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'언어'통합검색 결과 입니다. (157건)

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"글로벌 수준"...카카오, 멀티모달 언어모델 'Kanana-o' 성능 공개

카카오가 새로운 인공지능 모델을 통해 기술 경쟁력 강화를 이어간다. 카카오(대표 정신아)는 공식 테크블로그를 통해 통합 멀티모달 언어모델 'Kanana-o'와 오디오 언어모델 'Kanana-a'의 성능과 개발 후기를 1일 공개했다. 통합 멀티모달 언어모델인 Kanana-o는 텍스트와 음성, 이미지까지 다양한 형태의 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 모델이다. 텍스트, 음성, 이미지 중 어떠한 조합으로 질문을 입력하더라도 처리 가능하며, 상황에 맞는 텍스트나 자연스러운 음성으로 응답 가능한 구조로 설계됐다. 카카오는 '모델 병합' 기술을 기반으로 이미지 처리에 특화된 모델 'Kanana-v'와 오디오 이해 및 생성에 특화된 'Kanana-a' 모델을 통합, 단기간 내 효율적으로 Kanana-o를 개발했다. 통합 후에는 이미지, 오디오, 텍스트 데이터를 동시에 학습하는 '병합 학습'을 통해 시각과 청각 정보를 동시에 이해하고, 텍스트와 연결 지을 수 있도록 통합 훈련을 거쳤다. 이런 과정을 통해 기존 LLM 구조에서 이미지 이해 능력과 음성 인식과 합성, 감정 이해 등 고도화된 오디오 능력을 확장시킨 통합 멀티모달 언어모델이 구현됐다. Kanana-o는 음성 감정 인식 기술을 통해 사용자의 의도를 올바르게 해석하고, 상황에 맞는 적절한 반응과 답변을 제공해준다. 억양, 말투, 목소리 떨림 등 비언어적 신호를 분석하고, 대화 맥락에 맞는 감정적이고 자연스러운 음성의 응답을 생성하는 것이 특징이다. 대규모 한국어 데이터셋을 활용해 한국어의 특수한 발화 구조, 억양, 어미 변화 등을 정밀하게 반영하기도 했다. 특히 제주도, 경상도 등 지역 방언을 인식하고 이를 표준어로 변환해 자연스러운 음성을 생성할 수 있다. 지속적인 성능의 고도화를 위해 카카오는 현재 독자적인 한국어 음성 토크나이저(오디오 신호를 일정 단위로 작게 분해하는 도구) 개발을 진행 중이다. 스트리밍 방식의 음성합성 기술을 적용해 사용자가 긴 대기 시간 없이 응답을 제공하는 강점도 보유했다. 예를 들어, 이미지와 함께 "이 그림에 어울리는 동화를 만들어 줘"라고 입력하면, Kanana-o는 해당 음성을 이해하고 사용자의 억양과 감정 등을 분석해 자연스럽고 창의적인 이야기를 실시간으로 생성해 들려준다. Kanana-o는 한국어 및 영어 벤치마크에서 글로벌 최고 모델들과 유사 수준을 기록했으며, 한국어 벤치마크에서는 높은 우위를 보였다. 특히, 감정인식 능력에서는 한국어와 영어 모두에서 큰 격차를 기록하며, 감정까지 이해하고 소통할 수 있는 AI 모델의 가능성을 입증했다. 이미지와 음성을 통합적으로 이해해야 하는 '이미지-음성 QA(질의응답)' 태스크에서도 강력한 성능을 달성하며, 통합 멀티모달 언어모델로서의 글로벌 경쟁력을 확인했다. 카카오는 향후 Kanana-o를 통해 ▲다중 턴 대화 처리 ▲양방향 데이터 동시 송수신 기술 대응 능력 강화 ▲부적절한 응답 방지를 위한 안전성 확보 등을 목표로 연구 개발을 지속해 갈 계획이다. 이를 통해 다중 음성 대화 환경에서의 사용자 경험을 혁신하고, 실제 대화에 가까운 자연스러운 상호작용을 실현해가는 것이 목표다. 카카오 김병학 카나나 성과리더는 "카나나 모델은 복합적인 형태의 정보를 통합적으로 처리함으로써 기존의 텍스트 중심 AI를 넘어 사람처럼 보고 듣고 말하며 공감하는 AI로 진화하고 있다"며 "독자적인 멀티모달 기술을 바탕으로 자사의 인공지능 기술 경쟁력을 강화하는 한편, 지속적 연구 결과 공유를 통해 국내 AI 생태계 발전에 꾸준히 기여할 계획"이라고 말했다.

2025.05.01 10:13백봉삼

[기고] 텍스트만 읽는 AI는 한계…이미지까지 이해하는 'VLM 시대' 왔다

텍스트만 바라보던 인공지능(AI)이 이미지도 읽기 시작했다. 생성형 AI 열풍 정점에 서 있던 거대언어모델(LLM)이 세상을 바꾼 지 채 2년이 되기도 전에 산업계는 벌써 비전언어모델(VLM) 이라는 새로운 반열을 주목하고 있다. LLM은 인터넷 전체에 해당하는 방대한 문서, 코드, 게시글 등을 토큰 단위로 분해해 빈도와 순서를 학습하는 통계 기반 언어 모델이다. 이를 통해 문장 구조, 주제 흐름, 단어 간 연관도 등을 정교하게 파악할 수 있다. 그러나 LLM은 픽셀로 구성된 시각 정보를 직접 해석하지 못한다. 특히 스캔본 한 장 안에 담긴 표, 도장, 서명, 손글씨, 이미지 등 다양한 비정형 요소 앞에서는 입력 자체를 받지 못해 무력해진다. 이 때문에 반드시 광학문자인식(OCR)을 거쳐 텍스트로 전처리한 후에야 분석이 가능하다. 이 과정에서 발생하는 정보 손실이나 오인식이 전체 모델 성능에 결정적 영향을 미친다. 이 한계를 근본적으로 보완하는 방식이 VLM이다. VLM은 쉽게 말해 '사진 전문가'와 '언어 전문가'가 한 팀이 된 모델이다. 우선 이미지를 보고 표, 문장, 도장, 필기 영역을 구분한 후 텍스트 기반으로 의미를 해석한다. 이를 실시간으로 교차 어텐션(Cross-Attention) 층에서 주고 받으며 정답을 보정한다. 한 영역이 잘못 인식되면 다른 쪽이 보완하고, 누락된 정보는 이미지의 시각 단서 바탕으로 추론해 빈칸을 채운다. 언어와 시각 정보가 동일 공간에서 상호작용하듯 작동하는 식이다. 구조가 복잡하거나 손글씨가 섞인 문서도 훨씬 자연스럽게 이해할 수 있다. 예를 들어 물결 무늬 배경 때문에 일부 금액 텍스트가 흐릿해진 스캔 이미지에서도 VLM은 표 헤더와 숫자 패턴을 근거로 '이 칸은 청구 금액일 것'이라고 추론한다. 텍스트만 해석하던 기존 LLM 방식과 달리, VLM은 이미지와 문장이 함께 대화하는 구조로 작동하기 때문에 비정형 문서에 강력한 성능을 발휘한다. 실제 산업 현장에서 VLM 기반 OCR은 이미 도입 초기부터 기존 접근법보다 뚜렷한 개선 효과를 보이고 있다. 이미 업계에서는 VLM을 통한 생산성 향상 효과가 나오고 있다. 신생 물류기업 L사는 하루 평균 4만 장의 송장을 스캔하는데, 양식 종류가 600종을 넘어서면서 OCR 오류율이 18%까지 상승했다. VLM을 탑재한 OCR을 적용한 결과 첫 달에 오류율이 4%까지 떨어졌고, 급히 투입된 15명의 검수 인력을 4명으로 줄일 수 있었다. 금융·보험 분야에서도 VLM은 의미 있는 변화를 만들어냈다. 보험 손해 사정사 워크플로에 도입된 VLM 기반 OCR 엔진은 의료 영수증, 처방전, 수기 메모가 섞인 PDF 문서를 분석해 질병 코드와 치료 기간, 총 청구액 등 핵심 정보를 의미 단위로 자동 매핑했다. 결과적으로 도입 3개월 만에 평균 심사 시간이 건당 4.7분 단축됐다. 부실 청구 탐지율은 2.3배 향상됐다. 실질적인 VLM 구현을 위해선 세 가지 핵심 과제가 수반된다. 첫째는 중앙처리장치(GPU) 비용이다. 이미지 해상도가 높을수록 메모리 요구량은 기하급수적으로 증가한다. 둘째는 데이터 보안이다. 문서 이미지에는 신분증과 도장, 주소 등 민감한 개인정보가 포함된다. 저장 암호화와 접근 제어 등 보안 설계가 모델 설계 초기부터 명확히 반영돼야 한다. 마지막으로 운영 측면에서의 ML옵스 통합이다. VLM은 텍스트와 이미지 양쪽에서 오류가 누적될 수 있으므로, 라벨 재검수·재학습 주기를 기존보다 촘촘하게 설정해 지속적 품질을 수행해야 한다. 이런 기술 과제를 극복할 수 있다면 VLM은 단순 OCR을 넘어 멀티모달 로봇프로세스자동화(RPA)로 진화할 수 있다. VLM이 문서 의미를 이해하게 되면 수준 높은 복합 워크플로까지 자동화할 수 있을 것이다. 실제 모바일 스캐너나 드론 카메라처럼 네트워크 지연이 큰 현장에서는 경량화된 VLM을 엣지 디바이스에서 구동하는 방향으로 연구가 진행되고 있으며, 실제 적용 사례도 점차 증가하고 있다. 유럽연합(EU)의 AI법 등 주요 규제는 이미지 데이터의 편향성과 프라이버시를 명확히 규정하기 시작했다. 이로 인해 향후 VLM 개발자는 학습 데이터셋의 출처와 라벨링 과정을 투명하게 기록해야 하는 책임도 함께 지게 될 전망이다. 기업과 공공기관이 다양한 형식의 데이터를 한 눈에 이해하는 AI를 원한다면 VLM OCR 전략을 로드맵에 포함해야 한다. 문서 인식부터 업무 자동화까지 이어지는 다음 혁신의 축은 '텍스트‑이미지 융합형 AI'가 될 가능성이 크다. 현재 기술 기업들의 도전이 이 변화를 앞당기고 있으며, 실제 도입 성공 사례는 더 빠르게 쌓일 것이다. 텍스트 AI만으로 충분하다고 느끼는 지금 이 순간이, 어쩌면 VLM 전환을 준비할 마지막 골든타임일지 모른다.

2025.04.30 15:54김지현

[AI는 지금] 국산 오픈 LLM '출격'…엑사원·하이퍼클로바X 등 잇따라 공개

국산 오픈소스 대형 언어모델(LLM) 경쟁이 본격화되고 있다. LG AI연구원과 네이버가 잇따라 오픈 LLM을 선보이며 국내 AI 생태계에 활력을 불어넣고 있는 가운데 카카오도 자체 모델을 공개하며 흐름에 합류하는 모양새다. 27일 업계에 따르면 네이버는 최근 '하이퍼클로바X 시드(Seed)' 시리즈를 공개하며 국산 오픈소스 LLM 흐름을 이어가고 있다. 이는 지난해 LG AI연구원이 12월 '엑사원(Exaone)-3.5'를 공개하며 포문을 연 이후 국내에서도 오픈소스 LLM 시장이 본격적으로 형성되기 시작한 흐름을 잇는 것이다. LG AI연구원은 '엑사원-3.5' 공개 이후 후속 업데이트를 지속하고 있으며 최근에는 '엑사원 딥(DEEP)' 모델도 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다. 엑사원 시리즈는 케엠엠엘유(KMMLU), 해래벤치(HAERAE-Bench), 코베스트(KoBEST) 등 다양한 한국어 특화 벤치마크에서도 준수한 성능을 기록하며 기술력을 입증하고 있다. 더불어 원라인에이아이 발표에 따르면 '엑사원-3.5'는 한국어와 영어 모두에서 일관된 성능을 보여주는 안정성이 강점으로 꼽혔다. 최근 회사가 자체적으로 진행한 '구구단 문제(1부터 100까지 두 자리 곱셈)' 실험에서 한국어와 영어 입력 모두에서 균형 잡힌 답변 정확도를 기록해 주목받았다. 특히 제곱수나 10의 자리 곱셈 문제에서는 높은 정확도를 보였으며 피연산자의 순서에 따라 미세한 성능 차이가 발생하는 특성도 관찰됐다. 업계에서는 엑사원이 한국어 오픈소스 모델 시장에서 핵심 모델 중 하나로 자리잡았다는 평가를 내놓고 있다. 커뮤니티의 반응도 대체로 긍정적이다. 최근 레딧 'LLM' 및 '오픈소스AI' 관련 커뮤니티에서는 '엑사원 딥' 모델에 대해 "7B 모델이 GPQA+ 고난도 벤치마크에서 62% 성능을 기록했다"거나 "2.4B 모델이 라즈베리파이나 스마트폰에서도 실행 가능할 정도로 경량화됐다"는 평가가 나왔다. 네이버 클라우드는 지난 24일 '하이퍼클로바X 시드(Seed)' 시리즈를 공개하며 국산 오픈소스 LLM 경쟁에 본격 합류했다. '하이퍼클로바X 시드'는 30억 파라미터 규모의 소형 모델로, 한국어 벤치마크 'KMMLU'에서 48.47점을 기록했다. 이는 절대 점수만 보면 과거 53.4점을 기록했던 '하이퍼클로바X-라지'보다 낮지만 대형 서버 모델이 아닌 온디바이스 환경까지 염두에 둔 경량 모델이라는 점을 고려하면 의미 있는 결과로 평가된다. '하이퍼클로바X' 시드는 케이엠엠엘유 외에도 해래벤치, 클릭(CLICK) 등 주요 한국어 벤치마크에서도 안정적인 성능을 보였다. 또 공개 하루 만에 다운로드 수가 2천400건을 넘겼고 커머셜 라이선스로 제공돼 스타트업이나 기업들이 상업적 활용까지 가능하다. 허깅페이스에서는 시드를 기반으로 한 파인튜닝 및 양자화 파생모델들이 빠르게 확산되며 생태계 확장 속도도 빨라지고 있다. 실제로 뉴욕대 조경현 교수, 스퀴즈비츠 김형준 대표, 바이오넥서스 김태형 대표 등은 직접 사용 후 긍정적인 후기를 SNS에 남기며 기대감을 나타냈다. 다만 일부 아쉬운 부분도 확인됐다. '하이퍼클로바X 시드'는 구구단 문제 실험에서 문제 자체는 정확히 풀었지만 정답을 요구되는 형식으로 출력하지 않아 평가 점수가 낮게 나오는 사례가 발생했다. 네이버는 이와 같은 포맷 일관성 문제를 해결하기 위해 한국어 데이터셋을 보강할 계획이다. 카카오 역시 '카나나' 시리즈를 통해 오픈소스 LLM 경쟁에 참가하고 있다. 다만 원라인에이아이의 구구단 실험 결과에 따르면 '카나나'는 한국어 입력에서는 비교적 양호한 성능을 보였으나 영어 입력에서는 답변 길이 문제로 인해 성능이 저하되는 모습을 보였다. 실험에 따르면 토큰 제한을 완화할 경우 영어 성능도 개선될 여지가 있는 것으로 나타났다. 현재 국내에 공개된 국산 오픈 LLM들이 아직 경량화 모델 위주로 구성돼 있다는 한계가 있다는 지적도 나온다. 업계는 향후 다양한 크기의 모델들이 추가로 등장할 경우 한국어 기반 AI 생태계의 경쟁력 또한 한층 강화될 것으로 기대하고 있다. 손규진 원라인에이아이 자연어처리(NLP) 연구원은 자신의 링크드인을 통해 "국내에서는 아직 소형 모델 위주로 공개돼 'HRM8K' 같은 고난도 수학 벤치마크로 평가하기에는 아쉬운 점이 있다"며 "향후 더 다양한 크기의 모델이 등장해 한국어 기반 AI 생태계가 한층 발전하기를 기대한다"고 말했다.

2025.04.27 07:21조이환

가장 인기 있는 프로그래밍 언어는?…파이썬 1위, 자바스크립트·자바 뒤이어

"현재 가장 인기 있는 프로그래밍 언어는 무엇일까?" 20일 미국 지디넷이 9개 외부 전문 지표를 종합해 분석한 결과 파이썬이 1위를 차지했다. 이어 자바스크립트와 자바가 그 뒤를 이었다. 이번 순위는 단일 플랫폼 통계를 단순 집계한 것이 아니라 다양한 산업군에서의 활용도, 커뮤니티 활동, 채용 수요, 학습자 규모 등을 반영해 신뢰도를 높인 것이 특징이다. 미국 지디넷은 PYPL, 티오베 인덱스, IEEE 스펙트럼, 스택오버플로, 깃허브, 레드몽크, 구글 트렌드, 인디드, 링크드인 등 총 9개 지표를 활용했다고 밝혔다. 또 각 지표에서 언급된 언어 순위를 바탕으로 언어별 빈도수를 점수화 한 뒤 평균을 내 종합 점수를 산정했다고 설명했다. 파이썬은 종합 순위에서 가장 높은 점수를 받으며 지난해 가장 인기 있는 언어로 자리매김했다. 문법이 간결하고 배우기 쉬운 점은 물론이고 웹 개발, 데이터 과학, 머신러닝, 자동화 등 거의 모든 분야에서 폭넓게 사용되는 것이 주요 요인이다. 특히 최근 몇 년 사이 생성형 인공지능(GAI)의 발전과 함께 파이썬은 AI 모델 실험 및 배포의 표준 언어처럼 활용되고 있다. 텐서플로, 파이토치, 판다스, 넘파이 같은 강력한 라이브러리는 이러한 인기의 이유를 뒷받침한다. 또 파이썬은 비개발자나 입문자에게도 진입장벽이 낮아 대학이나 코딩 교육 과정에서도 기본 언어로 채택되는 경우가 많다. 개발자 외 직군에서도 파이썬을 통해 간단한 자동화나 데이터 처리 작업을 수행하면서 사용자 기반이 계속 확대되고 있다는 점도 주목할 만하다. 이처럼 파이썬은 실무, 학습, 연구 등 다양한 영역에서 '전용 언어'로 자리 잡았다. 자바스크립트는 웹 개발의 중심 언어로서 2위를 차지했다. HTML과 CSS와 함께 웹 브라우저에서 작동하는 유일한 언어로, 프론트엔드뿐 아니라 노드js 등 백엔드개발에도 폭넓게 활용된다. 반응형 인터페이스 구현, 웹 애플리케이션, 실시간 데이터 처리 등 웹 기반의 모든 기술 영역에 자바스크립트가 핵심 역할을 한다. 여기에 리액트, 뷰, 앵귤러 등 모던 프레임워크들이 생태계를 더욱 강화시키고 있다. 자바스크립트는 프론트엔드뿐 아니라 서버리스 아키텍처, 하이브리드 모바일 앱 개발, 데스크톱 애플리케이션까지 그 범위를 넓혀가고 있다. 자바스크립트 기반의 타입스크립트역시 안정성과 유지보수성을 높인 대안으로 급부상하며 JS 생태계 전체의 성장 동력을 자극하고 있다. 이에 따라 관련 라이브러리와 도구가 급격히 확장되고 있으며 자바스크립트 개발자의 수요도 견고하다. 3위를 차지한 자바는 오랜 역사를 지닌 클래식 언어지만 강력한 입지를 유지하고 있다. 주로 대기업의 백엔드 시스템, 안드로이드 앱, 서버 애플리케이션 등에서 사용되며 안정성과 확장성 면에서 높은 평가를 받는다. 자바는 객체지향 프로그래밍 패러다임을 충실히 따르면서도 하이버네이트, 스프링 등 다양한 프레임워크와의 호환성을 통해 산업계에서 꾸준한 수요를 유지하고 있다. 더불어 엔터프라이즈 시스템이나 은행, 통신 등 대규모 트랜잭션을 처리하는 분야에서 특히 선호되며 자바 기반 시스템의 유지보수와 기능 확장을 위한 전문 인력에 대한 수요는 지속되고 있다. 오라클의 지속적인 업데이트와 툴링 지원, 넓은 커뮤니티 역시 자바의 생명력을 지탱하는 핵심 요소다. SQL은 일반적인 의미의 프로그래밍 언어라기보다 데이터 질의(Query)를 위한 도메인 특화 언어다. 하지만 분석에서는 주요 언어로 포함됐다. 그 이유는 웹 서비스든 머신러닝 프로젝트든, 데이터베이스와 연결되지 않는 소프트웨어(SW)가 거의 없기 때문이다. SQL은 관계형 데이터베이스의 기본 언어로 데이터를 생성·조회·갱신·삭제(CRUD)하는 데 반드시 필요하다. SQL은 백엔드 개발자뿐만 아니라 데이터 분석가, 기획자, 마케터까지 다양한 직군에서 널리 활용된다. 특히 포스트그레SQL, 마이SQL, MSSQL 같은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)이 여전히 주류인 만큼 SQL은 실무에서 요구되는 핵심 기술 중 하나로 자리 잡았다. 다양한 유형의 데이터베이스를 사용하는 NoSQL이 대안으로 부상하긴 했지만 관계형 모델의 중요성이 줄지 않으면서 SQL의 입지는 당분간 유지될 전망이다. C++는 성능이 중요한 시스템 영역에서 여전히 강세를 보이고 있다. 게임 엔진, 임베디드 시스템, 고성능 서버, 네트워크 프로그래밍, 운영체제 등 다양한 저수준 분야에서 주로 사용되며 메모리 제어와 하드웨어 접근이 필요한 환경에서 다른 언어로 대체하기 어렵다는 평가다. 컴파일 언어로 실행 속도가 빠르고, 복잡한 로직을 구현하는 데 적합해 고성능을 요구하는 분야에서 여전히 실무 핵심 언어로 자리 잡고 있다. 반면 배우기 어렵고 디버깅이 까다롭다는 단점 때문에 입문자에겐 진입장벽이 높다. 하지만 복잡한 알고리즘 처리나 실시간 반응이 필요한 프로그램에선 여전히 대체 불가능한 위상을 유지하고 있다. 특히 게임 개발 업계에서는 언리얼 엔진 등에서 가장 중요하게 쓰이는 언어다. 이번 분석에서는 파이썬, 자바스크립트, 자바 외에도 타입스크립트, 러스트(Rust), 스위프트(Swift) 등의 언어가 상위권에 포진했다. 타입스크립트는 자바스크립트의 상위 호환 언어로 정적 타이핑을 지원하며 대규모 프로젝트에서 안정성과 유지보수성을 높일 수 있다는 점에서 각광받고 있다. 특히 프론트엔드 프레임워크와 결합해 개발자들에게 빠르게 확산되고 있다. 러스트는 메모리 안전성과 고성능을 동시에 제공하는 언어로, 시스템 프로그래밍에서 C/C++의 대안을 목표로 개발됐다. 최근 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 글로벌 대기업들이 러스트를 실무에 도입하면서 사용성이 급증하고 있으며 개발자 만족도도 매우 높은 편이다. 특히 병렬처리, 안전한 스레드 처리, 제로 비용 추상화 등 고급 기능이 요구되는 분야에서 러스트는 이상적인 선택지로 평가받는다. 스위프트는 애플의 공식 언어로 iOS, 맥OS 앱 개발에 사용되지만, 전체 생태계가 애플 플랫폼에 국한돼 있다는 한계가 있다. 채용 수요도 여타 언어에 비해 제한적이어서 상위권 순위에서는 점차 밀리는 양상이다. 그럼에도 불구하고 iOS 앱 생태계가 계속 유지되는 한 스위프트 역시 일정한 비중을 차지할 것이란 전망이다. 미국 지디넷은 이번 분석을 통해 '자신에게 가장 잘 맞는 언어를 선택해 문제를 해결하는 실용성'을 강조했다. 더불어 빠르게 변화하는 기술 환경에 적응하려면 다양한 언어에 대한 학습과 실습이 반드시 병행돼야 한다는 점도 분명히 했다. 데이터를 분석한 데이비드 게비츠 수석 에디터는 "프로그래밍 언어의 인기는 단순한 순위 싸움이 아니라 개발자에게 필요한 기술력을 확인하고 경쟁력을 확보하기 위한 작은 나침반"이라며 이번 분석의 의미를 설명했다. 이어 "새로운 언어가 계속 등장하고 기술 트렌드는 빠르게 변하지만, 기초가 튼튼하고 실무에서 유용한 언어는 꾸준히 살아남고 있다"며 "결국 중요한 건 유행을 좇는 것이 아니라, 자신에게 가장 잘 맞는 언어를 통해 문제를 해결하고 가치를 만드는 것"이라고 강조했다.

2025.04.20 13:00남혁우

[현장] "美·中은 무단 크롤링, 우리는 정공법"…업스테이지, 글로벌 AI 정조준

"미국과 중국의 프론티어 인공지능(AI) 랩들이 무단 크롤링으로 데이터를 확보할 때 우리는 역차별이라 느껴질 만큼 합법적이고 투명한 방식으로 데이터를 수집해왔습니다. 이러한 제약에도 실사용 사례를 통해 검증된 우리 '워크 인텔리전스'를 바탕으로 인류의 업무 효율성을 5배, 10배, 나아가 100배까지 끌어올리며 새로운 세상을 열겠습니다." 김성훈 업스테이지 대표는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 기자 간담회에서 향후 비전에 대해 이같이 밝혔다. '미래의 일을 위한 워크 인텔리전스'를 주제로 열린 이번 행사는 자사의 기술 스택과 국내외 도입 사례, 글로벌 확장 전략 등을 종합적으로 공개하는 자리였다. 행사에는 업스테이지 일본법인 대표를 포함한 주요 경영진이 참여해 향후 해외 시장 공략 전략도 함께 발표했다. 이날 업스테이지는 문서 추출 엔진 '도큐먼트 파스', 경량화 거대언어모델(LLM) '솔라', 문서 특화 멀티모달 모델 '솔라 도크VLM'을 중심으로 한 워크플로우 자동화 기술을 대거 공개했다. 국내에서는 KB금융, 한컴, 로앤컴퍼니 등의 실제 도입 사례를 소개했고 일본·동남아·북미 등에서 진행 중인 개념검증(PoC)과 수출 성과를 통해 글로벌 확장의 구체적 로드맵도 제시했다. 문서 기반 업무 자동화 기술 공개…"AI로 리포트 작성부터 의사결정까지" 김 대표는 업스테이지가 자체 개발한 문서 처리 엔진 '도큐먼트 파스'를 시작으로 기술 경쟁력을 설명했다. 이 솔루션은 이미지나 PDF 기반 문서에서 핵심 데이터를 추출한 뒤 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 HTML 형태로 정교하게 구조화한다. '도큐먼트 파스'는 표, 차트, 2단 편집 등 사람이 보기 편하게 구성된 비정형 문서를 LLM이 처리할 수 있도록 정제해 주는 데 특히 강점을 보인다. 실제로 이 기술은 허깅페이스 벤치마크에서 아마존웹서비스(AWS), 구글, 메타 등 글로벌 솔루션을 제치고 정확도 97.02점으로 1위를 기록했으며 처리 속도 또한 세계 최고 수준으로 평가받았다. 문서를 정교하게 구조화하는 기술 외에도 업스테이지는 자체 언어모델 '솔라(Solar)'를 통해 텍스트 기반 업무의 자동화까지 전방위로 대응하고 있다. 회사는 그래픽 처리장치(GPU) 한 장만으로도 고성능을 내는 소형 언어모델(sLM)을 개발하는 것을 목표로, 모델 경량화와 정밀도 간 균형에 집중하고 있다. '솔라' 시리즈는 고정밀 문서 분석, 보고서 요약, 질의응답 등 워크플로우 전반에서 핵심 역할을 수행한다. 지난해 공개된 '솔라 프리뷰'는 허깅페이스에 등록된 약 90만 개 LLM 중 트렌딩 3위에 오르며 기술력을 입증했다. '솔라 프로 1.3'은 국내 언론사들로부터 수급한 대량의 기사 데이터를 학습해 한국어 해석 성능을 크게 끌어올렸다. 차기 모델은 오는 6월 출시 예정인 '솔라 프로 1.5'다. 파라미터 수는 기존 22억 패러미터에서 31억 패러미터로 확장됐지만 여전히 GPU 한 장으로 구동 가능한 경량 구조를 유지하고 있다. 김 대표는 "우리는 '솔라'를 지속적으로 업데이트하는 동시에 오픈AI 'o 시리즈'나 딥시크 'R1'과 유사한 '사고의 연쇄(CoT)' 추론 기능도 개발 중"이라며 "고차원적 해석과 판단이 요구되는 산업 현장에 LLM을 실질적으로 투입할 수 있는 기반을 마련하기 위한 기초 작업"이라고 설명했다. 이에 더해 업스테이지는 문서 이해와 언어 처리 기술을 단일 파이프라인으로 연결해 '워크 인텔리전스' 완성도를 끌어올리고 있다. 이날 공개된 '솔라 도크VLM'은 이러한 통합 전략을 대표하는 기술이다. 기존 멀티모달 모델이 일반 이미지에는 강하지만 문서 인식에는 한계가 있는 반면 이 모델은 문서 전용 인코더를 탑재해 100페이지 이상 분량도 안정적으로 처리한다. 요약, 질의응답, 보고서 작성까지 한 번에 수행하는 단일 파이프라인을 구현한 것이 특징이다. 데이터 확보 방식에서도 업스테이지는 차별화를 꾀하고 있다. 김 대표는 "오픈AI와 같은 프론티어 기업들이 무단 크롤링 방식으로 데이터를 확보하고 있다"며 "이 가운데 우리는 쿠오라(Quora)와 같은 글로벌 파트너와의 계약을 통해 거의 불공정 거래 급으로 투명하게 데이터를 수집하고 있다"고 설명했다. 이어 "대선 이후에는 정부 차원에서 데이터 계약과 보상에 대한 새로운 거버넌스가 마련되기를 기대한다"고 밝혔다. 기술력이 곧 매출로 연결되기 시작했다는 점도 주목할 만하다. 업스테이지는 법률 분야에서 로앤컴퍼니와는 판례·조문 검색에 특화된 AI 검색 엔진을 구축했고 한컴의 '한컴 어시스턴트'에는 문서 초안·요약 기능을, 보험사들에는 수술 자동 판단·지급 심사로 이어지는 자동화 파이프라인을 공급하며 실적을 쌓았다. 이들 성과를 포함해 1년 간 누적 계약액은 250억원을 넘겼으며 이는 지난해 대비 다섯 배 증가한 수치다. 재무 적자와 향후 자금 조달 계획에 대한 기자의 질문에는 "현재의 적자는 대부분 GPU 등 고성능 인프라에 대한 선제적 투자 때문"이라며 "멀티모달 모델과 '솔라 프로 1.5' 등 신제품 개발이 완료되면 운영비용은 급격히 줄어들 것"이라고 답했다. 이어 "글로벌 주요 기업들과의 논의도 활발히 진행 중이며 조만간 긍정적인 투자 소식을 전할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 맞춤형 LLM 통해 日 조준, 동남아·북미로 확장 가속 이날 행사에서는 업스테이지의 해외 진출 전략, 특히 일본 시장 공략 역시 집중 조명됐다. 마츠시타 히로유키 업스테이지 재팬 지사장은 일본 내 전략과 비전을 직접 발표했다. 그는 AWS 시니어 매니저 출신으로, 지난달 일본 도쿄에서 개소식을 열고 업스테이지 일본 법인을 공식 출범시킨 인물이다. 마츠시타 지사장은 "세계 수준의 기술력과 팀 문화, 글로벌과 로컬을 모두 이해하는 전략이 있어 회사에 합류했다"며 "일본 기업들이 미국 빅테크의 기술력은 인정하면서도 현지화된 솔루션을 함께 구축하는 어려움을 겪을 때 우리는 작지만 강력한 모델로 이 간극을 충분히 메울 수 있다"고 강조했다. 일본 AI 시장은 오는 2030년까지 20억 달러(한화 약 2조8천억원) 규모로 성장할 전망이다. 특히 전체 AI 지출 중 94%가 모델이 아닌 솔루션·애플리케이션 영역에 집중될 것으로 분석된다. 이에 따라 회사는 단순한 모델 판매가 아니라 각 기업의 목적과 니즈에 맞춘 솔루션을 제공하는 '빌더-퍼스트' 전략을 취하고 있다. 기술적 차별화도 이어졌다. 업스테이지는 최근 일본 스타트업 카라쿠리와 공동으로 일본어 최적화 경량 LLM '신(Syn)'을 개발했다. 이 모델은 14억 패라미터급 소형 구조임에도 불구하고 금융·의료·제조 등 주요 산업 벤치마크에서 높은 정확도를 기록했다. 사업 측면에서는 지역 IT기업 퓨식(Fusic)과도 전략적 파트너십을 체결했다. 퓨식은 규슈 지역을 기반으로 고객 네트워크와 도메인 전문성을 보유하고 있다. 업스테이지는 이들과 함께 10건 이상의 개념검증(PoC)를 동시다발적으로 진행 중이며 기술 트레이닝 프로그램도 함께 운영하고 있다. 교육 콘텐츠 및 문서 AI 등 핵심 기술 역시 일본 시장에 맞춰 현지화 작업이 진행 중이다. 유통 전략에서도 다층적 접근을 택했다. 클라우드 사업자 및 유통사와는 총판 계약을 체결했고 컨설팅·시스템통합(SI) 파트너사와는 공동 영업을 전개해 세일즈 파이프라인을 확장하고 있다. 마츠시타 지사장은 "교육, PoC, 고도화된 솔루션 도입까지 일본 내에서 지속 가능한 AI 생태계를 직접 구축하겠다"며 "실제 매출 인식은 올해 하반기부터 본격화될 것"이라고 설명했다. 일본 외 지역에서도 업스테이지의 '소버린 AI' 구축 사업은 빠르게 확장되고 있다. 김성훈 대표는 "태국 IT기업 JTS에 공급한 태국어 LLM이 최종 낙점돼 인수인계를 마쳤다"며 "중국계 '타이쿤2' 모델과의 경쟁 끝에 최고 성능으로 인정받은 첫 수출 사례"라고 밝혔다. 이어 "이 프로젝트를 계기로 말레이시아, 베트남, 몽골, 터키 등지에서도 유사 요청이 들어오고 있다"고 설명했다. 북미 시장 공략도 이미 시작됐다. 현재 업스테이지는 S&P500 소속 대형 보험사 세 곳과 도큐먼트 품질검증(QA) 기반의 정보 추출 워크플로우 도입을 협의 중이다. 또 미국 최대 규모의 텔레헬스 기업과는 환자 진료 기록 자동 요약 솔루션 개발을 논의하고 있으며 대형 헬스케어 클리닉과는 수십 년간 축적된 의료 기록을 디지털로 전환하는 작업을 함께 검토 중이다. 김성훈 업스테이지 대표는 행사를 마치며 "우리는 단순히 모델을 공급하는 기업이 아니라 글로벌 시장에서 신뢰받는 디지털 전환 파트너가 되겠다"며 "이를 통해서 일의 미래를 완전히 재설계해 새로운 세상을 여는데 기여하겠다"고 강조했다.

2025.04.16 14:52조이환

[AI는 지금] "양보다 질이다"…AI 기업들, 정제 데이터 '버티컬 모델' 베팅

인공지능(AI) 기술이 거대언어모델(LLM)을 중심으로 확산되던 흐름에서 벗어나 산업 맞춤형 '버티컬 AI'로 전환되는 흐름이 빨라지고 있다. AI의 범용성이 오히려 현장 적용을 방해하는 요인으로 지적되면서 특정 산업 문제를 정확히 풀 수 있는 특화형 모델 수요가 높아지는 추세다. 10일 업계에 따르면 국내외 AI 기업들은 최근 범용 모델 대신 산업별 정밀화를 앞세운 버티컬 AI 개발에 집중하고 있다. 의료, 금융, 법률, 커머스 등 도메인 특화형 AI가 실제 계약 체결, 리스크 예측, 비용 절감 등 실질적 성과를 입증하며 LLM을 그대로 쓰는 전략의 한계를 드러내고 있다는 판단에서다. 이같이 버티컬 AI가 주목받는 배경에는 세 가지 축이 자리한다. ▲도메인 최적화로 인한 문제 해결력 ▲데이터 중심의 경량화 전략 ▲정확성 향상을 통한 규제 산업 대응력이다. 이미 LG AI연구원, 코히어 등의 파운데이션 모델 기업들은 기존처럼 모델 파라미터를 키우기보단 양질의 산업 데이터로 성능을 끌어올리는 방식에 주력하고 있다. 범용 AI 빈틈 메우는 버티컬 AI…"정확성·가성비서 차이 난다" 오픈AI '챗GPT', 앤트로픽 '클로드' 등의 범용 LLM은 다양한 주제를 빠르게 학습할 수 있다는 장점이 있다. 다만 각 산업이 요구하는 맥락 이해력·정확성·규제 대응력에서는 취약하다는 지적이 나온다. 특히 문서 구조나 용어가 고정된 법률·세무 분야는 일반 LLM에게는 문맥이 과도하게 추상적이거나 관련성이 낮은 정보를 만들어낼 위험이 높다. '챗GPT'가 사실과 다른 판례를 생성하거나 존재하지 않는 조항을 제시하는 사례는 그 대표적이다. 이러한 한계는 성능 문제가 아니라 학습 데이터의 범용성과 과적합 위험, 도메인에 특화된 개념 계층구조 부족에서 기인한다. 이에 따라 전문가가 직접 구축한 정제된 데이터셋 기반의 산업 특화형 AI가 정확도·신뢰성·업무 호환성에서 실효성을 증명하고 있다. 단순히 답을 생성하는 것을 넘어 특정 산업의 '실제 문서'를 구조적으로 이해하고 '작동 가능한 결정'을 내릴 수 있는 수준까지 도달 중이다. 이 같은 흐름은 지표로도 확인된다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 보고서에서 글로벌 버티컬 AI 시장이 오는 2032년까지 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다. 이미 미국, 이스라엘 등은 규제·보안 산업을 중심으로 시장을 선점하며 독점 생태계를 구축 중이다. 업계 관계자는 "오픈AI 같은 글로벌 기업들도 기술적으로 버티컬 AI에 대응할 수는 있겠지만 이미 너무 많은 영역에 손을 뻗은 상황이라 특정 산업에 깊이 들어가기엔 어려움이 있다"며 "오히려 이같은 방향성이 가격 측면에서 B2B 기업에게는 경쟁력이 될 수 있고 수익 모델로도 충분히 의미가 있다"고 말했다. 리걸AI, 법률 효율성 높인다…"문서 해석에 리스크 관리까지 가능해져" 문서 복잡도와 전문성, 강한 규제 환경으로 생성형 AI 도입이 까다롭던 법률 분야도 기술 변화의 전환점을 맞고 있다. 과거 법무 관련 AI 기술은 단순 검색이나 판례 조회에 머물렀다면 최근에는 법령 해석, 조항 간 논리 구조 분석처럼 문서의 문맥을 이해하고 업무 수행 프로세스에 도움을 주고 있다. 국내에서의 대표적인 사례는 BHSN이다. 비즈니스 리걸AI 솔루션 '앨리비(allibee)'를 운영 중인 이 회사는 법률 분야에 특화된 생성형 AI를 기반으로 기업의 계약, 법무 등 비즈니스에 필요한 서비스를 제공한다. 자체 개발한 법률 특화 거대언어모델인 '리걸 LLM(Legal-LLM)', 검색증강생성(RAG), 특허받은 '리걸 OCR' 기술 등으로 복잡한 법률 문서를 수 초 만에 면밀히 분석하고 정밀한 리스크 감지까지 가능하다. 특히 전문가가 직접 정제한 고품질 법령, 판례, 정책 데이터를 기반으로 범용 LLM보다 높은 정확도와 신뢰도를 확보한 점이 강점으로 꼽힌다. 프론티어 AI 기업의 모델이 사실과 다른 법령이나 판례를 인용해 오류를 일으키는 사례가 잦다는 점에서 산업 현장에서는 이런 특화형 AI에 대한 선호가 점차 높아질 가능성이 높다. 한 변호사 업계 관계자는 "'챗GPT'가 그럴듯한 말투로 실제 존재하지 않는 법령이나 판례를 제시해 곤혹을 겪었다는 사례를 들었다"며 "클라이언트들이 관련 사례를 뉴스 등으로 접하면서 범용 AI를 꺼리는 분위기가 이어지다 보니 클린한 법률 데이터만을 말해주는 서비스가 필요하다는 인식이 있다"고 말했다. 이러한 수요를 파악한 BHSN은 이미 다양한 산업군을 대상으로 레퍼런스를 확보하며 신뢰를 쌓아가고 있다. 현재 CJ제일제당, 애경케미칼, 한화솔루션 등 국내 주요 기업에 '앨리비'를 공급 중이며 연내 제약·유통 등 추가 산업군과의 신규 계약도 추진하고 있다. '앨리비'를 도입한 기업들은 계약서 검토 시간이 67% 이상 단축됐고 반복 검토 항목의 자동화를 통해 조항 누락이나 오류 발생률도 크게 낮췄다. AI 기반 자동화와 정밀 분석 기술로 법무 업무 전반의 생산성과 정확성 역시 향상됐다는 평가다. 고객 의도 읽고 구매까지 이끈다…커머스 특화형 AI의 진화는? 커머스 분야에서도 마찬가지다. 실시간 추천, 구매 유도, 결제 전환까지 온라인 쇼핑 전 과정에서 AI가 '판매 파트너' 역할을 수행하는 시대가 열렸다. 고객의 행동 데이터를 실시간으로 분석하고 구매 여정을 따라가며 맞춤형 응대를 제공하는 이커머스 특화형 AI 솔루션이 떠오르고 있는 것이다. 이같은 흐름 속에서 대화형 에이전트 '젠투(Gentoo)' 개발사인 '와들'이 주목받고 있다. '젠투'는 고객의 관심사와 행동을 실시간으로 분석해 상품을 추천하고 구매 결정을 유도하는 멀티 AI 에이전트 솔루션이다. 고객의 니즈를 능동적으로 파악하는 것은 물론 구매 장벽을 해소하는 구조로 이뤄져 중소형 쇼핑몰을 중심으로 고객 전환율 개선 효과를 나타내고 있다. 최근 와들은 코오롱베니트의 AI 얼라이언스 파트너로 참여해 다양한 커머스 플랫폼에 젠투의 기술을 적용하고 있다. 특히 중소형 브랜드를 중심으로 AI 기반 운영 파트너로서 입지를 강화하고 있으며 이를 통해 온라인 쇼핑몰의 운영 효율성과 고객 만족도를 동시에 향상시키는 데 기여하고 있다. 일례로 국내 월간 활성 사용자 수(MAU)가 70만 명인 한 이커머스 플랫폼은 '젠투' 솔루션 도입 후 상품 클릭률이 6개월 만에 20%로 증가하며 약 2배 이상 높아졌다고 밝혔다. 이같이 고객의 구매 여정 전반을 AI가 실시간으로 지원하는 흐름은 상담 접점에서도 뚜렷하게 나타난다. 올인원 AI 비즈니스 메신저 '채널톡'을 운영하는 채널코퍼레이션은 대화형 버티컬 AI 기능인 '알프(ALF)'를 지난해 11월 정식 출시했다. '알프'는 자연어 기반으로 대화의 맥락을 이해하고 정보를 탐색해 고객 응대 업무를 수행하는 서비스다. 현재 패션·뷰티 업계를 중심으로 1천여 개 기업에서 활용 중이며 올해는 상품 판매와 고객 정보 수집까지 자율적으로 수행할 수 있도록 업데이트될 예정이다. '알프'를 통해 상담을 효율화한 대표 사례로는 애슬레저 브랜드 안다르가 꼽힌다. 안다르는 상담 유형별로 응대 체계를 세분화하고 배송·교환 등 반복되는 단순 문의는 알프가 직접 처리하도록 설정했다. 그 결과 전체 고객 문의의 61%를 상담원 연결 없이 알프가 자체 응대하며 상담 효율성과 응답 속도를 크게 끌어올렸다. 세금·재무도 '사람 없이' 자동화…소상공인, 자영업자를 위한 버티컬 AI 세금과 재무 분야 역시 예외는 아니다. 특히 반복적이고 규제 민감도가 높은 세무·회계 업무는 정확성과 속도 모두를 요구하는 영역으로, AI 자동화 수요가 빠르게 늘고 있다. 사람 손을 타지 않고도 환급 신청, 증빙 처리, 보고서 작성까지 가능한 서비스가 등장하면서 실무 자원이 부족한 사업자들에게 실질적인 '버티컬 AI 비서'로 자리잡고 있다. 일례로 혜움은 소상공인과 자영업자를 위한 버티컬 AI를 개발해 세무·재무 실무 자동화에 나서고 있다. 이 기술은 혜움이 운영 중인 국내 최초 AI 경정청구 서비스 '더낸세금'과 '혜움 레포트 2.0'에 적용돼 사업자 대상 세금 환급, 보고서 생성, 증빙 처리 등 다양한 업무를 수행할 수 있게 한다. 최근에는 소상공인을 위한 버티컬 AI 구축을 위해 IBK기업은행, 네이버와 전략적 오픈 이노베이션을 추진하고 마이크로소프트(MS), 기업은행 등과 금융 AI 서비스 공동 개발을 위한 MOU를 체결하는 등 금융 버티컬 생태계 구축에 더욱 박차를 가하고 있다. 업계 관계자는 "이제 생성형 AI는 산업 내 데이터를 이해하고 업무 성과까지 연결하는 수준으로 진화하고 있다"며 "앞으로 특정 산업에 얼마나 최적화된 형태로 작동하느냐가 기술 경쟁력의 핵심 지표가 될 것"이라고 말했다.

2025.04.10 16:50조이환

LG CNS "금융 특화 LLM 평가 도구, AI 도입 기준점 될 것"

금융권에서도 생성형 AI에 대한 관심이 높아지고 있지만, 보안과 정확성 문제로 인해 실제 도입은 쉽지 않다. LG CNS는 이런 현실적인 장벽을 해결하기 위해, 금융 업무에 특화된 대규모언어모델(LLM) 평가 도구를 자체 개발했다. AI를 실제로 도입할 수 있는지 여부를 객관적으로 판단할 수 있도록 설계돼, 금융 현장에서의 신뢰성과 실용성을 함께 고려한 것이 특징이다. 이 도구는 LG CNS가 미리 구축한 금융 특화 데이터셋을 바탕으로 시중에 공개된 수십 개의 개방형 LLM(Open-source LLM)을 평가하고 비교해 뱅킹, 보험, 증권 등 다양한 금융 업무 환경에 가장 적합한 모델을 추천한다. "도입보다 신뢰가 우선"… 금융에 맞춘 자체 평가 도구 3일 서울 마곡 LG CNS 사옥에서 만난 AI센터 어드밴스드 생성형AI 연구소의 황윤구 팀장은 "금융은 보안과 규제가 모두 중요한 환경이라 일반 AI처럼 쉽게 적용하기 어려운면이 있다"며 "만약 이자율을 잘못 알려주거나 금융용어를 잘못 해석하는 순간 그 피해가 치명적일 수 있다"라고 설명했다. 그는 이어 "그래서 우리는 AI를 '신뢰하고 도입할 수 있는가'를 판단할 수 있는 기준이 먼저 필요하다고 봤다"고 강조했다. 이러한 문제의식은 실제 프로젝트 경험에서 출발했다. LG CNS는 다양한 금융사와의 시스템 통합(SI) 프로젝트에서 AI 도입이 실패하거나 지연되는 사례를 반복적으로 목격했고, 이를 해결하기 위한 방법론을 내부에서 구축하기로 한 것이다. 황 팀장은 "우리가 직접 부딪히며 실패하고 배운 것들을 하나씩 정리해간 결과물이 바로 이번 평가 도구"라고 설명했다. 평가 도구는 총 29개 세부 테스크로 구성돼 있으며, 약 1천200개의 비공개 질문·지문 데이터셋을 기반으로 운영된다. 외부에 공개된 수능형 문제처럼 명확한 정답이 있는 문항도 있고, '모른다'라고 답하는 것이 오히려 정답이 되는 문항도 포함돼 있다. 공개된 리더보드는 학습·평가용 데이터가 외부에 노출돼 있어, 모델이 문제 유형을 암기해 정답률을 높이는 방식으로 성능이 과장될 수 있기 때문이다. 황윤구 팀장은 "벤치마크 데이터를 공개하는 순간, 고도화된 LLM은 문제 유형을 학습해 정답률을 인위적으로 끌어올릴 수 있다"며 "이 경우 실제 역량과 상관없이 높은 점수를 받을 수 있기 때문에, 평가의 객관성이 훼손될 우려가 있다"라고 설명했다. 정량적 평가지표도 체계적으로 설계돼 있다. LG CNS는 ▲정답 유사도 ▲지문 기반 내용 일치도 ▲지시 수행 정확도 등 세 가지 기준을 종합해 점수를 산정하며, 평가 결과는 단순 스코어가 아닌 실무 도입 가능성을 가늠하는 기준으로 사용된다. 또한 금융 도메인 지식과 문맥 이해도를 평가하기 위해, 질문에 포함된 용어와 문장의 배경 의미를 얼마나 정확히 해석했는지도 주요 요소로 반영된다. 이민영 선임은 "단순히 질문에 대답하는 것이 아니라, 오히려 '대답하지 않는 게 맞는 상황'에서 어떤 선택을 하는지가 금융에서는 더 중요하다"며 "그런 정교한 평가 항목이 저희 도구의 특징"이라고 설명했다. 모델별 성능 비교…"GPT·클로드 상위, 딥시크는 예상보다 낮아" 모델별 성능 비교도 진행됐다. GPT-4, 클로드 등 상용 API 모델이 평가에서 가장 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 다만 퍼블릭 클라우드만 지원하는 만큼 금융사 등에서 적극적으로 활용하기엔 한계가 있다는 지적이 있었다. 최근 주목받는 오픈소스 LLM인 딥시크(DeepSeek)는 평가에서 대부분 낮은 점수를 기록했다. 황윤구 팀장은 "딥시크는 성능뿐 아니라 학습 데이터의 출처와 개인정보 이슈 등 여러 면에서 금융사 입장에서 채택하기 어려웠다"며 "특히 컴플라이언스 관점에서 리스크가 큰 것으로 나타났습니다"라고 밝혔다. 반면 LG 그룹의 자체 LLM인 엑사원(Exaone)은 상대적으로 높은 평가를 받았다. 이민영 선임은 "질문과 관련 없는 내용이 지문에 섞여 있어도, 질문에만 집중해 정확하게 응답하는 능력이 뛰어났다"며 "특히 다양한 정보가 뒤섞인 긴 지문에서도 흔들리지 않고 핵심을 잘 잡는 모습을 보였다"며 대화형 AI에 높은 성능을 제공한다고 설명했다. 또한 이번 평가 도구의 평가 테스크는 고정된 항목이 아니라 고객사 니즈나 기술 트렌드에 따라 지속적으로 업데이트된다. 생성형AI 연구소는 올해 이 평가 도구를 실제 금융 현장에 적용해 활용 사례를 축적하는 데 집중하고 있다. 이민영 선임은 "지난해에는 평가도구를 만드는 것 자체가 목표였다면 올해는 이 도구를 적용해 실제 금융 AI 평가 로그를 얼마나 확보하는지가 주요 실행 과제"라며 "이제는 실적 기반으로 이 툴이 얼마나 많이 쓰이느냐가 핵심이 될 것"이라고 밝혔다. LG CNS는 계열사를 중심으로 엑사원 테스트를 완료했으며, 일부 금융사들과도 PoC 형태로 적용 가능성을 검토 중이다. 다만 보안 및 계약 이슈로 인해 외부 공개는 제한적이다. 금융 넘어 공공·제조 확산 목표 LG CNS는 향후 공공 문서나 제조 환경처럼 금융과 유사한 폐쇄형·도메인 특화 환경으로의 확장도 고려하고 있다. 이민영 선임은 "공공기관 보도자료나 행정문서는 형식이 딱 정해져 있는 만큼, 우리의 금융 평가 프레임워크를 확장하면 충분히 적용 가능할 거라 예상한다"라고 말했다. 황윤구 팀장은 "금융처럼 민감한 환경에서는 '잘 쓴다'보다 '믿고 쓸 수 있는가'가 더 중요하다"며 "우리는 먼저 금융환경에 적합한 기준을 세운 후, 직접 사용해보고 끊임없이 개선해가고 있다"고 말했다. 이어 그는 "AI 기술의 발전도 중요하지만, 결국 기업이 그것을 신뢰하고 안심하고 쓸 수 있는 '기준선'을 만드는 것이 더 본질적"이라며 "LG CNS가 만든 이 평가 도구가 금융권의 AI 도입을 앞당기고 다양한 선업에서 적용 가능한 신뢰의 기준의 '눈금자'가 되기를 기대한다"라며 포부를 밝혔다.

2025.04.03 11:02남혁우

[기고] 제조업 종사자에게 '언어 AI'가 필요한 이유

최근 인공지능(AI)은 제조업을 비롯한 다양한 산업 전반에서 핵심 기술로 자리 잡으며 비즈니스 운영 방식을 빠르게 바꾸고 있다. AI는 생산 라인을 최적화하고 커뮤니케이션을 간소화했으며 전반적인 운영 효율성을 높이는 데 크게 기여하고 있다. 딥엘 '2024 제조업 현황 보고서'에 따르면 많은 제조 기업들이 AI를 올해 사업 전략에 영향 미치는 두 번째 핵심 요소로 꼽았다. 전체 응답 기업 45%가 그 중요성을 인정했다. 제조업계는 로봇 조립 라인부터 예측 유지보수에 이르기까지 다양한 영역에서 AI 기술을 적극적으로 도입하고 있으며 그 활용 범위는 점차 확대되고 있다. 최근 주목받고 있는 분야는 바로 '언어 AI'다. 딥엘이 발표한 '글로벌 제조업 언어 AI 백서'는 전 세계 인구 중 약 20%만이 업무에 활용할 수 있을 정도의 영어 능력을 갖췄다고 분석했다. 글로벌 시장에 진출한 제조 기업들은 언어 장벽이라는 현실적인 문제에 직면해 있다. 이로 인한 의사소통 오류는 생산 현장, 공급망, 다국적 팀 간 협업에까지 영향을 미쳐 비용 손실, 생산 지연, 나아가 안전 문제로 이어질 수 있다는 설명이다. 실제로 이번에 발간된 제조업 언어 AI백서에 따르면 포브스 어드바이저가 직장 내 커뮤니케이션 관련 설문조사한 결과 전체 직원 50%가 비효율적인 의사소통으로 인해 직무 만족도가 떨어진다고 응답한 것으로 전해졌다. 49%는 이로 인해 생산성이 저하된다고 답했다고 밝혔다. 이를 액수로 환산하면 기업 입장에서 직원 1인당 연간 최대 5만4천860 달러(약 8천만원) 손실을 입을 수 있다. 제조업계는 이미 연간 약 20억 달러(약 2조9천400억원)를 전통 번역 서비스에 지출하고 있지만, 시간과 비용 측면에서 여전히 비효율적인 구조에 머물러 있다. AI 기반 언어 솔루션이 이런 복합적인 과제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받는 이유다. 언어 AI는 언어 장벽 해소는 물론, 작업 효율성과 생산성 향상에도 실질적인 도움을 주고 있다. 예를 들어 복잡한 기술 문서를 자동으로 번역해 현지 규제를 보다 원활히 준수할 수 있도록 지원한다. 작업 현장 안전성을 높이는 데에도 일조하고 있다. 딥엘이 제조업 종사자들을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 응답자의 64%가 모국어가 아닌 언어로 된 정보를 이해하기 위해 언어 AI를 활용하고 있으며, 60%는 문서 작성 등 업무에서 글쓰기 품질 향상을 위해 사용하고 있다고 답했다. 이는 제조업계 전반에서 AI 기반 커뮤니케이션 도입이 빠르게 확산되고 있음을 보여주는 수치다. 실제로 디엠지모리와 파나소닉 커넥트 등 업계를 선도하는 제조업 기업은 이미 AI 번역 툴을 업무에 적극 도입해 다국어 협업의 효율성을 높이고, 동시에 번역 비용을 절감하고 있다. AI 도입에 따른 우려도 존재한다. 데이터 프라이버시 문제와 AI 번역 정확도, 사이버 보안에 대한 우려가 대표적이다. 맥킨지 보고서에 따르면 전체 조직의 38%는 AI의 부정확성을, 33%는 보안 취약성을 주요 리스크로 인식하고 있다. 이에 다수 업계를 선도하는 글로벌 기업들은 국제 보안 기준을 충족하는 특화 AI 솔루션을 도입해 대응하고 있다. 앞으로 AI는 제조업 전반에서 더욱 다양하고 심화된 방식으로 활용될 전망이다. AI 도입의 다음 단계는 보다 고도화된 자동화를 구현하고, 공급망 전반에 AI를 통합하는 것이다. 커뮤니케이션 측면에서는 챗봇, 가상 비서 등 AI 기반 스마트 툴의 본격적인 도입이 기대된다. 전문가들은 이런 변화가 향후 5년 내 눈에 띄게 가속화될 것으로 내다보고 있다. 기업들은 AI의 정확성과 보안성을 지속적으로 강화하면서 사용자 경험까지 개선해 나갈 것이다. 이처럼 AI는 제조업의 근본적인 방식을 바꾸고 있다. 이를 조기에 도입하고 전략적으로 활용하는 기업일수록 경쟁 우위를 확보할 가능성이 높다. 언어 장벽을 없애고 효율성을 높이며 운영 리스크를 줄이는 데 있어 AI는 이제 선택이 아닌 필수적인 도구다. 제조업계가 올바른 전략과 함께 AI의 가능성을 적극 활용한다면 더 효율적이고 더 긴밀히 연결되며 더 혁신적인 미래를 만들어갈 수 있을 것이다.

2025.04.01 15:29데이비드 패리-존스

타이핑 없이 느낌으로 코딩하는 시대…'바이브코딩'오나

인공지능(AI) 기술 급격한 발전으로 소프트웨어(SW) 개발 방식에 큰 변화가 있을 것이란 전망이 제기되고 있다. 특히 기존의 수작업 중심 개발 방식에 근본적인 변화를 예고하며 AI가 대신 코딩하는 형태의 개발 문화가 자리잡을 것이란 예상이다. 대표적으로 최근 전 테슬라 AI 디렉터이자 오픈AI 공동 창립자인 안드레 카파시(Andrej Karpathy)는 '바이브코딩(Vibe Coding)'이라는 개념을 SNS를 통해 제시했다. 그는 "최근 내가 '바이브 코딩이라고 부르는 새로운 종류의 코딩이 있다"며 "이 방식은 그저 바이브에 완전히 몸을 맡기고 지수적 변화를 받아들이며 코드가 존재한다는 사실조차 잊는다"고 바이브코딩을 설명했다. 이어 "이러한 개발이 가능한 이유는 LLM의 기능이 너무 좋아졌기 때문"이라고 밝혔다. 그는 실제로 코드 편집기인 커서 컴포저(Cursor Composer), LLM 소넷(Sonnet), 음성 명령 도구 슈퍼위스퍼(SuperWhisper) 등을 AI기반 도구를 활용해 키보드를 거의 사용하지 않고 프로젝트를 진행하고 있다고 밝혔다. 예를 들어 UI 스타일 변경, 버그 수정, 레이아웃 조정 등의 요청을 모두 음성이나 자연어로 입력하는 것 만으로 AI가 이를 인식하고 자동으로 작성한다. 안드레 카파시는 코드 리뷰나 디버깅도 AI에 맡기고 있다고 설명했다. 에러 메시지를 복사해 붙여넣기만 해도 대부분 문제가 해결되며, 코드 변경 내용은 별도 검토 없이 전부 수락하는 방식으로 작업한다. 그는 이러한 흐름을 '더 이상 코딩이라 부를 수 없는 새로운 제작 방식'이라고 표현했다. 안드레 카파시 외에도 실리콘밸리의 스타트업에서 상당수 AI를 활용한 개발이 가속화되고 있는 추세다. 미국 최대 스타트업 액셀러레이터인 와이컴비네이터의 개리 탄 최고경영자는 "포트폴리오 스타트업 중 25%가 전체 코드의 95%를 AI에 의존하고 있다"고 밝힌바 있다. 그는 LLM 기반 개발 도구를 활용하면 소규모 인력으로도 대규모 제품을 빠르게 출시할 수 있으며, 코드 품질 역시 일정 수준 이상을 유지할 수 있다고 설명한다. 더불어 비개발자인 실무자도 직접 앱을 개발하고 운영하는 만큼 속도가 중요한 스타트업의 경쟁력을 높일 수 있다는 것도 장점으로 꼽았다. 비개발자나 초급 개발자도 프로토타이핑 수준의 기능을 빠르게 구현할 수 있어 스타트업과 소규모 팀에 적합하다는 의견이 제시된다. 프로덕트 매니저, 디자이너 등의 직군에서도 AI 기반 개발 도구를 도입하는 사례가 늘고 있다. AI의 개입이 코드 작성 전반을 대체하면서 개발자의 역할도 재정의되고 있다. 코드를 잘 작성하는 능력은 점차 AI로 대체되고 있으며 대신 AI의 효율적 활용, 명확한 설계 지시 능력, 비즈니스 요구사항과 다양한 기술 간 조합 능력이 새로운 핵심 역량으로 부상하고 있다. 안드레 카파시의 바이브코딩에 대해선 아직 긍정과 우려가 교차한다. 생산성과 접근성을 높였다는 평가가 있는 반면, 코드 품질 저하와 기술 부채 누적에 대한 경계도 커지고 있다. 특히 AI가 생성한 코드를 사용자가 충분히 이해하지 못한 채 적용할 경우 보안 취약점이나 논리 오류가 발생할 수 있다. 복잡한 시스템에서는 장기적인 유지보수가 어려워질 수 있다는 지적도 제기된다. 안드레 카파시 역시 바이브코딩이 주말에 만들고 테스트하는 프로젝트용으로 바이브코딩이 적합하며 진짜 코딩은 아니라고 언급했다. 간단한 서비스나 데모 개발 등에는 효과적이지만 정교한 인프라나 실시간 시스템 개발에는 여전히 한계가 있다는 것이다. 더불어 그는 일부 버그의 경우 AI가 해결하지 못해 반복적인 요청이나 질문을 우회해야 했다고 밝혔다. 파이썬 웹 프레임워크 장고(Django)의 공동 창시자인 사이먼 윌리슨도 "LLM은 강력한 보조 도구이지만, 코드에 대한 이해와 검토 과정을 생략해서는 안 된다"며 과도한 AI 의존에 대해 경고했다. 이러한 우려에도 불구하고 AI를 중심에 둔 개발 방식은 빠르게 하나의 흐름으로 자리잡고 있다. 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 주요 빅테크는 코파일럿, 제미나이 코드 어시스트, Q디벨로퍼 등 자체 개발한 LLM 기반 개발 도구를 선보이고 있다. AI 기반 개발은 아직 실험과 실전 단계의 경계에 놓여 있다. 그러나 LLM이 생성하는 코드 품질이 빠르게 개선되며 일부 분야에서는 코드를 쓰지 않고 개발이 가능할 것이란 예측이 강세를 보이고 있다. 베타랩스 데니스김 CEO는 "바이브코딩은 아직 초기 개념이지만 직관과 감성, 협업의 시대로 전환하는 디딤돌이 될 수 있다"며 "이제 우리는 AI와 코드를 함께 느끼는 시대로 향하고 있는지도 모른다"고 말했다.

2025.03.30 09:11남혁우

대만만 쳐도 '삭제'...中, AI로 비판 글 '실시간 감시' 훈련했다

중국이 민감 콘텐츠를 탐지·차단하는 인공지능(AI) 기반의 검열 체계를 구축한 정황이 드러났다. 사회적 불만이나 정치적 비판을 효율적으로 관리하려는 목적이 반영된 것으로, 권위주의 정부가 최신 생성형 AI 기술을 억압 수단으로 전환하고 있다는 정황을 뒷받침하는 사례란 분석이 나온다. 26일 테크크런치에 따르면 보안 연구자 '넷아스카리(NetAskari)'는 최근 중국 바이두 서버에서 보안 설정 없이 공개된 엘라스틱서치 데이터베이스를 발견했다. 이 데이터는 약 13만3천 건의 텍스트를 기반으로 거대언어모델(LLM)이 콘텐츠를 실시간으로 검열하도록 훈련된 것으로 확인됐다. 유출된 데이터는 군사 정보부터 노동 분쟁, 환경오염, 식품 안전, 정치 풍자, 대만 관련 이슈까지 폭넓게 포함돼 있다. 심지어는 "나무가 쓰러지면 원숭이가 흩어진다"는 중국 속담처럼 우회적 표현도 검열 대상에 포함되며 감정적 불만과 체제 비판을 구분 없이 탐지하도록 설계됐다. 이 같은 방식이 가능한 것은 LLM이 단순한 키워드가 아닌 표현의 맥락을 이해하고 판단하기 때문이다. 시스템은 이를 토대로 콘텐츠를 정치, 사회, 군사 이슈 중 하나로 분류해 '즉시 조치 대상'으로 삼는다. 대표적 사례로는 부패 경찰에 대한 기업인의 고발, 농촌 빈곤에 대한 호소, 미신을 믿는 공산당 간부의 부패 보도 등이 포함됐다. 대만 관련 키워드는 1만5천 회 이상 등장했으며 신형 전투기 정보 등 군사 움직임까지 정밀하게 추적 대상에 올랐다. 데이터 속 LLM 명령어에는 '프롬프트 토큰' 등 '챗GPT'류 모델과 유사한 지시어가 포함돼 있었다. 이는 중국 정부가 최신 AI 기술을 활용해 여론 통제를 체계화하고 있음을 뒷받침한다. 데이터의 활용 목적은 '여론 작업'으로 명시돼 있다. 이는 중국 중앙인터넷정보판공실(CAC)이 주도하는 국가 검열·선전 활동을 지칭하는 용어로 알려져 있다. UC버클리 샤오 치앙 연구원은 "전통적 검열을 넘어 AI가 국가 통제를 한층 정교하게 만든다"며 "중국 정부가 AI를 억압 도구로 활용하려는 증거"라고 밝혔다. 오픈AI 역시 지난달 보고서를 통해 "중국 기반 행위자가 AI로 인권 시위 감시, 반체제 인사 음해까지 시도한 정황이 있다"고 밝혔다.

2025.03.27 10:58조이환

아토믹GPT, AI 에이전트로 진화하나

한국원자력연구원이 자체 개발한 '아토믹 GPT'가 지능형 에이전트로 진화 중이다. 한국원자력연구원은 인공지능(AI) 스타트업인 ㈜젠티(대표 최은진)와 거대언어모델(LLM) 기술 활용에 관한 업무협약(MOA)을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협약은 연구원이 최근 선보인 원자력 특화 AI 솔루션 '아토믹GPT'와 ㈜젠티의 강력한 거대언어모델 기술을 결합하자는 것. 원자력과 관련된 방대한 자료를 신속하게 분석해 활용할 수 있도록 도와주는 혁신적 AI 솔루션인 지능형 에이전트를 구축하는 것이 목표다. '아토믹 GPT'는 원자력 기술 문서 분석, 연구 정보 검색, 연구 문서 자동 요약 및 생성 등 연구자들이 겪는 다양한 어려움을 해소하기 위해 연구원이 자체 개발한 AI 프로그램이다. 현재 연구원 내부 직원들을 위한 전용 서비스로도 제공 중이다. ㈜젠티는자연어 처리와 의미 기반 검색 기술로 정리되지 않은 복잡한 문서를 분석해 원하는 정보를 신속․정확하게 제공하는 플랫폼을 보유했다. 지난 2021년 한국원자력연구원과 과학기술정보통신부가 주관한 인공지능그랜드챌린지에 참가해 대상을 차지했다. 이번 협약을 통해 양 기관은 표와 그림 등이 포함된 복잡한 원자력 관련 문서에서 핵심 정보를 빠르게 찾아 정리해주고, 자연어 기반의 질의응답 챗봇 등을 갖춘 AI 에이전트 서비스를 구축할 계획이다. 특히, 연구원의 외부와 분리된 네트워크 환경에서도 보안과 독립성을 유지하면서 서비스 이용이 가능하도록 개발해 연구자들의 활용성을 높인다는 복안이다. 원자력연구원 유용균 인공지능응용연구실장은 "원자력 연구에서 기초적인 문서작업 소요 시간을 최소화함으로써 연구자들이 창의적 연구 활동에 전념할 수 있도록 도울 것"이라고 말했다. ㈜젠티 최은진 대표는 “다년간 축적된 문서 분석 기술을 바탕으로 원자력연구원이 혁신적인 정보처리 및 연구지원 시스템을 구축할 수 있도록 기술적 협력과 맞춤형 솔루션을 제공할 것”이라고 덧붙였다. 원자력연구원 조윤제 디지털원자로․AI연구센터장은 “원자력과 같이 데이터가 방대하고 전문성이 요구되는 분야일수록 문서 분석 AI 기술의 효과가 클 것”이라며, “앞으로도 인공지능을 통해 산업 현장에서 실질적 변화를 만들어 갈 것"이라고 밝혔다.

2025.03.27 09:22박희범

[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

오라클, '자바 24'에 AI·양자 내성 보안 추가…OCI와 연동

오라클이 프로그래밍 언어·개발 플랫폼 '자바 24'를 출시해 개발자 생산성과 보안을 한층 높였다. 오라클은 오라클이 자바 최신 버전 자바 24를 공개했다고 19일 발표했다. 자바 24의 최신 기능은 플랫폼 성능과 안정성을 높여 기업의 핵심 애플리케이션 운용을 강화할 것으로 예상된다. 자바 24는 20개 이상의 신규 기능을 포함해 인공지능(AI)·양자 내성 암호화 기능을 도입했다. 패턴 매칭 기능이 강화돼 기본 유형을 보다 쉽게 처리할 수 있다. 모듈 임포트 선언을 통해 모듈화된 라이브러리 재사용성이 증가했다. 생성자 본문 개선으로 코드 안정성도 늘었다. 또 학생·초보 개발자를 위한 간단한 소스 파일 기능도 추가됐다. 오라클은 자바 24의 라이브러리가 업그레이드됐다고 밝혔다. 특히 스트림 API가 개선돼 커스텀 중간 연산을 지원하며, 클래스 파일을 분석·변환할 수 있는 표준 API가 도입됐다. AI 연산에 최적화된 벡터 API가 9차 인큐베이터로 제공되며, 구조화된 동시성을 통해 동시 프로그래밍의 유지보수성과 안정성이 높아졌다. 자바 24의 보안 기능도 강화됐다. 자바 24는 양자 내성 암호화를 위한 키 캡슐화 매커니즘과 디지털 서명 알고리즘을 도입해 보안성을 높였다. 특히 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 FIPS 204를 기반으로 표준화된 디지털 서명 기능이 추가돼 향후 양자 컴퓨팅 시대를 대비할 수 있도록 설계됐다. 성능 최적화 측면에서도 변화가 있다. 간결한 객체 헤더 기능을 통해 힙 크기가 감소하고 배포 밀도가 향상됐다. G1 가비지 컬렉터 개선으로 실행 속도가 향상됐으며, 사전 컴파일(AOT) 클래스 로딩 및 연결을 지원해 애플리케이션 시동 시간을 단축했다. 또 Z 가비지 컬렉터(ZGC)의 비세대 모드를 제거해 유지보수 비용을 줄였다. 이번 자바 24 출시가 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 점유율 향상에 긍정적 영향을 미칠 전망이다. OCI에서도 자바 24가 지원되기 때문이다. 개발자는 OCI를 통해 추가 비용 없이 자바 SE와 오라클 그랄VM, 자바 SE 구독 엔터프라이즈 퍼포먼스 팩을 활용할 수 있다. 오라클은 이를 통해 클라우드 환경에서도 최적화된 자바 개발 경험을 제공할 계획이다. 자바 개발자들은 이번 릴리스에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 프랭크 그레코 뉴욕 자바 사용자 그룹 회장은 "자바 24의 벡터 API 개선이 AI 애플리케이션 성능 향상에 기여할 것"이라고 평가했다. 리처드 피히트너 XDEV 소프트웨어 최고경영자(CEO)는 "스트림 수집기 기능이 데이터 변환을 효율적으로 수행할 수 있도록 지원한다"고 밝혔다.

2025.03.19 11:02김미정

[현장] 이경일 솔트룩스 대표 "초거대 AI 대신 에이전트로 돌파구 찾아야"

"한국이 초거대 AI 모델 경쟁에서 살아남기 위해서는 소형 모델 최적화와 데이터 활용 전략이 필수적입니다. 단순한 거대 모델 구축이 아니라 에이전트 AI와 같은 차별화된 기술을 통해 비용을 절감하고 성능을 극대화해야 합니다. 당장 이 변화를 준비하지 않으면 글로벌 AI 시장에서 도태될 것입니다." 이경일 솔트룩스 대표는 14일 강남 해성빌딩에서 열린 '한국데이터산업협회(KODIA) 정기총회'에서 '생성형 AI와 데이터 산업의 미래'를 주제로 특별 강연을 진행하며 이같이 말했다. 이날 행사는 국내 데이터 산업의 발전 방향을 모색하고 업계 관계자들이 최신 AI 트렌드를 공유하기 위해 KODIA가 마련했다. 이 대표는 행사에서 거대언어모델(LLM) 중심의 경쟁이 아닌 에이전트 AI를 기반으로 한 차별화 전략이 필요하다는 점을 강조했다. 글로벌 기업들과 정면 승부하기보다는 데이터 활용 최적화와 협업형 AI 모델로 새로운 시장 기회를 모색해야 한다는 주장이다. 지난 2022년 '챗GPT' 출시 이후 AI 산업은 PC·인터넷·스마트폰 시대를 거쳐 또 한 번의 변곡점을 맞았다. 기술 패러다임이 변화할 때마다 기존 강자들이 몰락하거나 새로운 기업들이 부상했는데 생성형 AI는 이 흐름을 이어받아 새로운 혁신을 이끌고 있다. 지난 1980년대 유닉스 기반 기업들의 쇠퇴, 1990년대 인터넷 기업의 등장, 2010년대 스마트폰 혁명이 대표적인 사례다. 현재 생성형 AI는 지난 2022년 이후 급격한 성장세를 보이며 또 하나의 기술 혁신 시점을 맞고 있다. 이 대표는 "단순히 오픈AI '챗GPT' 같은 거대 모델을 구축하는 방식은 비용과 인프라 측면에서 한계가 크기 때문에 국내 기업들은 소형 모델 최적화 및 데이터 기반 전략으로 경쟁력을 확보해야 한다"고 주장했다. 이어 "트랜스포머(Transformer) 모델의 발전과 초거대 모델의 등장으로 AI 성능이 폭발적으로 증가하고 있지만 그에 따른 문제점도 함께 발생하고 있다"고 지적했다. 그는 ▲환각(Hallucination) ▲최신 정보 부족 ▲보안 문제를 생성형 AI의 주요 한계점으로 꼽았다. 생성형 AI가 확률 통계적으로 답변을 생성하는 방식 때문에 존재하지 않는 사실을 말하는 문제가 빈번히 발생하며 이는 AI 신뢰성을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 검색증강생성(RAG)이 기본적으로 적용되고 있으며 솔트룩스도 이를 기반으로 한 에이전트 AI 개발에 집중하고 있다고 밝혔다. 이 대표는 국내에서 초거대 모델을 구축하기에는 비용과 인프라 측면에서 현실적인 한계가 있다며 대안으로 ▲믹스오브엑스퍼드(MoE) ▲지식 증류(Knowledge Distillation) ▲양자화(Quantization) 등의 기술을 활용한 비용 절감 및 성능 최적화 전략이 필요하다는 점을 강조했다. MoE는 거대 모델 하나에 모든 기능을 몰아넣기보다 여러 개의 소형 특화 모델을 협업하게 만드는 방식이다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 고성능 AI 서비스를 제공할 수 있다. 지식 증류는 이미 학습된 대형 모델에서 중요한 지식만을 추출해 더 작은 모델에 적용하는 기술로, 연산량을 줄이면서도 학습된 정보의 핵심을 유지할 수 있는 방식이다. 이를 통해 경량 모델이 대형 모델 수준의 성능을 갖추도록 만들 수 있다. 양자화는 AI 모델이 사용하는 수치 연산을 더 작은 비트(bit)로 변환해 메모리 사용량을 줄이고 연산 속도를 향상시키는 기법이다. AI 시스템의 전력 소모를 줄이는 동시에 제한된 컴퓨팅 자원에서도 보다 효율적인 추론이 가능해진다. 에이전트 AI가 차세대 기술로 부상하는 이유에 대해 그는 "단순 질의응답이 아닌 다단계 추론과 문제 해결이 가능한 AI가 필요하기 때문"이라고 설명했다. 기존 LLM 기반 서비스가 사용자의 질문에 바로 답하는 방식이었다면 에이전트 AI는 검색·추론·결정 과정을 거쳐 최적의 솔루션을 제공하는 구조다. 이에 따라 마이크로소프트(MS), 구글, 오픈소스 커뮤니티 등이 에이전트 AI 개발을 가속화하고 있다. 솔트룩스 역시 '구버(Guber)'라는 에이전트 AI 서비스를 개발하고 있다. 이 대표에 따르면 '구버'는 사용자의 질문을 받아 분석한 후 검색증강생성(RAG)과 다단계 추론을 거쳐 최적의 답변을 제공하는 시스템으로, 회사는 이를 챗봇을 넘어 전문적인 데이터 활용이 가능한 AI로 발전시킬 계획을 세우고 있다. AI 생태계에서 데이터의 중요성도 강조됐다. 이 대표는 "AI는 결국 데이터 산업"이라며 "모델은 알고리즘을 통과한 숫자 데이터 덩어리일 뿐으로, 이는 결국 데이터가 곧 AI 경쟁력을 좌우함을 의미한다"고 강조했다. 행사를 마치며 그는 한국 AI 산업이 글로벌 시장에서 생존하기 위한 조건으로 ▲GPU 인프라 확충 ▲도메인 특화 AI 사례 확보 ▲공공 부문 AI 국산화 가속화 ▲글로벌 AI 스타트업 지원 ▲AI 투자 환경 개선 등을 제안했다. 이 대표는 "AI 산업이 변화하는 속도가 매우 빠르다"며 "신속히 에이전트 AI 기반 서비스 및 데이터 최적화 전략을 도입하지 않으면 글로벌 경쟁에서 뒤처질 것"이라고 말했다.

2025.03.14 16:55조이환

MS, 타입스크립트 컴파일러 'Go'로 전환… 성능 10배 향상 기대

마이크로소프트가 타입스크립트의 성능을 근본적으로 개선하기 위해 컴파일러와 관련 도구를 재구성한다. 14일 마이크로소프트는 타입스크립트 컴파일러를 Go언어로 전환하는 프로젝트 코르사(Project Corsa)를 공식 홈페이지를 통해 발표했다. 마이크로소프트의 아네르스 하일스베르 수석 아키텍처는 타입스크립트의 성능 최적화를 위해 다양한 언어로 프로토타입을 테스트한 결과 최종적으로 Go를 선택했다고 밝혔다. 현재 타입스크립트 컴파일러(tsc)는 자바스크립트 기반의 타입스크립트 언어로 작성됐으며 노드.js에서 실행된다. 이러한 구조는 동적 언어의 특성상 네이티브 코드 기반의 컴파일러보다 성능이 떨어지는 한계를 지닌다. 대규모 프로젝트에서는 빌드 시간이 길어지고, 메모리 사용량이 증가하는 문제가 있었다. Go는 최적화된 네이티브 코드 생성을 지원하며, 노드js 같은 추가적인 런타임 환경 없이 독립 실행 파일을 제공할 수 있다. 아네르스 하일스베르 수석 아키텍처는 이번 전환을 통해 기존보다 최대 10배 이상 빠른 빌드 속도를 제공할 것으로 예상된다고 설명했다. 예를 들어 150만 라인의 코드로 구성된 VS 코드 프로젝트를 기존 타입스크립트 컴파일러로 빌드하면 약 77.8초가 소요된다. Go 기반의 새로운 컴파일러에서는 7.5초로 단축되어 10.4배의 속도 향상이 이루어졌다. 편집기에서 프로젝트 로드에 걸리는 시간도 약 9.6초에서 약 1.2초로 줄어드는 등 작업 속도를 향상시키며 전반적인 메모리 사용량도 현재 구현의 약 절반 준으로 줄어들 전망이다. 타입스크립트 컴파일러는 순환 참조를 포함한 복잡한 데이터 구조를 다루는데, Go는 이러한 데이터 구조를 효율적으로 관리할 수 있으며, 가비지 컬렉션 기능을 제공해 메모리 누수를 방지할 수 있다. Go의 병렬 처리 및 동시성 지원도 중요한 요소다. Go는 고루틴(goroutine)을 활용한 병렬 처리가 강력해 대규모 프로젝트의 빌드 시간을 단축하는 데 유리하며, 단순한 문법과 강력한 표준 라이브러리를 제공해 유지보수 및 개발 속도를 향상시킬 수 있다. 마이크로소프트는 2025년 중반까지 Go기반 타입스크립트 컴파일러(tsc)의 프리뷰 버전을 제공할 예정다. 이어 연말까지 프로젝트 빌드 및 언어 서비스에 대한 완전한 기능을 구현할 계획이다. 또한 향후 인공지능(AI) 기반 기능과의 연계를 고려해, 새로운 프로세스 간 API를 개발하고 있다. 아네르스 하일스베르 수석 아키텍처는 "우리는 이 엄청난 속도 향상이 만들어내는 기회에 대해 매우 흥분하고 있다"며 "전체 프로젝트에 걸쳐 즉각적이고 포괄적인 오류 목록을 제공하고, 더욱 진보된 리팩토링을 지원하는 등 한때 손이 닿지 않는 것처럼 보였던 기능이 이제 손이 닿는 곳까지 왔다"고 말했다. 이어 "이 새로운 기반은 기존 개발자 경험을 넘어서 차세대 AI 도구가 개발을 향상시키고, 코딩 경험을 학습하고, 적응하고, 개선하는 새로운 도구를 구동할 수 있는 기반이 될 것"이라고 비전을 제시했다.

2025.03.14 09:46남혁우

투비유니콘, NIPA 바우처 공급자로 선정…"원하는 기업에 AI솔루션 제공"

투비유니콘(대표 윤진욱)은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2025년 AI 바우처 지원사업' 공급기업으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 투비유니콘은 공공기관 및 산업군에 따라 수요맞춤형으로 소형언어모델(sLLM)을 구축한 후 서비스용 AI 솔루션을 공급할 계획이다. AI 바우처 지원사업은 AI 솔루션을 보유한 공급기업과 AI 도입을 원하는 중소·벤처·중견기업을 연결시켜주는 프로그램이다. 수요 기업 초기 비용 부담을 낮추고, 국내 AI 기술을 확산하자는 취지로 만들어졌다. 수요 기업에서는 최대 2억 원 상당의 바우처를 활용해 AI 솔루션 공급업체 제품이나 서비스를 도입하면 된다. 투비유니콘은 한국어를 기반으로 특정 도메인 비즈니스 응용 서비스가 가능한 파운데이션 모델(TBU-LLM)을 보유 중이다. 윤진욱 대표는 "이 모델을 위해 우리나라 중등교육과정 수준의 교과목별 다양한 지식 데이터에 문화체육관광부 국립국어원 언어정보나눔터와 위키피디아 등 7개 공개 데이터를 학습시켰다"며 "데이터 정제 및 증강과정을 거쳐 한국어에 특화된 국내 몇 안되는 원천기술"이라고 말했다. 윤 대표는 "'TBU-LLM'에 수요기관 특정 도메인 데이터와 실시간 획득 정보를 추가 학습시킨 후 사용자 프롬프트를 통해 창의적인 사고를 실현시킬 경우 분야별 전문가 수준의 답변이 가능하다"고 설명했다. 수요기관이나 기업은 'TBU-LLM'을 활용할 경우 특화된 sLLM으로 온프레미스(기업자체 데이터센터) AI를 구현할 수 있다. 또 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션을 개발, 고객들에게 맞춤형 서비스도 제공할 수 있게 된다. 윤진욱 대표는 “AI 바우처 사업을 통해 보다 많은 공공기관 및 기업이 AI 기술을 도입하고, 이를 통해 업무 혁신과 디지털 전환을 가속할 수 있도록 적극 지원할 것" 이라고 말했다. 한편 AI 바우처 지원사업을 통해 자체 sLLM 구축을 희망하는 기관과 기업들은 투비유니콘의 홈페이지(www.tobeunicirn.kr)에서 상담 및 신청하면 된다.

2025.03.05 17:35박희범

MS, 첫 멀티모달 SLM 공개…저비용·고효율 AI 구현

마이크로소프트가 소규모 언어 모델(SLM) 제품군 파이(Phi)의 신규 모델 2종을 발표했다. 이번 모델들은 적은 컴퓨팅 자원으로도 멀티모달 처리와 경량화된 고성능 AI 모델의 가능성을 확대하는 데 중점을 두고 있다. 3일 마이크로소프트는 SLM 파이4 멀티모달과 파이4 미니를 공개했다고 공식홈페이지를 통해 밝혔다. 파이4 멀티모달은 56억 개의 파라미터를 갖춘 마이크로소프트의 최초 멀티모달 AI 모델로 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 처리할 수 있다. 기존 멀티모달 AI가 각각의 입력 유형을 개별적으로 분석한 것과 달리 하나의 모델에서 통합적으로 이해하고 분석할 수 있도록 설계됐다. 이 AI모델은 LoRA 조합 기법(MoL)을 활용해 모델 크기를 최적화하면서도 고성능을 유지하는 것이 특징이다. 허깅페이스 오픈ASR 리더보드에서 6.14%의 단어 오류율(WER)을 기록하며 위스퍼 V2와 같은 오픈소스 음성 인식 모델보다 뛰어난 성능을 기록했다. 마이크로소프트는 파이4 멀티모달이 문서 이해, 차트 및 테이블 해석, 과학적 추론 등의 작업에서 탁월한 성능을 발휘하며, 향후 AI 비서, 음성 기반 서비스, 스마트 기기 등에 폭넓게 적용될 수 있을 것이라고 밝혔다. 이와 함께 파이4 미니는 이 모델은 38억 개의 파라미터를 갖춘 경량화된 고성능 AI 모델이다. 최대 12만8천 토큰 규모의 긴 컨텍스트를 한 번에 처리할 수 있어 코딩, 함수 호출, 과학적 계산, 명령어 실행 등 다양한 텍스트 기반 작업에서 보다 높은 성능을 제공한다 파이4 미니는 작은 규모에도 대규모 AI모델 수준의 성능을 제공할 수 있어 스마트폰, IoT 기기, 자동차, 로봇 등 엣지 디바이스에서 효율적으로 활용 가능하다. 마이크로소프트는 이를 통해 AI 모델을 보다 저렴한 비용으로 다양한 분야에서 효율적으로 운영할 수 있을 것이라고 설명했다. 이제 마이크로소프트는 AI 기술이 단순히 모델 크기를 키우는 방향에서 벗어나, 더 효율적이고 실용적인 모델을 바탕으로 AI사업을 확대할 전망이다. 마이크로소프트의 웨이주 첸 생성형AI 부사장은 "새롭게 선보인 2종의 AI 모델은 복잡한 작업을 효율적으로 처리하도록 설계돼 성능이 제한된 엣지컴퓨팅 환경 등에 이상적"이라며 "낮은 컴퓨팅 요구 사항은 더욱 낮은 대기 시간과 적은 비용을 요구하며 미세 조정이 쉬운 만큼 산업 전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용될 수 있을 것"이라고 설명했다.

2025.03.03 09:16남혁우

앤트로픽, '클로드 3.7 소네트' 공개…하이브리드 AI 시대 연다

앤트로픽이 실시간 응답과 심층적인 추론을 하나로 통합한 인공지능(AI)을 출시해 거대언어모델(LLM)의 새로운 기준을 제시했다. 보다 직관적인 방식으로 인간과 상호작용하도록 함으로써 갈수록 치열해지는 AI 경쟁에서 우위를 점하려는 전략이다. 25일 테크크런치에 따르면 앤트로픽은 거대언어모델(LLM)과 추론 모델을 결합한 '하이브리드 AI'인 '클로드 3.7 소네트'를 공식 발표했다. 이 모델을 통해 사용자는 기존의 LLM을 활용했을 때처럼 즉각적인 응답을 받을 수도 있고 AI가 보다 깊이 사고하도록 추론을 하게 명령할 수도 있다. 앤트로픽은 '클로드 3.7 소네트'의 추론 기능을 유료 사용자에게만 제공한다고 밝혔다. 무료 사용자에게는 일반적인 답변 기능만 제공되나 전체적인 성능은 기존 모델인 '클로드 3.5 소네트'보다 개선됐다. 가격은 100만 개 입력 토큰당 3달러(한화 약 4천200원), 100만 개 출력 토큰당 15달러(한화 약 2만1천원)다. 오픈AI의 'o3-미니'나 딥시크의 'R1'보다 높은 수준이지만 '하이브리드 모델'이 업계에서 처음으로 도입된 점을 감안하면 향후 가격이 인하될 것으로 예측된다. '클로드 3.7 소네트'는 실전 활용성에도 초점을 맞췄다. 어려운 코딩 문제 해결과 에이전트 기반 작업에서 강력한 성능을 발휘하며 개발자가 추론 시간을 조절할 수 있는 기능도 포함됐다. 이 모델은 '소프트웨어 엔지니어링(Bench SWE)' 벤치마크 테스트에서 62.3% 정확도를 기록해 오픈AI의 'o3-미니'보다 높은 성능을 보였다. 또 AI의 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 상호작용 능력을 측정하는 'TAU-벤치'에서도 오픈AI의 'o1'을 앞서는 성적을 거뒀다. AI 업계의 반응은 뜨겁다. 소셜미디어에서는 지금까지 출시된 AI 중 최고라는 업계 관계자들의 평가가 잇따르고 있다. 특히 개발자들은 클로드 3.7 소네트가 복잡한 코드베이스를 다루는 능력이 뛰어나다며 극찬하고 있다. 유명 AI 팟캐스터 렉스 프리드먼은 자신의 X 계정에서 "'클로드 3.7 소네트'는 프로그래밍에 가장 적합한 모델"이라며 "AI 경쟁이 정말 치열해지고 있어 살아 있는 것이 신나는 시대"라고 언급했다. '클로드 3.7 소네트'의 등장은 AI 산업의 새로운 흐름을 시사한다. 오픈AI 역시 최근 'GPT-5'를 마지막으로 추론모델인 'o' 시리즈를 폐기하고 기존 GPT 모델에 통합하는 방향을 예고했다. AI 업계가 '하이브리드 모델' 중심으로 재편될 가능성이 높아지고 있는 것이다. 테크크런치는 "앤트로픽의 모델 출시는 AI 연구소들이 신모델을 빠르게 내놓는 치열한 경쟁 속에서 이뤄진 결정"이라며 "오픈AI 등의 경쟁자들도 자체 하이브리드 모델을 내놓으려고 하는 상황에서 회사가 AI 경쟁에서 얼마나 오래 선두를 유지할 수 있을지는 지켜봐야 할 것"이라고 분석했다.

2025.02.25 09:42조이환

"앤트로픽, 클로드 새 모델 공개 임박?"…출시설에 AI 업계 촉각

앤트로픽이 추론과 신속 응답을 결합한 '하이브리드' 인공지능(AI) 모델을 개발하고 있는 것으로 보인다. 최근 AI 업계에서는 주요 기업들이 잇따라 신형 모델을 출시하며 기술 경쟁이 격화되고 있어 앤트로픽의 행보에도 관심이 집중되고 있다. 14일에 디인포메이션에 따르면 앤트로픽은 향후 몇 주 안에 차세대 AI 모델을 출시할 계획을 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이번 모델이 도입할 가능성이 높은 핵심 기술 중 하나는 '슬라이딩 스케일' 기능이다. 이 기능을 활용하면 AI의 연산 모드를 조절해 성능을 최적화할 수 있다. 앤트로픽 내부 직원들은 신형 AI 모델이 일부 프로그래밍 작업에서 오픈AI의 'o3-미니-하이' 모델을 능가하는 성능을 보였다고 전했다. 이에 따라 이 모델은 대규모 코드베이스 분석 및 비즈니스 활용에서도 강점을 가질 것으로 예상된다. 앤트로픽의 이번 행보는 AI 업계의 치열한 경쟁 구도 속에서 나온 결정으로 보인다. xAI의 최고경영책임자(CEO)인 일론 머스크 역시 지난 13일 두바이에서 열린 행사에서 "우리 AI 모델 '그록 3'가 최종 개발 단계에 있다"며 "향후 1~2주 내 출시될 것"이라고 밝힌 바 있다. 다만 이번 보도는 내부 정보망을 기반으로 한 것으로, 출시 여부와 정확한 일정은 공식적으로 확인되지 않았다. 업계에서는 앤트로픽의 신형 AI 모델이 오픈AI, 구글, xAI를 비롯한 경쟁사들과의 기술 격차를 줄이는 계기가 될지 주목하고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 대표는 최근 테크크런치와의 인터뷰에서 "우리는 자체적으로 더 차별화된 추론 모델을 만드는 데 집중하고 있다"며 "일반 모델과 추론 모델을 구분하는 기존 개념이 다소 이해하기 어렵다"고 밝혔다.

2025.02.14 10:04조이환

"업무 생산성 게임체인저"…코난테크놀로지, AI 기반 검색 플랫폼 'RAG-X' 공개

인공지능(AI) 기반 검색 기술이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 떠오르는 가운데 기업 맞춤형 솔루션을 개발해온 코난테크놀로지가 자사 AI 검색 플랫폼의 본격적인 시장 진입을 예고했다. 코난테크놀로지는 기업용 AI 검색 플랫폼 '코난 검색증강생성(RAG)-X'의 베타 테스트를 진행 중이라고 13일 밝혔다. 이 솔루션은 기업 내부 데이터, 실시간 웹사이트, 고객 맞춤형 사이트까지 검색 결과를 통합해 AI가 즉각적인 답변을 제공하는 B2B형 플랫폼이다. '코난 RAG-X'는 단순 검색을 넘어 AI가 종합적이고 심층적인 답변을 생성하는 것이 특징이다. 기존 웹 기반 검색 서비스와 달리 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 내부 문서, 데이터베이스(DB), 외부 사이트 정보까지 아우르며 기업에 최적화된 정보를 제공한다. 일례로 사용자가 특정 산업 동향에 대한 최신 정보를 요청하면 AI가 내부 자료와 실시간 웹사이트 데이터를 분석해 핵심 변화를 정리하고 보고서 초안까지 생성한다. AI의 답변에는 모든 출처가 명확하게 표시되며 연관 검색어나 참고자료도 자동 추천된다. 이같은 기능을 통해 기업들은 수작업으로 정보를 찾을 필요 없이 원클릭 검색만으로 신속하고 정확한 답변을 제공받을 수 있다. 업무 생산성을 높이고 시장 분석·경쟁사 동향 파악·신제품 조사·정책 연구 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대된다. 코난테크놀로지는 지난 1999년 설립 이후 AI 검색엔진 '코난 서치'를 포함해 2천900여 개 기업과 3천400건 이상의 프로젝트를 수행하며 기술력을 입증해왔다. 특히 자체 개발한 대규모 언어 모델 '코난 거대언어모델(LLM)'은 지난해 미국 스탠퍼드대학의 AI 생태계 분석 리포트 '에코시스템 그래프'에 포함되며 글로벌 경쟁력을 인정받았다. 현재 '코난 RAG-X'는 200여 명의 사내 인력과 일부 고객사를 대상으로 비공개 베타 테스트를 진행 중이다. 다음달 정식 출시를 목표로 서비스 안정성과 성능을 최적화하고 있다. 코난테크놀로지는 또 '코난 LLM'의 차세대 버전도 다음 달 공개할 예정이다. 최신 AI 연구 트렌드에 맞춰 추론 데이터와 인스트럭션 튜닝을 대폭 강화해 한층 업그레이드된 성능을 선보일 계획이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "검색 품질에 대한 기대가 높아지는 가운데 기업 맞춤형 검색 수요도 증가하고 있다"며 "새로운 생성형 AI 경험을 통해 고객의 비즈니스 혁신을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.02.13 14:45조이환

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