• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
반도체
인공지능
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'AI 모델'통합검색 결과 입니다. (550건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

메타, 외부 AI에 거액 지출…오픈AI 기술로 모델 품질 점검

메타가 외부 인공지능(AI) 모델 활용에 거액을 지출하며 마이크로소프트 최대 고객 반열에 오른 것으로 전해졌다. 20일(현지시간) 블룸버그통신은 메타가 마이크로소프트 애저 클라우드를 통해 외부 AI 모델을 이용하는 데 연간 수억 달러를 투입했다고 보도했다. 해당 플랫폼에서 매주 사용하는 AI 연산량은 수조 토큰에 달한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 문장을 처리하고 생성할 때 사용하는 기본 단위다. 토큰 사용량이 많을수록 모델을 구동하는 데 필요한 컴퓨팅 자원과 비용도 늘어난다. 메타는 마이크로소프트의 AI 모델 플랫폼 '파운드리'를 통해 외부 모델을 이용하고 있다. 파운드리는 여러 기업이 개발한 AI 모델을 제공하는 애저 기반 마켓플레이스로 지난 7월 기준 고객사 10만곳을 확보했다. 마이크로소프트는 제조업과 운송업 등 전통 산업의 AI 도입 사례를 적극 소개하고 있다. 다만 파운드리에서 가장 많은 비용을 지출하는 고객은 대부분 기술 기업인 것으로 알려졌다. 중국 소셜미디어 틱톡을 운영하는 바이트댄스는 파운드리의 최대 지출 고객으로 꼽힌다. 어도비와 퍼플렉시티를 비롯해 고객 서비스 AI 스타트업 시에라도 주요 고객사에 포함됐다. 마이크로소프트의 AI 매출도 소수 IT 기업에 집중돼 있다. 오랜 협력사인 오픈AI는 최근 회계연도 기준 마이크로소프트 전체 AI 매출의 약 70%를 차지했다. 메타는 소프트웨어(SW) 개발을 지원하기 위해 여러 플랫폼에서 외부 AI 모델을 이용하고 있다. 모델의 이용 가능 여부와 비용을 따져 필요한 플랫폼과 모델을 선택하는 방식이다. 메타 개발자들은 파운드리로 오픈AI 기술을 이용해 자체 모델이 생성한 결과물을 평가하기도 했다. 앤드루 보즈워스 메타 최고기술책임자(CTO)는 지난 7월 '빅 테크놀로지' 팟캐스트에서 "우리는 자체 AI 모델을 개발하면서도 개발 과정에서 다른 선도 모델을 빌려 쓰고 있다"고 설명했다. 메타는 외부 모델을 이용하면서도 여러 AI 모델 접근권을 판매하는 API 사업도 추진하고 있다. 해당 사업이 본격화하면 마이크로소프트 파운드리와 경쟁하면서 외부 서비스 지출을 줄일 수 있다. 메타가 마이크로소프트 기술을 이용하다 자체 인프라로 전환한 사례는 이전에도 있었다. 페이스북 웹 검색에 마이크로소프트 검색엔진 '빙'을 적용했다가 2014년 말 사용을 중단했으며 현재는 자체 모델 개발을 위한 대규모 AI 데이터센터를 구축하고 있다. 블룸버그통신은 "AI가 시장의 기대에 부응하려면 일부 기술 기업에만 머물지 않고 경제 전반에 광범위하게 도입돼야 한다"고 분석했다.

2026.08.21 12:53김미정 기자

배경훈 "AI, 모델·인프라 넘어 산업·일상 활용 수준 돼야"

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 국내 AI 산업이 기술적 가능성을 증명하는 단계를 넘어 실제 산업과 생활 속에서 성과를 내는 단계로 전환해야 한다고 강조했다. 인공지능(AI) 모델 개발을 넘어, AI데이터센터와 같은 인프라 구축 단계를 거쳐 실제 AI를 활용하는 수준에 이르러야 한다는 뜻이다. 배경훈 부총리는 20일 서울 광화문에서 개방형 AI 컴퓨팅 인프라 생태계 간담회를 주재하며“(독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 탈락한) 모티프가 의미 있는 선전을 했다고 생각하고 스타트업의 가능성을 보여줬다”며 “이제 정부의 기본적인 AI 정책도 AI 고속도로 구축과 데이터센터 등 3대 메가프로젝트를 중심으로 방향이 정립됐고 달려가고 있다”고 말했다. 이어 “이제 해야 할 것은 독자 AI 파운데이션 모델도 지표 같은 숫자나 경쟁보다 실제적인 성과를 내면서 산업과 생활 속에서 모델을 잘 쓸 수 있도록 활용을 확산하는 것”이라며 “연말 진행될 '모두의 AI'를 통해 본격적인 확산이 이뤄지는 시점이 되지 않을까 생각한다”고 밝혔다. 과거 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여했던 기업들이 함께 참여하고 데이터센터 구축도 본격화하면서 국내 AI 활용을 확대할 수 있는 계기를 마련하자는 발언이다. 그는 또 AI 데이터센터 정책 역시 단순히 GPU를 확보하고 서버와 랙을 구축하는 데 그쳐서는 안 된다고도 강조했다. 배 부총리는 “AI 워크로드가 증가하면서 CPU, GPU, NPU를 효율적으로 관리하고 메모리를 비롯한 각종 자원을 최적화하는 기술의 중요성이 커지고 있다”면서 “프로세스 유닛 간 연결과 메모리 운영 효율화 등 실제 AI 인프라를 운영하고 연동하는 역량까지 확보해야 한다”고 강조했다. 파운데이션 모델을 실제 서비스로 연결하기 위한 에이전트 기술도 언급했다. AI 서비스가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 에이전틱 AI 시대가 본격화하면 폭증하는 토큰 수요를 처리하기 위한 인프라와 에이전트 최적화 기술이 중요해질 것으로 내다봤다. 배 부총리는 “모델 개발뿐 아니라 실제적인 운영·연동 역량과 파운데이션 모델이 작동할 수 있는 에이전트 기능을 강화해야 한다”며 “추론이 활성화되고 에이전틱 시대를 맞아 토큰 수요를 어떻게 감당할 것인지, 에이전트 최적화 등을 많이 봐야 한다”고 말했다. 정부도 이 같은 변화에 맞춰 지원 범위를 확대할 방침이다. 내년 AI 관련 예산을 확대하고 국내 AI 모델과 소프트웨어를 비롯해 국산 AI 반도체 기업과 관련 개발사들이 실제 사업을 실행할 수 있도록 전방위적인 지원을 준비하고 있다는 설명이다. 배 부총리는 국내 AI 기업들에 기술적 가능성을 보여주는 데서 한발 더 나아가 사업적 성과를 증명해 달라고 주문했다. 그는 “국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스 현장에서 활용되는 성공 사례를 조속히 확보할 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화하고 관련 생태계 구축에 노력하겠다”며 “여기 계신 분들이 산증인이 돼 가능성을 증명하는 시대를 넘어 매출과 수익을 일으켜 대한민국이 AI 산업의 중심이라는 것을 증명해 주시길 바란다”고 했다. 글로벌 AI 생태계 진출도 강조했다. 최근 AMD와 체결한 업무협약(MOU)을 언급하며 개방형 AI 인프라 생태계 구축을 통해 국내 NPU 기업을 비롯한 AI 기업들의 글로벌 진출 기반을 넓히겠다는 구상도 밝혔다. 배 부총리는 “AMD의 개방형 인프라 생태계에 정부도 함께하기로 했고 NPU 회사들도 참여하면서 전방위적으로 AI 생태계를 확장할 준비를 하는 시점”이라며 “글로벌 AI 생태계에 적극 참여하고 세계 시장에서 우리를 증명하는 것이 중요하다”고 강조했다. 그러면서 “많은 기업이 대한민국뿐 아니라 세계 시장의 문을 두드리고 있다”며 “정부도 최대한 지원하고 빠짐없이 생태계를 만들기 위해 노력하겠다”고 약속했다.

2026.08.20 10:55박수형 기자

엘리스그룹, 기업용 AI 제품군 확대…코딩 에이전트 '헬피코드' 공개

엘리스그룹이 인공지능(AI) 코딩 에이전트와 사내 지식 관리 솔루션을 공개하며 기업·기관 대상 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 엘리스그룹은 오는 19일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열리는 '2026 AI 서밋 서울 앤 엑스포(AISE 2026)'에 참가한다고 18일 밝혔다. 이번 행사에서 회사는 기업 AX를 지원하는 '엘리스AX' 제품군과 AI 인프라·클라우드 기술을 선보인다. 특히 AI 코딩 에이전트 '헬피코드'와 사내 지식을 구조화하는 '헬피컨텍스트'를 처음 공개한다. 기존 AI 문서 분석 솔루션 '헬피비전'과 생성형 AI 솔루션 '헬피챗'에 신규 서비스를 추가해 기업 AI 포트폴리오를 확대했다는 설명이다. 엘리스그룹은 교육 특화 AI 모델을 시작으로 생성형 AI와 문서 분석, 지식 구조화, AI 에이전트 등으로 기술 영역을 확대해왔다. 이번에 공개한 제품들을 연계해 조직의 실질적인 AX를 지원한다는 방침이다. 회사 측에 따르면 엘리스AX 제품군은 기업 데이터를 읽고 연결하며 활용하는 전 과정을 지원한다. 헬피비전은 비전언어모델(VLM)을 기반으로 그림과 표가 포함된 비정형 문서를 구조화된 데이터로 변환·분석한다. 헬피컨텍스트는 사내 문서와 담당자, 프로젝트 등 분산된 정보를 연결해 지식 계층으로 구조화하는 솔루션이다. AI가 기업 고유 업무 맥락을 이해할 수 있도록 지원하며 실시간 정보 업데이트와 사용자별 권한 관리 기능도 제공한다. 헬피코드는 기업 내부 서버에 구축돼 사내 코드와 지식을 기반으로 개발 업무를 지원하는 AI 코딩 에이전트다. 특히 프론티어 모델 대비 5분의 1 미만 비용으로 사용할 수 있어 기업의 AI 도입 비용 부담을 줄일 수 있다는 설명이다. 헬피챗은 조직 내부 데이터와 지식을 활용해 다양한 업무에 생성형 AI를 적용할 수 있도록 지원한다. 주요 데이터를 외부로 반출하지 않고 데이터 분석과 지식 구조화, 실제 업무 활용까지 이어지는 AX 환경을 구현할 수 있다. 엘리스그룹은 AI 솔루션과 함께 AI 인프라·클라우드 기술도 함께 공개한다. 최근 정부 그래픽처리장치(GPU) 사업을 잇달아 수주한 모듈형 AI 데이터센터 '엘리스 AI PMDC'와 GPU 최적화 솔루션 'ECI'를 소개하며 AI 풀스택 역량을 선보일 계획이다. 행사 둘째 날인 20일에는 '데이터센터에서 모델까지, 에이전트 시대를 위한 확장'을 주제로 쇼케이스 발표도 진행한다. AI 에이전트 확산에 따른 컴퓨팅 환경 변화와 데이터센터, 클라우드, AI 모델, 에이전트를 연결하는 기술 전략을 소개할 예정이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "기업 AX를 위해선 보안이 철저한 인프라를 기반으로 조직이 보유한 데이터와 지식을 AI가 이해하고 실제 업무에 활용할 수 있는 환경을 구축하는 것이 중요하다"며 "기업 데이터를 안전하게 활용하는 AI 솔루션부터 이를 안정적으로 구동하는 클라우드와 인프라까지 연결해 기업·기관의 실질적인 AX를 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.18 16:00한정호 기자

베스핀글로벌, 오픈AI 셀렉트 파트너 선정…운영·최적화 프레임워크 전면에

베스핀글로벌이 오픈AI 최신 모델과 자체 인공지능(AI) 운영 프레임워크를 결합해 기업 AI 도입·운영·최적화 전 과정 지원에 나선다. 베스핀글로벌은 오픈AI 파트너 네트워크의 '오픈AI 셀렉트 파트너'로 선정됐다고 18일 밝혔다. 오픈AI 파트너 네트워크는 파트너사가 오픈AI 기술과 제품을 기반으로 AI 솔루션을 구축하고 판매, 제공할 수 있도록 지원하는 글로벌 프로그램이다. 산업별 전문성과 AI 구축·운영 역량을 갖춘 기업을 대상으로 기술 리소스와 교육, 지원 프로그램을 제공한다. 베스핀글로벌은 이번 파트너 선정을 계기로 기업 고객이 최신 GPT 모델과 챗GPT 워크를 실제 업무 환경에 효과적으로 도입할 수 있도록 지원할 계획이다. 회사는 고객 비즈니스 환경과 요구 사항에 맞는 AI 서비스를 구축하고 업무 생산성과 운영 효율성을 높일 수 있는 AI 활용 환경을 제공한다는 방침이다. 이를 위해 자체 AI 운영 프레임워크인 '7 레이어 AI 스택(7 Layer AI Stack)'을 기반으로 AI 서비스 포트폴리오를 강화했다. AI 인프라·데이터·모델·에이전트·보안·거버넌스·운영 최적화에 이르는 전 과정을 체계적으로 지원할 수 있도록 설계했다. 7 레이어 AI 스택은 ▲인프라 및 배포 ▲데이터 플랫폼 및 워크플로우 ▲모델·지식·AI 운영 ▲에이전트 오케스트레이션 ▲거버넌스·신뢰·보안 ▲운영 및 최적화 ▲성과 구현 등 7개 계층으로 구성된다. 베스핀글로벌은 오픈AI 모델을 활용한 AI 서비스 구축·운영 역량을 확대하고 이를 기반으로 기업용 AI 매니지드 서비스(AI MSP) 제공 범위도 넓힐 계획이다. 다양한 산업 분야 기업이 오픈AI 모델을 활용해 AI 전환(AX)을 추진하고 안정적으로 서비스를 운영할 수 있도록 AI 구축부터 운영, 최적화까지 전 과정을 지원한다는 목표다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대표는 "이번 오픈AI 셀렉트 파트너 선정은 우리가 AI 구축·운영 역량을 바탕으로 오픈AI 파트너 네트워크에 참여하게 된 의미 있는 이정표"라며 "7 레이어 AI 스택을 기반으로 고객이 오픈AI 최신 AI 모델을 실제 업무 환경에 효과적으로 적용하고 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지속 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.18 15:36한정호 기자

[독파모 2차 발표] SK텔레콤 3차 진출, 다음 행보는 "산업·생활 서비스 확산"

SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' 지식·추론 능력과 산업 활용도를 동시에 높인다. 모델 성능을 실제 산업·서비스로 연결해 국내 AI 생태계가 활용할 수 있는 모델을 만든다는 구상이다. 18일 과학기술정보통신부에 따르면 SK텔레콤 정예팀은 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. SK텔레콤은 3차 단계에서 지식과 추론 중심으로 모델 역량을 확장한다고 밝혔다. 멀티모달 파생 모델과 산업별 서비스를 개발해 기업·기관이 실제 활용할 수 있는 형태로 모델 고도화에 나선다. 회사는 다음 단계에서 모델 산업 현장 적용도 확대한다고 강조했다. 특히 제조 분야에서는 KG스틸·코넥과 특화 AI 에이전트를 개발한다. 국방 분야에서는 국방부와 협력해 경량화 모델을 제공하고 바이오 분야에서는 SK바이오팜과 협업한다. 앞서 SK텔레콤은 2차 단계에서 비전언어모델 '에이닷엑스 케이투 브이엘 라이트 프리뷰(A.X K2 VL Light-Preview)'와 음성언어모델 '에이닷엑스 케이투 ALM(A.X K2 ALM)', '에이닷엑스 K2 라온-스피치(A.X K2 Raon-Speech)'를 공개했다. 이들 파생 모델을 활용한 데모까지 구현해 전문가·사용자 평가에서 실제 사용 가능성을 제시했다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모로 전작 A.X K1의 5190억개보다 커졌다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 전작보다 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9%포인트 개선됐다. 모델 수리 추론 능력도 강화됐다. SK텔레콤에 따르면 A.X K2는 국제수학올림피아드 2026 금메달 수준의 성능을 기록했다. '매스아레나 에이미 2026'에서 공동 최고점을 받았다. 긴 문맥 처리에는 SK텔레콤이 자체 개발한 '희소 게이트 어텐션(SGA)' 구조가 적용됐다. 긴 내용 가운데 관련성 높은 정보만 선별해 참조하는 방식으로 정확성과 운영 효율을 높인다. SK텔레콤은 앞으로 모델 경량화와 추론 가속 기술도 지속해서 공개할 계획이다. 모델 파일을 개방하는 데 그치지 않고 기업과 기관이 운영 과정에서 겪는 메모리와 속도·장비 부담을 낮추기 위해서다. 정부는 다음 평가에서 현재 3개 정예팀을 2개팀으로 압축할 예정이다. 구체적인 평가 방식과 배점은 참여 기업과 협의를 거쳐 확정한다. 프론티어급 AI 모델과 관련한 내용은 별도로 발표할 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각한다"며 "자체 AI 모델의 산업·실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 15:27김미정 기자

앤트로픽, 미토스5 능가하는 '모델2' 개발…"외부 출시 계획 없어"

앤트로픽이 자사 최상위 인공지능(AI) 모델인 '미토스5'를 웃도는 성능의 '모델2'를 개발해 활용하고 있다. 모델2는 아직 내부 업무에만 사용될 뿐 외부에 정식 출시 계획은 없는 것으로 확인됐다. 18일 업계에 따르면 앤트로픽은 최근 '2026년 8월 리스크 보고서'를 통해 미토스 5보다 높은 성능을 보이는 모델2를 공개했다. 모델2와 미토스5는 앤트로픽 내부에서 코딩, 데이터 생성, 에이전트 작업 등에 집중적으로 활용되고 있다. 연구·엔지니어링 분야에서도 두 모델이 광범위하게 사용 중이다. 앤트로픽에 따르면 모델2는 내부 활용과 관련된 여러 작업에서 미토스5 대비 '눈에 띄는 개선'을 보였다. 다만 '오퍼스4.6'에서 '미토스 프리뷰'로 넘어갈 당시 나타났던 수준의 능력 도약은 이 모델에서 보이지 않았다고 회사는 설명했다. 통상적인 사전 출시 평가를 모두 진행하지 않아 실제 역량에 대한 확신도 이전보다 낮다고 부연했다. 앤트로픽은 최신 AI 모델 성능을 기존 평가 방식으로 측정하는 데도 한계가 있다고 밝혔다. 기존 과제 기반 평가가 포화돼 모델 능력 향상을 더 이상 충분히 포착하지 못하는 데다, 내부 AI 연구개발(R&D)이 빨라지고 있다는 초기 징후도 나타나고 있다는 이유에서다. 자동화된 R&D 관련 위험 평가에 대한 확신도 과거보다 낮아진 것으로 조사됐다. 안전성 평가에서는 고위험 환경에서의 모델 정렬 실패 위험을 기존 '매우 낮음'에서 '낮음'으로 상향했다. 최근 사이버보안 평가에서 드러난 모델 행동 관련 사건으로 전반적인 불확실성이 커졌기 때문이다. 앤트로픽은 이번 보고서에서 "현재 모델2를 외부에 출시할 계획은 없다"며 "향후 모델의 능력을 측정하고 통제하는 역량을 계속 개선해야 한다"고 말했다.

2026.08.18 15:13이나연 기자

[독파모 2차 발표] LG 'K-엑사원' 3차 진출…"승부처는 활용성"

정부가 국가대표 AI 모델을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 3차 진출을 확정했다. LG는 이번 모델 차별점으로 파라미터 규모가 아니라, 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 'AI 에이전트' 성능을 내세웠다. 18일 과학기술정보통신부 발표에 따르면 LG AI연구원 정예팀은 독파모 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. 독파모는 과학기술정보통신부가 글로벌 수준의 국산 AI 파운데이션 모델을 키우기 위해 여러 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 최종 후보를 추려 나가는 사업이다. 과기정통부는 이날 2차 단계 평가 결과를 발표했고, K-엑사원은 이전 모델보다 규모를 3배 이상 키우며 이 관문을 통과했다. LG가 규모를 키우면서도 방점을 찍은 지점은 실사용성이다. 아무리 성능이 좋아도 현장에서 쓰이지 않는 모델은 의미가 없다고 보고, 사람 대신 도구를 골라 쓰고 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 끌어올리는 데 집중했다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 기존보다 성능이 뛰어나고, 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 더 집중했다"고 밝혔다. LG가 모델 규모를 3배 키운 것도 글로벌 경쟁에 뛰어들기 위한 선택이다. 몸집을 충분히 키워야 세계 최고 수준의 이른바 '프런티어급' 모델 시장에 발을 들일 수 있다는 판단이다. 다만 여기서 '프런티어급'은 GPT나 제미나이 같은 범용 초대규모 모델과 정면으로 겨루겠다는 의미가 아니다. LG AI연구원 관계자는 "지금은 범용이라기보다 프런티어급 전문가 모델을 지향하고 있는 것이 맞다"면서 "특정 분야에서 최고 수준을 노리는 '전문가 AI' 노선을 그대로 이어가되, 그 안에서 글로벌급 규모를 갖추고자 한다"고 했다. 규모를 키우는 데 필요한 컴퓨팅 자원은 독파모 사업에서 지원받은 그래픽처리장치(GPU)로 확보했다. 실제로 쓰이는 AI에 무게를 싣는 전략은 최근 성과에서도 드러난다. 앞서 공개한 'K-엑사원 2.0'은 750B(7500억 개) 파라미터 규모로, 독파모 1차수 모델(236B)보다 크기가 3배 이상 커졌다. 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈고, 코딩과 에이전틱 코딩 영역의 주요 지표 3개 평균 성능이 30% 올랐다. AI가 스스로 도구를 골라 쓰는 능력을 평가하는 항목(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 중국 지푸의 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점)를 앞섰다. 단순히 모델을 키우는 데 그치지 않고, 사용자가 실제 업무에서 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 성능을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다는 게 LG의 설명이다. LG AI연구원은 다음 달 초 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 '전문가 AI' 포트폴리오를 넓힐 계획이다. 한 달 뒤에는 토크 콘서트를 열고 향후 기술 개발 방향을 상세히 설명한다. LG AI연구원 관계자는 "단순히 큰 모델을 만드는 것이 목표가 아니라, 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라며 "앞으로도 전문가 AI 영역에서 실질적인 활용 가치를 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.08.18 14:33김동원 기자

[독파모 2차 발표] '국가대표 AI' 3파전 돌입…정예팀에 B200 3천장 푼다

정부가 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 3차 단계에 진출한 정예팀에 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 약 3000장을 투입한다. 앞선 개발 단계에서 정예팀별로 서로 다른 GPU가 제공됐던 것과 달리 이번에는 정예팀마다 B200 1000장을 지원해 독자 AI 모델 고도화를 가속한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 독파모 2차 단계평가 결과, 업스테이지·SK텔레콤(SKT)·LG AI연구원 등 3개 정예팀을 3차 단계 진출팀으로 선정했다고 18일 밝혔다. 올해 추가 정예팀으로 합류한 모티프테크놀로지스는 이번 평가를 끝으로 프로젝트를 마무리하게 됐다. 독파모는 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 정부가 추진하는 국가 핵심 AI 프로젝트다. 정부는 단계별 평가를 통해 정예팀을 압축하고 데이터와 컴퓨팅 자원을 집중 지원하는 방식으로 사업을 추진 중이다. 3차전부터 GPU 상향…팀당 B200 1천장 지원 정부는 3차 단계에 진출한 정예팀에 지난해 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 확보한 B200 총 3000장을 지원할 예정이다. 앞서 LG AI연구원과 업스테이지는 2차 단계평가를 준비하는 과정에서 각각 B200 512장과 H100 512장 수준의 컴퓨팅 자원을 지원받았다. 올해 추가 정예팀으로 뒤늦게 합류한 모티프테크놀로지스에는 B200 768장이 제공됐다. 정부는 3차 단계 진출팀에 대한 GPU 지원 규모도 확대하기로 했다. 올해 상반기 768장 수준이던 지원 규모를 하반기에는 1000장 수준으로 늘릴 계획이다. SKT는 그동안 정부 GPU 임차지원 사업자로 참여해 별도의 정부 GPU를 지원받지 않았다. 다만 정부는 3단계 평가에 진출할 경우부터 GPU를 지원할 수 있도록 했다. 이에 따라 SKT도 이번 단계부터 정부가 확보한 GPU를 활용할 수 있게 됐다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "다음 단계에 진출한 정예팀들에게 고성능 GPU 지원을 확대해 독자 AI 모델을 빠르게 고도화할 수 있도록 뒷받침하겠다"고 말했다. NHN클라우드·카카오 인프라 투입…지난해 확보 물량 활용 독파모에 공급되는 B200은 정부가 지난해 추진한 대규모 GPU 확보 사업을 통해 마련됐다. 정부는 지난해 약 1조 4600억원을 투입해 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오를 사업자로 선정했다. 이들 기업은 총 1만 3136장의 GPU를 확보·구축했다. 사업자별로 NHN클라우드는 B200 7656장, 카카오는 B200 2424장, 네이버클라우드는 H200 3056장을 구축했다. 이 가운데 정부 활용 물량은 NHN클라우드 B200 6120장, 카카오 B200 2040장, 네이버클라우드 H200 2296장이다. 이번 독파모 3차 단계에는 B200만 투입되는 만큼 NHN클라우드와 카카오가 구축한 B200 인프라가 공급 기반으로 활용될 예정이다. 최근까지 산학연에 제공돼온 정부 GPU 자원이 독파모에 집중 투입될 전망이다. 과기정통부는 정예팀당 GPU 임차 비용이 6개월 기준 약 400억원으로, 총 1200억원이 될 것으로 추산했다. 베라루빈까지 확보…차기 국가 AI 프로젝트는 검토 정부는 올해도 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 이어가고 있다. 지난 6월 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'에 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹을 수행기관으로 선정했다. 이를 통해 베라루빈과 B300을 포함한 최신 GPU 9704장을 추가 구축할 계획이다. 이 가운데 정부 활용 물량은 베라루빈 2016장과 B300 4360장 등 총 6376장이다. 다만 독파모 후속 사업이나 '모두의 AI' 등 특정 국가 AI 프로젝트에 해당 GPU를 어떻게 배분할지는 아직 결정되지 않았다. 과기정통부 관계자는 "내년도에 정부 활용분 GPU를 어떻게 투입할지는 아직 정해지지 않았다"며 "산학연과 국가 프로젝트를 다양하게 지원하는 방향이 될 수 있지만 아직 확정된 것은 없으며 내부 검토를 진행 중"이라고 밝혔다.

2026.08.18 14:28한정호 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

[현장] 알리바바 클라우드, 韓 제3 데이터센터 가동…풀스택 AI 지원 앞장선다

알리바바 클라우드가 국내 세 번째 데이터센터를 개소하며 한국 시장 공략에 속도를 낸다. 국내 인공지능(AI)·클라우드 인프라를 확충하는 동시에 AI 모델·플랫폼·애플리케이션을 아우르는 풀스택 전략을 앞세워 기업 고객 확보에 나선다는 목표다. 윤용준 알리바바 클라우드 인텔리전스 한국 총괄 지사장은 18일 조선 팰리스 서울 강남에서 열린 제3 데이터센터 출범 기자간담회에서 "한국은 디지털 인프라와 AI에 대한 수요가 매우 높은 시장"이라며 "국내 기업이 안정적으로 AI와 클라우드 서비스를 운영할 수 있도록 지속적으로 인프라 투자를 확대하겠다"고 밝혔다. 알리바바 클라우드는 2016년 국내 시장에 진출한 이후 2022년 첫 번째 데이터센터를 개소했다. 지난해 두 번째 데이터센터를 추가한 데 이어 올해 세 번째 데이터센터를 가동했다. 이를 계기로 AI 에이전트 서비스 확대와 현지 파트너 생태계를 강화한다는 방침이다. 데이터센터 3곳으로 확대…SLA 99.99%까지 상향 이번에 개소한 알리바바 클라우드 국내 제3 데이터센터는 기업 AI 도입과 클라우드 서비스 운영을 지원하기 위한 인프라 확장 전략의 핵심 거점이 될 전망이다. 알리바바 클라우드는 새 데이터센터를 통해 컴퓨팅·스토리지·네트워크·보안·데이터베이스·컨테이너·클라우드 네이티브 서비스 등 기업용 클라우드 서비스를 제공할 계획이다. 국내 데이터센터가 3곳으로 늘어나면서 서비스 장애시 지연 시간을 줄이고 재해복구(DR) 역량도 강화하게 됐다. 윤 지사장은 "기존에는 데이터센터가 두 곳이었지만 이제 세 곳으로 확대되면서 서비스 안정성과 가용성이 크게 강화됐다"며 "하나의 데이터센터에 장애가 발생하더라도 나머지 두 곳이 서비스를 안정적으로 지원할 것"이라고 설명했다. 실제로 알리바바 클라우드는 제3 데이터센터 개소를 계기로 국내 리전의 서비스 수준 협약(SLA)을 기존 99.95%에서 99.99%로 상향했다고 밝혔다. 네트워크 접속 지점이 늘어나면서 저지연 환경도 강화했다. 또 윤 지사장은 클라우드 및 데이터센터 보안과 관련해 "한국 리전에 저장되는 고객 데이터는 고객 동의 없이 절대 해외로 이전되지 않는다"며 "데이터 주권과 국내 규제를 준수하는 것이 핵심 원칙"이라고 말했다. 이번 투자는 지난해 알리바바그룹이 발표한 530억 달러(약 75조원) 규모 AI·클라우드 투자 계획의 일환이다. 이번 데이터센터 개소로 알리바바 클라우드의 글로벌 인프라는 30개 리전, 104개 가용영역으로 확대됐다. 현재 알리바바 클라우드는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS), 구글클라우드에 이어 전 세계 4위 클라우드 사업자로 평가된다. AI 모델부터 애플리케이션까지…엔드투엔드 풀스택 전면에 알리바바 클라우드는 인프라 확장과 함께 AI 사업도 지속 강화하고 있다. 핵심 전략은 인프라부터 모델, 플랫폼, 애플리케이션까지 모두 제공하는 엔드투엔드 AI 풀스택이다. 특히 이번 제3 데이터센터 개소를 계기로 한국에서 ▲에이전트런(AgentRun) ▲스타옵스(STAROps) ▲ACS 에이전트 샌드박스 ▲AI 시큐리티 가드레일 2.0 ▲에이전틱 SOC 등 AI 에이전트 서비스를 확대할 계획이다. 기업이 AI 에이전트를 개발하고 배포한 뒤 운영과 보안까지 통합 관리할 수 있도록 지원한다는 목표다. 윤 지사장은 "앞으로는 AI 모델 자체보다 이를 활용한 AI 애플리케이션과 에이전트 개발이 더욱 중요해질 것"이라며 "한국 기업이 AI 에이전트를 효율적으로 구축하고 운영할 수 있도록 관련 서비스를 지속적으로 확대하겠다"고 밝혔다. AI 모델 부문에선 자체 대규모 언어모델(LLM) '큐원(Qwen)'을 앞세웠다. 최근 공개한 '큐원 3.8 맥스'는 2조 4000억 개 규모의 파라미터를 갖춘 모델로, 오픈소스 커뮤니티에도 공개됐다. 큐원 모델 제품군의 누적 다운로드 수는 30억 회를 넘어섰으며 이를 기반으로 개발된 파생 모델도 30만 개 이상에 달한다. 알리바바 클라우드는 이미지 생성 모델과 영상 생성 모델도 함께 제공하며 멀티모달 AI 생태계를 확대 중이다. 파트너 생태계 확대…한국 기업 아시아 진출 지원 알리바바 클라우드는 국내 파트너십 확대에도 박차를 가한다. 현재 전 세계적으로 약 1만 2000 개 파트너 네트워크를 운영 중이며 국내에선 메가존클라우드를 포함한 약 20개 기업과 협력하고 있다. 최근에는 AI 수요 확대에 맞춰 팀스파르타와 같은 AI 네이티브 기업도 파트너 생태계에 합류했다. 이날 간담회에는 알리바바 클라우드의 영상 및 이비지 생성 모델을 AI 에이전트 플랫폼에 적용한 AI 전문기업 젠다이브가 참석해 업무 자동화 활용 사례를 발표했다. 네이버제트 역시 메타버스 플랫폼 '제페토' 서비스에 알리바바 클라우드 인프라를 활용 중이다. 알리바바 클라우드는 중소기업과 스타트업 지원을 지속 강화한다는 방침이다. 다른 클라우드 빅테크와 달리 가격 경쟁력을 앞세워 AI 도입 장벽을 낮추고 국내 기업의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 현지 인력 채용도 확대할 계획이다. 향후에는 공공·금융 등 AI 수요가 있는 영역군으로도 사업을 확장한다는 목표다. 특히 한국 기업의 중국 및 아시아 시장 진출을 보유 인프라와 네트워크 역량를 기반으로 지원할 방침이다. 윤 지사장은 "폐쇄형 AI를 내세우는 다른 경쟁사와 달리 오픈소스 전략을 기반으로 누구나 AI를 활용할 수 있는 환경을 조성할 것"이라며 "데이터 주권을 보장하는 소버린 AI 전략을 앞세워 한국 기업의 디지털 전환을 지속 지원하겠다"고 강조했다.

2026.08.18 11:59한정호 기자

독파모 2차 결과 발표 임박…AI 업계 '초긴장', 관전 포인트는

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 단계 평가 결과 발표가 임박하면서 국내 AI 업계 관심이 집중되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 결과에 따라 국내 AI 업계 관심 구도도 달라질 것으로 예상되기 때문이다. 14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다. 독파모는 이번 2차 평가 결과 발표를 통해 3개 팀으로 압축된 뒤 추가 평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀을 선발한다. 최종 생존팀에는 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어진다. 독파모에 참가한 LG AI연구원, SK텔레콤(SKT), 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀은 모든 2차 과정을 마치고 결과를 기다리고 있는 중이다. 과기정통부는 기존 3개 팀의 모델 제출 기한인 6월 말과 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 7월 말 제출 완료 이후, 8월 초부터 4개 팀을 대상으로 2차 단계 평가를 동시 진행해 왔다. 이번 발표로 한 팀이 탈락해 3파전으로 재편되는 만큼 업계 안팎의 촉각이 날카롭게 세워진 상태다. 이번 2차 평가에서 주목받는 변수는 평가 기준 변화다. 1차 평가가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 참여 기업도 수개월 동안 에이전트 성능 고도화에 집중해 왔다. LG AI연구원은 평가 제출 모델인 엑사원(EXAONE)의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력한 것으로 알려졌다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 오케스트레이션 역량을 높이는 데 개발 역량을 집중했으며 계열사와 파트너사를 통한 실사용 환경 적용도 병행해 왔다. 특히 1차 단계 평가에서 가장 높은 평가를 받은 만큼 업계에서는 이번 결과에서도 선두를 유지할 수 있을지 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난달 신규 모델 'A.X K2'를 공개하며 에이전트 기능을 전면에 내세웠다. 서울대 황승원 교수 연구진의 에이전트 연구 성과를 반영해 다양한 환경에서 활용 가능한 AI 에이전트 역량 확보에 집중하고 있다는 설명이다. 독자 모델과 AI 인프라를 함께 제공할 수 있는 점도 차별화 요소로 꼽힌다. 업스테이지는 최근 공개한 '솔라 2'를 통해 에이전트 성능 향상을 강조하고 있다. 기존 모델 대비 도구 호출과 작업 수행 능력을 강화하며 기업 업무 환경에서 활용 가능한 AI 구현에 초점을 맞췄다. 회사 측은 최근 모델이 실제 에이전트 활용 환경에서도 충분한 경쟁력을 갖췄다고 평가하고 있다. 추가 공모를 통해 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 아키텍처를 강점으로 내세우고 있다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 하지 않은 자체 모델 개발 전략을 추진하며 독자성 확보에 집중해 왔다. 최근 관련 벤치마크에서 강한 성능을 내세우며 존재감을 키운 점도 업계가 주목하는 부분이다. 에이전틱 역량과 함께 '독자성' 판단 기준의 적용 강도도 주요 관전 포인트다. 독파모 사업이 목표로 하는 독자 파운데이션 모델은 해외 모델 파인튜닝이나 파생형이 아닌, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 자체 수행한 모델이다. 가중치를 초기화한 상태에서 독자적으로 학습·최적화하는 것이 최소 요건이다. 1차 평가에서 네이버클라우드가 독자성 기준 미달 판정을 받아 탈락한 전례가 있어, 이 잣대가 이번에도 결과를 가를 핵심 기준이 될 수 있다는 분석이 나온다. 실제 산업 현장 적용 가능성을 뜻하는 '확산성' 항목도 빼놓을 수 없는 평가 기준이다. LG AI연구원과 한컴의 공공 AI 오피스 협력, SKT의 자동차 부품업체 코넥스 현장 AI 에이전트 투입, 업스테이지의 공공기관 특화 검색증강생성(RAG) 서비스 구축 등 각사가 현장 확산 실적을 쌓아온 만큼, 이 항목이 최종 순위를 좌우하는 변수가 될 수 있다는 관측이 나온다. 독파모 사업의 의미가 산업 육성을 넘어 국가 경쟁력과 안보 영역으로 확대되고 있다는 점도 이번 발표의 무게감을 키우는 배경이다. 글로벌 AI 기반 사이버 위협이 현실화하면서 독자 AI 모델 확보가 국가 전략 자산이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 국가AI전략위 보안특위를 중심으로 독파모를 안보 역량 강화 수단으로 격상해야 한다는 논의도 본격화한 상황이다. 한 업계 관계자는 "이번 2차 평가는 어느 기업의 모델이 더 뛰어난지를 가리는 차원을 넘어 국내 AI 산업의 방향성과 기술 자립 수준을 확인하는 과정"이라며 "결과 발표가 가까워질수록 업계의 관심도 더욱 높아지고 있다"고 말했다.

2026.08.14 08:14남혁우 기자

노타, AI 모델 최적화 기술로 에이전트 운영 시장 첫발

노타가 인공지능(AI) 모델 최적화 기술을 기반으로 에이전트 운영 인프라 시장에 진출한다. 노타는 AI 컨택센터(AICC) 전문기업 메타엠과 '차세대 AI 상담체계 구축을 위한 공동 개발 계약'을 체결했다고 13일 밝혔다. 여러 AI 에이전트를 실제 기업 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 AI 인프라에 노타의 최적화 기술을 적용하는 첫 상용 사례다. 기업이 AI 에이전트를 여러 업무에 도입할수록 모델 호출량과 연산량이 증가해 그래픽처리장치(GPU) 비용과 메모리 사용량이 빠르게 늘어난다. 특히 대규모 상담 환경에서는 모델 성능뿐 아니라 연산 효율과 응답 속도, 메모리 사용량을 실제 서비스 환경에 맞게 최적화하는 것이 중요하다. 이에 양사는 노타의 AI 모델 경량화·최적화 기술과 메타엠의 AICC 전문성을 결합해 'AI 네이티브 멀티 에이전트 상담체계'를 구축한다. 고객 의도 분석·정보 검색·응대·상담 요약·지식관리·품질관리 등 상담 업무를 역할별 AI 에이전트가 분담하고 전문 상담사와 협업하는 방식이다. 노타는 AI 에이전트들을 구동하는 공통 AI 엔진과 오케스트레이션, 검색증강생성(RAG) 등 기반 기술을 개발한다. 거대언어모델과 추론 엔진에 자체 경량화·최적화 기술을 적용해 모델 성능 저하를 최소화하면서 연산량과 메모리 사용량을 줄일 계획이다. 앞으로 노타는 상담뿐 아니라 제조, 금융, 공공 등 AI 에이전트 도입이 확대되는 다양한 산업의 AI 전환(AX) 환경으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 기업이 제한된 AI 인프라에서도 AI 서비스를 안정적이고 비용 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 채명수 노타 대표는 "AI 에이전트 시대에는 AI 모델 자체 성능뿐 아니라 이를 실제 서비스에서 얼마나 빠르고 안정적이며 비용 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 경쟁력"이라며 "이번 프로젝트는 우리 기술이 개별 모델을 넘어 여러 AI 에이전트를 운영하는 인프라 영역으로 확장되는 중요한 이정표"라고 말했다.

2026.08.13 13:36이나연 기자

LG 컨소시엄, '엑사원' 앞세워 보안 특화 AI 모델 개발 추진

LG CNS와 LG AI연구원, LG유플러스가 LG 컨소시엄을 꾸리고 대규모언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 기반 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발에 나선다. 12일 업계에 따르면 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스 등은 과학기술정보통신부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버보안 분야) 사업' 참여를 준비하고 있다. 이번 사업은 국내 산업 현장에서 활용 가능한 특화 AI 모델을 육성하고 관련 생태계 조성 기반을 마련하는 데 초점이 맞춰져 있다. 업계에 따르면 SK텔레콤과 네이버클라우드도 이번 사업 참여를 준비 중인 것으로 알려졌다. 국내 주요 ICT 기업 간 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 선점 경쟁이 본격화하는 양상이다. LG 컨소시엄은 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 보안 데이터셋으로 파인튜닝해 사이버보안 특화 AI 모델을 공동 개발할 계획이다. LG AI연구원과 LG CNS가 모델 개발을 주도한다. 이 과정에서 LG CNS는 AI 학습용 보안 데이터의 정제, 라벨링, 표준화, 가공을 맡는다. 동시에 개발 모델의 보안 성능 검증도 수행할 예정이다. LG유플러스는 모델 학습에 필요한 보안 데이터를 제공하고, 개발된 모델의 실증 검증을 담당한다. LG CNS는 그룹 내 사이버보안 역량을 바탕으로 이번 사업 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 실제 공격자 관점에서 시스템 취약점을 점검하는 '레드팀', 공격 탐지와 방어를 맡는 '블루팀', AI 모델과 데이터, 서비스 전반의 보안 위협에 대응하는 'AI보안팀' 등 전문 조직을 운영하고 있다. 여기에 공공, 금융, 제조, 물류 등 다양한 산업에서 AX 사업을 수행하며 축적한 현장 경험도 강점으로 꼽힌다. LG CNS는 산업별 디지털 전환과 AI 적용 경험을 기반으로 사이버보안 특화 AI 모델의 실효성을 높인다는 방침이다. LG 컨소시엄은 이번 사업을 통해 확보한 모델을 국내 보안 기업과 기관이 활용할 수 있도록 해 보안 서비스 개발 기반을 넓힌다는 계획이다. 단순한 모델 개발을 넘어 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화로 연결하겠다는 의미다. LG CNS 측은 "이번 사업을 통해 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델을 확보하고, 국내 보안 기업과 기관이 이를 활용해 다양한 보안 서비스를 개발할 수 있는 기반을 마련함으로써 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화에 기여할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.12 16:15남혁우 기자

엔비디아, '네모트론 3.5 라이트닝' 공개…로컬 AI 생태계 확장

엔비디아가 오픈모델과 소프트웨어·개발자 도구·하드웨어를 아우르는 로컬 인공지능(AI) 생태계 확대에 나섰다. 엔비디아는 30B 규모 오픈 전문가 혼합 모델 '네모트론 3.5 라이트닝'을 공개하고 여러 대 DGX 스파크를 연결하는 '엔비디아 싱크 클러스터 어시스턴트'를 선보였다고 12일 밝혔다. 메타의 '뮤즈 글리머'와 영상 생성 모델 'LTX-2.5' 등 신규 오픈모델에 대한 그래픽처리장치(GPU) 최적화 지원도 확대했다. 네모트론 3.5 라이트닝은 상시 작동하는 AI 에이전트에 특화된 오픈웨이트 모델이다. 엔비디아에 따르면 동급 오픈모델보다 토큰 생성 속도가 최대 4배 빠르고 작업 완료 시간은 30% 짧다. 개발자는 자체 데이터를 활용해 해당 모델을 파인튜닝할 수 있다. 이메일과 보고서 작성 방식부터 전문 분야 용어와 작업 절차, 코딩 규칙, 프레임워크까지 특정 업무 환경에 맞게 조정할 수 있다. 모델은 엔비디아 RTX PC와 DGX 스파크·젯슨에서 로컬로 실행할 수 있다. RTX 프로 워크스테이션과 DGX 스테이션·GB300 데스크사이드 시스템·데이터센터·클라우드로도 확장할 수 있다. 엔비디아는 원활한 로컬 배포를 위해 가상거대언어모델(vLLM)과 올라마(Ollama), 라마닷시피피(llama.cpp), LM 스튜디오 등 주요 추론·배포 도구 개발사와 협력했다. 개발자는 엔비디아의 저정밀 데이터 형식 'NVFP4'와 범용 양자화 모델 형식 'GGUF' 가운데 사용 환경에 적합한 방식을 선택할 수 있다. 에이전트 작업마다 적합한 AI 모델을 자동으로 선택하는 오픈소스 라우팅 라이브러리 '네모 스위치야드'도 제공된다. 정확도와 처리 속도·비용을 기준으로 각 작업 단계를 여러 모델과 서비스에 분산하는 방식이다. 엔비디아 내부 벤치마크에서는 네모 스위치야드가 프론티어 모델 수준의 작업 완료 성능을 유지하면서 비용을 '오퍼스 4.8'의 약 3분의 1로 낮춘 것으로 나타났다. 네모 스위치야드는 깃허브에서 이용할 수 있다. 엔비디아는 대규모 오픈모델을 로컬에서 실행하기 위한 시스템 연결 기능도 강화했다. 엔비디아 싱크의 클러스터 어시스턴트는 두 대 이상의 DGX 스파크를 하나의 고속 클러스터로 구성해 메모리와 추론·훈련 성능을 확장한다. 개발자가 엔비디아 커넥트엑스-7(NVIDIA ConnectX-7) 포트로 시스템을 연결하면 엔비디아 싱크가 네트워크 구성과 노드 간 작업 분배·시스템 상태 점검을 자동으로 수행한다. 윈도와 맥OS에서 연결된 시스템을 감지하고 테일스케일(Tailscale)을 이용한 비공개 원격 접속도 지원한다. 엔비디아는 이달 말 DGX 스파크에 구글 크롬의 네이티브 ARM64 리눅스 버전과 새로운 자원 모니터 기능을 추가할 예정이다. 사용자는 개별 시스템이나 전체 클러스터의 중앙처리장치와 그래픽처리장치 사용량을 실시간 또는 과거 데이터로 확인할 수 있다. 메타가 공개한 300억 파라미터 규모 오픈웨이트 모델 '뮤즈 글리머'에 대한 지원도 확대했다. 코딩과 로컬 에이전트 작업에 특화된 이 모델은 12만 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우를 지원하며 RTX 5090에서 초당 200토큰 이상의 처리 성능을 제공한다. 뮤즈 글리머는 단일 소비자용 GPU에서도 실행할 수 있다. 로컬 파일과 이메일을 읽고 요약하거나 인증 정보를 활용해 작업을 수행하고 여러 단계의 도구 호출과 장시간 실행 작업을 처리하도록 설계됐다. 오픈 영상 생성 모델 'LTX-2.5'도 엔비디아 RTX GPU와 DGX 스파크·DGX 스테이션에 최적화됐다. 여러 장면으로 구성된 영상을 생성하면서 캐릭터와 장면·음성의 일관성을 유지하고 기존 영상의 세부 요소를 생성형 AI로 수정할 수 있다. 엔비디아에 따르면 LTX-2.5는 RTX 프로 6000 GPU에서 기존 대비 최대 20% 빠른 처리 성능과 40%의 메모리 절감 효과를 제공한다. 크리에이터는 컴피UI 기반 작업 환경을 이용해 텍스트와 이미지·영상 사이의 변환 작업을 로컬에서 수행할 수 있다.

2026.08.12 15:18김미정 기자

클루커스, 오픈AI '셀렉트 파트너' 선정…글로벌 AI MSP 속도

클루커스가 오픈AI와 협력을 확대하며 글로벌 인공지능(AI) 매니지드 서비스 제공(MSP) 사업 강화에 나선다. 오픈AI의 최신 AI 모델·제품에 클라우드 관리·운영 역량을 결합해 기업 AI 도입부터 보안·거버넌스, 운영·최적화까지 지원하고 국내외 엔터프라이즈 AI 시장 공략을 확대한다는 목표다. 클루커스는 오픈AI 파트너 네트워크의 '오픈AI 셀렉트 파트너'로 선정됐다고 12일 밝혔다. 오픈AI 파트너 네트워크는 파트너사가 오픈AI와 함께 AI 솔루션을 구축하고 공동 판매·제공할 수 있도록 지원하는 글로벌 프로그램이다. 산업 전문성과 서비스 제공 역량, 고객 관계를 갖춘 파트너를 연결하고 기업이 오픈AI의 프런티어 모델과 제품을 도입해 실제 성과로 연결할 수 있도록 관련 리소스와 역량 강화 프로그램 등을 제공한다. 클루커스는 이번 셀렉트 파트너 선정을 계기로 기업의 AI 솔루션 구축·배포·확장을 지원하기 위한 오픈AI와의 협력을 강화할 계획이다. 특히 오픈AI의 최신 모델 'GPT-5.6'과 업무용 AI 환경 '챗GPT 워크' 활용을 지원한다. 기업이 GPT-5.6을 활용해 비용 대비 성능을 높이고 챗GPT 워크를 통해 복잡한 업무와 프로젝트를 수행할 수 있도록 지원할 방침이다. 클루커스는 마이크로소프트 애저를 포함한 엔터프라이즈 클라우드 환경에 대한 전문성과 클라우드·AI 매니지먼트 역량을 이번 협력에 활용할 계획이다. 고객의 기존 IT 환경과 데이터, 보안·거버넌스 요건을 고려해 오픈AI 모델과 제품을 기업 업무에 적용할 수 있도록 지원한다는 목표다. AI 도입 이후 운영·관리 영역도 주요 사업이다. 개별 업무나 프로젝트에서 시작한 AI 활용을 조직 전반으로 확대할 수 있도록 보안·거버넌스와 운영 체계 수립, 매니지드 서비스, 지속적인 최적화 등을 제공할 계획이다. 또 자체 엔터프라이즈 AI 플랫폼 '클루스피어'를 기반으로 모델 관리와 운영 모니터링, 품질 평가, 가드레일, 권한 제어, 감사 로그 기능도 지속 지원할 예정이다. 클루커스는 오픈AI의 프런티어 모델과 제품을 클루스피어와 AI MSP 서비스 포트폴리오에 연계하고 관련 컨설팅과 도입 지원, 보안·거버넌스, 운영·최적화 역량을 강화할 방침이다. 이를 통해 글로벌 AI MSP 사업도 박차를 가한다. 현재 운영 중인 한국·미국·말레이시아·일본 서비스 거점을 기반으로 국내외 기업의 AI 도입과 전사 확산을 지원하고 글로벌 시장에서 AI MSP 사업 경쟁력을 강화한다는 목표다. 홍성완 클루커스 대표는 "오픈AI 셀렉트 파트너 선정은 우리의 글로벌 AI MSP 전략을 강화하고 고객에게 제공하는 AI 서비스 포트폴리오를 확대하는 중요한 이정표"라며 "오픈AI의 프런티어 모델·제품과 우리 엔터프라이즈 클라우드 관리·운영 역량을 결합해 고객이 AI를 실제 업무에 안정적으로 적용하고 조직 전반으로 확산할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이어 "기업의 AI 활용이 확대될수록 보안과 거버넌스, 운영 가시성, 비용 관리 및 지속적인 최적화의 중요성도 함께 높아지고 있다"며 "AI 도입 이후 운영·관리까지 지원함으로써 고객 AI 활용이 생산성 향상, 운영 효율화 및 지속 가능한 비즈니스 성과로 이어질 수 있도록 하겠다"고 강조했다.

2026.08.12 14:32한정호 기자

바운드포, AI 토큰 지출 관리 미리 해준다

바운드포(대표 황인호)는 자사 AI 데이터 운영 플랫폼 '드로파이'에 AI 토큰 지출 관리 서비스 '파레토'를 추가했다고 12일 밝혔다. AI 사용량이 빠르게 늘면서 기업의 비용 부담도 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대부분 기업은 월말 청구서를 받은 뒤에야 지출 규모를 확인할 수 있어 예산 초과나 비효율적인 사용을 사전에 관리하기 어려운 상황이다. 사람이 직접 사용하는 AI 서비스는 근무 시간이라는 자연스러운 사용 한계가 있지만, 자동화 시스템은 24시간 작동할 수 있어 예상하지 못한 비용이 빠르게 누적될 가능성이 크다. 파레토는 이런 문제 해결을 위해 개발된 서비스다. 관리자가 설정한 예산 한도를 초과하는 AI API 요청을 실행 전에 차단하고, 팀별 사용 현황과 예상 지출을 실시간으로 제공해 비용 발생 이전부터 예산을 관리할 수 있도록 지원한다. 이로써 드로파이는 AI 데이터 운영부터 토큰 지출 관리까지 아우르는 플랫폼으로 기능을 확대했다. 파레토는 기업이 정한 예산과 정책을 API 호출 과정에 적용해 불필요한 비용 발생을 사전에 차단하고, AI 에이전트와 자동화 시스템이 설정된 예산 범위 안에서 운영될 수 있도록 지원한다. 또 월 단위 사용 데이터를 분석해 불필요한 지출이 발생하는 주요 패턴을 자동으로 파악한다. 실패한 호출이 반복되며 비용이 쌓이는 재시도 누적, 사실상 동일한 요청이 반복 처리되는 중복 요청, 더 가벼운 모델로 수행할 수 있는 작업에 고성능 모델을 사용하는 과사양 모델 사용 등을 탐지해 절감 가능한 영역을 리포트 형태로 제공한다. 황인호 바운드포 대표는 "파레토는 피지컬 AI 현장에서 바운드포가 직접 겪은 문제를 해결하는 과정에서 탄생한 서비스"라며 "로봇과 디바이스가 24시간 AI를 호출하는 환경에서는 비용을 사후에 분석하는 방식만으로는 한계가 있었다"고 설명했다. 이어 "앞으로도 현장에서 검증한 운영 경험을 서비스로 고도화해 AI 데이터 관리부터 비용 통제까지 기업의 AI 운영 전반을 지원해 나가겠다"고 강조했다.

2026.08.12 10:02백봉삼 기자

지멘스 EDA, 'AI 네이티브' 기반 반도체 설계 속도·생산성 높인다

글로벌 전자설계자동화(EDA) 기업 지멘스 EDA가 반도체 설계 전 과정에 인공지능(AI)을 내재화하는 'AI 네이티브(AI-Native) 디자인' 전략을 본격화한다. 엔비디아와의 협력을 기반으로 AI 에이전트가 설계 과정에서 스스로 판단하고 결과를 검증·수정하는 워크플로우를 구축해 반도체 설계 속도와 생산성을 높인다는 구상이다. 지멘스 EDA 사업부는 11일 서울 잠실 롯데호텔에서 '지멘스 EDA 포럼 서울 2026'을 열고 차세대 EDA 기술 트렌드와 사업 전략을 발표했다. 기조연설에 나선 앵커 굽타 지멘스 EDA IC 제품 부문 수석 부사장은 반도체 산업의 주요 변화로 'AI 에브리웨어(AI Everywhere)'를 꼽았다. 굽타 부사장은 “2028년까지 생산되는 전체 칩의 70%에 AI 가속기가 탑재될 전망”이라며 “전례 없는 실리콘-투-시스템 복잡성과 빠르게 변화하는 AI 시장 속도를 기존 방법론으로는 따라잡기 어렵다”고 말했다. 지멘스 EDA는 이에 대한 해법으로 ▲속도 ▲생산성 ▲신뢰성을 핵심 축으로 하는 AI 네이티브 설계 전략을 제시했다. AI를 설계 보조 도구로 활용하는 수준을 넘어 설계 과정 자체에 AI를 내재화해 반복적인 작업과 검증 과정을 자동화한다는 것이다. 핵심은 엔비디아와의 협력이다. 양사는 반도체와 인쇄회로기판(PCB) 설계를 위한 '자가 검증형 에이전틱 AI' 워크플로우를 강화했다. 구체적으로는 지멘스의 '퓨즈(Fuse) EDA AI 에이전트' 시스템에 엔비디아의 가속 컴퓨팅 인프라와 네모트론(Nemotron) 추론 모델, 네모 짐(NeMo Gym), 오픈쉘(Openshell) 보안 런타임 등을 결합한다. AI 에이전트가 EDA 엔진과 연결돼 설계 과정에서 내린 판단을 검증하고 오류를 스스로 수정할 수 있도록 한 것이다. 실제 셀 특성화 워크플로우에 적용한 결과 기존 수 주가 걸리던 설정 및 실행 작업을 수일 수준으로 단축했다. 특성화 처리 속도는 10배 이상 향상됐으며 토큰 비용도 5~10배 절감됐다고 지멘스 EDA는 설명했다. 지멘스 EDA는 캘리버, 퀘스타, 솔리도 등 검증된 제품군을 기반으로 설계부터 검증까지 연결되는 통합 환경을 제공한다는 점도 강조했다. 물리적 검증 툴인 캘리버는 글로벌 상위 100대 칩 개발 기업 가운데 98곳이 사용하고 있다. AI 모델을 특정 업체에 종속시키지 않는 '오픈 에코시스템'도 전략의 한 축이다. 지멘스 EDA는 고객이 원하는 AI 모델을 직접 선택하는 'BYOM(Bring Your Own Model)' 방식을 지원하며 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 다양한 대형언어모델(LLM)과 연동할 수 있도록 했다. 고객의 툴 사용 데이터를 AI 모델 학습에 활용하지 않아 설계 데이터 보안도 강화했다. 굽타 부사장은 “지멘스 EDA는 개방적이고 연결된 생태계와 포괄적인 디지털 트윈 기술을 통해 칩에서 전체 시스템을 연결하는 통합 디지털 스레드를 제공한다”며 “한국 파트너들이 AI 인프라부터 차세대 혁신을 성공적으로 실현할 수 있도록 지속적으로 기술 기반을 제공할 것”이라고 말했다.

2026.08.11 16:24전화평 기자

삼성SDS·엘리스그룹, 국가 AI 연구 인프라 책임진다…고성능 GPU 공급

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 지원 사업에 나란히 참여해 국내 산학연 연구자들에게 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 엔비디아 최신 GPU부터 대규모 클러스터, AI 개발·운영 환경까지 제공해 연구자들이 인프라 구축 부담 없이 초거대 AI 모델과 생성형 AI 연구에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 목표다. 삼성SDS와 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정됐다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하기 어려운 연구자에게 AI 연구용 GPU 자원을 제공하는 국가 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM), 생성형 AI 연구·개발에 필요한 클라우드 기반 고성능 GPU 인프라와 연구 환경을 지원한다. 전체 사업 규모는 약 153억원으로 서비스는 지난달부터 내년 3월까지 제공된다. 공급사 선정 과정에선 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등이 주요 평가 항목으로 반영됐다. 복수 사업자가 선정된 가운데 삼성SDS는 입찰에서 1순위로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업을 통해 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300 '블랙웰 울트라' 기반 GPU 클러스터를 공급한다. B300은 사업 제안요청서(RFP)가 요구한 호퍼급 이상 사양을 웃도는 최신 아키텍처 기반 GPU로, 대규모 파라미터 모델의 학습과 추론을 지원한다. 특히 다수 GPU를 하나의 자원 풀로 구성하고 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공할 예정이다. 이를 통해 장기간 대규모 연산이 필요한 연구부터 단기 실험 과제까지 연구 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. GPU뿐 아니라 CPU·메모리·스토리지·네트워크·개발 환경도 사전에 구성해 제공한다. 연구자가 직접 복잡한 인프라를 구축하는 데 투입하는 시간을 줄이고 AI 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 한다는 목표다. 삼성SDS는 자체 클라우드인 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 중심으로 AI 컴퓨팅 서비스를 지속 확대 중이다. 지난 3월 국내 최초로 엔비디아 B300 기반 서비스형 GPU(GPUaaS)를 출시한 데 이어 지난달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드(RNGD)' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 SCP에 탑재했다. 엘리스그룹도 이번 사업의 복수 공급사 가운데 하나로 선정됐다. 대규모 국가 GPU 임차사업 등 기존 AI 인프라 사업 수행 경험을 바탕으로 고성능 컴퓨팅 자원부터 AI 학습·개발 환경, 운영·기술 지원까지 연구 전 과정을 지원하는 통합 체계를 제시했다. 엘리스그룹은 자체 기술로 구축한 엔드투엔드 AI 클라우드를 연구 환경에 활용할 계획이다. 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'를 시작으로 클라우드 인프라 가상화 솔루션 'ECI', AI 개발환경 '런박스', 데이터 관리 '데이터허브', 모델 배포 'ML API'까지 연결해 제공할 방침이다. 이를 통해 연구자들이 인프라 설정이나 시스템 간 호환성 문제를 직접 해결하지 않고 GPU 자원을 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 다수 GPU를 고속 네트워크로 연결한 클러스터 환경도 제공해 초거대 AI 모델 등 대규모 연산이 필요한 연구를 뒷받침할 계획이다. 삼성SDS 이호준 클라우드서비스사업부장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 수주는 대규모 AI 인프라 운영 경험과 하드웨어부터 소프트웨어 플랫폼까지 아우르는 엔드투엔드 AI 클라우드 기술력이 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "앞으로도 국내 산학연 연구자들이 AI 인프라 구축에 시간을 쓰지 않고 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 안정적인 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 11:08한정호 기자

SKT 독자 AI 모델 'A.X K2' 수학도 잘한다..."올림피아드 금메달 수준"

SK텔레콤이 개발한 독자 AI 모델 'A.X K2'가 국제수학올림피아드(IMO) 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 성적을 거둬 이목을 끈다. 아울러 글로벌 수학 추론 벤치마크에서도 공동 최고점을 기록하며 수리 추론 성능을 입증했다. 11일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면, A.X K2가 IMO 2026 6개 문제 평가에서 42점 만점에 29점을 기록했다. 올해 IMO 금메달 기준선인 29점과 같은 점수다. A.X K2 각종 수학 평가 선두권 휩쓸었다 A.X K2는 미국과 중국 이외 지역에서 개발된 AI 모델 가운데 현재까지 IMO 2026 금메달 기준을 충족했다. 중국 샤오홍슈(레드노트)의 'dots-note-3.0'은 이번 평가에서 42점 만점을 기록한 가운데, A.X K2는 그 뒤를 잇는 유일한 국내 AI 모델이다. 아울러 A.X K2는 IMO 2025 기출문제 평가에서도 42점 만점에 35점을 받아 당시 금메달 기준을 충족했다. 한국수학올림피아드(KMO) 2026 2차 평가에서는 만점을 기록했다. 앞서 이전 모델인 A.X K1도 KMO 1차 시험에서 국내 독자 모델 가운데 가장 높은 점수를 받았다. A.X K2는 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스의 'MathArena AIME 2026' 리더보드에서도 정상에 올랐다. 고난도 수학적 추론과 문제 해결 능력을 평가하는 지표로 97.1%의 정확도를 기록하면서, 오픈AI 최고기술책임자 출신 미라 무라티가 설립한 싱킹 머신스 랩의 '잉클링(Inkling)'과 공동 최고점을 기록했다. 이 평가에서 중국 스텝펀의 'Step-3.5-Flash'는 96.67%, 문샷AI의 'Kimi-K2.6'은 96.4%를 기록했다. AIME는 미국수학올림피아드 선발 과정에 활용되는 수학 시험인데, MathArena AIME 2026은 올해 AIME 문제를 기반으로 30개 문항을 공개해 AI 모델의 최종 답변 정확도를 평가한다. AI 모델에서 수학 능력이 왜 중요할까 AI 모델에서 수학 능력을 주요 성능 지표로 보는 이유는 복잡한 문제를 여러 단계로 나눠 논리적으로 추론하고 일관된 결론을 도출하는 능력을 평가할 수 있다는 점이다. 단순히 계산을 얼마나 잘하는지 따지는 게 아니라는 설명이다. 특히 수학은 정답과 오답을 명확하게 판별할 수 있다는 점에서 AI의 추론 능력을 객관적으로 검증할 수 있다. 자연어 평가에서는 그럴듯한 답변과 정확한 답변을 구분하기 어려운 경우가 있으나 수학 문제는 결과의 정확성을 비교적 명확하게 확인할 수 있다. 이 때문에 높은 수학 추론 능력은 금융·회계뿐 아니라 제조 공정 최적화, 물류, 과학 연구 등 복잡한 계산과 다단계 판단이 필요한 산업 분야에서 AI의 활용 가능성을 가늠하는 지표로도 활용된다. 계산이나 추론 과정에서 발생한 작은 오류가 비용 증가나 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있는 만큼 AI 모델은 정확한 추론 능력이 중요하다는 뜻이다. 국제 AI 안전 보고서도 수학 추론 능력의 향상이 안전 필수 소프트웨어 검증과 복잡한 과학 문제 해결, AI 연구 등 다른 영역의 성능 향상으로 이어질 가능성에 주목하고 있다. 글로벌 AI 기업들이 수학 분야 인재 확보에 나서는 것도 같은 맥락이다. 올해 필즈상 수상자인 제이콥 치머만 토론토대 교수는 최근 AI 안전 연구를 위해 오픈AI에 합류한다고 밝혔다. AI 모델의 성능 경쟁이 단순한 언어 생성 능력을 넘어 정밀한 추론과 검증 능력으로 확대되면서 수학 역량의 중요성도 커진 셈이다. SK텔레콤이 지난달 공개한 A.X K2는 6880억 개 매개변수로 개발된 AI 모델로 수학과 과학 추론 능력, 한국 지식과 장문 추론 능력을 강화된 점이 특징이다.

2026.08.11 10:38박수형 기자

저커버그 "초지능 독점 안 돼"…메타, 개방형 AI 복귀

마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 소수 기업이 주도하는 폐쇄형 인공지능(AI)의 위험성을 경고하며 개인에 대한 AI 접근 확대를 주장했다. 메타는 이날 개인용 기기에서 구동할 수 있는 개방형 AI 모델을 공개하며 오픈소스 생태계 복귀를 선언했다. 저커버그 CEO는 10일(현지시간) 공식 홈페이지에 공개한 에세이 '미래는 모두의 것'을 통해 "초인공지능을 중앙집중화하기보다 널리 배포해 모든 사람이 이를 통제할 수 있도록 해야 한다"고 밝혔다. 그는 AI가 위험하다는 이유로 권력을 소수에게 집중하는 방식은 오히려 문제를 키울 수 있다고 지적했다. 초지능 변호사를 한 사람이나 한 기업만 보유하는 것보다 모두가 활용할 수 있어야 사회와 시장의 균형이 유지된다는 논리다. AI가 일자리를 대거 없앨 것이라는 전망에도 의문을 제기하며 개인의 역량을 높이는 방향으로 AI를 활용해야 한다고 주장했다. 또 사이버보안과 생화학 분야의 AI 악용에 대비해 정부와 AI 기업의 협력을 강화해야 한다고 밝혔다. 첨단 모델이 완성된 뒤 정부가 검토하는 대신 중간 훈련 단계부터 모델과 기술 인력을 제공해 핵심 시스템을 선제적으로 보호하자는 제안이다. 미국 AI 모델의 출시를 과도하게 늦추면 해외 경쟁국에 주도권을 내줄 수 있다며 미국의 AI 경쟁력 유지도 강조했다. 메타는 이날 차세대 개방형 AI 모델 '뮤즈 글리머'를 공개하며 오픈소스 AI 생태계 복귀도 공식화했다. 뮤즈 글리머는 기기내장형(온디바이스) AI에 특화한 300억 매개변수(파라미터) 규모의 소형 모델이다. 일반 PC에서 단일 그래픽 카드만으로 에이전트 작업을 상시 구동할 수 있다. 월스트리트저널(WSJ) 등 외신에 따르면 회사는 최상위 모델인 '뮤즈 스파크1.2'의 가중치 개방형 모델 역시 몇 주 안에 선보일 예정이다. 메타는 AI가 촉발하는 안전성 문제에 대응하기 위해 모델 안전 기준과 출시 여부를 독립 이사회가 심의하는 새 지배구조를 마련한다. 미국 내 AI 인프라와 지역사회 지원을 위해 10억 달러 규모의 '미래는 모두의 것' 기금도 조성하기로 했다. 메타는 지난해까지 개방형 AI 모델 '라마(Llama)'를 개발했지만 성능 경쟁에서 한계를 보이면서 AI 사업을 재편하고 폐쇄형 모델 개발에 집중해 왔다. 이번 행보는 문샷AI의 '키미 K3' 등 중국산 개방형 모델의 부상과 미국 내 규제 논쟁, 빅테크 간 주도권 경쟁이 맞물리는 가운데 나온 전략적 대응으로 풀이된다. 그동안 폐쇄형 모델이 주도해 온 빅테크 진영에서도 최근 오픈웨이트를 둘러싼 입장 변화가 감지되고 있다. 미국 정부가 중국산 오픈웨이트 AI 모델의 확산에 대응해 규제를 검토하는 가운데, 오픈AI는 주요 기술 기업들이 이같은 규제에 반대하며 낸 공개서한에 뒤늦게 합류했다. 앤트로픽은 별도 입장문을 내고 오픈웨이트 자체를 금지하기보다 고성능 AI 칩의 대중국 수출 통제와 모델 증류 단속, 최첨단 AI 모델의 안전성 검증이 우선돼야 한다고 주장했다. 저커버그 CEO는 "초지능은 모든 사람에게 그 힘을 줄 가능성이 있다"라며 "미래를 모두의 것으로 만드는 것이 우리의 목표"라고 전했다.

2026.08.11 10:18이나연 기자

  Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

[이기자의 게임픽] 부산 벡스코 달군 '오버워치 데이'...이용자 인산인해

[영상] "보고서에만 AI 쓰는 기업, 결국 뒤처진다"…포티투마루의 AX 생존법

"3초만 보여주면 척척"…보고 바로 익히는 로봇 나왔다

'오버워치 데이' 부산 상륙...선승진 넥슨 슈터본부장 "이용자와 특별한 관계 더 발전"

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.