딥러닝 기반 이미지 인식 기술이 빠르게 고도화되고 있지만, AI가 내부에서 어떤 기준으로 이미지를 보고 판단하는지는 여전히 명확히 설명하기 어려운 영역으로 남아 있다. 특히 대규모 모델이 ‘고양이 귀’, ‘자동차 바퀴’와 같은 개념을 어떤 방식으로 조합해 결론을 내리는지는 오랫동안 해결해야 할 주요 과제로 제기돼 왔다. KAIST는 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 인간이 이해할 수 있도록 AI의 판단 근거를 시각적으로 보여주는 설명가능성(XAI) 분야에서, 모델 내부의 개념 형성 과정을 회로(circuit) 단위로 시각화하는 새로운 XAI 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이번 연구는 “AI가 어떻게 생각하는가?”라는 질문에 구조적 접근을 가능하게 한 중요한 진전으로 평가된다. 딥러닝 모델 내부에는 인간의 뇌처럼 뉴런(Neuron)이라는 기본 계산 단위가 존재한다. 뉴런은 귀 모양, 색상, 윤곽선처럼 이미지의 작은 특징을 감지해 다음 단계로 신호를 전달하는 기능을 한다. 반면 ‘회로(circuit)’는 여러 뉴런이 서로 연결돼 하나의 개념을 함께 인식하는 구조로, 예컨대 ‘고양이 귀’를 인식하기 위해 귀 윤곽·삼각형 형태·털 패턴 등을 감지하는 뉴런들이
국내 최대 수출입 물류 플랫폼 트레드링스가 부산대학교 인간중심-탄소중립 글로벌 공급망 연구센터(SCSC연구센터)와 손잡고 AI 기반 공급망 예측 모델 공동 개발에 나선다. 양측은 지난 21일 전략적 업무협약(MOU)을 체결하고, 글로벌 공급망 데이터 신뢰도 향상과 운송 리스크 최소화를 목표로 AI·xAI 기반 예측 기술 고도화 및 상용화를 공동 추진하기로 했다. 이번 협약의 핵심은 공급망 불확실성을 줄이기 위한 ‘AI 기반 선박·항만 예측·진단·의사결정 최적화 기술 개발’이다. 글로벌 물류 환경에서는 기상 변화, 항만 정체, 선박 스케줄 변동 등 다양한 변수가 운송 전 과정에 영향을 준다. 양 기관은 대규모 물류 데이터와 AI 분석 기술을 결합해 선박 도착 지연, 항만 혼잡도, 안전 리스크 등을 사전에 진단하는 모델을 고도화한다는 계획이다. 특히 설명가능 인공지능(xAI)을 접목한 검증 체계를 구축해 예측 결과의 신뢰성을 높이고, AI 모델 결정 과정이 사용자에게 투명하게 설명될 수 있도록 한다. 이번 협력을 통해 개발되는 기술은 트레드링스 플랫폼에 연계돼 실사용 단계로 이어질 예정이다. 트레드링스는 수출입 물류 전 과정의 실데이터를 보유한 국내 대표 공급망
앤스로픽이 최대 100억 달러(약 14조 원) 규모의 투자 유치를 추진 중인 것으로 알려졌다. 블룸버그 통신은 21일(현지시간) 소식통을 인용해 이번 라운드가 성사되면 인공지능(AI) 스타트업 역사상 손꼽히는 초대형 메가라운드로 기록될 것이라고 보도했다. 앤스로픽은 당초 최대 50억 달러 규모의 신규 자금 조달을 추진하는 것으로 알려졌으나, 투자자 수요가 예상보다 크게 몰리면서 목표 금액이 두 배 이상 늘어난 것으로 전해졌다. 이번 투자 라운드는 아이코닉 캐피털이 주도하며, 라이트스피드 벤처 파트너스, 멘로 벤처스 등 유력 벤처캐피털이 참여할 것으로 전망된다. 카타르 국부펀드(QIA), 싱가포르 국부펀드(GIC) 등 글로벌 투자기관과도 협의가 진행 중이다. 이는 지난 3월 투자 유치 이후 불과 5개월 만에 이뤄지는 또 다른 대규모 자금 조달이다. 당시 앤스로픽은 라이트스피드 벤처 파트너스가 주도한 라운드에서 약 615억 달러의 기업가치로 35억 달러를 확보했다. 이번 투자가 성사되면 기업가치는 단기간에 약 세 배 가까이 상승할 것으로 추정된다. 앤스로픽은 오픈AI 출신 연구진이 2021년 설립한 기업으로, AI 모델 ‘클로드(Claude)’ 시리즈로 잘 알려
OCI의 AI 인프라 활용해 ‘그록 3’의 추론 및 학습 성능 극대화 추진 xAI가 오라클과 전략적 협업을 체결하고, 자사의 멀티모달 AI 모델 ‘그록(Grok)’을 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)를 통해 기업 시장에 본격적으로 제공한다고 20일 발표했다. 이번 협업으로 xAI는 OCI의 생성형 AI 서비스를 기반으로 콘텐츠 제작, 연구, 비즈니스 프로세스 자동화 등 다양한 분야에서 그록 모델을 활용할 수 있도록 지원할 예정이다. 특히 차세대 모델인 ‘그록 3’의 추론과 학습 성능을 극대화하기 위해 확장성과 비용 효율성을 동시에 갖춘 OCI의 AI 인프라가 적극 활용된다. xAI 공동 설립자인 지미 바는 “그록 3은 AI 기능의 새로운 도약을 보여줬으며, 오라클의 데이터 플랫폼은 이를 기업 현장에 빠르게 적용하는 데 큰 역할을 할 것”이라며 “이번 협업은 엔터프라이즈급 AI의 정의를 다시 쓰는 계기가 될 것”이라고 강조했다. xAI는 2023년 설립 이후, 인간의 사고 능력 확장을 목표로 한 첨단 AI 기술을 연구·개발해왔다. 최신 모델인 그록 3은 강화 학습 기반의 추론 기능을 통해 수학, 코딩, 범용 이해 영역에서 고성능을 기록했으며, 기업 시장에
AMD가 12일(현지시간) 차세대 AI 칩을 공개했다. 챗GPT 개발사 오픈AI 최고경영자(CEO) 샘 올트먼도 등장해 이 칩을 사용할 계획이라고 밝혔다. 리사 수 AMD CEO는 이날 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 개발자 콘퍼런스 ‘어드밴싱 AI’(Advancing AI)에서 ‘인스팅트 MI400’을 선보였다. 수 CEO는 “이 칩은 내년에 출시될 예정”이라며 MI400 칩을 기반으로 “처음 랙 전체를 하나의 통합된 시스템으로 설계했다”고 밝혔다. 이어 이 칩을 기반으로 한 ‘헬리오스(Helios)’라는 신규 랙 시스템을 공개했다. 이 시스템은 수천 개의 MI400 칩을 하나의 거대한 컴퓨터처럼 묶어 사용된다. 엔비디아와 같은 AI 칩 제조업체들은 칩 단위가 아니라 칩이 탑재된 이런 랙 시스템 단위로 대규모 언어 모델을 개발하거나 클라우드 서비스를 운영하는 기업들에 판매한다. 이날 행사에는 올트먼 CEO도 무대에 올라 “AMD 칩을 사용할 것”이라고 밝혔다. 그는 “사양을 처음 들었을 때 믿을 수 없을 정도로 미친 아이디어라고 생각했다”며 “정말 놀라운 일이 될 것”이라고 말했다. 수 CEO는 “헬리오스는 사실상 하나의 거대한 연산 엔진처럼 작동하는
일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 자신이 2022년 인수한 소셜미디어(SNS) 플랫폼 엑스(X·옛 트위터)를 자신의 인공지능(AI) 기업에 매각했다. 머스크는 28일(현지시간) 자신의 SNS 계정에 “xAI가 엑스를 330억 달러(48조5000억 원)에 인수했다”고 밝혔다. xAI는 머스크가 2023년 7월 설립한 AI 기업이다. 오픈AI의 챗GPT 대항마로 ‘그록’(Grok)이라는 AI 챗봇을 출시했다. 머스크는 “이번 거래로 xAI는 800억 달러, 엑스는 330억 달러로 평가됐다”며 “120억 달러의 부채를 포함하면 엑스의 가치는 450억 달러”라고 설명했다. 이번 인수는 전액 주식 거래 방식으로 이뤄졌다고 그는 덧붙였다. 엑스의 가치는 머스크가 2022년 10월 당시 트위터를 인수했을 때 440억 달러보다 크게 낮은 수준이다. 머스크는 트위터를 인수한 뒤 엑스로 이름을 바꿨다. 머스크는 엑스의 가치를 330억 달러로 평가한 이유는 밝히지 않았다. 작년 10월 투자 회사 피델리티는 엑스의 가치를 머스크 인수 당시보다 80% 낮게 평가했다. 이후 엑스에 xAI의 그록이 탑재되면서 가치는 크게 뛰어올랐다. 블룸버그 통신은 지난 2월 엑스가 440억
미국 빅테크 기업들이 인공지능(AI) 기술 개발을 둘러싸고 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 특히 범용인공지능(AGI, Artificial General Intelligence) 개발에 대한 전망이 주요 경영진들 사이에서 잇따라 제기되며 AI 산업의 방향성을 가늠할 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 동시에 AI 모델을 위한 클라우드 인프라 확보와 데이터 센터 확장이 가속화하면서 클라우드 시장에서도 새로운 판도가 형성되고 있다. AGI 개발 경쟁, 현실화 가능성은 언제? 구글 딥마인드 데미스 허사비스 CEO는 미디어 브리핑에서 “AGI가 향후 5~10년 내 등장할 것”이라고 전망했다. AGI는 인간과 동등한 수준의 사고와 판단을 할 수 있는 AI로 정의되며, 데미스 허사비스 CEO는 현재 AI 기술이 특정 분야에서는 강력하지만 현실 세계의 복잡한 맥락을 이해하는 데 한계를 보인다고 평가했다. 그는 AGI의 발전을 위해 다중 에이전트 시스템이 필수적이라며, 딥마인드가 게임 환경에서 AI를 학습시키는 연구를 진행해 왔다고 강조했다. 그러나 다른 기업들은 AGI가 훨씬 더 빠르게 등장할 가능성을 제기했다. 앞서 테슬라 일론 머스크 CEO는 “2026년까지 AGI가 가능할 것
인이지가 ‘2025 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory+Automation World 2025, 이하 AW 2025)’에서 데이터 기반 AI 예측 기술을 선사한다. AW 2025는 아시아 최대 규모 스마트 팩토리 및 자동화 산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 12일부터 사흘 동안 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 ‘코엑스’ 전관에서 펼쳐진다. 올해 전시회는 500여 개 업체가 2200여 개 부스를 마련해 차세대 산업 기술·솔루션과 인사이트를 전한다. 이를 관전하기 위해 약 7만 명의 참관객이 전시장을 방문할 전망이다. 인이지는 스마트 제조를 위한 AI 예측 기술 솔루션 업체다. 인이지 AI 솔루션은 클라우드·온프레이스 기반으로, 각종 현장·공정에서 발생하는 변수를 실시간 예측·분석한다. 설비 데이터 기반 의사결정이 트렌드로 부상하는 가운데 특화된 솔루션을 제시한다. 특히 '인피니트 옵티멀(INFINITE OPTIMAL) 시리즈'는 ‘설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)’ 기술이 탑재돼 정확한 공정 예측을 지원한다. 인이지 자체 개발 AI 모델이 이식된 점이 특징이다. 이 AI가 기존 숙련공의 공정 운영 패턴을 학습해 효율적인
스마트공장·자동화산업전(AW 2025)은 아시아 최대의 산업 자동화 전시회다. 산업 디지털 전환의 핵심으로 손꼽히는 자동화(Automation) 기술과 스마트 팩토리의 현재를 진단하고, 관련 산업군의 솔루션과 제품을 한눈에 확인할 수 있는 축제로 인식된다. 내년 35회차 개막을 앞두고 있는 만큼, 지금까지 전시회를 통해 수많은 제품·솔루션·기술 등 자동화 레퍼런스가 소개됐다. 이를 통해 글로벌 시장에서의 국내 자동화 기업 경쟁력 제고에 기여했고, 궁극적으로 우리 산업을 한 단계 도약시키는 밑거름이 된 것으로 평가받는다. 이번 특집에서는 AW 2025 참가기업들의 주목할 만한 제품과 솔루션을 소개한다. [특집] AW 2025 주목할 베스트 솔루션 (2편) [에지 AI] ‘단독’으로 이룰 수 없는 AI 대중화 꿈…어드밴텍, 협업기술로 AI 활용 진입장벽 낮춰 [설명 가능한 AI] AI 딥러닝 모델의 사각지대, ‘XAI’가 메운다…의사결정 ‘근거 찾는 비법’ [측정 솔루션] 3D 스캐너는 측정도구 넘어 공정 혁신 핵심…다양한 산업 생산성·품질 효율성 향상 [반도체 공정 관리] 반도체 공정 관리 혁신…알티엠, AI로 공정 최적화 PEOPLE 버나드 튀르머 이비엠팝스
AI 기술이 제조업 혁신의 새로운 동력을 제공하며, 전 세계가 이를 주목하고 있다. 특히, ‘설명 가능한 AI(XAI)’는 복잡한 제조 공정에서 발생하는 데이터를 명확히 분석하고 최적화하는 데 기여하며, 산업 전반에서 그 필요성과 중요성이 대두되고 있다. 국내 AI 전문기업 인이지는 이러한 XAI 기술을 통해 제조업의 경쟁력을 강화하고, 국제 환경규제에도 효과적으로 대응할 수 있는 솔루션을 제시하며 주목받고 있다. 인공지능(AI)는 인간의 지능을 모방하는 기술로, 이를 지속적으로 발전시키기 위해서는 학습 과정이 필수적이다. 일반적으로 ‘머신러닝’으로 알려진 기계 학습 기법과 이를 한 단계 진화시킨 ‘딥러닝’ 기법이 주로 활용되고 있다. 특히 딥러닝은 인간의 학습 과정을 본떠 설계된 ‘인공신경망’을 기반으로 한다. 수많은 인공신경망이 객체나 현상에 대한 ‘패턴 학습’을 자동으로 수행하여 유연한 판단에 기반한 의사결정을 가능하게 한다. 쉽게 말해, 인간이 데이터를 직접 지정하지 않아도 모델이 스스로 학습하는 기술이다. 그러나 딥러닝 기술이 고도화됨에도 불구하고 여전히 여러 한계와 맹점이 존재한다. 특히 딥러닝을 통해 도출된 예측 결과는 그 근거를 명확히 제시하기
xAI, 이달 진행한 펀딩으로 최소 110억 달러(약 15조3000억 원) 끌어모아 지난해 인공지능(AI) 스타트업 xAI를 설립, 오픈AI에 도전장을 낸 일론 머스크가 본격적인 추격전에 나서고 있다. 대규모 투자 유치(펀딩)에 나서 추가 자금으로 데이터 센터를 확충하고, 챗GPT와 같은 일반인 대상 서비스도 내놓을 계획인 것으로 전해졌다. 월스트리트저널(WSJ)은 머스크가 오픈AI를 따라잡기 위해 작년 7월에 설립한 xAI를 이제 세계에서 가장 진보한 AI 회사로 만들기 위해 박차를 가하고 있다고 27일(현지시간) 보도했다. 테슬라 최고경영자(CEO)인 머스크는 현재 오픈AI CEO로 있는 샘 올트먼 등과 함께 2015년 오픈AI를 창립했다. 하지만 2018년 테슬라의 AI 연구에 따른 이해충돌 문제로 오픈AI 이사직을 사임하고 투자 지분도 모두 처분한 바 있다. 그런 머스크가 오픈AI의 대항마로 만든 회사가 xAI다. 머스크는 업계 전반에서 인재를 영입했고 계약업체를 밀어붙여 불과 몇 달 만에 대규모 데이터 센터를 새로 구축했다. 당시 업계에서 보기 드문 속도였다. 머스크는 미국 테네시주 멤피스에 있는 이 데이터 센터를 기반으로 다음 달까지 xAI를 '모
물류와 유통 산업에서의 문제점은 수요예측의 불확실성과 재고 관리의 비효율에 기인한다. 과도한 재고는 비용을 증가시키고, 부족한 재고는 판매 기회를 놓치게 만든다. 인공지능(AI) 기반 수요예측은 과거 데이터를 분석한 후 정확한 수요를 예측해 앞선 문제를 완화할 수 있다. AI는 재고관리 시스템과 통합돼 최적의 재고 수준을 유지하고, 실시간으로 공급망 데이터를 분석해 효율적인 창고관리시스템(WMS)을 운영할 수 있다. [특집] 스마트 물류 구축 위한 업계 전문가의 제언 [수요예측·재고관리] 수요예측·재고관리 방법?...XAI가 돌파구 마련 [물류센터 최적화 방안] WES 고도화가 물류 영역 차세대 유망주...유연성 확보가 관건 [미래형 물류창고 전략] 피킹 작업의 물리적 부담, AMR로 생산성은 높이고 비용은 절감 [통합 물류 운송 관리 시스템 구축 방안] 차량 배차부터 제품 출하·입고까지...D-TMS, DX·ESG 접목으로 투명성 높여 INTERVIEW 동의대학교 신소재공학과 박영도 교수 3D 스캐닝 자동화 기술, 접합 품질 新 장르 열다...“전수검사에 본격 도입돼야” 한국지멘스 안혁원 DI FA 부문 차장 FA 영역 통합 플랫폼 구축...요소 간 징검다
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
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
넥센타이어가 모빌리티 산업의 급격한 변화에 대응하기 위해 최신 기술을 연구개발에 활용하고 있다고 22일 밝혔다. 가상현실(VR) 기술로 가상의 타이어를 이용해 성능을 평가하고 인공지능(AI)으로 타이어의 성능을 예측하는 등 연구개발의 효율성을 높이고 있다. 지난 4일 넥센타이어는 VR을 활용해 타이어를 개발하는 장비인 ‘High Dynamic 드라이빙 시뮬레이터(Driving Simulator)’를 도입하기로 결정하고, 장비 제작사인 영국 앤서블 모션(Ansible motion)사와 파트너십을 체결했다. 드라이빙 시뮬레이터 도입으로 차량 개발 기간 단축 및 비용 절감을 위해 가상 개발에 박차를 가하는 완성차 제조사들과의 협업 강화가 기대된다고 넥센타이어는 전했다. 드라이빙 시뮬레이터는 타이어의 성능을 수학적으로 구현한 가상의 타이어를 실차에서 평가하는 것 같은 환경으로 운전자에게 연출해주는 최신 장비다. 한정된 공간에서 차선 변경, 코너링 및 다양한 노면에서 실제 주행과 같은 경험을 할 수 있다. 이 장비로 실시간 시뮬레이션을 구성해 타이어 성능을 예측하고, 정밀한 타이어 모델링 기술을 접목해 제품 설계와 성능 평가를 구현할 수 있다. 넥센타이어는 드라이빙
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UPDATE: 2025년 11월 28일 19시 33분
