컨텐츠 바로가기

11.26 (화)

이슈 인공지능 시대가 열린다

스노우플레이크, 엔비디아와 함께 ‘풀스택 AI 플랫폼’ 제공

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다

기업 고객의 안전하고 확장 가능한 AI 플랫폼 제공

전문적 기술 없이도 모든 사용자가 쉽게 AI 활용

AI 생산성 가속 위해 엔비디아 모델 지원

[이데일리 김현아 기자]글로벌 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)가 엔비디아와의 파트너십을 강화한다고 21일 발표했다.

인공지능(AI)을 활용해 기업 고객의 생산성을 높일 수 있도록 지원하는 것이다. 스노우플레이크의 데이터 클라우드의 AI 기술을 풀스택 엔비디아 가속 플랫폼에 결합할 수 있게 된다.

양사는 AI의 생산성과 비즈니스 속도를 높이고 여러 산업군에 걸쳐 새로운 비즈니스 기회를 확대하도록 설계된 인프라와 컴퓨팅 기술을 결합해 안전하고 강력한 기능을 제공한다.

슈리다 라마스워미(Sridhar Ramaswamy) 스노우플레이크 CEO는 “데이터는 AI의 원동력으로, 효과적인 AI 전략 수립에 매우 중요하다. 스노우플레이크는 엔비디아와의 협력으로 신뢰할 수 있는 기업 데이터를 위한 안전하고 확장 가능하며 사용이 용이한 플랫폼을 제공하게 됐다”며 “특히 기술 전문성에 상관없이 모든 사용자가 AI를 사용할 수 있게 해 누구나 AI 기술 혜택을 얻도록 지원한다”고 말했다.

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “기업 데이터는 비즈니스 인텔리전스를 확보할 수 있는 커스터마이징 AI 애플리케이션의 근간”이라며 “엔비디아 가속 컴퓨팅 및 소프트웨어를 스노우플레이크의 데이터 플랫폼에 적용함으로써 고객이 기업 전용의 생성형 AI 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리할 수 있게 된다. 이로써 고객들은 AI를 현업에서 쉽게 도입, 사용할 수 있게 한다”고 전했다.

이데일리

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>




지난해 6월, 스노우플레이크와 엔비디아가 엔비디아 네모(NeMo) 통합 기능을 확대한다고 발표한 바 있다. 이번에 강화된 파트너십에서 스노우플레이크는 자사 플랫폼에서 데이터 보안, 개인정보보호 및 거버넌스를 원활하게 유지하면서 직접 엔비디아의 네모 리트리버(NeMo Retriever)를 활용할 수 있게 된다.

네모 리트리버는 기업이 맞춤형 LLM을 기업 데이터에 연결할 수 있는 생성형 AI 마이크로 서비스다. 이를 기반으로 챗봇 애플리케이션의 성능과 확장성을 개선하고 스노우플레이크 코텍스(Snowflake Cortex, 프리뷰 공개)로 AI 애플리케이션을 구축한 400개 이상의 기업이 보다 빠르게 비즈니스 가치를 실현할 수 있도록 지원한다.

딥 러닝 추론 애플리케이션에 짧은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하는 엔비디아 텐서RT(TensorRT)를 활용할 수 있어 기업 고객의 LLM 기반 검색 기능이 향상될 것으로 보인다.

엔비디아 가속 컴퓨팅은 ‘스노우파크 컨테이너 서비스(Snowpark Container Services)’를 포함해 다음과 같은 스노우플레이크의 AI 제품에도 적용된다.

▲스노우플레이크 코텍스 LLM (퍼블릭 프리뷰): SQL 사용자들은 스노우플레이크 코텍스 LLM 기능을 통해 소규모 LLM을 활용해 감정 분석, 번역 및 요약 등의 특정 작업을 몇 초 만에 비용 효율적으로 처리할 수 있다. Mistral AI, 메타 등의 고성능 모델을 활용한 AI 애플리케이션의 개발에도 적용할 수 있다.

▲스노우플레이크 코파일럿 (프라이빗 프리뷰): 스노우플레이크의 새로운 LLM 기반 어시스턴트로, 자연어를 통해 스노우플레이크의 코딩 작업에 생성형 AI를 적용한다. 사용자들이 대화 형식으로 질문하면 관련 테이블을 활용해 SQL 쿼리를 작성해 주며 쿼리를 개선하고 인사이트를 필터링하는 등의 작업을 수행할 수 있다.

▲도큐먼트 AI (프라이빗 프리뷰): 도큐먼트 AI는 기업들이 LLM을 사용해 문서에서 청구 금액 또는 계약 약관 등의 내용을 쉽게 추출하고 시각화 인터페이스와 자연어를 사용해 결과를 섬세하게 조정할 수 있도록 지원한다. 고객사는 도큐먼트 AI를 사용해 수작업으로 인한 오류를 줄이고 자동 문서 처리를 통해 효율성을 강화한다.


기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.