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커넥셔너리 "리서치 전용 AI 개발...연구원 등 직군에 유용"

"신뢰성을 기반으로 좋은 의사결정을 도와주는 인공지능(AI) 입니다." 이지원 커넥셔너리(Connectionary) 대표는 22일 지디넷코리아와 인터뷰에서 커넥셔너리의 리서치 전용 AI 'AID'를 이같이 소개했다. 커넥셔너리는 올해 6월 설립된 'AI 리서치 플랫폼' 전문 스타트업이다. 일반적으로 생성형 AI가 어떤 답변이나 데이터를 생성했다고 했을 때, 사용자는 AI가 생성한 값을 재차 검증하는 절차를 거친다. AI가 생성한 답변이 정확하지 않을 수 있기 때문이다. 이처럼 사실이 아닌 내용을 AI가 그럴듯하게 표시하는 현상을 '환각(Hallucination)' 현상이라고 한다. 번거로운 요청도 수분 내로 값을 생성해내기 때문에 생성형 AI는 업무 효율성을 크게 높인 것이 사실이다. 하지만 환각 현상 때문에 사용자는 올바른 값을 생성했는지 검증하는 시간을 추가로 써야 한다. 특히 인용, 통계, 논문명 등에서 환각 현상이 심하게 일어나는 것으로 알려져 있다. 이에 리서처, 분석가, 연구원 등 사실에 기반한 검증된 데이터가 필요한 사용자들은 AI로 데이터를 생성한다고 하더라도 추가적으로 검증하는 과정이 필요하다. AID는 신뢰성 있는 출처만 활용해 답변을 내놓기 때문에 이런 검증 과정을 대폭 줄여준다. 원본 문서에 기반한 추출·정렬 엔진이 탑재돼 사실과 다른 내용을 표시할 수 없도록 환각 현상을 구조적으로 차단한다는 장점이 있다. 정책 모니터링이나, 중요한 의사결정, 시장조사 등에서 정확한 데이터를 기반으로 AI를 통한 효율적인 자료 검색이 가능한 것이다. 이 대표는 "거대 언어 모델(LLM) 기반의 생성형 AI는 사용자가 요청한 내용을 '사람처럼 말하고 정리하는 것'에 특화돼 있기 때문에 환각 현상에 따른 불편함이 있다"며 "AID는 검색하고 싶은 키워드를 입력하면 언론, 논문, 연구 보고서 등 실제 등재된 내용만 표시하기 때문에 환각 현상이 거의 없다"고 설명했다. 이어 "특히 검색 기간을 설정하고, 생성한 값을 사용자가 직접 스크리닝하는 것도 가능하다"며 "기자, 연구원, 애널리스트 등 정확한 수치를 기반으로 분석을 진행해야 하는 직군에 효율적인 AI 도구로 자리잡을 것"이라고 강조했다. 키워드만 검색했는데 출처부터 통계까지 '한 눈' 기자가 직접 AID를 사용해봤다. 최근 치명적인 취약점으로 부상한 React2shell(리액트투쉘, CVE-2025-55182) 취약점을 키워드로 입력하자, 핵심 키워드별로 확실한 출처의 여러 문서들이 눈에 띄었다. 또 어떤 주제와 관련이 깊은지, 키워드와 관련해 직접 언급했던 사람은 누구인지 통계화한 그래프가 표시됐다. 아래에는 전체 검색 결과가 표시되는데, 모두 외신, 국내 언론, 논문, 보고서 등 믿을 만한 출처가 함께 표시됐다. 각 결과값마다 AI가 요약한 내용도 알아보기 쉽게 제공됐으며, '상세 정보'를 클릭하면 발언인 정보와 요약 및 키워드가 입력된 인용문 전체를 확인할 수 있다. 원본으로 연결되는 링크도 함께 기재돼 있다. 포털 사이트에서 검색한 자료를 사람이 일일이 걸러내고 신뢰할 만한 출처의 정보를 요약하는 일련의 과정을 AID가 한 번에 해결한 것이다. 또 검색한 키워드에 특수 문자 '골뱅이(@)'를 붙이면, 키워드와 관련한 모든 수치 정보가 표시된다. 이 대표에 따르면 아직은 제대로 구현되지 않은 기능이지만 향후 업데이트될 예정이다. 검색 결과만 일방적으로 표시되는 것이 아니라 'AI 분석' 탭으로 이동하면 검색 결과를 AI가 자동으로 요약해 표시하며, 여러 검색 결과 값과 비교하는 것도 가능하다. "AID 기능 고도화해 리서치 기관 의사결정 돕는 도구로 자리매김" AID는 현재 알파테스트가 진행 중이다. 내년 1월 중으로 베타테스트를 거쳐 제품을 고도화해 향후 상품화할 예정이다. 구체적으로 커넥셔너리는 AID를 올해 1분기까지 주요 정책기관 발표 원문, 기업 재무 정보 검색 등도 가능하도록 기능을 고도화할 계획이다. 이 대표 설명에 따르면 현재 베타테스트 버전을 리서치, 공공 등 분야에 배포해 놓은 상태이며, 고객 만족도를 수집하고 있다. 향후 1년 내로 솔루션을 출시하고 국내 시장에서 확실한 레퍼런스를 확보한다는 것이 단기 목표다. AID가 기업 및 리서치 기관의 정책, 의사결정에 효율적인 도구로 자리잡는 것을 목표로 하고 있는 만큼 정책 분야에 자문을 줄 수 있는 전문가도 함께하고 있다. 현재 국가정보원 3차장을 지낸 김선희 가천대 초빙교수가 보안 자문위원으로 합류했으며, 향후 정책·기술 등 분야에서도 전문가와 함께해 신뢰도를 높일 계획이다. 이 대표는 "신뢰성 있는 AI를 만드는 일이 즐거워서 평생 계속하고 싶다"며 "고객사에도 신뢰성을 높이는 모든 과정들이 진실성 있는 회사로 인식되게 하고, 이런 진실성을 기반으로 열심히 성장하는 회사가 되고 싶다"고 포부를 남겼다. ◆ 이지원 커넥셔너리 대표는..... - 1981년생 - 2025.06~현재 ㈜커넥셔너리 CEO(최고경영자) - 2024.04~2025.03 ㈜디노티시아 CSO (최고전략책임자, 부사장) - 2019.09~2024.02 ㈜에스투더블유 CSO (최고전략책임자, 부대표) - 2021.08~2022.06 법무부 디지털성범죄 등 TF 전문가 위원 - 2020.03~2024.12 경찰청 사이버테러대응 전문가 위원 - 2016.01~2019.07 롯데미략전략센터 산업전략 수석연구원 - 2014.03~2015.12 ㈜오비맥주 전략기획팀 부장 - 2010.10~2014.02 아서디리틀 컨설턴트 - 2006.03~2010.09 ㈜KT 전임연구원

2025.12.22 19:59김기찬 기자

오픈서베이 "AI 리서치로 기업만의 지식 엔진 구축하는 시대 연다"

"오픈서베이는 단순한 도구 이상의 역할을 목표로 합니다. 궁극적으로는 기업의 리서치 결과가 한 번 쓰고 버려지는 자산이 아니라 지식 자산으로 축적되도록 하는 것입니다. 결국에는 우리 회사 데이터로 학습한 우리만의 지식 엔진을 가질 수 있습니다." 박희원 오픈서베이 본부장은 11일 서울 중구 신라호텔에서 열린 'AI & 클라우드 컨퍼런스 2025(ACC 2025)'에서 이같이 밝혔다. 또 인공지능(AI) 기반 리서치가 기업 의사결정 구조와 데이터 활용 방식을 근본적으로 바꾸고 있다고도 강조했다. 박 본부장은 이날 발표에서 오늘날 기업들이 빠르게 변화하는 시장 환경 속에서 속도와 비용이라는 두 가지 딜레마를 동시에 겪고 있다고 진단했다. 기존 리서치는 설계부터 보고서 작성까지 한 달 이상 걸려 기업이 제때 활용하기 어렵다. 여기에 예산은 줄어드는데 각 조직의 데이터 요구는 오히려 늘고 있어 리서치의 효율성 문제가 더욱 부각되고 있다. 오픈서베이는 이 같은 문제의 해법으로 외주 중심 방식을 벗어나 기업이 스스로 설계·수집·분석·해석까지 수행하는 '기업 주도 리서치'를 제시했다. 이를 가능하게 한 핵심 도구가 '데이터 스페이스(Data Space)'다. 데이터 스페이스는 리서치 전 과정을 하나의 시스템에서 처리할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 박 본부장은 "데이터 스페이스는 문서와 이메일, 엑셀 작업에 의존하던 아날로그식 리서치의 비효율을 제거해 준다"며 "비전문가도 손쉽게 조사 설계와 분석을 수행할 수 있게 만든 환경"이라고 소개했다. 여기에 오픈서베이는 14년간 축적된 프로젝트 데이터와 패널 응답 패턴, 자동화된 분석 엔진을 바탕으로 AI 보고서 기능을 구현해 리서치 속도를 대폭 끌어올렸다. 그 결과 평균 17일 걸리던 리서치 전체 과정은 4일로, 보고서 작성은 1일 이내로 단축됐다는 게 오픈서베이 측의 설명이다. AI 보고서는 통계적으로 검증된 데이터를 기반으로 작성되도록 '디터미니스틱 레이어'를 적용해 신뢰성을 확보하고, 그 위에 전문가 사고 흐름을 반영하는 '제너레이티브 레이어'를 더해 자연스러운 해석을 생성한다. 그는 "통계적 사실을 단단히 고정한 뒤 그 위에 전문가의 논리를 얹는 방식으로 신뢰성과 품질을 동시에 확보했다"고 말했다. 오픈서베이는 앞으로 검색 기반 리서치, AI 합성 패널, 설문 자동 생성 등 차세대 기능도 단계적으로 도입할 계획이다. 특히 자체 패널 데이터를 학습한 합성 패널 기술은 실제 소비자 반응을 시뮬레이션할 수 있어 주목받고 있다. 박 본부장은 "리서치를 두 달짜리 프로젝트가 아니라 하루 또는 다음 날 해결할 수 있는 업무로 바꾸는 것이 목표"라며 "이는 리서치가 필요 없어진다는 뜻이 아니라, 누구나 쉽고 빠르게 리서치를 수행하는 시대가 온다는 의미"라고 설명했다.

2025.12.11 16:44전화평 기자

[AI는 지금] "구글·아마존·네이버 어떡하나"…오픈AI 新무기에 이커머스·검색 시장 '긴장'

앞으로 '챗GPT'에서도 자연어로 원하는 물건을 구매할 수 있게 됐다. 연말 쇼핑 성수기를 앞두고 오픈AI가 '챗GPT'에 쇼핑 리서치 기능을 새롭게 도입키로 한 만큼 국내외 이커머스 산업에 파장이 클 것으로 예상된다.오픈AI는 원하는 제품을 더 쉽게 찾을 수 있도록 사용자를 대신해 제품 조사를 해주는 '쇼핑 리서치' 기능을 챗GPT에서 새롭게 선보이게 됐다고 25일 밝혔다. 이를 통해 챗GPT에서 찾고 싶은 제품을 설명하면, 쇼핑 리서치 기능이 제품 탐색을 자연스러운 대화로 전환해 필요할 때 스마트한 추가 질문을 던지고 인터넷 전반을 깊이 조사해 맞춤형 추천을 몇 분 안에 제공하게 된다.예를 들어 "작은 아파트에 적합한 조용한 무선 청소기 추천해줘", "미술을 좋아하는 네 살 조카에게 줄 선물을 찾고 있어" 등의 대화를 입력하면, 챗GPT가 쇼핑 의도를 감지해 자동으로 쇼핑 리서치 모드를 활성화 해 제품 후보 목록, 주요 기능 차이, 최신 판매처 정보를 포함한 종합 가이드를 제시한다. 이를 통해 사용자는 스스로 여러 시간 동안 비교·검색하는 대신 주요 제품과 차이점, 장단점 등이 정리된 구매 가이드를 바로 받아볼 수 있다. 오픈AI 측은 "챗GPT는 최신 정보를 신뢰할 수 있는 고품질 출처에서 가져온다"며 "해당 출처 또한 명확하게 표시한다"고 설명했다. 이어 "쇼핑 리서치 기능은 전자제품, 뷰티, 홈&가든, 주방·가전, 스포츠·아웃도어 등 정보량이 많은 카테고리에서 특히 뛰어난 성능을 보일 것으로 보인다"고 예상했다. 쇼핑 리서치는 챗GPT 펄스(Pulse, 프로 사용자 대상)에도 통합돼 이전 대화를 기반으로 개인화된 구매 가이드를 능동적으로 추천해준다. 오픈AI는 이 기능을 챗GPT 무료, 플러스, 프로 이용자에게 단계적으로 제공할 예정으로, 연말까지는 거의 무제한 수준으로 이용할 수 있도록 한다는 방침이다. 또 향후에는 사용자가 챗GPT에서 직접 결제할 수 있는 '인스턴트 체크아웃'과도 연동할 예정이다. 인스턴트 체크아웃은 지난 9월 오픈AI가 공개한 기능으로, 제휴된 판매처의 제품을 챗GPT 대화창 안에서 바로 구매할 수 있도록 한다. 오픈AI 관계자는 "구매를 원하는 경우 소매업체 사이트로 바로 이동할 수 있다"며 "앞으로는 지원되는 판매처에 한해 즉시 결제를 통한 직접 구매 기능도 제공할 예정"이라고 말했다.이번 일로 챗GPT는 쇼핑 기능 확장 속도를 한층 더 높이게 됐다. 오픈AI는 올해 4월에도 검색 기능인 '챗GPT 서치' 업데이트 과정에서 쇼핑 관련 질의에 대해 제품 이미지와 가격, 상세 정보 등을 카드 형태로 보여주는 초기 쇼핑 기능을 글로벌 이용자에게 배포한 바 있다. 다만 당시 기능이 웹 검색 기반으로 제품을 시각적으로만 제안했다면, 이번 쇼핑 리서치 기능은 구매 가이드를 제작하는 별도 도구란 점에서 차별화된다. 오픈AI는 "쇼핑 리서치 결과가 공개된 소매 웹사이트 정보를 기반으로 생성되는 유기적 결과"라며 "사용자 대화 내용이 소매업체에 공유되지 않는다"고 강조했다. 이어 "제품 재고나 가격 정보의 정확성이 100% 보장되지는 않을 수 있다"며 사용자에게 주의를 당부했다. 이커머스 업계에선 오픈AI의 이 같은 움직임에 긴장하는 분위기다. 오픈AI가 인공지능(AI) 시장뿐 아니라 이커머스 시장까지 넘보게 되면서 시장 전반에 구조적 변화가 불가피할 것으로 보여서다. 특히 단순 제품 검색을 넘어 AI가 구매 결정을 실질적으로 대행하는 단계로 진화하면서 기존 플랫폼 중심의 경쟁 구도에도 균열이 발생할 것이란 분석이 나온다. 업계 관계자는 "오픈AI의 쇼핑 리서치는 제품 탐색의 출발점이 웹 검색이나 플랫폼 검색에서 벗어나 대화형 AI로 이동하고 있음을 보여주는 대표적 사례"라며 "이 변화는 구글, 아마존, 네이버 등 '검색 기반 쇼핑 구조'에 가장 직접적 압박을 줄 것으로 보인다"고 말했다. 이어 "이 기업들 모두 매출의 핵심 축이 검색 기반 광고와 리테일 미디어 광고"라며 "사용자가 제품 정보를 얻기 위해 해당 플랫폼에 진입하지 않을 경우 구조적 타격이 불가피하다"고 짚었다. 이에 구글은 지난해부터 AI 기반 응답인 'AI 오버뷰'를 검색에 결합하며 방어적 조치를 취해 왔다. 아마존은 AI 요약 리뷰, AI 구매 조력자 '바잉 어시스턴트' 등을 강화하며 사용자 탐색 단계를 플랫폼 안으로 묶어두는 데 집중하고 있다. 그러나 챗GPT의 쇼핑 리서치가 '탐색-비교-판단' 과정을 자체적으로 수행할 경우 플랫폼들이 보유한 검색 우위는 점차 약화될 가능성이 크다. 또 쇼핑 리서치 기능이 사실상 가격 비교·전문 리뷰·거래 정보 등을 AI가 한 번에 종합해 제공하는 형태란 점에서 가격 비교 서비스는 물론, 전문 리뷰 기반 플랫폼들 역시 중장기적으로 영향권에 놓일 수 있다는 분석도 나왔다. 이 서비스들은 방대한 리뷰·가격 데이터를 사용자들이 스스로 찾아야 하는 반면, 챗GPT는 자동 분석해준다는 점에서 편의성이 더 높다. 오픈AI와 경쟁 중인 업체들도 속속 쇼핑 기능을 내놓고 있다. 미국 AI 스타트업 퍼플렉시티는 지난 7월 쇼핑 기능을 포함한 AI 브라우저 '코멧'을 공개해 이커머스 업체들의 긴장감을 더 높였다. 여기에 탑재된 AI 에이전트 '코멧 어시스턴트'는 쇼핑뿐 아니라 예약, 이메일 전송, 일정 요약 등 다양한 일상 업무를 수행할 수 있다. 마이크로소프트(MS) 역시 웹 쇼핑 지원 기능 '액션'을 선보였다. 이처럼 AI 플랫폼들이 잇따라 쇼핑 기능을 내놓는 이유는 사람들이 AI에 점점 더 의존하고 있기 때문이다. 글로벌 IT 리서치 기업 가트너는 생성형 AI 챗봇과 에이전트의 부상으로 내년까지 전통적 검색 엔진의 이용량이 25% 감소할 것으로 전망했다. 사람들이 궁금증을 기존 검색 엔진이 아닌 AI 플랫폼에서 해결하는 것이다. 영국 파이낸셜타임스(FT)는 "오픈AI, 퍼플렉시티 등이 AI 기반 쇼핑 기능을 잇따라 선보이면서 주요 브랜드들이 온라인 판매 방식을 다시 고민하게 됐다"며 "이제는 AI 시스템이 상품을 어떻게 식별하고 챗봇이 어떤 방식으로 추천하는지가 중요한 요소로 떠올랐다"고 분석했다. 프로파운드 공동창업자 제임스 캐드월라더는 "AI가 브랜드로부터 소비자를 빼앗고 있다"며 "결국 소비자는 답변 엔진과만 상호작용하게 되고, AI 에이전트가 웹사이트와 인터넷의 주요 방문자가 될 것"이라고 평가했다.

2025.11.25 10:36장유미 기자

KAIST 동문 AI사이버 세계 대회 우승하더니…1.5억 원 쾌척

KAIST 전산학부 출신 한형석 박사와 윤인수 전기및전자공학부 부교수가 1억 5천 만원을 모교에 기탁했다. 21일 KAIST에 따르면 이들은 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주관한 세계 최대 AI 보안 기술 경진대회 'AI 사이버 챌린지(AIxCC)'에서 최종 우승하며, 상금의 일부인 1억 5천 만원을 기부했다. AIxCC는 총 상금만 2천950만 달러(약 410억 원)를 놓고 겨루는 세계 최대 AI 기반 보안 기술 경진대회다. 한 박사와 윤 교수는 이 대회에서 '팀 애틀란타'팀에 소속돼 출전했다. 이 팀은 1위를 거머쥐며 총 400만 달러(약 58억원)를 수상했다. '팀 애틀란타'는 삼성리서치와 KAIST·포스텍·조지아공대 연구진 40여 명으로 구성됐다. 한형석 박사는 KAIST 전산학부에서 2017년 학사, 2023년 박사학위를 취득한 뒤 조지아공대 박사후연구원을 거쳐 현재 삼성 리서치 아메리카에서 근무 중이다. 그는 이 대회에서 취약점 자동 탐지 시스템을 개발하며, 팀 리더를 맡아 전체 시스템 통합·인프라 구축을 이끌었다. 윤인수 교수는 KAIST 전산학과에서 2015년 학사, 조지아 공대에서 2020년 박사학위를 받은 뒤, 2021년부터 KAIST 전기및전자공학부 교수로 재직 중이다. 그는 이번 대회에서 패치 개발팀 리더를 맡아 시스템 완성도를 높이는 데 핵심 역할을 담당했다. 류석영 KAIST 전산학부 교수는 기부금 설명에서 "두 연구자가 우승 상금 중 1억 5천만 원을 전산학부와 전기및전자공학부에 각각 기부했다"며 ""전산학부는 이를 장학기금으로, 전기및전자공학부는 학생 교육 및 연구 지원에 사용할 것"이라고 말했다.

2025.11.23 12:01박희범 기자

손 안에 AI 담는다...삼성, 온디바이스 최적화 기술 혁신

"삼성리서치는 제품 중심 연구를 통해 자체 설계한 압축 알고리즘으로 사용자의 손 안에서 직접 체감되는 AI 경험 개선을 목표로 하고 있다. 또한 AI의 성능을 높이는 AI 실행기, AI의 설계도 역할을 하는 아키텍처도 활발히 개발 중이다." 21일 함명주 삼성리서치 AI센터 마스터는 삼성전자 공식 뉴스룸과의 인터뷰를 통해 온디바이스AI 구현을 위한 핵심 기술에 대해 이같이 말했다. 사용자 언어를 이해하고 자연스러운 답변을 만들어내는 생성형 AI의 중심에는 거대언어모델(LLM)이 있다. 온디바이스 AI의 첫 단계는 이 거대한 모델이 모바일 기기 안에서도 잘 작동할 수 있도록 작게, 효율적으로 만드는 일이다. 함명주 마스터는 “수십억 개의 연산을 수행하는 초고도 지능 모델을 모바일 기기나 노트북에서 그대로 구동한다면 배터리가 빠르게 소모되고, 기기 발열이 심해지거나 응답 속도가 느려져 사용자 경험이 크게 저하될 것”이라며 이를 해결하기 위해 등장한 것이 '모델 압축' 기술이라고 소개했다. 압축이 중요한 온디바이스AI…삼성, 자체 알고리즘 개발 거대언어모델은 본래 매우 복잡한 숫자로 연산을 수행한다. 모델 압축 기술은 이 숫자를 보다 효율적으로 표현하기 위해 단순한 정수 형태로 바꾸는데, 이 과정을 '양자화(Quantization)'라고 한다. 함 마스터는 “고해상도 사진을 압축해 용량은 줄였지만 육안으로는 화질 차이가 거의 없는 상태를 유지하는 것과 비슷하다”며 “예를 들어, 32비트 부동소수점 실수로 계산하던 것을 8비트나 4비트 정수로 단순화하면 메모리 용량과 연산량이 크게 줄어 응답 속도가 빨라진다”고 설명했다. 양자화 과정에서 숫자의 정밀도가 낮아지면, 모델의 정확도가 떨어질 수 있다. 삼성리서치는 속도와 정확성의 균형을 잡기 위해 압축 이후의 성능을 세밀하게 측정하고 보정하는 알고리즘과 개발 도구를 함께 설계하고 있다. 함 마스터는 “모델 압축의 핵심은 단순히 작게 만드는 것이 아니라, 작지만 정확하고 빠른 모델을 만드는 것”이라고 강조했다. 그는 “최적화 알고리즘을 통해 압축 과정에서 모델의 손실 함수를 세밀하게 분석하고, 원래 결과값과 거의 근접한 값이 나올 때까지 학습시키거나 오차가 큰 구간을 부드럽게 다듬는다”며 “모델의 가중치마다 중요도가 다르므로, 중요한 가중치는 정밀하게 유지하고 덜 중요한 부분은 과감하게 압축하는 방식으로 효율을 극대화하면서도 정확도를 유지할 수 있다”고 말했다. 삼성리서치는 모델 압축 기술을 연구 수준에서 구현하는 데 그치지 않고, AI 폰과 가전 등 실제 제품 환경에 맞춰 직접 개발하고 상용화한다. 함 마스터는 “기종마다 메모리 구조나 연산 성능이 모두 다르기 때문에, 일반적인 접근으로는 클라우드 기반 AI 수준의 성능을 내기 어렵다”며 “삼성리서치는 제품 중심 연구를 통해 자체 설계한 압축 알고리즘으로 사용자의 손 안에서 직접 체감되는 AI 경험 개선을 목표로 하고 있다”고 설명했다. AI 성능을 끌어올리는 숨은 엔진, AI 실행 소프트웨어 AI 모델을 아무리 잘 압축하더라도, 기기 안에서 어떻게 구동되는지에 따라 체감 성능은 크게 달라진다. 삼성리서치는 모델이 실제로 작동하는 단계에서 기기의 메모리와 연산 자원을 가장 효율적으로 활용할 수 있는 'AI 실행기'를 개발하고 있다. 함 마스터는 “AI 실행기는 모델의 '엔진 제어장치'와 같다”며 “모델이 CPU, GPU, NPU 등 서로 다른 연산 장치에서 동시에 작동할 때, 어떤 연산을 어느 칩에서 처리할지 자동으로 배분하고 메모리 접근을 최소화해 AI의 성능을 높인다”고 설명했다. AI 실행기는 동일한 기종의 기기 내에서 더 크고 정교한 모델도 같은 속도로 실행할 수 있게 해 준다. AI 서비스의 응답 지연 시간이 줄어들 뿐만 아니라, 더 높은 정확도와 자연스러운 대화, 정교한 이미지 처리 등 AI 품질 자체가 향상될 수 있다. 함 마스터는 “온디바이스 AI에서 가장 큰 병목은 메모리 대역폭과 저장장치 접근 속도”라며 “메모리와 연산 간의 균형을 지능적으로 조정하는 최적화 기술을 개발하고 있다”고 말했다. 예를 들어, 모든 데이터를 메모리에 올려두지 않고 필요한 시점에만 불러올 수 있도록 설계해 효율을 높이는 방식이다. 함 마스터는 “삼성리서치는 모델 크기가 16GB 이상인 300억 파라미터 규모의 생성형 모델도 3GB 이하의 메모리로 구동할 수 있는 수준의 기술력을 갖췄다”고 덧붙였다. “더 가볍고 똑똑한 AI 모델 설계” 새로운 아키텍처 연구 AI의 설계도 역할을 하는 아키텍처(Architecture) 연구도 활발하게 진행되고 있다. 함 마스터는 “온디바이스 환경에서는 연산 자원과 메모리가 제한적이기 때문에, 모델이 기기에서 원활하게 동작할 수 있도록 구조 자체를 재설계해야 한다”며 “삼성리서치의 아키텍처 연구는 하드웨어 효율을 극대화하는 모델 설계에 집중하고 있다”고 설명했다. 거대언어모델의 학습에는 막대한 시간과 비용이 투입되는데, 초기에 모델 구조를 잘못 설계하면 이 비용이 크게 늘어날 수 있다. 삼성리서치는 학습 과정에서의 자원 낭비를 최소화하기 위해 학습 이전 단계에서 하드웨어 효율을 미리 예측하고, 구조적으로 최적화된 아키텍처를 설계하고 있다. 함 마스터는 “온디바이스 AI 시대에서 핵심 경쟁력은 같은 자원으로 얼마나 높은 효율을 끌어낼 수 있느냐에 있다”며 “작은 칩 안에서 최대의 지능을 구현하는 것이 우리가 지향해야 할 기술적 방향성”이라고 말했다. 현재 대부분의 거대언어모델은 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처를 기반으로 한다. 트랜스포머 아키텍처는 문장 전체를 한 번에 확인하며 단어 간 관계를 계산하는 방식으로, 문맥 이해에는 뛰어나지만 문장이 길어질수록 계산량이 기하급수적으로 증가한다는 한계가 있다. 함 마스터는 “트랜스포머 아키텍처의 한계를 극복하기 위해 다양한 기술적 접근 방식을 검토하는 동시에, 실제 기기 환경에서 얼마나 효율적으로 작동할 수 있는지를 중심으로 평가하고 있다”며 “단순히 기존 방법을 개선하는 수준을 넘어 새로운 방법론을 도입한 '다음 단계의 아키텍처'를 만드는 데 집중하고 있다”고 강조했다.

2025.11.21 16:41장경윤 기자

엔비디아 로봇 전략은...하드웨어 넘어 AI 인프라로 확장

엔비디아가 로봇 분야 최전선에 다시 한 번 깃발을 꽂았다. 회사는 가장 난이도가 높은 휴머노이드 로봇 개발을 우선 과제로 설정하고, 이를 통해 확보한 인공지능(AI) 기술을 다른 로봇 및 자율 시스템으로 확장하는 전략을 본격화하고 있다. 시장조사업체 카운터포인트리서치는 최근 엔비디아에서 로보틱스 소프트웨어를 총괄하는 스펜서 황 프로덕트 라인 매니저와의 인터뷰를 통해, 엔비디아의 로봇 전략을 심층 분석했다고 밝혔다. 스펜서 황은 엔비디아 창업자이자 최고경영자(CEO)인 젠슨 황의 아들이다. 엔비디아의 로보틱스 접근법은 가장 복잡한 문제를 해결해 산업 전체 기술 수준을 끌어올리는 방식이다. 회사가 정의한 가장 어려운 과제는 범용 휴머노이드 로봇이다. 비정형적이고 복잡한 현실 환경에서 지각·추론·행동을 자연스럽게 수행해야 한다. 카운터포인트는 이 같은 접근이 시각·언어·행동(VLA) 모델 고도화를 이끌고, 이를 통해 확보된 기술이 공장용 로봇팔, 창고 물류 로봇, 자율주행 시스템 등으로 확산될 것이라고 분석했다. 보고서에 따르면 글로벌 휴머노이드 로봇 시장은 2030년 160억 달러(약 22조8천억원)를 돌파할 것으로 예상된다. 2024~2030년 연평균 성장률은 51%에 달할 전망이다. 특히 올해는 휴머노이드 양산이 본격화되는 상용화 원년으로, 제조 현장과 기업에서의 초기 도입이 가속화될 것으로 보인다. 엔비디아는 로보틱스 산업 내에서 특정 기술이나 벤더에 종속되지 않는 개방형 플랫폼 전략을 유지하고 있다. 카운터포인트가 파악한 바에 따르면, 엔비디아는 하드웨어나 소프트웨어를 독점적으로 제공하기보다 산업 전체가 지속 가능한 성장 기반을 갖추도록 핵심 인프라를 제공하는 역할에 집중하고 있다. 이는 스타트업부터 대기업까지 각기 다른 참여자들이 자사의 전문성과 차별성을 살려 발전할 수 있도록 하는 구조를 지향한다. 카운터포인트는 이러한 협업 중심의 생태계가 로보틱스 산업의 복잡성과 다양성을 흡수하면서 혁신을 촉진하는 핵심 요인으로 작용할 것으로 전망했다. 엔비디아의 기술 전략은 '세 개의 컴퓨터' 개념으로 정리된다. 이는 학습(DGX)부터 시뮬레이션, 배포까지 세 축을 기반으로, 인공지능 모델 설계부터 현실 적용까지 전 과정을 포괄한다. DGX 시스템은 대규모 연산 클러스터를 활용해 복잡한 AI 모델을 학습한다. 다음 단계에서 옴니버스를 통해 가상 환경에서 모델을 테스트하고 검증하며 특정 작업이나 환경에 최적화될 수 있도록 성능을 개선한다. 마지막으로 젯슨 플랫폼이 전문 하드웨어에서 학습된 모델을 실제 로봇이나 엣지 디바이스에 배포한다. 카운터포인트는 이 구조가 AI 개발 핵심 사이클을 완성하며, 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 시뮬레이션·실데이터 융합 전략이 엔비디아의 강점으로 작용한다고 봤다. 초기 학습 단계에서 대량의 시뮬레이션 데이터를 활용해 학습 속도를 높이고, 실제 환경 배포 단계에서는 고정밀 센서 데이터로 신뢰성을 보강하는 방식이다. 엔비디아의 로보틱스 전략은 그래픽처리장치(GPU) 아키텍처부터 소프트웨어 스택까지 통합 제어할 수 있는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 '쿠다(CUDA)'를 중심으로 전개된다. 카운터포인트는 쿠다가 하드웨어와 소프트웨어 간 최적화를 가능하게 함으로써, 엔비디아가 로보틱스 분야에서 독보적인 AI 처리 성능을 확보하고 있다고 평가했다. 이 플랫폼은 로보틱스 개발자와 파트너 기업이 더 빠르게 고성능 모델을 구축할 수 있도록 지원하며, 산업 전반의 연구·개발 효율성을 가속화하는 기반 인프라 역할을 한다. 엔비디아는 GPU 가속 기술을 중심으로 하드웨어, 시뮬레이션, 소프트웨어를 유기적으로 결합하는 로보틱스 생태계를 구축하고 있다. 카운터포인트는 엔비디아가 디지털 영역에 머무르던 AI를 물리적 세계로 확장시키는 '피지컬 AI' 비전을 통해, AI 진화의 다음 단계를 선도하고 있다고 분석했다. 휴머노이드 시장은 비용 효율성 한계로 아직 초기 단계에 머물러 있다. 그러나 엔비디아의 플랫폼 기반 기술이 산업화와 대규모 생산의 토대를 마련하게 되면 시장은 빠르게 성장 궤도에 진입할 것으로 전망된다.

2025.10.23 08:57신영빈 기자

"AI반도체·피지컬AI 공략"…유망 K-스타트업 한자리에

미래의 AI 산업 생태계를 이끌어 갈 국내 스타트업들이 한 자리에 모였다. 엔비디아에 편중된 AI 시장을 공략할 반도체 및 소프트웨어 기술은 물론, 다양한 산업에 적용 가능한 물류 자동화 시스템 개발 기술이 공개됐다. 1일 서울 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 공식 AI 주간 'AI페스타 2025' 행사장에는 AI반도체&피지컬AI 특별관이 마련됐다. 특별관에는 퓨리오사AI, 모레(MOREH), 다임리서치 등 혁신 기술을 보유한 국내 스타트업들이 참여했다. 퓨리오사AI는 AI 데이터센터용 NPU(신경망처리장치)를 주력으로 개발하는 팹리스 기업이다. 1세대 칩인 '워보이'를 상용화한 데 이어, 올 하반기 2세대 AI 반도체인 '레니게이드'의 양산을 목표로 하고 있다. 레니게이드는 TSMC의 5나노미터(nm) 공정을 채택했으며, HBM3(4세대 고대역폭메모리)를 탑재해 성능을 크게 끌어올렸다. 퓨리오사AI 부스에서는 레니게이드 칩 기반의 가속기 2개로 오픈AI가 개발한 오픈소스 언어 모델 'gpt-oss-120b'를 구동하는 모습을 직접 확인할 수 있다. 현재 AI 가속기 시장의 주류인 GPU 대비 전성비(성능 대비 전력 소모량)가 뛰어나고, 경량화된 AI 모델을 지원할 수 있어 경쟁사 대비 우위가 있다는 게 회사 측의 설명이다. 퓨리오사AI 관계자는 "올 연말 정도 gpt-oss에 대한 벤치마크 결과를 공개할 예정"이라며 "레니게이드의 경우 절대적인 전력소모량이 낮기 때문에 기존 AI 인프라에서 GPU가 처리하지 못하는 영역을 채워줄 수 있을 것"이라고 말했다. 모레는 자체 개발한 소프트웨어 플랫폼 '모아이(MoAI)'를 주력으로 개발해 온 스타트업이다. 이번 행사장에는 AMD AI 가속기에 적용 가능한 소프트웨어 스택을 핵심 기술로 소개했다. 현재 AI 가속기 시장은 엔비디아가 사실상 시장을 독과점하고 있다. AMD도 고성능 칩을 출시하고는 있으나, 엔비디아의 '쿠다(CUDA)'와 같은 소프트웨어 기반을 갖추지 못하고 있다는 평가를 받는다. 이에 모레는 AMD의 소프트웨어 스택인 'ROCm'으로도 AI 추론 영역에서 최적의 성능을 낼 수 있도록 하는 프레임워크를 제공하고 있다. 모레 관계자는 "모레는 지난 2023년 AMD로부터 투자를 받을 정도로 AMD와 긴밀히 협력해 AI 가속기 최적화 솔루션을 개발하고 있다"며 "현재 한국 및 아시아 지역에 고객사를 확보했고, 올 하반기부터 미국에 본격적으로 진출할 계획"이라고 설명했다. 다임리서치는 피지컬 AI를 기반으로 물류 로봇들을 효율적으로 제어하는 솔루션을 개발하는 기업이다. 피지컬 AI는 실제 물리적 환경에서 센서와 구동기를 통해 작업을 수행하는 AI를 뜻한다. 현재 다임리서치는 반도체, 2차전지, 디스플레이, 자동차 등 다양한 첨단 제조공정에 도입되는 물류 장비의 이동 경로를 제어하는 소프트웨어 'xMS'를 개발하고 있다. 또한 물류 로봇 시스템에 필수적인 각종 하드웨어 인프라를 가상으로 모사해, 다양한 물류 환경을 시뮬레이션할 수 있는 'xDT'와의 연계로 자동화 시스템의 정밀성을 강화할 수 있다. AI 기반 데이터 솔루션 전문기업 디노티시아도 AI 페스타 2025에 부스를 마련했다. 이날 디노티시아는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 기반 벡터 데이터베이스 통합형 AI 워크스테이션인 '니모스 워크스테이션'을 중점으로 소개했다. 니모스는 디노티시아의 벡터 데이터베이스 '씨홀스(Seahorse)'와 연동돼, 고차원 의미 기반 검색 및 개인화된 AI 응답이 가능하다. 벡터 데이터베이스는 문서·이미지·오디오 등 다양한 유형의 데이터를 고차원 벡터로 변환해, 유사한 내용을 손쉽게 검색할 수 있도록 설계된 데이터베이스 시스템이다. 또한 자체 개발한 고성능 LLM 파운데이션 모델 'DNA'를 중심으로 다양한 LLM 모델에 유연하게 대응할 수 있도록 설계됐다. 덕분에 사용자는 별도의 서버나 클라우드 인프라 없이도 고성능 언어 모델을 로컬 환경에서 실시간으로 실행할 수 있다.

2025.10.01 16:46장경윤 기자

로봇, 전기 먹는 하마된다…"피지컬 AI 성공 열쇠는 에너지"

차세대 성장 동력으로 꼽히는 '피지컬 인공지능(AI)' 확산의 최대 병목이 막대한 전력 소비라는 주장이 나왔다. AI 로봇이 산업 현장에 본격적으로 도입되기 위해서는 소형모듈원자로(SMR) 등 차세대 에너지 인프라 구축이 선결 과제라는 분석이다. 1일 그로쓰리서치가 발표한 '피지컬 AI 산업 보고서'에 따르면 전력 소비와 데이터 처리 한계가 피지컬 AI 대중화의 핵심 걸림돌이다. 단순한 가상 지능을 넘어 물리적 세계에서 자율적으로 움직이는 로봇은 막대한 에너지를 필요로 하기 때문이다. 보고서는 이에 대한 해결책으로 소형모듈원자로(SMR), 데이터센터(DC) 전력망, 차세대 배터리 등 에너지 인프라의 근본적 혁신이 필수적이라고 강조했다. 이러한 도전 과제에도 불구하고 피지컬 AI 시장의 잠재력은 매우 크다는 것이 보고서의 진단이다. 업계에서는 ▲제조업 자동화 ▲경비·보안 로봇 ▲물류·운송 로봇 ▲스마트 농업 로봇 등을 중심으로 산업 구조가 재편될 것으로 분석하고 있기 때문이다. 특히 한국은 이 시장의 전략적 거점으로 부상할 가능성이 높게 평가됐다. 이미 HD현대로보틱스, 레인보우로보틱스, 두산로보틱스 등 국내 기업들이 이미 산업용 로봇 분야에서 두각을 나타내고 있는 상황이다. 나아가 피지컬 AI가 한국의 강점인 AI 반도체, 배터리, 데이터센터 인프라와 결합할 경우 독자적 경쟁력을 확보할 수 있다는 전망이다. 보고서는 대표적인 국내 수혜 기업으로 정밀감속기 전문기업인 에스피지(SPG)를 제시했다. 로봇 원가의 30~40%를 차지하는 핵심 부품 수요가 급증하며 에스피지의 관련 매출이 내년 400억원 수준까지 성장할 것으로 추정했다. 한용희 그로쓰리서치 대표는 "피지컬 AI는 산업 구조, 노동 시장, 에너지 인프라까지 바꿀 수 있는 변곡점 기술"이라며 "국내 기업들이 AI 반도체, 배터리, 로봇 융합을 통해 글로벌 전략적 파트너로 도약할 기회를 잡아야 한다"고 밝혔다.

2025.09.01 15:59조이환 기자

"며칠 걸리던 분석 한 번에"…디노도, '디노도 딥쿼리' 출시 앞둬

디노도가 인공지능(AI) 기반 정보 분석 기능을 고도화해 심층적 질의응답을 제공하는 환경을 구축한다. 디노도는 딥 리서치 서비스인 '디노도 딥쿼리'를 정식 출시한다고 22일 밝혔다. 현재 비공개 프리뷰 형태만 공개된 상태다. 딥쿼리는 생성형 AI가 단순 응답을 넘어 다양한 출처 데이터를 통합하고 그 추론 과정을 설명할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 다양한 시스템과 부서, 포맷에 흩어진 기업 데이터를 실시간으로 분석·결합해 복합적 비즈니스 질문에 답변할 수 있다. 이 서비스는 외부 애플리케이션이나 파트너사 데이터를 포함해 공개 데이터까지 연결해 기업 데이터 활용 폭을 넓힌다. 이를 통해 고객 유지율 변화 원인이나 자금 유출 사유 같은 고난도 질문에 단 몇 분 안에 전문가 수준 응답을 제공한다는 평가를 받고 있다. 기존 분석가는 이 같은 분석에 수일이 걸렸지만 딥쿼리는 실시간 데이터를 활용해 수많은 보고서와 자료를 따로 확인할 필요 없이 논리적 추론을 제공한다. 딥 리서치 기능은 기업의 데이터 기반 의사결정 속도를 비약적으로 높일 수 있다. 딥쿼리는 생성형 AI 개발을 지원하는 오픈소스 툴킷 '디노도 AI 소프트웨어 개발 키트(SDK)'와 함께 제공된다. SDK는 사전 구축된 API를 통해 AI 애플리케이션을 빠르게 구현할 수 있도록 하며, 해당 기능은 디노도 플랫폼의 확장 요소로 작동한다. 디노도는 딥쿼리 출시와 함께 AI와 외부 데이터 소스를 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)도 SDK에 지원하기 시작했다. 이를 통해 MCP를 준수하는 다양한 에이전트 및 애플리케이션과의 연동이 가능해졌으며, 신뢰 기반의 AI 생태계를 위한 기반도 확보했다. 딥쿼리는 현재 일부 기업에 한해 'AI 액셀러레이터 프로그램' 일환으로 제공되고 있다. 참여 기업은 디노도 제품팀과 협업해 생성형 AI 도입 전략을 설계할 수 있다. 디노도는 "이번 기능이 기존 검색 증강 생성(RAG) 방식이나 문서 기반 검색 기능을 넘어선 최초의 사례"라고 강조했다. 데이터 가상화 기반의 논리적 데이터 접근 방식을 통해 실시간이면서도 거버넌스를 준수한 딥 리서치를 구현할 수 있다는 점에서 차별화된다는 설명이다. 앙헬 비나 디노도 최고경영자(CEO)는 "AI가 기업 환경에서 진정한 잠재력을 발휘하려면 단순 응답 생성이 아닌 전체적인 맥락 이해가 필요하다"며 "딥쿼리는 데이터의 위치와 상관없이 실시간으로 연결하고 통합해 AI가 심층적인 분석과 설명을 할 수 있도록 돕는다"고 밝혔다.

2025.07.22 09:44김미정 기자

하정우 AI수석도 '주목'…세일즈포스, AI 에이전트 평가 시스템 공개

인공지능(AI) 에이전트 성능을 자동 평가하는 프레임워크가 등장했다. AI 모델 자체만을 평가하던 벤치마크 한계를 넘어 에이전트의 실질적 성능 분석이 가능한 프레임워크다. 20일 IT 업계에 따르면 세일즈포스는 지난 17일 '모델 컨텍스트 프로토콜 기반 평가 프레임워크(MCPeval): MCP 기반의 자동 심층 에이전트 평가' 논문을 통해 에이전트 문제 해결 능력을 자동 검증할 수 있는 새 벤치마크 프레임워크를 오픈소스로 공개했다. MCPeval은 MCP 기반으로 에이전트 성능을 검증한다. 사용자가 가상 업무 환경을 제시하면, 에이전트가 MCP를 이용해 필요한 도구 정보를 받아, 주어진 작업을 직접 수행하는 식이다. 이 과정에서 MCPeval은 에이전트의 과제 해결하는 과정을 추적할 수 있다. 프로토콜 상 상호작용 데이터도 체계적으로 수집한다. 이를 통해 에이전트 성능을 평가하는 셈이다. 에이전트 성능 개선에 활용할 수 있는 고품질 데이터까지 확보 가능하다. 해당 프레임워크는 작업 생성과 성능 검증도 모두 자동화됐다. 이때 생성된 과제 해결 기록은 모델을 미세 조정하거나 개선하는 데 활용된다. 또 MCPeval의 평가 리포트를 통해 에이전트가 플랫폼과 어떻게 소통했는지 세밀하게 분석 가능하다. 세일즈포스 AI 리서치 관계자는 "기업들은 내부 업무에 맞게 MCPeval로 자체 평가 기준을 만들 수 있다"며 "에이전트를 도입하기 전 실제 활용 가능성을 미리 점검하는 데 도움 될 것"이라고 밝혔다. 같은 날 하정우 대통령비서실 AI미래기획수석비서관도 세일즈포스의 연구 결과를 개인 소셜미디어에 공유했다. 하 수석은 "그동안 다수 파운데이션 모델 능력 평가 벤치마크가 태스크를 해결하는 에이전트로서의 능력보다는 정해진 지식이나 논증적 추론 능력 중심으로 평가하는 형태가 대부분이었다"고 지적했다. 그러면서 "세일즈포스 프레임워크는 에이전트가 MCP 같은 프로토콜로 다양한 외부 리소스에 접근해 해결한 태스트 결과를 평가한다는 측면에서 훨씬 현실적"이라고 덧붙였다. MCPeval로 모델·에이전트 평가했더니 실제 연구팀은 각 회사 모델과 모델별로 구축된 에이전트 성능을 MCPeval로 평가한 결과를 공개했다. 실험에서는 오픈AI가 만든 GPT 계열 모델들이 전반적으로 좋은 성능을 보였다. GPT 계열로 구축된 에이전트는 도구 사용 능력 평가에서도 높은 점수를 받은 것으로 나타났다. 연구팀은 "GPT-4 계열은 일의 흐름을 잘 계획하고 차근차근 진행하는 데서 강점을 보였다"며 "o3 모델은 작업을 완성하는 최종 결과가 특히 뛰어났다"고 분석했다. 알리바바가 만든 큐원(Qwen3) 모델은 기존 벤치마크에선 성적이 좋았지만, 실제 상황처럼 과제를 만들고 해결하는 평가에서는 기대만큼 성능을 내지 못했다. 특히 큐원3-32B 모델은 도구를 정확히 사용하는 능력이나 과제를 완성하는 데서 다른 모델보다 낮은 점수를 받았다. 세일즈포스는 "같은 모델이라도 어떤 방식으로 평가하느냐에 따라 성능이 다르게 보일 수 있다는 사실을 보여준다"며 "AI 모델이 아닌 '모델로 구성된 에이전트'가 실제 상황에서 태스크를 얼마나 잘 생성하고, 도구를 활용해 해결할 수 있는지를 종합적으로 평가해야 하는 시대가 왔다"고 강조했다.

2025.07.20 14:02김미정 기자

영국, AI에 1조8천억원 쏟는다…"초강국 도약, 슈퍼컴부터 정비"

영국 정부가 향후 5년간 인공지능(AI) 개발을 가속화하기 위해 10억 파운드(한화 약 1조8천억원)를 컴퓨팅 인프라에 투자한다. 이를 통해 공공 연산 자원을 현재보다 20배 확장한다는 계획이다. 18일 로이터통신에 따르면 키어 스타머 영국 총리는 최근 런던 테크 위크 행사에서 이같은 계획을 공식 발표했다. 스타머 총리는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 함께 행사 무대에 올라 영국의 AI 연구 저력을 실현하기 위해 대규모 연산 인프라 확충이 필수적이라고 강조한 바 있다. 영국 정부는 브리스톨에 위치한 슈퍼컴퓨터 '이삼바드-AI'와 케임브리지의 '던'을 통합해 AI 연구 전용 연산 시스템인 'AI 리서치 리소스'로 구축한다고 밝혔다. 이 프로젝트는 엔비디아·HPE·델 테크놀로지스·인텔 등과 협력해 추진된다. 현재 유니버시티 칼리지 런던(UCL) 연구진은 이삼바드 슈퍼컴퓨터를 활용해 국가보건서비스(NHS)의 암 진단 체계를 혁신할 AI 도구를 개발 중이다. 첫 적용 사례로 전립선암 MRI 영상을 분석해 조기 치료 대상자를 선별하는 확장형 의료 영상 AI 모델을 테스트하고 있다. 영국 정부는 이를 통해 AI 기반 의료 기술 상용화에도 속도가 붙을 것으로 기대하고 있다. 영국은 AI 리서치 리소스와 함께 에든버러를 시작으로 전국에 '국가 슈퍼컴퓨팅 센터' 네트워크도 구축할 예정이다. 영국 과학혁신기술부 피터 카일 장관은 "우리는 AI 분야에서 세계 최고 수준의 인재를 보유하고 있으며 이번 투자로 연구자와 과학자, 엔지니어들이 최고의 환경에서 일할 수 있게 될 것"이라고 말했다.

2025.07.18 14:28한정호 기자

오픈서베이, AI와 데이터로 변화하는 고객 경험 전략 공유

오픈서베이(대표 황희영)는 지난 17일 오후 '데이터 온 파이어(Data on Fire) 2025' 컨퍼런스를 열고 AI와 데이터로 변화하는 고객 경험 전략과 사례를 공유했다고 밝혔다. 올해로 2회째를 맞은 데이터 온 파이어에서는 700여 명의 업계 관계자들이 한자리에 모여 리서치와 데이터 기반 의사결정에 대한 인사이트를 나눴다. 브랜드 마케터와 리서처, 기획자가 다수 참여한 이번 행사는 실질적인 데이터 기반 의사 결정의 중요성이 커진 흐름 속에서 실질적인 인사이트를 제공하는 업계 대표 행사로 자리매김하고 있다. 이번 행사는 오픈서베이 황희영 대표를 비롯한 제품·개발 관련 실무자가 무대에 올라, AI와 함께 리서치 환경이 급변하는 시대에 기업이 마주한 과제에 대한 견해를 공유하며 포문을 열었다. 이어 ▲스타벅스 ▲무신사 ▲쏘카 등 업계를 대표하는 기업 실무진이 연사로 참여해 자사 데이터 활용 사례를 중심으로 고객 전략 실천 사례를 생생하게 소개했다. 특히, 오픈서베이의 리서치&경험 분석 플랫폼 '데이터스페이스'를 기반으로 한 고객 경험 개선 사례는 참석자들의 높은 관심을 모았다. 마지막 프로그램으로는 마케팅 리서치, UX 리서치, 고객 경험을 주제로 한 3개의 트랙 세션이 동시 진행돼 밀도 높은 인사이트를 제공했다. 각 세션은 오픈서베이 리서치 전문가와 업계 관계자의 발표 및 대담 형식으로 구성돼, 현장 중심의 경험과 노하우가 활발히 오갔다. 황희영 오픈서베이 대표는 “리서치와 데이터로 일하는 사람들이 AI와 같은 첨단 기술의 흐름을 빠르게 읽고 기회를 잡을 수 있도록 방법을 모색하고 오픈서베이의 시각을 공유하고자 기획한 행사인 만큼, 실무자들의 높은 관심과 참여에 감사드린다”며 “리서치 대전환의 시대에 기업이 데이터 활용 역량을 내재화하고 고객 경험을 이해하는 데 기술을 적극 활용할 수 있도록 오픈서베이는 제품과 서비스로 서포트할 것”이라고 밝혔다.

2025.06.18 22:00백봉삼 기자

오픈서베이, '데이터스페이스' 무료 플랜 출시

리서치·경험 분석 플랫폼 '데이터스페이스'를 운영하는 오픈서베이가 무료 플랜을 새롭게 출시한다고 17일 밝혔다. 이제 누구나 비용 없이 데이터스페이스 기본 서비스를 이용할 수 있다. 데이터스페이스는 AI 기반 데이터 분석에 강점이 있는 B2B SaaS(Software as a Service) 플랫폼이다. 고객 경험을 위한 설문 설계부터 결과 분석까지 전 과정을 빠르고 직관적으로 처리할 수 있는 것이 강점이다. 리서치 업계 최초로 ISMS-P 인증을 획득해 보안과 신뢰성 측면에서도 경쟁력을 갖추고 있다. 데이터스페이스 무료(Free) 플랜 출시로 사용자는 설문 생성부터 데이터 수집 및 분석에 이르는 핵심 기능을 직접 경험할 수 있게 됐다. 데이터 기반 의사결정이 필요한 기업과 팀에서 고객 데이터의 활용성을 높이고 유의미한 인사이트 도출이 가능할 것으로 기대된다. 특히 데이터스페이스가 글로벌 진출을 본격화한 가운데, 미국과 일본의 잠재 고객은 세일즈 팀과 컨택이나 유료 결제 없이도 플랫폼의 가치를 손쉽게 체험할 수 있다. 가입 즉시 제공되는 기능에는 ▲ 설문 설계를 위한 약 20종의 문항 유형과 로직 편집 기능, ▲ 데이터 수집 ▲ 외부 데이터 업로드 ▲ AI 기반 데이터 분석 기능 ▲ AI 자동 리포트 생성 등이 포함되며, 최대 300건의 데이터를 무료로 수집할 수 있다. 이 외에도 고급 분석, 브랜딩, 협업 기능이 포함된 프로페셔널 플랜과 조직 단위의 데이터 자산화를 지원하는 엔터프라이즈 플랜도 마련해, 필요에 따라 구독할 수 있다. 황희영 오픈서베이 대표는 "자사 고객 데이터를 직접 수집 및 분석해 빠른 액션을 펼치려는 기업이 늘어나는 만큼, 리서치 플랫폼에 관한 관심도 높아지고 있다"며 "무료 플랜으로 플랫폼을 탐색하는 국내외 실무자에게 전문성과 높은 사용성 등 데이터스페이스의 가치를 직접 전할 수 있을 것"이라고 말했다.

2025.06.17 11:00백봉삼 기자

제이앤피메디-오픈리서치, AI 기반 의료정보 인텔리전스 공동연구 협력

제이앤피메디는 오픈리서치와 함께 AI 기반 의료정보 인텔리전스 기술 공동연구를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 의료·바이오 산업 내 정보 활용의 효율성을 높이고 AI 플랫폼 기반 임상시험 컨설팅기업 제이앤피메디와 의료 AI 전문기업 오픈리서치의 기술 역량을 바탕으로 장기적인 혁신 기회를 공동으로 모색하는 것을 목표로 한다. 이번 업무협약을 통해 양사는 의료 및 임상 데이터를 중심으로 AI 기술을 적용한 정보 요약, 해석, 지식화 기술의 공동 개발 가능성을 모색하고, 이를 실제 의료·바이오 산업 현장에 적용할 수 있는 방안에 대해 협력할 계획이다. 협약의 주요 내용에는 ▲의료 데이터 기반 AI 요약 및 해석 기술의 공동 개발 및 적용 가능성 검토 ▲의료 및 임상 데이터의 구조화, 해석, 지식화 관련 사례 발굴 및 기술 협의 ▲양사가 보유한 기술, 연구 성과, 데이터의 상호 공유를 통한 연구 효율성 및 시너지 제고 ▲의료·바이오 산업 전반의 디지털 전환을 위한 공동 연구 과제 논의 기반 마련 등이 포함됐다. 박영용 제이앤피메디 CTO는 “AI와 의료 데이터를 결합한 기술 개발은 단순한 정보 처리 수준을 넘어, 실제 임상 및 의료 의사결정에 실질적인 도움을 줄 수 있는 방향으로 발전하고 있다”며 “이번 협약은 의료 정보 인텔리전스 기술의 고도화를 위한 중요한 출발점이며, 양사 간 협업을 통해 디지털 헬스케어 분야의 혁신을 함께 이끌어 나갈 수 있을 것”이라고 전했다. 김일두 오픈리서치 대표는 “제이앤피메디의 디지털 임상시험 운영 역량과 당사의 의료 AI 기술이 만나 의료 데이터 기반 혁신 모델을 함께 만들수 있을 것”이라며 “장기적인 협력을 통해 의료·바이오 산업의 새로운 패러다임을 제시하겠다”고 밝혔다. 양사는 향후 공동 연구 과제를 구체화해 나가며, 의료 데이터의 활용 가능성을 넓히고 AI 기반 기술의 실제 현장 적용을 위한 연구개발을 지속적으로 추진할 계획이다.

2025.06.05 17:32조민규 기자

MIT에 앞선 KAIST...세계 최대 분석학회서 '혁신사례' 2위상 수상

KAIST는 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀이 교내 창업기업 '다임리서치'와 함께 세계 최대 규모의 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS)가 주최한 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스에서 우수 혁신사례상(IAAA)을 수상했다고 2일 밝혔다. 우수 혁신상은 1위에서 6위까지 순위를 매겨 시상한다. KAIST는 2위를 차지했다. 1위는 포드그룹, 3위는 MIT-암스텔담 대학 연합팀이 받았다. 아마존, 카이저 퍼머넌트, 스코티아 은행 등 전세계에서 40여 개 팀이 경합했다. 인폼스는 산업공학 및 경영과학 분야 세계 최대 학술 조직이다. 매년 실제 산업 현장에서 성공적으로 적용된 분석 및 혁신 기술을 조명하는 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스를 개최 중이다. 이 컨퍼런스에 장영재 교수-다임리서치 팀이 출품한 기술은 'AI 자율제조'다. 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼(xMS) 솔루션을 통해 대규모 공장 및 물류창고 로봇을 최적화해 제어하는 기술이다. 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 통해 공장 자동화 설계부터 시뮬레이션, 구축까지의 전 엔지니어링 과정을 지원한다. 기존에 수 주일에서 수 개월이 소요되던 자동화 설계 작업을 수 시간 내에 완료할 수 있다. 한편 이번에 KAIST와 함께 혁신상을 받은 (주)다임리서치는 지난 2020년 장영재 교수가 제자들과 공동 창업한 딥테크 스타트업이다. AI 자율 제조 기술을 전문 개발한다.

2025.05.02 09:34박희범 기자

"검색판 넷플릭스 될까"…오픈리서치, 'oo.ai'로 국내 AI 검색시장 선두 등극

오픈리서치가 인공지능(AI) 검색 플랫폼 '오오에이아이(oo.ai)'로 검색 시장 선점에 나섰다. AI의 효율성과 접근성을 무기로 기존 검색 경험을 뒤흔드는 전략이다. 오픈리서치는 지난달 17일 'oo.ai' 출시 후 단 6주 만에 서비스 월간 활성 사용자수(MAU) 100만 명을 넘어섰다고 28일 밝혔다. 이 서비스는 구글 플레이스토어 생산성 카테고리 상위권과 애플 앱스토어 참고 카테고리 1위를 차지하며 모바일 앱 시장에서도 신속히 입지를 다졌다. 'oo.ai'는 사용자가 검색어를 입력하면 AI가 수백 개 웹 문서를 3초 이내에 분석해 맞춤형 답변을 제공하는 방식이다. 기존 검색 엔진에서 필요했던 검색어 변형과 다양한 리소스 비교 과정을 생략해 사용자의 시간과 노력을 줄였으며 답변과 함께 출처를 명시해 신뢰성도 높였다. 서비스는 퍼플렉시티 등 글로벌 경쟁사 대비 10배 이상 많은 레퍼런스를 활용해 정보의 풍부함을 확보했다. 특히 무료 서비스임에도 유료 AI 검색 서비스에 버금가는 성능을 보여 국내 AI 검색 시장의 공백을 신속히 메웠다는 업계 평가를 받고 있다. 'oo.ai'는 유저경험(UX)·유저인터페이스(UI)를 기존 검색 엔진과 유사하게 설계해 AI에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 접근할 수 있도록 했다. 검색 속도와 정확성을 동시에 강화해 미국, 일본 등 해외 이용자들에게도 긍정적인 반응을 얻고 있다. 더불어 오픈리서치는 사용자 편의성 개선을 위해 다양한 기능을 지속적으로 추가해왔다. 분야별 추천 검색어를 안내하는 '튜토리얼' 기능, 검색 결과에서 연관 정보를 탐색할 수 있는 '이어서 검색' 기능 등을 통해 신규 사용자의 서비스 진입을 돕고 있다. 기존 사용자들의 요청사항을 반영해 검색 기록 저장, 답변 리포트 공유, 다크모드 등의 기능도 구현했다. 이 회사는 향후 로그인 및 개인화 기능 추가 등 지속적인 서비스 고도화 계획도 추진 중이다. 오픈리서치는 김일두 카카오브레인 전 대표가 지난해 7월 창업해 100억원 규모 시드 투자를 유치한 AI 검색 전문 기업이다. 백운혁 이사를 비롯해 주요 AI 학회에 논문을 발표한 AI 전문가들이 합류해 기술력을 강화했다. 김일두 오픈리서치 대표는 "사용자들이 우리 서비스에 빠르게 적응하고 활용하는 모습으로 기존 검색 서비스의 한계와 AI 검색의 필요성 및 효용성을 다시 한번 확인할 수 있었다"며 "향후 차세대 AI 검색 서비스로서 'oo.ai'의 기술과 서비스를 고도화해 글로벌 AI 검색 시장으로 나아가겠다"고 밝혔다.

2025.04.28 15:57조이환 기자

[AI는 지금] 검색 시장에 부는 AI 바람…글로벌 포털, 생존 전략 재편한다

인공지능(AI) 검색이 기존 검색 시장을 변화시키고 있다. 기존 키워드 검색이 여러 링크를 클릭해야 하는 번거로움을 수반했던 점과 달리 직접 답변을 제공하는 방식으로 진화하고 있기 때문이다. 이러한 변화 속에서 국내외 검색 엔진 업계는 새로운 환경에 적응하기 위한 생존 전략을 모색해야 하는 상황에 놓였다. 17일 업계에 따르면 해외에서는 이미 AI 검색 서비스가 빠르게 확산하며 검색 시장의 주류로 자리 잡고 있다. 대표적인 서비스로는 퍼플렉시티, 오픈AI '챗GPT 서치', 구글 'AI 오버뷰' 등이 있다. 이들 서비스는 기존 검색 방식보다 빠르고 직관적인 정보를 제공하며 사용자의 검색 경험을 근본적으로 변화시키고 있다. 퍼플렉시티는 AI가 질문에 대한 직접적인 답변을 제공하며 검색 결과의 출처를 명확히 표시해 신뢰도를 높이는 것이 특징이다. 오픈AI '챗GPT 서치'는 기존 '챗GPT'에 탑재 돼 기존 검색 엔진과 차별화를 꾀했다. 구글 'AI 오버뷰'는 생성형 AI를 활용해 검색 결과 상단에 요약된 정보를 제공하며 링크 탐색을 통해 추가 정보를 찾을 수 있도록 구성됐다. 이들 AI 검색의 가장 큰 특징은 기존 키워드 검색과 전혀 다른 방식으로 정보를 제공한다는 점이다. 기존 검색 엔진은 사용자의 입력 키워드를 기반으로 연관 웹사이트 링크를 나열해 사용자가 추가적으로 정보를 찾아야 하는 식이었다. 반대로 AI 검색은 문맥을 이해하고 맞춤형 답변을 직접 생성해 제공한다. 이는 사용자가 원하는 정보를 보다 빠르게 찾을 수 있도록 지원하지만 검색 광고 클릭률 감소를 유도할 가능성이 있다. 이러한 특성은 이미 기존 검색 엔진의 시장 점유율에도 영향을 미치고 있다. 구글의 글로벌 검색 시장 점유율은 지난해 말 91.58%에서 90%로 소폭 하락했다. 이는 지난 2015년 이후 최초로 발생한 이례적 현상으로, 올해 미국 내 검색 광고 점유율도 50.5%에서 48.3%로 감소할 것으로 전망된다. 검색 시장의 구조적 변화도 불가피하다. 기존 검색 엔진들은 광고 기반 수익 모델에 의존하고 있는 만큼 AI 검색이 대중화될 경우 핵심 비즈니스 모델이 흔들릴 가능성이 크다. AI가 직접적인 답변을 제공하는 방식이 확산되면 검색 광고 노출 기회가 줄어들어 수익 감소로 이어질 수 있기 때문이다. 업계 전문가들도 우려를 제기하고 있다. 로샤트 아드나니 엠앤씨사치퍼포먼스 아태지역 매니징 디렉터는 "제품 차원에서 직면한 도전 과제로 인해 구글은 시장 점유율 축소에 더 큰 영향을 받을 수 있다"며 "'챗GPT'가 이미 소비자 검색 행동을 변화시킨 와중에 검색 전문 AI 기술이 검색 패턴을 재편할 가능성이 크다"고 말했다. 국내에서도 AI 검색의 확산으로 검색 시장의 구조적 변화가 가속화되고 있다. 이러한 흐름 속에서 카카오는 지난 13일 다음을 독립 법인으로 분사하기로 결정했다. 카카오 관계자는 "재도약을 위해 분사를 준비하고 있다"며 "법인 독립을 통해 다양한 실험이 가능한 환경을 조성하고 독자적인 의사결정 구조를 갖춰 경쟁력을 강화할 것"이라고 밝혔다. 다만 이는 AI 검색 기술이 기존 검색 엔진을 대체하는 움직임이 본격화되는 가운데 다음의 검색 시장 점유율이 2.72%까지 하락하면서 불가피한 선택이 된 것으로 보인다. 실제로 카카오는 다음을 분사하는 동시에 지난해에 AI 서비스 '카나나'를 발표하고 지난 2월 오픈AI와 파트너십을 체결하는 등 AI 중심 기업으로의 전환을 가속화하고 있다. 이외에도 AI 검색 기술을 활용한 서비스가 국내에서 속속 등장하고 있다. 네이버는 AI 검색 서비스 '큐(Cue:)'를 통해 생성형 AI 기술을 접목한 새로운 검색 방식을 도입했다. 네이버 '하이퍼클로바X' 모델을 기반으로 개발된 '큐'는 복잡한 질의를 분석하고 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해 보다 정교한 답변을 제공한다. 특히 대화형 검색을 지원해 사용자의 이전 질문을 기억하고 맥락을 반영한 지속적인 검색이 가능하다. '큐'는 지난 2023년 9월 시범 출시돼 현재 PC 버전으로 제공 중이며 올해부터는 네이버 통합검색과 본격적으로 연계될 예정이다. 또 쇼핑·예약 등 맞춤형 서비스와의 연계를 통해 활용 범위가 확대될 것으로 예상된다. 이같은 상황에서 오픈리서치의 '오오에이아이(oo.ai)' 역시 주목받고 있다. 이 회사는 김일두 대표 등 카카오브레인 출신 AI 전문가들이 설립한 기업으로, 지난해 7월 창업과 동시에 100억원 규모의 시드 투자를 유치하며 기대를 모았다. 오픈리서치는 이 솔루션을 통해 AI 기술을 활용해 검색어를 분석하고 맥락을 이해하여 신속하고 정확한 검색 결과를 제공하는 것을 목표로 한다. 오픈리서치에 따르면 '오오에이'는 기존 AI 검색 서비스보다 10배 이상 많은 참고 자료를 활용하며 검색 시간이 3초 이내로 단축했다. 이는 기존 검색 엔진이 7~8개의 문서를 참고하는 것과 비교해 압도적인 차이를 보인다. 특히 퍼플렉시티 '프로'와의 비교에서도 검색 속도와 데이터 활용량 측면에서 우위를 점했다. '프로'가 유료 서비스로 운영되는 것과 달리 무료로 제공된다는 점도 차별화 요소다. 이러한 접근 방식은 AI 검색의 대중화를 촉진할 가능성이 크다. 커머스 분야에서도 강점을 보인다. 단순한 가격 비교를 넘어 소비자 맞춤형 정보를 제공할 수 있도록 설계됐다. 일례로 '당뇨병 환자에게 적합한 사과'를 검색하면 사과 품종별 당도와 식이섬유 함량을 분석해 최적의 제품을 추천하는 방식이다. 이러한 기능은 소비자들에게 더욱 정확하고 유용한 검색 경험을 제공할 것으로 예측된다. 김일두 오픈리서치 대표는 "'오오에이아이'는 신속한 속도, 높은 정확성, 직관적인 인터페이스로 차별화된 검색 경험을 제공하는 차세대 '검색 코파일럿'"이라며 "기존 검색에서는 찾기 어려웠던 정보들까지 답변해 사람들이 가장 편하게 많이 사용하는 AI 검색 서비스로 거듭나겠다"고 강조했다.

2025.03.17 16:52조이환 기자

오픈AI, '딥리서치' 개방…챗GPT 프로 전용→'20달러' 사용자로 확대

오픈AI가 '딥 리서치' 기능을 월 20달러(한화 약 2만8천원)로 '챗GPT'를 쓰는 사용자들에게도 개방했다. 최근 구글과 퍼플렉시티가 유사한 AI 연구 도구를 보다 값싸게 출시하며 경쟁이 치열해지자 대응에 나선 것으로 보인다. 26일 테크크런치에 따르면 오픈AI는 챗GPT '플러스', '팀', '엔터프라이즈', '교육용(Edu)' 구독자들에게 매월 10회의 '딥 리서치' 쿼리를 제공한다고 밝혔다. 기존에는 월 200달러(한화 약 28만원)를 내는 챗GPT '프로' 사용자에게만 제공됐으나 이번 개방으로 보다 많은 유료 사용자가 활용할 수 있게 됐다. '프로' 요금제 사용자는 기존 100회에서 120회로 쿼리 횟수가 늘어났다. 오픈AI의 결정은 AI 기반 연구 도구 경쟁이 심화되면서 나온 조치로 풀이된다. 최근 구글이 '딥 리서치' 기능을 모든 '제미나이 어드밴스드' 사용자에게 개방하면서 AI 연구 시장에서의 경쟁이 가속화됐기 때문이다. 제미나이의 '딥 리서치'는 복잡한 질의를 여러 하위 질문으로 나눈 뒤 자동화된 검색과 출처 분석을 통해 심층적인 답변을 생성하는 방식이다. 퍼플렉시티도 자체적인 딥 리서치 기능을 출시해 경쟁에 뛰어들었다. 특히 이 기능은 무료 사용자에게도 하루 5개의 쿼리를 실행할 수 있도록 해 접근성을 높였다. 유료 사용자는 최대 500개의 쿼리를 사용할 수 있어 오픈AI보다 보다 많은 데이터를 처리할 수 있다는 점에서 차별점을 보인다. 이에 가세해 일론 머스크의 xAI도 최근 '그록'에 '딥 서치(Deep Search)' 기능을 추가하며 AI 연구 도구 시장에 뛰어들었다. 이 서비스 역시 여러 출처를 자동 분석해 보다 깊이 있는 답변을 제공하는 방식이다. 이같은 AI 리서치 도구들은 컴퓨팅 자원을 장시간 활용해 방대한 데이터를 검색하고 분석할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 연구 정확도는 높아졌지만 인간 전문가가 수개월 동안 작업한 수준과는 여전히 차이가 있다. 다만 AI가 생성하는 보고서의 품질이 지속적으로 개선되고 있다는 평가가 나온다. 에단 몰릭 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨 교수는 "오픈AI '딥 리서치'는 어마어마한 성능을 가지고 있다"며 "내 박사과정 1학년생이 이 정도 수준의 리포트를 제출했다면 상당히 흡족했을 것"이라고 말했다.

2025.02.26 09:19조이환 기자

퍼플렉시티, 딥 리서치 출시…구글·오픈AI와 경쟁

구글·오픈AI에 이어 퍼플렉시티도 생성형 인공지능(AI) 챗봇에 '딥 리서치(Deep Research)'를 도입했다. 테크크런치 등 외신은 18일 퍼플렉시티가 수백 개 출처에서 정보를 수집해 종합적 보고서를 생성할 수 있는 딥 리서치 도구를 서비스에 추가했다고 보도했다. 퍼플렉시티는 딥 리서치가 금융을 비롯한 마케팅, 기술 등 여러 분야에서 전문가 수준 분석을 수행할 수 있다고 공식 블로그를 통해 밝혔다. 사용자는 퍼플렉시티 웹사이트에 접속해 채팅 창 메뉴에서 딥 리서치를 선택한 후 원하는 주제를 입력하면 된다. 이후 AI는 관련 소스를 검토하고 답변 계획을 세운 후 2~4분 내 종합적 보고서를 제공한다. 보고서는 PDF 또는 문서 파일로 다운로드 가능하다. 공유 가능한 퍼플렉시티 페이지 변환도 할 수 있다. 퍼플렉시티는 자사 딥 리서치가 높은 정확도를 갖췄다고 강조했다. AI 모델 추론 능력을 평가하는 벤치마크(Humanity's Last Exam)에서 해당 도구가 오픈AI의 딥 리서치(26.6%)에 이어 두 번째로 높은 정확도를 기록했다는 이유에서다. 경쟁 모델인 딥시크-R1(8.6%), 제미나이(7.2%), 그록-2(3.9%)와 비교해도 우수한 성능을 보였다는 설명이다. 사용자는 출시 초기에 무료로 이용 가능하다. 향후 퍼플렉시티 프로 구독자만 무제한 검색을 사용할 수 있다. 일반 사용자는 하루에 제한된 횟수만 답변을 받을 수 있게 운영된다. 다수 외신은 퍼플렉시티가 경쟁사 구독 모델과 유사한 전략으로 딥 리서치를 제공할 것으로 봤다. 이에 AI 챗봇 시장에서 심층 분석 기능을 갖춘 딥 리서치 기능이 본격화할 것이라는 전망이다. 현재 구글 제미나이 딥 리서치를 사용하려면 구글 원 AI 플랜에 제공되는 제미나이 어드밴스드 구독이 필수다. 오픈AI의 챗GPT 딥 리서치 기능은 챗GPT 프로 구독 사용자만 활용할 수 있다.

2025.02.18 09:39김미정 기자

"연구 혁신의 새로운 장"…오픈AI, 차세대 '딥 리서치' 기능 전격 공개

오픈AI가 연구 에이전트 인공지능(AI)을 최초로 공개해 연구 자동화의 새 장을 열었다. 오픈AI는 3일 일본 도쿄에서 진행한 온라인 라이브 이벤트를 통해 연구 전반을 자동화하는 차세대 인공지능(AI) 에이전트 '딥 리서치'를 공개했다. 이 기능은 단 한 번의 질의로 수백 개의 온라인 자료를 종합·분석해 전문가 수준의 보고서를 생성하는 혁신적 도구로, 오픈AI 연구 에이전트의 새로운 가능성을 열어갈 전환점임을 시사한다. '딥 리서치'는 기존 챗GPT가 해결하지 못했던 복잡한 연구 과제를 스스로 웹을 탐색하며 필요한 정보를 찾아내고 다단계 분석을 수행함으로써 직접 확인한다. 이를 통해 과학, 수학, 코딩 등 고도의 기술 작업에서 정확도와 속도가 크게 향상된 결과를 제공한다는 것이 회사 측의 설명이다. 특히 최신 'o3' 모델의 파인튜닝 버전을 기반으로 기존 'GPT-4' 대비 처리 속도가 약 50% 향상됐으며 환각 오류(잘못된 답변) 발생률은 34% 정도 감소했다. 오픈AI 관계자는 "실시간 추론 과정을 사이드바에 투명하게 공개해 결과물의 신뢰도를 높였다"며 "연구 과정의 모든 단계를 사용자가 직접 확인할 수 있도록 설계했다"고 강조했다. 실제로 현장 라이브에서는 새로운 언어 번역 앱 개발을 위한 시장 조사를 진행하는 모습이 시연됐다. 시연에서 '딥 리서치'는 iOS와 안드로이드의 보급률, 언어 학습 수요, 모바일 보급률 변화 등 방대한 데이터를 단 11분 만에 표와 그래프로 정리해 제시하며 복잡한 시장 분석 작업이 딥 리서치 한 번의 질의로 완료되는 과정을 실시간으로 보였다. 또 다른 데모에서는 홋카이도에서 스키 장비를 구매하고자 하는 사용자의 요청에 따라 다양한 스키 모델의 사양, 가격, 사용자 리뷰 및 홋카이도 특유의 눈 상태에서의 성능 비교 데이터를 신속하게 종합한 보고서가 생성됐다. 이를 통해 '딥 리서치'가 개인 맞춤형 정보 조사에도 탁월한 효율성을 발휘함이 입증됐다. 오픈AI는 향후 딥 리서치에 웹 브라우징과 파일 업로드 기능 외에도 구조화된 출력, 함수 호출, 이미지 이해 등을 지원하는 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)를 추가할 계획이다 이로써 개발자들은 더욱 강력한 애플리케이션 환경에서 딥 리서치 기능을 응용해 연구 자동화 솔루션을 구축할 전망이다. 현재 딥 리서치는 '챗GPT 프로' 사용자에게 우선 공개된 상태로, 곧 플러스(Plus)와 팀(Team) 티어에 순차적으로 제공될 예정이다. 프라나브 데쉬팬드 오픈AI 프로덕트 마케터는 자신의 X(구 트위터) 계정을 통해 "딥 리서치는 내게 있어 개인적인 범용 인공지능(AGI) 순간을 선사했다"며 "과거 3시간 걸리던 시장 조사 보고서를 단 10분 만에 완성하는 모습을 보며 진정한 혁신을 체감했다"고 강조했다.

2025.02.03 12:05조이환 기자

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