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스타트업 커뮤니티 씬디스 (SeenThis.kr)

스노우플레이크, 데이터 동향 2024 보고서 발간… AI 개발자 일 평균 90개 앱 개발

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durumis AI가 요약한 글

  • 스노우플레이크는 9천 개 이상의 고객을 대상으로 AI 활용 현황을 조사한 결과, LLM 앱 중 챗봇 비중이 증가하고 파이썬이 개발자에게 선호되는 AI 언어임을 확인했습니다.
  • 기업들은 생성형 AI를 업무 효율성 향상에 활용하며, 특히 비정형 데이터 처리량이 123% 증가하는 등 데이터 거버넌스의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.
  • 스노우플레이크는 데이터 수집, 보안, 활용 등 3가지 축으로 데이터 거버넌스를 정의하고, 고객들이 데이터를 태그하고 분류할 수 있도록 지원하여 기업의 데이터 활용 전략을 강화하고 있습니다.

전 세계 9000개 이상 고객 대상 AI 활용도 조사… LLM 앱 중 챗봇 비중 증가

개발자 선호하는 AI 언어로는 파이썬… 비정형 데이터 가공량은 123% 증가

글로벌 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)가 대규모언어모델(Large Language Model, LLM) 앱 중 챗봇 비중이 지난해 5월 대비 46%까지 증가했다고 밝혔다.

스노우플레이크는 9000개 이상 고객을 대상으로 데이터 및 AI 도입의 패턴과 트렌드를 조사해 ‘데이터 동향 2024(Data Trend 2024) 보고서’를 발간했다. 글로벌 엔터프라이즈 기업들이 AI 기술과 데이터를 비즈니스에 어떻게 활용하고 있는지를 다룬 이 보고서에서는 텍스트 입력 방식의 LLM 앱의 비중은 줄고(2023년 82%, 2024년 54%) 대화형 챗봇이 늘어나고 있다고 분석했다.

또한 스트림릿(Streamlit) 개발자 커뮤니티를 대상으로 실시한 설문 조사에서는 응답자의 약 65%가 업무용으로 LLM 프로젝트를 진행하고 있다고 답했다. 실제로 엔터프라이즈 고객들은 생성형 AI 기반 기술을 업무의 생산성, 효율성, 분석력을 높이는 데 다양하게 사용하고 있다.

제니퍼 벨리센트(Jennifer Belissent) 스노우플레이크 데이터 전략 수석은 “대화형 앱은 사람들이 실제 상호작용하는 방식으로 프로그래밍 돼 이제 사람과 대화하듯 LLM과 쉽게 상호작용할 수 있다”며 “특히 LLM 앱의 기초가 되는 데이터의 거버넌스와 보안이 보장된다면 대화형 앱은 기업과 사용자 모두의 기대치를 충족하며 활용도가 확대될 것”이라고 말했다.

9개월간 3만 3000개 이상의 LLM 애플리케이션 구축

스노우플레이크 스트림릿 커뮤니티에 속한 전 세계 약 2만 명 이상의 개발자들은 지난 9개월 동안 3만3143개 이상의 LLM 앱을 구축했다. 이들이 가장 선호하는 프로그래밍 언어는 파이썬이었다. 스노우플레이크의 앱 구축 플랫폼인 스노우파크(Snowpark)에서 지난해 파이썬 사용량은 5.71배 증가했다. 이는 3.87배, 1.31배 늘어난 스칼라, 자바에 비해 높은 수치다. 파이썬은 프로토타입 및 테스트 속도를 높여 전체 작업 속도는 물론, 최첨단 AI 프로젝트의 초기 단계에서 전반적인 학습 속도를 높인다.

최근에는 LLM 앱을 개발할 때 데이터 관리 플랫폼 위에서 프로그래밍하는 사례도 늘고 있다. 스노우플레이크 플랫폼에서 직접 앱을 개발할 수 있는 스노우플레이크 네이티브 앱(Snowflake Native App) 활용도는 지난해 7월부터 올해 1월, 7개월 사이 3배 이상 증가했다. 단일 데이터 플랫폼에서 개발한 애플리케이션은 외부 업체로 데이터 복사본을 내보낼 필요가 없어 앱 개발과 배포가 빨라지고 운영 및 유지보수 비용을 줄일 수 있다.

기업 내 데이터 거버넌스의 중요성 증가

AI 도입과 함께 조직 내 비정형 데이터에 대한 분석과 처리도 늘었다. 이 과정에서 활용되지 않은 새로운 데이터 소스를 발견할 수 있고, 민감한 개인 데이터를 보호하기 위한 데이터 거버넌스도 중요해졌다. 스노우플레이크 보고서에 따르면 기업들이 지난 한 해 동안 처리한 비정형 데이터의 양은 1.23배 증가했다. 글로벌 시장분석 기관 IDC는 전 세계 데이터의 최대 90%를 비정형 동영상과 이미지 및 문서로 추산하고 있다. 이미 언어모델 훈련이 일반화된 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 가공은 기업의 비즈니스 경쟁력을 높일 수 있는 새로운 기회가 될 것이다.

제니퍼 벨리센트 스노우플레이크 데이터 전략 수석은 “데이터 거버넌스는 데이터를 통제하는 것이 아니라 궁극적으로 데이터의 가치를 활용하는 것”이라고 강조하며 “스노우플레이크는 거버넌스를 △데이터 수집 △데이터 보안 △데이터 활용, 3가지 축으로 분류하고 고객들은 기업에 적합한 액세스와 사용 정책을 적용하기 위해 데이터를 태그하고 분류할 수 있도록 했다”고 설명했다. 그 결과, 스노우플레이크 고객의 데이터 거버넌스 기능을 도입한 기업은 70%에서 100%로 늘었고, 거버넌스 내 운영되는 쿼리 수도 142% 증가했다.

더불어 벨리센트 수석은 “각각의 데이터들은 기업들이 당면한 문제에 대해 어떻게 대응하는지를 보여준다. 이 개별적인 데이터 포인트들을 전체로 보면, 최신 AI 기술 기회를 활용한 조직의 통합적인 전략을 세울 수 있다”며 “생성형 AI 시대의 핵심 전략은 데이터를 바꾸는 근본적인 변화가 아니라 그 전략을 바로 실행하도록 하는 것이다. 이를 위해서 기업들은 광범위한 데이터 생태계에 펼쳐진 데이터소스를 오픈하고 공유해 데이터 사일로를 허무는 것이 중요하다”고 말했다.

‘스노우플레이크 데이터 동향 2024 보고서’ 전문은 여기에서 확인할 수 있다.

웹사이트: https://www.snowflake.com/?lang=ko

연락처
스노우플레이크 홍보대행
KPR
김수빈
02-3426-2281

seenthis.kr
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스노우플레이크, 업계 최고 수준의 개방성 갖춘 엔터프라이즈급 LLM ‘아크틱’ 출시 스노우플레이크는 업계 최고 수준의 개방성과 성능을 갖춘 대규모 언어 모델 '스노우플레이크 아크틱'을 출시했습니다. 아파치 2.0 라이선스로 무료로 상업적 이용이 가능하며, 다양한 프레임워크를 지원하여 커스터마이징이 가능합니다. 아크틱은 SQL 코드 생성, 명령 이행 등 다양한 기준에서 최고 수준의 성능을 제공하며, 검색 사용을 위한 텍스트 임베딩 모델도 포함되어 있습니다.

2024년 4월 25일

SK C&C, 고객 맞춤형 sLLM 구현 지원 플랫폼 ‘솔루어 LLMOps’ 선보여 SK C&C가 기업들이 손쉽게 맞춤형 소형 거대 언어 모델(sLLM)을 구축할 수 있도록 돕는 플랫폼 ‘솔루어 엘엘엠옵스’를 제공합니다. 챗GPT, 하이퍼클로바X 등 상용 LLM과 오픈소스 LLM을 활용하며, 데이터 수집부터 학습, 테스트, 배포까지 전 과정에 하이퍼오토메이션을 적용하여 효율성을 높였습니다.

2024년 5월 20일

넷앱, 2024년 클라우드 복잡성 보고서 발표… 전 세계에 전개될 AI 혁신이냐 죽음이냐의 시대 전망 넷앱은 AI 리더와 후발주자 간 격차를 분석한 클라우드 복잡성 보고서를 발표했습니다. 보고서에 따르면 AI 리더는 하이브리드 IT 환경에서 데이터 통합도와 신뢰도가 높아 AI 이니셔티브 성공 가능성이 높습니다.

2024년 4월 25일

LLM (Large Language Model) 이란? LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 언어를 이해하고 생성하는 대형 언어 모델입니다. 문장 생성, 답변 제공, 텍스트 요약, 번역 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 인공 지능 챗봇, 자동 번역, 텍스트 생성 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.
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2024년 4월 1일

AI 시대의 '몸': 어떻게 대화할 것인가 2024년에는 LLM에서 LAM으로, 단어에서 행동으로 AI와의 상호 작용 방식이 변화할 것으로 예상됩니다. rabbit과 같은 독립형 AI 하드웨어의 등장은 앱 기반의 상호 작용 방식에서 벗어나 인간과의 대화처럼 자연스러운 소통을 가능하게 할 것입니다. AI는 단기 기억, 장기 기억, 지식 기능을 통해 인간의 기억 체계를 모방하며 더욱 인간적인 방식으로 상호 작용할 것입니다.
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2024년 5월 20일

업무의 본체는 'Hybrid'다. 챗GPT 개발사인 오픈 AI는 5월 기준 세계에서 17번째로 인기 있는 웹사이트이며, 모바일 앱 출시와 함께 음성 텍스트 변환 모델인 Whisper를 탑재하여 사용자와의 접점을 확대하고 있습니다.
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합성 데이터: 기계가 소비자가 되다 AI 합성 소비자를 활용하여 제품 개발 및 사용자 리서치를 효율적으로 수행할 수 있으며, 특히 특정 타겟 고객에 대한 구체적인 상황 설정 및 인터뷰 데이터를 저렴하게 얻을 수 있습니다. 하지만 합성 데이터의 현실과의 격차, 데이터와 진실에 대한 새로운 정의, 그리고 사회적 윤리적 문제 등을 고려하여 신중하게 사용해야 합니다.
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선도적 AI 모델의 역설, 투명성 스탠퍼드 대학교 연구진은 GPT-4를 포함한 10개의 AI 시스템의 투명성을 평가한 결과, 데이터셋, 훈련 방법, 하드웨어 등의 정보 공개 수준이 매우 낮다는 것을 밝혀냈습니다. 이는 AI 업계의 폐쇄성이 심화되고 있으며, AI 발전에 재현성 확보와 투명성이 중요함을 시사합니다. 특히 데이터셋에 대한 접근성을 확대하여 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 높여야 한다는 주장이 제기됩니다.
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오픈소스로 완성하는 AI Full Stack AI 오픈소스 생태계는 LangChain의 성공을 시작으로 Open LLM, LLM 추론 및 서빙, LLM 프록싱, LLM 모니터링, LLM 프레임워크 등 다양한 분야에서 빠르게 발전하고 있습니다. Mistral, Llama 2, phi-2 등의 Open LLM 모델과 Ollama, vLLM, KServe 등의 추론 및 서빙 도구를 비롯해 LangChain, LlamaIndex, Haystack 등의 프레임워크까지 폭넓은 오픈소스들이 제공되고 있습니다.
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2024년 2월 5일