2024 디지털 이노베이션 인사이트 2부 '빅테크 기업 동향 및 전략'.... 요약

빅테크 기업 동향 및 전략

• 세션 개요: 두 번째 세션은 '빅테크 기업 동향 및 전략'이라는 주제로 진행된다.
• 발표자 소개: 엔비디아의 함흥 전무가 발표를 진행하며, 참석자들에게 따뜻한 박수를 요청한다.
• 주요 내용:
  1. AI 전략: 발표자는 산업 디지털화를 위한 엔비디아의 AI 전략에 대해 설명할 예정이다.
  2. 발표 내용 구성: 발표는 크게 세 가지 주제로 나뉘어 진행된다.

엔비디아의 AI 팩토리 전략

• AI 팩토리 개념: 엔비디아는 데이터 센터를 통해 인공지능을 제조하는 'AI 팩토리' 개념을 도입하고 있다.
• 투자 규모: 전 세계 기업들이 수백억에서 조 단위의 투자를 통해 AI 팩토리를 구축하고 있다.
• AI 플랫폼:
  1. 하드웨어와 소프트웨어: 엔비디아는 강력한 소프트웨어 스택과 하드웨어를 결합하여 AI 모델을 지원한다.
  2. 쿠다 라이브러리: 병렬 처리의 근간이 되는 쿠다 라이브러리를 통해 수백 개의 AI 모델을 지원한다.

생성형 AI의 발전

• 생성형 AI 정의: 생성형 AI는 데이터와 패턴을 학습하여 인간처럼 콘텐츠를 생성하는 기술이다.
• 비지도 학습: 비지도 학습과 강화 학습을 통해 새로운 콘텐츠를 생성하는 방식이다.
• 진화 과정:
  1. 5년 전: 데이터 레이블링과 같은 노동 집약적인 작업이 많았다.
  2. 현재: 트랜스포머 모델과 GPT-3의 발전으로 자동화가 이루어졌다.

엣지 컴퓨팅의 중요성

• 엣지 컴퓨팅 정의: 데이터가 발생하는 원천에서 AI를 적용하는 개념이다.
• 장점:
  1. 비용 절감: 네트워크 대역폭 비용을 줄일 수 있다.
  2. 정확도 향상: 데이터 전송 과정에서의 정확성을 높일 수 있다.
  3. 데이터 프라이버시: 데이터의 프라이버시를 보호할 수 있는 장점이 있다.

물리적 AI와 휴머노이드 로봇

• 물리적 AI의 발전: 물리적 AI는 로봇 기술의 발전과 밀접한 관련이 있다.
• 휴머노이드 로봇: 영화 '바이센테니얼 맨'과 같은 사례를 통해 휴머노이드 로봇의 발전을 설명한다.
• 미래 전망: 10년 후에는 휴머노이드 로봇이 일상에서 보편화될 것으로 예상된다.

구글의 AI 적용 사례

• 발표 개요: 구글의 오충원 매니저가 AI의 실제 서비스 적용에 대해 발표한다.
• AGI 목표: 구글의 딥 마인드는 일반 인공지능(AGI)을 지향하고 있다.
• 기술 성숙도: AGI 도달까지는 아직 많은 시간이 필요하다고 언급된다.

AWS의 클라우드와 AI 교육

• 교육의 중요성: 클라우드와 AI는 디지털 혁신의 중요한 기반 기술로 자리 잡고 있다.
• 교육 접근성: AWS는 언제 어디서나 접근 가능한 교육 플랫폼을 제공한다.
• 전문가 양성: 클라우드와 AI 관련 인력 양성을 위해 다양한 교육 과정을 운영하고 있다.

AI와 클라우드의 미래

• 디지털 혁신 현황: 전 세계적으로 디지털 혁신이 65% 추진되고 있지만, 실패율이 70%에 달한다.
• 전문 인력 필요성: 한국에서는 2025년까지 3만 명의 클라우드 전문 인력이 필요하다고 발표되었다.
• 교육 격차: IT 교육 과정은 3년에서 5년 주기로 업데이트되며, 실무 중심 교육이 부족하다.

AI 적용의 실제 사례

• 네이버의 클라우드 사업: 김필수 이사가 네이버의 클라우드 사업에 대해 발표한다.
• AI 에이전트의 중요성: AI 에이전트는 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 한다.
• AI 에이전트의 중요성: AI 에이전트는 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 한다.
• 산업계 진출: AI 기술이 산업계에 진출하기 위해서는 다양한 기술과의 융합이 필요하다.