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알리바바, 자사 AI 프로그래머로 앱 개발 돕는다

알리바바 클라우드가 자체 개발한 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 첫 '인공지능(AI) 프로그래머'를 도입했다. 23일 사우스차이나모닝포스트 보도에 따르면, 알리바바 클라우드는 AI 프로그래머가 앱 개발 시간을 분 단위까지 단축하는 것을 목표로 한다고 밝혔다. AI 프로그래머 출시는 알리바바 클라우드의 첫 AI 코딩 비서인 통이 링마(Tongyi Lingma)가 소개된 지 7개월 만이다. 알리바바 클라우드는 개인·기업 개발자 모두를 고객으로 상정했으며, 구체적인 사용료는 아직 공개되지 않았다. 알리바바에 따르면, 비서 역할을 하는 AI 프로그래머는 ▲소프트웨어 설계자 ▲개발 엔지니어 ▲테스트 엔지니어의 역할을 결합해 제품 개발을 돕는다. 알리바바 클라우드의 LLM 서비스 '통이치엔원'을 관리하는 쑤동(Xu Dong)은 지난 21일(현지시간) 상하이에서 열린 회사의 클라우드AI 행사에서 "소프트웨어 앱 개발의 패러다임이 변하고 있다"고 말했다. 그는 "미래에는 사용자가 문제를 식별하고 요구사항을 표현하기만 하면 몇 분 만에 AI가 앱 개발을 완료하는 일이 낯설지 않을 것"이라고 덧붙였다. AI 프로그래머의 출시는 통이치엔원이 지원하는 알리바바 클라우드의 첫번째 AI 코딩 도우미 '통이링마'가 도입된 지 7개월 만에 이뤄졌다. 오픈 소스 코드 교육을 받은 '통이링마'는 자연어 지침을 기반으로 ▲코드 생성 ▲단위 테스트 실행 ▲코드 디버그·최적화가 가능하다다. 롱이링마의 기본 버전은 개인 사용자에게 무료이며, 추가 관리 기능을 갖춘 기업 버전은 1인당 월 159위안(약 3만원)의 요금으로 사용할 수 있다.

2024.06.24 14:57정석규

C++, 사상 처음으로 C언어 앞질렀다

C++가 역사상 처음으로 프로그래밍언어 순위에서 C언어를 앞질렀다. 티오베 소프트웨어가 최근 공개한 티오베 인덱에 따르면 C++가 C를 넘어서며 2위에 랭크됐다. 티오베 인덱스는 티오베 소프트웨어가 매달 발표하는 프로그래밍 언어 인기지수다. C++는 2001년 티오베 인덱스가 시작된 이후 23년 만에 가장 높은 순위를 기록했다. C언어가 2위권 밖으로 밀려난 것은 이번이 처음이다. 이번 조사에서는 파이썬이 C++와 C를 넉넉하게 따돌리고 1위 자리를 지켰다. C++는 1985년 컴퓨터 과학자인 비야네 스트롭스트룹이 개발한 범용 프로그래밍 언어로, C 언어의 확장판이다. 객체지향 프로그래밍을 지원하며, 시스템 및 애플리케이션 프로그래밍 개발에 최적화됐다. 메모리 및 하드웨어 구성 요소에 대한 강력한 제어를 지원해 금융 시장의 거래 시스템과 리스크 관리 시스템 등 엔터프라이즈용 시스템과 빠른 속도와 성능을 요구하는 인공지능(AI), 데이터베이스 관리 시스템 게임 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이 언어가 C를 제칠 수 있었던 주요 이유로는 지속적인 발전과 업데이트가 꼽힌다. 2011년 이후 C++는 3년마다 꾸준히 업데이트되어 언어의 기능이 향상되었고, 이는 새로운 도구와 기능이 추가됐다. 다만, 메모리 관리와 관련한 보안 취약점이 문제점으로 지목되며 러스트 등 보다 안전한 시스템 언어로 대체하려는 움직임도 일고 있다. 실제로 이번 티오베 인덱스에서 구글의 프로그래밍 언어 고(GO)와 러스트가 각각 7위와 14위를 기록하며 역대 가장 높은 순위를 기록하며 상승세를 보이고 있다. 이에 비아네 스트롭스트룹은 C++ 표준 위원회와 함께 이러한 문제를 해결하기 위해 노력 중이라고 밝힌 바 있다. 폴 얀센 티오베 소프트위어 최고 경영자(CEO)는 “C++가 C의 인기를 넘어서기까지 39년이 걸렸다”며 “3년마다 일관된 업데이트와 이를 지원하는 호환성은 C++에게 오랜 역사 속에서 새로운 삶을 시작할 수 있는 환경을 제공했다”고 설명했다.

2024.06.24 11:12남혁우

스픽, 300억 규모 투자 유치

스픽이지랩스코리아(대표 코너 니콜라이 즈윅)는 스픽이 약 300억원 규모의 시리즈 B3 투자 유치에 성공했다고 24일 밝혔다. 회사는 이번 투자유치를 통해 약 7천억원의 기업가치를 인정받았다. 이번 시리즈 B3 투자는 버클리 벤처스가 주도했으며, 폴 그레이엄과 제프 웨이너가 신규 전략적 투자자로 합류했다. OpenAI 스타트업 펀드와 코슬라 벤처스 등 기존 투자자들도 후속 투자를 단행했다. 2019년 설립된 스픽은 자체 개발한 음성인식 AI 기반의 영어 스피킹 애플리케이션으로 1천억 달러 규모의 온 ·오프라인 언어 학습 시장에 혁신을 일으키고 있다. 어휘와 문법을 암기하는 대신, 특정 상황에서 말하기 패턴을 배우고 반복 레슨을 통해 자신감 있는 영어 회화가 가능하도록 돕는다. 스픽은 AI 언어 학습의 사업성과 기술적 역량을 입증해 대규모 투자금을 확보했다고 설명했다. 올해 초 스픽은 자체 오디오 데이터셋을 이용해 음성 인식 모델을 개선했으며, 이를 통해 60% 이상의 단어 오류율(WER) 감소와 20%의 속도 향상을 달성했다. 향상된 음성 인식 정확도와 빠른 인식 속도는 레슨 완료율 및 사용자 참여 증가 등 긍정적인 피드백으로 이어지고 있다. 현재 전 세계 40여 개국에서 1천만 명 이상이 스픽을 사용하고 있으며, 지난 5년간 학습자 수는 매년 두 배 이상 증가했다. 한국에서는 인구의 6%가 스픽으로 영어를 배우고 있다. 글로벌 학습 수요 급증에 따라 스픽은 대만과 중국에 영어 서비스를 출시했고, 북미와 유럽 신흥 시장 진출을 위해 스페인어를 새롭게 도입했다. 코너 니콜라이 즈윅 스픽 대표는 "스픽은 지난 7년 동안 영어 학습의 근본적인 문제를 해결해왔으며 스픽이 보유한 AI 모델이 1:1 원어민 선생님을 구현하는 핵심 열쇠"라며 "이번 투자 유치를 계기로 인터페이스에 대한 투자를 더욱 강화해 스픽을 세계 최고의 영어 학습 앱으로 고도화해 나갈 것"이라고 말했다. 스픽은 2016년 시드 투자를 시작으로 2022년 시리즈A와 B를 거쳐 700억원을 유치했다. 2023년 시리즈 B2에 이어 이번 300억원 규모의 투자금까지 더해 총 1천150억원의 누적 투자금을 확보했다.

2024.06.24 08:59백봉삼

中 화웨이, 자체 프로그래밍 언어 공개...삼성 거친 교수가 개발

중국 화웨이가 수 년간 개발해 온 자체 프로그래밍 언어를 선보였다. 22일 중국 언론 IT즈자에 따르면 화웨이가 개최한 개발자대회 'HDC2024'에서 화웨이의 단말기 BG 소프트웨어 부문 궁티 총재가 화웨이의 자체 프로그래밍 언어 '창졔(Cang Jie, 한국어:창힐)'을 공개했다. 궁 총재는 "화웨이의 프로그래밍 언어 프로젝트는 2019년 시작돼 5년 간 연구개발을 추진해왔으며, 오늘 드디어 세계 개발자들에 첫 선을 보인다"고 말했다. 앞서 2021년 화웨이가 창졔에 대한 상표 등록을 진행하면서 프로그래밍 언어 창졔 개발 사실이 대외에 확인된 바 있다. 창졔는 중국 고대 전설 속에서 한자를 창제했다고 알려진 인물이다. 화웨이는 창졔 프로그래밍 언어가 최신 언어의 특성을 집대성하면서, 전방위 컴파일 최적화 및 런타임을 실현했으며 즉시 사용 가능한 IDE 툴 체인 지원을 통해 개발자에게 친숙한 개발 환경과 뛰어난 프로그래밍 성능을 제공할 것이라고 주장했다. 강한 보안을 보장한다고도 소개했다. 이 프로그래밍 언어 프로젝트는 난징대 컴퓨터사이언스테크놀로지과의 펑신위 교수가 이끌었다. 매체에 따르면 펑 교수는 2018년 난징대 교수로 재직하기 이전 홍콩이공대 컴퓨터과, AT&T, 삼성전자 중국 연구센터, 중국과학기술대학 등을 거친 것으로 알려졌다. 난징대 컴퓨터공학 학사, 난징대 컴퓨터 공학 석사, 예일대 컴퓨터 공학 박사 학위를 받았다. 이어 최근 여러 팀이 화웨이와 난징대의 '소프트웨어 신기술 공동 연구소'에서 유비쿼터스 OS 애플리케이션 개발 프레임워크, 프로그래밍 분석 프레임워크 및 툴, 언어간 상호 운용 및 코드 변환 툴 등을 개발하고 있다. 유비쿼터스 OS란, 2018년 베이징대 학자가 제안한 OS로서 윈도와 리눅스 등 기존 운영체제에 제한되지 않는 미래의 새 운영체제를 위해 설계된 개념이다. PC, 모바일, 사물인터넷(IoT) 단말기 등 다양한 장치에서 인간과 기계, 사물을 통합하는 컴퓨팅 환경을 지향한다. 이어 최근 톈진대학 지능및컴퓨터학부 소프트웨어엔지니어링팀도 화웨이의 창졔팀과 손잡고 프로그래밍 언어 품질 연구에 합류했으며, 베이징항공우주대학의 소프트웨어학부는, 창졔프로그래밍언어 기반의 AI 에이전트 프로그래밍 프레임워크인 '창체인(Cang Chain)'을 개발하고 있다. 이는 중국산 프로그래밍 언어를 기반으로 한 첫 AI 에이전트 프로그래밍 프레임워크다.

2024.06.24 08:51유효정

KAIST, 멀티모달 대형언어모델 '깃허브' 공개…GPT-4V 시각성능 "제꼈다"

국내 연구진이 오픈AI의 GPT-4V와 구글 제미나이-프로(Gemini-Pro)의 시각 성능을 능가하는 멀티모달 대형언어모델을 개발, 오픈소스 커뮤니티 깃허브(Github)에 공개했다. 최근 주목받는 생성형 AI 트랜드가 멀티모달화로 진화 중이어서 귀추가 주목됐다. KAIST는 전기및전자공학부 노용만 교수 연구팀이 GPT-4V 등 비공개 상업 모델의 시각 성능을 넘어서는 공개형 멀티모달 대형언어모델을 선보였다고 20일 밝혔다. 연구팀은 멀티모달 대형언어모델 시각 성능을 개선하기 위해 '콜라보(CoLLaVO)'와 '모아이(MoAI)' 2가지 기술을 자체 개발했다. 이병관 연구원(박사과정,제1저자)은 "GPT-4V나 제미나이-프로 등과 시각성능 만을 비교하면 점수나 정확도 면에서 최대 10% 더 우수하다"고 말했다. 인지추론성도 함께 따져봐야 하지만, 이는 이번 연구 주제에서 벗어나 나중에 생각할 부분이라는 것이 이 연구원 얘기다. 사실 인지추론성도 개별 검토한 결과 오픈AI나 구글 모델 대비 결코 뒤지진 않는다는 것이 이 연구원의 귀뜸이다. 연구팀은 '콜라보'를 개발하기 전 기존 공개형 멀티모달 대형언어모델 성능이 비공개형에 비해 떨어지는 이유를 1차적으로 물체 수준에 대한 이미지 이해 능력 저하에서 찾았다. 연구팀은 이를 개선하기 위해 이미지 내 정보를 배경과 물체 단위로 분할하고 각 배경 및 물체에 대한 정보를 멀티모달 대형언어모델에 직접 넣어주는 '크레용 프롬프트(Crayon Prompt)'라는 시각적 프롬프트를 새로 설계했다. 또 시각적 지시 조정 단계에서 크레용 프롬프트로 학습한 정보를 잃어버리지 않기 위해 물체 수준 이미지 이해 능력과 시각-언어 태스크 처리 능력을 서로 다른 파라미터로 학습시키는 획기적인 학습전략인 '듀얼 큐로라(Dual QLoRA)'를 제안했다. 이병관 연구원은 "이로 인해 이미지 내에서 배경 및 물체를 1차원적으로 구분하는 능력이 크게 향상됐다"고 덧붙였다. 대형언어모델인 모아이(MoAI)'도 개발했다. 인간이 사물을 판단하는 인지과학적 요소(물체 존재나 상태, 상호작용, 배경, 텍스트 등)에서 영감을 얻었다는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 "기존 멀티모달 대형언어모델은 텍스트에 의미적으로 정렬된 시각 인코더(vision encoder)만을 사용하기 때문에, 이미지 픽셀 수준에서의 상세하고 종합적인 실세계 장면에 대한 이해가 모자란다고 판단했다"고 말했다. 연구팀은 △전체적 분할 △한계가 없는 물체 검출기 △상황 그래프 생성 △글자 인식 등 4가지 컴퓨터 비전 모델을 언어로 변환한 뒤 멀티모달 대형언어모델에 입력했다. 이를 연구팀이 실제 검증한 결과 '콜라보'는 Math Vista(대학수준 수학 및 물리문제)나 MM-벤치(영어 객관식 문제), MMB-CN(중국어 객관식 문제), AI2D(어학문제) 등의 풀이에서 기존 모델 대비 최대 10%까지 점수와 정확도가 우수했다. 또 '모아이'는 기존 공개형 및 비공개형 LLVMs(멀티모달 대형언어)와 비교한 결과 각 질문에 따라 점수가 20포인트 이상 우수하게 답변한 경우도 나타났다. 이병관 연구원은 "3개월전 깃허브에 올려놓은 '콜라보'(https://github.com/ByungKwanLee/CoLLaVO)와 '모아이'(https://github.com/ByungKwanLee/MoAI)에 관심을 가져달라"며 "박사학위가 마무리되면 멀티모달 대형언어를 아이템으로 창업할 생각도 있다"고 말했다. 박사과정 5년차인 이 연구원은 또 "개인적으로 향후 기회가 닿는다면, 핸드폰에 들어가는 사이즈로 현재 성능을 유지하는 멀티모달 대형언어모델을 만들어 볼 것"이라고 덧붙였다. 노용만 교수는 “연구팀에서 개발한 공개형 멀티모달 대형언어모델이 허깅페이스 일간 화제의 논문(Huggingface Daily Papers)에 추천됐다"며 "SNS 등을 통해 전세계에 점차 알려지는 등 관련분야 발전에 기여할 것"으로 기대했다. 연구에는 논문 제1저자 이병관 박사과정 연구원 외에도 박범찬 석박사통합과정, 김채원 박사과정이 공동 저자로 참여했다. 연구결과는 '콜라보'의 경우 자연어 처리(NLP) 분야 국제 학회 'ACL Findings 2024'(5월16일자)에 게재됐다. '모아이(MoAI)'는 컴퓨터 비전 국제 학회인 'ECCV 2024'에 논문을 제출하고 결과를 기다리고 있다. 한편 이 연구는 KAIST 미래국방 인공지능 특화연구센터 및 전기및전자공학부 지원을 받아 수행했다.

2024.06.20 14:26박희범

"기업 환경에 LLM 특화"…미스트랄AI, 미세조정 SDK 공개

미스트랄AI가 대규모언어모델(LLM)의 성능을 개선하거나 기업에 특화할 수 있도록 기술 지원을 제공한다. 미스트랄은 5일(현지시간) AI모델 미세 조정을 위한 소프트웨어 개발 키트(SDK)인 미스트랄 파인튠(Mistral-Finetune)을 출시했다. 깃허브를 통해 공개된 미스트랄 파인튠는 미스트랄의 AI 모델을 워크스테이션, 서버 및 소규모 데이터 센터 노드 등 다양한 인프라에 최적화할 수 있도록 지원한다. 공개된 내용에 따르면 해당 SDK는 다중 GPU 설정에 최적화되어 있지만 미스트랄 7B와 같은 소형 모델을 미세 조정하기 위해 엔비디아 A100 또는 H100 GPU 단일 모델로 설정을 변경하는 것도 가능하다. 예를 들어 오픈AI의 챗GPT를 사용한 140만 개의 대화 모음인 울트라챗과 같은 데이터 세트를 미세 조정하는 과정은 8개의 H100 GPU를 활용해 약 30분 만에 완료할 수 있다. 보다 효율적인 AI 개발을 위해 '라 플랫폼'과 같은 유로 개발 서비스와 연계한 작업도 가능하다. 라플랫폼을 활용하면 특정 요구 사항에 맞게 모델을 정의하거나 교육하는 API를 호출해효과적으로 AI를 개발할 수 있다. 미스트랄은 몇 주에 걸쳐 미세 조정 서비스에 새로운 모델을 추가할 예정이라고 밝혔다. 이와 함께 미스트랄은 SDK를 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하기 위한 교육 서비스를 함께 제공한다. 교육서비스에는 기업의 자체 데이터를 사용해 미스트랄 AI 모델을 미세조정하는 커리큘럼이 포함돼 보다 효율적이고 전문적으로 AI를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 미스트랄 AI 팀은 "우리는 개발자에게 강력한 개방형 생성 모델을 제공하고 이를 효율적으로 사용할 수 있는 방법을 제공한다"고 강조했다.

2024.06.06 15:00남혁우

업스테이지-플리토, 아시아 다국어 AI모델 함께 만든다

업스테이지(대표 김성훈)가 플리토와 함께 일본어, 태국어 등 데이터가 부족한 아시아 지역 대규모 언어모델을 공동 개발한다. 업스테이지는 플리토와 AI 언어 데이터 구축을 위한 업무협력 협약(MOU)를 체결했다고 9일 밝혔다. 현재 빅테크 기업이 주도하는 거대언어모델(LLM) 개발은 영어에 편중돼, 상대적으로 아시아권의 언어는 학습 데이터가 부족한 실정이다. 이에 양사는 ▲ 한국어 언어모델 평가 플랫폼 'Open-Ko LLM 리더보드' 벤치마크 데이터셋 구축 ▲ 다국어 LLM 리더보드 운영 ▲ 저자원 언어 데이터 구축 및 저자원 언어 활용 LLM 현지화 ▲ 기업용 LLM 구축에 따른 데이터 공급 파트너십 강화 등 다양한 분야에서 협력을 강화하기로 했다. 이를 통해 고품질의 저자원 언어 데이터를 확보, 사전학습 LLM 솔라의 지원 언어를 확장해 동남아시아 등 다양한 지역별 언어에 특화된 맞춤형 모델을 개발하겠다는 전략이다. 솔라는 현재 한국어, 영어를 지원하며, 연내 일본어와 태국어까지 지원 언어를 확대할 예정이다. 플리토는 이번 협약을 바탕으로 언어 데이터와 AI 기술 간의 시너지를 통해 언어 모델의 고도화에 적극적으로 기여할 예정이다. 더불어 다국어 병렬 말뭉치 구축 노하우와 저작권 이슈가 없는 텍스트·이미지·음성 데이터셋을 통해 자사 언어 수집 기술 경쟁력을 높인다는 계획이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “언어모델로 촉발된 생성형 AI 열풍이 전 세계를 뒤흔들고 있는 상황에서 양질의 언어 데이터 확보는 필수적인 과제”라며 “업스테이지는 이번 플리토와의 협력을 통해 전 세계 더 많은 사람들이 생성형 AI 혁신을 경험할 수 있도록 데이터 고도화에 나설 것”이라고 밝혔다. 이정수 플리토 대표는 "저자원 언어 학습분야는 초거대언어모델 성능의 핵심 요소로 부상했다”며 “양사 협력을 통해 고품질 데이터와 고도화된 기술 간의 접목이 국내 생성형 AI 생태계에 얼마나 긍정적인 기여를 할 수 있는지 보이자고 한다”고 말했다.

2024.05.09 15:15남혁우

[유미's 픽] 삼성도 챗GPT로 기밀 샐까 골머리…'AI 보안' 선두 경쟁 본격화

#. 지난해 5월. 삼성전자는 회사 내부 기기에서 생성형 인공지능(AI) 사용을 금지했다. 삼성전자 반도체(DS) 부문 직원들이 같은 해 3월 소프트웨어 소스코드의 오류를 확인하고 회의 내용을 요약하는 등의 업무를 위해 챗GPT에 소스코드, 회의 내용 등을 입력했다가 문제가 발생했기 때문이다. 이에 삼성전자는 "사내 PC를 통한 생성형 AI 사용을 일시적으로 제한한다"며 "사외에서 챗GPT 등 생성형 AI를 사용하는 경우에도 회사와 관련된 정보, 본인 및 타인의 개인정보 등은 입력하지 않도록 각별히 유의해 달라"고 당부했다. 이처럼 오픈AI '챗GPT', 구글 '제미나이' 같은 생성형 AI를 통한 검색이 최근 활발히 이뤄지며 기밀 정보 유출 우려가 높아진 가운데 기업을 중심으로 '보안'의 중요성이 점차 커지고 있다. 보안이 AI 산업의 한 축이 될 것으로 전망되면서 국내외 업체들도 앞 다퉈 대응에 나선 모양새다. 7일 업계에 따르면 마이크로소프트(MS)는 지난달 1일 '코파일럿 포 시큐리티(Copilot for Security)'를 출시하며 기업 공략에 본격 나섰다. 이 서비스는 IT 및 보안 담당자를 위한 생성형 AI 보안 솔루션으로, 오픈AI GPT-4와 MS 자체 보안 특화 AI 모델을 기반으로 구동된다. MS는 지난해 3월 사이버보안 업계 첫 생성형 AI 보안 서비스라는 이름으로 이 시장에 첫 발을 내딛었다. 당시 이 서비스는 챗봇처럼 위협 요인을 알려주는 구동 방식에 그쳤다. 이번에 나온 '코파일럿 포 시큐리티'는 프롬프트 입력 시 사고 요약, 취약점 분석도 가능하다는 점에서 한 단계 더 진화됐다는 평가다. 이에 맞춰 체크포인트 소프트웨어 테크놀로지스는 보안 작업 필요 시간을 10%로 줄이는 AI 보안 솔루션 '인피니티 AI 코파일럿'을 올해 2월 선보였다. 체크포인트는 MS의 오랜 파트너인 사이버 보안 플랫폼 기업으로, 현재 프리뷰 형태로 이 서비스를 제공 중이다. 2분기에 정식 출시를 앞둔 '인피니티 AI 코파일럿'은 보안 정책을 변경하고 직원 내 담당 권한을 변경하는 작업도 가능한 것이 특징이다. 글로벌 보안 시장을 이끌고 있는 팔로알토 네트웍스는 AI 열풍 이전인 12여년 전부터 사이버 보안에 AI·머신러닝(ML)을 활용해 업계 선구자로 통한다. 최근에는 보안관제 인력난에 대한 해결책으로 '확장된 보안 인텔리전스 자동화 관리(XSIAM)'를 내세워 AI를 통한 보안운영센터(SOC)의 운영 효율을 높이기 위해 애쓰고 있다. 구글도 AI로 보안 강화에 나설 것이란 뜻을 내비쳤다. 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)는 지난 2월 독일 뮌헨 안보회의에서 "사이버 해커는 시스템을 공격하기 위해 한 번만 성공하면 되지만, 방어자는 시스템을 보호하기 위해 매번 성공해야 한다는 딜레마가 있다"며 "(AI는) 이러한 딜레마를 줄여줄 것"이라고 밝혀 눈길을 끌었다. 국내 업체 역시 AI 기술을 적용해 서비스 경쟁력을 끌어 올리고 있다. 안랩은 현재 연구소 산하에 '인공지능팀'을 두고 머신러닝 기술을 통한 솔루션·서비스 탐지 기능 고도화 작업에 집중하고 있다. 또 AI를 악성코드와 피싱 이메일, 스미싱 문자 등을 탐지하는데도 활용 중이다. 여기에 생성형 AI 기술 개발을 통해 확장된 탐지 및 대응(XDR) 플랫폼 '안랩 XDR'에서 보안 담당자의 업무를 더 끌어올릴 수 있는 'AI 시큐리티 어시스턴트'도 개발 중이다. 업계 관계자는 "보안업체들은 판정형 AI업체의 서비스를 생성형 AI와 결합해 기술을 고도화 하던가, 생성형 AI가 기존에 가지고 있는 보안 문제를 최소화 하는 것에 집중하고 있다"며 "이들이 다양한 방식으로 AI 기술을 활용하는 것은 자연스러운 흐름"이라고 말했다. 일부 기업들은 AI를 활용해 보안 위협을 탐지하는 것에 그치지 않고 기업용 AI 시장에 직접 뛰어들고 있다. 내부 보안 혹은 사이버 위협·악성코드 분석 등 비정형 데이터를 포함한 데이터 분류와 필터링 기술에 강점을 갖고 있다는 점을 앞세워 보다 안전한 맞춤형 AI 서비스를 제공할 수 있다고 강조하고 나섰다. 데이터·애플리케이션 보안 사업에 집중했던 파수는 지난 3월 경량언어모델(sLLM) '엘름(ELLM)'을 출시하며 본격적으로 LLM 시장 경쟁에 나섰다. 구축형(온프레미스)으로 제공되는 엘름은 코딩, 법률, 세무, 금융 등 다양한 직군, 산업 환경에서 활용할 수 있는 것이 특징이다. 또 특정 작업이나 도메인에 맞는 작은 데이터 세트를 활용해 모델을 추가적으로 훈련시킬 수 있다. 이에 기업에선 특정 부서나 조직에서만 사용할 수도 있다. 사이버 위협 인텔리전스(CTI) 기업 S2W도 sLLM 플랫폼 'S-AIP(S2W Artificial Intelligence Platform)'를 내놨다. S-AIP는 각 기업이 가지고 있는 보안 수준에 맞춰 아키텍처를 구현하고, 데이터 보안 기술을 기반으로 기업용 프라이빗 sLLM 구축을 지원할 수 있다. 보안업계에서 떠오르고 있는 샌즈랩도 AI 기반 사이버 보안 사업 영역을 빠르게 고도화하고 있다. 이곳은 지난 2월 기업 내부 인프라에서 직접 운영, 제어가 가능한 온프레미스 sLLM '샌디(SANDY)'를 개발했다. 샌디는 기존에 사람이 직접 했던 보고서 요약·교정, 기업 내 해킹 대응 정보 검색을 대신 수행하며 최신 사이버 위협에 선제 대응할 수 있는 역량도 갖췄다. 이 외에 샌즈랩은 샌디를 기반으로 최근 포티투마루, LG유플러스와 사이버 보안을 강화할 수 있는 LLM 기술을 공동 개발키로 해 주목 받고 있다. 업계 관계자는 "국내 보안기업들이 생성형 AI 시장에 뛰어드는 이유는 데이터 보안·악성코드 분석 등의 분야에서 다년간 축적된 기술력과 노하우가 AI 데이터 학습에 유리하다는 판단 때문"이라며 "정보유출 등에 민감한 기업용 AI 분야에선 강점이 될 수 있을 것"이라고 분석했다. 이어 "보안 시장이 AI처럼 폭발적인 성장 잠재력을 갖추기 어렵다는 점에서 기존 보안 사업과 연계할 경우 AI를 새로운 성장동력으로 삼을 수 있을 것이란 점도 영향을 미친 듯 하다"며 "글로벌 단위에서 아직까지 AI 보안 시장을 이끄는 선두 업체가 마땅히 없다는 것도 매력적인 요소"라고 덧붙였다.

2024.05.07 16:19장유미

강신숙 수협은행장 "언어폭력 없어져야"

수협은행 강신숙 은행장이 2일 서울 서대문구 핀란드타워에서 열린 '2024년 제21회 윤경 CEO서약식' 참석 및 '윤경 ESG포럼' 입회를 통해 윤리경영 실천 의지를 다졌다. 윤경 ESG포럼은 윤리경영을 확산하고 윤리적 기업문화 정착을 도모하기 위해 지난 2003년 시작된 국내 최장수 민간포럼으로 산업통상자원부 산하 산업정책연구원(IPS)이 발족한 포럼이다. '언어폭력 없는 사회'를 주제로 열린 이날 포럼에는 약 100여개 기업과 사회단체, 학계 관계자들이 참석했으며 강신숙 수협은행장이 참석자를 대표해 실천서약서에 서명하는 등 윤리경영 실천에 대한 의지를 다졌다. 강신숙 은행장은 이날 서약행사를 마치고 윤경 ESG포럼 회원으로 정식 입회했으며 앞으로 포럼이 주최하는 다양한 행사에 적극 동참해 윤리경영 및 ESG경영 실천을 강화할 방침이다. 한편, 강신숙 은행장은 이에 앞서 윤경 ESG포럼이 진행하는 '언어폭력 없는 사회' 챌린지에 참여해 시민들의 공감대 확산과 자발적 참여를 유도하는 홍보 캠페인을 펼쳤다. 강신숙 은행장은 이번 챌린지를 통해 “언어폭력은 신체적‧물리적 폭력이 아니라는 점에서 비교적 쉽게 상대방에게 표현하게 되지만 언어폭력에 노출된 당사자는 평생 잊지 못할 심각한 트라우마를 겪게 될수 있다”며 “칭찬과 격려, 애정어린 배려와 관용이 우리 일상에 스며들고 아름다운 말로 소통하는 시민의식 함양을 통해 영혼을 병들게 하는 언어폭력을 우리사회에서 영원히 사라지게 하자”고 강조했다.

2024.05.02 16:53손희연

애플, 오픈AI와 재논의 시작?…"생성형 AI 기능 강화 대화 재개"

애플이 올해 말 출시될 아이폰의 새로운 기능을 강화하기 위해 오픈AI와 논의를 다시 시작했다. 27일(현지시간)외신들은 이 문제에 정통한 소식통을 인용해 두 회사는 계약 조건과 오픈 AI의 기능이 차기 아이폰 운영체제인 애플의 iOS 18에 어떻게 적용할지 논의를 시작했다고 보도했다. 앞서 애플은 올해 초 오픈AI와 생성형 AI 기술 관련해 대화를 진행했지만 진전된 내용은 없었다. 외신은 이번 조치가 양 기업간 대화가 재개되는 것을 의미한다고 분석했다. 현재 애플은 알파벳(구글의 모회사)와 제미나이 챗봇 라이센스에 대해서도 논의 중이다. 다만 외신은 어떤 기업과 손을 잡을지, 거래 성사에 대한 보장도 없는 상황이라고 전했다. 올해 말 출시될 아이폰 운영 체제에는 애플의 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 몇 가지 새로운 기능이 포함될 예정이다. 이와 더불어 애플은 오픈AI, AI 스타트업 앤트로픽과도 논의를 진행하고 있다는 보도가 나온 바 있다.

2024.04.28 09:08이한얼

웹 언어 PHP, 2년 간 사용량 40% 감소..."영광의 시절 지나"

오랫동안 웹 개발을 위해 널리 사용된 언어인 PHP가 지난 2년간 사용량이 40% 가까이 감소하며 하락세를 기록 중이다. 최근 인포월드 등 외신에 따르면 4월 티오베 인덱스 프로그래밍 언어 인기 지수(티오베 인덱스)에서 PHP가 17위로 역대 가장 낮은 순위를 기록했다 PHP는 중소 규모 웹사이트 분야에서 가장 인기 있는 웹 콘텐츠 관리 시스템인 워드프레스의 기반이 되는 언어다. 그만큼 전 세계적으로 많은 사용자를 보유한 인기 언어로 2006년부터 2010년까지 수 차례 인기지수 3위를 기록했다. 하지만 이후 리액트, 장고, 루비온레일즈 등 워드프레스의 경쟁 웹 개발 프레임워크가 다른 언어로 출시되면서 PHP의 인기가 점차 줄어들기 시작했다. 특히 치명적인 보안 취약점이 발생하면서 사용자의 감소세가 더욱 가속화됐다. 티오베의 폴 얀센 최고 경영자는 “2001년 티오베 인덱스가 시작했을 때 당시 PHP는 웹사이트 구축을 위한 표준언어 수준의 위상을 가지고 있었다”며 “하지만 이후 등장한 자바스크립트를 비롯해 루비, 파이썬 등에 밀리고 보안 취약점이 발견되면서 그런 영향력은 많이 줄어들었다”고 평가했다. 이어서 “지금도 PHP는 여전히 중소형 웹사이트에서 강력한 입지를 차지하고 있으며 워드프레스도 활발하게 사용되고 있지만 이전 영광의 시절은 끝난 것 같다”고 말했다. 프로그래밍 언어 순위는 파이썬이 16.41%로 여전히 1위를 기록 중이며 2위는 C 3위 C++ 순으로 변동 없이 유지 중이다. 이어서 자바, C#, 자바스크립트, 고(GO) 순으로 자바스크립트와 고의 지속적인 성장이 두드러지고 있다.

2024.04.23 11:00남혁우

삼성전자 '갤럭시 AI' 지원 언어 총 16개로 확대

삼성전자가 '갤럭시S24 시리즈'에서 처음 선보인 '갤럭시 AI'의 지원 언어를 기존 13개에서 16개 언어로 확대한다. 삼성전자는 4월 중 업데이트를 통해 아랍어, 인도네시아어, 러시아어 등 3개의 언어를 '갤럭시 AI'에서 추가 지원한다고 밝혔다. 또한 호주 영어, 홍콩 중국어, 캐나다 프랑스어 등 3개의 파생어도 함께 추가될 예정이다. 기존 지원 언어는 한국어, 중국어(간체), 영어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 이탈리아어, 일본어, 폴란드어, 포르투갈어, 스페인어, 태국어, 베트남어 등이었다. 새롭게 추가되는 언어는 설정 앱의 언어팩 메뉴에서 다운로드를 받아 사용할 수 있다. 이번 업데이트를 통해 사용자는 총 16개 언어에서 '실시간 통역', '채팅 어시스트' 등 언어의 장벽을 뛰어넘는 '갤럭시 AI'의 커뮤니케이션 기능을 사용할 수 있게 된다. 한편, 삼성전자는 연내 추가 업데이트를 통해 스웨덴어, 네덜란드어, 루마니아어, 튀르키예어 등 더 많은 언어를 '갤럭시 AI에서 지원할 예정이다. 노태문 삼성전자 MX사업부장 사장은 "지원 언어 확대를 통해 갤럭시 AI 경험의 글로벌 대중화를 보다 빠르게 실현할 것"이라며, "더 많은 사용자가 갤럭시 AI를 통해 세상을 경험하는 방식을 바꿀 수 있을 것"이라고 말했다.

2024.04.11 08:54이나리

GPT-3.5, 스트리트파이터3로 GPT-4 꺾었다

오픈AI의 GPT-3.5 터보가 GPT-4 등 상위 인공지능(AI) 모델을 꺾고 스트리트파이터3 챔피언에 올랐다. 14개 대규모언어모델(LLM)들이 각축을 벌인 스트리트파이터3 게임 대회에서 'GPT-3.5'가 우승을 차지했다고 PC게이머 등 외신들이 최근 보도했다. 보도에 따르면 미국 샌프란시스코에서 개최한 미스트랄 AI SF 해커톤에서 LLM간 이벤트 매치가 열렸다. 비디오게임 스트리트파이터3를 학습해 치러진 이번 대회는 LLM이 실제 업무에서 어떤 성과를 낼 수 있는지 시각적으로 확인할 수 있도록 마련됐다. 단기간에 치러진 대회인 만큼 학습시간을 줄이기 위해 캐릭터는 켄으로 제한됐다. 승부에 참여한 LLM은 화면을 인식할 수 있도록 텍스트 설명이 제공되며 캐릭터와 상대의 동작 그리고 양쪽의 체력바를 학습해 대회가 치러졌다. 오픈AI의 GPT-3.5 및 GPT-4과 다양한 버전의 미스트랄 LLM 등 총 14종의 LLM이 경합을 벌인 결과 GPT-3.5 터보버전이 최종 우승을 차지했다. 이어서 미스트랄 스몰 파이널버전이 뒤를 이었다. 기본 성능이 더 높은 GPT-4와 미스트랄 AI 상위 모델이 오히려 하위권을 기록해 눈길을 끌기도 했다. 이에 대해 미스트랄 AI의 운영진은 각 AI가 갖는 특성이 게임에 영향을 미쳤다고 설명했다. 모델의 크기가 작으면 대기 시간과 속도에 이점을 가질 수 있는 만큼 게임에서 유리해질 가능성이 크다는 설명이다.

2024.04.08 14:11남혁우

"더 똑똑한 '시리' 만든다"…애플, 소형 언어모델 '렘' 출시

애플이 아이폰 음성모델 '시리'를 더 똑똑하게 만들기 위해 소형언어모델(SLM)을 출시했다. 시리가 사용자 요구사항과 문맥을 더 정확히 이해할 수 있도록 도울 수 있다. 2일(현지시간) 미국 지디넷 등 IT 외신은 애플이 아이폰 내 시리가 사용자 문맥을 정확히 이해하고 요구사항을 맞춤형으로 수행하는 데 활용할 SLM '렘(ReALM)'을 출시했다고 보도했다. 이 모델은 온디바이스AI에 특화된 형태다. 시리가 사용자 대화 내용을 기존보다 더 오래 기억하고, 아이폰 화면에 표시된 내용을 이해할 수 있도록 도울 수 있다. 재생 중인 음악 등까지 인식할 수 있어서 사용자 취향에 따른 답변과 검색도 향상시킬 수 있다. 해당 모델은 파라미터 규모에 따라 'ReALM-80M' 'ReALM-250M' 'ReALM-1B' 'ReALM-3B'로 총 네가지 유형으로 이뤄졌다. 애플 AI연구팀은 "해당 모델들은 기존 거대언어모델(LLM)보다 파라미터는 작지만 특정 업무 수행에선 더 높은 성능을 보인다"고 밝혔다. 연구팀은 해당 모델을 오픈AI GPT-3.5와 GPT-4와 비교하는 테스트를 진행했다. 벤치마킹 테스트 결과 특정 작업에서 자사 모델이 오픈AI의 모델 성능을 뛰어넘었다는 평가다. 연구진은 "파라미터가 가장 작은 모델은 GPT-4와 비슷한 성능을 달성했다"며 "가장 큰 모델은 GPT-4보다 특정 작업에서 더 뛰어난 성능을 보였다"고 설명했다. 또 "렘이 GPT보다 적은 수의 파라미터로 구성됐음에도 최신 LLM과 비슷한 수준의 성능을 보인 셈"이라고 덧붙였다. GPT-3.5는 1천750억 매개변수로 이뤄졌다. GPT-4는 약 1조5천억개 매개변수가 있는 것으로 알려졌다. 일각에선 이 모델이 오는 6월 열릴 애플세계개발자회의(WWDC) 2024에서 소개할 iOS18 버전에 탑재될 것으로 보고 있지만, 확실한 적용 시기는 미정이다. 애플조차 해당 모델이 최신 버전이나 기기에 탑재할 여부에 대해 밝히지 않았다. 최근 스마트폰 시장에선 생성형 AI가 핵심 기능으로 떠오르고 있는 분위기지만 애플은 아이폰에 생성형 AI 탑재 등에 대한 뚜렷한 청사진을 제시하지 않았다. 일각에선 아이폰 혁신이 사라지고 있다고 평가하기 시작했다. 이에 애플은 10년 동안 공들인 애플카 프로젝트를 중단하고 생성형 AI 기능에 주력하기로 했다. 지난달 구글, 바이두, 앤트로픽 등에 도움을 요청한 것으로 전해졌다.

2024.04.03 09:02김미정

오라클, 자바22 발표

오라클은 자바의 최신 버전인 '자바 22'를 출시한다고 25일 발표했다. 개발자는 자바 22(오라클 JDK 22)의 수천 개의 성능 및 안정성, 보안성 관련 개선 사항을 활용해 생산성을 향상시키고 혁신을 추구하며, 기업의 신속한 성장을 지원할 수 있다. 자바 22는 자바 언어와 자바 API 및 성능, 자바 개발 키트(JDK)에 포함된 도구 등에 대한 포괄적인 개선 사항을 제공한다. 최신 JDK는 12개의 JDK 개선 제안(JEP)을 통한 업데이트 및 개선 사항을 제공한다. JDK 22는 오픈JDK 프로젝트 앰버(Project Amber)의 언어 개선 사항 super[…] 앞의 명령문, 언네임드(Unnamed) 변수 및 패턴, 문자열 템플릿, 암시적으로 선언된 클래스 및 인스턴스 메인 메서드), 프로젝트 파나마(Panama)의 개선 사항(외부 함수 및 메모리 API, 벡터 API), 프로젝트 룸(Loom) 관련 기능(구조화된 동시성, 범위가 지정된 값), 코어 라이브러리 및 도구 기능(클래스-파일 API, 다중 파일 소스 코드 프로그램 실행 및 스트림 수집기), 성능 업데이트(G1용 영역 고정) 등을 제공한다. 'super(…) 앞의 명령문(JEP 447)'은 개발자가 생성자의 행동을 자유롭게 표현할 수 있는 기능이다. 생성 중인 인스턴스를 참조하지 않는 명령문을 명시적 생성자 호출 앞에 표시할 수 있도록 허용해 보조 정적 메서드, 보조 중간 생성자, 또는 생성자 인수에 팩토링되어야 하는 로직을 보다 자연스럽게 배치할 수 있다. 클래스 인스턴스화 도중 생성자가 하향식 순서로 실행된다는 기존 보장을 유지해 하위 클래스 생성자의 코드가 슈퍼 클래스 인스턴스화를 방해하지 못하도록 원천 방지를 지원한다. 또한 이 기능은 생성자 내에서의 명시적 생성자 호출 이전에 나타나는 코드를 검증 및 실행할 수 있는 자바 가상 머신(JVM)의 기능만을 활용하므로, JVM을 변경할 필요 없이 바로 사용 가능하다. 언네임드 변수 및 패턴(JEP 456)은 언네임드 변수 및 패턴을 통해 자바 언어를 개선해 개발자의 생산성을 향상시킬 수 있다. 변수 선언 또는 중첩 패턴이 요구되지만 실제로는 사용되지 않는 경우 활용 가능한 기능이다. 해당 기능을 통해 오류 발생 가능성 감소, 레코드 패턴의 가독성 향상, 모든 코드의 유지 관리 가능성 강화 등의 이점을 누릴 수 있다. 문자열 템플릿(JEP 459, 두 번째 미리보기)은 런타임 시 연산된 값을 포함한 문자열을 쉽게 표현할 수 있게 해 자바 프로그램의 개발을 간소화하고, 사용자가 제공한 값으로부터 문자열을 구성해 이를 다른 시스템으로 보내 프로그램의 보안성을 높인다. 추가로, 텍스트와 혼합된 표현식의 가독성이 향상됐고, 중간 문자열 표현을 통한 변환 없이도 리터럴 텍스트 및 임베디드 표현식)을 통해 연산된 비문자열 값을 생성할 수 있다. 암시적으로 선언된 클래스 및 인스턴스 메인 메서드(JEP 463, 두 번째 미리보기)는 자바 프로그래밍에 대한 진입 장벽을 크게 낮춰 주는 기능이다. 대규모 프로그램 개발을 위해 설계된 자바의 고급 언어 기능을 모두 알지 못하는 학생들이 자신의 첫 번째 자바 프로그램을 더 일찍 개발할 수 있도록 지원한다. 해당 기능을 사용하는 교육자는 자바 개발과 관련된 개념들을 점진적인 방식으로 소개할 수 있고, 학생은 먼저 단일 클래스 프로그램에 대한 간소화된 선언을 작성한 후 프로그래밍 실력이 성장함에 따라 보다 고급 기능을 사용해 프로그램을 원활하게 확장할 수 있다. 프로젝트 룸 기능으로 구조화된 동시성(JEP 462, 두 번째 미리보기)을 위한 API를 도입해 개발자가 오류 처리 및 취소를 간소화하고 관찰 가능성을 개선할 수 있도록 지원한다. 이 기능을 활용해 취소 및 종료로 인해 발생하는 일반적인 위험(예: 스레드 유출, 취소 지연)을 방지할 수 있는 동시성 프로그래밍 방식 사용을 장려하고, 동시성 코드의 관찰 가능성을 개선할 수 있다. 범위가 지정된 값(JEP 464, 두 번째 미리보기)은 스레드 내에서, 또한 스레드 간에 변경 불가능한 데이터를 공유할 수 있도록 지원함으로써 개발자 프로젝트의 사용 편의성, 이해 가능성, 성능, 견고성을 향상시켜 주는 기능이다. 프로젝트 파나마 기능으로 외부 함수 및 메모리 API(JEP 454)는 자바 프로그램이 자바 런타임 외부의 코드 및 데이터와 상호 운용할 수 있는 API를 도입함으로써 개발자를 위한 향상된 사용 편의성, 유연성, 안전성, 성능을 제공하는 기능이다. 이 새로운 API는 외부 함수(JVM 외부의 코드)를 효율적으로 적용하고, 외부 메모리(JVM이 관리하지 않는 메모리)에 안전하게 액세스함으로써 자바 프로그램이 자바 네이티브 인터페이스(JNI) 없이도 네이티브 라이브러리를 호출하거나 네이티브 데이터를 처리할 수 있도록 지원한다. 벡터 API(JEP 460, 7차 인큐베이터)는 벡터 연산을 표현할 수 있는 API를 제공한다. 개발자는 지원되는 CPU 아키텍처에서 최적의 벡터 명령어로 런타임에 안정적으로 컴파일되는 벡터 계산을 표현함으로써 상응하는 스칼라 연산보다 뛰어난 성능을 얻을 수 있다. 코어 라이브러리 및 도구 기능으로 클래스-파일 API(JEP 457, 미리보기)는 자바 클래스 파일의 구문 분석, 생성, 변환용 표준 API를 제공함으로써 개발자의 생산성 향상을 지원한다. 다중 파일 소스 코드 프로그램 실행(JEP 458)은 자바 애플리케이션 런처를 개선해 다수의 자바 소스 코드 파일 형식으로 제공되는 프로그램을 실행할 수 있도록 함으로써 빌드 도구의 구성 여부 및 그 시기를 개발자가 직접 선택할 수 있도록 지원하는 기능이다. 스트림 수집기(JEP 461, 미리 보기)는 스트림 API를 개선해 커스텀 중간 작업을 지원함으로써 스트림 파이프라인이 기존의 내장형 중간 작업으로는 달성하기 어려운 방식으로 데이터를 변환할 수 있게 하고, 결과적으로 개발자의 생산성 향상에 기여하는 기능이다. 이 기능은 스트림 파이프라인을 더욱 유연하고 표현하기 쉽게 만들고, 커스텀 중간 연산을 통해 무한한 용량의 스트림을 조작할 수 있게 하여 개발자가 보다 효율적으로 자바 코드를 읽고, 쓰며 유지 관리할 수 있게 해 준다. 성능 업데이트로 G1용 영역 고정(JEP 423)은 수집기를 일시 중지할 필요가 있는 일부 네이티브 라이브러리 호출 중에 일부 가비지 컬렉션을 수행하도록 허용해 지연 시간을 줄여 주는 기능이다. 이 기능은 해당 네이티브 라이브러리를 호출하는 과정에서 차단해야 하는 오브젝트를 추적하고, 해당 오브젝트가 포함된 영역만 '고정(pinning)'하는 방식으로 작동한다. 결과적으로 고정되지 않은 영역에서는 정상적으로 가비지 컬렉션을 지속할 수 있으며, 네이티브 라이브러리 호출을 차단할 필요가 없다. 자바 22는 오픈JDK 및 자바 커뮤니티 프로세스(JCP)를 통한 오라클 및 전 세계 자바 개발자 공동체 일원들의 지속적인 협업을 바탕으로 탄생했다. 앞서 소개한 새로운 개선 사항 및 기능에 더해 자바 관리 서비스(JMS, 자바 런타임 및 애플리케이션을 온프레미스 또는 기타 클라우드에서 관리할 수 있도록 통합 콘솔 및 대시보드를 제공하는 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI) 네이티브 서비스 또한 자바 22를 지원한다. 자바 22의 신기능에 대한 보다 자세한 정보는 자바 22 기술 블로그 포스트에서 확인할 수 있다. 자바 22를 지원하는 하이퍼스케일 클라우드 중 하나인 OCI 클라우드에 자바 애플리케이션을 배포하면 더욱 향상된 성능과 효율성, 혁신 기술, 비용 절감 효과 등을 누릴 수 있다. 개발자는 OCI에서 무료로 제공되는 오라클 자바 SE, 오라클 그랄VM, 자바 SE 구독 엔터프라이즈 성능 팩과 자바 22를 함께 활용해 최적화된 비용 대비 성능을 갖추고 보다 빠르고 효과적으로 실행되는 애플리케이션을 구축 및 배포할 수 있다. 오라클 자바 유니버설 SE 구독 프로그램은 업계 최고의 고객 지원을 제공하는 사용량 기반 과금 방식의 서비스다. 전체 자바 포트폴리오에 대한 우선순위 분류 기반 지원, 그랄VM 사용 권한, 자바 SE 구독 엔터프라이즈 성능 팩, JMS의 고급 기능 사용 권한, 고객사의 비즈니스 현황에 비례하여 업그레이드할 수 있는 유연성 등을 제공한다. 또한 이 서비스는 IT 조직의 복잡성 관리, 비용 절감, 보안 위험 방지에 기여한다. 내년 미국 샌프란시스코 베이 지역에서 글로벌 자바 커뮤니티를 위한 대표적인 행사인 자바원이 다시 개최될 예정이다. 3월 17일부터 20까지 4일 동안 미국 캘리포니아 레드우드 쇼어에서 진행되는 자바원 2025는 참가자들에게 자바 개발 트렌드에 대한 최신 정보를 학습하고 오라클 자바 전문가 및 업계 전문가들과 교류할 수 있는 기회를 제공할 예정이다. 조지 사브 오라클 자바 플랫폼 부문 수석 부사장 겸 오픈JDK 이사회 의장은 "자바 22가 제공하는 다양한 개선 사항을 통해 더 많은 개발자들은 기능이 풍부하고, 확장 가능하며 안전한 애플리케이션을 빠르고 간단히 구축할 수 있게 돼 전 세계 기업의 비즈니스 성장에 기여할 것"이라며 “자바 22는 애플리케이션 개발을 간소화하고 Java의 범위를 확장하여 모든 숙련도 수준의 개발자가 액세스할 수 있도록 하는 향상된 기능을 제공함으로써 조직과 개발자 모두를 위해 광범위한 새로운 애플리케이션 및 서비스를 만드는 데 도움을 줄 것”이라고 강조했다.

2024.03.25 12:32김우용

메타, '라마3' 전용 AI인프라 공개...GPU만 4만9천개

메타가 차기 대규모언어모델(LLM) '라마 3' 학습을 위한 세계 최대 규모의 컴퓨팅 인프라를 공개했다. 최근 실리콘 앵글 등 외신에 따르면 메타는 AI학습을 위한 데이터센터급의 24K GPU 클러스터 한 쌍의 세부정보를 공식 블로그를 통해 공개했다. 여러 그래픽처리장치(GPU)를 네트워크로 연결해 병렬 컴퓨팅 작업을 수행하는 시스템이다. 기계학습, 대규모 시뮬레이션 등 대규모 계산 작업을 더 빠르게 처리하기 위해 활용된다. 메타에서 공개한 24K GPU 클러스터는 2022년 선보인 리서치슈퍼클러스터(RSC)의 후속모델이다. 이름처럼 2개의 클러스터에 각 2만4천576개의 엔비디아 텐서 코어 H100(이하 H100) GPU가 적용된 것이 특징으로 총 4만9천 개 이상의 H100 CPU를 활용할 수 있다. 이번 발표는 일반인공지능(AGI) 연구를 위해 대규모 인프라 구축 계획의 일환이다. 메타는 2024년 말까지 35만 개의 H100 GPU를 포함한 AI 인프라를 확장할 계획이다. 이를 통해 기존에 확보한 인프라를 포함해 60만 개의 H100 GPU 수준의 컴퓨팅 파워를 갖추는 것을 목표로 한다. 두 클러스터는 GPU 수가 동일하며 개방형 GPU 하드웨어 플랫폼 '그랜드 티톤(Grand Teton)'을 사용해 구축됐다. 하지만 네트워크 인프라 설계에 차이가 있다. 하나는 웻지 400 및 미니팩 2 OCP 랙 스위치와 아리스타 7800를 기반으로 자체 개발한 RDMA 오버 컨버지드 이더넷(RoCE) 솔수션을 적용했다. 두 번째 클러스터는 엔비디아의 퀀텀2 인피니밴드 패브릭 솔루션이 적용됐다. 두 클러스터의 구조를 다르게 한 이유는 향후 더 크고 확장된 클러스터 구축을 목표로 하기 때문이다. 두 클러스터에서 다양한 분야의 AI를 학습하며 어떤 구조와 설계 방식이 AI에 적합한지 데이터를 확보해 이후 적용하겠다는 비전이다. 저장장치도 해머스케이프와 협력해 자체 개발했다. 생성형 AI 훈련 작업이 점점 빨라지고 규모가 커지는 것에 대비해 고성능이면서도 수만개의 GPU에서 동시 작업하는 데이터를 감당할 수 있도록 E1.S SSD를 활용했다. 이와 함께 구글은 개방형 AI 생태계 활성화를 위해 AI 소프트웨어 프레임워크인 파이토치를 지속해서 지원할 것이라고 강조했다. 케빈 리 등 구글 연구원은 “지난 2015년 빅서 플랫폼을 시작으로 GPU 하드웨어 플랫폼을 설계를 공개하고 있다”며 “우리는 이런 정보 공유가 업계의 문제 해결을 돕는데 도움이 될 것이라고 믿고 있다”고 이번 GPU 클러스터 관련 내용을 공개한 이유를 밝혔다. 이어서 “우리의 AI 노력은 개방형 과학과 교차 협력의 철학을 바탕으로 구축됐다”며 “개방형 생태계는 AI 개발에 투명성, 정밀성, 신뢰를 제공하고 안전과 책임을 최우선으로 하여 모든 사람이 혜택을 누릴 수 있는 혁신을 이끌어낼 것”이라고 강조했다.

2024.03.17 13:07남혁우

솔트룩스 AI 루시아, 오픈 LLM 리더보드 35B 이하 모델 기준 '1위' 수성

세계 언어모델들을 평가하는 허깅페이스(Hugging Face)의 오픈 LLM 리더보드(Open LLM Leaderboard)에서 국내 스타트업이 1위를 차지하며 기술력을 입증했다. 인공지능(AI) 기업 솔트룩스는 오픈 LLM 리더보드에서 자체 개발 초거대 언어모델 루시아(LUXIA)로 전 세계 1위를 달성했다고 15일 밝혔다. 루시아의 이번 성과는 35B 이하 언어모델들 사이에서 확보한 순위다. 평균 점수는 약 77.74점이다. 전체 초거대 모델들을 기준으로도 피라미터 50B 이상의 대규모 모델들을 제치고 전 세계 4위를 달성했다. 특히 '상식능력(HellaSwag)'과 '추론능력(ARC)' 테스트 점수는 각각 91.88점, 77.47점을 최초로 받으며 기존 기록을 경신했다. 솔트룩스 관계자는 "자체 연례 행사인 올해 솔트룩스 AI 컨퍼런스에서 현재의 루시아를 압도적으로 뛰어넘는 혁신적인 LLM을 공식적으로 선보일 것"이라며 "국내 대표 인공지능 기업으로서 글로벌 AI 시장을 선점할 초격자 경쟁력을 계속해서 확보해 나가겠다"고 말했다.

2024.03.15 16:10이한얼

에스넷시스템, 코난테크놀로지와 자체 LLM 구축 전망

에스넷시스템(대표 유홍준, 장병강)이 협력을 통해 자체 LLM을 구축할 전망이다. 에스넷시스템은 코난테크놀로지(이하 코난)와 AI 관련 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 15일 밝혔다. 이번 업무협약은 AI 시스템 구축 및 AI 솔루션 공동개발을 통해 상호 시너지를 창출하고 사업 성장 동력을 확보하기 위함이다. ▲AI 솔루션 상호 협력 ▲AI 인프라 부문 공급, 설치 및 기술지원 ▲AI 플랫폼, 솔루션 부문 지원을 주요 골자로 하고 있다. 에스넷시스템이 AI 인프라, GPU 클라우드 서비스 그리고 아마존웹서비스(AWS), 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 등 클라우드 관련 부문을 지원하고, 코난테크놀로지가 대규모 언어 모델(LLM), 생성형 AI 등의 AI 솔루션 부문을 지원한다. 에스넷시스템은 AI 에너지 최적화 솔루션과 코난LLM을 대표적으로 코난테크놀로지의 생성형 AI솔루션과 함께 협업할 예정이다. 양사의 솔루션 협업을 통해 새로운 부가가치를 만드는 솔루션을 개발하겠다는 방침이다. AI 인프라 부문 지원을 위해 GPU 서버 및 클라우드, GPU 네트워크 뿐만 아니라 테스트 및 PoC용(기술검증용) GPU 서버까지 아우르는 공급, 설치 및 기술지원을 제공할 계획이다. AI 플랫폼, 솔루션 부문도 지원한다. 구체적으로 AI 인프라 운영 관리 플랫폼과 어플리케이션 개발 플랫폼을 제공할 예정이다. 유홍준 에스넷시스템 대표는 “에스넷시스템이 AI사업을 지속 강화해 나가는 과정에서 인공지능 소프트웨어 전문기업인 코난테크놀로지와 업무 추진하게 되어 뜻깊게 생각한다”며 “이번 협약을 통해 도출된 역량을 활용하여 경쟁력 있는 AI 인프라 및 솔루션 서비스를 선도할 예정”이라고 말했다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 “IT산업을 선도하는 에스넷시스템과 AI 관련 사업을 함께하게 되어 기쁘다”며 “코난테크놀로지가 가지고 있는 AI 기술과 역량을 기반으로 에스넷시스템과 긴밀히 협력하여 앞으로는 AI 시장에서 유의미한 성과를 도출할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.

2024.03.15 11:22남혁우

스노우플레이크, 미스트랄AI와 협력…'미스트랄 라지' 모델 제공

스노우플레이크는 최근 프랑스 AI 솔루션 제공업체 미스트랄AI와 파트너십을 체결했다고 11일 일 발표했다. 이 파트너십은 스노우플레이크 산하 벤처 캐피탈인 스노우플레이크 벤처스의 미스트랄AI의 시리즈 A 투자를 포함한다. 양사의 협력으로 스노우플레이크 고객은 미스트랄AI가 가장 최근에 선보인 플래그십 대규모 언어 모델(LLM)인 '미스트랄 라지'를 스노우플레이크 데이터 클라우드 플랫폼에서 적용할 수 있다. 미스트랄AI의 기본 모델인 '미스트랄 7B'와 오픈 소스 모델 '믹스트랄8x7B'에도 액세스할 수 있다. '미스트랄 라지'는 고유한 추론 능력을 갖춘 LLM 모델로 코딩과 수학에 능숙하고 한번의 요청으로 수백 페이지에 달하는 문서를 처리할 수 있다. 프랑스어, 영어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 5개 언어 처리가 가능하다. 기존 생성형 AI 모델과 '대규모 다중 작업 언어 이해 측정(MMLU)' 비교함에서 뛰어난 성능을 입증하며 챗GPT-4에 이어 API를 통해 사용 가능한 모델 중 2위를 차지하기도 했다. '미스트랄 7B'는 낮은 지연 시간과 메모리 요구사항에 비해 높은 처리량을 갖춘 것이 특징이다. '믹스트랄 8x7B'는 대부분의 성능 비교에서 챗GPT3.5보다 빠르고 품질이 우수한 것으로 나타났다. 미스트랄AI의 모델들은 '스노우플레이크 코텍스'에서 프리뷰 공개 형태로 고객에게 제공된다. 스노우플레이크 코텍스는 스노우플레이크 플랫폼에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 완전 관리형 LLM 및 벡터 검색 서비스이다. AI/ML 기술 없이도 쉽고 강화된 보안 환경에서 생성형 AI를 활용할 수 있는 서비스로, 기업 고객은 데이터에 대한 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스는 유지하면서 데이터를 빠른 속도로 분석하고 AI 앱을 구축할 수 있다. 스노우플레이크 지난해 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 위한 LLM을 지원하는 코텍스를 처음 공개했다. 또한, 메타 '라마2' 모델을 시작으로 검색증강생성(RAG)을 포함한 기본 LLM 지원을 늘리고 있다. 스노우플레이크는 미스트랄AI와의 파트너십을 통해 생성형 AI에 대한 투자를 이어가면서, 기본형 LLM을 스노우플레이크 코텍스에서 제공해 기업이 다방면 비즈니스에 최첨단 생성형 AI를 도입할 수 있도록 지원하고 있다. 복잡한 GPU 관리 대신 사용자의 AI 활용도를 넓히기 위해 엔비디아와 적극적으로 협력하고 있다. 스노우플레이크 코텍스는 엔비디아 트라이튼 추론 서버를 활용해 풀스택 가속 컴퓨팅 플랫폼을 제공하고 있다. 스노우플레이크 코텍스 LLM 기능이 공개 프리뷰되며 스노우플레이크 기업 고객은 기업 고유의 데이터를 바탕으로 다양하게 AI를 활용할 수 있게 됐다. SQL 기술을 갖춘 사용자라면 누구나 수 초 내에 감정 분석, 번역, 요약과 같은 특수 작업을 비용 효율적으로 진행할 수 있다. 파이썬 개발자라면 스노우플레이크 코텍스에서 제공하는 미스트랄AI의 LLM은 물론, 곧 공개될 스노우플레이크 스트림릿의 대화형 기능을 통해 수 분 내에 챗봇과 같은 풀스택 AI 앱을 개발할 수 있게 된다. 간편해진 경험과 높은 수준의 보안은 역시 곧 공개될 스노우플레이크의 통합 벡터 기능과 벡터 데이터 유형을 통해 RAG에도 동일하게 적용될 예정이다. 슈리다 라마스워미 스노우플레이크 신임 CEO는 “스노우플레이크는 미스트랄AI와의 파트너십을 통해 최정상급 성능의 LLM을 고객에게 직접 제공하고, 사용자는 간편하면서도 혁신적인 AI 앱을 구축할 수 있게 됐다”며 “스노우플레이크 코텍스를 통해 더 많은 기업이 데이터 클라우드의 보안과 개인 정보 보호는 강화하고 새롭고 경제적인 AI 사용 사례를 만들어 내기를 바란다”고 밝혔다. 아르튀르 멘슈 미스트랄AI 공동창립자 겸 CEO 는 “스노우플레이크의 보안, 개인 정보 보호 및 거버넌스에 대한 원칙은 누구나 어디에서든 혁신적인 AI를 활용할 수 있도록 하겠다는 미스트랄AI의 포부와 맞아떨어진다”며 “미스트랄AI는 전세계적으로 기업이 생성형 AI 활용에 더 가까워지도록 고성능, 고효율에 신뢰할 수 있는 AI 모델을 개발하겠다는 스노우플레이크의 목표에 공감한다”고 강조했다. 그는 “스노우플레이크 데이터 클라우드에서 미스트랄AI의 모델을 활용함으로써, 고객이 민주화된 AI를 경험하고 더 큰 가치를 창출하는 고도화된 AI 앱을 생성할 수 있기를 기대한다”고 덧붙였다. 스노우플레이크는 고객, 데이터 클라우드 생태계는 물론, 기술 커뮤니티 전체에 대한 AI 혁신을 위해 노력하고 있다. 이에 스노우플레이크는 최근 개발자, 연구원 및 조직이 개방적이고 안전하며 책임감 있는 AI를 개발하기 위한 국제 커뮤니티인 'AI 얼라이언스'에 가입했다. AI 얼라이언스를 통해 스노우플레이크는 생성형 AI가 가져올 도전과제와 기회에 대해 전방위적이고 개방적으로 대응하며 누구나 AI 기술을 활용하고 혜택을 얻을 수 있도록 지속적으로 노력할 계획이다.

2024.03.11 10:52김우용

줌, 생성 AI 어시스턴트 한국어로 대화한다

줌비디오커뮤니케이션즈(이하 줌)은 생성형 AI 어시스턴트 '줌 AI 컴패니언'의 지원 언어를 한국어를 포함한 36개 언어로 확대한다고 8일 밝혔다. 줌 미팅 내 줌 AI 컴패니언 기능은 프리뷰 버전으로 한국어를 포함 36개국 언어로 제공될 예정이며, 미팅 요약 기능에는 자동 언어 감지 기능이 추가된다. 줌의 비동기식 커뮤니케이션 툴인 줌 팀챗의 지원 언어도 9개로 확대된다. 유료 계정 사용자에게 추가 비용없이 제공되는 줌 AI 컴패니언은 작년 9월 출시됐다. 출시 후 현재까지 51만 건 이상의 계정에서 사용됐으며, 720만 건 이상의 미팅 요약을 생성했다. 현재 프리뷰 버전으로 제공되는 줌 미팅의 AI 컴패니언 미팅 요약 및 미팅 중 질문 기능은 이제 한국어를 포함해 36개국 언어를 지원한다. AI 컴패니언이 회의 중 사용되는 언어를 자동으로 감지해 해당 언어로 미팅 요약을 생성하는 기능도 추가됐다. 이제 사용자가 사전에 직접 언어를 미리 설정하지 않아도 사용 언어로 작성된 미팅 요약을 받아볼 수 있다. 줌 팀챗의 AI 컴패니언도 영어, 프랑스어, 독일어, 스페인어, 이탈리아어, 포르투갈어, 중국어 간체자 및 번체자, 일본어 등 지원 언어가 9개로 확대된다. 사용자는 9가지 언어로 제공되는 AI 컴패니언을 활용해 챗을 생성하거나 챗 스레드의 요약본을 받아볼 수 있다. 줌은 줌 팀챗 지원 언어를 추가적으로 확대해나갈 예정이다. 마헤쉬 람 줌 AI총괄은 “글로벌 조직이라면 더더욱 다국어 서비스를 지원하는 AI를 사용해야한다”며 “협업과 생산성 향상을 위해 AI를 사용하는 경우, AI가 팀원의 언어를 지원하는 것은 매우 중요하다”고 밝혔다. 그는 이어 “글로벌 팀의 효과적 협업 지원을 목표로 하는 줌에게 AI 컴패니언 언어 지원 확대는 당연한 수순"이라고 덧붙였다.

2024.03.08 11:23김우용

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