024년 오픈 베타를 시작하며 단기간에 6000여 개의 브랜드와 협업하며 업계에서 주목받고 있다. 특히, 드래프타입은 단순 이미지 콘텐츠 생성에서 벗어나 브랜드가 원하는 맞춤형 콘텐츠에 초점을 맞췄다. 최근에는 이미지 콘텐츠뿐 아니라 쇼핑 관련 숏폼 영상 제작 기술까지 영역을 확장했다. 드래프타입 김대희 대표는 “패션 관련 사업 경험을
데이터센터 확장과 함께 높아진 공랭 기기의 중요성 4차 산업혁명 이후 인공지능(AI) 발전과 디지털 전환(DX)의 가속화로 인한 데이터센터 확장으 로 산업 환경에서 공랭 기기 역할은 더욱 중요해지고 있다. 국제에너지기구(IEA)는 작년과 올해에 전 세계 전력 수요가 각각 4% 증가할 것으로 전망하고 있으며, 이는 데이터센터의 전력 소비 증가와 밀접한 관련이 있다고 분석했다. 특히, 한국의 데이터센터 시장은 작년 기준 150개 이상의 대규모 시설을 포함하며, 약 3조 원 규모의 민간 데이터센터 매출을 기록했다. 이러한 전력 소비 증가에 따른 성장 추세는 데이터센터의 효율 적인 냉각 시스템, 특히 공랭 기기 영역이 더욱 중요해지는 이유로 꼽힌다. 에너지 효율성, 지속 가능한 산업을 위한 필수 요소 산업 현장에서 발생하는 열을 효과적으로 관리함과 동시에 에너지 효율성을 확보하는 것 또한 중요한 화두로 올랐다. 에너지 효율성은 산업 현장에서 비용 절감, 생산성 향상, 환경 보호 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 하고 있다. IEA는 2030년까지 에너지 효율성을 연간 4% 향상하는 것을 목표로 하겠다고 밝혔다. 이는 현재 수준보다 두 배 높은 수치로, 이를 위한 다
트웰브랩스 윤은경 PM 인터뷰 멀티모달 AI가 본격적으로 전 산업에 확산되는 가운데, 영상을 이해하는 AI 기술이 주목받고 있다. 오픈AI의 Sora, 구글의 Gemini 1.5 등 대형 AI 모델은 영상 생성 및 분석 기능을 강화하며, 기업은 영상 데이터의 실시간 이해와 그에 따른 활용법을 모색하고 있다. AI 영상 이해 기술은 단순한 개체 인식 수준을 넘어, 시간에 따른 맥락을 고려한 장면 분석과 의미 해석까지 가능한 단계로 발전했다. 이에 트웰브랩스는 영상 자체를 네이티브 데이터로 학습하는 접근 방식을 채택함으로써 AI 시장에서의 독보적인 입지를 강화하고 있다. 맥락 이해에 탁월한 트웰브랩스의 기술력 영상 데이터의 활용 가능성은 무궁무진하다. 텍스트 중심의 AI 모델을 넘어 멀티모달 AI의 무게감이 커짐에 따라, 트웰브랩스는 영상 이해 기술을 바탕으로 한 AI 모델을 개발하며 업계로부터 주목받았다. 특히, 영상 데이터를 텍스트와 결합해 학습하는 독자적인 접근법으로 기존 대형 AI 모델과 차별화함으로써 기술적 우위를 점했다. 오픈AI와 구글과 같은 빅테크 기업이 텍스트와 이미지를 기반으로 영상을 이해하려는 방식과 달리, 트웰브랩스는 처음부터 영상 데이터를
AI 산업에서 엣지 컴퓨팅은 핵심 기술 트렌드로 자리 잡았다. 특히 실시간 데이터 처리가 필수적인 비전 AI에서는 기존 마이크로컨트롤러(MCU)로는 처리 속도와 전력 관리 면에서 한계가 뚜렷했다. ST마이크로일렉트로닉스(이하 ST)가 새롭게 선보인 STM32N6 MCU는 Arm Cortex-M55 기반의 프로세서와 ST가 자체 개발한 인공신경망(NPU)인 ‘ST Neural-ART’를 결합해 엣지 레벨에서도 뛰어난 연산 성능을 제공한다. 이를 통해 객체 탐지, 얼굴 인식, 자동화 제어와 같은 실시간 애플리케이션에서의 활용이 기대된다. 효율과 성능 모두 잡은 똑똑한 MCU AI 기술이 고도로 발전함에 따라, 최근 산업 전반에서 엣지 컴퓨팅의 중요성이 급부상했다. 이는 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 데이터가 생성된 디바이스에서 즉시 처리하는 기술로, 응답 속도와 보안성에서 클라우드 기반의 전통적 처리 방식보다 압도적 우위를 갖고 있다. 그러나 비전 AI와 같은 복잡한 모델의 실시간 처리를 엣지 디바이스에서 구현하는 데 있어 성능과 전력 소모라는 두 가지 핵심 요소가 큰 장벽으로 작용해 왔다. 이에 ST는 Cortex-M55 프로세서와 ST의 독자적인 Neur
제조업은 ‘자동화(Automation)’ 기술을 통해 수작업 중심의 기존 공정에서 탈피한 새 혁신을 맛봤다. 공장자동화(Factory Automation, FA)는 다양한 제어 기술이 강조되는 시스템으로, 당시에는 컴퓨팅·통신 등 기술이 주를 이룬 자동화 기술이 이 같은 변혁을 이끌었다. 이후 4차 산업혁명이 도래하면서 자동화를 잇는 새로운 체제에 대한 도전이 이어졌다. 이는 다품종 소량생산과 맞춤화(Customized) 생산의 트렌드가 주요 배경으로 작용했다. 2010년대 초, 독일은 상호운용성(Interoperabilitat)·자주성(Souveranitat)·지속가능성(Nachhaltigkeit)을 비전으로 한 ‘플랫폼 인더스트리 4.0’을 발표했다. 해당 로드맵은 제조 가치사슬(Value Chain) 전반에 대한 모든 데이터를 디지털화(Digitalization)하고, 이를 표준화해 신제조 인프라를 구축하는 것을 골자로 한다. 결국 유연하고 효율적인 제조 인프라 운용·관리를 통한 생산성 향상이 핵심이다. 이때부터 ‘제조 디지털 전환(DX)’에 대한 논의가 활발해졌고, 그를 향한 여정이 본격적으로 시작됐다. 독일은 자체 DX 플랫폼 ‘카테나-X(Caten
에너지 전환(Energy Transformation), 디지털화(Digitalization), ESG(Envirionmeltal·Social·Gonernance) 등이 핵심 어젠다로 산업을 강타하고 있다. 이 같은 최신 트렌드는 글로벌 산업의 새로운 성장 모델을 제시함과 동시에, 그 과정에서의 강한 의무성을 부여하고 있다. 산업은 이를 지속가능성(Sustainability)이라는 비전으로 정의한다. 이렇게 주요한 변곡점에 들어선 산업은 기존 시스템에 앞선 트렌드를 적절히 이식하기 위한 거버넌스 구축에 한창이다. 한편에서는 이 계기로 시스템을 완전히 전환하겠다는 조직도 등장하기 시작했다. 말 그대로, 지속가능성을 다잡기 위한 체제 대전환 시대가 도래했다. 슈나이더 일렉트릭 코리아(이하 슈나이더)는 올해 체제상 역사적인 한 해를 맞이했다. 설립 50주년을 명분으로, 신경향을 기반으로 한 다양한 변화를 꾀하고 있다. 여기에 새해 첫날 새로운 사령탑으로 임명된 권지웅 대표를 필두로 이 변화를 가속화할 방침이다. 권 대표는 그동안 다양한 채널에서 축적한 정보기술(IT)·운영기술(OT) 역량을 적극적으로 펼칠 계획이다. 이 중심에는 디지털 인프라, 전력 관리, 에너지
전 세계적인 노동력 문제가 여러 산업 내 주요 의제로 급부상하고 있다. 수많은 국가가 저출산·고령화·숙련공 부족 등으로 인한 인력난에 봉착했고, 이는 국가 규모를 떠나 공통적으로 나타나는 현상이다. 이러한 노동력 문제는 성장 가능성이 높은 국가가 ‘중진국 함정(Middle income trap)’을 극복하지 못하는 양상을 낳고 있다. 중진국 함정은 개발도상국이 중간소득국가(MICs)로 성장한 후 선진국으로 도약하는 과정에서 성장세가 침체되거나, 성장이 뒷걸음질 치는 현상을 말한다. 이 같은 흐름은 글로벌 산업 전반의 발전을 저해하는 요소로 지적된다. 이 가운데 우리나라에도 산업군을 막론한 노동력 이슈가 만연해 있다. 지난해 우리나라 합계출산율은 0.74명으로, 지난 2002년 초저출산 국가로 진입한 이후 지속적으로 저출산 흐름에 빠져있다. 여기에 1950년대부터 약 20년 동안 태어난 이른바 베이비붐 세대가 은퇴 나이에 접어들면서 인력 시장은 그야말로 사면초가에 직면했다. 이 국면에서 로보틱스(Robotics)가 게임 체인저 기술로 주목받고 있다. 글로벌 산업은 각종 노동력 이슈를 로봇으로 극복할 수 있다는 기대로 고무된 모습이다. 사람이 수행하던 프로세스를
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