고성능 ASIC 반도체 트랜드 대응 위한 재원 확보 및 M&A 기회 모색 오픈엣지테크놀로지(이하 오픈엣지)는 제3자 배정 유상증자 형태로 600억 원 규모의 투자유치에 성공했다고 밝혔다. 이번 유상증자는 스톤브릿지벤처스와 에이티넘인베스트먼트가 각각 300억 원씩 출자할 예정이며, 이는 전환우선주(CPS) 형태로 발행된다. 스톤브릿지벤처스와 에이티넘인베스트먼트는 오픈엣지 설립 초기부터 투자에 참여해 지난 2022년 IPO 이후 성공적으로 투자금을 회수한 바 있다. 이번 투자 결정은 두터운 신뢰와 오픈엣지의 지속적인 성장 가능성을 바탕으로 이뤄졌다. 오픈엣지는 하반기에 예상되는 복수의 대규모 라이선스 계약을 통한 현금 유입으로 별도의 투자 유치는 필요하지 않은 상황이나, 이번 유상증자를 통해 다가올 AI 반도체 시장의 고성능 ASIC 반도체 트랜드에 선제적으로 대응하기 위한 안정적인 재원 확보 및 M&A 기회를 모색한다. 확보된 자금 중 450억 원은 제품 포트폴리오 확대를 위한 R&D 자금으로, 150억 원은 M&A에 활용될 예정이다. 이를 통해 기존 NPU IP 라인업의 LLM 및 SLM 대응과 고성능화를 추진하고, 상업화한 Si
하반기부터 AI 기능 강화하기 위한 고급형 AR 스마트 안경 제품에 적용 사피엔반도체는 유럽의 마이크로 디스플레이 엔진 제조사와 약 40억 원 규모의 고급형 상보형금속산화반도체(CMOS) 백플레인 개발 및 공급 계약을 22일 체결했다. 사피엔반도체는 마이크로 LED 픽셀 어레이를 구동하기 위한 드라이버 IC를 설계하는 팹리스로 지난 2월 코스닥 상장을 마쳤다. 실리콘 기판 위에 마이크로 LED를 형성하는 기술인 레도스(LEDoS, LED on Silicon) 반도체 설계에 대한 약 150개의 글로벌 특허를 보유하고 있다. 레도스는 증강현실(AR) 스마트 안경 등의 마이크로 LED 디스플레이 엔진에 특화한 초소형 디스플레이 솔루션 중 하나로 초소형, 초 저전력이 장점이다. 이번 계약을 통해 유럽의 주요 레도스 마이크로 디스플레이 엔진 제조사에 초소형 디스플레이 엔진에 적용되는 CMOS 백플레인을 공급한다. 2025년 하반기부터 양산에 들어가 인공지능(AI) 기능을 강화하기 위한 고급형 AR 스마트 안경 제품에 적용될 예정이다. 고급형 AR 스마트 안경은 게임, 보건의료, 교육, 군사 등 전문 산업 분야에 활용된다. 이로써 사피엔반도체는 기본형 AR 스마트 안경
OCR) 모듈 기반으로 이미지 내 개인정보 탐지 기능 정확도 높여 최근 다양한 분야에서 AI 및 자동화 기술을 활용한 서비스가 산업 전반에 빠르게 확산되면서 정부 및 기업의 AI 활용이 불가피해졌다. 지난 4월에는 정부에서 예산 104억 원을 투입해 중앙부처, 지자체, 기관, 민간 기업 등에 초거대 AI 도입을 지원하겠다고 밝혔으며, 점차 클라우드 환경에서 AI와 자동화 기술을 활용해 데이터 보호와 관리 효율성을 높이는 추세다. 한국표준협회는 이미 AI 기술이 산업현장에 본격적으로 도입되던 초기부터 시장조사, 전문가 확보 등의 많은 준비를 마쳤고, 그 결과 AI 품질 인증인 'AI+' 인증을 2020년에 개발해 세계 경쟁력을 선제적으로 갖추도록 적극 지원하고 있다. 이지서티의 지능형 실시간 탐지 개인정보 필터링 솔루션 'U-PRIVACY SAFER'는 AI 혁신 생태계 발전에 필수적인 양질의 데이터를 안전하게 활용하는 AI 개인정보 필터링 기술이 주목받을 것에 대비해 AI 기술을 적용한 광학문자판독(OCR) 모듈을 기반으로 이미지 내 개인정보 탐지 기능의 정확도를 높였으며 개인정보 노출 필터링 기능도 강화했다. 이를 통해 한국표준협회에서 국제표준에 근거해 개
스마트팩토리 구축 위한 공정 시뮬레이션 도구 'Autodesk FlexSim' 소개 줌인테크가 오는 7월 24일(수) 'Autodesk FlexSim 소개와 적용 사례'를 주제로 웨비나를 진행한다. 최적의 스마트 공장의 구축을 위해서는 기존 공정의 재설계나 새로운 설비 및 시스템의 도입과 같은 변화가 필요하다. 이를 위해 면밀하게 검토하고 수행하더라도 기존 공정보다 효율적인지, ROI가 합리적인지 측정하기에 어려움이 뒤따른다. 프로세스를 검증하기 위해서는 해당 공정에 대한 정확한 분석과 배치, 이를 기반으로 한 시뮬레이션을 필요하다. 그래야만 우수하고 유연한 제조 공정을 완성할 수 있다. 스마트팩토리 구축을 위해 만들어진 공정 시뮬레이션 도구인 'Autodesk FlexSim'은 고급 기능을 갖춘 3D 시뮬레이션 소프트웨어다. Autodesk FlexSim은 드래그 앤 드롭 방식의 워크플로를 통해 생산 및 인력 이동 프로세스를 손쉽게 모델링한다. 실험 실행과 정확한 예측, 최적화를 위한 내장 시나리오 관리자 역할을 담당한다. 또한, 컨베이어 시스템, 자동 가이드 차량(AGV), 창고 시스템, 공급망, 의료 등을 추가하는 모듈이 사전 패키지돼 있다. 줌인테크는
스마트팩토리 구축 위한 공정 시뮬레이션 도구 'Autodesk FlexSim' 소개 줌인테크가 오는 7월 24일(수) 'Autodesk FlexSim 소개와 적용 사례'를 주제로 웨비나를 진행한다. 최적의 스마트 공장의 구축을 위해서는 기존 공정의 재설계나 새로운 설비 및 시스템의 도입과 같은 변화가 필요하다. 이를 위해 면밀하게 검토하고 수행하더라도 기존 공정보다 효율적인지, ROI가 합리적인지 측정하기에 어려움이 뒤따른다. 프로세스를 검증하기 위해서는 해당 공정에 대한 정확한 분석과 배치, 이를 기반으로 한 시뮬레이션을 필요하다. 그래야만 우수하고 유연한 제조 공정을 완성할 수 있다. 스마트팩토리 구축을 위해 만들어진 공정 시뮬레이션 도구인 'Autodesk FlexSim'은 고급 기능을 갖춘 3D 시뮬레이션 소프트웨어다. Autodesk FlexSim은 드래그 앤 드롭 방식의 워크플로를 통해 생산 및 인력 이동 프로세스를 손쉽게 모델링한다. 실험 실행과 정확한 예측, 최적화를 위한 내장 시나리오 관리자 역할을 담당한다. 또한, 컨베이어 시스템, 자동 가이드 차량(AGV), 창고 시스템, 공급망, 의료 등을 추가하는 모듈이 사전 패키지돼 있다. 줌인테크는
AI 기술이 산업의 중심으로 자리 잡으면서, 주요 빅테크 기업은 AI 분야에서의 주도권을 확보하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 대표적으로 ‘매그니피센트 7’이 있다. 이들은 AI의 발전을 통해 제품과 서비스를 혁신하고, 새로운 시장 기회를 창출하기 위해 대규모 투자와 연구개발에 집중한다. 매그니피센트 7의 행보가 주가에 미치는 파급력 또한 상당하다. 이를 통해 업계에서 차지하는 그들의 영향력이 어떤 움직임에 따라 변화하는지 주목해볼 만하다. AI ‘한 방’으로 역전 계기 마련한 애플 애플이 시가총액 3조5000억 달러(4852조 원)라는 기념비적인 기록을 세웠다. 다우존스 마켓 데이터에 따르면, 애플 주가는 7월 9일(현지시간) 기준 0.38% 상승한 228.68달러로 거래를 마감해 시총 3조5070억 달러를 기록했다. 애플은 올초만 해도 주가가 하향세였으나, 지난 6월 세계 개발자 회의(WWDC)에서 ‘애플 인텔리전스’라는 AI 전략을 공개하면서 전세가 달라졌다. 애플 인텔리전스는 애플의 모든 기기에 적용되는 AI 시스템으로, 애플은 아이폰 운영체제 iOS를 비롯해 올해 새롭게 업데이트되는 소프트웨어에 생성형 AI 기능을 탑재할 계획이다. 애플은 오픈
기술 융합으로 프라이빗 클라우드 생성형 AI 사업 협력 추진할 예정 딥네츄럴이 한국 HPE, 한국정보공학, 테디썸, 아이엠그루 등 4개 기업과 업무 협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약을 통해 딥네츄럴은 LLM을 기반으로 한 엔터프라이즈 AI 정보 검색 및 에이전트 기술과 하드웨어 인프라 구축 기술을 융합해 프라이빗 클라우드 생성형 AI 사업 협력을 추진할 예정이다. 각 기업의 전문 분야를 활용해 혁신적인 솔루션을 제공할 계획이다. 딥네츄럴은 올해 2월 스페인 바르셀로나에서 개최된 MWC 2024에서 노코드 AI 에이전트 빌더인 '랭노드(LangNode)'를 처음으로 선보였다. 랭노드는 기업이 필요로 하는 LLM 기반 AI 에이전트를 노코드로 신속하게 개발, 테스트, 배포하도록 돕는다. 지난 6월 랭노드 엔터프라이즈 버전을 출시한 후, HPE Ezmeral UA 플랫폼과 통합돼 국내 기업뿐 아니라 APAC 및 글로벌 기업에서도 손쉽게 랭노드를 비즈니스에 활용하게 됐다. 랭노드에서 제공하는 데이터 파이프라인을 통해 기업 내 문서, 이메일, 메신저, 공유 폴더 등에 흩어져 있는 사내 정보를 수집하고, 딥러닝 기반의 시맨틱 정보 색인을 거쳐 지식 베이스를 구축한다
빅스캠, 카메라 자체에서 AI 영상분석 수행이 가능한 AI 엣지형 네트워크 카메라 인텔리빅스는 19일 AI 알고리즘을 탑재한 AI 카메라 '빅스캠(VIXcam)'이 산업통상자원부 신제품(NEP, New Excellent Product) 인증을 획득했다고 말했다. 지난해 25종의 객체 검출과 이벤트 탐지가 가능한 AI 엣지형 영상분석 단말 '빅스원(VIXone)'에 이어 AI 카메라까지 인증 획득에 성공했다. 신제품 인증을 획득한 빅스캠은 카메라 자체에서 AI 영상분석 수행이 가능한 AI 엣지형 네트워크 카메라다. 별도의 고성능 서버 없이도 카메라 자체에서 인텔리빅스의 영상분석 알고리즘이 탑재돼 배회, 쓰러짐, 화재 등 다양한 이벤트를 실시간으로 탐지해낸다. 실시간 영상 촬영부터 원거리에 있는 객체 및 이벤트 분석까지 한 대의 카메라에서 수행할 수 있다. 최대 4K 해상도를 제공하는 빅스캠은 1/1.8인치 이미지센서를 사용한다. 기존 일반 IP CCTV 네트워크 카메라 대비 저조도 환경에서도 선명한 CCTV 영상을 제공한다. IR LED 지원으로 야간에도 최대 30m 거리의 가시거리를 지원한다. IP67, IK10 등 보호등급과 진동 및 낙하 시험 등을 통과해
인텔은 국제 올림픽 위원회(IOC)와의 생성형 AI 검색 증강 생성(RAG) 솔루션 관련한 협력 내용을 발표했다. 이번 발표는 인텔 가우디 AI 가속기와 인텔 제온 프로세서를 활용한 개방형 AI 시스템 및 플랫폼으로 개발자와 기업이 당면한 과제를 어떻게 효과적으로 해결할 수 있는지에 대한 방법을 제시하고 있다. 인텔 데이터 센터 및 AI(DCAI) 그룹 총괄인 저스틴 호타드(Justin Hotard) 수석 부사장은 “IOC와의 파트너십을 통해 인텔이 AI 접근성을 높이기 위해 어떤 노력을 하는지 확인할 수 있다”며 “인텔은 혁신과 창의성을 장려하며, 가시적인 결과를 끌어내는 맞춤형 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 개방된 경쟁의 장을 조성하고 있다. 인텔은 개방형 협력 생태계를 수용함으로써, 선수들을 지원하는 방법을 혁신하고 고객과 함께 새로운 가능성을 열어가고 있다”고 말했다. 올림픽 기간 동안 다양한 언어와 문화를 가진 약 1만1000명의 선수가 경기장을 탐색하고 규칙과 지침을 준수할 수 있도록 지원하기 위해 IOC는 인텔과 협력해 ‘애슬리트365’ 챗봇을 공동 개발했다. 해당 챗봇은 인텔 가우디 가속기와 제온 프로세서로 구동되는 RAG 솔루션으로, 선수의
에릭슨 "2029년 말까지 글로벌 5G 서비스 가입 건수가 56억 건에 이를 것" 에릭슨은 5G와 고정형 무선 인터넷(Fixed Wireless Access 이하 FWA) 서비스, 모바일 가입 건과 데이터 트래픽에 대한 최신 인사이트를 담은 에릭슨 모빌리티 보고서를 발간했다. 에릭슨은 2029년 말까지 글로벌 5G 서비스 가입 건수가 56억 건에 이르며, 5G 서비스 가입 건수는 전체 모바일 가입 건수의 60%를 차지할 것으로 전망했다. 에릭슨에 따르면, 5G 가입 건수는 전 세계적으로 증가하고 있다. 5G 서비스는 2024년 한 해 동안 전 세계에서 6억 건의 신규 가입 건수를 기록할 것으로 보이며, 이미 올 1분기 1.6억 건의 신규 가입 건수를 확보했다. 한국을 포함한 동북아 지역의 5G 서비스 가입 건수는 2029년 말 18억 건에 이를 것으로 나타났다. 이는 2023년 동북아 지역 전체 모바일 서비스 가입 건수의 41%를 차지했던 5G 서비스 가입 비율이 2029년 약 80%까지 확대되는 것을 의미한다. 보고서는 중대역 5G 서비스 사용자 경험에 대해서도 언급했다. 에릭슨은 사용자 경험 품질 지표로 중대역 5G, 저대역 5G, 4G 서비스 사용자의
AI 활용 사례에 대한 실시간 로컬 데이터 처리 지원 구글 클라우드가 전술 에지 환경에서 구글의 클라우드와 AI 기술을 제공하는 구글 분산형 클라우드(Google Distributed Cloud, GDC)의 새로운 제품군 ‘에어갭이 적용된 구글 분산형 클라우드’를 정식 출시했다. 원격지에 위치한 연구실, 장거리 트럭 운송 작업 및 재난 지역과 같이 열악하고 연결이 불안정하거나 이동이 잦은 환경에 놓인 기업은 컴퓨팅 기능을 제공하는 데 큰 어려움을 겪기 마련이다. 특히 고유한 과제나 요구사항이 존재하는 까다로운 에지 환경에서 비즈니스에 핵심적인 워크로드를 운영하는 조직은 중요한 클라우드 및 AI 기능을 활용하는 데 제약이 있었다. 에어갭이 적용된 구글 분산형 클라우드는 하드웨어 및 소프트웨어 통합 솔루션으로 객체 탐지, 의료 영상 분석, 중요 인프라의 예측 유지 보수와 같은 AI 활용 사례에 대한 실시간 로컬 데이터 처리를 지원한다. 이 장비는 견고한 케이스에 넣어 편리하게 운반하거나 고객별 로컬 운영 환경 내 랙에 장착할 수 있다. 에어갭이 적용된 구글 분산형 클라우드는 구글 클라우드나 퍼블릭 인터넷망에 연결되지 않아도 작동하도록 설계됐다. 네트워크 연결이
앤드류 응 교수와 함께 기획한 LLM 사전학습 강의 선보일 예정 업스테이지가 글로벌 온라인 교육 플랫폼 ‘딥러닝AI’를 통해 거대언어모델(LLM) 개발 강좌를 무료로 선보인다고 18일 밝혔다. 딥러닝AI는 세계 4대 AI 석학으로 불리는 딥러닝의 선구자 앤드류 응(Andrew Ng) 미국 스탠퍼드대 교수가 만든 교육 플랫폼이다. 앤드류 응 교수의 특화 과정부터 오픈AI, 구글, 메타, MS 등 빅테크 기업들이 다양한 AI 수업을 운영 중으로, 국내 기업 중에서는 업스테이지가 최초로 참여한다. 업스테이지는 자체 LLM ‘솔라’를 개발한 노하우를 바탕으로 앤드류 응 교수와 함께 기획한 LLM 사전학습 강의를 선보인다. 사전학습은 방대한 텍스트 데이터를 기반으로 AI 모델에게 언어적 능력을 학습시키는 과정으로, 문장 생성과 문맥 추론 등 고도의 자연어 처리 능력을 갖춘 LLM 개발의 핵심적인 뼈대를 이룬다. 업스테이지 김성훈 대표와 박은정 CSO(최고과학책임자)가 직접 나서 이론적 기초부터 데이터셋 준비, 모델 훈련 및 벤치마크 테스트 기반의 성능 평가까지 LLM 사전학습의 전 과정을 세밀하게 짚어준다. 강의는 영어로 진행되며, 기초적인 코딩 및 머신러닝 지식만
언어 특화 자체 개발 LLM, 번역 위한 독접 데이터 등 특징으로 꼽혀 딥엘이 자사 번역서비스에 차세대 언어모델을 도입했다. 딥엘의 차세대 언어모델은 번역과 글쓰기 교정을 위해 특별히 설계된 고도의 거대언어모델(LLM) 기술을 기반으로 한다. 이번 LLM 출시는 기업용 언어 AI 기술 분야의 중대한 발전을 상징함과 동시에 번역 품질과 성능에 대한 새로운 업계 표준을 마련할 것으로 기대된다. 신규 솔루션은 언어에 특화한 자체 개발 LLM, 번역을 위해 수집한 독점 데이터, 언어 전문가의 모델 튜터링이 특징이다. 언어에 특화한 LLM으로 실제 사용하는 수준의 번역 및 작문을 제공하는 동시에 환각 현상과 오역 리스크를 줄였다. 딥엘은 공용 데이터를 단순 학습하는 범용 모델과는 달리, 콘텐츠 제작 및 번역만을 위해 7년 이상 수집한 독점 데이터를 활용해 모델 학습을 진행한다. 이 외에도 수천 명의 언어 전문가가 직접 언어 모델을 튜터링해 품질 개선 및 유지에 앞장서고 있다. 딥엘의 자체 조사 결과에서도 신규 솔루션이 AI 번역 품질에 대한 기준을 크게 높인 것으로 나타났다. 언어 전문가를 대상으로 진행한 최신 블라인드 테스트에 따르면, 전문가들은 딥엘 솔루션 번역
논문 내 삽입돼 있는 표나 이미지 분석한 후 표절여부 판단 무하유가 AI 기반 표·이미지 식별 솔루션인 '비주얼체커'를 출시했다고 18일 밝혔다. 비주얼체커는 표절검사에 최적화한 표·이미지 식별 솔루션으로, 논문 내 삽입돼 있는 표나 이미지를 분석한 후 표절 여부를 판단한다. 무하유가 지난 13년 간 AI 기반 표절검사 서비스 '카피킬러'를 운영하며 쌓아온 데이터 분석 역량과 100억 건의 데이터를 바탕으로 연구 개발 요건을 구체화했다. 텍스트 중심 표절 분석의 한계를 극복하고, 표절 분석 정확도를 향상시키기 위해 AI 기반의 대규모 표 이미지 분석 기술이 적용됐다. 연구·교육 문서에서 사용된 표나 이미지 등을 딥러닝 학습을 통해 객체 단위로 분리 및 추출하고, 문서 내 추출된 데이터를 대규모 데이터와 상호 비교해 유사 이미지 분석 및 검증이 가능하도록 구현했다. 이미지 객체의 변형 및 2차 사용 여부를 검증함으로써 텍스트 중심의 표절 분석의 한계를 극복하고 정확한 결과를 낸다. 비주얼체커를 활용하면, 문서 작성자 스스로 표·이미지에 대한 중복 사용 여부를 확인함으로써 표절을 사전 예방하고, 학습 윤리를 준수하는 인식을 가질 수 있다. 문서 검토자 역시 논문
TSMC와 삼성전자. 세계 반도체 생산을 주도하는 두 개의 기둥이다. 반도체 제조를 위탁받아 생산을 진행하는 파운드리 영역에서 두 기업의 행보가 주목되고 있다. AI 시대에 본격적으로 돌입함에 따라, AI 구현을 위한 반도체 수요가 점차 높아지는 추세다. 이를 증명이라도 하듯 삼성전자와 TSMC는 지난 2분기에 괄목할 만한 실적을 기록했다. 양사는 파운드리 사업을 위한 전략 수행에 발빠르게 움직이는 한편 사업이 진행되는 양상에서 다소 부침을 겪는다. 이 글에서는 대내외적인 과제를 안은 두 기업의 행보를 주목해 본다. 나란히 호성적 기록한 삼성-TSMC 지난해부터 반도체 훈풍이 불기 시작했다. AI로부터 시작된 이 흐름은 약 2년여간 침체됐던 반도체 시장에 희소식이었다. 이에 최근 공개된 삼성전자 2분기 실적이 화제가 됐다. 삼성전자는 2분기 매출 74조 원, 영업이익 10조4000억 원으로 어닝 서프라이즈를 기록했다. 매출의 경우 전년 동기 대비 23.31% 증가한 수치였다. 부문별 실적이 공개되진 안았으나, 증권가에서는 디바이스솔루션(DS) 부문 실적을 약 28조 원대로 예상했다. 이는 올해 1분기 매출(23조1400억 원)과 비교해도 20%가량 수준이다.
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UPDATE: 2025년 06월 18일 22시 48분
