[PRNewswire] 새 연구에 따르면 생성형 AI가 기업 내 다른 AI 애플리케이션을 잠식

뉴스코어 | 기사입력 2024/09/12 [10:42]

[PRNewswire] 새 연구에 따르면 생성형 AI가 기업 내 다른 AI 애플리케이션을 잠식

뉴스코어 | 입력 : 2024/09/12 [10:42]

[PRNewswire] 새 연구에 따르면 생성형 AI가 기업 내 다른 AI 애플리케이션을 잠식

-- AI 리더와 클라우드 제공업체들로 구성된 새로운 코호트를 구축

몬트리올과 캠벨, 캘리포니아 2024년 9월 12일 /PRNewswire=연합뉴스/ -- 올인 2024(ALL IN 2024[https://allinevent.ai/ ])로부터: AI 네이티브 데이터 플랫폼 회사 웨카(WEKA[https://www.weka.io/ ])와 S&P 글로벌 마켓 인텔리전스(Global Market Intelligence)[https://www.spglobal.com/marketintelligence/en/ ]가 제2차 연례 전 세계 AI 동향 보고서의 내용을 발표했다. 웨카가 의뢰하여 S&P 글로벌 마켓 인텔리전스가 수행한 이 전 세계 조사는 1,500명 이상의 AI 종사자와 의사 결정권자들을 대상으로 AI 채택과 이용에 영향을 미치는 근본적인 트렌드를 이해하기 위해 설문조사를 진행했다. 또한 이 조사 결과는 현재 AI 혁명의 리더로 부상하고 있는 조직들의 핵심 작업에 대한 정보도 제공한다.

S&P 글로벌 마켓 인텔리전스의 일부인 451 리서치의 수석 리서치 애널리스트 존 에버트(John Abbott)는"우리의 2024년 AI 동향 조사에서 가장 눈에 띄는 사실 중 하나는 2023년 초 챗GPT 3가 공개되고 최초의 생성형 AI 모델이 출시된 이후 발생했던 놀라운 변화의 속도이다. 그로부터 채 2년이 지나지 않아 생성형 AI 도입은 기업 내 다른 모든 AI 애플리케이션들을 잠식하여 새로운 AI 리더 코호트을 정의하고 특수 AI 및 GPU 클라우드 제공업체들로 이루어진 신흥 시장을 형성했다"면서 "이제 우리는 더 높은 수준의 AI 성숙도를 가진 사람들과 매출 및 운영 효율의 제고, 혁신 제품의 출시 시간 단축이 형성하는 상관관계를 볼 수 있다"1고 말했다.

또한 이 새로운 보고서는 현재 전 세계 조직들에서 AI가 더 폭 넓게 이용되고 있지만, AI를 대규모로 전개하는 데는 아직 장애물이 남아 있다고 강조했다. 데이터 아키텍처가 올해 보고서에서도 반복되는 주제이며 많은 기업들이 여전히 AI의 확장에 어려움을 겪고 있는 가운데 첫 번째 떠오르는 AI 리더들의 물결을 정의했다. GPU 가용성은 일반적으로 언급되는 또 하나의 문제였고, 지역별 격차가 지속되고 있으며, 이는 전 세계의 AI 수요 증가 속도가 AI 프로젝트 수행에 필요한 AI 가속기와 GPU 공급 속도를 앞서고 있음을 시사한다. 많은 조직들이 이러한 하이퍼스케일 클라우드 제공업체들 그리고 신흥 AI 시장과 GPU 클라우드 시장들이 공급하는 서비스형 AI 인프라 제품들을 성공적으로 수용함으로써 수요·공급의 간격을 해결하고 자신들의 생성형 AI 프로젝트를 진행해 왔다.

2024년 AI 동향 보고서의 주요 내용은 다음과 같다.

AI 애플리케이션들이 기업에 점점 더 많이 보급되고 있다

- 설문조사 응답자의 33%가 기업 규모에 도달했으며, AI 프로젝트들을 폭넓게 전개하고 사업 가치를 전년 대비 28% 크게 제고했다.
- 북미 지역이 기업용 AI 도입을 주도하고 있으며, 북미 응답자의 48%가 AI가 널리 폭넓게 이용되고 있다고 답했는데 이는 APAC(26%)과 EMEA(25%)에 비해 높은 수치이다.
- 제품 개선과 사업 실적 제고가 AI 투자를 견인하는 주요인으로서 조직들은 제품 또는 서비스 품질을 개선하고(42%) 매출 성장을 목표로 하며(39%), 직원들의 생산성(40%)과 IT 효율(41%)을 개선하고, 전체적인 혁신 속도를 가속(39%)하기 위해 AI를 활용하고 있다.

생성형 AI 가 다른 AI 애플리케이션들을 빠르게 잠식했다

- 놀랍게도 88%의 조직들이 생성형 AI를 적극적으로 조사하고 있는데 이는 예측 모델(61%), 분류(51%), 전문가 시스템(39%), 로보틱스(30%)과 같은 다른 AI 애플리케이션을 훨씬 앞지른 것이다.
- 생성형 AI 도입이 폭발적으로 증가하고 있다. 24%의 조직들이 이미 생성형 AI를 조직 전반에 전개된 통합 기능으로 보고 있다고 답했다. 37%는 생성형 AI를 만들고 있지만 아직 규모가 확대되지 않았다. 11%만이 생성형 AI에 전혀 투자하지 않고 있다.

많은 AI 프로젝트들이 확대에 실패하는데 레거시 데이터 아키텍처가 그 주범이다

- 평균적으로 조직들은 시범 단계에 있는 AI 프로젝트는 10개, 제한적으로 전개되는 프로젝트는 16개인 반면 대규모로 전개되는 프로젝트는 6개에 불과하다.
- 데이터 품질이 AI 프로젝트를 생산 단계로 전환할 때 가장 큰 문제이다.
- AI/ML 전개에 대해 가장 자주 언급되는 기술적 억제 요인은 스토리지 및 데이터 관리(35%)로 컴퓨팅(26%), 보안(23%), 네트워킹(15%)보다 크게 높다. 이는 취약한 데이터 기반이 다수 조직들의 AI 프로젝트를 방해한다는 증거이다.

GPU 가용성이 지속적인 제약 요인이며 인프라 의사 결정을 좌우한다

- 10개 조직들 중 4개가 AI 가속기 확보 여부가 자신들의 인프라 의사 결정의 주요 고려 사항이라고 답했으며, 30%는 AI 모델을 생산 단계로 전환하는 데 있어 가장 심각한 3가지 문제 중 하나로 GPU 가용성을 꼽았다.
- 기업들이 GPU를 활용하는 주요 채널: 응답자들은 하이퍼스케일 퍼블릭 클라우드(46%)를 활용하고 있으며, 모델 훈련을 위해 GPU 클라우드 서비스 제공업체(32%)를 활용하는 경우가 점점 더 많아지고 있다.

AI의 환경 영향에 대한 우려가 여전하지만 AI 채택을 늦추지는 않는다

- 조직들의 거의 3분의 2(64%)가 AI/머신러닝(ML) 프로젝트들이 에너지 사용과 환경에 미치는 영향에 대해 우려한다고 답했으며, 25%는 매우 우려하고 있다고 답했다.
- 42%의 조직들이 지난 12개월 동안 자신들의 AI 프로젝트들의 잠재적인 환경 영향을 해결하기 위해 에너지 효율적인 IT 하드웨어/시스템에 투자했다고 답했다. 이들 중 56%는 이러한 조치가 "높은" 또는 "매우 높은" 효과를 봤다고 답했다.

웨카 공동 설립자 겸 CEO 리란 즈비벨(Liran Zvibel)은 "인터넷, 스마트폰, 클라우드 컴퓨팅과 마찬가지로 AI는 기업과 사회에 지울 수 없는 흔적을 남길 패러다임의 변화이며, 이미 차세대의 업계 리더와 혁신가들을 정의하고 있다"면서 "과거의 기술 전환과는 달리 AI 채택과 보급은 전례 없는 속도로 증가하고 있다. S&P 글로벌의 2024년 AI 동향 보고서의 조사 결과는 첫 번째 AI 리더들의 물결이 이미 출시 시간 단축을 통해 조직 및 제품의 혁신을 가속화하여 수익에 긍정적인 영향을 미치면서 경쟁력을 확대하고 있음을 부각한다. AI 성숙도가 낮은 기업은 뒤처질 위험에 처한다. 조직들이 AI 시대에 생존하고 번영하려면 격차를 극복하고 미래가 가져올 모든 것에 민첩하게 적응할 수 있도록 도와줄 신뢰할 수 있는 기술 파트너를 찾아야만 한다"고 말했다.

S&P 글로벌 마켓 인텔리전스의 2024년 전 세계 AI 동향 보고서 전체를 보려면 www.weka.io/trends-in-AI를 방문하기 바란다.

조사 방법론
S&P 글로벌 마켓 인텔리전스의 2024년 전 세계 AI 동향 보고서에 실린 조사 결과는 AI 기술, 제품과 솔루션을 구축하는 기업, 연구 조직, AI 제공업체들의 AI/ML 의사 결정권자/인플루언서 1,519명을 대상으로 2024년 2분기에 실시한 설문조사에서 나온 것이다. 이 조사는 항공우주 및 방위, 자동차, 에너지/석유 및 가스, 금융, 정부, 의료, 고등 교육, IT 및 서비스, 생명과학, 제조, 미디어/엔터테인먼트, 통신, 운송 및 물류, 유틸리티 등 다양한 산업 분야의 파일럿 및 생산 환경에서 AI/ML 프로젝트를 수행하는 응답자들에게 우선순위를 부여했다. 이 보고서는 또한 S&P 글로벌이 수행한 추가 조사의 전후 관계에 대한 지식을 바탕으로 한다.

웨카
웨카는 AI 시대를 위해 구축된 기업 데이터 스택에 대한 새로운 방식을 설계하고 있다. 웨카® 데이터 플랫폼은 클라우드와 어디에나 설치할 수 있는 AI 기반 아키텍처가 갖춰진 AI 인프라의 표준을 설정함으로써 온- 프레미스, 클라우드와 엣지 환경에서 데이터를 원활하게 이동할 수 있게 한다. 이 플랫폼은 종래의 데이터 사일로를 GPU, AI 모델 트레이닝과 추론 그리고 기타 성능 집약적인 워크로드를 가속하는 동적 데이터 파이프라인으로 변환하여 보다 효율적으로 작업하고 에너지를 덜 소비하며 관련 탄소 배출량을 줄일 수 있도록 지원한다. 웨카는 전세계에서 가장 혁신적인 기업과 연구 조직들이 복잡한 데이터 문제를 해결하여 더 빠르고 지속 가능하게 발견, 통찰과 결과에 도달할 수 있도록 해주는데 여기에는 포춘 50대 기업 중 12개가 포함되어 있다. 상세 정보가 필요할 경우 www.weka.io를 방문하거나 링크트인[https://www.linkedin.com/company/weka-io/ ], X[https://x.com/WekaIO ]와 페이스북[https://www.facebook.com/WEKADataPlatform ]에서 웨카와 연결하기 바란다.

WEKA와 WEKA 로고는 웨카아이오의 등록상표이다. 여기에서 사용된 기타 트레이드 명칭들은 그들 각 소유자들의 상표일 수도 있다.

1 451 리서치, 2024년 8월 발표한 S&P 글로벌 마켓 인텔리전스의 조사 보고서 "전 세계 AI 동향"의 일부

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WEKA

출처: WekaIO

New Study Reveals Generative AI Has Eclipsed Other AI Applications In the Enterprise Fueling a New Cohort of AI Leaders and Cloud Providers

MONTREAL and CAMPBELL, Calif. Sept. 12, 2024 /PRNewswire/ -- From ALL IN 2024 [https://allinevent.ai/ ]: WEKA [https://www.weka.io/ ], the AI-native data platform company, and S&P Global Market Intelligence [https://www.spglobal.com/marketintelligence/en/ ] unveiled the findings of their second annual Global Trends in AI report. The global study, conducted by S&P Global Market Intelligence and commissioned by WEKA, surveyed over 1500 AI practitioners and decision-makers to understand the underlying trends influencing AI adoption and implementation. It also provides insights into the key practices of organizations now emerging as leaders in the AI revolution.

"One of the most striking takeaways from our 2024 Trends In AI study is the astonishing rate of change that's taken place since the onset of ChatGPT 3 and the first wave of generative AI models reached the market in early 2023. In less than two years, generative AI adoption has eclipsed all other AI applications in the enterprise, defining a new cohort of AI leaders and shaping an emergent market of specialty AI and GPU cloud providers," said John Abbott, principal research analyst at 451 Research, part of S&P Global Market Intelligence. "We can now see a direct correlation forming with those with a higher degree of AI maturity and increased revenue, operating efficiencies, and faster time to market for product innovation."1

Additionally, the new report underscored that, although AI is now more widely implemented in global organizations, obstacles remain in deploying AI successfully at scale. Data architectures were a reoccurring theme in this year's report, defining the first wave of emerging AI leaders while many enterprises still struggle to scale. GPU availability was another commonly cited challenge, and regional disparities persist, suggesting global AI demand is outpacing access to AI accelerators and GPUs needed to power AI projects. Many organizations have successfully embraced AI infrastructure-as-a-service offerings from hyperscale cloud providers and an emergent market of new AI and GPU cloud markets to overcome this supply-demand gap and fuel their generative AI initiatives.

Key findings of the 2024 Trends In AI report include:

AI Applications Are Increasingly Pervasive In the Enterprise

- 33% of survey respondents have reached enterprise scale, with AI projects being widely implemented and driving significant business value, up from 28% last year.
- North America leads in enterprise AI adoption, with 48% of North American respondents indicating that AI is widely implemented, compared to APAC (26%) and EMEA (25%).
- Product improvement and operational effectiveness are key investment drivers, with organizations leveraging AI to improve product or service quality (42%), target increased revenue growth (39%), improve workforce productivity (40%) and IT efficiencies (41%), and accelerate their overall pace of innovation (39%).

Generative AI Has Rapidly Eclipsed Other AI Applications

- An astonishing 88% of organizations are actively investigating generative AI, far outstripping other AI applications such as prediction models (61%), classification (51%), expert systems (39%) and robotics (30%).
- Generative AI adoption is exploding: 24% of organizations say they already see generative AI as an integrated capability deployed across their organization. 37% have generative AI in production but not yet scaled. Just 11% are not investing in generative AI at all.

Many AI Projects Fail to Scale - Legacy Data Architectures Are the Culprit

- On average, organizations have 10 AI projects in the pilot phase and 16 in limited deployment, but only six are deployed at scale.
- Data quality is the top challenge when moving AI projects into production.
- The most frequently cited technological inhibitors to AI/ML deployments are storage and data management (35%)-significantly greater than computing (26%), security (23%), and networking (15%). This is evidence that weak data foundations impede many organizations' AI projects.

GPU Availability Continues To Be Constrained, Shaping Infrastructure Decision-Making

- Four in 10 organizations suggest access to AI accelerators is a leading consideration in their infrastructure decision-making, and 30% cite GPU availability among their top three most serious challenges in moving AI models into production.
- Key channels for companies to access GPUs: respondents leverage hyperscale public clouds (46%) and - increasingly - GPU cloud service providers (32%) for model training.

Concerns About AI's Environmental Impact Persist But Are Not Slowing Adoption

- Nearly two-thirds (64%) of organizations say they are concerned about the impact of AI/machine learning (ML) projects on their energy use and carbon footprint; 25% indicate they are very concerned.
- 42% of organizations indicated that they have invested in energy-efficient IT hardware/systems to address the potential environmental impacts of their AI initiatives over the past 12 months. Of those, 56% believe this has had a "high" or "very high" impact.

"Like the internet, the smartphone, and cloud computing before it, AI represents a paradigm shift that will leave an indelible mark on business and society and is already defining a new generation of industry leaders and disruptors," said Liran Zvibel, cofounder and CEO at WEKA. "Unlike past technology transitions, AI's adoption and maturation are growing with unprecedented velocity. The findings of S&P Global's 2024 Trends In AI report underscore that the first wave of AI leaders is already scaling their competitive advantage by accelerating organizational and product innovation with faster time to market, positively impacting their bottom line. Those who are less AI mature are at risk of falling behind. To survive and thrive in the AI era, organizations must find trusted technology partners to help them cross the chasm and ensure they can agilely adapt to whatever the future brings."

To read the full 2024 Global Trends in AI study from S&P Global Market Intelligence, visit www.weka.io/trends-in-AI.

Research Methodology
The findings in S&P Global Market Intelligence's 2024 Global Trends in AI report draw from a survey fielded in Q2 2024 of 1,519 AI/ML decision makers/influencers in enterprises, research organizations, and AI providers building AI technologies, products, and solutions. The study prioritized respondents with AI/ML projects in pilots and production environments across the following industries: aerospace and defense, automotive, energy/oil and gas, finance, government, healthcare, higher education, IT and services, life sciences, manufacturing, media/entertainment, telecommunications, transportation and logistics, and utilities. The report also draws on contextual knowledge of additional research conducted by S&P Global.

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1 451 Research, part of S&P Global Market Intelligence, Discovery Report "Global Trends in AI," August 2024

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Source: WekaIO

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(끝)

출처 : PRNewswire 보도자료

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