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MS, 오픈AI·앤트로픽 의존 줄인다…엑셀·아웃룩에 자체 모델 적용

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 인공지능(AI) 모델 적용 범위를 확대하며 오픈AI와 앤트로픽 의존도를 줄이는 작업에 속도를 낸다. 엑셀과 아웃룩 등 핵심 업무용 소프트웨어(SW)에 자체 AI 모델을 투입해 비용을 절감하는 동시에 AI 모델 경쟁력 확보에도 나선 모습이다. 8일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 MS는 엑셀과 아웃룩에서 기존에 주로 활용하던 오픈AI와 앤트로픽 모델 대신 자체 개발한 'MAI' 모델 사용을 확대하고 있다. 현재 두 서비스에선 매주 수만 건 규모의 AI 프롬프트가 MAI 모델을 통해 처리되는 것으로 알려졌다. 그동안 엑셀과 아웃룩은 오픈AI와 앤트로픽의 AI 모델 의존도가 높았지만, 최근에는 내부 AI 모델 활용 비중을 점진적으로 늘리고 있다. 다만 회사는 구체적인 적용 규모를 밝히지 않았다. 이번 조치는 AI 서비스 운영 비용을 낮추기 위한 전략으로 풀이된다. MS는 업무용 AI 비서인 '코파일럿' 등 주요 서비스에서 막대한 규모의 AI 토큰을 사용 중이며 현재는 오픈AI와의 장기 협력 관계를 바탕으로 비교적 낮은 비용에 AI 모델을 공급받고 있다. 하지만 향후 AI 모델 사용료가 상승할 가능성에 대비해 자체 모델 경쟁력을 확보하려는 움직임도 병행 중이다. 외부 AI 기업의 가격 정책 변화에 따른 영향을 최소화하고 장기적으로 AI 인프라 비용을 통제하겠다는 전략이다. MS는 지난달 연례 개발자 행사인 '빌드(Build)'에서 신규 AI 모델 7종을 공개하며 자체 모델 생태계 확대 계획도 공개했다. 이 가운데 일부 모델은 앤트로픽의 이전 세대 대표 모델인 '오퍼스 4.6' 수준의 코딩 성능을 보다 낮은 비용으로 구현할 수 있다고 설명했다. MAI 모델 적용 범위도 점차 확대되고 있다. 현재 깃허브 코파일럿에서도 MAI 모델을 사용할 수 있으며 향후에는 MS 팀즈의 음성 기능과 다른 서비스에도 자체 AI 모델을 순차 적용할 예정이다. MS는 자체 AI 모델 확대가 외부 AI 기업과의 협력을 중단하는 것은 아니라는 입장이다. 다만 장기적으로 핵심 업무용 서비스에서 자체 모델 비중을 늘리며 비용 효율성과 기술 경쟁력을 동시에 확보한다는 목표다. 무스타파 술레이만 MS AI 부문 최고경영자(CEO)는 지난달 빌드 행사에서 "우리는 앤트로픽에 많은 비용을 지불하고 있다"며 "우리 목표는 그 비용을 줄이고 궁극적으로는 없애는 것"이라고 밝힌 바 있다.

2026.07.08 10:42한정호 기자

[AI 고속도로] AI 모델 가격정책 변화, 클라우드 생태계 흔든다…국내도 촉각

글로벌 인공지능(AI) 모델 기업들의 가격 정책이 클라우드 생태계에도 영향을 미치고 있다. 앤트로픽과 오픈AI를 중심으로 가격 정책 변화가 이어지면서, 글로벌 클라우드 사업자(CSP)는 물론 국내 클라우드 관리 서비스 사업자(MSP)와 AI 구축 기업들이 대응 전략 마련에 나서는 모습이다. 7일 업계에 따르면 최근 앤트로픽은 아마존과 AI 모델 이용 계약을 재조정하면서 일부 과금 체계를 기존 연산 시간 기반에서 토큰 기반으로 변경하는 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 아마존웹서비스(AWS)뿐 아니라 마이크로소프트(MS) 애저와 구글 클라우드 등 글로벌 3대 클라우드 사업자 모두에 자사 '클로드' 모델을 공급 중이다. 각사는 아마존 베드록, 애저 AI 파운드리, 버텍스 AI 등 플랫폼 서비스로 기업 고객에 모델을 제공하고 있다. 이에 AI 모델 공급사의 유통·과금 변화가 CSP 기업들의 수익 구조와 파트너 정책에도 영향을 미칠 것이라는 분석이 나온다. 실제 AWS는 올해 파트너 프로그램을 개편하며 기본 혜택과 기술 역량 인센티브를 통합하고 신규 고객 확보와 MSP 지원 중심으로 보상 체계를 재편했다. 파트너 투자 확대와 인센티브 단순화를 위한 조치지만, 업계에선 최근 AI 모델 시장 변화와 맞물려 클라우드 사업자들의 파트너 마진율 정책도 변화하는 흐름으로 보고 있다. AWS는 베드록을 통해 클로드를 제공하고 있지만 일부 리셀링 정책은 앤트로픽의 정책에 따라 운영되고 있는 것으로 알려졌다. 클라우드 사업자가 모든 자사 AI 서비스를 주도적으로 설계하던 기존 구조에서 모델 기업의 정책 비중이 커지고 있는 분위기다. 글로벌 클라우드 업계 관계자는 "국내 파트너사를 대상으로 한 클로드 공급 관련 리셀링 정책은 CSP 자체 방침이 아니라 앤트로픽이 자사 파트너 네트워크를 구축하면서 마련한 글로벌 정책"이라며 "모든 CSP에 동일한 기준이 적용되고 있는 것으로 안다"고 밝혔다. 오픈AI 역시 기업 고객을 겨냥한 가격 전략을 세분화하고 있다. 최고 성능 추론 모델에는 높은 단가를 적용하는 대신 경량 모델은 저렴하게 제공하고 데이터 레지던시 등 기업용 기능에는 별도 프리미엄을 적용하는 방식이다. 대규모 고객에게는 예약형 처리량 계약을 통한 할인 정책도 확대하며 사용 방식과 성능에 따라 가격을 세분화하고 있다. 이같은 흐름은 CSP들의 플랫폼 전략에 영향을 미치고 있다. 특정 AI 모델에 대한 의존도를 낮추기 위해 복수 모델을 함께 제공하거나 자체 모델을 확대하는 전략을 강화하는 양상이다. AWS는 오픈AI와 협력을 확대하는 동시에 자체 AI 모델인 '노바' 확산에도 속도를 내고 있다. 구글 클라우드도 자체 모델 제미나이를 고도화하는 것은 물론 텐서처리장치(TPU) 인프라 고객 확보에 나서고 있다. 국내 MSP 업계에도 영향을 미칠 전망이다. 국내 MSP들은 AWS와 MS, 구글 클라우드의 AI 플랫폼을 기반으로 기업용 생성형 AI 서비스를 구축하면서 클라우드 이용료와 AI 모델 사용료를 함께 설계해왔다. AI 모델 기업들의 가격 정책이 바뀌면 고객 제안 가격과 서비스 원가, 장기 계약 전략까지 다시 검토해야 하는 만큼 업계도 관련 정책 변화를 예의주시하는 분위기다. 국내 클라우드 업계 관계자는 "과거에는 AWS나 MS 같은 클라우드 사업자의 정책 변화가 주목할 변수였다면 이제는 오픈AI와 앤트로픽 같은 AI 모델 기업들의 가격 정책과 유통 전략까지 함께 살펴봐야 한다"며 "모델 기업의 정책 변화가 글로벌 클라우드를 거쳐 국내 MSP의 수익 구조와 고객 제안 방식에도 영향을 미치는 흐름이 이어질 것"이라고 말했다. 다만 아마존은 이번 사안과 관련해 비용 부담 확대 관측에는 선을 그었다. 회사는 "우리와 앤트로픽은 기술 협력을 기반으로 한 다층적인 파트너십을 유지하고 있고 협력은 계속 확대되고 있다"며 "협력 확대에 따른 계약 변경이 비용 증가로 이어진다는 주장은 사실이 아니다"라고 밝혔다. 앤트로픽 역시 "클로드는 세대가 바뀔수록 동일한 예산으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 비용 효율성이 개선되고 있으며 아마존은 여전히 핵심 파트너"라는 입장을 내놨다.

2026.07.07 10:32한정호 기자

팔란티어 CEO "오픈AI·앤트로픽 토큰 모델, 완전히 잘못됐다"

팔란티어가 오픈AI·앤트로픽의 토큰 기반 인공지능(AI) 사업 모델을 공개 비판하며 엔비디아와 추진하는 개방형 AI 전략을 전면에 내세웠다. 생성형 AI 비용 부담이 커지면서 기업 고객들이 자체 모델과 오픈웨이트 모델로 눈을 돌리는 흐름을 겨냥한 행보다. 알렉스 카프 팔란티어 최고경영자(CEO)는 1일(현지시간) CNBC와의 인터뷰에서 "오픈AI와 앤트로픽을 비난하려는 것은 아니지만 무언가 완전히 잘못됐다"며 "미국 기업들은 토큰만 소비하며 시간을 보내는 방식에서 벗어나야 한다"고 밝혔다. 이 발언은 최근 기업 AI 시장에서 비용 효율성과 데이터 통제권이 핵심 경쟁 요소로 떠오르는 흐름과 맞물린다. 최신 AI 모델의 사용료가 지속적으로 오르면서 기업들은 단순히 대규모 범용 모델을 활용하기보다 자체 모델 구축과 개방형 AI 활용을 확대하는 방향으로 전략을 수정하는 추세다. 토큰은 생성형 AI가 문장을 처리하는 기본 단위이자 대부분 AI 서비스의 과금 기준이다. 최근 고성능 모델이 잇달아 출시되면서 토큰 비용도 함께 상승했고 기업들은 사용량을 늘리는 이른바 '토큰맥싱'보다 실제 업무 성과와 비용 대비 효과를 중시하는 방향으로 전환 중이다. 카프 CEO는 "중국이 AI 모델 개발에서 이룩하고 있는 진전 속도를 과소평가해선 안 된다"며 미국 AI 업계에도 경각심을 나타냈다. 그러면서 많은 기업들이 범용 AI 서비스를 이용하는 대신 자체 데이터를 활용해 보다 효율적인 독자 AI 도구를 구축하는 방향으로 이동하고 있다고 설명했다. 이같은 변화 속에서 팔란티어는 엔비디아와 협력을 확대하고 있다. 양사는 최근 미국 정부 기관을 위한 맞춤형 AI 모델 구축 프로젝트를 발표했다. 엔비디아 AI 기술을 활용하면서도 기관이 자체 인프라와 데이터를 기반으로 모델을 운영할 수 있도록 지원하는 방식이다. 팔란티어는 이번 인터뷰에 앞서 SNS를 통해 AI 주권의 중요성을 담은 선언문도 공개했다. 회사는 토큰 중심 과금 모델이 기업의 가치 창출보다 사용량 확대에 초점을 맞춘 구조라고 지적하며 데이터와 AI 시스템의 소유권을 기업이 직접 확보해야 한다고 주장했다. 카프 CEO는 "기술 고객들이 원하는 것은 컴퓨팅과 모델, 데이터 스택에 대한 통제권"이라며 "생산 수단을 자신들이 직접 소유하고 있으며 그것이 다른 누군가에게 넘어가지 않는다는 확신을 원한다"고 강조했다. 업계에선 향후 폐쇄형 AI 모델과 개방형 AI 모델 간 경쟁이 치열해질 것으로 보고 있다. 개방형 모델은 모델 가중치를 공개해 기업이 자체 환경에서 운영·최적화할 수 있어 비용 절감과 데이터 주권 확보 측면에서 강점을 갖는다는 평가를 받는다. 반면 오픈AI와 앤트로픽 등은 지속적인 모델 성능 개선과 안정성, 최신 기능 제공을 강점으로 내세우며 기업 고객 확보를 이어가고 있다. 다만 AI 인프라 비용 증가와 중국 AI 기업들의 저비용 모델 출시가 빨라지면서 향후 기업들의 AI 선택 기준이 총소유비용(TCO)과 데이터 통제권으로 확대될 것이라는 전망이 나온다. 카프 CEO는 "엔비디아와 우리가 함께 추구하는 방향은 고객이 컴퓨팅과 모델, 데이터는 물론 AI를 통해 만들어내는 가치까지 모두 직접 통제하는 것"이라고 밝혔다.

2026.07.02 09:15한정호 기자

엔비디아-팔란티어, 美 정부용 보안 AI 구축…'네모트론' 적용

엔비디아가 팔란티어와 손잡고 개방형 인공지능(AI) 모델로 미국 정부기관과 핵심 인프라 운영자를 위한 보안형 AI 구축에 나섰다. 엔비디아는 29일(현지시간) 공식 블로그를 통해 "팔란티어가 새 지능형 엔진에 엔비디아 네모트론 오픈모델을 적용해 미국 정부기관 수요에 대응한다"고 밝혔다. 이 엔진은 엔비디아 가속 컴퓨팅 기반 에어갭 환경에서 운영되도록 설계됐다. 에어갭 환경은 보안되지 않은 네트워크와 완전히 분리된 폐쇄형 인프라를 의미한다. 팔란티어는 이 환경에 네모트론 오픈모델을 도입해 정부기관이 자체 인프라에서 모델을 실행하고 자체 데이터로 학습시킬 수 있도록 돕는다. 이번 협력의 핵심은 오픈모델을 민감한 정부 업무에 맞게 조정하면서도 데이터와 모델 통제권을 기관 내부에 남겨두는 데 있다. 기관과 운영자는 학습 결과로 만들어진 모델뿐 아니라 운영 지식을 담은 가중치까지 소유할 수 있다. 팔란티어는 협력을 통해 자사 소버린 AI 운영체제를 적용할 방침이다. 이 운영체제는 AIP, 온톨로지, 파운드리, 아폴로 기반으로 구성됐다. 민감한 환경에서 AI를 배포하기 위한 운영 계층과 데이터 권한 관리 계층을 담당한다. 팔란티어 소버린 AI 운영체제는 명시적 데이터 권한 부여를 비롯한 아키텍처 기반 격리, 전체 감사 가능성을 핵심 구조로 갖췄다. 맞춤형 모델은 실제 운영 과정에서 새 데이터와 피드백을 반영해 기관 내부 환경에서 지속적으로 개선될 수 있다. 엔비디아는 "미국 정부 업무 상당수가 상업, 에너지, 헬스케어, 농업, 교육, 교통 등 민간 기업 영역과 유사하다"며 "직원이 약 300만 명 수준인 미국 정부는 사실상 세계 최대 규모 기업 중 하나로 볼 수 있다"고 설명했다. 엔비디아는 AI가 식품 안전 관리부터 주간 고속도로 인프라 안전 유지까지 다양한 공공 업무 복잡성을 줄이고 생산성을 높이는 데 쓰일 수 있다고 봤다. 특히 폐쇄형 환경에서 모델을 직접 운영하면 국가 안보와 핵심 인프라 분야에서 보안 요구를 맞출 수 있다는 설명이다. 엔비디아는 또 오픈모델 장점으로 투명성과 맞춤화, 통제권, 비용 절감을 꼽았다. 연구자들이 오픈모델을 독립적으로 검토해 취약점과 편향, 의도하지 않은 동작을 찾아낼 수 있고 기업과 정부가 각자 업무에 맞게 모델을 조정할 수 있다고 엔비디아는 밝혔다. 엔비디아는 "우리 협력은 미국 정부기관과 기업 모두를 위한 미국 기술 리더십을 강화할 것"이라고 강조했다.

2026.06.30 09:44김미정 기자

2년 만에 AI 유니콘 반열 '젠스파크'…한·일 엔터프라이즈 AI 플랫폼 정조준

미국 인공지능(AI) 스타트업 젠스파크가 검색과 챗봇을 넘어 실제 업무 결과물을 만드는 'AI 워크스페이스' 기업으로 도약하고 있다. AI를 지식 노동자 업무를 대신 수행하는 '디지털 동료'로 발전시킨다는 비전 아래, 글로벌 모델 기업과 현지 파트너 생태계를 결합한 엔터프라이즈 전략에 속도를 낸다는 목표다. 젠스파크는 23~26일(현지시간) 미국 팔로알토 본사에서 진행한 미디어 투어에서 자사 AI 워크스페이스 비전과 글로벌 파트너십, 한국·일본 엔터프라이즈 시장 공략 전략을 발표했다. 2023년 12월 설립된 젠스파크는 초기 AI 검색 서비스로 출발했다. 이후 슈퍼 에이전트와 AI 워크스페이스로 사업 영역을 확장하며 사용자의 질문에 답하는 것을 넘어 문서·슬라이드·시트·디자인·영상 등 실제 업무 산출물을 만드는 AI 에이전트 플랫폼을 개발 중이다. 검색에서 업무 플랫폼으로 젠스파크 제품 전략은 AI 검색에서 실행형 AI로 빠르게 전환됐다. 웬 상 젠스파크 공동창업자 겸 최고운영책임자(COO)는 회사가 검색 서비스로 빠르게 사용자를 확보했지만 검색 자체보다 정보가 실제 업무로 연결되는 과정에 더 큰 기회를 포착했다고 설명했다. 그는 "AI 워크스페이스 1.0 출시 이후 45일 만에 이용자 200만 명을 확보했다"며 "5개월 안에 연간반복매출(ARR) 5천만 달러(약 768억원), 9개월 만에 1억 달러(약 1537억원)를 넘어섰고 이후 성장 속도는 더 빨라졌다"고 밝혔다. 기업 고객의 수요도 빠르게 늘었다. 젠스파크는 일본 지식재산권(IP) 기업, 런던 투자은행, 두바이 정부기관, 콜롬비아 에너지 기업 등 다양한 조직이 개인 직원의 사용 경험을 바탕으로 기업용 도입 문의를 받아왔다. 이에 맞춰 싱글사인온(SSO), 역할 기반 권한 관리, 중앙 결제, 통합 보안 인증 등을 갖춘 '젠스파크 포 비즈니스'를 구축했다. 회사는 기관·기업 시장 공략을 위해 SOC 2 타입2와 ISO 27001 인증을 확보했으며 GDPR, ISO 42001, HIPAA, 페드램프 등 추가 인증도 검토 중이다. "엔진은 빅테크가, 자동차는 젠스파크가" 젠스파크는 자체 파운데이션 모델 개발보다 오픈AI·앤트로픽·구글·마이크로소프트(MS)·아마존웹서비스(AWS) 등과의 협력을 택했다. 각 모델이 잘하는 영역이 다른 만큼, 이를 하나의 업무 플랫폼 안에서 조합해 사용자에게 제공하는 방식이다. 웬 상 COO는 "프론티어 모델을 개발하는 회사들이 AI 엔진을 만든다면 우리는 이를 조합해 자동차를 만드는 것"이라며 "사용자가 최종 목적지에 도달해 실제로 쓸 수 있는 결과물을 얻도록 만드는 것이 우리 역할"이라고 말했다. 젠스파크는 주요 AI 모델 출시 전 초기 접근 권한을 받아 테스트하고 피드백을 제공하는 방식으로 모델 기업들과 협력하고 있다. 회사는 GPT·클로드·제미나이 등 다양한 모델을 업무 목적에 맞게 연결해 오피스 스위트, 크리에이티브 도구, 빌더 기능 등으로 확장 중이다. 에릭 징 젠스파크 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "오픈AI·앤트로픽·구글이 강력한 AI 모델을 만든다면 우리는 사용자에게 가장 적합한 엔진을 선택해 주는 역할을 한다"며 "급변하는 AI 기술을 실제 업무에 활용할 수 있도록 AI 워크스페이스 플랫폼 하나로 쉽고 빠르게 지원한다"고 말했다. 투자자들도 이 전략에 주목했다. 젠스파크는 최근 4억 8500만 달러(약 7456억원) 규모 시리즈B 투자를 유치했으며 투자 후 기업가치는 26억 달러(약 4조원)로 평가받았다. LG테크놀로지벤처스, 미래에셋, SBI 등 한국·일본 관련 투자사들도 다수 참여했다. 웬 상 COO는 "우리는 2년도 안 된 젊은 회사지만 총 6억 4500만 달러(약 9916억원) 이상 투자를 유치했다"며 "투자자들이 본 것은 단순한 제품이 아니라 인간이 직접 일하던 방식이 AI 에이전트 중심으로 바뀌는 구조적 변화"라고 강조했다. 한국·일본 엔터프라이즈 공략 시동 젠스파크는 한국과 일본을 미국에 이은 핵심 시장으로 보고 있다. 올해 서울 강남에 오피스를 열고 현지 기업 고객 확보와 파트너십 논의를 진행 중이다. 에릭 CEO는 한국 기자단과의 인터뷰에서 "한국은 우리가 주목하는 글로벌 톱3 AI 시장 가운데 하나"라며 "한국 기업과 지식 노동자들이 AI를 통해 생산성을 높일 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 젠스파크는 한국 포춘500 기업 일부와의 협력 가능성도 시사했다. 다만 구체적인 기업명이나 계약 단계는 공개하지 않았다. 회사는 한국 내 고투마켓(GTM) 조직 확대와 파트너십, 현지 전략적 투자 확대를 검토 중이다. 일본 시장에선 NTT그룹 계열사 NTT도코모, NTTVC 등과 접점을 넓히고 있다. 젠스파크는 다음 달 한국·미국·일본에서 공식 론칭 행사를 열고 자사 AI 워크스페이스 차세대 버전을 공개할 예정이다. 이를 바탕으로개인 생산성 도구를 넘어 팀과 기업 단위 업무 시스템으로 확장한다는 방침이다. 에릭 CEO는 "우리는 엘리트 개발자만을 위한 AI가 아니라 평범한 사람들이 최첨단 AI를 활용해 업무를 수행할 수 있도록 돕는 플랫폼을 만들고 있다"며 "AI 모델 개발 이외의 AI 혁명을 이끄는 기업이 되겠다"고 강조했다.

2026.06.29 09:33한정호 기자

AI 모델 120여 개를 한 플랫폼에…카페24, 'LLM 라우터' 공개

카페24는 하나의 응용 프로그램 인터페이스(API)로 120개 이상의 인공지능(AI) 모델을 통합 활용할 수 있는 AI 운용 인프라 서비스 '초거대 언어모델(LLM) 라우터'를 선보인다고 23일 밝혔다. LLM 라우터는 ▲챗GPT ▲클로드 ▲제미나이 등 주요 AI 모델 120여 개를 하나의 플랫폼으로 연결하고, 사용자가 입력한 요청에 맞는 모델을 선택·분배·전환해 주는 '오케스트레이터'의 역할을 수행한다. LLM 라우터는 오픈AI GPT 패밀리 모델을 포함해 ▲클로드 ▲제미나이 ▲딥시크 ▲큐웬 ▲라마 등 120여 개 AI 모델을 하나의 API로 이용할 수 있도록 지원한다. 구현의 핵심은 라우팅 엔진이다. 라우팅 엔진은 사용자가 입력한 요청 내용을 바탕으로 ▲코딩 ▲추론 ▲번역 ▲창작 등 작업 유형을 분석해 적합한 AI 모델을 자동 연결한다. 사용할 모델 범위를 미리 지정해두면 그 안에서만 자동 연결돼 모델을 일일이 비교하거나 선택하지 않아도 목적에 맞는 AI를 활용할 수 있다. 사용자가 원하는 기준에 따라 AI 서비스 제공사의 우선순위를 설정할 수 있는 기능도 제공한다. 동일 모델을 제공하는 여러 AI 서비스 제공사 가운데 ▲비용 ▲속도 처리량 등 사용자가 선택한 기준에 따라 가장 적합한 제공사로 자동 연결한다. 예를 들어 같은 클로드 모델이라도 비용을 기준으로 설정하면 가장 비용 효율이 높은 제공사로, 속도를 기준으로 설정하면 가장 빠른 제공사로 자동 연결된다. 특정 AI 서비스 제공사를 허용하거나 제외하는 화이트리스트, 블랙리스트 기능도 지원한다. 사용자는 이를 통해 자동 연결 대상 범위를 필요에 따라 유연하게 확대, 축소할 수 있다. 특정 AI 모델이 응답하지 않을 경우를 대비해 '자동 전환 기능'도 지원한다. 사용자는 주 모델과 대체 모델을 미리 설정할 수 있으며, 앞선 모델이 응답하지 못하면 다음 후보 모델이 자동으로 요청을 이어받는다. 예를 들어 주 모델로 사용하던 클로드가 응답하지 않을 경우 사전에 지정한 다른 모델이 자동으로 처리해 연속성 있는 운영 환경을 구성할 수 있다. 여러 AI 모델을 하나의 환경에서 직관적으로 관리할 수도 있다. 사용자는 '실시간 대시보드'를 통해 ▲요청 수·비용·토큰 사용량 추이와 ▲모델별 비용 비중 ▲성공·실패 비율 등을 한 화면에서 확인할 수 있다. 요청 단위 상세 기록과 팀·프로젝트·환경별 사용량 분류 추적도 지원해 AI 활용 현황과 비용 구조를 보다 효율적으로 파악할 수 있다. 사용자가 보유한 AI 모델 키를 LLM 라우터에 연결해 쓸 수도 있다. 'BYOK(Bring Your Own Key)' 모드를 통해 ▲GPT ▲클로드 ▲제미나이 등 이미 사용 중인 모델 키를 등록하면 해당 모델을 LLM 라우터 환경에서 그대로 활용할 수 있다. 이를 통해 LLM 라우터를 거치더라도 AI 모델 사용 비용을 직접 관리할 수 있다. LLM 라우터는 충전한 만큼 사용하는 크레딧 종량제로 운영된다. 가입 즉시 무료 크레딧을 제공해 서비스를 직접 경험해볼 수 있다. 카페24는 앞으로도 신규 AI 모델과 AI 서비스 제공사 지원 범위를 지속 확대하고, AI 운영과 관리 편의성을 높이는 기능도 함께 고도화해 나갈 계획이다. 이재석 카페24 대표는 "AI 모델의 종류가 빠르게 늘어나면서 이를 효율적으로 연결하고 운영하는 것이 새로운 과제가 되고 있다"며 "앞으로도 사용자가 다양한 AI를 보다 편리하게 활용할 수 있도록 관련 인프라 역할을 충실히 해나가겠다"고 말했다.

2026.06.23 10:05박서린 기자

[AI는 지금] 메타, AI 모델 공개 또 연기…1450억 달러 투자 회수 '안갯속'

메타가 최신 인공지능(AI) 모델 공개 일정을 잇따라 미루면서 AI 수익화 전략에 불확실성이 커졌다. 막대한 비용을 들여 프런티어 AI 모델을 개발해 왔지만, 외부 개발자 생태계와 수익 모델로 연결하는 과정에 차질이 생긴 것이다. 5일 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 메타는 최신 AI 모델 '뮤즈 스파크' 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 개발자에게 공개하려던 계획을 여러 차례 연기한 것으로 드러났다. 아직까지 구체적인 출시일도 정해지지 않은 것으로 전해졌다. API는 서로 다른 프로그램이 통신할 수 있도록 돕는 소프트웨어(SW) 도구다. 메타 API가 공개되면 컴퓨터나 모바일 앱 개발자들은 메타 AI 기술로 서비스와 기능을 만들 수 있다. 메타 모델 지연이 주목받는 이유는 뮤즈 스파크가 메타의 첫 폐쇄형 AI 모델이기 때문이다. 폐쇄형 모델은 개발자가 모델 파일을 직접 내려받을 수 없어 API가 사실상 외부 접근의 핵심 통로다. 앞서 메타는 당초 지난 4월 뮤즈 스파크 공개 시점에 맞춰 API도 함께 내놓을 계획이었다. 알렉산더 왕 메타 최고AI책임자는 모델 출시 이틀 뒤 소셜미디어 엑스(X)에 "뮤즈 스파크 API를 곧 공개할 것"이라고 밝힌 바 있다. API는 이후에도 출시되지 않았다. 첫 지연은 테스트 과정에서 드러난 버그와 추가 인프라 구축 필요 때문이었던 것으로 전해졌다. 이후 공개 일정은 5월에서 다시 6월로 미뤄졌다. 메타 내부 벤치마크에 따르면 뮤즈 스파크는 오픈AI·앤트로픽 모델과 경쟁할 만한 성능을 낸 것으로 나타났다. 다수 테스트에서 xAI의 그록을 크게 앞선 것으로 확인됐다. 현재 일부 제3자 평가 기관을 제외하면 외부 개발자가 뮤즈 스파크게 접근할 수 있는 경로는 제한됐다. 메타의 AI 모델 출시 지연은 이번이 처음은 아니다. 메타는 지난해 '베히모스' AI 모델 출시를 연기했다. 해당 모델은 결국 공개되지 않았다. 이후 AI 조직 개편과 대규모 인재 영입에 집중한 것으로 전해졌다. 이때 알렉산더 왕을 메타 슈퍼인텔리전스 랩스 수장으로 선임했다. 모델 공개 줄줄이 연기…AI 투자금 회수 언제 업계에선 메타의 AI 투자금 회수 시점을 여전히 불투명하다는 분위기다. AI 모델과 서비스를 수익으로 연결할 핵심 통로인 개발자 생태계 확보가 API 지연으로 늦어지고 있어서다. 메타는 올해 최대 1450억 달러(약 223조 9670억원) 규모 자본지출을 계획하고 있다고 밝혔다. 지출 대부분은 AI 인프라 구축에 쓰일 예정이다. 35억 명에 달하는 일일 활성 이용자 대상으로 개인용과 기업용 AI 에이전트를 제공하겠다는 목표도 제시했다. 문제는 막대한 투자 비용을 회수할 구체적인 경로다. 오픈AI와 앤트로픽은 API 접근권을 판매해 고객이 자체 프로젝트와 도구에 AI를 내장하도록 도우면서 수익을 내고 있다. 메타도 이와 비슷한 사업 모델을 검토하고 있지만, API 공개가 늦어지면서 개발자 생태계 확보 속도도 늦춰지고 있다. AI 인프라 투자는 커지고 있지만 이를 외부 고객과 매출로 연결하는 창구가 열리지 않은 셈이다. 메타는 최근 인스타그램, 왓츠앱, 페이스북 새 구독 서비스를 발표했다. AI 챗봇 메타 AI에 대한 구독 서비스 테스트도 진행할 예정이다. 이는 기존 소셜 플랫폼과 AI 서비스를 결합해 수익화 경로를 넓히려는 시도다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 "초과 AI 인프라 용량을 활용한 클라우드 컴퓨팅 사업도 검토 대상"이라며 "AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라 자체도 수익화 자산으로 활용할 수 있을 것"이라고 밝힌 바 있다. 이같은 우려에 메타는 "우리는 파트너들과 API를 테스트하고 있다"며 "이달 중 공개할 계획"이라고 WSJ 통해 설명했다.

2026.06.05 11:37김미정 기자

앤트로픽 "모델 개발 속도 늦춰야"…'스스로 진화하는 AI 위험' 경고

앤트로픽이 인공지능(AI) 개발 속도를 늦출 수 있는 글로벌 논의 필요성을 제기했다. 4일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 앤트로픽은 블로그 게시글을 통해 주요 AI 연구소들이 개발 속도 조절 방안을 검토해야 한다고 주장했다. 앤트로픽은 "AI 시스템이 인간 개입 없이 스스로 개선할 수 있는 단계에 가까워질 수 있다"며 "전 세계 AI 개발 속도를 늦추는 것이 바람직할 것"이라고 내다봤다. 해당 게시글에는 모델 발전이 '재귀적 자기 개선'으로 향하고 있다고 봤다. 재귀적 자기 개선은 AI 시스템이 인간 개입 없이 스스로 업그레이드하는 현상을 뜻한다. 앤트로픽은 이 현상이 아직 일어나지 않았지만, 향후 발생할 것으로 봤다. 또 다수 기관이 이에 대비하기 전에 예상보다 빨리 올 수 있다고 관측했다. 개발 속도를 늦추기 위한 글로벌 합의와 이를 검증할 수 있는 체계 필요성도 거론했다. 또 경쟁사들이 합의를 실제로 지키는지 확인할 장치가 필요하다고 주장했다. 그동안 앤트로픽 경영진은 강력한 AI 시스템이 미래에 위험한 영향을 초래할 수 있다고 경고해 왔다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 AI가 불평등을 악화하고 초급 사무직 일자리 절반을 없앨 수 있다고 언급한 바 있다. 반면 얀 르쿤 전 메타 최고 AI 과학자처럼 거대언어모델(LLM) 기반 시스템이 인간 지능에 도달하지 못하다 보는 견해도 있다. 잭 클라크 앤트로픽 공동창업자 겸 공익 부문 책임자는 재귀적 자기 개선이 세계를 바꿀 수 있는 분기점이라고 봤다. 그는 "사회 구조가 기술 발전 속도를 따라잡을 수 있도록 프런티어 AI 개발을 늦추거나 일시적으로 중단할 수 있는 선택지를 세계가 갖는 것이 바람직하다고 믿는다"며 "AI 기업 밖 사람들도 이에 참여해야 한다"고 밝혔다.

2026.06.05 08:57김미정 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

[AI는 지금] 美 정부, 프론티어 AI 통제 시동…오픈AI·앤트로픽 모델 출시 전 검토 추진

미국 백악관이 첨단 인공지능(AI) 모델을 기업이 공개 출시하기 전 정부가 사전에 검토하는 방안을 추진하고 있다. AI 모델 성능 경쟁이 고도화되는 가운데 사이버 안보 위험이 커지자 미국 정부가 프론티어 AI에 대한 개입 수위를 높이는 모양새다. 21일 IT 전문매체 디인포메이션에 따르면 백악관 국가사이버국장실(ONCD)은 최근 오픈AI, 앤트로픽, 리플렉션AI 등 주요 AI 기업을 대상으로 비공개 브리핑을 열고 이 같은 내용의 행정명령 초안을 설명했다. 해당 행정명령에는 미국 정보기관 등 정부 조직이 고성능 AI 모델을 일반에 공개하기 전 보안 위험을 검토할 수 있는 권한을 부여하는 내용이 담긴 것으로 알려졌다. 모델이 사이버 공격, 취약점 탐색, 악성 코드 작성 등에 악용될 가능성을 사전에 파악하겠다는 취지다. 이번 논의는 최근 차세대 AI 모델의 사이버 역량을 둘러싼 우려가 커진 데 따른 것이다. 앤트로픽의 차세대 모델이 소프트웨어 취약점 분석과 공격 경로 탐색에서 높은 성능을 보인 것으로 전해지며, 백악관 안보 라인에서는 첨단 AI 모델을 기존 소프트웨어 제품처럼 출시 후 대응하는 방식으로는 통제하기 어렵다는 인식이 확산된 것으로 보인다. 미국 정부는 이미 일부 AI 기업과 출시 전 모델 평가 협력을 진행해 왔다. 이에 구글, 마이크로소프트, xAI 등은 미국 상무부 산하 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 표준·혁신센터(CAISI)에 모델 사전 접근권을 제공하기로 했다. 오픈AI와 앤트로픽도 백악관의 관련 논의에 참여하는 등 정부와 AI 안전성·보안 평가를 둘러싼 접점을 이어가고 있다. 이번 행정명령 논의는 단순한 자율 협력보다 한 단계 강한 제도화 움직임으로 해석된다. 그동안 기업과 정부 간 사전 평가는 자발적 협력 성격이 강했지만, 행정명령이 마련될 경우 정부가 안보 관점에서 출시 전 모델을 들여다볼 수 있는 근거가 생길 수 있다. 사전 심사 체계가 현실화되면 AI 기업들의 출시 전략에도 변화가 예상된다. 프런티어 모델 경쟁은 출시 시점과 성능 공개가 시장 주도권을 좌우하는 만큼, 정부 검토 절차가 길어질 경우 신제품 공개 일정이 늦춰질 수 있다는 우려가 나온다. 미국 정부가 이런 부담에도 사전 검토 카드를 꺼낸 것은 고성능 AI 모델의 악용 가능성이 커지고 있어서다. AI가 사이버 공격 자동화, 생물·화학 정보 악용, 허위정보 확산 등에 활용될 수 있다는 우려가 커지며 안보 차원의 검증 필요성이 부각되고 있다. 이번 사안은 트럼프 행정부의 AI 정책 기조 변화 가능성을 보여준다는 점에서도 주목된다. 트럼프 행정부는 그동안 AI 규제 완화와 미국 기업 경쟁력 강화를 강조해 왔다. 하지만 국가안보와 직결되는 프런티어 모델에 대해서는 별도 통제 장치를 마련하려는 움직임이 뚜렷해지고 있다. 관할권을 둘러싼 미국 정부 내부 논의도 변수다. AI 모델 평가 체계를 상무부 산하 조직 중심으로 가져갈지, 정보기관과 안보 조직이 더 큰 권한을 갖는 방식으로 설계할지를 두고 의견이 갈리는 것으로 알려졌다. 상무부 중심 체계는 기업과의 협력과 산업 경쟁력에 방점을 찍는 반면, 정보기관 중심 체계는 사이버 위협과 국가안보 대응에 무게를 두고 있다. AI 업계의 경쟁 구도도 달라질 수 있다. 그동안 빅테크와 AI 스타트업은 더 빠르고 강력한 모델을 먼저 내놓는 데 집중해 왔다. 백악관의 사전 심사 체계가 현실화되면 앞으로는 모델 성능뿐 아니라 정부 검증을 통과할 수 있는 안전성, 보안 설계, 위험 완화 체계가 핵심 경쟁 요소로 부상할 전망이다. 업계 관계자는 "첨단 AI 모델은 이제 단순한 소프트웨어 제품이 아니라 국가안보와 직결되는 전략 기술로 취급되기 시작했다"며 "미국 정부의 사전 심사 체계가 현실화되면 기업들의 모델 출시 전략과 글로벌 AI 규제 논의에도 상당한 영향을 줄 것"이라고 말했다.

2026.05.21 18:12장유미 기자

앤트로픽, 10월 IPO 향해 질주…기업가치 9천억 달러 거론

앤트로픽이 오는 10월 기업공개(IPO)를 목표로 초대형 투자 유치에 나선 것으로 확인됐다. 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 기술 개발을 넘어 자본력과 인프라 확보 경쟁으로 확산되는 가운데, 앤트로픽은 안정적인 기업 고객 기반과 수익 구조를 앞세워 투자 시장에서 오픈AI보다 높은 평가를 받는 모습이다. 12일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 최근 투자자들과 최소 300억 달러(약 44조원) 규모 신규 투자 유치를 논의 중인 것으로 알려졌다. 투자 유치가 성사될 경우 기업가치는 9000억 달러(약 1344조원)를 넘길 전망이다. 이번 투자 라운드는 이르면 이달 말 마무리될 가능성이 거론되지만 아직 최종 계약서는 체결되지 않은 상태다. 이번 투자 유치는 향후 IPO를 위한 사전 작업으로 풀이된다. 업계에 따르면 앤트로픽은 이르면 오는 10월 상장을 검토 중인 것으로 관측된다. AI 서비스 '클로드'의 급증하는 수요에 대응하기 위한 대규모 컴퓨팅 인프라 확보가 필요해지면서 선제적 자금 조달에 나섰다는 분석이다. 앤트로픽은 최근 빅테크 기업들과 대형 투자 계약도 잇달아 체결했다. 구글은 앤트로픽에 100억 달러(약 14조원)를 투자하기로 했으며 향후 성과 조건 충족 시 최대 300억 달러(약 44조원)를 추가 투자할 계획이다. 공고한 파트너십을 유지하고 있는 아마존 역시 50억 달러(약 7조원)를 투자했고 향후 200억 달러(약 29조원)를 추가 집행할 가능성도 열어뒀다. 앤트로픽은 클로드 모델 시리즈를 중심으로 코딩·보안·업무 자동화 시장에서 빠르게 성장해왔다. 최근에는 AI 시장에서 가장 강한 화제성을 만들어내는 기업으로 평가된다. 기업용 코딩 도구 '클로드 코드' 확신 이후 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장을 뒤흔드는 이른바 '사스포칼립스' 우려를 촉발한 바 있다. 또 차세대 모델 '미토스'가 사이버 보안과 추론 능력 측면에서 기존 모델을 뛰어넘었다는 평가와 함께, 내부적으로도 위험 등급이 높게 책정된 것으로 알려지며 '미토스 쇼크'라는 표현까지 등장했다. 이같은 행보에 업계에선 앤트로픽이 단순 모델 경쟁을 넘어 글로벌 AI 산업 전반의 흐름과 투자 심리를 주도하는 핵심 플레이어로 부상하고 있다는 평가를 내놓고 있다. 시장에선 앤트로픽이 경쟁사인 챗GPT 개발사 오픈AI보다 상대적으로 안정적인 수익 구조를 확보했다는 평가도 나온다. 앤트로픽의 기업 고객 비중이 약 80% 수준으로, 오픈AI보다 높은 안정성을 확보했다는 분석이 제기된다. 기업 대상 장기 계약 기반 사업 구조가 투자자 신뢰를 높이고 있다는 설명이다. 장외 시장에서도 투자 열기는 뜨겁다. 최근 일부 사설 투자 플랫폼과 특수목적법인(SPV)이 앤트로픽 지분 투자 상품을 잇달아 출시하자 회사 측이 직접 경고에 나섰다. 앤트로픽은 공식 홈페이지를 통해 승인되지 않은 지분 거래는 모두 무효라고 공지하며 투자 사기 가능성에 주의를 당부했다. 특히 최근 AI 기업 투자 열풍 속에서 앤트로픽은 가장 구하기 어려운 비상장 주식 중 하나로 꼽히고 있다. 일부 플랫폼은 실제 주식이 아닌 파생상품이나 SPV 구조를 활용해 투자자를 모집하고 있는 것으로 알려졌다. 앤트로픽은 이사회 승인 없는 주식 거래는 인정하지 않겠다는 입장이다. 앤트로픽 측은 "승인되지 않은 제3자 플랫폼을 통한 주식 거래는 회사 기록상 인정되지 않는다"며 "투자자 보호와 규정 준수를 위해 관련 거래를 엄격히 제한하고 있다"고 밝혔다.

2026.05.13 09:18한정호 기자

대화 중 끼어들어도 즉각 반응…오픈AI, 실시간 음성 AI 모델 공개

오픈AI가 실시간 음성 인공지능(AI) 모델 3종을 한꺼번에 선보였다. 자체 AI 기기 출시를 앞두고 음성 인터페이스 기술력을 끌어올리려는 행보로 풀이된다. 오픈AI는 7일(현지시간) GPT-5급 추론 능력을 갖춘 'GPT-리얼타임-2', 실시간 음성 번역 모델 'GPT-리얼타임-트랜슬레이트', 스트리밍 음성 전사 모델 'GPT-리얼타임-위스퍼'를 공개했다. 이번 발표의 핵심은 GPT-리얼타임-2다. 기존 AI 음성 모델이 이용자와 AI가 순서를 번갈아 말하는 방식이었다면 이 모델은 대화 중 끼어들거나 말을 수정해도 즉각 반응한다. 상황에 따라 말투를 조절하고 개발자가 '최소(minimal)'부터 '초고(xhigh)'까지 5단계로 추론 수준을 선택할 수 있다. 컨텍스트 윈도우도 기존 3만2000토큰에서 12만8000토큰으로 4배 확대됐다. GPT-리얼타임-트랜슬레이트는 70개 이상 언어를 13개 출력 언어로 실시간 변환하며 GPT-리얼타임-위스퍼는 말하는 동시에 텍스트로 전사한다. 부동산 플랫폼 질로는 음성으로 매물을 검색하고 방문 일정을 잡는 음성 비서를, 도이체텔레콤은 고객이 편한 언어로 말하면 실시간 번역해 응대하는 고객 지원 서비스를 구축 중이다. 오픈AI가 이 같은 음성 모델 고도화에 나선 배경엔 자체 AI 기기 준비도 있다. 오픈AI는 애플 수석 디자이너 출신 조니 아이브의 스타트업 '아이오(io)'를 65억 달러에 인수한 후 음성 기반 AI 기기를 개발 중인 것으로 알려졌다. 업계에선 스마트 안경, 핀 형태 웨어러블, 스마트 스피커 등이 거론되며 AI 에이전트 기능을 탑재한 스마트폰 개발 가능성도 제기되고 있다. 세 모델은 리얼타임 응용 프로그램 인터페이스(API)를 통해 즉시 이용 가능하다. 오픈AI는 "실시간 오디오를 단순한 문답을 넘어, 대화가 전개되는 동안 듣고 추론하며 번역하고 전사하면서 실제 작업을 수행할 수 있는 음성 인터페이스로 발전시키고 있다"고 말했다.

2026.05.08 10:16이나연 기자

오픈AI, MS 독점 구조 걷어냈다…멀티클라우드 전략 전환

오픈AI가 마이크로소프트와 인공지능(AI) 동맹 구조를 재편하며 독점 관계를 사실상 해소했다. 협력은 유지하되 경쟁을 병행하는 파트너 체제로 전환하면서 글로벌 클라우드·AI 시장 판도 변화가 나타날 전망이다. 오픈AI와 MS는 27일(현지시간) 공동성명을 통해 기존 독점 계약을 개정하고 AI 모델 판매 및 클라우드 협력 구조를 비독점 형태로 전환했다고 밝혔다. 양사는 계약 개편을 통해 대규모 AI 플랫폼 구축 역량을 유지하는 동시에 새로운 사업 기회를 모색할 수 있는 유연성을 확보했다고 설명했다. 이번 계약 개정은 MS가 보유해온 오픈AI 모델의 독점 판매 권한을 내려놓은 것이 핵심이다. 오픈AI는 특정 클라우드에 종속되지 않고 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드 등 다양한 사업자와 자유롭게 협력할 수 있게 됐다. 그동안 오픈AI 모델은 사실상 MS 애저 인프라를 중심으로 유통되며 클라우드 경쟁력 강화에 기여해왔다. 그러나 생성형 AI 수요가 급증하면서 단일 인프라 중심 구조가 확장성과 비용 측면에서 한계를 드러냈고 기업 고객 확보 과정에서도 제약 요인으로 작용해왔다는 평가가 나온다. 이번 개정으로 수익 구조 역시 크게 바뀌었다. MS는 자사 클라우드를 통해 오픈AI 모델을 판매하면서 오픈AI에 지급하던 수익 배분을 중단하기로 했다. 반면 오픈AI는 2030년까지 일정 수준의 수익을 MS에 공유하되 총액 상한을 두는 방식으로 계약을 단순화했다. 또 기존 계약에서 핵심 변수였던 범용인공지능(AGI) 관련 조항도 삭제됐다. 이전에는 AGI 달성 시 수익 배분이 중단되는 구조였지만 이번 개편으로 기술 발전 여부와 무관하게 일정 기간 협력이 유지되는 방향으로 정리됐다. 다만 양사 관계가 완전히 끊긴 것은 아니다. MS는 여전히 오픈AI의 주요 클라우드 파트너 지위를 유지하며 신규 제품 역시 애저 인프라에서 우선 제공된다. 업계에선 이번 조치를 독점 동맹 해체가 아닌 협력과 경쟁의 병행 구조로 해석하고 있다. 오픈AI는 멀티클라우드 전략을 통해 유통 채널을 확대하고 MS는 자체 AI 모델과 타사 모델을 병행하는 멀티모델 전략으로 의존도를 낮추는 흐름이다. 특히 이번 계약 개정은 양사 간 갈등을 봉합하는 동시에 시장 환경 변화에 대응한 결과로 평가된다. 앞서 오픈AI가 AWS와 협력 확대를 추진하는 과정에서 독점 계약 위반 논란이 불거졌고 MS가 법적 대응까지 검토하면서 긴장 관계가 고조된 바 있다. 이번 변화는 기업 고객 선택권 확대와 클라우드 경쟁 심화로 이어질 전망이다. 현재 AI 시장에선 폭발적인 수요에 대응하고자 특정 플랫폼에 종속되지 않고 다양한 AI 모델과 인프라를 조합하는 흐름이 가속화되고 있다. 오픈AI 측은 "개정된 계약을 통해 더 큰 예측 가능성과 유연성을 확보했다"며 "다양한 파트너와 협력해 AI 기술을 보다 폭넓게 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.04.28 09:48한정호 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

[AI는 지금] "이미지도 자체 기술로"…脫 오픈AI 노린 MS, 멀티모달 경쟁 본격화

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 이미지 생성 모델 '마이(MAI)-이미지-2'를 최근 공개하며 인공지능(AI) 시장 주도권 확보 경쟁에 본격적으로 나섰다. 오픈AI 등 외부 모델 의존에서 벗어나 기술 내재화를 추진하는 동시에 코파일럿 중심 생태계를 강화하려는 전략적 행보로 풀이된다. 27일 업계에 따르면 MS는 지난 19일 자사 AI 슈퍼인텔리전스 팀이 개발한 텍스트-이미지 변환 모델 '마이-이미지-2'를 공개했다. 해당 모델은 성능 평가 플랫폼 아레나 리더보드에서 상위권에 오르며 구글, 오픈AI와 함께 글로벌 이미지 생성 경쟁 구도에 진입했다. 이번 모델은 무스타파 술레이먼 MS AI 최고경영자(CEO)가 이끄는 초지능 팀에서 개발됐다. MS는 이를 통해 이미지 생성 분야에서도 독자 기술 기반을 강화하겠다는 방침이다.술레이먼 CEO는 "우리는 이 모델 출시로 세계 3대 텍스트 이미지 변환 연구소로 도약하게 됐다"며 "초지능 팀은 앞으로 더 많은 것을 선보일 예정인 만큼 기대해 달라"고 밝혔다.이처럼 MS가 자체 모델을 전면에 내세운 것은 오픈AI에 대한 의존도를 낮추려는 전략으로 분석된다. MS는 그간 오픈AI에 대규모 투자를 단행하며 협력 관계를 유지해왔지만, 핵심 AI 기능을 외부에 의존할 경우 비용 부담과 서비스 통제력에 한계가 있다는 평가를 받아왔다. 이에 MS는 자체 모델 확보를 통해 비용 구조를 개선하고 기능, 정책, 업데이트 방향을 독자적으로 설계할 수 있는 기반 마련에 본격 나선 것으로 보인다. 기술 경쟁 측면에서는 멀티모달 AI 시장을 겨냥한 행보로 읽힌다. 최근 AI 산업은 빅테크를 중심으로 텍스트에서 이미지, 음성, 영상까지 아우르는 멀티모달로 빠르게 확장되고 있다. 단일 모델이 다양한 형태의 데이터를 이해하고 생성하는 능력도 플랫폼 경쟁력의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 시장 성장세도 가파르다. 글로벌 시장조사업체 그랜드뷰리서치는 멀티모달 AI 시장이 2024년 약 17억3000만 달러에서 2030년 108억9000만 달러 규모로 확대될 것으로 내다봤다. 또 콘텐츠 제작, 광고, 게임, 커머스 등 산업 전반에서 시각 콘텐츠 자동화 수요가 급증하고 있어 멀티모달 영역이 향후 핵심 성장 축이 될 것으로 관측됐다. 이 같은 분위기에 맞춰 MS는 '마이-이미지-2'를 앞세워 멀티모달 시장 내 주도권을 잡기 위해 속도를 낼 것으로 보인다. '마이-이미지-2'는 자연광과 질감, 공간감을 정교하게 구현하는 사실감은 물론, 이미지 내 긴 문장과 복잡한 타이포그래피를 안정적으로 생성하는 기능을 핵심 경쟁력으로 내세웠다. 이는 기존 이미지 생성 모델의 한계로 지적되던 텍스트 표현 문제를 개선한 것으로, 디자인·콘텐츠 제작 영역까지 활용 범위를 넓힐 수 있다는 점에서 주목된다. 제품 전략 측면에서는 코파일럿 생태계와의 결합이 눈에 띈다. MS는 해당 모델을 '코파일럿'과 '빙' 이미지 생성기에 단계적으로 적용할 계획이다. 워드, 파워포인트 등 생산성 도구와 연계될 경우 문서 작성 과정에서 이미지 생성이 기본 기능으로 자리잡을 가능성이 높다. 이는 텍스트 중심 생산성 도구를 멀티모달 플랫폼으로 확장하려는 시도다. 기업 시장 공략도 병행된다. MS는 현재 일부 기업 고객을 대상으로 API를 제공하고 있으며 향후 마이크로소프트 파운드리를 통해 개발자 접근성을 확대할 예정이다. 또 광고·마케팅 기업 등 대량 이미지 생성 수요를 겨냥해 이미지 AI를 산업용 생산 도구로 확장하기 위해 적극 나설 것으로 보인다. 다만 현재 서비스는 기능과 정책 측면에서 일부 제약이 있다. 생성 속도 지연과 사용 횟수 제한, 이미지 비율 고정, 편집 기능 부재 등이 대표적이다. 콘텐츠 필터링 기준도 비교적 엄격하게 적용되고 있다. 이는 기업용 서비스에서 요구되는 안정성과 리스크 관리를 반영한 설계로 해석된다. 업계 관계자는 "MS가 이미지 생성까지 자체 모델로 내재화하면서 AI 경쟁의 판이 텍스트에서 멀티모달 전반으로 빠르게 확장되고 있다"며 "향후 플랫폼 주도권은 얼마나 다양한 데이터를 하나의 경험으로 통합하느냐에 달려 있을 것"이라고 말했다.

2026.03.27 15:56장유미 기자

엔비디아, 오픈 모델로 '의료 AI' 혁신…헬스케어·신약 개발 가속

엔비디아가 오픈 모델과 데이터 플랫폼을 결합해 의료·생명과학 분야에 인공지능(AI) 활용 범위를 넓혔다. 엔비디아는 19일(현지시간)까지 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026'에서 '네모트론' 오픈 모델과 '네모 라이브러리'를 공개하고 의료 특화 AI 구축·배포를 지원한다고 밝혔다. 네모트론 오픈 모델은 오픈 가중치와 학습 레시피를 제공한다. 이를 통해 의료진과 개발자가 자체 인프라에서 맞춤형 AI 에이전트를 직접 구축할 수 있게 돕는다. 멀티모달 의료 데이터 증가에 대응해 고효율·저지연 처리 구조까지 제공해 기존 폐쇄형 시스템 의존도를 줄인다. 네모 라이브러리는 의료 전문 용어에 맞춘 파인튜닝을 지원해 범용 모델의 한계를 보완한다. 실제 헤이디 헬스는 네모트론 스피치 도입 후 지연 시간을 75% 줄이고 운영 비용을 64% 절감했다. 헬스케어 기업도 네모트론 기반으로 에이전틱 AI 도입을 확대하고 있다. 히포크라틱 AI는 임상 대화 모델을 구축했으며, 소드 헬스는 정신 건강 지원 모델을 고도화하고 있다. 또 아이큐비아와 오픈에비던스 베릴리도 각각 생명과학 연구와 의료 지식 통합 서비스에 활용하고 있다. 엔비디아는 바이오네모 플랫폼을 통해 생명과학 데이터 처리 영역도 확장했다. 파라브릭스와 쿠다-X 데이터 사이언스 라이브러리를 결합해 유전체 분석 속도를 높이고 연구 기간을 크게 단축하는 구조다. 베이스캠프 리서치는 초대규모 유전체 데이터 프로젝트를 통해 기존 공개 데이터 대비 10배 이상 큰 데이터셋을 구축했다. 이를 기반으로 수천조 개 DNA 염기쌍을 분석하며 기존 수십 년 걸리던 작업을 2년 미만으로 줄일 수 있는 환경을 마련했다. 타호 테라퓨틱스는 1억 개 세포 데이터 기반으로 가상 세포 모델을 개발했다. 향후 10억 개 세포 규모로 확장해 실제 실험 없이 치료 연구를 진행하는 시뮬레이션 환경을 구축할 계획이다. 퍼터브AI는 약 800만 개 뇌 세포 데이터를 활용한 CRISPR 유전체 아틀라스를 공개했다. 그래픽처리장치(GPU) 가속을 통해 분석 시간을 기존 며칠에서 실시간 수준으로 단축하며 질환 연구 속도를 높이고 있다. 엔비디아가 발표한 '헬스케어와 생명과학 분야 AI 현황' 조사에 따르면 의료 업계 리더 82%가 오픈소스를 핵심 전략으로 보고 있다. 엔비디아는 "의료 기관은 오픈 모델을 도입하고 이를 파인튜닝함으로써 데이터 주권을 확보할 수 있다"며 "투명성과 재현성에 대한 통제력을 유지하면서도 복잡한 에이전틱 애플리케이션에 필요한 높은 정확도를 확보할 것 이라고"고 밝혔다.

2026.03.20 18:15김미정 기자

수십억 달러 쏟았는데 '성능 미달'…메타, AI '아보카도' 출시 지연에 속앓이

메타가 개발 중인 차세대 인공지능(AI) 모델 '아보카도(Avocado)'의 공개 일정이 당초 계획보다 늦어질 것이란 주장이 나왔다. 로이터는 13일(현지시간) 뉴욕타임스(NYT) 보도를 인용해 메타가 내부적으로 아보카도 모델의 출시 시점을 최소 5월 이후로 미루는 방안을 검토하고 있다고 보도했다. 당초 메타는 해당 모델을 3월 중순 공개하는 방안을 목표로 개발을 진행해 온 것으로 알려졌다.아보카도는 메타가 수십억 달러를 투자해 개발 중인 차세대 대형 언어모델(LLM)로, 구글·오픈AI·앤트로픽 등 주요 경쟁사와의 AI 경쟁에서 핵심 역할을 맡을 프로젝트로 평가된다. 기존 오픈소스 AI 모델 '라마(Llama)' 시리즈 이후 메타의 AI 전략을 이끌 후속 모델로도 주목받고 있다. 다만 내부 테스트 과정에서 모델 성능이 기대 수준에 미치지 못했다는 평가가 나오면서 일정 조정이 검토되고 있는 것으로 전해졌다. 특히 최신 AI 모델들과의 벤치마크 비교에서 일부 영역 성능이 뒤처진 것으로 알려졌다. 일정 지연 가능성이 제기되면서 메타 내부에서는 자체 모델 완성 이전까지 경쟁력을 유지하기 위한 대안도 논의된 것으로 전해졌다. 뉴욕타임스는 메타가 구글의 AI 모델 '제미나이'를 라이선스 형태로 활용하는 방안까지 검토한 바 있다고 전했다.이 같은 상황 속에 업계에선 메타의 향후 AI 전략에 관심을 보이고 있다. 공격적인 투자와 인재 영입에도 불구하고 차세대 모델 출시 일정이 늦어질 수 있다는 점에서 이번에 기술 경쟁의 부담이 드러났다는 분석도 내놨다. 실제 메타는 그간 최고급 연구 인력 영입에 수십억 달러를 썼다. 또 데이터센터 구축 등에도 6000억 달러(약 800조원)가량을 투입할 계획이다. 메타의 올해 AI 관련 지출액은 지난해의 두 배인 1350억 달러(약 200조원)에 달할 전망이다. 업계 관계자는 "메타가 공격적으로 AI 투자와 인재 확보에 나서고 있지만 생성형 AI 기술 경쟁이 워낙 빠르게 전개되고 있다"며 "구글 제미나이와 오픈AI 모델이 빠르게 발전하는 상황에서 메타가 격차를 얼마나 빠르게 좁힐 수 있을지가 향후 경쟁 구도의 핵심 변수"라고 말했다.

2026.03.13 17:48장유미 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

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