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[현장] 범용이냐 특화냐…국방 AI 개발 전략 놓고 업계 '격론'

국방 인공지능(AI) 혁신을 위한 개발 방향을 두고 업계 안팎의 시각이 엇갈렸다. 범용 AI가 일정 수준 이상 고도화되면 국방 특화 모델의 필요성이 줄어든다는 주장과 미국 대비 자원이 제한적인 한국은 특화 전략으로 성능 격차를 메워야 한다는 의견이 맞서면서다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 '26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 이날 종합토론에는 발제를 맡은 유경범 네이버클라우드 국방AX 총괄, 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더, 김일환 삼성SDS 국방사업그룹장, 김성훈 업스테이지 공동창업자 겸 대표를 비롯해 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 전준범 국방부 국방인공지능기획관, 하윤철 한화시스템 상무, 최용환 LIG D&A 기술위원 등이 참석했다. "초지능 시대엔 특화보다 범용 AI가 중요" 김성훈 대표는 범용 AI가 국방 분야를 별도로 학습하지 않아도 전장에서 충분한 성능을 낼 수 있느냐는 질문에 "초지능은 그런 차원의 문제가 아니다"라고 답했다. 김 대표는 "초지능이 지금보다 한두 단계 더 고도화되면 지금 우리가 고민하는 특화 전략이나 개발 방식은 중요성이 크게 낮아질 수 있다"며 "모델에 명시적으로 학습시키지 않은 능력이 학습 과정에서 자연스럽게 나타나는 사례를 여러 차례 확인했다"고 말했다. 최용환 기술위원도 국내 방산 데이터만으로 경쟁력 있는 파운데이션 모델을 만드는 것은 현실적으로 어렵다고 봤다. 최 위원은 "국내 방산 데이터를 모두 모아도 경쟁력 있는 모델을 만들기는 어렵고 오히려 모델 성능을 왜곡할 가능성이 있다"며 "방산 기업은 성능이 검증된 범용 모델에 검색증강생성(RAG)과 온톨로지 데이터베이스(DB)를 결합해 응답 정확도를 높이는 역할을 해야 한다"고 말했다. 이어 "통신과 전력 공급이 불안정한 전장에서는 대형 모델로 학습한 소형 모델을 엣지 기기에 탑재하는 방식이 현실적인 해법"이라고 덧붙였다. "미국 같은 규모 AI는 불가능…특화로 격차 메워야" 김일환 그룹장은 범용 모델이 AI의 '기초 체력'이라면서도 한국의 국방 예산과 자원으로는 미국과 같은 규모의 AI를 구축하기 어렵다고 진단했다. 김 그룹장은 "미국과 동일한 규모의 AI를 갖기는 어려운 만큼 부족한 부분은 특화 모델로 보완해 성능 격차를 줄이고 신뢰성도 높일 수 있다"고 말했다. 유정상 리더는 데이터가 제한적인 국방 분야에서도 도메인을 이해하는 소형 모델만으로 충분한 성과를 낼 수 있다고 설명했다. 교범 등 기존 자료를 활용해 질의응답(QA) 데이터셋을 구축하면 효과적인 특화 모델을 만들 수 있다는 이유에서다. 유 리더는 "국민연금공단 내부 폐쇄망 자료를 활용해 구축한 320억(32B) 파라미터 모델이 오픈AI의 GPT와 구글의 젬마 등 더 큰 해외 모델보다 우수한 질의응답 성능을 보인 사례도 있었다"고 말했다. 유경범 총괄은 대형 모델을 처음부터 자체 개발하기에는 비용 부담이 지나치게 크다고 지적했다. 유 총괄은 "그래픽처리장치(GPU) 1만장을 기준으로 알려진 학습 비용에 하드웨어와 운영 비용까지 더하면 실제 투입 비용은 두 배 수준까지 늘어난다"며 "장기적인 청사진은 필요하지만 육군의 지휘·판단 등 특정 영역부터 실증하고 단계적으로 확대하는 접근이 효율적"이라고 말했다. 국방부 "자체 개발보다 민간 모델 활용…인프라·플랫폼 집중" 국방부는 현재 정부 차원에서 프롬 스크래치(From Scratch·처음부터 자체 개발) 방식의 접근법 대신 민간 기업이 개발한 모델을 활용하는 방향을 검토하고 있다. 전준범 기획관은 "대규모 GPU와 데이터, 비용이 필요한 만큼 민간 거대언어모델(LLM)을 도입하고 파인튜닝과 RAG 등을 통해 국방 환경에 맞게 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 데이터센터 등 하드웨어 인프라와 소프트웨어 플랫폼 표준화에 집중할 계획"이라고 말했다. 이어 "소프트웨어 AI 플랫폼 사업을 통해 '한국의 팔란티어'를 육성하는 것이 목표"라고 덧붙였다. 하윤철 상무는 범용인공지능(AGI)급 파운데이션 모델 개발은 개별 과제가 아닌 국가 차원의 대형 사업으로 추진해야 한다고 강조했다. 하 상무는 "AGI급 파운데이션 모델을 만들려면 여러 과제로 나눠 추진할 것이 아니라 큰 그림 아래 예산을 집중하는 사업이 필요하다"며 "이 같은 방향이 정해져야 국방 AI 예산 확대 논의에도 힘이 실릴 것"이라고 말했다.

2026.07.15 17:43이나연 기자

대기업들 엔비디아와 밀착 행보…조준희 회장 "국산 AI·SW 생태계도 함께 키워야"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한을 계기로 국내 주요 그룹들이 엔비디아와 인공지능(AI) 협력 확대에 속도를 내는 가운데 국내 AI·소프트웨어(SW) 업계에서 공개적인 경고음이 나왔다. 그래픽처리장치(GPU)를 장악한 엔비디아가 피지컬 AI 핵심 영역인 로보틱스 파운데이션 모델과 월드모델까지 영향력을 넓히는 상황을 방치해선 안 된다고 봐서다. 9일 업계에 따르면 조준희 한국인공지능소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 전날 자신의 페이스북에 최근 젠슨 황 CEO 방한을 둘러싼 국내 AI 산업 흐름에 대한 입장을 밝혔다. 조 회장은 "산업회장으로서 작금의 이벤트에 꼭 짚고 싶은 말씀을 드리고 싶다"며 "GPU의 지배 사업자에 의해 피지컬 AI의 핵심인 로보틱스 파운데이션 모델, 월드모델까지의 종속은 반드시 막아야 된다"고 강조했다. 이어 "고대역폭메모리(HBM) 구매를 무기로 GPU 사업자에게 억지춘향이 되지 말아야 한다"며 "역설로 HBM 독점 사업자 중심으로 판을 바꿔야 된다"고 덧붙였다. 이 같은 발언은 황 CEO 방한 기간 동안 국내 주요 대기업들이 엔비디아와 협력 확대에 잇따라 나선 가운데 나왔다는 점에서 주목받고 있다. 황 CEO는 지난 5일부터 3박 4일간 SK, 현대차, LG, 네이버, 삼성전자 등 국내 주요 기업과 만나 반도체, 로봇, 데이터센터, AI팩토리 등 분야에서 협력 방안을 논의했다. 이번 방한에선 국내 주요 그룹 총수와 최고경영진이 직접 황 CEO를 맞이하는 장면도 이어졌다. 특히 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대차그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 네이버 경영진, 삼성전자 반도체 경영진 등은 황 CEO와 회동하며 AI 협력 의지를 드러냈다. 국내 대표 기업들이 AI 전략의 핵심 파트너로 엔비디아를 전면에 세운 것이다. 업계에선 이 같은 흐름이 한국 AI 산업의 엔비디아 의존도를 높일 수 있다고 봤다. 또 엔비디아와의 협력은 글로벌 AI 생태계 진입을 위한 주요 통로로 꼽히지만, 국내 주요 기업들이 일제히 엔비디아와 접점을 넓히는 과정에서 AI 산업 주도권이 해외 플랫폼 기업 중심으로 기울 것으로 우려했다. 엔비디아의 최근 움직임도 심상치 않다. 엔비디아는 GPU 시장 지배력을 기반으로 로봇, 자율주행, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 영역까지 보폭을 넓히고 있다. 피지컬 AI는 현실 세계의 물리 환경을 인식하고 예측하는 기술이 핵심으로, 로보틱스 파운데이션 모델과 월드모델이 차세대 산업용 AI 플랫폼의 기반으로 꼽힌다. 이에 GPU뿐 아니라 AI 모델, 개발도구, 시뮬레이션, 데이터 파이프라인까지 엔비디아 생태계에 묶일 경우 국내 기업의 기술 선택권과 협상력은 약화될 수 있을 것이란 분석도 제기됐다. AI 인프라 구축 과정에서 엔비디아와 협력하더라도 핵심 모델과 SW 영역까지 특정 사업자 중심으로 굳어지면 국내 AI·SW 기업의 성장 공간이 줄어들 수 있다고 봐서다. 하드웨어 비용 상승이 국내 SW 기업에 부담으로 전가되고 있다는 점도 업계 불만을 키우고 있다. 실제 HBM, GPU, AI 서버 등 AI 인프라 비용이 빠르게 오르는 반면, 기업과 공공 고객의 IT 예산은 제한적인 상황이다. 이 때문에 늘어난 장비 비용을 맞추기 위해 SW 개발비, 라이선스비, 유지보수비가 줄어드는 사례가 점차 증가하는 추세다. 이 같은 분위기 탓에 국내 SW 업계는 대기업의 엔비디아 협력 확대가 국내 생태계 강화로 이어져야 한다고 주장했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM을 앞세워 엔비디아 공급망의 핵심 축으로 부상한 만큼, 이를 단순 부품 공급 관계에 그치게 해서는 안 된다고 봤다. 업계 관계자는 "국내 기업들이 HBM과 제조 역량을 앞세워 엔비디아 공급망의 핵심 파트너로 올라선 상황"이라며 "앞으로는 GPU 구매와 플랫폼 활용에 끌려가는 방식이 아니라 국내 AI·SW 기업까지 포함한 협력 구조를 만들어야 한다"고 강조했다. 또 업계에선 대기업의 AI 투자가 하드웨어 확보 경쟁에 집중될수록 국내 SW 기업의 설 자리가 줄어들 수 있다고 주장했다. HBM, GPU, AI 서버 가격 상승으로 전체 IT 투자비 중 장비 비용 비중이 커지는 상황에서 고객사들이 총 예산을 늘리지 않으면 SW 개발비와 라이선스비가 먼저 조정 대상이 될 수밖에 없다는 이유에서다. 업계 관계자는 "대기업이 엔비디아와 협력을 확대하는 과정에서 국산 AI·SW 생태계를 함께 키우는 역할도 맡아야 한다"며 "글로벌 AI 인프라 기업과의 협력은 필요하지만, 국내 기업들이 엔비디아 생태계 편입을 경쟁하는 모습만 반복될 경우 한국 AI 산업의 협상력과 자생력이 함께 약화될 수 있다"고 밝혔다. 또 다른 관계자는 "엔비디아와 협력하는 것은 필요하지만 대기업 총수들까지 나서 엔비디아 생태계 편입을 경쟁하는 듯한 모습은 국내 AI 산업의 주도권을 약화시킬 수 있다"며 "AI 3강을 말하려면 GPU 확보뿐 아니라 국내 모델, SW, 서비스 기업이 함께 수익을 낼 수 있는 구조부터 만들어야 한다"고 말했다.

2026.06.09 08:36장유미 기자

젠슨 황 방한에 들뜬 AI 업계…"엔비디아 생태계 종속 경계해야"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한이 국내 인공지능(AI) 업계에 기대와 우려를 동시에 키우고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 확대 논의 등 AI 협력이 추가로 이뤄질 수 있다는 시각이 나오지만, 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 지적이 공존하고 있다. 5일 IT 업계에 따르면 젠슨 황 CEO는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관을 만나 GPU 공급을 비롯한 AI 협력 방안을 논의할 것으로 전해졌다. 업계에선 이번 논의가 정부의 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업과 맞물려 차세대 GPU '베라루빈' 확보 시기를 앞당길 수 있다는 기대감을 드러냈다. 그동안 업계에서는 연내 베라루빈을 국내에 들여오기 쉽지 않을 것이란 관측이 이어졌다. 일각에선 젠슨 황 CEO와 배경훈 부총리 면담을 단순히 AI 협상으로만 봐서는 안 된다는 지적이 나온다. 특히 GPU 공급 확대는 한국 AI 인프라 구축에 필요한 과제지만, 엔비디아와 협력 범위가 넓어질수록 특정 기업 의존도가 커질 수 있다는 우려가 이어지고 있다. 실제 GPU 공급 확대가 이뤄져도 엔비디아가 전략적 반대급부를 요구할 가능성이 있다는 관측이 제기됐다. 한 국내 AI 업계 관계자는 "젠슨 황 CEO와 배 부총리 면담을 계기로 GPU 공급 문제는 어느 정도 해결될 가능성 있지만, 엔비디아가 이를 그냥 주는 것은 아닐 것”이라고 내다봤다. 또 다른 업계 관계자는 엔비디아가 GPU 공급을 앞세워 국내 기업과 월드 모델 '코스모스'·디지털 트윈 '옴니버스' 협력까지 넓힐 경우 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 우려를 제기했다. 그는 "엔비디아의 월드 모델과 디지털 트윈 시스템에는 제조 데이터가 충분하지 않다"며 "한국 반도체, 자동차, 조선 기업이 엔비디아에게 중요한 자산이 되는 이유"라고 말했다. 그동안 거대언어모델(LLM)은 인터넷 데이터 기반으로 개발됐다. 반면 월드 모델, 디지털 트윈, 피지컬 AI 모델 등은 현장에서 축적된 제조 데이터가 필수다. 이에 엔비디아가 '제조 강국'으로 불리는 한국 내 기업과 협력을 넓히려는 배경에도 이같은 데이터 수요가 있다는 분석이 꾸준히 나왔다. 문제는 GPU 공급과 모델 협력이 동시에 추진될 경우다. 국내 기업이 엔비디아 GPU를 도입하는 데 그치지 않고, 엔비디아 월드 모델과 디지털 트윈 생태계까지 활용하게 되면 AI 인프라뿐 아니라 모델과 플랫폼 운영에서도 엔비디아 의존도가 장기적으로 높아질 수 있다. 업계 관계자는 "제조 데이터가 직접 외부로 이전되지 않더라도 쟁점은 남는다"며 "기업이 엔비디아 모델을 활용해 학습이나 포스트트레이닝을 진행할 경우 그 결과물인 가중치 소유권과 활용권을 어떻게 정리할지도 이슈일 것"이라고 예측했다. 이어 "물론 해당 모델이 오픈소스 AI 모델 형태라 하더라도 나중에 어떻게 될지 모르는 실정"이라고 덧붙였다. "HBM 협력, 단순 납품 역할 넘어서야…NPU 투자 늘려야" AI 업계에선 국내 기업이 엔비디아와 추진하는 고대역폭메모리(HBM) 협력도 단순 납품 구조에 머물러서는 안 된다고 지적했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아에 HBM을 공급하기만 하면 한국은 AI 반도체 생태계에서 부품 공급자 지위에 그친다는 우려 목소리다. 한 관련 업계 관계자는 "국내 기업과 엔비디아 협력은 앞으로 HBF까지 이어질 수 있다"며 "중요한 것은 우리가 단순 공급자로 격하되지 않는 것"이라고 말했다. 이어 "차세대 시스템 설계 단계부터 삼성전자·SK하이닉스가 엔비디아와 함께 들어가는 구조가 돼야 할 것"이라고 덧붙였다. 정부의 GPU 중심 전략이 국내 신경망처리장치(NPU) 산업을 위축시킬 수 있다는 우려도 나오고 있다. 정부와 시장의 관심이 GPU 확보에만 집중되면 퓨리오사AI와 리벨리온 등 국내 NPU 기업이 성장할 수 있는 수요 기반이 약해질 수 있다는 것이다. 최근 에이전틱 AI 시대로 접어들면서 NPU 중요성이 커지고 있다. 앞으로는 거대 모델을 새로 학습시키는 일뿐 아니라 이미 학습된 모델을 기업 업무에 맞게 빠르고 효율적으로 실행하는 추론 단계가 더 중요해질 수 있다는 예측도 나오고 있다. 특히 AI 에이전트는 개인 PC나 기업 클라우드에 있는 데이터를 참고해 업무를 처리한다. 이 과정에서 대규모 학습용 GPU뿐 아니라, 낮은 전력으로 추론을 처리할 수 있는 NPU의 역할이 커질 수 있다는 전문가 의견도 이어지고 있다. 업계 관계자는 "지금 정부는 NPU를 억지로라도 육성해야 한다"며 "당장 투자자본수익률(ROI)이 완벽하지 않더라도 공공 수요를 통해 써줘야 한다”고 말했다. 이어 "정부가 이번 젠슨 황 CEO와의 만남에서 무엇을 얻고, 어떤 조건을 확보할 수 있는지 관건일 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.05 19:02김미정 기자

[AI는 지금] 정부 '2030 피지컬 AI 1위' 정조준…NC AI, 삼성 등 대기업과 판 키운다

피지컬 인공지능(AI)이 차세대 산업 경쟁의 핵심으로 부상하는 가운데 정부의 '2030년 글로벌 1위' 전략 아래 NC AI를 중심으로 국내 대기업과 기술 기업들이 한데 뭉쳤다. 제조·물류·로봇·서비스 현장에 바로 적용 가능한 실전형 AI를 앞세워 한국형 소버린 AI 생태계 구축에 나선다는 구상이다. NC AI는 정보통신기획평가원이 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 과제에 참여해 피지컬 AI 구현을 위한 국가대표급 기업들을 모은 'K-피지컬 AI 얼라이언스' 컨소시엄을 11일 공개했다. 이번 컨소시엄에는 NC AI를 비롯해 로보틱스, 시뮬레이션, 데이터, AI 모델 분야의 핵심 기업과 대학, 정부출연연 등 15개 공동 연구기관이 참여한다. 여기에 삼성, 롯데, 포스코, 한화 등 대기업과 스타트업, 호남·대경·동남·전북 등 주요 4대 권역 지방자치단체를 포함한 38개 수요기관이 가세했다. 기술 개발부터 실증, 산업 현장 적용까지 전 주기를 아우르는 총 53개 기관 규모의 연합체다. 컨소시엄의 핵심 목표는 기존 생성형 AI의 한계로 지적돼 온 '물리적 환각' 문제를 극복하고, 로봇과 AI가 현실 세계의 물리 법칙을 이해해 스스로 행동할 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 '월드 파운데이션 모델(WFM)'과 '로보틱스 파운데이션 모델(RFM)'을 개발하고 실제 산업 현장에서 검증까지 병행한다. 글로벌 시장에서도 피지컬 AI는 생성형 AI 이후를 잇는 차세대 패권 기술로 꼽힌다. 미국 투자은행 모건스탠리는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 연평균 63% 성장해 2035년 약 380억 달러(약 54조원) 규모에 이를 것으로 전망했다. 제조·물류를 넘어 서비스와 가정용 시장까지 확산될 가능성이 크다는 분석이다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자를 이어가고 있다. 다만 글로벌 빅테크조차 실제 고도화된 제조 현장에서 생성되는 현실 물리 데이터 확보에는 구조적 한계를 안고 있다는 평가가 나온다. 반면 한국은 반도체·배터리·조선·자동차 등 첨단 제조업 기반과 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 동시에 갖춘 국가로 주목받고 있다. 정부가 피지컬 AI에 힘을 싣는 이유도 이 때문이다. 과학기술정보통신부와 IITP는 피지컬 AI와 월드 모델을 단순 생성 기술이 아닌 산업을 제어하는 차세대 AI 운영체제로 규정하고 있다. 해외 AI 플랫폼 의존을 낮추고 국내 산업 데이터를 기반으로 학습한 한국형 소버린 AI 확보가 목표다. 정부는 2030년을 목표로 피지컬 AI 글로벌 선도국 도약을 내걸고 대규모 연구개발과 함께 산업 현장 실증을 전제로 한 과제 구조를 설계했다. 연구 성과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지도록 하겠다는 의도다. 이 과정에서 NC AI는 국내 피지컬 AI 전략의 민간 구심점 역할을 맡았다. 이곳은 게임 산업에서 축적한 대규모 시뮬레이션과 강화학습 경험, 3D 생성 기술을 바탕으로 가상 환경에서 학습한 지능을 현실로 이전하는 '심투리얼(Sim2Real)' 문제 해결에 강점을 갖고 있다. 컨소시엄에는 범용 로보틱스 파운데이션 모델을 개발하는 리얼월드와 실제 물류 현장에서 고난도 공정 자동화를 양산 단계까지 구현한 씨메스가 참여해 로봇 지능 개발을 맡는다. 펑션베이는 NASA와 글로벌 자동차 기업들이 사용하는 정밀 다물체 동역학 시뮬레이션 기술을 제공하고, ETRI와 한국자동차연구원은 산업용 로봇과 제조 환경에 최적화된 물리 모델과 검증 체계를 지원한다. 레인보우로보틱스는 데이터 수집에 최적화된 이동형 양팔 로봇 플랫폼을 제공한다. 또 컨피그인텔리전스의 휴먼 데이터 팩토리와 방송사 아카이브, 생성형 3D 에셋 기술, KETI의 데이터 아키텍처 설계·표준화 역량, KAIST·서울대·고려대 등 학계 연구진이 결합돼 AI 학습에 필요한 고품질 데이터를 공급한다. 이를 통해 컨소시엄은 데이터–모델–시뮬레이션–로봇–실증을 잇는 풀스택 밸류체인을 완성했다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS, 롯데이노베이트, 포스코DX, 한화오션 등 국내 주요 대기업 계열 IT·엔지니어링 기업들도 핵심 수요기관으로 참여한다. 이들은 단순 참관이 아닌 개발된 피지컬 AI 기술을 자사 제조·물류·중공업 현장에 실제로 도입하고 검증하는 역할을 맡는다. 삼성SDS는 반도체·전자 제조 현장의 물류 자동화와 스마트팩토리 운영 경험을 바탕으로 피지컬 AI를 복잡한 제조 공정과 물류 흐름을 스스로 판단·제어하는 지능형 시스템으로 발전시키는 데 주목하고 있다. 롯데이노베이트는 유통·물류·서비스 현장을 중심으로 비정형 작업이 많은 환경에서 피지컬 AI 기반 자동화 모델의 상용 가능성을 검증한다. 포스코DX는 철강·소재 공정과 같은 고위험·고정밀 산업 현장에서 피지컬 AI를 활용한 작업 안전성과 생산성 동시 향상을 목표로 하고 있다. 한화오션은 조선·해양 플랜트와 같이 작업 환경이 복잡하고 자동화 난도가 높은 영역에 차세대 로봇·피지컬 AI 적용 가능성을 시험한다. 이 기업들의 참여로 컨소시엄은 연구 성과를 실제 산업 현장에 곧바로 연결할 수 있는 강력한 실증 기반을 확보했다는 평가다. 개발된 기술은 삼성SDS의 제조 물류 현장, 이커머스 풀필먼트 센터, 도심형 서비스 로봇, 공항 운영·보안 등 실제 산업 현장에서 검증된다. 현장에서 발생하는 실패 데이터는 다시 학습에 반영돼 상용화 속도를 끌어올리는 구조다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 컨소시엄은 기업 규모와 지역, 산업의 경계를 넘어 '피지컬 AI 글로벌 1위'라는 단일 목표를 위해 결집한 연합군"이라며 "참여 기관들의 기술력과 산업 현장의 요구를 결합해 가상과 현실을 잇는 AI 두뇌로 대한민국 산업 경쟁력의 새로운 축을 만들어가겠다"고 말했다.

2026.02.11 09:50장유미 기자

오픈AI, 스타트업 '넵튠' 인수…AI 모델 훈련 강화

챗GPT 개발사 오픈AI가 인공지능(AI) 모델 교육 과정을 향상시키기 위해 스타트업 넵튠을 인수한다. 3일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 이번 거래는 주식 형태로 이뤄지지만, 구체적인 조건은 공개되지 않았다. 넵튠은 다른 고객들이 AI 모델을 개발할 때 훈련 실행 상황을 분석하고 문제를 발견하는데 도움을 주는 소프트웨어를 만든다. 오픈AI는 지난 1년간 넵튠의 도구를 이용해 여러 실험을 수행하고 다양한 모델 버전을 비교해왔다. 폴란드에 본사를 두고 있는 넵튠은 약 60명의 직원을 보유하고 있다. 오픈AI가 넵튠을 인수하기로 했지만, 이들 모두의 고용이 승계되는 것은 아니다. 오픈AI는 앞으로 넵튠의 도구를 자사 내부용으로만 유지하고 삼성전자, HP 등 다른 고객사들에 대한 서비스는 종료할 계획이다. 야쿠프 파초츠키 오픈AI 최고과학책임자(CSO)는 “(넵튠이) 연구자들이 복잡한 훈련 워크플로를 분석할 수 있도록 해주는 빠르고 정말한 시스템을 구축했다”며 “(넵튠의 도구가) 자사 모델이 어떻게 학습하는지에 대한 가시성을 확장하는데 도움이 될 것”이라고 전망했다.

2025.12.04 09:54박서린 기자

노타, 삼성 '엑시노스'에 AI 최적화 기술 공급…"온디바이스 기술력·시장성 입증"

노타가 삼성전자의 최신 애플리케이션 프로세서(AP)에 인공지능(AI) 최적화 기술을 탑재해 온디바이스 생성형 AI 대중화에 박차를 가한다. 노타는 자사 AI 모델 최적화 기술을 삼성전자의 '엑시노스 2500'에 공급하는 계약을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 계약을 통해 노타는 삼성전자의 AI 모델 최적화 툴체인 '엑시노스 AI 스튜디오'에 핵심 기술을 제공하며 엑시노스 2500 AP에서 고도화된 생성형 AI 경험이 구현될 수 있도록 기술적 기반을 마련했다. 엑시노스 AI 스튜디오는 고객이 개발한 AI 모델을 엑시노스 프로세서에 최적화해 효율적으로 구동할 수 있도록 지원하는 툴체인이다. 여기에 노타의 기술이 접목되면서 모델 최적화 효율과 성능이 향상되는 것은 물론 클라우드 연결 없이도 스마트폰에서 한층 강화된 온디바이스 AI 경험이 가능해졌다. 삼성전자 모바일 AP S/W 개발팀 조철민 상무는 "엑시노스 AI 스튜디오에 노타의 AI 모델 최적화 기술이 적용되면서 온디바이스 AI 모델 개발 효율성이 전작 대비 향상됐다"며 "양사 간 기술 협업으로 좋은 성과를 낼 수 있어 기쁘다"고 밝혔다. 노타는 이번 삼성전자와의 협업으로 기술력에 더해 시장성과 사업성을 입증했다고 강조했다. 노타는 최근 코스닥 시장에 공식 상장했으며 확보한 자금을 북미·유럽·중동 등 주요 글로벌 시장에서의 사업 확장에 투입할 계획이다. 이를 통해 온디바이스 생성형 AI의 상용화를 선도하고 글로벌 AI 기술 리더로서의 입지를 공고히 한다는 방침이다. 채명수 노타 대표는 "삼성전자와의 협업은 우리의 AI 최적화 기술이 글로벌 소비자용 제품에 적용돼 상용화된 의미 있는 사례"라며 "AI 반도체와 소프트웨어의 유기적 결합을 통해 온디바이스에서 고성능 생성형 AI를 구현했다"고 말했다. 이어 "앞으로도 삼성전자 및 글로벌 파트너들과 함께 온디바이스 AI 생태계 확장을 주도해 나가겠다"고 덧붙였다.

2025.11.26 16:23한정호 기자

서울대·M.AX얼라이언스, 휴머노이드·자율차·AI팩토리 AI 모델 공동 개발

서울대와 M.AX얼라이언스가 손잡고 휴머노이드·자율주행차·AI팩토리에 탑재할 AI 모델을 공동 개발한다. 산업통상부는 24일 서울대와 M.AX 얼라이언스 간 협력 강화를 위한 MOU를 체결했다고 밝혔다. M.AX 얼라이언스는 지난 9월 산업부와 대한상의가 공동 출범한 제조 AI전환(AX) 협의체로 삼성전자·현대자동차·레인보우로보틱스 등의 기업을 포함한 1천여 개 기관이 참여하고 있다. 산업부는 얼라이언스를 통해 제조공정을 혁신하고 휴머노이드 등 신산업을 육성함으로써 2030년 100조원 이상 부가가치를 창출하고 제조 AX 최강국으로 자리매김한다는 목표를 밝힌 바 있다. 이날 MOU를 계기로 서울대는 M.AX 얼라이언스의 핵심 사업에 본격 참여한다. 특히 AI 모델개발·제조 데이터 활용·인력 양성 등에서 서울대와 M.AX 얼라이언스 간 활발한 협업이 기대된다. 서울대는 M.AX 얼라이언스 내 제조 기업들과 함께 휴머노이드·자율차·AI 팩토리에 탑재되는 AI 모델을 공동 개발한다. 제조 기업들이 개발에 필요한 데이터와 플랫폼(로봇·자동차·공장 등) 등을 서울대 측에 제공하면 서울대는 이를 기초로 각 분야별 AI 모델을 개발하게 된다. 개발된 AI 모델들은 기업들에 다시 제공돼 제품과 공장 등에 최종 탑재된다. 산업부는 이를 지원하기 위해 최근 관련 연구 과제에 착수했다. 서울대와 M.AX 얼라이언스는 제조 데이터의 활용을 위해 협력한다. 서울대와 M.AX 얼라이언스는 자체 연구개발과 AI팩토리 등 사업 추진과정에서 각자 확보한 제조 데이터를 공동 활용하는 방안을 내년 초까지 마련한다. 구체적으로 데이터를 전처리·표준화·비식별화 등을 통해 가공하고, 이를 AI 모델 개발과 실증 등에 활용하는 방안을 함께 모색한다. 산업부는 내년부터 '제조 데이터 저장소 구축 및 활용사업'을 기획, 추진하기로 했다. 서울대와 M.AX 얼라이언스는 인력양성 분야에서도 협력한다. 산업부는 산·학 협력 프로젝트·인력양성 프로그램 등을 활용해 서울대의 우수 학생이 M.AX 얼라이언스에 참여할 수 있는 다양한 기회를 제공할 계획이다. 특히 산업부는 MOU를 계기로 서울대 창업 지원단을 통해 우수 학생을 선발하고 이들에게 M.AX 얼라이언스 내 연구개발(R&D) 과제와 인턴십 프로그램 등에 참여할 기회를 제공할 예정이다. 서울대와 산업부는 서울대 내 6개 전문 연구소와 M.AX 얼라이언스의 해당 분과간 일대일 협력을 중심으로 논의를 확대해 나갈 계획이다. 김정관 산업부 장관은 “M.AX 얼라이언스 참여 기업들의 세계적인 제조 역량과 서울대의 창의적인 연구 능력과 우수 인력이 만나면, M.AX 얼라이언스가 목표로 하는 제조 AX 최강국은 먼 미래의 얘기는 아닐 것”이라고 말했다.

2025.11.24 18:11주문정 기자

"GPU 256장, 누가 거머쥘까"…정부 '특화 AI' 사업 디데이, 흥행 성공할까

정부가 독자 인공지능(AI)과 별도로 글로벌 수준의 특화 AI 모델 개발 사업에 본격 나선 가운데 많은 기업들이 참전할 지 주목된다. 직전 사업에 비해 단순 자원 제공 이상의 동기 부여가 어렵다는 지적이 있지만, 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) 'B200'을 정부로부터 지원 받을 수 있다는 점에서 기회를 잡으려는 곳들이 속속 등장하는 분위기다. 13일 업계에 따르면 과학기술정보통신부(과기정통부)는 이날 오후 3시까지 350억원 규모 'AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트' 참여팀을 공모한다. 기업·대학·연구기관이 지원 대상이며 연합체인 컨소시엄 형태도 가능하다. 이달 중 선정된 2개팀은 11월 1일부터 내년 9월 9일까지 약 10개월간 과제를 수행한다. 과기정통부는 사업자로 선정된 최종 2팀에게 'B200'을 각각 256장씩(32노드) 제공한다. GPU는 엘리스그룹이 공급한다. 이번 AI 특화 모델은 구글 딥마인드의 단백질 구조 예측 '알파폴드(AlphaFold)' 같이 전문성과 정확성, 보안성을 지향한다는 점에서 직전 독자 AI 모델과 차별화됐다. 독자 AI 모델은 메타의 '라마(LLaMA)'처럼 범용성에 집중했다면, 이번 사업은 의료·금융·제조·법률 등 산업별 맞춤형 모델을 육성하는 것이 목표다. 선정된 참여팀은 내년 3월까지 1단계 수행 평가를 통해 단계 목표를 달성하면, 내년 4월부터 약 5개월 동안 추가 지원을 받을 수 있다. 최종 평가 후 성과가 우수한 과제에 대해서는 정부 구매분 GPU를 추가 제공해 후속 모델과 서비스 개발을 지원하는 방안도 검토 중이다. 독자 AI 사업과 달리 경쟁 평가는 아니지만 성과가 미흡한 경우 중간 탈락할 가능성도 있다. 주관기관은 국내 기업·대학·연구기관만 가능하며 대기업은 참여기관으로만 참여할 수 있다. 해외기업은 글로벌 서비스 개발에 한해 합류할 수 있다. 대학은 필수로 포함돼야 하며 오픈소스 공개 여부에 따라 민간부담금 비율은 최대 50%에서 최소 5%까지 달라진다. 독자 AI 정예팀 주관기업은 이번 공모 대상에서 제외되지만, 참여기관으로는 공모 신청이 가능하다. 평가 기준은 ▲시장성·파급효과(40점) ▲개발목표(30점) ▲기술력·개발 경험(30점)으로 구성됐다. 외부모델 단순 파인튜닝은 허용되지 않고 프롬스크래치 방식이나 기존 자체모델 프리트레이닝만 가능하다. 또 사업자는 특정 산업 도메인을 민간이 직접 제안하고, 수요기관·수요처도 함께 제안하는 것이 유리하다. 업계에선 독자 AI 사업 대비 정부의 지원책이 다소 부족하다는 점에서 기업들의 큰 관심을 받지 못할 것으로 관측했으나, 마감 당일이 되자 도전 의사를 밝히는 기업들이 속속 등장해 흥행에 대한 기대감을 높이고 있다. 다만 독자 AI 사업에 비해 학습 데이터, 인력 지원이 없다는 점은 여전히 아쉽다는 평가다. 업계 관계자는 "GPU만 지원하고 데이터 구매·활용 시에도 사업자가 부담해야 한다는 점에서 당장 개발하는 모델로 수익을 내지 못하는 기업들은 참여하기 힘들 것"이라며 "조건이 참여를 할 만큼 좋은 편은 아니다"고 지적했다. 이어 "당장 돈이 되지 않는 정부 사업을 기업들이 가진 리소스를 투입해 참여해야 하는 지도 의문"이라며 "돈이 된다 싶은 걸 오픈소스로 공개해버리면 그것대로 경쟁만 치열해질 게 뻔해 참여한 곳들이 비용만 투입하고 건질 것은 없는 구조"라고 일침했다. 대기업이 주관사가 아닌 참여기관으로만 참여할 수 있다는 점에서도 흥행이 쉽지 않을 것으로 보는 시각이 있다. 대기업들이 사업적으로 얻게 될 이득이 크지 않다는 점에서다. 'K-AI' 엠블럼이 수여된 '독자 AI'와 달리 기업들에게 주어지는 상징적인 보상안이 없다는 점도 특화 AI 사업에 대한 기대치를 낮추게 했다는 지적이 나왔다. 독자 AI 사업자로 선정된 SK텔레콤·LG AI연구원·NC AI·업스테이지·네이버클라우드 등 5곳은 'K-AI' 엠블럼을 회사 홍보 등에 활용함으로써 국내외서 정부가 인정한 '국가대표 AI'라는 인식을 심어줄 수 있게 됐다. 그러나 특화 AI는 'K-AI' 엠블럼을 사용할 수 없다. 그럼에도 B200을 256장씩 정부로부터 제공받을 수 있다는 점에서 매력적으로 보는 기업들도 있다. B200의 1장당 가격이 약 3만 달러인 점을 고려하면 약 768만 달러(한화 106억원)가량의 비용을 절감하는 효과를 얻을 수 있어서다. 이에 지난 달 15일 진행된 사업설명회에 참가한 기업들 다수가 이번에 도전장을 던질 지 주목된다. 당시 설명회에는 독자 AI 사업자 선정에서 탈락한 KT와 카카오, 코난테크놀로지, 루닛, 모티프테크놀로지스 등 대기업과 중견기업 관계자들이 대거 참석해 눈길을 끌었다. 참여기업 선정에 실패한 사이냅소프트, 솔트룩스 등도 자리를 채웠다. 이 외에도 BC카드, 롯데손해보험, 하나금융지주 같은 금융사부터 CJ대한통운 등 물류기업, 베슬AI, 와이즈넛 같은 AI 전문기업, 딥노이드, 삼성SDS, 야놀자까지 다양한 업종의 기업이 참여했다. 한 기업 관계자는 "GPU를 공급 받을 수 있다는 점에서 일단 참여하기로 했다"며 "특화 AI는 콘셉트가 중요한 만큼 참여 기업들이 어딘지는 세세하게 밝힐 수는 없다"고 밝혔다. 또 다른 기업 관계자는 "일단 관심을 갖고 설명회에 참석했다"며 "다만 이번에 참여하지 않기로 가닥을 잡았다"고 말했다. 과기정통부 관계자는 "우리나라가 잘하는 분야를 중심으로 해당 기업이 얼마나 많은 데이터와 경험, 인력을 가지고 있는지가 평가 포인트가 될 것"이라며 "이를 고려해 컨소시엄을 얼마나 잘 구성할 것인지가 중요할 것"이라고 설명했다.

2025.10.13 11:45장유미 기자

삼성전자, AI 업무 생산성 측정 지표 '트루벤치' 공개

삼성전자가 자체 개발한 AI 업무 생산성 벤치마크 '트루벤치(TRUEBench)'를 25일 공개했다. '트루벤치'는 삼성전자 DX부문 선행 연구개발조직인 삼성리서치가 사내 생성형 AI 모델 적용 경험을 바탕으로 개발한 벤치마크로 AI 모델의 업무 생산성 성능을 평가한다. 삼성전자는 많은 기업들이 업무 전반에 AI를 도입하고 있지만, 기존 벤치마크로는 AI 모델의 업무 생산성 성능을 정확히 측정하기 어렵다는 점에 주목했다. 실제 시중에 공개되어 있는 대부분의 AI 벤치마크는 영어를 중심으로, 연속 대화가 아닌 한번 혹은 제한된 횟수로 대화를 평가하고 있다. 이번에 삼성전자가 공개한 '트루벤치'는 기존 벤치마크와 차별화해 업무 생산성에 대한 집중 평가를 진행하는 것이 특징이다. 실제 평가 항목은 10개 카테고리, 46개 업무, 2천485개의 세분화된 항목으로 구성돼 있다. 평가 항목은 기업에서 자주 사용하는 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 문서 요약 및 번역, 연속 대화 등 실제 오피스 업무에서 활용되는 체크 리스트를 기반으로 완성됐다. 폭 넓은 데이터 기반 세밀한 평가 결과, 다국어 지원 차별화 '트루벤치'는 총 2485개의 평가 기준으로 사용자의 짧은 요청부터 최대 2만자의 긴 문서 요약까지 실제 업무 상황을 폭넓게 평가하게 된다. 평가 결과도 기존 벤치마크와 차별화했다. 사용자는 한 번에 최대 5개 모델을 선택해 비교할 수 있어 다양한 AI 모델의 성능을 한눈에 파악할 수 있다. 응답 결과에 대한 평균 길이 등도 공개해 성능과 효율성 지표를 동시에 비교할 수 있다. 전체 평가 점수뿐만 아니라 10개 카테고리에 대한 세부 항목별 점수도 공개해 기존 벤치마크보다 세밀한 평가 결과를 확인할 수 있다. 트루벤치는 영어·한국어·일본어·중국어·스페인어 등 총 12개 언어를 지원한다. 특히 글로벌 비즈니스 환경을 고려해 영어와 한국어 등 여러 언어가 혼합된 교차 언어의 번역 기능 평가도 가능하다. 삼성전자는 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 '트루벤치'의 데이터 샘플과 AI 모델들의 평가 결과가 표시된 리더보드(Leaderboard)를 공개했다. AI 교차 검증으로 효율성과 객관성 확보 AI 모델 성능 평가는 답변 생성 성능 외에도 AI 모델의 답변이 올바른지 판단하는 기준도 명확해야 한다. '트루벤치'는 답변의 정확성뿐만 아니라, 겉으로 드러나지 않는 사용자의 의도나 맥락까지 평가가 가능하도록 설계됐다. 또 평가 항목을 검증하는 방식에는 AI가 활용된다. 사람이 구축한 평가 기준을 AI가 검토해 오류나 모순, 불필요한 제약이 없는지 확인하며 지속적인 교차 검증의 반복을 통해 더욱 정교한 평가 기준을 완성하게 된다. 이러한 기준으로 완성된 AI 모델 자동 평가는 주관적 편향을 최소화하고 일관성 있는 결괏값을 제공하게 된다. 전경훈 DX부문 최고기술책임자(CTO) 겸 삼성리서치장(사장)은 "삼성 리서치는 다양한 실제 적용 사례를 바탕으로 차별화된 생산성 AI 기술 경쟁력과 노하우를 보유하고 있다"며, "트루벤치 공개를 통해 생산성 성능 평가 기준을 정립하고 삼성전자의 기술 리더십을 더욱 공고히 할 것"이라고 말했다.

2025.09.25 13:14전화평 기자

"AI가 변화시키는 산업과 사회"...삼성전자, '삼성 AI 포럼 2025' 개최

삼성전자가 15일부터 이틀간 '삼성 AI 포럼 2025'를 개최한다고 이날 밝혔다. 올해로 9회째를 맞는 '삼성 AI 포럼'은 매년 학계와 업계 전문가들이 한자리에 모여 AI 분야의 최신 연구 성과를 공유하고, 향후 연구 방향을 모색하는 기술 교류의 장이다. 이번 포럼에는 ▲딥러닝 분야의 세계적 석학인 요슈아 벤지오 캐나다 몬트리올대 교수 ▲언어모델과 AI 에이전트 연구의 권위자인 조셉 곤잘레스 UC 버클리 교수 등 글로벌 AI 전문가들이 기조 강연에 나선다. 전영현 삼성전자 대표이사 부회장은 개회사를 통해 "삼성전자는 다양한 업무영역에 AI 기술을 적용해 언제 어디서나 쉽고 빠르게 AI를 활용할 수 있는 기반 기술을 개발하고 있다"며 "올해 삼성 AI 포럼은 산업계와 학계를 대표하는 전문가들을 모시고 AI가 사회와 산업을 어떻게 변화 시키는지 논의하고 함께 지혜를 나누는 의미 있는 시간이 될 것"이라고 말했다. 글로벌 학계 리더들과 반도체 특화 AI 기술 현황과 미래 논의 삼성전자 DS부문이 주관하는 1일차 포럼은 경기도 용인에 위치한 삼성전자 The UniverSE에서 진행됐다. 이날 포럼에는 사전 초청자 200여 명이 참석해 '반도체 산업의 버티컬 AI 전략과 비전'을 주제로 논의가 이뤄졌다. 기조 강연에 나선 캐나다 몬트리올대 벤지오 교수는 기존 AI 모델에서 발생할 수 있는 '인간 통제 회피', '악의적 사용' 등 잠재적 위험 요소를 설명하고, 안전장치 역할을 할 새로운 모델 '과학자 AI'를 소개했다. 그는 "과학자 AI 모델은 인간을 모방하거나 기쁘게 하려는 의도 없이 검증된 사실과 데이터를 근거로 정직한 답변을 제공한다"며 "안전성과 과학적 발견의 가속화 측면에서 과학자 AI 기술이 중요하다"고 강조했다. 반도체 설계 자동화 회사인 지멘스 EDA의 아밋 굽타 부사장은 'AI 기반 전자 설계의 미래'를 주제로 강연을 진행했다. 그는 "반도체 전자 설계 자동화 도구에 AI를 통합하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "특히 AI의 잠재력을 완전하게 활용하기 위해서는 전체 워크플로우에서 작동하는 엔드투엔드 시스템이 필요하다"고 설명했다. 이 외에도 송용호 삼성전자 DS부문 AI센터장(부사장)과 포항공대 강석형 교수, 한국과학기술원(KAIST) 문일철 교수가 진행한 기술 세션에서는 반도체 설계 및 제조 분야의 최신 AI 응용 연구 성과와 미래 전망이 논의됐다. 에이전틱 AI 시대, 업무 생산성 향상을 위한 AI 기술 논의 16일에 진행하는 2일차 포럼은 삼성전자 DX부문이 주관하며 '생성형 AI를 넘어, 에이전틱 AI로'를 주제로 온라인 운영된다. 에이전틱 AI는 자율적으로 의사결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 AI 시스템이다. 전경훈 삼성전자 DX부문 최고기술책임자(CTO) 겸 삼성리서치장(사장)은 "생성형 AI는 이미 일상과 산업 전반에서 필수 도구로 자리잡았다"며 "삼성전자는 본격화되는 에이전틱 AI 시대에 맞춰 사용자에게 실질적으로 도움이 되는 AI 기술을 준비할 것"이라고 말했다. 둘째 날 기조 강연에는 ▲조셉 곤잘레스 UC 버클리 교수 ▲수바라오 캄밤파티 애리조나 주립대 교수 ▲스테파노 에르몬 스탠퍼드대 교수 등이 나선다. 기조 강연 후에는 이주형 삼성리서치 AI센터 부사장이 기조 강연 연사들과 함께 질의응답 시간을 갖는다. UC 버클리 곤잘레스 교수는 거대언어모델(LLM) 기반의 에이전트 능력 고도화 연구 사례를 발표한다. 또 사용자와 에이전트간 상호작용 사이에 발생하는 공백 시간을 활용해 에이전트가 추론·학습·계획을 수행하는 '슬립타임 컴퓨트' 패러다임도 소개한다. 캄밤파티 애리조나 주립대 교수는 기존 거대언어모델의 한계를 보완하기 위한 '대규모 추론 모델(LRM)' 연구 결과를 공유한다. 그는 언어 모델에서 해결돼야 할 주요 과제로 ▲정확성 보장 ▲상황 적응형 계산 ▲중간 추론 해석 제공 등을 제시할 예정이다. 에르몬 스탠퍼드대 교수는 이미지·영상·오디오 생성에 활용되던 확산 모델을 언어에 적용한 '확산 언어 모델(DLM)'을 발표한다. 이 기술은 순차적 텍스트 생성 방식의 한계를 극복하고 보다 효율적인 언어 모델의 패러다임을 제시할 전망이다. 기술 세션에서는 삼성리서치 연구원들이 ▲카메라 색온도 자동 조절 AI 기술 ▲지식 증류를 활용한 효율적인 거대언어모델 학습 기법과 적용 사례 ▲스마트폰, TV 등 전자제품에 거대언어모델을 탑재하기 위한 온디바이스 기술 ▲실제 목소리로 더빙 음성을 자동 생성하는 AI 기술 등 최신 연구개발 성과를 공유한다. 또한 ▲멀티 에이전트 시스템으로 다양한 보고서를 분석하고 자동 생성하는 '딥 다이브' 기술 ▲다양한 형식의 문서를 거대언어모델이 이해할 수 있는 구조로 자동 변환시켜주는 '문서 AI' 기술 ▲제품에 탑재되는 생성형 AI 모델들의 개발 주기를 단축하는 '온디바이스 AI 스튜디오' 등 사내 생산성 향상을 위한 기술과 적용 사례도 공개된다.

2025.09.15 10:25전화평 기자

김연아∙한가인∙전지현 모였다…삼성전자, AI 가전 캠페인 전개

삼성전자가 27일부터 삼성전자 에어컨∙세탁기∙냉장고의 대표 광고모델이었던 김연아∙한가인∙전지현과 함께 새로운 AI 가전 광고 'AI 가전 트로이카' 캠페인을 전개한다고 27일 밝혔다. 'AI 가전 트로이카' 캠페인은 가전 시장에서 가장 많은 매출을 차지하는 '가전 3대장'인 에어컨, 세탁기, 냉장고를 중심으로, 과거 삼성전자 에어컨 광고모델 김연아, 하우젠 세탁기 광고모델 한가인, 지펠 냉장고 광고모델 전지현을 'AI 트로이카'로 소환해 진행된다. 삼성전자는 ▲비스포크 AI 무풍콤보 에어컨 ▲비스포크 AI 콤보 세탁건조기 ▲비스포크 AI 하이브리드 키친핏 맥스 냉장고 등 최신 AI 가전을 강조하는 이번 광고 캠페인을 통해 'AI 가전=삼성' 공식을 공고히 하고 가전 리더십을 강화할 계획이다. '비스포크 AI 무풍콤보' 에어컨은 독보적인 무풍 성능과 혁신 AI 기능을 두루 갖춘 것이 특징으로, 올해 1분기 판매량이 전년1분기 대비 50% 이상 증가하며 역대급 판매 호조를 보이고 있다. '비스포크 AI 콤보' 세탁건조기는 지난해 첫 출시후 40여일만에 1만대 판매됐으며, 올해는 국내 최대 세탁∙건조 용량에 강화된 AI 기능을 탑재한 신제품을 통해 소비자 접점을 확대해 나가고 있다. '비스포크 AI 하이브리드 키친핏 맥스' 냉장고는 혁신적인 AI 기능과 완성도 높은 인테리어를 구현하는 '키친핏 맥스' 디자인, 설치 편의까지 모두 잡은 제품이다. 삼성전자가 공개한 'AI 가전 트로이카' 캠페인 티징 영상 '소환 편'에는 AI 트로이카 3인이 자신이 출연한 과거 광고와 제품을 다시 보며 회상하는 내용과 최신 제품에 대한 힌트가 담겨 본편 영상에 대한 기대감을 조성한다. 영상에 등장한 전 피겨스케이트 선수 김연아는 "저 때는 (에어컨이 바람이) 씽씽불었다"며 "요즘 에어컨은 무풍이고 AI라 다 맞춰준다"고 새로워진 '비스포크 AI 무풍콤보' 에어컨을 소개한다. '비스포크 AI 콤보' 세탁건조기와 함께 돌아온 배우 한가인은 20년 전 하우젠 세탁기의 광고를 회상하며 "AI가 들어간 최신 세탁기가 다 알아서 해주면 신경 쓸 게 없겠다"고 소감을 말한다. 배우 전지현은 영상에서 "'먹고 살고 사랑하고'라는 지펠 냉장고 광고 카피를 기억한다"고 소감을 전하며 "요즘 냉장고는 AI가 레시피도 알려준다"고 '비스포크 AI 하이브리드 키친핏 맥스' 제품을 설명한다. 추후 순차 공개될 본편 영상에는 'AI 트로이카' 김연아∙한가인∙전지현 3인이 삼성전자 'AI 가전 3대장'을 체험하고, 이를 통해 달라진 일상을 소개하는 내용이 담길 예정이다. 임성택 삼성전자 한국총괄 부사장은 "'AI 가전 트로이카' 캠페인은 과거에서 현재까지 이뤄낸 삼성 가전의 혁신이 소비자의 일상을 얼마나 편하게 하는지를 친근하게 전달하기 위해 기획됐다"며 "앞으로도 삼성만의 차별화된 제품과 마케팅을 통해 'AI 가전=삼성' 공식을 확고히 하겠다"고 말했다. 'AI 가전 트로이카' 캠페인의 '소환 편' 3개 영상은 삼성전자 유튜브와 인스타그램 채널에서 만나볼 수 있다.

2025.04.27 10:21장경윤 기자

삼성·KAIST, 초거대 AI모델 학습 최적화 시뮬레이션 개발…"GPU 사용률 10% 개선"

국내 대학과 기업이 챗GPT나 딥시크 등 초거대형 AI 모델 학습 비용을 5%정도 줄일 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고, 이를 '깃허브'에 공개했다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 유민수 교수 연구팀이 삼성전자 삼성종합기술원과 공동으로 대규모 분산 시스템에서 대형 언어 모델(LLM)의 학습 시간을 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 프레임워크(이하 vTrain)를 개발했다고 13일 밝혔다. 최근 챗GPT나 딥시크등과 같은 초거대 언어 모델(LLM)이 주목받으면서 대규모 GPU 클러스터 운영과 최적화가 현안으로 떠올랐다. 그러나 이 같은 LLM은 수천에서 수만 개의 GPU를 활용한 학습이 필요하다. 특히, 학습 과정을 어떻게 병렬화하고 분산시키느냐에 따라 학습 시간과 비용이 크게 달라진다. KAIST와 삼성이 개발한 시뮬레이션이 이 같은 학습효율과 비용 문제를 개선했다. 연구팀은 병렬화 기법에 따른 통신 패턴을 효과적으로 표현하는 실행 그래프 생성 방법과 프로파일링 오버헤드를 최소화하는 연산 선별 기법을 개발했다. 이를 연구팀이 다중 GPU 환경에서 다양한 대형 언어 모델 학습 시간 실측값과 '브이트레인' 예측값을 비교한 결과, 단일 노드에서 평균 절대 오차(MAPE) 8.37%, 다중 노드에서 14.73%의 정확도로 학습 시간을 예측했다. 유민수 교수는 "기존 경험적 방식 대비 GPU 사용률을 10% 이상 향상시키면서도 학습 비용은 5% 이상 절감하는 것을 확인했다"고 말했다. 연구팀은 또 클라우드 환경에서 다중 테넌트 GPU 클러스터 운영 최적화와 주어진 컴퓨팅 자원 내에서 최적의 LLM 크기와 학습 토큰 수를 결정하는 문제와 같은 사례에서도 이 시물레이션 활용이 가능하다고 부연설명했다. 연구팀은 이 프레임워크와 1천500개 이상의 실제 학습 시간 측정 데이터를 오픈소스로 '깃허브'에 공개, AI 연구자와 기업이 이를 자유롭게 활용할 수 있도록 했다. 유민수 교수는 “프로파일링 기반 시뮬레이션 기법으로 기존 경험적 방식 대비 GPU 사용률을 높이고 학습 비용을 절감할 수 있는 학습 전략"이라고 덧붙였다. 연구 결과는 방제현 박사과정이 제 1저자로 참여했다. 과학기술정보통신부와 삼성전자가 지원했다.

2025.03.13 08:49박희범 기자

韓, 초거대 AI 모델 수 세계 3위지만…미·중과 격차 커

한국이 미국, 중국에 이어 세계에서 3번째로 초거대 인공지능(AI) 모델을 많이 보유한 것으로 나타났다. 14일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 미국 연구단체 에포크(EPOCH) AI 데이터를 분석한 '글로벌 초거대 AI 모델 현황' 보고서에 따르면 한국이 지난해 초거대 AI 모델 3개를 추가 출시하면서 총 14개 모델을 보유한 것으로 전해졌다. 국가별 순위로는 한국이 3위다. 128개 모델을 보유한 미국과 95개를 갖고 있는 중국이 각각 1, 2위를 기록했다. 프랑스는 10개, 일본과 독일은 각각 4개를 보유해 4, 5위로 뒤를 이었다. 기업별로는 LG가 5개 모델을 보유하며 국내에서 가장 많은 초거대 AI를 개발했다. 이어 네이버와 삼성은 각각 3개, KT·NC소프트·코난테크놀로지가 각 1개의 모델을 출시한 것으로 나타났다. 보고서는 2024년 기준 초거대 AI 모델을 3개 이상 출시한 기업·기관을 보유한 국가 순위에서도 한국이 프랑스와 공동 3위를 차지했다고 분석했다. 전 세계 초거대 AI 모델 증가세가 이어진 것으로 나타났다. 2020년부터 2024년까지 전 세계에서 총 271개의 초거대 AI 모델이 개발됐다. 지난해만 122개 초거대 AI 모델이 개발됐으며 109개를 기록한 2023년에 이후 지속적으로 증가세를 보였다. SPRi 봉강호 선임연구원은 "최근 초거대 AI 경쟁이 치열해지며 한국도 지속적으로 경쟁력을 유지하고 있다"며 "시장이 빠르게 변화하는 만큼 민·관 협력을 통한 기술 개발과 생태계 조성이 더욱 중요해질 것"이라고 강조했다.

2025.02.14 18:05김미정 기자

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