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Ten Level (텐렙)

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https://litt.ly/ten_level
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하나증권은 8일 유니트론텍(142210)에 대해 로봇 인공지능(AI) 컴퓨팅 모듈 'URC-100' 상용화가 임박했다고 평가했다.

지난 1996년 설립된 유니트론텍은 반도체와 디스플레이 유통 업체다. 마이크론, 마이크로칩, AU옵트로닉스 등을 주요 벤더사로 보유하고 있다. 이 회사는 최근 로봇과 자율주행 등 신규 사업에 적극적인 행보를 보이고 있다.

조정현 하나증권 연구원은 "유니트론텍의 로봇 AI 컴퓨팅 모듈 URC-100의 상용화가 임박했다"며 "URC-100은 협동로봇과 AMR·서빙로봇 등의 자율주행 로봇에 탑재되는 컴퓨팅 모듈로, 로봇의 인지·판단·자율주행 기능에 필수적인 부품"이라고 설명했다.

이어 "유니트론텍은 올해 상반기 국내 메이저 실외 자율주행 로봇 제조사와 테스트를 마치고, 하반기 양산에 돌입할 것으로 전망된다"며 "기존 반도체 유통 사업의 한계에서 벗어나 로봇 시장에 진출한다는 것에 의미가 크다"고 덧붙였다.

https://www.newsprime.co.kr/news/article/?no=623854
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[신한투자증권 혁신성장 이병화]

플리토(300080.KQ) - AI 선봉장

▶️ 언어 데이터의 해외 판매 비중 증가
- 자체 번역앱 플랫폼 서비스, 언어 데이터 판매 전문기업
- 국내외 주요 IT 기업들이 AI 시장에 진출하며 코퍼스 수요 증가세 확인 

▶️ AI 고객사 다변화 본격화
- AI 고도화를 위한 데이터 투입량, LLM 오류 수정 수요 폭발적 증가 전망
- 플리토는 다양한 언어 데이터 보유, 말뭉치 가격 경쟁력 확보
- 고부가가치 아랍어를 비롯해 경쟁사 대비 다양한 언어데이터 확보, 자체 번역 엔진 실적 가시화 기대

▶️ AI 시장 성장이 실적으로 확인되는 구간 진입
- 2023년 아쉬운 실적 대비 2024년 매출액 284억원(+65.1% YoY), 영업이익 45억원(흑전) 예상
- 국내 3개, 해외 2개 이상 주요 IT 및 인터넷 기업 신규 고객사 확보, 신규투자 없이 매출 400억원까지 소화 가능

※ 원문 확인: http://bbs2.shinhaninvest.com/board/message/file.pdf.do?attachmentId=321723

위 내용은 2023년 1월 8일 07시 50분 현재 조사분석자료 공표 승인이 이뤄진 내용입니다. 제공해 드린 조사분석자료는 당사 고객에 한하여 배포되는 자료로 어떠한 경우에도 당사의 허락 없이, 복사, 대여, 재배포 될 수 없습니다.
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지중해 주변의 긴장감으로 해운 업계가 뒤숭숭하다. 지중해와 홍해, 인도양을 가로지르는 수에즈 운하 인근 무장 단체들의 공격에 물길이 막혔기 때문이다. 해운사들은 아프리카 최남단인 ‘희망봉’으로 이동 경로를 옮기고 있다. 이에 따라 컨테이너 운임이 치솟고 있고, 국제유가까지 들썩이고 있다.

지난 5일 기준 세계 해상운임 지표인 상하이컨테이너운임지수(SCFI)는 1896.65를 기록했다. 지난주와 비교했을 때 7.8% 상승한 수치다. SCFI는 물동량 수요가 폭발했던 팬데믹 기간인 2022년 1월 역대 최고치인 5109.60을 찍고 하락했다. 같은 해 9월 30일 1922.95 이후 지난해 800~1000대 선을 유지했었다. 1년 2개월 만에 최고치를 기록하고 있다. SCFI와 함께 국제유가도 고개를 들었다. 뉴욕상업거래소에서 이날 2월 인도 서부텍사스산원유(WTI) 가격은 1.62달러(2.24%) 오른 배럴당 73.81달러로 마감됐다. 유가는 이번 주만 하더라도 2.16달러(3.01%) 오른 것이다.

예멘의 이슬람 반군 후티 때문에 홍해 인근은 초긴장 상태다. 이들은 팔레스타인 무장 정파 하마스와 전쟁 중인 이스라엘 선박을 공격하겠다고 선언했다. 실제로 실행에 옮겨 수에즈 운하로 가는 선박 20여척을 공격하거나 위협했다. 로이터통신은 지난 3일과 4일 각각 이스라엘로 향하는 프랑스 해운사 선박과 소말리아 근처를 지나는 라이베리아 배가 공격당했다고 5일 보도했다. 이렇게 전 세계 컨테이너 선박의 3분의 1 이상이 오가는 수에즈 운하가 막히자 요금이 뛰어오른 것이다.

불안감 탓에 해운사들은 ‘희망봉’으로 우회하고 있다. 수에즈 운하를 이용하는 것보다 약 9일 이상 더 걸리더라도 위험을 감수할 수 없다는 뜻이다. 세계 2위 해운업체인 덴마크의 머스크는 6일 홍해 운항을 전면 중단하기로 했다. 국내 해운사 HMM도 희망봉으로 돌아가고 있다. 엎친 데 덮친 격으로 파나마 운하 역시 이상 가뭄으로 수위가 낮아져 이용할 수 없게 됐다.

화주와 물류사들은 머리를 부여잡고 있다. 해운사가 운하가 막혀 우회로로 다니자 대기 화물이 늘어났기 때문이다. 업계 관계자는 7일 “해외로 물건을 보내기 위해 웃돈을 얹어야 한다”고 말했다.

해운사는 이 상황이 싫지만은 않아 보인다. 운임이 오를 것으로 보이기 때문이다. 지난해 9월만 하더라도 성수기 특수였으나 SCFI는 900대에 불과했다. 코로나 효과를 톡톡히 봤던 HMM과 해운사들은 전쟁 특수에 또다시 수혜를 입을 것으로 보인다.

HMM은 인도에서 중남미 동부로 가는 노선 운임을 TEU(1TEU는 20피트짜리 컨테이너 1대분)당 1500 달러가량 가격을 올렸다. 스위스 해운사인 MSC도 지난 1일부터 아시아 항구에서 출발하는 모든 화물 운임을 30~40%가량 인상했다. 해운업계 관계자는 “선적량이 코로나 팬데믹 때보다 많지는 않지만 운임이 올라 화주와 물류사들에 부담이 될 것”이라고 했다.


https://news.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0924338601&code=11151400&cp=nv
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Forwarded from 도PB의 생존투자 (도PB)
🤩sLLM(소형언어모델): 작지만 강하다.

[작성] 👔도PB의 생존투자

1. LLM은 자연어로 된 일상 대화 형식의 질문에 대해 인간과 유사한 답을 내놓기 위해 훈련된 AI임.

2. 방대한 양의 텍스트 데이터를 통해 훈련한 AI는 지식 정보를 알려주는 것은 물론, 긴 글을 빠르게 요약하거나 자연스러운 번역도 가능한데, 멀티모달(Multimodal) 기능을 더하면 사진이나 음성인식하거나 생성하는 것도 가능함.

3. 많은 AI 기업이 자체 개발해 학습시킨 LLM을 선보이고 있으며, 오픈소스를 기반으로 생성형 AI를 구축해 관련 서비스를 내놓고 있음.

4. LLM 규모가 클수록 성능과 직결되는데, 파라미터가 늘어나면 더 많은 정보를 기반으로 정확한 예측과 판단을 내릴 수 있고, 학습 토큰이 많으면 자연스러운 응답생성할 수 있기 때문임.

5. 반면에 파라미터와 토큰이 늘어날수록 모델이 복잡해져 학습이 어렵고, 연산 시간이 오래 걸리며, 이에 따라 모델이 커질수록 GPU인프라 비용도 크게 늘어나는 단점이 있음.

6. 서비스 고도화와 업무 효율화를 위해 생성형 AI 도입을 고려하고 있지만 보안이나 비용 문제가 큰 장벽이라, 업계에선 경량 LLM(sLLM)을 통한 구축형 AI 서비스로 비용 문제를 해결하려는 시도가 이어지고 있음.

7. 23년 초, 메타에서 라마(LLaMA)가 공개되었는데, 라마는 매개변수에 따라 4가지 버전으로 등장했으며, 이 중 가장 규모가 작은 모델인 '라마 7B'는 매개변수가 70억개임.
- GPT-3/3.5의 매개변수 1750억개의 4%에 불과.
- GPT-4는 미공개이지만 1조개 내외로 추정

8. 매개변수를 줄여 학습·운용 비용을 낮추고, 미세조정(파인튜닝)을 통해 정확도를 높이는 것임.

9. 이를 통해 LLM 대비 전체적인 추론 역량다소 부족하지만, 특화 학습으로 특정 영역에서는 LLM에 버금가는 성능을 보여 특정 기업의 용도에 특화된 모델 구축도 가능함.

10. 또한 비용적인 부분에서 오픈AI의 GPT-3초기 훈련 비용에만 약 132억원의 비용이 들었으며, 지난해 약 7140억원의 적자를 기록했음(막대한 인프라 유지비용으로 추정)

11. 주목받고 있는 소형 언어 모델로는 LLaMA 계열(4가지 버전(6.7B, 13B, 32.5B, 65.2B))의 스탠포드 대학교의 '알파카 7B(Alpaca-7B)', 'Vicuna-13B', Nomic AI의 'GPT4All'(7B) 등이 있음.

12. 국내 기업들도 이러한 sLLM 서비스를 제공하고 있음.
- 코난 LLM(코난테크놀로지/기반 Polyglot-Ko/파라미터 130억개-410억개/보고서 초안 생성 특화)
- 마음 GPT(마음AI/기반 GPT3.5/파라미터 60억개/도메인에 특화)
- 솔라(업스테이지/기반 LLaMA 2/ 파라미터 300억-700억개/허깅페이스 최상위)
- 바이브GeM(바이브컴퍼니/기반 Polyglot-Ko/파라미터 13억-58억-128억개)
- 루시아GPT(솔트룩스/파라미터 70억-130억-200억-500억개/한국어 할루시네이션 43% 개선)

[작성] 👔도PB의 생존투자
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