한국레노버가 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트를 탑재한 AI PC ‘씽크패드 T14s 6세대 퀄컴’을 오픈마켓에 출시하고, 12월 31일까지 특별 프로모션을 진행한다고 밝혔다. 씽크패드 T14s 6세대 퀄컴은 씽크패드의 첫 번째 코파일럿+ PC로 퀄컴 헥사곤 NPU가 내장된 퀄컴 스냅드래곤 X 엘리트를 탑재했다. 클라우드 연결 없이도 대규모 언어 모델(LLM) 등의 온디바이스 AI 기능을 활용할 수 있다. 민감한 데이터를 보호하고 높은 전력 효율을 유지하며 비즈니스 환경에서 AI 잠재력을 극대화한다. 와이파이(Wi-Fi) 7 지원으로 지연 시간을 줄이고 효율을 높일 수 있다. 최대 2.8K OLED 디스플레이는 16:10 비율로 넓은 화면을 제공한다. 100% DCI-P3 넓은 색 영역을 지원하며, 400 니트 밝기와 돌비 비전 인증을 받아 생생한 색감을 구현한다. 아이세이프(Eyesafe) 인증을 획득해 장시간 업무 시에도 눈의 피로를 줄인다. 돌비 오디오 지원 2개 스테레오 스피커는 입체 음향을 지원하며, FHD IR 카메라는 화상회의 시 안정적 화면을 지원한다.      T14s 6세대 퀄컴은 두께 16.9mm, 최소 무게 1.24kg로 휴대성을 높였다. 고속 충전을 지원하는 58Wh 배터리는 1시간에 80% 충전이 가능하며, 전 세대 대비 더 넓어진 벤틸레이션(ventilation)으로 향상된 발열 관리 기능을 제공한다. 미 육군 납품 규정 밀스펙을 통과해 물리적 충격에 내구성을 갖추고 있으며, 보안 소프트웨어인 레노버 씽크쉴드(ThinkShield)는 엔터프라이즈급 보안 성능을 제공한다. 한국레노버는 오픈마켓 출시를 기념해 G마켓, 11번가 등 오픈마켓에서 프로모션을 진행한다고 전했다. 씽크패드 T14s 6세대 퀄컴을 구매한 고객 모두에게 노트북 가방과 무소음 블루투스 마우스를 증정하며, 포토상품평 응모 시 씽크비전 E24-28 모니터를 사은품으로 제공한다. 한국레노버의 신규식 대표는 “성능과 생산성, 안정성을 모두 잡은 씽크패드 T14s 6세대 퀄컴은 직관적이고 혁신적인 경험을 제공하는 AI PC”라면서, “씽크패드 T14s 6세대 퀄컴은 AI를 토대로 창의적인 표현력과 탁월한 생산성을 제공해 기업 고객은 물론 일반 사용자에게도 새로운 경험을 선사할 것”이라고 전했다.

뉴타닉스는 새로운 클라우드 네이티브 제품인 ‘뉴타닉스 엔터프라이즈 AI(Nutanix Enterprise AI, 이하 NAI)’를 출시했다고 발표했다. NAI는 기업의 AI 인프라 플랫폼을 확장하며, 에지, 코어 데이터센터와 아마존 EKS(Amazon Elastic Kubernetes Service), 애저 쿠버네티스 서비스(Azure Kubernetes Service : AKS), 구글 쿠버네티스 엔진(Google Kubernetes Engine : GKE)과 같은 퍼블릭 클라우드 서비스 등 모든 쿠버네티스 플랫폼에 배포될 수 있다. NAI는 가속화된 AI 워크로드를 위한 일관된 하이브리드 멀티클라우드 운영 모델을 제공한다. 이를 통해 조직은 선택한 안전한 위치에서 모델과 데이터를 활용하면서 투자 수익(ROI)을 개선할 수 있다. 엔비디아 NIM(NVIDIA Inference Microservices)을 활용해 파운데이션 모델의 성능을 최적화한 NAI는 조직이 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 엔드포인트를 안전하게 배포, 실행 및 확장할 수 있게 한다. 이로써 생성형 AI 애플리케이션을 몇 분 내에 배포할 수 있다. 생성형 AI는 본질적으로 하이브리드 워크로드로, 새로운 애플리케이션은 주로 퍼블릭 클라우드에서 구축되고, 사설 데이터를 사용한 모델의 미세 조정은 온프레미스에서 이루어진다. 추론은 비즈니스 로직과 가장 가까운 곳에 배포되는데, 이는 에지, 온프레미스 또는 퍼블릭 클라우드일 수 있다. 이러한 분산된 하이브리드 생성형 AI 워크플로는 복잡성, 데이터 프라이버시, 보안 및 비용 측면에서 조직에게 과제를 제시할 수 있다.     NAI는 일관된 멀티클라우드 운영 모델과 엔비디아 NIM에 최적화된 추론 마이크로서비스 및 허깅페이스(Hugging Face)의 오픈 파운데이션 모델을 사용해 LLM을 안전하게 배포, 확장 및 실행할 수 있는 간단한 방법을 제공한다. 이를 통해 고객은 비즈니스 핵심 애플리케이션에 필요한 복원력, 데이 2(day 2) 운영 역량 및 보안성을 갖춘 엔터프라이즈 생성형 AI 인프라를 온프레미스 또는 아마존 EKS, 애저 쿠버네티스 서비스, 구글 쿠버네티스 엔진에 구축할 수 있다. 또한, NAI는 예측하기 어려운 사용량 또는 토큰 기반 가격 책정과는 달리, 인프라 리소스를 기반으로 한 투명하고 예측 가능한 가격 모델을 제공한다. 이는 생성형 AI 투자에서 ROI를 최대화하려는 고객에게 중요하다. 뉴타닉스는 NAI가 ▲AI 기술 격차 해소 ▲ AI 준비 플랫폼 구축의 장벽 제거 ▲데이터 프라이버시 및 보안 우려 해소 ▲ 생성형AI 워크로드에 엔터프라이즈급 인프라 제공 등의 이점을 고객에게 제공한다고 설명했다. NAI는 뉴타닉스 GPT인어박스(Nutanix GPT-in-a-Box) 2.0의 구성 요소이다. GPT 인어박스에는 뉴타닉스 클라우드 인프라(Nutanix Cloud Infrastructure : NCI), 뉴타닉스 쿠버네티스 플랫폼(Nutanix Kubernetes Platform : NKP), 뉴타닉스 통합 스토리지(Nutanix Unified Storage : NUS)와 함께 온프레미스 훈련 및 추론을 위한 맞춤형 서비스가 포함된다. 퍼블릭 클라우드 배포를 원하는 고객은 NAI를 모든 쿠버네티스 환경에 배포될 수 있으며, 온프레미스 배포와 운영 일관성을 유지할 수 있다. NAI는 엔비디아 전체 스택 AI 플랫폼과 함께 배포될 수 있으며 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 소프트웨어 플랫폼으로 검증됐다. 여기에는 엔비디아 NIM이 포함되는데, 이는 고성능 AI 모델 추론을 안전하고 안정적으로 배포하기 위해 설계된 사용하기 쉬운 마이크로서비스 세트이다. 또한 뉴타닉스 GPT인어박스는 엔비디아 인증시스템(NVIDIA-Certified System)으로 성능의 안전성을 보장한다.  뉴타닉스는 NAI를 활용하는 주요 사용 사례로 ▲고객 피드백과 문서 분석을 통한 생성형 AI로 고객 경험 개선 ▲코파일럿과 지능형 문서 처리를 활용한 코드 및 콘텐츠 생성 가속화 ▲특정 도메인 데이터로 모델을 미세 조정해 코드 및 콘텐츠 생성 효율화 ▲사기 탐지, 위협 탐지, 경고 강화, 자동 정책 생성을 위한 AI 모델 활용으로 보안 강화 ▲사내 데이터로 미세 조정된 모델을 활용한 분석 개선 등을 소개했다. 뉴타닉스의 토마스 코넬리(Thomas Cornely) 제품 관리 부문 수석 부사장은 “뉴타닉스는 NAI를 통해 고객이 온프레미스나 퍼블릭 클라우드에서 생성형 AI 애플리케이션을 쉽고 안전하게 실행할 수 있도록 지원하고 있다”면서, “NAI는 모든 쿠버네티스 플랫폼에서 실행 가능하며, 고객의 AI 애플리케이션을 예측 가능한 비용으로 안전한 환경에서 운영할 수 있게 한다”고 말했다. 엔비디아의 저스틴 보이타노(Justin Boitano) 엔터프라이즈 AI 부사장은 “생성형 AI 워크로드는 본질적으로 하이브리드 특성을 가지고 있어, 훈련, 맞춤화, 추론이 퍼블릭 클라우드, 온프레미스 시스템, 에지 환경에 걸쳐 이루어진다”면서, “엔비디아 NIM을 NAI에 통합하면 안전한 API를 갖춘 일관된 멀티클라우드 모델을 제공해, 고객이 비즈니스 핵심 애플리케이션에 필요한 높은 성능과 보안으로 다양한 환경에서 AI를 배포할 수 있게 된다”고 말했다.

IBM은 ‘제 1회 IBM 퀀텀 개발자 콘퍼런스(IBM Quantum Developer Conference)’를 개최하고, IBM 양자컴퓨터에서 복잡한 알고리즘을 실행할 때 높은 수준의 규모, 속도, 정확성을 제공하는 새로운 양자 하드웨어 및 소프트웨어 기술을 소개했다. ‘IBM 퀀텀 헤론(IBM Quantum Heron)’은 IBM의 고성능 양자 프로세서로, IBM의 글로벌 양자 데이터 센터를 통해 사용할 수 있다. IBM 퀀텀 헤론은 퀴스킷(Qiskit)을 활용해 특정 클래스의 양자 회로를 최대 5000개의 2큐비트 게이트 연산까지 정확하게 실행할 수 있다. 사용자는 이러한 IBM 퀀텀 헤론의 성능을 활용해 재료, 화학, 생명과학, 고에너지 물리학 등 다양한 분야의 과학적 문제를 양자 컴퓨터로 해결하는 방법을 탐구할 수 있다. IBM은 “이는 IBM 양자 개발 로드맵의 또 하나의 주요 목표를 달성한 것이며, IBM과 비즈니스 파트너가 양자 우위와 2029년으로 예정된 IBM의 오류 수정 첨단 시스템을 향해 나아감에 따라 양자 유용성 시대를 더욱 앞당기는 것”이라고 설명했다.     IBM 헤론과 퀴스킷의 성능 향상으로 사용자는 최대 5000개의 게이트로 구성된 양자 회로를 실행할 수 있는데, 이는 2023년 IBM의 양자 유용성 시연에서 정확하게 실행된 게이트 수의 약 2배에 달하는 수치이다. 이를 통해 IBM 퀀텀의 컴퓨터 성능은 무차별 대입 방식의 기존 시뮬레이션 방식보다 더욱 향상됐다. 네이처지(Nature)에 게재된 2023년 유용성 실험에서는 데이터 당 처리 시간이 총 112시간 소요됐으나, 동일한 데이터를 사용한 같은 실험을 최신 IBM 헤론 프로세서에서 실행한 결과 50배 빠른 2.2시간 만에 완료할 수 있었다. IBM은 개발자가 안정성과 정확성, 속도를 갖춘 복잡한 양자 회로를 보다 쉽게 구축할 수 있도록 고성능의 양자 소프트웨어로 퀴스킷을 발전시켜 왔다. IBM은 제3자 기관의 1 000여 개의 테스트를 통해 퀴스킷이 다른 플랫폼 대비 높은 성능과 안정성을 갖춘 양자 소프트웨어 개발 키트라는 것을 확인했다고 밝혔다. IBM 퀀텀 플랫폼은 생성형 AI 기반 기능 및 IBM 파트너의 새로운 소프트웨어와 같은 신규 퀴스킷 서비스로 선택지를 더욱 확장하고 있으며, 산업 전반의 전문가 네트워크가 과학 연구를 위한 차세대 알고리즘을 구축할 수 있도록 지원한다. 여기에는 AI로 양자 하드웨어를 위한 양자 회로의 효율적인 최적화를 지원하는 퀴스킷 트랜스파일러 서비스(Qiskit Transpiler Service), 개발자가 IBM 그래니트 기반 생성 AI 모델로 양자 코드를 생성하는 데 도움을 주는 퀴스킷 코드 어시스턴트(Qiskit Code Assistant), 양자 및 기존 시스템에서 초기 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 접근법을 실행하는 퀴스킷 서버리스(Qiskit Serverless) 같은 도구가 포함된다. 양자 노이즈의 성능 관리를 줄이고 양자 회로의 복잡성을 추상화해 양자 알고리즘 개발을 간소화하는 등의 기능을 위해 IBM, 알고리즘믹(Algorithmiq), 케드마(Qedma), 큐나시스(QunaSys), Q-CTRL 및 멀티버스 컴퓨팅의 서비스를 이용할 수 있는 IBM 퀴스킷 함수 카탈로그(IBM Qiskit Functions Catalog)가 있다. 고성능 컴퓨팅의 차세대 진화 단계인 양자 중심 슈퍼컴퓨팅에 대한 IBM의 비전은 병렬화된 워크로드를 실행하는 최첨단 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터를 통합해 복잡한 문제를 고성능 소프트웨어로 쉽게 분리하고, 가장 적합한 아키텍처로 알고리즘의 각 부분을 나누어 해결한 후, 문제를 부드럽고 빠르게 다시 서로 결합하는 방법으로 각각의 컴퓨팅 방식으로는 접근이 불가능하거나 어려운 알고리즘을 실행할 수 있도록 설계되고 있다. 대표적으로, 일본의 국립 과학 연구 기관인 이화학연구소(RIKEN)와 학술 의료 센터이자 생의학 연구 기관인 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic)은 유용성 단계의 IBM 퀀텀 시스템 원을 통해 화학의 기본이 되는 전자 구조 문제에 대한 알고리즘을 연구하고 있다. 이 프로젝트는 복잡한 화학 및 생물학적 시스템을 현실적으로 모델링하기 위한 양자 중심 슈퍼컴퓨팅 접근 방식의 첫 단계로, 과거에는 무결함 양자 컴퓨터가 필요할 것이라고 여겨졌던 작업이다. 제이 감베타(Jay Gambetta) IBM 퀀텀 부사장은, “IBM 퀀텀 하드웨어와 퀴스킷의 발전으로 사용자들은 첨단 양자 및 기존 슈퍼컴퓨팅 자원을 결합해 각자의 강점을 결합한 새로운 알고리즘을 구축할 수 있게 됐다”며, “오류 수정 양자 시스템을 향한 로드맵을 향해 나아가는 가운데, 현재 산업 전반에서 발견되는 알고리즘은 QPU, CPU, GPU의 융합으로 만들어지는 미개척 컴퓨팅 분야의 잠재력을 실현하는 데 핵심이 될 것”이라고 말했다.

엔비디아가 ‘엔비디아 AI 서밋 재팬’ 이벤트에서 소프트뱅크와의 협업을 발표했다. 이를 통해 엔비디아는 일본의 소버린 AI 이니셔티브를 가속화하고 글로벌 기술 리더십을 강화하기 위해 지원할 계획이다. 또한 이 협업은 전 세계 통신 사업자에게 수십억 달러의 AI 수익 기회를 창출할 것을 목표로 한다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 엔비디아 AI 서밋 재팬의 기조연설에서 소프트뱅크가 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 플랫폼을 사용해 일본에서 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하고 있다고 말했다. 아울러 차기 슈퍼컴퓨터에 엔비디아 그레이스(Grace) 블랙웰 플랫폼을 사용할 계획이라고 발표했다. 아울러 엔비디아는 소프트뱅크가 엔비디아 AI 에리얼(Aerial) 가속 컴퓨팅 플랫폼을 사용해 AI와 5G 통신 네트워크를 결합한 시범 서비스에 성공했다. 이는 통신 사업자에게 잠재적으로 수십억 달러 상당의 AI 수익원을 열어주는 컴퓨팅 기술이다. 또한 엔비디아는 소프트뱅크가 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어를 사용해 로컬 보안 AI 컴퓨팅에 대한 수요를 충족할 수 있는 AI 마켓플레이스를 구축할 계획이라고 발표했다. 소프트뱅크는 AI 훈련과 에지 AI 추론을 지원하는 새로운 서비스를 통해 일본의 산업, 소비자, 기업 전반에 걸쳐 AI 서비스의 생성, 배포, 사용을 위한 새로운 비즈니스 기회를 촉진할 예정이다. 소프트뱅크는 세계 최초로 엔비디아 DGX B200 시스템을 공급받을 예정이며, 이는 새로운 엔비디아 DGX SuperPOD 슈퍼컴퓨터의 빌딩 블록 역할을 할 것이다. 소프트뱅크는 자체 생성형 AI 개발과 AI 관련 사업뿐만 아니라 일본 전역의 대학, 연구 기관, 기업에서 블랙웰 기반 DGX SuperPOD을 사용할 계획이다. 엔비디아는 “이 프로젝트가 완료되면 소프트뱅크의 DGX SuperPOD이 일본에서 가장 뛰어난 성능을 발휘할 것”이라면서, “이 시스템은 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 엔비디아 퀀텀-2 인피니밴드(Quantum-2 InfiniBand) 네트워킹을 갖추고 있어 대규모 언어 모델(LLM) 개발에도 이상적”이라고 전했다. 소프트뱅크는 DGX SuperPOD 외에도 극도로 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 실행하기 위해 또 다른 엔비디아 가속 슈퍼컴퓨터를 구축할 계획이다. 이 슈퍼컴퓨터의 초기 계획은 엔비디아 그레이스 블랙웰 플랫폼 설계를 기반으로 하고 있다. 이 설계는 엔비디아 블랙웰 GPU와 Arm 기반 엔비디아 그레이스 CPU를 결합한 엔비디아 GB200 NVL72 멀티노드 수냉식 랙 스케일 시스템을 갖추고 있다.     한편, 소프트뱅크는 엔비디아와 협력해 AI와 5G 워크로드를 동시에 실행할 수 있는 새로운 종류의 통신 네트워크인 AI-RAN(artificial intelligence radio access network)을 개발했다. 이 새로운 유형의 인프라는 통신 사업자에게 기지국을 비용 센터에서 AI 수익 창출 자산으로 전환할 수 있는 기능을 제공해, 통신 업계의 생태계 지원을 받고 있다. 소프트뱅크는 일본 가나가와 현에서 실시한 실외 실험을 통해 엔비디아 가속 AI-RAN 설루션이 캐리어급 5G 성능을 달성했으며, 네트워크의 초과 용량을 사용해 AI 추론 워크로드를 동시에 실행할 수 있음을 입증했다. 기존 통신사 네트워크는 피크 부하를 처리하도록 설계돼 평균적으로 해당 용량의 3분의 1만 사용했다. 한편, AI-RAN이 제공하는 공통 컴퓨팅 기능을 활용하면 나머지 3분의 2 용량을 AI 추론 서비스를 위해 수익화할 수 있을 것으로 예상된다. 엔비디아와 소프트뱅크는 통신 사업자가 새로운 AI-RAN 인프라에 1달러의 자본을 투자할 때마다 약 5달러의 AI 추론 수익을 얻을 수 있을 것으로 예상하고 있다. 소프트뱅크는 운영 비용과 자본 비용을 고려할 때, 인프라에 추가하는 모든 AI-RAN 서버에 대해 최대 219%의 수익을 달성할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 소프트뱅크는 실험을 통해 엔비디아 AI 엔터프라이즈를 사용해 자율주행 자동차 원격 지원, 로보틱스 제어, 에지에서의 멀티모달 검색 자동 생성을 포함한 실제 AI 추론 애플리케이션을 구축했다. 모든 추론 워크로드는 소프트뱅크의 AI-RAN 네트워크에서 최적으로 실행될 수 있었다. 젠슨 황 CEO는 “일본은 전 세계에 영향을 미치는 기술 혁신을 선도해온 오랜 역사를 갖고 있다. 소프트뱅크가 엔비디아의 풀스택 AI, 옴니버스(Omniverse), 5G AI-RAN 플랫폼에 대한 막대한 투자를 함으로써 일본은 AI 산업 혁명의 글로벌 리더로 도약하고 있다. 일본은 통신, 교통, 로보틱스, 의료 산업 전반에 걸쳐 새로운 성장의 시대를 주도해 AI 시대에 인류에게 큰 혜택을 제공할 것”이라고 말했다. 소프트뱅크의 미야카와 준이치(Junichi Miyakawa) 사장 겸 CEO는 “전 세계 국가와 지역이 사회와 경제 성장을 위해 AI 도입을 가속화하고 있으며, 사회는 중대한 변화를 겪고 있다. 소프트뱅크는 엔비디아와의 오랜 협력을 통해 이러한 변화를 최전선에서 주도하고 있다. 매우 강력한 AI 인프라와, AI를 위한 5G 네트워크를 재창조하는 새로운 분산형 AI-RAN 설루션 '아이트라스(AITRAS)'를 통해 일본 전역과 전 세계에서 혁신을 가속화할 것”이라고 말했다.

세일즈포스가 전 세계 제조업 현황 및 디지털 전환 인사이트를 담은 ‘제조업 트렌드 보고서’를 발표했다. 세일즈포스는 이번 보고서를 통해 전 세계 제조업체가 직면한 시장 기회와 도전 과제를 파악하고 제조업 내 AI 기술을 포함, 디지털 기술 도입 및 활용에 대한 최신 트렌드와 디지털 전환 인사이트를 분석했다. 세일즈포스가 발표한 ‘제조업 트렌드 보고서’는 한국인 70명을 포함한 전 세계 830여 명의 제조업 의사결정권자를 대상으로 진행한 설문조사를 기반으로 작성됐다. 보고서에 따르면, 전 세계 응답자의 85%는 경쟁력을 유지하기 위해 비즈니스 운영 혁신을 통한 조직 현대화가 필요하다고 응답했다. 또한 제조업의 주요 미래 성장 동력으로는 ▲신규 제품·서비스 출시 ▲혁신 기술 도입 ▲비즈니스 운영 최적화 등이 차례로 꼽혔으며, 80%의 제조업체가 이미 AI를 도입했거나 시험 단계에 있다고 응답했다.     국내 제조 산업의 의사결정권자는 제조업의 미래 성장 동력으로 ▲신규 제품·서비스 출시 ▲상업 활동 효율화 ▲신규 시장 진출 및 고객 확보 등을 꼽았으며, 제조업체가 직면하고 있는 주요 어려움으로는 ▲상품 및 공급망 제약 ▲금리 및 자본 비용 ▲규제 환경 등을 차례대로 지목했다. 또한, 전 세계 평균 대비 다소 낮은 수치인 73%의 국내 제조업체가 이미 AI를 도입했거나 시험 단계에 있다고 응답했다. 전 세계 제조업체는 세일즈, 서비스, 마케팅 등 다양한 부문에서 AI와 데이터 기술을 적극적으로 도입하고 있는 것으로 나타났다. 응답자 중 36%는 이미 AI를 도입했으며, 44%는 현재 시험 단계에 있다고 응답했다. 특히 생성형 AI가 예측형 AI보다 상대적으로 최근에 출시된 기술임에도 불구하고, AI를 도입한 응답자 중 업무에 생성형 AI를 사용하는 비율(72%)이 예측형 AI를 활용하는 비율(47%)보다 훨씬 높은 것으로 나타났다. AI에 대한 우려의 목소리 또한 여전히 존재한다. 보고서에 따르면 전 세계 응답자는 생성형 AI를 구현하는 데 있어 가장 큰 과제로 ‘데이터 보안 및 개인정보 보호 문제(39%)’를 지목했으며, ‘구현 및 유지 관리 비용(38%)’, ‘AI 결과물의 설명 가능성 및 투명성(36%)’ 등이 잇따랐다. 이에 따라 세일즈포스는 기업의 AI 도입 및 활용 시 보안성과 신뢰도가 핵심적인 경쟁력으로 자리할 것이라고 내다봤다. 기업 내 데이터 접근성과 통합의 문제도 여전히 과제로 남아있다. 기업의 데이터가 매년 증가함에 따라 제조업체들은 데이터 품질 향상에 우선순위를 두고 있지만, 응답자의 48%는 자사 데이터를 완전히 신뢰하지는 못하고 있다고 답했다. 또한, 5명 중 4명은 여러 시스템에 산재한 데이터를 찾는 데 상당한 시간을 할애하고 있다고 응답했다. 국내 제조업체의 경우 ▲공급업체 데이터(50%) ▲고객 데이터(47%) ▲제품 데이터(46%) ▲원격 측정 데이터(36%) ▲자산 데이터(33%) 순으로 데이터 통합이 이루어졌으며, 절반 이상의 데이터에서 접근성 문제를 경험하고 있다고 답했다. 고객 서비스, 마케팅, 세일즈 부문에서도 전략적 비즈니스 혁신의 필요성이 제기됐다. 전체 응답자의 97%가 서비스 및 애프터마켓 운영에서 변화를 추진해야 한다고 응답했으며, 주된 이유로 ‘브랜드 평판과 고객 지지율 향상(50%)’을 꼽았다. 이는 제조업체들이 우수한 서비스가 고객과의 강력한 관계 구축으로 이어진다는 점을 인식하고 있음을 시사한다. 세일즈와 마케팅 부문에서는 응답자 중 40%만이 평균 주문 금액과 영업 주기 같은 목표를 초과 달성했다고 응답하면서, 목표 실적 달성에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 이와 관련해 ‘수익률 및 매출 증대에 대한 압박의 증가’를 이유로 전략적 변화가 필요하다고 응답한 비율이 54%에 달했으며, ‘시장 변화에 대응하기 위한 민첩성 향상의 필요성(53%)’과 ‘AI 기반 새로운 기술 및 디지털 도구의 등장(49%)’이 그 뒤를 이었다. 세일즈포스 코리아의 손부한 대표는 “이번 제조업 트렌드 보고서는 AI 혁신 시대에 기업이 경쟁력을 유지 및 향상시키기 위해 필요한 각종 인사이트를 살펴볼 수 있는 길잡이 역할을 수행할 것”이라면서, “지난 25년간 15만 이상의 고객과 축적해 온 노하우를 바탕으로 국내 기업들이 보다 민첩하게 시장 변화에 대응하고 새로운 성장 기회를 포착할 수 있도록 지원하기 위한 노력을 아끼지 않을 것”이라고 전했다.