검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'파운데이션 AI 모델'통합검색 결과 입니다. (18건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

[AI는 지금] "국가대표 AI에 사활 건다"...선발전 앞두고 新 LLM 쏟아지는 이유는?

정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 공모가 오는 21일 마감되는 가운데 국내 주요 빅테크와 인공지능(AI) 스타트업들이 일제히 차세대 거대언어모델(LLM)을 선보이며 기술 경쟁에 불을 지폈다. 11일 업계에 따르면 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트는 최대 5개 AI 기업을 선정해 연간 100억원 규모 이상의 그래픽처리장치(GPU), 데이터, 인재 유치 비용 등을 지원하고 6개월 단위 경쟁을 거쳐 최종 모델을 압축하는 서바이벌 방식으로 진행된다. 이같은 상황 속에서 대기업, 통신사, 스타트업을 망라한 등 주요 AI 기업들이 새로운 LLM을 공개하며 출사표를 던졌다. 국가대표 AI 경쟁 뛰어든 기업들…핵심 모델과 전략은? SK텔레콤은 11일 오픈소스 커뮤니티를 통해 자체 개발한 경량 LLM '에이닷엑스 3.1 라이트(A.X 3.1 lite)'를 공개했다. 70억 파라미터 규모의 이 모델은 설계부터 학습까지 전 과정이 자체 기술로 제작된 '프롬 스크래치' 방식임을 강조했다. 이달 중에는 340억 파라미터의 중형 모델도 추가 공개하며 기술력을 과시할 예정이다. 김태윤 SK텔레콤 담당은 "꾸준히 쌓아 온 한국형 LLM 개발 역량을 바탕으로 AI 생태계 자립성을 높이겠다"고 말했다. 업스테이지는 지난 10일 310억 파라미터 규모의 '솔라 프로 2(Solar Pro 2)'를 출시하며 추론형 AI 시장에 본격적으로 진입했다. 질의응답용 '챗 모드'와 논리적 사고 기반의 '추론 모드'를 전환하는 하이브리드 방식이 특징으로, 실무 작업을 자율 수행하는 에이전트 구조까지 갖춰 글로벌 최상위 모델과 경쟁하겠다는 포부를 밝혔다. 김성훈 업스테이지 대표는 "자체 기술로 구현한 LLM으로 업무 방식을 근본적으로 혁신할 것"이라고 말했다. 같은 날 LG CNS도 캐나다 코히어(Cohere)와 협력해 개발한 1천110억 파라미터의 초대형 추론형 LLM을 선보였다. 초대형 규모임에도 2장의 GPU로 구동 가능한 고압축 기술을 핵심 경쟁력으로 내세웠다. 다만 LG CNS는 정부 프로젝트 직접 참여 여부를 밝히지는 않은 상태다. KT 역시 지난 3일 자체 개발한 '믿음 2.0' LLM을 오픈소스로 공개하며 '한국적 AI' 개발을 기치로 내걸었다. '믿음 2.0'은 법률, 특허 등 양질의 한국어 데이터를 학습하고 자체 토크나이저를 적용한 '토종 AI'임을 강조하며 115억 파라미터 '베이스' 모델과 23억 파라미터 '미니' 모델 2종을 선보였다. 신동훈 KT 젠AI랩장은 기술 자립에 대해 "기간통신사업자로서 생성형 AI 원천기술을 반드시 확보해야 한다"고 강조했다. 이외에도 네이버는 지난달 30일 멀티모달 추론 기능을 강화한 '하이퍼클로바X 씽크'를, 이스트소프트는 지난달 17일 검색증강생성(RAG)에 특화된 '앨런 LLM'을 출시하며 경쟁에 가세했다. 이같이 지난달부터 기술 발표가 집중된 가운데 AI 주도권 확보를 위한 물밑 경쟁은 그 이전부터 치열하게 이어져 왔다. 코난테크놀로지는 지난 3월 추론 기능을 통합한 320억 파라미터 모델 '코난 LLM ENT-11'을 출시하며 효율적인 코딩 성능을 과시했다. 솔트룩스 역시 지난 5월 복잡한 질문에 깊게 사고하는 320억 파라미터의 '루시아 3'를 선보이며 독자 기술력을 입증했다. LG그룹의 AI 개발을 주도하는 LG AI연구원의 행보도 주목된다. 지난 3월 추론 특화 모델 '엑사원 딥'을 선보인 데 이어 오는 22일에는 이를 통합한 차세대 모델 '엑사원 4.0' 공개 행사를 예고했다. 프로젝트 신청 마감 직전에 기술력의 정점을 보여주려는 핵심적인 전략적 포석으로 풀이된다. 게임업계와 신흥 스타트업의 도전도 거세다. 엔씨소프트의 AI 전문 자회사 NC AI는 지난해 자체 개발 '바르코 LLM'을 오픈소스로 공개하며 콘텐츠 생성 분야의 기술력을 선보였던 바 있다. 네이버클라우드 AI 연구자 출신의 신재민 대표가 설립한 트릴리온랩스 역시 한국어에 특화된 210억 파라미터 모델을 이르면 이번주 내에 공개할 예정으로, 정부 프로젝트 참여 의사를 분명히 하고 있다. K-LLM 쏟아지는 진짜 이유…"기술 증명 넘어 미래 표준 본다" 업계에서는 이같이 AI 기업들이 일제히 신기술을 공개하며 프로젝트에 사활을 거는 이유 중 하나를 '증명'에 있다고 본다. 프로젝트 참여 의사를 알리는 신호를 넘어 심사 과정에서 가장 중요한 평가 요소인 '독자 기술력'을 시장과 정부에 선제적으로 증명하려는 의도라는 것이다. 장기적으로는 정부가 내건 '전 국민 AI' 시대의 표준 모델이 되겠다는 보다 큰 야망도 깔려 있다. 프로젝트의 최종 승자는 '모두의 AI' 등 향후 공공 및 정부 시스템에 도입될 AI의 표준을 선점해 막대한 후속 사업 기회를 거머쥘 수 있기 때문이다. 동시에 연간 수백억 원에 달하는 GPU·데이터·인재 등 파격적인 지원을 통해 단숨에 글로벌 수준으로 도약할 수 있다는 현실적인 목표 역시 중요한 동기다. 한 업계 이익단체 관계자는 "이번 프로젝트에는 LLM 기업뿐만 아니라 AI 서비스 기업들도 콘소시엄 형태로 사활을 걸고 뛰어들고 있다"며 "이는 '독자 파운데이션' 사업이 단순히 개발에만 집중된 것이 아니라 실제 수요로도 이어지기 때문"이라고 평가했다. 이번 기술 경쟁은 최근 국내 LLM의 발전 방향을 명확히 보여준다는 점에서도 의미가 깊다. 단순히 패러미터 크기를 늘리던 양적 경쟁에서 벗어나 복잡한 문제를 논리적으로 해결하는 '추론(Reasoning)', 스스로 도구를 사용해 과업을 완수하는 '에이전트(Agent)', 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 '멀티모달(Multimodal)' 기능이 핵심 화두로 떠올랐기 때문이다. 한 업계 전문가는 "개발자들 사이에서도 이제는 LLM 벤치마크 점수가 실제 성능을 온전히 대변하지 못한다는 공감대가 형성되고 있다"며 "결국 해외 선도 기업들처럼 실제 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 추론 능력과 에이전트 구현 가능성이 기술력의 새로운 척도가 되고 있는 상황"이라고 설명했다.

2025.07.11 17:19조이환

SKT, 자체 개발 AI 모델 'A.X 3.1 라이트' 공개

SK텔레콤이 11일 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 독자 구축 LLM인 에이닷 엑스(A.X) 3.1 라이트'를 공개했다. A.X 3.1 라이트는 기존 에이닷 전화 통화 요약에 적용했던 A.X 3.0 라이트 모델의 업그레이드 버전으로, SK텔레콤이 프롬 스크래치 방식으로 모델 구축과 데이터 학습 등 전 단계를 직접 진행했고 70억개(7B)의 매개변수를 기반으로 하는 경량 모델이다. 경량화된 성능과 높은 효율성의 장점에 따라 정보 처리 용량, 소비 전력 등 다양한 사양의 모바일 기기에서 최적의 품질을 구현할 수 있도록 해 기업들의 원활한 서비스 제공에 기여할 전망이다. A.X 3.1 라이트는 같은 규모의 매개변수를 바탕으로 하는 자매 LLM인 A.X 4.0 라이트와 동등한 수준의 우수한 한국어 처리능력을 갖췄다. 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU에서 A.X 3.1 라이트(61.70)는 A.X 4.0 라이트(64.15)대비 96% 수준의 성능을 보였다. 또 한국어와 한국 문화 벤치마크인 CLIcK에서는 A.X 4.0 라이트(69.97) 대비 102% 수준의 성능을 기록했다. SK텔레콤은 A.X 3.1 라이트 후속인 매개변수 340억개(34B)의 프롬 스크래치 모델인 A.X 3.1을 이달 중 추가로 선보일 예정이다. SK텔레콤은 2018년부터 AI 언어 모델을 개발해 2019년 KoBERT를 고객센터 챗봇 등에 활용하기 시작했고, 2020년 국내 최초로 GPT2를 한국어로 개발해 오픈소스로 공개했다. 2022년 선보인 에이닷(A.) 서비스에는 자체 개발한 A.X 모델을 적용해 자유 주제로 대화가 가능하게 했으며, 2024년 A.X 3.0 모델을 에이닷 전화 통화요약 기능에 적용하기도 했다. A.X 3 계열의 자체 개발 모델과 함께 최적화된 성능과 효율이 필요한 영역에는 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4 계열 모델을 활용할 예정이다. 이와 같이 투 트랙 전략을 통해 국내 기업들이 각자의 환경에서 AI 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있는 다양한 선택지를 제공한다는 방침이다. 또한 기존 모델의 성능을 대폭 혁신할 수 있도록 GPU 자원을 확충하고 개발 역량을 높여 나갈 계획이다. SK텔레콤은 그간의 기술 역량을 바탕으로 향후 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 개발사업에 지원할 예정이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “꾸준히 쌓아 온 한국형 LLM 개발 역량을 바탕으로 AI 생태계 자립성을 높이고, 국가 AI 경쟁력 제고에 기여하도록 노력할 것”이라고 말했다.

2025.07.11 09:55박수형

[유미's 픽] 韓 대표 AI 선발전, '프롬 스크래치'가 핵심…컨소시엄 신경전 '치열'

글로벌 톱 수준의 거대언어모델(LLM)을 만들 '인공지능(AI) 국가대표 정예팀' 선발전이 본격화된 가운데 '프롬 스크래치(From Scratch·모델의 첫 단계부터 모두 직접 구축)'를 통한 AI 개발 경험이 핵심 기준으로 지목되고 있다. 외국 LLM을 기반으로 파인튜닝하거나, 아키텍처를 재설계하는 식으로 모델을 만들어 본 경험만으로는 정부가 원하는 결과물을 내놓기 쉽지 않을 것으로 예상돼서다. 10일 업계에 따르면 과학기술정보통신부가 추진하고 있는 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 지원 사업'에 선정된 컨소시엄은 ▲새로운 자체 아키텍처를 설계하고 독자적 학습 알고리즘·기법을 적용해 AI 모델을 처음부터 개발하거나 ▲이미 갖고 있는 AI 파운데이션 모델을 추가 학습을 통해 고도화해도 된다. 하지만 최근 선보인 SK텔레콤의 '에이닷 엑스 4.0'처럼 해외 업체 AI 모델을 활용하면 안된다. '에이닷 엑스 4.0'은 중국 알리바바의 AI 모델 '큐원2.5'에 한국어 데이터를 추가로 학습시킨 모델로, 온프레미스(내부 구축형) 방식을 적용해 데이터 보안을 강화했다고는 하지만 정보 유출의 위험성을 우려하는 목소리들이 나오고 있다. 업계 관계자는 "에이닷 엑스 4.0이 한국어로 튜닝됐다는 이유만으로 이를 '한국형 모델'이라고 부르는 것은 맞지 않다"며 "모델의 '메모리'는 여전히 '큐원2.5'라는 점에서 큐원에서 학습한 불투명한 정보가 에이닷 엑스 4.0 내부에 그대로 내재돼 잘못된 결과물이 예기치 않게 출력될 가능성을 배제할 수 없다"고 지적했다. 이어 "큐원2.5는 메타 라마와 달리 학습에 어떤 데이터를 사용했는지, 어떻게 수집·정제했는지조차 밝히지 않아 불투명한 모델이라는 지적을 받고 있어 이를 활용한 에이닷엑스 4.0 같은 모델들이 공공망, 정부망에 도입되는 것을 철저하게 막아야 한다"며 "공공 AI는 성능이 아무리 뛰어나더라도 설명책임과 검증가능성이라는 핵심 요건을 충족시켜야 한다는 점을 이번에 심사할 때 꼭 고려해야 할 것"이라고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "이번 사업으로 진정한 '소버린 AI'를 실현하기 위해선 성능보다는 통제 가능성이 우선돼야 한다는 점을 정부가 명심해야 할 것"이라며 "AI 모델의 설계부터 폐기까지 전 생애주기에 걸친 자국 통제권이 확보돼야 하는 만큼 단순한 튜닝이 아닌 각 기업들이 원천 기술을 보유하고 있는지가 중요하다"고 강조했다. 정부도 이를 고려해 기존 모델을 고도화할 경우 오픈AI 등 다른 회사와 라이센싱 이슈가 없어야 한다는 조건을 따로 내걸었다. 이는 국내에서 생산되는 양질의 중요 데이터가 자칫 외국으로 유출될 수 있다는 우려를 의식한 것으로 풀이된다. 다만 외국 AI 모델의 아키텍처를 재설계했을 경우에는 활용해도 된다는 입장이다. 과기정통부 관계자는 "메타의 '라마'든, 알리바바의 '큐원'이든 외국 업체들의 AI 모델 아키텍처를 참고해 이를 우리나라 상황에 맞게 재설계 해 처음부터 만들었다면 이번 사업에 참여할 수 있다"며 "아키텍처를 그대로 쓰면서 파인튜닝한 AI 모델로는 참여할 수 없다"고 설명했다. 그러면서 "완전 재설계한 모델은 라이센스 이슈가 없을 뿐더러 거기에 들어가는 데이터도 각 업체가 보유한 것을 넣은 것이기 때문에 문제 없을 것으로 본다"며 "이 경우에는 처음부터 본인의 기술력으로 만들어진 것인 만큼 프롬 스크래치 방식으로 봐도 된다"고 덧붙였다. 이를 두고 업계에선 정부가 일부 중소업체들을 참여시키기 위해 사업자 선정 기준을 좀 더 열어둔 것으로 봤다. 예컨대 업스테이지의 경우 해외 빅테크 AI 모델의 아키텍처를 기반으로 재설계해 자체 LLM인 '솔라'를 선보이고 있다. 업스테이지는 이를 기반으로 이날 추론 모델도 공개했다. 업계 관계자는 "현재 선발전에 나올 기업 중 해외 기업 AI 모델의 아키텍처를 재설계해서 모델을 선보이는 곳은 업스테이지가 대표적인 것으로 안다"며 "AI 모델을 자체 개발한 기업만 참가할 수 있게 한다면 업스테이지 같은 스타트업들은 어느 한 곳도 선발전에 참여할 수 없어 정부가 이를 고려해 기준을 좀 더 넓게 본 것 같다"고 밝혔다. 그러면서 "이런 스타트업들은 현재 상태에선 프롬 스크래치 방식으로 AI 모델을 만들 수 없는 상태"라며 "사업자로 선정된다고 해도 기존 모델을 업그레이드 하는 쪽으로만 방향성을 잡게 될 것"이라고 덧붙였다. 업계에선 '프롬 스크래치' 방식이 아닌 외국 AI 모델을 기반으로 재설계하거나 파인튜닝을 한 것을 활용한 기업들이 그간 많았다는 점에서 이번 선발전의 문턱을 넘을 수 있는 곳이 많지 않을 것으로 예상했다. 또 프롬 스크래치 방식을 그간 고집하며 대형 모델을 선보였던 KT와 네이버클라우드, LG AI 연구원, NC AI 정도가 사업자 선정에 유리할 것으로 봤다. 이들은 외국 회사의 오픈소스를 활용하지 않고 처음부터 끝까지 자체 기술만을 적용해 AI 모델을 개발해 본 경험이 있다. 코난테크놀로지, 솔트룩스, 카카오도 프롬 스크래치 방식으로 자체 모델을 개발한 만큼 이번에 사업자로 선정될 것이란 자신감을 보이고 있다. 이 중 코난테크놀로지는 지난 2023년 4월 국내 중소형 업체 중 최초로 자체 LLM인 '코난 LLM'을 출시한 곳으로, 이번 선발전에서 유력 후보로 떠오르고 있다. 지난 5월 자체 개발 LLM '루시아3'를 공개한 솔트룩스 역시 중소업체 중에서 주목 받고 있다. 업계에선 정부가 최종 선발될 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 참여 정예팀을 대기업 3팀, 중소기업 2팀 등 최대 5팀을 초기에 선발할 것으로 보고 있다. 업계 관계자는 "300억 개(30B) 이상의 파라미터(매개변수)를 가진 대형 모델을 자체적으로 만들어 본 국내 업체는 사실 손꼽힌다"며 "이번 선발전은 일부 대기업을 중심으로 경쟁이 치열해질 가능성이 높다"고 봤다. 그러면서도 "다만 LG, 네이버 같은 일부 대기업은 기존 AI 모델을 전 국민이 쓰는 모델로 키워 나가기엔 수익이 결부돼 있어 내부 설득이 만만치 않을 듯 하다"며 "KT, SK텔레콤 등 통신사들은 최근까지 소버린 AI를 부정하고 해외 유력 빅테크 업체들과 협업하려고 노력했다가, 정부의 정책 변경에 발 맞춰 이번 사업에 들어오려는 모습을 보였다는 점에서 사업자로 선정되기엔 아쉬운 점이 많다"고 덧붙였다. 공개적으로 이번 선발전 참여를 예고했던 기업들은 최근 컨소시엄 구성을 두고도 치열한 주도권 경쟁을 벌이고 있다. 컨소시엄을 어떤 곳과 함께 구성하느냐에 따라 자신들의 전략이 노출될 가능성이 높은 만큼, 보안 유지에도 각별히 신경쓰는 분위기다. 현재까지 이번 선발전에 관심을 보이며 설명회에 참여한 기업은 KT와 SK텔레콤, LG유플러스, LG AI 연구원, 카카오, 네이버, 포티투마루, 업스테이지, 코난테크놀로지, NC AI, 솔트룩스, 레블업, 트릴리언랩스, 트웰브랩스, 이스트소프트, 모티프테크놀로지스 등으로 알려져 있다. 정부는 이번 선발전의 평가 기준을 크게 세 가지로 구분했다. 총점은 100점으로 ▲기술력 및 개발 경험(40점) ▲개발목표 및 전략·기술(30점) ▲파급효과 및 기여 계획(30점) 등을 눈여겨 볼 예정이다. 업계 관계자는 "각 업체들은 자신들의 장·단점을 철저하게 분석한 후 단점을 잘 커버할 수 있는 스타트업, 대학 등과 컨소시엄을 구성하기 위해 물밑 작업을 치열하게 벌이고 있는 것으로 안다"며 "다만 국내에 있는 대부분의 기업, 대학 등이 이번 선발전에 참여할 것으로 보여 이를 제대로 객관적으로 평가해 줄 심사위원들을 정부가 확보했을 지가 가장 큰 관심사"라고 말했다. 또 다른 관계자는 "공공 AI의 핵심 요구사항에서 기술적 성능을 넘어선 설명 책임과 투명성, 국가 인프라로서의 신뢰성과 지속가능성, 향후 에이전트 간 연동 등 확장성을 고려해야 한다"며 "'잘 작동하는 AI'와 '책임질 수 있는 AI'는 별개의 문제라는 점을 기준으로 삼고 성능 대비 통제권을 잘 가질 수 있는 부분에 대해 심사 시 신중히 봐야 할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.10 17:00장유미

[현장] '한국형 AI' 양성 본격화…"주인공은 민간, 정부는 핵심 조력자"

정부가 국내 인공지능(AI) 기술 주권 확보를 위한 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발 사업을 본격적으로 추진한다. 민간 자율성을 확대하고 경쟁형 지원 방식을 채택해 실질적인 국내 AI 생태계 자립 기반을 마련한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 27일 서울 역삼 포스코타워에서 독자 AI 파운데이션 모델 사업 설명회를 개최했다. 이번 설명회는 국내 기업과 기관이 독자적인 AI 파운데이션 모델을 개발할 수 있도록 정부가 그래픽처리장치(GPU)·데이터·인재 등의 자원을 단계적으로 지원하는 사업 내용을 소개하는 자리였다. 행사는 과기정통부가 주최했으며 이번 사업을 지원하는 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP)이 공동 주관했다. 이날 설명회에는 카이스트·NC AI·코난테크놀로지·아마존웹서비스(AWS)·래블업·아하앤컴퍼니 등 다양한 기업·대학·실무진들이 대거 참석했다. 과기정통부 장기철 과장은 "AI는 이제 기업뿐 아니라 국가 간 경쟁의 핵심"이라며 "정부는 기술 주권 확보와 AI 생태계 확산을 위해 GPU 구매, 데이터 확보, 인재 양성 등을 패키지로 지원하는 체계를 마련했다"고 강조했다. 과기정통부는 이번 사업을 통해 최대 5개 정예팀을 선정하고 각 팀에 대해 3년간의 지원을 제공할 계획이다. 공모는 지난 20일부터 시작됐으며 접수 마감은 7월 21일 오후 4시다. 정예팀은 단독 또는 컨소시엄 형태로 지원할 수 있고 GPU·데이터·인재 중 1개 이상 분야에 대한 지원을 자유롭게 선택해 신청할 수 있다. 사업 추진 계획을 설명한 과기정통부 이현우 사무관은 "이번 사업은 단순히 모델 개발에 그치지 않고 오픈소스를 지향하는 것이 핵심"이라며 "글로벌 수준의 모델 성능 95% 이상을 달성하고 민간 주도로 전략을 설계하고 실행하는 방식을 취한다"고 밝혔다. 개발 목표 성능은 최신 글로벌 모델과의 비교 기준으로 정해지며 세부 모델 종류와 전략 수립은 전적으로 민간에 맡겨진다. 정부는 6개월 단위로 정예팀의 성과를 평가할 예정이며 이 과정에서 대국민 사용 평가, 오프라인 콘테스트, 전문가 활용 평가 등이 도입된다. 12월 말에 1차 단계 평가가 진행될 예정이다. 정부는 모델 성능과 활용성 외에도 오픈소스 공개 수준, 국민 AI 접근성 제고 방안, 공공·경제·사회 분야 기여도 등을 주요 평가 요소로 삼을 계획이다. 향후 선발된 정예팀 모델들은 'K-AI 모델' 인증 명칭을 활용할 수 있어 글로벌 진출에도 도움이 될 전망이다. 지원 세부 내용에 따르면 GPU는 최대 H100 1천장, B200 500장까지 지원 가능하며 1·2차 연도는 임차 방식, 3·4차 연도는 구매 방식으로 NIPA가 주도해 진행된다. 다만 GPU 자원은 신청 물량에 따라 조정되며 일부 팀은 자원이 미배정될 수 있다. GPU 매칭 자부담률은 오픈소스 공개 수준에 따라 차등 적용되며 기업 규모에 따른 현금·현물 부담 기준도 함께 적용된다. 데이터 부문은 NIA가 맡는다. 팀당 최대 28억 원 규모의 개별 데이터 구축 비용과 함께 100억 원 규모의 공동 구매 데이터가 제공될 예정이다. 구축된 데이터는 NIA가 지정하는 품질 검증 기관을 통해 검토받아야 하며 전체 구축량의 50% 이상은 개방이 의무화된다. 데이터 활용에 대한 학습 이력 증빙도 요구된다. 인재 부문은 IITP가 담당하며 해외 우수 연구자 유치가 주된 목적이다. 유치한 인력은 근로계약이 필수이며 국내외 어느 지역에서든 근무가 가능하다. IITP 정재훈 팀장은 "총 사업비는 3년간 250억 원 규모로, 과제당 연간 10~20억 원씩 지원한다"며 "국가 연구개발(R&D) 사업으로 분류되며 사업 공고일 이후 채용한 인력만 인정된다"고 설명했다. 사업 평가는 세 단계로 구성된다. ▲서류 적합성 검토 후 서면 평가 ▲발표 평가 ▲사업비 심의 및 협약 조정을 거쳐 최종 팀이 확정될 예정이다. 특히 발표 평가는 국내외 전문가로 구성된 평가위원단이 진행하며 참여 기업은 영어 요약 사업계획서와 모델 시연 영상을 함께 제출해야 한다. 설명회 현장에서는 ▲모델 오픈소스 공개 수준에 따른 평가 반영 방식 ▲컨소시엄 내 기관 간 역할 비중 ▲GPU 자원 배분 기준 ▲데이터 라이선스 범위 ▲합성 데이터 활용 여부 등이 주요 질문으로 제기됐다. 과기정통부 측은 "사업계획서에 제시된 전략에 따라 GPU와 자부담 구조는 유동적으로 조정된다"며 "합성 데이터도 활용 가능하고 품질 기준을 충족해야 한다"고 설명했다. 아울러 과기정통부는 이번 사업으로 개발될 독자 AI 파운데이션 모델이 필요시 향후 공공·산업 분야로의 도입이 추진될 가능성이 크다고 밝혔다. 과기정통부 이현우 사무관은 "민간이 혁신할 수 있는 수요자 중심의 AI 전략을 중심으로 추진하고 정부는 자원을 제공하며 뒷받침하는 역할을 하겠다"고 강조했다.

2025.06.27 17:12한정호

'K-파운데이션 모델' 만든다…민관, 독자 AI 모델 개발 착수

과학기술정보통신부가 우리나라 인공지능(AI) 기술의 자립을 본격화하기 위해 민간 기업과 협력해 독자 AI 파운데이션 모델 구축에 나선다. 과기정통부는 정보통신산업진흥원(NIPA)·한국지능정보사회진흥원(NIA)·정보통신기획평가원(IITP)과 함께 27일 서울 강남구 포스코타워 역삼에서 민관 협력형 AI 파운데이션 모델 사업 설명회를 개최했다. 이번 설명회는 민관 협력으로 개발되는 AI 파운데이션 모델 사업 공모 착수를 계기로 사업에 대한 이해도를 높이고 실력 있는 AI 기업·기관 등의 적극적인 참여를 독려하기 위해 마련됐다. 이번 설명회는 과기정통부·NIPA·NIA·IITP 관계자와 함께 관심 있는 AI 기업·기관 등에서 200여 명이 참석했다. ▲사업 추진 내용 및 계획 ▲GPU·데이터·인재 파트별 지원 내용 등에 대한 상세 공유 ▲참석자들의 이해를 돕기 위한 질의응답 등의 시간을 가졌다. 이번 사업 공모 접수는 다음 달 21일까지 진행될 예정이며 공모에 대한 상세 내용은 과기정통부, NIPA 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 과기정통부 관계자는 "이번 설명회에서 GPU·데이터·인재의 3개 파트별로 세분화된 지원 내용 등이 상세히 소개돼 참여를 희망하는 AI 기업·기관 등이 구체적인 지원 방안 등을 확인할 수 있는 계기가 조성됐다"고 밝혔다.

2025.06.27 14:00한정호

[유미's 픽] 삼성·SKT도 등판?…李 정부 '국가대표 AI' 선발전, 판 커질까

약 2천억원을 투입해 글로벌 톱 수준의 거대언어모델(LLM)을 만들 '인공지능(AI) 국가대표 정예팀' 선발전이 이달부터 본격화된 가운데 어떤 기업이 사업자로 선정될 지를 두고 관심이 높아지고 있다. 이재명 정부가 배경훈 과학기술정보통신부 장관 후보자와 하정우 AI미래기획수석을 앞세워 '한국형 챗GPT' 개발에 대한 의지를 강하게 보이고 있는 만큼, 선발된 기업들에 대한 지원도 파격적일 것으로 기대된다. 27일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 이날 오후 서울 강남구 포스코타워에서 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'와 관련해 기업들을 대상으로 설명회를 진행한다. 이 자리에는 그간 공개적으로 참여 의지를 보였던 LG AI 연구원을 비롯해 코난테크놀로지, 이스트소프트를 비롯해 네이버와 카카오, 엔씨 AI, 솔트룩스, 업스테이지 등이 참여할 예정이다. 이 중 가장 관심을 받고 있는 기업은 LG AI 연구원이다. 올 초 국내 최초로 추론형 AI 모델을 선보인 이곳은 그간 자체 AI 모델인 '엑사원'을 내세워 에이전틱 AI와 산업별 영역에서 활용도를 높였다는 평가를 받는다. 최근 과학기술정보통신부 장관 후보자에 지명된 배경훈 LG AI연구원장이 '엑사원'을 개발하는 데 큰 공을 들였던 만큼 사업자 선정에 대한 기대감을 키우고 있다. 하정우 AI미래기획수석을 배출해 낸 네이버도 유력 사업자로 꼽힌다. 하 수석이 네이버클라우드 AI 혁신센터장 시절 개발·운영을 총괄했던 자체 LLM '하이퍼클로바X'를 기반으로 소버린 AI 구축을 늘 강조해왔던 탓이다. 카카오는 자체 개발한 AI 모델 '카나나'로 도전에 나설 예정이다. '카나나'는 최근 오픈소스로 공개한 모델이 한국어 LLM 성능 평가를 위해 설계된 벤치마크 플랫폼 '호랑이(Horang-i)' 리더보드에서 8B 사이즈(매개변수 80억 개) 이하 모델 가운데 1위를 차지하기도 했다. 카카오는 '카나나를 지속해 개발하는 한편, 국산 AI 경쟁력을 강화하기 위해 일부 모델을 오픈소스로 계속 제공할 예정이다. 국내 최초로 LLM을 개발한 코난테크놀로지도 충분히 경쟁력이 높다는 평가를 받는다. 지난 2023년 8월 131억 파라미터 규모의 모델 학습을 완료한 후 선보인 '코난 LLM'은 현재 한국남부발전, 한국중부발전, 국방부, 행정안전부, 국회사무처, 인천국제공항공사 등 주요 공공기관을 비롯해 한화손해보험, 신한라이프, KB증권, 제주항공 등 민간 분야까지 다양한 산업 전반에 걸쳐 구축 및 PoC를 수행해 생산성 향상을 이끌고 있다. 또 코난테크놀로지는 지난 5월 추론 모델 '코난 LLM ENT-11'도 공개해 주목 받았다. 최근에는 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 손잡고 '국산 AI 인프라' 구축에도 속도를 내고 있다. 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)에 코난테크놀로지의 생성형 AI 기술을 접목해 국산 기술 기반의 독자적 AI 생태계를 구축하고 장기적으로 소버린 AI 기술 자립도를 높인다는 구상이다. 이스트소프트는 자체 개발한 '앨런 LLM'을 최근 정식 출시하며 도전장을 던졌다. 이곳은 AI 검색 엔진 서비스 '앨런'을 바탕으로 검색 증강 생성(RAG) 기반 보고서 생성과 추론에 특화된 오픈소스 기반의 '앨런 LLM'을 만들었다. 이 모델은 데이터센터용 초거대 모델부터 온디바이스용 경량 모델까지 구성된 것이 특징이다. 솔트룩스도 이번 프로젝트에 많은 관심을 보이고 있다. 이곳은 지난 달 말 언어 생성과 이해에 특화된 '루시아3 LLM'을 공개했다. 업스테이지도 자체 LLM '솔라'를 앞세워 도전에 나설 예정으로, 최근에는 이를 고려해 국내 반도체 업체인 퓨리오사AI와 협업에 나섰다. 이번 일을 통해 '솔라'를 퓨리오사AI의 차세대 NPU '레니게이드'에 최적화 해 탑재할 예정이다. 또 두 회사는 NPU 기반으로 구동하는 온프레미스 AI 구축 사업을 공동 추진하고 국내는 물론 글로벌 시장 공략에도 함께 나설 방침이다. NC AI도 최근 다크호스로 떠올랐다. 엔씨소프트의 14년 연구 노하우를 바탕으로 올해 2월 분사한 이곳은 자체 개발한 LLM '바르코 LLM'을 앞세워 게임, 패션, 콘텐츠 등 다양한 산업군에서 실제 상용화된 AI 솔루션을 선보이고 있어 사업자로 선정되기에 최적화돼 있다는 평가를 받는다. 또 NC AI는 '바르코 LLM'을 학술적 용도뿐 아니라 상업적인 용도까지 활용할 수 있도록 오픈소스로 공개함으로써 '모두의 AI'에 기여한다는 계획이다. 일각에선 SK텔레콤, 삼성전자도 도전할 가능성이 있다고 봤다. 팀 단위로 사업 제안이 가능한 만큼, SK텔레콤이 K-AI 얼라이언스를 운영하고 자체 GPT 개발 경험이 있다는 점을 앞세워 이번에 나설 것으로 예상했다. 삼성전자는 사내에서 사용하고 있는 자체 거대언어모델(LLM) '삼성 가우스'가 있다는 점에서 참여를 할 것이란 기대감이 나온다. 과기정통부는 오는 7월 말께 최종 선발될 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 참여 정예팀을 최대 5곳으로 선정한 뒤 6개월 단위로 선별해 축소한다. 성능·전략·파급효과 등을 기준으로 단계 평가를 거쳐 4개팀 → 3개팀 → 2개팀 식으로 줄여나가는 식이다. 정예팀 선정은 다양한 분야의 국내외 AI 전문가들이 참여하는 위원회를 구성해 진행한다. 국민 AI 접근성 증진, 공공·경제·사회 AI 전환 지원 등 국내 기여계획을 정예팀에 제시하도록 해 선정평가에 반영한다. 참여기업 규모와 오픈소스 수준에 따라 정예팀 자원 매칭 비율은 차등화할 예정이다. 대기업 3팀, 중소기업 2팀이 초기에 선발될 것으로 보는 것이 업계 중론이다. 처음 진행될 6개월 단위 단계 평가는 오는 12월로 예정돼 있다. 평가 기준은 ▲컨테스트 기반 국민·전문가 평가 ▲국내외 벤치마크와 한국어 성능·안전성 검증체계 기반 검증평가 ▲파생 AI모델 수 기반의 파생평가 등이 연계되는 입체적 평가가 추진된다. 업계 관계자는 "정부가 정예팀으로 선발된 컨소시엄에 지난 1차 추가경정예산으로 확보한 GPU 1만 장 사용을 지원하기로 돼 있다는 점에서 많은 기업들이 관심을 가지는 듯 하다"며 "정부가 추진하는 이번 독자 AI 파운데이션 모델은 실제 세계 톱(Top) 수준의 모델을 만든 경험이 있는가, 전 국민 AI로 공개할 수 있는가 등의 조건이 제일 중요한 듯 하다"고 말했다. 이어 "정부가 이날 진행하는 설명회 자리에서 평가 기준을 어떻게 삼을지에 따라 참여할 수 있는 기업들이 다소 걸러질 듯 하다"고 덧붙였다. 일각에선 정부가 헛돈을 쓰는 게 아닌지에 대한 우려를 내놓기도 했다. 기업들이 예산 지원을 받아 LLM 생태계를 구축한다고 해도 결국 갈라파고스가 될 것이란 판단에서다. 업계 관계자는 "챗GPT, 제미나이 등 글로벌 기업들의 AI 모델이 표준이 된 상황에서 이들의 95% 수준인 K모델을 쓰다간 AI 생태계에서 배제될 수도 있다"며 "국내 기업들의 AI 모델 경쟁력이 자본력을 앞세운 글로벌 기업을 따라가기에도 쉽지 않다는 점을 고려하면, 결국 K모델을 개발해 놓고 활용을 제대로 못하는 상황이 벌어질 수도 있다"고 짚었다. 그러면서 "자체 AI 모델 개발에 예산을 투입할 것이 아니라 K-컬처가 해외에서 빠르게 확산된 것처럼 우리만의 AI 콘텐츠 개발에 주력하는 것이 좀 더 효용 가치가 높을 수 있다"며 "정부에서도 AI 인프라에만 힘을 쏟을 것이 아니라 AI를 활용한 콘텐츠 개발에도 함께 나서야 할 것"이라고 피력했다.

2025.06.27 11:53장유미

[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

'국가대표 AI' 노리는 코난테크놀로지, 경기도형 특화 LLM도 만든다

국내 최초로 거대언어모델(LLM) 개발에 성공한 코난테크놀로지가 경기도 전반의 행정 혁신과 디지털 전환 가속화를 위해 본격 나선다. 코난테크놀로지는 '경기 생성형AI 플랫폼 구축 사업'을 수주했다고 25일 밝혔다. 총 사업비는 약 131억원, 사업 기간은 약 11개월간이며 엠티데이타, KT, 코난테크놀로지, 대신정보통신 등 총 5개사가 공동 사업자로 참여한다. 이번 사업에서 코난테크놀로지는 경기도 보안 정책을 충족하는 온프레미스 기반 LLM 구축을 수행한다. 또 경기도 법률특화 LLM, 행정심판 및 입법 인공지능(AI) 에이전트, 생성형 AI 기반 지능형 검색 서비스 등을 마련한다. 이 외에도 고가용성 그래픽처리장치(GPU) 인프라 기반의 멀티언어 모델 도입으로 서비스 효율을 높이고 LLMops 기반의 성능 평가 및 모델 관리 체계를 구축한다. 또 생성형 AI 신뢰성 인증과 공무원 대상 리터러시 교육, 부서 간 협업 기반을 통해 행정 전반의 지속 가능한 AI 활용 환경을 도모할 예정이다. 경기도는 이번 사업을 통해 도정 운영의 효율성 향상은 물론, AI 기반의 선제적 정책 대응과 통계분석 역량 강화를 기대하고 있다. 생성형 AI의 체계적 도입을 통해 행정 자동화, 공무원 역량 강화, 중복 사업 방지, 고품질 데이터 기반의 정확한 의사결정 체계를 확립하고, 통합 플랫폼을 통해 도민 정보 접근성과 행정 운영의 효율성도 함께 높아질 것으로 전망하고 있다. 이는 그간 코난테크놀로지가 생성형 AI 서비스로 공공 부문의 디지털 전환을 견인한 덕분이다. 이곳은 자체 개발 생성형 언어모델 '코난 LLM'을 한국남부발전, 한국중부발전, 국방부, 행정안전부, 국회사무처, 인천국제공항공사 등 주요 공공기관을 비롯해 한화손해보험, 신한라이프, KB증권, 제주항공 등 민간 분야까지 다양한 산업 전반에 걸쳐 구축 및 PoC를 수행해 생산성 향상을 이끌고 있다. 나아가 최근에는 국가 주도 초거대 인공지능 개발 프로젝트인 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업 참여도 적극 추진하고 있다. 독자모델을 오픈소스로 공개함으로써 '모두의 AI' 실현에 기여하겠단 방침이다. 또 지난해 한국산 파운데이션 모델로 스탠퍼드대 에코시스템 그래프에 등재됐으며 올해 4월에는 국내 유일의 추론 통합모델인 코난 LLM 'ENT-11'을 선보여 중국 '딥시크 R1' 대비 우수한 추론 성능을 입증 한 바 있다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "경기도의 생성형AI 플랫폼 구축사업에 참여하게 돼 뜻 깊다"며 "공공 행정의 효율을 실질적으로 높이고 도민 맞춤형 서비스 혁신에 기여하겠다"고 포부를 밝혔다.

2025.06.25 08:49장유미

[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

[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

"손이 곧 지능, 손재주 있는 로봇 개발할 것"

“손이 곧 뇌고, 지능입니다. 사람에 가까운 손동작을 만드는 일이 로봇 조작의 가장 어려운 일이에요. 세계에서 가장 먼저 로봇에 손재주를 불어넣고자 합니다.” 류중희 리얼월드 대표는 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 개발의 핵심 요소로 '손 기술'을 거듭 강조했다. 류 대표는 “다섯 손가락 손이 아니면 공장 자동화에 필요한 작업 중 절반은 풀 수가 없다”며 “이미 현장에서는 5지 손이 꼭 필요하고 이를 제어할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발해야 한다는 결론이 난 상태”라고 설명했다. "RFM, 거대모델 만들 마지막 기회" 리얼월드는 로보틱스 파운데이션 모델 기술 경쟁력을 확보하기 위해 류 대표를 중심으로 지난해 조직된 스타트업이다. 제조 현장에서 축적된 실세계 데이터를 직접 AI 학습에 활용하고 이를 통해 현장 중심의 실질적인 노동생산성 혁신을 이루는 것을 목표로 하고 있다. 류 대표는 2012년 국내 최초로 인텔에 인수된 올라웍스를 창업한 AI 전문가다. 2013년 퓨처플레이를 창업했고, 최근 대표직에서 사임한 뒤 리얼월드 경영에 전념하고 있다. 그는 제조 강국인 한국이 로보틱스 파운데이션 모델 개발에서 뒤처지면 제조업 자체의 뿌리가 흔들릴 것이라고 우려했다. 거대언어모델(LLM)의 상황과 달리 '피지컬 AI' 기술 주도권을 잡아야 한다는 주장이다. 류 대표는 “한국은 산업용 로봇으로 할 수 있는 건 다 해봤다. 로봇 자동화율은 세계에서 1등”이라며 “제조 기반을 갖춘 만큼 데이터 관점에서는 우위를 점할 수 있다. 거대모델을 우리 손으로 만들 수 있는 마지막 기회”라고 강조했다. 류 대표는 사람의 노동이 로봇과 AI로 바뀔 때 누가 이득을 얻는지 주목했다. 사람에게 주는 돈이 로봇과 AI 회사에 나가는 비용으로 대체될 뿐이라는 얘기다. 오히려 특정 집단이 이 기술을 독점하면 가격이 더 비싸지거나 생산 데이터를 뺏길 우려도 있다. 세계 빅테크들도 류 대표의 뜻에 공감했다. 국내외 기업형 벤처투자사(CVC)가 전략적 투자자로 참여하면서 제조 현장의 데이터를 AI 학습에 활용하기로 했다. 현장 중심의 실질적인 노동생산성 혁신을 이루겠다는 목표다. 리얼월드는 제조 역량을 지닌 대기업과 협력해 현장 데이터를 취득하고 함께 AI를 만들기로 했다. 파운데이션 모델은 리얼월드가 주도해 개발하지만, 이 모델 위에서 동작하는 파인튜닝 모델은 소유권을 공동으로 갖자고 제안했고 대부분 응했다는 설명이다. "손이 곧 지능…다섯 손가락 꼭 필요" 로보틱스 파운데이션 모델을 만들려고 보니 핵심은 손이었다. 손을 자유자재로 움직이는 문제를 풀어야 공장에도 집어넣을 수 있고 편의점이나 호텔 등 여러 산업 현장에서 쓸 수 있겠다고 봤다. 류 대표는 “저희가 만나본 어떤 고객도 하반신이 이쪽 보행이어야 한다고 얘기하는 고객은 없다”며 “바퀴 달린 자율주행로봇(AMR)이라도 상관없는데 상반신은 양팔에 열 손가락을 가지고 있어야 사람의 노동을 대체할 수 있다고 본다”고 전했다. 다만 로봇의 전체 몸체를 조작하는 일보다 손동작을 만드는 일이 훨씬 고차원적인 문제였다. 그는 데이터의 부재가 가장 큰 어려움이라고 털어놨다. 류 대표는 “사람처럼 움직이는 로봇을 만들 때 몸의 움직임을 포착하면 되는데, 공장에서 일하는 사람들의 손놀림이나 손에 전해지는 감각들을 모아놓은 데이터라는 건 없다”라며 “카메라로 찍는다고 해도 작고 그림자도 많아서 데이터 취득에 어려움이 많다”고 꼬집었다. 심지어 어떤 데이터를 어떻게, 얼마나 모아야 하는지도 정답이 없는 상황이다. 그는 “LLM에서 온 철학을 로봇에 끼워 맞춰서 너무 느리고 정확하지 않은 결과물이 나오고 있다”며 “로봇 관점에서 AI를 다시 설계해야 하는 시기가 온 것”이라고 주장했다. 고도화된 로봇 손을 구하기도 어려운 상황이다. 사람처럼 정교하게 작업하려면 15개 자유도 이상을 갖춰야 하는데, 6개 자유도에 불과한 손도 상용화 사례를 찾아보기 드물다. 리얼월드는 좋은 AI를 연구하기 위한 양질의 하드웨어 연구에도 참여하기로 했다. 웨어러블 로봇 업체 위로보틱스와 전략적 제휴를 맺고 차세대 레퍼런스 휴머노이드 로봇을 공동 개발 중이다. 류 대표는 세계 최초로 손가락을 꼬는 로봇도 만들겠다는 포부도 전했다. 류 대표는 “손은 반도체 같은 게 아니다. 지금도 10~15 자유도 정도의 오픈 소스 손이 많이 나왔다”라며 “빠르면 내년 정도에는 고자유도의 손을 중국에서 아무렇지도 않게 막 찍어낼 수 있게 될 것”이라고 내다봤다. "로봇이 로봇 만들 때까지" 휴머노이드 의미에 대해서도 설명했다. 류 대표는 로봇이 사람을 대체하기 위해서는 사람의 모습이 필요하다고 봤다. 노동을 대체하기에 가장 적합한 형태일 뿐만 아니라, 휴머노이드를 동작시키기 위한 데이터를 얻기가 가장 쉽기 때문이라는 분석이다. 류 대표는 “사람 움직임을 데이터로 취득하면 그대로 휴머노이드 데이터로 쓸 수 있다. 사람처럼 생겼기 때문에 동작이 쉽다”며 “다만 아직까지 실제 사람 크기의 쓸 만한 손을 가진 제품은 역시 없다”고 말했다. 그는 로봇 생태계 발전을 위해 AI와 액추에이터 분야에 투자해야 한다고 조언했다. 손에서 작고 강한 힘을 내기 위한 초소형 액추에이터 부품 기술을 고도화하는 일이 성패를 가를 수 있다는 진단이다. '로봇 파운드리'를 국가 주도로 육성하자는 방안도 제시했다. 로봇이 로봇을 만드는 자동화 공자을 구현해서 미래 로봇 생태계를 꾸리자는 복안이다. 현존하는 대부분 로봇 공장은 아직까지 상당 부분 수작업에 의존하고 있다. 그는 “휴머노이드를 자동 생산할 수 있는 건 휴머노이드 밖에 없다. 이 상황이 되면 싱귤래리티 모멘텀이 되는 것”이라며 “모든 AI와 로보틱스 기업은 그걸 앞당기기 위해 일해야 한다”고 제언했다.

2025.06.18 10:28신영빈

"피지컬AI, 범용로봇 'GPT 모멘트' 실현 중"

"휴머노이드가 스마트 물류를 이루는 게 생각보다 더 빠를 겁니다. 복잡하고 다양한 작업을 수행할 뇌를 현장 작업 데이터로 학습시키고 있습니다." 손동신 LG CNS 스마트물류센터 전문위원은 17일 서울 조선팰리스 강남에서 열린 오토스토어 아레나 코리아에서 휴머노이드 로봇 기술 동향을 소개했다. 손 위원은 로봇이 정해진 분야에서만 일하던 1~2세대 로봇에서 배운 것만 알아서 하는 3세대 로봇으로 변화하고 있고, 나아가 생각해서 알아서 일하는 4세대 로봇으로 진화할 것이라고 내다봤다. 여기서 4세대 로봇이란 범용 지능을 갖춘 휴머노이드를 말한다. 특히 챗GPT가 일반 지능의 가능성을 보여준 것처럼, 피지컬 AI가 범용 로봇의 'GPT 모멘트'를 실현하고 있다고 손 위원은 분석했다. 손 위원은 휴머노이드 구성이 단순해지고 있고, 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)과 학습 환경이 기술의 핵심 요소가 됐다고 전했다. 상용 휴머노이드 하드웨어에 로봇 지능을 탑재하는 일이 벌어지면서 생태계가 조성되고 있는 점도 언급했다. 휴머노이드 하드웨어(HW)를 만드는 업체뿐만 아니라 ▲센서 HW ▲로봇 지능 소프트웨어(SW) ▲로봇 시뮬레이션 SW ▲엔지니어링과 데이터 캡처 SW 등 각 분야 전문 업체가 등장했다. 손 위원은 "휴머노이드 생태계를 활용해서 우리가 먼저 서비스를 만들고 실제 적용 사례를 만들어볼 수 있을 것"이라며 "하드웨어 완성도가 높아지길 기다리기보다 두뇌에 고민해야 하는 문제에 직면한 상황"이라고 진단했다. 그는 로봇 파운데이션 모델 학습 방안을 방대한 데이터로 학습하는 '프리트레인'과 직무교육(OJT)인 '파인튜닝'으로 구분했다. 이 가운데 특히 파인튜닝을 잘하기 위해서는 양질의 브레인을 구해서 현장 데이터를 갖고 학습을 시켜야 한다는 설명이다. 데이터를 습득하는 일도 중요해졌다. 손 위원은 원격 조작 방식으로 휴머노이드를 훈련시키는 과정을 소개했다. 양손을 활용해 물체를 집고 옮기는 등 시도를 통해 로봇 지능을 고도화시키고 있었다. 손 위원은 "원격 조작으로 그대로 정교한 작업을 하려면 더욱 개발이 필요하겠지만, 당장 현장에 사람이 하던 일에 사람의 폼팩터로 투입할 수 있어 중국과 미국 등 여러 업체들이 이 방식을 시도하고 있다"고 말했다. 그는 휴머노이드 로봇이 투자대비 효과가 큰 고강도 작업과 유해환경 작업에 우선 적용될 것으로 전망했다. 단순반복 작업에서도 유의미한 효과를 낼 것으로 전망했다.

2025.06.18 08:57신영빈

산업부, 올해 산업AI 개발·확산에 4천800억원 투자

산업통상자원부는 산업 AI를 활용해 생산성을 높이고 인공지능(AI) 기반 혁신 제품과 서비스를 창출하기 위해 올해 445개 과제에 4천787억원을 투자한다고 28일 밝혔다. 산업부는 기존에 추진 중인 297개 과제에 올해 148개 과제를 추가했다. 산업AI 기술개발 투자규모는 2023년 1천860억원보다 2.5배 증가했다. 분야별로는 AI팩토리(44개 과제, 627억원), AI반도체(20개 과제, 216억원), 자율주행차(82개 과제, 1천206억원), 첨단바이오(80개 과제, 682억원), 지능형로봇(31개 과제, 296억원), 디스플레이(14개, 138억원), 핵심소재(17개 과제, 277억원), 에너지신산업(10개 과제, 74억원) 등 산업과 에너지 전반에 걸쳐 투자가 이뤄진다. 산업부는 산업 AI 개발·확산을 신속 추진하기 위해 우선 다수 업종·기업에 공통으로 활용할 수 있는 산업 AI 모델을 집중 개발해 국내 기업이 적은 비용으로 빠르게 도입·적용할 수 있도록 지원할 예정이다. AI팩토리 과제는 예지보전·품질검사·최적운영·정밀제어·최적배합 도출 등을 목표로 산업 현장 전 공정에 AI를 도입하는 특화 AI 개발을 지원한다. 이를 통해 표준화된 산업 데이터를 축적해 중소·중견기업이 공통으로 활용할 수 있는 파운데이션 AI 모델 등을 만들 계획이다. 또 바이오·이차전지 등 개별 업종에 특화된 산업 AI 모델을 개발·적용·확산해 연구개발(R&D)·설계-제조-유통-유지보수로 이어지는 산업 밸류체인 전반의 생산성과 경쟁력을 높인다. 첨단바이오AI 분야에서는 의약품 제조 공정 전반에서 불순물 발생을 사전에 예측하고 차단하는 AI 모델을 개발·적용하는 과제를 추진한다. 이 과제에는 산업 AI 전문기업과 해당 기술을 실제 활용할 제약기업 등이 함께 참여해 현장 수요에 최적화된 모델을 개발하고 실증하는 방식으로 진행한다. 산업AI 신속 확산을 위한 인프라 조성에도 집중 투자한다. AI 성능을 결정짓는 AI반도체·센서 등 핵심 부품을 개발하고, 산업 데이터 이전·활용이 효율적으로 이뤄지도록 산업별 데이터를 표준화한다. 또 기업이 산업AI를 안정적으로 도입할 수 있도록 대형 테스트베드를 구축하는 등 산업AI 생태계 조성에도 적극 나선다. 산업부 관계자는 “세계 4위 제조업 경쟁력을 가진 우리나라가 글로벌 AI 경쟁에서 주도권을 갖고 경쟁우위를 점할 수 있는 가능성이 가장 높은 분야가 산업AI”라며 “우리 제조업의 고부가가치화와 신산업 창출을 위해서도 산업AI 도입·확산이 필수적이라는 판단 아래 AI팩토리·온디바이스 AI·에너지 AI·유통 AI·연구개발 AI 등으로 투자를 대폭 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 산업부는 또 기술개발 전략수립을 지원하는 R&D전략기획단에 '산업 AI 투자관리자(MD)'를 신설해 과제를 기획·조정한다. 산업부는 AI 기술의 급속한 발전에 발맞춰 일반적으로 4~5년 동안 진행되는 R&D 사업과 달리 1~2년 내 AI 모델을 개발하고 성과를 내는 방식으로 R&D 제도에 변화를 주고 있다. 추가로 산업 AI 과제에 맞게 R&D 지원 및 평가 프로세스도 개선해 나갈 계획이다.

2025.05.28 16:04주문정

텔레픽스 지구관측 AI 실력 "NASA-ESA도 인정"

우주 AI 토탈 솔루션 기업 텔레픽스(대표 조성익)가 미국항공우주국(NASA)과 유럽우주국(ESA)이 공동 주최한 '지구 관측 분야 인공지능(AI) 파운데이션 모델 국제 워크숍(EO)'에서 한국 기업으로는 유일하게 연구성과를 공개했다고 9일 밝혔다. 이 행사에서 텔레픽스가 공개한 연구성과는 모두 6건이다. 이 성과는 주최 측이 지원자의 기술 혁신성과 상업용 제품 및 서비스에서의 실제 적용 가능성 등을 공개경쟁, 평가해 최종 선정했다. 'EO'는 위성 영상 분야 최신 기술개발 성과와 개발 동향 등을 논의하는 자리다. 올해 처음 NASA와 ESA가 마련했다. '파운데이션 모델'은 딥러닝에 이은 AI 분야 최대 관심사다. 방대한 비정형 데이터를 사전 학습해 복잡한 패턴과 숨은 정보를 스스로 파악한다. 모델이 만들어지면, 이후에는 비교적 적은 양의 데이터로도 분석 정확도를 높일 수 있다. 이 때문에 대규모 라벨링된 학습 데이터를 확보하기 어려운 지구 관측 분야에서 특히, 주목받고 있다. 이번 워크숍은 전 세계 지구 관측 및 AI 전문가들이 모여 지구 관측 분야의 이질적인 데이터를 다루는 효과적인 방법과 파운데이션 모델 활용 방안 등에 대해 논의했다. 조성익 대표는 "미국과 유럽 대표 우주 기관이 공동으로 지구 관측 AI 파운데이션 모델을 주제로 국제 행사를 개최하는 것은 이번이 처음"이라고 의미를 부여했다. 이탈리아에서 열린 이 행사에서 텔레픽스는 구두 발표 세션에서 멀티 에이전트(상호작용하는 여러 AI 에이전트)를 적용한 대형언어모델(LLM) 기반의 지구 관측 및 위성 영상 활용 분야 챗봇 '샛챗'을 소개했다. '샛챗'은 텔레픽스가 개발한 위성 정보 특화 AI 챗봇이다., 비전문가도 쉽게 위성 영상 및 관련 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 유저 인터페이스와 도구 확장성을 고려해 설계된 LLM 기반 시스템이다. 포스터 세션에서는 ▲제한된 데이터만으로 위성영상으로부터의 원자재 분류 정확도를 높이는 방법에 대한 연구 ▲최첨단 LLM 에이전트 기술로 새로운 위성 데이터에 대한 파운데이션 모델의 효율적인 적응을 보장하는 방법론 등 텔레픽스 우주 AI 연구진의 혁신적이고 실용적인 최신 연구실적 5건을 발표했다. 권다롱새 텔레픽스 데이터사이언스부문장은 “연구 성과는 '샛챗'과 '메탈스코프' 등 AI 기술을 기반으로 하는 텔레픽스의 위성활용 솔루션에 적용돼 고객이 원하는 정보를 보다 정확하고 효율적으로 얻을 수 있도록 기여할 것”이라고 전했다. 한편 텔레픽스는 인공지능 분야 국제 학술대회인 '표현 학습 국제 학회(ICLR)'에서 최고학술논문상을 수상한 바 있다. 또 위성정보 기반 원자재 물동량 분석 서비스 '메탈스코프'는 한국 기업 최초로 세계경제포럼(WEF) 인공위성 기반 지구 관측 활용사례로 선정됐다.

2025.05.09 10:18박희범

AI 전문기업, 자동차·조선 등 제조현장에서 활약한다

자동차·조선·반도체·이차전지·철강 등 제조공정에 인공지능(AI)을 접목하는 프로젝트에 민간 AI 전문기업이 본격 참여한다. 산업통상자원부는 10일 'AI 자율제조 네트워킹 데이'를 열고 제조 현장의 AI 전환 프로젝트 지원 제도를 설명했다. 산업부는 내년 초까지 'AI 자율제조 전문기업' 디렉토리를 만든다. 디렉토리는 산기평 주도로 생산기술연구원·전자기술연구연·기계연구원 등 연구기관과 학계·전문가·산업계가 조사해서 작성할 예정이다. AI 솔루션 기업과 로봇 기업, 시스템통합(SI) 기업 등 3개 분야별 10개 이내, 총 30개 내의 기업들이 선정될 계획이다. 선정된 전문기업에는 'AI 자율제조 선도 프로젝트' 참여 기회가 제공된다. AI 자율제조 선도 프로젝트는 산업부가 연구개발(R&D) 자금·금융·컨설팅 등을 제공해 AI로 제조 공정을 개선하는 사업이다. 올해 26개를 시작으로 2027년 200개까지 확대할 계획이다. 올해 사업에는 현대자동차·GS칼텍스·삼성중공업·HD현대미포·포스코·에코프로·대한항공·코오롱·DN솔루션즈·삼표시멘트 등 대한민국 제조업을 대표하는 기업이 대거 참여했다. 앞으로 선정되는 선도 프로젝트에는 전문기업 참여 여부 등이 평가에 반영된다. AI 전문기업은 내년부터 1년 기간으로 지원되는 'AI 자율제조 미니 프로젝트'에도 참여할 수 있다. AI 전문기업은 '제조 AI 파운데이션 모델' 개발에도 참여할 수 있다. 산업부와 생기원·전자연 등 연구기관은 올해부터 총 100억원을 투입해 제조 파운데이션 모델을 만들고 2026년부터 제조 현장에 보급할 계획이다. 제조 기업은 파운데이션 모델을 기초로 자사 공정에 특화된 AI 제조 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다. 산업부와 산기평은 'AI 자율제조 네트워킹 데이'를 정기적으로 개최할 계획이다. 전문 기업들은 자체 보유한 기술과 실제 제조현장에서의 적용효과 등을 수시로 발표할 기회를 갖게 된다. 산업부 관계자는 “AI 자율제조는 우리 기업에 선택이 아닌 미래 생존 전략이 되고 있다”며 “AI 자율제조의 성공적 확산과 AI 전문기업의 기술력과 역량 강화를 위해 모든 정책적 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 한편, 100개 이상 기업과 연구기관이 참여한 이날 행사에서는 AI·로봇 등의 기업이 회사와 기술을 소개한 후 수요기업과 일대일 미팅도 진행했다.

2024.12.10 17:04주문정

산업부, 올해 26개 'AI 자율제조 선도프로젝트' 공개…3.7조 투자 기대

제조업에 인공지능(AI)를 입혀 생산성은 획기적으로 높이는 반면에 생산인구와 탄소를 줄이는 'AI 자율제조 선도프로젝트'가 본격 시작된다. 산업통상자원부는 28일 안덕근 장관이 참석한 가운데 26개 지자체와 119개 기업·기관이 참여하는 'AI 자율제조 선도프로젝트 협약식'을 개최하고 올해 추진할 26개 프로젝트를 공개했다. 선도프로젝트에는 현대자동차·GS칼텍스·삼성중공업·HD현대미포·포스코·에코프로·대한항공·코오롱·DN솔루션즈·삼표시멘트·제주삼다수 등 대한민국 제조업 대표기업이 대거 참여했다. 산업부는 10개 과제 모집에 213개 수요가 몰림에 따라 프로젝트 수를 26개로 확대했다. 26개 프로젝트는 반도체·자동차·조선 등 총 12개 업종에서 26개 기업이 과제 주관사로 참여했다. 26개 기업은 대기업 9개, 중견·중소기업 17개로 구성됐다. 26개 선도프로젝트의 총 투자비는 3조7천억원 규모다. 이 가운데 정부와 지자체는 4년간 총 1천900억원을 지원한다. 특히 지방비 매칭은 의무가 아닌 선택사항이었으나, 지자체들이 긴급 예산을 편성해 26개 모든 프로젝트에 지방비를 매칭했다. 지자체는 생산인구 소멸과 지역산업 쇠퇴 등을 우려해 이번 선도 프로젝트를 통해 지역특화산업의 새로운 도약 발판을 마련한다는 계획이다. 산업부는 이번 선도프로젝트를 통해 생산성을 30% 이상 끌어올리고, 제조비용과 제품결함, 에너지소비를 각각 20%, 50%, 10% 이상 줄이는 효과가 기대된다고 밝혔다. 산업부는 올해 26개를 시작으로 2027년까지 200개로 프로젝트를 확대할 계획이다. 200개 과제를 통해 20조원 이상의 국내 투자를 기대했다. 선도프로젝트들은 'AI 자율제조 얼라언스'를 중심으로 추진된다. 산업부는 선도프로젝트가 단발적·산발적 추진에 그치지 않고 전업종과 전산업에 체계적, 효과적으로 확산할 수 있도록 지난 7월 얼라이언스를 구성했다. 현재 12개 업종 153개 기업·기관이 참여하고 있다. 산업부는 업종별 로드맵을 마련하고 얼라이언스내 대기업부터 1~4차 벤더인 중견·중소기업까지 체계적·수직적으로 프로젝트를 확산할 계획이다. 산업부는 또 얼라이언스나 선도프로젝트에 참여하지 않은 기업도 활용할 수 있는 'AI 제조 파운데이션 모델'을 개발해 보급할 계획이다. AI 제조 파운데이션 모델은 올해부터 총 100억원을 투입해 개발할 예정이며, 얼라이언스의 12개 업종 간사를 맡고 있는 생산기술연구원과 전자기술연구원 등 연구기관이 모두 참여하고 있다. 이들 기관들은 각 선도프로젝트를 통해 확보한 데이터와 기술 등을 바탕으로 협력해 파운데이션 모델을 만들고 이르면 2026년부터 제조 현장에 보급할 계획이다. 제조 기업들은 파운데이션 모델을 바탕으로 자사의 공정에 맞는 특화된 AI 제조 시스템을 자체 구축할 수 있을 것으로 기대했다. AI 자율제조 얼라이언스에 참여 중인 정부·기업·연구기관 외에도 지자체와 공공기관도 제조현장의 AI 확산에 힘을 보탠다. 지자체는 지역 특화산업 중심으로 선도프로젝트를 발굴하고 지방비 매칭 등 재정적 지원을 지속한다. 또 지역 내 AI 본격 확산을 위한 AI 자율제조 거점센터 설립(구미·창원·부산 등) 등도 추진한다. 산업단지공단은 산단 입주기업이 공용으로 활용할 수 있는 공정혁신시뮬레이션센터(제품설계), 공정모듈센터(공정설계), 혁신데이터센터(데이터분석) 등을 통해 입주기업의 AI 제조혁신을 지원한다. 한국무역보험공사는 얼라이언스에 참여한 기업의 AI 자율제조 관련 프로젝트에 대해 5년간 10조원의 무역금융을 지원할 예정이다. 안덕근 산업부 장관은 “선도프로젝트를 통해 대한민국 제조업을 더 젊고 활기차게 만들고 AI 자율제조를 산업현장 구석구석까지 확산하겠다”며 “업종별 로드맵을 마련해 선도프로젝트를 2027년 200개까지 확대하고 프로젝트에 참여하지 않은 기업도 자체 AI를 도입할 수 있도록 AI 제조 파운데이션 모델을 보급하는 한편, 지자체·산단 등이 보유한 기술·인력·장비·예산 등 인프라를 총동원해 AI 확산에 속도를 높이겠다”고 밝혔다.

2024.10.28 17:17주문정

어도비, '파이어플라이 이미지 3 파운데이션 모델' 공개

어도비는 포토샵과 파이어플라이 웹 애플리케이션에서 사용할 수 있는 크리에이티브 생성형 AI 모델군의 후속 릴리스인 '어도비 파이어플라이 이미지 3 파운데이션 모델' 베타 버전을 24일 공개했다. 파이어플라이 이미지 3는 고품질 이미지 생성, 프롬프트 이해도 향상, 새로운 차원의 디테일 및 다양성, 빠른 아이디어 구상과 표현에서의 개선 등 결과의 품질과 다양한 표현에 있어 고도화된 역량을 제공한다. 어도비의 최신 파이어플라이 모델은 향상된 조명, 위치, 디테일, 텍스트 표시 등을 통해 이전보다 한층 더 사실적인 품질을 제공한다. 사용자는 파이어플라이 웹 앱 내 텍스트를 이미지로 모듈의 구조 참조 및 스타일 참조와 이미지의 종횡비를 확장하고 변경할 수 있는 생성형 채우기 모듈의 새로운 생성형 확장 기능에 파이어플라이 이미지 3를 활용할 수 있다. 파이어플라이는 작년 3월 첫 선을 보인 이래 전 세계적으로 70억 개 이상의 이미지를 생성하는 데 사용됐다. 포토샵, 어도비 익스프레스, 일러스트레이터, 서브스턴스 3D, 인디자인 등 워크플로우에 직접 통합할 수 있도록 구축된 파이어플라이는 불과 1년 만에 이미지 편집, 템플릿 제작, 벡터 디자인, 3D 텍스처링 및 스테이징 작업을 눈에 띄게 개선시켰다. 어도비는 새로운 파운데이션 모델을 출시할 때마다 크리에이터 커뮤니티에 베타 버전으로 기술을 공개하고 피드백을 통해 결과물을 발전시키고 있다. 파이어플라이 이미지3는 크리에이터가 비전을 보다 쉽게 실현하고 더 생산적으로 작업하며 고품질의 디테일한 이미지를 생성할 수 있도록 빠른 아이디어 구상과 실험을 위한 역량을 제공한다. 새로운 스타일 엔진으로 구동되는 파이어플라이 이미지 3의 새로운 자동 스타일화 역량은 더욱 다양한 고품질 결과물을 제공해, 사용자가 생성하는 이미지의 스타일을 더 잘 제어하고 개인화할 수 있도록 지원한다. 새로운 스타일, 색상, 배경, 피사체 포즈 등을 포함한 이미지 결과물은 사용자에게 창의적인 아이디어를 위한 다양한 옵션을 제공하고 보다 빠른 탐색을 돕는다. 파이어플라이 이미지 3로 구동되는 구조 참조 및 스타일 참조 역량은 탁월한 사용자 제어와 최첨단 시각적 품질을 제공한다. 사용자는 구조 참조를 통해 참조 이미지의 구조를 반영한 새로운 이미지를 빠르게 생성할 수 있어, 완벽한 프롬프트를 작성해야 하는 시행착오를 줄일 수 있다. 또한 고품질의 결과물을 제공하는 스타일 참조를 활용해 맞춤화된 스타일을 생성할 수 있다. 이러한 역량의 결합으로 사용자는 이미지 구조와 스타일을 모두 참조해 아이디어를 빠르게 실현할 수 있다. 파이어플라이 이미지 3는 개선된 조명 및 포지션 등을 통해 새로운 차원의 사진 품질을 제공한다. 특히 디테일한 이목구비와 다양한 분위기 및 표정을 반영한 인물 렌더링과 복잡한 구조물 및 군중을 표현하는 데 상당히 개선된 모습을 볼 수 있다. 파이어플라이 이미지 3는 텍스트 프롬프트와 장면에 대한 이해도가 향상되어, 길고 복잡한 프롬프트를 정확하게 반영하고 보다 풍부한 디테일이 담긴 이미지를 생성할 수 있다. 개선된 텍스트 렌더링으로 텍스트가 명확하게 표기된 이미지를 생성하는 것이 가능해져, 포스터와 같은 에셋에 대한 아이디어를 보다 효율적으로 구현할 수 있다. 파이어플라이 이미지 3는 아이콘, 로고, 래스터 이미지 및 라인 아트를 빠르게 만들 수 있도록 결과물의 일러스트레이션도 대폭 개선했다. 베타 버전으로 제공되는 파이어플라이 이미지 3는 어도비 애플리케이션의 파이어플라이 구동 생성 크레딧을 포함한 유료 구독 플랜 또는 무료로 파이어플라이 웹 앱에서 이용 가능하다. 어도비 파이어플라이는 어도비 스톡과 같은 라이선스 콘텐츠를 학습했으며, 저작권 및 상표, 로고와 같은 다른 지적재산(IP)을 침해하지 않는 상업적 용도의 콘텐츠를 생성하도록 설계됐다. 어도비는 다층적이며 지속적인 검토와 조정을 통해 어도비의 정책에 위배되는 콘텐츠를 차단 및 삭제하고, 파이어플라이가 생성한 콘텐츠에 대한 지적재산 면책 기회를 기업 고객에게 제공한다. 최근 어도비는 브랜드가 대규모 개인화를 위해 콘텐츠를 제작하고 생산하는 방식을 근본적으로 변화시키기 위해 어도비 파이어플라이 서비스 및 커스텀 모델을 도입했다. 콘텐츠 제작, 편집 및 조합을 위한 생성형 크리에이티브 API, 툴 및 서비스 활용을 지원하는 파이어플라이 서비스는 모든 제작 또는 워크플로우에 통합할 수 있어 기업의 대규모 콘텐츠 제작 자동화 시 품질 유지 및 제어를 돕는다. 커스텀 모델은 기업의 IP, 제품, 브랜드 스타일을 기반으로 생성형 AI 모델을 학습해, 크리에이티브 및 마케팅 팀이 일관되게 브랜딩을 유지할 수 있도록 지원한다. 일라이 그린필드 어도비 디지털 미디어 부문 최고기술책임자는 “1년여 만에 수백만 명의 크리에이터가 매일 아이디어를 구상하기 위해 사용하는 이미지 생성 툴로 자리잡은 파이어플라이는 아직 시작 단계에 불과하다”며 “어도비는 이미지 3 파운데이션 모델을 통해 계속해서 최첨단 기술을 발전시키고 있고, 크리에이티브 커뮤니티는 이번 베타 버전을 활용해 무궁무진한 가능성을 발휘할 것으로 기대된다”고 강조했다. AI 사용에 대한 투명성을 제공하기 위해 콘텐츠 자격증명은 파이어플라이에서 생성된 콘텐츠에 자동으로 첨부되고 있다. 디지털 콘텐츠의 '영양 성분 표시'와 같은 콘텐츠 자격증명은 제작 또는 편집 과정에서 AI를 사용했는지 여부 등 디지털 콘텐츠에 대한 상세 정보를 제공할 수 있는 위변조 확인이 가능한 메타데이터다. 콘텐츠 자격증명은 C2PA 개방형 표준을 기반으로 개발됐으며, 디지털 생태계에서 신뢰를 높이기 위해 2019년 어도비 주도로 출범한 콘텐츠 진위 이니셔티브(CAI)의 지원을 받는다. 기술, 정책, 미디어 기업, 크리에이티브 전문가, 연구원 등 약 2천500개 이상의 회원사가 참여하는 글로벌 연합으로 성장한 CAI는 디지털 콘텐츠의 투명성 향상을 위해 공동 노력하고 있다.

2024.04.24 14:18김우용

Prev 1 Next