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'인공지능 모델'통합검색 결과 입니다. (393건)

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글로벌 기상전문가, 기상·기후 AI 파운데이션 모델 연구 성과 논의

기상청 국립기상과학원과 KAIST(총장 배충식)은 9일과 10일 양일간 서울 논현동 엘리에나 호텔에서 '제1회 기상·기후 인공지능(AI) 파운데이션 모델 국제 워크숍'을 개최했다고 밝혔다. 행사는 세계적으로 빠르게 발전하고 있는 AI 기반 기상예측 기술과 기상·기후 AI 파운데이션 모델 최신 연구 성과를 공유하고, 한국형 AI 기상·기후 파운데이션 모델 개발을 위한 국제협력 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 국립기상과학원은 다양한 기상·기후 자료를 통합적으로 학습하고 여러 분야에 활용할 수 있는 파운데이션 모델로 발전함에 따라 행사에서 AI 기반 초단기 기상예측 모델인 '나우알파(NowAlpha)'와 중기 기상예측 모델인 '알파캐스트(AlphaCast)' 등 기존 연구 성과에서 나아가, 한국형 AI 기상·기후 파운데이션 모델로 발전시키기 위한 기술개발 방향을 소개한다. 행사에는 세계기상기구(WMO)·중국기상청(CMA)·엔비디아·마이크로소프트·IBM·독일 쾰른대학교 등에서 국내외 기상·기후 및 AI 분야 전문가 200여 명이 참석해 최신 기술개발 동향과 연구 성과를 공유한다. 첫날인 9일에는 ▲초단기부터 중기까지의 인공지능 기반 기상예측 기술 ▲기상·기후 파운데이션 모델 발전 방향 등을 논의했다. 특히, 기존 개별 예측 목적에 특화된 AI 모델에서 다양한 예측 분야에 적용가능한 범용 모델 전환과 관련한 최신 연구 성과를 공유했다. 둘째 날인 10일에는 ▲기상자료와 관측정보를 활용한 예측 기술 ▲재난안전·농업·에너지 등 분야별 활용과 현업 적용 방안 등을 논의한다. 이어 연구 성과 발표와 종합토론을 통해 AI 기상기술의 실질적인 활용과 국제협력 확대 방안을 모색한다. WMO와 주요국 기상청, 국제적 기술기업 및 학계 전문가들은 AI 기상예측 모델 비교·검증, 공동연구, 교육훈련, 기술 공유 등 실질적인 국제협력 방안을 모색한다. 이를 통해 국가별 기술 역량과 활용 환경을 고려한 AI 기상예측 기술 확산 가능성도 논의한다. 강현석 국립기상과학원장은 “AI 기술은 기상예측 신뢰도와 활용 범위를 높이는 핵심 기술로 빠르게 발전하고 있다”며 “이번 행사가 국내외 전문가들과 최신 기술 및 연구 성과를 공유하고, 한국형 AI 기상·기후 파운데이션 모델 개발 기반을 강화하는 계기가 되기를 기대한다”고 밝혔다. 배충식 KAIST 총장은 “AI 시대의 진정한 경쟁력은 기술을 활용하는 데 그치지 않고, 탄탄한 기초과학을 바탕으로 AI를 주도적으로 개발하고 새로운 가능성을 개척하는 데 있다”며 “기상·기후 분야에서도 과학적 이해와 AI 기술 융합을 통해 예측 한계를 넓히고, 기후위기 대응과 국민 안전에 기여하는 혁신이 이루어지기를 기대한다”고 밝혔다.

2026.11.09 17:06주문정 기자

"내가 고른 AI가 답했나"…앤트로픽, 모델 확인 기술 공개

앤트로픽이 답변을 생성한 인공지능(AI) 모델 출처를 확인하는 기술 개발에 나섰다. 이용자가 선택한 모델과 실제 답변에 쓰인 모델이 일치하는지 검증할 수 있게 돕기 위한 조치다. 3일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 앤트로픽 연구진은 특정 결과물이 어떤 모델에서 나왔는지 암호학적으로 증명하는 오픈소스 시스템 '플래시프루브'를 개발에 착수했다. 연구진은 블로그를 통해 연구 진행 상황과 기술 명세서, 일부 작동 코드를 공개했다. 핵심 목적은 AI 기업이 이용자에게 알리지 않고 모델을 바꿔 사용하는지 확인하는 것이다. 비용을 아끼려고 저렴한 모델로 답변하거나, 성능 평가에서 좋은 점수를 받으려고 더 뛰어난 모델을 투입했는지 검증할 수 있다. 플래시프루브는 특정 답변을 특정 모델이 생성했다는 사실을 수학적으로 증명한다. 이메일의 암호학적 서명으로 발신자를 확인하듯 AI 답변을 만든 모델을 확인하는 방식이다. 이를 위해 AI 개발사는 모델마다 고유한 정보를 공개해야 한다. 이용자는 이 정보를 바탕으로 답변이 해당 모델에서 나왔는지 검증할 수 있다. 검증 과정에서 모델의 작동 방식을 결정하는 내부 수치인 가중치는 공개하지 않아도 된다. 앤트로픽이나 오픈AI처럼 가중치를 비공개로 유지하는 기업도 핵심 기술을 노출하지 않고 활용할 수 있다는 의미다. 이용자는 자신의 기기에서도 검증 작업을 수행할 수 있다. 앤트로픽 연구진은 "이는 완성된 연구 결과가 아닌 중간 진행 상황을 공유하기 위한 것"이라며 "답변이 어떤 AI 모델에서 나왔는지 알 수 있는 생태계를 만들 것"이라고 밝혔다.

2026.11.04 17:02김미정 기자

김유원 네이버클라우드 대표 "미래 강군 핵심은 AI 통제권…민군 협력 강화해야"

네이버클라우드가 미래 군대 인공지능(AI) 경쟁력을 높이기 위해 군 데이터·AI 통제권 확보와 민간 기술 도입을 강조했다. 대규모 AI 연산 인프라부터 실제 전장에서 활용하는 AI까지 연결하고 군과 민간기업이 역할을 나눠 국방 AI 전환(AX)에 속도를 내야 한다는 제언이다. 네이버클라우드는 김유원 대표가 지난 3일 대전컨벤션센터에서 열린 '국제 육군 모델링·시뮬레이션(M&S) 학술 컨퍼런스 및 전시회(IAMSEC 2026)' 기조연설에서 미래 전장에 필요한 AI 인프라 구축과 안전한 AI 운용, 민군 협력 중요성을 강조했다고 4일 밝혔다. IAMSEC는 육군 모델링·시뮬레이션 기술을 다루는 국제 행사다. 김 대표는 이번 기조연설에서 미래 군에 필요한 AI 연산 규모가 단순히 병력 수에 비례하지 않는다고 설명했다. 정보 수집 범위와 분석 주기, 시뮬레이션 규모, 임무 규모 등에 따라 필요한 연산 자원이 기하급수적으로 늘어날 수 있다는 분석이다. 이에 대규모 AI 모델과 시뮬레이션을 담당하는 '중앙 AI 팩토리', 다양한 정보를 융합해 작전을 지원하는 '임무 AI', 통신이 끊긴 환경에서도 독립적으로 임무를 수행하는 '현장 AI'를 하나로 연결하는 체계가 필요하다고 짚었다. AI 활용 범위가 확대되는 만큼 신뢰성과 통제권 확보도 주요 과제로 제시했다. AI가 내린 판단을 출처와 근거를 통해 교차 검증하고 중요한 행동은 사람의 승인을 거쳐 실행하는 체계를 갖춰야 한다는 설명이다. 특히 '휴먼 인 더 루프' 방식을 적용해 주요 의사결정 과정에 사람이 개입하도록 하고 데이터와 AI 모델, 인프라를 군이 직접 통제하는 소버린 AI 환경을 구축해야 한다고 제언했다. 국방 AI 도입 방식에도 변화가 필요하다고 짚었다. 급변하는 전장 환경에 대응하려면 기존 획득 체계를 빠른 기술 실증과 반복 개발 중심으로 전환해야 한다는 주장이다. AI 인프라 역시 필요한 시점에 최신 연산 자원을 활용할 수 있는 구독형 방식으로 바꿀 필요가 있다고 강조했다. 군이 핵심 통제권을 유지하면서도 검증된 민간 기술을 빠르게 받아들이는 협력 구조를 마련해야 한다는 취지다. 네이버클라우드는 이번 행사장에서 국방 특화 AI 기술을 소개하는 전시 부스도 운영했다. '국방 AI를 위한 풀스택 기술 파트너, 네이버클라우드'를 주제로 국방 특화 AI 모델과 AI 플랫폼, 클라우드 등 3개 영역을 선보였다. 이를 통해 국방 AI에 필요한 모델부터 플랫폼, 인프라까지 연계하는 기술 구성을 소개하고 군 환경에서 활용할 수 있는 다양한 AI 적용 가능성을 제시했다. 김 대표는 "미래의 강한 군대는 AI를 통제하고 스스로 발전시키는 군대일 것"이라며 "지휘부는 제도와 통제 체계를 만들고 현장은 실증 기회를 제공하며 기업은 기술과 인프라를 제공해야 한다"고 밝혔다. 이어 "네이버클라우드도 군의 과학화와 지능화를 위해 끝까지 함께하겠다"고 덧붙였다.

2026.11.04 14:05한정호 기자

AI 인프라 기업 래블업, 코스닥 데뷔 첫날 주가 하락…공모가 대비 25%↓

인공지능(AI) 인프라 소프트웨어 기업 래블업이 코스닥 상장 첫날 공모가 대비 25% 넘게 급락하며 부진한 출발을 보였다. 장 초반 공모가보다 약 49% 급등했지만 이후 상승분을 모두 반납하며 큰 변동성을 나타냈다. 3일 한국거래소에 따르면 래블업은 이날 코스닥 시장에서 공모가 1만 9000원보다 4780원(25.16%) 하락한 1만 4220원에 정규장 거래를 마쳤다. 이날 래블업은 공모가와 같은 1만 9000원에 거래를 시작했다. 장 초반 한때 2만 8350원까지 상승해 공모가 대비 49.21% 오르기도 했다. 이후 상승세가 꺾이면서 주가는 빠르게 하락했다. 오후 들어 공모가 아래로 떨어진 뒤 낙폭을 확대했으며 장중 최고가와 비교하면 약 49.84% 낮은 수준에서 거래를 마감했다. 래블업은 앞서 진행한 기관투자자 대상 수요예측에서 1129개 기관이 참여해 284.53대 1의 경쟁률을 기록했다. 회사 측은 글로벌 AI 인프라 투자에 대한 시장 우려와 국내 증시 변동성 등을 고려해 공모가를 희망 범위 하단인 1만 9000원으로 확정했다고 설명했다. 총 공모금액은 414억원이다. 래블업은 그래픽처리장치(GPU)를 비롯한 AI 컴퓨팅 자원을 효율적으로 배분하고 관리하는 소프트웨어 기업이다. 주력 제품인 '백엔드닷에이아이'를 통해 엔비디아와 인텔, AMD 등 다양한 AI 가속기를 통합 관리하는 기술을 제공 중이다. 실적은 성장세를 이어가고 있다. 올해 상반기 매출은 약 48억원으로 전년 동기 대비 58.2% 증가했으며 영업이익은 약 6억원을 기록했다. 지난해 전체 매출에서 반복매출이 차지하는 비중은 94.7%로 집계됐다. 래블업은 상장을 계기로 기존 GPU 자원 관리 사업에서 AI 모델과 서비스 운영 분야로 사업 영역을 확대할 계획이다. 최근 신규 솔루션 '컨티넘 엔터프라이즈'를 상용 출시하고 첫 고객을 확보했다. 이 솔루션은 AI 모델 통합 운영과 응용프로그램 인터페이스(API) 관리, 토큰 사용량 및 비용 관리 등을 지원한다. 확보한 공모자금은 연구개발 고도화와 글로벌 사업 확대에 투입할 방침이다. 북미와 아시아, 유럽 등 주요 시장에서 현지 파트너십을 강화하고 신규 고객 확보에도 속도를 낸다는 목표다. 신정규 래블업 대표는 지난달 IPO 기자간담회에서 "지난 10여 년간 축적한 독자적인 AI 인프라 운영 기술과 글로벌 기업들과의 협력 경험을 바탕으로 기술 경쟁력을 검증해왔다"며 "코스닥 상장을 계기로 글로벌 사업을 확대하고 GPU 중심 인프라 관리에서 AI 모델과 토큰 운영까지 사업 영역을 넓혀 글로벌 AI 인프라 소프트웨어 기업으로 성장하겠다"고 밝혔다.

2026.11.03 18:17한정호 기자

나무AX, 한국산업기술시험원에 AI 개발 솔루션 공급…공공시장 공략

나무AX가 한국산업기술시험원(KTL)의 인공지능(AI) 개발환경 구축 사업에 자체 소프트웨어(SW)를 공급하며 공공 AI 인프라 시장 공략에 나섰다. 그래픽처리장치(GPU) 자원 관리와 AI 모델 운영 기술을 바탕으로 공공 연구기관 AI 개발 효율을 높인다는 목표다. 나무AX는 KTL이 추진하는 고성능 GPU 연산장비 도입 사업에 AI 개발환경 구성을 위한 자체 SW를 공급한다고 3일 밝혔다. 이번 사업은 KTL이 AI 솔루션 개발과 학습에 필요한 고성능 연산 기반을 확보하고자 추진된다. 나무AX는 서버 전문기업 코코링크가 공급하는 GPU 서버에 '엑스터 엔터프라이즈(Xster Enterprise)'를 적용해 AI 모델 개발과 실행에 필요한 환경을 마련할 계획이다. 엑스터 엔터프라이즈는 여러 연구·개발 작업에 GPU 자원을 효율적으로 배분하고 AI 모델 운영을 지원하는 솔루션이다. 연구 목적과 필요한 연산 성능에 따라 GPU를 분할하고 사용자·그룹별로 자원을 할당할 수 있도록 지원한다. 관리자는 GPU 사용 현황을 확인하고 필요한 작업에 연산 자원을 배정할 수 있다. 이를 통해 여러 연구자가 고성능 GPU 장비를 함께 활용하면서 유휴 자원을 줄이고 인프라 운영 효율을 높일 수 있다는 게 회사 측 설명이다. AI 모델 배포 과정도 간소화한다. 연구자가 화면에서 사용할 AI 모델과 실행 조건을 선택하고 동작 상태를 확인할 수 있도록 구성해 개발 과정에서 반복되는 설정 작업과 관리 부담을 줄인다. 이번 공급은 나무AX와 코코링크가 지난 8월 체결한 AI 인프라 협력 업무협약(MOU)의 후속 성과다. 양사는 당시 AI 서버와 GPU·모델 운영 SW를 결합해 공급하기로 협력했으며 이번 KTL 사업을 통해 공공 연구·시험 분야로 적용 범위를 넓히게 됐다. 나무AX는 가상화·클라우드 분야에서 축적한 자원 관리 기술을 기반으로 GPU 운영과 AI 모델 관리 사업을 확대 중이다. 이번 사업에서도 코코링크 서버 기술과 자체 SW를 결합해 공공기관 연구 목적에 맞춘 AI 개발환경을 제공한다는 방침이다. 특히 공공 연구기관에서 여러 사용자가 GPU 자원을 공유하는 환경을 지원하며 자체 솔루션의 활용 범위를 넓혀갈 계획이다. 고성능 연산장비 도입 이후 자원 배분과 모델 운영까지 지원해 AI 인프라 활용 효율을 높이는 데 주력한다는 목표다. 나무AX 관계자는 "고성능 GPU를 도입한 뒤에는 실제 개발 수요에 맞게 배분하고 활용하는 것이 중요하다"며 "연구자가 필요한 연산자원을 원활하게 이용하고 개발에 집중할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.11.03 10:54한정호 기자

국방 AX 속도 내는 네이버클라우드, 육군 군수에 AI 심는다

네이버클라우드가 육군 군수사령부와 손잡고 조달·정비·물류 등 군수 전반에 인공지능(AI)을 도입한다. AI를 활용해 필요한 물자를 효율적으로 조달하고 무기체계 고장을 사전에 예측하는 등 군수 업무 혁신에 나선다는 목표다. 네이버클라우드는 지난달 30일 대전 육군 군수사령부에서 미래 전장 환경 최적화 및 실전형 AI 군수 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 협약식에는 박춘식 육군 군수사령관과 김유원 네이버클라우드 대표 등 양 기관 주요 관계자가 참석했다. 육군 군수사령부는 보급·정비·수송 등 육군 군수 업무 전반을 총괄하는 기관이다. 최근 드론과 유·무인 복합체계 등 신규 무기체계가 확대되면서 이를 뒷받침할 군수 체계도 데이터와 AI 중심으로 전환할 필요성이 커지고 있다. 이번 협약에 따라 양 기관은 군수 현장에서 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발하고 실증할 계획이다. 네이버클라우드가 국방 분야에서 축적한 AI·클라우드 기술을 실제 군수 업무에 적용하고 군 자체 AI 활용 역량을 강화한다는 방침이다. 우선 AI 기반 군 특화 조달 플랫폼을 개발한다. 필요한 물자를 성능에 따라 AI가 매칭하는 방식으로, 군수 물자 조달 과정에서 효율을 높일 수 있도록 지원한다. 무기체계 정비에도 AI를 활용한다. 상태기반정비(CBM+) 기술을 통해 무기체계에서 수집한 상태 데이터를 분석하고 고장 발생 전에 정비가 필요한 시점을 파악하는 체계를 실증할 계획이다. 물류와 생산 현장에도 AI 기술을 적용한다. 실제 물류 환경을 가상공간에 구현하는 디지털 트윈을 기반으로 스마트 물류와 스마트 팩토리 기술을 개발하고 군수 업무 효율을 높이는 방안을 모색할 예정이다. 네이버클라우드는 이를 위한 인프라 구축도 지원한다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라 활용 컨설팅을 제공하고 군수 업무 특성에 맞춘 클라우드 환경을 구축할 계획이다. 특히 전방 배치 엔지니어(FDE)가 군수 현장에 직접 참여해 반복 업무를 자동화하는 AI 에이전트를 개발한다. 현장 데이터를 분석해 새로운 AI 활용 과제를 발굴하고 실제 군수 업무에 적용할 수 있도록 지원할 방침이다. 군 내부 AI 활용 역량 강화에도 협력한다. 군수 분야 AI 전문인력 양성과 플랫폼 운영·고도화를 지원해 군이 자체적으로 AI 기술을 활용하고 지속해서 발전시킬 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 네이버클라우드는 국방 분야 AI 사업을 확대 중이다. 올해 한국항공우주산업(KAI)과 방산 특화 AI 모델 공동 개발을 추진하고 고려대학교 C5ISRT융합연구센터와 합동참모본부 AI 전환(AX) 거점사업에도 참여하고 있다. 지난 9월에는 국방부와 합동참모본부, 각 군 관계자 550여 명이 참석한 '국방 AI 전략 세미나'를 개최했다. 당시 군이 데이터와 AI 모델 통제권을 유지하면서 민간 기술을 활용해 AI 도입 속도를 높이는 국방 AX 협력 모델을 제시했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "군수는 조달부터 정비, 물류까지 방대한 데이터가 실시간으로 움직이는 분야로, AI 전환 효과가 가장 크게 나타날 수 있는 영역"이라며 "육군 군수사령부와 함께 현장에서 검증된 실전형 AI 군수 모델을 만들고 대한민국 군 AX 생태계 구축에 기여하겠다"고 말했다.

2026.11.02 14:21한정호 기자

AI로 게임 만들고 로봇과 대화…깃허브가 넓힌 개발 생태계

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] 깃허브 개발 생태계가 코드 작성과 관리를 넘어 디자인과 로봇 구현 등으로 넓어지고 있다. 깃허브는 29일까지 미국 샌프란시스코 포트넘매이슨에서 열린 '깃허브 유니버스 26'에 전시장을 마련했다. AI 코딩을 활용한 게임 제작부터 디자인 구현, 로봇과의 상호작용까지 새로운 개발 사례를 공유했다. 깃허브 부스는 신기능 설명을 듣는 공간과 코파일럿 앱을 직접 사용할 수 있는 공간으로 이뤄졌다. '언더 더 후드(Under the Hood)'는 깃허브 직원들이 코파일럿 신기능을 시연하는 장소다. 이날 소개한 기능은 작업에 맞는 AI 모델을 자동으로 골라주는 '코파일럿 퓨전'이었다. 코파일럿 퓨전은 이용자가 모델별 특성을 일일이 비교하지 않아도 요청한 작업에 적합한 모델을 선택한다. 특정 모델을 쓰고 싶다면 자동 선택 기능을 끄고 직접 지정할 수도 있다. 직원은 "퓨전을 활용하면 AI 크레딧 사용량을 최대 60% 줄일 수 있다"고 안내했다. 이번 행사에서 공개된 '코파일럿 앱'도 부스에서 시연됐다. 코파일럿 앱은 별도 코드 편집기를 열지 않고도 AI와 대화하며 소프트웨어를 개발할 수 있는 앱이다. 부스에서는 이용자가 작업을 요청하고, AI 계획과 결과를 확인하는 과정을 시연했다. 관계자는 이용자가 작업에 개입하는 정도에 따라 앱을 사용하는 방식을 소개했다. 그는 "사용자는 AI 질문에 답하며 단계별로 개발을 진행할 수 있다"며 "AI가 만든 개발 계획을 먼저 살펴보고 수정한 뒤 구현을 맡길 수도 있다"고 말했다. 그는 작업 전반을 AI에 맡기는 '오토파일럿'도 선보였다. 이는 이용자가 목표를 전달하면 AI가 작업을 수행하고, 이용자는 완성된 결과만 확인하는 방식이다. 이날 관계자는 코파일럿 앱에 '팩맨 게임을 만들고 준비가 되면 알려달라'고 요청했다. 이때 이용자는 완성된 게임 결과만 확인하면 됐다. 그는 "AI에 요청한 작업이 실제로 즐길 수 있는 게임으로 구현되는 모습을 소개한 것"이라며 "방문객이 직접 체험하며 코파일럿 활용 방법을 익히도록 했다"고 설명했다. 엔비디아, 오픈소스 모델로 로봇 구현…"개발 생태계 기여" 엔비디아는 부스에서 오픈소스 AI 모델을 활용한 로봇 시연을 선보였다. 해당 로봇은 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결돼, 방문객 사진을 촬영하고 요청에 맞춰 새로운 이미지를 만들었다. 음성 합성과 이미지 생성 작업은 현장의 DGX 스파크에서 처리한다. 엔비디아 관계자는 "개발자들이 오픈소스 AI 모델과 엔비디아의 컴퓨터를 활용해 사람 요청에 반응하는 서비스를 만드는 방식을 보여준 것"이라며 "오픈소스 모델과 개발 도구에 관심을 가진 개발자들에게는 여러 AI 기능을 결합한 활용 사례를 보여준 셈"이라고 강조했다. 그는 이번 행사에 오픈소스 개발자들이 많이 모이는 만큼 엔비디아가 어떤 개발 프로젝트를 진쟁 중인지 알리기 위해 이번 부스를 꾸렸다고 밝혔다. 그는 오픈소스 프로젝트 '오픈셸(Openshell)'을 엔비디아 대표 기여 사례로 소개했다. 오픈셸은 엔비디아가 AI 에이전트를 안전하게 실행하기 위해 공개한 오픈소스 소프트웨어다. 그는 "우리는 개발자들이 있는 곳에 직접 찾아왔다"며 "우리 기술을 보여주고 피드백을 받아 제품 개선하는 것이 목적"이라고 말했다. 피그마, 디자인·코드 통합…깃허브로 협업 확대 피그마 부스에서는 디자인 도구 안으로 들어온 깃허브를 만날 수 있었다. 깃허브에 저장된 코드를 피그마로 가져와 시제품으로 살펴보고, 피그마에서 코드 변경 사항을 검토해달라는 요청까지 보내는 방식이다. 디자인을 개발자에게 전달하는 데서 끝내지 않고, 실제 코드를 바탕으로 제품을 함께 다듬도록 연결했다. 이러한 연계는 디자인과 구현 결과를 맞추는 작업을 돕는다. 디자이너는 기존 코드로 구현한 화면을 바탕으로 작업하고, 수정한 내용을 개발 과정으로 이어갈 수 있다. 디자인과 개발이 별도로 진행되면서 생기는 간극을 줄이려는 접근이다. 깃허브 코파일럿이 피그마의 디자인 정보를 활용하는 연결도 소개했다. AI가 외부 도구와 데이터를 활용하도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해, 코파일럿이 디자인 맥락을 참고해 코드를 작성하도록 지원한다는 설명이다. 피그마 관계자는 “개발자가 디자인을 더 많이 하고 디자이너도 코드를 더 많이 다루면서 역할의 경계가 흐려지고 있다”며 “앞으로 연결이 더 늘어날 것”이라고 말했다. 피그마가 개발 도구와의 연결을 보여줬다면, 엔비디아는 개발자가 자사 기술로 무엇을 만들 수 있는지 로봇으로 풀어냈다. 부스에는 소형 AI 컴퓨터 'DGX 스파크'와 연결한 로봇을 마련했다.

2026.10.31 03:05김미정 기자

깃허브 제품 부사장 "AI 코딩 가성비 시대 이끌 것"

[샌프란시스코(미국)=김미정 기자] "웹사이트에서 글자 한 줄을 수정하는 데 가장 비싼 인공지능(AI) 모델을 사용할 필요는 없습니다. 기업이 AI 개발 도구를 효율적으로 활용하려면 작업에 적합한 모델을 선택하고 비용을 통제할 수 있어야 합니다." 루이스 비텐코트-에밀리오 깃허브 제품 부문 수석부사장(SVP)은 최근 미국 샌프란시스코에서 열린 '깃허브 유니버스 2026' 현장에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 AI 에이전트 활용이 늘면서 기업 비용 부담도 커지고 있다고 진단했다. 개발자가 간단한 코드 수정에도 고성능 AI 모델을 사용하면 불필요한 지출이 발생할 수 있어 작업 난도에 따라 모델을 다르게 활용해야 한다는 설명이다. 그는 특히 기존 멀티모델 환경에서는 개발자가 어떤 모델을 사용할지 직접 판단해야 한다는 점을 한계로 꼽았다. AI 모델마다 성능과 가격이 달라 작업에 맞지 않는 모델을 선택하면 비용이 늘거나 결과물의 품질이 떨어질 수 있기 때문이다. 깃허브는 이런 비용 문제를 해결하기 위해 이번 행사에서 '코파일럿 퓨전'을 공개했다. 퓨전은 개발자가 여러 AI 모델을 직접 비교하지 않아도 작업에 적합한 모델을 자동으로 조합해 개발 업무를 처리하도록 지원한다. 퓨전의 작동 원리는 업무에 따라 적합한 인력을 배치하는 방식과 비슷하다. 개발자가 프로젝트를 전달하면 퓨전은 여러 AI 에이전트를 실행하고, 각 작업에 적합한 모델을 활용해 결과물을 만든 뒤 하나로 통합한다. 개발자는 비용과 성능의 균형을 우선할지, 고성능 모델 활용을 중시할지 선택할 수 있다. 다만 개별 작업마다 모델을 일일이 지정할 필요는 없다. 깃허브는 이런 방식이 실제 개발 비용을 얼마나 줄이는지도 시험했다. 소프트웨어 개발 벤치마크를 활용해 AI가 주어진 작업을 정확하게 완료했는지 확인하고, 작업에 사용한 토큰과 처리 시간을 측정했다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "주요 벤치마크에서 작업 완료 점수가 8.7포인트(p) 높게 나타났다"며 "최첨단 AI 모델을 사용하는 방식과 비교해 비용은 77% 낮았다"고 밝혔다. 그는 퓨전이 개발자 모델 선택 부담도 줄일 것으로 기대했다. 실제 코파일럿 사용자 61%는 여러 AI 모델을 사용하고 있으며, 유료 개발자 중 63%는 한 달에 적어도 한 번 자동 모델 선택 기능을 이용하고 있는 것으로 나타났다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 "다수 개발자는 기본 설정이나 자동 모델 선택 기능을 사용한다"며 "퓨전을 통해 하나의 프로젝트에서 여러 모델이 활용되는 모습을 경험하면 각 모델의 장단점도 자연스럽게 이해하게 될 것"이라고 내다봤다. 그는 "개발자에게 다양한 모델을 선택할 권한을 주는 것은 좋지만, 어떤 작업에 어떤 모델을 사용해야 하는지 판단할 책임도 함께 늘어난다"며 "퓨전은 이런 부담을 줄이면서 여러 모델 장점을 활용하도록 설계했다"고 강조했다. "AI 거버넌스·비용 통제…에이전트 협업 지원" 깃허브는 AI 에이전트가 수행할 수 있는 개발 업무도 확대하고 있다. 기업이 AI 사용을 통제하는 동시에 여러 에이전트를 활용해 복잡한 개발 프로젝트까지 처리할 수 있도록 지원하려는 것이다. 대표 기능이 올해 공개한 '코파일럿 프로젝트'다. 지난해 발표한 '에이전트HQ'가 개발자에게 다양한 AI 에이전트를 선택할 수 있는 환경을 제공했다면, 코파일럿 프로젝트는 여러 에이전트가 개발 프로젝트를 나눠 수행하도록 지원한다. 예를 들어 여러 코드 저장소를 수정해야 하는 프로젝트가 있다면 각 저장소에 AI 에이전트를 배정할 수 있다. 에이전트들은 서로 다른 AI 모델을 사용해 작업을 동시에 진행하고, 코파일럿 프로젝트는 이들 작업을 조율한다. 비텐코트-에밀리오 수석부사장은 이런 변화가 개발자 역할에도 영향을 미칠 것으로 내다봤다. AI 모델 하나에 작업을 지시하던 방식에서 벗어나 여러 에이전트 업무를 관리하는 방향으로 개발 방식이 바뀐다는 것이다. 그는 "기존에는 개발자가 하나의 모델과 대화하면서 한 번에 하나의 작업을 해결했다"며 "이제는 여러 에이전트에 업무를 배분하고 작업을 조율하는 엔지니어링 매니저와 같은 역할을 하게 될 것"이라고 전망했다. 이어 "우리는 개발자에게 가장 효과적이고 가성비 높은 도구를 선택할 수 있도록 지원하고 있다"며 "앞으로도 사람과 AI 에이전트가 한곳에서 협력하며 소프트웨어를 개발할 수 있도록 플랫폼을 키울 것"이라고 강조했다.

2026.10.31 01:56김미정 기자

한국딥러닝·IBK기업은행, 보이스피싱 피해구제 서류 처리시간 88% 단축

한국딥러닝(대표 김지현)이 IBK기업은행과 비전언어모델(VLM) 기반 인공지능(AI) 에이전트를 활용해 보이스피싱 피해구제 업무를 자동화하는 기술을 검증했다. 기존 수작업으로 진행하던 서류 처리시간을 88% 줄이고 문서 인식 정확도도 개선했다. 한국딥러닝은 IBK기업은행 금융소비자지원부와 공동으로 보이스피싱 피해구제 업무 자동화 실증을 완료했다고 30일 밝혔다. 이번 실증은 지난 4월부터 8월까지 진행됐다. 보이스피싱 피해구제 과정에서 팩스로 접수되는 신청서와 신분증 등을 AI가 분석하고 필요한 정보를 추출해 담당자의 업무 부담을 줄이는 것이 목적이다. 기존에는 은행 직원이 접수된 서류를 일일이 확인하고 관련 정보를 시스템에 입력해야 했다. 이 때문에 서류 처리에 상당한 시간이 소요돼 신속한 피해 대응에 어려움이 있었다. 양사는 한국딥러닝의 금융 특화 AI 에이전트 '딥 에이전트 포 파이낸스(DEEP Agent for Finance)'를 활용해 업무 자동화 시스템을 구축했다. 이 시스템은 문서의 종류를 구분하고 주요 정보를 추출하는 데 그치지 않고 서류 내용을 분석해 범죄 유형까지 추론한다. 기존 광학문자인식(OCR) 기술이 문자 추출에 집중했다면 VLM을 활용해 문서의 시각적 정보와 문맥까지 분석하도록 기능을 확장한 것이다. 실증 결과 서류 처리시간은 기존보다 88% 감소했다. 인쇄체 인식 정확도는 100%, 필기체는 97% 이상을 기록했다. 문서 분류와 범죄 유형 추론에서도 실증 평가 기준 100%의 정확도를 달성했다. 일부 정보 추출 항목에서는 기존 AI-OCR 대비 정확도가 최대 20.4%포인트 높아졌다. 한국딥러닝은 AI-OCR과 VLM의 분석 결과를 교차 검증하고, 결과의 신뢰도에 따라 자동 처리하거나 담당자가 직접 확인하도록 시스템을 설계했다. 최종 판단은 은행 직원이 수행하는 구조다. 또한 외부 클라우드에 금융 정보를 전송하지 않고 은행 내부망에서 운영할 수 있도록 온프레미스 환경을 적용했다. 한국딥러닝은 VLM 엔진 개선부터 문서 처리 시스템, 검수 대시보드 구축과 성능 검증까지 기술 개발을 담당했다. 이번 과제는 재정경제부와 과학기술정보통신부가 주최한 '2026 공공기관 AI혁신 챌린지' AI 서비스 실증(PoC) 부문에서 우수상에 선정됐다. IBK기업은행은 해당 성과로 장관상을 수상했다. IBK기업은행은 실증 결과를 바탕으로 내년 상반기 중 해당 기술을 실제 피해구제 업무에 적용할 계획이다. 한국딥러닝도 금융기관과 공공기관을 대상으로 문서 처리 자동화 사업을 확대할 방침이다. IBK기업은행 금융소비자지원부 관계자는 "보이스피싱 피해구제는 신속한 대응이 핵심이지만, 기존에는 서류 처리에만 많은 시간이 소요됐다"며 "이번 실증을 통해 이를 획기적으로 단축해, 피해구제에 필요한 대응 시간을 확보하고 금융소비자 보호를 강화할 가능성을 확인했다"고 말했다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "이번 실증은 VLM 기반 AI 에이전트가 피해 대응에 필요한 시간을 확보하는 데 기여할 수 있음을 보여줬다"며 "앞으로 금융기관의 반복 업무를 자동화해 운영비용을 낮추고 금융소비자 보호에 더 많은 시간과 인력을 투입할 수 있는 환경을 만들겠다"고 밝혔다.

2026.10.30 17:25남혁우 기자

[AI리더스] 래블업, 업스테이지 '솔라' 규모 확대 뒷받침…"비결은 복구 자동화"

"정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업 3차수에서는 늘어난 서버를 안정적으로 운영하는 게 핵심입니다. 우리는 업스테이지 '솔라' 개발에 쓰이는 서버가 60대에서 120대로 늘어난 데 맞춰 고장 난 서버 일을 다른 서버가 대신 맡도록 지원합니다. 학습이 멈추는 시간을 줄여 업스테이지가 모델 개발에 집중할 수 있도록 돕고 있습니다." 황은진 래블업 연구소장은 28일 인터뷰를 통해 학습 규모가 커진 솔라 개발을 뒷받침하기 위해 장애 대응을 자동화하고 서버 운영 안정성을 높였다고 밝혔다. 래블업은 독파모 사업의 업스테이지 컨소시엄에서 학습 인프라 운영·관리를 처리하고 있다. 업스테이지가 솔라 모델을 개발하면, 래블업은 여러 서버가 함께 계산할 수 있도록 학습 환경을 지원하고 서버 상태와 그래픽처리장치(GPU) 사용 현황을 관리한다. 황 소장은 솔라 학습 규모가 커지면서 서버 장애로 인한 중단 시간을 줄이는 일이 더 중요해졌다고 설명했다. 여러 서버가 계산을 나눠 수행하는 대규모 학습에서는 서버 한 대에 문제가 생겨도 전체 작업이 멈출 수 있어서다. 그는 "고장 난 서버를 제외하고 남은 서버만으로 서버 수를 줄여 학습을 재개하려면 개발팀이 작업을 나누는 설정까지 빠꿔야 한다"며 "우리는 이런 지연을 줄이기 위해 예비 서버가 고장 난 서버 작업을 대신 맡도록 돕는다"고 말했다. 업스테이지 컨소시엄은 3차수에서 학습 서버를 60대에서 120대로 늘렸다. 이에 예비 서버도 3대에서 7대로 덩달아 늘었다. 예비 서버는 평소 데이터 생성이나 모델 평가 작업을 수행하다가 본 학습에 장애가 발생하면 대체 자원으로 투입된다. 래블업은 자체 소프트웨어 '백엔드닷에이아이'로 여러 서버 GPU를 한곳에서 관리하고 있다. 개발자가 학습 작업을 실행하면 필요한 GPU를 배정하고, 어떤 서버가 사용 중인지 확인할 수 있도록 돕는다. 업스테이지는 이 소프트웨어로 장애 발생 시 사용 가능한 예비 서버를 찾아 학습을 다시 시작하는 절차까지 자동화했다. 그는 "우리 핵심 목표는 서버 수가 늘어나도 개발팀이 장비 관리에 매달리지 않고 모델 개발에 집중할 수 있도록 하는 것"이라고 설명했다. "개발자가 쓰던 방식 그대로…복구 작업 자동화" 황 소장은 업스테이지 개발팀이 익숙한 명령어로 GPU 자원을 관리하고 복구 작업을 자동화할 수 있도록 지원했다고 밝혔다. 래블업은 업스테이지 요청에 따라 분산 학습에 널리 쓰이는 오픈소스 도구 '슬럼(Slurm)' 명령어를 백엔드닷에이아이가 처리할 수 있는 형태로 바꿔주는 인터페이스를 개발했다. 개발팀이 기존에 쓰던 명령어로 백엔드닷에이아이를 제어할 수 있도록 한 것이다. 황 소장은 "이는 개발자와 관리 소프트웨어 사이에 통역 기능을 넣은 셈"이라며 "업스테이지 개발팀은 새로운 명령 체계를 배우는 대신 익숙한 명령어로 GPU 자원을 관리하고 학습 작업을 실행할 수 있게 됐다"고 강조했다. 실제 업스테이지는 이 기능을 활용해 서버 고장으로 학습이 멈췄을 때 자동으로 학습을 재개하는 에이전트를 만들었다. 사람이 일일이 조작하지 않아도 에이전트가 고장 난 서버 대신 예비 서버에 작업을 맡기고 학습을 다시 시작하는 식이다. 황 소장은 "업스테이지 개발팀은 이미 알고 있는 문법으로 작업할 수 있어 자동화 에이전트를 쉽게 개발할 수 있었다"며 "3차수에서 장애 발생 후 학습 재개까지 걸린 시간이 대략 20~30분으로 기존보다 훨씬 빨라졌다"고 밝혔다. 래블업은 GPU 장비에 문제가 생겼을 때 공급사에 고장 내용을 알리고 점검을 요청하는 절차도 자동화하고 있다. 담당자가 오류 기록을 일일이 모아 전달하는 대신 시스템이 문제 발생 시점과 관련 기록을 전달하도록 하는 방식이다. 공급사가 장비를 수리하는 동안에는 예비 서버로 학습을 재시작하도록 지원한다. 황 소장은 "문제를 보고하고 점검을 요청하는 과정도 최대한 자동화하고 있다"며 "사람이 직접 처리하기를 기다리느라 대응이 늦어지지 않도록 신경 쓰고 있다"고 설명했다. 독파모 효과 확산하려면…추론 효율 높이고 GPU 지원해야 황 소장은 독파모 사업으로 개발한 모델이 실제 서비스로 이어지려면 운영 비용을 낮추는 노력도 필요하다고 강조했다. 모델 성능이 뛰어나도 이를 실행하는 데 필요한 GPU 비용이 높으면 확산이 어렵다는 설명이다. 래블업은 같은 장비로 AI 서비스를 더 효율적으로 운영할 수 있는 기술을 연구하고 있다. 학습 단계에서는 장시간 계산을 안정적으로 이어가는 것이 중요하지만, 서비스 단계에서는 사용자 질문에 빠르게 답하면서 더 많은 요청을 처리해야 하기 때문이다. 특히 코딩 에이전트는 긴 코드와 작업 내역 등 서로 다른 맥락을 여러 차례 오가며 앞서 처리한 정보를 다시 참조한다. 이때 이전 계산 결과를 보관하는 'KV 캐시'를 활용하면 같은 내용을 처음부터 다시 계산하는 작업을 줄여 응답 속도를 높일 수 있다. 다만 GPU 메모리 용량에는 한계가 있어 여러 작업의 계산 정보를 모두 유지하기는 어렵다. 메모리에서 밀려난 정보를 다시 참조할 때 재계산이 필요하면 시간과 연산 자원이 추가로 든다. 래블업은 바스트 데이터(VAST Data)와 이런 반복 계산을 줄이는 기술을 연구하고 있다. 이는 GPU 메모리에 있는 계산 정보를 별도 저장장치에 보관했다가 필요할 때 다시 불러와 활용하는 기술이다. 황 소장은 "이는 책상 위 공간이 부족할 때 자료를 버리는 대신 서랍에 보관했다가 꺼내 쓰는 것과 비슷하다"며 "관건은 저장한 정보를 빠르게 불러와 사용자가 답변을 오래 기다리지 않도록 하는 것"이라고 설명했다. 그러면서 "코딩 에이전트처럼 각기 다른 긴 맥락을 여러 차례 오가며 다시 참조하는 환경에서 특히 효과가 크다"며 "사용자가 느끼는 응답 속도를 개선하는 방법을 연구하고 있다"고 덧붙였다. 황 소장은 정부도 독파모 개발 이후 확산을 지원해야 한다고 제언했다. 대형 모델을 공개하더라도 GPU를 확보하기 어려운 중소기업에는 서비스 개발 문턱이 여전히 높다는 이유에서다. 또 황 소장은 적은 자원으로 실행할 수 있는 경량 모델 개발과 서비스 운영용 GPU 지원을 대안으로 제시했다. 중소기업이 GPU를 저렴하게 이용하고, 국산 모델을 활용한 아이디어를 실제 서비스로 구현할 수 있도록 지원해야 한다는 구상이다. 그는 "모델 규모가 크다는 것은 이를 서비스하는 데도 많은 GPU 자원이 필요하다는 뜻"이라며 "세금을 투입해 개발한 모델이 과제로 끝나지 않고 실질적으로 도움이 되는 방향으로 확산해야 한다"고 강조했다.

2026.10.28 13:56김미정 기자

웹케시, LG 'K-엑사원'으로 금융 AI 에이전트 개발…기업 자금관리 적용

웹케시(대표 강원주)가 LG AI연구원의 인공지능(AI) 모델 'K-엑사원'을 활용해 기업 자금관리와 금융기관 업무를 자동화하는 AI 에이전트 개발에 나선다. 웹케시는 LG AI연구원이 주도하는 컨소시엄에 참여해 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 금융 분야 AI 에이전트 개발과 실증을 추진한다고 28일 밝혔다. 이번 프로젝트는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 국내 독자 AI 모델의 기술 경쟁력을 확보하고 산업별 활용을 확대하기 위해 추진하는 사업이다. LG AI연구원은 자체 개발한 K-엑사원을 기반으로 모델 성능을 고도화하고 실제 산업 환경에 적용하는 작업을 진행하고 있다. 웹케시는 자사 데이터 연결 솔루션 '오페리아(OPERIA)'를 K-엑사원과 연동해 기업 자금관리 및 금융기관 경영정보시스템(MIS)에 특화된 AI 에이전트를 개발할 계획이다. 오페리아는 사용자의 자연어 질문을 데이터베이스 질의어(SQL)로 변환해 필요한 정보를 추출하는 관계형 데이터베이스(RDB) 연결 솔루션이다. 여러 대규모언어모델(LLM)과 연동할 수 있어 기업이 보유한 금융 데이터를 AI 서비스에 활용하도록 지원한다. 웹케시는 이를 통해 금융 업무에 특화된 AI 에이전트 적용 사례를 확보하고 관련 사업을 확대한다는 방침이다. 현재 자금관리 에이전트와 에이전트뱅킹, AI MIS, 재정 AX, 경리365 등을 중심으로 금융기관과 공공기관, 일반 기업을 대상으로 사업을 추진하고 있다. 강원주 웹케시 대표는 "AI가 산업 현장에서 가치를 만들려면 업무 이해와 정확한 데이터 활용이 중요하다"며 "K-엑사원과 웹케시의 금융 AI 기술을 결합해 국내 AI 생태계 확대에 기여하겠다"고 말했다.

2026.10.28 11:54남혁우 기자

다쏘시스템, 카티아에 AI·산업 월드 모델 접목…"엔지니어 역량 극대화"

다쏘시스템이 설계 솔루션 카티아(CATIA)에 인공지능(AI)과 산업 월드 모델을 접목해 엔지니어의 설계·엔지니어링 업무를 지원한다. 설계 과정 중 반복 작업 부담을 줄이고 엔지니어가 제품 성능 검토와 핵심 의사결정에 집중하도록 돕는다는 구상이다. 다쏘시스템코리아는 27일 서울 양재 엘타워에서 '카티아 유저 심포지엄 코리아 2026'을 열고 AI와 버추얼 트윈을 활용한 제품 개발 전략과 카티아의 기술 방향을 소개했다. 이주상 다쏘시스템코리아 본부장은 환영사에서 AI가 정보 검색과 문서 작성에서 데이터 분석·의사결정 지원으로 발전했으며 이제는 스스로 계획을 수행하는 에이전트 AI와 물리적 세계와 상호작용하는 피지컬 AI로 확장되고 있다고 설명했다. 제조·설계 분야에서도 반복 모델링 자동화와 복잡한 설계 요구 분석, 설계 대안 탐색 등에 AI 활용이 늘고 있다는 진단이다. 이 본부장은 산업 전문 지식과 물리적 특성을 반영한 버추얼 트윈에 AI를 결합해 설계 대안 검토와 제품 성능 검증, 신뢰도 높은 의사결정을 지원하겠다고 밝혔다. 이를 위해 3D익스피리언스 플랫폼에서 설계 데이터와 엔지니어링 프로세스를 연결하고 AI를 접목한 협업 중심 설계 환경을 구축한다는 계획이다. 자비에르 멜코니안 다쏘시스템 카티아 버추얼 익스피리언스 시니어 디렉터는 산업 지식과 노하우, 물리적으로 정확한 모델·시뮬레이션을 AI와 결합하는 산업 월드 모델을 설명했다. 그는 비행 인증을 받아야 하는 제품처럼 설계 정확도가 중요한 산업 현장에서는 일반 대규모언어모델(LLM)만으로는 부족하고, 과학에 기반한 신뢰할 수 있는 모델이 필요하다고 강조했다. 다쏘시스템은 AI 에이전트 레오(LEO)를 자체 개발에도 활용하고 있다. 레오는 다쏘시스템이 '버추얼 컴패니언'이라고 부르는 AI 에이전트 가운데 엔지니어링 업무를 담당하는 에이전트다. 설계자의 질문에 답하고 작업을 안내하거나 일부 작업을 수행한다. 멜코니안 디렉터에 따르면 다쏘시스템은 지난 7월 레오를 품질검증(QA)에 투입해 올해 4천 건 이상 이슈를 테스트·수정했다. 레오와 공동 개발한 신규 기능도 약 400개에 이른다. 김기현 다쏘시스템코리아 카티아 기술팀 총괄팀장은 카티아의 AI 기능을 생성형 엔지니어링과 AI 어시스턴트·에이전트로 나눠 소개했다. 김 팀장은 AI가 스케치의 치수·구속조건을 제안하고 작업 상황에 맞는 명령어를 추천하는 기능을 선보였다. 이미지나 손그림을 스케치 프로파일로 변환하는 기능은 초기 아이디어를 설계 데이터로 옮기는 과정을 돕는다. AI 활용의 기반이 되는 설계 기능도 강화했다. 설계 변경에 따른 오류를 줄이는 탄력적 모델링, 제품을 모듈별로 구성해 부품 교체와 조합을 돕는 모듈러 설계, 알고리즘으로 설계 절차를 표현하는 비주얼 스크립팅 등이다. 브래킷 모델 시연에서는 필렛을 추가하자 60개 파라미터 조합 중 27개만 정상 업데이트됐지만, 탄력적 모델링을 적용하자 성공률이 97%로 높아졌다. 기술 지원 역량도 확대된다. 현재 기계 설계, 지식 기반 엔지니어링, 설계 성능 분석, 시스템 아키텍트 등을 지원하며 연내 출시 예정인 차기 업데이트에선 산업 디자인·스타일링과 패스너 엔지니어링 역량이 추가될 예정이다. 김 팀장은 "지난해까지는 방향성을 제시하고 일부 기능을 베타 수준으로 선보였다면 올해부터 공식적으로 선보이는 첫해"며 "올해가 첫해인 만큼 앞으로 2~3년 사이 이러한 기능이 대폭 확충될 것"이라고 말했다. 이어 "AI가 사람을 대체하는 것이 아니라 사람과의 상호작용을 통해 엔지니어가 원하는 결과물에 더 빠르고 정확하게 도달하도록 하는 것이 가장 큰 방향성"이라고 강조했다.

2026.10.27 11:55남혁우 기자

AWS 손잡은 업스테이지 "한국서 쌓은 AI 경쟁력, 글로벌 시장으로"

업스테이지가 아마존웹서비스(AWS)와 인공지능(AI) 기술 협력을 바탕으로 글로벌 기업 시장 공략을 강화한다. 국내에서 축적한 AI 모델 개발과 기업 고객 적용 경험을 AWS가 보유한 글로벌 인프라·파트너 생태계와 결합해 해외 사업 기회를 확대한다는 전략이다. 권순일 업스테이지 최고전략책임자(CSO)는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026' 기자간담회에서 "지금까지는 국내 시장과 기술 협력을 중심으로 AWS와 협력해왔다"며 "앞으로는 한국에서 쌓은 기술 경험과 사업 실적을 바탕으로 글로벌 시장에서도 더 많은 협력을 이어가길 기대한다"고 밝혔다. 이날 행사에는 권 CSO와 최영준 AWS코리아 AI 기술 총괄이 참석해 기업 AI 도입 환경 변화와 에이전틱 AI 활용 전략, 양사 협력 방향을 공유했다. 양사는 기업들이 AI 도입 자체보다 실제 업무 개선과 투자 대비 효과(ROI)를 중시하는 단계로 접어들었다고 진단했다. 권 CSO는 "과거에는 AI를 도입하고 싶은데 어떻게 해야 하는지 묻는 고객이 많았다면 이제는 특정 업무를 얼마나 개선할 수 있는지 구체적으로 질문한다"며 "고객들이 명확한 핵심성과지표(KPI)를 정하고 실제 업무 처리 시간과 생산성이 얼마나 개선됐는지 확인하려는 경향이 강해졌다"고 설명했다. 업스테이지는 이러한 수요에 대응해 AI 모델 개발뿐 아니라 기업 업무에 직접 적용할 수 있는 솔루션과 제품 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 기존 업무 시스템과 AI를 연동하고 기업별 운영 절차와 거버넌스를 유지할 수 있도록 지원하는 방식이다. 최근에는 업무 절차를 정의하고 관리할 수 있는 '스튜디오'를 통해 기업 고객 요구에 대응 중이다. 권 CSO는 미국 보험 관련 기업과 협력한 사례도 소개했다. 해당 기업은 보험 관련 검토 업무에 AI를 적용하면서 기존 50~60분이 걸리던 처리 시간을 약 6분의 1 수준으로 줄였다. 그는 "고객은 이제 기술이 얼마나 뛰어난지보다 실제 업무 시간이 얼마나 단축되는지에 관심을 둔다"며 "성과를 확인한 다음에는 기존 업무 절차와 거버넌스를 지킬 수 있는지 묻는다"고 말했다. AWS 역시 기업 업무 자동화 과정에서 기존 시스템과 AI를 연결하는 데 주력하고 있다. 최 총괄은 GS리테일 내부 운영 자동화와 자동차 부품사 경신홀딩스 데이터 활용 사례를 소개하며 기존 업무 체계를 유지하면서 AI를 적용하는 방식이 중요하다고 설명했다. 특히 '아마존 베드록 에이전트코어' 등을 통해 기업이 기존 시스템과 보안 규칙을 활용하면서 AI 에이전트를 운영할 수 있도록 지원하고 있다고 밝혔다. 양사 협력은 지난 2024년 AWS의 업스테이지 전략 투자 이후 기술 개발과 사업 협력으로 확대돼왔다. 업스테이지는 AWS 인프라와 '아마존 세이지메이커'를 활용한 AI 모델 학습·최적화 분야에서 협력 중이며 AWS 독립 소프트웨어 공급업체(ISV) 파트너 생태계에도 참여하고 있다. 특히 AWS는 기업 고객 AI 활용을 위한 데이터 준비 과정에서 업스테이지의 문서 분석 솔루션 '도큐먼트 파스'를 주요 선택지로 제안하고 있다. 기업이 보유한 문서를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 변환하는 과정에서 양사 기술을 결합하는 방식이다. 최 총괄은 "우리 글로벌 인프라를 통해 우수한 국내 AI 모델 기업이 해외 고객을 만나고 금융·공공·제조 등 다양한 산업으로 사업을 확장할 수 있도록 지원하고 있다"고 강조했다. 권 CSO는 글로벌 진출에서도 기술 협력과 시장 진출 전략을 함께 추진하겠다는 구상을 밝혔다. 그는 "AWS와 오랜 기간 협력하는 이유는 빠르게 변화하는 기술 흐름에 함께 대응할 수 있기 때문"이라며 "각자 보유한 생태계와 파트너십을 실제 사업 성과로 연결하는 부분에서도 협력 효과를 체감하고 있다"고 말했다. 아울러 기업 AI 확산을 위한 과제로는 신뢰 확보를 꼽았다. 권 CSO는 "기술과 비용 문제는 시간이 지나면서 상당 부분 해결되겠지만 가장 큰 장벽은 신뢰"라며 "AI가 좋은 결과를 내더라도 기존 업무 절차를 제대로 지키는지 확인할 수 없다면 기업이 실제 업무를 맡기기 어렵다"고 지적했다. 이어 기업 상황에 따라 경영진 주도로 대규모 업무 혁신을 추진하거나 작은 성공 사례를 쌓아 적용 범위를 넓히는 접근이 필요하다고 덧붙였다. 끝으로 최 총괄은 "AI 기술은 지금도 빠르게 발전하고 있어 기업들이 성과를 가시화하는 데는 시간이 더 필요하다"며 "우리는 가드레일과 에이전트코어 정책 기능 등을 통해 기업이 AI 접근 권한과 보안을 통제하도록 지원하고 업무 특성에 맞는 모델 활용으로 비용 효율도 높일 수 있도록 돕겠다"고 밝혔다.

2026.10.23 13:42한정호 기자

한화솔루션은 클로드, 카카오는 모두의 AI…AWS가 뒷받침한 한국 AX

아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI)을 실질적인 사업 성과를 창출하는 핵심 동력으로 발전시키기 위한 전략을 제시했다. 생성형 AI와 에이전틱 AI를 기업 전반에 확산하고 데이터·운영 플랫폼·보안 역량을 결합해 국내 기업 AI 전환(AX)을 가속한다는 구상이다. 김기완 AWS코리아 한국 AI 사업 총괄 디렉터는 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'AWS AI 웨이브 2026' 기조연설에서 "AI를 활용해 개인 생산성을 높이는 사례는 늘고 있지만 조직 전체 생산성과 사업 성과로 연결하는 데는 여전히 어려움이 있다"며 "AI 도입 가능성을 확인하는 데 그치지 않고 실제 사업 가치로 전환하는 전략이 필요하다"고 말했다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 실제 기업 업무와 서비스에 적용하는 방안을 공유하기 위해 마련됐다. AWS는 비즈니스와 기술 분야 3개 트랙에서 총 15개 세션을 진행하며 오픈AI·앤트로픽·업스테이지·트웰브랩스 등 AI 기업과 국내 고객사 활용 사례를 공개했다. 김 디렉터는 올해 1월부터 9월까지 전 세계 AI 토큰 사용량이 14배 증가했으며 지난 2월부터 AI 에이전트가 소비하는 토큰이 사람이 직접 사용하는 토큰을 넘어섰다고 설명했다. AI 활용이 빠르게 확대되는 가운데 기업들은 단순한 기술 도입보다 전사 전략 수립과 투자 대비 효과(ROI) 확보에 집중해야 한다는 분석이다. 그는 기업이 AI를 활용하려면 프로젝트 단위 구축에서 벗어나 지속 개선하는 제품 중심 운영 방식으로 전환해야 한다고 짚었다. 이를 위해 AWS는 '아마존 베드록'과 '베드록 에이전트코어'를 기반으로 다양한 AI 모델을 활용하고 에이전트를 개발·운영할 수 있는 환경을 지원하고 있다. 한화솔루션, AI 거버넌스 구축…클로드 도입 그룹사 7곳으로 확대 이날 오사랑 한화솔루션 AI·AX팀장은 아마존 베드록을 활용한 전사 AI 도입 경험을 소개했다. 한화솔루션은 임직원이 앤트로픽 '클로드 코워크'를 안전하게 활용할 수 있도록 사내 대규모언어모델(LLM) 게이트웨이를 구축했다. 이를 통해 AI 사용 이력과 비용을 관리하고 개인정보가 외부 모델에 전달되기 전 마스킹하는 보안 체계를 마련했다. 한화솔루션은 AWS와 앤트로픽 협력을 바탕으로 약 3주 만에 실제 서비스 배포 환경을 구성했다. 별도 대규모 인프라를 구축하지 않고 한국과 미국 등 글로벌 사업장으로 활용 범위를 넓혔으며 클로드 도입을 추진하는 그룹사도 7곳으로 늘었다. 향후에는 팀 단위 예산을 운영하고 주요 업무 성과지표(KPI)와 연계한 AI 에이전트를 도입할 계획이다. 오 팀장은 "AI를 직원 개인이 자유롭게 활용하는 수준에 머물게 하지 않고 전사 업무 프로세스에 정착시키는 것이 목표"라며 "거버넌스는 AI 도입을 늦추는 장치가 아니라 기업 핵심 사업에 AI를 정착시키는 힘이며 AI는 기업 본업과 연결될 때 진정한 사업 가치가 생긴다"고 강조했다. 카카오, '모두의 AI' 학습에 AWS 활용…추론은 자체 인프라에서 카카오는 AWS 클라우드와 자체 인프라를 결합한 '모두의 AI' 운영 전략을 공개했다. 모두의 AI는 국민에게 AI 에이전트 서비스를 제공하는 정부 사업으로, 카카오는 이를 위한 AI 모델 학습에 AWS 클라우드를 활용하고 추론과 실제 서비스 운영은 온프레미스 환경에서 수행하는 방식을 채택했다. 자체 AI 모델 '카나나' 개발에도 AWS 학습 인프라를 활용 중이다. 카카오 측은 AI 모델 학습에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 수요가 지속해서 변화하는 만큼 클라우드를 통해 자원을 유연하게 확보하는 것이 중요하다고 설명했다. 특히 '아마존 세이지메이커 하이퍼팟'을 활용해 학습 과정에서 장애가 발생한 노드를 자동 교체하고 저장된 체크포인트부터 학습을 재개할 수 있어 운영 부담을 줄이고 있다고 밝혔다. 또 카카오는 학습한 모델을 '아마존 세이지메이커 점프스타트'를 통해 외부에 제공하고 자체 서비스에도 적용 중이다. 김세웅 카카오 부사장은 "GPU를 필요한 시점에 확보하고 사용량에 맞춰 조정할 수 있다는 점이 AWS를 선택한 주요 이유"라며 "모두의 AI 학습 플랫폼 운영 부담을 줄이고 AI 모델 개발에만 집중할 수 있는 환경을 마련했다"고 설명했다. 끝으로 김 디렉터는 "내년에는 AI 토큰을 얼마나 효율적으로 활용하고 투자 대비 성과를 어떻게 측정할지가 더욱 중요해질 것"이라며 "기업 전반의 AI 활용 현황을 파악할 수 있는 거버넌스와 보안 체계를 갖추고 사람 중심 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계하는 방향으로 나아가야 한다"고 강조했다.

2026.10.23 12:29한정호 기자

오케스트로·퓨리오사AI·업스테이지 뭉쳤다…소버린 AI 인프라 공동 개발

오케스트로 클라우드가 퓨리오사AI와 업스테이지 등 국내 인공지능(AI) 기업들과 손잡고 국산 기술 기반의 통합 AI 인프라 개발에 나선다. AI 반도체부터 거대언어모델(LLM), 클라우드 플랫폼, 서버·데이터센터까지 단일 환경으로 결합해 해외 기술 의존도를 낮추고 공공·민간 소버린 AI 시장을 공략한다는 전략이다. 오케스트로 클라우드는 지난 16일 퓨리오사AI, 업스테이지, 에스피케이인크(SPK), 대원씨티에스와 신경망처리장치(NPU) 기반 소버린 AI 풀스택 상품 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약은 국내 AI 산업 각 분야의 기술과 인프라를 결합해 통합 상품을 개발하고 공동 사업화를 추진하기 위해 마련됐다. 참여 기업들은 개별 기술을 공급하는 데 그치지 않고 AI 인프라 구축부터 운영·관리까지 지원하는 서비스를 공동 개발할 계획이다. 5개사가 개발할 '소버린 AI 풀스택 어플라이언스'는 AI 컴퓨팅과 클라우드 인프라, 모델 추론, 운영·관리 기능을 하나의 환경에서 제공하는 통합 AI 인프라 상품이다. 기존에는 기업이 AI 서비스를 구축하기 위해 반도체와 서버, 클라우드 플랫폼, AI 모델 등을 개별적으로 도입하고 연동해야 했다. 이번 협력은 이러한 기술을 통합해 인프라 구축 과정의 복잡성을 줄이고 기업이 자체 환경에서 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 특히 국산 NPU와 LLM을 활용해 해외 그래픽처리장치(GPU) 및 클라우드 기술에 대한 의존도를 낮추는 것이 목표다. 공공기관과 기업이 데이터와 AI 운영 환경에 대한 통제권을 확보하면서 자체 AI 인프라를 구축할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 오케스트로 클라우드는 통합 AI 인프라 구현을 위한 클라우드 플랫폼을 제공하고 기술 검증을 총괄한다. 오케스트로의 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'와 세프(Ceph) 기반 소프트웨어 정의 스토리지(SDS)를 활용해 통합 운영 환경을 구성할 계획이다. 퓨리오사AI는 국산 NPU '레니게이드(RNGD)'를 공급해 AI 추론에 필요한 컴퓨팅 기술을 지원한다. 업스테이지는 자체 LLM '솔라'를 기반으로 AI 모델과 추론 기술을 제공한다. SPK는 서버 인프라와 하드웨어 기술을 담당하고 대원씨티에스는 데이터센터와 네트워크 인프라를 맡는다. 이를 통해 AI 반도체부터 모델, 서버, 스토리지, 클라우드 운영 플랫폼까지 연결하는 통합 상품 개발 체계를 마련한다는 구상이다. 5개사는 공동 개발을 거쳐 소버린 AI 풀스택 어플라이언스의 상용화를 추진할 예정이다. 구축 이후 운영과 기술지원까지 제공하는 관리형 서비스도 함께 개발해 고객의 인프라 운영 부담을 줄일 계획이다. 사업화 단계에선 공공기관과 민간기업을 대상으로 공동 영업과 마케팅을 추진한다. 개념검증(PoC)과 벤치마크 테스트(BMT), 공동 제안 등을 통해 실제 고객 수요를 확인하고 신규 사업 기회를 발굴한다는 방침이다. 오케스트로 클라우드는 이번 협력을 계기로 기존 클라우드 구축·운영 사업을 AI 인프라 전반으로 확대할 계획이다. 국산 AI 반도체와 모델을 활용한 통합 서비스를 중심으로 국내 소버린 AI 시장에서 사업 기반을 강화한다는 전략이다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "AI 산업 경쟁력은 개별 기술의 우수성을 넘어 이를 얼마나 완성도 높은 하나의 서비스로 구현하느냐에 달려 있다"며 "국내 AI 산업 각 분야 핵심 기업들이 역량을 결집한 만큼, AI 컴퓨팅부터 모델 추론, 인프라 운영·관리까지 하나로 통합한 소버린 AI 풀스택 어플라이언스를 선보여 국내 AI 인프라 시장에 새로운 기준을 제시하겠다"고 말했다.

2026.10.19 16:51한정호 기자

딥시크, 신규 AI 모델 공개…"작업 빠르고 똑똑하게 답변"

딥시크가 인공지능(AI) 모델의 성능과 처리 속도를 개선해 사용자 확대에 나섰다. 딥시크는 'V4.1-플래시-1017' 버전을 출시했다고 지난 17일 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이는 지난 달 선보인 'V4.2-플래시' 업데이트 버전이다. 회사는 이번 모델 업데이트 핵심으로 더 빠른 작업과 답변 길이 줄이기를 꼽았다. 추론과 코딩뿐 아니라 AI가 여러 단계의 작업을 수행하는 에이전트 기능과 시각 관련 평가에서도 성능이 개선됐다고 밝혔다. 게임 제작과 3차원 모델링 등에서도 활용 능력을 높인 것으로 나타났다. 딥시크가 공개한 성능 평가 결과에서도 실제 모델 개선이 확인됐다. 고난도 평가인 '인류의 마지막 시험(HLE)'에서 새 모델은 36.8~42.6점을 기록했다. 기존 모델 점수는 36.8~39.1점이었다. HLE는 수학과 과학·인문학 분야의 수천 개 질문으로 AI 성능을 측정하는 평가다. 앞서 딥시크는 V4.1-플래시를 경쟁사보다 낮은 가격에 공급했다. 당시 홍콩 증시에서는 미니맥스와 지에이아이 등 경쟁사뿐 아니라 자체 AI 모델 '큐원'을 개발하는 알리바바의 주가도 급락했다. 일각에서는 딥시크 모델 서비스 안정성이 낮다는 점을 짚었다. 딥시크는 이번 주 초 약 5시간 동안 서버에 접속할 수 없는 장애를 겪었다. 최근 몇 달 동안 딥시크는 속도 저하와 서비스 중단 이슈를 겪었다. 이번 주 초에는 약 5시간 동안 서버 접속 장애도 발생했다. 일부 전문가들은 저렴한 AI 모델을 찾는 개발자 수요가 몰리면서 발생하는 컴퓨팅 자원 부족을 원인으로 꼽았다. 딥시크는 "우리 모델은 이전 버전보다 벤치마크 성능이 뛰어나고 작업을 더 빠르게 완료하며 답변 길이도 짧아졌다"고 소셜미디어 '엑스(X)' 공식 계정서 밝혔다.

2026.10.18 10:11김미정 기자

국립공원공단, AI로 야생동물 자동 종 판별 시스템 개발

기후에너지환경부 산하 국립공원공단(이사장 주대영)은 업무 인공지능(AI) 전환 사업의 하나로 국내 야생동물 AI 자동 종 판별 시스템 '반달렌즈 AI'를 개발하고 현장에 적용할 계획이라고 13일 밝혔다. 국립공원공단은 반달렌즈 AI 개발을 계기로 국립공원 내 무인센서카메라에 촬영된 반달가슴곰·산양·여우 등 포유류 17종을 AI가 자동으로 종을 판별해 그간 수작업에 의존해 온 공원자원 영상(이미지) 분석 업무를 자동화할 수 있게 됐다고 전했다. 전국 국립공원에는 1300여 대의 무인센서카메라가 설치돼 연간 평균 약 470만 건의 영상이 수집되고 있다. 국립공원 측은 이들 영상을 기존 인력으로 분석하면 10만 건당 208일이 소요됐으나 반달렌즈 AI를 활용하면 분석 시간이 99% 단축된 10만 건당 8시간에 불과해 업무 효율성이 대폭 향상될 것으로 기대했다. 국립공원공단은 앞으로 이 시스템을 고도화해 사용 편의성을 확대하고, AI 모델을 공개(Hugging Face, GitHub)해 포유류 영상 분석이 필요한 국내외 연구기관, 단체가 공동 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 주대영 국립공원공단 이사장은 “반달렌즈 AI 도입으로 국립공원 자연 자원과 서식지 관리 업무자동화에 한층 더 다가섰다”며 “높아진 업무 효율성을 반영해 생물종과 서식지 보전업무의 전문성을 더욱 강화해 나가며, 해당 시스템의 AI 모델을 공개해 유관기관과 연구기관에서 공동으로 활용할 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다.

2026.10.13 16:46주문정 기자

AWS, 로봇 개발 문턱 낮춘다…엔비디아와 '피지컬 AI 툴체인' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 로봇 인공지능(AI) 기술과 자체 클라우드 인프라를 결합해 피지컬 AI 개발 지원에 박차를 가한다. 로봇과 자율 시스템 개발에 필요한 데이터 생성부터 모델 학습, 시뮬레이션, 현장 배포까지 단일 개발 환경으로 연결해 기업의 인프라 구축 부담을 줄인다는 구상이다. AWS는 지능형 기계 개발을 위한 오픈소스 기술 스택 'AWS 피지컬 AI 툴체인'을 공개했다고 12일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇이나 기계가 주변 환경을 인식하고 AI 모델을 활용해 상황을 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 기존 산업용 기계가 사전에 정해진 명령을 반복했다면 피지컬 AI는 현장에서 수집한 데이터를 바탕으로 새로운 작업과 환경에 대응할 수 있다는 점이 특징이다. 다만 로봇의 형태와 활용 환경에 따라 필요한 데이터와 AI 모델, 하드웨어 구성이 달라 개발 과정이 복잡하다는 문제가 있다. AWS는 이러한 부담을 줄이기 위해 아키텍처 가이드와 배포 자동화 도구, 활용 가능한 코드를 오픈소스로 제공한다는 방침이다. 이번 툴체인은 합성 데이터 생성과 모델 학습, 시뮬레이션·검증, 엣지 배포, 지속적 개선 등 피지컬 AI 개발의 5개 핵심 단계를 지원한다. 먼저 가상환경에서 다양한 학습 데이터를 생성하고 사람의 작업 시연과 시뮬레이션을 활용해 AI 모델을 학습시킨다. 이후 실제 로봇에 적용하기 전 가상환경에서 동작을 검증하고 최적화한 모델을 현장 장비에 배포한다. 현장에서 수집한 운영 데이터는 다시 모델 학습에 활용된다. 이를 통해 로봇이 새로운 환경과 작업에 대응할 수 있도록 성능을 지속적으로 개선하는 구조다. AWS는 이 과정에 아마존 세이지메이커와 EC2 GPU 인스턴스, AWS IoT 그린그래스, 아마존 베드록 에이전트코어 등을 활용한다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'과 강화학습 도구 '아이작 랩', 휴머노이드 로봇용 AI 모델 '그루트', 합성 데이터 생성 기술 '코스모스'도 연계한다. 회사 측에 따르면 기업은 전체 기술 스택을 도입하거나 기존 개발 환경에 필요한 기능만 선택적으로 적용할 수 있다. 실제 운영 단계에선 수천 대의 로봇을 원격으로 설정하고 보안과 소프트웨어 업데이트를 관리하는 기능도 지원한다. 아마존이 자체 물류 현장에서 축적한 로봇 운영 경험도 반영했다. 아마존은 현재 물류 네트워크 전반에 100만 대 이상의 로봇을 배치해 운영 중이며 AWS는 이러한 경험을 바탕으로 피지컬 AI 개발과 배포에 필요한 기술 가이드를 제공한다. 실제 피지컬 AI 개발 기업들도 AWS 기반 기술을 활용하고 있다. 독일 로봇 기업 뉴라 로보틱스는 인지형 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며 국내 기업 리얼월드는 로봇이 물체를 정밀하게 조작할 수 있도록 81억개 파라미터 규모의 파운데이션 모델을 개발 중이다. AWS는 이번 툴체인을 통해 제조와 물류, 자동차 등 다양한 산업에서 피지컬 AI 개발과 상용화를 지원할 계획이다. 기업이 인프라 구축에 투입하는 시간과 인력을 줄이고 로봇의 실제 업무 적용과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 한다는 전략이다. 우웸 우퐁 AWS 인더스트리 부문 부사장은 "피지컬 AI는 무언가를 움직이고 짓고 만드는 모든 산업에 영향을 미칠 것"이라며 "고객들이 혁신보다 인프라 구축에 지나치게 많은 엔지니어링 역량을 투입하고 있다는 이야기를 듣고 AWS 피지컬 AI 툴체인을 개발했다"고 말했다. 아밋 고엘 엔비디아 로보틱스 개발자 에코시스템 및 엣지 AI 제품 총괄은 "피지컬 AI를 구축하려면 학습·시뮬레이션·배포라는 세 가지 컴퓨팅 플랫폼의 원활한 통합이 필요하다"며 "오픈소스 기반의 AWS 피지컬 AI 툴체인은 AWS 서비스와 엔비디아의 피지컬 AI 모델, 도구, 라이브러리를 결합해 개발자가 지능형 로보틱스 애플리케이션의 생성·학습·검증·배포를 가속할 수 있는 확장 가능한 엔드투엔드 워크플로를 제공한다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:42한정호 기자

베슬AI, 업스테이지 '솔라 프로4' 글로벌 추론 뒷받침…처리속도 최대 3배↑

베슬AI가 업스테이지의 인공지능(AI) 모델 '솔라 프로4'의 글로벌 추론 인프라 운영을 맡으며 사업 영역을 확대하고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라 공급을 넘어 AI 모델의 실제 서비스 운영까지 지원하며 글로벌 추론 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 베슬AI는 업스테이지의 거대언어모델(LLM) 솔라 프로4에 글로벌 추론 인프라를 제공하고 자체 최적화 기술을 적용해 처리 속도와 운영 비용을 개선했다고 12일 밝혔다. 솔라 프로4는 지난 9월 글로벌 LLM 마켓플레이스 '오픈라우터'에서 실제 이용량 기준 3위에 올랐다. 베슬AI는 해당 기간 솔라 프로4의 글로벌 추론 서비스 운영을 담당하며 전 세계 이용자들의 요청을 처리했다. 특히 솔라 프로4의 일일 토큰 처리량이 80억개에서 1550억개로 약 19배 증가하는 동안 필요한 추론 인프라를 지원했다. 국내에서 개발한 AI 모델의 글로벌 이용 확대를 국내 네오클라우드 기업의 인프라가 뒷받침한 사례다. AI 추론은 학습을 마친 모델이 실제 서비스 환경에서 이용자의 질문이나 요청을 처리하는 과정이다. 신규 모델 출시나 프로모션 등으로 이용량이 급증할 경우 안정적인 서비스를 유지하기 위해 충분한 GPU 자원과 효율적인 운영 기술이 필요하다. 베슬AI는 업스테이지와 모델 출시 일정과 예상 수요를 공유하고 필요한 추론 용량을 공동으로 설계했다. 한국과 유럽, 미국 등 여러 지역에 확보한 GPU 클러스터를 활용해 글로벌 이용자의 요청에 대응했다. 자체 추론 엔진 최적화 기술도 적용했다. 모델 특성과 실제 이용 패턴에 맞춰 GPU 자원을 배분하고 캐시 활용률 개선, 모델 양자화, 추론 속도 향상 기술 등을 적용해 처리 효율을 높였다는 설명이다. 그 결과 베슬AI에 따르면 추론 엔드포인트 도입 전후를 비교했을 때 처리 속도가 평균 2배, 최대 3배 향상됐다. 캐시 활용률 개선을 통해 토큰당 비용도 최대 50% 절감했다. 이번 협력으로 업스테이지는 모델 연구와 제품 개발에 집중하고 베슬AI는 수요 예측부터 인프라 구성, 추론 서비스 운영까지 담당하는 구조를 마련했다. 베슬AI는 앞으로도 솔라 모델의 글로벌 이용 확대에 필요한 추론 인프라를 지원할 계획이다. 베슬AI는 최근 SK바이오팜에 AI 연구개발용 GPU 인프라를 공급하고 네오AI와 포항 AI 데이터센터의 GPU 플랫폼 구축·운영 협약을 체결하는 등 기업 고객과 인프라 사업을 확대 중이다. 여기에 솔라 프로4 운영 경험을 더해 AI 모델의 추론 서비스를 제공하는 인퍼런스 프로바이더로 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 안재만 베슬AI 대표는 "이번 협력은 한국에서 개발한 모델의 글로벌 성과를 한국 네오클라우드의 인프라로 뒷받침했다는 점에서 의미가 크다"며 "축적한 인퍼런스 운영 경험을 바탕으로 모델 제공자가 연구와 제품 개발에 집중할 수 있는 환경을 제공하고 기업의 안정적인 오픈소스 모델 도입을 지원하도록 인퍼런스 프로바이더로서 역량을 강화하겠다"고 말했다.

2026.10.12 14:25한정호 기자

얀 르쿤 "차세대 AI는 실세계 이해해야…韓 연구 협력 확장"

"인공지능(AI) 발전은 단순한 언어 학습에서 물리적 세계 이해로 이동할 것입니다. 각국은 행동 결과를 예측하고 계획을 세우는 '월드 모델'을 통해 산업 현장서 발생하는 AI 한계를 극복해야 할 것입니다." 얀 르쿤 AMI랩스 창업자 겸 회장은 12일 서울 웨스틴 조선 호텔에서 열린 '산업 AI 주권과 글로벌 공동개발' 간담회에서 차세대 AI 개발 방향을 제시했다. 이날 행사에서는 한국의 제조 전문성을 글로벌 AI 연구와 연결하는 방안도 논의됐다. 르쿤 회장은 현재 AI가 코딩과 수학 등에서 성과를 냈지만 물리적 환경을 이해하고 제어하는 능력은 부족하다고 진단했다. 로봇과 자율주행 분야에서는 방대한 데이터를 활용한 모방학습만으로 충분한 신뢰성을 확보하기 어렵다는 지적이다. 그가 대안으로 제시한 월드 모델은 AI가 주변 상황을 이해하고, 어떤 결과를 낳을지 예측하는 기술이다. 이를 바탕으로 목표를 달성하는 데 필요한 작업 순서를 스스로 정할 수 있다. 그는 현실 세계의 모든 상황을 정확히 예측하기 어려운 만큼 AI 학습 방식도 달라져야 한다고 강조했다. 다음 단어나 영상 장면을 만들어내는 방식에서 벗어나 주변 환경을 이해하고 행동의 결과를 예측하도록 학습해야 한다는 설명이다. 이를 위한 기술로 '공동 임베딩 예측 아키텍처(JEPA)'를 소개했다. AMI랩스는 이 기술을 바탕으로 스스로 작업 계획을 세우는 AI 시스템을 개발하고 있다. 작업마다 수행 방법을 따로 가르치지 않아도 기존에 학습한 내용을 활용해 새로운 과제를 해결하도록 하는 것이 목표다. 르쿤 회장은 한국 정부·기관과 AI 개발 협력을 넓히고 있다고 설명했다. 그는 한국 정부와 뉴욕대가 함께 설립한 '글로벌 AI 프런티어' 공동 연구소의 공동 책임자를 맡고 있다. 그는 "한국에는 뛰어난 인재가 많고 우수한 과학기술 고등교육 기반도 갖춰졌다"며 "세계 최고 인재들이 오고 싶어 하는 대학과 연구기관, 기업 연구 환경을 만드는 것이 중요하다"고 강조했다. "韓 산업 데이터, 글로벌 AI 기술과 결합 필수" 지미 리 ASI파운드리 회장은 한국 제조 현장에 축적된 고품질 데이터를 글로벌 AI 기술과 결합해야 한다고 강조했다. 리 회장은 산업 데이터에서 얻은 지식을 새로운 수출 자산으로 활용할 가능성을 제시했다. 데이터를 비식별화해 기업 정보를 보호하면서, 현장 노하우를 제품화하면 인도 등 해외 시장에 공급할 수 있다는 구상이다. 그는 이러한 전환을 위해 한국 정부 의지와 기술 역량, 자본이 함뒷받침돼야 한다고 짚었다. 한국이 제조 경쟁력을 바탕으로 피지컬 AI 전환을 주도하고 국제 표준 수립에도 적극 참여해야 한다고 당부했다. 이번 간담회를 기획한 황명은 ASI파운드리 한국 대표도 "앞으로 기업은 업무 흐름과 시스템을 진단한 뒤 과제에 맞는 글로벌 AI 기술을 연결하고, 적용과 검증을 거쳐 운영 단계까지 이어지는 구조를 축해야 한다"며 "도입 후에도 실제 성과를 확인하면서 적용 범위를 확대해 나가는 것이 중요할 것"이라고 언급했다. 이날 크리스토퍼 응우옌 아이토매틱 공동창업자·최고경영자(CEO)는 AI가 물리적 세계로 확장하면서 한국처럼 제조 기반을 갖춘 국가에 기회가 열릴 수 있다고 평가했다. 숙련자의 지식과 공정 경험을 AI 에이전트로 구현해 현장 의사결정을 지원하는 '디지털 엔지니어' 개념도 소개했다. 앤서니 아눈지아타 AI얼라이언스 공동창립자·공동의장은 '프로젝트 태피스트리'를 통한 글로벌 공동개발 방안을 설명했다. 참여 기관이 공통 기반 모델을 함께 개발하되 고유 데이터와 개별 AI 시스템에 대한 통제권은 유지하는 구조다. 이번 행사는 아이토매틱과 국제 산업 AI 컨퍼런스(IIAC) 2026 조직위원회가 공동 주최하고 AI얼라이언스와 ASI파운드리가 공동 주관했다. 하정우 국가AI전략위원회 부위원장은 "AI 기술과 연구 역량이 산업 현장 데이터, 도메인 전문성과 만날 때 비로소 실제 산업 혁신과 생산성 향상으로 이어질 수 있다"며 "기업과 국가가 핵심 데이터와 기술 통제권을 유지하면서 글로벌 연구자·기업과 공동 성과를 창출할 새로운 협력 방식이 중요해질 것"이라고 축사를 통해 밝혔다.

2026.10.12 12:24김미정 기자

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