검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'인공지능 모델'통합검색 결과 입니다. (218건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

"챗GPT보다 싸고 빠르다"…라이너, 검색 LLM으로 AI 검색 시장 '정조준'

라이너가 '챗GPT'보다 정확하고 비용 효율적인 자체 검색 인공지능(AI) 성능을 공개했다. 핵심은 리서치에 최적화된 검색 결과를 신속히 제공하는 구조와 이를 뒷받침하는 데이터 기반 학습 역량이다. 라이너는 자사 '라이너 검색 LLM'이 AI 검색 컴포넌트 성능 비교 평가에서 오픈AI 'GPT-4.1'보다 우수한 결과를 기록했다고 3일 밝혔다. 이번 모델은 기존 오픈 소스 기반 구조 위에 10여 년간 축적한 방대한 사용자 데이터를 사후 학습 방식으로 적용해 정확도와 처리 속도를 높였다. 토큰당 비용도 평균 30~50% 절감한 것으로 나타났다. '라이너 검색 LLM'은 질문 분석부터 답변 생성까지 검색형 에이전트의 전 과정을 처리하는 데 필요한 8개 컴포넌트를 통합 구성한 모델이다. 이 중 카테고리 분류, 과제 분류, 외부 도구 실행, 중간 답변 생성 컴포넌트는 성능·속도·비용 전 항목에서 'GPT-4.1'을 상회했다. 특히 실제 서비스 환경에서 재현성과 신뢰성을 기반으로 성능을 측정한 점이 주목된다. 단순 벤치마크 수치가 아니라 실사용 기반 결과를 중심으로 비용·속도·정확도의 균형을 검증한 구조다. 이로 인해 기존 대형 모델 대비 가볍고 빠른 검색형 LLM 구현이 가능해졌다는 평가다. 라이너는 수년간 테스트와 개선을 반복하며 LLM 학습 구조를 고도화해 왔다. 자사 사용자 데이터를 활용한 정밀 학습을 통해 질문 처리 구조를 체계화하고 할루시네이션 가능성을 줄이는 방향으로 검색 정확도를 끌어올렸다는 설명이다. 검색 LLM의 비용 경쟁력 역시 차별점으로 꼽힌다. 'GPT-4.1' 대비 평균 30~50% 낮은 토큰당 처리 비용으로, 대규모 트래픽이 발생하는 검색형 에이전트 환경에서도 운영 효율성과 수익성 확보가 가능하다는 계산이다. 조현석 라이너 테크 리드는 "'라이너 검색 LLM'은 8가지 모든 컴포넌트에서 '챗GPT'를 뛰어넘는 성능을 입증했다"며 "어떤 데이터를 어떻게 학습하고 어떤 구조로 질문을 처리하느냐가 AI 할루시네이션을 줄이는 핵심"이라고 밝혔다. 이어 "데이터 학습과 연구 개발에 꾸준히 집중해 온 노력이 차별화된 AI 에이전트 기술 경쟁력으로 이어졌다는 점에서 의미가 크다"고 말했다.

2025.07.03 16:56조이환

"AI는 누구나 쓸 수 있어야"…레드햇이 제시하는 인프라 장벽 해결방안은?

인공지능(AI)은 이제 산업 전체를 바꾸는 거대한 흐름으로 자리잡고 있다. 하지만 많은 기업들은 아직 그 속도를 따라가지 못하고 있는 상황이다. AI 학습과 활용을 위한 그래픽처리장치(GPU)는 비싸고 전문 인력은 부족하다. 복잡한 모델과 배포 환경은 기술력을 갖춘 일부 기업만의 영역처럼 여겨지고 있다. 레드햇(Red Hat)은 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 가상언어모델(vLLM)을 제시했다. 레드햇 브라이언 스티븐스 최고기술책임자(CTO)는 2일 여의도 레드햇코리아 사옥에서 "AI는 모든 기업이 활용해야 할 기술이지 일부 빅테크 기업의 전유물이 돼선 안 된다"며 "레드햇은 인프라 부담을 없애는 방식으로 AI의 대중화를 실현하려 한다"고 강조했다. 복잡한 인프라 없이도 AI활용… 오픈소스 기반 AI 플랫폼 'vLLM' 지난달 한국산업기술진흥협회가 연구개발(R&D) 조직을 보유한 국내 기업 1천479곳을 대상으로 '기업 AI 활용 실태'를 조사한 결과 전체 응답 기업의 76.9%가 'AI 도입이 필요하다'고 응답했다. 하지만 실제 업무에 활용하거나 도입을 검토하는 기업은 절반에도 못 미치고 있는 것으로 나타났다. 브라이언 스티븐스 CTO는 기업에 AI 도입이 어려운 이유로 그들이 처한 현실을 지적했다. 기술보다 환경의 문제라는 것이다. 그는 "많은 기업들이 AI를 써보려는 생각은 하지만 현실적인 장벽이 너무 많다"며 "GPU 가격은 너무 비싸고 엔비디아 스택은 배우기 어려우며 AI 엔지니어 확보 경쟁은 치열하다"고 설명했다. 이어 "지속되는 불황으로 투자 여유가 없는 상황에서 'AI는 각 기업에게 상관없는 기술'처럼 느껴지게 된다"고 밝혔다. 레드햇은 AI 활용을 위한 여러 장벽 중 가장 문제로 지적되는 인프라를 해결하기 위한 방안으로 vLLM을 선보이고 있다. vLLM은 오픈소스 기반의 AI 추론 서버 플랫폼이다. GPT 같은 대규모 언어모델(LLM)을 기업 내부 서버나 클라우드에서 구동할 수 있게 도와주는 소프트웨어(SW)다. 스티븐스 CTO는 vLLM을 서버나 클라우드를 운영하기 위한 핵심 운영체제(OS)인 리눅스(Linux)에 비유했다. 그는 "vLLM은 특정 하드웨어에 종속되지 않고 복잡한 설정 없이 모델을 실행할 수 있다"며 "엔비디아, AMD, 인텔 등 어떤 GPU든 상관을 뿐 아니라 AI 엔지니어가 아니어도 명령어 하나만 입력하면 모델을 구축하고 운영할 수 있다"고 설명했다. vLLM은 오픈소스 플랫폼 허깅페이스와 연동되며 사용자 친화적인 API와 관리 인터페이스도 제공한다. 중소기업도 서버 한두 대만 있으면 최신 AI 모델을 실행할 수 있으며 대기업은 데이터센터 단위로 확장 가능한 구조다. "GPU는 줄이고 속도는 4배로"…레드햇의 경량화 기법 레드햇이 vLLM을 통해 해결하고자 한 또 하나의 과제는 바로 AI 운영 효율성이다. 최근 LLM의 규모는 갈수록 커지고 있다. 자연어를 이해하고 생성하는 능력이 향상되면서 모델이 처리해야 할 데이터 양도 함께 늘어나고 있기 때문이다. 이렇게 모델이 커질수록 이를 실제로 돌리기 위해서는 고성능의 GPU가 더 많이 필요하고 메모리도 많이 차지한다는 점이다. 이로 인해 전력 소비와 장비 비용이 눈덩이처럼 커진다. 레드햇은 이 문제에 대한 해법으로 모델 경량화 기술인 '양자화(Quantization)'를 제시했다. 이는 AI 모델이 계산에 사용하는 숫자의 표현 단위를 줄여 연산 부담은 낮추면서도 결과의 정확도는 유지할 수 있도록 돕는 기술이다. 그는 "기존 AI 모델은 계산을 위해 소수점 네 자리 정도까지 표현할 수 있는 숫자 형식인 FP16을 사용한다"며 "이 방식은 GPU 메모리를 많이 차지하고 처리 속도도 느리다는 단점이 있다"고 지적했다. 이어 "레드햇은 이를 FP8이나 FP4처럼 절반 이하 수준의 더 간단한 형식으로 바꾸는 기술을 갖추고 있다"고 설명하며 "덕분에 모델 크기는 작아지고 연산 속도는 빨라진다. 실제로 처리 속도는 최대 4배까지 향상됐고 GPU 메모리 사용량도 크게 줄었다"고 소개했다. 레드햇은 'LLM 컴프레서'라는 자체 기술을 통해 이 양자화를 오픈소스로 공개했다. 이 덕분에 정확도는 99% 이상 유지하면서도 모델 경량화가 가능하다. 실제로 허깅페이스에서 매달 100만 건 이상 관련 모델이 다운로드되고 있다. "설정 없이 바로 쓴다"…기업을 위한 '완성형 AI 인프라' 이와 함께 레드햇은 오픈소스 기반의 vLLM과 양자화 기술을 한데 묶은 상용 서비스인 레드햇 AI 인퍼런스 서버도 출시했다. 이 제품은 AI 추론 서버를 기업이 실제 환경에서 바로 쓸 수 있도록 구성했다. vLLM 기반으로 기업에 최적화된 AI 모델, 양자화 도구, 보안 업데이트, 기업용 기술지원이 함께 제공된다. 레드햇 엔터프라이즈 리눅스(RHEL), 오픈시프트(OpenShift) 등 레드햇이 제공하는 서비스와 모두 호환되며 기술지원을 위한 서비스수준협약(SLA)도 제공한다. 그는 "오픈소스 vLLM이 개발자들을 위한 도구라면 인퍼런스 서버는 기업을 위한 완성된 제품"이라며 "컨테이너 형태로 제공돼 누구나 바로 배포하고 운영할 수 있는 것이 강점"이라고 강조했다. 이어 "AI는 더 이상 선택이 아닌 생존의 조건으로 지금은 복잡한 기술을 공부할 때가 아니라 우리 기업의 어디에 AI를 적용할지 고민해야 할 때"라며 "레드햇은 그 진입 장벽을 최대한 낮추기 위해 노력할 것"이라고 덧붙였다.

2025.07.02 10:59남혁우

지미션, LLM 문서처리 솔루션 출시…기업 문서 자동화 시장 본격 진입

지미션이 핵심정보를 자동으로 분류·요약하는 문서처리 거대언어모델(LLM)을 통해 기업 문서 자동화 시장에 진입했다. 지미션은 신제품 '닥스훈드(DXHUND)'를 정식 출시하고 공공기관·금융사·대기업 등을 주요 타깃군으로 삼아 시장 확산을 추진 중이라고 30일 밝혔다. 제품명은 정보 탐지에 특화된 견종 닥스훈트에서 착안했으며 복잡한 문서 속에서도 의미 기반 핵심정보를 빠짐없이 찾아낸다는 기술적 기획이 반영됐다. '닥스훈드'는 광학문자인식(OCR) 기술을 기반으로 이미지 문서를 디지털 텍스트로 변환한 뒤 문서 구조를 해석해 항목별 정보를 자동 추출하거나 사용자 목적에 맞춰 내용을 요약·분류하는 기능을 제공한다. 계약서, 진술서, 지시문 등 비정형 문서가 많은 업무 환경에서 반복 업무를 줄이는 데 특히 적합하다는 평가다. 또 문서 내 포함된 개인정보를 자동 탐지해 비식별화하거나 마스킹할 수 있으며 사용자가 자연어로 문서 검색과 필터링을 수행할 수 있는 질의응답형 인터페이스도 함께 제공된다. 단순한 문서 처리 도구가 아닌 검색-분류-대응까지 하나의 흐름으로 연결되는 통합형 솔루션이라는 점이 차별 포인트다. 지미션은 해당 제품에 자사 기존 기술력인 AI OCR, 자연어처리(NLP), 개인정보 비식별화 역량과 더불어 최근 확보한 LLM 엔진까지 통합 적용했다고 설명했다. 사전 처리와 후처리의 품질을 모두 감안한 종단 간 문서처리 체계를 구현했다는 의미다. 이번 제품 출시는 기업 문서 업무에서 가장 처리 비용이 크고 리스크가 높은 '비정형 문서 처리'를 기술로 대응하려는 산업적 수요 증가에 맞춰 기획된 것으로 보인다. 특히 하루 단위로 대량 문서를 수작업 검토하는 조직일수록 효과가 뚜렷할 수 있다. 한준섭 지미션 대표는 "'닥스훈드'는 기술의 역할과 한계를 냉정하게 인식한 상태에서 반복적이지만 복잡한 문서 업무를 효율화하려는 조직에 실질적인 도움이 되도록 설계했다"며 "기술 중심의 과잉 마케팅보다 실사용 데이터를 기반으로 시장을 확장해나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.06.30 15:00조이환

"크리에이터, 목소리만 주면 된다"…NC AI, 샌드박스 글로벌화 '전면 지원'

NC AI가 MCN 업계 선두주자 샌드박스네트워크와 손잡고 크리에이터의 글로벌 진출을 지원한다. NC AI는 서울 용산 샌드박스 본사에서 샌드박스네트워크와 '기술지원 및 사업활동 공동협력' 양해각서(MOU)를 체결했다고 26일 밝혔다. 행사에는 이연수 NC AI 대표, 이필성 샌드박스 대표, 샌드박스 공동창업자이자 최고크리에이티브책임자(CCO)인 도티가 참석했다. 이번 협력을 통해 NC AI는 자사의 버티컬 미디어 AI 기술과 바르코 거대언어모델(LLM) 기반 솔루션을 샌드박스에 제공한다. 샌드박스는 200여 팀 이상의 크리에이터 네트워크를 통해 이를 실전 현장에 접목한다. 양사는 단순 협업을 넘어 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발에도 공동으로 나서며 글로벌 경쟁력을 키운다는 계획이다. NC AI가 제공하는 기술에는 실시간 AI 번역, 다국어 음성 합성, 3D 아바타 생성, 실시간 다국어 채팅 번역 등 미디어 콘텐츠 전용 AI 솔루션이 포함돼 있다. 현재는 영어, 일본어, 중국어 등을 중심으로 게임과 콘텐츠 특화 번역 기능을 우선 적용하고 있다. 보이스 액팅 기술은 크리에이터 목소리를 짧은 샘플만으로 재현해 감정과 말투까지 유지한 다국어 더빙을 구현한다. 도티 같은 인기 크리에이터도 기존 콘텐츠 하나로 여러 언어의 팬과 동시에 소통할 수 있는 구조다. 기술적으로는 자막이나 기계식 더빙이 아닌 '실제 목소리 기반'의 몰입형 팬 경험을 목표로 한다. 실시간 다국어 챗봇 기술은 특히 라이브 방송과 팬미팅 현장에 바로 적용된다. 한국어로 진행되는 스트리밍에서도 영어, 일본어, 유럽권 언어로 실시간 대화가 가능해지며, 글로벌 커뮤니티 형성과 관리가 수월해진다. 3D 콘텐츠 측면에선 간단한 2D 이미지를 기반으로 크리에이터 고유 굿즈, 아바타를 제작할 수 있는 도구도 제공된다. 패션 AI 역시 바르코 아트 기술과 결합해 자유로운 의상 디자인, 착장 시연이 가능하다. 크리에이터가 브랜드화에 필요한 시각 요소를 AI로 자체 생성할 수 있는 기반이 마련된 셈이다. 콘텐츠 품질과 확장성 면에서도 효과음, 모션 생성, 애니메이션 등 고비용 작업을 자동화해 진입 장벽을 낮췄다. 특히 숏폼, 웹툰, 광고 등 다양한 장르에 필요한 시청각 요소를 AI가 대체하면서 제작자 역량의 범위가 넓어진다. 양사의 협력은 크리에이터 생태계 자체를 기술로 전환하는 시도이기도 하다. 단순한 솔루션 제공을 넘어 크리에이터의 개성과 지적재산권(IP)을 유지하면서도 다국어·다문화 콘텐츠로 확장할 수 있도록 설계돼 있다. NC AI는 샌드박스 협력을 기반으로 AI 솔루션의 사업화를 확대하고 산업 맞춤형 미디어 AI 생태계 구축에도 속도를 낸다. 이연수 NC AI 대표는 "샌드박스와 함께 국내 크리에이터들이 '바르코 LLM'과 미디어 버티컬 AI를 활용해 본연의 개성을 살리고 글로벌 팬들과 자유롭게 소통할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.06.26 10:44조이환

[AI는 지금] 'K-AI' 노리는 코난테크·업스테이지, 韓 반도체 기업과 협업 나선 까닭은

한국형 인공지능(AI) 모델 개발을 위한 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 사업자 선정에 도전장을 내민 AI 업체들이 국내 반도체 기업과 손잡고 경쟁력 끌어올리기에 본격 나섰다. 25일 업계에 따르면 코난테크놀로지는 최근 AI 반도체 기업 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)에 자사 거대언어모델(LLM)이 탑재된 '코난 AI 스테이션 서버'를 접목했다. 이를 위해 두 회사는 지난해 8월 AI 모델과 AI 반도체 기술을 결합하는 공동 연구개발 협약을 맺고 국산 AI 소프트웨어와 반도체 기술을 융합한다고 발표한 바 있다. 코난 AI 스테이션 서버는 팀이나 조직 단위가 함께 사용하는 생성형 AI 인프라로 사용자 수에 따라 그래픽처리장치(GPU), 메모리, 스토리지를 유연하게 구성할 수 있다. 지난달 출시한 기업형 AI 서버 코난 AI 스테이션 서버에는 코난 LLM이 기본 탑재된 상태로, 리벨리온의 최신 NPU에서 작동되고 있다. 두 회사는 현재 최적화 작업을 진행 중이다. 업스테이지도 국내 반도체 팹리스 기업인 퓨리오사AI와 '신경망처리장치(NPU) 기반 생성형 AI 사업 협력'을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 이번 일로 업스테이지는 자체 거대언어모델(LLM) '솔라'를 퓨리오사AI의 차세대 NPU '레니게이드'에 최적화해 탑재할 계획이다. 또 두 회사는 NPU 기반으로 구동하는 온프레미스 AI 구축 사업을 공동 추진하고 국내는 물론 글로벌 시장까지 함께 공략할 방침이다. 이들이 이처럼 나선 것은 최근 AI 반도체 시장을 미국 엔비디아가 사실상 독점하며 이에 따른 글로벌 공급난과 가격 급등으로 인해 불안정성이 지속되고 있어서다. 여기에 최근 미국, 중국 등 해외 빅테크 LLM의 공세가 거세지면서 국내 AI 산업 전반에 상당한 부담이 가중되고 있다는 점도 주효했다. 더불어 최근 정부가 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 사업자 선정에 나서고 있는 것도 영향이 크다. 코난테크놀로지와 업스테이지는 각각 자체 LLM을 보유하고 있는 곳으로, 이번 정부의 프로젝트에 사업자로 참여하고 싶다는 의지를 강하게 드러내고 있다. 이들의 LLM이 대표 AI 모델로 선정되면 'K-AI 모델', 개발사는 'K-AI 기업' 등 명칭을 쓸 수 있게 된다. 정부는 이 사업에 총 1천936억원을 투입해 선발 기업에게 최대 3년간 GPU와 데이터, 인재 등 필요한 자원을 집중적으로 지원한다. 초기에 최대 5개 기업을 선발할 예정으로, 평가를 거쳐 점차 지원기업을 압축해 나갈 계획이다. 이 사업에는 두 회사 외에도 네이버와 카카오, LG AI 연구원, KT, 솔트룩스, 이스트소프트 등이 참여 의사를 적극 내비치고 있다. 업계 관계자는 "국내 대표 AI 소프트웨어와 하드웨어 기업이 힘을 모아 국산 AI 경쟁력을 강화하기 위해 나서려는 분위기가 조성되고 있다는 점은 긍정적"이라며 "이들의 움직임이 정부가 추진하는 프로젝트 사업자 선정에 어떤 영향을 줄 지 기대된다"고 말했다. 그러면서 "국산 NPU 기반 생성형 AI 솔루션의 상용화는 해외 기술 의존도를 낮추고 AI 인프라의 자립화와 기술 주권 확보에 기여할 것으로 보인다"고 덧붙였다.

2025.06.25 10:10장유미

[현장] 슈퍼브에이아이 "비전, 한국이 1등할 수 있다"…수출형 소버린 AI 선언

"기존에 우리가 알던 거대언어모델(LLM) 기반의 소버린 인공지능(AI) 전략이 주로 방어적 접근이라면 산업용 비전 AI는 오히려 세계 무대 수출의 무기가 될 수 있습니다. 제조업에 강점을 가진 한국이 산업 특화형 파운데이션 모델(VFM)로 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있기 때문입니다." 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 24일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 기자간담회에서 이같이 말했다. 이날 행사는 산업용 비전 AI 파운데이션 모델 '제로(ZERO)' 공개를 위한 자리로, 질의응답에는 김 대표를 비롯해 최고기술책임자(CTO), 최고사업책임자(CBO) 등 주요 경영진이 직접 참석했다. 김 대표의 발언은 정부가 최근 '국가 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 다양한 형태의 모델 개발을 유도하겠다는 의지를 밝힌 데 따른 것이다. 특히 소버린 AI 전략을 주창해온 네이버클라우드 출신 하정우 수석이 국가 AI 정책의 총괄 책임자로 선임되면서 거대언어모델에 대한 보완 전략도 함께 주목받고 있다. 이날 김현수 대표는 정부의 소버린 AI 전략과 제로의 연결 지점을 묻는 기자의 질문에 "LLM은 외산 모델 리스크를 막기 위한 수비형 기술로 해석되나 비전 파운데이션 모델은 수출 전략 기술이 될 수 있다"고 강조했다. 이어 "한국은 제조·조선·반도체 등 고도화된 산업 인프라를 가진 몇 안 되는 국가로, 이 기반 위에서 한국형 비전 AI는 글로벌 1등 가능성이 있다"고 말했다. 슈퍼브에이아이는 파운데이션 모델 기술을 공개하는 데 그치지 않고 산업 현장의 AI 도입 장벽을 구조적으로 낮추는 생태계 전략도 함께 제시했다. 차문수 최고기술책임자(CTO)는 "8B, 7B 모델은 현장 적용이 어려워 제로는 경량화에 집중했다"며 "산업용 제어 컴퓨터(PLC), 신경망 처리장치(NPU) 등 다양한 산업 장비와 응용 프로그램 인터페이스(API)로 직접 연동이 가능해 손쉽게 시스템에 탑재할 수 있는 구조를 갖췄다"고 설명했다. 시장 전략으로는 '플랫폼 중심 생태계 공급'을 강조했다. 김진회 최고사업책임자(CBO)는 기자의 관련 질의에 "'제로'는 아마존 웹서비스(AWS) 같은 글로벌 플랫폼에서 쉽게 호출할 수 있도록 설계됐다"며 "사용자가 가장 익숙하고 신뢰하는 환경에서 AI를 바로 접할 수 있게 했다"고 말했다. 이어 "AWS에 등록된 제로는 시간당 약 10달러(한화 약 1만4천원) 수준으로, 초기에는 할인된 가격으로 제공될 예정"이라고 설명했다. 올해 매출에는 '제로' 관련 수익이 반영되지 않는다. 슈퍼브에이아이는 현 시점에서의 '제로'를 직접적인 매출원이 아닌 '시장 인지도 제고를 위한 마중물'로 규정했다. 김진회 CBO는 "'제로'를 통해 AI가 실제 어떤 문제를 푸는지 체험하게 되면 이후 머신러닝 기반운영 'MLOps 플랫폼'과 '버티컬 솔루션' 수요가 자연스럽게 확대될 것"이라고 말했다. 김현수 대표는 "20조원 규모의 기존 머신비전 시장을 넘어 스마트팩토리와 영상관제 등 200조 원 이상 시장에서 제로가 탐지·이해 등의 작업을 대체할 수 있다"며 "빠른 시일 안에 해당 시장을 본격적으로 공략할 것"이라고 강조했다.

2025.06.24 15:15조이환

LG AI연구원 '엑사원 4.0' 개발 중…추론형 AI 역량 강화 시동

LG가 차세대 인공지능(AI) '엑사원'의 후속 버전 개발에 속도를 내고 있다. 24일 업계에 따르면 LG AI연구원은 '엑사원 4.0'과 조직병리 특화 모델 '엑사원 패스 2.0'을 개발 중이다. 현재까지 관련 공식 행사 계획은 없으며 공개 일정도 논의 단계에 머물러 있는 것으로 알려졌다. '엑사원 4.0'은 기존 모델에 추론형 모델 '엑사원 딥'을 통합하는 형태로, 대용량 장문 처리와 과학·의료 등 고도화된 전문 영역 활용을 목표로 설계되고 있다. '3.5' 버전은 A4 100페이지 수준의 문서를 단일 입력으로 처리할 수 있을 정도의 처리 능력을 보인 바 있다. 함께 준비 중인 '엑사원 패스 2.0'은 병리 이미지 기반의 암 진단 AI 모델로, 유전자 검사 대비 검사 시간을 줄이는 데 목적이 있다. 두 모델 모두 오픈소스로 공개해 활용성과 투명성을 높인다는 것이 LG 측 내부 방향성이다. 지난 23일 과학기술정보통신부 장관으로 지명된 배경훈 LG AI연구원장은 지난 3월 엔비디아 개발자 행사에서 "'엑사원 4.0'부터 통합 모델을 선보일 것"이라며 "상반기 출시를 목표로 한다"고 말했다. LG 관계자는 "모델은 개발 중인 것이 맞고 행사는 미정"이라고 밝혔다.

2025.06.24 15:12조이환

[현장] "AI 도입 비용 0"…슈퍼브에이아이, 산업용 비전 파운데이션 모델 '제로' 공개

슈퍼브에이아이가 인공지능(AI) 도입 비용과 시간을 대폭 줄인 산업용 비전 파운데이션(VFM) 모델을 통해 전 산업의 디지털 전환 가속화에 나선다. 기술 부담 없이 누구나 AI를 쓸 수 있도록 만들겠다는 전략이다. 슈퍼브에이아이는 24일 서울 콘래드호텔에서 기자간담회를 열고 산업 특화형 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'를 공개했다. 이날 행사에는 김현수 최고경영자(CEO)를 비롯해 차문수 최고기술책임자(CTO), 김진회 최고사업책임자(CBO)가 참석해 슈퍼브에이아이의 기술 전략과 시장 계획을 상세히 밝혔다. 김현수 CEO는 "AI 도입 비용을 완전히 '0'으로 만들겠다"는 선언과 함께 슈퍼브에이아이가 개발한 '제로'를 소개했다. 회사에 따르면 '제로'는 학습 데이터 없이도 즉시 활용 가능한 영상 AI 모델로, 기존 AI 개발에 요구되던 데이터 구축과 모델 학습 과정 자체를 생략할 수 있는 것이 핵심이다. 영상 속 객체 탐지, 추적, 질의응답까지 다양한 작업을 단일 모델로 처리할 수 있어 산업 적용성도 강조됐다. 산업용 범용 기반 모델 '제로'…AI 도입 병목 해소한다 이날 행사를 시작하며 김 CEO는 슈퍼브에이아이가 AI 도입에 있어 ▲전문 인력 부족 ▲데이터 부족 ▲기술 인프라 부재라는 세 가지 병목을 확인했다고 설명했다. 이를 해결하기 위해 이미 개발한 것이 머신러닝 기반의 'MLOps 플랫폼'과 '버티컬 솔루션'이다. 데이터 라벨링 자동화와 AI 개발 전 과정을 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있는 이 플랫폼은 AI 개발 기간을 6개월에서 2주로 줄이는 데 성공했다. '버티컬 솔루션'은 개발 역량이 부족한 산업 현장에서 AI를 즉시 활용할 수 있도록 만든 제품군이다. CCTV 기반 화재 감지, 안전 모니터링 솔루션은 실제로 발전소, 공항, 지자체 등에서 쓰이고 있다. 김 대표는 "이제는 더 높은 목표를 설정할 시점"이라며 "이에 '제로' 모델을 개발할 필요성을 느꼈다"고 강조했다. 슈퍼브에이아이에 따르면 '제로'는 마치 '챗GPT'처럼 프롬프트 입력만으로 다양한 작업을 실행하는 멀티모달 인터페이스를 갖췄다. 예시 이미지 하나로 생산 현장의 결함 탐지나 수량 계산이 가능하고 프롬프트를 통해 다양한 산업 과업을 정의할 수 있다. 기존 AI의 한계였던 '사전 정의된 카테고리만 인식 가능' 문제도 해결한다는 설명이다. 김 대표는 제로가 지닌 '제로샷' 능력을 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 학습 없이도 기존 지식만으로 새로운 상황을 추론할 수 있는 점은 제조업 기반이 강한 한국이 비전 AI 분야에서 세계 시장을 주도할 수 있는 전략적 교두보가 될 수 있다는 의미이기도 하다. 산업용 비전 데이터는 대부분 기업 내부에 있고 공개되지 않는다. 텍스트 기반의 언어 모델과 달리 접근이 어렵다. 김 대표는 "바로 이 점이 우리가 경쟁력을 가질 수 있는 이유"라며 "한국의 제조·조선·방산 같은 고도화된 산업 인프라 위에서 비전 파운데이션 모델은 세계 1등을 노릴 수 있다"고 말했다. 김 대표는 "AI의 3대 축으로 거대언어모델(LLM), 비전 파운데이션 모델(VFM), 피지컬 AI(로보틱스 등)가 제시된다"며 "이 가운데 비전 AI가 산업 현장의 눈이 될 것"이라고 말했다. 이어 "산업용 비전 AI가 한국의 국가 경쟁력에 기여하도록 '제로'를 통해 AI 민주화와 함께 산업 혁신의 속도를 끌어올리겠다"고 밝혔다. 구글·MS·중국 모델 제쳤다…국산 비전 '제로'로 CVPR 2위 이어 차문수 CTO는 '제로'의 기술적 배경과 성능 성과를 설명했다. 그는 기존 비전 AI의 구조적 한계부터 짚으며 제로가 어떤 기술 혁신을 통해 이를 극복했는지를 순차적으로 소개했다. 차 CTO는 기존 비전 AI가 ▲새 객체 인식 불가 ▲환경 변화에 취약 ▲작업마다 별도 모델이 필요한 복잡성 등 세 가지 태생적 한계를 안고 있다고 설명했다. 산업 현장에서는 이 같은 제약이 반복적인 데이터 수집과 학습 비용으로 이어졌고 AI 도입 자체를 가로막아 왔다고 진단했다. 그는 슈퍼브에이아이가 이 같은 구조적 병목을 해결하기 위해 '제로'를 설계했다고 밝혔다. 제로가 가진 '제로샷'이란 대규모 언어 데이터와 이미지 데이터를 함께 학습해 학습되지 않은 객체도 추론 가능한 능력이다. 더불어 정해진 분류 없이도 작동하는 '오픈월드' 구조로 설계됐다. 이미지나 텍스트 등 다양한 형태의 프롬프트를 지원하는 멀티모달 인터페이스와 수십 개의 태스크를 하나의 모델로 처리할 수 있는 멀티태스크 구조를 채택했다. 무엇보다도 산업현장에서 필요로 하는 문제를 곧바로 다룰 수 있도록 퍼블릭 웹 데이터 외에 슈퍼브에이아이 자체 구축 데이터와 국내 AI허브 데이터 등 산업용 특화 데이터를 중심으로 학습시킨 점이 특징이다. 추가 학습 없이 바로 제조, 유통, 건설 등 다양한 분야에서 사용 가능한 형태로 만들었다는 점에서 기술적 실용성이 강조됐다. '제로'는 벤치마크에서도 뚜렷한 성과를 냈다. 산업용 영상 AI 벤치마크에서 경쟁 모델들을 제치고 1위를 기록했다. 글로벌 비전학회인 국제 컴퓨티 비전 및 패턴 인식 학회(CVPR)의 객체 탐지 및 퓨샷 챌린지에서도 각각 2위, 4위를 기록했다. 중국의 '티렉스-2(T-Rex2)', 마이크로소프트의 '플로센스-2(Florence-2)', 구글 '오더블유엘브이2(OWLv2)' 등과 비교해도 성능 격차를 크게 벌린 것으로 나타났다. 또 차 CTO는 '제로'가 적은 리소스로 고성능을 구현한 점을 강조했다. 'A100' 그래픽 처리장치(GPU) 8장만으로 학습했으며 수집한 1억 장 규모의 데이터에서 약 90만 장만을 선별 학습에 사용했다. 이를 가능하게 한 것은 슈퍼브가 보유한 MLOps 플랫폼의 데이터 선별 기술이었다는 설명이다. 모델 경량화도 특징이다. 10억 파라미터 미만으로 설계돼 연산량이 작아 엣지 디바이스나 클라우드 등 다양한 환경에서 가볍게 배포 가능하다. 응용 프로그램 인터페이스(API) 호출 방식뿐 아니라 엣지AI 형태로도 쉽게 연동 가능하며 실제 산업 환경에서의 AI 도입을 빠르고 간편하게 만든다는 것이 슈퍼브에이아이의 설명이다. 차 CTO는 "'제로'는 단일 모델에 그치지 않는다"며 "하드웨어-플랫폼-모델-버티컬 솔루션을 포괄하는 '제로 스택'으로 풀스택 생태계를 구성하겠다"고 밝혔다. '제로'로 200조 시장 노린다…"지능형 비전, 모든 산업의 표준 될 것" 이어 김진회 CBO는 '제로'가 실제 비즈니스 현장에 어떻게 가치를 창출하는지 설명하며 기술 중심 전략에서 '고객 중심 전환'으로의 구체적 비전을 제시했다. 그는 '제로'의 활용이 단순한 AI 도입을 넘어 산업 전체의 운영 구조를 바꾸는 촉매가 될 수 있다고 강조했다. 김 CBO는 "AI가 중요한 게 아니라 여러분의 자연지능이 중요하다"며 기존 AI 도입 방식의 비효율성과 제로의 실용적 전환 능력을 대비해 설명했다. 학습 없이도 객체 탐지, 결함 검출, 수량 카운팅이 가능한 '제로샷'의 현장 데모를 통해 복잡한 모델 설계와 라벨링 없이도 AI 도입이 가능함을 시연했다. 데모에서는 리테일 환경에서는 변화가 잦은 제품군을 사전 학습 없이도 인식하고 분류할 수 있는 능력도 선보였다. 영상 속 인물의 행동을 추론하고 사고 현장을 이해해 답변을 제공하는 지능형 에이전트 형태로 확장된 기능도 함께 시연됐다. 김 CBO는 '제로'가 기존 AI 도입에서 필연적으로 요구되던 '문제 정의→데이터 수집→라벨링→모델 학습→배포'의 전 과정을 무력화했다고 밝혔다. 그는 "이제는 아이디어만 있으면 AI를 바로 쓸 수 있게 된다"며 "기술검증(PoC)에 수천만 원을 쓰지 않아도 된고 전문가를 고용하는데 소요되는 시간도 필요 없게 하는 것이 우리의 궁극적 목적이었다"고 말했다. 시장 확장 전략으로는 '플랫폼 중심 생태계 공급' 구조를 제시했다. 아마존웹서비스(AWS) 같은 글로벌 플랫폼에서 손쉽게 제로를 호출할 수 있는 구조를 갖춰 사용자가 가장 익숙하고 신뢰하는 환경에서 AI를 접할 수 있도록 하겠다는 것이다. 실제로 제로는 이날 오후부터 AWS를 통해 공개될 예정이다. 그는 궁극적으로 '제로'가 모든 산업 장비·시스템에 탑재되는 표준이 되겠다는 포부를 밝혔다. 20조원 규모의 기존 컴퓨터 비전 시장을 넘어 200조원에 달하는 글로벌 영상 관제 시장, 290조원 규모의 스마트팩토리 시장 등으로 진출하겠다는 계획이다. 김진회 CBO는 "의사는 의료 AI, 농업 전문가는 농업 AI를 만드는 시대를 '제로'가 열 것"이라며 "지금까지의 AI가 기술을 위한 것이었다면 이제는 사람을 위한 AI로 전환해야 한다"고 말했다.

2025.06.24 14:21조이환

[AI는 지금] 정부, '국가 파운데이션 모델' 추진…업계 "설계는 훌륭, 실행이 관건"

정부가 글로벌 생성형 인공지능(AI) 시장에서 독립적 경쟁력을 확보하기 위한 '독자 파운데이션 모델' 개발에 착수했다. 모델을 오픈소스로 공개해 민간 활용도를 극대화하겠다는 구상이다. 업계에서는 방향성과 의도에 대해 긍정적인 평가가 나오지만 실질 집행에 대한 지속적인 모니터링은 필요하다는 시각도 병존한다. 24일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 20일 정보통신산업진흥원(NIPA), 지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP) 등과 함께 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 공식 발표했다. 해당 사업은 기존 '월드 베스트 거대언어모델(LLM)'로 불리던 기획의 정식 명칭으로, 다음달 7월 21일까지 국내 AI 정예팀 공모를 진행해 최대 5개 팀을 선발하고 단계별 압축 평가를 통해 상위팀으로 압축할 계획이다. 이번 사업은 최근 6개월 내 출시된 글로벌 최신 AI 모델 대비 95% 이상의 성능을 목표로 삼고 있다. 다만 고정된 성능 수치에 집착하기보다는 '무빙 타겟' 방식을 도입해 기술환경 변화에 따라 목표와 평가 기준을 유연하게 조정하는 전략을 채택했다. 과기정통부는 이와 같은 방식을 미국 방위고등연구계획국(DARPA)의 모델에 빗대어 'DARPA형'이라고 정의했다. 기술주권 위한 'K-AI 전략' 본격화…정예팀 자율 설계·정부 전폭 지원 구조 이 프로젝트를 위해 정예팀은 AI 모델 개발 전략과 방법론을 스스로 제시해야 한다. 정부는 GPU, 데이터, 인재 등 자원 항목에 대해 '희망 수요'를 정예팀이 먼저 요청하도록 하고 평가를 통해 적정 수준을 매칭 지원한다. 이 과정에서 오픈소스 공개 범위가 넓을수록 정부의 지원 매칭 비율은 높아진다. 그래픽 처리장치(GPU)는 당장 1차 추경 예산 1천576억원 규모를 활용해 민간 GPU를 임차해 지원한다. 팀 당 초기 지원 수량은 GPU 500장 수준이며 평가 결과에 따라 1천 장 이상까지 확대된다. 내년 하반기부터는 정부가 직접 구매한 첨단 GPU 1만 장을 본격 투입할 예정이다. 데이터는 공통수요와 개별수요로 나눠 지원된다. 정예팀이 필요로 하는 저작물 기반 학습데이터를 연간 100억원 규모로 공동구매하고 팀별 데이터 구축 및 가공은 연간 30억~50억원 수준으로 지원한다. 학습 효율성과 저작권 이슈를 동시에 감안한 전략이다. 인재 지원은 해외 우수 연구자 유치를 전제로 한다. 정예팀이 해외 팀이나 재외 한인 인재를 유치하면 정부가 연간 20억원 내외의 인건비 및 연구비를 매칭한다. 이 항목은 정예팀이 탈락하더라도 오는 2027년까지 지속 지원된다. 모델 성능 평가는 6개월 주기로 진행된다. 국민과 전문가가 함께 참여하는 콘테스트 기반 평가, 국내외 벤치마크 기준에 따른 검증 평가, 파생 모델 수를 기준으로 한 파생 평가 등을 결합한 입체적 방식이다. 단계평가를 통해 5개 팀에서 4개, 3개, 2개로 점차 압축하는 경쟁형 설계를 따를 예정이다. 모델 개발 완료 후에는 오픈소스를 통해 국내 AI 생태계 전반에 확산될 예정이다. 정예팀은 공모 시 '국민 AI 접근성 향상'과 '공공·경제·사회 전반의 AI 전환'을 위한 활용 계획을 함께 제출해야 하며 정부는 필요에 따라 이에 매칭해 후속 지원도 가능하다고 밝혔다. AI 안전성 확보도 주요 과제로 포함된다. 정부는 AI 안전연구소(K-AISI)와 협력해 파운데이션 모델의 신뢰성과 확장성을 검증하고 일정 수준 이상에 도달한 모델에 대해 'K-AI 모델', 'K-AI 기업' 등 명칭을 부여해 글로벌 시장에서의 공신력을 제고한다는 방침이다. 송상훈 과기정통부 정보통신정책실장은 "이번 프로젝트는 단순히 AI 모델을 만드는 데 그치지 않고 기술주권을 확보하고 모두가 활용할 수 있는 AI 생태계를 조성하는 출발점이 될 것"이라며 "정예팀들이 글로벌 수준의 독자 모델을 확보해 대한민국이 AI 강국으로 도약하는 기반을 마련하길 기대한다"고 밝혔다. 설계는 잘 했다…'기술·자원·평가' 운용이 진짜 시험대 업계에서는 정부의 독자 파운데이션 모델 추진을 대체로 긍정적으로 평가하고 있다. 국가가 주도해 자국 모델을 구축하려는 흐름은 이미 전 세계적으로 확산 중이며 한국의 이번 시도도 그 연장선에 있다는 분석이다. 실제로 국가 주도 모델 개발은 미국 오픈AI, 앤트로픽 등과 중국 딥시크 만의 경쟁 구도가 아니다. 프랑스는 오픈소스 기반 생성형 AI 기업 미스트랄을 중심으로 자체 모델을 개발하고 있으며 에마뉘엘 마크롱 대통령이 직접 나서 수천억 원대 민간 투자와 글로벌 협력을 이끌고 있다. 싱가포르 역시 '씨라이언(SEA-LION)' 프로젝트를 통해 동남아 현지 언어 기반 LLM을 개발 중이다. 최근에는 칠레 AI센터를 중심으로 아르헨티나, 브라질 등 남미 12개국이 연합해 '라탐-GPT' 개발을 공식화하며 오는 9월 공개를 예고한 상태다. 라지브 쿠마르 한국외국어대학교 연구교수는 "국가가 주도해 독자적인 파운데이션 모델을 개발하는 건 지금 전 세계적인 흐름으로, 한국 정부의 이번 시도는 매우 긍정적으로 본다"며 "인도도 스타트업 중심의 개발을 정책적으로 지원하면서 정부 차원에서 국내 생태계를 강화하려는 시도가 있다"고 말했다. 더불어 업계에서는 이번 프로젝트가 단순히 모델 하나를 만드는 데 그치지 않고 자원 배분 방식과 생태계 설계까지 포괄하고 있다는 점에 주목하고 있다. 'GPU·데이터·인재'라는 AI 핵심 자원을 수요 기반으로 자율 신청받고 이를 정부가 평가 후 매칭하는 구조가 민간 주도성과 정부 책임성을 동시에 확보하려는 시도로 보고 대체로 긍정적으로 반응하는 상황이다. 다만 실무 현장에서는 자원 지원이 선언에만 머물 경우 효과가 반감될 수 있다는 우려도 제기된다. 일례로 GPU의 경우 1천576억원 규모의 예산이 잡혀 있다 해도 실제 장비 임차·세팅·운영까지 이뤄지는 시간 차를 간과해선 안 된다는 게 중론이다. 단순한 GPU 확보가 아니라 팀별 물리적 접근성과 운영 안정성까지 감안한 체계 설계가 필요하다는 것이다. 데이터 항목도 비슷한 맥락이다. 정예팀이 요청하는 데이터에 대한 품질 기준과 저작권 검토 체계가 정비되지 않을 경우 향후 오픈소스 공개 과정에서 법적 리스크나 생태계 혼란을 야기할 수 있다. 특히 저작물 데이터의 공동구매가 연간 100억원 규모로 설정된 만큼, 명확한 선별 기준과 기술적 정제 절차가 병행돼야 한다는 의견이 나온다. 인재 유치 항목에 대해선 방향성은 맞지만 실질 효과는 제약이 클 수 있다는 관측도 있다. 단순히 해외 인재에게 연구비를 매칭 지원한다고 해서 국내에 안착하는 건 어렵다는 것으로 국내 기관의 위상, 프로젝트 자체의 매력도, 그리고 연구 독립성 등이 종합적으로 뒷받침돼야 할 것으로 관측된다. 오픈소스 정책 역시 마찬가지다. 오픈소스 정책이 산업 육성과 충돌하지 않도록 장기적으로는 파라미터 제한이나 일부 모듈 비공개 등에 대한 세분화된 가이드라인이 수립될 필요가 있다는 것이다. 한 업계 관계자는 "오픈소스를 전제로 한 모델 전략은 지금 시기에 필요하다"면서도 "오픈소스에 대한 구체적인 정의가 프로젝트가 진행되면서 확립돼야 할 것으로 보인다"고 말했다. "이어 기술 보호 없이 모든 걸 일괄적으로 공개할 경우 산업적 격차를 키울 수 있다"고 우려했다. 일각에서는 이 프로젝트가 '국가대표 AI'를 선발하는 성격인 만큼 평가 기준의 엄정성과 공정성이 핵심이라는 지적도 있다. 단순한 국내 경쟁이 아니라 세계적 기술 경쟁의 문턱을 넘는 출발점이 되려면 국제적인 벤치마크와 기술 평가 기준을 적극 반영해야 한다는 주장이다. 또 다른 업계 관계자는 프로젝트를 두고 "파운데이션 모델 구축을 위한 기술력과 역량은 충분하지만 자원이 부족했던 강소기업에게는 매우 훌륭한 육성 프로젝트로 보인다"며 "다만 기술적 발전이 빠른 만큼 평가 기준에는 국제적인 수준이 반영돼야 그 공신력이 확보되고 국가대표로서도 의미가 있을 것"이라고 말했다. 이와 함께 모델 규모에 대한 조건이 명확히 규정돼 있지 않다는 점도 일부에서 우려되는 대목이다. 개발 전략과 방법론을 정예팀이 자율적으로 제안하는 'DARPA형' 설계는 기술 진화에 유연하게 대응할 수 있다는 점에서 긍정적이지만 자칫 자원 격차에 따른 구조적 불균형을 초래할 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "모델 규모에 대한 규정이 자칫 잘못되면 큰 모델들만이 성능과 역량이 좋게 평가를 받을 것"이라며 "기울어진 운동장이 될 수도 있으므로 이를 방지하기 위한 노력을 기울여야 할 것"이라고 평가했다.

2025.06.24 11:21조이환

"軍 AI 싹쓸이"…코난테크놀로지, 국방 AI 서밋 연다

코난테크놀로지가 국방 인공지능(AI) 기술력을 집약한 만남의 장을 열어 방산 시장 공략에 속도를 내고 있다. 코난테크놀로지는 다음달 16일 서울 용산 전쟁기념관 내 로얄파크컨벤션에서 '국방 AI 테크 서밋 2025'를 개최한다고 23일 밝혔다. 이 행사에는 군 관계자, 방산 협력업체 관계자 등 200여 명이 참석하며 국방 AI 관련 성과와 활용 전략을 공유하는 세션으로 구성된다. 이번 서밋은 코난테크놀로지가 지난 10년간 수행해온 국방 AI 사업 사례를 외부에 처음으로 공개하는 자리다. 주요 세션으로는 ▲국방 AI 기술 추진 전략 및 도입사례 ▲AI 거버넌스 기반 플랫폼 구축 전략 ▲감시정찰 체계를 위한 지능형 의사결정 전략 ▲에이전틱 AI 기반 정보 분석 전략 등이 포함됐다. 행사장에는 관련 기술과 제품의 시연도 진행된다. 코난테크놀로지는 AI 기반 화력운용시스템, 공중전투 기동훈련 체계, 스마트 인재관리 시스템 등 핵심 군 사업에 AI를 공급해온 국내 유일 기업으로, 현재 국방 및 민간 방산 전문기업 20여 곳과 협업 중이다. 특히 지능형 CCTV와 이동형 드론은 국내 최초로 한국인터넷진흥원(KISA) 인증을 받아 재난 구조 현장에서 실전 투입되고 있다. 일례로 'AI 파일럿' 등 유무인 복합 전투체계 실증에도 착수했으며 지난해 '방산혁신기업 100'에 이름을 올린 바 있다 더불어 지난 2023년 자체 개발한 대규모 언어모델 '코난LLM'을 기반으로 공공 및 민간 시장에 AI 솔루션을 공급 중이다. 해당 모델은 지난해 미국 스탠퍼드대 생태계 그래프에 등재됐다. 공공 프로젝트 기반의 신뢰를 바탕으로 의료 AI 영역으로도 확장 중으로, 지난 2월 한림대의료원과 국내 첫 거대언어모델(LLM) 기반 진료 플랫폼 공동 개발을 시작했다. 출시 2년차인 '코난LLM'은 현재 온디바이스, 프로페셔널, 엔터프라이즈 모델로 라인업을 구성해 고객 맞춤형 대응에 나섰다. 지난 3월에는 일반·추론 모드를 통합한 '이엔티-11(ENT-11)' 모델도 출시하며 범용성과 유연성을 높였다. 오는 7월 자사 기술을 탑재한 AI PC도 공개될 예정이다. 김규훈 코난테크놀로지 국방AI사업부 이사는 "AI 기술의 전략적 도입을 통해 국방력 강화에 기여하는 실질적 해법을 고객과 함께 모색할 계획"이라며 "실전성과 신뢰성 기반의 AI 솔루션으로 국방 분야의 새로운 기준을 만들겠다"고 밝혔다.

2025.06.23 16:47조이환

정부, '국가대표 AI' 만든다…글로벌 수준 모델 개발에 '총력'

대한민국 정부가 인공지능(AI) 기술 자립과 생태계 확장을 목표로 국내 정예팀을 뽑아 독자 모델 개발에 나선다. 글로벌 기업 중심의 AI 주도권 구도를 견제하고 기술 주권을 확보하기 위해서다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 공식 출범하고 다음달 21일까지 참여 정예팀 공모에 착수한다고 20일 밝혔다. 과기정통부 외에도 정보통신산업진흥원, 한국지능정보사회진흥원, 정보통신기획평가원이 공동으로 추진하는 이번 사업은 기존 '월드베스트 거대언어모델(World Best LLM)' 프로젝트의 공식화다. 이번 공모는 성능·전략·파급효과 등을 기준으로 최대 5개 정예팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 통해 점진적으로 압축하는 방식으로 진행된다. 최신 글로벌 AI 모델 성능의 95% 이상 달성을 목표로, 참여팀은 자체적인 개발 전략과 방법론을 자유롭게 설계할 수 있다. 프로젝트는 일괄지원이 아닌 6개월 단위 경쟁형 압축 방식을 도입해 민첩한 기술 진화를 유도한다. 지원 자원은 그래픽 처리장치(GPU), 데이터, 인재라는 세 가지 축으로 구성된다. GPU는 올해부터 내년 상반기까지 민간 GPU 임차 형태로, 이후엔 정부 구매 GPU를 활용해 정예팀당 최대 1천 장 이상이 단계별로 지원된다. 데이터는 저작물 중심의 공동구매와 개별 가공 작업에 연간 최대 150억원 규모의 예산이 투입된다. 인재 분야는 해외 연구자 유치 시 연 20억원 한도 내에서 인건비와 연구비를 매칭해 준다. 특히 대학·대학원생의 참여를 필수로 명시하며 미래 인재 양성을 병행하는 구조다. 동시에 참여팀은 국민 AI 접근성 향상, 공공·경제·사회 전환(AX) 기여계획도 함께 제출해야 한다. 오픈소스 수준에 따라 정부 매칭 비율과 자부담 비율이 달라지는 구조도 설계됐다. 프로젝트는 단순한 기술개발에 머무르지 않는다. 국민 대상 사용성 평가, 컨테스트형 단계 심사, 벤치마크와 한국어 성능·안전성 검증 등 다층적 방식으로 완성도를 높인다. 우수한 모델에는 'K-AI' 명칭 부여 등 글로벌 브랜딩도 병행한다. 안전성 확보를 위해 AI안전연구소(K-ASIS)와의 협력도 예정돼 있다. 이 밖에 공공영역은 물론 국방·안보 등 민감 분야 활용도 계획에 포함돼 있다. 정부는 개발된 모델을 오픈소스화해 민간 AI 서비스 생태계 확산에도 적극 활용할 방침이다. 송상훈 과학기술정보통신부 정보통신정책실장은 "이번 프로젝트는 AI 기술 주권 확보와 모두의 성장을 위한 생태계 구축이 목표"라며 "글로벌 수준의 독자 AI 모델을 통해 대한민국이 진정한 AI 강국으로 도약하길 기대한다"고 밝혔다.

2025.06.20 13:37조이환

KAIST-네이버AI랩, 창의성 강화한 AI 기술 개발..."뻔한 건 안그려"

KAIST(총장 이광형)는 김재철AI대학원 최재식 교수 연구팀이 네이버 AI 랩과 공동으로 추가 학습 없이 인공지능(AI) 생성 모델의 창의적 생성을 강화하는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 이 기술은 '뻔한' 이미지는 절대 그리지 않는다. 텍스트 기반 이미지 생성 모델의 내부 특징 맵을 증폭해 창의적 생성을 강화하는 식이다. 연구팀은 모델 내부의 얕은 블록들이 창의적 생성에 중요한 역할을 한다는 것을 발견하고, 특징 맵을 주파수 영역으로 변환 후 높은 주파수 영역에 해당하는 부분의 값을 증폭했다. 이 결과 연구팀은 노이즈나 작게 조각난 색깔 패턴의 형태가 유발되는 것을 확인했다. 권다희 연구생(박사과정, 공동제1저자)은 "얕은 블록의 낮은 주파수 영역을 증폭했더니 창의적 생성이 강화됐다"고 설명했다. 연구팀은 또 생성 모델 내부 각 블록 별로 최적의 증폭 값을 자동으로 선택하는 알고리즘도 개발했다. 이 알고리즘은 사전 학습된 스테이블 디퓨전 모델의 내부 특징 맵을 적절히 증폭해 추가적인 분류 데이터나 학습 없이 창의적 생성을 강화한다. 한지연 연구생(박사과정, 공동제1저자)은 "SDXL-터보 모델에서 발생하는 모드 붕괴 문제를 완화, 이미지 다양성이 증가한 것을 확인했다"고 말했다. 최재식 교수(교신저자)는 "생성 모델을 새로 학습하거나 미세조정 학습하지 않고 생성 모델의 창의적인 생성을 강화하는 최초의 방법론ˮ이라며 "학습된 인공지능 생성 모델 내부에 잠재된 창의성을 특징 맵 조작을 통해 강화할 수 있게 됐다"고 덧붙였다. 최 교수는 또 “이번 연구는 기존 학습된 모델에서도 텍스트만으로 창의적 이미지를 손쉽게 생성할 수 있게 됐으며, 이를 통해 창의적인 상품 디자인 등 다양한 분야에서 새로운 영감을 제공하고, 인공지능 모델이 창의적 생태계에서 실질적으로 유용하게 활용될 수 있도록 기여할 것"으로 기대했다. 연구결과는 국제 학술지 `국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회(CVPR)'에서 지난 15일 발표됐다. 연구는 KAIST-네이버 초창의적 AI 연구센터, 과학기술정보통신부의 재원으로 수행됐다.

2025.06.19 11:37박희범

'중력' 이해하는 AI 등장…메타, 물리 세계 추론 AI '브이-제파 2' 공개

메타가 3D 환경과 물리적 객체의 움직임을 이해할 수 있는 새로운 인공지능(AI) 모델을 출시했다. 12일 CNBC 등 주요 외신에 따르면 메타는 '월드 모델'이라는 명칭의 오픈소스 AI 모델 '브이-제파 2'를 공개했다. 월드 모델은 AI가 중력과 같은 물리적 세계의 규칙을 스스로 학습하고 다음 행동을 예측·계획할 수 있는 시스템이다. 이를 구현하는 브이-제파 2는 100만 시간 이상의 영상 데이터를 학습한 것으로 알려졌다. 메타 측은 "월드 모델은 실제 카메라로 촬영된 짧은 영상 한 편만으로 장면 내 물체의 3D 구조, 움직임, 물리 법칙 등을 학습한다"며 "마치 인간이 경험을 바탕으로 세상을 추론하듯 AI도 주변 환경을 직관적으로 파악한다"고 설명했다. 메타에 따르면 일부 벤치마크에서 브이-제파 2가 엔비디아의 코스모스 모델보다 추론 연산 속도가 30배 빠른 것으로 나타났다. 메타는 이 기술이 앞으로 범용 인공지능(AGI) 개발은 물론 실제 산업에 적용되는 실용적인 AI 기술의 밑거름이 될 것이라 내다봤다. 특히 메타는 브이-제파 2를 자율주행차 및 로봇공학 등 복잡한 실시간 판단이 필요한 산업 분야에 적용·확대시켜 나갈 계획이다. 메타의 얀 르쿤 수석 AI 과학자는 "월드 모델이 로봇 공학의 새로운 시대를 열어 AI 에이전트가 엄청난 양의 로봇 훈련 데이터 없이도 집안일과 물리적 작업을 도울 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.06.12 10:36한정호

모티프, 국산 sLLM 첫 공개…미스트랄·구글·메타 제쳤다

인공지능(AI) 스타트업 모티프테크놀로지스가 자체 개발한 소형언어모델(sLLM) '모티프(Motif) 2.6B'를 공개했다. 이 모델은 구글, 메타, 미스트랄 등 글로벌 빅테크의 동급 혹은 중대형 모델들을 뛰어넘는 성능을 기록해 관심을 모았다. 임정환 모티프 대표는 10일 서울 강남구 조선 팰리스에서 열린 '레노버 테크데이 2025' 현장에서 모티프 2.6B를 처음 소개했다. 그는 "AI는 크기보다 얼마나 잘 만들었는지가 중요하다"며, 소형 모델의 전략적 가치와 기술 완성도를 강조했다. 모티프 2.6B는 총 26억 개의 파라미터를 가진 국산 sLLM으로 AMD의 MI250 GPU 한 장만으로도 추론이 가능하다. 임 대표는 "일반적인 대형언어모델(LLM)이 수십~수백 개의 GPU를 요구하는 것과 대비되는 경량구조를 갖췄다"며 "엔비디아 기반 인프라 대비 약 60% 수준의 비용으로 학습과 운영이 가능하다"고 설명했다. 특히 그는 70억 파라미터 규모의 미스트랄 7B보다 높은 벤치마크 점수를 기록하는 등 낮은 요구사항에도 높은 성능을 제공한다고 강조했다. 현장에서 공개된 벤치마크 결과에 따르면 모티프 2.6B는 프랑스 미스트랄의 70억 파라미터 모델 '미스트랄 7B'보다 134% 높은 점수를 기록했다. 구글의 젬마 2B와 비교해 191%, 메타의 라마 3.2(1B) 대비 139%, AMD 인스텔라(3B)보다 112%, 알리바바 첸(Qwen) 2.5(3B)와는 104% 성능 우위를 보였다. 임 대표는 각 모델의 공식 테크니컬 리포트에서 공개한 설정값과 지표를 그대로 적용해 비교했다며 벤치마크의 신뢰성과 투명성을 동시에 확보했다고 강조했다. 또한 모티프 2.6B는 문장 내 문맥 파악과 응답 정확도 향상에 초점을 맞춘 설계가 특징이다. 핵심 문맥에 집중하고 흐름에서 벗어난 단어 선택을 줄이기 위해 어텐션 메커니즘을 정밀하게 조정했다. 이로써 단순한 언어 생성 능력을 넘어, 실제 사용에 적합한 AI 성능을 확보했다. 임 대표는 이 sLLM이 단순한 파인튜닝 모델이 아니라 모델 구조 설계부터 학습 데이터 구성, 학습 파이프라인까지 처음부터 끝까지 전부 독자적으로 개발했다고 밝혔다. 그는 "남이 만든 모델을 조금씩 바꾸는 방식으로는 세계 수준에 도달할 수 없다고 판단했다"며 "그래서 처음부터 끝까지 전부 직접 만들었다"고 말했다. 모티프는 이번 모델을 계기로 온디바이스 AI와 에이전틱 AI 분야로 확장을 본격화한다. 경량화를 통해 슈퍼컴퓨터 없이도 구동이 가능해, 산업 현장에서의 적용성이 높기 때문이다. 또한 올해 말에는 텍스트 투 이미지(T2I), 텍스트 투 비디오(T2V)와 같은 멀티모달 생성형 AI 모델도 오픈소스로 공개할 계획이다. 이들 모델 역시 AMD 기반 인프라에서 학습 및 서비스가 가능하도록 설계되고 있다. 현재 모티프는 이미지·비디오 생성, AI 챗봇, 의료 상담형 모델 등 다양한 서비스형 AI를 직접 운영하고 있으며 AMD 기반의 102B 모델 호스팅 서비스도 병행하고 있다. 임 대표는 "가트너에 따르면 sLLM의 산업 수요는 2027년까지 대형 LLM보다 3배 이상 늘어날 것으로 보고 있다"며, "모티프 2.6B는 그 흐름을 준비하는 전략적 모델"이라고 말했다. 이어 "우리는 단순히 모델 하나 잘 만드는 회사를 넘어, 인프라부터 서비스까지 아우르는 풀스택 AI 생태계를 직접 구축하고 있다"며, "모티프는 누구나 접근할 수 있는 강력하고 효율적인 AI를 만들어, 국산 AI도 글로벌 무대에서 통할 수 있다는 걸 증명해 보이겠다"고 포부를 밝혔다.

2025.06.10 20:01남혁우

"동남아판 챗GPT 만든다"…싱가포르, '멀티모달 LLM'에 '7천만 달러' 투입

싱가포르 정부가 자체 거대언어모델(LLM) 개발에 착수했다. 글로벌 인공지능(AI) 경쟁 속 지역 주권을 확보하고 다언어·다문화 환경에 최적화된 동남아판 소버린 AI를 실현하겠다는 포부다. 1일 싱가포르 정보통신미디어개발청(IMDA)에 따르면 이 조직은 현재 과학기술연구청(A*STAR), AI 싱가포르(AISG)와 함께 '국가 멀티모달 LLM 프로그램(NMLP)'을 운영하고 있다. 해당 사업은 싱가포르 국가연구재단(NRF)이 7천만 싱가포르 달러(약 700억원)를 투자해 추진되며 '국가 AI 전략 2.0 및 연구혁신기업(RIE) 2025 계획'과 연계해 내년까지 총 2년간 진행된다. 이번 프로젝트는 AI 인재 양성, 산업 생산성 향상, 신뢰 가능한 거버넌스 환경 조성 등 세 갈래 목표로 설계됐다. 국내 연구자에게는 고성능 컴퓨팅 자원을 지원하고 산업계는 다언어 고객 응대와 자율적 의사결정 시스템을 도입할 수 있도록 유도하는 것이다. 또 LLM의 작동 방식과 위험 요소를 규명하는 연구를 통해 신뢰 기반 AI 사용환경도 구축할 계획이다. 'NMLP'는 크게 두 가지 축으로 구동된다. 첫번째 축인 '머라이언(MERaLiON)'은 과학기술연구청 정보통신연구소가 주도한 모델로, 싱가포르와 동남아에서 흔한 언어·방언 혼용 대화를 인식하고 이해하는 데 초점을 맞췄다. 이 모델은 텍스트, 음성, 장면 정보를 통합하는 멀티모달 처리 능력을 갖췄고 구어체를 이해해 문맥 인식 정확도를 높였다. 구체적으로는 음성 인식·번역, 음성 요약, 음성 질의응답, 장면 인식, 감정 및 분위기 파악, 지역 방언 해석 등 6가지 주요 기능을 갖췄다. 이를 통해 공공·민간 부문의 고객지원, 인사이트 도출, 자동화 의사결정 등에 폭넓게 활용될 수 있다는 게 당국의 설명이다. 싱가포르 정부가 설립한 국가 AI 연구개발(R&D) 추진 기관이자 AI 국가 전략을 실행하는 중심 조직인 'AI 싱가포르'가 개발한 '시라이언(SEA-LION)'은 동남아 다국어 학습에 특화된 LLM 모델이다. 태국어, 베트남어, 인도네시아어 등 주요 지역 언어를 학습해 서구권이나 중화권 중심의 모델보다 높은 문맥 적합성과 응답 품질을 보이는 것이 특징이다. 언어적 대표성의 불균형 문제를 해소하고 포용적 AI 개발을 추진하는 데 목적을 둔다. 현재까지 개발된 '시라이언' 모델은 동남아 전역에서 작동 중으로, 동급 오픈소스 모델을 성능 면에서 앞서고 있는 것으로 알려졌다. 산업계 참여도 이미 활발하다. 과학기술연구청은 정보통신미디어개발청과 함께 머라이언 AI 컨소시엄을 조직했고 DBS은행, 그랩, 마이크로소프트, SPH미디어, 국가슈퍼컴퓨팅센터(NSCC) 등 13개 기관이 1차 멤버로 합류했다. 이들은 다언어 고객상담, 감정 및 건강정보 분석, 자율 의사결정 솔루션 등을 함께 개발 중이다. 컨소시엄은 공통 수요 집약을 통해 개발·통합 비용을 줄이고 데이터와 전문성을 공유해 모델 역량을 빠르게 개선할 방침이다. 또 기업 실무에 즉시 적용할 수 있는 형태의 교육과 도구를 제공하고, 투자 대비 수익(ROI) 검증을 위한 초기 개념증명(POC) 과제를 병행 추진한다. AI 싱가포르는 '시라이언'의 기능 확대와 품질 향상을 위해 외부 협력도 개방했다. 오픈소스화된 결과물을 토대로 다양한 파트너십을 구축해 공동 개발 체계를 유지한다는 계획이다. 싱가포르 정부는 이번 프로젝트를 통해 AI 기술의 지역 적합성과 전략적 자립성을 동시에 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 프로젝트 총괄 기관인 정보통신미디어개발청은 "싱가포르가 다언어 사회인 만큼 AI도 지역 현실을 반영할 수 있어야 한다"며 "이번 모델들이 산업 혁신뿐 아니라 AI 거버넌스에도 기여하길 기대한다"고 밝혔다.

2025.06.01 08:29조이환

정부, '1.6조원' 규모 GPU 대전 시작…"WBL 훈련용 반도체, 민간과 함께 확보"

과학기술정보통신부가 민간 클라우드 기업들과 손잡고 총 1조6천300억원 규모의 그래픽처리장치(GPU) 확보·임차 사업을 추진한다. 세계 최고 수준의 초거대 언어모델 개발과 국내 산학연의 인공지능(AI) 인프라 확충을 위한 행보다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 29일 서울 강남 코엑스에서 클라우드 기업을 대상으로 GPU 확보·임차 사업 통합설명회를 개최했다. 이달 1차 추가경정예산을 통해 관련 예산을 확정한 이후 다음달 4주차까지 협력 기업 공모에 본격 착수한 상태다. 이번 사업은 ▲총 1조4천600억원 규모의 GPU 확보 사업과 ▲1천723억원 규모의 GPU 임차 사업으로 구성된다. 확보 사업은 정부와 민간이 협력해 첨단 GPU를 직접 구매·구축하는 방식이고 임차 사업은 클라우드 기업이 보유한 GPU를 임차해 활용하는 구조다. 임차된 GPU는 가칭 '월드 베스트 LLM(WBL)' 프로젝트와 국내 산학연 등에 지원될 예정이다. 정부는 국내 고성능 연산 자원 부족 문제를 해소하고 AI 기술의 자립 기반을 확보하는 데 사업의 목적이 있다고 설명했다. 설명회 현장에선 사업 개요와 정책 방향 외에도 공모 절차, 평가 기준, 지원 조건 등의 세부 사항이 구체적으로 안내됐다. 참석자들은 질의응답을 통해 공모 준비에 필요한 사항들을 직접 확인할 수 있었다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 다음달 4주차까지 공모 접수를 마감하고 오는 7월 중 평가와 협약 체결을 마무리할 계획이다. 이후 GPU 인프라 확보 및 배포를 신속히 추진하겠다는 입장이다. 과기정통부는 "보다 구체적인 공모 내용과 사업 안내는 과기정통부 및 NIPA 홈페이지를 통해 확인할 수 있다"고 밝혔다.

2025.05.29 17:18조이환

디지털 클론, 광고의 미래인가 위험의 서막인가

AI가 만들어낸 가상의 인물, 이른바 '디지털 클론'이 실제 인간과 구분하기 어려울 정도로 정교해지고 있다. 최근에는 정치적 목적이나 기업 마케팅 전략에도 점점 더 널리 활용되고 있는데, 특히 패션 산업에서 디지털 클론의 활용이 빠르게 확산되고 있다. 이에 경영 전략 전문가 루아나 카르카노 씨는 그 장점과 문제점을 분석했다. 컨버세이션닷컴 외신 보도에 따르면, 패션 업계는 '디지털 클론'이 가장 활발히 활동 중인 분야 중 하나다. 패션 트렌드는 인플루언서를 통해 확산되는 경우가 많은데, 글로벌 인플루언서 시장 규모는 2025년까지 약 320억 달러(한화 약 43.7조원) 이상 성장할 전망이다. 하지만 실제 인플루언서와 협업하려면 시간과 비용이 많이 들기 때문에 브랜드 전용 디지털 클론을 제작해 홍보에 활용하면 비용을 절감하면서도 캠페인을 유연하게 운영할 수 있다. 실제로 글로벌 패션 브랜드 H&M은 올 3월, 자사 마케팅 캠페인과 소셜네트워크(SNS) 콘텐츠에 사용할 '디지털 모델 클론'을 제작할 계획을 발표했다. 이 디지털 클론은 완전히 가상의 인물이 아니라, 실제 모델의 외형을 기반으로 만들어졌다. 해당 모델은 디지털 클론의 초상권을 보유하고 있으며, 그에 따른 사용료를 받는 조건으로 계약됐다. H&M의 최고 크리에이티브 책임자 요르겐 앤더슨은 "우리는 개인의 스타일을 존중하면서도, 새로운 크리에이티브 방식으로 패션을 표현하고자 한다"면서 "신기술의 장점을 적극적으로 받아들이고 있다"고 밝혔다. H&M은 이 기술을 통해 촬영 비용을 줄이고, 카탈로그 제작 속도도 높일 수 있다고 설명했다. 하지만 한편으로는 모델, 메이크업 아티스트, 사진가 등 기존 인력의 일자리를 대체할 수 있어, 업계 전반에서 윤리적 우려와 논쟁도 커지고 있다. 카르카노 씨는 디지털 클론 사용에서 가장 중요한 이슈로 '동의'와 '보상'을 강조했다. H&M처럼 사전 계약을 통해 제작되는 경우도 있지만, 일부 기업이나 개인은 원래 인물의 얼굴이나 이미지 데이터를 무단으로 학습시켜 디지털 클론을 만들어내는 사례도 있어 문제가 되고 있다. 또 다른 문제는 다양성이다. AI는 매개변수를 조절해 다양한 인종, 연령, 체형의 인물을 만들어낼 수 있지만, 학습된 데이터에 따라 편향이 반영될 위험도 크다. AI가 다양성을 '연출'할 수는 있지만, 그럼에도 중대한 편견이 포함될 수 있다는 지적이다. 카르카노 씨는 디지털 클론이 패스트 패션 브랜드에게는 다양한 체형과 스타일을 표현할 수 있는 유용한 도구가 될 수 있지만, 윤리적 문제를 해결하려면 '투명성'이 무엇보다 중요하다고 강조했다. 사용자의 동의, 명확한 권한 부여, 그리고 개인정보와 초상권 보호를 위한 법적 기준이 마련돼야 한다는 주장이다. 그는 마지막으로 “브랜드가 AI 기술로 창의성을 높이기 위해서는 성실성, 포괄성, 법적 책임을 아우르는 윤리적 프레임워크를 도입해야 한다”고 강조했다.

2025.05.25 08:58백봉삼

"국산 LLM의 반격"…업스테이지, 31B 모델로 '글로벌 70B급' 뛰어넘었다

업스테이지가 경량 언어모델 '솔라 프로 2' 프리뷰를 내세워 글로벌 생성형 인공지능(AI) 시장에 정면승부를 걸었다. 자체 기술력으로 초대형 언어모델을 뛰어넘는 성능을 구현하며 국산 소형모델의 반격을 선언한 것이다. 업스테이지는 자체 개발한 거대언어모델 '솔라 프로 2'를 프리뷰 형태로 공개하고 응용프로그램 인터페이스(API)를 통한 무료 테스트 사용을 허용했다고 20일 밝혔다. '솔라 프로 2'는 오는 7월 정식 출시 예정이다. 이번 모델은 지난해 12월 공개된 '솔라 프로'의 후속으로, 패러미터는 기존 22B에서 31B로 약 1.5배 확대됐다. 주요 성능 지표도 크게 향상돼 동일 계열의 30B급 모델 중에서는 유일하게 메타와 알리바바의 70B급 모델을 벤치마크에서 앞섰다. '솔라 프로 2'는 종합지식(MMLU)·지시이행(IFeval) 평가에서 '라마 4 스카우트', '라마 3.3 70B', '큐원 2.5 72B' 등을 모두 웃도는 결과를 냈다. 한국어 성능도 'KMMLU', '해례' 벤치마크에서 최고 수준으로 확인됐다. 이번 모델에는 업스테이지 LLM 중 처음으로 '하이브리드 모드'가 탑재됐다. 사용자 선택에 따라 빠른 응답용 '챗 모드'와 단계적 추론을 위한 '추론 모드' 중 선택할 수 있으며 특히 추론 모드엔 '생각 사슬(CoT)' 기법이 적용돼 복잡한 수학·코딩 문제에 강점을 보인다. 성능 외에 사용성도 개선됐다. 최대 처리 토큰 수는 기존 대비 두 배 이상 확장된 6만4천 토큰으로 긴 문서 처리에 유리하다. 한국어 맞춤형 토크나이저 개선으로 최대 30%의 토큰 절감이 가능해 응답 속도와 비용 효율도 크게 높아졌다. 김성훈 업스테이지 대표는 "'솔라 프로 2'는 31B라는 효율적 규모로도 70B 모델 수준의 성능을 구현하며 작지만 강력한 소형언어모델의 새 기준을 제시한다"며 "특히 최고 추론 성능에 탁월한 한국어 성능을 갖춘 이번 모델을 통해 보다 많은 업무 혁신을 기대한다"고 밝혔다.

2025.05.20 15:00조이환

인텔리콘연구소, 보고서 자동화 시장 '정조준'…국정원 보안도 '통과'

인텔리콘연구소가 기업 보고서 자동 생성 인공지능(AI) '딥리서치 울트라'를 선보였다. 기업 내부 문서와 외부 지식을 동시에 분석해 맞춤형 리서치를 지원하기 위함이다. 인텔리콘연구소는 공공기관, 로펌, 기업 대상 보고서 작성용 AI '딥리서치 울트라'를 개발했다고 14일 밝혔다. 이 기술은 자체 보유한 법률 추론 원천기술과 다단계 추론형 멀티 에이전트 기술을 결합해 만들어졌으며 외부 정보뿐 아니라 사내문서 기반 분석을 병행할 수 있는 것이 특징이다. 연구소는 '딥리서치 울트라'가 기존 오픈AI나 구글의 리서치 툴과 달리 기업 내부의 방대한 문서 자산과 규정, 정책, 법률자료 등을 바탕으로 리서치 보고서를 자동 생성할 수 있다고 밝혔다. 단순 웹 검색이 아닌 심층 문서 분석을 통해 보고서의 정밀도를 높였다는 설명이다. 이 솔루션은 인텔리콘의 문서 분석 솔루션 '도큐브레인'과 연동돼 사용된다. '도큐브레인'은 검색증강생성(RAG) 기반의 기업형 검색 시스템으로 대용량 문서에서 의미 있는 정보를 추출하는 기능을 제공하며 '딥리서치 울트라'와 함께 내부 정보에 특화된 리서치 결과를 생성할 수 있도록 돕는다. '도큐브레인'은 보안성 검증도 완료했다. 한국산업인력공단 도입 사례에서 국가정보원 보안 심사를 통과했으며 국무조정실 산하 기관의 보안 테스트와 모의해킹 절차도 모두 통과한 것으로 알려졌다. 인텔리콘 측은 이 같은 보안성 확보가 공공기관과 기업의 디지털 전환 리스크를 줄이는 데 기여할 수 있다고 설명했다. 이번 기술 출시는 인텔리콘이 리걸테크 영역에서 쌓아온 기술 역량의 연장선이다. 도큐브레인은 조달청 혁신제품으로 지정된 바 있으며 법률 문서 분석 특화 거대언어모델(LLM)로 기업과 공공기관의 문서 업무 자동화 수요를 충족시켜왔다. 임영익 인텔리콘연구소 대표는 "이번에 출시한 기업용 보고서 생성 AI는 단순한 정보 검색 도구를 넘어 기관 및 기업의 핵심 업무 효율성을 극대화하는 혁신적인 솔루션"이라며 "국정원 및 국무조정실의 보안 심사를 통과해 공공기관 및 기업들이 안심하고 사용할 수 있으며 '도큐브레인'과의 결합을 통해 문서 분석 및 보고서 생성 기능을 더욱 강화해 차별화된 가치를 제공할 것"이라고 밝혔다.

2025.05.14 13:04조이환

"단행본 70권도 거뜬"…업스테이지, 한글 AI 교열 도구 '에디트업' 출시

업스테이지가 자체 거대언어모델(LLM) '솔라'를 기반으로 교열 서비스를 내놓았다. 전문가 수준의 문맥 교정 기능을 앞세워 인공지능(AI) 문서 편집 도구 시장에서 영향력을 확대한다는 전략이다. 업스테이지는 한글 교열 서비스 '에디트업'의 정식 서비스를 시작한다고 13일 밝혔다. 이 솔루션은 웹 기반 외에도 구글 크롬 확장 프로그램, 마이크로소프트 워드, 한컴오피스 플러그인으로도 이용할 수 있다. '에디트업'은 기사·보고서 등 다양한 문서 파일을 입력하면 오탈자와 띄어쓰기 오류를 자동으로 탐지해 수정 방향을 제시한다. 기존 맞춤법 검사기와 달리 문맥 기반 판단이 가능해 부적절한 어휘나 어색한 문장도 대체 문구를 제안해준다. 업스테이지의 자체 검증 결과 교정 정확도는 95%를 넘어서는 것으로 나타났다. 요금제는 ▲베이직 ▲프리미엄 ▲엔터프라이즈의 세 가지로 구성되며 각각 500자 기준 호출량이 연간 약 삼만 회, 십만 회, 오십만 회까지 지원되고 가장 저렴한 요금제 기준으로도 약 천오백만 자에 단행본 70권 분량 문서를 교열할 수 있다. 더불어 '에디트업'은 1대1 설치 지원과 플러그인 호환성을 내세워 출판사·언론사·공공기관 등에서 대용량 문서 작업에 강점을 갖는 구조다. 전문 교열 인력 부족 문제를 해소할 수 있는 대안으로 기대된다는 것이 업계의 분석이다. 업스테이지는 신조어, 유행어, 외국 인명 등 최신 데이터를 지속적으로 업데이트해 교열 정확도를 강화할 방침이다. 향후에는 영어 실시간 번역 기능도 더해 글로벌 업무 환경에서도 확장 활용될 수 있도록 할 계획이다. 김성훈 업스테이지 대표는 "많은 시간과 노력이 필요한 교열은 대표적인 노동 집약 분야"라며 "'에디트업'은 이를 자동화해 업무 효율성을 극대화하는 혁신적 도구"라고 밝혔다.

2025.05.13 14:41조이환

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next