일반적으로 IT 기업은 역사가 짧은 편입니다. 구글도 1998년에 창업했고 메타는 2004년, 아마존은 1994년에 설립했습니다. 이런 IT 업계에서 보기 드문 100년 기업이 바로 IBM입니다. 1911년 설립된 IBM은 상점용 금납 출입기에서 시작해 천공카드 등 여러 가지 사무용, 업무용 기기를 만들던 회사였습니다. IBM의 운명을 바꾼 발명품 중 하나는 1964년 발표한 최초의 메인프레임 컴퓨터(IBM System 360)입니다. 그전까지는 같은 회사에서 개발한 컴퓨터라고 해도 소프트웨어가 호환되지 않아 컴퓨터를 바꾸면 모두 새로 구입해야 했는데, IBM System 360 이후로는 그런 환경이 싹 바뀌었습니다. 기기를 업그레이드해도 기존 자료와 소프트웨어를 그대로 사용할 수 있는 것입니다. 지금은 당연한 이야기지만 당시엔 혁신이었습니다. 이후 메인프레임 컴퓨터와 성능을 더 높인 슈퍼컴퓨터는 IBM의 주요 사업 기반이 되어 지금도 회사를 먹여 살리고 있습니다. 비록 소비자용 PC 시장에서는 인텔과 마이크로소프트(MS)에 주도권을 내줬고 IT 업계 비중도 예전 같진 않지만 IBM의 메인프레임 컴퓨터는 금융권을 포함해 많은 분야에서 여전히 사랑받습니다. 최근 IBM은 2025년 최신 메인프레임 시리즈인 z17을 선보였습니다. z17에서 주목할 만한 변화는 시대의 화두인 AI에 적응하기 위해 변했다는 것입니다. z17은 삼성 5nm 공정(5HPP)에서 제조한 텔룸Ⅱ(TelumⅡ) CPU를 여러 개 사용하고 있습니다. 텔룸Ⅱ는 600㎟ 면적에 430억개 트랜지스터를 집적했지만, 코어 숫자는 8개에 불과합니다. 작아도 많은 코어를 사용하는 요즘의 트렌드와는 달리 코어 자체가 크고 캐시 메모리가 많기 때문입니다. 이 프로세서는 코어 당 L2 캐시가 36MB(메가바이트)나 되어 금융 데이터 같은 특정 데이터 처리에 유리한 구조를 지니고 있습니다. 총 캐시는 360MB인데 가상 L4 캐시까지 포함하면 2.88GB(기가바이트)에 달합니다. IBM에 따르면 텔룸Ⅱ는 전작인 텔룸 I과 비교해서 일반 연산 속도가 70% 정도 빠르고 인공지능(AI) 연산 속도는 50% 정도 빨라졌습니다. CPU에 내장된 NPU의 연산 능력은 24TOPS(INT8 기준)인데, 사실 최신 AI 노트북보다 더 빠른 편이 아닙니다. 하지만 수상한 금융 거래나 사기가 의심되는 경우 실시간으로 알아내는 등 특수 목적에 사용되기 때문에 나름 의미가 있습니다. 좀 더 강력한 AI 성능이 필요한 고객을 위해 z17 메인프레임은 최대 256개 스파이어(Spyre) AI 가속기를 추가할 수 있습니다. 작은 크기의 PCIe 5.0 카드인 스파이어 AI 가속기 역시 삼성의 5nm 공정(5LPE)에서 제조되며 330㎟의 면적에 260억 개의 트랜지스터를 집적하고 있습니다. 가속기 한 개마다 128GB의 LPDDR5 메모리, 1TB(테라바이트)의 낸드 스토리지를 지녀 AI 연산에 최적화되어 있습니다. 성능은 300TOPS 이상으로 엔비디아의 최신 AI GPU처럼 빠르진 않지만 TDP(열설계전력)가 75W 정도에 불과한 장점이 있습니다. 다만 실제 시장에서 얼마나 수요가 있을지는 두고 봐야 알 수 있습니다. z17 메인프레임은 100년 기업이 100년 이상 가기 위해서는 시대의 변화에 맞춰 끊임없이 변해야 한다는 것을 보여주고 있습니다. 100년이 넘는 세월 동안 끊임없이 변화를 시도했던 IBM이 더 오래 장수하기 위해서는 역시 끊임없는 혁신밖에 답이 없습니다.

삼성전자는 오는 22일(현지시간)부터 사흘간 영국 런던에서 열리는 유럽 최대 교육 기술 전시회 ‘Bett 2025’에서 2025년형 인공지능(AI) 전자칠판을 공개한다고 21일 밝혔다. 에듀테크 트렌드를 조망할 수 있는 Bett 행사에서 공개되는 이번 신제품은 대형 디스플레이를 적용한 65형·75형·86형 등 3종으로 구성됐으며, 최신 운영체제인 ‘안드로이드 15’가 탑재됐다. 또 인공지능 수업을 체계적으로 정리하고 학습 효과를 극대화해주는 교육용 설루션 ‘삼성 AI 어시스턴트’가 새롭게 적용됐다. 삼성 AI 어시스턴트는 ▲화면 속 이미지나 텍스트에 원을 그리면 원하는 정보와 콘텐츠를 찾아 알려주는 ‘서클 투 서치’ ▲수업 내용을 자동으로 요약해주는 ‘AI 요약’ ▲음성을 분석해 텍스트로 실시간 변환해주는 ‘자동 전사’ 등 상호 소통하는 수업 환경을 조성하도록 돕는 다양한 AI 기능을 지원한다. 아울러 터치 화면에서 필기 동작과 콘텐츠 제어 동작을 매끄럽게 전환하는 ‘스마트 노트 온’ 기능과 다양한 판서 파일 포맷을 해당 제품에서도 활용할 수 있도록 변환하는 ‘파일 컨버터’ 기능도 새롭게 갖췄다. 하드웨어도 최대 4.8 TOPS(초당 4.8조회 연산)의 신경망처리장치(NPU)와 고성능 옥타코어 프로세서가 탑재돼, AI를 활용한 교육용 프로그램을 안정적으로 수행할 수 있다. 삼성전자는 구글과 협업해 미래형 디지털 교실 조성을 위한 다양한 AI 시나리오를 개발하고 있다. 향후 글로벌 AI 기업들과 파트너십을 통해 교육 환경에 특화된 AI 서비스를 지속적으로 선보일 예정이다.

엔비디아가 새해 초 발표한 RTX 50 시리즈(코드네임 블랙웰)을 두고 여러 가지 이야기가 나옵니다. 우선 DLSS4 같은 AI(인공지능) 기능을 제외하면 사실 전 세대인 RTX 40 시리즈와 비교해서 성능이 큰 차이가 없다는 것입니다. 이는 같은 4nm(나노미터·10억분의1m) 공정을 쓴다고 알려질 때부터 예견된 결과이기도 했습니다. RTX 5090에 사용된 GB202 칩은 회로를 구성하는 판인 다이(die) 면적 744㎟에 트랜지스터 집적도는 922억 개인데 반해 RTX 4090에 사용된 AD102 칩은 다이 608㎟, 트랜지스터 집적도 760억 개입니다. 둘 다 엄청난 수의 트랜지스터를 쌓아 올리긴 하지만 RTX 4090이 이전 버전인 RTX 3090 Ti(283억 개)의 두 배 이상인 것과 비교하면 미미한 수준입니다. 8nm 공정에서 4nm 공정으로 이동한 RTX 40 시리즈와 달리 RTX 50 시리즈는 같은 미세 공정을 사용하기 때문입니다. 엔비디아가 3nm 공정 대신 4nm 공정에 남기로 결정한 것은 비용 문제가 크게 작용한 것으로 보입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼는 가격이 꽤 비싸기 때문에 엔비디아는 RTX 30 시리즈에서도 8nm 공정에 만족한 바 있습니다. GPU는 꽤 덩치가 크기 때문에 비싼 최신 미세 공정 웨이퍼를 적용할 경우 제조 원가가 크게 오르기 때문입니다. 물론 반도체 미세 공정 자체가 한계에 도달하면서 발전 속도가 느려진 것 역시 무시할 수 없는 이유입니다. 엔비디아가 대안으로 내세운 것은 AI입니다. 엔비디아는 RTX 30 시리즈 이후 AI 기능을 갈수록 강조했는데, RTX 50 시리즈에서는 아예 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. 가장 중요한 AI 기능은 물론 DLSS4입니다. DLSS4는 그래픽 이미지 품질을 높이는 것은 물론 동시에 3개의 프레임을 생성하는 다중 프레임 생성(MFG)을 이용해 자원을 많이 소비하지 않으면서 부드러운 영상을 만들 수 있습니다. 검은 신화: 오공의 경우 4K에서 DLSS 제외 성능이 29프레임, DLSS 적용 성능이 243프레임으로 성능을 8배 정도 늘릴 수 있습니다. 다만 앞서 이야기한 것처럼 RTX 50 시리즈의 트랜지스터 집적도가 크게 높아지지 않았기 때문에 DLSS를 제외한 기본 성능은 큰 차이가 없습니다. FP32 기준 RTX 5090의 성능은 RTX 4090보다 27% 높아진 104.8TFLOPS이고 하위 모델들은 그보다 성능 향상 폭이 좁습니다. RTX 4090에서 기본 성능이 두 배 이상 높아진 것과 대조적입니다. 이 부분이 논쟁이 되고 있지만, 사실 앞으로 게임 그래픽과 성능의 중심은 결국 AI가 될 수밖에 게 사실입니다. 반도체 미세 공정의 한계로 다른 방법으로 성능을 높이기 어려워졌기 때문입니다. RTX 50 시리즈의 두 번째 특징은 그래픽을 만드는 핵심인 셰이더 자체에 AI 기능을 통합한 뉴럴 셰이더(Neural Shader)입니다. 기존 셰이더로 만든 그래픽을 AI를 이용해 이미지 품질을 높이고 프레임을 더 생성하게 만들 뿐 아니라 아예 렌더링 단계에서 AI로 성능과 품질을 높이는 기술입니다. 예를 들어 RTX 뉴럴 텍스처 압축(Neural Texture Compression) 기술을 사용하면 AI를 이용해 수천 장의 텍스처를 1분 안에 압축할 수 있습니다. 엔비디아의 주장에 의하면 VRAM을 7배나 아낄 수 있어 메모리 용량을 크게 늘리지 않고도 고해상도 텍스처를 처리할 수 있습니다. 사실적인 얼굴을 생성하는 뉴럴 페이스나 머리카락이나 피부를 더 사실적으로 보이게 하는 AI 기술을 그래픽에 접목한 기술입니다. 뉴럴 렌더링은 앞으로 그래픽 기술의 표준으로 자리 잡을 수도 있습니다. 마이크로소프트(MS)가 아예 다이렉트 X에 뉴럴 렌더링을 지원하기 위해 협동 벡터(cooperative vector) 기술을 포함시키겠다고 발표했기 때문입니다. 윈도우 OS를 위한 게임 API인 다이렉트 X에 뉴럴 랜더링이 들어가면 향후에는 AMD나 인텔 GPU에서도 이를 이용할 수 있게 될 것으로 보입니다. RTX 50 시리즈의 세 번째 특징은 AI 기술을 그래픽에만 적용하는 것이 아니라 게임 내 가상 캐릭터에도 적용한다는 것입니다. ACE(Avatar Cloud Engine)은 AI의 힘을 이용해 게임 내 등장하는 몬스터가 정해진 패턴이 아닌 학습을 통해 적절한 반응을 하도록 만들 수 있습니다. 이를 통해 게이머는 반복적이고 지루한 플레이에서 벗어날 수 있습니다. 다만 이렇게 AI를 게임의 여러 부분에서 활용하는 만큼 AI 연산 자원의 효율적 분배가 중요해지기 때문에 RTX 50 시리즈는 최초로 AI 관리 프로세서를 탑재했습니다. 앞으로 AI가 그래픽은 물론이고 게임의 모든 부분에서 핵심 요소로 자리 잡게 만들겠다는 엔비디아의 구상이 엿보이는 대목입니다. 이외에도 RTX 50 시리즈는 게임 내 폴리곤(3D 입체를 표현하는 데 사용하는 삼각형) 숫자를 5억 개까지 늘려주는 메가 지오메트리 기능이나 게임 반응 속도를 크게 줄여주는 리플렉스 2 기능 등을 포함시켰습니다. 그리고 AI 기능을 통해 성능을 높인 만큼 같은 성능을 기준으로 전력 소모와 발열량을 줄여 노트북 환경에서 더 유리할 것으로 생각됩니다. 현재 최신 미세 공정의 더딘 발전과 갈수록 비싸지는 웨이퍼 가격을 생각하면 아마 RTX 60 시리즈는 더 AI에 의존할 가능성이 높습니다. 물론 AI 기능을 적극 지원하지 않는 게임을 플레이하는 일부 소비자들은 불만을 품을 수 있습니다. 하지만 앞으로 나올 최신 게임이 대부분 AI 기능을 적극 활용할 것이라는 점을 생각하면 대세는 정해진 것과 다를 바 없습니다.

삼성전자와 LG전자가 새해부터 인공지능(AI) 기능을 담은 노트북 신제품으로 맞붙는다. 양사 모두 초저전력이면서 AI 기능 구동에 적합한 인텔의 최신 칩을 사용한 만큼 올 한 해 판매량을 놓고 치열한 경쟁을 펼칠 것으로 보인다. 삼성전자는 2일 국내 시장에 AI 기능을 탑재한 노트북 ‘갤럭시 북5 프로’를 출시한다고 1일 밝혔다. 갤럭시 북5 프로는 최대 47TOPS(1초당 최고 47조회 연산)의 신경망처리장치(NPU)를 지원하는 ‘인텔 코어 울트라 프로세서 시리즈2’(코드명 루나레이크)를 탑재했다. 루나레이크는 ‘인텔 코어 울트라 프로세서 시리즈1’(메테오레이크) 대비 절반 정도의 전력으로 동일한 성능을 발휘한다. 전력 대비 성능이 크게 좋아진 셈이다. 특히 갤럭시 북5 프로는 ‘AI 셀렉트’ 기능을 갤럭시 북 모델 최초로 탑재했다. AI 셀렉트 기능은 사용자가 화면 속 원하는 사진 위에 원을 그리면 해당 내용에 대한 정보를 즉시 검색해 준다. 사용자가 별도의 검색어 입력 없이도 손쉽게 정보를 얻을 수 있는 것이다. 또 삼성전자는 향후 갤럭시 북5 프로 업데이트를 통해 마이크로소프트의 ‘코파일럿+ PC’ 기능도 지원할 예정이다. 이 기능은 사용자가 작성 중인 문서 내용을 분석해 관련 정보나 추천 문구를 제공해 문서 작성을 돕거나 파워포인트에서 슬라이드 디자인이나 콘텐츠 구성을 제안해준다. 갤럭시 북5 프로는 40.6cm(16인치), 35.6cm(14인치) 두 가지 모델로, 그레이·실버 2가지 색상으로 출시된다. LG전자는 오는 7일 미국에서 개막하는 세계 최대 가전·IT 전시회 ‘CES 2025’에서 AI를 탑재한 프리미엄 노트북 2025년형 ‘LG 그램’ 라인업을 공개한다. 같은 날 동시에 국내 시장에도 출시한다. 2025년형 LG 그램은 갤럭시 북5 프로와 같이 루나레이크를 탑재했다. LG전자에 따르면 이번 제품은 온디바이스 및 클라우드형 AI 서비스를 모두 제공하는 ‘멀티 AI’ 기능을 제공하는 게 특징이다. 먼저 온디바이스 AI(기기 자체에 탑재된 AI 모델)인 ‘그램 챗 온디바이스’는 고객의 PC 사용 기록이나 저장된 파일을 기반으로 네트워크 연결 없이 노트북 내에서 AI 연산을 수행한다. 클라우드형 AI인 ‘그램 챗 클라우드’는 네트워크에 연결해 오픈AI의 새모델 GPT-4o를 기반으로 고차원 문제에도 적절한 답을 준다. 2025년형 LG 그램을 구매한 고객은 그램 챗 클라우드를 1년간 무료로 이용할 수 있다.

현재 인텔은 창립 이후 반세기 만에 최대 위기를 맞이하고 있습니다. 2021년 인텔로 복귀하며 야심 찬 IDM 2.0 계획을 발표했던 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 역대급 손실과 함께 인텔을 떠났고 그가 추진한 많은 사업들은 진행 여부가 불투명해진 상황입니다. 현재 인텔은 본업인 CPU 사업에서 경쟁력을 잃었고 신규로 진입한 인공지능(AI)나 파운드리, 그래픽 카드 사업도 부진한 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 2세대 독립 그래픽 카드인 인텔 아크 B500 시리즈를 공개했습니다. 코드네임 배틀메이지(Battlemage) GPU는 Xe 2 아키텍처를 적용한 GPU로 인텔 아크 B580과 B570 두 가지 제품으로 출시됐습니다. 두 제품 모두 BMG-G21 GPU를 이용한 것으로 B570는 B580에서 일부 유닛을 제외한 보급형 제품입니다. BMG-G21 GPU는 TSMC의 5㎚(나노미터) 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 집적도는 196억개이며 반도체 다이(die) 사이즈는 272㎟입니다. 반도체 집적도와 성능면에서 엔비디아의 보급형 그래픽 카드인 지포스 RTX 4060을 경쟁 상대로 설정한 것으로 보이는데, 인텔은 아크 B580의 게임 성능이 RTX 4060보다 10% 정도 빠르다고 주장합니다. 하지만 인텔의 1세대 아크 그래픽 카드는 판매량이 미미한 것으로 알려져 있습니다. 이때도 인텔은 아크 A770/750의 가격 대비 그래픽 성능이 지포스 RTX 3060보다 뛰어나다고 주장했지만, 시장에서 반응은 좋지 않았습니다. 게임 호환성이 떨어져 프레임이 안정적으로 유지되지 못하거나 오래된 게임에서 성능이 제대로 나오지 않았기 때문입니다. 더구나 전기도 많이 먹었습니다. 이를 의식한 탓인지 2세대인 아크 B580은 미세공정을 개선하면서도 트랜지스터 숫자를 줄이고, 미세 공정과 아키텍처를 개선해서 아크 A750보다 전력 소모는 줄이고 성능은 24% 정도 개선했습니다. 가격도 B580이 249달러, B570이 219달러로 출시가 기준 RTX 4060보다 저렴합니다. 순수 연산 능력은 FP32 기준 14.6TFLOPS로 RTX 4060과 거의 비슷합니다. 다만 5㎚ 공정으로 제조한 B580의 전력 소모는 TSMC의 4㎚ 공정을 사용한 RTX 4060보다 훨씬 많은 편입니다. 게임에서의 실제 체감 성능은 여전히 열세로 예상되는 상황에서 상대적으로 구형인 TSMC의 5㎚ 공정을 선택해 가격을 낮춘 전략이 효과를 볼 수 있을지 주목됩니다. 현재 AI 하드웨어 분야의 절대 강자인 엔비디아에 대응하기 위해 인텔은 AI 성능에도 공을 들였습니다. AI 게임 이미지 품질 향상 및 성능 향상 기능인 XeSS 역시 2세대로 업그레이드되면서 엔비디아의 게임 AI 성능 향상 기술인 DLSS를 추격하고 있습니다. 인텔은 DLSS처럼 해상도를 높이는 XeSS SR(Super Resolution) 기능과 프레임을 높이는 XeSS FG(Frame Generation)를 통해 게임 성능을 2.8배에서 3.9배까지 올릴 수 있다고 주장했습니다. 추가로 더 흥미로운 기능은 게임 반응 속도를 높이는 XeSS LL(Low Latency)으로 반응 속도가 중요한 FPS 게임 등에서 유용한 기능으로 보입니다. 아크 B580의 AI 엔진인 XMX AI 엔진은 게임에서만 활용되는 것이 아닙니다. 인텔은 생성형 AI에도 XMX AI 엔진을 사용할 수 있다고 강조했습니다. AI 성능은 FP 16 기준 117TFLOPS이고 INT8 기준으로 233TOPS로 수치상으로 보면 한 단계 상위 GPU인 RTX 4070과 비슷한 수준입니다. 소비자들은 아크 B580을 이용해 자신의 컴퓨터로 직접 생성형 AI를 통해 이미지, 영상, 언어 등을 생성할 수 있습니다. 물론 게임과 마찬가지로 AI 생태계 역시 엔비디아 GPU에 최적화되어 있어 실제로 주장한 수준으로 성능이 나올지는 의문이지만, 게임용 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 독점이 매우 강해 파고들기 쉽지 않은 만큼 AI 연산 목적으로 틈새시장을 노리는 것도 합리적인 선택일지 모릅니다. 다만 이런 노력에도 불구하고 아크 B580/570의 판매량이 신통치 않다면 그래픽 카드 시장에서 인텔의 미래는 상당히 불투명해질 것으로 보입니다. 최근 인텔은 대규모 해고 계획과 비용 절감 계획을 발표하고 실행에 옮기는 중입니다. 그런 와중에 적자가 나는 그래픽 카드 사업을 계속 유지할 여력이 될지 의구심이 커지고 있습니다. 인텔 아크 B580/570의 성패에 인텔 그래픽 카드 사업의 생사가 걸려있다고 해도 과언이 아닌 상황에서 출시 후 시장의 반응이 궁금합니다.

현재 인텔은 창립 이후 반세기 만에 최대 위기를 맞이하고 있습니다. 2021년 인텔로 복귀하며 야심 찬 IDM 2.0 계획을 발표했던 팻 겔싱어 인텔 최고경영자(CEO)는 역대급 손실과 함께 인텔을 떠났고 그가 추진한 많은 사업들은 진행 여부가 불투명해진 상황입니다. 현재 인텔은 본업인 CPU 사업에서 경쟁력을 잃었고 신규로 진입한 인공지능(AI)나 파운드리, 그래픽 카드 사업도 부진한 상황입니다. 이런 상황에서 인텔은 2세대 독립 그래픽 카드인 인텔 아크 B500 시리즈를 공개했습니다. 코드네임 배틀메이지(Battlemage) GPU는 Xe 2 아키텍처를 적용한 GPU로 인텔 아크 B580과 B570 두 가지 제품으로 출시됐습니다. 두 제품 모두 BMG-G21 GPU를 이용한 것으로 B570는 B580에서 일부 유닛을 제외한 보급형 제품입니다. BMG-G21 GPU는 TSMC의 5㎚(나노미터) 공정으로 제조되었는데, 트랜지스터 집적도는 196억개이며 반도체 다이(die) 사이즈는 272㎟입니다. 반도체 집적도와 성능면에서 엔비디아의 보급형 그래픽 카드인 지포스 RTX 4060을 경쟁 상대로 설정한 것으로 보이는데, 인텔은 아크 B580의 게임 성능이 RTX 4060보다 10% 정도 빠르다고 주장합니다. 하지만 인텔의 1세대 아크 그래픽 카드는 판매량이 미미한 것으로 알려져 있습니다. 이때도 인텔은 아크 A770/750의 가격 대비 그래픽 성능이 지포스 RTX 3060보다 뛰어나다고 주장했지만, 시장에서 반응은 좋지 않았습니다. 게임 호환성이 떨어져 프레임이 안정적으로 유지되지 못하거나 오래된 게임에서 성능이 제대로 나오지 않았기 때문입니다. 더구나 전기도 많이 먹었습니다. 이를 의식한 탓인지 2세대인 아크 B580은 미세공정을 개선하면서도 트랜지스터 숫자를 줄이고, 미세 공정과 아키텍처를 개선해서 아크 A750보다 전력 소모는 줄이고 성능은 24% 정도 개선했습니다. 가격도 B580이 249달러, B570이 219달러로 출시가 기준 RTX 4060보다 저렴합니다. 순수 연산 능력은 FP32 기준 14.6TFLOPS로 RTX 4060과 거의 비슷합니다. 다만 5㎚ 공정으로 제조한 B580의 전력 소모는 TSMC의 4㎚ 공정을 사용한 RTX 4060보다 훨씬 많은 편입니다. 게임에서의 실제 체감 성능은 여전히 열세로 예상되는 상황에서 상대적으로 구형인 TSMC의 5㎚ 공정을 선택해 가격을 낮춘 전략이 효과를 볼 수 있을지 주목됩니다. 현재 AI 하드웨어 분야의 절대 강자인 엔비디아에 대응하기 위해 인텔은 AI 성능에도 공을 들였습니다. AI 게임 이미지 품질 향상 및 성능 향상 기능인 XeSS 역시 2세대로 업그레이드되면서 엔비디아의 게임 AI 성능 향상 기술인 DLSS를 추격하고 있습니다. 인텔은 DLSS처럼 해상도를 높이는 XeSS SR(Super Resolution) 기능과 프레임을 높이는 XeSS FG(Frame Generation)를 통해 게임 성능을 2.8배에서 3.9배까지 올릴 수 있다고 주장했습니다. 추가로 더 흥미로운 기능은 게임 반응 속도를 높이는 XeSS LL(Low Latency)으로 반응 속도가 중요한 FPS 게임 등에서 유용한 기능으로 보입니다. 아크 B580의 AI 엔진인 XMX AI 엔진은 게임에서만 활용되는 것이 아닙니다. 인텔은 생성형 AI에도 XMX AI 엔진을 사용할 수 있다고 강조했습니다. AI 성능은 FP 16 기준 117TFLOPS이고 INT8 기준으로 233TOPS로 수치상으로 보면 한 단계 상위 GPU인 RTX 4070과 비슷한 수준입니다. 소비자들은 아크 B580을 이용해 자신의 컴퓨터로 직접 생성형 AI를 통해 이미지, 영상, 언어 등을 생성할 수 있습니다. 물론 게임과 마찬가지로 AI 생태계 역시 엔비디아 GPU에 최적화되어 있어 실제로 주장한 수준으로 성능이 나올지는 의문이지만, 게임용 그래픽 카드 시장에서 엔비디아의 독점이 매우 강해 파고들기 쉽지 않은 만큼 AI 연산 목적으로 틈새시장을 노리는 것도 합리적인 선택일지 모릅니다. 다만 이런 노력에도 불구하고 아크 B580/570의 판매량이 신통치 않다면 그래픽 카드 시장에서 인텔의 미래는 상당히 불투명해질 것으로 보입니다. 최근 인텔은 대규모 해고 계획과 비용 절감 계획을 발표하고 실행에 옮기는 중입니다. 그런 와중에 적자가 나는 그래픽 카드 사업을 계속 유지할 여력이 될지 의구심이 커지고 있습니다. 인텔 아크 B580/570의 성패에 인텔 그래픽 카드 사업의 생사가 걸려있다고 해도 과언이 아닌 상황에서 출시 후 시장의 반응이 궁금합니다.

데이터 분석용 클라우드와 특허도 든든한 자산 제주에 본사를 둔 네피리티가 AI와 클라우드 기반 기술로 데이터 분석부터 솔루션 개발까지 ‘엔드 투 엔드(End-to-End)’ 자동화를 구현하며 에너지ㆍ교통ㆍ미디어ㆍ헬스 등 다양한 산업군의 요구에 맞는 맞춤형 AI 솔루션을 제공하고 있다고 밝혔다. 또한 최근 출시된 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술을 활용한 데이터 분석 솔루션이 시장의 반향을 불러일으키면서 이 솔루션을 개발한 네피리티(대표 강익선)를 향한 인공지능(AI) 업계의 관심도 빠르게 증가하고 있다. 이러한 네피리티의 기술력의 정점에는 RAG가 있다. 최근 선보인 RAG을 활용한 이커머스 솔루션은 실시간으로 대규모 데이터를 검색하고, 최적화된 답변을 생성한다. 기업의 데이터 분석 정확도와 응답 속도를 대폭 향상시켜주며, 고객 질문에 최적화된 맞춤형 답변을 제공한다. AutoML 클라우드 인프라도 네피리티를 상징한다. AutoML 플랫폼을 기반으로 데이터 모델 학습, 튜닝, 배포까지 전 과정을 자동화해 AI 솔루션 개발의 효율성을 극대화했다. 이 시스템은 고성능 GPU 서버를 활용하며 대규모 데이터를 신속하게 처리할 수 있도록 설계됐다. MLOps(Machine Learning Operations) 통합도 네피리티 기술력의 단면이다. AI 모델 학습과 최신화를 자동화해 데이터 분석과 운영의 효율성을 보장한다. 이 기술을 통해 기업들은 데이터 처리와 모델 배포의 일관성을 유지하며, 운영비용 절감 효과를 경험하고 있다. 이같은 기술력과 솔루션을 회사가 보유한 특허들이 뒷받침하고 있다. ‘생성형 인공지능 기반의 쇼핑몰 자동 응답 서비스 제공 방법 및 컴퓨터에서 독출 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램’ 특허는 쇼핑몰 데이터를 기반으로 고객 응답을 최적화하는데 활용됐다. ‘인터넷 쇼핑몰의 자동 응답 서비스를 위한 데이터 구축 방법 및 컴퓨터에서 독출 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램’ 특허는 비정형 데이터를 활용한 고객 응대 최적화 기술로 인터넷 쇼핑몰 자동 응답 데이터 구축의 거름이 됐다. 무엇보다 현재의 네피리티를 있게 한 토대는 클라우드 기반 데이터 분석 인프라다. 다양한 산업군에서 발생하는 대규모 데이터를 안정적으로 처리할 수 있도록 해준다. TTA 인증을 획득한 이 인프라는 보안성과 신뢰성을 보장하며 RAGaaS(RAG as a Service) 모델을 통해 데이터 검색과 분석, 모델 배포까지 통합적으로 관리할 수 있다. 네피리티는 RAG 기술이 앞으로도 광범위하게 활용될 것으로 기대하고 있다. 이커머스를 넘어 의료ㆍ금융 등의 분야에서도 데이터를 기반으로 한 정확한 예측과 자동화를 지원, 데이터 분석 시장에서 기술력 기반의 경쟁력을 강화하고 있다. 강익선 네피리티 대표는 “RAG 기술 기반의 클라우드 서비스는 데이터 검색, 분석, 응답 속도 최적화를 통해 비즈니스 혁신이 가능하다”며, “AI와 클라우드의 완벽한 융합은 데이터 모델링과 관리의 모든 과정을 자동화해 기업 운영의 효율성을 극대화해준다”고 말했다. 이어 “네피리티의 RAG 기반 기술은 데이터 분석의 미래를 열어가며 다른 회사와 협력을 통해 기술 생태계를 확장하는 데 기여할 것”이라고 덧붙였다. 이 회사는 앞으로 3년간 7억원 이상의 기술 개발 투자로 데이터 분석 모델링과 고객 서비스 자동화 등 다양한 분야로 사업을 확장할 계획이다. 이와 함께 API 개발 및 패키징을 통해 솔루션 판매 모델을 강화하고 다양한 비즈니스 환경에 적용 가능한 솔루션도 꾸준히 개발해 나가기로 했다. 네피리티는 AI 기술 선도 기업으로서 지속적인 기술 혁신을 통해 성장을 도모하고 있으며, 클라우드와 AI 기술을 결합한 AIaaS(AI as a Service) 서비스를 통해 기업과 개인에게 효율적인 AI 활용 환경을 제공할 예정이다. 최근 선보인 이커머스 솔루션으로 판매자와 소비자 간의 소통을 혁신하고 고객 경험을 개선하는 한편, 보안 솔루션을 통해 디지털 환경에서의 안전성을 강화하며 신뢰의 토대를 확보하고 있다. 강 대표와 회사 구성원들은 이같이 다양한 기술 개발과 서비스 출시를 기반으로 관련 시장 내 입지를 차근차근 확대해가면 회사의 발전은 필연적으로 뒤따라올 것으로 확신하고 있다.

- AI 에이전트로 개인화된 상담 실현… 상담사-AI 에이전트 동시 대응으로 한 번에 최대 30명까지 응대 가능- AI 응답 성공률 95%, 고객 만족도 93%... 6개 기업과 계약 체결 이어 해외에서 영어 버전도 운영 인공지능 기업 페르소나에이아이(페르소나AI)는 인공지능 컨택센터(AICC)에 AI 에이전트를 더한 ‘GEN AICC’(생성형 AICC)를 앞세워 사업 확장에 속도를 높인다고 2일 밝혔다. GEN AICC는 AICC 솔루션에 AI 에이전트를 적용해 고객 맞춤형 커뮤니케이션 경험을 제공한다. AI 에이전트가 고객의 성향과 상담 내역 등을 바탕으로 맞춤형 응대를 진행함으로써 짧은 시간 안에 단순 반복 업무를 정확하게 처리하며 24시간 운영이 가능하다. 기존 상담센터는 상담사가 하루 동안 처리한 전화(콜) 수로 평가받거나 정해진 상담 수를 채워야만 하는 구조로 상담 품질이 떨어질 수밖에 없었다. 단순 반복 업무가 많고 감정노동에 시달린다는 점 역시 문제였다. AICC 도입이 반드시 고객 만족으로 이어지지도 않았다. 대부분의 고객이 첫 통화에서 문제를 해결하지 못했고, AI 응답 성공률은 58% 수준에 불과했다. 페르소나AI는 AI와 상담사가 하이브리드로 대응하는 HICC(Hybrid+AICC)를 실현함으로써 해답을 찾았다. 핵심은 원천 AI 엔진을 활용한 개인화된 AI 에이전트로, 고객의 지난 상담 내역을 바탕으로 요구사항을 빠르게 인식하고 처리한다. 이에 따라 정확한 고객 파악과 대응이 가능해지면서 AI 응답 성공률은 95%, 고객 만족도는 93%로 끌어올렸다. 상담사는 AI 에이전트와 함께 응대하는 방식으로 한 번에 최대 30명의 고객까지 대응할 수 있다. 또한 단순 반복 상담이 줄어들면서 심화 상담을 중점 처리할 수 있는 환경이 조성된다. AI와 상담사가 공존하며 상담의 효율성과 품질을 모두 높일 수 있게 된 것이다. 여기에 AI 필터링으로 폭언 및 욕설을 차단해 감정노동 문제까지 해결했다. 나아가 HICC에 가상 GPU를 연계하고 서비스 직관성을 높여, 고가의 GPU나 MLOps(AI모델 운영) 전문가 없이 고품질의 HICC를 운영할 수 있도록 했다. 사용량 기반 과금으로 비용 부담도 절감했다. 페르소나AI는 AI 업계의 화두인 AI 에이전트를 AICC 분야에 선도 적용함으로써 기업의 대고객 커뮤니케이션 수준을 제고함과 동시에 AICC 시장을 이끌어간다는 계획이다. 이미 국내외 6개 기업과 GEN AICC 공급 계약을 체결했으며, 콜센터 산업이 활발한 필리핀에서도 영어 버전 GEN AICC 테스트를 성공적으로 마쳤다. 유승재 페르소나AI 대표는 “AI 에이전트를 적용한 GEN AICC는 단순 콜센터 개념이 아니라 완전히 새로운 커뮤니케이션 패러다임”이라며 “GEN AICC를 통해 기업, 상담사, 고객 모두의 만족을 실현할 것”이라고 말했다.

인공지능 모델과 운영까지 통합 관리 가능한 MLOps 플랫폼으로 AI기술 상용화 도모 대규모 언어모델(LLM)과 생성형 AI를 포함한 각종 인공지능 기술의 비약적인 발전에 따라, AI 기술을 활용 및 운영하는 역량은 현대 비즈니스의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이러한 추세에 발맞추어, 비전문가도 손쉽게 AI 기술을 활용하고자 하는 니즈가 점차 확대되고 있다. 이러한 상황 속, 인공지능 전문기업 와이즈넛(대표 강용성)은 과학기술정보통신부 주관 SW컴퓨팅산업원천기술개발 사업 중 ‘머신러닝 개발 전주기를 연결하고 쉽게 사용할 수 있는 자동화 MLOps 플랫폼 기술 개발’ 과제의 주관기관으로서 3차년도 개발을 완료했다고 20일 밝혔다. 2025년까지 총 4년에 걸쳐 진행되는 본 연구는 전문가뿐만 아니라 비전문가도 손쉽게 인공지능 모델을 활용할 수 있는 MLOps 플랫폼 구축을 최종 목표로 한다. MLOps(Machine Learning Operations)는 인공지능 개발과 운영 과정에서 소요되는 데이터 수집 및 분석, 모델 학습, 배포, 운영 모니터링 등 전 과정을 통합 관리하는 기술 플랫폼으로, AI 기술 활용 효과를 극대화하는 핵심 기술로서 주목받고 있다. 특히, 이번 3차년도는 지난 1~2차년도에 개발된 DataOps(데이터옵스) 플랫폼을 기반으로 다양한 범용 데이터와 공공데이터를 수집하고 관리하는 기술을 지자체의 관광 정보 및 의료기관 정보 분석에 실증하는 데에 집중했으며, 이를 통해 사용자가 손쉽게 AI 학습 파이프라인을 제작하고 실행할 수 있도록 사용자 친화적 인터페이스로 설계한 것이 특징이다. 또한, 고성능의 효율적인 컴퓨팅 환경을 위한 검증도 성공적으로 마쳤는데, AutoML 기술과 GPU 클러스터링 기술을 탑재하여 MLOps 플랫폼 고도화를 진행함으로써 사용자가 빠르고 간편하게 고성능 AI모델을 개발하고 다수의 GPU 인프라를 효율적으로 활용할 수 있도록 했다. 이를 통해, 실시간 데이터 반영과 AI모델 성능을 지속적으로 개선하는 개발에 속도를 내고 있으며, 제조/ 의료/ 미디어 등 이후 더욱 다양한 산업에서 AI기술의 빠른 도입과 적용이 가능할 수 있도록 실증을 확대해 나갈 예정이다. 강용성 대표는 “우리가 목표하는 MLOps플랫폼은 AI모델 개발의 진입 장벽을 낮춤으로써, 현재와는 비교할 수 없을 정도로 AI상용화에 큰 변화를 가져올 것으로 기대하고 있다”라며, “와이즈넛은 이러한 변화의 중심에서 기업의 경쟁력 향상과 혁신적 비즈니스 모델 창출을 위해, 최신의 생성형AI와 초대규모 언어모델을 접목한 LLMOps로의 확장을 통한 최적의 AI접근 방식을 제공해 나갈 수 있도록 더욱 연구에 매진할 것”이라고 말했다.

인텔이 코어 울트라 프로세서 2세대(코어 울트라 200V, 코드명 루나 레이크, 이하 루나 레이크)를 정식 출시한다고 발표했습니다. 코어 울트라 200V는 노트북과 태블릿을 위한 모바일 프로세서로 이번 달부터 이를 탑재한 노트북을 각 제조사에서 판매할 예정입니다. 인텔은 루나 레이크에서 전력 효율을 높이는 데 초점을 맞췄습니다. 심지어 코어 숫자도 8개로 이전보다 4개나 줄였습니다. 그동안 CPU 제조사들은 새로운 CPU가 나올 때마다 성능을 높이기 위해 코어 숫자를 늘려 왔습니다. 코어 한 개의 성능을 높이기 어려워지자 더 많은 코어를 탑재하는 방법으로 성능을 높인 것입니다. 하지만 전력 소모가 많아지고 정작 일반적인 작업에서는 거의 사용되지 않는 코어가 늘어나 배터리 지속 시간만 짧아지는 문제가 있었습니다. 따라서 인텔은 8-17W TDP의 저전력 CPU에서 코어 숫자를 전작보다 4개 줄인 8개로 조정했습니다. 다만 고성능 P코어의 숫자를 2개에서 4개로 늘리고 저전력 E코어 숫자를 4개로 줄였기 때문에 사용자가 주로 체감하는 싱글 스레드 성능은 크게 높였습니다. 여기에 루나 레이크에 쓰인 라이언 코브 P코어는 전 세대 대비 14%, 스카이몬트 E코어는 전 세대 대비 68%의 성능 향상(IPC 기준)이 있습니다. 따라서 IPC 성능 향상이 없었던 전작인 메테오 레이크보다 높은 싱글 스레드 성능을 기대할 수 있습니다. 인텔은 루나 레이크가 세상에서 가장 빠른 CPU 코어를 지녔다고 주장했습니다. 물론 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300 역시 성능을 높였기 때문에 막상막하의 대결이 예상됩니다. 인텔 발표에 따르면 루나 레이크가 라이젠 AI 300 시리즈보다 싱글 스레드 기준 3-33% 정도 빠르지만, 정확한 비교는 벤치마크를 통해 가려질 것입니다. 다만 라이젠 AI 300은 12코어 24스레드이기 때문에 8코어 12스레드인 루나 레이크와 비교해 멀티 스레드 성능은 상당히 앞설 것으로 예상됩니다. 그럼에도 인텔이 이렇게 코어 숫자를 줄인 건 역시 전력 소모를 줄이기 위한 복안으로 생각됩니다. CPU가 먹는 전력만 줄인 게 아니라 프로세서 패키징과 다른 부분에서의 전력 소모도 줄여 전체적인 전력 대 성능비가 두 배까지 높아졌습니다. 덕분에 같은 조건에서 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300은 물론 Arm 아키텍처 기반인 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트보다 루나 레이크의 배터리 시간이 훨씬 길다는 게 인텔의 설명입니다. 인텔은 이번 발표에서 Arm 계열 프로세서가 배터리 시간이 길다는 신화를 깨뜨렸다(battery life Myth busted)고 자신 있게 발표했습니다. 전력 사용량이 줄어들면 배터리 시간만 길어지는 게 아니라 발열도 함께 줄어 더 얇고 가벼운 태블릿과 노트북을 만들 수 있습니다. 여기에 16GB 혹은 32GB 메모리까지 CPU와 함께 패키징하고 와이파이 7과 썬더볼트 4, USB 2/3, 블루투스 5.4까지 내장해 더 얇고 가벼운 제품을 만드는 데 유리할 것으로 보입니다. 하지만 전력 소모 감소만이 루나 레이크의 장점은 아닙니다. 루나 레이크의 내장 GPU는 전 세대 대비 30%의 성능 향상을 달성했습니다. 그런데 이는 공교롭게도 라이젠 AI 300이 주장한 것과 거의 비슷한 수준입니다. 다만 인텔은 몇몇 게임의 벤치마크 결과를 토대로 루나 레이크가 16% 정도 빠르다고 주장했습니다. 인공지능 기술인 XeSS를 적용하면 더 빠르다고 설명도 덧붙였습니다. 누가 더 빠른지는 결국 실제 제품 벤치마크를 통해 알아봐야 하겠지만, 루나 레이크는 한 가지 더 비장의 무기를 가지고 있습니다. 바로 메모리 대기 시간인 레이턴시를 40%나 줄인 LPDDR5X-8533 메모리입니다. 내장 GPU는 CPU와 메모리를 공유하는 만큼 빠른 메모리는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 여담이지만, 노트북 시장에 새로 도전장을 내민 스냅드래곤 X 엘리트의 경우 x86 게임 호환성이 낮은 점을 의식했는지 아예 GPU에는 큰 힘을 쏟지 않았습니다. 그런 만큼 게임도 생각이 있는 소비자의 경우 자연스럽게 인텔과 AMD로 선택이 몰릴 것으로 보입니다. 마지막 무기는 AI입니다. 루나 레이크의 합계 인공지능 연산 능력은 120TOPS인데, 67TOPS는 GPU, 48TOPS는 NPU, 5TOPS는 CPU에서 나옵니다. 주로 사용하는 NPU는 마이크로소프트 코파일럿 +를 구동하는 데 필요한 40TOPS의 성능을 약간 넘는 수준으로, 노트북 시장에서 주요 경쟁 상대인 AMD의 50TOPS와 큰 차이는 없습니다. 그래도 조금이라도 경쟁사가 높은 게 신경 쓰였는지, 공개 행사에서는 스냅드래곤 X 엘리트와 주로 비교한 점이 흥미롭습니다. 저전력, 고성능 GPU, 이전보다 더 강화된 AI 연산 능력으로 무장한 루나 레이크가 올해 하반기 노트북 시장에서 좋은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

인텔이 코어 울트라 프로세서 2세대(코어 울트라 200V, 코드명 루나 레이크, 이하 루나 레이크)를 정식 출시한다고 발표했습니다. 코어 울트라 200V는 노트북과 태블릿을 위한 모바일 프로세서로 이번 달부터 이를 탑재한 노트북을 각 제조사에서 판매할 예정입니다. 인텔은 루나 레이크에서 전력 효율을 높이는 데 초점을 맞췄습니다. 심지어 코어 숫자도 8개로 이전보다 4개나 줄였습니다. 그동안 CPU 제조사들은 새로운 CPU가 나올 때마다 성능을 높이기 위해 코어 숫자를 늘려 왔습니다. 코어 한 개의 성능을 높이기 어려워지자 더 많은 코어를 탑재하는 방법으로 성능을 높인 것입니다. 하지만 전력 소모가 많아지고 정작 일반적인 작업에서는 거의 사용되지 않는 코어가 늘어나 배터리 지속 시간만 짧아지는 문제가 있었습니다. 따라서 인텔은 8-17W TDP의 저전력 CPU에서 코어 숫자를 전작보다 4개 줄인 8개로 조정했습니다. 다만 고성능 P코어의 숫자를 2개에서 4개로 늘리고 저전력 E코어 숫자를 4개로 줄였기 때문에 사용자가 주로 체감하는 싱글 스레드 성능은 크게 높였습니다. 여기에 루나 레이크에 쓰인 라이언 코브 P코어는 전 세대 대비 14%, 스카이몬트 E코어는 전 세대 대비 68%의 성능 향상(IPC 기준)이 있습니다. 따라서 IPC 성능 향상이 없었던 전작인 메테오 레이크보다 높은 싱글 스레드 성능을 기대할 수 있습니다. 인텔은 루나 레이크가 세상에서 가장 빠른 CPU 코어를 지녔다고 주장했습니다. 물론 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300 역시 성능을 높였기 때문에 막상막하의 대결이 예상됩니다. 인텔 발표에 따르면 루나 레이크가 라이젠 AI 300 시리즈보다 싱글 스레드 기준 3-33% 정도 빠르지만, 정확한 비교는 벤치마크를 통해 가려질 것입니다. 다만 라이젠 AI 300은 12코어 24스레드이기 때문에 8코어 12스레드인 루나 레이크와 비교해 멀티 스레드 성능은 상당히 앞설 것으로 예상됩니다. 그럼에도 인텔이 이렇게 코어 숫자를 줄인 건 역시 전력 소모를 줄이기 위한 복안으로 생각됩니다. CPU가 먹는 전력만 줄인 게 아니라 프로세서 패키징과 다른 부분에서의 전력 소모도 줄여 전체적인 전력 대 성능비가 두 배까지 높아졌습니다. 덕분에 같은 조건에서 경쟁자인 AMD 라이젠 AI 300은 물론 Arm 아키텍처 기반인 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트보다 루나 레이크의 배터리 시간이 훨씬 길다는 게 인텔의 설명입니다. 인텔은 이번 발표에서 Arm 계열 프로세서가 배터리 시간이 길다는 신화를 깨뜨렸다(battery life Myth busted)고 자신 있게 발표했습니다. 전력 사용량이 줄어들면 배터리 시간만 길어지는 게 아니라 발열도 함께 줄어 더 얇고 가벼운 태블릿과 노트북을 만들 수 있습니다. 여기에 16GB 혹은 32GB 메모리까지 CPU와 함께 패키징하고 와이파이 7과 썬더볼트 4, USB 2/3, 블루투스 5.4까지 내장해 더 얇고 가벼운 제품을 만드는 데 유리할 것으로 보입니다. 하지만 전력 소모 감소만이 루나 레이크의 장점은 아닙니다. 루나 레이크의 내장 GPU는 전 세대 대비 30%의 성능 향상을 달성했습니다. 그런데 이는 공교롭게도 라이젠 AI 300이 주장한 것과 거의 비슷한 수준입니다. 다만 인텔은 몇몇 게임의 벤치마크 결과를 토대로 루나 레이크가 16% 정도 빠르다고 주장했습니다. 인공지능 기술인 XeSS를 적용하면 더 빠르다고 설명도 덧붙였습니다. 누가 더 빠른지는 결국 실제 제품 벤치마크를 통해 알아봐야 하겠지만, 루나 레이크는 한 가지 더 비장의 무기를 가지고 있습니다. 바로 메모리 대기 시간인 레이턴시를 40%나 줄인 LPDDR5X-8533 메모리입니다. 내장 GPU는 CPU와 메모리를 공유하는 만큼 빠른 메모리는 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 여담이지만, 노트북 시장에 새로 도전장을 내민 스냅드래곤 X 엘리트의 경우 x86 게임 호환성이 낮은 점을 의식했는지 아예 GPU에는 큰 힘을 쏟지 않았습니다. 그런 만큼 게임도 생각이 있는 소비자의 경우 자연스럽게 인텔과 AMD로 선택이 몰릴 것으로 보입니다. 마지막 무기는 AI입니다. 루나 레이크의 합계 인공지능 연산 능력은 120TOPS인데, 67TOPS는 GPU, 48TOPS는 NPU, 5TOPS는 CPU에서 나옵니다. 주로 사용하는 NPU는 마이크로소프트 코파일럿 +를 구동하는 데 필요한 40TOPS의 성능을 약간 넘는 수준으로, 노트북 시장에서 주요 경쟁 상대인 AMD의 50TOPS와 큰 차이는 없습니다. 그래도 조금이라도 경쟁사가 높은 게 신경 쓰였는지, 공개 행사에서는 스냅드래곤 X 엘리트와 주로 비교한 점이 흥미롭습니다. 저전력, 고성능 GPU, 이전보다 더 강화된 AI 연산 능력으로 무장한 루나 레이크가 올해 하반기 노트북 시장에서 좋은 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다.

지구 생태계는 인간 때문에 몸살을 앓고 있습니다. 서식지를 파괴하고 도로를 내어 생활권을 조각내고, 환경을 오염시키거나 혹은 바꿔서 살기 힘들게 만들고 있습니다. 여기에 우연히 혹은 의도적으로 외부에서 들어온 침입종까지 토종 생태계를 파괴하는 골칫거리로 등장했습니다. 이런 외래 침입종 중 하나가 바로 붉은불개미(RIFA, Red Imported Fire Ant, 학명 Solenopsis invicta)입니다. 붉은불개미는 본래 남미에서 살던 개미로 우연히 1930년대부터 미국과 유럽, 아시아 지역으로 퍼지면서 골칫거리가 되고 있습니다. 붉은불개미는 이름처럼 매우 공격적인 개미로 자신과 크기가 비슷한 곤충은 물론이고 자신보다 훨씬 큰 양서류나 파충류, 새까지 강한 독으로 공격해 사냥합니다. 따라서 토종 곤충과 절지동물은 물론이고 소형 동물까지 초토화되는 심각한 문제를 일으킵니다. 사실 붉은불개미의 가장 큰 문제는 생태계에만 위험한 게 아니라 사람에게도 위험하다는 것입니다. 붉은불개미 독에 쏘이면 심한 통증과 가려움증을 유발할 뿐 아니라 심한 경우 사망할 수도 있습니다. 붉은불개미는 세계자연보호연맹(IUCN)이 지정한 세계 100대 악성 침입 외래종으로 아직 침입하지 않은 국가에서는 철저한 방역을 통해 침입을 막으려고 노력하고 있습니다. 다행히 아직 붉은불개미가 침입하지 않은 우리나라 역시 2018년 부산항에서 처음 보고된 후 몇 차례 침입 시도가 있어 이를 막기 위해 안간힘을 썼던 일이 있습니다. 하지만 이미 침입한 후 자리를 잡은 붉은불개미는 박멸이 매우 어려운 것으로 알려져 있습니다. 토종 개미와 쉽게 구분되지도 않고 여기저기 개미굴을 지어 번식하기 때문에 일일이 찾아서 제거하기 힘듭니다. 그냥 두면 생태계와 사람에 모두 위험하기 때문에 현재도 사람이 직접 개미굴을 찾고 살충제로 제거하는 작업이 진행되고 있습니다. 브라질과 중국의 과학자들은 이 작업을 더 안전하고 효과적으로 수행하기 위해 로봇 개와 인공지능 이미지 인식 기술을 사용했습니다. 브라질 고이아스 주립대학과 중국 내 여러 기관의 연구팀은 샤오미가 상용화한 로봇 개인 사이버독에 이미지 인식 인공지능을 탑재했습니다. 붉은불개미 개미굴의 이미지 1100장을 학습한 사이버독은 실제 환경에서 테스트했을 때 90%의 정확도로 붉은불개미의 개미굴을 발견했습니다. 붉은불개미의 것으로 의심되는 개미굴을 발견하면 사이버독은 한쪽 발을 올려 개미굴을 막는데, 이때 붉은불개미는 매우 공격적인 행동을 보이며 독을 사용하기 때문에 더 쉽게 구분할 수 있습니다. 연구팀은 AI 로봇 개가 붉은불개미를 찾는 데 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있습니다. 붉은불개미가 살고 있는 서식지는 대개 평탄하지 않은 산림지역인 경우가 많은데, 이런 곳에는 평지가 아닌 지형도 이동할 수 있는 사족보행 로봇 개가 적합합니다. 사람이 산길을 오르며 잘 보이지도 않는 작은 개미굴을 찾는 것보다 로봇 개가 먼저 개미굴을 찾아낸 후 사람이 직접 확인하고 제거하는 방법이 시간과 노력을 크게 절약할 수 있습니다. 한 가지 단점은 사이버독의 배터리 지속 시간이 실제 환경에서 30분 정도로 짧다는 것입니다. 이 단점을 극복하기 위해서는 몸집을 키우더라도 배터리 지속 시간이 긴 새로운 로봇 개가 필요할 것으로 보입니다. 참고로 진짜 개를 투입하면 배터리 지속 시간 고민도 없고 후각까지 뛰어나 더 도움이 되지 않겠냐고 반문할 수 있지만, 붉은불개미의 독은 개에게도 위험할 수 있어 장기간 임무에 투입하기는 어렵습니다. 이런 일에는 아무리 독에 쏘여도 끄떡없는 로봇 개가 제격입니다. 개를 투입하기에는 위험하고 사람이 직접 하기에는 너무 많은 시간과 노력이 필요한 일에 로봇 개와 인공지능 기술이 해결책이 될 수 있을지 후속 연구가 주목됩니다.

지구 생태계는 인간 때문에 몸살을 앓고 있습니다. 서식지를 파괴하고 도로를 내어 생활권을 조각내고, 환경을 오염시키거나 혹은 바꿔서 살기 힘들게 만들고 있습니다. 여기에 우연히 혹은 의도적으로 외부에서 들어온 침입종까지 토종 생태계를 파괴하는 골칫거리로 등장했습니다. 이런 외래 침입종 중 하나가 바로 붉은불개미(RIFA, Red Imported Fire Ant, 학명 Solenopsis invicta)입니다. 붉은불개미는 본래 남미에서 살던 개미로 우연히 1930년대부터 미국과 유럽, 아시아 지역으로 퍼지면서 골칫거리가 되고 있습니다. 붉은불개미는 이름처럼 매우 공격적인 개미로 자신과 크기가 비슷한 곤충은 물론이고 자신보다 훨씬 큰 양서류나 파충류, 새까지 강한 독으로 공격해 사냥합니다. 따라서 토종 곤충과 절지동물은 물론이고 소형 동물까지 초토화되는 심각한 문제를 일으킵니다. 사실 붉은불개미의 가장 큰 문제는 생태계에만 위험한 게 아니라 사람에게도 위험하다는 것입니다. 붉은불개미 독에 쏘이면 심한 통증과 가려움증을 유발할 뿐 아니라 심한 경우 사망할 수도 있습니다. 붉은불개미는 세계자연보호연맹(IUCN)이 지정한 세계 100대 악성 침입 외래종으로 아직 침입하지 않은 국가에서는 철저한 방역을 통해 침입을 막으려고 노력하고 있습니다. 다행히 아직 붉은불개미가 침입하지 않은 우리나라 역시 2018년 부산항에서 처음 보고된 후 몇 차례 침입 시도가 있어 이를 막기 위해 안간힘을 썼던 일이 있습니다. 하지만 이미 침입한 후 자리를 잡은 붉은불개미는 박멸이 매우 어려운 것으로 알려져 있습니다. 토종 개미와 쉽게 구분되지도 않고 여기저기 개미굴을 지어 번식하기 때문에 일일이 찾아서 제거하기 힘듭니다. 그냥 두면 생태계와 사람에 모두 위험하기 때문에 현재도 사람이 직접 개미굴을 찾고 살충제로 제거하는 작업이 진행되고 있습니다. 브라질과 중국의 과학자들은 이 작업을 더 안전하고 효과적으로 수행하기 위해 로봇 개와 인공지능 이미지 인식 기술을 사용했습니다. 브라질 고이아스 주립대학과 중국 내 여러 기관의 연구팀은 샤오미가 상용화한 로봇 개인 사이버독에 이미지 인식 인공지능을 탑재했습니다. 붉은불개미 개미굴의 이미지 1100장을 학습한 사이버독은 실제 환경에서 테스트했을 때 90%의 정확도로 붉은불개미의 개미굴을 발견했습니다. 붉은불개미의 것으로 의심되는 개미굴을 발견하면 사이버독은 한쪽 발을 올려 개미굴을 막는데, 이때 붉은불개미는 매우 공격적인 행동을 보이며 독을 사용하기 때문에 더 쉽게 구분할 수 있습니다. 연구팀은 AI 로봇 개가 붉은불개미를 찾는 데 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있습니다. 붉은불개미가 살고 있는 서식지는 대개 평탄하지 않은 산림지역인 경우가 많은데, 이런 곳에는 평지가 아닌 지형도 이동할 수 있는 사족보행 로봇 개가 적합합니다. 사람이 산길을 오르며 잘 보이지도 않는 작은 개미굴을 찾는 것보다 로봇 개가 먼저 개미굴을 찾아낸 후 사람이 직접 확인하고 제거하는 방법이 시간과 노력을 크게 절약할 수 있습니다. 한 가지 단점은 사이버독의 배터리 지속 시간이 실제 환경에서 30분 정도로 짧다는 것입니다. 이 단점을 극복하기 위해서는 몸집을 키우더라도 배터리 지속 시간이 긴 새로운 로봇 개가 필요할 것으로 보입니다. 참고로 진짜 개를 투입하면 배터리 지속 시간 고민도 없고 후각까지 뛰어나 더 도움이 되지 않겠냐고 반문할 수 있지만, 붉은불개미의 독은 개에게도 위험할 수 있어 장기간 임무에 투입하기는 어렵습니다. 이런 일에는 아무리 독에 쏘여도 끄떡없는 로봇 개가 제격입니다. 개를 투입하기에는 위험하고 사람이 직접 하기에는 너무 많은 시간과 노력이 필요한 일에 로봇 개와 인공지능 기술이 해결책이 될 수 있을지 후속 연구가 주목됩니다.

국내 이동통신사들이 성장세가 침체된 이동통신 시장에 대한 대안으로 인공지능(AI) 중심의 기업간거래(B2B) 사업에 눈독을 들이고 있는 가운데 LG유플러스가 기존 B2B 서비스에 AI를 접목해 2028년 매출 2조원을 달성하겠다는 ‘All in AI’ 사업 전략을 밝혔다. 권용현 LG유플러스 기업부문장(전무)은 2일 서울 용산구 LG유플러스 본사에서 열린 ‘LG U+ 엔터프라이즈 AX 사업 전략 기자간담회’에서 “2028년에 매출이 2조원 정도가 되는 것을 목표로 노력해보려고 한다”고 AI 중심 B2B 중장기 성장 전략을 밝혔다. 현재 AI 사업 부문을 별도로 공시하고 있지 않은 LG유플러스는 관련 사업 매출 규모를 수천억 원 수준으로 가늠하고 있다. 이를 바탕으로 4년 내 4~5배 이상의 고속 성장을 전망하는 AI 관련 B2B 사업에 1조 3000억원 이상을 집중적으로 투자한다는 계획이다. 현재 기업 콜센터 솔루션(IPCC) 사업도 AI컨택센터(AICC) 사업으로 고도화될 것으로 보인다. LG유플러스에 따르면 국내 IPCC 시장 규모는 약 2300억원 수준으로 LG유플러스는 그중 약 30% 정도를 차지하고 있다. LG유플러스는 AI 데이터센터(AIDC)와 온디바이스 AI 등 인프라 부문과 자체 생성형 AI 모델인 ‘익시젠을 활용한 플랫폼 부문, AI 학습에 필수적인 데이터 부문에 기술 혁신을 집중해 AI 응용 서비스를 고도화한다는 계획이다. 이를 통해 기존 B2B 사업을 AI로 전환하고 AI 신사업에 진출하는 한편 AI 인프라 매출 확대를 통해 B2B 사업에서 AI 선도 사업자로 자리매김하겠다는 포부를 보였다.먼저 데이터센터 사업은 LG유플러스의 소형언어모델(sLLM) 익시젠을 활용해 AI 서버 운영 효율을 극대화하고, 2027년을 준공 목표인 파주 AI 데이터센터를 포함한 총 3개의 초대규모 데이터센터를 보유한 국내 유일 사업자가 될 예정이다. 온디바이스 AI 사업에서는 국내 반도체 설계 회사인 ‘딥엑스’와 함께 익시젠을 접목한 AI 반도체를 연내 선보일 계획이다. 기자간담회에 배석한 김녹원 딥엑스 대표는 “LG그룹은 AI 리서치랩이 있어서 LLM에 대한 파운데이션 모델을 가진 굉장히 소수의 기업 중에 하나”라며 “데이터센터와 가전, 로봇, 자동차 부품, 전자기기 부품을 다 만들고 공장 자동화까지 할 수 있는 세 가지 특징을 다 가진 회사라는 점에서 굉장히 좋은 협업이 될 것으로 기대한다”고 설명했다. 온디바이스 AI는 통신장비와 AICC, SOHO(소상공인), 로봇, 모빌리티 등 LG유플러스의 자체 사업에 도입돼 서비스 경쟁력을 강화할 예정이다. 플랫폼 영역에서는 LG AI 연구원의 초거대 AI 모델인 ‘엑사원’을 기반으로 LG유플러스의 통신, 플랫폼 데이터를 학습시킨 sLLM 익시젠을 활용해 다양한 산업 영역의 특화 sLLM을 고도화한다는 방침이다.LG유플러스는 연내 금융, 교육, 보안, 등 다양한 산업에 특화된 sLLM 익시젠을 개발할 예정이다. 데이터 영역에서는 고객사 업종별로 특화된 AI 서비스를 제공하고, 여기서 확보한 데이터를 다시 AI가 학습해 전문성을 강화하는 선순환 구조를 만든다는 계획이다. LG유플러스는 AI 서비스를 자체 제작하고 관리할 수 있는 플랫폼 ‘익시 솔루션’, 고객사가 보유한 데이터 품질의 최적화가 가능한 데이터 관리 플랫폼 ‘U+ 데이터 레이크’, AI의 개발 학습까지 전체 과정을 자동화할 수 있는 ‘MLOps’(머신러닝작업) 플랫폼 ‘바이올렛’ 등 AX 플랫폼 3종을 출시했다. AICC, 기업 커뮤니케이션, SOHO, 모빌리티 등 4대 AI 응용 서비스 사업에도 역량을 집중해 AI 시장 주도권을 확보한다는 전략이다. AI 기술 경쟁력 경화를 위해선 생성형 AI 신생기업 ‘포티투마루’와 국내 반도체 설계회사 ‘딥엑스’, AI 기반 자율주행 신생기업 ‘라이드플럭스’, AI 클라우드 거대 정보통신 기업 아마존웹서비스(AWS), 카이스트(한국과학기술원) 등과 협력하고 있다. 권용현 전무는 “마이크로소프트(MS)나 아마존웹서비스(AWS) 같은 기업들과 협업을 계속 논의 중이며 구체화하는 대로 발표하겠다”고 했다.

시중에서 인공지능(AI) 프로세서를 탑재한 ‘AI PC’ 신제품들이 인기를 끌고 있는 가운데 올 1분기 국내 컨슈머(B2C) PC 시장에서 LG전자 노트북의 판매량이 호조세다. 최근 발표한 시장조사기관 IDC 보고서(IDC Personal Computing Device Tracker, 2024Q1) 에 따르면 올 1분기 LG전자 노트북의 판매량은 약 26만 8000대(출하량 기준)를 기록하며 전년 동기 대비 약 20% 신장, 국내 노트북 제조사 중 가장 큰 신장률을 보였다. 국내 PC 시장에서 1분에 1대씩 팔린 셈이다. 이는 1분기 국내 컨슈머 PC 시장 규모가 전년 동기와 거의 유사한 수준임을 감안할 때 눈에 띄는 성장세다. 업계에서는 올해 최신 AI 프로세서를 기반으로 역대 LG 그램 시리즈 중 가장 뛰어난 성능을 갖춘 ‘LG 그램 프로’가 시장에서 좋은 반응을 얻고 있는 것으로 해석하고 있다. LG 그램 프로는 그램 본연의 초경량 정체성을 유지하면서도 LG 그램 시리즈 가운데 역대 가장 뛰어난 성능을 갖춘 최상위 라인업이다. 그램 시리즈 최초로 AI 부스트가 내장된 인텔® 코어™ Ultra CPU를 탑재하여, 고성능 작업과 AI 기능을 거뜬히 가능하게 되었다. 일례로 PC 내 인터넷 연결이 없이 AI로 사진을 분석해 인물/장소/날짜 등 39개 카테고리에 따라 자동으로 분류하는 ‘AI 그램 링크’를 탑재하여 고객의 AI 경험을 확대했다. 그램 프로는 총 178개 날개를 품은 메가 듀얼 쿨링팬, 최대 144㎐ 고주사율디스플레이등 강력한 성능을 탑재함에도 불구하고, 그램 본연의 초경량 정체성도 잃지 않았다. 두께는 16형 모델 기준 12.4㎜로 2023년형 LG 그램(15.7㎜)보다 약 21% 줄었고, 무게는 1,199g에 불과하다. 특히 제품에 탑재된 ‘AI 그램 링크’ 기능은 안드로이드/iOS 등 OS의 제약없이 최대 10대의 기기와 PC 간 사진 등 파일을 편리하게 주고받거나 화면을 공유할 수 있다. 또 AI가 사진을 분석해 인물, 장소, 날짜 등 39개 카테고리에 따라 자동 분류해 주는 등 편의성도 뛰어나다. 출시 이후 구매 고객은 “프로그램 설치나 구동이 빨라서 작업 시간이 매우 단축됐다”, “iOS와 연결 가능한 AI 그램 링크가 있어 구매했고, 너무 편리하다” 등 긍정적 평가가 지속되고 있다. 국내뿐 아니라, LG 그램은 미국 소비자 매체 컨슈머리포트로부터 최고 노트북에 연이어 선정되는 등 글로벌 시장에서도 좋은 반응을 얻고 있다. 17형 대화면 노트북 ‘LG 그램 17’은 매체가 선정한 ‘올해 최고의 노트북(Best Laptops of 2024)’ 가운데 ‘최고의 윈도우 노트북(Best Windows Laptops)’에 이름을 올렸다. 매체는 “LG 그램은 출시 이후 지속해서 매체가 선정한 최고의 노트북 중 하나로 꼽히고 있으며, 특히 긴 배터리 수명과 가벼운 무게로 어디를 가든 휴대하기를 원하는 고객에게 탁월한 선택”이라고 호평했다.

2024년 PC 시장의 최대 화두는 AI PC가 될 것으로 보입니다. 당장에는 AI 서비스의 사용 비중이 높지 않지만, 마이크로소프트가 코파일럿 + PC라는 새로운 카테고리를 선보이면서 자사의 AI 기능을 차세대 PC의 표준으로 만들기 위해 노력하고 있고 제조사들도 여기에 호응해 새로운 프로세서와 노트북을 선보이고 있기 때문입니다. 우선 포문을 연 것은 퀄컴의 스냅드래곤 X 엘리트입니다. 마이크로소프트가 코파일럿+ PC의 기준으로 삼은 40TOPS의 연산 능력을 처음으로 만족시킨 프로세서로 서피스 프로와 랩톱에 x86 CPU보다 먼저 탑재되어 눈길을 끌었습니다. 본래 마이크로소프트와 끈끈한 관계를 유지해 왔지만, 당장에 AI PC의 기준에 맞는 제품을 내놓을 수 없는 인텔은 올해 3분기 출시 예정인 루나 레이크의 AI 연산 능력이 스냅드래곤 X 엘리트보다 더 우수하다면서 이에 응수했습니다. 한편 이제까지 말을 아끼던 AMD는 대만 컴퓨텍스 2024 행사에서 코드네임 스트릭스 포인트(Strix Point)로 알려진 차세대 모바일 CPU를 발표했습니다. 본래대로면 라이젠 모바일 9000 시리즈로 나와야 하지만, AMD는 라이젠 AI 300이라는 새로운 브랜드를 선보였습니다. 라이젠 AI 300은 새로운 Zen 5 및 Zen 5c 코어를 탑재했습니다. 각각 인텔의 P 코어와 E코어에 해당하는 CPU 코어이지만, Zen 5c는 E 코어와 달리 2개의 스레드를 제공합니다. 덕분에 플래그쉽 프로세서인 AMD 라이젠 AI 9 HX 370는 12 코어(4x Zen5 + 8x Zen5c)임에도 24 스레드를 지원합니다. 전 세대인 라이젠 8040보다 1.5배 늘어난 만큼 멀티스레드 성능이 상당히 높아질 것으로 예상됩니다. 싱글스레드 성능 역시 Zen 5 코어 도입으로 높아졌을 것입니다. 같은 날 AMD는 데스크톱 버전 Zen 5의 성능이 전 세대 대비 16% 정도 높아졌다고 언급했는데, 라이젠 AI 300 시리즈의 대략적인 성능 향상 폭도 이와 비슷할 것으로 추정됩니다.이보다 더 중요한 세일즈 포인트는 XDNA 아키텍처를 적용한 NPU의 성능이 50TOPS로 경쟁자인 스냅드래곤 X 엘리트나 루나 레이크보다 약간 높다는 것입니다. 물론 현재 소비자들이 체감할 수 있는 차이로 보이지는 않지만, 제조사 입장에서는 어쨌든 조금이라도 앞서니 크게 홍보할 수 있는 대목입니다. 이에 대해 루나 레이크는 GPU AI 연산 능력까지 보태면 100TOPS이 넘는다고 응수할 것으로 보이는데, 라이젠 AI의 GPU AI 연산 능력 역시 주목됩니다. 라이젠 AI 300 시리즈의 내장 GPU는 RDNA 3.5 아키텍처를 적용한 라데온 890/880M으로 인텔 메테오 레이크 대비 평균 36% 높은 성능을 지녔다는 게 AMD의 주장입니다. 다만 이 정도는 올해 하반기에 등장할 인텔 루나 레이크도 충분히 기대할 수 있는 수준이어서 지금은 누가 이길지 장담하기 어려운 상황입니다. 최근에 대폭 성능을 올린 인텔 내장 그래픽의 승리일지 오랜 세월 이 분야에서 기술을 갈고 닦은 AMD의 승리일지는 출시가 멀지 않은 만큼 곧 알게 될 것입니다. AMD 라이젠 AI는 올해 7월부터 시장에 출시됩니다. 스냅드래곤 X 엘리트보다 늦었지만, 루나 레이크보다는 빠른 셈입니다. 시간차는 약간 있지만, 세 회사에서 나온 프로세서를 탑재한 노트북은 올해 대거 쏟아져 나올 것입니다. 이들이 AI PC라는 소비자용 컴퓨터의 새로운 시대를 열게 될지 시간이 말해줄 것입니다.

모션 인식, 학습 및 평가가 가능한 인공지능(AI) 트레이닝 솔루션 통한 셀프 코칭고가의 동작인식 센서 없이 모바일 카메라 기반 비전 AI 모델 적용 가능 가상현실 스포츠실 솔루션 전문 기업인 코드리치(대표 송진우)가 클라우드 인공지능 솔루션 전문 기업인 넥스클라우드(대표 김진용)와 양 사의 기술력을 집약해 공동 개발 중인 지능형 인공지능(AI) 트레이닝 솔루션을 하반기 내에 제품 출시와 서비스를 시작할 계획이라고 24일 밝혔다. 양 사가 공동 개발 중인 제품인 인공지능(AI) 트레이닝 솔루션은 코드리치의 가상 스포츠실, 트레이닝 솔루션 기반위에 넥스클라우드의 비전 AI(Vision AI) 모델을 적용해 동작 감지, 학습 및 평가가 가능한 인공지능(AI) 트레이닝 솔루션을 목표로 한다. 이를 통해 통해 고가의 센서 장비 없이 모바일 카메라를 이용해 트레이닝, 안무 등에 대한 자세 평가, 교정이 가능해져 셀프 트레이닝과 셀프 코칭이 가능하게 된다. 코드리치는 가상스포츠실 솔루션 전문 기업으로 핵심 센서 원천 기술과 콘텐츠를 자체적으로 보유하고 있고 국내 200곳 이상의 가상 스포츠실(AR, 스크린)을 운영 중이다. 코드리치가 독자적으로 개발해 서비스하고 있는 스포츠 코칭(TCOACH2)은 데이터 및 영상 분석 기반 실감형 스포츠 훈련, 교육, 엔터테인먼트를 지원하며 단체 교육 및 융복합 학습을 위한 최고의 가상스포츠실 솔루션이다. 넥스클라우드는 클라우드 인공지능(AIOps) 전문 기업으로 인프라와 애플리케이션 이상 징후 탐지, 장애 예방 및 자동 처리 등의 기능을 제공하는 ‘쿠브에이아이옵스(KubeAIOps)’를 공개한 바 있고 최근에는 비전AI 기반 폭행, 화재 등 이상탐지 모델과 트레이닝과 안무 학습을 위한 모션 인식 학습 모델을 서비스하고 있다. 송진우 코드리치 대표는 “넥스클라우드의 비전 AI 모델과 기술 적용을 통해 한층 고도화된 인공지능 기반 가상 스포츠 솔루션을 선보일 수 되어 매우 기쁘게 생각하며 긴밀한 공동개발과 사업 협력을 통해 글로벌 경쟁력이 있는 인공지능 가상 스포츠 솔루션으로 글로벌 시장에 진출할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

지난 인텔 비전 2024 행사에서 인텔이 내세운 표어는 어디서든 AI(AI Everywhere)이었습니다. 팻 겔싱어 인텔 CEO는 기조연설 초반에 올해 하반기에 출시할 노트북 및 태블릿 PC CPU인 루나 레이크 실물과 함께 AI 연산 능력을 세 배나 높였다고 공개했습니다. (사진) 루나 레이크의 AI 연산 능력은 100TOPS 이상입니다. 앞서 마이크로소프트는 코파일럿 같은 AI 서비스를 클라우드 기반이 아니라 기기에서 바로 사용하기 위해서 적어도 40TOPS 이상의 AI 연산 능력이 필요하다고 언급했습니다. 이는 현재 인텔의 최신 CPU인 메테오 레이크(코어 울트라)는 물론 경쟁자인 AMD의 라이젠 모바일 호크 포인트 CPU 단독으로는 충족시키기 어려운 기준입니다. 작년 말 출시된 메테오 레이크는 소비자용 인텔 CPU로는 처음으로 인공지능 연산을 위한 NPU를 탑재했지만, NPU 자체의 연산 능력은 11TOPS로 그렇게 높지 않습니다. 18TOPS의 연산 능력을 지닌 GPU와 5TOPS의 연산 능력을 지닌 CPU를 모두 사용하면 34TOPS의 AI 연산 능력을 확보할 수 있습니다. 하지만 CPU와 GPU를 AI 연산 전용으로 자원을 할당하기 어렵기 때문에 마이크로소프트의 AI 컴퓨터 기준과 턱없이 모자라는 수준입니다. 이날 발표에서 인텔이 다른 성능과 재원은 언급하지 않으면서도, 루나 레이크의 AI 연산 능력만큼은 강조한 데는 이런 배경이 있습니다. 최근 AI에 대한 관심이 집중되면서 프로세서 업계도 결국 AI에 사활을 걸어야 한다는 위기의식이 커지고 있습니다. 특히 인텔은 AI에 남들보다 늦게 뛰어든 만큼 빠른 속도로 경쟁자를 추격하기 위해 집중적인 연구와 투자를 한 것으로 보입니다.한 가지 더 흥미로운 정보는 루나 레이크의 AI 연산 능력에서 NPU가 담당하는 부분은 45TOPS 정도라는 것입니다. 따라서 나머지 55TOPS 이상이 CPU와 GPU에서 나와야 합니다. CPU의 AI 연산 능력이 획기적으로 커지기는 어렵다는 점을 생각할 때 루나 레이크의 GPU의 AI 연산 능력도 대폭 향상되는 것으로 추정할 수 있습니다. 루나 레이크의 CPU 구조에 대해서는 알려진 바가 적지만, GPU는 2세대 Xe 아키텍처인 아크 배틀메이지(Arc battlemage)를 사용한다고 알려져 있습니다. 1세대 Xe GPU도 AI 기반 업스케일링 기술인 XeSS를 지원하기 위한 AI 연산 능력을 지니고 있기 때문에 2세대 아키텍처와 더 앞선 미세 공정을 적용했을 경우 18TOPS보다 몇 배 높은 AI 성능을 확보할 수 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 루나 레이크의 구체적인 모습은 실물이 공개되어야 알 수 있겠지만, 인텔이 새 모바일 CPU를 공개하면서 AI 성능을 가장 먼저 부각시킨 점이 의미심장합니다. 이것 하나만으로도 현재 IT 업계의 대세가 AI라는 점을 다시 한번 느낄 수 있습니다. 세계 최대의 CPU 제조사도 AI 없이는 도태된다는 위기의식이 반영된 결과로 보입니다. 아마도 이런 위기의식은 경쟁자인 AMD도 똑같이 느끼고 있을 것입니다. 따라서 올해 새로 공개할 제품군에 더 강력한 AI 연산 유닛을 넣으려고 할 가능성이 높습니다. 애플도 새로 공개할 M4 시리즈 프로세서의 AI 성능을 대폭 높인다는 소문도 들립니다. 앞으로 수년간 프로세서의 AI 성능은 비약적으로 발전할 가능성이 높아 보입니다.

최근 IT 업계의 최대 화두는 AI입니다. 주요 프로세서 제조사와 빅테크들은 너도나도 AI 기반 서비스, 플랫폼, 하드웨어를 선보이면서 시장을 선점하기 위해 노력하고 있습니다. 하지만 AI 하드웨어 시장에서는 초반부터 기세를 장악한 엔비디아의 강세가 계속 이어지고 있습니다. 인텔은 엔비디아의 AI GPU의 대항마로 가우디 AI 가속기를 내놓고 반전을 모색하고 있습니다. 하지만 이를 위해서는 AI 하드웨어만이 아니라 이 하드웨어를 사용하는 개발자와 개발 생태계가 필요합니다. 인텔의 비전 2024 행사에서는 차세대 AI 가속기인 가우디 3(Gaudi 3)의 공개와 함께 깜짝 손님으로 한국의 네이버가 초대됐습니다. 네이버는 가우디 2를 인텔 클라우드에서 테스트해 거대 언어 모델 (LLM) 성능을 검증하고 개발했습니다. 네이버 개발팀에 따르면 가우디 2는 전력 대 성능비가 우수하고 LLM에 강점을 지닌 AI 가속 하드웨어입니다. 네이버 클라우드와 인텔은 AI 공동연구센터(NICL, NAVER Cloud·Intel·Co-Lab)를 설립하고 카이스트, 서울대, 포스텍 등 국내 대학 및 스타트업과 함께 AI 생태계 구축에 나서기로 했습니다. 다만 가우디 2가 네이버의 AI 서비스에 바로 활용되는 것은 아닙니다. 가우디는 최근에야 시장에 합류한 신참으로 이미 시장에서 견고한 위치를 차지하고 있는 엔비디아 GPU처럼 바로 서비스에 투입할 만큼 생태계가 구축되어 있지 않습니다. 여기에 엔비디아가 계속해서 차세대 GPU를 개발하면서 경쟁자를 저 멀리 따돌리려고 하고 있기 때문에 이를 추격하기 위해서는 가우디 2의 상용화보다 후속 모델 개발에 집중해야 할 형편입니다. 따라서 이날 행사에서 인텔은 차세대 AI 가속기인 가우디 3를 공개하고 올해 하반기에 출시한다고 발표했습니다. 가우디 3는 TSMC의 5nm 공정으로 제조되며 128GB의 HBM2e 메모리를 탑재하고 있습니다. 트랜지스터 집적도를 비롯한 더 구체적인 정보는 공개하지 않았지만, 가우디 2와 비교해서 텐서 코어를 24개에서 64개로 늘리고 연산 능력도 865 TFLOPS에서 1835 TFLOPS로 두 배 이상 대폭 늘렸다는 것이 인텔의 설명입니다.비전 2024 행사에서 인텔은 가우디 3가 엔비디아의 H100보다 더 빠르다고 주장했습니다. 예를 들어 Llama2-13B 훈련 기준으로 1.7배 빠르고 GPT 3 – 175B에서는 1.5배 빠릅니다. 그리고 다른 AI 연산에서도 전력 대 성능비로 우위에 있다는 것이 인텔의 주장입니다. 하지만 이 주장이 맞다고 해도 인텔의 도전은 쉽지 않은 게 사실입니다. H100은 이제 출시된 지 2년이 지난 제품이고 엔비디아는 이미 그 후속작인 블랙웰 GPU를 공개했기 때문입니다. 블랙웰 B200의 AI 연산 능력은 FP 8 기준으로 4.5페타플롭스로 단순 수치만 봐도 가우디 3보다 몇 배 뛰어납니다. 여기에 AI 서비스 기업과 개발자들이 사용하기 쉬운 생태계가 이미 구축된 점은 엔비디아 AI 하드웨어의 넘볼 수 없는 장점입니다. 이런 점을 봤을 때 가우디 3가 시장에서 의미 있는 성과를 거둘 수 있을지는 아직 미지수입니다. 하지만 엔비디아의 AI 하드웨어가 공급 부족에 시달리는 점이 한 가지 변수가 될 수 있습니다. 공급난을 타개하기 위해 엔비디아 GPU 이외에 다른 대안에 눈을 돌리는 기업이 많아질 수 있기 때문입니다. 한국과 손잡은 인텔의 가우디 AI 가속기가 치열한 경쟁 속에서 자신의 입지를 확보할지, 아니면 경쟁에서 밀려나 사라질지는 아직 말하기 이릅니다. 하지만 발전 속도가 매우 빠르고 한 번 뒤처지면 따라잡기 어려운 IT 분야의 속성을 생각할 때 결론이 나오는 것은 먼 미래가 아닐 것으로 생각합니다.

세계 최대의 가전·IT 전시회인 CES 2024에서 몬드리안에이아이(대표 홍대의)가 최신 AI(인공지능) 혁신 기술과 플랫폼을 선보이며 전 세계의 이목을 집중시켰다. 지난 9일부터 12일까지 미국 라스베이거스에서 열린 CES(Consumer Electronics Show) 2024는 소비자 전자 기술업계의 선두주자들이 모여 전 세계 혁신적인 기술과 트렌드의 흐름을 한눈에 파악할 수 있는 최대 규모의 전시회다. 올해 CES는 역대 최대 규모로 AI가 주요 키워드로 자리 잡았으며, 전 세계 150여개 나라와 3500여개 기업이 참여한 가운데 한국 기업은 770여곳이 참여했다. 특히 인천시는 한국 지방자치단체로 유일하게 CES 메인 전시관인 라스베가스 컨벤션센터의 노스홀 내 AI·로봇 구역에 ‘인천·IFEZ 홍보관’을 운영했으며, 몬드리안에이아이는 ‘인천·IFEZ 홍보관’에 참가해 한국의 AI 기술과 혁신의 국제적인 인식을 높이는데 중요한 역할을 기여했다.최근 ‘2024 Emerging AI+X Top 100’에 4년 연속 최종 선정돼 AI 분야 강소기업으로서 자리매김해온 몬드리안에이아이는 이번 CES 2024에서 빅데이터, 인공지능 분석과 시각화 전문성을 바탕으로 AI 컨설팅, AI 연구개발, AI 플랫폼 등 인공지능의 시작부터 운영까지 전문적으로 관리하는 ‘Fully Managed AI Service’를 통해 차별화된 인공지능 혁신 기업임을 선보였다. 몬드리안에이아이는 플랫폼 예니퍼(Yennefer) SaaS화를 통한 MLOps 플랫폼 대중화와 고성능 GPU 클라우드 중개 서비스인 ‘runyourAI’를 소개했다. 또한 몬드리안에이아이 DX사업본부 정훈 이사는 대규모언어모델(LLM)을 통해 촉발된 AI산업의 트랜드와 스타트업을 위한 대응전략이라는 주제로 참가한 글로벌 기업과 전세계 참가자의 주목을 이끌었으며, 몬드리안에이아이의 출시 예정인 기업용 생성형 AI 플랫폼과 AI First 클라우드 플랫폼에 대한 향후 계획을 공개했다. 정훈 이사는 “이번 CES 2024를 통해 몬드리안에이아이의 AI 기술을 전 세계적으로 선보이고 AI 혁신 기술 기업으로서의 입지를 강화하는 중요한 기회를 얻었다”며 “CES 참여 기간 동안 120여개 기업 및 참가자와 미래 사업 추진에 대해서 논의했고 AI 서비스 및 시스템 도입을 위한 컨설팅, PoC 및 모델 개발 사업을 추진할 예정”이라고 밝혔다. 몬드리안에이아이는 이번 CES 2024에서 선보인 혁신적인 AI 기술과 플랫폼을 통해 글로벌 시장에서의 영향력을 더욱 확대할 것으로 예상된다. AI 기술이 빠르게 발전하는 가운데 몬드리안에이아이의 지속적인 혁신과 성장은 업계에서 주목할 만한 현상이다. 이번 행사를 통해 얻은 글로벌 네트워크와 파트너십은 향후 회사의 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.