최근 빠른 속도의 디지털 전환과 AI 기반 기술 확장으로, 시장과 기업의 판도가 빠르게 바뀌고 있습니다. 특히, AI 추론(Inference) 기술과 테크 기업들의 M&A(인수합병)가 두드러진 키워드로 주목받고 있는데요. 이번 스포트라이트에서는 이 두 가지 흐름을 통합적으로 살펴보고, 앞으로 기업들이 주목해야 할 전략과 인사이트를 정리했습니다.
지난 뉴스레터에서 안내해 드린 것처럼, 이번 달부터 MLOps Insight와 슈퍼브 뉴스가 통합된 슈퍼브 인사이트로 새롭게 찾아뵙게 되었습니다. 어느덧 벚꽃이 피어나는 4월이 다가왔는데요,🌸 구독자 여러분의 지난 1분기는 어떠셨나요? 저는 오랜 기간 뉴스레터를 발행해 오신 혜원님과 함께 앞으로 더 다채로운 소식을 전할 생각에 설레는 마음으로 2분기를 준비하고 있답니다.
이번 뉴스레터에서도 AI 트렌드를 다루는 슈퍼브 스포트라이트부터 슈퍼브 구성원이 직접 엄선한 소식을 전하는 슈퍼브 큐레이션, 그리고 슈퍼브의 따끈따끈한 소식을 모은 슈퍼브 뉴스까지 알차게 준비했습니다. 바쁜 일상 속에서도 저희의 뉴스레터가 여러분의 인사이트를 넓히고, 업무나 연구에 작지만 의미 있는 도움을 드릴 수 있기를 바랍니다.
요즘 AI 업계에서는 눈에 띄는 두 가지 흐름이 있습니다. 바로 AI 추론(Inference)을 위한 반도체 혁신과 기술 기업들의 적극적인 인수합병(M&A)입니다. 이 두 흐름이 과연 2025년 전후의 테크 생태계를 완전히 바꿔놓을 것인지, 귀추가 주목되는데요. 이번 스포트라이트에서는 앞으로 주목해야 할 변화와 기업들이 준비해야 할 전략을 간단하고 편안하게 짚어보겠습니다.
① AI는 이제 ‘추론(Inference)’이 핵심이다!
AI 분야는 그동안 모델을 ‘학습(Training)’시키는 데 집중해 왔죠. 하지만 이제는 실제 환경에서 모델을 얼마나 빠르게 돌릴 수 있는가, 즉 ‘추론(Inference)’이 중요해졌습니다. 실시간으로 데이터를 처리하는 능력이 중요해졌다는 뜻입니다.
이런 변화로 인해, AI를 구동시키는 하드웨어(반도체)에도 많은 변화가 생기고 있습니다.
다양한 반도체 종류의 등장 지금까지 AI 연산은 주로 NVIDIA의 GPU가 사실상 도맡아왔지만, 최근에는 AI 추론에 딱 맞게 최적화된 전용 칩(ASIC, FPGA) 들이 등장하고 있어요. 상황에 맞는 칩을 골라 쓰는 시대가 다가온 거죠.
클라우드에서 엣지(Edge)로, 하이브리드 전략 모든 데이터를 클라우드에서 처리하면 빠르고 강력한 성능을 얻지만, 비용이나 지연 시간이 생깁니다. 반면 엣지(edge)에서 처리하면 즉각적인 응답과 데이터 보안이 가능하죠. 결국 많은 기업이 두 방식을 모두 활용하는 하이브리드 방식을 채택하는 움직임을 보이고 있습니다.
반도체 제조 기술 경쟁이 치열해진다! 삼성이나 TSMC 같은 반도체 기업들은 AI 성능을 높이기 위해 더 작고, 전력을 덜 쓰면서 강력한 칩을 만드는 데 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.
AI가 복잡해질수록, 기업은 목적에 맞게 하드웨어를 골라 쓰는 것이 필수적이 되었는데요. 또한, 반도체 기업들이 초미세 공정 경쟁에 뛰어들면서 성능과 전력 효율성은 더욱 개선될 것입니다. 앞으로는 소프트웨어뿐 아니라 하드웨어 전략도 꼼꼼히 챙겨야 하는 시대가 온 거죠.
AI가 급성장하면서 기술 격차가 빠르게 벌어지고 있습니다. 그래서 기존 기업들은 필요한 기술을 직접 개발하기보다는, 기술을 이미 갖춘 스타트업을 빠르게 인수해서 시장에서 앞서 나가려 하고 있어요. 최근 CB Insights에서 발표한 "Tech M&A Predictions 2025"보고서는 향후 기술 분야에서 인수합병(M&A)이 어떻게 진행될지 미리 살펴볼 좋은 기회를 제공했습니다. 그 핵심은 디지털 전환(Digital Transformation)의 가속화와 함께 AI를 중심으로 한 기술 격차 해소가 M&A의 핵심 동력이 될 것이라는 점인데요.
AI 스타트업 인수?!🔥 특히 생성형 AI(Generative AI)나 멀티모달 AI를 다루는 스타트업은 가치가 급등 중입니다. 기업들이 빠르게 기술력을 확보할 수 있는 가장 효과적인 방법은, 자체 기술 개발을 시작하는 것보다 AI 기술을 이미 보유한 스타트업을 인수하여 빠르게 혁신하고 시장 경쟁력을 강화하는 방식을 선호하기 때문인데요. 중심이 되는 AI 분야는 아래와 같습니다.
생성형 AI (Generative AI) 이미지·영상·텍스트를 자동 생성하는 기술이 급성장하면서 관련 스타트업의 가치가 크게 상승하고 있는데요. 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 기업들이 이 분야 스타트업 인수를 활발히 추진할 것으로 예상된다고 합니다.
멀티모달(Multimodal) AI 기술 가장 핫한 키워드 중 하나이죠. 바로 멀티모달(Multomodal) AI 기술 분야인데요. 다양한 유형(텍스트, 음성, 영상)의 데이터를 함께 처리할 수 있는 멀티모달 AI의 중요성이 높아지면서 이 기술을 가진 스타트업들도 인수 타겟으로 주목받고 있습니다.
헬스테크, 핀테크, 사이버보안 분야 AI가 모든 산업에 녹아들면서 디지털 헬스케어, 금융기술, 사이버 보안 스타트업들이 큰 관심을 받고 있는데요. 특히, 재택근무나 하이브리드 근무가 일반화되면서 기업의 보안 위협이 증가하고 있죠. 우리의 삶에 밀접하게 연결된 이러한 분야들은 기존 산업과 결합하면 큰 시너지가 날 수 있을 거라 예상하기 때문입니다.
규제가 심해질수록 전략도 변한다 일부 국가들은 빅테크 기업들의 거대한 M&A에 규제를 강화하고 있는데요. 따라서 기업들은 작은 규모의 스타트업을 자주 인수하는 '볼트온(bolt-on)' 전략을 선호하게 될 가능성이 높을 것이라 예상합니다.
2025년에는 AI 추론을 중심으로 한 반도체 혁신과 AI 기술 확보를 위한 인수합병(M&A)이 함께 어우러지며, 테크 산업의 큰 변화가 예상됩니다. 기업으로서는 새로운 환경에 선제적으로 대응하기 위한 전략적 판단이 중요하고, M&A를 목표로하는 스타트업에서는 명확한 전략적 포지셔닝을 통해 어떤 기업이 잠재적 인수자가 될지 미리 파악하고, 해당 기업이 원하는 기술과 제품을 빠르게 갖추어야 할 것입니다.
오늘의 스포트라이트에서 주요한 포인트를 아래 3가지로 정리할 수 있을 것 같은데요.
다양한 반도체 종류의 등장에 따른 AI 모델 경량화, MLOps 구축 등 소프트웨어적 전략
클라우드와 엣지를 아우르는 하이브리드 하드웨어 전략 수립
기술 경쟁력 확보를 위한 적극적이고 전략적인 M&A
IT 업계는 늘 빠르게 변하지만, 특히 지금은 그 속도가 더 빨라지고 있습니다. 미리 준비하는 기업만이 2025년에 펼쳐질 새로운 시장에서 가장 먼저 기회를 잡을 수 있겠죠? 🚀✨ 효율적인 MLOps 구축과 클라우드와 엣지(edge)를 아우르는 하이브리드 전략이 필요하시다면 언제든 슈퍼브에이아이를 찾아주세요👍
실시간 객체 탐지에서는 예측 결과에서 중복을 제거하는 NMS가 속도 병목이 되곤 하는데, DETR 계열 모델은 One-to-One 매칭을 사용해 중복 예측을 억제함으로써 NMS 없이도 동작할 수 있어, 실시간 객체 탐지에 적합합니다. 하지만 이 방식은 학습에 사용되는 positive 매칭 수가 적고, 특히 학습 초기에 예측 품질이 낮아 학습 속도가 매우 느리다는 한계가 있습니다.
DEIM은 이를 해결하기 위해 데이터 증강을 활용한 Dense O2O 매칭으로 positive 매칭 수를 늘리고, 매칭 품질에 따라 학습 비중을 조절하는 MAL을 도입해 학습 효율을 개선했습니다. 이러한 최소한의 수정만으로, 기존 SOTA 실시간 모델의 학습 시간을 50% 줄이면서도 정확도를 향상시킬 수 있었습니다.
이 아티클은 스타트업 업계에서 전통적으로 사용되던 린스타트업, 애자일 모델, MVP(최소기능제품) 등의 방법론이 최근의 기술 발전과 시장 변화에 따라 어떻게 재고되고 있는지를 분석합니다. 특히 AI 기술과 오픈소스의 급격한 발전으로 인해 고객의 기대 수준이 높아져, 스타트업조차 초기부터 높은 완성도의 제품을 제공해야 하는 시대가 되었음을 강조하고 있습니다.
이 같은 변화 속에서 스타트업들이 어떻게 제품 개발 전략을 수정해야 하는지, 새로운 성공 방정식은 무엇인지에 대한 인사이트를 제공합니다.
3월 22일, KBO 정규 시즌이 시작되었습니다. 야구팬들의 응원 열기가 뜨거운데요. KT 위즈파크에 슈퍼브에이아이의 AI 기술이 적용되었습니다. 주요 구역별 관중 수를 실시간으로 카운팅하여 밀집도를 파악하고, 구역별 혼잡도를 전광판에 초록색(여유), 노란색(보통), 빨간색(혼잡)으로 표시해 관중들이 분산될 수 있도록 했죠. 관리자는 대시보드로 전체 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다.
슈퍼브에이아이는 기존 CCTV 인프라에 슈퍼브의 엣지 AI 기술을 접목해 현장에서 지연 없이 실시간 분석이 가능한 시스템을 구축했으며, 클라우드 기반 솔루션의 잠재적 지연 문제를 해결한 것이 특징입니다.
수원 KT 위즈파크를 방문하는 분들은 매 경기마다 슈퍼브에이아이의 솔루션을 전광판에서 바로 확인하실 수 있는데요. 야구팬 여러분의 안전하고 쾌적한 관람에 도움이 되었으면 좋겠습니다. 슈퍼브 블로그에서 내용을 더 자세히 보실 수 있습니다!
제조업 AI 불량 검수의 새로운 패러다임을 제시하는 혁신적인 솔루션을 소개합니다. 기존 불량 검수 방식의 한계를 뛰어넘어, 단 100장의 정상 이미지만으로 AI 모델을 학습할 수 있는 슈퍼브 불량 검수 솔루션입니다.
불량/양품을 판단하는 AI 솔루션을 기존에 사용하실 때 가장 어려운 점은, 불량 데이터의 수집입니다. 실제 생산라인에서는 불량이 잘 발생하지 않기 때문이죠. 게다가 한번 만든 AI 모델을 계속 사용하다보니 불량 유형이 달라지거나, 생산 라인이 세분화될 때 유연하게 대응하기 어렵습니다.
슈퍼브 불량 검수 솔루션은 끊임없이 재학습하는 AI 모델로 지속적으로 불량품을 민감하게 판단할 수 있을뿐만 아니라, 향후 오브젝트 감지, 분류 등 다양한 이미지 AI 모델과의 통합을 지원할 예정입니다. 불량 검수 뿐만 아니라, 이미지에 대한 추론 결과를 보고, 그 이력을 확인하는 용도로 다양하게 활용할 수 있을 것입니다. 기존 불량 검수 제품과 차별화되는 제대로 된 제조 AI가 궁금하시다면 아래 버튼을 눌러 확인해 주세요!
