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'소스'통합검색 결과 입니다. (129건)

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[AI는 지금] 中 딥시크 파장 컸나…폐쇄형 고집하던 오픈AI, '오픈소스 모델' 출시

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크의 부상에 자극을 받은 오픈AI가 폐쇄 정책에서 벗어나 오픈소스 전략에 힘을 주고 있다. 오픈소스 진영과 폐쇄형 진영의 기술 격차가 점차 줄어들며 오픈소스 생태계가 빠르게 확산되자 위기감을 느낀 것으로 분석된다. 1일 테크크런치 등 주요 외신에 따르면 오픈AI는 몇 달 안에 'GPT-2' 이후 첫 개방형 AI 언어 모델 '오픈웨이트 AI'를 출시할 것으로 알려졌다. 'GPT-3'부터 폐쇄형 모델 전략을 고수했지만, 최근 미국 메타와 프랑스 미스트랄, 중국 딥시크, 알리바바 등 경쟁사들이 오픈소스 모델을 통해 빠르게 시장을 잠식하자 다급히 전략 수정에 나선 분위기다. 오픈소스는 소프트웨어 설계도라 할 수 있는 '소스 코드'를 공개해 누구나 수정·배포할 수 있게 하는 것을 뜻한다. 연구원, 개발자 등이 소스 코드를 자유롭게 활용하면서 AI 성능 개선이 매우 빠르게 이뤄지는 효과를 얻을 수 있는 동시에 이를 가져다 튜닝해 쓰는 기업들에겐 개발비 부담도 크게 줄일 수 있다는 장점이 있다. 또 GPT(오픈AI), 제미나이(구글) 등 폐쇄형은 데이터를 해당 모델의 서버로 전송해야 해 보안 및 데이터 유출 문제가 발생할 수 있는 데 반해 오픈소스는 보안 측면에서도 자유롭다. 다만 오픈소스를 활용해 개인정보를 탈취하는 악성 AI '웜GPT(WormGPT)'를 만들어낸 사례처럼 범죄에 악용될 수 있다는 단점도 있다. 하지만 최근 오픈소스 전략을 채택하는 기업들은 점차 늘어나는 추세다. 미국 휴머노이드 기업 피규어 AI는 오픈AI와의 파트너십을 끝내며 오픈소스 모델을 사용하겠다고 공식 선언했다. 국내 기업과 후발주자들도 낮은 비용으로도 고성능 언어모델을 개발할 가능성을 열게 되면서 점차 값 비싼 오픈AI의 AI 모델을 써야할지에 대한 의문을 드러내고 있다. 개인정보보호위원회 조사 결과 우리나라에서도 AI 스타트업 10곳 중 6곳이 오픈소스 모델에 기반한 응용 서비스를 출시했거나 자사 서비스 성능 개선에 오픈소스를 활용한 적이 있는 것으로 나타났다. 이에 메타 라마 모델은 이달 초 기준 10억 다운로드를 기록할 정도로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 딥시크 역시 전 세계적으로 빠르게 사용자 기반을 구축하며 투자자들의 많은 관심을 받았다. 업계 관계자는 "지금까진 대규모 자본을 바탕으로 AI 모델을 개발해야 한다는 생각을 가졌지만, 딥시크 등장 이후 실용성, 효율성을 따지기 시작한 듯 하다"며 "우리나라 AI 기업들도 이미 우수한 기술을 보유하고 있는 만큼 기술력과 창의성을 앞세워 모델 개발에 나설 필요가 있다"고 말했다. 이 탓에 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 오픈소스 전략을 수용하는 것으로 점차 방향을 틀고 있다. 지난 1월 말에는 레딧 '뭐든지 물어봐(AMA)' 게시판에서 오픈AI의 오픈소스 전략이 "역사의 잘못된 편에 있었다"고 평가하며 기술 공개 방식에 대한 변화를 예고하기도 했다. 이후 오픈AI는 지난 달 31일 공식 웹사이트에 개발자, 연구원 등을 대상으로 오픈소스와 관련된 질문을 게재해 눈길을 끌었다. 해당 질문에는 오픈AI의 개방형 모델에서 무엇을 원하는지, 과거 오픈소스 모델을 사용한 적이 있는지 등과 관련한 내용이 포함돼 있는 것으로 파악됐다. 여기에 오픈AI는 오픈소스 모델을 출시하기 앞서 피드백을 수집하고 프로토타입을 시연하기 위해 개발자 이벤트를 개최할 계획을 갖고 있는 것으로 알려졌다. 이 행사는 몇 주 내 미국 샌프란시스코를 시작으로 유럽, 아시아-태평양 지역에서 열릴 예정이다. 오픈AI가 개발할 예정인 '오픈웨이트' 모델은 일부 코드와 가중치를 공개하는 것으로 알려져 있으며 개발자들이 모델을 분석하고 미세조정(파인튜닝) 할 수 있을 것으로 보인다. 알트먼 CEO는 자신의 소셜 미디어 X(옛 트위터)를 통해 "다른 오픈소스 전략을 찾아내야 한다고 생각한다"며 "오픈AI에서 곧 출시될 개방형 모델은 'o3-미니'와 같은 추론 기능을 가질 것"이라고 밝혔다. 그러면서 "출시 전에 우리의 프레임워크에 따라 이 모델을 평가할 것"이라며 "개발자들이 무엇을 구축하는지, 여러 기업과 정부가 어떤 곳에서 실행하는 것을 선호하고 사용하는지 지켜볼 것"이라고 덧붙였다.

2025.04.01 10:10장유미

[AI는 지금] 中 딥시크, 한 달만에 '챗GPT' 트래픽 제쳤다

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 출범 한 달 만에 월간 트래픽 면에서 오픈AI 챗GPT를 제쳤다. 무료인 딥시크는 GPT-4 수준의 고급 기능을 제공하면서 아시아 시장을 중심으로 빠르게 성장하고 있다. 31일 인공지능(AI) 분석 플랫폼 '에이아이툴즈닷엑스와이제트(aitools.xyz)'에 따르면 딥시크는 지난 2월 월간 방문 수 5억2천470만 건을 기록하면서 5억 건인 챗GPT를 넘어섰다. 딥시크의 2월 순방문자는 1억3천650만 명으로 집계됐다. 지난 1월 첫 선을 보인 딥시크는 지금까지 누적 방문 수 7억9천260만 건에 달해 빠르게 성장하고 있다. 딥시크는 오픈AI 'GPT-4' 수준의 성능을 무료로 제공하고 있어 많은 인기를 누리고 있다. 특히 딥시크는 답변의 정확성뿐 아니라 추론 과정을 시각적으로 보여주면서 무료 생성형 AI로는 보기 드문 강점을 갖고 있다는 평가를 받고 있다. 딥시크는 '공짜 GPT-4'라는 평가와 함께 국내에서도 대학생들과 취업준비생들을 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 특히 '챗GPT' 유료 버전을 사용하고 싶지만 월 20달러(한화 약 2만8천원) 이용료가 부담스러운 대학생고 취업 준비생들 사이에서 큰 인기를 누리고 있다. 서울 소재의 한 대학생은 기자와의 통화에서 "중국산이라 살짝 불안하긴 하지만 이 정도 성능을 공짜로 제공하고 있어 그냥 쓰게 된다"며 "요약이나 문장 다듬는데는 오히려 '챗GPT' 무료버전 보다 나은 느낌"이라고 말했다. 개발자, 프리랜서, 콘텐츠 크리에이터들 사이에서도 딥시크가 '세컨드 AI'로 자리 잡는 분위기다. '챗GPT'나 '클로드'의 유료 요금제를 쓰더라도 한도가 빠르게 소진되는 경우가 많아 반복적이거나 부차적인 작업을 딥시크에 맡기는 식이다. 서울의 한 스타트업 개발자는 "'챗GPT' 토큰이 금방 닳는 편이라 원래는 '클로드'도 구독하다가 이제는 서브용으로 딥시크를 돌린다"며 "민감한 정보만 안 넣고 쓰면 문제는 없다고 본다"고 덧붙였다. 하지만 딥시크의 데이터 처리 방식은 여전히 논란거리다. 수집된 정보가 중국 내 서버에 저장되고 현지 법령상 정부 요청 시 사용자 데이터를 제공해야 할 가능성이 열려 있기 때문이다. 외부 감시 체계가 미비한 상황에서 프라이버시 침해 우려가 커지는 배경이다. 실제로 사용자 동의 없이 바이트댄스 등 제3자와 데이터를 공유한 정황도 드러나 글로벌 규제 당국이 관련 조사를 벌이고 있다. 딥시크는 사용자에게 데이터 삭제나 활용 제한을 요청할 수 있다고 명시하고 있지만 실제 삭제가 제대로 이뤄지는지는 불분명하다. 인터페이스 내 삭제 옵션이 제한적이고 개인정보 처리방침 문구 역시 일부 번역 누락이나 모호한 표현이 포함돼 있어 실효성 논란이 이어진다. 중국 서버에 올라간 데이터는 사실상 돌이킬 수 없다는 업계 경고도 나온다. 이 같은 상황에 대응해 정부는 딥시크 앱에 대한 차단 조치를 이미 시행했다. 공공기관과 주요 기업들로 한정됐지만 내부 사용도 금지한 상태다. 하지만 웹 버전은 여전히 개인과 기업이 접속할 수 있어 정책 효과는 제한적이라는 지적이다. 이에 더해 보안 전문가들은 딥시크처럼 오픈소스로 제공되는 AI 모델이라고 해도 보안 리스크가 적지 않다고 지적한다. 오픈소스 모델은 누구나 로컬 환경에 설치해 중국 서버와 연결 없이 사용할 수 있지만 이 과정에서 악성코드가 삽입되거나 시스템 취약점을 노린 침투가 발생할 수 있다는 경고다. 김승주 고려대학교 정보보호대학원 교수는 최근 자신의 SNS에서 "딥시크를 PC나 클라우드에 설치해서 쓰면 운영 주체가 중국이 아니기 때문에 안전하다는 말이 돈다"며 "이는 굉장히 위험한 생각"이라고 밝혔다. 다만 실제 사용자 행동은 이 같은 보안 경고와는 다르게 움직이고 있다. 개인정보보호위원회의 지난해 조사에 따르면 우리 국민의 92% 이상이 개인정보 보호를 중요하게 인식하고 있지만 서비스 이용 시 동의서를 제대로 읽는 성인은 절반 수준에 그쳤다. 내용이 길고 어렵다는 이유가 가장 컸다. 정보 비대칭이 고착화된 환경에서는 딥시크처럼 데이터 흐름 설명이 부족한 AI 도구가 무비판적으로 확산될 가능성이 높다는 지적이 나온다. 한 국내 AI 업계 관계자는 "사용자 대부분은 프라이버시 문제를 이론적으로는 중요하게 생각하지만 실제 서비스 이용 땐 편의성과 비용을 우선하는 경향이 크다"며 "딥시크처럼 무료로 제공되는 서비스에선 동의서 같은 보안 절차가 귀찮은 절차로 인식되기 쉬운 만큼, 정부나 서비스 제공자가 먼저 이해하기 쉬운 방식으로 투명성과 책임을 설계해야 한다"고 말했다.

2025.03.31 16:12조이환

알리바바, AI 경량 모델 오픈소스 공개…에이전트 사업 확장

알리바바그룹이 새 멀티모달 인공지능(AI) 모델을 출시해 통합형 AI 에이전트 사업 확장에 나섰다. 알리바바클라우드는 자사 큐원 시리즈의 통합 엔드투엔드 멀티모달 모델인 '큐원2.5-옴니-7B'를 오픈소스로 공개했다고 31일 밝혔다. 이 모델은 70억 파라미터로 구성된 경량형 모델이지만 성능 저하 없이 다양한 작업을 수행할 수 있다는 평가를 받고 있다. 큐원2.5-옴니-7B는 실시간 음성 생성을 비롯한 명령어 이행, 영상 분석 등에서 산업별 AI 활용 사례를 확장할 수 있는 기반을 제공한다. 예를 들어 시각 장애인을 위한 음성 내비게이션, 영상 기반 요리 가이드, 지능형 고객응대 시스템 등에 적용 가능하다. 해당 모델은 텍스트 생성과 음성 합성을 분리한 '싱커-토커 아키텍처'와 모달 간 동기화를 위한 시간 정렬 멀티모달 로프 임베딩(TMRoPE), 저지연 스트리밍 응답을 위한 블록와이즈 처리 구조로 이뤄졌다. 모델은 이미지-텍스트, 영상-음성, 음성-텍스트 등 여러 조합의 데이터셋 기반으로 사전학습돼 멀티모달 태스크가 가능하다. 알리바바클라우드는 이 모델이 텍스트 기반 성능에 근접하는 수준의 정밀도를 유지하면서도 다양한 모달을 통합해 해석할 수 있다고 주장했다. 또 상황 기반 음성 이해 능력을 강화한 인컨텍스트 러닝을 통해 자연스러운 응답 흐름을 구현했다. 강화학습 기반 최적화 과정에서 발음 오류, 음성 중단 등 문제를 최소화했다. 알리바바클라우드는 이 모델을 허깅페이스와 깃허브, 모델스코프 등에 공개했다. 큐원챗에도 모델을 통합한 상태다. 알리바바클라우드는 "큐원2.5-옴니는 단일 모달 모델과 비교해도 뒤처지지 않는 성능을 보인다"며 "특히 윰니벤치 평가에서는 최고 수준의 결과를 기록했다"고 강조했다.

2025.03.31 14:43김미정

레드햇, AI 포트폴리오 업데이트…비용 절감·보안 강화

레드햇이 기업의 생성형 인공지능(AI) 도입을 확대하기 위해 AI 제품군을 전면 업데이트했다. 레드햇은 하이브리드 클라우드 전반에 AI 솔루션을 개발·배포할 수 있는 '레드햇 AI' 최신 버전을 내놨다고 27일 밝혔다. 레드햇 AI는 오픈시프트 AI, RHEL AI, 인스트럭트랩 등으로 구성된 엔터프라이즈 AI 포트폴리오다. 레드햇 오픈시프트 AI는 머신러닝과 거대언어모델(LLM) 운영을 통합 관리하는 플랫폼이다. 모델 파이프라인 구축부터 모니터링, 거버넌스까지 지원한다. 최신 버전인 2.18은 그래픽처리장치(GPU) 기반 분산 서빙과 모델 미세 조정, AI 가드레일, 성능 평가 기능을 추가해 기업의 생성형 AI 운영 부담을 줄였다. RHEL AI 1.4는 그래니트 3.1 8B 모델과 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기반 지식 추가 도구, DK-벤치(bench) 비교 기능 등을 통해 온프레미스·클라우드 전반에서 일관된 모델 개발과 테스트를 지원한다. 서버 이미지로 제공돼 다양한 환경에 쉽게 배포할 수 있도록 설계됐다. 레드햇 AI 인스트럭트랩은 IBM 클라우드에서 서비스 형태로 제공될 예정이다. 기업은 복잡성을 줄이면서도 보안성과 정확성을 확보한 모델을 운영할 수 있으며 자사 요구에 맞는 LLM 미세 조정을 간소화할 수 있다. 레드햇은 고객 대상 무상 AI 교육 프로그램도 운영 중이다. 해당 과정은 비즈니스 운영에 도움 되는 AI 활용법과 레드햇 솔루션에서의 적용 방안으로 구성됐다. 레드햇 조 페르난데스 AI 사업부 부사장은 "레드햇 AI는 기업이 고유 데이터를 기반으로 효율적인 특수 목적 모델을 학습해 온프레미스와 클라우드, 엣지 전반에서 유연한 추론을 할 수 있도록 지원한다"며 "생성형 AI를 대규모로 운영하는 데 따른 비용과 복잡성 문제를 해결할 수 있다"고 설명했다.

2025.03.27 15:27김미정

오픈AI, 경쟁사 앤트로픽 기술 수용…오픈소스 프로토콜 'MCP' 채택

오픈AI(OpenAI)가 AI 어시스턴트 기능 강화를 위해 경쟁사 앤트로픽(Anthropic)에서 개발한 기술을 탑재한다. 27일 테크크런치에 따르면 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 X(옛 트위터) 게시물을 통해 오픈AI가 챗GPT용 데스크톱 앱을 포함한 제품 전반에 앤트로픽의 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)' 지원을 추가한다고 밝혔다. MCP는 지난해 11월 앤트로픽이 오픈소스로 공개한 프로토콜로 AI 모델이 다양한 데이터 소스와 연결돼 실시간으로 정보를 주고받을 수 있도록 돕는다. MCP가 도입된 AI 모델은 파일 시스템, 데이터베이스(DB), 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 등의 비즈니스 앱과 소프트웨어(SW) 전반에서 데이터를 추출·연결해 사용자 요청에 더욱 정확하고 풍부한 답변을 제공한다. 최근 주목받는 AI 어시스턴트와 AI 에이전트를 구현하기 위해서는 실시간 정보 활용과 동적 컨텍스트 유지가 필수적이기에 올해 초부터 MCP에 대한 기업들의 관심이 높아지고 있다. 오픈AI 역시 챗GPT 고도화와 고객 니즈 반영을 위해 경쟁사에서 개발한 프로토콜임에도 불구하고 MCP를 도입한다는 방침이다. 오픈AI는 MCP 지원을 앞으로도 지속 확대할 계획이다. 샘 알트먼 CEO는 "자사 제품 전반에 걸쳐 MCP 지원을 추가하게 돼 기쁘다"며 "에이전트 소프트웨어 개발 키트(SDK)에서 MCP를 이용할 수 있으며 챗GPT 데스크톱 앱과 API로도 곧 출시될 예정이다"라고 밝혔다. 이에 대해 앤트로픽 최고제품책임자 마이크 크리거는 "MCP는 AI 모델이 이미 보유하고 있는 데이터와 사용 중인 SW를 연결할 때 가장 유용하다"라며 "MCP는 수천 개의 통합과 성장을 통해 개방형 표준이 됐다. 오픈AI의 MCP 도입을 환영한다"고 말했다.

2025.03.27 10:48한정호

딥핑소스-시즐, AI 스마트 공간 혁신 힘 모은다

AI 리테일테크 기업 딥핑소스(대표 김태훈)와 지능형 스마트팩토리 솔루션 기업 시즐이 지난 24일 서울 강남구 딥핑소스 본사에서 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약의 주요 내용은 ▲솔루션 및 서비스 개발 업무 협력 ▲솔루션 판매를 위한 잠재고객 및 파트너 소개 ▲SI 프로젝트 등 공동사업 추진 시 업무연계 및 개발 협력 ▲신규사업 공동 참여 및 타당성 검토를 위한 업무 협력 등이다. 양사는 이를 통해 스마트 리테일과 스마트팩토리의 경계를 허문 새로운 솔루션으로 새 성장 동력을 확보한다는 계획이다. 딥핑소스는 개인정보 침해 없이 실시간 AI 분석이 가능한 독자적인 기술을 보유한 리테일테크 전문기업이다. 특히 '플러스 인사이트' 솔루션을 통해 매장 내 고객 동선과 관심 상품을 분석해 매장 운영 효율성을 높이는 데 특화돼 있다. 롯데월드, CU 등 국내 주요 기업들과 협력하며 기술력을 인정받았으며, 일본과 북미 시장에서도 성과를 확대하고 있다. 시즐은 자체 개발한 PLC(Programmable Logic Controller)를 통해 제조 공정 데이터를 수집·분석하고, 이를 기반으로 제조 공정의 최적화를 돕는 지능형 스마트팩토리 솔루션 기업이다. 여러 설비 시설로부터 데이터를 수집 및 분석해 연평균 매출 200% 이상의 성장을 기록하고 있으며, 2025년 코스닥 상장을 목표로 최근 237억원 규모의 투자를 유치했다. 김태훈 딥핑소스 대표는 "시즐과의 협력을 통해 그동안 각자 발전시켜온 리테일테크와 스마트팩토리 기술을 융합해 더 큰 가치를 창출할 수 있게 됐다"면서 "특히 프라이버시 보호와 AI 기술 접목이라는 우리의 강점과 시즐의 데이터 분석 역량이 만나 오프라인 공간의 디지털 혁신을 앞당길 것"이라고 밝혔다. 이지현 시즐 대표는 "딥핑소스의 AI 영상분석 기술과 우리의 제조 공정 최적화 기술의 결합은 단순한 협력을 넘어 새로운 시장을 창출할 것"이라며 "이번 협력을 통해 기존 제조 현장의 한계를 뛰어넘는 혁신적 솔루션을 선보이고, 양사의 기술력으로 국내외 시장에서 경쟁력을 갖추겠다"고 말했다.

2025.03.25 17:13백봉삼

깃허브 토마스 돔케 CEO "스타트업의 진짜 무기는 감각"

"모든 아이디어는 복제될 수 있다. 하지만 감각(taste)은 복제할 수 없다." 깃허브의 토마스 돔케 최고 경영자(CEO)는 25일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '마이크로소프트 스타트업 커넥션 2025'에서 이와 같이 말하며 스타트업의 경쟁력에 대해 이렇게 단언했다. 토마스 돔케 CEO는 개발자 출신으로 3개의 스타트업을 창업하고 현재 전 세계 1억 명이 넘는 개발자가 사용하는 오픈소스 플랫폼인 깃허브를 이끌고 있다. 그는 스타트업이 살아남고 성장하기 위한 핵심 요소로 감각(Taste), 크래프트(Craft), 업데이트(Update)라는 세 가지 키워드를 제시했다. 감각은 제품을 사용하는 모든 접점에서 느껴지는 감성적, 미학적 경험 전반을 의미한다. 스타트업이 내세우는 아이덴티티를 표현하는 것으로 브랜드의 시각 언어, 인터페이스 구성, 전환 흐름 등 전반에 반영되어야 한다. 대기업은 수많은 이해관계자와 기존 고객 기반 때문에 과감한 UX/UI 실험이 어렵다. 반면 스타트업은 초기부터 자신만의 철학이 담긴 사용자 흐름, 디자인 언어, 색감을 자유롭게 설계할 수 있어 차별화가 가능하다는 것이다. 그는 이러한 사례로 노션의 절제된 인터페이스와 애니메이션, 피그마의 부드러운 전환과 실시간 협업 경험 그리고 리니어의 강박적인 디테일과 마이크로 인터랙션 등을 제시했다. 토마스 돔케 CEO는 "스타트업은 대기업보다 기술력에서 뒤질 수도 있지만, 사용자 경험과 디자인, 제품 흐름 등에서 감각적인 차별화를 시도할 수 있다"며 "제품이 얼마나 깔끔하고 직관적이며 '잘 만들었다'는 인상을 주는지가 브랜드를 결정짓는다"고 설명했다. 이어 "특히 스타트업의 진짜 경쟁력은 어떤 기술을 썼느냐보다 '어떻게 보여주느냐'에 있다는 점을 잊지 말아야 한다"며 "경쟁자들보다 돋보일 수 있도록 UI의 작은 전환 효과, 버튼의 느낌, 피드백의 흐름 등 디테일을 살려 자기만의 색깔을 만들어야 한다"고 강조했다. 크래프트는 매일 실력을 연마하고 새로운 도전을 계속하는 장인정신으로 개발자 또는 기술 창업가로서 실력을 지속적으로 훈련하고 확장하는 태도를 말한다. 작은 팀일수록 한 사람의 실력이 제품의 품질에 결정적인 영향을 미치는 만큼 꾸준히 실력을 유지하기 위한 노력이 요구된다는 설명이다. 토마스 돔케는 "60년 넘게 활동 중인 밴드 롤링스톤즈도 투어마다 리허설을 실시한다"며 "훌륭한 아이디어라도 구현 역량이 부족하면 현실화되지 못하는 것처럼 연습 없는 감각은 구현할 수 없다"고 말했다. 업데이트는 빠르게 변화하는 기술 흐름을 민감하게 포착하고 대응하는 능력을 말한다. 인공지능(AI), 로우코드, 엣지컴퓨팅, 가상현실(VR) 등 시대에 맞는 도구와 전략을 빠르게 도입할 수 있는 유연성을 확보해야 시장의 기회를 잡을 수 있다는 것이다. 돔케는 "대기업은 대규모 고객군을 유지해야 하기에 혁신적인 시도를 쉽게 하지 못하지만, 스타트업은 반대로 더 민첩하게 시도하고 실패하고 개선할 수 있는 유연성이 가장 큰 무기"라며 " “자신을 스스로 파괴(disrupt)할 수 있는 스타트업이 살아남는다"고 강조했다. 그는 깃허브가 프로젝트 파다완 등 집중하고 있는 AI 기반 개발 도구의 발전 방향도 함께 소개했다. 파다완은 사용자가 깃허브 이슈에 구현 아이디어만 입력하면 AI가 직접 기능을 구현하고 풀리퀘스트(PR)까지 자동으로 생성해주는 미래형 에이전트 시스템이다. 그는 "우리는 AI 에이전트를 통해 '생각만 하면 구현이 따라오는' 개발 환경을 만들고 있다"며 "스타트업에게는 특히 이런 도구들이 결정적인 경쟁력이 될 것"이라고 소개했다. 더불어 기술 창업에 뛰어든 이들에게 "깃허브에 여러분의 작업을 올리세요. 그것이 곧 여러분의 실력과 감각을 세상에 증명하는 가장 좋은 방법"이라며 "마이크로소프트는 스타트업과 언제든 협력할 준비가 되어 있다"고 말했다.

2025.03.25 16:45남혁우

[AI는 지금] "개보위, 中 AI 옹호"…딥시크에 긍정 신호 보낸 고학수 위원장, 이유는?

중국 딥시크의 국내 진출 여부를 둘러싼 논란이 이어지는 가운데 개인정보보호위원회가 오픈소스 기반 인공지능(AI) 모델 활용에 긍정적인 입장을 밝혔다. 중국 기업의 앱 자체를 옹호한 것이 아니라 딥시크 등의 오픈소스 생태계 확장이라는 기술 전략에 지지를 표한 것으로 보인다. 24일 업계에 따르면 고학수 개인정보보호위원회 위원장은 최근 한 세미나에서 딥시크 오픈소스 모델의 활용 가능성을 언급하며 '글로벌 빅테크가 아닌 기업도 도전할 수 있는 기회'라고 표현했다. 해당 발언은 지난달 국내 앱스토어에서 자진 철수한 딥시크 앱과는 별개로 발전하고 있는 오픈소스 기술 흐름을 짚은 것으로 평가된다. 딥시크는 중국발 오픈소스 거대언어모델(LLM) 스타트업으로, 지난 1월 이후 전 세계 AI 생태계를 신속히 장악했다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 딥마인드 등 미국·영국 프런티어 AI 기업들이 천문학적 자금을 투입한 것과 달리 적은 비용으로 고성능 모델을 구현한 데다 오픈소스로 공개돼 폭발적인 관심을 받았다. 퍼플렉시티 등 해외 LLM 서비스 기업들은 이미 딥시크를 로컬 환경에 설치해 운영 중이다. 최근에는 국내 기업들도 이를 기반으로 특화 모델 개발에 나서고 있다. 뤼튼테크놀로지스와 이스트소프트는 지난 2월 딥시크 모델을 자체 클라우드 환경에 구축해 운영을 시작했다. 크라우드웍스는 일본 법인을 통해 딥시크 R1 기반 일본어 모델을 개발한 뒤 이를 한국어로 확장할 계획이다. 일각에선 크라우드웍스가 딥시크 본사와 직접 계약을 맺고 한국어 모델을 공동 개발했다고 주장했지만 이는 사실이 아닌 것으로 확인됐다. 크라우드웍스 측이 지난 23일 딥시크 본사와 계약한 적이 없으며 회사가 활용 중인 모델은 앱이 아닌 설치형 B2B 버전이라고 해명했기 때문이다. 데이터가 중국 서버로 전송되는 B2C 앱과는 구조적으로 다르다는 설명이다. 실제로 퍼플렉시티, 뤼튼, 이스트소프트 등의 국내 설치형 모델은 외부 인터넷과 연결되지 않는 제한된 환경에서 구동된다. 이에 따라 중국 서버로 정보가 전송될 가능성은 원천적으로 차단된다. 다만 보안업계에서는 딥시크처럼 오픈소스로 제공되는 모델이라도 로컬 환경에 도입할 경우 여전히 위험 요소가 존재한다고 지적한다. 오픈소스 특성상 코드나 가중치 파일에 악성 코드가 삽입될 수 있으며 모델 로딩 과정에서 시스템 취약점을 노린 침투 가능성도 배제할 수 없기 때문이다. 또 일부 개발자가 모델에 내장된 안전 장치를 우회하거나 변형 모델을 제작할 경우 유해한 콘텐츠나 악성 코드를 생성하는 방식으로 악용될 수 있다. 특히 딥시크는 경쟁 모델에 비해 보안 업데이트나 코드 감사가 부족하다는 평가도 있어 도입 시 철저한 검증과 보안 관리가 필요하다는 지적이 잇따른다. 실제로 김승주 고려대학교 정보보호대학원 교수는 최근 자신의 링크드인을 통해 "딥시크를 PC나 클라우드에 설치해서 쓰면 운영주체가 중국이 아니기 때문에 안전하다는 말이 돈다"며 "이는 굉장히 위험한 생각"이라고 지적했다. 그럼에도 고 위원장이 딥시크를 위시한 오픈소스 LLM에 주목한 이유는 분명하다. 자본과 인프라가 부족한 국내 AI 생태계가 낮은 진입 장벽을 바탕으로 글로벌 경쟁에 도전할 수 있다는 점 때문이다. 업계에선 이 같은 메시지를 한국 정부가 추진 중인 '월드 베스트 LLM' 프로젝트와 맞물려 해석하는 분위기다. 정부는 국가 차원의 대규모 언어모델 개발을 위해 파운데이션 모델을 오픈소스로 공개하고 공공 중심의 활용 사례를 확산하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 이 프로젝트는 지난 2월 과학기술정보통신부가 발표한 'AI R&D 전략 고도화 방안'에 핵심 과제로 포함됐다. 정부는 향후 3개월 이내 'AI 국가대표팀'을 선발해 연구 자원과 데이터를 집중 지원하고 공공 데이터를 기반으로 한 특화 모델 개발을 유도할 방침이다. 업계에선 딥시크 사례가 이 같은 흐름을 촉발하는 계기가 됐다는 평가도 나온다. 고성능 언어모델을 오픈소스를 통해 낮은 비용으로 구현할 수 있다는 점이 확인되면서 '챗GPT'나 '클로드' 등 프런티어 AI를 빠르게 따라잡을 수 있다는 기대가 생겼다는 분석으로, 보안만 보장된다면 무료로 실사용도 가능하다는 인식이 퍼진 것이 정책 전환에 영향을 미쳤다는 해석도 제기된다. 고학수 개인정보보호위원회 위원장은 "딥시크 등의 모델에는 분명 잠재적인 불안 요소가 있지만 빅테크가 아니어도 적은 투자를 통해 세계 시장에 도전할 수 있다는 메시지를 줬다"며 "이러한 오픈소스를 통해 국내에서도 다양한 앱 서비스를 만들 수 있을 것"이라고 말했다. 이어 "향후에 보다 넓은 생태계를 구축해야 한다고 믿는다"며 "자유로운 혁신의 한 축은 열린 모델을 통해 새로운 응용 생태계를 형성하는 것이라 생각한다"고 말했다.

2025.03.24 16:16조이환

오픈소스 AI 잇달아 등장···보안은?

중국 인공지능(AI) 스타트업이 만든 고성능 AI 제품 '딥시크(DeepSeek)'가 미국 오픈AI의 '챗GPT'보다 저렴한 비용으로 개발됐다는 소식이 세상을 놀라게 했다. 특히 딥시크는 오픈소스로 공개, 더 화제를 모았다. 오픈소스 소프트웨어는 소스 코드를 공개해 누구나 그 코드를 보고 쓸 수 있는 소프트웨어를 뜻한다. 하지만 딥시크는 정보가 빠져나갈 수 있다는 우려도 함께 낳았다. 미국은 해군이 발빠르게 딥시크를 못 쓰게 막았고, 한국도 국방부·외교부·산업통상자원부·과학기술정보통신부 등과 KB국민은행·하나은행·우리은행·케이뱅크 등 은행, 현대자동차그룹 등 기업이 금지했다. 개인정보위원회는 딥시크 사용을 공식적으로 금지하기도 했다. 국가정보원은 딥시크를 검증했더니 ▲과도하게 개인정보를 수집하고 ▲입력 정보를 학습 정보로 쓰며 ▲광고주와 정보를 공유하는 한편 ▲국외 서버에 저장하는 문제점을 확인했다고 밝혔다. 딥시크의 보안 우려는 오픈소스를 사용했기 때문이기도 하다. 오픈소스를 사용한 AI는 보안에 안전할까? 전문가들은 “딥시크 같은 게 어떤 질문을 받으면 이상하게 답하는지 살펴야 한다”고 조언한다. 줄잇는 오픈소스 AI...LG·딥시크·메타·미스트랄 등 잇달아 선보여 오픈소스는 모두에게 열린 자원이므로 이를 활용하면 비교적 저렴한 비용으로 AI 모델을 개발할 수 있다. 중국 딥시크와 미국 메타(페이스북 모회사), 프랑스 미스트랄 등 오픈AI보다 늦게 뛰어든 기업들이 줄줄이 무기를 들고 나올 수 있는 배경이다. 한국도 빠지지 않았다. LG AI연구원은 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC)에서 '엑사원 딥'을 선보이며 오픈소스 플랫폼에 배포했다. 엑사원 딥은 단순한 지식 기반이 아니라 스스로 가설을 세우고 이를 검증하는 방식으로 문제를 푼다. 미국 AI 스타트업 글리터컴퍼니는 최근 메타 '라마' 오픈소스를 쓰기 시작했다. 라마가 무료인 덕에 오픈AI 모델만 쓸 때보다 모델 사용료를 70% 아낀 것으로 알려졌다. 다만 악성 AI '웜GPT(WormGPT)' 같은 것까지 만들 수 있다는 단점이 치명적이다. 웜GPT는 오픈소스로 만들어진 해킹 도구다. 챗봇에게 “이 사이트를 공격하자”거나 “악성 파일을 만들자”고 시킬 수 있다. 기자도 일전에 '보안 초짜기자 해킹 체험기'를 쓰려고 인터넷에서 쉽게 내려받을 수 있었다. 이처럼 누구나 손댈 수 있는 위험물이다. 전문가들 "AI, 정보 모을수록 두 얼굴...보안 취약점이 발견되면 누군가 해킹 도구 만들어 뿌려" 전문가들은 AI가 정보를 모으는 게 양날의 칼이라고 짚었다. 세종사이버대 정보보호학과 교수인 박영호 한국정보보호학회장은 “AI는 정보를 먹을수록 커진다”며 “그만큼 개인정보가 빠져나가는 게 문제”라고 말했다. 내가 유튜브로 언제, 어디서, 무슨 영상을 보는지가 전부 정보라는 얘기다. 알고리즘으로 사용자의 취미나 정치 성향도 알 수 있다. 순천향대 정보보호학과 명예교수인 염흥열 한국개인정보보호책임자(CPO)협의회장은 “오픈소스 취약성을 이용해 AI 보안 시스템을 공격하면 AI가 의도된 대로 동작하지 않고 탈옥 등의 방법으로 악성코드나 대규모 살상 무기 등을 만드는 데 악용될 수 있다”며 “AI가 처리하는 개인정보를 빼돌리도록 쓰일 수도 있다”고 분석했다. 윤두식 이로운앤컴퍼니 대표도 “딥시크 같은 게 어떤 질문을 받으면 이상하게 답하는지 살펴야 한다”며 “학습된 개인정보를 추출하거나 편향적인 답변을 유도하고 악성코드나 무기 제조법 등을 만들라고 이끌어 AI가 나쁘게 답변하는지 점검할 수 있다”고 설명했다. 그러면서 “딥시크 사이트 사용자의 개인정보와 그가 입력한 기록 등이 다른 사이트에 퍼지면 개인정보가 유출되는 셈”이라고 덧붙였다. 이로운앤컴퍼니는 AI 보안 수준을 높이는 서비스를 제공하는 회사다. 이희찬 스틸리언 연구소장은 “오픈소스 AI 행위를 예측하기 어려워 취약점을 검증하기도 힘들다”며 “소스 코드가 공개됐더라도 AI 모델이 복잡하다”고 진단했다. 스틸리언은 모바일 앱 보안 솔루션을 공급하는 업체다. 김택완 한국오픈소스협회장은 “애플이 운영체제 'iOS' 보안이 취약하다고 알아채면 개선해 알려준다”며 “오픈소스 모델은 누가 공지하지 않아 사용자가 스스로 '새로고침' 않으면 취약한 옛 모델을 계속 쓸 수밖에 없다”고 지적했다. 또 “보안 취약점이 발견되면 누군가 해킹 도구를 만들어 뿌린다”며 “해커가 이 도구로 10군데 시도하다가 1군데라도 뚫리면 해킹된다”고 지적했다. 이화영 사이버안보연구소 부소장은 “오픈소스 AI 모델 보안이 취약한지 알아보려면 LLM 정보를 아는 게 먼저”라며 “서비스 구조와 정보 흐름을 파악하고 LLM 애플리케이션을 운용할 때 일어날 수 있는 위협을 예상해 목록을 짤 필요가 있다”고 조언했다. 또 “조직에서 오픈소스를 얼마나 활용하는지 판단하고, 오픈소스에서 보안을 위협하는 요소를 살펴봐야 한다”고 권유했다. "LLM방화벽·필터 등으로 점검" 전문가들은 '내가 무슨 AI 도구의 어떤 버전을 쓰는지' 스스로 지켜보다가 새로운 버전을 찾으면 고쳐 써야 한다고 입을 모았다. AI를 안전하게 쓸 수 있는 인터넷 환경도 주문했다. 김택완 오픈소스협회장은 “우리는 수많은 소프트웨어를 쓰고 버전도 쏟아지는 만큼 업데이트 우선순위를 정하는 게 좋다”며 “내가 쓰는 소프트웨어가 내게 얼마나 중요한지, 얼마나 자주 쓰는지, 내 시스템을 얼마나 망가뜨리는지 위험도를 생각해야 한다"고 권했다. 이희찬 연구소장은 “오픈소스 AI를 외부에서 접속할 수 없는 내부망에서 활용하거나 AI 안전 수준을 높이는 기술(AI safety)을 적용해야 한다"고 조언했다. 염흥열 교수는 “인공지능 시스템을 개발하고 운영하는 조직은 AI 관리 체계를 갖춰야 한다”며 “무엇이 인공지능 시스템을 위협하는지 식별해 꾸준히 감시해야 한다”고 진단했다. 이어 “국제표준(ISO/IEC 42001)에 근거한 인공지능 관리 체계를 제3자 인증기관으로부터 인증받는 것도 방법”이라고 예를 들었다. 윤두식 대표는 ▲사용자 요청과 응답으로 말미암아 민감한 정보를 가려내고 없애는 '거대언어모델(LLM) 방화벽' ▲AI 모델에 전달되는 입력을 미리 점검해 금지된 정보를 막는 '프롬프트 필터링(Prompt Filtering)' ▲모델이 학습할 때 개인정보가 포함되지 않게끔 '학습 정보 정제' ▲생성된 응답을 실시간 살펴봐 부적절한 응답을 막는 'LLM 결과 필터링'을 해결책으로 꼽았다. 이화영 부소장은 “AI 모델 출력 결과나 학습 정보에 민감한 내용이 이씨는지 점검할 필요가 있다”며 “악성코드 탐지, 스팸 메일 필터링, 비정상적인 네트워크 트래픽 탐지 같은 사이버 보안 작업에 AI를 활용하는 것도 방법”이라고 말했다. 박영호 교수는 “브레이크가 좋아야 자동차를 안전하고도 빠르게 몰 수 있듯 AI를 활발하게 쓰려면 윤리 의식과 제도가 뒷받침돼야 한다”며 “이미 모든 기기에 사물인터넷(IoT)을 쓰는 만큼 안전 수준도 높여야 한다”고 강조했다.

2025.03.18 16:22유혜진

레드햇 "AI 도입 여전히 비싸고 복잡…오픈소스 플랫폼이 해결"

"기업이 생성형 인공지능(AI)을 클라우드 환경에서 잘 쓰려면 비용이 적게 들고 운영이 쉬워야 합니다. 오픈소스 플랫폼이 이 문제를 효과적으로 해결할 수 있을 것입니다." 한국레드햇 성희경 이사는 11일 서울 양재 엘타워에서 열린 '테크토크 컨테이너데이 2025'에서 AI 네이티브 시대에 필요한 기업 전략에 대해 이같이 밝혔다. 성 이사는 기업의 AI 기술 투자가 빠르게 증가하고 있다고 말했다. 실제 ITC 보고서에 따르면 AI 기술에 대한 기업 투자는 올해 343조 원에서 2027년까지 934조 원으로 늘어날 전망이다. 생성형 AI 분야 투자도 현재 5조8천억원에서 29조원 규모로 성장할 것으로 예상되고 있다. 오픈소스 사용 비율도 증가할 전망인 것으로 나타났다. 2020년 AI 시장에서 오픈소스 사용 비율은 15% 수준에 그쳤지만 올해 70%까지 오를 것으로 예측됐다. 성 이사는 이런 전망에도 불구하고 기업의 생성형 AI 도입 어려움은 해소되지 않고 있다고 지적했다. 도입 비용이 높을 뿐 아니라 모델 구축 과정까지 복잡하다는 이유에서다. 기업이 AI를 여러 환경에서 유연하게 사용할 수 없다는 점도 꼽았다. 레드햇은 기업들의 이같은 AI 도입 장애물을 해소하기 위한 해결책을 내놨다. 높은 비용과 운영 복잡성을 낮추면서도 유연한 AI 이용 환경을 제공하는 것이 목표다. 성 이사는 오픈소스 AI 모델 '그래닛'을 소개했다. 그는 "해당 모델은 컴퓨터 자원을 많이 쓰지 않아도 웬만한 오픈소스 모델만큼 성능을 낼 수 있다"며 "한국어 학습까지 가능하다"고 설명했다. 그는 '인스트럭트랩' 툴도 해결책으로 제시했다. 해당 도구는 합성데이터를 오픈소스화해 AI 모델에 학습시키는 도구다. 이용자는 데이터 수집부터 증강, 필터링 과정을 거쳐 기존보다 낮은 비용으로 모델 훈련을 진행할 수 있다. 성 이사는 '레드햇 오픈시프트 AI'도 소개했다. 개발자는 해당 플랫폼으로 AI 모델 개발부터 실제 서비스까지 한번에 관리할 수 있다. 클라우드를 비롯한 자체 서버, 엣지 등 다양한 환경에서도 간편하게 사용할 수 있다. 또 그래픽처리장치(GPU) 등 다양한 하드웨어 가속기를 효율적으로 사용할 수 있게 돕는다. 성 이사는 "기업이 생성형 AI를 잘 쓰려면 비용이 적게 들고 운영이 쉬워야 한다"며 "높은 비용·운영 복잡성 해소는 클라우드 네이티브 환경의 필수 과제"라고 강조했다.

2025.03.11 17:20김미정

[보안리더] 이유진 라온시큐어 부사장 "해외 사업은 이렇게 하는 것 보여줄 것"

“한국 정보보호(보안) 기술을 국제표준으로 만들고 싶어요. 그래서 라온시큐어 디지털 신분증(ID) 기술을 오픈소스로 개방했습니다. 선진국에서 영역을 넓히면 물론 커다란 기쁨이지만, 우선 개발도상국에서 소외계층에게 신분증을 만들어 주면 굉장히 뜻이 깊을 것 같습니다.” 이유진 라온시큐어 부사장은 20일 서울 여의도 사옥에서 열린 지디넷코리아와의 인터뷰에서 “각 나라마다 보안 정책이 다른데, 이런 사정에 맞춰 한국 기술을 이전하는 도전을 하고 있다”며 이같이 밝혔다. 이 부사장은 2023년 라온시큐어 해외사업본부장으로 합류했다. 한국 정보보호 기업 1세대로 꼽히는 소프트포럼(현 한글과컴퓨터 지주사), 이니텍(KT 계열사) 등을 거쳤다. 세계적인 카드 회사 비자 한국지사 부사장도 역임했다. 어린 시절을 미국에서 보낸 뒤 미국 휴렛패커드(HP)를 비롯한 대기업에서 근무한 경험이 지금의 이 부사장을 만들었다. 라온시큐어는 이런 이 부사장에게 더 큰 무대가 됐다. “라온시큐어는 중견기업이지만 빠르게 혁신하려는 태도를 갖췄다”면서 “대기업은 결재 단계가 복잡하다. '해외 사업은 이렇게 하는 것'이라는 걸 보여주려면 대기업보다 라온시큐어 같은 회사가 낫다"고 반색했다. 라온시큐어는 해외에 2개 법인과 4개 사무소를 뒀다. 미국·싱가포르 법인과 일본·인도네시아·필리핀·코스타리카 사무소다. 여기서 구독형 생체 인증(FIDO, Fast Identity Online), 디지털 ID, 정부 전자지갑 서비스 개발 사업 등을 한다. 아래는 이 부사장과 일문일답. -미국 휴렛패커드(HP) 같은 해외 기업과 라온시큐어 같은 국내 기업은 일할 때 무엇이 다른가? "세계적인 대기업에서 일할 때에는 혁신 기업으로부터 쫓기지 않으려 방어하는 데 많은 자원을 썼다. 지금은 스스로 기존 생각을 파괴할 정도로 혁신하는 '디스럽터(Disruptor)'로 활약하고자 한다. 세계적인 대기업은 이미 체계를 갖추고 시장 입지를 탄탄하게 다진 게 장점이다. 국내 기술 기업과 비교하면 빠르게 변화하려는 움직임은 소극적이다. 라온시큐어 같은 한국의 기술 기업은 역동적이고 유연하고 추진력이 강하다. 의욕 넘치는 인재는 이런 곳에서 능력을 잘 발휘할 수 있다. 나 역시 빠른 의사결정과 추진력을 갖춘 이 곳에서 더 능력을 뽐낼 수 있을 것 같다. 또 라온시큐어처럼 기술이 강한 국내 보안 기업은 정부의 적극적인 디지털 전환(DX) 지원을 바탕으로 경쟁력을 키우기 좋은 환경에 있다. 미국 경제지 포브스는 경제·기술 등을 기준으로 한국을 '2025년 가장 강력한 10개국' 6위로 꼽았다. 이를 발판 삼아 세계에서 '한국의 디지털 신분증(K-DID)' 기술을 선도하는 기업으로 도약하고자 한다." -동북아·동남아·북미·중남미 등에서 사업 중인데 지역별로 특징이 있나? "해외 사업을 할 때에는 긴밀하게 협력하는 게 중요하다. 라온시큐어는 국내외 정부 기관과 협력해 인도네시아 국가 디지털 ID 설계 컨설팅, 인도네시아 통합 디지털 ID 서비스, 코스타리카 공공 전자지갑 개발 사업 등을 수주했다. 라온시큐어는 디지털 신분증 수요가 많은 나라에서 해외 사업을 하고 있다. 동남아·남미 등에서 사는 11억~13억명이 신원을 증명할 신분증을 갖고 있지 않은 것으로 추산된다. 이렇게 되면 복지에서도 소외된다. 국제연합(UN)과 세계은행(WB) 등 국제기구는 신분증 없는 사람도 모바일 기기는 가지고 있는 점을 주목했다. 라온시큐어는 이런 문제를 해결할 블록체인 디지털 ID 기술을 보유했다. 인권 신장, 디지털 정부에 이바지할 수 있다고 기대한다. 일본에서는 구독형 생체 인증 분야서 성과를 냈다. 클라우드 수요가 급증해 라온시큐어에 유리한 환경이다. 최근 일본 주요 금융그룹과 40억원 넘는 규모의 큰 계약을 했다. 지난달 일본에서 라온시큐어의 구독형 생체 인증 월간활성사용자(MAU)가 600만명을 넘었다. 미국에는 '디지털트러스트네트웍스'라는 라온시큐어 현지 법인이 있다. 미국 대형 의료체인 C사에 디지털 ID를 제공했다. 일본에서 성공한 사례를 바탕으로 미국에서도 확장하려 한다. 시장조사업체 스태티스타에 따르면 세계 FIDO 시장 규모는 2022년 12억 달러(약 1조7천448억원)에 달했다." -해외 사업이 쉽지 않다. 각 나라마다 다른 나라 기술을 쓰려 하지 않을텐데... "맞다. 디지털 신분증 같은 대국민 사업에 한국 기술을 제공하는 일은 쉽지 않다. 국가 사업은 자국 기술 기반으로 진행하는 경향이 있다. 특정 기업이나 다른 나라 기술에 종속돼서는 안 되기 때문이다. 이런 어려움을 우리는 오픈소스로 해결한다. 라온시큐어는 국가 모바일 신분증을 구현한 블록체인 디지털 ID 기술을 '깃허브(세계적 오픈 사이트)'를 통해 오픈소스로 공개해 '옴니원 오픈 DID' 프로젝트를 운영하고 있다. 세계 개발자 생태계를 구축하고 국제 표준화를 도모한다. 오픈소스로 각국 개발자가 라온시큐어 기술을 이용하면 이는 곧 우리 디지털 ID 기술을 현지에 이전하는 의미가 된다. 라온시큐어는 블록체인 디지털 ID를 오픈소스로 풀어 세계 개발자 생태계를 확대해 DID의 국제 표준을 이끌고, 라온시큐어 기술을 중심으로 세계에 K-DID를 확산할 계획이다"

2025.02.22 10:29유혜진

엘리스클라우드, 오픈소스 AI 생태계 최적화 솔루션 선보여

엘리스그룹(대표 김재원)의 AI 특화 클라우드 '엘리스클라우드'가 오픈소스를 포함한 다양한 범용 AI 모델을 클라우드 환경에서 안전하고 편리하게 사용할 수 있는 솔루션을 20일 공개했다. 엘리스클라우드는 기존 머신러닝(ML) API 기능을 업그레이드해 오픈소스 AI 모델을 맞춤형 AI 인프라에서 활용할 수 있는 'ML API 라이브러리' 기능을 선보였다. 이번 업그레이드의 특징은, 별도의 설치, 설정 없이 다양한 오픈소스 AI 모델도 편리하게 쓸 수 있는 최적화된 GPU·NPU 환경을 제공하는 것이다. API 기반 솔루션이 제공되는 일반 상용 AI 모델과 달리 오픈소스 AI 모델은 사용하는 모델에 따라 환경을 설정해야 하고, 원하는 특정 작업에 맞추는 파인 튜닝과정이 필요하다. 이런 어려움을 해소하기 위해 엘리스클라우드는 GPU·NPU 환경을 각 오픈소스 모델에 최적화하고, 최적화된 API를 제공한다. 딥시크의 R1, 메타의 라마 등 오픈소스를 포함한 다양한 AI 모델에 따라 맞춤형으로 구성한 고성능 AI 인프라 환경에서 AI 챗봇 등을 개발하고 관리, 배포까지 간편히 할 수 있다. 엘리스클라우드가 협약을 맺은 퓨리오사AI, 리벨리온의 최신 NPU를 활용한 고성능 컴퓨팅 서비스도 제공한다. 엣지데이터센터인 엘리스 AI PMDC(Portable Modular Data Center, 이동형 모듈러 데이터 센터) 기반의 프라이빗 클라우드 환경에서 실행돼 민감한 데이터의 외부 유출도 방지한다. 엘리스 AI PMDC는 모듈 단위로 구성이 가능해 물리적 격리가 가능하고, AI 수요 변화에 민첩하게 대응하는 것은 물론 전력효율지수(PUE)를 1.27까지 낮춰 뛰어난 에너지 효율도 갖췄다. 엘리스클라우드는 연내 운영을 목표로 1기당 1MW급 AI PMDC를 설계 및 구축하고 있다. 고밀도 전력과 발열을 안정적으로 관리하기 위해 공간 최적화 설계와 직접액체냉각(DLC) 기술을 도입, 업계 최고 수준인 랙 당 160kW전력으로 엔비디아 B100을 비롯한 최신 고성능 GPU를 지원하도록 설계된다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "현재 고성능 GPU H100 5천장까지 수용할 수 있는 AI PMDC 설계·구축했고, 이는 국내 클라우드 기업 중 최대 규모일 것으로 예상한다"며 "엘리스클라우드 사업 본격화를 위해 GPU 확보에 더불어 R&D를 통한 기술 혁신과 투자에 집중하겠다"고 밝혔다.

2025.02.20 11:21백봉삼

오픈소스컨설팅, 대한상공회의소 VM서버 오픈소스 전환…비용 부담 해소

오픈소스컨설팅(대표 장용훈)이 대한상공회의소의 가상머신(VM) 서버를 오픈소스 기반으로 전환하며 서비스를 고도화하고 비용을 절감할 수 있는 환경을 구축했다. 오픈소스컨설팅은 대한상공회의소의 '오픈소스 소프트웨어 기반 하이퍼 컨버저드 인프라(HCI) 구축 사업'을 수행했다고 12일 밝혔다. 이번 프로젝트의 목표는 대한상공회의소의 싱글사인온(SSO) 업무를 개선하기 위해 오픈소스 기반 인프라로 이관하고, 업무의 효율을 위한 지속적 통합·개발 및 배포(CI/CD) 파이프라인 구축이라고 오픈소스컨설팅 담당자는 전했다. VM웨어가 브로드컴에 인수된 이후 라이센스 정책 변경으로 기업이 지출할 비용이 상승하고, 제한적인 제품 선택권으로 인해 기술 변화에 유연하게 대응하기 어려지고 있다. 오픈소스 기반 인프라는 소프트웨어 제조사 정책이나 가격이 바뀌어도 흔들리지 않고, 유연하고 비용을 효율적으로 사용할 수 있다는 장점이 있어 VM웨어 대체로 주목받고 있다. 오픈소스컨설팅은 자체 개발한 솔루션 플레이스 클라우드(Playce Cloud)와 플레이스 데브옵스(Playce DevOps)를 활용해 대한상공회의소에 오픈소스 전환을 위한 인프라 구축을 성공적으로 수행했다. 기존 VM웨어를 대체할 가상 머신(VM) 서버를 오픈소스 기반인 수세 하베스터(SUSE Harvester)를 도입해 안정적이며 비용을 절감할 수 있는 HCI 환경을 제공했다. 또한, 오픈소스 기반 쿠버네티스 관리 플랫폼인 수세 랜처(SUSE Rancher)로 컨테이너와 쿠버네티스 관리 프로세스를 완성했으며, 향후 고객사에 인프라와 서비스 고도화를 진행 예정이다. 대한상공회의소 담당자는 "오픈소스컨설팅은 당 기관에 맞는 인프라 전환과 CI/CD 파이프라인 계획을 제시했고, 프로젝트 이후 고도화를 함께 진행하고 있어 향후 업무 효율과 가시성 있는 비용 절감을 기대하고 있다"라고 말했다. 장용훈 오픈소스컨설팅 대표는 "최근 망분리 완화로 공공·금융에서 클라우드 도입 속도가 빨라질 것으로 예상해 가상화 솔루션 시장에서 VM웨어를 대체할 오픈소스 기반 인프라 수요가 높아지고 있다"라며 "오픈소스컨설팅의 다양한 구축 프로젝트 경험으로 유연하고 비용 효율적인 오픈소스 기반 인프라를 구축하는 사례가 될 것"이라고 전했다.

2025.02.12 13:49남혁우

[남기자의 비욘드IT] 딥시크가 촉발한 '오픈워싱' 논란, 오픈소스의 미래는

중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 'R1' 등 자체 개발한 인공지능(AI) 모델을 오픈소스로 공개하면서 논란이 일고 있다. AI모델의 코드와 가중치를 공개했지만, 학습 데이터와 훈련 과정은 비공개이기 때문이다. 이에 일부 개발자들은 '오픈소스'라고 부르기에 부족하다는 비판에 나섰다. AI오픈소스 커뮤니티인 허깅페이스 측은 R1의 숨겨진 요소를 모두 분석해 재구축하는 '오픈-R1(Open-R1)'를 진행 중이기도 하다. 문제는 구글과 메타 등 빅테크 기업 역시 이런 논란에서 자유롭지 않아 관련 업계에서 '오픈소스'라는 용어가 마케팅 도구로 전락하는 것 아니냐는 '오픈워싱(Openwashing)'에 대한 우려의 목소리가 나오고 있다. 7일 업계에 따르면 최근 AI 오픈소스의 정의와 방향에 대해 기업과 사용자간 논쟁이 치열하게 일고 있다. 오픈소스 생태계 위협하는 오픈워싱 AI 모델을 '오픈소스'로 공개하는 것은 연구자들과 개발자들이 자유롭게 활용하고 발전시킬 수 있도록 하기 위한 취지다. 그러나 최근 많은 기업들이 핵심 기술을 비공개로 유지한 채 '부분적 개방'만을 내세우고 있다. 해당 논란이 거세지는 이유는 오픈소스 철학의 핵심인 개방성과 투명성이 훼손되며 개발 생태계를 악화시킨다는 지적이다. 이로 인해 오픈소스 AI의 의미와 방향을 둘러싼 논쟁은 단순한 기술적 논의에서 벗어나, AI 생태계 전체의 구조를 결정하는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. AI 발전 과정에서 오픈소스는 중요한 역할을 해왔다. 초기 AI 연구자들은 개방된 모델과 데이터를 활용해 기술을 발전시키고 협업을 통해 새로운 혁신을 이끌어냈다. 대표적으로 구글과 메타 같은 기업들은 AI 연구에 필수적인 오픈소스 프레임워크와 모델을 공개하면서 생태계를 확장했다. 구글은 2015년 텐서플로를 공개해 AI 연구 및 개발의 표준을 만들었고, 2014년에는 쿠버네티스(Kubernetes)를 통해 클라우드 환경에서 AI 모델을 효율적으로 운영할 수 있도록 했다. 메타 역시 AI 오픈소스를 적극적으로 활용한 기업으로 꼽힌다. 2016년 공개한 파이토치(PyTorch)는 현재 가장 널리 사용되는 AI 개발 프레임워크 중 하나다. 2022년에는 리눅스 재단 산하 파이토치 재단으로 이관해 커뮤니티 주도의 발전을 지원하고 있다. 오픈소스 생태계 이끌어온 빅테크의 달라진 행보 하지만 이렇게 AI오픈소스 생태계를 이끌어온 기업들이 본격적인 AI모델 출시와 함께 행보가 달라지고 있다. 구글은 젬마(Gemma)라는 AI 모델을 공개했지만, 학습 데이터와 훈련 코드는 공개하지 않고 있다. 또 구글의 AI전용 프로세서인 TPU에 최적화돼 특정 클라우드 종속성을 강화하는 방식으로 운영되고 있다. 메타도 라마를 오픈소스로 제공하고 있다고 밝혔지만 훈련 데이터와 세부 알고리즘은 비공개로 유지하고 있는 추세다. 이에 비영리 오픈소스 표준화 단체인 오픈소스 이니셔티브(OSI) 측은 '오픈소스'란 용어를 사용해 사용자를 혼란스럽게 하고 오픈소스를 오염시켰다며 강도 높게 비판했다. AI 오픈소스 커뮤니티인 허깅페이스도 오픈워싱 논란에 대해 비판적인 입장을 보이고 있다. 클레망 들랑브 최고경영자(CEO)는 AI 기업들이 오픈 모델이라는 용어를 남용하고 있으며, 진정한 오픈소스 AI는 학습 데이터와 훈련 과정까지 포함돼야 한다고 주장했다. 기술경쟁 심화된 AI, 기술 보호 중요성 커저 AI 오픈소스 생태계를 적극적으로 지원하며 생태계를 주도하던 기업들이 점점 폐쇄적인 방향으로 돌아서고 있는 이유는 AI 기술 경쟁이 심화되면서 '기술 보호'가 더 중요한 요소로 떠올랐기 때문이다. 오픈AI가 GPT-2까지는 공개했지만, GPT-3부터 모델을 비공개로 운영하며 API 기반 서비스로 전환한 것은 대표적인 사례다. 오픈AI는 학습 데이터와 훈련 알고리즘을 비공개로 유지하면서도 GPT 기반의 유료 API 서비스를 제공하며 AI 생태계를 선점하는 전략을 택했다. 마이크로소프트의 대규모 투자 이후 GPT-4는 완전히 비공개 모델이 됐다. 오픈AI 역시 연구 초기에는 'AI 기술을 모두에게 개방한다'는 비전을 내세웠지만, AI 기술이 상업화되면서 기업 중심의 폐쇄적인 운영 방식을 선택했다. 구글과 메타는 기술보호와 함께 AI 클라우드 서비스와의 연계를 강화하는 전략적 요소가 더 강해졌다. 막대한 비용이 소비되는 AI 연구 비용 지출을 클라우드 서비스와의 결합을 통해 완화할 수 있기 때문이다. AI 모델의 훈련과 운영에는 막대한 비용이 소요된다. GPT-4의 훈련 비용은 수억 달러(수천억원)로 추정되며, 기업이 AI 모델을 공개하면 경쟁사들이 해당 모델을 무료로 사용할 가능성이 높아진다. 이에 따라 기업은 비용을 부담하고 연구한 기술을 다른 기업들이 쉽게 복제해 경쟁력을 갖출 수 있게 된다. 이런 이유로 AI 기업들은 오픈소스보다는 '부분적 공개' 또는 '제한된 라이선스' 전략을 선택하는 추세다. 특히 딥시크 사례는 AI 모델이 공개되지 않아도 충분히 복제될 수 있다는 가능성을 보여줬다. 이에 따라 기업들은 AI 모델을 더욱 폐쇄적으로 운영할 가능성이 높아졌으며, AI 오픈소스 시장 자체가 위축될 가능성이 커진다는 지적이다. 모두 공개보다 제한적 공개로 전환할 가능성 높아진 빅테크 AI 모델을 오픈한다는 것이 곧바로 기술 공유를 의미하지 않는다는 점이 분명해지면서, AI 기업들은 '어떤 부분을 공개할 것인가'에 대한 전략적 판단을 더욱 신중하게 내릴 것으로 보인다. 특히 관련 업계에선 AI 모델의 소스코드가 모두 공개되지 않아도 복제될 수 있다는 점이 확인되면서, 기업들은 오픈소스 전략을 제한적으로 운영할 가능성이 높을 것이란 전망이다. 이러한 흐름에 따라 최근 샘 알트먼 오픈AI CEO가 발언도 오픈워싱 전략이 포함된 것이란 해석이 제기되고 있다. 최근 샘 알트먼은 레딧에서 진행한 '무엇이든 물어보세요(AMA)' 코너에서 딥시크의 부상을 보며 현재 오픈소스 전략이 잘못된 것 같다며 더 개방적인 방향을 고려할 것이라고 밝힌 바 있다. 하지만 완전한 오픈소스로 전환할 경우 오픈AI의 수익 모델에 악영향을 미칠 가능성이 있고 1위를 유지하고 있는 상황에서 굳이 경쟁자에게 최신 기술을 공유할 이유가 없다는 분석이다. 국내 한 AI전문가는 "현재 오픈AI의 AI모델이 가장 좋은 성능을 보유한 것은 알려져 있지만 자세한 정보를 공개하고 있지 않아 기업들과 개발자들의 불만이 큰 상황"이라며 "이런 불만을 잠재우고 여론을 돌리기 위해서라도 긍정적인 발언을 할 필요가 있었을 것"이라고 분석했다. AI 오픈소스 이끌 것으로 주목 받는 AI스타트업 다만 딥시크를 비롯해 미스트랄 등 AI스타트업을 중심으로 AI 오픈소스 생태계가 변화할 것이란 전망도 나온다. AI모델을 오픈소스로 공개하면 누구나 부담 없이 활용할 수 있을 뿐 아니라 외부 개발자들의 기여를 통해 개발 비용을 줄이고, 모델 개선 속도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 또 오픈소스 프로젝트에 적극적으로 참여하는 AI 분야의 우수한 인재를 자연스럽게 확보하며 개발 생태계를 구축 가능하다. 더불어 개방적이고 투명한 AI 생태계를 지향하며 기존 AI기업과 차별화된 브랜드 이미지를 확보할 수 있다. 구글과 메타 역시 이러한 전략을 바탕으로 클라우드를 비롯해 웹브라우저, 가상현실(VR), 데이터 인프라스트럭처 등의 분야에서 안정적인 생태계를 구축한 바 있다. 한 AI 전문가는 "미스트랄이나 딥시크가 오픈소스로 공개되면서 오픈AI와 비교되며 관심을 끌고 있지, 기술독점 방식이었다면 지금 같은 반응은 끌어내지 못했을 것"이라며 "앞으로의 AI 시장은 자본과 인프라를 앞세운 빅테크와 오픈소스를 강조하는 스타트업 간의 경쟁 구도가 될 것으로 예상된다"고 전망했다.

2025.02.07 18:05남혁우

메타, AI 위험성 평가 기준 확립…"치명적 위협 피하겠다"

메타가 인공지능(AI) 오픈소스 전략을 유지하면서도 보안 위험이 높은 시스템의 개발과 배포를 제한하기로 했다. AI 기술의 혁신과 보안 사이에서 균형을 맞추겠다는 방침이다. 4일 테크크런치에 따르면 메타는 AI 시스템의 위험도를 평가하고 관리하기 위한 내부 정책인 '프론티어 AI 프레임워크'를 발표했다. 이 문서를 기반으로 메타는 AI 기술이 초래할 수 있는 보안 위험을 고려해 '고위험'과 '치명적 위험' 두 단계로 분류하고 이에 따라 개발과 공개 여부를 결정할 계획이다. 메타에 따르면 '고위험' AI 시스템을 사이버 보안 침해, 화학·생물학적 공격을 돕는 기술이다. 다만 '고위험' 시스템은 공격을 보다 쉽게 수행할 수 있게 만들지만 완전한 성공을 보장하지는 않는다. 메타는 '치명적 위험' AI 시스템을 두고 통제할 수 없는 치명적인 결과를 초래할 수 있는 기술로 정의했다. 일례로 '최신 보안이 적용된 기업 네트워크를 자동으로 침해하는 기술'과 '고위험 생물학적 무기의 확산' 가능성이 '치명적 위험'에 해당된다. 회사는 AI가 '고위험 시스템'으로 분류될 경우 내부 접근을 제한하고 위험도를 '중간 수준'으로 낮출 때까지 공개하지 않기로 했다. '치명적 위험'으로 평가된 시스템은 보안 조치를 통해 유출과 개발이 즉시 중단된다. 다만 회사의 위험 정의 리스트는 완전하지 않은 상태로, AI 기술 발전에 따라 지속적으로 업데이트될 예정이다. 또 AI 시스템의 위험도는 단순한 정량적 테스트가 아닌 내부 및 외부 연구진의 평가를 바탕으로 최고위 의사 결정자들의 승인을 받는 방식으로 운영될 예정이다. 업계에서는 메타의 이번 정책 발표를 두고 AI 기술 개방과 보안 리스크 사이의 균형을 찾으려는 움직임으로 분석한다. 메타는 경쟁사인 오픈AI와 달리 AI 모델을 오픈소스 모델로 제공해왔다. 실제로 메타의 AI 모델 '라마' 시리즈는 수억 회 다운로드되며 전 세계에서 활용되고 있다. 다만 오픈소스 모델 특성 상 누구나 사용할 수 있다는 점 때문에 거대한 위험을 초래할 수 있다는 비판이 꾸준히 제기되고 있다. 메타 관계자는 "AI 기술을 사회에 제공하면서도 적절한 수준의 위험을 유지하는 것이 가능하다"며 "기술의 이점과 위험을 모두 고려한 개발 및 배포 전략을 지속할 것"이라고 밝혔다.

2025.02.04 14:56조이환

"레드햇, AI 대중화·클라우드 현대화로 IT 혁신 가속"

한국레드햇이 2025년 핵심 전략으로 클라우드 네이티브 애플리케이션 현대화와 AI 대중화, 엣지 컴퓨팅 확산을 제시했다. 올해를 AI 확산과 클라우드 현대화의 원년으로 삼아 국내시장에 본격적인 AI기술 도입을 위한 기반을 마련하고, 성공 사례를 확보한다는 방침이다. 김경상 한국레드햇 대표는 3일 여의도 사옥에서 진행한 인터뷰에서 기업들이 AI를 보다 쉽게 활용할 수 있도록 AI 대중화에 주력할 계획이라며 올해 사업 계획을 소개했다. 레드햇은 AI 대중화, 클라우드 네이티브 앱 현대화, 엣지 컴퓨팅 확산을 핵심 전략으로 설정하고 있다. AI 대중화는 AI 도입 과정에서 요구하는 비용, 기술 역량 등을 낮춰 모든 기업에서 보다 쉽게 도입하고 활용할 수 있도록 진입장벽을 낮추는 것에 중점을 둔 전략이다. 중소, 중견 기업들도 각 업무환경이나 특성에 맞춰 필요한 AI 솔루션을 구축하고 운영할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 레드햇은 GPU 없이 AI 워크로드를 운영할 수 있는 기술을 보유한 뉴럴 매직을 인수하며 막대한 AI 인프라 최적화 및 비용을 절감할 수 있는 환경을 조성하고, AI 모델을 쉽게 학습 및 튜닝할 수 있도록 렐 AI(RHEL AI) AI 및 오픈시프트 AI(OpenShift AI)의 플랫폼을 지원한다. 더불어 AI를 쉽게 도입할 수 있도록 전문 컨설팅 및 지원 서비스를 지원하고 파트너 네트워크를 강화한다. 김 대표는 "AI 도입의 가장 큰 장애물은 고사양 하드웨어 및 전문 인력 부족"이라며 "레드햇은 기업들이 보다 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 인프라 최적화 및 모델 튜닝 기술을 개발하고 있다"고 설명했다. 또한 지난해 브로드컴의 VM웨어 가격 인상으로 인해 가상화 시장이 변화하고 있는 가운데 레드햇은 가상머신(VM)을 컨테이너 중심으로 전환을 추진하고 있다. CPU, 메모리, 디스크 등의 자원을 많이 소모하는 가상머신과 달리 컨테이너는 OS 커널을 공유하며 앱단위로 실행되기 때문에 리소스 사용량이 적고 성능이 최적화할 수 있기 때문이다. 또한 빠른 배포 및 실행이 가능해 급격하게 변하는 시장 환경에 유연하게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 레드햇은 오픈시프트 기반의 컨테이너 오케스트레이션을 통해 기존 VM을 점진적으로 컨테이너로 전환할 수 있도록 지원하고 있으며, 기업들이 보다 유연하고 비용 효율적인 IT 환경 구축을 돕는다는 계획이다. 김 대표는 "우리는 VM웨어 와 단순한 경쟁 구도가 아니라, 클라우드 컨테이너 기반으로 가상머신 현대화를 주도하는 방향으로 나아가고 있다"고 강조했다. 레드햇은 금융, 공공 등 기존에 주력해온 분야를 비롯해 제조, 유통 등 신규 시장으로 저변 확대에 나선다. 이미 삼성전자와 협업해 일본 통신사 KDDI에 오픈랜 공급하는 사업을 수주하는 등 엣지컴퓨팅 시장에서 성과를 기록 중이다. 레드햇 차량용 운영체제(RHIVOS)를 기반으로 한 신규 사업도 자동차 관련 소프트웨어(SW)를 개발 중인 국내 기업들과 논의를 진행하고 있다. 또한 지난해 배포용 리눅스인 센트OS(CentOS)를 센트OS 스트림(CentOS Stream)으로 전환했다. 김경상 대표는 "기대에 비해 센트OS가 오픈소스 생태계 기여도가 낮았기 때문에, 보다 발전적인 방향으로 공개 방식을 변경한 것"이라며 "레드햇은 오픈소스의 가치를 유지하고, 기업들이 안전하게 사용할 수 있도록 품질 보완 및 보안 지원을 지속할 것"이라고 설명했다. 이어서 그는 "올해는 변화하는 시장 환경에 발맞추어 빠르고 유연한 대응이 필수적인 해가 될 것"이라며 "한국 기업들이 AI와 오픈소스를 활용하여 혁신을 가속화할 수 있도록 지원을 아끼지 않으며 고객과의 신뢰를 기반으로 성장하는 한 해가 되도록 최선을 다하겠다"고 강조했다.

2025.02.03 15:50남혁우

프렌들리AI, AI 개발도구 '허깅페이스' 옵션에 추가

프렌들리AI의 인공지능(AI) 인프라와 개발 도구가 허깅페이스 배포 옵션에 추가됐다. 프렌들리AI는 허깅페이스와 전략적 파트너십을 체결해 이런 옵션 기능을 공급한다고 30일 밝혔다. 허깅페이스는 글로벌 AI 모델·데이터셋 플랫폼이다. 그동안 아마존웹서비스, 마이크로소프트 애저, 구글클라우드 플랫폼, 엔비디아 등 빅테크 기업의 서비스를 배포 옵션으로 제공해 왔다. 이번 파트너십을 통해 프렌들리AI의 엔드포인트를 허깅페이스의 배포 옵션으로 추가했다. 두 기업은 이번 파트너십을 통해 허깅페이스의 'AI 민주화'라는 비전을 한 단계 발전시키는 동시에 프렌들리AI의 '누구나 생성형 AI 모델의 잠재력을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는다'는 기업 사명을 실현하겠다고 밝혔다. 전병곤 프렌들리AI 대표는 "허깅페이스 개발자 커뮤니티가 추론 솔루션으로 어떤 혁신을 만들어낼지 기대된다"며 "앞으로도 허깅페이스와 협력해 더 유용한 기능과 지원을 제공하도록 지속적으로 모색할 것"이라고 말했다. 줄리앙 쇼몽 허깅페이스 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "프렌들리AI는 생성형 AI 추론 가속화 발전을 선도해 왔다"며 "이번 파트너십을 통해 개발자들이 프렌들리AI의 최적화된 AI 인프라와 도구로 최신 오픈소스 모델과 생성형 AI 모델을 효율적으로 확장하고 운영할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2025.01.30 10:59김미정

알리바바, 새 AI 모델 출시…"오픈AI·딥시크·메타 능가"

알리바바가 오픈AI와 메타, 딥시크의 모델을 능가하는 새 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 주장했다. 29일 알리바바는 세 번째 AI 모델 '큐원(Qwen) 2.5-맥스' 출시 소식을 소셜미디어 위챗 계정을 통해 이같이 밝혔다. 큐원 2.5-맥스가 오픈AI의 GPT-4o와 딥시크-V3, 메타의 라마-3.1-405B를 거의 모든 영역에서 뛰어넘었다는 주장이다. 알리바바는 "이번 모델의 사전 훈련 데이터는 토큰만 20조개를 넘는다"고 "전 세계에서 가장 진보한 오픈소스 AI 모델"이라고 강조했다. 테크크런치 등 외신은 딥시크 돌풍 속에서 중국 기업이 미국뿐 아니라 자국 기업끼리도 AI 경쟁을 본격화했다고 평했다. 앞서 지난해 5월 딥시크가 딥시크-V2 사용료를 100만 토큰당 1위안(약 200원)으로 제시하자 알리바바는 자사 모델 가격을 97%까지 낮추면서 국내 기업 간 경쟁을 시작했다. 이후 텐센트와 바이두 등 중국 빅테크도 AI 모델 경쟁에 합류했다. 이런 가운데 딥시크가 최근 가성비를 앞세워 딥시크 R1을 새로 출시했다. 이를 통해 중국을 넘어선 글로벌 AI 생태계를 강타했다. 이어 알리바바가 모델을 새로 출시해 재응수한 셈이다. 같은 날 틱톡을 운영하는 중국 바이트댄스도 플래그십 AI 모델 업데이트를 발표하면서 새 모델 성능이 오픈AI의 GPT-4o를 능가한다고 주장했다.

2025.01.30 10:35김미정

"딥시크 R1, 어떻게 만들었나?"…美연구진, AI역설계로 뜯어본다

미국 AI 커뮤니티가 딥시크 R1 모델의 숨겨진 기술 분석에 나섰다. 미국 인공지능(AI) 개발자들이 중국의 최신 AI 모델의 숨겨진 비밀을 찾기 위한 프로젝트를 진행한다. 30일 AI 개발플랫폼 허깅페이스는 '오픈-R1(Open-R1)' 프로젝트를 실시한다고 밝혔다. 이 프로젝트의 목표는 R1 모델의 역설계(reverse engineering)를 통해 동일한 성능을 갖춘 완전한 오픈소스 버전을 제작하는 것이다. 현재 R1은 오픈소스로 공개됐지만 학습 데이터와 일부 알고리즘은 공개되지 않았다. 허깅페이스 측은 숨겨진 부분을 모두 분석한 후 완전한 오픈소스 버전으로 구축해 누구나 자유롭게 연구할 수 있도록 투명성을 확보해야 한다고 강조하며 프로젝트를 추진하고 있다. 예상보다 뛰어난 성능을 보인 R1 모델에 경계심을 느끼며 어떻게 비용을 절감하면서도 성능을 유지했는지 파악하기 위해서라는 이유다. 관련 업계에선 이 프로젝트를 통해 R1 모델의 학습 방법과 기술이 더욱 명확히 밝혀지는 만큼 AI 기술 발전에 영향을 미칠 것으로 기대하고 있다. 특히 적은 비용과 인프라로 높은 수준의 AI모델을 개발할 수 있는 방법이 제시되며 다양한 AI모델이 오픈소스로 공개될 수 있을 것이란 전망도 나오고 있다. 오픈-R1 프로젝트를 담당 중인 허깅페이스의 엘리 바쿠치 엔지니어는 "R1 모델은 인상적이지만, 공개 데이터 세트, 실험 세부 정보 또는 중간 모델이 제공되지 않아 복제 및 추가 연구가 어렵다"며 "R1의 전체 아키텍처를 완전히 오픈소스화하는 것은 투명성만을 위한 것이 아니라 잠재력을 끌어내는 역할이 될 것"이라고 설명했다.

2025.01.30 07:52남혁우

레드햇, 차량용 운영체제 안전성 인증…리눅스 강화

레드햇이 차량용 운영체제로 기능 안전성을 인증받았다. 레드햇은 레드햇 차량용 운영체제의 주요 하위 시스템 그룹인 혼합 임계성 기능 안전 인증을 획득했다고 21일 발표했다. 혼합 임계성은 단일 시스템 온 칩(system-on-Chip, SoC)과 단일 운영체제에서 품질 관리(QM) 소프트웨어와 자동차 안전 무결성 레벨(ASIL)-B 애플리케이션을 함께 실행하는 플랫폼 능력을 입증한다. 이런 혁신은 운영체제 계층 전반의 상호 간섭 배제(FFI)에 대한 확고한 검증을 통해 실현되며, 차세대 자동차 시스템에서 안전 중요 애플리케이션과 비안전 애플리케이션의 간편한 통합을 위한 기반을 마련했다. 레드햇은 엑시다와 협력해 ISO 26262를 비롯한 기능 안전 표준 기준을 준수하고 복잡한 기존 오픈소스 소프트웨어 관련 문제를 해결하기 위한 신규 접근 방식을 개발·검증했다. 이번 성과는 레드햇 차량용 운영체제의 기본 구성 요소인 리눅스 수학 라이브러리(Linux math library)가 엑시다로부터 ISO 26262 ASIL-B 기능 안전 인증을 획득한 이후의 중요한 성과로 알려졌다. 이를 통해 미래의 안전 관련 자동차 애플리케이션을 위한 실행 가능한 플랫폼으로서 리눅스로 신뢰가 강화됐다. 레드햇은 필요한 혼합 임계성 구성이 ASIL-B 요구사항을 안정적으로 충족함을 입증했다. 레드햇 프란시스 차우 차량용 운영체제·엣지 부문 부사장 겸 총괄은 "그동안 오픈소스를 활용한 소프트웨어 정의 차량 혁신을 통해 자동차 산업에 새로운 가치를 제공하고 있다"며 "엣지 컴퓨팅을 리눅스의 입증된 신뢰성과 결합해 중요한 안전 표준을 충족하고 자동차 제조업체가 개인화된 연결·적응형 운전 경험을 규모에 맞게 제공할 수 있는 기반을 구축하고 있다"고 밝혔다.

2025.01.21 15:15김미정

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