지난 1월 17일, 클루닉스는 서울 본사 강연장에서 딥러닝 부트캠프 제1회를 개최했습니다. 이번 부트캠프는 클루닉스의 리셀러 파트너사를 대상으로, 아렌티어 딥러닝의 설치부터 컨테이너 시스템 사용에 이르기까지 데모와 실습을 통해 빠른 설치와 편리성을 직접 경험할 수 있도록 지원했습니다.
아렌티어 딥러닝은 GPU 리소스 수요가 높거나 대규모 데이터 처리가 필요한 환경에 맞춰 설계된 솔루션으로, AI 모델 개발 및 대형 언어 모델(LLM) 학습에 이상적입니다. 부트캠프에 참석한 한 엔지니어는 "이렇게 쉽고 빠르게 설치되고 가벼울 줄 몰랐다"라며 소감을 밝혔습니다.
인공지능(AI)을 활용한 연구개발(R&D) 활성화를 위해 특화된 AI 모델 개발이 추진돼요. AI 활용 연구를 위한 전용 컴퓨팅 자원도 확보하여, 이를 연구자가 활용할 수 있도록 데이터 활용 체계도 구축할 예정이라고 해요. 과학기술정보통신부는 'AI+S&D(Science&Technology) 활성화 방안'을 논의했다고 밝혔는데요. AI+S&T 혁신을 위한 방안 중 하나로 주요 국가전략기술 및 미래 유망기술 8개 분야에 특화된 AI 모델 개발을 추진하고 인프라 강화도 추진해요.
인공지능을 특정 분야에 접목하여 생산성을 향상시키려는 노력이 이어지는 가운데, 중소벤처기업부는 중소기업의 AI 기술 활용을 위해 '2025년 지역특화 제조데이터 활성화사업'을 추진해요. 이를 통해 지역 제조기업의 디지털 전환을 가속화하고 AI 기반 제조 혁신 생태계를 조성해 중소 제조기업뿐만 아니라 솔루션 공급기업을 포함한 제조 산업 전반의 경쟁력을 강화할 예정이에요.
중국 AI 스타트업 딥시크 공개 이후, 거대 AI 모델의 최적화와 경량화 부문에서 혁신이 가능하다는 것이 제시되어 AI 업계에서 최적화와 경량화가 빨라지고 있어요. 국내 AI 업계에서는 이런 '딥시크 쇼크'를 반기고 있는데요. AI 모델 경량화, 최적화에 초점을 맞춘 전문기업도 속속 등장하고 있어요.
거대언어모델(LLM)은 학습과 추론에 막대한 규모의 그래픽처리장치(GPU)와 전력이 필요해요. 파라미터 값이 클수록 추가 학습과 추론에도 많은 GPU 자원을 추가로 필요로 하고, 단일 추론에도 고성능 서버는 필수적이에요. 이에 경량화 거대언어모델(sLLM)이 주목받았어요. sLLM은 일반 서버나 저사양 하드웨어에서도 실행 가능하도록 해 학습이나 유지 비용이 상대적으로 저렴해 중소기업 등에서도 활용할 수 있어요. 이처럼 AI 모델 개발에 대한 관심이 급증하면서, AI를 만드는 것에서 나아가 AI를 잘 활용할 수 있도록 지원하는 SW가 주목받고 있어요.
미국 매사추세츠 공과대학교(MIT)가 서울에 인공지능(AI) 분야 연구소를 설립할 가능성이 생겼어요. MIT 연구소장은 "서울시가 AI 친화적이고 시민들도 AI 기술 발전에 매우 관심이 많다. 또한 서울이 높은 인구밀도와 복잡한 도시 시스템을 가진 만큼 AI리빙랩으로서 역할을 하고 있다고 생각한다"라며 "따라서 서울에 MIT 연구소를 만든다면 혁신 콘텐츠를 만드는 곳이 될 수 있겠다"라고 언급했어요. 이에 서울시는 올해 안에 MIT 연구소 서울 유치 협약 체결을 추진할 계획이라고 밝혔어요.
인공지능(AI)과 클라우드가 지속가능성의 핵심 기술로 주목받고 있지만 동시에 높은 에너지 소비가 주요 도입 장애로 작용하고 있다는 조사 결과가 나왔어요. AI가 환경에 미치는 영향을 우려하는 기업들이 늘어나면서 친환경 데이터센터와 저전력 AI 모델에 대한 관심이 증가하는 추세예요.
알리바바 클라우드의 '기술 기반 지속가능성 트렌드 및 지수 2024'에 따르면 아시아, 유럽, 중동 등 13개 시장의 1,300개 기업 중 76%가 AI와 클라우드 컴퓨팅을 지속가능성을 촉진할 핵심 기술로 인식하고 있어요. 다만 이 중 61%는 에너지 소비 부담 때문에 도입을 망설이고 있어요.
