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[현장] "상용 DB 종속 낮춘다"…EDB, 운영·분석·AI 통합 전략 제시

EDB가 운영 데이터베이스(DB)부터 실시간 분석, 데이터웨어하우스, 인공지능(AI)까지 하나의 포스트그레스 기반 플랫폼으로 연결하는 전략을 앞세워 국내 오픈소스 DB 시장 공략을 강화한다. 특정 클라우드나 상용 DB에 종속되지 않고 기업이 원하는 환경에서 데이터를 운영하면서 AI까지 확장할 수 있도록 지원하겠다는 구상이다. 김희배 EDB코리아 지사장은 3일 서울 잠실 소피텔 앰배서더에서 열린 'EDB 포스트그레스 AI 서밋 서울 2026' 기조연설에서 국내 사업 전략을 이같이 밝혔다. 김 지사장은 운영 DB와 분석, AI 영역을 하나로 묶는 '유니파이드 데이터 플랫폼(Unified Data Platform)' 전략을 제시했다. 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)를 중심으로 한 운영 영역과 실시간 분석, 대용량 데이터웨어하우스, AI 워크로드를 하나의 데이터 플랫폼 안에서 지원할 방침이다. 김 지사장은 "엔터프라이즈 오픈소스 전환에서 가장 중요한 요소는 안정적인 운영"이라며 "단순히 제품을 판매하는 사업자보다 제품 개발과 기술 지원을 직접 책임질 수 있는 벤더 역할이 중요하다"고 강조했다. EDB는 기업에서 데이터가 생성된 후 거래 처리와 이상거래 탐지, 실시간 처리, 장기 분석, AI 활용까지 이어지는 데이터 흐름 전체를 통합 제품군으로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 운영계부터 분석계, AI 영역까지 각각 다른 DB를 구축하는 대신 포스트그레스 중심으로 데이터 인프라를 통합해 데이터 이동과 시스템 복잡성 줄이는 데 초점 맞췄다. 운영 영역에서는 EDB 포스트그레스와 PGD를 활용해 핵심 거래를 처리하고, 초고속 실시간 분석에는 클릭하우스, 대용량 데이터웨어하우스에는 웨어하우스PG를 활용하는 구조다. AI 영역에서는 포스트그레스 확장 기능인 pg벡터 등을 적용해 기존 데이터 인프라에 AI 기능을 추가할 수 있도록 지원한다. 김 지사장은 "플랫폼 핵심 거래 처리 영역에서는 99.999% 수준 고가용성을 지원할 수 있다"며 "장기 분석 영역에서는 페타바이트(PB)급 데이터까지 처리할 수 있다"고 설명했다. 이어 "AI 기능도 별도 DB를 새로 도입해 새로운 데이터 사일로를 만드는 것이 아니라 기존 데이터 인프라에 필요한 확장 기능을 추가해 활용할 수 있다"고 강조했다. EDB는 이 같은 통합 전략을 '에이전틱 레이크하우스(Agentic Lakehouse)'로도 확장하고 있다. 프랭크 시디 EDB 세일즈 엔지니어링 부사장은 이날 기조연설에서 운영 DB와 실시간 분석, 대용량 데이터웨어하우스, 분석 가속 엔진, AI 에이전트를 하나의 SQL 인터페이스와 보안 체계에 연결하는 에이전틱 레이크하우스 비전을 공개했다. 시디 부사장은 "기업이 AI를 도입할 때 운영 데이터와 분석 데이터를 별도 시스템으로 복제하거나 이동하는 과정을 줄일 수 있다"며 "아파치 아이스버그 같은 오픈 테이블 포맷을 활용해 데이터 이동 과정에서 발생하는 비용과 보안 부담을 낮출 수 있다"고 설명했다. EDB는 오는 2027년 상반기 정식 출시 예정인 차세대 데이터웨어하우스 엔진 '웨어하우스PG 19'도 공개했다. 웨어하우스PG 19에는 별도 그래프 DB 없이 SQL 기반으로 이상거래 탐지와 네트워크 분석을 수행할 수 있는 프로퍼티 그래프 기능과 대규모 스트리밍 데이터 처리, 관찰 가능성 기능 등이 추가될 예정이다. 회사는 생성형 AI 비용 절감을 위한 기술도 준비하고 있다. 대화 이력을 효율적으로 압축하고 관계형·벡터·그래프 형태 메모리를 하나의 ACID 데이터베이스에서 통합 관리하는 '지속형 에이전트 메모리(Persistent Agent Memory)'를 선보일 계획이다. 김 지사장은 특정 인프라에 종속되지 않는 배포 선택권도 차별점으로 내세웠다. EDB는 퍼블릭 클라우드뿐 아니라 온프레미스와 베어메탈, 하이브리드 환경에서도 데이터 인프라를 구축할 수 있도록 지원한다. EDB는 국내 시장에서 제품 공급뿐 아니라 컨설팅과 전환, 운영, AI 활용까지 연결하는 파트너 생태계도 확대할 방침이다. 현재 에스코어와 에티버스, 씨플랫폼 등 국내외 파트너사와 협력해 기업별 시스템 환경과 비용 구조에 맞는 오픈소스 전환을 지원한다. 김 지사장은 "상용 DB 종속성과 높은 비용 부담에서 벗어나 데이터 주권을 확보하고 AI 시대로 진입하려는 국내 기업들의 수요가 커지고 있다"며 "포스트그레스 기술력과 글로벌 노하우, 국내 파트너 생태계를 바탕으로 한국 기업 오픈소스 전환과 AI 데이터 플랫폼 혁신을 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.03 14:57김미정 기자

비자, 코드 취약점 찾아 스스로 수정하는 AI 도구 출시

비자가 소프트웨어 취약점을 찾는 데 그치지 않고 수정 패치까지 스스로 작성·검증하는 오픈소스 보안 도구를 출시했다. 27일(현지시간) 벤처비트 등 외신에 따르면 비자는 오픈소스 보안 프레임워크 '비자 취약점 에이전틱 하네스(VVAH)'의 차기 버전을 공개했다. AI가 직접 수정 패치를 만들고 자신이 만든 패치가 실제로 취약점을 제거했는지 스스로 검증하는 도구다. 제대로 작동하지 않으면 이를 다시 고치는 기능까지 탑재됐다. 취약점을 발견·검증·보고하는 데 머물렀던 기존 버전과 비교하면 AI가 스스로 문제를 해결하는 자율 기능이 새로 더해졌다. 비자는 이번 기능으로 취약점을 발견해 조치하기까지 걸리는 시간을 크게 줄였다고 밝혔다. 기존에는 몇 주가 걸리던 작업이 짧게는 몇 시간 만에 끝난다고 설명했다. 라자트 타네자 비자 기술 총괄은 "AI가 취약점 발견과 악용 사이 시간을 줄이고 있다"며 "방어자에게는 더 빠르고 신뢰할 수 있는 대응 경로가 필요하다"고 말했다. VVAH는 총 11단계로 작동한다. AI 에이전트가 취약점을 탐지하고 수정 패치를 작성한 뒤 이를 검증한다. 마지막 검증 단계에서는 자신이 만든 패치를 직접 공격해 취약점이 실제로 사라졌는지 스스로 판정한다. 이 도구는 앤트로픽과의 협업에서 출발했다. VVAH는 비자가 앤트로픽 AI 사이버보안 이니셔티브 '프로젝트 글래스윙'에 참여하면서 만들어졌다. 초기에는 앤트로픽의 '클로드 미토스' 모델만 사용했다. 비자는 자사 네트워크를 상대로 미토스를 돌려보며 이 모델을 검증했다. 사소한 약점들을 엮어 실제 공격으로 연결해내는 능력을 확인하고 도구화에 나섰다. 이번 버전에서는 단계별로 최적 모델을 배분하는 기술을 추가했다. 앤트로픽과 오픈AI를 비롯한 다른 AI 모델도 코드 수정 없이 설정만으로 바꿔 쓸 수 있다. 수정과 검증 단계 기본값은 여전히 앤트로픽 모델이다. 비자는 이번 발표에서 VVAH를 엔비디아 오픈 시큐어 AI 얼라이언스에 모델 비종속 프레임워크로 제공한다고 밝혔다. IBM과 레드햇이 주도하는 오픈소스 보안 강화 사업 '프로젝트 라이트웰'에도 참여한다. 카를 러트스타인 비자 컨설팅&애널리틱스 글로벌 총괄은 "취약점을 찾는 것은 더 이상 가장 어려운 일이 아니다"라며 "이제는 수정 속도가 새로운 전쟁터"라고 말했다.

2026.08.28 16:06김동원 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

[현장] AI 데이터센터도 '개방형 혁신'으로…글로벌 인프라 업계 한자리에

인공지능(AI) 데이터센터 구축 경쟁이 확산되는 가운데, 개방형 AI 인프라 생태계를 이끄는 국내외 반도체·서버·스토리지·네트워크·전력·냉각 업계가 기술 공유와 협력을 위해 한자리에 모였다. 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP) 재단과 OCP 코리아 커뮤니티는 21일 서울 코엑스에서 '2026 OCP 코리아 테크 데이'를 개최했다. 한국컴퓨팅산업협회·한국컴퓨팅사업협동조합·한국클라우드컴퓨팅연구조합이 주관한 이번 행사는 국내 최대 규모 개방형 데이터센터·AI 인프라 기술 컨퍼런스로 올해 8회째를 맞았다. 이날 행사에는 국내외 산학연관 관계자 1500여 명이 참석했다. 특별 기조강연과 60여 개 세션이 마련됐으며 행사장에는 OCP 재단과 국내외 협력 기업들이 30여 개 전시 부스를 꾸렸다. AI 인프라와 엣지 컴퓨팅, 클라우드 플랫폼, 반도체, 차세대 데이터센터 설계를 비롯해 서버·스토리지·네트워킹·메모리·냉각 등 AI 데이터센터를 구성하는 다양한 핵심 기술이 공유됐다. OCP 재단은 데이터센터를 중심으로 핵심 인프라 기술 혁신을 추진하는 글로벌 오픈 하드웨어 커뮤니티다. 2011년 페이스북(현 메타)과 창립 회원사들이 대형 데이터센터 설계를 공개하며 출범했다. 소속 기업들은 각자 개발한 기술과 설계를 공유해 효율적이고 확장 가능한 인프라 생태계를 만드는 것을 목표로 활동 중이다. 현재 전 세계 OCP 회원사는 700곳 이상으로 늘었고 매년 개최하는 테크 데이와 서밋에는 연간 2만명 이상이 참여하고 있다. 제임스 켈리 OCP 재단 시장정보·혁신 담당 부사장은 "OCP는 근본적으로 모든 이들에게 열려 있다"며 "기업들이 기여한 개방형 기술과 마켓플레이스, 학습 콘텐츠, 프로젝트 등이 누구에게나 공개돼 있다"고 밝혔다. 김정수 OCP APAC·코리아 리드는 "최근 AI의 폭발적인 증가로 그 어느 때보다 OCP에 대한 관심이 많아졌다"며 "한국 커뮤니티 안에서도 기업 간 고민을 나누고 함께 성장할 것"이라고 말했다. OCP는 이같은 개방성을 바탕으로 개별 하드웨어를 넘어 AI 클러스터 전체의 설계와 구축 방식 등 'AI 팩토리' 전반을 오픈소스로 공유하는 활동을 전개하고 있다. 특히 최근 AI 특화 반도체의 성능과 소비전력이 빠르게 높아지면서 이를 탑재한 서버 랙과 전력 인프라에도 OCP의 새로운 개방형 설계가 적용되는 추세다. 대표적으로 엔비디아는 'MGX 랙' 설계를 OCP 커뮤니티에 공개했으며 메타와 AMD 등은 기존 21인치 랙보다 두 배 넓은 42인치 '오픈 랙 와이드(ORW)' 생태계 확대에 앞장서고 있다. 아울러 OCP가 주도하는 전력 효율 관련 프로젝트에 70개 기업이 참여해 6개월 만에 기술 백서를 발간하기도 했다. 켈리 부사장은 "하드웨어 장비 설계를 정의하는 것을 넘어 전체 AI 클러스터의 구축 방식까지 오픈소스화하고 있다"며 "기업들이 AI 인프라를 구축할 때마다 어려운 문제를 반복하기보다 한 번 해결한 문제와 가장 적합한 방안을 서로가 공유하는 것이 목표"라고 강조했다. 이러한 개방형 설계가 실제 AI 공급망 확대로 이어진 사례도 소개됐다. 구글이 자사 데이터센터에서 5세대에 걸쳐 검증한 냉각수분배장치(CDU) 설계를 OCP에 공개한 뒤 8개 공급업체가 이를 기반으로 제품을 출시한 바 있다. 켈리 부사장은 이를 단일 업체 의존도를 낮추고 다중 공급 생태계를 구축한 대표적 사례로 평가했다. AI 클러스터의 핵심인 네트워킹 부문에서도 개방형 기술이 확대되고 있다. 오픈AI와 마이크로소프트·인텔·AMD 등은 다중경로 네트워크 기술인 'MRC'를 OCP에 공개했다. MRC는 오픈AI의 대규모 AI 클러스터에서 검증을 거쳤다. 또 OCP는 울트라 이더넷 컨소시엄(UEC) 등과도 협력하며 특정 기술을 단일 표준으로 정하기보다 여러 개방형 기술이 경쟁할 수 있는 생태계를 조성하고 있다. 국내에서도 AI 데이터센터 구축이 늘어남에 따라 OCP에 대한 관심이 높아지는 분위기다. OCP 코리아는 지난 6월 판교 고성능컴퓨팅(HPC) 이노베이션 허브에서 첫 커뮤니티 밋업을 열고 국내 관계자들과 액침 냉각, 컴퓨팅 테스트베드 등 AI 인프라 관련 기술 전략을 공유하기도 했다. 김정수 리드는 "우리나라에서도 AI 데이터센터 수요가 커지면서 OCP 주도의 개방형 기술을 학습하고자 하는 인력들이 늘어나고 있다"며 "앞으로 연례 행사뿐 아니라 이해관계자들과 만나 고민을 나누고 협력할 수 있는 자리를 만들기 위해 노력하겠다"고 밝혔다.

2026.08.21 13:13한정호 기자

"저질 AI 콘텐츠 피하려 직접 만들었다"…개인형 검색엔진 '말린' 눈길

인공지능(AI)이 생성한 저품질 콘텐츠 이른바 'AI 슬롭(Slop)'이 범람하는 가운데 개인이 원하는 독립 웹만 직접 수집해 검색하는 AI 검색엔진이 등장했다. 14일 실크타이드의 개발자 알렉스 몰리-핀치는 오픈소스 AI 프로젝트인 개인 맞춤형 검색엔진 '말린(Marlin)'을 공개했다. 말린은 포트폴리오, 소규모 예술 프로젝트, 1인 개발 소프트웨어, 진(zine) 등 개인 창작자 중심 웹을 직접 수집해 검색할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로젝트다. 대형 검색엔진처럼 인터넷 전반을 광범위하게 다루기보다 사용자가 중요하게 여기는 웹을 별도로 모아 인덱스로 구축하는 방식이다. 이 프로젝트는 검색엔진 구조를 최대한 단순화한 것이 특징이다. 홈페이지 단위로 페이지를 수집한 뒤 소형 언어모델이 각 사이트를 읽고 사이트명, 짧은 설명, 카테고리, 태그를 생성한다. 전체 HTML을 대규모로 저장하거나 복잡한 재수집 체계를 두지 않고도 검색 가능한 데이터베이스를 구축할 수 있도록 설계됐다. 내부 구조는 4개 구성요소로 이뤄졌다. 도메인을 수집하고 페이지를 가져오는 '수집기', 소형 오픈AI 호환 모델을 호출해 내용을 요약·분류하는 '작업기', 목적에 맞지 않는 페이지 유입을 막는 '관리기', 실제 검색과 진행 현황 확인을 담당하는 API 및 웹 UI다. 구조는 단순하지만, 검색용 인덱스를 구축하고 관리하는 데 필요한 핵심 기능은 갖췄다는 평가다. 알렉스 몰리 핀치 개발자는 약 56만개 홈페이지를 색인하는 데 클라우드 그래픽처리장치(GPU) 비용 약 10달러를 투입했다고 설명했다. 저장 공간도 1기가바이트(GB) 미만 수준이라고 밝혔다. 다만 초기 결과는 기대와 달랐다. 말린이 처음 수집한 페이지 상당수는 개발자가 원했던 독립 창작자 중심 웹이 아니라 기업 사이트와 문서 페이지였던 것으로 전해졌다. 첫 결과물의 90% 이상이 기업 웹사이트와 문서였다는 점에서 단순 크롤링만으로는 원하는 검색 품질을 확보하기 어렵다는 한계도 드러났다. 이에 따라 알렉스 몰리-핀치는 차단 방식 대신 가중치 기반 우선순위 시스템을 도입했다. 원하는 유형의 사이트는 크롤링 큐 상단에 배치하고, 그렇지 않은 사이트는 뒤로 미루는 방식이다. 이를 통해 검색엔진의 성격은 단순한 수집량이 아니라 무엇을 우선적으로 모을 것인지에 따라 달라질 수 있다는 점이 부각됐다. 그는 프로젝트의 가장 큰 과제로 분류 체계 정리를 꼽았다. AI에 카테고리와 태그 생성을 자유롭게 맡기자 카테고리 수가 과도하게 늘어나고 유사한 태그가 반복 생성되는 문제가 나타났기 때문이다. 이에 따라 AI가 분류 초안을 만들더라도 장기적으로는 사람이 별도 기준을 두고 이를 통합·관리해야 일관된 체계를 유지할 수 있다는 설명이다. 관련 업계에서는 말린이 구글과 같은 범용 검색엔진을 대체할 수준의 서비스라기보다, 개인 또는 소규모 커뮤니티를 위한 맞춤형 검색 인프라의 가능성을 보여준 사례로 보고 있다. 특히 생성형 AI가 검색 인터페이스를 바꾸는 데 그치지 않고 검색 대상의 수집과 분류 방식까지 변화시키고 있다는 점에서 주목도가 높다.는 평이다. 알렉스 몰리-핀치 개발자는 "말린은 이용자가 직접 웹 수집 방향을 정하고 원하는 정보만 골라 보기 위한 도구"라며 "최근 온라인상에서 빠르게 늘고 있는 'AI 스롭'성 콘텐츠를 그대로 받아들이기보다 자신이 보고 싶은 내용만 검색하고 싶었다"며 개발 이유를 밝혔다.

2026.08.14 10:53남혁우 기자

AI 에이전트 행동 흐름 통제한다…AWS, 오픈소스 정책 언어 '도그우드' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 에이전트의 행동을 보다 세밀하게 제어할 수 있는 오픈소스 정책 언어를 공개하며 에이전틱 AI 보안 강화에 나섰다. 개별 작업 단위를 넘어 여러 작업이 이어지는 전체 행동 흐름까지 검증할 수 있도록 지원해 AI 에이전트 운영 과정에서 발생할 수 있는 보안과 리스크 문제를 줄인다는 전략이다. AWS는 AI 에이전트의 연속된 행동까지 통제할 수 있는 오픈소스 정책 언어 '도그우드(Dogwood)'를 공개했다고 13일 밝혔다. 도그우드는 아마존 베드록 에이전트코어의 정책 기능인 '에이전트코어 정책'에 적용되며 에이전트코어 게이트웨이에는 새로운 속도 제한 기능도 추가됐다. 최근 AI 에이전트는 단순 질의응답을 넘어 여러 단계를 거쳐 스스로 작업을 수행하는 형태로 발전하고 있다. 하지만 개별 작업에는 문제가 없더라도 여러 행동이 연결되는 과정에서 예상하지 못한 위험이 발생할 수 있다는 지적도 제기돼왔다. 맥킨지 조사에 따르면 전체 조직의 약 80%가 이미 AI 에이전트의 위험한 행동을 경험한 것으로 나타났다. 보안과 리스크에 대한 우려가 에이전틱 AI 확산의 가장 큰 걸림돌로 지목됐다. 이번에 공개된 시간 기반 정책은 현재 요청뿐 아니라 동일한 세션에서 AI 에이전트가 이전에 수행한 행동까지 함께 분석해 다음 작업의 허용 여부를 판단한다. 앞선 호출 결과와 다음 호출 입력값의 일치 여부를 검증하거나 누적 사용 금액이 일정 수준을 넘으면 추가 결제를 차단하는 방식이다. 중요한 작업을 수행하기 전에 사람의 승인을 받도록 하거나 특정 작업이 정해진 순서대로만 수행되도록 제한하는 정책도 설정할 수 있다. 도그우드는 기존 오픈소스 정책 언어인 '시더(Cedar)'를 확장한 형태로 설계됐다. 기존 정책을 재작성하지 않고도 그대로 활용할 수 있으며 에이전트의 이전 행동 이력을 기반으로 도구 사용 순서와 빈도, 누적 사용량 등을 정책에 반영할 수 있다. 도그우드는 아파치 2.0 라이선스를 적용한 오픈소스 사양과 참조 구현 형태로 제공된다. AWS는 에이전트코어 게이트웨이에 속도 제한 기능도 추가했다. 플랫폼 운영자는 분당 요청 수와 토큰 처리량, 동시 연결 수 등을 기준으로 사용자별 사용량 상한을 설정할 수 있다. 사용자와 팀, 도구, 모델별로 서로 다른 제한값을 적용할 수 있어 애플리케이션 코드를 수정하지 않고도 AI 에이전트 사용량을 관리할 수 있다는 설명이다. 시간 기반 정책과 게이트웨이 속도 제한 기능은 이날부터 도입이 가능하며 기존 운영 중인 에이전트를 재설계하지 않고도 적용할 수 있도록 지원한다. 도그우드의 참조 구현과 언어 가이드는 깃허브를 통해 공개됐다. AWS는 "가장 포괄적인 AI 역량과 글로벌 인프라를 바탕으로 빌더들이 아이디어를 현실로 만들 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.13 15:51한정호 기자

모티프 3, 글로벌 AI 성적표서 한국 기업 '1위'

모티프테크놀로지스가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 올랐다. 모티프테크놀로지스는 모티프 3를 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 13일 밝혔다. 모티프 3는 회사가 정부 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업 2차에 합류한 후 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 전 과정을 처음부터(from scratch) 개발한 모델이다. 총 3140억 개(314B) 파라미터, 활성 132억 개(13.2B) 파라미터의 전문가 혼합(MoE) 구조 LLM으로 구성됐다. 세부 벤치마크 결과에 따르면 모티프 3는 실제 업무 수행 능력을 측정하는 에이전틱 벤치마크가 가장 두드러진 성과를 냈다. 금융 업무 에이전트 과업 완수율 평가(τ³-Banking)에서 35.3점으로 딥시크 V4 프로(30.1점)·키미 K2.6(23.3점)·GLM-5.1(13.6점)·큐원-3.5(13.4점) 등 비교군 전원을 앞섰다. 터미널 환경 실전 코딩·시스템 작업 능력 평가(Terminal-Bench 2.1)에서도 74.9점으로 1위를 기록했다. 장문 추론 능력 평가(AA-LCR)에서는 72.3점으로 규모가 2~5배 큰 모델들과 대등한 수준을 보였다. 실물 경제 업무 수행 가치 평가(GDPval v2)에서는 38.7점으로 5배 규모인 딥시크 V4 프로(40.2점)를 뒤이었다. 모르는 내용을 아는 것처럼 지어내지 않는지를 측정하는 논-할루시네이션 지표(AA-Omniscience)에서는 71.6점으로 비교군 중 2위에 올랐다. 이 밖에 소프트웨어 엔지니어링(SWE-bench Verified) 76.2점, 전문가급 초고난도 지식 평가인 '인류 최후의 시험(Humanity's Last Exam)' 37.0점을 기록했다. 모티프테크놀로지스 측은 "총 1조 파라미터를 넘나드는 초대형 모델과의 경쟁 속 실제 서비스 비용을 좌우하는 활성 연산량을 최소 수준으로 유지하면서 프론티어급 성능에 도달한 것"이라며 "연산량 대비 지능(intelligence per FLOP) 관점에서 세계 최고 수준의 효율"이라고 강조했다. 모티프 3는 상업적 활용을 포함한 MIT 라이선스로 모델 가중치와 학습 코드, 라이브러리까지 전면 공개됐다. 모티프테크놀로지스는 자체 개발한 어텐션 구조 GDLA(Grouped Differential Latent Attention)를 비롯해 아키텍처, 옵티마이저, 후처리 등 모델 개발 전 계층에 걸쳐 자체 설계 기술을 적용했다. 언어모델 외에도 비전(7B), 오디오(0.7B), 비디오 VAE(1.2B) 등 3개 모달리티 인코더를 병행 개발해 총 4개 모듈을 완성했다. 자체 비전 인코더는 메타의 V-JEPA 2.1, DINOv3 등 해외 최신 비전 모델을 상회하는 성능을 보인 것으로 나타났다. 모티프테크놀로지스는 향후 모티프 3 고도화와 더불어 차세대 모델 '모티프 4'에서 글로벌 5위권 진입을 목표로 한다. 비전, 오디오, 비디오 모듈을 언어모델과 결합한 멀티모달 통합 모델로 확장할 계획이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "모티프 3는 짧은 기간과 제한된 자원 속에서 독자 아키텍처만으로 글로벌과 경쟁할 수 있는 수준임을 증명한 시작점"이라며 "같은 조건이 주어졌을 때 우리가 어디까지 갈 수 있는지는 이제부터가 증명의 시간"이라고 말했다. 이어 "이번에 얻은 자신감을 바탕으로 미국과 중국 프론티어 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있는 최고 수준의 AI 모델을 완성하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.13 11:29이나연 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

[현장] 리눅스재단 "韓 AI 프로젝트 긍정적…모델 평가 범위 넓혀야"

리눅스재단이 한국 정부 주도 인공지능(AI) 모델 프로젝트를 긍정적으로 평가했다. 또 오픈소스 AI 모델 경쟁력을 제대로 판단하려면 성능뿐 아니라 실제 운영 비용과 투자수익률(ROI)까지 함께 측정할 수 있어야 한다고 강조했다. 짐 젬린 리눅스재단 최고경영자(CEO)는 11일 파르나스 서울에서 열린 '오픈소스 서밋 코리아 2026'에서 한국 정부와 기업의 AI·오픈소스 투자 움직임을 소개하며 이같이 밝혔다. 젬린 CEO는 최근 독자 파운데이션 AI 모델 프로젝트 경쟁에 뛰어든 SK텔레콤과 업스테이지, LG AI연구원이 새 거대언어모델(LLM)을 잇달아 공개하고 있다는 점을 언급했다. 그는 "한국에서는 오픈웨이트 모델을 받아들이는 움직임도 나타나고 있다"며 "정부 주도로 오픈소스 모델 개발 활동이 활발하게 이뤄지고 있다"고 봤다. 특히 그는 오픈웨이트 모델과 오픈소스 소프트웨어가 국가 디지털 주권과 연결된다고 강조했다. 특정 기업 폐쇄형 모델에만 의존하지 않고 각 국가와 기업이 자체적으로 AI 기술을 개발하고 활용할 수 있어야 기술적 선택권을 확보할 수 있다는 설명이다. 젬린 CEO는 "한국 기업들이 한국에 특화된 데이터를 이용해 학습한 저비용 대안 모델을 만들 수 있는 능력을 갖추는 것은 중요하다"며 "AI가 우리의 삶을 변화시키는 과정에서 이는 한국 디지털 주권에도 중요한 문제"라고 말했다. 한국 정부의 정책 방향에 대해서도 긍정적인 평가를 내놨다. 그는 "한국 정부는 외산 AI 기술 자체를 받아들이는 데 그치지 않고 오픈소스와 오픈웨이트 AI 모델에 우호적인 정책을 만들고 있다"고 밝혔다. 실제 정부는 독파모 프로젝트를 통해 국내 기업들의 AI 모델 개발을 지원하고 있다. 프로젝트 참여 기업들은 단계평가를 거쳐 경쟁 중이다. 현재 2차 심사 결과를 앞두고 있다. 정부는 벤치마크와 전문가·사용자 평가 등을 활용해 모델 성능과 독자성을 검증할 방침이다. 젬린 CEO는 "오픈소스 AI 모델 경쟁력 판단 기준이 확장해야 한다"며 "단순한 모델 성능 외 실제 비용과 경제적 가치까지 측정할 필요가 있다"고 강조했다. "AI 사용 기업, 모델 가치 측정 못해…'토크노믹스 재단' 출범" 그는 "내년은 최고재무책임자(CFO)의 해가 될 것"이라며 "기업들이 AI에 많은 돈을 쓰고 있지만 그것이 사업을 얼마나 효율적으로 만들고 있는지, 특정 AI 모델이나 워크로드에서 가치를 얼마나 얻고 있는지 답하지 못하는 경우가 많다"고 지적했다. 리눅스재단은 이를 해결하기 위해 AI 모델 사용 비용과 경제적 가치를 측정하는 공통 기준 마련에도 나섰다. 지난 8일 공식 출범한 '토크노믹스 재단(Tokenomics Foundation)'을 통해 모델과 AI 워크로드별 비용·가치를 비교할 수 있는 표준 체계를 구축하고 있다. 토크노믹스 재단은 AI 모델 토큰 사용량을 비롯해 추론과 인프라 운영에 들어가는 비용, 전체소유비용(TCO), 실제 업무에서 발생한 가치 등을 측정하는 공통 기준을 마련하는 것을 목표로 한다. 서로 다른 모델과 인프라를 사용하는 기업들이 AI 투자 대비 효과를 동일한 기준에서 비교할 수 있도록 하겠다는 취지다. 젬린 CEO는 향후 기업들이 하나의 AI 모델만 사용하는 것이 아니라 로컬 모델과 클라우드 기반 모델, 독점 API와 오픈웨이트 모델 등을 업무별로 선택하게 될 것으로 전망했다. 이에 따라 특정 업무에 어떤 모델을 사용하는 것이 가장 경제적인지 판단할 수 있는 기준도 중요해질 것으로 봤다. 그는 "실제 운영 환경에서 AI의 가치를 표준화된 방식으로 측정해 CFO에게 어떤 수익을 얻고 있는지를 보여주는 것이 매우 중요해질 것"이라며 "한국에서도 이러한 움직임에 관심을 가질 필요가 있다"고 말했다.

2026.08.11 11:03김미정 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

"AI 정책-운영 간극 줄인다"…레드햇, 오픈소스 프로젝트 '아사고' 출범

레드햇이 인공지능(AI) 정책과 실제 운영 시스템 간극을 줄이기 위한 오픈소스 협업 체계를 구축했다. 레드햇은 AI 안전과 거버넌스 절차를 자동화하는 오픈소스 커뮤니티 프로젝트 '아사고'를 출범했다고 5일 밝혔다. 아사고는 엔지니어링팀과 컴플라이언스팀에 분산된 절차와 도구를 한 워크플로로 연결하는 것을 목표로 한다. 아사고는 기업과 규제기관 AI 거버넌스 정책을 분석한 뒤 이를 실제 시스템에 적용할 수 있는 리스크 통제 체계로 변환한다. 수작업으로 진행되던 정책 해석과 안전 검토 과정을 자동화해 AI 시스템 운영 준비 기간을 수개월에서 수일로 줄인다는 구상이다. 운영 절차는 리스크 매핑과 평가, 완화, 프로덕션 배포 등 네 단계로 이뤄졌다. 우선 조직 정책 요구사항을 미국 국립표준기술연구소 AI 위험관리 프레임워크와 오왑 대규모 언어모델 톱10, IBM AI 리스크 아틀라스 등 검증된 기준에 연결해 실행 가능한 리스크 프로파일로 만든다. 이후 식별된 위험을 토대로 사용 사례별 안전성 시험 시나리오도 자동으로 생성하고 실행한다. 범용 성능 평가에 그치지 않고 실제 운영 과정에서 유해한 행동이 발생할 가능성이 있는지를 중심으로 AI 시스템을 검증한다. 시험 결과가 나오면 안전 가드레일을 포함한 위험 완화 방안을 제안한다. 각 조치가 필요한 이유와 관련 정책 조항, 시험 결과도 기록해 컴플라이언스 담당자와 개발자, 외부 감사인이 동일한 근거를 확인할 수 있도록 돕는다. 검토를 마친 통제 방안은 하이브리드 클라우드와 쿠버네티스 환경에 배포 가능한 구성으로 변환된다. 쿠버네티스와 테라폼, 앤서블용 선언형 구성을 출력해 특정 인프라에 종속되지 않고 여러 클라우드와 온프레미스 환경에 같은 안전 기준을 적용하도록 지원한다. 아사고는 아파치 라이선스 2.0 기반으로 공개된다. 레드햇을 비롯해 브레이브 소프트웨어와 이밸이밸 연합, IBM 리서치, 마이크로소프트, MIT 링컨 연구소, 노스캐롤라이나 주립대, 엔비디아, 앨런 튜링 연구소 등이 프로젝트에 참여한다. 레드햇은 유럽연합(EU) AI법 등 글로벌 AI 규제가 시행되면서 기업이 장기간의 수작업 검토나 통제되지 않은 '섀도우 AI' 운영을 감수하기 어려워졌다고 설명했다. 이에 컴플라이언스팀과 데이터 과학자, 인프라 관리자가 사용할 수 있는 개방형 표준을 마련해 자율 AI 에이전트와 기업용 LLM 안전 통제를 일관되게 운영한다는 방침이다. 스티븐 훌스 레드햇 AI 엔지니어링 부문 부사장은 "기업이 실험 단계의 AI 파일럿에서 장기간 운영되는 자율 에이전트로 전환함에 따라 명확한 운영 가드레일을 마련하는 것이 핵심 인프라 요건이 되고 있다"며 "아사고는 기업의 정책 정의와 실제 운영 중인 에이전트를 자동 연결하는 기업용 AI의 다음 단계를 제시한다"고 밝혔다.

2026.08.05 16:39김미정 기자

정부, 오픈소스 개발자 글로벌 진출 지원…15개 커뮤니티 육성

정부가 국내 오픈소스 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 생태계를 이끌 커뮤니티 육성에 나섰다. 정보통신산업진흥원(NIPA)는 지난 25일 서울 과학기술회관에서 '2026 오픈소스 AI·SW 커뮤니티 발대식'을 열고 공개 모집을 통해 선정한 15개 커뮤니티에 대한 지원을 시작했다고 30일 밝혔다. 이번 사업은 국내 오픈소스 AI·SW 커뮤니티 개발 활동과 기술 협업을 지원하고 성과 확산을 도와 지속 가능한 생태계를 조성하기 위해 마련됐다. AI 기술 발전과 글로벌 오픈소스 프로젝트 영향력이 커지는 상황에서 국내 개발자 커뮤니티 참여 기반을 확대하는 것이 목표다. NIPA는 선정된 커뮤니티에 국내외 오픈소스 컨퍼런스와 세미나 참여 기회를 제공한다. 클라우드 기반 그래픽처리장치(GPU)와 서버 자원도 지원해 개발자들이 프로젝트를 안정적으로 수행할 수 있도록 돕는다. NIPA는 커뮤니티에 오픈 업 센터 등 협업 공간도 제공한다. 커뮤니티가 개발 성과를 공유하고 국내외 오픈소스 생태계와 교류할 수 있도록 관련 확산 활동도 추진할 방침이다. 올해 선정된 커뮤니티는 AI와 머신러닝(ML), 생성형 AI, 데이터 엔지니어링, 클라우드 인프라, 오픈소스 데이터베이스, 파이선, 보안 분야로 이뤄졌다. 발대식에서는 커뮤니티 운영 방향과 지원 프로그램이 소개됐다. 각 커뮤니티는 프로젝트 개발 계획과 기술 확산 방안을 공유했다. 리눅스 커널 메인테이너인 유태희 개발자는 '커뮤니티의 역할과 생태계 기여 전략'을 주제로 특별 강연을 진행했다. 이경록 NIPA SW융합본부장은 "이번 지원사업을 통해 국내 우수 커뮤니티들이 안정적으로 프로젝트를 개발하고 기술을 확산해 대한민국이 글로벌 오픈소스 생태계를 선도하는 주역으로 성장할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.30 13:56김미정 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

"AI는 도구" vs "프로젝트 품질 위협"...오픈소스 진영, AI 코딩 둘러싼 대립

생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어(SW) 개발에 본격적으로 도입되면서 오픈소스 생태계에서도 이를 둘러싼 논쟁이 갈수록 뚜렷해지고 있다. 일부는 AI를 생산성을 높이는 새로운 개발 도구로 받아들이고 있지만, 다른 한편에서는 프로젝트 품질 저하와 유지보수 부담을 이유로 활용 범위를 제한해야 한다고 주장한다. 26일 관련 업계에 따르면 오픈소스 생태계 주요 조직과 개발자들은 AI 코딩을 둘러싸고 서로 다른 입장을 보이고 있다. AI를 활용해 코드를 생산하는 개발자와 기업, 그리고 AI가 생성한 코드를 검토·유지보수해야 하는 프로젝트 운영자와 메인테이너 사이의 이해관계 차이가 논쟁의 배경으로 꼽힌다. 대표적인 수용론자는 리눅스 창시자 리누스 토발즈다. 그는 최근 리눅스 커널 메일링리스트(LKML)에서 "AI는 다른 도구들과 마찬가지로 하나의 도구일 뿐이며 분명히 유용한 도구"라며 "1년 전만 해도 그 유용성이 명확하지 않았을 수 있지만 지금은 더 이상 의문의 여지가 없다"고 밝혔다. 리눅스 커널 개발을 이끄는 그는 코드 품질과 기술적 완성도를 무엇보다 중시하는 인물로 알려져 있다.생성형 AI 확산 초기에는 신중론에 가까운 태도를 보였던 그가 AI의 실질적인 활용 가치를 인정하는 발언을 내놓으면서 주목받고 있다. 더불어 "리눅스는 반(反)AI 프로젝트가 아니다"라며 AI 활용에 반대한다면 프로젝트를 포크(fork)하거나 떠나면 된다고 강조했다. 리누스 토발즈 외에도 AI 업계 주요 인사들은 생성형 AI가 소프트웨어 개발 방식을 바꾸고 있다고 보고 있다. '바이브 코딩(Vibe Coding)'이라는 용어를 만든 전 오픈AI 연구원 안드레이 카르파티는 자연어를 중심으로 소프트웨어를 개발하는 새로운 방식이 등장하고 있다고 평가했다. 장고 공동 창시자 사이먼 윌리슨과 리플릿 암잣 마사드 최고경영자(CEO) 역시 AI 코딩 도구가 개발 생산성을 높이고 소프트웨어 개발의 진입장벽을 낮추고 있다는 입장을 밝혔다. 반면 독일 비영리 오픈소스 호스팅 플랫폼 코드버그(Codeberg)는 최근 생성형 AI가 대부분 작성한 프로젝트의 호스팅을 제한하기로 결정했다. 코드버그는 대량 생성된 AI 프로젝트가 플랫폼 운영 자원을 낭비하고 자유·오픈소스 소프트웨어(FOSS) 생태계에 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 설명했다. 젠투(Gentoo), 지그(Zig), 고도(Godot) 등 일부 오픈소스 프로젝트와 커뮤니티도 검증되지 않은 AI 생성 코드가 프로젝트 품질을 떨어뜨리고 유지보수 부담을 키울 수 있다며 제한적인 정책을 유지하고 있다. 이들은 AI 자체보다도 기여자가 생성된 코드를 충분히 이해하지 못한 채 제출하는 관행과 저작권 불확실성, 메인테이너의 검토 부담 증가 등을 주요 문제로 지적한다. 컬(curl)과 고스티(Ghostty) 등 일부 프로젝트는 AI 활용 자체를 금지하지 않고 있다. 다만 생성된 코드에 대한 이해와 책임은 기여자에게 있으며, 저품질 AI 산출물의 무분별한 유입은 프로젝트 운영에 부담을 줄 수 있다는 입장이다. 특히 컬은 AI가 생성한 허위·부정확한 취약점 제보가 급증하면서 버그 바운티 프로그램을 중단한 바 있다. 리눅스 앱스토어 플랫허브(Flathub)와 그놈(GNOME) 진영도 비슷한 문제의식을 공유하고 있다. 플랫허브는 지난 5월 정책을 개정해 코드뿐 아니라 메타데이터와 빌드 스크립트, 풀리퀘스트(PR) 등 전반에서 AI 생성 콘텐츠를 원칙적으로 제한했다. 그놈 셸 확장 프로그램은 지난해 12월 AI가 주로 작성한 코드를 거부하는 정책을 도입했으며, 그놈 서클(Circle) 역시 지난 5월 30일 AI 생성 제출물 증가에 따른 검토 적체를 이유로 신규 제출 접수를 전면 중단했다. 컬 창립자 다니엘 스텐베리는 "AI가 생성한 허위 취약점 제보가 급증하면서 메인테이너들의 업무 부담이 크게 늘어났다"며 버그 바운티 프로그램을 종료한 이유를 밝혔다. 젠투 개발진은 "생성형 AI 모델은 저작권을 침해한 데이터와 출처를 확인할 수 없는 코드에 기반해 학습되는 경우가 많다"며 "이런 결과물을 프로젝트에 수용하는 것은 기술적·법적 위험을 초래할 수 있다"고 설명했다.

2026.07.26 14:36남혁우 기자

[AI는 지금] 업스테이지 '솔라 오픈 2' 출격…독파모 2라운드 승부수

다음달 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 2차 평가를 앞두고 참여사들의 차세대 모델 윤곽이 하나둘 드러나고 있다. 최근 모티프테크놀로지가 '모티프 3 프리뷰' 모델로 글로벌 오픈소스 최상위권 성능을 기록한 데 이어, 업스테이지는 전작 대비 에이전트 성능과 한국어 능력을 끌어올린 모델을 공개했다. 업스테이지는 자체 개발한 오픈웨이트 거대언어모델(LLM) '솔라 오픈 2'를 23일 발표했다. 모델 가중치는 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개됐으며 아키텍처와 학습 방법론 전반을 담은 테크 리포트도 공개됐다. 에이전트·한국어 벤치마크서 두각…"GPU 2장으로 구동" 솔라 오픈 2는 총 2500억 개 매개변수 중 실제 작업 시 150억 개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택해 최대 100만 토큰 분량의 문서를 한 번에 처리할 수 있다. 업스테이지에 따르면 이 모델은 지시 이행(IFBench), 도구 호출(MCP-Atlas), 에이전트 종합평가(APEX-Agents) 등 에이전트 관련 지표에서 딥시크 'V4 플래시', 미스트랄 '미디엄 3.5', 코히어 '커맨드 A+' 등을 상회했다. 전작 '솔라 오픈'과 비교하면 과학추론(GPQA-Diamond), 수학(HMMT), 코딩 등 주요 벤치마크에서 20점 이상 올랐다. 한국어 성능도 고도화했다. 솔라 오픈 2는 한국어 벤치마크 종합 평균에서 오픈AI 'GPT-5.4 미니', 앤트로픽 '클로드 하이쿠 4.5' 등을 웃돌았다. 국내 산업 현장 업무 평가인 Ko-GDPval에서는 86.75점을 받아 크기가 6배 이상 큰 '딥시크 V4 프로'에 준하는 결과를 냈다. 회사가 공개한 테크 리포트에 따르면 솔라 오픈 2는 100만 토큰의 컨텍스트를 소프트맥스 단독 구조 대비 약 4분의 1 수준의 메모리·연산만으로 처리한다. 전체 48개 레이어 중 25%만 소프트맥스 어텐션을 쓰고 나머지 75%는 선형 어텐션으로 구성한 하이브리드 구조를 적용한 결과다. 학습 과정에서도 효율화를 꾀했다. 전작 '솔라 오픈 1'의 파라미터 중 2.3%만 재사용하는 '선택적 가중치 전이' 방식으로 학습 비용을 줄였다. 코딩·오피스워크 등 12개 영역별로 따로 학습시킨 전문 모델을 하나로 통합하는 '다중 교사 온폴리시 증류(MOPD)' 기법으로 에이전트 역량도 모았다. 다만 SWE-벤치 베리파이드, 터미널 벤치 하드 등 저장소·터미널 단위 소프트웨어 엔지니어링 영역에서는 딥시크 V4 플래시 등 비교 모델 대비 여전히 격차가 있는 것으로 나타났다. 업스테이지도 이 부분을 향후 보완 과제로 꼽았다. 기업이 자체 인프라에 AI를 도입할 때의 비용 부담을 낮추는 데도 주력했다. 솔라 오픈 2는 양자화 적용 시 엔비디아 H200 칩 2장만으로 구동된다. 김성훈 업스테이지 대표는 지난 22일 개발자 행사 '솔라 오픈 웨이트 데이'에서 "최근 공개된 일부 모델 툴은 엔비디아 B200 GPU 16장이 필요한 경우도 있다"면서 "기업들이 실제 도입할 수 있는 실용성이 중요하다"고 말했다. 허깅페이스에 가중치 전면 공개…다음·타임리로 실사용 확산 과학기술정보통신부는 독파모 프로젝트를 통해 개발한 모델을 오픈소스로 전면 공개하고 공공·민간에 도입해 '모두의 AI' 생태계를 구현하겠다는 방침을 밝힌 바 있다. 업스테이지가 솔라 오픈 2의 가중치를 허깅페이스에 전면 공개한 것도 그 일환이다. 라이선스는 '업스테이지 솔라 라이선스(아파치 2.0 기반)'로, 상업적 활용과 파생 모델 개발이 가능하다. 업스테이지는 올해 상반기 인수 절차를 마친 포털 '다음' 운영사 AXZ 및 범용 AI 에이전트 플랫폼 '타임리'를 두 축으로 한 AI 실사용 확산 계획도 제시했다. 주간 이용자 1000만 명 이상인 포털 다음에 솔라 오픈 2를 적용해 검색·요약을 넘어 대화형 에이전트 서비스로 확장한다. 타임리를 통해서는 지자체와 공공·교육기관의 에이전트 도입을 지원한다는 방침이다. 산업별로는 컨소시엄 정예팀과 함께 금융·법률·의료·공공·국방·제조·소비재·로봇·교육 등 전 산업 영역에 AI 전환(AX) 서비스를 확대하며 국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 '풀스택 소버린 AI' 구축을 추진한다. 해외 개발자 생태계 진입을 위해 오픈라우터, 헤르메스 에이전트 등 글로벌 플랫폼에도 모델을 등재할 계획이다. 김 대표는 "솔라 오픈 2는 단순 벤치마크 점수를 넘어 실제 업무 현장에서 스스로 일을 완수하는 에이전트의 사용성에 방점을 두고 만든 모델"이라며 "우리 기술력으로 개발한 강력한 모델을 오픈웨이트로 공개해 AI 연구 생태계를 고도화하겠다"고 말했다. 또 "다양한 산업 AX를 확산해 한국의 소버린 AI 주도권을 확보하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.23 15:58이나연 기자

"AI 모델·사업자 종속 벗자"…블록이 공개한 오픈소스 협업툴 정체

잭 도시가 이끄는 블록이 특정 인공지능(AI) 모델이나 사업자에 종속되지 않는 오픈소스 협업 플랫폼을 선보였다. 기업이 대화와 개발 업무를 한 곳에서 처리하면서도 소프트웨어(SW) 운영 방식과 데이터 통제권을 직접 확보하도록 한 것이 핵심이다. 23일 디인포메이션, 테크크런치 등 외신에 따르면 블록은 사람과 AI 에이전트가 함께 사용하는 업무용 협업 플랫폼 '버즈'를 공개했다. 버즈는 맥OS와 윈도, 리눅스용 무료 데스크톱 애플리케이션으로 제공된다. 프로그램 소스코드도 깃허브에 공개됐다. 버즈가 기존 협업 플랫폼과 가장 크게 다른 점은 특정 AI 모델을 기본값으로 강제하지 않는다는 데 있다. 기업은 업무 목적에 따라 원하는 AI 모델과 에이전트를 연결해 사용할 수 있다. 블록은 버즈를 탈중앙화된 자기주권형 플랫폼으로 설계했다고 밝혔다. 기업이 중앙 사업자 서비스 운영 방식에 전적으로 의존하지 않고, 조직에 필요한 환경을 직접 구축하고 관리할 수 있다는 설명이다. 오픈소스 방식도 버즈 차별점으로 꼽히고 있다. 개발자는 전체 소스코드를 확인하고 조직 업무 방식이나 보안 정책에 맞춰 기능을 실시간 수정할 수 있다. 새 기능이 필요하면 직접 개발해 자체 버즈 환경에 적용할 수도 있다. 기존 협업 플랫폼은 사업자가 제공하는 기능과 운영 정책안에서 서비스를 사용하는 방식이 일반적이다. 반면 버즈는 기업이 플랫폼을 자체 서버에 설치해 운영할 수 있다. 데이터 저장 위치와 접근 권한을 직접 통제할 수 있는 셈이다. 사람과 AI 에이전트가 같은 대화방에서 일하도록 설계된 점도 기존 채팅 서비스와 구분된다. 이용자는 동료에게 업무를 요청하듯 AI 에이전트에 작업을 맡기고, 처리 과정과 결과를 팀원들과 실시간으로 공유할 수 있다. 블록은 버즈가 슬랙과 깃허브를 합친 형태라고 설명했다. 우선 채팅 기능은 슬랙과 유사한 것으로 나타났다. 이용자는 업무별 대화방과 스레드를 만들고 다이렉트 메시지를 보내거나 음성으로 소통할 수 있다. 버즈의 개발 기능은 깃허브와 유사하다. 소스코드를 보관하는 저장소와 프로젝트 관리 기능을 갖춰 개발자는 대화 내용을 확인하면서 같은 화면에서 코딩 업무를 처리할 수 있다. 블록은 "기업이 채팅과 코딩, 프로젝트 관리를 위해 여러 서비스를 오가는 불편을 줄일 것"이라며 "마치 슬랙에서 업무를 논의한 뒤 깃허브로 이동해 코드를 확인하던 흐름을 버즈 하나로 통합한 것"이라고 설명했다. 현재 버즈는 아직 초기 개발 단계 상태다. 슬랙과 깃허브가 이미 기업 소통과 개발 업무에 깊숙이 자리 잡은 만큼 기존 이용자가 단기간에 버즈로 옮겨갈 가능성은 크지 않다. 실제 도입을 늘리려면 대규모 조직에서도 안정적으로 작동하는지와 기존 업무 도구·데이터를 원활하게 이전할 수 있는지를 입증해야 할 것으로 보인다. 잭 도시 블록 최고경영자(CEO)는 "버즈는 어떤 AI 모델에 종속되지 않고 탈중앙화됐으며 자기 주권적인 오픈소스 플랫폼"이라고 밝혔다.

2026.07.23 12:28김미정 기자

[ZD SW 투데이] 깃허브, 오픈소스 후원금 1억 달러 모았다 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆깃허브, 오픈소스 후원금 1억 달러 모았다 깃허브는 오픈소스 개발자 후원 프로그램 '깃허브 스폰서'를 통해 오픈소스 유지관리자와 프로젝트에 전달된 누적 후원금이 1억 달러(약 1500억원)를 넘어섰다고 밝혔다. 깃허브 스폰서는 개인·기업이 오픈소스 소프트웨어(SW) 개발자에게 직접 후원할 수 있도록 지원하는 프로그램이다. 2019년 출시 후 지원 지역과 결제 수단을 확대하고 기업 대규모 후원 기능을 추가했다. 후원 규모도 빠르게 늘어난 것으로 나타났다. 후원금 첫 1000만 달러를 달성하는 데 약 2년이 걸렸지만, 최근 5개월 만에 같은 규모 후원금이 모였다. 쇼피파이 등 기업도 핵심 오픈소스 프로젝트 후원에 참여하고 있다. ◆포티투마루, K-팔란티어 육성 위한 '국방 AI 생태계' 전략 제시 포티투마루가 21일 대한상공회의소에서 열리는 '2026 제2차 글로벌 디지털 포럼'에서 대한민국 국방 인공지능 전환(AX) 전략과 비전을 발표했다. 이번 포럼에서 포티투마루는 'AI 테크기업의 국방 진출, K-팔란티어는 가능한가?' 주제로 세션을 진행한다. 발표를 맡은 정휘웅 소장은 최근 정부 핵심 국방 AI 정책인 '한국형 팔란티어·안두릴 육성' 관련해 특정 기술이나 단일 대기업 중심 독점 구조로 접근할 경우 오히려 혁신 속도를 늦출 수 있다고 강조했다. ◆NTQ Korea·반야AI, 기업용 AI 솔루션 개발 맞손 NTQ코리아가 반야AI와 업무 협약을 체결했다. 양사는 NTQ코리아의 시스템 구축·디지털 전환 수행 역량, 글로벌 사업 네트워크와 반야AI의 AI 에이전트 개발 기술을 결합할 방침이다. 이를 통해 기업 인프라 환경에서 운영되는 AI 솔루션을 공동 연구·개발하고 구축한다. ◆더품-한아IT, 가상화 솔루션 버트온 공공 조달 총판 계약 더품이 한아IT와 가상화 솔루션 '버트온' 공공시장 조달 총판 계약을 체결했다. 양사는 이번 계약을 통해 오는 7월 말 GS인증 1등급 획득을 앞둔 버트온을 전국 공공시장에 공급할 예정이다. 총판계약 체결 후 양사는 공공시장 공급 확대를 위해 전국 주요 거점 중심의 공동 영업, 레퍼런스 구축, 세미나, 프로모션 등 다각적인 협력을 이어갈 방침이다. ◆에이프리카, 'AISE 2026'서 AI 에이전트 플랫폼 선봬 에이프리카가 오는 8월 열리는 'AI 서밋 서울 & 엑스포(AISE 2026)'에서 기업 환경을 위한 엔터프라이즈 AI 에이전트 개발·운영 통합 플랫폼을 전시한다. 에이프리카는 이번 전시에서 AI 모델과 거대언어모델(LLM) 개발·운영을담당하는 치타와 AI 에이전트 생성·툴 연계를 위한 세렝게티 AI 에이전트 스튜디오 기반으로 작동하는 통합 플랫폼을 소개할 예정이다. ◆스타트업얼라이언스, '스타트업 마무리 정책 대안 포럼' 개최 스타트업얼라이언스가 21일 국회 스타트업 연구모임 유니콘팜과 국회의원회관 제9간담회의실에서 '스타트업 마무리 정책 대안 포럼'을 열었다. 이번 포럼은 스타트업얼라이언스를 비롯한 법무법인 미션, 한국벤처창업학회, 한국벤처투자법학회가 공동 주관한 행사다. 그동안 창업과 성장 지원에 집중된 창업정책 범위를 폐업·청산 등 마무리와 재도전 단계까지 확장하기 위해 마련됐다. 이날 사업을 정상적으로 정리하려는 과정에서 창업자와 투자자·임직원·채권자 등 이해관계자가 겪는 현실적 문제를 살펴보고, 실패 경험과 자산이 다시 생태계로 순환할 수 있는 제도적 방안을 논의했다. ◆투비소프트, 한성대와 산학협력…국내 SW 인재 양성 지원 지속 투비소프트가 한성대 산학협력 바탕으로 국내 SW 인재 양성을 지원한다. 투비소프트는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 지원하는 'SW중심대학사업' 일환으로 한성대와 산학협력 업무협약을 체결했다. 그동안 투비소프트가 실무형 SW 인재 양성을 목표로 운영 중인 '프로젝트형 넥사크로 전문가 양성과정'에 한성대 학생들이 꾸준히 참여해 총 4개 기수가 수료했으며, 현재 14기 과정이 진행 중이다. 이 과정은 기획부터 디자인, 개발에 이르는 프로젝트 전 과정을 교육생이 직접 수행하는 실무 중심 프로그램이다. 336시간 교육을 통해 매장관리, 예약, 커머스, 콘텐츠 플랫폼 등 실제 서비스에 가까운 개인 프로젝트를 완성해 왔다.

2026.07.21 15:17김미정 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

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