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[AI는 지금] '아랍어 AI' 내놓은 코히어, 사우디서 50MW 연산 확보…중동 공략 속도

캐나다 인공지능(AI) 기업 코히어가 아랍어 음성인식 모델을 공개한 데 이어 사우디아라비아에서 대규모 AI 컴퓨팅 인프라를 확보했다. 아랍어 데이터 처리 기술과 현지 연산 기반을 동시에 갖춰 중동 주권 AI와 기업용 AI 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 사우디 국부펀드(PIF) 산하 AI 기업 휴메인은 코히어와 최소 50메가와트(MW) 규모의 전용 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하는 전략적 협력에 나섰다고 10일 발표했다. 해당 인프라는 오는 2027년 4분기 가동을 목표로 하며 향후 5년간 코히어의 연산 수요에 따라 규모를 확대할 수 있도록 설계된다. 코히어는 이 인프라를 차세대 파운데이션 모델 연구개발과 강화학습, 추론 최적화 등에 활용할 계획이다. 북미 밖에서 확보하는 첫 대규모 전용 AI 컴퓨팅 배치로, 자체 데이터센터를 직접 구축하지 않고도 차세대 모델 개발에 필요한 연산 자원을 장기간 확보하게 됐다. 양사는 아랍어와 사우디 산업 환경에 맞춘 주권 AI 모델도 공동 개발한다. 아랍어 파운데이션 모델을 비롯해 정부, 금융, 에너지, 통신 등 산업별 업무에 맞춘 도메인 특화 모델과 기업용 AI 솔루션을 선보일 예정이다. 고객 상담과 지식관리, 업무 자동화 등 실제 기업 업무에 적용하는 것이 목표다. 이번 협력은 코히어가 지난 7일 공개한 오픈소스 아랍어 음성인식 모델 '코히어 트랜스크라이브 아라빅'과도 연결된다. 이 모델은 20억 개 매개변수 규모의 컨포머 기반 인코더·디코더 구조로, 주요 아랍어 방언과 아랍어·영어 혼용 발화, 아랍어 억양이 섞인 영어를 처리하도록 설계됐다. '아파치(Apache) 2.0' 라이선스를 적용했으며 API와 허깅페이스 오픈 웨이트 형태로 제공된다. 코히어는 해당 모델이 공개 아랍어 자동음성인식 평가에서 1위를 기록했다고 밝혔다. 전사 정확도 비교 평가에서도 전체 테스트의 96%에서 오픈AI 위스퍼보다 높은 선호도를 얻었다고 설명했다. 이번 모델 공개와 휴메인과의 협력으로 코히어는 아랍어 AI 사업을 기술과 인프라 양쪽에서 동시에 확대하게 됐다. 음성인식 모델로 아랍어 데이터를 처리하고, 휴메인의 연산 자원을 활용해 현지 파운데이션 모델과 산업 특화 모델을 개발하는 구조다. 또 코히어는 범용 AI 모델을 중동 시장에 공급하는 데 그치지 않고 현지 언어와 산업 수요에 맞춘 AI 체계를 구축하는 데 초점을 맞췄다. 사우디 기업과 공공기관이 보유한 아랍어 음성·문서 데이터를 현지 인프라에서 처리할 수 있어 데이터 주권과 보안 요구에도 대응할 수 있을 것으로 보인다. 휴메인도 이번 협력을 계기로 AI 컴퓨팅 공급을 넘어 모델 개발과 기업용 AI 서비스까지 사업 범위를 넓힌다. 대규모 연산 인프라에 코히어의 모델 기술을 결합해 사우디를 아랍어 AI 개발과 운영 거점으로 키운다는 구상이다. 코히어는 오픈AI와 앤트로픽 등과의 경쟁에 필요한 연산 기반도 장기간 확보하게 됐다. 대규모 모델 개발에는 안정적인 고성능 컴퓨팅 자원이 필요한 만큼 이번 협력은 차세대 기업용 AI 모델 개발 속도를 높이는 기반이 될 것으로 보인다. 타렉 아민 휴메인 최고경영자(CEO)는 "프런티어 AI 모델은 전례 없는 규모의 인프라를 필요로 한다"며 "코히어가 북미 밖 첫 주요 AI 컴퓨팅 배치 파트너로 휴메인을 선택한 것은 우리가 구축하는 AI 인프라의 경쟁력을 보여주는 사례"라고 말했다.

2026.07.10 16:59장유미 기자

코히어, 차세대 음성인식 모델 공개…기업용 AI 음성 처리 시장 공략

코히어가 오픈소스 기반의 고성능 음성인식(ASR) 모델을 공개하며 기업용 인공지능(AI) 음성 시장 확대에 나섰다. 정확도와 처리속도를 동시에 끌어올린 점이 특징으로 실시간 음성 데이터 활용 수요 증가에 대응하려는 전략으로 풀이된다. 코히어는 자사 공식 뉴스룸을 통해 최신 음성인식 모델 '코히어 트랜스크라이브(cohere-transcribe)'를 공개했다고 27일 밝혔다. 해당 모델은 음성을 텍스트로 변환하는 ASR 시스템으로, 14개 언어를 지원하며 기업 환경에서 활용 가능한 수준의 성능과 효율성을 목표로 개발됐다. 이번 모델은 컨포머 기반 인코더와 트랜스포머 디코더 구조를 결합한 20억(2B) 파라미터 규모로, 음성 데이터를 로그-멜 스펙트로그램으로 변환한 뒤 텍스트를 생성하는 방식이다. 학습 과정에서는 단어 오류율(WER)을 최소화하는 데 초점을 맞췄다. 성능 측면에서도 경쟁력을 확보했다. 코히어 트랜스크라이브는 허깅페이스 오픈 ASR 리더보드에서 평균 WER 5.42%를 기록하며 기존 오픈소스 및 상용 모델을 제치고 정확도 1위를 차지했다. 이는 '위스퍼 라지(Whisper Large) v3' 등 주요 경쟁 모델 대비 낮은 오류율을 의미한다. 실제 환경에서 안정적인 성능을 보인다는 점도 주목된다. 다중 화자 환경이나 회의실 음향, 다양한 억양 조건에서도 높은 정확도를 유지했으며 인간 평가에서도 의미 보존과 오류 최소화 측면에서 우수한 결과를 나타냈다. 처리 속도 역시 주요 경쟁력으로 꼽힌다. 해당 모델은 실시간 처리 대비 속도를 나타내는 RTFx 지표에서 높은 처리량을 유지하면서도 낮은 오류율을 동시에 달성해 정확도와 효율성 간 균형을 개선했다. 코히어는 이번 모델을 오픈소스로 공개하면서 기업들이 자체 인프라 환경에서 직접 운영할 수 있도록 했다. 동시에 API와 관리형 플랫폼(Model Vault)을 통해 클라우드 기반 서비스도 제공한다는 방침이다. 최근 음성 데이터는 회의 기록, 고객 상담, 실시간 에이전트 등 다양한 분야에서 핵심 입력 수단으로 부상하고 있다. 업계에선 이번 모델 출시가 기업용 음성 AI 시장 경쟁을 한층 가속화하는 계기가 될 것으로 보고 있다. AI 투자사 래디컬 벤처스 페이지 디키 부사장은 "코히어가 트랜스크라이브를 통해 구축한 기술에 깊은 인상을 받았다"며 "수 분 분량의 오디오를 몇 초 만에 활용 가능한 텍스트로 변환하는 속도는 매우 우수하고 실시간 제품과 워크플로에서 새로운 가능성을 열어준다"고 밝혔다. 이어 "테스트 과정에서도 일상적인 음성을 매우 잘 처리한 데다 강력하고 신뢰할 수 있는 전사 품질을 보여줬다"며 "코히어와의 협력을 통해 이 기술로 무엇을 더 만들어낼 수 있을지 기대된다"고 덧붙였다.

2026.03.27 16:18장유미 기자

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