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LG디스플레이 소유 파주 토지 매입한 LG유플러스, "최대 규모 IDC 지을 것"부채 비율 279% LG디스플레이, "파주 토지 매입으로 유동성 확보 도운 셈"
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AI 열풍에 휩쓸린 사람들은 대부분 심각한 오해에 빠져 있어현재 AI/데이터 과학은 여전히 통계적 방법론에 국한돼과장된 선전은 무지와 오해를 키울 뿐 AI/데이터 과학 교수로 일하다 보면, 이따금 AI 과대광고에 휩쓸린 사람들로부터 이메일을 받곤 한다. 그들이 '최신 AI'라고 부르는 것으로 내가 평소 비관적으로 생각해 온 문제들을 모두 해결할 수 있다고 주장하는 내용들이다. 보통 이런 사람들은 '최신 AI' 프로그램이 스스로 학습하여 인간의 지능 수준을 완전히 뛰어넘은 '인공 일반 지능'(AGI)에 근접했다고 여기는 열렬한 AI 신봉자들이다.
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글로벌 FSD 도입 본격화한 테슬라, 중국 이어 한국서도 협력 강구중국 시장 접촉에 주가 급등하기도, "경쟁력 제고 기대감 반영된 듯"FSD 도입 시기는 '함구', 업계선 "적잖은 시간 소요될 것" 테슬라 FSD를 활용해 도로를 주행하고 있는 모습/사진=테슬라 테슬라가 북미 지역과 중국에 이어 한국에서도 완전자율주행(FSD) 시스템 도입 준비에 들어간 것으로 확인됐다. 신호등 인식, 도심 내 자율주행 등을 국내에서도 가능하게끔 하겠단 것이다. 다만 FSD를 실제로 구현하기까지는 상당한 시간이 소요될 것으로 전망된다.
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5분기 만에 흑자전환 성공한 삼성, 12단 HBM3E 제품 양산도 가시화삼성 HBM3E 기술력, SK하이닉스도 넘어섰다? "시장 주도권 되찾을 수도"후공정 장비 기업들도 삼성 따라잡기, 2분기 매출액이 분기점 될 듯 삼성전자가 메모리 반도체 업황 회복 및 프래그십 스마트폰 갤럭시 S24 호조 등에 힘입어 2022년 4분기 이후 5분기 만에 흑자전환에 성공했다. 올 2분기 12단 HBM3E 제품 양산을 시작하겠다고 밝히면서 호조세를 이어갈 가능성도 높아졌다. 그간 HBM 분야에서 SK하이닉스에 선두를 내줬던 삼성전자가 12단 HBM3E를 통해 경쟁력을 되찾을 수 있을지 시장의 관심이 집중된다.
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과거 정신 감정, 지능 검사 등에 국한됐던 직원 선별에 조직 문화 적응 역량도 추가되는 추세미국은 직원들의 SNS 활동을 추척한 조용한 퇴사 지표 개발 필요성 제기되자 논란 되기도기업들이 고용 계약 대신 프리랜서 계약을 들이미는 경우도 늘어 가깝게 지내는 국내 주요 스타트업 핵심 멤버들을 만나면, 어느 중소기업이나 마찬가지듯이 직원을 못 뽑아서 힘들다는 이야기들을 한다. 나 역시 마음에 드는 직원을 뽑기가 쉽지 않기 때문에 어떻게 선별 작업을 '인공지능(AI)'을 써서 자동화하면 좀 더 효율적으로 채용 절차를 진행할 수 있을까 고민이 많은데, 지난 1년 남짓은 직무에 직접 관련된 시험을 치는 것으로 절차를 단순화 해 왔다.
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SK온 1분기 매출 1조6,836억원, 손실 3,315억원전 세계 전기차 수요 부진에 배터리 판매 매출 반토막올 하반기 흑자 전환 전망, 1조원 규모 투자 유치도 SK온이 올해 1분기 3,000억원이 넘는 영업적자를 기록했다. SK온은 2021년 10월 SK이노베이션에서 분사한 뒤 단 한 번도 분기 흑자를 내지 못했다. 지난해 1분기 영업손실 3,449억원이라는 최악의 성적표를 받아 든 이후 점점 개선되는 듯 했으나 올 1분기 다시 3,000억원대 적자로 고꾸라진 모습이다. 이에 SK온은 자금난 타개를 위해 1조원 규모의 투자 유치에 나섰지만 시장에서는 현 상황을 고려할 때 조 단위의 투자금을 유치하기 쉽지 않을 것이란 우려가 나온다.
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데이터 처리 기준이 열에서 행렬로, 행렬에서 텐서로 전환되면서 데이터 과학 범위 확대돼 올바른 접근 방식으로 도구를 적재적소에 적용할 때만 더 나은 결과 얻을 수 있어기술의 발전을 아무 생각 없이 받아들이기보다는 그 기술이 ‘왜’ 필요한지 생각하는 자세 필요해 학부 시절인 2000년대 초로 돌아가보면, 기초적인 회귀분석 문제를 풀기 위해 매트랩(Matlab)을 처음 배웠다. 당시 매트랩은 혁명이었는데, 그 이유는 '행렬'로 데이터를 처리하기 때문이다. 다른 소프트웨어가 '열' 단위로 데이터를 처리하는 것과 달리, 매트랩은 ‘행렬’ 단위의 큰 데이터를 한 번에 적재하기 때문에 처리 속도가 O(nxk)에서 O(n)으로 빨라졌다. 좀 더 정확하게 말하면, RAM이 소프트웨어로부터 데이터 받는 방식을 고려하면 O(k)에서 O(1)으로 빨라졌다.
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지난해 생성형 AI 252억 달러 유치, 기존과는 차원이 다른 투자 규모 기록해 주로 기반 모델 학습 비용 증가와 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 사용돼미국 주요 분야에서 압도적인 우위를 점하고 있지만, 중국 일부 영역에서 빠르게 추격하고 있어 미국 스탠퍼드대학의 인간중심 인공지능연구소(HAI) 2024 AI 인덱스 보고서에 의하면, 지난해 생성형 AI 기업들의 펀딩이 8배 증가하여, 총 252억 달러에 달했다고 한다. 오픈AI와 코히어 등 주요 AI 기업들이 대규모 투자 유치에 성공한 까닭이다. 작년의 주요 투자 사례로는 마이크로소프트의 100억 달러 규모의 오픈AI 계약, 코히어의 2억 7천만 달러 투자 유치, 미스트랄의 4억 1천5백만 달러 투자 유치 등이 있다. 또한 이 보고서에 따르면 2023년 전체 AI 관련 민간 투자의 4분의 1 이상을 생성형 AI가 차지한 것으로 나타났다.
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