AI플랫폼 썸네일형 리스트형 스트라드비젼, AI 인프라 도입으로 글로벌 시장에서 비상의 날개 펴다 최적화와 커스터마이징 기술로 글로벌 시장 공략 2014년 설립된 스트라드비젼은 글로벌 완성차에 자율주행 소프트웨어를 공급하며 경험과 기술력을 축적해 온 국내 스타트업이다. 스트라드비젼이 개발, 공급 중인 고성능 인지 소프트웨어(SVNet)는 차량에 탑재된 카메라 영상을 활용해 차량부터 보행자, 차선, 교통표지판 등 다양한 오브젝트를 실시간으로 인식한다. 특히 높은 정확도와 차량용 임베디드 환경에 최적화된 경량 구조가 강점이다. “스트라드비젼은 전 세계 고객사 차량에서 발생하는 실제 주행 데이터를 기반으로 데이터 수집부터 가공, 학습, 검증까지 전 과정을 엔드투엔드 AI 데이터 파이프라인으로 운영하고 있습니다. 하드웨어에 종속되지 않고, 대다수 글로벌 자동차 반도체 플랫폼을 지원한다는 점이 시장에서 높은 .. 더보기 확장 가능한 AI 시대의 인프라 전략 인공지능(AI) 기술은 기업의 비즈니스 전반을 빠르게 재편하고 있다. 혁신과 운영 효율화, 위험 관리까지 기업의 주요 기능이 AI 중심으로 이동하면서 데이터 인프라는 그 기반이자 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 되고 있다. 많은 기업이 AI를 전략적으로 도입하고 있지만 실제 성과는 이를 지탱하는 디지털 인프라의 안정성과 확장성에 의해 결정된다. 다시 말해 AI 경쟁력은 알고리즘 자체가 아니라 데이터를 어떻게 저장하고 보호하고 관리하느냐에 달려 있다. 데이터 기반의 복원력: 정확한 데이터 없이는 AI가 작동하지 않는다 AI 시스템은 기반 데이터의 품질을 그대로 반영한다. 데이터 손실, 왜곡, 조작은 기술적 오류를 넘어 기업의 평판, 재무, 운영 리스크로 직결된다. 글로벌 조사에 따르면, 데이터 손실 발생 .. 더보기 ‘피지컬AI’가 여는 산업의 미래 인공지능(AI)은 더 이상 낯선 기술이 아니다. AI 기술을 활용해 병원은 의료 영상을 판독하고 금융기관은 사기를 탐지하며, 기업은 문서와 이미지를 자동으로 생성하는 시대가 도래했다. 불과 몇 년 전만 해도 공상과학 영화 속에서나 가능할 장면들이 이제는 일상에서 익숙하게 목격된다. AI는 단순히 정보를 분석하거나 콘텐츠를 만드는 단계를 넘어 현실 세계를 직접 움직이고 제어하는 ‘물리AI(피지컬AI)’라는 새로운 전환점을 맞고 있다. 공상과학 속에서 상상하던 지능형 로봇과 자율 시스템이 산업 현장에서 가시화되는 순간이다. AI 기술의 진화와 피지컬AI AI의 발전 과정은 네 단계로 설명된다. 첫 번째는 ‘인지형AI’로, 카메라나 센서를 통해 사물을 보고 이해하는 능력을 의미한다. 의료 영상 판독이나 .. 더보기 더 멀리, 더 높게. AX를 위한 경쟁력 확보의 지름길 지금의 AI는 과거와 달리 스스로 생각하고 학습하며 행동하는 추론 및 실행 단계까지 도달했다. 기업 비즈니스에서 AI는 더 이상 단순한 기술이 아닌, 고객과 비즈니스 경험을 혁신하는 변화의 초석으로 자리매김했다. 현재 글로벌 기업의 약 80%, 국내 기업의 약 40%가 AI를 도입해 업무에 활용하고 있으며, 이를 토대로 생산성이 향상되고 비용이 절감되는 등 가시적인 결과가 나타나고 있다. 이제 AI는 선택이 아닌 비즈니스 생존을 위한 필수 전략이다. Private AI 도입이 필요한 이유 기업들이 챗GPT 등 Public AI를 많이 사용하고 있지만, 기업의 가치와 자산 보호를 위협하는 규제 없는 AI 사용은 연일 이슈로 떠오른다. 내부 문서 유출 및 규제 위반, 데이터 통제 불가, 그리고 낮은 정확성.. 더보기 목적에서 시작해 전략적 가치로 완성하는 ‘AI 혁신’ AI는 이제 기업 경쟁력 핵심 자산으로 자리 잡았으며 단순한 기술 투자 이상의 의미를 지닌다. 많은 기업이 AI 도입을 통해 운영 효율성을 개선하고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하며, 고객 경험을 혁신하고자 한다. 그러나 여전히 많은 AI 프로젝트가 실패하거나 기대에 미치지 못하고 있다. 이는 기술 문제가 아니라 ‘왜’ 도입하는지에 대한 명확한 목적 부재에 기인한다. AI는 단순히 최신 기술을 따라가는 수단이 아닌 제품과 서비스 전략 차원에서 접근해야 한다. 스티브 잡스가 말한 “고객에서 시작해 거꾸로 개발하라”는 원칙처럼, 명확한 고객 가치와 목표가 바탕이 된 제품 중심 사고는 프로젝트 초기 단계부터 명확성, 방향성, 그리고 책임성을 부여한다. 목적이 분명치 않으면 AI 도입은 실험적 수준에 머물거나 .. 더보기 AI 데이터센터, 이것 하나면 끝! 생성형 AI가 급성장함에 따라 정부를 비롯한 많은 기업이 미래 산업의 핵심 인프라로 ‘AI 데이터센터’에 주목하고 있다. AI로 재편되는 글로벌 경쟁력을 확보하고, 미래 먹거리를 창출하겠다는 포부다. AI 데이터센터의 특징과 주요 구성 요소, 그리고 이를 완벽하게 구현할 HS효성인포메이션시스템의 전략까지 꼼꼼히 살펴본다. 차세대 국가 전략사업으로 떠오른 AI 데이터센터 AI 데이터센터는 AI 애플리케이션과 서비스를 학습, 배포, 제공하는 데 필요한 AI 인프라를 위한 것으로, 기 존 데이터센터가 감당하지 못하는 막대한 연산과 데이터 처리를 위해 등장했다. AI 워크로드를 처리할 수 있는 고성능 컴퓨팅, 네트워크 및 스토리지, 아키텍처 등을 갖춘 AI 데이터센터는 AI 기술의 이점을 활용하 기 위해서는.. 더보기 AI 시대의 고효율 인프라 전략, Arm 서버로 완성 인공지능(AI) 기술 확산과 클라우드 서비스의 보편화, ESG(환경· 사회·지배구조) 경영, 에너지 비용 상승 등 다양한 요인이 맞물리며 오늘날 기업 인프라 환경은 새로운 전환점을 맞았다. 이제 단순한 ‘고성능’만으로는 충분치 않다. 전력 효율, 유연성, 지속가능성까지 고려한 인프라 전략이 요구된다. 이 같은 흐름 속에 Arm 기반 서버가 주목받고 있다. 최근 AI, 데이터센터, 클라우드 인프라 전반으로 빠르게 확장하고, 글로벌 주요 기업들 역시 Arm 서버의 가능성을 현실화하는 데 속도를 내고 있다. 다시 주목받는 ‘Arm’ 서버 Arm 서버는 모바일 기기에서 입증된 Arm 아키텍처 기반 CPU를 탑재한 서버다. 전통적으로 데이터센터와 고성능 연산 환경에서는 x86 아키텍처가 표준처럼 여겨졌다. 하.. 더보기 AI의 성공, 전략은 기술 아닌 ‘인프라’에 있다 디지털 전환이 가속화되면서 인공지능(AI)의 활용 범위가 산업 전반으로 빠르게 확장되고 있다. 특히 생성형 AI, 머신러닝, 고속 추론 모델 등 다양한 형태의 AI 기술이 실무에 적용되기 시작하면서 기업들의 기대감도 함께 커지고 있다. 그러나 현실은 기대와 다르다. 많은 기업들이 AI 도입 이후에도 뚜렷한 성과를 얻지 못하고 있다. 그 이유는 기술력이나 데이터 자체 부족이 아니라 AI 성능을 뒷받침할 인프라의 한계 때문이다. 고성능 GPU 컴퓨팅 자원을 확보하더라도 데이터를 빠르고 안정적으로 공급하지 못하면 AI 성능은 자연히 제약을 받을 수밖에 없다. 이러한 병목 현상을 해소하기 위한 해법으로 주목받는 것이 바로 HS효성인포메이션시스템 AI 플랫폼과 해머스페이스(Hammerspace) 통합 솔루션이다... 더보기 이전 1 2 3 다음 What Inspires Sustainable Technology?
