디지털데일리가 퇴근 즈음해서 읽을 수 있는 [DD퇴근길] 코너를 마련했습니다. 하루동안 발생한 주요 이슈들을 퇴근길에서 가벼운 마음으로 읽을 수 있도록 요약했습니다. 전체 기사는 ‘디지털데일리 기사 하단의 관련뉴스(아웃링크)’에서 확인할 수 있습니다.

아마존·MS·구글, 기대 이하 클라우드 실적…딥시크 충격에도 AI 투자 낙관론

[권하영기자] ] 글로벌 클라우드 기업 빅3로 꼽히는 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글이 지난해 4분기 다소 아쉬운 실적을 냈습니다. 모두 클라우드 사업부 매출 증가율이 시장 기대치를 밑돈 것인데요.

아마존의 클라우드 컴퓨팅 사업부 아마존웹서비스(AWS)는 지난해 4분기 매출로 287억9000만달러(약 42조원)를 기록해 전년 같은 기간보다 19% 상승했는데, 이는 월가 예상치(288억7000만달러)에 못 미쳤습니다.

MS도 클라우드 서비스인 애저(Azure)가 포함된 인텔리전트 클라우드 부문 매출 성장률이 31%로 시장 예상치인(33%)를 밑돌았고, 구글 알파벳은 지난해 4분기 클라우드 매출 119억6000만달러(약 17조원)를 올려 역시나 월가 예상치 121억9000만달러(약 18조원)를 하회했습니다.

이 같은 클라우드 매출 성장 둔화는 데이터센터 부족으로 인한 용량 제약 때문이라는데요. 그래서 이들 기업은 AI 인프라를 확대하기 위해 설비 투자 지출을 대폭 늘리겠다고 예고했습니다. 최근 적은 비용으로 고성능 추론 모델 ‘R1’을 개발한 딥시크가 시장에 충격을 준 가운데, 이들 클라우드 빅테크의 대규모 AI 투자 전략이 과연 성과를 낼지 주목됩니다.

BOE 이어 中 비전옥스도 8.6세대 OLED 투자…증착기 공급사 '촉각'

[배태용 기자] 중국 디스플레이 업계의 OLED(유기발광다이오드) 투자 경쟁이 한층 가속화되고 있는 가운데 중국 BOE에 이어 중국 3위 디스플레이 업체인 비전옥스도 8.6세대 OLED 생산라인 구축에 본격적으로 나서면서 증착기 공급업체에 대한 업계의 관심이 집중되고 있습니다. 증착기는 OLED 공정에서 가장 중요한 장비 중 하나로, 이번 비전옥스의 투자에서 핵심적인 역할을 하게 될 전망입니다.

10일 디스플레이 업계에 따르면, 비전옥스는 중국 안후이성 허페이시 지방정부와 합작으로 550억위안(약 11조원)을 투자해 8.6세대 OLED 생산라인을 구축할 계획입니다. 해당 공장은 2290㎜×2620㎜ 크기의 유리원장을 기준으로 월 3만2000장 규모의 OLED 패널을 생산할 수 있도록 설계됐습니다.

OLED 패널 제조 공정에서 증착기는 유기물층을 형성하는 가장 중요한 장비로 꼽힙니다. 일반적으로 OLED 라인을 신규 구축할 때, 증착기는 초기 투자 단계에서 도입되며 공정 전체의 핵심 축을 담당합니다. 비전옥스의 증착기 발주는 빠르면 올해 3월경 윤곽이 잡힐 것으로 예상됩니다.

비전옥스는 현재 파인메탈마스크(FMM) 방식 증착기 도입 여부를 검토 중인 것으로 알려졌습니다. 이에 따라 증착기 공급을 두고 글로벌 장비업체들이 치열한 경쟁을 펼쳐질 것으로 전망됩니다. 현재 일본 캐논도키와 한국 선익시스템이 주요 후보로 거론되고 있으며, 비전옥스가 어떤 방식을 최종적으로 선택할지 업계의 관심이 쏠리고 있습니다.

캐논도키는 OLED 증착기 시장에서 절대적인 강자로 군림해 왔습니다. 지난해 말 삼성디스플레이에 OLED 증착기 공급을 완료하면서, 이제 중국 시장 공략에 적극 나서는 모양새입니다. 이미 BOE에 증착기를 공급한 경험이 있는 만큼, 비전옥스와도 협력을 확대할 가능성이 큽니다.

한국 선익시스템도 비전옥스의 유력한 공급 후보군으로 꼽힙니다. 선익시스템은 오랫동안 중국 시장을 공략하며 BOE, LG디스플레이 등에 장비를 공급해 왔으며, 국내 중소형 OLED 증착기 분야에서 독보적인 입지를 구축하고 있습니다.

[단독] IPTV 3사, 시청률 데이터 사업 나선다

[강소현기자] IPTV(인터넷TV)가 가입자 데이터를 기반으로 한 새로운 수익사업에 나섭니다. 한국IPTV협회(KIBA)는 최근 방송채널사용사업자(PP)를 대상으로, 자사 셋톱박스 기반 ‘시청률 데이터 서비스’에 대한 수요 조사를 실시했는데요.

‘시청률 데이터 서비스’는 KT(지니TV)·SK브로드밴드(Btv)·LG유플러스(U+tv)등 IPTV 3사가 보유한 전수 시청 이력 데이터를 통합 제공하는 서비스입니다. 업계는 이번 서비스 출시가 새로운 시청률 지표가 생긴다는 점에서 유의미하다 보고 있는데요. TNS미디어코리아가 지난 2023년 시청률 조사 사업을 접은 뒤 현재 시장은 닐슨 미디어의 독주체제로, 비교할 만한 다른 데이터가 없었기 때문입니다.

특히, 중소PP는 프로그램 사용료 산정에 근거가 되는 주요 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 시청률은 PP평가에 30% 반영될 만큼 주요 항목이지만 기존 시청률 조사기관에서 제공하는 지표는 플랫폼과 무관한 전체 시청률을 파악할 수 있는 반면, 중소PP의 데이터는 과소 집계된다는 한계가 있었는데요.

이는 전수 데이터의 차이에서 비롯된 것으로, 새로운 서비스는 중소PP로 하여금 데이터에 기반한 프로그램 사용료를 받을 수 있는 기반을 마련하는 한편 기존 지표에서 부족했던 점을 보완할 것으로 보고 있습니다. 향후 이러한 서비스는 IPTV에도 성장 모멘텀을 확보하는 기회가 될 것으로 전망됩니다. 수년간 성장이 정체된 가운데, IPTV는 지난해 '실시간TV 통합 광고플랫폼' 등 셋톱박스 데이터 기반의 신사업을 모색해왔습니다. '시청률 데이터 서비스'는 연내 상용화에 나선다는 방침입니다.

딥시크 파장 직후 열린 ‘파리 AI 행동 정상회의’…관전 포인트는?

[오병훈기자] 전세계 AI 주요국이 ‘파리 AI 행동 정상회의(이하 AI 정상회의)’에 모여 ‘안전한 AI’에 대해 논의합니다. 딥시크 파장 등으로 AI 산업에 대한 국제적인 관심이 증폭한 상황인 만큼, AI 정상회의를 통해 각국이 전하는 메시지와 의제에도 눈길이 쏠리고 있죠.

AI 정상회의는 10일(현지시간)과 11일 양일간 프랑스 파리 그랑 팔레에서 개최됩니다. 이 국제 정상회의에는 전 세계에서 100여개국과 1000명이 넘는 민간 부문 및 시민 사회 대표가 참석해 ▲공익AI ▲AI와 노동의 미래 ▲AI 혁신과 문화 ▲신뢰 가능한 AI ▲글로벌 AI 의사결정구조(거버넌스) 등에 대해 논의하기로 했습니다.

올해로 3회째를 맞은 AI 정상회의는 주로 ‘안전과 지속가능성’에 초점을 맞춰 논의가 전개됐습니다. 지난 2022년 오픈AI ‘챗GPT’ 등장으로 주목을 받기 시작한 AI와 관련해 AI의 안전한 성장과 부작용 최소화 등을 목표로 각국 동향과 계획 등을 공유하기 위함이죠. 올해는 딥시크 파장 등으로 AI에 대한 관심도가 최고치에 이른 만큼, 이번 파장을 주제로 한 각종 의제들이 화두에 오를 것으로 보입니다.

딥시크를 선보인 중국과 AI 패권을 두고 힘겨루기를 하는 중인 미국 간의 신경전도 주목해 볼 부분입니다. 양 국가는 최근 딥시크를 사이에 두고 지속적인 설전을 벌인 바 있습니다. 미국 진영에서는 딥시크가 데이터를 무단으로 활용한 정황을 포착했다고 주장하고 나섰으며, 중국 언론에서는 이에 맞서 “딥시크를 대상으로한 ‘분산서비스거부 공격(DDos, 디도스)’이 지속되고 있으며, 공격 배후에는 미국이 있다”는 취지의 주장을 펼쳤죠.

밴티크 “中 딥시크, 엣지·온프레미스 환경서 새로운 기회 될 것”

[이안나기자] 딥시크가 기업용 소프트웨어 시장에 새로운 기회를 제공할 것으로 전망됐습니다. 실리콘밸리 소재 기업 밴티크는 엣지 컴퓨팅과 온프레미스 환경에서 딥시크 활용 가능성에 주목하고 있습니다. 6710억개 파라미터를 보유한 딥시크는 1.5B부터 70B까지 다양한 크기로 압축된 소형 모델을 제공하여, 4GB RAM 소규모 환경에서도 구동이 가능합니다.

밴티크 이형근 한국 지사장은 딥시크 강화 학습 방식이 지도 학습을 사용하지 않아 학습 속도가 빠르고 비용이 절감된다고 설명했습니다. 딥시크는 지시 사항 학습과 GRPO 기법을 활용한 강화 학습을 통해 추론 능력을 확보했습니다. 과도한 사용자 정보 수집이 문제로 지적됐지만, 개인적으로 배포된 모델은 클라우드 연결 없이 운영될 수 있어 보안에 민감한 환경에서도 활용 가능하다는 설명입니다.

MIT 라이선스 기반 오픈소스로 제공되어 즉시 다양한 분산 환경에 배포가 가능하다는 것도 장점입니다. 밴티크는 헬스케어, 국방, 안전 등 산업에서 실시간 데이터 분석 및 의사결정에 강점을 가질 것으로 기대했으며, 향후 더 많은 생성형 AI 모델 발전이 이루어질 것으로 전망했습니다.

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