HBM(High Bandwidth Memory) 기술력이 고도화함에 따라, HBM 시장의 지형도가 변화하고 있다. 최근 HBM 상용화 과정을 살펴보면, HBM 5세대인 HBM3에서 HBM3E 8단 그리고 HBM3E 12단까지 도달했다. 현재 HBM 시장은 SK하이닉스를 선두로 삼성전자와 마이크론 테크놀로지(이하 마이크론) 등 기존 메모리 반도체 기업들의 삼파전 양상으로 굳어지고 있다. HBM 시장 확대가 예상되는 가운데, 이들의 주도권 싸움은 더욱 치열해질 것으로 보인다. HBM 시장이 확대될 수밖에 없는 이유 HBM은 최신 AI 알고리즘과 머신러닝 작업에서 데이터 전송 속도와 처리 효율성을 극대화하는 데 중요한 역할을 한다. HBM은 기존 D램 메모리와 비교할 때 현저하게 높은 대역폭을 제공하며, AI 모델 학습과 추론에 필수적인 고속 데이터 처리를 수행한다. 특히 AI 칩에 사용되는 그래픽처리장치(GPU)에 대거 탑재되면서, HBM은 상한가를 누리고 있다. 또한, 일반 D램에 비해 가격이 약 4배가량 높은 고부가 제품이이기에, 메모리 반도체 기업의 차세대 먹거리로 낙점됐다. 욜그룹의 조사에 따르면, 세계 HBM 시장 규모는 올해 141억 달러(약 19조
동연S&T는 최근 급변하는 산업 환경 속에서 물류 운영의 혁신을 목표로 통합 관제 시스템(TMS)을 제공하며 제조업계의 디지털 전환(DX)과 ESG 경영을 실천하는 모범 사례로 주목받고 있다. 윤희성 동연S&T 상무는 “동연S&T의 TMS는 단순한 물류 관리 시스템을 넘어, AI 기반 예지보전, ESG 관점에서의 전력 관리, IoT 기반 실시간 모니터링 등 다양한 혁신 요소를 포함하고 있다”며, 시스템의 차별성을 강조했다. 이 글에서는 동연S&T의 TMS와 이를 통해 달성한 성과 및 미래 비전, 그리고 중소·중견 제조업체들에 미치는 영향을 다루고자 한다. 동연S&T의 운송 관리 시스템(TMS)은 기존의 운송 관리 시스템과는 차별화된 통합 관제 시스템을 목표로 하고 있다. 단순한 운송 차량의 배차 및 추적을 넘어, 공장 내 물류 차량의 실시간 관리와 자동화, AI 기반 예지보전 체계까지 도입하여 기업의 요구에 맞춘 종합적인 솔루션을 제공한다. 특히 중소 제조업체들이 겪는 문제들을 해결하는 데 초점을 맞췄다. 이 시스템은 다양한 공정 설비의 니즈를 충족시키고 있으며, 설비의 실시간 모니터링, 디지털 트윈, ESG 관점에서의 전
최근 물류센터의 운영은 자동화 기술 도입으로 급격한 변화를 맞이하고 있다. 트위니의 김재성 본부장은 “물류센터의 규모가 커지고 복잡해지면서 숙련된 인력의 부족과 생산성 저하 문제가 심각해지고 있다”고 지적하며, 자율주행 로봇이 이 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 대안임을 강조했다. 실제로 물류센터가 점점 더 대형화되고 복잡해지면서 피킹 작업에 더 많은 시간이 걸리고, 주문 변동성에 대응하기 어려운 것이 현실이다. 트위니의 자율주행 로봇은 이 같은 문제를 해결하기 위해 등장했다. 김 본부장은 “트위니의 나르고 오더피킹은 작업자의 이동을 대신해 물품을 찾고, 피킹 작업을 지원하여 물류센터의 생산성을 극대화한다”며, 기존 물류센터에 쉽게 도입할 수 있다는 점을 강조했다. 이 글에서는 트위니가 제안하는 자율주행 로봇을 활용한 물류센터 자동화 솔루션에 대해 살펴보고, 이를 통한 기대 효과에 대해 알아본다. 최근 물류센터 운영은 급격한 변화를 맞이하고 있다. 그중에서도 가장 큰 변화는 자동화 기술의 도입이다. 물류센터는 점점 더 대형화되고 복잡해지면서 운영 과정에서 많은 노동력을 필요로 한다. 그러나 숙련된 인력을 구하는 것은 갈수록 어려워지고 있으며, 이로 인해 생산
유통·물류 업계에서 정확한 수요 예측은 오랜 과제다. 임팩티브AI의 ‘딥플로우(Deep Flow)’ 솔루션은 AI를 활용해 판매량을 예측하고 재고 관리를 최적화한다. 다양한 외부 데이터를 통합해 예측 정확성을 높이고, ERP·WMS와 연동해 인사이트를 제공한다. 신제품이나 원자재 관리도 유연하게 대응할 수 있어 물류 혁신을 실현한다. 다양한 산업에서 활용 가능한 딥플로우는 유통·물류의 새로운 기준을 제시하고 있다. 정확한 수요 예측은 유통·물류 영역에서 오랜 기간 해결되지 못한 숙원이다. 판매량은 다양한 변수에 의해 유동적이기 때문에 정확하게 분석하고 예측하는 것이 쉽지 않다. 업계에서는 확실한 데이터가 아닌 감각과 관례 등을 기반으로 발주를 진행하는 경우도 있다. 데이터를 활용한다고 해도 주로 사내 데이터만을 취급하기 때문에 효율적인 분석이 이루어지지 않는 것이 현실이다. 이 과정에서 판매량을 잘못 예측하면 재고가 쌓이게 되어 재고 관리에 추가적인 자원을 투입해야 하는 연쇄적인 자원 소모를 겪게 된다. 이러한 딜레마는 기업의 규모와 상관없이 발생하며, 판매량 전망 실패에 따른 재고 손실은 시장에서의 신뢰에도 영향을 미치므로 세밀한 관리가 필요하다. 따라서
물류산업은 4차 산업혁명의 핵심 기술들이 접목되며 급격한 변화를 겪고 있다. 특히 스마트 물류센터와 차세대 물류창고실행시스템(WES)의 도입은 물류의 효율성과 유연성을 극대화하고 있다. 전통적인 물류 방식에서 벗어나 다양한 채널을 통해 빠르고 효과적인 유통 생태계를 구축하는 것이 가능해진 것이다. 이러한 변화 속에서 WES 솔루션 업체인 니어솔루션은 AI 기반 WES 플랫폼인 '‘니어솔로몬(Nearsolomon)’을 제공하며 물류 지능화를 선도하고 있다. 제조 영역에서 스마트 팩토리가 혁신을 제시했다면, 물류에서는 스마트 물류센터 및 스마트 물류터미널이 물류 시스템 개혁에 새로운 시각을 제공하고 있다. 스마트 물류센터는 모든 것을 연결하고 설비 및 인프라를 최적화하는 과정을 통해 효율성을 극대화한다는 점에서 스마트 팩토리와 같은 맥락에 있다. 이러한 스마트 물류센터는 능동적이고 지능화된 물류 시스템으로, 유연성과 민첩성이 확보된 환경에서 물류 인프라가 가동되는 차세대 물류의 기반이다. 기존 물류센터는 설계 시 모든 요소를 확정한 상태에서 운영되었다. 이는 물류센터 운영 중 발생하는 변수나 변동성에 취약할 수밖에 없는 구조였다. 장비 및 시스템과 소프트웨어가
반도체 산업은 끊임없는 기술 혁신과 변화의 중심에 있다. 반도체에 대한 가치가 점차 높아짐에 따라, 고도의 반도체 기술력이 곧 국가의 경쟁력으로 대변되는 시대다. 이에 기업들은 기술 리더십을 갖추기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 이러한 상황 속에서 최근 두 기업의 엇갈린 행보가 반도체 시장에서 주목받고 있다. 그 주인공은 바로 엔비디아와 인텔이다. 지속적인 연구 개발로 누구도 넘볼 수 없는 기술력을 갖춘 엔비디아와 시장 변화에 능동적으로 대처하지 못해 어려움을 겪는 인텔. 두 기업은 각기 주어진 도전과제와 기회를 어떻게 활용할 것인지에 대해 주목해 보고자 한다. GPU 기술력, 두 기업의 차이를 가르다 엔비디아는 AI 반도체 시장에서의 기술적 우위를 바탕으로 시장을 선도하고 있다. 특히 GPU를 통해 AI 개발에 있어 압도적인 경쟁력을 발휘하고 있다. 엔비디아의 GPU는 복잡한 데이터를 빠르게 처리하고, 정교한 알고리즘을 실행하는 능력 덕분에 AI 연구 및 상업적 응용 분야에서 폭발적인 수요를 창출했다. 엔비디아가 공개한 보고에 따르면, 엔비디아는 지난해 376만 개의 데이터 센터 GPU를 생산해냄으로써 세계 시장에서 98% 이상의 압도적인 점유율을 기록
‘2024 K-정보통신위크 인 부산(2024 K-ICT WEEK in BUSAN)’이 지난 9월 10일부터 12일까지 벡스코 제2전시장에서 성황리에 열렸다. K-정보통신위크 인 부산은 ‘인공지능 코리아’와 ‘정보통신 엑스포 부산’, ‘클라우드 엑스포 코리아’ 등 세 개 행사를 통합해 각 분야마다 다양한 서비스를 전시했다. 이 글에서는 전시회에 참가한 기업들이 선보인 특색 있는 서비스를 살펴보고 어떻게 응용되는지에 대해 다뤄봤다. 전 산업 분야에서 높아진 신기술 수요 AI와 클라우드를 포함한 다양한 ICT 기술이 모든 산업 분야에 적용되고 있다. 신기술이 도입되는 가장 큰 이유는 효율성 증가다. AI와 자동화 기술로 기업은 반복적이거나 복잡한 작업을 자동화해 효율성을 높이고, 인간의 실수를 줄인다. 클라우드 서비스는 데이터 저장과 접근을 용이하게 해 장소에 구애받지 않고 빠르게 정보를 활용하게 만든다. 신기술 도입으로 인한 비용 절감도 주 목적이 된다. 한 예로, 클라우드 컴퓨팅은 기업이 자체 서버를 구축하고 유지하는 데 드는 비용을 줄인다. AI를 활용한 자동화는 인건비를 절감하는 핵심요소다. 이뿐 아니라 시장 변화에 빠르게 반응할 수 있는 유연성도 제공한다
AI의 발전 속도가 점차 가속화하고 있다. 오픈AI의 GPT-4o와 같은 모델의 출시는 빠르게 진보하는 AI 기술의 대표적인 예다. 자연어 처리와 문맥 이해 능력이 전작인 GPT-3보다 대폭 향상된 바 있다. 이처럼 AI 기술이 계속해서 진화함에 따라, 다양한 산업 분야에서의 응용 가능성이 확장되고 있다. 다만 이로 인한 사회적, 윤리적 문제도 동시에 대두되는 추세다. AI라는 거대한 기술이 가진 영향력을 고려했을 때 적절한 규제와 가이드라인이 필요할 것으로 보인다. AI가 야기하는 문제점은 무엇? AI 시대가 도래하면서, 기술에 대한 기대감과 동시에 우려도 함께 증가하고 있다. AI가 낳는 몇 가지 문제 가운데, 대표적으로는 개인정보 및 데이터 보안이 있다. AI 기술의 발전은 데이터 수집과 분석 능력을 향상시켰다. 한 예로, 구글과 메타 등 빅테크들은 사용자 행동 데이터를 기반으로 개인화한 광고를 제공해 왔다. 이러한 데이터 수집이 사용자의 명시적 동의 없이 이뤄지기도 하며, 데이터 보호에 관한 법적 기준이 충분히 마련되지 않은 상태에서 개인 정보가 유출될 위험도 존재한다. AI로 인해 발생하는 문제에 대한 책임 소재도 불확실하다. 지난 2018년, 테슬
최근 구글의 시장 독점 논란이 화제다. 과거에도 주요 빅테크를 대상으로 한 독점 조사가 진행됐던 사례가 있었으나, 이번은 분위기가 사뭇 다르다. 미국 법무부는 구글을 향해 불법적인 독점이라 외치며, 운영 방식의 변경을 요구하는 초강수를 뒀기 때문이다. 이에 구글을 비롯한 파트너사와 협력사 간 비즈니스 전략 수정이 불가피해졌으며, 글로벌 IT 시장의 지형 변화까지 일어날 가능성도 제기된다. 위기의 구글, 시장 독점 논란 확대 지난 8월 5일, 미국 법무부는 구글에 강력한 철퇴를 날렸다. 장기간 검색 시장을 장악해 온 구글에 ‘불법 독점’이라는 판결을 내린 것이다. 워싱턴DC 연방법원 아미트 메흐타 판사는 판결을 근거로 구글의 불법적인 검색 시장 독점을 막기 위한 방안을 결정해 이행하도록 명령할 계획이라고 밝혔다. 뉴욕타임스 보도에 따르면, 아미트 메흐타 판사가 내릴 명령이 구글의 운영 방식 변경 혹은 사업 일부를 매각하는 것이라고 언급했다. 이에 구글은 판결 결과에 불목하며 항소 의사를 밝혔다. 미 법무부는 반독점 소송에서 패소한 구글에 대한 해체 가능성 등을 검토 중인 것으로 알려졌다. 블룸버그통신은 소식통을 인용해 미 워싱턴DC 연방법원 재판부가 온라인 검
빅테크가 AI에 대한 투자를 대폭 늘리고 있다. 이들의 혁신적인 투자와 기술 개발은 현대인의 일상과 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 매그니피센트 7을 비롯한 주요 기업들은 거액을 들여 AI 연구와 개발에 열을 올리며, 이를 통해 새로운 시장을 창출하고 경쟁 우위를 확보하려는 전략을 수행하고 있다. 이 글에서는 선도 기업의 AI 투자가 어떻게 이뤄지며, 최근 발표된 주요 서비스에 대해 살펴보고자 한다. AI에 쏟아지는 투자, 전력·물 소비도 최대 AI를 주목한 빅테크의 투자가 만만치 않다. 파이낸셜타임스(FT)에 따르면, 올해 상반기 마이크로소프트(MS)와 아마존, 메타, 알파벳의 AI 관련 투자는 총 1060억 달러(약 144조3190억 원)로 전년 대비 50%가 증가한 것으로 알려졌다. 해당 기업의 실적 보고서에 따르면, MS는 330억 달러, 알파벳은 252억 달러를 기록했으며, 메타는 올해 400억 달러를 예상하고 있다. 이 빅테크들은 이 같은 투자가 시작에 불과하다며 향후 18개월간 AI 관련 데이터 센터 건설, 클라우드 서비스 인프라 구축 등을 위한 투자 확대를 추진하고 있다. FT는 빅테크의 AI 관련 투자가 연말까지 두 배 이상 증가할
시스템 반도체 시장은 전 세계적으로 빠른 성장을 이어가고 있다. 시스템 반도체는 스마트폰, 자동차, AI 등 다양한 전자 제품의 두뇌 역할을 하는 반도체로, 그 중요성이 날로 커지고 있다. 특히, 시스템 반도체 시장의 핵심을 담당하는 팹리스 기업의 역할 또한 점차 부각된다. 팹리스 기업은 반도체 설계만을 전문으로 하며, 생산은 전문 파운드리 업체에 맡긴다. 이러한 비즈니스 모델 덕분에 팹리스 기업들은 설계에 집중해 혁신적인 기술 개발에 주력할 수 있으며, 고부가가치 창출이 가능하다. 팹리스 경쟁력이 중요한 이유 대표적인 팹리스 기업으로는 GPU로 AI 시장을 사로잡은 엔비디아를 비롯해 AMD, 퀄컴 등이 있으며, 이들은 각각 GPU, CPU, 모바일 AP 등의 설계에서 세계적인 경쟁력을 자랑한다. 이들의 성공 사례는 팹리스 모델이 얼마나 강력한 비즈니스 구조를 가지고 있는지를 잘 보여준다. 또한, 팹리스 기업들은 다양한 설계 전문성을 통해 파운드리 업체와의 협업을 극대화하며, 글로벌 반도체 생태계에서 중요한 연결고리 역할을 하고 있다. 이는 단순히 제조 역량을 넘어 혁신적인 기술 도입과 시장 변화를 이끄는 동력이 되고 있다. 시스템 반도체 시장의 확장 속에서
HBM(High Bandwidth Memory)은 AI 개발을 위한 컴퓨팅 요구사항을 충족시키는 핵심 기술로 자리잡고 있다. HBM이 가진 높은 잠재력과 함께 개발 선두에 선 SK하이닉스의 행보에 연일 관심이 쏠리는 이유다. 메모리 반도체 강자인 SK하이닉스는 확장하는 AI 시장을 주목하고, AI 인프라의 필수 품목인 GPU에 포함되는 HBM 개발 및 양산에 빠르게 착수했다. 이에 HBM 시장에서 경쟁 기업보다 한 걸음 빠르게 움직이게 됐고, 점차 격차를 벌리고 있다. ‘5조 원대 영업익’ 부활의 신호탄 된 HBM SK하이닉스가 올해 2분기를 기점으로 완전한 부활을 알렸다. SK하이닉스는 6년 만에 분기 영업이익 5조 원대를 기록하며, 지난 부진을 말끔히 씻었다. 이 과정에서 HBM이 톡톡히 자기 역할을 수행했다. 지난 7월 SK하이닉스는 연결 기준 올해 2분기 매출 16억4233억 원, 영업이익 5조4685억 원으로 전년 동기 대비 흑자 전환에 성공했음을 발표했다. 영업이익의 경우 반도체 슈퍼사이클이었던 2018년 2분기와 3분기 이후 6년 만에 5조 원대 진입이었다. 괄목할 성적을 기록한 SK하이닉스는 중국과 미국에서도 호실적을 기록했다. 지난 8월 SK
우리는 LLM 시대를 살고 있다 AI 기술의 급속한 발전 가운데, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)은 특히 눈에 띄는 진보를 이루고 있다. 지난 2022년 11월 등장한 GPT-3.5와 같은 모델이 자연어 처리를 혁신하며, 다양한 산업에서 영향력을 확대하고 있음을 의미한다. LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 언어의 구조와 의미를 이해하고, 이를 바탕으로 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있는 AI 모델이다. 초기 모델에서 최근 GPT-4o에 이르기까지 LLM은 더 많은 데이터와 복잡한 알고리즘을 통해 정확하고 다양한 언어 생성 및 이해 능력을 증명하고 있다. 챗GPT가 주목받았던 이유 중 하나는 사용자가 원하는 답변을 신속히 생성해낸다는 점이었다. 이 같은 관점에서 LLM은 고객 서비스에 적합한 기술이라는 평가를 받고 있다. 특히 AI 챗봇과 가상 어시스턴트는 고객 지원을 혁신하고 있다. 이들은 사용자 질문에 즉각적으로 반응하며, 특히 비대면 서비스가 중요해진 현 시대에 24시간 고객 지원을 제공함으로써 서비스의 접근성과 효율성을 높이고 있다. 자동화한 콘텐츠 생성 기능도 LLM의 주요 강점이다. 사용자는 LLM을 활
한국머신비전산업협회(이하 협회)는 지난 7월, 5곳의 회원사가 신규로 가입했다고 밝혔다. 이로써 현재 협회에 가입된 전체 회원사의 숫자는 62개로 늘었다. 협회는 스마트팩토리와 스마트제조의 핵심기술로 자리 잡고 있는 머신비전의 산업 적용 확산으로 머신비전 시장 확대를 위한 기업들의 구심점 역할을 하는 단체로 지난 2010년 설립됐다. 협회는 매년 3월 한국머신비전쇼(Korea Vision Show), 머신비전 컨퍼런스, 산학협력, 산업실태조사 등의 다양한 활동을 펼쳐오고 있다. 이번 인터뷰 기획에서는 이번에 새롭게 한국머신비전산업협회의 회원사가 된 5곳의 업체 중 2곳을 먼저 만나본다. 그 주인공은 메크마인드와 하이크로봇이다. 메크마인드로보틱스는 머신비전에도 황색돌풍을 몰고 오고 있는 중국의 또 다른 주요 기업 중 하나다. 자체 개발한 고성능 산업용 3D 카메라와 이를 중심으로 한 소프트웨어 등을 통해 머신비전 시장에 도전장을 던진 메크마인드로보틱스는 글로벌 시장을 중심으로 이미 만 대 이상의 3D 센서를 공급완료하는 등 레퍼런스 구축 역시 성공적으로 이뤄나가고 있다. 최근 국내 법인을 설립하며 한국시장 진출을 위한 발판을 마련한 메크마인드로보틱스가 국내 머
지금 물류는 코로나로 인한 개혁의 시기를 거쳐 ‘자동화’라고 하는 또 다른 변화의 기간을 관통하고 있다. 비대면 소비의 증가로 인한 어커머스 시장의 급격한 성장에 더해 사람으로 발생할 수 있는, 이른바 휴먼에러를 최소화하고 정확하고 빠른 물류를 가능하게 하는 최선의 방법은 결국 사람 대신 이를 처리할 수 있는 자동화 시스템이 답이라는 판단을 내렸기 때문이다. 현재 아시아 지역을 중심으로 한 글로벌 물류 시장에서 가장 선두주자 역할을 하는 것은 역시 중국이다. 실제 중국의 주요 물류 기업들은 이미 자국을 넘어 한국, 일본 등 동아시아 시장은 물론이고 북미, 유럽 등 물류 메인시장으로의 진출에도 속도를 내고 있을 만큼 그 경쟁력은 상당한 수준이다. 하지만, 우리가 중국만을 바라보고 있을 때 글로벌 물류시장에서 빠르게 대응하고 있는 곳이 바로 일본과 인도다. 그들은 급변하고 있는 SCM에 어떻게 대응하고 있을까. 일본, 정부·기업 적극 나서 ‘물류 개혁’에 박차 한 때 아시아 전체 산업을 대표하는 선두주자로 오랜 기간 자리를 지켰던 일본. 하지만 90년대 거대한 경제버블이 깨지고 이른바 ‘잃어버린 10년’으로 불리는 경제불황 시기를 겪으며 그 자리를 중국에 내주었
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