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[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

교보문고, 에버스핀 '에버세이프'로 고객정보 보호한다

인공지능(AI) 보안기업 에버스핀(대표 하영빈)은 해킹방지 솔루션 '에버세이프(EVERSAFE)'를 교보문고에 공급했다고 20일 밝혔다. 에버세이프는 세계 33개 특허를 보유한 동적표적방어(MTD·Moving Target Defense) 기술을 적용한 솔루션이다. MTD 기술은 보안 모듈이 지속해서 변화하기 때문에 해커가 시스템 분석을 시도하더라도 공격 성공이 거의 불가능한 게 에버스핀 측의 설명이다. MTD는 2009년 미국 오바마 행정부에서 처음 제시된 혁신적인 보안 개념이지만, 기술적 난이도 때문에 현재까지 실제 구현율이 5% 미만에 그치고 있다. 에버스핀은 에버세이프를 통해 이를 성공적으로 상용화하여 국내 금융시장에 안착시켰다. 에버세이프는 최근 2년간 4천만건 이상의 데이터 스크래핑을 탐지했다. 웹 소스코드 보호·매크로 방지·제로데이필터 등 광범위한 웹 해킹 보안 기능을 제공하고 있다. 현재 에버세이프는 NH농협은행·SBI저축은행·삼성카드·우리카드·한국투자증권·KB증권·키움증권·메리츠증권·저축은행중앙회 등 국내 주요 금융사는 물론, 헥토파이낸셜 등 주요 PG사에도 도입했다. 에버스핀 관계자는 “최근 해커들이 타 사이트에서 유출된 계정정보를 자동화된 봇으로 대량으로 시도해 로그인에 성공한 뒤 개인정보를 탈취하는 크리덴셜 스터핑(credential stuffing) 공격으로 인한 대규모 고객 개인정보 유출사고가 한 대형 유통기업에서 발생했다”며 “에버세이프 도입을 통해 크리덴셜 스터핑과 같은 자동화된 해킹 공격을 효과적으로 차단할 수 있고 개인정보를 더욱 안전하게 보호할 수 있는 환경을 구축할 수 있다”고 설명했다. 한 정보보안 전문가는 “개인정보 유출 사고가 기업 이미지와 고객 신뢰도에 미치는 영향을 고려할 때, 선제적 보안 투자는 더는 선택이 아닌 필수”라고 강조했다.

2025.01.20 12:01주문정

[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

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