최근 맥킨지글로벌연구소의 보고서 '생성형AI의 경제적 잠재력에 따르면, 생성형 AI는 세계 경제에 연간 2조 6천억 달러에서 최대 4조 4천억 달러의 가치를 창출할 수 있다고 전망한 바 있습니다. 빠르게 발전하는 생성형 AI에 많은 조직이 이 기술을 수용할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 때, 생성형 AI의 최근 동향을 파악하고 조직의 준비 사항을 점검하는 작업이 필요합니다. 오늘 클루닉스의 <IT TREND>에서는 생성형 AI의 최근 동향 7가지와 함께 위험과 기회 등, 현재 상황을 살펴볼 예정입니다. △생성형 AI 및 LLM의 과대평가 △자연어 인터페이스의 보편화 △생성형 AI의 한계와 검색 증강 생성(RAG)의 등장 △생성형 AI 이니셔티브의 주도권 변화 △생성형 AI를 통한 혁신적인 신입사원 온보딩 등이 7가지 동향에 해당합니다.
클라우드 컴퓨팅 인프라를 활용하는 기업 및 기관이 늘면서, SaaS(서비스형 소프트웨어)의 활용도 크게 늘었지만 관리의 어려움 등으로 필요 대비 낭비되는 금액이 44%에 달한다는 분석이 나왔어요. 이는 최근 메가존클라우드의 컨퍼런스에서 소개되었는데요. 메가존클라우드는 "2015년 이후 SaaS 시장은 16배 커졌고 회사당 사용하는 평균 SaaS 솔루션의 수도 125개에 이른다"라고 설명하며, 이러한 솔루션을 제대로 활용하지 못했을 때 운영 비효율이 되레 커질 수 있다는 점을 강조했어요. 그래서 이 같은 부작용을 줄이고 클라우드 본연의 효율성을 높이기 위한 솔루션이 최근 각광받고 있다고 덧붙였어요.
항공기, 자동차, 선박과 같은 제조 공정에서는 '설계→해석→생산'의 과정을 거치며, 이 중 '해석'과정을 반복하여 제품의 설계를 최적화해요. 제조사는 기존 사내에 구축한 제한된 인프라를 통해 해석 업무를 진행하며, 업무 과부화로 인한 지연 현상을 빈번하게 겪어왔는데요.
KT가 지난 3월 선보인 실시간 시뮬레이션 환경을 제공해 주는 '엔지니어링 플랫폼 서비스'를 이용하면 작업 시간을 단축하고 업무 효율성을 증대하는 것은 물론, 기업의 비용 절감과 유연한 자원 활용이 가능해요. KT는 기존 구축형 방식 대비 최대 60%의 비용 절감 효과를 기대할 수 있다고 설명했어요.
AI 전환(AX)이 전 산업에서 본격화된 가운데 AI 인프라이자 플랫폼으로서 클라우드가 부상하고 있어요. 특히 PaaS는 AI를 빠르고 효율적으로 구현하고 확산하는 기반이 돼 준다는 점에서 필수 솔루션으로 꼽히는데요. 이 가운데 국내 PaaS 기업들이 글로벌 AI 시장에서 새로운 기회 찾기에 나서고 있어요.
한국클라우드산업협회는 6월 19일, 'K-AI PaaS 서밋 2024'를 개최했는데요. 서밋에 참여한 기업들은 국산 PaaS를 통해 외산 제품에 대한 기술 종속을 줄이고 AI 플랫폼 수요를 잡을 수 있을 것이라고 전망했어요. 대표적으로 스포티파이와 넷플릭스, NH농협은행의 예시가 나왔는데, 이들 기업 모두 PaaS를 통해 확장성과 유연성을 확보하여 AI 서비스를 내놓고 있어요.
정부가 국내 대학의 연구개발(R&D) 역량을 세계 수준으로 끌어올리기 위해 서울대·포항공대 등 9개교 고가 첨단 장비 도입 및 운영에 734억 원을 투입할 예정이라고 해요. 교육부는 대학 내 단과대나 학과별로 산재돼 있던 연구장비를 모으는 '핵심연구지원센터' 도입을 위해 '기초과학 연구역량 강화' 사업을 운영해 왔는데요. 올해는 해당 사업 내에 '인프라 고도화' 유형을 처음 신설해 첨단 연구장비 구축 및 관리·운영 비용을 일괄 지원하고 대학의 R&D 고도화를 추진할 계획이에요.
도입된 첨단 연구개발 장비는 핵심 연구자가 쓰되 대학 내외 연구자와 연구기관이 공동 사용하도록 장려해 공동 연구를 활성화하고, 연구실의 테크니션(전담운영인력) 육성도 지원해 장비의 활용성도 극대화한다고 해요.
