디지털화의 물결이 줄기차게 발전하고 신기술이 이끄는 산업변혁환경에서 디지털화와 지능화는 기업의 형태전환과 고도화에 새로운 기회를 제공하고있다.
11월 9일, 아마존 클라우드 테크놀로지는 생성식 AI 세 가지 이미 유효한 제조업 착지를 검증한 장면, 즉 공산품 설계 개념도 생성, 마케팅 갤러리 방안 생성과 기업 내부 지식 라이브러리 협동 3대 장면을 발표하여 기업이 프로세스, 인력에서 착수하여 효율을 향상시킬 수 있도록 도왔다.
디지털화로 기업에 능력을 부여하는 것은 국내 제조가 줄곧 희망해 온 발전 방향이며, 그 핵심은"어떻게 디지털 전환을 진행할 것인가"와"전환 후 도대체 원가를 낮추고 효과를 증대할 수 있는가"이다.
중국 제조업의"양"에서"질"에 이르는 디지털 전환 실천에서 전통 제조업은 기술 제품 혁신의 오랜 기간, 공장 전체 설비 효능 OEE (Overall Equipment Effectiveness, 설비 종합 효율) 활성화의 원활하지 못함, 공급망 효율 및 탄성의 낮음, 새로운 수입원 창출 부족 등 집중적인 도전에 직면해 있다.
기술의 왕성한 발전은 제조업에 원가를 낮추고 효률을 높이는 기회창구를 가져다주었다.기업에 있어서 클라우드에 올라가고 클라우드 도구를 사용하는 것은 이미 기업이 이런 문제를 해결하는 주요 방식이 되었다.또한 생성식 AI가 도래함에 따라 제조업 기업은 구체적인 3대 장면에서 새로운 효율 혁명을 맞이했다.
생성형 AI가 제공하는 새로운 기회
아마존 클라우드 테크놀로지는 제조업 착지에서 생성식 AI가 검증된 3대 장면은 우선 공산품 디자인 분야라고 강조했다.구체적으로 말하자면, 전통적인 프로세스는 일반적으로 먼저 개념 설계를 진행하고, 다시 설계 도면을 렌더링하고, 마지막은 설계 심사 단계이며, 이 과정은 대량의 인공 참여가 필요하며, 동시에 여러 차례 재작업 등 난제와 관련되어 업무 효율이 상대적으로 낮다.그리고 큰 모델은"개념도"생성에서 이미 매우 큰 효율 향상이 확인되었다.
아마존 클라우드 테크놀로지 중화권 전략업무발전부 구판 총경리는"우리는'개념도'의 뜻을 강조한다. 즉 대체원칙을 말하고 개념도라는 부분을 큰 모델의 빠른 생성에 맡긴 다음 다시 전체 워크플로우에 집적하기 때문에 많은 고객들이 사용하고 혜택을 받고 있다"고 말했다."
하이얼은 아마존 클라우드 테크놀로지 및 기타 파트너와 손잡고 맞춤형 생성식 AI 솔루션을 만들어 신제품 디자인, 개조 업그레이드, 채널 맞춤형 등 산업 디자인의 업무 장면에 응용했다.아마존 클라우드 테크놀로지가 제공한 데이터에 따르면, 이 방안은 하이얼 혁신 디자인 센터의 전체 개념 디자인을 83%, 통합 렌더링 효율을 약 90% 향상시켰다.
둘째는 마케팅 분야다.온 · 오프라인의 보급도가 입고되면 AI를 이용해 다양한 채널에 맞는 마케팅 통합 재료를 빠르게 생성한다.
스마트 지식 라이브러리 검색은 기업이 정착하는 세 번째 큰 장면이다.국내 제조업체는 흔히 인원집약형기업으로서 종업원수가 많고 내부자료와 수치도 다년간의 축적수량이 방대하기때문이다.아마존 클라우드 테크놀로지는 생성식 AI 기술을 이용하여 고객이 기업급 스마트 지식 라이브러리를 구축하는 데 도움을 주고, 검색 엔진과 대언어 모델을 모아 기업 직원들이 지식 라이브러리에서 정확하고 실효성을 갖춘 내용을 빠르게 찾을 수 있도록 하여 생산과 사무 효율을 효과적으로 향상시킨다.
이밖에 생성식AI의 발전도 중소제조업기업에"커브길에서 앞차를 추월"하는 기회를 가져다주었다.
구판은 클라우드 컴퓨팅과 생성식 AI의 공통점은 둘 다 인프라 자원이라는 데 있다고 생각한다.올해 생성식 AI의 급속한 발전에 직면하여 원래 소기업의 인력과 자금을 방해하던 요소는 클라우드 컴퓨팅의 API 등 컴퓨팅 자원에 의해 커버될 수 있으며, 이는 중소기업과 대기업을 어느 정도 같은 출발선으로 끌어올렸다.
기술수단을 해결한후 고범은 중소기업과 대기업의 진정한 차이는 업무단에 있다고 인정했다.
대형 + 소형 모델은 여전히 메인스트림 솔루션
올해 생성식 AI가 세상에 나온 이래, 이 기술은 제조업의 업무 장면에 내장되는 것을 가속화하고 있으며, 제품 개발과 설계, 제조 운영, 공급망, 마케팅과 판매, 스마트 고객센터 및 지식 라이브러리 등 방면에서 큰 가치를 가져오고 있다.
미국 컨설팅업체 가트너가 발표한'2022년 인공지능 기술 성숙도 곡선'예측 보고서에 따르면 2027년까지 제조업체의 30%가 생성형 AI를 사용해 제품 개발의 효율성을 높일 것으로 전망됐다.
생성식 AI는 각 분야의 발전에 더 큰 상상 공간을 가져다 주었지만, 현재의 현실은 응용 차원에서 큰 모델은 여전히 매우 초기 단계에 처해 있다는 것이다.고범은 AI가 제조업에 가져다준 부능을 좋게 여기지만 큰 모형의 광적인 추앙자는 아니다.
"큰 모형은 하나의 도구이다. 큰 모형이 대단하다고 생각하는 것은 일종의 기술적 사고이다.큰 모형은 확실히 대단하지만 실제 문제를 해결하는 가장 좋은 선택은 아닐 수도 있다.우리는 실제 응용에서 출발하여 작은 모형이 이미 업무 문제를 해결할 수 있고 수지가 맞는다면 왜 큰 모형에 급하게 올라가야 하는가?"라고 고범은 말했다.
고범은 다음과 같이 인정했다. 기업이 주목해야 할 것은 기술차원의 사용이나 큰 모형을 사용하지 않는것이 아니라 더욱 많은 장면응용차원에서 출발하는것이다. 큰 모형 자체는 사실 하나의 도구에 불과하며 부동한 도구를 가장 적합한 장면에 응용하여 조합하고 가장 좋은 해답을 찾는것이 가장 좋은 해결방안이다.응용차원에서 출발하여 큰 모형을 사용하려면 수요를 정확하게 해결할것인가, 원가를 통제할수 있는가 하는 등 문제를 종합적으로 고려해야 한다.고범은 다음과 같이 인정했다. 제조업업종내에서 큰 모형과 작은 모형의"두다리걷기"는 여전히 현재의 주류해결방안이다.