안녕, 플리퍼!··· 구글, 돌고래와의 소통 위한 생성형 AI 모델 개발

돌고래가 서로 소통하는 방식을 해독하기 위한 생성형 AI 모델인 돌핀 젬마(Dolphin Gemma)를 구글이 공개했다. 지능이 높은 동물로 손꼽히는 돌고래는 휘파람과 음파를 통해 의사소통을 한다. 그러나 돌고래가 실제로 언어를 가지고 있는지는 아직 밝혀지지 않았다. 구글은 돌핀 젬마가 이 문제를 해결하는 데 도움이 되기를 기대하고 있다. 이 모델은 와일드 돌핀 프로젝트에서 수집한 방대한 큰돌고래 소리 데이터로 훈련됐다.…

“네트워크 운영 전반의 생산성과 효율성 향상” AI를 활용한 기업 네트워크 혁신

라우드 컴퓨팅, IoT, 5G 등 기업을 둘러싼 네트워크 환경은 점점 복잡해지고 있다. 다양한 기술이 매순간 발전하며 상호 연결되는 방식이 다양해지고 있기 때문이다. 전 세계를 뒤흔든 AI 기술의 발전을 네트워크 분야에서 활용해 이점을 누리고 혁신을 포용하는 방법이 있다면 무엇일까? 지난 26일 한국IDC와 글로벌 테크 미디어 ITWorld/CIOKorea가 공동 주최한 ‘Cloud & AI Infrastructure Summit 2025’ 행사에서 HPE의…

우리 회사 AI 투자는 건강할까?··· 데이터 운영·거버넌스· 보안 제대로 측정하기

데이터가 새로운 석유라고 영국의 수학자 클라이브 햄비는 2006년 말했다. 석유와 마찬가지로 데이터도 원시 상태로는 쓸모가 제한적이다. 활용을 위해서는 정제, 처리, 배포 작업이 필요하다. 거의 20년이 지난 지금, 데이터 관련 비즈니스 관행은 꽤 발전했다. 데이터 통합에 사용되는 데이터옵스 자동화, 정확성, 규정 준수, 사용 편의성을 보장하는 데이터 거버넌스, 위협과 침해로부터 데이터를 보호하는 데이터 보안 등이 대표적이다. 경영진과…

칼럼 | AI 에이전트 혹은 에이전틱 AI··· 기업이 진정 원하는 것은

많은 기업이 일찍부터 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 클라우드 호스팅 생성형 AI가 비즈니스 운영을 혁신하지 못할 것이라는 입장을 보여왔다. 따라서 ‘AI 에이전트(AI agents)’라는 개념이 등장했을 때 기업들은 큰 기대를 품었다. 그들이 생각하는 AI 개념과 일치하는 것처럼 보였기 때문이다. 그러나 이제 AI 에이전트 개념이 ‘에이전틱 AI(agentic AI)’로 변화하면서, 기업들이 비관했던 대형 클라우드 기반 AI의 성격을 띠게 된…

“AI 조기 도입 기업의 92%가 ROI 실현” 스노우플레이크

보고서에 따르면 이미 AI를 도입한 기업의 92%가 AI 투자를 통해 실질적 ROI(투자수익률)를 달성했고, 응답자의 98%는 올해 AI에 대한 투자를 더욱 늘릴 계획인 것으로 나타났다. 스노우플레이크는 전 세계 기업들의 AI 도입이 빨라지면서 데이터 기반이 성공적인 AI 구현의 핵심 요소로 떠오르고 있지만, 많은 기업들이 여전히 자사 데이터를 AI에 적합한 형태로 준비하는 데 어려움을 겪고 있다고 설명했다.  스노우플레이크 AI 총괄 바리스 굴테킨은 “AI가 기업들에게 실질적인 가치가 가시화되기 시작했다. 평균 일주일에 4,000개 이상의 고객이 스노우플레이크 플랫폼에서 AI 및 머신러닝을 활용하고 있고 이를 통해 조직 전반의 효율성과 생산성을 높이고 있다”라고 설명했다.  전반적으로 기업은 AI 초기 투자에서 성과 거두고 있는 것으로 나타났다. 93%의 응답자는 자사의 AI 활용 전략이 ‘매우’ 또는 ‘대부분’ 성공적이라고 답했다. 특히 전체 응답자의 3분의 2는 생성형 AI 투자에 따른 ROI를 측정하고 있고, 1달러 투자당 평균 1.41달러의 수익을 올리며 ROI를 높이고 있는 것으로 집계됐다. 국가별 AI 성숙도에 따라 기업이 AI 역량을 주력하는 분야가 달랐으며 이는 지역별 ROI 성과와 밀접한 연관이 있는 것으로 드러났다.  미국은 AI 투자 ROI가 43%로 AI 운영 최적화 측면에서 가장 앞서 있었다. 뿐만 아니라 자사의 AI를 실제 비즈니스 목표 달성에 ‘매우 성공적’으로 활용하고 있다고 답한 비율이 52%로 전체 응답국 중 가장 높았다. 한국의 경우 AI 투자 ROI는 41%로 나타났다. 보고서에 따르면 한국 기업은 AI 성숙도가 높은 편으로 오픈소스 모델 활용, RAG(검색 증강 생성) 방식을 활용해 모델을 훈련 및 보강하는 비율이 각각 79%, 82%로 글로벌 평균인 65%, 71%를 상회했다.  특히 한국 기업들은 기술 및 데이터 활용에 있어 높은 실행 의지를 보이고 있다. 오픈소스 모델 활용(79%), RAG 방식의 모델 훈련 및 보강(82%), 파인튜닝 모델 내재화(81%), 텍스트 투 SQL(Text to SQL, 자연어로 작성한 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환하는 기술) 서비스 활용(74%) 등 고급 AI 기술을 활용한다고 답변한 비율이 글로벌 평균을 크게 웃돌았다. 이러한 데이터 활용 역량은 비정형 데이터 관리 전문성(35%)과 AI 최적화 데이터 보유 비율(20%)에서도 확인된다. 이런 성과에 비해 아직도 전략적 의사결정에 AI 활용하는 데에는 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 조사 결과에 따르면 응답자의 71%는 ‘제한된 자원에 대비해 추진할 수 있는 AI 활용 분야가 매우 다양하고, 잘못된 의사결정이 시장 경쟁력에 부정적 영향을 미칠 수 있다’라고 답했다. 또한 응답자의 54%는 ‘비용, 사업 효과, 실행 가능성 등 객관적 기준에 따라 최적의 도입 분야를 결정하는 데 어려움을 겪고 있다’라고 밝혔다. 59%는 ‘잘못된 선택이 개인의 직무 안정성까지 위협할 수 있다’라고 우려했다. 한국 기업의 경우, 기술적 복잡성(39%), 활용 사례 부족(26%), 조직 내 협업 문제(31%) 등의 어려움을 겪고 있다고 답했으며, 아직 다양한 비즈니스 영역으로의 AI 확대는 더딘 것으로 나타났다. 그럼에도 향후 12개월 내 ‘다수의 LLM(대규모 언어 모델)을 적극적으로 도입’하거나 ‘대규모 데이터를 활용할 계획’이라고 답한 기업이 각각 32%, 30%로, AI 도입 확대에의 의지를 드러냈다. 설문에 응답한 기업들은 AI의 효과를 극대화하기 위해 자사 데이터를 적극 활용하고 있는 것으로 나타났다. 기업의 80%는 ‘자체 데이터를 활용한 모델 파인튜닝을 진행 중’이라고 답했으며, 71%는’ 효과적인 모델 학습을 위해 수 테라바이트의 대규모 데이터가 필요하다’라고 응답했다. 그러나 여전히 많은 기업들이 데이터를 AI에 적합한 형태로 준비하는 과정에서 어려움을 겪었다고 밝혔다. 데이터 준비 과정에서 겪는 주요 과제로 ▲데이터 사일로 해소(64%) ▲데이터 거버넌스 적용(59%) ▲데이터 품질 관리(59%) ▲데이터 준비 작업 통합(58%) ▲스토리지 및 컴퓨팅 자원의 효율적 확장(54%) 등을 꼽았다. 스노우플레이크 코어 데이터 플랫폼 총괄 아르틴 아바네스는 “AI의 발전과 함께 조직 내 데이터 통합 관리의 필요성이 더욱 커지고 있다. 스노우플레이크처럼 사용이 쉽고 상호 운용 가능하며 신뢰할 수 있는 단일 데이터 플랫폼은 단순히 빠른 ROI 달성을 돕는 것을 넘어 사용자가 전문적인 기술 없이도 안전하고 규정을 준수하며 AI 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있도록 견고한 기반을 마련해 준다”라고 말했다. [email protected] Read More from This Article: “AI 조기 도입 기업의 92%가…

1분기 스마트폰 시장, 1% 성장··· 3분기 연속 둔화

전 세계 스마트폰 시장이 지속적인 거시경제적 문제, 얼어붙은 소비자 심리, 재고 소진이라는 삼중고에 시달리고 있다. 모두가 어려운 가운데 여전히 어려움이 계속되면서, 2025년 1분기 글로벌 스마트폰 시장의 성장률은 1%에 그쳤다. 마이너스 성장으로 넘어가는 고개를 간신히 버텨낸 셈이다. 카날리스가 ‘2025년 1분기 전 세계 스마트폰 출하량(Worldwide smartphone shipments, Q1 2025)‘을 발표했다. 2024년 4분기 이후 빠른 속도로 증가하던 스마트폰…