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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

[유미's 픽] 고석현發 中 모델 의혹에 정부도 '움찔'…국가대표 AI 개발 경로까지 본다

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 정예 5개 팀을 대상으로 최종 모델뿐 아니라 복수의 중간 학습 기록까지 제출받아 검증하기로 하면서 국가 AI 사업의 평가 기준이 성능 경쟁에서 개발 경로 검증 중심으로 전환되고 있다. 업스테이지의 '솔라 오픈 100B'를 둘러싼 모델 유사성 논란을 계기로, 정부가 '프롬 스크래치(from scratch)' 여부를 기술적으로 입증하는 체계를 본격화했다는 해석이 나온다. 4일 과학기술정보통신부에 따르면 정부는 다음 주부터 평가를 진행해 오는 15일께 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예 5개 팀 중 한 팀을 탈락시킨다. 이번 평가에서는 모든 팀으로부터 최종 모델 파일과 함께 복수의 중간 체크포인트(checkpoint)를 제출받아 전문기관인 한국정보통신기술협회(TTA)를 통해 면밀한 기술 검증을 실시할 예정이다. 중간 체크포인트는 AI 모델이 학습 과정에서 일정 단계마다 저장한 가중치 상태로 ▲모델이 랜덤 초기화에서 출발했는지 ▲학습이 연속적인 경로를 거쳤는지 ▲외부 모델 가중치가 중간에 유입됐는지 여부를 사후적으로 확인할 수 있는 핵심 자료다. 단일 최종 결과물만으로는 확인하기 어려웠던 개발 이력을 추적할 수 있다는 점에서 업계에선 이번 방침을 프롬 스크래치 주장에 대한 증빙 책임을 제도화한 조치로 보고 있다.배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관은 "평가 과정에서 모든 정예팀으로부터 개발 모델의 최종 파일과 복수의 중간 체크포인트 파일 등을 제출받아 검증할 예정"이라며 "전문가 평가위원회를 통해서도 같은 자료를 바탕으로 계획에 부합한 AI 모델이 개발됐는지 여부를 검증해 확인할 것"이라고 설명했다. 정부가 이처럼 나선 것은 고석현 사이오닉에이아이 대표가 지난 1일 업스테이지의 독자 AI 프로젝트 모델 '솔라 오픈 100B'가 중국 AI를 도용·파생했다는 의혹을 제기한 것이 계기가 됐다. 고 대표는 '솔라 오픈 100B'의 기술 분석 자료를 공개하고 중국 지푸AI의 'GLM-4.5-에어' 모델에 기반을 둔 파생 모델이라고 의혹을 제기했다. 또 정부가 독자 AI 프로젝트의 참여 조건으로 제시한 프롬 스크래치(처음부터 만드는 것) 방식으로 학습된 모델이라면 나타나기 어려운 유사도라고 강조했다.이에 업스테이지는 곧바로 다음날 서울 강남역 인근에서 기술 공개 검증 행사를 열어 단순 레이어 유사성만으로 모델 파생 여부를 단정하는 것은 무리가 있다고 반박했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "학습된 다른 모델의 가중치를 그대로 가져왔다면 프롬 스크래치가 아니지만, 모델 아이디어나 인퍼런스 코드 스타일을 참조하는 건 허용된다"며 "오픈소스 생태계에서 모델이 상호 호환되려면 구조가 비슷해야 한다"고 주장했다. 이후 문제를 제기한 고 대표는 또 다른 게시물을 통해 "상이한 모델도 레이어 값에선 높은 유사도를 보일 수 있다고 본다"면서도 "중국 모델 코드와 구조를 잘 학습하는 게 국가적인 AI 사업의 방향으로 타당한지는 의문"이라고 재차 문제를 제기했다. 이를 두고 업계에선 고 대표가 제시한 분석이 기술적으로 성립하기 어렵다는 점을 지적하며 전반적으로 업스테이지의 손을 들어줬다. 고 대표 역시 이날 또 다시 입장문을 통해 자신의 분석 방법에 한계가 있었음을 인정하며 "해당 근거를 보다 엄밀하게 검증하지 않은 채 공개함으로써 불필요한 혼란과 논란을 야기했다"고 사과했다. 그러나 고 대표는 이번 사안을 단순한 기술적 도용 논쟁이 아니라 '소버린 AI'와 '독자 파운데이션 모델'의 기준을 어떻게 정의할 것인가에 대한 구조적 질문으로 봐야 한다는 입장은 여전히 유지했다. 해외 모델의 코드나 구조를 참고·학습하는 방식이 국가 주도 독자 AI 사업의 취지에 부합하는지, 독자성을 판단하는 기준이 기술·학술적으로 얼마나 명확히 정리돼 있는지에 대한 논의가 필요하다고도 주장했다. 일각에선 고 대표의 초기 문제 제기 방식에 대해선 비판적인 태도를 보였으나, 이번 논쟁을 통해 독자 AI 모델의 개발 경로, 외부 레퍼런스 활용 범위, 학습 과정 공개 수준 등에 대한 사회적 합의 필요성이 수면 위로 떠올랐다는 점에 대해선 긍정적으로 봤다. 업계 관계자는 "이번 논란은 누가 옳고 그르냐를 가르는 사건이라기보다 한국형 파운데이션 모델을 어떤 기준으로 검증하고 설명해야 하는지를 집단적으로 학습한 과정에 가깝다"며 "검증 로그 공개, 체크포인트 관리, 참고 문헌 표기 같은 관행이 정착되는 계기가 될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "(고 대표가) 의혹을 제기하는 과정에서는 분명히 성급했던 부분이 있었지만, 사과와 인정이 공개적으로 이뤄졌다는 점 자체가 국내 AI 생태계의 성숙도를 보여주는 장면"이라며 "장기적으로는 정부 프로젝트 전반의 신뢰성을 높이는 방향으로 이어질 가능성이 크다"고 평가했다.정부 역시 이번 사안을 계기로 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 평가 기준을 보다 구체화해야 한다는 과제를 안게 됐다. 성능 중심 평가를 넘어 학습 경로의 투명성, 외부 기술 활용에 대한 명확한 가이드라인, 검증 가능한 공개 방식 등이 제도적으로 보완될 필요가 있다는 지적이다.이번 일에 대해 배 부총리는 긍정적으로 평가하며 독자 AI 파운데이션 모델의 검증 체계를 보완해야 할 필요성을 언급했다. 또 이번 사안을 계기로 정부가 정의한 '독자 AI 파운데이션 모델'을 어떻게 기술적으로 검증할 것인가에 대해서도 고민하는 모습을 보였다. 그는 지난 3일 자신의 소셜 미디어(SNS)를 통해 "데이터 기반의 분석과 이에 대해 공개 검증으로 답하는 기업의 모습은 우리 AI 생태계가 이미 글로벌 수준의 자정 작용과 기술적 투명성을 갖추고 있음을 보여준다"며 "성장통 없는 혁신은 없다"고 밝혔다. 이어 "의혹 제기는 할 수 있는 것"이라며 "이를 공개 검증으로 증명한 기업과 인정하고 사과한 문제 제기자 모두에게 감사하다"고 덧붙였다.국가AI전략위원회 관계자들도 이번 일에 대해 긍정적으로 평가했다. 박태웅 국가AI전략위원회 공공 AX 분과장은 "순식간에 다양한 검증과 토론이 이뤄지는 과정을 통해 한국 AI 생태계의 저력을 확인했다"고 말했다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장 역시 "검증 논란을 통해 방법의 한계와 개선점이 드러났고, 이는 AI 생태계가 건강하게 작동하고 있음을 보여준다"고 밝혔다.조준희 국가AI전략위원회 산업 AX·생태계 분과장도 최근 독자 파운데이션 모델의 유사성 논란이 건강한 기술 토론으로 이어진 점을 매우 고무적이라고 평가했다. 그러면서도 이제는 기술의 원천에 대한 논쟁을 넘어 '우리 모델이 글로벌 빅테크 대비 어떠한 차별적 경쟁력을 갖출 것인가'라는 소비자 관점의 본질에 집중해야 한다는 점도 강조했다. 그는 "'독자 기술'이라는 명분에만 함몰되면 정작 사용성이 뒤처져 시장에서 외면 받는 결과를 초래할 수 있다"며 "모델의 성패가 사용자의 선택에 달려 있다"고 밝혔다. 이어 "국내 모델이 지속 가능한 선순환 구조를 만들려면 적시성 있는 답변과 높은 활용도 등 철저히 고객 친화적 개발 방향을 견지해야 할 것"이라며 "5개 컨소시엄들이 이 기술을 어떻게 '잘 팔리는 서비스'와 '매력적인 상품'으로 연결할지 치열하게 고민해야 할 시점"이라고 덧붙였다. 다만 일각에선 정부가 '프롬 스크래치'를 어디까지 허용할 것인지에 대한 세부 기술 기준을 공식 문서로 명시하진 않았다는 점에서 여전히 우려를 나타냈다. 오픈소스 아키텍처 활용 범위, 구조적 유사성의 허용선, 토크나이저 재사용 여부 등은 여전히 정책적 해석의 영역으로 남아 있어서다. 업계에선 이번 정부 방침을 독자 AI 평가가 '결과물 중심'에서 '개발 경로와 증빙 책임 중심'으로 이동하고 있음을 보여주는 신호로 받아들이는 분위기다. 성능 지표만으로는 설명할 수 없는 '독자성'을 앞으로 학습 이력과 로그로 입증해야 하는 단계에 들어섰다는 점에서 고무적으로 평가했다. 업계 관계자는 "이번 논란은 누가 맞고 틀렸는지를 가리는 사건이라기보다 한국 AI 생태계가 공개 검증과 공개 토론을 감당할 수 있는 단계에 들어섰음을 보여준 사례"라며 "이 경험이 제도와 기준으로 남는다면 독자 AI를 둘러싼 논쟁은 반복되지 않을 것"이라고 말했다. 배 부총리는 "지금의 논쟁은 대한민국 AI가 더 높이 도약하기 위해 반드시 거쳐야 할 과정"이라며 "정부는 공정한 심판이자 든든한 페이스메이커로서 우리 AI 생태계가 성숙하게 발전할 수 있도록 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.01.04 06:00장유미 기자

[유미's 픽] 뿔난 업스테이지, '솔라 오픈 100B' 中 모델 파생 의혹에 공개 검증 '맞불'

정부에서 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트'에 참가한 업스테이지가 첫 성과를 공개한 후 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델을 제출했다는 의혹에 휩싸였다. 업스테이지는 억울함을 표하며 모델 공개 검증 행사와 함께 향후 의혹 제기에 대해 강경 대응에 나설 것을 시사했다. 1일 업계에 따르면 고석현 사이오닉에이아이 대표는 이날 자신의 소셜 미디어(SNS)에 깃허브 리포트를 게재하며 업스테이지 '솔라 오픈 100B'가 중국 지푸(Zhipu) AI의 'GLM-4.5-에어'에서 파생된 모델이라고 주장했다. 고 대표는 "국민 세금이 투입된 프로젝트에서 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델이 제출됐다"며 "상당히 큰 유감"이라고 말했다. 이번 논란은 이날 오후 1시께 올라온 깃허브 리포트가 발단이 됐다. 이 리포트는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어'의 가중치 구조를 통계적으로 비교 분석한 결과를 담고 있다. 앞서 업스테이지는 지난 달 30일 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 개발했다고 소개했다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 하지만 리포트 작성자는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어' 두 모델의 레이어별 파라미터 유사도를 측정한 결과 일부 계층에서 매우 높은 수준의 유사성이 관측됐다고 설명했다. 또 동일 모델 내부 레이어 비교보다 솔라와 GLM 간 동일 레이어 비교에서 더 높은 유사도가 나타났다고 주장하며, 이를 근거로 솔라 오픈 100B가 GLM-4.5-에어에서 파생됐다고 결론 내렸다. 다만 일각에서는 해당 분석이 두 모델의 학습 과정이나 개발 경로를 직접 확인한 것이 아니라는 점에서 해석에 신중할 필요가 있다는 지적이 나온다. 공개된 모델 가중치를 기반으로 한 사후적 통계 비교 방식으로 진행된 데다 실제 학습에 사용된 데이터셋, 학습 로그, 내부 코드베이스 등은 검증 대상에 포함되지 않았기 때문이다. 특정 가중치가 그대로 복사됐거나 모델 바이너리 차원에서 직접적인 공유가 있었다는 증거 역시 이번에 제시되지 않았다. 이 같은 의혹 제기에 대해 업스테이지는 즉각 반박에 나섰다. 고 대표가 게시물을 올린 지 2시간 후 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북을 통해 "솔라 오픈 100B가 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물이라는 주장은 사실과 다르다"며 "해당 모델은 명백히 프롬 스크래치 방식으로 학습됐다"고 강조했다. 그러면서 김 대표는 오는 2일 오후 3시 서울 강남역 부근에서 솔라 오픈 100B의 개발 과정을 공개적으로 검증받겠다고 밝혔다. 이 자리에는 의혹을 제기한 고석현 대표를 포함해 추가 검증에 참여하고 싶은 업계 및 정부 관계자들을 초청할 계획이다. 또 업스테이지 측은 이후에도 이 같은 의혹이 제기될 경우 더 강경하게 대응할지에 대해서도 내부 검토에 착수했다. 김 대표는 "학습에 사용한 중간 체크포인트(checkpoint)와 AI 모델 학습 과정과 실험 결과를 기록·관리하는 도구인 '웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases·wandb)'를 모두 공개할 예정"이라며 "명확한 검증 절차를 공개해 사실 관계를 바로잡도록 할 것"이라고 말했다. 업계에서는 이번 공개 검증이 논란의 분수령이 될 수 있다는 평가를 내놨다. 실제 학습 체크포인트와 로그가 공개될 경우 '솔라 오픈 100B'가 특정 시점에서 외부 모델을 기반으로 파인튜닝됐는지, 독립적인 학습 경로를 거쳤는지를 보다 명확히 확인할 수 있기 때문이다. 동시에 통계적 유사성만으로 모델 복제 여부를 단정하기는 어렵다는 신중론도 제기된다. 대규모 언어모델 개발 과정에서는 유사한 아키텍처와 데이터, 학습 레시피를 사용할 경우 높은 유사도가 나타날 수 있어서다. 또 지식 증류(distillation)나 합성 데이터 활용 여부에 따라 통계적 패턴이 겹칠 가능성도 존재한다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 논란이 주목받는 이유는 해당 모델이 정부 예산이 투입되는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 결과물이기 때문"이라며 "사업 취지상 해외 모델에 대한 기술적 의존 여부와 개발 과정의 투명성은 핵심적인 검증 대상이 될 수밖에 없다"고 설명했다. 그러면서 "결국 이번 사안의 핵심은 통계 분석을 둘러싼 해석 논쟁을 넘어 실제 개발 과정에 대한 객관적 검증으로 옮겨가고 있다"며 "업스테이지가 예고한 공개 검증을 통해 솔라 오픈 100B의 학습 경로와 독립성이 어느 수준까지 입증될지에 많은 관심이 쏠리고 있다"고 덧붙였다.또 다른 관계자는 "이번 논란이 특정 기업의 문제를 넘어 독자 AI 파운데이션 모델 사업 전반의 검증 기준을 끌어올리는 계기가 될 수 있다"며 "다른 참여 기업들 역시 향후 모델 공개 과정에서 학습 출처와 개발 경로에 대한 설명 책임이 더 커질 가능성이 있다"고 말했다.

2026.01.01 18:09장유미 기자

AI, 추론 모델→행동도구로…'월드모델' 경쟁 불붙는다

2025년은 한국 ICT 산업에 '성장 둔화'와 '기술 대격변'이 공존한 해였다. 시장 침체 속에서도 AI·에너지·로봇·반도체 등 미래 산업은 위기 속 새 기회를 만들었고, 플랫폼·소프트웨어·모빌리티·유통·금융 등은 비즈니스 모델의 전환을 꾀했다. 분야별 올해 성과와 과제를 정리하고, AI 대전환으로 병오년(丙午年) 더 힘차게 도약할 우리 ICT 산업의 미래를 전망한다. [편집자주] 올해 글로벌 인공지능(AI) 생태계는 대규모 투자와 치열한 모델 경쟁 속에서 빠르게 변화했다. 각국이 AI 거버넌스 정비와 인재·교육 체계 구축에 시동을 건 한 해이기도 했다. 이런 흐름 속에 새해에는 기술 개발 경쟁과 산업 주도권 다툼이 한층 치열해질 전망이다. 규제와 거버넌스, 교육을 둘러싼 정책 환경도 시험대에 오를 것으로 예상된다. 올해 글로벌 빅테크의 AI 투자는 '초거대 경쟁'이란 표현이 과장이 아닐 만큼 치열했다. 마이크로소프트는 2025 회계연도 AI 데이터센터와 클라우드 인프라에 800억 달러(약 11조4천600억원)를 투입하겠다고 선언했다. 구글도 연간 설비투자를 900억 달러(약 133조2천700억원) 이상으로 확대하며 AI 인프라와 텐서처리장치(TPU) 확장에 집중했다. 아마존웹서비스(AWS)도 ▲AI 인프라 투자 ▲오픈AI와의 대규모 클라우드 계약 등으로 수백억 달러 규모 AI 관련 자본 지출이 발생한 것으로 집계됐다. 오픈AI는 정확한 설비투자 수치를 공개하지 않았지만, 모델 개발과 연산 자원 확보에 연간 100억 달러 안팎의 자금이 투입되는 것으로 추정된다. 이에 따라 2025년은 AI 경쟁이 모델 성능을 넘어, 자본과 인프라를 장기간 감당할 수 있는 역량을 가르는 해로 평가되고 있다. 이런 빅테크의 공격적 행보가 계속되면서 'AI 투자 거품' 논쟁도 뜨겁게 벌어졌다. 그동안 AI 모델 경쟁을 주도한 것은 오픈AI였다. 하지만 최근 들어 이런 경쟁 구도가 변하고 있다. 구글이 차세대 모델 '제미나이3'를 앞세워 모델 경쟁력 우위를 확보했다는 평가가 나오면서다. 제미나이3는 주요 추론 벤치마크에서도 GPT-5.1이나 앤트로픽 최신 모델과 견줄 만한 성능을 보였다. 중국 기업들의 추격도 빨라졌다. 딥시크는 제미나이3급 성능을 목표로 한 차세대 모델을 오픈소스로 공개하며 비용 경쟁력을 앞세웠다. 알리바바클라우드와 텐센트클라우드도 오픈소스 기반 대형 언어 모델을 잇달아 공개하며 경쟁에 가세했다. 올해 AI 경쟁은 모델을 넘어 검색·업무·소비자 접점 서비스로 확산했다. 구글은 제미나이3를 검색에 통합해 맥락 이해와 추론 중심의 AI 검색을 강화했고, 오픈AI는 챗GPT 중심으로 웹 탐색과 요약·비교 기능을 합쳐 '답변형 검색' 영역을 확장하고 있다. 앤트로픽은 클로드로 업무·리서치·코딩 환경에서 정보 탐색과 고급 추론을 결합했다. 각국의 AI 정책과 거버넌스 추진 방향도 각양각색이다. 한국은 'AI 기본법'을 토대로 하위 법령과 가이드라인 정비에 착수해 내년 1월 시행을 앞뒀다. 미국에선 주정부 AI 규제를 둘러싼 연방·주 간 충돌이 격화됐고, 유럽연합(EU)은 AI 법을 단계적으로 시행하며 속도 조절에 나섰다. 정부의 AI 인재 양성과 교육 정책도 확대됐다. 외국인 AI 인재 유치와 비자 제도 개선이 추진됐고, 초·중·고부터 대학과 평생교육까지 AI 교육을 전 생애 주기로 확장하는 방안이 나왔다. 새해 'AI 에이전트' 확산…명확한 보안·책임 소재 필수 올해가 에이전틱 AI의 가능성을 확인하는 해였다면, 새해는 이를 산업 현장 직접 투입해 효과를 보는 원년이 될 전망이다. 개념검증(PoC)과 파일럿 단계를 거친 AI 에이전트가 실제 업무 흐름에 투입돼 사람과 AI가 협업하는 구조가 가시화될 것이란 예측이다. 글로벌 빅테크도 에이전틱 AI 사업 준비를 마친 상태다. 세일즈포스는 영업·마케팅·고객지원 전반에 AI 에이전트를 배치하는 '에이전틱 엔터프라이즈' 전략을 제시했고, 슬랙 등 협업 도구에서도 업무 맥락을 이해하고 후속 작업을 실행하는 에이전트 기능을 강화했다. 마이크로소프트와 AWS 등도 플랫폼에 에이전틱 AI 기능을 추가해 에이전틱 AI 사업 구상을 끝냈다. 최근 불붙은 에이전트 기반 'AI 브라우저' 경쟁도 가속화 할 전망이다. 오픈AI와 퍼플렉시티는 AI가 웹을 직접 조작해 반복적인 작업을 대신 수행하는 자동화형 에이전트를 선보였다. 구글은 여러 정보를 조합해 새로운 결과물과 인터페이스를 생성하는 방식으로 차별화를 시도했다. 에이전트가 기존 업무를 대신하는 자동화를 넘어 업무 방식 자체를 재구성하는 단계로 도약할 것으로 예측되고 있다. 개발 분야에서도 에이전틱 AI 활용은 빠르게 확산할 것으로 나타났다. 깃허브 코파일럿은 코드 생성뿐 아니라 테스트 작성과 오류 탐지, 코드 리뷰 지원까지 범위를 넓히며 SW 개발 생산성 향상 가능성을 보여주고 있다. 카일 데이글 깃허브 최고운영책임자(COO)는 "모든 에이전트를 단일 환경에서 관리·조정할 수 있는 기능이 확산할 것"이라고 밝혔다. 업계에선 데이터 정합성과 보안·책임 체계가 갖춰지지 않으면 에이전틱 AI가 PoC 수준에 머물 수 있다는 지적도 나왔다. 데이터브릭스 크레이그 와일리 AI 제품 총괄은 "AI 에이전트 성능과 데이터 품질을 지속적으로 평가·개선할 수 있는 체계가 향후 에이전트 도입 성패를 좌우할 것"이라고 내다봤다. 피지컬AI·월드모델 경쟁 '치열'…'행동하는 AI' 뜬다 2026년에는 피지컬 AI와 월드모델 개발 경쟁이 확산할 전망이다. 전문가들은 AI 경쟁 중심이 언어·이미지를 넘어, 물리적 세계를 이해하고 행동하는 단계로 이동할 것으로 내다봤다. 네이버클라우드 성낙호 전무는 "실제 상황을 시뮬레이션할 수 있도록 현실 데이터를 추가 학습한 월드모델이 AI 문제 해결의 새로운 성장 동력으로 부상할 것"이라고 최근 국회 포럼에서 주장하기도 했다. 구글 딥마인드는 자율 시스템이 물리 환경을 이해하고 스스로 판단·행동할 수 있는 월드모델 연구에 힘을 실을 것이라고 발표했다. 엔비디아도 '옴니버스'와 '아이작' 플랫폼을 앞세워 공장과 물류 현장을 가상 공간에서 학습하고 검증하는 시뮬레이션 생태계를 확대하고 있다. 페이페이 리 교수가 설립한 스타트업 월드랩스도 최근 3차원 공간을 생성·편집할 수 있는 월드모델 기반 상용 제품을 공개했다. 이에 업계에선 월드모델이 연구·실험 단계를 넘어, 콘텐츠·시뮬레이션 등 산업 현장으로 확장할 것이란 분위기가 나오고 있다. 내년 피지컬 AI 상용화 가능성이 내년 더 높아질 것으로 나타났다. 피규어AI와 보스턴다이내믹스는 AI 기반 인지·행동 모델을 적용해 로봇의 작업 수행 능력을 끌어올렸으며, 제조와 물류 현장에서의 활용 범위를 넓히고 있다. 반면 국내는 피지컬 AI 연구 기반이 아직 충분하지 않다는 평가가 이어지고 있다. 대규모 물리 데이터 축적과 장기 실증 경험이 부족하다는 이유에서다. 이에 국가AI전략위는 2030년 피지컬AI 1위 달성을 목표로 핵심기술과 데이터를 확보하겠다고 밝혔다. 카이스트 신진우 김재철AI대학원 석좌교수는 "앞으로 5년의 선택이 미래 50년간 피지컬 AI 경쟁력의 주요 잣대가 될 것"이라고 내다봤다. 국가별 AI법 속도·방향 갈려…AI 교육 투자 확대 절실 글로벌 AI 법·규제 환경은 국가별 정책 속도와 방향이 갈리면서, AI 규제 대응 전략도 지역별로 달라질 전망이다. 한국은 AI 법을 비교적 이르게 시행하는 국가에 속한 만큼, 신뢰 확보라는 규제 취지를 유지하면서도 산업 현장의 부담을 완화할 보완책 마련이 관건으로 꼽힌다. 특히 국내 업계에선 중소기업과 스타트업 대상으로 표준 가이드 제공과 교육·컨설팅 지원, 단계적 계도기간 운영이 함께 이뤄져야 한다는 목소리가 나온다. 실제 스타트업얼라이언스가 국내 AI 스타트업 101곳을 대상으로 실시한 조사에 따르면 응답 기업의 98%가 AI 기본법에 대비한 실질적 대응 체계를 갖추지 못한 것으로 나타났다. 스타트업을 위한 표준 가이드 마련이 병행되지 않을 경우 규제 충격이 불가피하다는 지적이 나오는 이유다. 내년 AI 인재·교육 정책 투자 확대 필요성도 내년 주요 과제로 거론되고 있다. AI 교육 확산 속도에 비해 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 GPU 등 연산 인프라는 여전히 제한적인 상황으로, 교육 확대에 맞춘 인프라 공급 체계 구축이 필요하다는 전망이다. 대학 현장에서는 이미 부담이 가시화되고 있다. 한 사립대 관계자는 "대학원생 사이에서 GPU 사용을 둘러싼 경쟁이 여전히 치열하다"며 "AI 박사급 인재를 안정적으로 배출하기 위한 투자가 더 필요하다"고 털어놨다. 또 다른 관계자는 "GPU를 확보하더라도 매달 수십억원에 이르는 전기료를 감당하기 어렵다"며 "정부가 지원 사각지대를 면밀히 점검해야 한다"고 지적했다. 국내외 AI 인재 확보를 위한 제도적 기반 강화도 주요 과제로 꼽힌다. 카이스트 최재식 김재철AI대학원 교수는 지난달 국회 과학기술정보방송통신위원회 공청회에서 "해외로 나간 AI 인재가 다시 국내로 돌아올 수 있도록 하는 '순환형 인재 육성 모델'이 절실하다"고 강조했다. 한순구 연세대 경제학과 교수도 "미국과 중국에 인재를 보내 기술을 습득하게 한 뒤 다시 한국으로 복귀하도록 하는 구조를 고민할 필요가 있다"고 말했다. AI 전략위 교육 태스크포스(TF) 리더인 고려대 김현철 컴퓨터학과 교수는 간담회에서 "공공·사립 학교 간 AI 활용 역량 격차를 줄이는 것도 중요하다"며 "공통 AI 교육 플랫폼 제공이 점차 확대돼야 할 것"이라고 밝혔다.

2025.12.22 13:50김미정 기자

이미지 생성 AI 모델 경쟁 심화…오픈AI, 'GPT 이미지 1.5' 공개

오픈AI가 이미지 생성과 편집 성능을 강화한 새로운 모델을 선보이며 생성형 인공지능(AI) 이미지 시장 경쟁에 다시 불을 지폈다. 기존보다 정교한 지시 수행과 빠른 처리 속도를 앞세워 이미지 생성 도구를 실험 단계를 넘어 실사용 중심의 창작·업무 도구로 끌어올린다는 전략이다. 17일 테크크런치에 따르면 오픈AI는 새로운 이미지 생성 모델 'GPT 이미지 1.5'를 기반으로 한 챗GPT 이미지의 업데이트를 발표했다. 이번 모델은 지시 이행 정확도 향상, 세밀한 이미지 편집, 최대 4배 빠른 이미지 생성 속도가 특징으로, 모든 챗GPT 사용자에 순차적으로 제공된다. GPT 이미지 1.5는 오픈AI가 구글의 제미나이 시리즈와 이미지 생성 모델 경쟁을 본격화하는 과정과 맞물려 공개됐다. 구글이 최신 플래그십 모델과 이미지 생성기 '나노 바나나 프로'로 시장 점유율을 확대하는 가운데, 오픈AI가 이미지 모델 출시 시점을 앞당긴 것으로 풀이된다. 오픈AI의 이전 이미지 모델 출시는 지난 4월이었다. 이번 업데이트의 핵심은 반복 편집과 일관성이다. 기존 생성형 이미지 도구들이 특정 요소만 수정해 달라는 요청에도 이미지 전체를 다시 해석하는 한계가 있었던 반면, GPT 이미지 1.5는 얼굴 생김새, 조명, 구도, 색감 등 핵심 시각 요소를 유지한 채 요청한 부분만 정밀하게 수정할 수 있다. 이를 통해 실용적인 사진 보정은 물론 의상·헤어스타일 시뮬레이션, 원본 이미지를 유지한 스타일 변환 작업이 가능해졌다. 텍스트 렌더링 성능도 개선됐다. 작은 글자나 복잡한 텍스트 배치에서도 가독성이 높아졌으며 다수의 인물이 등장하는 이미지에서 얼굴 표현의 자연스러움도 향상됐다. 오픈AI는 이러한 개선을 통해 단순 이미지 생성뿐 아니라 마케팅·디자인·이커머스·커뮤니케이션 등 비즈니스 워크플로우 전반에서 활용도를 높일 수 있다고 설명했다. 사용자 경험 측면에서도 변화가 있다. 챗GPT 내부에 이미지 전용 공간이 새롭게 마련돼 모바일 앱과 웹 사이드바에서 접근할 수 있다. 사전 설정된 필터와 트렌드 기반 프롬프트를 활용해 보다 직관적인 이미지 탐색과 반복 시도가 가능해졌다. 오픈AI는 이 공간을 '크리에이티브 스튜디오'에 가깝게 설계했다고 밝혔다 . 다만 오픈AI는 이번 업데이트가 의미 있는 진전이지만 완성 단계는 아니라고 평가했다. 다양한 테스트 사례에서 성능 개선이 확인됐으나, 여전히 반복적인 개선이 필요한 영역이 남아 있으며 향후 업데이트를 통해 품질을 지속적으로 끌어올릴 계획이다. 피지 시모 오픈AI 애플리케이션 부문 CEO는 "챗GPT 사용자의 생각과 그것을 현실로 구현하는 능력 사이의 거리를 계속 좁혀 나가겠다"고 강조했다.

2025.12.17 15:04한정호 기자

엔비디아, 오픈 모델 '네모트론 3' 시리즈 공개…"추론 속도 4배↑"

엔비디아가 에이전틱 인공지능(AI) 애플리케이션 구축을 위한 오픈 모델 제품군을 공개했다. 엔비디아는 오픈 모델과 데이터, 라이브러리로 구성된 '네모트론 3' 시리즈를 17일 발표했다. 네모트론 3는 '하이브리드 잠재 전문가 혼합(MoE)' 아키텍처로 대규모 멀티 에이전트 시스템 신뢰성을 높였다. 개발자는 이를 통해 통신 과부하와 맥락 이탈, 높은 추론 비용 등 기존 협업형 AI 시스템이 겪던 기술적 난제를 해결할 수 있다. 이 시리즈는 나노, 슈퍼, 울트라로 구성됐다. 네모트론 3 나노는 300억 개의 파라미터를 갖춘 소형 모델이다. 전 세대 대비 4배 높은 처리량을 갖췄다. 소프트웨어 디버깅이나 콘텐츠 요약 같은 작업에 최적화됐다. 추론 토큰 생성량을 최대 60%까지 줄일 수 있다. 내년 상반기 출시 예정인 슈퍼와 울트라 모델은 각각 1천억 개, 5천억 개의 파라미터를 탑재했다. 해당 시리즈는 엔비디아 블랙웰 아키텍처 기반의 고효율 훈련 포맷으로 이뤄져 메모리 요구 사항을 줄이면서도 훈련 속도를 높일 수 있다. 엔비디아는 이번 제품군을 통해 각국 조직이 데이터와 규제, 가치에 부합하는 소버린 AI를 구축하도록 적극 지원한다고 밝혔다. 이미 서비스나우, 퍼플렉시티, 지멘스 등 글로벌 기업들이 네모트론 모델을 자사 워크플로에 통합해 제조, 보안, 미디어 등 다양한 산업 분야에서 활용 중이다. 이날 엔비디아는 전문화된 에이전트 구축을 돕기 위해 3조 개 토큰으로 구성된 훈련 데이터셋과 '네모 짐' 등 오픈소스 라이브러리도 공개했다. 모든 도구와 데이터셋은 깃허브와 허깅 페이스를 통해 즉시 이용 가능하다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "오픈 혁신은 AI 발전의 토대"라며 "네모트론을 통해 첨단 AI를 개방형 플랫폼으로 전환하고, 개발자들이 대규모 환경에서 에이전틱 시스템을 구축하는 데 필요한 투명성과 효율성을 제공하겠다"고 밝혔다.

2025.12.17 14:37김미정 기자

오픈AI, 한 달 만에 GPT-5.2 공개…구글 제미나이에 반격 나섰다

구글 제미나이의 거센 추격 속에서 오픈AI가 한 달 만에 프런티어 모델 'GPT-5.2'를 내놓으며 정면 돌파에 나섰다. 챗GPT 트래픽 감소와 내부 '코드 레드' 비상 체제까지 겹친 상황에서 강화된 성능의 신모델이 경쟁 구도를 다시 뒤흔들 것이라는 평가가 나온다. 오픈AI는 11일(현지시간) GPT-5.2 시리즈를 출시한다고 발표했다. 새 모델은 즉답·사고·프로 등 세 가지 모드로 구성되며 전문 지식 업무와 장시간 에이전트 실행에 최적화된 것이 특징이다. GPT-5.2는 챗GPT 유료 구독자에게 순차 제공되며 개발자들은 API를 통해 즉시 이용할 수 있다. GPT-5.1은 앞으로 3개월 뒤 지원이 종료된다. 이번 공개는 단순한 기능 업그레이드를 넘어 최근 제미나이 3의 급성장으로 흔들린 인공지능(AI) 시장 판도에 오픈AI가 다시 우위를 확보하려는 전략으로 풀이된다. 시장조사업체 시밀러웹에 따르면 챗GPT 트래픽 점유율은 1년 전 87%에서 최근 71.3%까지 떨어진 반면, 구글 제미나이는 같은 기간 5.7%에서 15.1%로 뛰어올랐다. 내부적으로도 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 직원들에게 코드 레드를 선언하며 챗GPT 모델 품질 개선을 최우선 과제로 지시한 바 있다. 이번에 공개된 GPT-5.2는 추론·코딩·수학·장문 분석·비전·도구 활용 등 전 영역에서 성능이 향상됐다. 오픈AI 자체 평가에서 사고 모드는 70.9%, 프로 모드는 74.1%를 기록해 인간 전문가와 대등하거나 능가하는 수준으로 평가됐다. 이전 버전 GPT-5의 38.8%와 비교하면 압도적인 성장이다. SWE 벤치마크에서도 80%를 기록하며 구글 제미나이 3 프로(76.2%)를 넘어섰고 앤트로픽 클로드 오퍼스4.5(80.9%)와도 1% 미만 차이에 불과한 것으로 나타났다. 또 사고 모드의 환각 오류율은 6.2%로 전작 대비 약 30% 감소했으며 긴 문서 맥락 이해와 이미지·그래프 분석 능력, 다단계 업무 처리 능력도 상향됐다. 복잡한 논리·수학 문제 해결 과정에 있어서도 이전보다 38% 적은 오류를 냈고 추론·코딩·과학 벤치마크에서도 최고치를 기록했다. 개발자들을 위한 API 측면에서는 추론 강도를 선택할 수 있는 다섯 단계의 옵션을 제공해 복잡한 프로젝트 수행 능력을 강화했다. 오픈AI 피지 시모 최고제품책임자(CPO)는 "GPT-5.2는 스프레드시트 제작, 프레젠테이션 구성, 코드 작성, 이미지 이해, 장문 맥락 추론, 도구 활용 등 실제 업무에서 큰 경제적 가치를 제공하도록 설계됐다"고 설명했다. 이번 공개는 오픈AI가 빠른 속도로 AI 모델을 출시하는 전환점으로 평가된다. GPT-5.1 발표 후 불과 한 달 만의 출시로, 이는 챗GPT 서비스를 시작한 2022년 이후 가장 짧은 주기다. 월스트리트저널과 여러 외신은 오픈AI가 내부 비상 상황 속에서 제미나이 3 프로의 벤치마크 공세를 의식해 GPT-5.2 출시 일정을 당긴 것으로 분석했다. 이번 GPT-5.2 공개로 오픈AI·구글·앤트로픽 간 경쟁이 한층 격렬해질 전망이다. 한편 오픈AI 내부에서는 고도화된 추론 모델 중심 전략이 높은 연산 비용 부담으로 이어질 수 있다는 우려도 제기되고 있다. 업계에서는 오픈AI의 추론 비용 상당 부분이 클라우드 이용료가 아닌 현금으로 지불되고 있다는 관측도 나온다. 오픈AI는 "더 효율적인 모델 구조와 강화된 성능을 통해 동일 비용 대비 더 높은 지능을 제공하는 방향으로 나아가고 있다"며 "앞으로도 안전성과 신뢰성을 강화하고 사용자가 기대하는 품질을 꾸준히 발전시켜 나가겠다"고 밝혔다.

2025.12.12 10:08한정호 기자

오픈AI, 스타트업 '넵튠' 인수…AI 모델 훈련 강화

챗GPT 개발사 오픈AI가 인공지능(AI) 모델 교육 과정을 향상시키기 위해 스타트업 넵튠을 인수한다. 3일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 이번 거래는 주식 형태로 이뤄지지만, 구체적인 조건은 공개되지 않았다. 넵튠은 다른 고객들이 AI 모델을 개발할 때 훈련 실행 상황을 분석하고 문제를 발견하는데 도움을 주는 소프트웨어를 만든다. 오픈AI는 지난 1년간 넵튠의 도구를 이용해 여러 실험을 수행하고 다양한 모델 버전을 비교해왔다. 폴란드에 본사를 두고 있는 넵튠은 약 60명의 직원을 보유하고 있다. 오픈AI가 넵튠을 인수하기로 했지만, 이들 모두의 고용이 승계되는 것은 아니다. 오픈AI는 앞으로 넵튠의 도구를 자사 내부용으로만 유지하고 삼성전자, HP 등 다른 고객사들에 대한 서비스는 종료할 계획이다. 야쿠프 파초츠키 오픈AI 최고과학책임자(CSO)는 “(넵튠이) 연구자들이 복잡한 훈련 워크플로를 분석할 수 있도록 해주는 빠르고 정말한 시스템을 구축했다”며 “(넵튠의 도구가) 자사 모델이 어떻게 학습하는지에 대한 가시성을 확장하는데 도움이 될 것”이라고 전망했다.

2025.12.04 09:54박서린 기자

[현장] 국산 AI 반도체·클라우드 결합 '시동'…국가 인프라 강화 선언

국산 인공지능(AI) 반도체와 클라우드 산업의 융합이 궤도에 올랐다. 초거대 AI 시대를 맞아 국가 인프라의 근간이 되는 클라우드가 스마트화와 지능형 자원 운영이라는 새로운 전환점을 맞이하면서 국산 기술 중심의 풀스택 생태계 구축이 본격화되고 있다. 오픈K클라우드 커뮤니티는 25일 서울 강남 과학기술회관에서 '오픈K클라우드 데브데이 2025'를 열고 국산 AI 반도체와 클라우드 융합 전략을 공유했다. 오픈K클라우드 커뮤니티에는 한국전자통신연구원(ETRI), 한국전자기술연구원(KETI), 이노그리드, 오케스트로, 경희대학교, 연세대학교, 한국클라우드산업협회(KACI), 퓨리오사AI 등 산·학·연 주요 기관이 공동 참여한다. 이번 행사는 커뮤니티의 첫 공식 기술 교류 행사로, 국산 AI 반도체를 중심으로 한 클라우드·소프트웨어(SW) 전주기 기술을 한자리에서 조망하며 국가 AI 인프라 경쟁력 제고 방안을 논의했다. ETRI 최현화 박사는 "이제 AI 서비스의 경쟁력은 모델을 누가 더 잘 만드느냐보다 누가 더 나은 인프라로 지속적으로 운영하느냐가 핵심"이라고 강조하며 클라우드의 대전환기를 진단했다. 최 박사는 최근 글로벌 거대언어모델(LLM) 발전의 특징을 멀티모달 확장, 컨텍스트 윈도우의 급격한 증가, 툴 연동 기반 정확도 향상으로 정리했다. 특히 메타가 공개한 오픈소스 LLM '라마'의 컨텍스트 윈도우가 1천만 토큰 수준으로 확장된 점을 언급했다. 그는 이러한 추세 속에서 국내 클라우드 산업이 ▲AI 가속기 이질성의 심화 ▲메모리 병목 문제 ▲추론 비용의 급증 ▲에이전트 폭증에 따른 관리 복잡도 증가 등 여러 난제를 동시에 마주하고 있다고 짚었다. 가장 먼저 꼽힌 것은 AI 가속기의 이질성 문제다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 중심 생태계가 유지되고 있지만 국내외에서 신경망처리장치(NPU)·AI칩·메모리 내 연산(PIM) 등 다양한 가속기와 인터커넥트 기술이 빠르게 등장하면서 단일 아키텍처에 의존하는 방식은 지속 가능하지 않다는 지적이다. 이어 LLM 추론의 핵심 병목으로 작용하는 '메모리 월'도 문제로 제기됐다. GPU 성능이 가파르게 증가하는 동안 메모리 기술 향상 속도는 더디기 때문이다. 최 박사는 SK하이닉스의 'AiMX', CXL 기반 차세대 메모리 사례를 언급하며 "AI 추론은 본질적으로 메모리 중심 작업이기에 차세대 메모리가 성능의 핵심을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. LLM 스케일링 문제 역시 중요한 도전 과제로 다뤄졌다. 사용자 요구는 계속 높아지지만 단일 모델의 크기 확장에는 한계가 있어 여러 전문가 모델을 조합하는 '전문가 혼합(MoE)' 방식이 중요한 돌파구가 될 것이라고 강조했다. AI 모델마다 강점이 다른 만큼 다중 LLM 기반 지능형 추론은 필연적인 흐름이라는 설명이다. 추론 비용 문제도 빠지지 않았다. 최 박사는 "엔비디아 B200 급 GPU의 전력 소비가 1킬로와트(kW)에 이르는데, 이러한 DGX 서버 100대를 하루 운영하면 테슬라 전기차로 지구를 일곱 바퀴 도는 전력량에 해당한다"고 설명했다. 그러면서 "전력·비용 최적화는 하드웨어(HW) 스펙뿐 아니라 스케줄링, 클러스터 재구성이 필수"라고 말했다. 또 LLM·에이전트·데이터소스가 동적으로 연결되는 시대가 되면서 모니터링 복잡성이 기하급수적으로 커지고 있다는 점도 지적했다. 기존에는 레이턴시와 처리량을 중심으로 모니터링했다면 이제는 LLM의 할루시네이션 여부, 에이전트 간 호출 관계, 로직 변경 이력까지 관측해야 안정적 운영이 가능하다는 것이다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 ETRI는 과학기술정보통신부가 추진하는 'AI 반도체 클라우드 플랫폼 구축 및 최적화 기술 개발' 과제에 참여했다. 이를 통해 ▲이종 AI 반도체 관리 ▲클라우드 오케스트레이션 ▲자동 디바이스 감지 ▲협상 기반 스케줄링 ▲국산 NPU 특화 관측 기술을 포함한 오픈소스형 '오픈K클라우드 플랫폼'을 개발 중이다. ETRI는 5년간 진행되는 사업에서 2027년 파라미터 규모 640억 LLM, 2029년 3천200억 LLM 지원을 목표로 풀스택 AI 클라우드 생태계를 구축할 계획이다. 오픈K클라우드 커뮤니티에 참여하는 퓨리오사AI, 이노그리드, 오케스트로도 이날 국산 AI 반도체와 클라우드 융합 생태계 활성화를 위한 기술 전략을 발표했다. 퓨리오사AI 이병찬 수석은 엔비디아 의존을 극복하기 위해 전력·운영 효율성을 높인 '레니게이드' 칩과 SW 스택을 소개했다. 이노그리드 김바울 수석은 다양한 반도체가 혼재된 클라우드 구조를 성능·전력·비용 최적화로 통합한 옵저버빌리티의 전략을 공유했다. 오케스트로 박의규 소장은 자연어 요구 기반 코딩과 자동화된 테스트·배포를 지원하는 에이전트형 AI SW 개발환경(IDE) 트렌드와 국내 시장의 변화에 대해 발표했다. 최 박사는 "앞으로 오픈K클라우드 플랫폼을 통해 국산 AI 반도체가 국가 핵심 인프라에 적용될 수 있는 계기를 만들겠다"고 강조했다. 이어 "아직 확정은 아니지만 정부가 추진하는 '국가AI컴퓨팅센터' 사업에 우리 플랫폼을 탑재할 수 있는 계기를 만들 것"이라며 "국산 AI 반도체 실사용자의 요구사항을 반영해 레퍼런스를 쌓아가는 것이 목표"라고 덧붙였다.

2025.11.25 17:10한정호 기자

챗GPT, 금융 서비스 품는다…오픈AI-인튜이트 플랫폼 통합 협력

오픈AI가 회계 소프트웨어(SW) 기업 인튜이트와 손잡고 '개인 금융 비서 시대'를 연다. 19일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 양사는 1억 달러(약 1천464억원) 이상의 매출을 목표로 한 대규모 전략적 파트너십을 체결하며 챗GPT 안에서 터보택스·퀵북스 등 주요 금융 서비스를 직접 이용할 수 있도록 통합한다. 다년간 파트너십을 통해 인튜이트의 핵심 금융 애플리케이션들이 챗GPT 플랫폼과 연동하고 개인·중소기업 고객을 지원할 계획이다. 이번 계약을 통해 오픈AI는 1억 달러(약 1천464억원) 이상 규모의 수익을 올릴 것으로 예상되며 인튜이트는 오픈AI의 프론티어 모델을 자사 서비스 전반에 적용해 현금흐름 예측, 세무 준비, 급여 관리 등 다양한 인공지능(AI) 기반 자동화 기능을 강화할 예정이다. 이번 협력의 목표는 챗GPT를 단순한 대화형 도구를 넘어 실제 금융 의사결정을 도와주는 개인 슈퍼 어시스턴트로 발전시키는 데 있다. 인튜이트 앱들은 앞으로 챗GPT 내에서 직접 실행할 수 있게 돼 사용자들은 세금 환급 추정, 적합한 신용 상품 추천, 세금 전문가 연결 등 다양한 금융 활동을 챗GPT 안에서 바로 처리할 수 있다. 인튜이트의 금융 데이터·신용 모델과 오픈AI 모델이 결합하며 개인과 중소기업을 위한 예측 기반 금융 서비스가 한층 강화될 것이라는 전망이 나온다. 기업 사용자를 위한 기능도 확대된다. 퀵북스·메일침프 등 인튜이트의 주요 비즈니스 앱은 실시간 비즈니스 데이터를 기반으로 맞춤형 현금흐름 개선 인사이트를 제공하고 고객 도달 기능을 자동화해 생산성과 수익성을 높이도록 설계된다. 이번 계약에는 인튜이트의 챗GPT 엔터프라이즈 활용도 포함됐다. 인튜이트 직원들은 최신 챗GPT 모델을 활용해 생산성을 강화하고 회사 차원에서는 챗GPT 외에도 서드파티 거대언어모델(LLM) 활용과 자체 모델 개발을 병행할 예정이다. 사산 구다르지 인튜이트 최고경영자(CEO)는 "이번 협력은 우리의 독점 금융 데이터, 신용 모델, AI 플랫폼 역량을 오픈AI의 최첨단 모델과 결합해 사용자들에게 필요한 금융 우위를 제공할 것"이라고 말했다.

2025.11.19 10:20한정호 기자

LG유플러스 "3분기 AIDC 매출 전년비 14.5%↑"

LG유플러스의 3분기 AI 데이터센터(AIDC) 사업이 전년 대비 14.5% 성장했다. 평촌2센터 가동률 상승과 가산데이터센터 설계·시공·운영(DBO) 매출 반영이 기여한 결과다. 이 같은 성장세로, 하반기 큰폭의 AIDC의 성장이 기대된다. 안형균 LG유플러스 기업AI사업그룹장은 5일 열린 3분기 실적 컨퍼런스콜에서 이같이 밝혔다. 안 그룹장은 “평촌2센터는 2024년 상반기부터 고객사 입주가 시작됐고, 올해 상반기에는 일부 대형 고객의 신규 입주도 완료되면서 3분기 AIDC 매출 상승에 기여했다”고 설명했다. 그러면서 “코람코자산운용이 보유한 가산데이터센터의 위탁운영을 시작하면서 DBO 매출이 추가로 반영됐다”며 “이에 올 하반기 AIDC 매출은 상반기 대비 큰 폭 개선이 있을 것으로 예상된다”고 덧붙였다. 회사는 B2C·B2B 각 부문의 AI 경쟁력 확보에도 나서고 있다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO)는 AI 서비스 전략에 대해 “B2C에서는 '익시오'로 서비스 차별화를, B2B에서는 AX 기술과 역량을 활용해 경쟁력을 강화하고 있다”고 말했다. 이어 그는 “내부 고객센터에 적용한 인공지능 컨택센터(AICC)로 생산성을 높이고, 축적된 노하우를 사업화 기회로 확장할 계획”이라고 덧붙였다. 아울러 여 CFO는 “7월에 오픈AI와 제휴해 B2B용 AICC 구독형 상품을 공동 개발 중”이라며 “정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에도 참여하고 있다”고 설명했다. LG유플러스는 연결 기준으로 올해 3분기 매출 4조108억원을 기록했다. 전년 동기 대비 5.5% 증가한 수치다. 반면 영업이익은 1천617억원, 당기순이익은 491억원으로 각각 34.3%, 63.6% 줄었다.

2025.11.05 18:15진성우 기자

베일 벗은 카카오·오픈AI 첫 협업물…"추가 협업도 가능"

카카오가 오픈AI와의 첫 협업물로 카카오톡에 챗GPT를 탑재한 '챗GPT 포 카카오'를 출시한 가운데, 추가적인 협업 가능성을 내비쳤다. 챗GPT와 카나나의 카톡 채팅 학습 가능성에 대한 우려를 일축했을 뿐만 아니라 자사 서비스를 연동한 '카카오 툴즈'에 외부 대형 서비스 제휴 여지도 남겨뒀다. 유용하 카카오 AI에이전트플랫폼 성과리더는 28일 경기도 판교 카카오아지트에서 열린 기자간담회에서 “추후 더 추가적인 전용 API를 이용한 협업의 여지나 새로운 전용 서비스, 상품 출시도 충분히 가능할 것”이라며 “다만, 현재 서비스(챗GPT 포 카카오)가 어느 정도 안정화되고 방향성이 정해진 후 추진할 수 있을 것”이라고 이같이 말했다. 이날 카카오는 현장에서 카카오톡에 챗GPT를 적용한 '챗GPT 포 카카오'와 카톡 안 대화 맥락을 파악해 먼저 메시지를 보내주는 '카나나 인 카카오톡'을 소개했다. 챗GPT 포 카카오는 카톡 안에서 대화하면서 채팅탭 상단에 위치한 챗GPT 버튼을 클릭해 서비스를 사용할 수 있는 기능이다. 오픈AI의 최신 언어모델인 'GPT-5'를 적용해 검색, 이미지 업로드·생성과 같은 기능을 모두 제공한다. 챗GPT 포 카카오는 '카카오 툴즈'를 활용해 카카오의 다양한 서비스와 연동되는 것이 특징이다. 카카오 툴스 안에는 카카오맵, 카톡 예약하기, 카톡 선물하기, 멜론이 포함되며 이용자의 요청에 따라 해당 서비스들이 자동으로 연결되는 경험을 제공한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 광고 상품 우선 노출 우려에 대해서는 선을 그었다. 강지훈 카카오 AI디스커버리 성과리더는 “선물하기 추천 기능은 사실 광고라고 보고 어렵고, 숨어 있는 선물을 추천하는 기능”이라며 “오히려 이용자 편의성 위주로 가게 되는 기능에 더 가깝다”고 언급했다. 카카오 내부 기능이 우선 탑재된 카카오 툴스와 외부 서비스와의 제휴 가능성도 열어뒀다. 유 성과리더는 “외부 파트너사의 경우 올해 프로젝트가 시작됐고 출시하기까지 굉장히 짧은 시간이었기 때문에 제휴까지 진행하기는 짧은 시간”이라면서도 “외부 서비스도 내년부터 순차적으로 적용할텐데 사용자들의 선택에 최대한 초점을 맞출 예정이고 새로운 패러다임으로 발전할 수 있는 대형 제휴사도 충분히 들어올 수 있을 것”이라고 답했다. 보안 관련해서 임원진들은 카톡에서 나눈 대화가 챗GPT 뿐만 아니라 자체 모델인 카나나의 학습에도 활용되지 않는다고 강조했다. 유 성과리더는 “챗GPT 포 카카오에서 사용되는 여러 내용은 자체 모델(카나나) 학습에 사용되지 않는다. 카톡에서의 대화와 챗GPT는 완전히 서비스적으로 분리돼 있기 때문에 대화가 임의로 넘어가는 경우는 절대 없다”며 걱정을 일축했다. 챗GPT 포 카카오는 이용자가 직접 대화 내용 저장 여부와 AI 학습 반영 여부를 자유롭게 선택할 수 있으며 모든 이용자 정보는 카카오와 챗GPT의 개인정보 보호 정책에 따라 보호된다는 설명이다. 챗GPT 포 카카오는 이날부터 출시되며, 현재 아이폰15 프로 이상의 모바일 기기를 지원하는 카나나 인 카카오톡은 베타테스트를 거쳐 내년 1분기 중 안드로이드로 서비스 확대 후 정식 서비스로 선보일 예정이다.

2025.10.28 16:01박서린 기자

"챗GPT 곧 잡을까"…구글 제미나이, 월 방문자 11억 명 돌파

구글의 인공지능(AI) 챗봇 '제미나이'가 최근 한 달 새 방문자 수가 46% 급증하며 오픈AI '챗GPT'를 추격하고 있다. 13일 시장조사업체 시밀러웹에 따르면 제미나이의 지난 달 월간 방문자 수는 11억 명으로, 전월 대비 46% 증가했다. 트래픽 점유율은 지난 달 초 9.1%에서 이달 3일 기준 13.7%로 상승했으며 같은 기간 '챗GPT'는 78%에서 73.8%로 하락했다. 중국의 생성형 AI 모델 '딥시크'는 4%에서 3.9%로 소폭 줄었다. 제미나이의 급성장은 단순한 인기도 상승을 넘어 오픈AI의 내부 정책 변화와도 맞물려 있다는 분석이 나온다. 오픈AI는 최근 'GPT-5 인스턴트'라는 별도 모델을 도입해 사용자가 스트레스나 불안 상태로 판단될 경우 자동 전환하는 기능을 적용했다. 해당 조치는 위기 대응과 아동 보호를 위한 목적이지만, 일부 유료 이용자들 사이에서는 "대화가 조금만 민감해도 보호 모드로 바뀌어 흐름이 끊긴다"는 불만이 제기됐다. 이러한 안전모드 논란이 제미나이로의 사용자 이동을 부추겼다는 해석이다. 그럼에도 챗GPT의 충성도는 여전히 압도적이다. 시밀러웹 분석에 따르면 챗GPT 이용자의 82.2%는 다른 생성형 AI 서비스를 전혀 사용하지 않고 챗GPT만 이용하는 단독 사용자로 나타났다. 해당 충성도 지표에서 제미나이는 49.1%로 2위를 차지했으며 일론 머스크의 xAI 그록(35.6%), AI 검색엔진 퍼플렉시티(33.1%), 앤트로픽의 클로드(18%)가 뒤를 이었다. 챗GPT는 전 세계 트래픽 규모에서도 지배적이다. 지난달 기준 챗GPT의 월 방문자는 59억 명으로, 제미나이의 약 5배 수준이다. 챗GPT는 전 세계에서 다섯 번째로 방문자가 많은 웹사이트이자, 생성형 AI 중 유일하게 톱 10에 포함된 플랫폼으로 집계됐다. 시밀러웹은 "제미나이의 트래픽 증가세가 뚜렷하지만 여전히 챗GPT가 생성형 AI 시장의 중심에 있다"고 분석했다.

2025.10.13 18:24한정호 기자

"국가대표 AI 기업 보러 왔어요"…LG·네이버 등 5대 기업, 한 자리서 기술력 과시

"국가대표 인공지능(AI) 기업들이라고 해서 궁금해서 방문했어요. 우리나라 AI 기술이 이렇게 발전했는지 이곳에서 경험할 수 있어서 너무 좋았어요." 서울 강남구에서 근무하고 있는 직장인 김은영 씨는 2일 서울 강남구 코엑스 A홀에서 개최된 'AI 페스타' 행사장에 위치한 '국가대표 5대 인공지능 기업관'에 방문해 이처럼 밝혔다. 평소 AI에 관심이 많았다는 김 씨는 "LG AI 연구원이 만든 '챗엑사원'을 한 번 써보고 싶었는데 오픈AI '챗GPT'와 성능을 비교하면 뒤지지 않는 것 같아 놀라웠다"며 "지금 베타 버전이라고 하는 데 일반 사람들도 편리하게 이용할 수 있게 LG가 나서주면 좋겠다"고 강조했다. '국가대표 5대 인공지능 기업관'은 정부가 지난 8월 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업자로 선정한 네이버클라우드와 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원이 함께 부스를 마련한 곳으로, 5개 기업이 한 행사에 함께 모인 것은 이번이 처음이다. '독자 AI 파운데이션 사업'은 정부가 총 2천136억원을 투입하는 국가 프로젝트다. 이날 방문한 '국가대표 5대 인공지능 기업관' 입구 양측에서는 NC AI와 SK텔레콤이 관람객들을 맞았다. NC AI는 이번 전시에서 '바르코 3D'와 '바르코 사운드', '바르코 아트패션' 등 세 가지 솔루션을 선보여 눈길을 끌었다. 특히 '바르코 3D'를 통해 캐릭터를 만들어 현장에서 3D 프린터로 피규어를 만들어 내는 코너에선 관람객들이 신기해 하는 모습을 보였다. '바르코 3D'는 텍스트·이미지 프롬프트로 실시간 3D 모델을 생성하는 솔루션으로, 자동 리메시·텍스처 힐링으로 복잡한 수정 작업을 간소화하며 애니메이션 구현까지 가능하다. NC AI 관계자는 "첫째 날은 비즈니스, 업계 관계자들이 많이 방문해 우리 기술에 대해 관심을 많이 보였다"며 "지금은 학생, 일반인들도 부스를 많이 찾아 우리 회사에 대한 인지도를 더 쌓을 수 있는 기회가 된 것 같다"고 말했다. 전 세계 세 번째로 거대언어모델(LLM)을 선보인 네이버클라우드도 음성 인공지능(AI) 기술 '팟캐스트LM'을 현장에서 선보였다. 팟캐스트LM은 콘텐츠·텍스트를 팟캐스트 음성 콘텐츠로 생성할 수 있는 것으로, 텍스트 데이터와 음성 데이터를 결합해 자연스러운 음성 구현이 가능한 것이 특징이다. 이날 방문객들은 '팟캐스트LM'을 통해 각자가 궁금해 하는 부분들을 텍스트에 입력하자 곧바로 음성 콘텐츠가 생성되는 것을 보고 신기해 했다. '팟캐스트LM'은 기술 데모 형태로 사내에만 공개된 것으로, 향후 음성 콘텐츠 생성 관련 규제 완화 여부에 따라 정식 출시를 고려할 것으로 알려졌다. 네이버클라우드 관계자는 "'팟캐스트LM'은 추임새나 감정 표현까지 정교하게 표현할 수 있다"며 "우리의 음성 LLM 관련 기술은 지난해 최고 권위 AI 학회인 '뉴립스(NeurIPS) 2024'에도 채택됐다"고 설명했다. LG AI 연구원은 이번 행사에서 '엑사원 4.0'과 '챗엑사원' 베타 버전을 선보여 눈길을 끌었다. 계열사인 LG CNS가 마련한 부스와 연계해 스탬프 투어를 진행함으로써 관람객들의 프로그램 참여도를 높인 것이 신선했다. 현장에선 '챗엑사원' 베타 버전의 회원가입을 유도하는 이벤트도 진행됐다. '챗엑사원'은 '챗GPT'와 비슷한 사용자 인터페이스(UI)를 구현해 사용하기에도 좋았다. 답변 곳곳에는 '퍼플렉시티'가 제공하는 것처럼 출처를 명확히 표시해주는 각주 스타일도 결합돼 있었다. 덕분에 업무에 필요한 정보를 좀 더 정확하게 찾을 수 있을 듯 했다. 답변 속도도 상당히 빨랐다. 회사 이메일을 입력해 회원으로 가입한 후 'LG AI 연구원이 독자 AI 파운데이션 모델 사업에서 최종 사업자로 선정될까'라고 묻자 1초 만에 답을 뚝딱 만들어 냈다. 다만 결과물은 '한국의 AI 기술 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다'고 나타나 원하는 답변을 얻어내진 못했다. LG AI 연구원 부스 관계자는 "기대 이상의 관람객들이 방문해 준비했던 이벤트 상품들은 오전에 빠르게 소진될 정도로 많은 관심을 보였다"며 "'챗엑사원'을 현장에서 경험한 방문객들이 코드 작성, 검색 결과물 등을 보고 성능이 굉장히 우수하다고 말하며 놀라워했다"고 밝혔다. 그러면서 "국내 다른 대기업 관계자들도 부스에 대거 찾아와 관심을 보이며 많은 질문을 하고 갔다"며 "LG라는 브랜드 인지도가 있어선지 무조건 한 번은 이곳을 방문하는 듯 하다"고 덧붙였다. SK텔레콤은 이번 전시에서 한국어 특화 LLM '에이닷엑스(A.X)'와 AI 개인 비서 '에이닷(A.)'으로 부스를 꾸렸다. '에이닷엑스'는 한국어 환경에 최적화된 성능을 구현한 것이 특징으로, 최근 출시된 4.0 버전은 한국어·한국 문화 벤치마크 CLIcK에서 83.5점을 기록해 GPT-4o(72.5점·80.2점)보다 높은 성능을 입증했다. '에이닷엑스'로 개발된 '에이닷'은 자연어 대화뿐 아니라 일상 일정 관리와 통화 요약, 업무 자동화 등을 지원한다. '에이닷엑스'는 멀티 LLM 구조를 활용해 전문 분야별 에이전트 서비스까지 활용 가능하다. SK텔레콤은 올해 연말까지 5천억 개(500B) 매개변수 LLM을 개발해 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업자 톱4에 든다는 목표다. SK텔레콤 관계자는 "현재 자체 보유하고 있는 그래픽처리장치(GPU)와 아마존웹서비스의 GPU를 활용해 열심히 모델을 개발하고 있다"며 "올 연말까지 목표한 대로 500B모델을 선보이기 위해 최선을 다하고 있다"고 말했다. 업스테이지는 이번 전시에서 자체 모델 '솔라 프로 2'와 '도큐먼트 인텔리전스'를 소개해 관심을 끌었다. '솔라 프로2'가 국제 분석 기관 아티피셜 애널리시스에서 12위를 기록하면서 일론 머스크가 이례적으로 트윗에 언급해 화제가 됐던 LLM인 탓에 현장에선 학생, 기업인 등 각계각층의 관람객들이 많은 호기심을 보였다. 올해 7월 공개된 '솔라 프로 2'는 고도화된 추론 능력을 갖춘 '하이브리드 모드'를 탑재한 것이 특징으로, 실시간 웹 검색, 정보 정리, 프레젠테이션 초안 작성 등 업무를 자율적으로 수행할 수 있다는 점이 인상적이었다. '도큐먼트 인텔리전스'는 단순 텍스트 추출에 그치지 않고 체크박스나 그래프, 비틀어진 텍스트까지 인식 가능하다는 점에서 업무에 활용하기에 굉장히 편리할 듯 했다. 업스테이지 관계자는 "'솔라 프로 2'는 단순 문장 응답을 넘어 사용자의 의도를 파악하고 외부 도구를 호출해 실질적인 결과물을 도출하는 '에이전트형 LLM' 구조를 갖췄다"며 "도큐먼트 인텔리전스는 AI로 보험을 비롯한 계약서, 재무문서 등을 99% 정확도로 자동 처리할 수 있는 플랫폼으로, 특히 금융·보험 산업에서 활용하기 유용할 것"이라고 설명했다. '국가대표 AI' 5개 업체는 오는 12월 말 첫 평가를 받을 예정으로, 이 때 대국민 콘테스트가 병행된다는 점에서 이번 'AI 페스타'에 참석해 인지도를 구축하는 데 상당한 도움을 받을 것으로 보인다. 5개 기업은 앞으로 6개월 단위 평가를 거쳐 오는 2027년 상반기까지 최종 2개 팀으로 추려진다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관은 '국가대표 5대 인공지능 기업관'에 방문해 "(이 기업들이) 우리 독자 파운데이션 모델을 글로벌 수준으로 만들 수 있다고 생각한다"며 "글로벌 톱10이 아니라 톱2·3 수준까지 도약할 수 있을 것으로 믿는다"고 강조했다. 이어 "(각 기업들이) 역량을 모아 세계 최고에 도전하는 것을 목표로 삼았으면 한다"고 덧붙였다.

2025.10.02 10:41장유미 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

[현장] 오픈AI, 韓 공식 상륙…"단순 진출 아닌 'AI 대전환' 핵심 파트너 될 것"

오픈AI가 국내 법인 공식 출범을 계기로 국내 인공지능(AI) 대전환을 위한 핵심 파트너로의 역할 확장에 나섰다. 오픈AI는 10일 서울 광진구 파이팩토리 스튜디오에서 기자간담회를 열고 오픈AI 코리아의 공식 출범을 알렸다. 이날 행사에는 제이슨 권 오픈AI 최고전략책임자(CSO)가 직접 참석해 발표를 진행했다. 오픈AI 코리아는 아시아 3번째이자 전 세계 12번째 지사다. 오픈AI는 한국을 차세대 글로벌 AI 허브로 지목했다. 첨단 인프라와 기술 친화적 소비자를 갖춰 AI 발전의 최적지라는 평가다. 실제 국내 '챗GPT' 주간 사용자 수는 1년 전보다 4배 늘었고 유료 구독자 규모는 아시아태평양 지역 최대 수준이다. 오픈AI는 향후 산업계와 학계 정부를 아우르는 전방위적 협력을 통해 국가 AI 전환을 가속하겠다는 비전을 제시했다. 제이슨 권 CSO "韓 AI 대전환 파트너 될 것…모두의 AGI 만들겠다" 이날 발표를 맡은 제이슨 권 CSO는 오픈AI의 미션을 강조하며 한국 시장의 중요성을 역설했다. 그는 인류 전체에 이로운 범용인공지능(AGI) 개발을 위해 한국과의 파트너십이 필수적이라고 못 박았다. 오픈AI는 '챗GPT' 출시 이후 3년 만에 전 세계 주간 활성 사용자 7억명, 개발자 400만명, 유료 비즈니스 고객 500만 이상을 확보했다는 설명으로, 현재 3천 명 이상의 직원이 함께하며 폭발적인 성장을 이끌고 있다. 제이슨 권 CSO는 "우리의 미션은 AGI가 인류 전체에 이롭도록 하는 것"이라며 "한국처럼 AI 개발을 선도하는 국가와 긴밀히 협력하지 않고는 그 미션을 달성할 수 없다"고 강조했다. 권 CSO는 이날 기술 발전의 다음 단계로 '에이전트의 시대'를 선언했다. 지난 2022년 대화형 AI 시대를 연 '챗GPT'와 지난해 추론 기능을 강화한 'O 시리즈' 모델에 이어 올해부터는 AI가 스스로 문제를 해결하는 '에이전트' 시대를 열겠다는 청사진이다. 이를 뒷받침할 최신 기술도 대거 공개했다. 지난달 출시한 플래그십 모델 'GPT-5'는 신속한 답변과 심층 추론을 결합해 최초로 무료 사용자를 포함한 모두에게 고차원적 추론 기능을 제공한다. 소프트웨어 엔지니어링 팀원처럼 작동하는 코딩 에이전트 '코덱스'는 최근 2주 만에 사용량이 10배 급증하며 현업의 높은 관심을 증명했다. 이와 함께 정답 대신 유도 질문으로 깊이 있는 학습을 돕는 '스터디 모드'와 사용자가 직접 AI를 맞춤화할 수 있는 오픈 웨이트 모델 'GPT-OSS'도 공개했다. 권 CSO는 "한국은 최첨단 인프라와 혁신적 기업 빠른 기술 도입 속도를 갖춘 AI 혁신의 최적지"라며 "AI 도입 측면에서도 한국은 전 세계에서 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나"라고 평가했다. 오픈AI 코리아는 향후 국내 산업계와 학계 스타트업 생태계 전반을 아우르는 AI 전환 파트너 역할을 수행한다. 한국은 오픈AI의 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 사용량 기준 전 세계 10위권에 포함될 만큼 기업의 도입 열기가 뜨겁다. 이미 카카오, SK텔레콤, LG전자, 토스 등 다수 기업이 오픈AI 기술을 도입해 생산성 혁신에 나서고 있다. 카카오는 자체 생태계에 오픈AI 기술을 연동 중이며 KT와 GS 등은 사내 업무용으로 '챗GPT' 엔터프라이즈를 도입했다. 학계와의 협력도 본격화한다. 오픈AI는 오는 11일 서울대학교와 연구 혁신을 위한 업무협약(MOU)을 체결한다. 이는 한국 대학과 맺는 최초의 공식 파트너십으로 향후 연구 협력의 의미 있는 출발점이 될 전망이다. 국내 스타트업과 개발자 생태계 지원 역시 핵심 과제다. 오픈AI는 지난 2월 개발자 워크숍 '빌더랩'을 연 데 이어 오는 12일 스타트업과 투자자를 잇는 '파운더스 데이'를 개최한다. 이 행사에는 오픈AI의 'GPT-5' 해커톤 우승팀인 국내 스타트업 와들도 참여해 자리를 빛낼 예정이다. 오는 11월에는 개발자 컨퍼런스인 '데브데이 익스체인지'를 열어 최신 기술을 공유할 계획이다. 크리에이터 커뮤니티와의 동반 성장도 추진한다. 최근에는 서울디자인재단과 협력해 국내 아티스트 21명과 '크리에이티브 랩 서울' 워크숍을 진행했다. 당시 영상 생성 AI '소라'로 제작된 미디어 아트가 DDP 외벽에 투사돼 주목받기도 했다. 이같이 오픈AI는 곧 공식 선임될 한국 지사장을 중심으로 국내 파트너들과의 협력을 한층 강화할 방침이다. 권 CSO는 "한국의 기업, 정부, 학계, 창작자들과 함께 무엇을 만들어 나갈 수 있을지 기대가 크다"며 "한국과의 파트너십을 더욱 공고히 해나갈 것"이라고 전했다. "韓 AI 주권 존중…데이터센터부터 소버린 AI까지 맞춤형 협력" 이어진 질의응답에서는 국내 시장에 대한 구체적인 투자와 정책 협력 방안에 대한 질문이 쏟아졌다. 제이슨 권 CSO는 AI 데이터센터 설립부터 국내 기업과의 파트너십, 소버린 AI 정책에 이르기까지 폭넓은 현안에 대해 답했다. 권 CSO는 AI 데이터센터 등 국내 직접 투자 가능성을 열어뒀다. 그는 한국을 가장 빠르게 성장하는 최고 시장 중 하나라고 평가하며 물리적인 데이터센터 건설 외에도 SK, 삼성 등과의 하드웨어·칩 분야 협력 클라우드 제휴 등 다양한 파트너십을 검토 중이라고 설명했다. 또 한국에서의 활동을 이끌 지사장 선임이 현재 최종 단계에 있다고 밝혔다. 국내 기업과의 파트너십은 '장기적 신뢰 구축'을 핵심으로 제시했다. 카카오와의 협력은 API를 기반으로 한 장기적 기술 협력이며 최근 진행된 삼성, SK 등 최고 경영진과의 만남 역시 신뢰 관계를 쌓는 과정이라고 밝혔다. 기업들의 데이터 보안 우려에는 두 가지를 약속했다. API 데이터는 절대 모델 훈련에 사용하지 않으며 개발자가 직접 데이터를 통제할 수 있는 강력한 보안 기능도 함께 제공한다는 것이다. 최근 화두인 '소버린 AI'에 대해서는 한국의 강점을 살린 파트너십 모델을 제안했다. 권 CSO는 "한국은 하드웨어부터 소프트웨어까지 아우르는 '풀스택' AI 강국이 될 잠재력이 있다"며 "모든 것을 단독으로 하기보다 잘하는 분야의 강점을 살려 다른 파트너와 협력하는 것이 한국의 성공 모델이 될 것"이라고 진단했다. 지연된 AI 기본법 등 국내 규제 환경에 대해서는 정부의 '입법 파트너'가 되겠다는 입장을 명확히 했다. 권 CSO는 "개인정보보호 보안 안전과 같은 영역에서 좋은 결과를 만들기 위해 협력할 것"이라며 "이미 우리는 이들 영역에서 선제적으로 기술을 개발해왔으며 정부가 자문을 원하면 언제든 경험을 공유할 준비가 돼 있다"고 말했다. 정부와의 정책 협력 의지도 강하게 드러냈다. 그는 한국 정부의 '글로벌 탑 3 AI 강국' 목표와 오픈AI의 비전이 일치한다고 설명했다. 오픈AI의 AGI 개발에는 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하고 한국은 삼성, SK 등 세계적인 기술력을 갖춘 기업이 있다는 점을 상호보완적 요소로 꼽았다. 학계 및 교육계와의 협력 계획도 구체화했다. 권 CSO는 "서울대와의 업무협약은 'AI 연구 지식의 상호 교류'에 중점을 둔다"고 밝혔다. 이어 "한국은 교육열이 높아 AI를 교육에 접목하는 방식을 선도하는 국가가 될 것"이라며 "이 분야에서 스타트업들과 협력해 좋은 결과를 만들고 싶다"고 말했다. 국내 스타트업 생태계에 대해서는 인수나 직접 투자 계획은 구체화 된 바가 없다는 점을 밝혔다. 대신 API를 통해 생태계가 성장하도록 지원하고 현지 요구에 귀 기울이는 방식으로 기여하겠다는 설명이다. '챗GPT'의 한국어 정확도 지적에는 언어 능력은 더 많은 상호작용을 통해 향상된다며 모델은 계속해서 개선하고 있다고 답했다. 제이슨 권 CSO는 "AGI는 인류 모두에게 혜택을 주는 방향으로 만들어져야 한다"며 "우리의 모든 활동은 결국 파트너들과 함께 안전하고 유익한 AGI의 미래를 만들기 위한 과정"이라고 밝혔다.

2025.09.10 11:33조이환 기자

UAE, 오픈AI·딥시크에 도전장…저비용 추론 모델 'K2 씽크' 공개

아랍에미리트(UAE)가 글로벌 인공지능(AI) 경쟁 구도 속에서 새로운 도전장을 내밀었다. 10일 CNBC에 따르면 UAE 아부다비에 위치한 무함마드 빈 자이드 인공지능대학(MBZUAI)은 오픈AI와 중국 딥시크에 맞설 수 있는 저비용 AI 추론 모델 'K2 씽크'를 공개했다. K2 씽크는 320억 개 파라미터로, 오픈AI와 딥시크의 플래그십 모델보다 훨씬 작은 규모다. 딥시크가 올해 초 공개한 'R1'은 6천710억 개 파라미터를 탑재한 것과 비교하면 큰 차이다. 이번 모델은 알리바바의 오픈소스 '큐원 2.5' 기반으로 구축됐으며 AI 반도체 기업 세레바스의 하드웨어(HW)에서 실행·검증됐다. 개발에는 마이크로소프트(MS)가 투자한 UAE AI 기업 G42가 참여했다. MBZUAI 측은 수학·코딩·과학 등 여러 벤치마크 테스트에서 오픈AI와 딥시크 모델에 필적하는 성능을 보였다고 설명했다. 핵심 기술로는 단계별 추론 방식의 감독학습 미세조정, 추론 시 연산 자원을 추가 투입하는 테스트 타임 스케일링 기법 등이 활용됐다. MBZUAI 헥터 류 기초모델연구소장은 "모델을 단순히 배포하는 데 그치지 않고 시스템처럼 운영·개선한 점이 차별점"이라고 강조했다. UAE는 이번 행보를 통해 AI 강국으로서 입지를 다지고 원유 의존도를 낮추려는 전략을 가속화하고 있다. 다만 미국과 중국이 각각 개방형·전략형으로 이미 AI 패권 경쟁을 주도하고 있어 얼마나 경쟁력을 이어갈지 주목된다. MBZUAI는 이번 모델이 챗봇과 같은 범용 서비스보다는 수학·과학 연구 지원 등 특정 목적에 최적화됐다고 밝혔다. MBZUAI 리처드 모튼 전무는 "이번 기술은 수천 명의 연구자가 수년간 진행할 작업을 단기간에 압축할 수 있는 가능성을 보여준다"며 "무엇보다 우리는 적은 자원으로도 훨씬 많은 일을 할 수 있다는 점을 확인하고 있다"고 말했다.

2025.09.10 10:59한정호 기자

AI가 엉뚱한 말을 하는 이유?…오픈AI가 찾은 '근본 원인'

챗GPT 개발사인 오픈AI가 대규모언어모델(LLM)의 '환각(할루시네이션)' 현상이 왜 발생하는지, 또 줄일 수 있는 방법은 무엇인지에 대해 새로운 연구 결과를 발표했다. 8일 테크크런치에 따르면 오픈AI는 블로그를 통해 발표한 논문에서 환각을 "그럴듯하지만 사실과 다른 문장을 생성하는 현상"이라고 정의했다. 또 모델 성능 개선에도 불구하고 "환각은 모든 LLM의 근본적 과제"라며 "완전히 사라지지 않을 것"이라고 밝혔다. 오픈AI 연구진은 예시로 논문 공저자인 애덤 타우만 칼라이의 사례를 들었다. 연구팀이 한 챗봇에 칼라이의 박사 학위 논문 제목을 물었을 때 세 번 모두 서로 다른 답을 내놨으나 모두 틀린 것으로 나타났다. 생일을 물었을 때도 세 번 모두 잘못된 날짜가 제시됐다. 오픈AI는 이런 현상이 언어모델의 학습 구조에서 비롯된다고 설명했다. 현재 AI 모델은 참·거짓 라벨 없이 방대한 텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습한다. 맞춤법이나 문장 구조와 같은 패턴은 대규모 학습을 통해 개선되지만, 특정 인물의 생일 같은 저빈도 사실은 패턴만으로 정확히 예측하기 어렵다는 설명이다. 다만 연구진은 문제 해결의 열쇠가 학습 과정 자체보다는 평가 방식에 있다고 지적했다. 현재 널리 쓰이는 정확도 중심 평가가 모델이 정답을 모를 때도 추측하도록 유도한다는 설명이다. 객관식 시험에서 빈칸을 남기는 것보다 찍어서 맞힐 경우 점수를 얻을 가능성이 높기 때문에 학생들이 추측을 택하는 것과 유사하다는 비유도 제시됐다. 이에 연구진은 모델 평가 체계가 자신감 있게 틀린 답변에는 더 강한 불이익을 주고 '모르겠다'와 같은 불확실성 표현에는 부분 점수를 주는 방향으로 바뀌어야 한다고 제안했다. SAT처럼 오답에는 감점을, 무응답에는 부분 점수를 주는 제도와 비슷한 방식이다. 오픈AI는 불확실성을 반영하는 새로운 평가를 일부 추가하는 데 그칠 것이 아니라, 기존의 정확도 중심 평가 전반이 개편돼야 한다고 강조했다. 연구진은 "주요 평가 지표가 여전히 '운 좋은 추측'을 보상한다면 모델은 계속 추측할 것"이라고 결론지었다.

2025.09.08 14:33한정호 기자

[유미's 픽] "정부 GPU 지원 티켓 2장, 누가 거머쥘까"…'특화 AI' 사업자 선정 경쟁 스타트

국내 인공지능(AI) 기술의 미래를 이끌어 갈 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(국가대표 AI, K-AI)' 사업자 5곳에 이어 특정 분야에 특화된 AI 모델을 개발하는 사업자 2곳이 새롭게 선발된다. 정부가 별도로 추진하는 엘리스그룹 그래픽처리장치(GPU) 물량을 활용해 특화 AI 모델을 개발하는 것으로, 기존에 'K-AI'로 선발된 업체들도 참여사로 함께 살 수 있다는 점에서 경쟁이 더 치열할 것으로 전망된다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 5일부터 오는 10월 13일까지 정보통신산업진흥원(NIPA)과 함께 'AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여할 팀을 공모한다. 이번 사업에선 총 2개팀을 선정할 예정으로, 각 참여팀은 사업기간 동안 적용분야, 독자 특화 파운데이션 모델 개발 방법론, 서비스 수 등을 주도적으로 제시해야 한다. 과기정통부는 5개월이 경과하는 시점에 단계평가를 통해 중간 성과를 점검해 2단계 지원 여부를 결정할 계획이다. 선정된 팀에는 최신 그래픽처리장치(GPU)인 엔비디아 'B200'을 팀당 256장(32노드)씩 총 512장 규모로 지원한다. 1단계 지원 기간은 오는 11월부터 내년 9월까지다. 이번 사업은 범용 모델을 개발하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'와는 별개로 추진된다. 앞서 과기정통부는 지난 달 초 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 사업자로 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI 연구원 등 5곳을 최종 선발했다. 하지만 이번 프로젝트에는 대기업이 주관사가 아닌 참여사로만 함께할 수 있다. 국내 AI 기업과 대학 연구기관 등이 단독 또는 컨소시엄을 구성해 참여할 수 있으며 참여팀이 적용 분야와 개발 방법론 등을 주도적으로 제시해야 한다. 대학은 반드시 주관이나 참여기관으로 참여해야 하며 해외 기업 역시 모델 개발이 아닌 글로벌 서비스 개발에 한해서만 참여가 가능하다. 이에 과기정통부가 오는 15일 서울 엘타워에서 개최할 사업설명회에 어떤 기업들이 참여할 지 주목된다. 업계에선 일단 기존 '국가대표 AI' 프로젝트에서 최종 사업자로 선정되지 못한 모티프테크놀로지스와 코난테크놀로지, 한국과학기술원(KAIST)과 서면평가에서 떨어진 루닛, 바이오넥서스, 사이오닉에이아이, 정션메드, 파이온코퍼레이션, 솔트룩스, 사이냅소프트, 에스엔디랩스, 각 대학 연구팀 등의 참여 가능성이 높을 것으로 봤다. 또 카카오, KT는 대기업인 만큼 참여사로서 어떤 AI 기업이나 대학과 손잡고 나올지도 관심사다. 기존 '국가대표 AI' 사업자로 선정된 5곳과 삼성전자가 참여사로 나설지도 주목된다. 최근 국내 사업 확장에 나선 해외 기업들이 이번 특화 AI 모델 사업에 관심을 보일지를 두고도 업계가 예의주시하고 있다. 오픈AI, 코히어 등 일부 해외 기업들은 국내 기업 고객 확보를 한층 강화하고, 증가하는 국내 AI 서비스 수요에 민첩하게 대응하고자 올 들어 한국 법인을 잇따라 설립하고 나선 상태다. 업계 관계자는 "이번 사업은 기존 '독자 AI 파운데이션 모델' 최종 사업자로 선정되지 못한 곳들을 위한 것이란 시각이 많다"며 "최종 사업자 5곳은 올해 12월까지 1차 평가 준비로 바빠 참여사로도 함께하지 못할 가능성이 높아 보인다"고 말했다. 업계에선 이번 특화 AI 사업이 의료, 기후테크, 제조 도면 등과 관련해 지원 업체들이 많을 것으로 예상했다. '독자 AI 파운데이션 모델'이 개발된다고 해도 범용 모델을 가지고 학습·훈련을 시켜 활용하기가 어려운 분야라고 판단해서다. 실제 윤성호 마키나락스 대표는 지난 4일 서울 양재 엘타워에서 열린 AI 컨퍼런스 '어텐션(ATTENTION) 2025'에서 "반도체 설비 회사의 경우 하나의 설비를 만들 때 나오는 도면의 수가 무려 7천 장에 달하지만, 석·박사급 추론 능력을 보유한 AI도 이런 도면을 정밀하게 판독하지 못한다"며 "현장의 맥락과 전문성을 반영한 도메인 특화 AI를 개발해야 산업 현장에서의 생산성을 끌어올릴 수 있다"고 지적했다. 과기정통부는 이번 사업자 공모 후 ▲기술력 및 개발경험 ▲개발 목표 ▲시장성 및 파급효과 등 세 가지 기준을 중심으로 평가할 예정이다. 평가위원회는 참여팀이 제시한 목표 달성 여부와 성과의 혁신성을 5개월 단위로 점검해 후속 지원을 결정할 방침이다. 업계 관계자는 "'독자 AI 파운데이션 모델 개발' 사업에 지원했던 기업들이 대부분 의료·바이오 부문이었던 데다, 우리나라의 강점인 제조 산업의 업무 혁신을 이끌 수 있는 도면 AI 기술이 아직은 부족하다는 점에서 이 부분을 강조하는 업체들이 이번에 많은 점수를 받을 듯 하다"며 "강릉 가뭄 사태처럼 기후 위기에 대한 고민도 점차 늘어나고 있는 만큼 기후 테크를 강조한 기업들도 가점을 받을 가능성이 높아 보인다"고 말했다. 과기정통부 관계자는 "이번 프로젝트는 개발된 모델을 오픈소스로 공개해 국내 AI 생태계 전반의 기술력을 끌어올리는 것을 지향한다"며 "모델의 오픈소스 공개 수준에 따라 참여 기업의 사업비 부담을 다르게 적용해 적극적인 개방을 유도할 방침"이라고 밝혔다.

2025.09.05 16:05장유미 기자

텔레픽스 위성정보 AI검색 모델 "오픈AI보다 15% 우수"

국내에서 개발된 위성정보 맞춤형 AI 검색모델이 답변 정확도 면에서 오픈AI나 알리바바 대비 15~13%가량 더 우수한 것으로 나타났다. 우주 AI 종합 솔루션 기업 텔레픽스(대표 조성익)가 우주 분야를 비롯한 전문 기술 영역에 특화된 최첨단 AI(인공지능) 검색모델 '픽시' 시리즈를 오픈소스로 공개한다고 5일 밝혔다. 픽시(PIXIE)는 LLM(대규모 언어모델)이 최종 답변을 생성하기 전, 기술 문서에서 정확한 정보를 찾아주는 AI 검색모델이다. 특히 위성 및 우주 분야를 비롯한 고도의 전문 기술 영역에 최적화돼 답변의 정확성과 신뢰도를 한층 강화했다. 이 모델은 자사 위성영상 분석 AI 에이전트 솔루션인 샛챗(SatCHAT)의 성능 고도화를 위해 개발됐다. 샛챗은 RAG(검색증강생성) 기술이 적용돼 사용자가 올린 문서나 사내 기술 자료를 바탕으로 답변을 생성한다. 기존 범용 검색 모델은 전문 용어나 문맥 이해에 한계가 있고, 참고한 데이터의 설명 가능성이 불분명해 실제 현장에서 활용되기 어려웠다. 이를 해결하기 위해 텔레픽스는 항공우주, 위성, 국방 등 기술 문서에 특화된 자체 고성능 임베딩 모델을 직접 개발했다. 픽시 시리즈는 ▲픽시 스플라드 ▲픽시 룬 ▲픽시 스펠 0.6B ▲픽시 스펠 1.7B 등 총 4가지의 모델로 구성돼 있다. 픽시 스플라드(PIXIE-Splade)는 한국어 전용 희소 벡터 모델이다. 대규모 문서에서 특정 단어가 포함된 문서를 빠르게 찾고 기존 검색 엔진과도 호환된다. 픽시 룬(PIXIE-Rune)은 한국어 및 영어로 학습된 인코더 기반 임베딩 모델이다. 검색어와 관련된 정보를 자동으로 분류해 제공하는 시맨틱 검색에 최적화돼 복잡한 기술 문서 이해에 특화됐다. 픽시 스펠(PIXIE-Spell)은 디코더 기반 임베딩 모델로, 유연한 아키텍처를 바탕으로 정밀하게 의미를 포착하고 다국어 검색을 지원한다. 이 모델은 규모에 따라 6억 개(0.6B), 17억 개(1.7B) 파라미터를 가진 2가지 버전으로 제공된다. 이들 4가지 모델 모두 샛챗 서비스에 적용돼 사용자의 질문 의도를 보다 정확히 파악하고 방대한 데이터베이스에서 가장 관련성 높은 정보를 검색한다. 이렇게 분류된 핵심 정보를 바탕으로 LLM이 전문가 수준의 답변을 생성한다. 픽시는 또 한국어와 영어 검색 벤치마크에서 모두 우수한 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain) 점수를 기록했다. NDCG는 사용자 의도에 부합하는 검색 결과를 상위에 배치하는 능력을 평가하는 국제 표준 지표로, 텔레픽스의 픽시가 고도의 전문성이 요구되는 고위험 산업에서도 활용 가능한 수준의 신뢰도 높은 검색 성능을 보유했다고 입증된 것이다. 실제 픽시는 오픈AI나 알리바바 등 글로벌 모델과 검색 성능 벤치마크에서 우수한 성능을 나타냈다. 픽시 벤치마크 점수는 모델에 따라 최대 0.7567에서 0.7253, 오픈AI는 0.6465, 알리바바는 0.6679로 15~13%의 정확도 격차를 보였다. 텔레픽스는 이번 픽시 시리즈를 AI 모델 공유 플랫폼인 허깅 페이스(Hugging Face)에 오픈소스로 공개했다. 국내 우주기업 가운데 자체 개발 핵심 기술인 AI 임베딩 모델을 오픈소스로 공개하는 것은 이번 픽시가 최초이다. 박재완 AI연구팀장은 “픽시 모델의 검색 성능은 샛챗이 생성하는 응답의 품질을 결정짓는 핵심 요소"라고 설명했다. 조성익 대표는 "다른 분야에 비해 AI 기술 발전이 더딘 우주산업계 전반의 AI 기술 발전을 가속화해 국내 우주 AI 기술의 본격적인 대중화를 열고 우주 AI 생태계를 확장하는 계기가 될 것"으로 전망했다. 한편, 텔레픽스 샛챗은 위성 기반의 방대한 우주 빅데이터를 학습한 AI 에이전트다. 사용자가 자연어 형태의 질의를 입력하면 답변 생성, 지도 표시 등 다양한 기능을 제공한다. 최근 자사의 큐브위성인 '블루본' 위성영상과 함께 폴란드 위성기업에 수출했다.

2025.09.05 07:27박희범 기자

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