매스웍스가 데이터 기반 자율주행 개발 툴체인 기업인 포어텔릭스(Foretellix)와 전략적 기술 통합을 통해 자동차 기업 마쓰다(Mazda)의 차세대 자율주행 및 운전자 보조 시스템(AD/ADAS) 개발을 지원한다고 발표했다. 이번 협력은 더 안전하고 강력한 자율 시스템의 개발 및 배포 가속화를 목적으로 한다. 이번 파트너십을 통해 포어텔릭스의 포어티파이(Foretify) 플랫폼과 매스웍스의 시뮬링크(Simulink) 및 자율 주행 툴박스(Automated Driving Toolbox)가 통합되며, 이를 통해 개발자가 가상 환경에서 대규모 시나리오를 생성, 실행, 분석할 수 있게 지원할 계획이다. 또한, 포어텔릭스와 매스웍스의 기술 스택은 마쓰다가 실제 주행 데이터를 가상 시뮬레이션 환경으로 옮겨 시나리오를 테스트하고 확장할 수 있도록 한다. 이런 조합을 바탕으로 엔지니어링 팀은 에지 케이스 식별, 테스트 커버리지 부족 확인, 개발 프로세스 초기 단계에서의 성능 검증을 통해 시스템의 품질과 안전성을 높이는 동시에 시장 출시 시간을 줄일 수 있다. 마쓰다는 포어텔릭스와 매스웍스의 통합 설루션을 활용해 가상 환경에서 AD/ADAS 시스템을 테스트 및 검증하고 있으며, 이를 통해 엔지니어는 실제 주행 데이터를 실행 가능한 시뮬레이션 시나리오로 변환할 수 있다. 이러한 시나리오의 테스트 커버리지의 부족, 안전 성능 및 시스템 견고성을 자동으로 분석하는데 사용된다. 마쓰다의 야노 야스히데(Yasuhide Yano) 통합 제어 시스템 개발 부문 부장은 “점점 더 복잡해지는 차세대 AD/ADAS 시스템 개발에서 무사고를 달성하기 위해서는 개발 초기 단계에서 잠재적 위험을 식별하고 시스템 품질을 향상시키는 것이 매우 중요하다”면서, “포어티파이, 시뮬링크, 자율주행 툴박스를 사용함으로써 가상 환경에서 효율적이고 철저한 검증을 수행해 단기간에 목표를 달성할 수 있다. 또한 커버리지 맵을 활용하면 검증을 수행하면서도 제로 탄소 발자국이라는 지속가능성 목표에도 기여할 수 있다”고 말했다. 포어텔릭스 플랫폼은 매스웍스 자율주행 툴박스 시뮬레이션 환경 내에서 구체적이고 관련성 있으며 유효한 시나리오를 무한으로 자동 생성할 수 있다. 이에 개발자는 테스트 커버리지, 핵심 성과 지표(KPI), 안정성을 측정할 수 있다. 이 프로세스는 테스트 일정을 단축하고, 마쓰다와 같은 기업이 초기 단계에 가상 검증을 통해 운행설계영역(ODD)을 효율적으로 확장할 수 있게 한다. 포어텔릭스의 지브 빈야미니(Ziv Binyamini) CEO 및 공동 창업자는 “매스웍스와의 파트너십으로 통합 기술 스택을 출시하게 되어 기쁘다. 이 기술 스택으로 OEM, 1차 공급업체 및 AV 스택 제공업체의 개발자들은 완성도 높은 AD/ADAS 프로그램을 출시할 수 있게 됐다”면서, “포어텔릭스와 매스웍스 소프트웨어의 통합은 마쓰다의 안전한 자율주행 차량 개발 가속화, 테스트 효율성 향상, 개발 비용 절감을 지원할 것”이라고 말했다. 매스웍스의 나가 펨마라주(Naga Pemmaraju) 자율 시스템 제품 관리자는 “ADAS및 자율주행 시스템이 복잡해짐에 따라 개발자에게는 설계 초기 단계에서 효율성, 확장성, 포괄성을 갖춘 테스트 툴이 필수”라면서, “매트랩, 시뮬링크, 자율 주행 툴박스의 시뮬레이션 및 알고리즘 개발 기능을 포어텔릭스의 고급 시나리오 생성 및 검증 플랫폼과 결합함으로써, 엔지니어링 팀은 혁신을 가속화하고 개발 비용을 절감하며 시스템 안전성을 향상시킬 수 있다”고 말했다.

스노우플레이크가 ‘생성형 AI의 혁신적 ROI(Radical ROI of Generative AI)’ 보고서를 발표했다. 이번 보고서는 글로벌 시장 조사 기관 ESG(Enterprise Strategy Group)와 공동으로 AI를 실제 사용 중인 9개국 1900명의 비즈니스 및 IT 리더를 대상으로 진행한 설문조사 결과를 담았다. 보고서에 따르면 AI를 도입한 기업의 92%가 이미 AI 투자를 통해 실질적 ROI(투자수익률)를 달성했고, 응답자의 98%는 올해 AI에 대한 투자를 더욱 늘릴 계획인 것으로 나타났다. 전 세계 기업의 AI 도입이 빨라지면서 데이터 기반이 성공적인 AI 구현의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 그러나 많은 기업이 여전히 자사 데이터를 AI에 적합한 형태로 준비하는 데 어려움을 겪는 것으로 파악됐다.  전반적으로 기업들은 AI 초기 투자에서 성과를 거두고 있는 것으로 나타났다. 93%의 응답자는 자사의 AI 활용 전략이 ‘매우’ 또는 ‘대부분’ 성공적이라고 답했다. 특히 전체 응답자의 3분의 2는 생성형 AI 투자에 따른 ROI를 측정하고 있고, 1달러 투자당 평균 1.41달러의 수익을 올리며 ROI를 높이고 있는 것으로 집계됐다.  또한 국가별 AI 성숙도에 따라 기업이 AI 역량을 주력하는 분야가 달랐으며, 이는 지역별 ROI 성과와 밀접한 연관이 있는 것으로 드러났다. 미국은 AI 투자 ROI가 43%로 AI 운영 최적화 측면에서 가장 앞서 있었다. 뿐만 아니라 자사의 AI를 실제 비즈니스 목표 달성에 ‘매우 성공적’으로 활용하고 있다고 답한 비율이 52%로 전체 응답국 중 가장 높았다. 한국의 경우 AI 투자 ROI는 41%로 나타났다. 보고서에 따르면 한국 기업은 AI 성숙도가 높은 편으로 오픈소스 모델 활용, RAG(검색증강생성) 방식을 활용해 모델을 훈련 및 보강하는 비율이 각각 79%, 82%로 글로벌 평균인 65%, 71%를 웃돌았다.  특히 한국 기업들은 기술 및 데이터 활용에 있어 높은 실행 의지를 보이고 있는 것으로 나타났다. 오픈소스 모델 활용(79%), RAG 방식의 모델 훈련 및 보강(82%), 파인튜닝 모델 내재화(81%), 텍스트 투 SQL(Text to SQL, 자연어로 작성한 질문을 SQL 쿼리로 자동 변환하는 기술) 서비스 활용(74%) 등 고급 AI 기술을 활용한다고 답변한 비율이 글로벌 평균을 크게 웃돌았다. 이러한 데이터 활용 역량은 비정형 데이터 관리 전문성(35%)과 AI 최적화 데이터 보유 비율(20%)에서도 확인된다. 이런 성과에 비해 아직도 전략적 의사결정에 AI 활용하는 데에는 어려움을 겪고 있는 모습도 나타났다. 조사 결과에 따르면 응답자의 71%는 ‘제한된 자원에 대비해 추진할 수 있는 AI 활용 분야가 매우 다양하고, 잘못된 의사결정이 시장 경쟁력에 부정적 영향을 미칠 수 있다’고 답했다. 또한 응답자의 54%는 ‘비용, 사업 효과, 실행 가능성 등 객관적 기준에 따라 최적의 도입 분야를 결정하는 데 어려움을 겪고 있다’고 밝혔다. 59%는 ‘잘못된 선택이 개인의 직무 안정성까지 위협할 수 있다’고 우려했다. 한국 기업의 경우, 기술적 복잡성(39%), 활용 사례 부족(26%), 조직 내 협업 문제(31%) 등의 어려움을 겪고 있다고 답하며 아직 다양한 비즈니스 영역으로의 AI 확대는 더딘 것으로 나타났다. 그럼에도 향후 12개월 내 ‘다수의 대규모 언어 모델(LLM)을 적극적으로 도입’하고 ‘대규모 데이터를 활용할 계획’이라고 답한 기업은 각각 32%와 30%로, AI 도입 확대에 관한 강한 의지를 드러냈다. 설문에 응답한 전체 기업의 80%는 ‘자체 데이터를 활용한 모델 파인튜닝을 진행 중’이고 71%는 ‘효과적인 모델 학습을 위해 수 테라바이트의 대규모 데이터가 필요하다’고 답하며, AI의 효과를 극대화하기 위해 자사 데이터를 적극 활용하고 있는 것으로 나타났다. 그러나 여전히 많은 기업들이 데이터를 AI에 적합한 형태로 준비하는 과정에서 어려움을 겪기도 했다. 데이터 준비 과정에서 겪는 주요 과제로 ▲데이터 사일로 해소(64%) ▲데이터 거버넌스 적용(59%) ▲데이터 품질 관리(59%) ▲데이터 준비 작업 통합(58%) ▲스토리지 및 컴퓨팅 자원의 효율적 확장(54%) 등을 꼽았다. 스노우플레이크의 바리스 굴테킨(Baris Gultekin) AI 총괄은 “AI가 기업들에게 실질적인 가치를 보여주기 시작했다”면서, “평균 일주일에 4000개 이상의 고객이 스노우플레이크 플랫폼에서 AI 및 머신러닝을 활용하고 있고 이를 통해 조직 전반의 효율성과 생산성을 높이고 있다”고 강조했다.  스노우플레이크의 아르틴 아바네스(Artin Avanes) 코어 데이터 플랫폼 총괄은 “AI의 발전과 함께 조직 내 데이터 통합 관리의 필요성이 더욱 커지고 있다”면서, “스노우플레이크처럼 사용이 쉽고 상호 운용 가능하며 신뢰할 수 있는 단일 데이터 플랫폼은 단순히 빠른 ROI 달성을 돕는 것을 넘어, 사용자가 전문적인 기술 없이도 안전하고 규정을 준수하며 AI 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있도록 견고한 기반을 마련해 준다”고 말했다. 

히타치 밴타라의 국내 비즈니스를 담당하는 HS효성인포메이션시스템은 IT 시장분석 및 컨설팅 기관 IDC의 분기별 외장형 스토리지 시스템 시장조사 자료를 인용해, 히타치 스토리지가 매출액 기준 2024년 국내 하이엔드 스토리지 시장점유율 41.2%로 1위를 차지했다고 밝혔다. HS효성인포메이션시스템은 “히타치 스토리지는 11년 연속 국내 하이엔드 스토리지 시장 1위 자리를 지키며 업계 내 입지를 다시 한 번 입증했다”고 밝혔다. 가속화되는 AI 시대에 데이터는 기업 경쟁력을 뒷받침하는 핵심 자산이다. 이에 따라 데이터의 안정성과 가용성을 보장하는 신뢰도 높은 스토리지 인프라의 중요성도 갈 수록 커지고 있다. HS효성인포메이션시스템은 ‘VSP(Virtual Storage Platform)’ 스토리지 포트폴리오를 기반으로 변화하는 비즈니스 환경에 민첩하게 대응하며 안정성, 고성능, 확장성 측면에서 기술력을 제공해왔다. 특히 VSP 5000 시리즈는 높은 수준의 고성능과 확장성을 갖춘 하이엔드 스토리지로 AI, 빅데이터, 전사적자원관리(ERP) 같은 데이터 집약적 워크로드에 최적화되어 있다. VSP 5000 시리즈는 초고속 응답성과 처리 속도를 지원하는 엔드 투 엔드 NVMe, 100% 데이터 가용성 보장, 액티브-액티브(Active-Active) 데이터센터 구현을 위한 미러링, 무중단 이기종 마이그레이션이 가능한 가상화 기술을 지원하며, 다양한 상황에서 안정성을 제공한다. HS효성인포메이션시스템은 다양한 데이터 플랫폼을 하나의 데이터 플레인으로 통합 관리하는 ‘VSP One’ 전략을 통해 하이브리드 클라우드 및 AI 데이터 환경에 최적화된 미래형 스토리지 아키텍처를 제시한다. VSP One은 ▲강력한 데이터 보호 ▲혁신적인 로드맵 ▲복제, 자동 계층화, 소프트웨어 정의 스토리지 등 포괄적인 하이브리드 클라우드 기능을 인정받아 시장 분석기관 기가옴(GigaOm)의 ‘2024년 주요 스토리지 보고서’에서 리더 및 아웃퍼포머로 선정되기도 했다. VSP One Block 스토리지 컨트롤러는 All-QLC(쿼드 레벨 셀) 플래시 기술 적용으로 높은 확장성과 비용 효율성을 바탕으로 AI 시대에 최적화된 데이터 경쟁력을 제공한다. VSP One Block 스토리지는 2024년 미국 ‘에너지스타(ENERGY STAR)’ 인증을 획득하며 친환경 데이터센터 구축과 지속가능한 IT 인프라 실현을 위한 기술력을 인정받았다. HS효성인포메이션시스템의 양정규 대표는 “AI 시대에 데이터는 기업의 경쟁력과 직결되는 만큼 HS효성인포메이션시스템은 차별화된 기술력과 검증된 안정성을 바탕으로 고객의 데이터 인프라 고도화를 지원해왔다”며, “앞으로도 VSP 포트폴리오를 통해 하이브리드 클라우드 및 AI 환경에 최적화된 스토리지 전략을 제시하고 고객의 디지털 혁신을 이끌 것”이라고 밝혔다.