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인공지능 기업 소개 No.73 - 초원랩 초원랩은 감정 태깅 및 인지 행동 치료(CBT) 피드백 AI 모델을 통해 개인 맞춤형 정신 건강 솔루션을 제공하는 플랫폼 기반의 인공지능 멘탈케어 전문 기업입니다. 2025년 호남 ICT 이노베이션 및 창업중심대학 사업 등에 선정되며 전문성을 인정받은 초원랩은 서비스 고도화 및 시장 확장을 위해 자체 모델 개발 역량을 보유한 인공지능 전문 기업이나 정신건강·헬스케어 솔루션 기업과의 전략적 협업을 희망합니다.
오늘의 뉴스 (26. 02. 10.)
26.02.10. 인공지능 기업 지원사업 안내 📣📣신규 지원사업 안내(2026.02.10. 기준)📣📣 1. 사업화자금_R&D [국토교통과학기술진흥원] 2026년 공동주택 건설생산성 혁신을 위한 다용도-건설작업로봇 설계 및 통합관리 기술개발 사업 시행 공고 접수기간 : 2026-02-09 ~ 2026-03-04 링크 : https://www.iris.go.kr/contents/retrieveBsnsAncmView.do?ancmId=018595&ancmPrg=ancmIng[한국산업기술기획평가원] 2026년 1차 자동차산업기술개발사업 신규지원 대상과제 공고 접수기간 : 2026-02-06 ~ 2026-04-08(일부 과제 ~2026.03.12.) 링크 : https://www.motir.go.kr/kor/article/ATCL2826a2625/70..
엔비디아, 게이밍 GPU 전략 변화 엔비디아가 2026년 신규 게이밍 GPU(GeForce/RTX) 출시를 하지 않거나 연기하는 방안을 검토 중이다. 이는 메모리(HBM) 공급 부족이 주된 원인으로 지목된다. (글로벌경제뉴스)업계 보고에 따르면 2026년 RTX 50 시리즈의 신제품(예: RTX 5080 Super 등) 출시/양산이 우선순위에서 밀려나거나 연기되고 있다. (Tom's Hardware)메모리 반도체, 특히 HBM(고대역폭 메모리) 공급 부족이 심각해 AI 데이터센터용 GPU에 메모리가 우선 할당되는 전략이 시행되고 있다. (글로벌경제뉴스)이로 인해 엔비디아는 게이밍 GPU 부문을 당분간 후순위로 두고 AI 가속기/데이터센터 GPU에 자원 집중하는 방향으로 사업 전략을 조정하는 것으로 알려졌다. (Nate News)이는 약 3..
KAIST, 엔비디아보다 2.1배 빠른 AI 반도체 기술 개발 기술명 ‘오토GNN(AutoGNN)’ : 그래프 신경망(GNN) 추론에 특화된 AI 반도체 기술 개발. (미래를 보는 창 - 전자신문)개발 주체 : KAIST 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀. (미래를 보는 창 - 전자신문)주요 성능 : 엔비디아 고성능 GPU(NVIDIA RTX3090 기준) 대비 추론 속도 최대 2.1배 빠름. (지디넷코리아)전력 효율 : 동일 작업 대비 전력 소비는 크게 감소3.3배 이상 효율적이라는 평가도 있음. (지디넷코리아)핵심 해결 과제 : 전통 GPU는 그래프 데이터 전처리 연산에서 병목이 발생KAIST 기술은 이 병목 구간을 반도체 내부 구조로 최적화하여 제거함. (다음)전처리 최적화 : 추론 이전의 그래프 전처리가 전체 처리 시간의 70~90%를 차지한다는 점을 연구..
인공지능 기업 소개 No.72 - 파인트리시스템 파인트리시스템은 인공지능 기반 병변 분석과 화상 협진 모듈을 결합한 클라우드 플랫폼을 통해 정확한 진단 보조를 지원하며, 의료진·통역사 간 유기적인 협업을 바탕으로 비자 발급부터 컨시어지까지 아우르는 스마트 헬스케어 전문 기업입니다. 현재 인공지능 의료 기술 고도화와 해외 환자 유치 및 의료 관광 사업자와의 파트너십을 통해 글로벌 의료 관광 생태계의 성공적인 디지털 전환을 희망하고 있습니다.
오늘의 뉴스 (26. 02. 06.)
튜링의 상상이 현실로, AI, 일반지능 됬나? “AI가 이미 ‘일반 지능(AGI급)’ 수준에 도달했다”는 주장은 UC 샌디에이고(UCSD) 연구진이 네이처 코멘트에서 전개한 논지를 국내 매체가 소개하며 확산된 것임. UCSD핵심은 (1) AGI를 ‘완벽·전지·초지능’으로 오해하지 말고, (2) 인간도 불완전한데 AI에만 과도한 기준을 요구하지 말며, (3) 행동/문제해결 능력의 누적 증거로 ‘일반성(폭)과 깊이(성능)’을 보자는 주장임. UCSD동시에, 이 주장은 AGI 정의 자체가 합의되지 않았고 평가도 논쟁적이어서, “이미 도달”을 사실 확정이라기보다 ‘정의/기준을 어떻게 잡느냐에 따른 결론’으로 보는 게 정확함. (평가·정책 문서들도 ‘위험/책임’ 프레임을 강조) Google DeepMind튜링(1950)의 문제제기(기계가 생각할 수 있는가) ..

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