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엘리스그룹, '2025 이머징 AI+X 톱 100' 선정

AI 교육 솔루션 기업 엘리스그룹(대표 김재원)이 한국인공지능산업협회(AIIA)가 주관하는 '2025 이머징 AI+X 톱 100'에 선정됐다고 16일 밝혔다. 이머징 AI+X 톱 100은 AI 기술과 다양한 산업의 융합을 통해 미래 혁신을 주도할 100대 국내 기업을 선정하는 사업이다. 산학연 AI 전문가들이 안정성, 성장성, 혁신성 등 기술과 사업의 미래가치를 평가해 선정한다. AI 기술로 교육 환경의 AX를 주도하고 있는 엘리스그룹은 '교육' 부문 선도 AI 기업으로 선정됐다. 엘리스그룹은 ▲PMDC(이동형 모듈러 데이터센터)를 중심으로 한 AI 특화 클라우드 인프라 ▲AI 교육 실습 플랫폼 ▲한국어 특화 멀티모달 모델 ▲생성형 AI 챗봇 등 교육에 필요한 AI 밸류체인을 구축하고 있다. 개인별 실습 환경이 주어지는 교육 솔루션을 활용해 AI 역량을 강화하고, 학습자가 개발한 AI 모델을 엘리스클라우드 ML API로 직접 배포까지 할 수 있는 유기적인 연결로 교육 효과를 높인다. 국내외 다수의 학교, 기관, 기업의 AI 교육을 위해 B2B SaaS 솔루션을 제공하고 있으며, 2025년 1월 기준 활성화 기관 5천300곳, 누적 이용자 수 263만 명을 넘어섰다. 지난해 1월 대비 활성화 기관 수는 약 2.9배, 누적 이용자 수는 2배 이상 늘어나며 가파른 성장세를 기록하고 있다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "AI로 변화될 사회에서 모두가 AI를 잘 활용할 수 있도록 AI 교육과 AI 솔루션을 연구·개발해 왔는데 이번 기회로 기술과 사업의 미래가치를 인정받아 의미가 있다"며 "엘리스가 구축한 AI 밸류체인을 통해 국내외 더 많은 곳에서 AI 전환이 가속화될 수 있도록 기술 고도화에 주력할 것"이라고 말했다.

2025.01.16 10:20백봉삼

美, 신규 첨단 AI칩·모델 수출통제…한국 등 핵심 동맹국 제외

미국 사무부 산업안보국(BIS)는 13일(현지시간) 첨단 인공지능(AI) 칩과 AI 모델 수출통제 조치 개정안을 발표했다. 미국은 첨단 AI 칩에 대한 기존 수출통제 조치를 강화하고 우회 수출을 차단하기 위해 수출관리규정(EAR)을 개정했다. 한국을 포함한 핵심 동맹과 파트너국 18개국은 이번 조치에서 면제돼 AI 칩 수출통제를 적용받지 않는다. 18개국은 호주·벨기에·캐나다·덴마크·핀란드·프랑스·독일·아일랜드·이탈리아·일본·네덜란드·뉴질랜드·노르웨이·한국·스페인·스웨덴·대만·영국이다. 또 미국이 지정한 무기 금수국 22개국으로 미국 통제대상인 AI 칩을 수출할 때는 현재와 마찬가지로 미국 상무부 허가가 필요하며 허가를 신청하면 거부 추정 원칙으로 심사된다. 22개 금수국은 아프가니스탄·벨라루스·미얀마·캄보디아·중앙아프리카공화국·중국(마카오 포함)·콩고민주공화국·쿠바·에리트레아·아이티·이란·이라크·북한·레바논·리비아·니카라과·러시아·소말리아·남수단·시리아·베네수엘라·짐바브웨 등이다. 이들 국가를 제외한 모든 국가에 미국 통제대상인 AI 칩을 수출할 때는 이번 조치로 미국 상무부 허가가 필요하며, 일정량까지는 허가 추정 원칙으로 심사될 예정이다. 다만, AI 칩 제조·개발 등을 위한 수출이나 데이터센터용이 아닌 게이밍 칩 수출 등은 허가 예외를 신청할 수 있다. 또 데이터센터용 검증된 최종사용자(VEU·Validated End User) 제도를 개정해 한국을 포함한 18개국 기업·기관에는 상무부 VEU 승인을 획득하면 전 세계에 추가 수출 허가 없이 데이터센터를 설치·운영할 수 있게 했다. 미국은 AI 칩을 활용해 훈련된 첨단 AI 모델을 수출통제 대상 기술로 추가했다. 한국을 포함한 핵심 동맹·파트너 18개국으로의 기술 수출은 이번 조치에서 면제되며, 일반에 공개된 모델(open model)과 최첨단 공개 모델보다 성능이 낮은 비공개 모델은 통제대상에서 제외된다. 산업부 관계자는 “이번 조치는 미국이 국가 안보적 관점에서 독자적으로 시행하는 조치”라며 “기본적으로 한국이 면제국가에 포함된 만큼 우리 기업이나 기관·개인이 미국으로부터 첨단 AI 칩·모델을 수입하는 데에는 영향이 없을 것”이라고 설명했다. 다만, 한국에 소재한 기업·기관·개인이더라도 미국이 지정한 무기 금수국에 본사를 두고 있으면 허가가 면제되지 않으므로 주의가 필요하다. 정부는 이번 미국 조치를 면밀하게 분석하고 국내 업계에 미칠 수 있는 영향을 최소화하기 위한 노력을 지속하는 한편, 앞으로도 미국 측과도 반도체 공급망 안정과 수출통제 관련 협력을 긴밀히 진행해 나갈 계획이다.

2025.01.13 21:30주문정

의료분야에 대규모언어모델 적용시 보안침해 공격 성공률 81%

서울아산병원 연구팀, 개인정보유출 위험성 분석 대규모언어모델이 답변 생성 과정에서 학습된 원본 데이터 노출 가능성도 22% 최근 챗GPT와 같은 생성형 인공지능과 그 핵심 기술인 대규모언어모델(Large Language Model, LLM)을 접목한 디지털 혁신에 의료분야에서도 주목하고 있다. 하지만 환자의 개인정보보호가 특히 중요한 의료분야의 경우 대규모언어모델 사용에 따른 개인정보유출 등 보안에 대한 우려도 제기되고 있다. 서울아산병원 심장내과 김영학 교수·아산생명과학연구원 빅데이터연구센터 전태준 박사팀이 대규모언어모델을 의료분야에 적용하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보유출 문제를 확인하기 위해 의도적으로 악성 공격을 시행한 결과, 최대 81%에 달하는 공격 성공률을 보였다는 연구 결과를 발표했다. 연구팀은 의료분야에서는 민감한 개인정보를 다루기 때문에 대규모언어모델 도입에 신중하고 각별한 주의가 필요하고, 독립적으로 운용되는 의료 특화형 대규모언어모델이 필요하다고 강조했다. 이번 연구 결과는 전 세계 의사들의 임상치료 교과서로 불리는 NEJM(New England Journal of Medicine)의 자매지인 'NEJM AI'에 최근 게재됐다. 의료계에서 인공지능의 중요성이 점점 확대됨에 따라, 임상의학 분야 세계 최고 권위지로 꼽히는 NEJM에서도 지난해 1월부터 인공지능 분야만을 특화해 다루는 자매지를 출간한 것이다. 대규모언어모델은 수십억개 이상의 매개변수를 기반으로 대량의 데이터를 학습해 사람처럼 생각하고 답변하는 인공지능 모델이다. 이는 챗GPT, 제미나이(Gemini)와 같은 생성형 인공지능이 작동하는 핵심기술로, 질문이나 명령어를 담은 프롬프트를 입력하면 대규모언어모델이 이를 이해하고 적합한 답변을 제공한다. 의료분야에 대규모언어모델을 적용하면 엑스레이‧CT‧MRI 등의 검사 이미지를 다량의 데이터 기반으로 분석해 진단의 정확도를 높일 수 있고, 환자의 개인 데이터를 기반으로 맞춤형 치료 계획을 제공할 수 있다. 뿐만 아니라 전자의무기록(EMR)이나 동의서 작성을 자동화하는 등 의료진의 관리 업무도 간소화해 전반적으로 효율성이나 정확성이 향상될 것으로 기대되고 있다. 문제는 대규모언어모델의 보안이 위협될 경우 환자들의 민감한 개인정보 유출로 이어저 윤리적‧법적 위험성이 초래될 수 있다는 점이다. 서울아산병원 심장내과 김영학 교수·아산생명과학연구원 빅데이터연구센터 전태준 박사팀은 2017년 1월부터 2021년 12월까지 환자 2만6천434명의 의무기록을 활용해 대규모언어모델을 학습시켰다. 악성 공격은 대규모언어모델에 입력하는 질문인 프롬프트에 의미 없는 기호, 글을 추가하거나 인코딩하는 등 다양하게 변형해 악의적인 질문을 하는 방식으로 위험성을 평가했다. 이번 연구는 윤리적으로 사전 승인된 데이터만을 활용했으며, 서울아산병원 임상연구심의위원회(IRB)의 심의를 거쳐 진행됐다. 먼저 문자를 인코딩하는 방식인 ASCⅡ(미국정보교환표준코드) 방식으로 프롬프트를 변형한 결과, 대규모언어모델의 보안장치를 피해 민감한 개인정보에 접근할 수 있는 확률을 평가하는 가드레일 비활성화율이 최대 80.8%에 달했다. 80.8%에 달하는 확률로 보안 조치가 쉽게 침해될 수 있다는 뜻이다. 또한 대규모언어모델이 답변을 생성하는 과정에서 학습된 원본 데이터를 노출할 가능성은 최대 21.8%로 나타났다. 모델에 질문하는 형식을 미세하게 조정함으로써 원본 학습 데이터가 쉽게 노출될 수 있다는 것이다. 구체적인 예시로 수술 준비를 위해 상세한 환자 정보를 제공하는 시스템으로 대규모언어모델을 학습시킨 뒤 의료기록 검토를 요청하는 프롬프트를 인코딩 방식으로 조정한 결과, 대규모언어모델이 대답을 생성하는 과정에서 민감한 환자 데이터는 물론 의료진의 이름이나 전문 분야 등 구체적인 정보가 노출됐다. 김영학 서울아산병원 심장내과 교수는 “의료분야에서 대규모언어모델을 활용했을 때 기대되는 발전이 크지만, 데이터 보안 강화 없이는 심각한 개인정보유출로 이어질 수 있다”며 “민감한 개인정보를 다루는 분야인 만큼 보안의 중요성이 특히 강조되며, 독립적으로 운용되는 의료 특화형 대규모언어모델이 필요하다”고 말했다.

2025.01.12 09:00조민규

[기고] 산업 경계를 넘어서는 AI 혁신, 최적의 인프라에서 시작된다

비즈니스 환경이 급속도로 진화하면서 기업들은 끊임없이 생산성 향상과 데이터 활용, 사용자 경험 개선을 추구하고 있다. 이러한 변화 속에서 인공지능(AI)은 기업들의 핵심 과제를 해결할 강력한 도구로 주목받고, 많은 기업은 AI 도입을 통해 경쟁력을 강화하려 노력하고 있다. 산업별 AI 활용 현황과 전망 다양한 산업 분야에서 AI는 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 유통 업계에서는 AI 기반 분석을 통해 재고 관리를 최적화하고 개인화된 고객 서비스를 제공하면서 매출 증대와 고객 만족도 향상을 동시에 달성하고 있다. AI는 고객의 구매 패턴을 분석해 최적의 재고 수준을 유지하고 각 고객에게 맞춤형 상품을 추천함으로써 구매 전환율을 높이는 데 기여한다. 의료 분야에서는 예측 분석과 머신러닝을 활용해 진단 정확도를 높이고 환자 치료 결과를 개선하고 있다. AI 알고리즘은 의료 영상을 분석해 초기 단계의 질병을 발견하고 환자의 의료 기록을 바탕으로 최적의 치료 방법을 제시한다. 이를 통해 의료진은 더 정확하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있다. 금융권에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 도입해 실시간 금융 사기 탐지와 자동화된 거래 전략을 구현하고 있다. AI는 수많은 거래 데이터를 실시간으로 분석해 이상 거래를 감지하고 시장 동향을 예측해 최적의 투자 전략 수립을 지원한다. 제조업에서는 AI 기반 예측 유지보수로 설비 다운타임을 최소화하고 생산 효율을 높이고 있다. 센서에서 수집된 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 설비 고장을 사전에 예측하고, 최적의 유지보수 시점을 제시함으로써 생산 중단을 방지한다. 이는 생산성 향상과 비용 절감으로 이어진다. AI 워크로드의 특성과 인프라 요구사항 AI 워크로드는 모델 학습과 실행, 유지관리에 있어 특별한 요구사항을 가진다. 예측 분석, 자연어 처리, 이상 징후 감지, 이미지 인식, 추천 시스템 등 각각의 워크로드는 고성능 컴퓨팅 자원과 대용량 스토리지가 필요하다. 특히 딥러닝 모델은 수십에서 수천억 개의 파라미터를 처리해야 해 강력한 GPU 성능이 요구된다. AI 인프라의 핵심 요소는 강력한 컴퓨팅 성능이다. GPU와 같은 가속기는 복잡한 연산을 병렬로 처리해 AI 모델의 학습 및 추론 속도를 크게 향상시킨다. 또한 지속적으로 증가하는 데이터 규모에 맞춰 스토리지 시스템은 높은 확장성과 처리 성능을 갖춰야 한다. 네트워크 인프라도 중요한 요소다. AI 워크로드는 대량의 데이터를 빠르게 이동시켜야 해 고속 네트워크가 필수다. 실시간 처리가 필요한 애플리케이션의 경우 낮은 지연시간이 매우 중요하다. 보안 역시 간과할 수 없다. AI 시스템은 데이터 보호와 규정 준수를 위한 강력한 보안 기능을 제공해야 한다. AI 도입의 현주소와 미래 전망 2023년 맥킨지 설문조사에 따르면 66%의 조직이 AI를 도입하는 탐색 또는 파일럿 단계에 있는 것으로 나타났다. 이는 AI 도입에 여전히 많은 과제가 있음을 시사한다. 하지만 AI 시장은 2027년까지 1천510억 달러 규모로 성장이 예측되며 기업들의 AI 투자도 꾸준히 증가할 것이다. AI 도입의 성공을 위해서는 명확한 전략과 로드맵이 필요하다. 기업은 자사의 비즈니스 목표와 환경에 맞는 AI 활용 사례를 발굴하고 이를 단계적으로 구현해 나가야 한다. AI 시스템의 구축과 운영을 위한 전문 인력 확보와 교육도 중요하다. HS효성인포메이션시스템은 고성능 컴퓨팅과 AI 워크로드를 위한 통합 AI 플랫폼을 제시하고 있다. 검증된 레퍼런스 아키텍처를 기반으로 데이터센터 AI 인프라의 설계, 배포, 관리를 획기적으로 단순화하고, AI 소프트웨어부터 GPU 서버, 네트워킹, 스토리지에 이르는 모든 구성 요소를 단일 벤더를 통해 제공한다. 현재 가장 많이 도입되고 있는 H100 GPU의 경우 최대 128개 노드까지 확장 가능한 최고 성능의 AI 개발 환경을 지원한다. NVMe 플래시 기반의 고성능 스토리지 시스템은 대규모 AI 워크로드를 효율적으로 처리한다. AI는 기업의 디지털 혁신을 이끄는 핵심 동력이다. 성공적인 AI 도입을 위해서는 적절한 인프라 구축과 함께 명확한 활용 전략이 필요하다. 기업들은 자사 비즈니스 환경과 목표에 맞는 AI 솔루션을 선택하고 이를 효과적으로 구현할 수 있는 파트너십을 구축해야 한다. AI의 잠재력을 최대한 활용하기 위해서는 기술적 준비와 함께 조직의 문화와 프로세스도 함께 변화해야 한다. 이러한 종합적인 접근을 통해 기업은 AI를 통한 진정한 디지털 혁신을 이룰 수 있다.

2025.01.10 23:26정문종

테슬라, '뉴 모델Y' 공개…국내 한정판 7300만원 출시

테슬라가 '주니퍼'라는 명칭으로 생산할 예정이던 '뉴 모델Y'를 홈페이지에 공개했다. 국내에서는 런치에디션으로 한정 출시할 예정이다. 10일 업계에 따르면 테슬라코리아는 자사 홈페이지에 '뉴 모델Y'를 공개하고 한정 판매를 개시했다. 국내 한정 판매는 롱레인지 사륜구동(AWD) 모델로 예측 주행거리가 1회 충전 476㎞에 달한다. 최고 속도는 시속 201㎞로 정지상태에서 시속 100㎞까지 4.3초만에 도달한다. 가격은 7천300만원이다. 테슬라 뉴 모델Y는 2020년 출시 이후 첫 부분변경이다. 기존 디자인과는 차별화를 둬 신규 고객 확대를 염두에 둔 것으로 볼 수 있다. 특히 전면 주간주행등(DRL)을 사이버트럭과 유사하게 해 패밀리룩을 갖췄다. 테슬라는 "뉴 모델Y의 전면 및 후면 라이트는 공기역학, 효율성 및 주행 가능 거리 향상을 위해 재설계됐다"며 "서스펜션 재조정을 통해 매끄러운 핸들링, 더 나은 승차감, 반응성이 뛰어난 조향 능력, 조용한 승차 환경 보장한다"고 설명했다. 국내 출시하는 한정판은 ▲20인치 헬릭스 2.0 휠 ▲프리미엄 인테리어 ▲5인승 ▲오토파일럿 ▲가속력 부스트 ▲프리미엄 커넥티비티 30일 체험판 등 옵션을 기본 제공한다. 선택 옵션으로는 ▲향상된 오토파일럿(452만원) ▲풀 셀프 드라이빙 구현 기능(904만원) 등을 고를 수 있다. 테슬라는 이날 중국에서 뉴 모델Y를 공식 출시하기도 했다. 현지 가격은 26만3천500위안(5천200만원)부터 시작한다. 테슬라는 현지 인증 후 3월부터 인도를 시작할 계획으로 전해진다. 기가 상하이(기가팩토리3)에서 생산될 예정이다. 한편 테슬라 모델Y는 지난해 수입차 중 가장 많이 팔린 모델이다. 테슬라코리아는 한국수입자동차협회(KAIDA) 기준 2만9천750대를 판매해 점유율 3위를 기록했다.

2025.01.10 14:58김재성

[AI는 지금] 中 딥시크, 'V3'로 실리콘밸리에 도전장…"비용·성능 모두 잡았다"

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 최근 새로운 오픈소스 거대언어모델(LLM) 'V3'를 공개하며 주목받고 있다. 주요 벤치마크에서 오픈AI 등 실리콘밸리 빅테크의 AI 모델과 대등하거나 우수한 성능을 입증하면서도 누구나 사용이 가능해 글로벌 생태계에 큰 변화를 가져올 잠재력을 인정받고 있다. 9일 업계에 따르면 딥시크 'V3'는 총 6천710억 개에 달하는 매개변수를 갖춘 모델로, 메타의 최신 모델인 '라마(Llama) 3.1' 버전보다 약 1.5배 더 큰 규모다. 그동안 오픈소스 LLM으로 가장 널리 알려진 라마 시리즈와 비교해도 방대한 수준의 매개변수를 자랑한다. 또 누구나 쉽게 접근할 수 있는 오픈소스 형태로 출시돼 향후 글로벌 AI 생태계에 적잖은 파장을 일으킬 것이라는 관측이 제기된다. 전문가들은 딥시크 'V3'의 성능이 공인 가능한 벤치마크들을 통해 인정받았다고 평가한다. 코딩 분야에서는 코드포스(Codeforces) 등 국제 공인 프로그래밍 테스트를 통해 메타 '라마 3.1'이나 오픈AI의 '챗GPT 4o'와 어깨를 나란히 하거나 일부 영역에서는 오히려 앞선 결과를 보였다. 언어 능력에 있어서도 마찬가지다. 'V3'는 LLM 언어능력을 평가하는 MMLU 벤치마크에서도 88.5점을 달성했다. 이 점수는 88.7점을 받은 'GPT-4o'와의 점수 차가 매우 근소한 수준으로, '클로드 3.5'나 구글 '제미나이' 모델의 점수를 능가해 사실상 최고 수준에 가까운 역량을 입증했다. 개발 비용 측면에서의 가성비는 기술적 완성도만큼이나 'V3'가 주목받는 이유다. 딥시크 측은 'V3' 개발에 약 557만 달러(한화 약 82억 원)를 투입했다고 설명했는데 이는 오픈소스 방식으로 개발된 메타 라마 모델에 투입된 6억4000만 달러(한화 약 8천960억원)의 1% 수준에 불과하다. 또 엔비디아의 최신 AI칩인 'H100' 대신 상대적으로 낮은 성능의 'H800' 활용하면서도 데이터 압축과 연산 최적화를 통해 컴퓨팅 자원을 효율적으로 활용해 성능을 확보했다. 업계 전문가들은 이를 단순히 비용을 절감했다는 차원을 넘어 제한된 환경에서도 고성능 모델을 구현할 수 있다는 가능성을 보여줬다고 평가한다. 다만 오픈AI의 샘 알트먼 대표는 최근 자신의 소셜미디어 계정에서 “이미 운영 중인 것을 복사하는 것은 쉽다"며 "새롭고 어려운 일을 하는 것이 진정한 도전"이라고 언급했다. 업계 일각에서는 이를 딥시크와 같은 중국 AI 기업의 빠른 모델 출시를 겨냥한 우회적 비판으로 분석했다. 그럼에도 불구하고 딥시크가 내세우는 오픈소스 경쟁력과 저렴한 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 요금 체계는 글로벌 시장에서 테크 기업들의 변화를 초래하는 주요 동력으로 작용할 가능성이 높다. 개인 구독제 형태로 과금을 하는 오픈AI, 구글 등 실리콘 밸리 AI 스타트업과는 달리 'V3'는 깃허브나 허깅페이스에서 개인이 무료로 다운로드가 가능하기 때문이다. 또 API 가격 역시 백만토큰 당 입력토큰이 약 30센트(한화 약 520원), 출력토근이 약 1달러(한화 약 1400원)로 '챗GPT 4'에 비해 약 30~40배 저렴하다. 실제로 중국 내 빅테크 기업들은 이미 딥시크 'V3'를 계기로 모델 사용료를 낮추는 방안을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 'V3' 모델의 경이로운 발전에는 미중 기술 경쟁과 AI 보호무역주의가 오히려 기여했다는 시각도 존재한다. 'H100' 등 미국 정부의 대중국 고성능 반도체 수출 규제 상황과 오픈AI의 중국 내 서비스 중단이 중국 AI 기술 발전을 초래했다는 것이다. 실제로 딥시크는 이보다 훨씬 낮은 사양인 'H800 GPU'에 각종 최적화 기술을 접목해 고효율화를 이뤄낸 것으로 평가된다. 또 지난해 7월부터 오픈AI가 중국 내 '챗GPT' 서비스를 VPN 접속마저 전면 차단하면서 중국 AI 기업들이 독자적인 모델을 키워낼 기회를 갖게 됐다는 분석이다. 미·중 간 기술 패권 경쟁이 중국 AI 스타트업을 더욱 독려하고 있는 셈이다. 다만 정치적 민감 이슈에 대한 회피와 모델 자체의 환각 문제 등은 'V3'이 극복해야 할 과제로 거론된다. 다수의 외신과 소셜 미디어 포스트 등에 따르면 'V3'는 천안문 사태처럼 중국 당국이 민감하게 여기는 주제에 대해서는 답변을 기피하도록 설계됐다. 이는 체제 안정을 AI 개발의 정책적 목표 중 하나로 간주하는 중국 당국의 정책때문이다. 이와 더불어 해외 사용자들이 진행한 테스트 결과 모델은 자신을 'GPT-4'로 혼동하거나 "나는 챗GPT입니다"라고 소개하는 등 환각 현상이 일부 포착됐다. 이에 런던 킹스칼리지의 마이크 쿡 연구원은 "경쟁 모델을 무분별하게 참조하면 현실 왜곡이 일어날 수 있다"고 우려했다. 이같은 단점에도 불구하고 딥시크 'V3'는 성능과 비용 효율 면에서 중요한 진전을 이뤄냈으며 글로벌 AI 시장에 새로운 변화를 불러올 가능성 가진 것으로 평가된다. 한 국내 AI 업계 관계자는 "LLM 수준이 상향 평준화되고 있기 때문에 'GPT 4' 수준의 성능을 보이는 것은 특기할 만한 점은 아니지만 그 외의 조건들이 주목할만 하다"며 "특히 671B 수준의 대형 모델 학습비용이 겨우 77억원밖에 나오지 않았다는 점이 고무적"이라고 평가했다.

2025.01.09 14:16조이환

구글·엔비디아, 멀티모달 뛰어넘다…"다음 세대는 '물리 AI'"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [김미정의 SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [김미정의 SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI)과 보안 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 구글과 엔비디아가 인공지능(AI)을 한 단계 끌어올린 기술을 공개하면서 새 AI 시대를 예고했다. 8일 업계에 따르면 구글은 월드 모델 개발팀을 꾸려 멀티모달을 뛰어넘은 AI 생태계 청사진을 공유했다. 엔비디아는 물리 AI 구현을 돕는 '엔비디아 코스모스' 도구를 공개했다. 구글은 현실을 가상 세계에서 실시간 시뮬레이션·예측할 수 있는 월드 모델 개발팀을 꾸렸다고 발표했다. 해당 팀은 딥마인드 소속으로 운영되며 팀 브룩스 연구원이 해당 업무를 담당한다. 그는 지난해 10월 오픈AI에서 비디오 생성기 '소라' 개발에 참여한 바 있다. 월드 모델은 외부 환경을 학습해 이를 가상세계에서 구현·예측할 수 있다. 가상에서 특정 시나리오를 테스트하거나 별도 전략을 학습하는 원리다. 이에 모델이 실제 환경에서 데이터를 직접 쌓지 않아도 기존보다 더 나은 의사 결정을 내는 식이다. 월드 모델은 비전 모델과 메모리 모델, 예측 모델을 결합해 작동한다. 단순히 문자와 이미지를 인식·생성하는 멀티모달보다 한 단계 더 성숙한 모델로 평가받고 있다. 구글 개발팀은 자사 '제미나이'와 '비오' '지니' 개발 연구 경험을 바탕으로 월드 모델을 구축할 방침이다. 제미나이는 구글의 대표 멀티모달 모델이며 비오는 비디오 생성 모델이다. 지니는 게임·3D 환경을 실시간 시뮬레이션할 수 있는 모델로 현실을 3D 세계에 구현할 수 있는 기능을 갖췄다. 구글은 이 모델들을 통합해 기존보다 한 단계 업그레이드한 월드 모델을 구축할 목표다. 젠슨 황 "차세대 AI 개척지는 '물리AI'에 있다" 엔비디아는 이번 CES에서 물리 AI 구현을 돕는 도구 엔비디아 코스모스를 발표했다. 엔비디아 코스모스는 월드 모델과 토크나이저, 영상 프로세싱 파이프라인으로 작동한다. 사용자는 코스모스를 통해 현실에 구축할 빌딩 설계 도면을 제작하거나 자동차 제작 등 물리 AI 시스템을 구축 작업을 할 수 있다. 물리 AI는 현실 속 물리적 법칙을 이해할 수 있는 AI다. 물리적 법칙을 알 수 있기 때문에 실제 환경에 맞는 자동차나 건물 설계를 시뮬레이션을 통해 진행할 수 있다. 이에 업계에서는 물리 AI가 멀티모달 기술을 뛰어넘은 시스템으로 평가하고 있다. 보통 멀티모달은 이미지나 문자, 영상 등을 생성할 수는 있다. 다만 실제 환경을 고려한 물체나 설계 작업을 수행할 수는 없다. 멀티모달이 특정 환경에 대한 물리적 상태를 이해할 수 없기 때문이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO도 "앞으로 AI의 차세대 개척지는 물리 AI"일 것이라고 CES 기조연설을 통해 밝힌 바 있다. 이날 황 CEO는 코스모스가 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 세계를 동영상 형태로 만들 수 있다고 도구 원리를 설명했다. 사용자는 코스모스를 통해 현실에 구축할 빌딩 설계 도면이나 자동차 제작, 특정 훈련 시나리오 검색, 모델 작동 테스트 등을 수행할 수 있다. 그는 "코스모스 목표는 AI 모델에 예측과 멀티모달 시뮬레이션 기능을 지원하는 것"이라며 "발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적 행위를 선택할 수 있게 돕는 것"이라고 강조했다. 이어 "거대언어모델이 생성형 AI를 혁신한 것과 같은 수준의 영향력을 보일 것"이라고 내다봤다.

2025.01.08 17:30김미정

"AI도 안전해야 혁신 가능"…SK쉴더스, 'LLM 보안 가이드'로 새 기준 제시

SK쉴더스가 인공지능(AI) 기술의 보안 취약점을 사전에 점검하기 위해 '거대언어모델(LLM) 애플리케이션 취약점 진단 가이드'를 발간했다. SK쉴더스는 보고서를 통해 AI 기반 해킹 위협이 급증하는 추세를 분석해 데이터 보호와 안전한 AI 시스템 구축을 지원하겠다고 8일 밝혔다. LLM은 금융, 제조, 헬스케어 등 다양한 산업에서 활용되고 있지만 데이터 처리 방식의 특성상 기존 IT 시스템과는 다른 보안 위험에 취약하다. 이번 보고서에서는 '오픈 웹 애플리케이션 보안 프로젝트(OWASP) LLM 애플리케이션 2025' 기준을 바탕으로 ▲LLM 통합 ▲에이전트 ▲모델의 세 가지 영역을 중심으로 보안 취약점을 다뤘다. 특히 프롬프트 인젝션과 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 변조, RAG 데이터 오염 등 신종 공격 사례를 분석해 14개의 주요 취약점을 위험도별로 분류했다. 주요 위협으로 언급된 프롬프트 인젝션은 사용자가 입력값을 조작해 시스템의 의도치 않은 응답을 유도하는 방식이다. 이는 민감 정보 유출이나 악의적 응답 생성과 같은 문제를 일으킬 수 있다. 또 API 매개 변수 변조는 시스템 간 통신을 교란시켜 권한을 초과하는 동작을 유발하는 치명적인 해킹 기법으로 지목됐다. 이 외에도 RAG 데이터 오염은 외부 데이터를 악의적으로 변형해 검색 결과를 왜곡시키는 문제가 있다. 이를 방지하기 위해 보고서는 사용자 명령어와 시스템 프롬프트를 분리하고 데이터 검증 절차를 강화해야 한다고 강조했다. SK쉴더스는 AI 특화 모의해킹 서비스와 개발, 보안, 운영(DevSecOps) 컨설팅을 통해 기업들이 AI 애플리케이션의 잠재적 취약점을 조기에 발견하고 예방 조치를 마련할 수 있도록 돕고 있다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장은 "AI 기술은 편리함을 제공하지만 보안 취약점이 악용될 경우 심각한 사고로 이어질 수 있다"며 "이번 가이드는 기업과 기관이 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 데 실질적인 도움을 줄 것"이라고 밝혔다.

2025.01.08 10:07조이환

팀스파르타, AI 활용 능력 시험 'AITC' 출시

IT 스타트업 팀스파르타(대표 이범규)가 개인의 AI 실무 역량을 객관적으로 검증할 수 있는 AI 활용 능력 시험인 'AITC' 자격증을 출시했다고 7일 밝혔다. 이번에 신설된 AITC(AI Technical Certification)는 전공과 무관하게 실무 중심의 AI 활용 능력을 쌓고 이를 객관적으로 검증할 수 있도록 설계된 자격증이다. 이론적 지식을 넘어 실제 업무 환경에서 AI 활용을 통해 실질적인 업무 능률을 개선함으로써 기업과 개인 상호 간 신뢰할 수 있는 AI 역량 증명의 기준점을 제시한다. 총 5단계의 독립된 시험으로 구성된 AITC는 LV1(레벨1) '프롬프트 엔지니어링과 기초 AI 툴 사용 능력'을 시작으로 ▲LV2 'AI 기반 데이터 자동화 및 분석 능력' ▲LV3 '파이썬을 활용한 AI 응용 및 데이터 처리 능력' ▲LV4 '텍스트 및 이미지 처리를 위한 고급 AI 모델 활용 능력' ▲LV5 '고급 AI 모델 튜닝 및 성능 최적화 능력' 등 실력 중심의 평가 방식을 채택했다. AI에 대한 기초적인 이해를 돕는 것은 물론, 전문 개발자로의 단계적 성장 지원을 목표로 하는 만큼 각 레벨마다 개별 자격증도 발급된다. 시험 응시생들을 위한 특별 강의도 마련됐다. 팀스파르타는 AI 도구에 대한 기초지식과 활용, AI 개발 및 응용, 직접적인 모델 설계 등을 아우르는 5개의 강의를 개설해 응시생들이 시험 출제의 주안점인 실무 적용 능력과 프로젝트 수행 능력을 단기간에 향상할 수 있도록 했다. 특히 팀스파르타는 AITC 자격증을 취득한 이들이 취업 과정에서 채용 우대 혜택을 받을 수 있도록 다양한 기업들과 파트너십을 체결해 자격증의 신뢰도와 영향력을 지속적으로 확대해가고 있다. 이미 탄소배출권 거래 플랫폼 기업인 '이이티에스'를 비롯한 6개 기업의 채용 우대를 확정했고 대기업 및 AI 관련 직군까지 그 범위를 점진적으로 늘려간다는 계획이다. 아울러 팀스파르타는 한국직업능력연구원으로부터 공식 민간 자격을 얻은 AITC의 공신력에 기반해 다수 공교육 및 사교육 기관과의 협력도 꾀한다. 팀스파르타는 지난 3일 미래산업과학고등학교와의 협업을 통해 재학생 대상의 자격증 출시 기념 오프라인 특별 시험을 개최한 바 있다. 또한 서울대, 고려대, 연세대 등 전국 60여 개 대학교 학생들이 참여한 사전 모의고사 등을 통해 자격증에 대한 높은 수요를 확인한 만큼 AITC의 공식 교육과정 편성에도 적극 나선다는 방침이다. 팀스파르타는 2월 22일 열리는 '제1회 AITC'를 시작으로 연간 총 4회에 걸쳐 시험을 실시하며 향후 시험 회차를 확대해 나갈 예정이다. 평가는 온라인 방식으로 진행되고 회차마다 각 단계별 시험이 순차적으로 이뤄진다. 자격증 응시생들은 팀스파르타 홈페이지에 마련된 사전 레벨테스트를 통해 자신에게 맞는 시험 단계를 확인해 볼 수 있다. 이외에도 팀스파르타는 AITC 출시를 기념해 LV1 자격증 강의를 무료로 지원하며 나머지 단계별 맞춤 강의들에 대한 할인 행사도 이달까지 실시한다. 또한 지금껏 AI를 접해보지 못한 이들의 학습 기회를 확대하기 위해 팀스파르타 신규 가입자에 한해 추가 할인 혜택도 제공한다. 이범규 팀스파르타 대표는 "기존 AI 자격 시험들은 실무 연계성이 낮아 실제 취준생들의 AI 역량 증진은 물론 기업 관점에서의 신뢰도 역시 낮았다"면서 "AITC 자격증은 AI 실무 능력을 객관적으로 검증하는 만큼 업계의 표준이 될 것으로 기대하고 있으며 보다 많은 사람들이 AI 분야에서의 커리어를 강화할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2025.01.07 15:13백봉삼

"현실과 똑같은 가상 구현"…구글, '월드 모델' 개발 착수

구글이 현실을 가상 세계에서 예측·시뮬레이션 할 수 있는 인공지능(AI) 모델 개발팀을 꾸렸다. 7일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글은 이같은 '월드 모델' 개발에 나섰다. 구글 딥마인드에서 해당 업무를 맡았으며 브룩스 연구원이 팀을 이끌 예정이다. 브룩스는 지난해 10월 오픈AI에서 비디오 생성기 '소라' 개발에 참여했다. 해당 팀은 구글의 제미나이와 비오, 지니 개발 연구 바탕으로 꾸려진다. 제미나이는 구글의 대표 멀티모달 모델이며 비오는 비디오 생성 모델이다. 지니는 게임·3D 환경을 실시간 시뮬레이션할 수 있는 모델로 현실을 3D 세계에 구현할 수 있는 기능을 갖췄다. 구글은 이 모델들을 통합해 기존보다 한 단계 업그레이드한 월드 모델을 구축할 목표다. 월드 모델은 물리·가상 세계의 구조, 동작, 규칙을 학습하고 이를 기반으로 시뮬레이션할 수 있도록 설계된 AI 모델이다. 해당 모델은 환경을 이해하고 그 안에서 일어날 수 있는 상황을 예측하거나 생성할 수 있다. 스타트업과 다른 빅테크도 월드 모델 개발에 뛰어든 바 있다. 페이페이 리 스탠포드대학교 교수는 월드랩스를 설립해 해당 모델 개발에 착수했다. 이스라엘 스타트업 데카르드, 오디세이도 해당 모델을 개발 중이다. 리 교수는 "월드 모델은 AI 능력을 언어 중심적 이해를 넘어 자연과 물리 세계, 우주까지 영역을 확장할 수 있을 것"이라며 "증강현실(AR)·가상현실(VR) 기술 발전에 기여할 수 있을 것"이라고 자신했다. 다만 일반 멀티모달보다 데이터 학습·훈련에 드는 시간이 상당해 구체적 출시 시기는 미정이다. 저작권 문제도 여전히 해결되지 않았다. 테크크런치는 "다수 월드 모델은 비디오 게임 영상 기반으로 훈련됐다"며 "이런 비디오가 허가 없이 사용되면 모델을 개발한 기업이 소송 대상이 될 수 있다"고 분석했다.

2025.01.07 09:41김미정

테슬라 사이버트럭, 美 전기차 보조금 대상 올라

미국 전기자동차 회사 테슬라의 '사이버트럭'을 새해 구매하는 소비자는 미국 정부로부터 보조금을 받을 수 있다. 2일(현지시간) 미국 블룸버그통신에 따르면 미국 에너지부와 환경보호청(EPA)은 전날 인플레이션감축법(IRA)에 따라 전기차 세액공제 혜택을 받을 18개 차종을 발표했다. 테슬라가 2023년 말 출시한 전기트럭 사이버트럭이 명단에 이름을 올렸다. 사이버트럭 소비자가 IRA 보조금을 받는 것은 올해가 처음이라고 블룸버그는 전했다. 테슬라 '모델3'·'모델X'·'모델Y'도 포함됐다. 현대자동차 '아이오닉5'·'아이오닉9', 기아 'EV6'·'EV9', 제네시스 'GV70' 전동화 모델도 보조금 대상이다. 현대차·기아 차량 역시 이번에 처음으로 보조금 지급 명단에 들었다. IRA에 따르면 배터리와 핵심 광물 원산지 요건을 충족하고 미국에서 생산된 전기차를 사는 소비자에게 많게는 7천500달러(약 1천50만원) 보조금을 세액공제로 준다. 지난해 22개이던 보조금 수혜 차종은 올해 4개 줄었다. 독일 폭스바겐, 미국 포드, 유럽 스텔란티스, 일본 닛산의 일부 전기차가 빠졌다. 블룸버그는 전기차 수요가 줄어든 데다 전기차에 들어가는 배터리 부품과 원자재의 미국 조달 요건이 강화돼 올해 보조금 수혜 차종이 줄었다고 설명했다. 보조금을 없애겠다고 선언한 도널드 트럼프 미국 대통령 당선인이 오는 20일 취임할 예정인 점도 이유로 꼽힌다.

2025.01.03 10:12유혜진

"오픈AI에 도전장?"…中 딥씨크, 초거대 AI 모델 'V3' 공개

중국 오픈소스 인공지능(AI) 스타트업 딥씨크가 초대형 거대언어모델(LLM) 'V3'를 공개하며 업계에 파장을 일으키고 있다. 29일 테크크런치 등 외신에 따르면 딥씨크가 최근 공개한 'V3'는 6천710억 개 매개변수를 갖춰 텍스트 기반 작업, 코딩, 번역, 에세이 작성 등 다양한 과제를 처리하며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 이 모델은 14.8조 개의 텍스트 토큰으로 학습됐으며 이를 통해 방대한 데이터에서 학습된 고도의 추론 능력을 보여준다. 그래픽처리장치(GPU) 사용량을 줄이며 550만 달러(한화 약 77억원)라는 비교적 낮은 비용으로 훈련된 점도 주목할 만하다. 딥씨크는 자체 벤치마크 결과 'V3'가 오픈AI의 'GPT-4'와 메타의 '라마 3.1' 모델을 뛰어넘었다고 주장했다. 특히 코딩 대회 플랫폼 '코드포스'와 '에이더 폴리글롯(Aider Polyglot)' 테스트에서 높은 점수를 기록하며 기술력을 입증했다. 그럼에도 불구하고 테크크런치 등 외신과 해외 유저들이 진행한 테스트에서 'V3'는 자신을 오픈AI의 'GPT-4'로 착각하는 등의 환각 문제를 보이며 논란을 일으켰다. 모델은 "나는 챗GPT입니다"라고 답하거나 오픈AI 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 사용법을 설명하는 등 잘못된 정보를 제공한 것으로 알려졌다. 또 챗GPT와 유사한 농담을 그대로 반복하는 등 콘텐츠 혼란의 징후도 드러나고 있다. 딥씨크는 이에 대해 명확한 해명을 내놓지 않고 있어 의혹이 커지고 있다. 이에 전문가들은 'V3'가 학습 데이터에 '챗GPT'의 출력을 포함했을 가능성을 지적하고 있다. 경쟁 모델의 출력을 무단으로 학습했을 경우 발생할 수 있는 문제라는 분석이다. 중국 내 규제 상황도 'V3'의 한계로 지적된다. 'V3'를 포함한 딥씨크 서비스는 천안문 사태와 같은 민감한 정치적 질문에 응답하지 않는데 이는 중국의 인터넷 규제 정책에 부합하기 위해 설계된 결과다. 샘 알트먼 오픈AI 대표는 최근 자신의 X 계정에 "이미 작동중인 것들을 복사하는 것은 쉽다"며 "새롭고 어려운 일을 하는 것이 진정한 도전"이라고 밝혔다. 이는 딥씨크 모델 출시에 대한 우회적 비판으로 풀이된다. 마이크 쿡 런던 킹스칼리지 연구원은 "경쟁 모델 출력을 학습하는 것은 모델 품질 저하와 현실 왜곡을 초래할 수 있다"며 "이는 복사본의 복사본을 만드는 것과 같다"고 우려했다.

2024.12.29 10:17조이환

"AI 추론 비용 낮추는 양자화, 모델 성능까지 떨어뜨려"

인공지능(AI) 모델 추론 비용을 낮추기 위해 활용되는 '양자화' 기술이 오히려 모델 성능을 떨어뜨릴 수 있다는 의견이 나왔다. 29일 업계에 따르면 AI 모델 효율성을 높이기 위해 사용되는 양자화가 한계에 직면했다는 지적이 이어지고 있다. AI 모델 추론과 훈련 비용 문제를 해결하기 위한 수단으로 평가받았지만, 오히려 모델 성능을 저하할 수 있다는 평가다. 최근 AI 복잡성과 훈련 데이터 규모가 늘면서 모델 추론·운영에 드는 비용이 기하급수적으로 늘고 있는 것으로 전해졌다. 업계에서는 AI 모델이 질문에 답하거나 결과를 생성하는 추론 과정에 드는 비용이 늘었다는 분위기다. 이를 해결하기 위한 수단으로 양자화 기술이 활용되기 시작했다. 양자화는 모델이 데이터를 처리할 때 사용하는 숫자 정밀도를 낮추는 기술이다. 이는 모델 추론·계산 과정을 기존보다 빠르게 처리할 수 있게 돕는다. 예를 들어 사람이 AI 챗봇에 "지금 몇 시입니까?"라고 물었을 때 챗봇이 "12시 0분 1초 4밀리초" 대신 "12시"라고 답한다. 챗봇에 탑재된 모델이 양자화 과정을 거쳤기 때문에 답변을 간략히 내놓을 수 있다. 모델은 해당 방식으로 복잡한 추론 과정과 데이터 처리에 드는 정밀도를 줄여 업무를 진행한다. 이를 통해 추론·훈련 비용뿐 아니라 전력 소비까지 줄일 수 있다. 학계에선 AI 양자화가 모델 성능 자체를 떨어뜨릴 수 있다는 지적이 이어지고 있다. 추론 과정서 생기는 정밀도를 줄이면 비용을 낮출 순 있지만 환각현상이 생기거나 복잡한 업무 자체를 처리할 수 없다는 이유에서다. 지난 4월 메타의 '라마3' 성능이 양자화를 거친 후 타사 모델보다 성능 저하를 크게 보인다는 연구 결과가 나오기도 했다. 최근 하버드대와 스탠퍼드대, 메사추세츠 공대, 데이터브릭스, 카네기멜런이 공동 연구한 논문에 따르면 모델 규모가 클수록 양자화로 인한 부정적 영향을 받을 확률이 높은 것으로 전해졌다. 특히 오랜 시간 많은 데이터를 학습한 모델일수록 양자화 과정을 거친 후 성능 저하를 보일 수 있다는 연구 결과다. 해당 연구 1 저자인 하버드대 타니시 쿠마르 수학과 학생은 "양자화를 통해 모델 정밀도를 계속 낮추면 모델 성능이 낮아질 수밖에 없다"며 "모델 추론 비용을 줄이기 위한 지나친 양자화는 장기적으로 문제가 될 수 있다"고 지적했다. 그러면서 "높은 품질 데이터를 선별적으로 사용하거나 저정밀도 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 새 AI 아키텍처가 필요한 시점"이라고 주장했다. 또 "기업이 대형 모델을 양자화하는 것보다 처음부터 소형 모델 개발하는 것이 이득일 수 있다"고 덧붙였다.

2024.12.29 10:15김미정

사이냅소프트, '사이냅 도큐애널라이저' LLM 도입 가속 지원

사이냅소프트(대표 전경헌)가 대규모언어모델(LLM) 도입 지원을 위해 문서분석 솔루션 '사이냅 도큐애널라이저'을 고도화 한다. 사이냅소프트는 사이냅 도큐애널라이저에 차트, 도형, 이미지, 수식 등 복잡한 문서 요소까지 아우르는 통합적인 분석 솔루션을 추가한다고 27일 밝혔다. 이번 업데이트는 문서 내 다양한 요소를 정확하게 분석하고, 사용 편의성을 대폭 향상시킨 것이 특징이다. 새롭게 추가된 이미지 추출 기능은 문서 내 포함된 이미지들을 별도의 파일로 추출할 수 있도록 한다. 기존에는 복잡한 과정을 거쳐야 했던 이미지 추출 작업이 단 몇 번의 클릭만으로 가능해졌다. 이 기능을 통해 연구자나 데이터 분석가는 차트나 수식이 포함된 이미지 정보를 보다 쉽게 활용할 수 있게 되어, 필요한 정보를 신속하게 확보하고 분석 시간을 단축할 수 있게 된다. 제목 및 캡션 인식 기능은 문서의 구조를 명확하게 파악할 수 있도록 돕는다. 이는 사용자가 문서의 맥락을 빠르게 이해하고 원하는 정보를 정확하게 찾는데 결정적인 역할을 한다. 페이지 내 읽기 순서 인식은 좌표 정보를 기반으로 더욱 정교해 졌으며 문단의 읽기 순서를 최적화하여, 문서를 더욱 효율적으로 탐색할 수 있도록 지원한다. REST API 기능 지원을 통해서는 개발자들이 도큐애널라이저의 기능들을 자체 애플리케이션에 통합하여 사용할 수 있다. 이를 통해 문서 분석을 자동화하고, 업무 효율성을 높일 수 있도록 지원할 전망이다. 이번 업데이트를 통해 사이냅소프트는 문서 분석을 넘어, 데이터 분석 및 LLM구축 연구 개발 분야에서 분석 품질을 향상시키는 강력한 솔루션으로서의 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대 중이다. 사이냅 도큐애널라이저는 타사 제품과 달리 PDF로 변환할 필요 없이 MS오피스 등 원본 파일을 바로 분석할 수 있어 시간과 노력을 절약할 수 있다는 특징이 있다. 원본 파일을 바로 분석할 경우 문서의 포맷과 구조를 유지하면서 분석할 수 있어 데이터의 의미를 보다 정확하게 이해할 수 있다. 또한 텍스트뿐 아니라, 이미지, 차트, 도형 등 다양한 요소를 동시에 분석할 수 있어 종합적인 인사이트를 얻을 수 있다. 전경헌 사이냅소프트의 대표는 "도큐애널라이저의 고도화된 기능은 이미 다수의 LLM 구축 및 지식 자산화 사업에 사용되고 있으며, 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성이 높아지고 있다. 앞으로도 고객들의 요구사항을 신속하게 개발에 반영하여, 도큐먼트 AI 전문기업으로서 입지를 더욱 강화하겠다"고 밝혔다.

2024.12.27 08:58남혁우

구글, 추론 전용 AI 공개…오픈AI 'o1' 시리즈와 경쟁

구글이 오픈AI 추론 모델과 경쟁할 새로운 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 구글은 20일 공식 블로그를 통해 추론 전용 AI 모델 '제미나이 2.0 플래시 사고 실험(Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental)'을 선보였다. 이 모델은 응답 속도와 출력 품질의 균형을 중시한 '제미나이 2.0 플래시(Gemini 2.0 Flash)'를 기반으로 추론 능력을 강화한 것이 특징이다. 이를 위해 프로그래밍, 물리학, 수학 등 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 '생각의 사슬(COT)' 추론 방식을 사용한다. 이 기술은 복잡한 작업을 간단한 하위 단계로 나눠 AI의 출력 품질을 높이는 방법으로, 2022년 구글 연구원들이 논문을 통해 소개한 바 있다. 구글의 제프 딘 수석 AI 과학자는 해당 모델이 문제를 추론하는 과정을 담은 데모 영상을 소셜 플랫폼 엑스(X)를 통해 공개했다. 당구공 4개에 쓰여진 숫자를 이용해 특정 값을 만들라는 논리 퍼즐을 받은 이 모델은 여러 접근 방식을 시도한 끝에 사진을 뒤집어야 한다는 결론에 도달하며 해답을 도출하는 데 성공했다. 이번 AI에 적용된 COT 방식은 오픈AI의 'o1' 시리즈에도 적용된 것으로 알려져 있다. 특히 'o1-프리뷰'는 미국 수학 올림피아드 예선에서 높은 성과를 달성한 바 있다. 구글은 제미나이 LLM 시리즈에 접근할 수 있는 서비스인 AI 스튜디오(AI Studio)를 통해 이 모델을 제공할 계획이다. 구글 수석 과학자인 제프 딘은 "해당 AI는 2.0 플래시의 속도와 성능을 기반으로, 생각을 활용한 추론을 강화하도록 훈련된 모델"이라며 "추론 시간이 늘어날수록 유망한 결과를 얻을 수 있다"고 언급했다.

2024.12.20 09:35남혁우

내년 IT 산업 트렌드, AI·지속가능성·엣지 컴퓨팅이 주도

디지털 전환의 가속화 속에서 아태지역 IT 산업의 주요 흐름이 구체화되고 있다. 거대언어모델(LLM), 지속가능성, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 기술이 산업 혁신의 중심에 설 전망이다. 16일 레노버에 따르면 내년 IT 산업을 주도할 8가지 주요 트렌드로 ▲LLM 수직화 ▲인공지능(AI) 에이전트의 초개별화 ▲사이버 보안 및 회복탄력성 ▲지속가능한 데이터센터 ▲AI 투자 심사 강화 ▲멀티 클라우드 유연화 ▲엣지 컴퓨팅 확대 ▲AI 전용 인프라 설계가 꼽히고 있다. LLM 수직화는 산업별 특성에 맞춰 AI 모델을 조정하는 기술로, 특정 산업에 적합한 데이터 분석과 의사결정 지원을 가능하게 한다. 이를 통해 업무 자동화는 물론, 산업별로 차별화된 데이터 기반 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다. 아태지역은 전 세계 제조업 부가가치의 절반 이상을 차지하는 중심지로, 이러한 기술 발전의 실질적인 시험대가 될 전망이다. AI 에이전트는 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 사용자와 실시간으로 상호작용하는 초개별화된 기능을 구현할 것으로 보인다. 이는 사용자의 개인 데이터를 기반으로 한 맞춤형 디지털 트윈을 통해 가능해진다. 디지털 트윈은 쇼핑, 번역, 여행 등 다양한 분야에서 사용자의 요구를 충족시키는 다수의 AI 에이전트로 구성돼 개인화된 서비스를 혁신적으로 제공할 수 있다. 사이버 보안의 중요성 역시 커지고 있다. 아태지역에서 데이터 유출 사고가 급증하며 기업에게 데이터 보호와 보안 인프라 강화가 시급한 과제로 떠올랐기 때문이다. 특히 생성형 AI와 같은 새로운 기술의 확산으로 데이터 양이 급증하면서 이를 안전하게 관리하고 보호하는 능력이 비즈니스 경쟁력을 결정짓는 요소로 자리잡고 있다. 데이터센터의 경우 지속가능성이 핵심 화두로 부상했다. 생성형 AI가 막대한 전력을 소비함에 따라 데이터센터는 친환경 운영과 에너지 효율을 반드시 고려해야 한다. 레노버는 액체 냉각 기술을 도입해 데이터센터의 에너지 소비를 최대 40% 절감하는 방안을 제시하며 지속가능성에 기여하고 있다. 멀티 클라우드와 엣지 컴퓨팅은 IT 산업에서 가장 주목받는 분야로 자리 잡았다. 기업들은 멀티 클라우드를 통해 특정 벤더에 종속되지 않으면서도 유연성과 확장성을 확보하려 하고 있다. 동시에 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성된 위치에서 처리함으로써 지연 시간을 줄이고 실시간 데이터 처리를 최적화한다. 이러한 조합은 특히 제조업, 통신, 공공 부문에서 빠르게 확대되고 있다. 수미르 바티아 레노버 아태지역 사장은 "역동적으로 변화하는 디지털 생태계 속에서 혁신을 선제적으로 수용해야만 성공할 수 있다"며 "IT 트렌드와 기술 발전을 지속적으로 탐색하는 것이 경쟁력을 유지하는 비결"이라고 강조했다.

2024.12.16 17:05조이환

KAIST, 변환 라벨없이 스스로 학습가능한 AI 모델 개발

KAIST 연구진이 변환라벨((transformational labels)없이 스스로 학습할 수 있는 새로운 시각 인공지능 모델(STL)을 개발했다고 13일 밝혔다. 컴퓨터 비전에서 주로 사용하는 자기지도 학습(self-supervised learning)은 데이터를 시각적으로 표현하는데 많이 사용하지만, 변환 전후의 이미지 표현을 동일하게 만들기 때문에 일부 시각적 세부사항을 놓칠 가능성이 있다 특히, 세부적인 특징이 필요한 작업에 한계가 있다. 이를 극복할 대안으로 변환 등변 학습(transformation-equivariant learning) 방법이 쓰이지만, 이는 명시적인 변환 레이블에 의존하는 경우가 많아 일반화 능력이 제한적이다. 연구진은 이에 이미지 간 변환 관계를 효과적으로 학습할 수 있는 AI모델인 STL(Self-supervised Transformation Learning) 프레임워크를 개발했다. 논문 제1저자인 유재명 연구생(전기 및 전자공학부 박사과정)은 "이미지 변환 전후의 특징을 비교해 변환 과정을 나타내는 '변환 표현'을 학습하는 방법으로 새로운 AI모델을 설계했다"며 "이를 통해 같은 변환이 다른 이미지에서도 동일하게 작용하도록 학습하며, 별도의 변환 라벨 없이도 복잡한 변환 방식을 이해하고 적용할 수 있다"고 설명했다. 유재명 연구생은 "기존 방법론들을 통해 학습한 모델이 이해할 수 없는 세부적인 특징까지도 학습할수 있다"며 "기존 방법 대비 최대 42% 우수한 성능을 나타냈다"고 부연 설명했다. 김준모 교수는 "이번에 개발한 STL은 복잡한 변환 패턴을 학습하고 이를 표현 공간에서 효과적으로 반영하는 능력을 통해 변환 민감 특징 학습의 새로운 가능성을 제시했다”고 말했다. 김 교수는 "라벨 없이도 변환 정보를 학습할 수 있는 이 기술이 향후 다양한 AI 응용 분야에서 핵심적인 역할을 할 것”으로 기대했다. 연구결과는 국제 학술대회 '신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2024'에서 이달 내 발표할 예정이다.

2024.12.13 22:57박희범

"AI 에이전트, 우리가 주도"…구글, 더 똑똑한 '제미나이 2.0'으로 승부수

구글이 멀티모달(복합 정보처리) 능력이 향상된 차세대 인공지능(AI) 모델을 앞세워 급성장하고 있는 'AI 에이전트(비서)' 시장 공략에 본격 나선다. 챗봇을 넘어 사용자 대신 행동까지 수행하는 'AI 에이전트'가 AI 시대의 새로운 트렌드로 자리 잡으면서 글로벌 빅테크들의 기술 경쟁도 한층 강화된 모습이다. 12일 블룸버그통신 등에 따르면 구글은 지난 11일(현지 시간) '제미나이 2.0'을 새롭게 출시했다. 구글의 새 AI 모델 출시는 올해 2월 '제미나이 1.5'를 내놓은 지 약 10개월 만이다. 자체 개발한 6세대 칩(TPU)인 '트릴리움(Trillium)'을 기반으로 구축된 '제미나이 2.0'은 구글이 지금까지 선보인 AI 모델 중 가장 뛰어난 성능을 가진 것으로 평가됐다. 텍스트는 물론 이미지와 동영상 기능을 갖춘 멀티모달 기능도 전작 대비 한층 더 개선된 것으로 나타났다. 주요 벤치마크에선 '제미나이1.5 프로'에 비해 속도가 2배 빠른 것으로 평가됐다. 구글은 이날부터 '제미나이2.0 플래시'를 개발자를 위한 플랫폼인 '구글 AI 스튜디오'와 기업용 플랫폼인 '버텍스 AI'에서 실험 모델로 제공한다. 이 중 '플래시' 모델은 울트라, 프로, 나노 등 매개변수 크기에 따른 제미나이 제품군 가운데 프로 모델을 경량화한 모델로, 지난 1.5 버전부터 선보였다. 구글은 '제미나이 2.0'의 고급 추론 기능을 10억 명이 이용하는 AI 검색 서비스 'AI 오버뷰'에도 적용할 예정이다. 수학 방정식이나 멀티모달 질문 및 코딩 등 더 복잡한 질문도 처리할 수 있도록 할 계획이다. 또 구글 검색을 시작으로 전 제품에 빠르게 '제미나이 2.0'을 적용될 계획이다. 순다 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 "(이번 일로) 범용 어시스턴트라는 우리의 비전에 더 가까이 다가갈 수 있게 됐다"고 말했다. 구글은 '제미나이 2.0'을 기반으로 한 새로운 AI 에이전트도 이날 함께 선보였다. 실험 단계인 '프로젝트 마리너'는 '제미나이 2.0'을 탑재해 브라우저 화면을 이해하고 추론하는 등 복잡한 작업을 지원한다. 개발자를 위한 AI 에이전트 '줄스'는 코딩 작업을 도와준다. 지난 5월 선보인 '프로젝트 아스트라'에도 '제미나이 2.0'이 탑재됐다. 이에 따라 이용자와의 대화가 더욱 자연스러워지고 응답 속도가 빠르며 최대 10분간 대화 내용을 기억하는 등 기억력도 강화됐다. 또 다국어로 대화하는 것뿐 아니라 구글 검색과 구글 렌즈, 구글 맵스 등 다양한 기능도 활용할 수 있게 됐다. 구글은 제미나이 애플리케이션뿐 아니라 안경 형태의 폼팩터에서도 프로젝트 아스트라를 구현할 예정이다. 데미스 허사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)는 "'제미나이 2.0'은 다양한 기능 조합, 더욱 자연스러운 상호작용, 빠른 응답 속도, 복잡한 작업 처리 능력을 통해 완전히 새로운 차원의 에이전트형 기반 경험을 제공한다"며 "아직 항상 정확하지는 않고 작업을 완료하는 속도가 느리지만 시간이 지나며 빠르게 개선될 것"이라고 설명했다. 구글은 이날 '제미나이 2.0'을 장착해 복잡한 연구 보고서 작성을 도와주는 AI 어시스턴트 '딥 리서치'도 함께 공개했다. AI를 활용해 복잡한 주제를 탐구한 뒤 결과를 이해하기 쉬운 보고서로 제공하는 것이 특징이다. '딥 리서치'는 유료 구독제인 제미나이 어드밴스드를 통해 이용할 수 있다. 이번 일로 주요 글로벌 빅테크들의 AI 에이전트 경쟁은 한층 더 치열해질 것으로 보인다. 현재 AI 에이전트 개발에 두각을 나타내는 곳은 마이크로소프트(MS)로, 오픈AI와 손잡고 AI 비서 '코파일럿'을 공개한 데 이어 올해 11월에는 연례 행사인 '이그나이트 2024'를 통해 '자율형 AI 에이전트' 기술력을 뽐냈다. 아마존 역시 이달 초 개최한 'AWS 리인벤트 2024'에서 새로운 에이전트 기능을 선보여 눈길을 끌었다. 올해 공개한 기업용 AI 에이전트인 '아마존 Q 비즈니스'에 워크 플로우 자동화 기능을 추가한 것으로, 기업들이 사내 업무를 자동화 할 수 있게 만들었다. 이 외에 새 대규모언어모델(LLM) '노바'뿐 아니라 '노바 스피치 투 스피치 모델'과 '애니 투 애니 모델' 등 멀티모달 모델도 공개했다. 앤트로픽이 만든 AI 에이전트 기능 '컴퓨터 유즈'도 업계의 주목을 받고 있다. 이는 앤트로픽의 최신 AI 모델인 '클로드 3.5 소네트'를 기반으로 작동하는 AI 에이전트로, 키보드와 마우스 입력 등을 조작할 때 '인간처럼' 스스로 수행한다. '챗GPT' 등으로 AI 시장을 주도하고 있는 오픈AI도 코드명 '오퍼레이트'로 알려진 AI 에이전트 출시를 준비 중이다. 세라 프라이어 오픈AI 최고재무책임자(CFO)는 최근 파이낸셜타임스(FT)와의 인터뷰에서 "정보 수집과 예약, 상품 구매 등을 웹에서 실행하는 챗봇 비서 같은 'AI 에이전트'의 출시가 내년의 핵심 초점"이라며 "사람들의 일상을 돕는 매우 성공적인 에이전트가 배치되는 것을 보게 될 것"이라고 밝혔다. 이처럼 빅테크들이 AI 에이전트 시장에 경쟁적으로 나온 것은 성장성이 높아서다. 글로벌 시장조사기관 그랜드뷰리서치에 따르면 지난해 AI 에이전트 시장 규모는 약 58억2천만 달러로, 2030년까지 연평균 42.8% 성장할 것으로 전망된다. 2030년 시장 규모는 약 705억3천만 달러(약 100조원)로 전망된다. 하지만 해외 빅테크들과 달리 국내 업체들의 대응은 다소 더디다. 네이버, 카카오는 아직 본격적으로 서비스를 선보이지 못하고 있고, 통신사들이 운영하는 AI 에이전트는 부가 서비스 수준에 그치고 있다는 평가다. 업계 관계자는 "글로벌 빅테크들에 비해 국내 업체들의 움직임이 더디면서 AI 에이전트 시장에서 기술 격차가 더 벌어질 것으로 보인다"며 "빅테크들은 자체 LLM을 기반으로 다양한 AI 서비스 출시와 함께 수익화에 나서고 있지만, 국내 업체들은 갈수록 입지가 줄어드는 분위기"라고 말했다.

2024.12.12 10:03장유미

원자력연, 챗 GPT에 도전장…원자력 특화 거대언어모델 '아토믹GPT' 공개

한국원자력연구원은 세계 최초로 원자력 분야에 특화된 인공지능 거대언어모델 '아토믹 GPT(AtomicGPT)'를 2가지 버전으로 개발했다고 11일 밝혔다. 이 모델은 전세계 언어모델이 공유되는 허깅페이스(Huggingface)에 온라인으로 공개됐다. 이번 개발에는 원자력연 디지털원자로·AI연구센터 인공지능응용연구실 유용균 실장과 염승돈 UST 석사과정 학생, 서울과학기술대학교 멀티모달자연어처리 연구실의 임경태 교수와 최창수 석사과정 학생이 참여했다. 원자력연은 80억 개, 700억 개 파라미터 규모를 갖는 두 가지 버전의 아토믹GPT를 개발했다. 파라미터는 생성형 AI가 정보를 학습하고 기억하는 시냅스 역할을 하는데, 그 규모가 커질수록 답변의 수준이 높아진다. 작은 규모 버전은 빠르고 가볍게 사용하기 위해, 큰 규모는 어려운 질의 응답을 위해 사용한다. 연구진은 아토믹GPT를 원자력 분야에 최적화하기 위해 대량의 일반 지식과 원자력 분야 공개 논문, 사전, 규정집, 보고서 등을 학습데이터로 사용했다. 특히, 10년 이상 원자력 연구개발을 담당해 온 전문가들이 어휘와 지시문을 가공했다. 연구진은 연구원이 자체 개발한 성능 검사기준인 '원자력 분야 평가 기준(AtomBench)'에서 메타의 라마3.1(Llama3.1), 알리바바의 큐원2.5(Qwen2.5) 등 글로벌 기업의 언어모델보다 5~24% 이상 답변의 정확도가 높은 성능을 보이는 것을 확인했다. 원자력 분야는 일상에서 흔히 사용하지 않거나 다른 뜻으로 사용되는 전문용어가 많아 일반적인 ChatGPT를 활용한 검색은 한계가 있다. 원자력연은 현재 아토믹GPT를 문서 업무 활용에 그치지 않고, 원전 시뮬레이터를 제어하는 '원자로 AI 운전원'에 적용하는 연구를 수행 중이다. 인공지능응용연구실 유용균 실장은 “원자력계의 산학연이 거대인공지능 연구에 협력할 수 있는 틀을 마련하고자 한다"며 "궁극적으로 원자력 발전소를 보다 안전하고 효율적으로 운영하는 인공지능 에이전트를 개발하는 것이 목표"라고 말했다.

2024.12.11 16:09박희범

"윈도처럼 복잡한 AI, 만들기 보다 도입이 유리"

"AI 모델 개발에는 막대한 데이터와 고성능 컴퓨팅 자원이 필요하며, 이는 많은 기업에 현실적으로 큰 부담이 된다. 이는 기업에서 윈도나 리눅스 등 운영체제(OS)를 직접 만들어 사용하는 것과 유사하다." 발전 속도가 날로 빨라지는 AI를 중심으로 기업 경영과 비즈니스 혁신이 이뤄지고 있다. AI를 효과적으로 활용하지 못하는 기업은 가속화되는 변화를 따라잡기 어려워지는 추세다. 베스핀글로벌은 이런 상황에 대처하기 위해 양질의 상용AI를 활용해 빠르게 시스템을 구축하고 기업은 비즈니스와 장점에 집중할 것을 권하고 있다. 11일 만난 베스핀글로벌의 박기철 헬프나우AI 실장은 이와 같이 말하며 급변하는 AI시대 기업들이 갖춰야 할 AI전략을 제시했다. 박 실장은 AI 기술의 발전 속도가 가속화됨에 따라 기업 내에서 대규모 언어모델(LLM) 등 AI 서비스를 개발하기에는 시간과 자원의 제약이 크다고 지적했다. 특히 천문학적인 단위의 비용과 대규모 전문 인력을 투자하는 상용AI나 오픈소스AI와 비교해 성능이나 개발 속도 면에서 차이가 발생할 수밖에 없다는 설명이다. 그는 "오픈AI나 메타의 경우 AI 개발을 위해 막대한 인력과 고성능 컴퓨팅 자원을 투자하고 있다"며 "이런 방식을 일반 기업에서 그대로 따라하는 것은 현실적으로 한계가 있다"고 설명했다. 이어 "이는 기업에서 윈도나 리눅스 등 운영체제(OS)를 직접 만들어 사용하는 것과 비슷하다"며 "그보다는 이미 검증된 AI와 서비스를 활용하고 기업은 보유한 데이터와 비즈니스에 집중하는 것이 중요하다"고 말했다. GPT나 라마 등 기성 AI는 개발 과정을 최소화해 도입할 수 있는 만큼 초기 투자 비용과 리소스를 줄일 수 있으며, 각 개발사에서 지속적으로 모델을 업데이트하는 만큼 자동으로 최신 기술을 선점할 수 있다. 더불어 박 실장은 상용AI를 기업에 더욱 최적화해 사용할 수 있는 방안으로 헬프나우AI를 활용할 것을 제시했다. 헬프나우AI는 복잡한 코딩이나 프로그램 작업 없이 기업 데이터와 AI를 연계해 맞춤형 AI 서비스를 구축할 수 있도록 지원하는 AI플랫폼이다. AI 에이전트를 통해 반복적인 업무를 자동화하고, 내부 검색 시스템을 고도화하며, 고객 지원 서비스를 혁신적으로 개선할 수 있도록 돕는다. 오픈AI의 GPT-4, 구글의 PaLM2를 비롯해 구글 다이얼로그플로우, 아마존웹서비스(AWS) 렉스, IBM 왓슨 등 다양한 AI를 지원한다. 공공, 통신, 모빌리티, 물류, 제조, 교육 등 다양한 산업 분야에 특화된 AI서비스 환경을 제공한다. 노코드 기반의 인터페이스로 기존 6개월 이상 소요되던 개발 기간을 1개월 내외로 단축하며, 비용도 50% 이상 절감할 수 있다. 이런 장점을 바탕으로 현재 한국공항공사의 김포국제공항 AI챗봇 시범서비스, 매년 대규모로 변경되는 제도·규정을 민원상담사에게 알려주는 한 공공기관의 대내 상담서비스 등에 적용됐다. 한 제조사는 헬프나우AI를 활용해 전사적자원관리(ERP)와 연동한 음성 인식 기반 주문 처리 시스템을 구축했다. 이를 통해 제조 과정에 필요한 자재 주문을 자동화해 주문 처리 시간을 50% 단축하고 인적 오류가 감소하는 성과를 거뒀다. 울산교육청은 헬프나우AI를 기반으로 생성형 AI 기반 개인화 교육 지원 시스템을 구축했다. AI가 학생들의 질문 수준과 학습 이해도에 따라 맞춤형 응답을 제공하는 등 각 학생에 최적화된 교육 서비스를 제공할 수 있었다. 다른 지방자치단체는 민원 처리 시스템에 AI 검색 기능을 추가해 민원 등 업무 처리 시간을 기존 대비 30% 단축시키는 성과를 기록했다. 박기철 실장은 급변하는 AI 시대에 기업이 적응하기 위해서는 AI 기술을 빠르게 도입해 실질적인 비즈니스 성과를 도출하는 것이 중요하다며, 이를 위해서는 상용AI에 기업 데이터를 연동해 맞춤형 AI환경을 구축하는 것이 가장 유리하다고 강조했다. 그는 "기업에서 AI를 개발하고 운영하기 위해서는 그만큼 막대한 투자비용이 지출되고 도입까지의 기간도 늘어질 수밖에 없다"며 "AI 도입과 운영은 우리가 담당할 테니 각 기업은 그동안 축적한 데이터와 노하우를 AI와 연계해 비즈니스에 활용하기만 하면 된다"고 말했다. 이어 "이제 AI는 단순히 기술 트렌드가 아닌 모든 기업이 필수적으로 사용하는 도구로 발전하고 있다"며 "베스핀글로벌은 기업들이 AI를 고민 없이 효율적으로 활용할 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 강조했다.

2024.12.11 16:06남혁우

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