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.

델 테크놀로지스는 미션 크리티컬 워크로드를 위한 엔터프라이즈 스토리지인 ‘델 파워맥스(Dell PowerMax)’에 AI 기술을 적용해 효율성을 높이고 사이버 복원력을 강화하는 한편 보다 원활한 멀티클라우드 이동성을 제공하는 업데이트를 실시했다고 밝혔다. 빠르게 변화하는 디지털 세상의 속도에 맞추기 위해서는 시장 수요에 발맞추고 미래의 요구 사항을 예측할 수 있는 스토리지 설루션이 필요하다. 델 테크놀로지스는 이번 업데이트에서 성능을 최적화하고, 관리 부담을 줄이며, 사고를 사전에 예방하는 데에 도움이 되는 다양한 AI 활용 기술을 적용했다.     델 파워맥스는 AI를 활용해 패턴 인식 및 예측 분석을 통한 동적 캐시 최적화로 성능을 가속화한다. 이 과정에서 지연 시간은 줄이고 전반적인 작업 속도를 높일 수 있다. 지능형 임계값을 설정한 후 자율 상태 점검이 가능하여 수정 조치 및 자가 복구 기능을 제공하므로, 스토리지 용량이나 케이블 연결 등 문제가 발생하기 전에 해결할 수 있다. 또한, 파이버 채널 네트워크의 정체 현상을 신속하게 식별하고 근본 원인을 격리시켜 최대 8배 빠른 인시던트(incident) 해결이 가능하다. 생성형 AI 자연어 쿼리가 탑재된 델 AIOps 어시스턴트(Dell AIOps Assistant)는 빠르고 간편하게 인프라스트럭처를 최적화할 수 있도록 돕는다. 델은 “이번에 발표된 최신 릴리스는 92%의 RAID 효율성(RAID 6 24+2)을 바탕으로 전반적인 스토리지 효율성을 높이고 업계 최고 수준의 전력 및 환경 모니터링 기능을 제공한다”면서, “스토리지 어레이, 랙, 데이터 센터 등 각각의 세 가지 수준에 대한 전력 사용량을 추적하여 전력 효율을 개선하고 에너지 비용을 관리하는 등 에너지 소비를 효과적으로 절감할 수 있다”고 설명했다. 델 파워맥스에는 새로운 사이버 보안 기능이 추가되어 데이터 보호를 강화하고 공격 표면을 줄이며 사이버 공격으로부터 신속하게 복구할 수 있도록 지원한다. 파워맥스를 위한 사이버 복구 서비스(Cyber Recovery Services for PowerMax)가 새롭게 추가되어 사이버 공격에 대한 보호 기능을 제공하는데, 이는 맞춤형 설루션으로서 안전한 파워맥스 볼트(금고) 및 세분화된 데이터 보호 기능을 사용하여 빠르고 효율적인 복구를 보장하는 동시에 고객이 엄격한 규정 준수 목표를 달성할 수 있도록 돕는다. 델 파워맥스는 대규모 환경에 대한 고성능의 표준을 지속적으로 제시하며 현재와 미래의 요구사항 모두에 필요한 확장성을 제공한다. 델 파워맥스 8500(PowerMax 8500)은 최대 30% IOPS 성능 향상을 제공하며, 새로운 100Gb 이더넷 I/O 모듈로 최대 3배 빠른 GbE 연결을 지원한다. 새로운 64Gb 파이버 채널 I/O 모듈은 최대 2배 빠른 FC 연결을 지원한다. 이 밖에도 ‘스토리지 다이렉트 프로텍션(Storage Direct Protection)’ 기능을 통해 델 파워맥스와 ‘델 파워프로텍트(Dell PowerProtect)’를 연계하여, 효율적이고 안전하며 초고속으로 데이터를 보호할 수 있다. 이 기능은 하루 최대 1PB의 백업 및 하루 500TB의 복원을 제공한다. 한편, 델은 클라우드 스토리지인 ‘델 에이펙스 블록 스토리지(APEX Block Storage)로 파워맥스의 라이브 워크로드를 간편하게 이동할 수 있으며, 멀티홉(multi-hop) OS 전환을 통해 이러한 워크로드를 단일한 프로세스 내에서 현대화할 수 있다고 전했다. 파워맥스OS(PowerMaxOS) 10.2는 불균형한 메인프레임 워크로드의 IOPS 성능을 개선하고 지연 시간을 줄이며, 자동 학습 액세스 패턴 탐지를 통해 메인프레임용 사이버 침입 탐지(zCID)를 강화했다. IBM의 시스템 복구 부스트(System Recovery Boost)를 활용하여 계획된 또는 계획되지 않은 중단 시 더 빠르게 복구할 수 있다. 한국 델 테크놀로지스의 김경진 총괄사장은 “AI 시대에 맞춰 스토리지의 기준점도 빠르게 변화하고 있다. 델은 미션 크리티컬 워크로드를 위한 하이엔드 스토리지 파워맥스의 성능 효율성, 사이버 복원력, 멀티클라우드 이동성을 한층 강화함으로써 비즈니스 요구에 민첩하게 대응하고자 하는 고객들에게 새로운 차원의 스토리지 혁신을 제공한다”고 말했다.

오토데스크가 연례 행사인 ‘오토데스크 유니버시티(AU) 2024’에서 오토데스크 AI(Autodesk AI)를 통해 설계 및 제조 과정의 복잡성을 줄이고 생산성 및 효율을 높이는 오토데스크 퓨전(Autodesk Fusion)과 알리아스(Autodesk Alias)를 공개했다. 퓨전은 제조 공정, 생산성, 비용 절감 등을 이끌어내는 데에 최적화된 설계 및 제조 플랫폼으로, 오토데스크 AI와 밀접하게 결합된 중앙 집중화 데이터 환경을 통해 반복적인 작업을 자동화한다. 알리아스는 단일 디자인 파이프라인을 통해 제품을 제작하고 프로세스를 개설할 수 있는 디자인 소프트웨어로, 오토데스크 AI를 통해 몇 초 만에 현실적인 디자인의 형태와 모양을 생성해 낸다. 오토데스크 AI는 이러한 퓨전과 알리아스의 기능을 강화해 복잡한 제품을 설계하고 제조하는 과정에서 시간을 절약함으로써, 제품 디자이너와 엔지니어의 창의적 과정을 지원한다. 오토데스크는 데이터 활용도를 높여 오류가 발생하기 쉬운 작업을 자동으로 처리해 사람들이 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 하는 기능을 개발 및 투자하고 있다고 전했다.   ▲ 오토데스크 자동차 제조 공장 조립 로봇(출처 : 오토데스크)   이번에 오토데스크가 소개한 오토데스크 AI 기반의 기능으로는 오토컨스트레인(AutoConstrain), 도면 자동화, 폼 익스플로러(Form Explorer), 오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant) 등이 있다. 오토컨스트레인은 프로젝트 스케치를 분석해 대칭, 상대적 비율, 부품 간의 관계와 같은 설계 요소 간의 의도된 공간적 관계를 감지하고 치수 제약을 제안한다. 이 자동화 기능을 통해 설계 프로세스 전반에서 설계 의도를 유지할 수 있으며, 작업 중에도 치수를 수정하거나 삭제할 수 있어 작업 시간이 절약된다. 도면 자동화 기능은 버튼 클릭 한 번에 3D 모델을 분석하고, 필요한 2D 도면과 치수를 생성할 수 있다. 도면 세트에 포함할 필요가 없는 부분을 식별하여 자동으로 제거해 도면 작성 과정을 가속화 및 간소화한다. 폼 익스플로러는 자동차 외장 디자이너가 새로운 디자인을 몇 초 만에 탐색할 수 있도록 지원한다. 브랜드의 기존 스타일 언어를 학습해 디자이너가 새로운 변화를 시도할 때, 기존의 스타일 요소를 유지하면서도 새로운 디자인을 즉시 생성할 수 있도록 돕는다. 오토데스크 어시스턴트는 오토데스크에 대한 지식뿐만 아니라 일반 산업 지식을 갖춘 전문가로 ‘공구 경로 프로그래밍 방법’ 또는 ‘부품 제조 시 고려해야 할 사항’ 등과 같은 질문을 하면 구체적인 답변을 제공하고 원본 소스 링크를 공유한다. 한편, 오토데스크는 퓨전이 CAD와 CAM 외에도 CAE, ECAD, PLM, MES 등 설계, 제조 및 관리를 위한 소프트웨어를 포괄하도록 진화했다고 소개하면서, “올해 퓨전은 수용 가능한 성능과 속도가 향상돼 워크플로가 이전보다 절반 이하로 감소하고, 일부는 거의 즉시 완료되는 수준으로 속도가 빨라졌다”고 전했다. 또한, 새로운 제조 데이터 모델 API와 협업을 위한 도구 생태계도 소개됐다. 오토데스크는 새로운 제조 데이터 모델 API를 출시해 파트너와 고객이 설계 및 제조 생태계의 다양한 도구를 퓨전 워크플로에 통합할 수 있는 강력한 연결성을 구축했다고 밝혔다. 그리고 올해 새로 추가한 20개 이상의 파트너를 포함하여 150개 이상의 하드웨어 및 소프트웨어 제공업체와 협력하고 있다고 덧붙였다. 오토데스크는 “오토데스크 AI가 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 더 많은 데이터, 사람, 프로세스가 연결됨에 따라 제품에 대한 시장의 요구를 충족할 수 있도록 도와줄 것”이라면서, “미래 기술의 혁신과 창조를 위해 현재의 작업 속도 향상을 도와줘 고객의 경쟁력 있는 발전을 찾아주는 것이 오토데스크의 목표”라고 말했다.

IBM은 ‘테크익스체인지(TechXchange)’ 연례 행사에서 자사의 진보된 인공지능(AI) 모델 제품군인 ‘그래니트(Granite) 3.0’을 발표했다.  IBM 그래니트 모델은 아파치 2.0 라이선스 하에 공개되어 특정 모델에 대한 비종속성을 갖는다. IBM은 “3세대 그래니트 플래그십 언어 모델은 많은 학술 및 산업 벤치마크에서 비슷한 크기의 다른 모델들을 능가하거나 동등한 성능을 보이며, 성능, 투명성, 안전성을 입증했다”고 전했다. 이번에 발표된 IBM의 그래니트 3.0 제품군은 범용/언어 모델, 안전 장치 및 안전성 모델, 혼합 전문가 모델 등으로 구성되었다. 이 중 새로운 그래니트 3.0 8B 및 2B 언어 모델은 기업 AI에 최적화된 주력 모델로 설계되어, RAG(검색 증강 생성), 분류, 요약, 엔터티 추출 및 도구 사용과 같은 다양한 작업에서 높은 성능을 제공한다. 이 모델들은 소형이면서도 유연해 기업 데이터를 기반으로 세밀하게 조정할 수 있으며, 다양한 비즈니스 환경과 워크플로에 손쉽게 통합되도록 설계되었다는 것이 IBM의 설명이다.     대부분의 대규모 언어 모델(LLM)은 공개 데이터를 기반으로 훈련되며, 기업의 데이터를 활용하는 경우는 아직 많지 않다. IBM은 지난 5월 레드햇과 함께 선보인 인스트럭트랩(InstructLab) 정렬 튜닝 기법을 통해 소형 그래니트 모델과 기업 데이터를 결합하면 더 큰 모델의 성능을 훨씬 낮은 비용으로 구현할 수 있다고 소개한 바 있다. 특히, IBM은 왓슨x.ai(watsonx.ai)에서 제공되는 모든 그래니트 모델에 대해 지적 재산권 보장 프로그램을 제공해, 기업 고객이 자신의 데이터를 모델과 결합해 사용할 수 있도록 지원한다. 그래니트 3.0 기술 보고서와 사용 가이드는 이 모델들을 훈련하는 데에 사용된 데이터 세트, 필터링, 정제 및 큐레이션 과정에 대한 상세 정보와 주요 학술 및 기업 벤치마크에서의 성능 결과를 제공한다. IBM은 이번 출시를 통해 그래니트 가디언(Granite Guardian) 모델도 새롭게 선보였다. 이 모델은 애플리케이션 개발자가 사용자 명령어와 LLM의 답변에서 발생할 수 있는 다양한 위험 요소를 감지해 안전 장치를 구현할 수 있도록 지원한다. 그래니트 가디언 3.0 8B와 2B 모델은 포괄적인 위험 및 피해 탐지 기능을 제공한다. 이 모델은 사회적 편견, 증오, 유해성, 욕설, 폭력, 보안 우회(jailbreaking) 등의 위험 요소를 감지할 뿐만 아니라, 정보의 신뢰성, 맥락의 적합성, 답변의 관련성과 같이 RAG 작업에 특화된 고유한 검증 기능도 갖추고 있다. 그래니트 가디언 모델은 그래니트 언어 모델에서 파생되었지만, 타사의 어떤 AI 모델과도 함께 안전 장치를 구현하는 데에 사용할 수 있다. 한편, IBM은 왓슨x 오케스트레이트(watsonx Orchestrate)와 같은 로코드 도구와 자동화를 통해 기업들이 자체 AI 어시스턴트를 쉽게 개발할 수 있도록 돕는 기술부터 고객 서비스, 인사, 영업, 마케팅 등 특정 업무와 영역에 특화시켜 사전 구축된 어시스턴트에 이르기까지 다양한 AI 어시스턴트 기술 포트폴리오를 지속적으로 발전시키고 있다고 전했다. 전 세계의 많은 조직이 왓슨x 어시스턴트를 활용해 고객이나 직원의 질문에 답변하고, 레거시 IT 애플리케이션을 현대화하며, 학생들이 직업 경로를 탐색하도록 돕거나 주택 구매자를 위한 디지털 융자 지원을 제공하는 등 AI 어시스턴트를 구축했다. 이를 위해 IBM은 그래니트 코드 모델을 기반으로 C, C++, Go, 자바(Java), 파이썬(Python) 등 다양한 프로그래밍 언어에 대한 범용 코딩 지원과 엔터프라이즈 자바(Java) 애플리케이션을 위한 고급 애플리케이션 현대화 기능을 제공하는 차세대 ‘왓슨x 코드 어시스턴트(watsonx Code Assistant)’ 도 올해 4분기에 출시할 예정이라고 발표했다. 그래니트 3.0 모델은 아파치 2.0 라이선스 하에 허깅페이스(HuggingFace)에서 다운로드할 수 있다. 그래니트 3.0 8B 및 2B 언어 모델의 인스트럭트 버전과 그래니트 가디언 3.0 8B 및 2B 모델은 IBM 왓슨x 플랫폼에서 상업적으로 사용가능하다. 일부 그래니트 3.0 모델은 엔비디아의 NIM 마이크로서비스 및 허깅페이스와 통합된 구글 클라우드의 버텍스 AI 모델 가든(Vertex AI Model Garden)을 통해서도 제공된다. 또한, IBM은 전 세계 기업들에 더 많은 선택지를 제공하기 위해 AWS, 도커(Docker), 도모(Domo), 퀄컴 테크놀러지스(Qualcomm Technologies, Inc.)의 퀄컴 AI 허브(Qualcomm AI Hub), 세일즈포스(Salesforce), SAP 등 생태계 파트너들과 다양한 그래니트 모델을 이들 파트너 솔루션에 통합하거나 플랫폼에서 사용할 수 있도록 협력하고 있다.

오토데스크가 자사의 연례 행사인 ‘오토데스크 유니버시티(AU) 2024’을 열고 AECO(건축·엔지니어링·건설∙운영) 산업의 새 시대를 위한 BIM 데이터 연결과 강화된 AI 기술을 발표했다. 오토데스크는 “AECO 산업 전반에서 지속가능성과 성장을 위해 디지털 혁신과 전환이 매우 중요한 과제이며 성과 기반의 BIM이 이를 위한 솔루션이 될 수 있다”고 전했다. 또한 “성과 기반 BIM의 핵심은 데이터이며, 더 나은 데이터 연결을 기반으로 한 AI를 통해 생산성, 창의성 및 지속 가능성 향상은 물론 리스크 감소를 실현할 수 있다”고 설명했다.  오토데스크는 올해 초, 오토데스크 독스(Autodesk Docs) 사용자에게 세부 데이터를 제공하는 중요한 단계인 AEC 데이터 모델 API를 출시한 바 있다. 이에 더해 이제는 오토데스크 포마(Autodesk Forma)와 오토데스크 독스를 연결함으로써 더욱 강화된 워크플로와 협업 기회를 제공한다. 예를 들면, 오토데스크의 디지털 화이트보드 및 협업 도구인 포마 보드(Forma Board)는 오토데스크 독스에서 시각 자료를 가져온다. 이를 통해 건축가, 엔지니어 등 이해관계자들은 실시간으로 디지털 개념을 공유하고 쉽게 이해할 수 있다. 나아가 향후에는 오토데스크 독스뿐 아니라 레빗(Revit), 오토데스크 워크숍 XR(Autodesk Workshop XR) 등으로 확장 연결한다. 이를 통해 한층 강화된 레빗의 설계 및 문서화 기능, 오토데스크 워크숍 XR의 3D 모델 검토 기능을 활용할 수 있을 예정이다.     데이터를 정확하게 다루는 것은 성과 기반 BIM을 발전시키고, AI를 통해 고객의 워크플로를 개선하는 데 필수이다. 오토데스크 유니버시티에서는 생산성, 창의성, 지속 가능성을 높이는 오토데스크 AI(Autodesk AI)의 발전에 대해 논의했다. 포마의 탄소 발자국 분석 기능이 이 중 하나인데, 오토데스크는 설계 초기 과정에서 건축 자재의 탄소 발자국을 측정할 수 있는 기능을 베타 버전으로 출시했다. 이 기능은 AEC 컬렉션의 건축가를 위한 총 탄소 분석의 일환으로, 조명, HVAC, 건축 요소 및 건축 자재와 같은 요소로부터 탄소 영향을 측정해 성과 달성에 도움을 준다. 또한 오토데스크 AI는 방대한 데이터 속에서 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 지원한다. 오토데스크 컨스트럭션 클라우드(Autodesk Construction Cloud) 내 베타 버전으로 출시된 오토데스크 어시스턴트(Autodesk Assistant)는 자연어 프롬프트를 사용해 특정 질문에 답변하고, 항목 목록을 생성하거나, 프로젝트 커뮤니케이션을 위한 요약을 작성한다. 이를 통해 사용자는 시간을 절약하고 리스크를 줄일 수 있다. 더불어 오토데스크는 에스리(Esri)와의 전략적 제휴에 계속 투자하고 있으며 포마 내에서 에스리의 데이터 가용성을 확장하는 계획을 발표했다. 기존 에스리의 지형 데이터에 대한 접근 외에도 ArcGIS의 맥락 지리 데이터(건물, 구역, 도로, 재산 경계, 이미지 등)가 포함될 계획이다. 이러한 확장된 통합은 건축가와 계획자가 포마를 사용해 위치를 고려한 설계를 하고, 더 지속 가능하고 회복력 있으며 지역 사회를 더 잘 지원하는 프로젝트를 실현하는 데 도움이 될 것이다. 한편, 오토데스크는 AECO 산업의 전환 진행에 따라 고객의 비즈니스 회복력과 효율을 높이기 위해 오토데스크 독스와 연결된 핵심 제품 포트폴리오(레빗, 오토캐드, 시빌 3D 및 오토데스크 컨스트럭션 클라우드)에 대한 투자와 개선을 지속하고 있다고 밝혔다. 오토캐드 2025는 2024 버전보다 파일 열기가 두 배 정도 빨라진다. 오토데스크는 거의 실시간으로 정보를 제공할 수 있는 새로운 기능의 비공개 베타 버전을 출시할 예정이다. 시빌 3D 협업을 위한 오토데스크 콜라보레이션(Autodesk Collaboration)에서는 핵심 인프라 측정, 단면 작업, 3D 모델 통합 기능이 향상됐다. 또한, 웹용 시트 세트 매니저(Sheet Set Manager)가 데스크톱 버전과 더욱 일치하도록 업데이트됐다. 레빗 2025는 고객 피드백을 지속적으로 반영해 문서 세트를 관리하기 위한 시트 콜렉션(Sheet Colletion) 및 PDF 업그레이드, BIM에서 더 개방적인 워크플로를 위한 상호 운용성 개선, 생산성 향상을 위한 성능, 개인화 및 통찰력 업그레이드를 제공한다. 여기에 오토데스크는 최근 오토데스크 컨스트럭션 클라우드의 새로운 기능을 발표했다. 샘플 프로젝트 템플릿(Sample Project Templates), 예산 스냅샷(Budget Snapshots), 빌딩커넥티드 프로(BuildingConnected Pro), 오토데스크 빌드(Autodesk Build)의 비용 관리 기능 등을 통해 팀 전체 의사 결정 과정을 보다 효율적으로 개선한다. 새롭게 추가된 기능은 방대한 자료를 정리하고 불필요한 정보를 걸러내 사용자가 의사결정에 필요한 핵심 정보에 집중할 수 있도록 지원한다. 오토데스크는 “포마는 하나의 도구만으로 다양한 작업을 처리할 수 있도록 도와 설계 과제를 보다 창의적으로 수행할 수 있도록 지원한다”고 설명하며, ”데이터, AI, 그리고 포마는 혁신적으로 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구로, 이와 함께 설계부터 건설까지의 과정을 효율화하고 산업폐기물이나 지식 손실을 줄이는 등 지속 가능한 미래를 만들어 나갈 수 있을 것”이라고 전했다.

어도비가 기업에서 AI 생성 콘텐츠로 더 큰 가치를 창출하고 비즈니스 기여를 입증할 수 있도록 지원하는 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud)의 혁신을 발표했다.  기업들이 아이디어를 구상하고 마케팅 애셋을 정교화하기 위해 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly), 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager)와 같은 이미지 및 카피 생성 툴을 도입함에 따라, ROI 입증에 대한 요구도 높아지고 있다. 브랜드는 고객 선호도에 맞춘 AI 생성 콘텐츠를 제공해 이러한 문제를 해결하는 동시에, 실행 가능한 인사이트를 통해 피드백 루프를 만들 수 있다. 이러한 AI 혁신은 캠페인을 실시간으로 조정하고 최적화할 수 있도록 지원함으로써 기업의 콘텐츠 공급망 주요 과제를 해소한다. 어도비 익스피리언스 클라우드의 새로운 기능은 팀이 AI 생성 콘텐츠를 개인화, 테스트 및 측정하도록 지원한다. 어도비 콘텐츠 애널리틱스(Adobe Content Analytics)는 실행 가능한 인사이트를 제공해 타깃의 공감을 불러일으키는 특정 콘텐츠 속성을 파악하며, 향후 제작할 콘텐츠에 대한 정보를 제공한다. 어도비 익스피리언스 매니저는 웹 상의 실시간 실험(real-time experimentation) 역량을 통해 높은 전환율을 이끌어내는 AI 생성 콘텐츠를 여러 버전을 통해 실험하며 방문 고객을 유도할 수 있다. 또 어도비 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer)를 활용하면, 성과 목표에 따라 즉각적으로 다양한 버전의 마케팅 콘텐츠를 생성하며 테스트와 최적화를 자동화할 수 있다.     커스터머 저니 애널리틱스(Customer Journey Analytics) 내에서 제공되는 어도비 콘텐츠 애널리틱스는 웹, 모바일 등 플랫폼에 걸쳐 속성 수준까지 콘텐츠에 대한 인사이트를 제공한다. 사용자는 이러한 인사이트를 콘텐츠 저니 애널리틱스에 직접 가져와 모든 접점에 걸친 전 고객 여정을 종합적으로 살펴볼 수 있다.  정식 출시된 어도비 저니 옵티마이저의 AI 어시스턴트 콘텐츠 액셀러레이터(AI Assistant Content Accelerator)를 통해 마케터는 이메일, 문자메시지 등의 채널용 마케팅 애셋을 브랜드 가이드라인에 맞게 생성할 수 있다. 더불어 언어, 어조, 콘텐츠 유형에 따라 특정 타깃 고객에게 최적화하는 것도 가능하다. 어도비 익스피리언스 매니저의 에지 딜리버리 서비스(Edge Delivery Services)를 활용하면 웹 페이지의 이미지 같은 AI 생성 콘텐츠 변형을 실시간 실험을 진행할 수 있다. 소비자에게 가장 성과 높은 콘텐츠가 소비자에게 자동 제공되므로, 마케터는 타깃 고객이 가장 많이 공감하는 애셋을 더 잘 파악할 수 있다.  어도비의 아미트 아후자(Amit Ahuja) 디지털 경험 사업 부문 수석 부사장은 “오늘날 고객 경험을 개인화하기 위해서는 마케팅 채널과 지역에 따라 수천 가지의 변형이 필요한데, 생성형 AI는 이러한 문제를 완화하는 데 도움을 주고 있다”면서, “마케터들은 AI로 생성된 변형이 고객의 공감을 얻어야 한다는 과제를 안고 있다. 어도비의 최신 혁신은 실시간 실험과 실행 가능한 인사이트를 통해 브랜드가 이러한 과제를 해결할 수 있도록 지원한다”고 말했다.

시놀로지가 NAS 운영체제 솔루션인 디스크스테이션 매니저(DSM) 7.2.2의 출시를 발표했다. 이번 업데이트는 시스템 운영에 영향을 미치는 잠재적 요인을 해결하여 시스템 신뢰성을 향상시키고, 분산 전략을 통해 미디어 파일 처리 효율을 개선했다. DSM 7.2.2는 시스템 신뢰성에 대한 종합적인 개선을 제공한다. 하이퍼 백업(Hyper Backup)을 통해 C2 스토리지에서 전체 시스템 복원이 이전보다 4배 빨라져 비즈니스 RTO를 줄인다. 하이브리드 셰어(Hybrid Share) 폴더와 데이터 전송 활동은 비정상적인 서버 전원 이벤트 후에도 더 탄력적이다. 또한, Entra ID(기존 Azure Active Directory)와의 호환성을 높여 SSO 로그인 가용성을 개선했다. DSM 7.2.2에서는 데이터 보안도 강화되었다. 이번 업데이트는 파일 시스템의 비트플립(Bitflip) 오류를 자동으로 복구하는 기능을 강화하고 적응형 다중 인증의 신뢰성을 향상시켰다. 또한, 관리자가 수동으로 속성을 변경하여 스냅샷을 잠금 해제할 수 있는 잠재적 위험을 해결하여 불변 스냅샷의 보안을 강화했다.     DSM 7.2.2는 미디어 처리를 클라이언트와 모바일 장치로 오프로드하는 전략적 변화를 도입하여 불필요한 서버 자원 사용을 줄이기 위해 광범위한 미디어 디코딩 및 인코딩 기능을 활용한다. 시놀로지 이미지 어시스턴트 익스텐션(Synology Image Assistant Extension)과 데스크톱 앱을 설치하면 서버 측 처리에 비해 썸네일 처리 성능이 2.5배 빨라진다. 이 성능 향상은 동시 사용자 수가 증가함에 따라 확장된다. 시놀로지의 케니스 쉬(Kenneth Hsu) 시스템 그룹 디렉터는 “우리는 매번 업데이트를 통해 사용자 경험을 개선하는 데 전념하고 있다”면서, “DSM 7.2.2에서는 데이터 관리에 중요한 역할을 하는 하위 시스템을 철저히 검토하고 DSM, 지원 패키지 및 모바일 앱을 더 확장 가능하고 신뢰할 수 있도록 재설계하는 데 상당한 자원을 투입했다”고 전했다.

엔비디아가 메타(Meta)의 오픈소스 AI 모델 컬렉션인 라마 3.1(Llama 3.1)을 통해 전 세계 기업의 생성형 AI를 강화하는 엔비디아 AI 파운드리(NVIDIA AI Foundry) 서비스와 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 발표했다. 이를 통해 기업과 국가는 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1과 엔비디아 소프트웨어, 컴퓨팅, 전문성을 활용해 도메인별 산업 사용 사례에 맞는 맞춤형 ‘슈퍼모델’을 만들 수 있다. 기업은 자체 데이터는 물론, 라마 3.1 405B와 엔비디아 네모트론(Nemotron) 리워드 모델에서 생성된 합성 데이터로 이러한 슈퍼모델을 훈련할 수 있다. 엔비디아 AI 파운드리는 높은 수준의 퍼블릭 클라우드와 공동 설계된 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud) AI 플랫폼으로 구동된다. 이를 통해 AI 수요 변화에 따라 쉽게 확장할 수 있는 방대한 컴퓨팅 리소스를 기업에게 제공한다. 새로운 서비스는 기업뿐만 아니라 독자적인 AI 전략을 개발 중인 국가들의 맞춤형 대규모 언어 모델(LLM) 구축을 지원한다. 이들은 고유한 비즈니스나 문화를 반영하는 생성형 AI 애플리케이션을 위해 도메인별 지식을 갖춘 맞춤형 LLM을 구축하고자 한다. 엔비디아는 프로덕션 AI용 라마 3.1 모델의 엔터프라이즈 배포를 강화하기 위해 라마 3.1 모델용 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 다운로드할 수 있도록 제공한다. NIM 마이크로서비스는 프로덕션 환경에서 라마 3.1 모델을 배포하는 빠른 방법이며, NIM 없이 추론을 실행하는 것보다 최대 2.5배 더 높은 처리량을 제공한다. 기업은 라마 3.1 NIM 마이크로서비스를 새로운 엔비디아 네모 리트리버(NeMo Retriever) NIM 마이크로서비스와 결합해 AI 코파일럿, 어시스턴트, 디지털 휴먼 아바타를 위한 최첨단 검색 파이프라인을 구축할 수 있다.     엔비디아 AI 파운드리는 맞춤형 슈퍼모델을 빠르게 구축할 수 있는 엔드투엔드 서비스를 제공한다. 이는 엔비디아 소프트웨어, 인프라, 전문성 등을 개방형 커뮤니티 모델, 기술, 엔비디아 AI 에코시스템의 지원에 결합한다. 기업은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 라마 3.1 모델과 엔비디아 네모(NeMo) 플랫폼을 사용해 맞춤형 모델을 만들 수 있다. 여기에는 허깅 페이스 리워드 벤치(Hugging Face RewardBench)에서 1위를 차지한 엔비디아 네모트론-4 340B 리워드 모델이 포함된다. 맞춤형 모델이 생성되면, 기업은 선호하는 클라우드 플랫폼과 글로벌 서버 제조업체의 엔비디아 인증 시스템(Certified Systems)에서 원하는 MLOps와 AIOps 플랫폼을 사용할 수 있다. 이를 통해 프로덕션 환경에서 실행할 수 있는 엔비디아 NIM 추론 마이크로서비스를 생성한다. 엔비디아 AI 엔터프라이즈(AI Enterprise) 전문가와 글로벌 시스템 통합 파트너는 AI 파운드리 고객과 협력해 개발부터 배포에 이르는 전체 프로세스를 가속화한다. 도메인별 모델을 만들기 위해 추가 훈련 데이터가 필요한 기업은 맞춤형 라마 슈퍼모델을 만들 때 라마 3.1 405B와 네모트론-4 340B를 함께 사용해 합성 데이터를 생성하면 모델 정확도를 높일 수 있다. 자체 훈련 데이터를 보유한 고객은 도메인 적응형 사전 훈련(DAPT)을 위해 엔비디아 네모로 라마 3.1 모델을 맞춤화해 모델 정확도를 더욱 높일 수 있다. 또한, 엔비디아와 메타는 개발자가 생성형 AI 애플리케이션을 위한 소규모 맞춤형 라마 3.1 모델을 구축하는 데 사용할 수 있는 라마 3.1의 증류 레시피를 제공하기 위해 협력하고 있다. 이를 통해 기업은 AI 워크스테이션과 노트북 같은 광범위한 가속 인프라에서 라마 기반 AI 애플리케이션을 실행할 수 있다. 엔비디아의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “메타의 오픈소스 모델인 라마 3.1은 전 세계 기업에서 생성형 AI 채택하는 데 있어 중요한 순간이다. 라마 3.1은 모든 기업과 업계가 최첨단 생성형 AI 애플리케이션을 구축할 수 있는 문을 열었다. 엔비디아 AI 파운드리는 라마 3.1을 전체적으로 통합했으며, 기업이 맞춤형 라마 슈퍼모델을 구축하고 배포할 수 있도록 지원할 준비가 돼 있다”고 말했다. 메타의 마크 저커버그(Mark Zuckerberg) CEO는 “새로운 라마 3.1 모델은 오픈소스 AI에 있어 매우 중요한 단계이다. 기업들은 엔비디아 AI 파운드리를 통해 사람들이 원하는 최첨단 AI 서비스를 쉽게 만들고 맞춤화하며, 엔비디아 NIM을 통해 배포할 수 있다. 이러한 서비스를 사람들에게 제공할 수 있게 돼 기쁘다”고 말했다.

어도비가 ‘어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트(Adobe Experience Platform AI Assistant)’를 출시했다. 이 기능은 생성형 AI를 통해 실무자의 생산성을 높이고, 더욱 많은 팀원이 콘텐츠 제작 및 인사이트 워크플로에 참여하도록 지원해 기업용 애플리케이션에 대한 접근을 한층 확대한다. 어도비 익스피리언스 플랫폼은 기업 고객에 대한 통합 인사이트를 구축하고 모든 채널에서 고객 참여를 유도하는 솔루션으로, 코카콜라 컴퍼니, 메이저리그베이스볼, 메리어트 인터내셔널, 제너럴 모터스, TSB은행, 레알 마드리드를 비롯한 다양한 업체가 사용하고 있다. 이제부터 기업은 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트를 통해 대화형 인터페이스에서 데이터를 더욱 심층적으로 파악하고 워크플로를 간소화하며 조직에 가치를 제공할 수 있다. 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 어도비 실시간 고객 데이터 플랫폼(Adobe Real-Time CDP), 저니 옵티마이저(Adobe Journey Optimizer), 커스터머 저니 애널리틱스(Adobe Customer Journey Analytics) 등 어도비 익스피리언스 클라우드 애플리케이션에 내장돼, 기술 질문에 대한 답변을 제공할 뿐만 아니라 작업 자동화, 결과 시뮬레이션, 신규 타깃 및 여정 생성 등을 지원한다. 이 같은 역량은 기업 고유 데이터, 캠페인, 타깃 청중, 비즈니스 목표 등에 대한 인사이트와 어도비 제품에 대한 지식을 바탕으로 한 생성형 경험 모델을 통해 구현되며, 모두 개인정보 보호를 최우선으로 고려해 안전하게 제공된다.     어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 다양한 배경과 경험을 가진 사용자가 문제를 빠르게 탐색하고 해결할 수 있는 인사이트를 제공한다. 가령 사용자는 ‘잠재 고객 세그먼트 구축 방법’이나 ‘아이덴티티 맵에 대한 정의’와 같은 제품 관련 질문에 대해 신속한 답변을 얻고, 익숙하지 않은 시나리오를 해결할 수 있다. 또한 ‘내 세그먼트 사용 빈도’와 같은 질문을 통해 SQL 쿼리를 실행하지 않고도 데이터셋, 타깃 및 여정에 대한 운영 인사이트를 확보하는 것도 가능하다.   어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 잠재 고객 경험부터 개인화 캠페인을 위한 타깃, 데이터 분석 시각화까지 다양한 요소 생성을 추후 지원할 예정이다. 브랜드는 어도비 파이어플라이(Adobe Firefly)를 활용해 이메일 및 웹 페이지에 사용할 카피, 디자인, 이미지 등 마케팅 애셋을 생성하고, 결과를 상시 실험할 수 있다. 또한 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트는 PDF, 발표자료, 워드 문서 등 기존 애셋으로 크리에이티브 제작 브리프를 자동 생성해, 콘텐츠 제작을 가속화한다. 이를 통해 브랜드는 데이터 세그먼트별 폴더 구성이나 AI 생성 콘텐츠의 브랜드 기준 부합 여부를 확인하는 것과 같은 번거로운 작업을 생략할 수 있다.   사용자는 어도비 익스피리언스 플랫폼 AI 어시스턴트에 추후 추가될 역량을 통해 결과를 시뮬레이션하고 마케팅 활동을 최적화하며 더욱 정확한 결과를 빠르게 얻을 수 있다. 특히 ‘해당 세그먼트의 예상 전환 수’나 ‘세그먼트 필터 추가 적용 시 결과’ 등 복잡한 질문에도 몇 초안에 예측 인사이트를 받을 수 있다. 이 밖에도 특정 고객 그룹을 위한 맞춤형 프로모션 제안 등 차선책을 제공해 전환율을 높일 수 있는 기능도 추가될 예정이다. 어도비의 안줄 밤브리(Anjul Bhambhri) 어도비 익스피리언스 클라우드 수석 부사장은 “AI 어시스턴트는 새로운 사용 사례와 초기 사용자의 진입장벽을 대폭 낮추면서 기업용 소프트웨어에 획기적인 변화를 가져오고 있다”며, “매일 40페타바이트(PB)에 달하는 데이터와 50억 건의 사용자 인터랙션을 비롯해 어도비 익스피리언스 플랫폼에서 처리되는 인터랙션, 캠페인 및 프로필 규모를 감안하면, 어도비는 데이터 기반으로 인사이트를 제공하고 자동화할 수 있는 솔루션을 선보이는 독보적인 입지를 가지고 있다”고 설명했다.