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'오픈소스 모델'통합검색 결과 입니다. (27건)

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[기고] 오픈웨이트 AI, 무료보다 먼저 따져야 할 것

지난 7월 중국 문샷AI가 키미 K3를 오픈웨이트 모델로 공개했다. 학습을 마친 모델을 누구나 내려받아 직접 돌릴 수 있게 풀었다는 뜻으로 흔히 오픈소스 AI라고 부른다. 파라미터는 2조 8000억 개로, 문샷AI는 '세계 최초의 3조 파라미터급 공개 모델'이라고 소개했다. 최상위급 성능을 내세운 모델을 무료로 쓸 수 있다는 점에서 국내에서도 관심을 모았다. 모델과 함께 올라온 라이선스 파일은 A4 한 장 분량이다. 앞부분은 사용·수정·판매·파인튜닝을 무상으로 허용한다는 내용이다. 사업 규모와 서비스 형태에 따른 별도 계약·표시 의무는 그 뒤에 나온다. 조건은 두 가지다. 첫째는 고객에게 모델 자체를 서비스로 제공하는 사업에 적용된다. 고객이 모델을 직접 불러 쓰고 설정까지 바꿀 수 있는 형태다. 라이선스는 이를 '모델 서비스(Model as a Service)'라고 정의한다. 계열사 매출을 합쳐 12개월 동안 2000만 달러(268억 5000만원)를 넘는 회사가 이 사업을 하면 문샷AI와 별도 계약을 맺어야 한다. 둘째는 월간 활성 이용자 1억 명이나 월 매출 2000만 달러를 넘는 대형 서비스에 키미 K3를 표시하라는 조건이다. 키미 K3를 추가 학습해 만든 파생 모델에도 두 조건은 그대로 적용된다. 알리바바가 8월 공개한 큐원 3.8 맥스급 모델도 별도 조건을 두고 있다. 모델 서비스에 더해 'AI 업무비서(AI Work Assistant)' 사업도 대상이 된다. 코딩이나 사무 업무를 돕는 AI를 독립 제품으로 판매하는 사업을 뜻한다.계열사 합산 매출이 12개월 동안 5000만 달러(약 671억원)를 넘으면 별도 라이선스를 받아야 한다. 코딩 도우미나 사무용 AI를 독립 제품으로 내놓으려는 국내 기업이라면 큐원 라이선스의 매출 기준부터 확인해야 한다. 미국 빅테크도 다르지 않다. 메타의 라마 4는 공개 당시 월간 활성 이용자가 7억 명을 넘은 기업에는 메타의 허가를 받게 하고, 유럽연합에 주된 사업장을 둔 기업에는 글·이미지 등을 함께 다루는 멀티모달 모델을 쓸 권리를 주지 않는다. 더 주의할 것은 같은 개발사의 모델이라도 버전에 따라 조건이 달라질 수 있다는 점이다. 문샷AI의 전작 키미 K2 라이선스에는 대형 서비스에 모델 이름을 표시하라는 조건 하나뿐이었다. 별도 계약 조건은 K3에서 새로 붙었다.즈푸AI(Z.ai)는 GLM-5.2를 조건이 거의 없는 MIT 라이선스로 공개했다. 그런데 후속 GLM-5.3에는 자체 라이선스를 붙였다. 계열사 매출이 12개월 동안 100억 달러(약 13조원)를 넘는 모델 서비스 사업자는 상업적으로 쓰기 전에 즈푸AI의 보안 심사를 받아야 한다. 반면 딥시크는 V4를 MIT 라이선스로 공개했다. 당장 모든 기업이 라이선스 조건에 걸리는 것은 아니다. 회사 안에서만 쓰거나 업무 기능에 모델을 넣어 쓰는 중소기업은 대부분 해당하지 않는다. 지금부터 점검해야 할 곳은 매출이 큰 중견기업과 대기업 계열사다. 모델 자체를 서비스하거나 코딩·사무용 AI를 따로 팔기 시작하면, 계열사까지 합친 매출이 기준선을 넘는 회사는 별도 계약 대상이 될 수 있다. 그래서 기업은 세 가지를 준비해야 한다. 첫째, 모델 이름이 아니라 실제 내려받는 파일의 라이선스를 버전이 바뀔 때마다 확인해야 한다. 둘째, 사업계획 단계에서 예상 매출이 언제 라이선스 기준선을 넘는지 따져 봐야 한다. 그 시점이 3년 안으로 예상된다면 개발사와 미리 계약할지, 처음부터 다른 모델로 설계할지 지금 정해야 한다. 셋째, 특정 모델에 종속되지 않고 다른 모델로 전환할 수 있는 구조를 갖춰야 한다. 옮겨 갈 후보는 해외에도 국내에도 있다. 딥시크 V4는 MIT 라이선스로 공개됐다. 국내 모델 가운데 K-엑사원 2.0과 A.X K2는 아파치 2.0을 적용했다. 솔라 오픈 2는 아파치 2.0의 조항을 기본으로 하되, 파생 모델을 공개할 때 이름과 표시 의무를 지키도록 했다. 이 세 모델에는 매출 규모에 따른 별도 계약 기준이 없고 한번 받은 모델을 계속 쓸 수 있다는 문구도 들어 있다. 오픈웨이트 모델은 국내 기업이 AI를 빠르게 도입할 수 있는 좋은 수단이다. 다만 모델을 고를 때는 성능표와 함께 라이선스 파일도 꼼꼼하게 검토해야 한다. 모델을 고른 뒤에도 라이선스가 바뀌거나 사업이 커지면 다른 모델로 옮길 수 있어야 한다. 라이선스 파일은 길어야 몇 장이다. 모델 도입 전에 읽는 그 몇 장이 몇 년 뒤의 선택권을 좌우할 수 있다.

2026.10.15 16:17김현주 컬럼니스트

한국어 AI 답변 속도 높인다…래블업, 추론 가속 모델 공개

래블업이 한국어 질의와 인공지능(AI) 에이전트 작업에서 거대언어모델(LLM)의 답변 생성 속도를 높이기 위한 추론 가속 모델을 선보였다. AI 인프라 소프트웨어를 만들며 쌓은 경험을 바탕으로 한국어 모델 개발까지 사업 범위를 넓히는 모습이다. 래블업은 한국어에 최적화한 드래프트 모델 'GLM-5.2-NVFP4-DFlash-ko'를 한글날인 지난 9일 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 12일 밝혔다. 이번 모델은 중국 지푸AI(Z.ai)의 오픈 LLM 'GLM-5.2'를 엔비디아의 4비트 부동소수점 형식(NVFP4)으로 구동할 때 함께 사용하는 보조 모델이다. z-lab이 공개한 'DFlash' 방식을 적용했으며 한국어 질의와 에이전트 작업에 맞춰 학습했다. 드래프트 모델은 투기적 디코딩 기술에 활용된다. 작은 모델이 다음에 생성할 여러 토큰을 예측하면 큰 모델이 이를 한 번에 검증하는 방식이다. 큰 모델이 최종 결과를 결정하기 때문에 답변 품질을 유지하면서 생성 속도를 높일 수 있다. DFlash는 여러 토큰을 순차적으로 예측하는 대신 한 번에 생성하는 것이 특징이다. 래블업에 따르면 영어 데이터로 학습한 기존 드래프트 모델은 한국어 환경에서 토큰 예측 적중률이 낮아 가속 효과가 줄어드는 한계가 있었다. 이에 한국어 데이터로 드래프트 모델을 학습해 한국어 질의와 에이전트 작업에서도 가속 성능을 유지하도록 했다. 실제 한국어 에이전트 트래픽을 활용한 평가에서 이번 모델의 평균 수락 길이(MAL)는 에이전트 작업 2.71, 한국어 질의 2.77을 기록했다. 평균 수락 길이는 한 번의 검증에서 받아들여지는 토큰 수를 의미한다. 회사 측은 영어 기반 DFlash 모델과 유사한 수준의 가속 성능을 확보했다고 설명했다. 래블업은 후속 모델 개발도 진행하고 있다. Z.ai의 'GLM-5.3-Flash'를 위한 한국어 드래프트 모델을 개발 중이며 별도로 약 110억 파라미터 규모의 한국어 디퓨전 언어모델을 처음부터 학습하고 있다. 한국어 디퓨전 언어모델은 로컬 기기에서 AI 에이전트 작업을 수행할 수 있는 온디바이스 모델을 목표로 한다. 학습에는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 64장 규모의 클러스터를 활용하고 있으며 GPU 자원 일부는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 '첨단 GPU 활용 지원 사업'을 통해 지원받았다. 래블업은 코스닥 상장도 추진하고 있다. 증권신고서를 제출하고 공모 절차에 착수했으며 오는 13일부터 19일까지 기관투자자 대상 수요예측을 진행할 예정이다. 신정규 래블업 대표는 "드래프트 모델이 영어로 학습돼 있으면 한국어 사용자는 투기적 디코딩의 가속 효과를 온전히 얻기 어려웠다"며 "AI 서비스를 만드는 개발자와 기업이 한국어 환경에서도 가속 효과를 얻을 수 있도록 한글날에 맞춰 한국어 드래프트 모델을 공개했다"고 말했다.

2026.10.12 10:36이나연 기자

제논, 초거대 AI에 '컴퓨터 조작' 능력 더했다…B200 8장으로 후학습

제논이 초거대 오픈소스 모델에 컴퓨터 작업을 수행할 수 있는 실행력을 더해 활용도를 높이고, 제한된 그래픽처리장치(GPU) 자원으로 이를 구현한 후학습 기술까지 선보였다. 제논은 3970억개 파라미터 규모의 오픈소스 모델 '훈민 VLM(비전언어모델) 397B'를 공개했다고 18일 밝혔다. 훈민 VLM 397B는 큐원3.5-397B를 기반으로 컴퓨터 화면을 인식하고 직접 조작할 수 있도록 후학습한 모델이다. 화면 속 버튼이나 입력창 등을 찾아내는 그라운딩 능력과 컴퓨터 작업을 수행하는 능력을 강화했다. 제논에 따르면 이 모델은 화면 속 조작 대상의 위치를 식별하는 5개 벤치마크에서 기본 모델인 큐원3.5-397B와 컴퓨터 조작 특화 모델인 큐원-CUA보다 높은 성능을 기록했다. 고난도 화면 인식 벤치마크인 스크린스팟-프로에서는 정확도 75.6점을 기록하며 허깅페이스 공식 리더보드 2위에 올랐다. 등록된 48개 모델 가운데 국내 기업 모델로는 유일하다고 회사 측은 설명했다. 컴퓨터 작업 수행 능력도 향상됐다. 리눅스 데스크톱 작업 360개로 구성된 OS월드에서는 70.5점을 기록해 기본 모델보다 22.3점 높았으며 윈도우 에이전트 아레나에서는 9.1점 향상된 성능을 보였다. 컴퓨터 사용 능력을 추가하면서 기존 언어 성능이 떨어지는 문제도 최소화했다. KMMLU와 K-MM벤치를 포함한 8개 한국어 벤치마크에서 기본 모델과의 성능 차이를 2점 이내로 유지했다. 특히 이번 모델에는 초거대 공개 모델을 제한된 컴퓨팅 자원으로 고도화하는 제논의 후학습 기술이 적용됐다. 제논은 공개된 컴퓨터 조작 모델의 능력을 저랭크 방식으로 이식한 뒤 FP8 양자화 상태에서 지도학습(SFT)과 강화학습(RL)을 거쳤다. 전체 후학습 과정에는 엔비디아 B200 GPU 8장을 활용했다. 훈민 VLM 397B는 오픈소스인 아파치 2.0 라이선스로 공개됐으며 원본 모델과 용량을 절반 수준으로 줄인 FP8 버전도 제공됐다. 제논은 모델뿐 아니라 비교 평가 조건과 방법론도 문서로 공개했다. 명대우 제논 최고기술책임자(CTO)는 "AI 경쟁의 무게중심이 파라미터 규모에서 효율적인 능력 추가와 실제 활용으로 이동하고 있다"며 "제한된 컴퓨팅 자원으로 397B 모델의 컴퓨터 사용 능력을 강화하면서 한국어 성능까지 유지한 경험을 바탕으로 액셔너블 AI와 방법론을 지속 공개하겠다"고 말했다.

2026.09.18 15:27이나연 기자

알리바바 '큐원4' 예고편 나왔다…훈련비용 9분의 1 절감

중국 알리바바가 차세대 인공지능(AI) 모델 '큐원4' 핵심 설계를 앞당겨 발표했다. 26일 알리바바 큐원팀은 자사 블로그를 통해 새 모델 '큐원3.8-플래시-넥스트'를 공개했다. 기존보다 훈련 비용을 9분의 1로 줄이면서도 코딩·사무 업무 성능은 끌어올린 저비용 개방형 모델이다. 이 모델은 전체 규모가 1250억개(125B) 파라미터에 이르지만 문장을 처리할 때마다 그중 60억개(6B)만 골라 쓴다. 모델 전체를 매번 돌리는 대신 필요한 부분만 켜서 사용한다. 큐원팀은 "이 방식으로 직전 모델인 '큐원3.7-플러스'보다 훈련 비용을 약 9분의 1 수준까지 낮췄다"며 "사용료도 입력 100만 토큰당 0.16달러, 출력 100만 토큰당 0.47달러 수준"이라고 밝혔다. 큐원3.8-플래시-넥스트는 내년 출시할 큐원4에 어떤 기술이 들어갈지 핵심만 미리 보여준 예고편 모델이다. 알리바바는 과거에도 새로운 큐원 모델을 내놓기 전, 그 안에 쓸 설계를 먼저 공개해 왔다. 이번에는 모델 '가중치'도 함께 공개했다. 가중치는 AI가 학습을 통해 얻은 결과물로 모델 두뇌에 해당한다. 이를 공개하면 누구나 모델을 내려받아 직접 뜯어보거나 자신의 서비스에 활용할 수 있다. 큐원팀은 "개발자들이 큐원4 설계를 미리 검증할 수 있도록 개방했다"고 밝혔다. 새로운 기술 가운데 하나는 '큐원 스파스 어텐션(QSA)'이다. AI는 긴 글을 이해할 때 앞 내용을 모두 다시 훑어보기 때문에 문맥이 길어질수록 비용이 늘어난다. QSA는 글을 작은 덩어리로 묶은 뒤 중요한 부분만 골라 보는 방식으로 이 비용을 줄인다. QSA는 '어디가 중요한지 찾는' 탐색 비용까지 아꼈다. 기존 기술은 글이 길어질수록 이 탐색 작업에서도 비용이 늘어나는 한계가 있었다. 큐원팀은 QSA를 적용해 100만 토큰 분량의 긴 문맥에서 처리 속도가 최대 7.6배 빨라졌다고 밝혔다. 'N-그램 임베딩'이라는 기술도 새로 적용했다. 보통 AI는 단어 하나를 기준으로 정보를 찾지만 이 기술은 앞뒤 몇 개 단어를 함께 묶어 문맥으로 정보를 찾는다. 이를 통해 연산량은 거의 늘리지 않으면서 모델 용량만 510억개(51B) 파라미터만큼 키웠다. 해당 부분은 그래픽처리장치(GPU)가 아닌 일반 메모리에 저장해 두고 필요할 때만 불러오도록 설계해 GPU 부담도 줄였다. 정보가 모델 내부를 더 잘 흐르도록 하는 '게이티드 레지듀얼(GR)' 기술도 담았다. AI는 여러 층을 거치며 정보를 처리하는데 층이 깊어질수록 초반 정보가 흐려지기 쉽다. GR은 정보가 지나가는 통로를 하나에서 네 갈래로 넓혀 초기 정보가 뒤쪽 층까지 전달되도록 했다. 큐원팀은 이를 통해 학습 안정성도 높였다고 설명했다. 큐원팀은 자체 성능 평가에서 이 모델이 앤트로픽 '클로드 오퍼스 4.6', 딥시크 'V4' 등 경쟁 모델과 비교해 코딩과 도구 활용 등 일부 업무에서 앞섰다고 발표했다. 다만 이번에 공개된 성능·속도 수치는 모두 큐원팀이 자체적으로 측정한 값이다. 외부 기관 검증은 아직 이뤄지지 않았다. 큐원3.8-플래시-넥스트는 현재 허깅페이스 모델스코프에서 내려받을 수 있다 알리바바 클라우드를 통해 API로도 제공된다. 클로드 코드, 코덱스 등 주요 코딩 도구와도 연동된다.

2026.08.27 13:31김동원 기자

엔비디아, '네모트론 3.5 라이트닝' 공개…로컬 AI 생태계 확장

엔비디아가 오픈모델과 소프트웨어·개발자 도구·하드웨어를 아우르는 로컬 인공지능(AI) 생태계 확대에 나섰다. 엔비디아는 30B 규모 오픈 전문가 혼합 모델 '네모트론 3.5 라이트닝'을 공개하고 여러 대 DGX 스파크를 연결하는 '엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트'를 선보였다고 12일 밝혔다. 메타의 '뮤즈 글리머'와 영상 생성 모델 'LTX-2.5' 등 신규 오픈모델에 대한 그래픽처리장치(GPU) 최적화 지원도 확대했다. 네모트론 3.5 라이트닝은 상시 작동하는 AI 에이전트에 특화된 오픈웨이트 모델이다. 엔비디아에 따르면 동급 오픈모델보다 토큰 생성 속도가 최대 4배 빠르고 작업 완료 시간은 30% 짧다. 개발자는 자체 데이터를 활용해 해당 모델을 파인튜닝할 수 있다. 이메일과 보고서 작성 방식부터 전문 분야 용어와 작업 절차, 코딩 규칙, 프레임워크까지 특정 업무 환경에 맞게 조정할 수 있다. 모델은 엔비디아 RTX PC와 DGX 스파크·젯슨에서 로컬로 실행할 수 있다. RTX 프로 워크스테이션과 DGX 스테이션·GB300 데스크사이드 시스템·데이터센터·클라우드로도 확장할 수 있다. 엔비디아는 원활한 로컬 배포를 위해 가상거대언어모델(vLLM)과 올라마(Ollama), 라마닷시피피(llama.cpp), LM 스튜디오 등 주요 추론·배포 도구 개발사와 협력했다. 개발자는 엔비디아의 저정밀 데이터 형식 'NVFP4'와 범용 양자화 모델 형식 'GGUF' 가운데 사용 환경에 적합한 방식을 선택할 수 있다. 에이전트 작업마다 적합한 AI 모델을 자동으로 선택하는 오픈소스 라우팅 라이브러리 '네모 스위치야드'도 제공된다. 정확도와 처리 속도·비용을 기준으로 각 작업 단계를 여러 모델과 서비스에 분산하는 방식이다. 엔비디아 내부 벤치마크에서는 네모 스위치야드가 프론티어 모델 수준의 작업 완료 성능을 유지하면서 비용을 '오퍼스 4.8'의 약 3분의 1로 낮춘 것으로 나타났다. 네모 스위치야드는 깃허브에서 이용할 수 있다. 엔비디아는 대규모 오픈모델을 로컬에서 실행하기 위한 시스템 연결 기능도 강화했다. 엔비디아 싱크의 클러스터 어시스턴트는 두 대 이상의 DGX 스파크를 하나의 고속 클러스터로 구성해 메모리와 추론·훈련 성능을 확장한다. 개발자가 엔비디아 커넥트엑스-7(NVIDIA ConnectX-7) 포트로 시스템을 연결하면 엔비디아 싱크가 네트워크 구성과 노드 간 작업 분배·시스템 상태 점검을 자동으로 수행한다. 윈도와 맥OS에서 연결된 시스템을 감지하고 테일스케일(Tailscale)을 이용한 비공개 원격 접속도 지원한다. 엔비디아는 이달 말 DGX 스파크에 구글 크롬의 네이티브 ARM64 리눅스 버전과 새로운 자원 모니터 기능을 추가할 예정이다. 사용자는 개별 시스템이나 전체 클러스터의 중앙처리장치와 그래픽처리장치 사용량을 실시간 또는 과거 데이터로 확인할 수 있다. 메타가 공개한 300억 파라미터 규모 오픈웨이트 모델 '뮤즈 글리머'에 대한 지원도 확대했다. 코딩과 로컬 에이전트 작업에 특화된 이 모델은 12만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우를 지원하며 RTX 5090에서 초당 200토큰 이상의 처리 성능을 제공한다. 뮤즈 글리머는 단일 소비자용 GPU에서도 실행할 수 있다. 로컬 파일과 이메일을 읽고 요약하거나 인증 정보를 활용해 작업을 수행하고 여러 단계의 도구 호출과 장시간 실행 작업을 처리하도록 설계됐다. 오픈 영상 생성 모델 'LTX-2.5'도 엔비디아 RTX GPU와 DGX 스파크·DGX 스테이션에 최적화됐다. 여러 장면으로 구성된 영상을 생성하면서 캐릭터와 장면·음성의 일관성을 유지하고 기존 영상의 세부 요소를 생성형 AI로 수정할 수 있다. 엔비디아에 따르면 LTX-2.5는 RTX 프로 6000 GPU에서 기존 대비 최대 20% 빠른 처리 성능과 40%의 메모리 절감 효과를 제공한다. 크리에이터는 컴피UI 기반 작업 환경을 이용해 텍스트와 이미지·영상 사이의 변환 작업을 로컬에서 수행할 수 있다.

2026.08.12 15:18김미정 기자

저커버그 "초지능 독점 안 돼"…메타, 개방형 AI 복귀

마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 소수 기업이 주도하는 폐쇄형 인공지능(AI)의 위험성을 경고하며 개인에 대한 AI 접근 확대를 주장했다. 메타는 이날 개인용 기기에서 구동할 수 있는 개방형 AI 모델을 공개하며 오픈소스 생태계 복귀를 선언했다. 저커버그 CEO는 10일(현지시간) 공식 홈페이지에 공개한 에세이 '미래는 모두의 것'을 통해 "초인공지능을 중앙집중화하기보다 널리 배포해 모든 사람이 이를 통제할 수 있도록 해야 한다"고 밝혔다. 그는 AI가 위험하다는 이유로 권력을 소수에게 집중하는 방식은 오히려 문제를 키울 수 있다고 지적했다. 초지능 변호사를 한 사람이나 한 기업만 보유하는 것보다 모두가 활용할 수 있어야 사회와 시장의 균형이 유지된다는 논리다. AI가 일자리를 대거 없앨 것이라는 전망에도 의문을 제기하며 개인의 역량을 높이는 방향으로 AI를 활용해야 한다고 주장했다. 또 사이버보안과 생화학 분야의 AI 악용에 대비해 정부와 AI 기업의 협력을 강화해야 한다고 밝혔다. 첨단 모델이 완성된 뒤 정부가 검토하는 대신 중간 훈련 단계부터 모델과 기술 인력을 제공해 핵심 시스템을 선제적으로 보호하자는 제안이다. 미국 AI 모델의 출시를 과도하게 늦추면 해외 경쟁국에 주도권을 내줄 수 있다며 미국의 AI 경쟁력 유지도 강조했다. 메타는 이날 차세대 개방형 AI 모델 '뮤즈 글리머'를 공개하며 오픈소스 AI 생태계 복귀도 공식화했다. 뮤즈 글리머는 기기내장형(온디바이스) AI에 특화한 300억 매개변수(파라미터) 규모의 소형 모델이다. 일반 PC에서 단일 그래픽 카드만으로 에이전트 작업을 상시 구동할 수 있다. 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 회사는 최상위 모델인 '뮤즈 스파크1.2'의 가중치 개방형 모델 역시 몇 주 안에 선보일 예정이다. 메타는 AI가 촉발하는 안전성 문제에 대응하기 위해 모델 안전 기준과 출시 여부를 독립 이사회가 심의하는 새 지배구조를 마련한다. 미국 내 AI 인프라와 지역사회 지원을 위해 10억 달러 규모의 '미래는 모두의 것' 기금도 조성하기로 했다. 메타는 지난해까지 개방형 AI 모델 '라마(Llama)'를 개발했지만 성능 경쟁에서 한계를 보이면서 AI 사업을 재편하고 폐쇄형 모델 개발에 집중해 왔다. 이번 행보는 문샷AI의 '키미 K3' 등 중국산 개방형 모델의 부상과 미국 내 규제 논쟁, 빅테크 간 주도권 경쟁이 맞물리는 가운데 나온 전략적 대응으로 풀이된다. 그동안 폐쇄형 모델이 주도해 온 빅테크 진영에서도 최근 오픈웨이트를 둘러싼 입장 변화가 감지되고 있다. 미국 정부가 중국산 오픈웨이트 AI 모델의 확산에 대응해 규제를 검토하는 가운데, 오픈AI는 주요 기술 기업들이 이같은 규제에 반대하며 낸 공개서한에 뒤늦게 합류했다. 앤트로픽은 별도 입장문을 내고 오픈웨이트 자체를 금지하기보다 고성능 AI 칩의 대중국 수출 통제와 모델 증류 단속, 최첨단 AI 모델의 안전성 검증이 우선돼야 한다고 주장했다. 저커버그 CEO는 "초지능은 모든 사람에게 그 힘을 줄 가능성이 있다"라며 "미래를 모두의 것으로 만드는 것이 우리의 목표"라고 전했다.

2026.08.11 10:18이나연 기자

카카오, '카나나' 경량 언어모델 4종 오픈소스 공개…스마트폰서 구동 가능

카카오는 자체 개발한 AI 모델 '카나나'의 경량 언어모델(SLM) 4종을 오픈소스로 공개한다고 28일 밝혔다. 이번에 공개한 것은 카나나-2 경량 언어모델 시리즈로, ▲카나나-2-1.3B-base ▲카나나-2-1.3B-instruct ▲카나나-2-3B-base ▲카나나-2-3B-instruct다. 카카오는 스마트폰이나 개인 PC 등의 환경에서 직접 구동할 수 있는 경량 언어모델의 중요성이 부각되는 흐름 속에서 크기가 작더라도 실제 서비스에 적용 가능한 수준의 성능을 갖춘 경량 언어모델을 지속적으로 연구해왔다. 이번에 공개한 모델도 다양한 모델 개발 과정에서 축적한 기술과 경험을 바탕으로 개발됐다. 현재 ▲카나나 인 카카오톡 ▲카카오톡 대화요약 및 통화요약 ▲AI 국민비서 등 다양한 서비스에서 카카오의 경량 모델들이 활용되고 있다. 이번에 공개한 모델들은 작은 크기에도 한국어와 영어 모두에서 글로벌 수준의 성능을 구현한 것이 특징이다. 유사 크기의 최신(SOTA) 오픈소스 모델 대비 ▲한국어 ▲영어 ▲지식 ▲수학 ▲코드 등 대부분의 대표 벤치마크에서 우수한 성능을 기록했다는 것이 회사 측 설명이다. 특히 오픈소스로 공개한 카나나-2-1.3B-instruct와 함께 개발한 더 작은 사이즈의 카나나-2-0.9B-instruct는 ▲대화 ▲지식 ▲코드 ▲수학 ▲지시이행 ▲툴 호출 등 실제 서비스 활용 역량에서도 큐웬(Qwen), 젬마(Gemma) 등 동급 글로벌 모델과 경쟁력 있는 성능을 보였다. 또한 카카오가 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 적용해 기존 대비 한국어 처리 효율을 30% 이상 개선했다. 토크나이저는 AI 모델이 텍스트를 처리할 때 문장을 잘게 쪼개는 단위를 결정하는 핵심 기술로, 한국어에 최적화된 토크나이저를 사용할수록 같은 문장을 적은 단위로 처리할 수 있어 연산 속도가 빨라지고 비용도 줄어든다. 카카오는 지난해 개발 완료한 한국어 특화 토크나이저를 이번 모델 전반에 적용해 성능과 비용 경쟁력을 동시에 확보했다. 스마트폰과 같이 메모리와 연산 자원이 제한적인 온디바이스 환경에 최적화해 설계됐다는 점도 특징이다. 긴 대화를 처리할 때 메모리 사용량이 급격히 늘어나는 문제를 해결하기 위해 '슬라이딩 윈도우 어텐션' 구조를 도입했으며, 이를 통해 최대 32K(3만2000 토큰, 약 2만 4000 단어) 길이 수준의 대화에서도 메모리를 최대 72.7%까지 절감하면서 성능을 유지할 수 있다. 카카오는 이번 모델을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이센스'로 배포한다. ▲개발자 ▲스타트업 ▲연구기관 등 누구나 별도의 제약 없이 기술을 활용할 수 있다. 노병석 카카오 유니파이드 파운데이션 모델 성과리더는 "에이전틱 AI 시대를 준비하며 클라우드의 대규모 AI와 온디바이스 경량 AI 모두의 중요성을 체감하고 있다"며 "카카오는 두 영역에서 기술 경쟁력을 높여가고 있으며, 이번 오픈소스 공개 모델들이 더 많은 개발자와 기업의 새로운 AI 서비스 개발로 이어져 국내 AI 생태계 활성화에 기여할 수 있기를 바란다"고 말했다.

2026.07.28 17:38박서린 기자

앤트로픽 "오픈웨이트 AI 금지 해법 아냐…칩 통제·안전성 검증 우선"

미국 정부가 중국산 가중치 공개형(오픈웨이트) 인공지능(AI) 모델 규제를 검토하는 가운데 앤트로픽이 오픈웨이트 모델 자체를 금지하는 것은 해법이 아니라는 입장을 내놨다. 대신 고성능 AI 칩의 대중국 수출 통제와 산업 규모의 모델 증류 단속, 최첨단 AI 모델에 대한 안전성 검증이 우선돼야 한다고 강조했다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 27일(현지시간) 공식 홈페이지에 '오픈웨이트 모델에 대한 우리 입장'이라는 제목의 글을 공개했다. 이번 입장문은 엔비디아와 마이크로소프트(MS), 메타, IBM 등 미국 기술기업 20여 곳이 최근 '오픈웨이트와 미국의 AI 리더십' 공개서한을 통해 오픈웨이트 모델에 대한 성급한 규제에 반대 의사를 밝힌 후 나왔다. 이들은 공개서한에서 미국 AI 리더십은 하나의 최첨단 모델이 아니라 개방적인 AI 생태계 전반의 확산으로 평가받아야 한다고 주장했다. 중국 AI 기업의 모델 증류 문제 역시 기술 자체를 제한하기보다 표적화된 법적·상업적 대응 등으로 해결해야 한다는 입장이다. 오픈AI와 구글 등도 이름을 올리면서 서한 참여 기업·단체는 50곳으로 늘었다. 반면 앤트로픽은 이 서한에 서명하지 않으면서 규제에 찬성한다는 비판을 받았다. 아모데이 CEO는 이날 성명에서 "앤트로픽은 오픈웨이트 모델 금지를 주장한 적이 없다"며 "위험한 능력을 갖추지 않은 오픈웨이트 모델은 기업과 개발자, 연구자에게 가치를 제공하는 공공재"라고 밝혔다. 그는 오픈웨이트 모델 자체보다 권위주의 국가의 AI 경쟁력 확보를 더 큰 위험으로 지목했다. 특히 중국 등 권위주의 국가가 미국보다 앞선 AI를 군사와 감시 체계에 활용하는 상황을 가장 우려한다고 설명했다. 아모데이 CEO는 "이들 모델이 오픈웨이트로 공개됐는지는 중요하지 않다"고 말했다. 오픈웨이트 모델의 위험성도 언급했다. 가중치가 공개되면 안전장치를 제거하거나 사용을 추적하기 어렵고 한 번 공개된 모델은 사실상 회수할 수 없다는 이유에서다. 다만 아모데이 CEO는 "미국 기업의 오픈웨이트 모델 사용을 금지하는 것은 실효성이 없다"며 "그렇게 하는 것은 위험을 해결하는 데 아무런 도움이 되지 않는다"고 선을 그었다. 아모데이 CEO는 세 가지 정책을 제안했다. 중국에 대한 고성능 AI 칩과 반도체 제조장비 수출 및 밀수를 차단하고 미국 AI 모델을 활용한 산업 규모의 증류를 단속해야 한다는 것이다. 또 오픈웨이트와 폐쇄형을 구분하지 않고 일정 수준 이상의 AI 모델에는 의무적인 안전성 시험을 적용해야 한다고 덧붙였다. 아모데이 CEO는 "우리는 오픈웨이트 모델이라는 범주 자체를 금지하자는 것이 아니다"라며 "강력한 AI 칩이 권위주의 국가에 넘어가는 것을 막고, 산업 규모의 증류를 차단하며, 충분히 강력한 AI 모델에 안전성 테스트를 적용하는 데 정책의 초점을 맞춰야 한다"고 거듭 강조했다.

2026.07.28 09:53이나연 기자

허깅페이스, 데이터·인증정보 털려…"이용자에 보안키 교체 권고"

허깅페이스가 해킹으로 내부 데이터와 서비스 인증정보를 탈취당한 것으로 전해졌다. 현재 이용자에게 보안키 교체와 계정 점검을 권고한 상태다. 20일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 허깅페이스는 지난주 플랫폼에 업로드된 데이터셋을 통해 내부 시스템이 침해됐다고 밝혔다. 고객이나 협력사 데이터까지 유출됐는지는 조사하고 있다. 공격에 이용된 데이터셋은 보안 취약점을 악용해 허깅페이스 서버에서 악성코드를 실행했다. 공격자는 이후 자신의 접근 권한을 높여 내부 시스템으로 침투 범위를 넓혔다. 회사는 공격 과정에서 노출된 서비스 인증정보를 폐기하고 새로 발급했다. 이용자에게도 플랫폼에 저장한 보안키를 교체하고 계정에서 의심스러운 활동이 발생했는지 확인하라고 안내했다. 공격에 악용된 보안 취약점은 수정됐다. 공개된 이용자용 모델과 데이터셋이 변조됐거나 소프트웨어 공급망이 침해된 증거는 현재까지 발견되지 않았다. 허깅페이스는 이번 공격 과정에 외부 인공지능(AI) 에이전트가 동원됐다고 주장했다. 해당 에이전트는 짧은 시간만 운영되는 여러 샌드박스를 옮겨 다니며 수천 건의 개별 작업을 수행한 것으로 분석됐다. 공격자는 공개 서비스를 활용해 명령·제어 체계도 구축한 것으로 나타났다. 다만 허깅페이스는 AI 에이전트가 공격을 수행했다는 주장을 뒷받침할 구체적인 증거를 테크크런치에 즉시 제시하지 않았다. 이번 공격은 허깅페이스의 자체 이상징후 탐지 시스템을 통해 처음 포착됐다. 회사는 이후 공격 과정이 기록된 서버 로그를 분석하는 데 AI 모델을 활용했다. 초기 로그 분석에는 외부 업체가 제공하는 상용 프런티어 AI 모델이 투입됐다. 그러나 해당 모델이 사이버 공격 관련 분석 요청을 안전 정책에 따라 차단하자 자체 서버에서 구동하는 거대언어모델(LLM)로 전환했다. 자체 모델을 활용하면서 공격 정보가 담긴 민감한 서버 로그를 외부 AI 업체 서버에 전송하지 않아도 됐다. 일부 상용 AI 모델의 안전장치가 사이버 공격 방어와 침해 사고 조사까지 제한할 수 있다는 문제도 드러났다. 허깅페이스는 이번 사건을 수사기관에 신고했다. 사이버보안 포렌식 전문가도 투입해 침해 범위와 내부 보안 체계를 조사하고 있다. 허깅페이스는 외부 AI 에이전트가 "수명이 짧은 여러 샌드박스에서 수천 건의 개별 작업을 수행했다"며 "공개 서비스를 기반으로 스스로 이동하는 명령·제어 체계를 구축했다"고 밝혔다.

2026.07.21 10:04김미정 기자

미국, '키미 K3' 성능 입증에 '긴장'…"중국 AI 확산 억제책 필요"

문샷AI의 새 인공지능(AI) 모델 '키미 K3'가 독립 평가에서 성능을 인정받자 미국 AI 업계에 긴장감이 높아지고 있다. 여기에 중국 정부가 오픈소스 모델을 글로벌 공공재로 확산하겠다는 구상까지 내놓으면서 시장 주도권을 빼앗길 수 있다는 우려가 커졌다. 20일 IT 업계에 따르면 문샷AI가 최신 AI 모델 '키미 K3'를 공개한 직후 미국 업계에 중국 오픈소스 모델 확산을 경계하는 분위기가 고조된 것으로 나타났다. 실제 독립 평가에서 키미 K3 경쟁력이 확인됐다. 아레나AI의 웹 개발 평가에서 키미 K3는 '클로드 페이블 5'와 'GPT-5.6 솔'을 제치고 1위에 올랐다. 발스AI 종합평가에서도 전체 38개 모델 중 2위를 기록했다. 특히 소프트웨어 오류 수정과 개발 작업 항목에서 각각 95%가 넘는 높은 점수를 받은 것으로 나타났다. 시진핑 중국 국가주석도 지난 17일 상하이에서 열린 세계인공지능대회 기조연설에서 오픈소스 AI를 세계가 함께 활용해야 할 핵심 기술로 제시했다. 각국이 오픈소스와 개방·협업·공유를 확대해 AI 기술 혁신과 산업 적용을 촉진해야 한다고 강조했다. 시 국가주석은 "국가 간 AI 접근성 격차는 새로운 불평등을 낳을 수 있다"며 "우리는 국내 오픈소스 모델을 글로벌 공공재처럼 확산시킬 것"이라고 구상을 밝혔다. 중국이 외부 평가에서 키미 K3 성능을 인정받자 미국 AI 업계는 경계 수위를 높였다. 미국의 AI 규제가 재구축 돼야 한다는 의견이 나온 반면, 중국 모델 사용 억제책을 만들자는 주장이 공존하고 있다. 일각에서는 중국의 기술 발전보다 미국 내부 규제가 더 큰 위협이 될 수 있다는 주장도 나왔다. 데이비드 색스 전 미국 AI 정책 총괄은 "미국이 데이터센터 건설을 제한하고 주정부 규제를 늘리는 동안 중국이 AI 경쟁에서 앞서갈 수 있다"고 지적했다. 중국 기업이 미국 AI 모델 출력 결과를 모델 학습에 활용하는 '모델 증류' 의혹도 논쟁 중심에 섰다. 트래비스 캘러닉 우버 전 최고경영자(CEO)는 "중국 기업의 증류 행위를 막기 어렵다면 미국 기업도 다른 모델을 같은 방식으로 활용할 수 있어야 한다"고 주장했다. 모델 증류를 중국 기업만의 문제로 규정하기 어렵다는 반론도 나왔다. 미국에서 개발된 일부 모델 역시 키미 계열 모델 기반으로 구축된 사례가 있다는 이유에서다. 이에 모델 간 학습과 기술 활용 범위를 명확히 구분하기 어렵다는 설명이다. 딘 볼 오픈AI 전략적 미래 부문 책임자는 중국의 오픈소스 모델이 디지털 공공 인프라로 자리 잡을 수 있다고 내다봤다. 이에 중국 모델 직접 사용을 금지하기보다 도입을 꺼리도록 만드는 방안이 필요하다고 주장했다. 그는 "금융·보안 당국이 중국 AI 활용에 따른 개인정보와 국가안보 위험을 경고할 필요가 있다"며 "기업이 향후 제재 가능성을 부담으로 느껴 자발적으로 중국 모델 사용을 줄일 수 있을 것"이라고 분석했다.

2026.07.20 12:14김미정 기자

중국 지푸AI 창업자 "최첨단 AI, 소수가 독점해선 안 된다"

중국 인공지능(AI) 기업 지푸AI가 최첨단 AI 모델을 오픈소스로 공개하며 개방형 AI 전략을 전면에 내세웠다. 단기 수익성보다 기술 고도화에 집중해 글로벌 AI 생태계 확산을 주도하겠다는 목표다. 12일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 탕제 지푸AI 창업자는 최근 사내 메모를 통해 "최첨단 AI는 소수에게 통제되는 것이 아니라 더 많은 참여·공유·감시를 통해 안전성을 확보해야 한다"며 자사 최신 AI 모델 'GLM-5.2'를 오픈소스 라이선스로 공개한 배경을 밝혔다. 그는 "우리는 다른 길을 선택했다"며 "한 손으로는 지능의 한계를 향해 도전하고 다른 손으로는 최첨단 AI 역량을 가능한 한 널리 개방하는 길을 만들겠다"고 전했다. 이 발언은 초거대 AI 모델의 안전성과 국가 안보를 둘러싼 글로벌 논쟁이 이어지는 가운데 나왔다. 오픈AI와 앤트로픽 등 미국 AI 기업들은 최근 고성능 모델이 사이버 공격이나 민감한 시스템 악용에 활용될 가능성을 우려하며 접근 통제를 강화하고 있다. 실제 앤트로픽은 미국 정부 요청에 따라 일부 최상위 AI 모델의 해외 이용을 일시 제한한 바 있으며 현재도 국가안보를 이유로 중국 개발자의 서비스 이용을 제한 중이다. 최근에는 중국 정부 역시 일부 첨단 오픈소스 AI 모델의 해외 접근 제한 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 지푸AI는 폐쇄형 모델을 중심으로 안전성을 강조하는 미국 AI 기업들의 전략과 달리 개방형 생태계 구축을 내세우고 있다. 탕제 창업자는 사내 메모에서 향후 2년간 AI 애플리케이션의 단기 수익 창출에는 집중하지 않겠다는 계획도 공개했다. 대신 장기 추론, AI 에이전트, 완전 자가학습 AI 모델 등 차세대 핵심 기술 개발에 연구 역량을 집중하겠다는 입장이다. 지푸AI는 중국 정부 지원을 받아 설립된 기업으로, 국가 전략 차원에서 AI 기술을 발전시키는 것을 핵심 목표로 삼고 있다. 최근 복잡한 코딩과 AI 에이전트 업무 수행에 특화된 GLM-5 플랫폼을 공개하면서, 성능면에서 앤트로픽의 클로드 오퍼스 시리즈와 비교되고 있다. 지푸AI 외에도 중국 AI 업계는 딥시크와 알리바바 큐원 시리즈 등을 중심으로 오픈소스 전략을 적극 채택하고 있다. 이는 글로벌 개발자들의 활용도를 높이는 동시에 미국과의 AI 기술 격차를 줄이기 위한 전략으로 평가된다. 탕제 창업자는 "최첨단 AI 역량을 가능한 한 개방적이고 널리 접근할 수 있도록 만드는 것이 우리 방향"이라고 강조했다.

2026.07.13 10:16한정호 기자

엔비디아, 현실 이해하는 '코스모스 3' 출시…월드 모델 생태계 확장

엔비디아가 로봇·자율주행차 개발에 필요한 인공지능(AI) 모델을 개방형으로 출시했다. 엔비디아는 1일 '컴퓨텍스 2026' 기간 동안 열린 '엔비디아 GTC 타이베이'에서 개방형 월드 파운데이션 모델 '엔비디아 코스모스 3'를 공개했다고 1일 밝혔다. 코스모스 3는 비전 추론과 월드 생성, 행동 예측을 한 시스템에 결합한 피지컬 AI용 모델이다. 코스모스 3는 텍스트와 이미지, 영상, 주변 소리, 행동을 이해하고 생성할 수 있는 완전 개방형 옴니모델이다. 엔비디아는 이 모델이 피지컬 AI 학습과 평가 주기를 수개월에서 수일로 줄일 수 있다고 설명했다. 이 모델은 혼합 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 작동한다. 추론 트랜스포머와 전문가 생성 트랜스포머를 결합해 객체 상호작용과 움직임, 시공간 관계를 이해한 뒤 영상과 행동 궤적을 생성하는 식이다. 엔비디아는 코스모스 3를 텍스트와 이미지, 영상, 소리, 행동 궤적을 포함한 대규모 멀티모달 피지컬 AI 데이터셋으로 학습시켰다. 개발자는 이를 비전 언어 모델과 월드 모델, 비디오 파운데이션 모델, 월드 액션 모델 백본으로 활용할 수 있다. 코스모스 3는 개방형 모델 중 여러 피지컬 AI 벤치마크에서 1위를 기록한 것으로 나타났다. 월드 생성 정확도 부문에서는 아티피셜 애널리시스, 피직스-IQ, PAI-벤치, R-벤치에서 상위 성과를 냈으며, 행동 정책과 비전 이해 평가에서도 상위권에 올랐다. 엔비디아는 개발 목적에 따라 코스모스 3 제품군을 나눠 제공한다. '코스모스 3 슈퍼'는 높은 물리 정확도와 생성 품질이 필요한 로보틱스와 자율주행차 모델 사후 학습용이다. '코스모스 3 나노'는 빠른 영상·행동 추론용이다. 실시간 엣지 추론을 위한 '코스모스 3 엣지'는 추후 출시된다. 엔비디아는 코스모스 생태계 확대를 위해 '엔비디아 코스모스 연합'도 출범했다고 밝혔다. 애자일로봇을 비롯한 블랙포레스트랩스, 제너럴리스트, 런웨이, 스킬드 AI 등이 창립 회원사로 참여한다. 코스모스 플랫폼은 로보틱스와 물리, 인간 동작, 자율주행, 창고 안전, 공간 추론용 데이터셋도 제공한다. 신경망 기반 장면 재구성, 결함 이미지 생성, 영상 증강을 위한 피지컬 AI 에이전트 스킬도 포함됐다. 현재 코스모스 3 슈퍼와 코스모스 3 나노는 이용 가능하다. 개발자는 엔비디아 빌드에서 모델을 시험하고 허깅페이스에서 개방형 모델을 내려받을 수 있다. 깃허브와 허깅페이스 디퓨저스를 통해 모델 맞춤화와 합성 데이터 생성도 가능하다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자"CEO)는 "멀티모달 추론 언어와 비전, 월드 모델의 혁신 덕분에 피지컬 AI 빅뱅이 눈앞으로 다가왔다"며 "코스모스 3 개방형 프런티어 옴니모델 제품군은 개발자들이 물리 세계를 인식하고 추론하며 계획하고 행동하는 로봇, 자율주행차, 비전 AI를 구축할 수 있도록 세대적 도약을 제공한다"고 밝혔다.

2026.06.01 16:02김미정 기자

메타, 초지능팀 첫 AI '뮤즈 스파크' 공개

메타가 초지능팀 조직 이후 첫 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 8일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 알렉산더 왕 최고 AI 책임자가 이끄는 메타의 신규 조직 초지능 팀은 '뮤즈 스파크'라는 이름의 AI 모델을 공개했다. 뮤즈 스파크는 메타 AI 챗봇에 적용되며 기존 오픈소스 전략과 달리 설계와 코드가 공개되지 않는 폐쇄형 모델로 개발됐다. 뮤즈 스파크는 마크 저커버그 최고경영자(CEO)가 새롭게 꾸린 AI 조직의 첫 시험대로 평가받는다. 그는 지난해 약 140억 달러(약 )를 투자해 왕을 영입했으며 이후 AI 인재 확보와 데이터센터 등 인프라 구축에 수십억 달러를 추가로 투입해왔다. 이는 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등 경쟁사에 뒤처졌다는 위기의식에서 촉발된 것으로, 메타는 AI 조직을 유연하게 운영하기 위해 연구자들에게 자율성을 부여하고 기존 관리 중심 구조를 최소화하고 있다. 왕은 약 100명의 직속 보고 체계를 두고 있는 것으로 알려졌다. 다만, 메타는 뮤즈 스파크가 일부 영역에서는 챗GPT, 클로드, 제미나이보다 성능이 떨어진다는 점을 인정했다. 메타는 블로그를 통해 “이번 모델은 향후 발전 방향을 보여주는 초기 단계의 결과물”이라며 더 큰 규모의 모델들을 개발 중이라고 밝혔다. 뮤즈 스파크는 개발 당시 '아보카도'라는 코드명으로 불렸으며 약 9개월에 걸쳐 만들어졌다. 이는 기존 오픈소스 '라마' 중심 전략에서 벗어나 메타의 AI 전략 전환을 상징하는 모델로 일컬어진다. 메타는 앞으로도 오픈소스 모델을 개발할 계획이지만, 동시에 뮤즈 스파크의 응용 프로그램 인터페이스(API)를 유료로 제공하는 방안도 검토 중이다. 현재 메타 AI 챗봇은 무료로 제공되지만, 향후 구독형 요금제를 도입할 가능성도 있다. 뮤즈 스파크라는 이름은 향후 이어질 AI 모델의 라인업 시작을 의미하며 비교적 가볍고 빠른 모델로, 초지능 팀의 연구를 본격적으로 가동하는 역할을 맡는다. 향후 뮤즈 시리즈 모델이 순차적으로 공개될 예정이다. 뮤즈 스파크는 알리바바의 큐웬을 포함해 오픈AI, 구글 등 다양한 외부 오픈소스 모델을 활용해 학습됐다. 메타는 “업계 전반과 마찬가지로 공개된 AI 모델을 활용해 학습하는 디스틸레이션 기법을 엄격한 안전장치 아래 적용하고 있다”고 설명했다. 해당 AI는 인스턴트(Instant), 싱킹(Thinking), 심사숙고(Contemplating) 모드 등 여러 수준의 추론 기능을 제공함 과학·건강ㅍ수학 분야 질문에 강점을 보인다. 코딩 능력은 상대적으로 약한 편이다. 뮤즈 스파크는 인스타그램, 페이스북, 왓츠앱 등 메타의 주요 서비스에 적용될 예정이다. 현재는 의류나 가구 등을 추천하는 쇼핑 에이전트 기능에도 활용되고 있다.

2026.04.09 09:17박서린 기자

[AI는 지금] "스마트폰서도 AI 추론"…구글, '젬마4'로 클라우드 중심 판 흔든다

구글이 오픈웨이트 인공지능(AI) 모델 '젬마4(Gemma 4)'를 공개하며 AI 실행 환경을 클라우드에서 디바이스로 확장하는 전략을 본격화했다. 스마트폰부터 워크스테이션까지 다양한 하드웨어에서 복잡한 추론과 자율형 에이전트 구현이 가능해지면서 온디바이스 AI 확산과 오픈 모델 생태계 변화에 큰 영향을 줄 것으로 전망된다. 구글 딥마인드는 2일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '젬마4'를 공개했다. 이번 모델은 '제미나이3(Gemini 3)'와 동일 계열의 연구 및 기술을 기반으로 개발됐으며 로컬 환경에서 고급 AI 기능을 수행할 수 있도록 설계됐다. 젬마4는 이펙티브 2B(E2B), 이펙티브 4B(E4B), 26B 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE), 31B 덴스(Dense) 등 4종으로 구성된다. 이 가운데 E2B와 E4B 모델은 안드로이드 스마트폰과 라즈베리파이 등 경량 디바이스에 최적화됐으며 배터리와 메모리 제약 환경에서도 AI를 실행할 수 있도록 설계됐다. 반면 26B MoE와 31B 덴스 모델은 워크스테이션급 환경에서 고성능 추론을 수행하도록 설계돼 디바이스부터 고성능 컴퓨팅 환경까지 폭넓은 계층을 아우른다. 26B MoE 모델은 추론 과정에서 약 38억 개의 파라미터만 활성화하는 구조를 통해 처리 속도를 높이면서도 대형 모델 수준의 성능을 유지하도록 설계됐다. 31B 모델은 품질 중심 구조로 고도화된 추론 능력을 제공한다. '젬마4'는 단순 대화형 모델을 넘어 실제 작업 수행을 지원하는 '에이전트형 AI' 구현을 핵심 방향으로 제시했다. 이 모델은 함수 호출과 구조화된 JSON(Javascript Object Notation) 출력 기능을 네이티브로 지원해 외부 도구 및 API와 연동한 다단계 작업 수행이 가능하다. 이는 AI가 정보 생성에서 실행 중심으로 진화하고 있음을 보여주는 변화다. 또 모든 모델이 이미지와 비디오 입력을 처리할 수 있으며 E2B와 E4B 모델은 오디오 입력을 지원해 기기 내 음성 이해 기능을 제공한다. 구글은 "개발자 생태계를 제한 없이 지원하기 위해 상업적으로 자유로운 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 공개했다"며 "데이터와 인프라, 모델에 대한 통제권을 개발자에게 제공하는 것이 목표"라고 밝혔다. '젬마4'는 모델 가중치를 공개하는 오픈 웨이트 형태로 제공되면서 기업과 개발자가 자체 인프라에서 AI를 직접 구축·운영할 수 있는 기반을 제공한다. 이에 따라 클라우드 의존도를 낮추고 비용 구조를 재편하는 한편, 기업 맞춤형 AI 개발과 데이터 통제 요구가 높은 산업을 중심으로 활용이 확대될 가능성이 제기된다. 모델은 구글 클라우드를 비롯해 허깅페이스, 캐글, 올라마 등 다양한 플랫폼에서 제공된다. 젬마4 출시는 오픈 모델 경쟁 구도에도 변화를 예고한다. 기존 메타 '라마(Llama)' 시리즈에 더해 알리바바 '큐웬(Qwen)', 즈푸AI 'GLM', 문샷AI '키미(Kimi)' 등 중국 기업 모델이 빠르게 부상하는 가운데 구글은 성능 대비 효율성과 온디바이스 실행을 결합한 전략으로 차별화를 시도한 모습이다. 젬마4가 구글의 기존 대형 모델 '제미나이'와 병행되는 전략적 포지션을 갖는다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 제미나이가 클라우드 기반 초대형 모델 역할을 담당하는 반면, 젬마는 로컬 및 경량 환경을 맡는 식이다. 구글은 이를 통해 클라우드와 디바이스를 아우르는 AI 플랫폼 전략을 구축하고 있다. 젬마4는 오픈모델의 성능 고도화와 온디바이스 AI 확산, 에이전트 기반 자동화를 동시에 겨냥한 모델로 평가된다. 이는 AI 활용 방식이 중앙 서버 중심에서 분산형 구조로 이동하고 있음을 보여주는 흐름으로, 향후 기업의 AI 도입 전략과 비용 구조에도 변화를 가져올 가능성이 제기된다. 업계 전문가는 "젬마4는 고성능 AI를 클라우드 밖으로 확장해 디바이스까지 끌어내린 모델"이라며 "손바닥 크기의 컴퓨터에서도 복잡한 추론이 가능한 수준까지 발전했다는 점에서 앞으로 AI 경쟁은 성능뿐 아니라 어디에서 실행되느냐가 핵심 변수로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.04.03 09:46장유미 기자

한컴, 오픈데이터로더 PDF v2.0 공개…문서 AI 시장 공략 박차

한글과컴퓨터가 인공지능(AI) 기반 PDF 데이터 추출 기술을 고도화해 오픈소스 생태계 확장에 나선다. AI와 직접 추출 방식을 결합한 하이브리드 엔진을 앞세워 문서 AI 시장 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 한컴은 오픈소스 PDF 데이터 추출 부문에서 벤치마크 1위 성능을 달성한 '오픈데이터로더 PDF v2.0'을 공개했다고 12일 밝혔다. 이번 버전의 가장 큰 특징은 AI 방식과 직접 추출 방식을 결합한 하이브리드 엔진이다. 기업과 개발자는 외부 서버로의 데이터 유출 우려 없이 완전히 차단된 로컬 환경에서 고성능 PDF 데이터 추출 기능을 무료로 활용할 수 있다. 문서 내 복잡한 요소를 분석하기 위한 무료 AI 애드온 4종도 기본 탑재됐다. 광학문자인식(OCR)은 이미지 기반 PDF와 스캔 문서 텍스트 인식률을 높였고 표 추출 기능은 초경량 AI 모델을 활용해 병합된 셀 등 복잡한 표 구조를 정밀하게 분석한다. 수식 추출 기능은 과학·수학 논문의 복잡한 수식을 로컬 환경에서 인식하며 차트 분석 기능은 차트가 의미하는 내용을 문장 형태로 설명한다. 애드온은 도클링 등 타사 오픈소스 AI 모델과 호환되도록 구현됐다. 특정 기업과 공식 제휴 관계는 아니지만 사용자가 기존 기술 환경에서 쉽게 연동할 수 있도록 객관적인 기술 호환성을 확보했다. 향후 유연한 애드온 구조를 통해 더 많은 AI 모델을 추가할 수 있다는 설명이다. 오픈데이터로더 PDF v2.0은 자체 벤치마크 테스트에서 읽기 순서, 표, 제목 추론 등 다양한 항목에서 1위 수준의 성능을 기록했다. 한컴은 오픈소스의 핵심 가치인 투명성을 위해 벤치마크 테스트 데이터와 재현 가능한 상세 코드를 공식 깃허브 저장소에 공개했다고 밝혔다. 이번 출시와 함께 오픈소스 라이선스도 기존 MPL 2.0에서 아파치 2.0으로 전환했다. 상업적 활용이 자유로운 라이선스를 적용해 외부 개발자와 글로벌 IT 기업의 진입 장벽을 낮추고 웹 애플리케이션이나 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 다양한 비즈니스 모델이 형성되는 생태계를 구축한다는 계획이다. AI 에이전트 시대에 대응한 생태계 확장도 추진한다. 한컴은 지난해 랭체인 연동을 완료했으며 올해는 랭플로우·라마인덱스·제미나이 CLI 등 다양한 AI 프레임워크와의 연동을 확대할 예정이다. AI 에이전트 지원을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기능도 준비 중이다. 올 하반기에는 독자 문서 AI 기술을 기반으로 한 상용 AI 애드온도 출시할 계획이다. AI가 문서 구조를 분석해 접근성 태그를 자동 생성하는 기술을 오픈소스 최초로 탑재해 글로벌 접근성 표준(PDF/UA)을 충족하는 PDF AI 접근성 솔루션으로 확장한다는 방침이다. 정지환 한컴 최고기술책임자(CTO)는 "오픈데이터로더 PDF v2.0은 AI 하이브리드 엔진과 아파치 2.0 라이선스 전환을 통해 누구나 자유롭게 활용·확장할 수 있는 개방형 PDF 데이터 플랫폼으로 진화했다"며 "향후 상용 AI 애드온과 접근성 솔루션을 통해 전 세계 PDF 문서가 AI에 활용되는 것은 물론, 모든 사람에게 열린 문서가 되도록 글로벌 생태계를 선도하겠다"고 밝혔다.

2026.03.12 15:46한정호 기자

오픈소스 활용한 딥시크, 어떻게 독자모델 인정받았나

현재 정부가 추진 중인 '독자적 파운데이션 모델(이하 독파모)' 선정 과정에서 오픈소스를 활용한 기업 독자 모델 인정여부를 두고 잡음이 일고 있다. 사용한 오픈소스가 더이상 지원하지 않거나 라이선스를 변경할 경우 독자 모델로서 존립하기 어렵다는 지적 때문이다. 하지만 지난해 초 중국 인공지능(AI) 스타트업 '딥시크(DeepSeek)'가 내놓은 AI 모델 R1과 비교하면 상황이 묘하다. 적은 비용으로 미국 빅테크들과 견줄 수 있는 성능을 낸 AI는 오픈소스 모듈을 적극적으로 차용해 개발됐지만 자체 AI모델로 인정받고 있다. 똑같이 외부 기술을 빌려 썼는데 딥시크는 독자 기술로 주목받고 국내 기업은 무늬만 독자라는 비판을 받고 있는 셈이다. 이에 대해 업계 전문가들은 양측의 가장 큰 차이로 기업이 가진 철학과 이를 구현하는 차별화를 꼽았다. 딥시크부터 구글까지...오픈소스 활용하는 글로벌 AI 딥시크의 기술 보고서에 따르면 R1을 비롯한 모델 라인업 개발 과정에서 주요 기능 구현에 경쟁사 모듈이 대거 사용됐다. 멀티모달 모델은 이미지를 인식하는 비전 인코더로 구글에서 개발한 모델을 도입했다. 딥시크-VL은 SigLIP-L, SAM-B를 하이브리드 비전 인코더로 썼고 야뉴스는 SigLIP-L을 비전 인코더로 채택했다 학습 과정도 마찬가지다. 딥시크는 모델 학습 속도를 극한으로 끌어올리기 위해 경쟁사인 오픈AI가 개발해 공개한 GPU 프로그래밍 언어 '트라이톤(Triton)'을 추론 및 커널 최적화 코드에서 활용했다. 학습 가속을 위해서는 스탠포드 대학 연구진이 개발한 플래시 어텐션 모듈을 차용했다. 이런 모듈 활용은 딥시크에 국한된 이야기가 아니다. 현재 오픈형 LLM 표준으로 불리는 메타의 라마 시리즈는 문맥 순서를 파악하는 위치 임베딩에 중국 AI 기업 쥬이이테크놀로지가 개발한 회전위치임베딩(RoPE) 모듈을 사용한다. 활성화 함수 역시 구글이 제안한 'SwiGLU' 방식을 채택했다. 구글 제미나이 역시 학습 효율을 위해 딥시크처럼 외부에서 개발한 플래시 어텐션 기술을 내부 인프라에 통합해 사용 중이다. 임정환 모티프 대표는 "자동차를 만들 때 타이어나 와이퍼를 전문 업체 부품으로 썼다고 해서 그 차를 독자 개발이 아니라고 하지 않는다"며 "인코더나 가속 라이브러리 같은 '부품을 외부에서 가져오는 방은 효율성을 위한 합리적인 선택"이라고 설명했다. 강화학습·MoE로 효율 혁신...딥시크, 기술로 증명한 독자 가치 다양한 오픈소스를 활용했음에도 딥시크가 독자 모델로 평가받는 이유는 그 동안 없었던 기술적 시도를 통해 새로운 가치를 증명했기 때문이다. 당시 중국은 미국 반도체 제재로 인해 최신 엔비디아 GPU를 구하기 어려운 상황에 처했다. 딥시크는 제한된 인프라 안에서 어떻게 하면 미국 빅테크와 대등한 성능을 낼 수 있을까라는 과제를 안고 있었다. 이를 해결하기 위해 도입한 방법이 강화학습이었다. 당시 업계는 강화학습을 챗봇 말투를 교정하는 용도(RLHF)로 제한해 활용했다. 추론 능력을 높이는 데는 효율이 떨어진다고 여겨 잘 시도하지 않았다. 하지만 딥시크는 "강화학습을 통해 AI가 스스로 생각하는 과정을 훈련시키면 적은 데이터와 파라미터로도 추론 능력을 극대화할 수 있다"는 독자적인 가설을 세웠다. 그리고 이를 기술적으로 구현해 냄으로써 단순히 데이터를 많이 쏟아붓는 방식이 아닌 새로운 '지능 향상의 길'을 열었다. 기존 오픈소스 모델을 가져와 데이터만 주입하던 방식과는 차원이 다른 접근이었다. 또 다른 혁신은 아키텍처 효율화에 있다. 이들이 채택한 '전문가 혼합(MoE)' 모델은 거대 AI를 각 분야에 최적화된 여러 개 '작은 전문가 모델'로 나눈 뒤 질문에 따라 필요한 모델만 불러와 처리함으로써 효율을 극대화하는 기술이다. 1991년 처음 제안된 후 구글이 '스위치 트랜스포머(Switch Transformer)' 등을 통해 발전시킨 개념이다. 딥시크는 기존 MoE 보다 전문가 모델을 더 세분화하고 어떤 질문이든 공통적으로 필요한 지식을 다루는 일부 모델은 항상 대기시키는 방식을 더해 딥시크MoE라는 독자적인 변형 아키텍처로 발전시켰다. 기존에 존재하던 기술을 재설계해 경쟁사 모델 대비 메모리 사용량과 연산 비용을 획기적으로 줄이는 데 성공했다. 결과적으로 적은 자원으로도 고성능을 낼 수 있음을 증명했다. 유명호 스누아이랩 대표는 "오픈소스를 활용하는 것보다 중요한 건 오픈소스를 그대로 가져다 쓰는지 아니면 거기에 독창적인 아이디어와 방법론을 결합해 새로운 가치를 만들어내느냐 차이"라고 지적했다. 이어 "학계에서도 기존 모델에 새로운 엔진이나 방법론을 접목해 성능을 개선하면 새로운 이론으로 인정한다"며 "단순히 오픈소스를 썼냐 아니냐를 따질 게 아니라 기업에서 제시한 새로운 이론이나 기술이 얼마나 적용되었는가를 따지는 심사 기준이 필요하다"고 말했다. 한국어만 잘하는 AI는 넘어...차별화된 혁신성 제시해야 업계 전문가들은 이번 논란을 계기로 한국 AI 산업이 '독자 AI'라는 단어의 함정에서 빠져나와야 한다고 지적한다. 단순히 부품 국산화율을 따지는 제조업식 사고방식으로는 AI 기술 패권 경쟁 본질을 놓칠 수 있다. 유명호 대표는 "비전 인코더는 데이터 구축도 어렵고 개발 난도가 매우 높다"며 "우리도 자체 개발하는 데만 2~3년이 걸렸다"며 단시간에 AI 관련 모든 인프라를 구축하는 것은 한계가 있다고 지적했다. 현재 글로벌 시장은 AI 관련 모든 요소를 자체적으로 만들었는지 보다 특정 분야라도 얼마나 독창적이고 차별화된 아키텍처를 만들었는지, 그 결과 비용 효율성이나 특정 기술 특화 등 차별화 포인트가 무엇인지를 묻고 있다. 딥시크가 인정받는 이유도 이 지점이다. 더불어 압도적인 자본과 인력을 쏟아붓는 미국과 중국을 단순히 추격하는 방식으로는 승산이 없다는 지적이다. 특히 글로벌 시장에서 경쟁하기 위한 AI 모델을 목표로 하는 만큼 한국어 인식률이 높다는 포인트만으로는 차별화 포인트를 제시할 수 없다는 것이 업계 반응이다. 임정환 대표는 "정부와 시장이 벤치마크 점수 1등이라는 타이틀에만 집착하면 기업은 결국 검증된 오픈소스 모델을 가져와 점수만 올리는 '안전한 길'만 택하게 된다"고 경고했다. 단기적으로는 가시적인 성과처럼 보일지 몰라도 장기적으로는 원천 기술 부재로 인한 글로벌 기술 종속을 심화시키는 결과를 초래할 수 있다는 지적이다. 이를 방지하고 한국 AI 산업이 딥시크와 같은 반열에 오르기 위해서는 '보여주기식 성과'에 집착하는 현재 평가 체계를 개선해야 한다는 요구도 제기되고 있다. 임 대표는 "진정한 국가대표 AI라면 단순히 한국어를 잘하는 AI를 넘어 글로벌 시장에 내세울 수 있는 특화된 장점과 경쟁력이 있어야 한다"며 "설령 당장은 점수가 낮거나 실패하더라도 맨땅에 헤딩하며 독자적인 가설을 세우고 원천 기술을 확보하려는 기업에게 더 많은 기회와 지원을 제공해야 한다"고 제언했다

2026.01.13 14:03남혁우 기자

"개방적이고 안전한 AI 만들자"…오픈소스데이 성료

개인정보 관련 최대 감독기구 협의체인 GPA(Global Privacy Assembly)의 제47회차 총회(GPA Seoul)가 16일 개막하는 가운데 하루 앞선 15일 '오픈소스 데이'가 개최됐다. 개인정보보호위원회(위원장 고학수, 개보위)는 15일 서울 용산구에 위치한 그랜드 하얏트 서울에서 오후 1시 GPA 총회 첫 공식 부대행사로 '오픈소스 데이'를 주최했다. '오픈소스 데이'는 ▲구글 ▲마이크로소프트 ▲오픈AI ▲네이버 ▲메타 ▲다투모 등 글로벌 인공지능(AI) 기업들이 자사 오픈소스 AI 모델 및 솔루션 최신 동향과 적용 전략을 소개하는 행사로 마련됐다. 각 글로벌 기업들이 국내 AI 기업과 협력해 오픈소스 모델을 적용한 구체적인 프로젝트 사례와 도입 과정에서의 기술·사업적 인사이트를 공유하는 식으로 진행됐다. 이날 현장에는 각 글로벌 기업 관계자들과 국내 AI 기업·연구자, 그리고 해외 감독기구 등 120여명이 참석했다. 우선 각 기업별 패널 발표에서 구글클라우드 김지혁 AI 스페셜리스트는 오픈 거대언어모델(LLM)에 대한 서빙 기술에 대해 소개했다. 오픈 소스 모델 운영을 위한 자사 플랫폼 '버텍스 AI'를 소개하면서 LLM 품질 평가 도구와 프롬프트 최적화 기능, 안전성 강화 도구 등 신뢰성·안전성 확보를 위한 도구 활용 방안에 대해 발표했다. 그는 "제미나이 등과 같은 파운데이션 모델에 대해 많은 효과를 본 기업들이 좀 더 민감한 데이터나 보안 사항이 높은 환경에 기반해 직접 LLM 시스템을 구축하고자 하는 니즈가 늘고 있다"며 "하지만 직접 구축하는 것보다 파운데이션 모델을 쓰는 것이 더 저렴하다. LLM 서빙의 핵심은 비용 효율화"라고 강조했다. 메타를 대표해 발표에 나선 에임(AIM)인텔리전스 공동 창립자인 김하늘 최고재무책임자(CFO)는 고객 대상 AI 서비스 운영 및 사내 업무용 AI 모델 활용 과정에서 기업들이 현장에서 직면하는 다양한 안전성 및 정보 보안 과제를 실제 경험과 함께 공유했다. 마이크로소프트 곽필주 매니저는 마이크로소프트의 AI 및 오픈소스 생태계에 대해 소개했다. 마이크로소프트 플랫폼인 'Azure AI Foundry'를 기반으로 에이전트 AI를 구축한 고객사 사례를 제시했다. 또 차세대 패러다임으로 주목받고 있는 에이전트 AI 구축을 위한 오픈소스 모델 및 도구 활용 가능성에 대해 소개했다. 네이버클라우드 정주환 이사는 오픈소스 모델 'HyperClovaX'를 설명했다. 공개 데이터셋과 벤치마크, AI 안전성 프레임워크 등 안전한 오픈소스 활용을 위한 도구를 소개했다. 정 이사는 "네이버클라우드는 국가 정책인 독자 AI 파운데이션 모델 사업에 참여하고 있다. 이에, 한국의 5가지 대표 AI 모델로 선정됐으며, 정부 지원 사업이라 오픈소스 형태로 공개하는 것을 목표로 하고 있다"며 "글로벌 모델보다는 부족한 부분이 있을 수 있겠지만, 그럼에도 전체적인 소버린 AI를 확대하고자 여러가지 연구들을 하고 있다"고 한국의 AI 생태계에 대한 관심을 당부했다. 오픈AI 측에서는 라파엘라 니콜라찌(Rafaela Nicolazzi) 오픈AI 데이터 및 프라이버시 글로벌 총괄 책임자가 발표에 나섰다. 그는 새롭게 공개한 자사 오픈소스 모델(gpt-oss-20b/120b)을 소개하며, 오픈소스 모델이 지니는 경제·사회적 가치와 더불어 안전성에 대한 우려와 책임성, 글로벌 차원의 논의 필요성 등 오픈소스 확산 과정에서 직면하는 과제를 함께 제기했다. 한편 최장혁 개보위 부위원장은 이날 현장에서 축사를 통해 "오픈소스를 가져다 사용할 때에는 보안적인 측면에서 굉장히 주의를 들여야 한다는 측면이 있다"며 "AI의 개발 측면 AI 발전을 위한 보안 측면에서 우리가 모두 협력해 AI가 잘 발전되면서도 오픈소스에 대한 보안 공백이 생기면 안 된다"고 당부했다. 이어 한국CPO협의회가 작년 8월 출범한 이후 지금까지 1년여의 짧은 기간에도 불구하고 정책당국과 CPO 간 정책소통을 위한 공식창구로 활발하게 활동해 온 점에 대해 매우 고무적이라고 생각한다고 격려하면서 "AI 기술은 급속한 발전과 함께 사회 전반으로 빠르게 확산하고 있으며, AI 혁신의 핵심원천으로서 데이터, 특히 개인정보의 안전한 처리와 보호에 대한 관심도 더욱 높아지고 있다. 또 최근 대규모 개인정보 유출사고가 지속 발생함에 따라 불안감이 커지는 상황에서 국민이 안심할 수 있는 신뢰 기반의 데이터 거버넌스 조성을 위한 CPO의 역할은 막중해지고 있다"고 짚었다. 이어 국내 주요 기업·기관의 CPO들이 AI 혁신과 프라이버시의 선순환 생태계를 조성하기 위한 공동선언문을 발표하고 CPO 중심의 AI 프라이버시 거버넌스 확립에 대한 실천의지를 다짐하는 오늘 이 자리가 매우 뜻깊다면서 "그동안 기관이나 기업에서 CPO의 역할을 IT 영역으로만 한정해 구성·운영함에 따라 조직 내 핵심 인프라 전반에 대한 CPO의 관리·감독 권한이 부실하다는 지적과 한계가 있어 왔다"면서 "이를 극복하기 위해서는 기업 최고경영자(CEO)의 책임을 강화하여 개인정보 보호가 비용이 아니라, 전략적 투자이자 기본적 책무라는 인식을 확립하고 CPO 중심의 적극적·선제적 내부통제 체계를 정착시켜 나갈 필요가 있다"고 밝혔다. 개인정보위는 CPO 권한과 역할을 강화하기 위한 제도 개선방안을 모색하고 있으며, 일선 현장에서 개인정보 보호 정책 발전을 위해 애써오신 CPO들의 권익 향상을 위해 한국CPO협의회의 활동도 다방면으로 적극 지원해 나갈 것이라면서 "오늘 이 자리가 프라이버시 보호와 AI 혁신의 선순환 생태계 조성으로 신뢰와 책임 기반의 AI시대를 견인하는 데 CPO가 주도적 역할을 해 나가는 전환점이 되기를 바란다"고 말했다. 김휘강 개인정보보호위원회 위원은 "오늘날 인공지능 발전을 이끄는 데에는 오픈소스 생태계 역할이 중요하다"며 "이같은 개방 공유 문화가 최신 기술을 확산시키고, 다양한 산업과 사회 전반에 혁신을 가속화하는 원동력이 된다. 하지만 동시에 개발성은 개인정보 보호 측면에서 새로운 피해를 안겨주기도하는 만큼 오늘 행사를 통해 개방적이면서도 신뢰할 수 있는 AI 발전을 함께 모색하는 의미 있는 출발점이 되기를 기대한다"고 말했다. 한편 이날 한국 개보위를 비롯한 영국, 이탈리아, 브라질 등 4개국 개인정보 감독기구가 패널로 참석한 라운드테이블도 진행됐다. 사회와 진행은 구민주 개인정보위 AI프라이버시 팀장이 맡았다. 4개국 개인정보 감독기구는 오픈소스 AI 생태계에서의 프라이버시 고려사항에 대해 논의하고, 개방성과 투명성에 기반한 신뢰할 수 있는 AI 구현 필요성에 공감대를 모았다. 특히, 향후 자율성에 기반한 에이전틱(Agentic) AI 시대가 도래할 것이라는 전망 속에서, 안전한 AI 생태계를 구축하기 위한 국제적 차원의 지속적 논의와 협력 필요성에 뜻을 모았다.

2025.09.15 16:14김기찬 기자

개방형 AI 모델도 급이 있다…'오픈소스'와 '오픈웨이트' 차이는?

인공지능(AI) 기업들이 잇따라 개방형 AI 모델을 공개하는 가운데 '오픈소스'와 '오픈웨이트' 개념 구분이 모호해지면서 혼란이 커질 수 있다는 우려가 나왔다. 6일 IT 업계에 따르면 공개 범위나 활용 가능성에서 오픈소스와 오픈웨이트 모델은 큰 차이를 보임에도 개발사 사이에선 이를 모두 오픈소스로 홍보하고 있다는 지적이 나오고 있다. 우선 오픈소스는 모델의 구조를 비롯한 학습 코드, 데이터셋 정보, 파라미터 등 전 요소를 투명하게 공개하는 방식이다. 사용자는 모델 작동 원리를 분석하고 수정할 수 있다. 모델을 아예 처음부터 다시 학습시킬 수도 있다. 대표적인 오픈소스 모델은 프랑스 미스트랄AI의 '미스트랄', GPT-3의 오픈소스 버전 'GPT-J' 등이다. 오픈웨이트는 말 그대로 학습 가중치만 외부에 제공하는 식이다. 제한적 공개 모델이라고 부르기도 한다. 공개 범위에 모델의 설계 코드나 학습 데이터는 포함되지 않는다. 사용자는 모델 파인튜닝이나 추론은 가능하지만 구조 변경이나 재학습을 할 수 없다. 메타의 '라마' 시리즈, 중국 제트에이아이(Z.ai)의 'GLM-4.5'는 모델이 대표적이다. 개방형 모델을 모두 오픈소스로 명칭할 경우 심각한 문제가 발생할 수 있다는 지적이 나오고 있다. 사용자가 오픈웨이트를 오픈소스로 오인하고 모델 구조 변경이나 재학습을 시도할 수 있어서다. 이럴 경우 코드와 데이터가 없어 프로젝트 전체가 중단될 수 있다. 파인튜닝만 가능한 오픈웨이트 모델 기반으로 개발을 기획하는 것은 일정·예산 낭비로 이어질 수 있다. 또 오픈웨이트 모델 중 다수는 상업적 이용을 제한하거나 별도 계약을 요구하는 라이선스를 포함한다. 이를 인지하지 못하고 상업 서비스에 통합할 경우, 라이선스 위반 소송이나 손해배상 문제가 발생할 수 있다. AI 모델의 공공성, 책임성 평가에 있어서도 두 모델 차이는 크다. 업계 관계자는 "보통 오픈소스 모델은 학습 데이터와 알고리즘을 검토할 수 있어 편향성과 투명성 문제에 대한 검증이 가능하지만, 오픈웨이트 모델은 내부 구조가 불분명해 윤리적 책임소재를 따지기 어렵고, AI 거버넌스 기준을 충족하지 못할 수 있다"고 지적했다. 또 다른 업계 관계자는 "오픈소스 모델로 기대하고 프로젝트에 참여했지만, 실상 오픈웨이트였던 경우가 있다"며 "이를 커뮤니티 사이에선 '가짜 오픈소스'라고 부르기도 한다"고 설명했다. 이어 "이는 모델을 만든 기업 신뢰도 하락까지 이어질 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 "오픈소스와 오픈웨이트는 공개 범위와 활용 가능성, 법적 조건이 전혀 다르다"며 "개발사는 학계와 산업계가 이를 처음부터 정확히 인지할 수 있도록 책임감 있는 안내를 진행해야 할 것"이라고 강조했다.

2025.08.07 09:28김미정 기자

中, 에이전틱 AI 시대 '가성비'로 승부수

중국이 며칠 새 오픈소스 인공지능(AI) 모델을 줄줄이 출시하면서 글로벌 AI 영향력 확대에 나섰다. 특히 저비용 '에이전틱 AI' 모델을 앞세워 기술 주도권 확보에 속도를 내고 있다. 29일 CNBC 등 외신에 따르면 중국 AI 스타트업 지에이아이(Z.ai)는 신형 AI 모델 'GLM-4.5'를 공개했다. 이 모델은 오픈소스 형태며 무료로 다운 가능하다. Z.ai는 GLM-4.5가 딥시크 모델 절반 크기며, 운영 비용도 더 낮다고 주장했다. 장펑 Z.ai 최고경영자(CEO)는 "GLM-4.5를 구동하는 데 엔비디아 H20 칩 8개면 충분하다"고 밝혔다. H20 칩은 미국 수출 규제에 맞춰 중국용으로 제작된 제품이다. 이달 초 미국 정부가 해당 칩의 중국 판매를 재개하겠다고 발표한 바 있다. 실제 출하 시점은 미정이다. Z.ai는 GLM-4.5가 기존 모델과 달리 '에이전틱 AI' 구조를 적용한 것이 특장점이라고 강조했다. 모델이 스스로 작업을 낱개로 분해해 정밀하게 처리하는 식이다. 이를 통해 모델 정확도를 높이고 활용 비용까지 낮출 수 있다는 설명이다. GLM-4.5 요금제는 입력 토큰 100만 개당 11센트, 출력 토큰 100만 개당 28센트다. 이는 딥시크 모델 R1의 입력 14센트, 출력 2.19달러보다 저렴한 수준이다. GLM-4.5 모델 학습 비용은 공개되지 않았다. Z.ai는 2019년 설립돼 중국에서 기업공개(IPO)를 준비 중인 것으로 알려졌다. 현재 알리바바를 비롯한 텐센트, 치밍벤처파트너스 등으로부터 15억 달러(약 2조800억원) 이상 투자받았다. 이 외에도 아람코가 지원하는 프로스페리티7 벤처스, 항저우와 청두 지방정부 펀드도 투자에 참여한 것으로 전해졌다. 앞서 Z.ai는 최근 미국 정부 견제 대상에 오른 바 있다. 6월 말 오픈AI가 중국 AI 기술이 미국 안보에 위협이 될 수 있다며 Z.ai의 전신인 지푸를 지목했다. 이어 미국 상무부는 Z.ai를 수출 통제 대상인 '엔터티 리스트'에 포함했다. 이에 미국 기업은 별도 허가 없이 Z.ai와 기술이나 제품을 거래할 수 없다. 외신들은 미국 제재에도 불구하고 딥시크 열풍이 중국에서 다시 불 것이라고 예측했다. 테크크런치는 "중국은 에이전틱 AI 시장에서도 기존 모델보다 더 똑똑하고 저렴한 모델로 승부 볼 것"이라고 내다봤다. 실제 중국에서 며칠 새 오픈소스 AI 모델 출시가 줄줄이 이어지고 있는 상황이다. 이달 초 알리바바가 지원하는 문샷은 키미 K2를 선보이며 챗GPT와 클로드보다 뛰어난 코딩 성능을 내세웠다. 키미 K2는 출력 기준으로 GLM보다 비싼 2.50달러의 요금을 부과하고 있다. 지난주 중국서 개최된 세계AI대회에서는 텐센트가 게임 개발용 3차원 장면 생성 모델 '훈위안월드 1.0'을 발표했다. 알리바바도 코드 작성용 모델 '큐원3-코더'를 새로 공개했다. 블룸버그는 "중국 AI 기업들은 가격 경쟁력까지 무기로 삼고 있다"며 "자국 내 생태계 중심으로 글로벌 영향력까지 확대하고 있다"고 분석했다.

2025.07.29 11:01김미정 기자

카카오, 경량 멀티모달·MOE 오픈소스 공개

카카오(대표 정신아)는 국내 공개 모델 중 최고 성능의 경량 멀티모달 언어모델과 혼합 전문가(MoE) 모델을 국내 최초 오픈소스로 공개한다고 24일 밝혔다 카카오는 허깅페이스를 통해 이미지 정보 이해 및 지시 이행 능력을 갖춘 경량 멀티모달 언어모델 '카나나(Kanana)-1.5-v-3b'와 MoE 언어모델 '카나나-1.5-15.7b-a3b'를 오픈소스로 선보였다. 지난 5월 공개한 언어모델 카나나-1.5 4종에 이어 두 달 만에 추가 모델을 오픈소스로 공개한 것이다. 정부가 추진하는 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여한 카카오는 이러한 자체 모델 개발 역량 및 카카오톡 등의 대규모 서비스 운영 경험 등을 토대로 전 국민의 AI 접근성을 높이고 국가 AI 경쟁력을 강화하는데 기여한다는 방침이다. 이날 공개된 '카나나-1.5-v-3b'는 텍스트 뿐만 아니라 이미지 정보도 처리할 수 있는 멀티모달 언어모델로, 지난 5월 말 오픈소스로 공개한 카나나 1.5 모델을 기반으로 하고 있다. 카나나 1.5는 모델 개발의 처음부터 마지막 단계까지 카카오의 자체 기술을 바탕으로 구축하는 '프롬 스크래치' 방식으로 개발됐다. 멀티모달 언어모델인 '카나나-1.5-v-3b'는 이용자의 질문 의도를 정확히 이해하는 높은 지시 이행 성능과 뛰어난 한국어·영어 이미지 이해 능력을 보유했다고 회사 측은 설명했다. 또한, 한국어 벤치마크에서 유사 사이즈의 국내외 공개 모델과 비교한 결과 최고 점수를 기록했고 다양한 영어 벤치마크에서 해외 오픈소스 공개모델과 비교했을 때도 유사한 수준의 성능을 보인 것으로 알려졌다. 지시 이행 능력 벤치마크에서는 국내 공개된 유사한 규모의 멀티모달 언어모델 대비 128% 수준의 성능을 기록했다. 카카오는 인간 선호 반영 학습과 지식 증류를 통해 '카나나-1.5-v-3b'의 성능을 극대화했다. 지식 증류는 고성능의 대형 모델로부터 비교적 작은 모델을 학습하는 방식이다. 단순한 정답 뿐 아니라 대형 모델의 예측 확률 분포까지 학습에 반영함으로써 작은 모델이 더 정교하고 일반화된 예측 능력을 갖추도록 돕는 기술이다. 이를 통해 상대적으로 경량화된 모델 구조임에도 정확도나 언어 이해 등의 능력에서 대형 모델의 높은 성능에 근접하거나 이를 뛰어 넘을 수 있는 능력을 발휘하도록 돕는다. '카나나-1.5-v-3b'는 경량 멀티모달 언어모델의 강점을 토대로 ▲이미지 및 글자 인식 ▲동화 및 시 창작 ▲국내 문화유산 및 관광지 인식 ▲도표 이해 ▲수학 문제풀이 등 여러 분야에서 활용할 수 있다. 예를 들어, 장소 사진과 함께 이 사진이 촬영된 장소에 대해 간단히 설명해줘라고 질문하면 “이 사진은 서울 청계천을 배경으로 하고 있습니다”와 같이 국내 지역에 대한 인식력을 바탕으로 정확한 답변을 제공한다. 카카오는 모델의 성능에 집중하는 단계를 넘어 AI가 사람처럼 생각하고 행동할 수 있는 ▲멀티모달 이해 능력 ▲사용자 지시 수행 능력 ▲추론능력을 갖추도록 발전시키는 데 주력하고 있다. 하반기 중에는 에이전트형 AI 구현에 필수적인 추론 모델의 성과도 공개할 예정이다. 카카오는 일반적인 '밀집' 모델과 차별화되는 MoE 구조의 언어모델도 오픈소스로 함께 공개했다. 'MoE'는 입력 데이터 처리 시 모든 파라미터가 연산에 참여하는 기존 모델과 달리 특정 작업에 최적화된 일부 전문가 모델만 활성화되는 방식으로 효율적인 컴퓨팅 자원 활용과 비용 절감이 특징이다. MoE 아키텍처를 적용한 '카나나-1.5-15.7b-a3b'는 전체 15.7B의 파라미터 중 추론 시 약 3B 파라미터만 활성화돼 동작한다. 카카오는 모델의 학습 시간과 비용을 절약하기 위해 자사의 3B 규모의 모델 '카나나-Nano-1.5-3B'에 '업사이클링' 방식을 적용해 개발했다. 업사이클링은 기존 다층 신경망(MLP) 레이어를 복제해 여러 전문가 레이어로 변환하는 방식으로 모델을 처음부터 개발하는 방식에 비해 효율적이다. 활성화되는 파라미터가 3B에 불과하지만 성능은 '카나나-1.5-8B'와 동등하거나 상회하는 수준을 기록했다. 카카오의 MoE 모델은 고성능 AI 인프라를 저비용으로 구축하고자 하는 기업이나 연구 개발자들에게 실용적인 도움을 제공할 수 있다는 설명이다. 특히 추론 과정에서 제한된 파라미터만 사용하는 구조적 특성 덕분에 저비용, 고효율 서비스 구현에 유리하다. 카카오는 이번 경량 멀티모달 언어모델과 MoE 모델의 오픈소스 공개를 통해 AI 모델 생태계에 새로운 기준을 제시하고 더 많은 연구자와 개발자가 강력한 AI 기술을 자유롭게 활용할 수 있는 기반을 마련해 갈 계획이다. 뿐만 아니라 자체 기술 기반의 모델을 지속적으로 고도화하고 모델 스케일업을 통해 글로벌 플래그십 수준의 초거대 모델 개발에 도전함으로써 국내 AI 생태계의 자립성과 기술 경쟁력 강화에 기여할 계획이다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 “이번 오픈소스 공개는 비용 효율성과 성능이라는 유의미한 기술 개발의 성과를 거둔 것으로 단순한 모델 아키텍처의 진보를 넘어 서비스 적용과 기술 자립이라는 두 가지 측면의 목표에 부합하는 결과물”이라고 말했다.

2025.07.24 10:57박서린 기자

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