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'AI 오픈소스'통합검색 결과 입니다. (96건)

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한컴 PDF AI 기술, 깃허브 트렌딩 1위…글로벌 개발자 주목

한글과컴퓨터(한컴)가 PDF 데이터 추출 오픈소스로 글로벌 개발자 커뮤니티에서 경쟁력을 입증했다. 인공지능(AI) 데이터 처리 핵심 기술을 앞세워 오픈소스 생태계 확장에 나선다는 목표다. 한컴은 PDF 데이터 추출 오픈소스 '오픈데이터로더 PDF v2.0'이 깃허브에서 전체 오픈소스 트렌딩 1위를 기록했다고 23일 밝혔다. 깃허브 트렌딩은 전 세계 개발자들이 주목하는 오픈소스를 실시간으로 집계하는 지표로, 해당 기술의 관심도와 신뢰도를 가늠하는 기준으로 활용된다. 오픈데이터로더 PDF v2.0은 출시 일주일 만에 트렌딩 1위에 오르며 글로벌 개발자 커뮤니티에서 높은 주목도를 확보했다. 실제 반응도 빠르게 확산되고 있다. 프로젝트는 하루 최대 1800개 이상의 스타 증가를 기록했으며 누적 스타 수 7000개, 포크 수 500개를 돌파했다. 이는 일반적인 오픈소스 성장 속도를 크게 웃도는 수준으로, 글로벌 인기 프로젝트 반열에 진입했다는 평가다. 오픈데이터로더 PDF는 복잡한 PDF 문서를 텍스트·표·이미지 등으로 분해해 AI가 바로 활용할 수 있는 형태로 변환하는 기술이다. PDF는 AI 학습에 널리 활용되는 문서 포맷이지만 구조가 복잡해 데이터 추출 과정에서 병목이 발생하는 한계가 있었다. v2.0은 AI 기반 분석과 직접 추출 방식을 결합한 하이브리드 엔진을 적용해 성능을 높였다. 별도의 외부 서버 전송 없이 로컬 환경에서 구동되며 광학문자인식(OCR), 표 추출, 수식 추출, 차트 분석 등 AI 기능을 기본 제공한다. 또 도클링 등 타사 오픈소스 AI 모델과의 호환성을 확보해 활용 범위를 넓혔다. 자체 벤치마크 테스트에서는 읽기 순서, 표, 제목 추출 등 주요 항목에서 동종 오픈소스 대비 최고 정확도를 기록하며 1위를 차지했다. 한컴은 글로벌 AI 생태계 연계도 확대하고 있다. 오픈데이터로더 PDF는 이미 랭체인 공식 구성요소로 등록됐으며 향후 랭플로우, 라마인덱스, 제미나이 CLI 등 주요 프레임워크와의 연동을 추진할 계획이다. 특히 이번 버전에는 아파치 2.0 라이선스를 적용해 상업적 활용을 허용함으로써 기업과 개발자의 도입 장벽을 낮췄다. 이를 기반으로 개방형 PDF 데이터 플랫폼으로의 확장을 본격화한다는 구상이다. 김연수 한컴 대표는 "이번 성과는 우리 문서 데이터 추출 기술의 완성도와 실용성이 글로벌 개발자 커뮤니티에서 직접적인 검증을 받은 결과로, 다양한 활용을 통한 기술 생태계 확장 가능성도 확인했다"며 "아파치 2.0 라이선스 전환을 통해 전 세계 기업과 개발자가 자유롭게 활용하고 확장할 수 있는 개방형 PDF 데이터 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다"고 밝혔다.

2026.03.23 15:31한정호 기자

[AI는 지금] 美 커서, 中 모델로 코딩 AI 개발 인정…여파는?

인공지능(AI) 코딩 스타트업 커서(Cursor)가 자사 최신 모델에 중국 문샷 AI의 '키미(Kimi)'를 활용한 사실을 인정하면서 글로벌 시장에서 오픈소스 기반 AI 활용과 보안 이슈가 동시에 주목받고 있다. 기술 패권 경쟁이 이어지는 가운데서도 국가 간 모델 활용이 이뤄지는 사례가 확인되면서 업계의 관심이 커지는 모습이다. 23일 IT 전문 매체 테크크런치에 따르면 커서는 최근 '컴포저 2(Composer 2)' 모델을 공개하며 최첨단 코딩 성능을 강조했지만, 해당 모델이 문샷 AI의 '키미'를 기반으로 했다는 점을 뒤늦게 인정했다. 또 오픈소스 기반에서 출발했다고 밝히면서도 전체 연산의 일부만 해당 모델에 의존했으며 나머지는 자체 학습을 통해 구축했다고 설명했다. 리 로빈슨 커서 개발자 교육 담당 부사장은 "'컴포저 2'는 오픈소스 기반에서 출발했다"면서도 "최종 모델에 사용된 연산의 약 4분의 1만 오픈소스에서 가져왔고 나머지는 자체 학습을 통해 구축됐다"고 밝혔다. 이어 "그 결과 벤치마크 성능은 키미와 상당한 차이를 보인다"고 덧붙였다.문샷 AI 측도 이번 협력에 대해 긍정적인 입장을 밝혔다. 오픈소스 기반 모델의 활용 확대라는 측면에서 의미를 부여하는 분위기다. 키미 측은 "키미-2.5가 기반을 마련한 것을 자랑스럽게 생각한다"며 "커서의 사전 학습과 강화 학습을 통해 모델이 효과적으로 통합되는 모습을 확인했다"고 밝혔다. 이어 "이는 개방형 모델 생태계가 지향하는 방향"이라고 덧붙였다. 이 같은 방식은 최근 AI 모델 개발 흐름과 비슷하다. 현재 업계에선 자체 모델을 처음부터 개발하기보다 오픈소스 모델을 기반으로 성능을 개선하는 방식이 점차 확산되고 있다. 기업 입장에서 개발 비용과 시간을 줄이면서도 제품 출시 속도를 높일 수 있다는 점에서 효율성이 크다고 봐서다. 이에 따라 경쟁의 초점도 모델 자체보다는 튜닝과 서비스 통합 역량으로 옮겨가는 분위기다. 오픈소스 기반 모델의 확산 속도도 빨라지고 있다. 키미와 같은 모델은 긴 컨텍스트 처리 능력과 접근성을 앞세워 개발자 사이에서 활용도가 높아지는 추세다. 이를 기반으로 중국 AI 기업들의 개방형 전략도 글로벌 시장에서 영향력을 확대하는 모습이다. 다만 모델 출처 표기와 라이선스 준수 여부를 둘러싼 논란은 업계 내 주요 이슈로 부상하고 있다. 업계 관계자는 "오픈소스 기반 모델 활용이 확산되면서 국가 간 경계도 옅어지는 분위기"라며 "산업 현장에선 성능과 효율성을 기준으로 국가와 관계없이 모델을 선택하는 흐름이 이어지고 있는데, 이번처럼 미국 기업이 중국 모델을 기반으로 제품을 개발하는 사례도 점차 늘어나는 모습"이라고 말했다. 일각에선 보안 문제에 대한 우려도 제기했다. 코딩 AI가 소스코드와 내부 시스템 구조 등 민감한 데이터를 다루는 만큼 데이터 유출 가능성이 주요 리스크로 꼽혀서다. 특히 외부 서버 기반 서비스의 경우 입력 데이터가 저장되거나 학습에 활용될 가능성이 있어 기업들의 주의가 요구된다. 중국 모델의 경우 관련 법·제도 환경에 따른 불확실성도 고려 요소로 언급된다. 보안 위험이 모델의 출신보다 데이터 처리 방식에 좌우된다는 의견도 나왔다. 온프레미스 운영 여부와 데이터 저장 정책, API 호출 구조 등이 주요 판단 기준으로 작용한다고 봐서다. 이에 따라 기업들은 민감한 데이터는 내부 시스템에서 처리하고 일반 업무에는 외부 AI 서비스를 활용하는 방식으로 대응하고 있다. 업계 관계자는 "이제는 어떤 국가의 모델이냐보다 데이터를 어떻게 통제하고 제품에 녹여내느냐가 더 중요한 경쟁 요소가 되고 있다"며 "AI 도입 전략도 성능 중심에서 거버넌스와 활용 중심으로 빠르게 이동하고 있다"고 말했다.

2026.03.23 10:31장유미 기자

"사람에 투자"…깃허브, 오픈소스 유지관리자 지원 확대

깃허브가 소프트웨어(SW) 공급망 리스크와 유지관리 비용을 줄이기 위해 나섰다. 깃허브는 오픈소스 유지관리자 투자 확대를 19일 발표했다. 이번 전략 핵심은 보안 투자 확대다. 깃허브는 앤트로픽과 아마존웹서비스(AWS), 구글, 오픈AI와 총 1250만 달러를 투자해 알파-오메가 이니셔티브를 지원할 방침이다. 유지관리자가 인공지능(AI) 기반 보안 기능을 쉽게 활용하고 기존 개발 워크플로에 통합하도록 돕는 데 초점을 맞췄다. 현재 28만 명 이상 유지관리자가 코파일럿 프로, 깃허브 액션, 코드 스캐닝, 시크릿 스캐닝 의존성 알림 등 보안 기능을 무료로 이용하고 있다. 시큐리티 랩을 통해 보안 권고를 공개하며 생태계 전반 대응 속도도 끌어올리고 있다. 자금과 리소스 지원도 강화된다. 시큐어 오픈소스 펀드를 통해 550만 달러 규모 자금과 애저 크레딧을 제공한다. 또 데이터독, 오픈웹UI, 애틀랜틱 카운슬, 오와스프 등 파트너를 확대했다. 그 결과 138개 프로젝트에서 191건 신규 취약점이 등록됐고 시크릿 유출 방지와 탐지 성과도 확인된 것으로 나타났다. 깃허브는 AI 환경 변화 대응을 위해 유지관리자 지원도 강화한다. 자동화된 풀 리퀘스트와 보안 보고가 급증하면서 유지관리자 업무 부담과 번아웃이 심화되고 있기 때문이다. 깃허브는 이슈 분류, 코드 리뷰, 취약점 대응 전 과정에서 AI를 활용해 생산성을 높이도록 지원할 계획이다. 또 AI 기반 보안 대응은 단순 탐지에서 해결 중심으로 전환된다. 유지관리자가 기존 환경에서 그대로 도구를 활용하고 불필요한 노이즈를 줄이며 실제 문제를 우선 처리할 수 있도록 하는 것이 목표다. 안정적인 워크플로 구축도 주요 과제로 제시됐다. 깃허브는 오픈소스 보안을 특정 기업이 아닌 공동 책임으로 규정했다. 커뮤니티 기반 협력과 플랫폼 도구 결합을 통해 보다 효과적인 보안 대응 체계를 구축하겠다는 전략이다. 깃허브는 "단순히 더 많은 취약점을 발견하는 것을 넘어 유지관리자가 이를 효과적으로 분류·이해 해결할 수 있도록 지원하는 데 집중하고 있다"고 밝혔다.

2026.03.19 09:55김미정 기자

엔비디아, 자율주행·로봇·신약 개발까지…차세대 오픈소스 AI 모델 공개

엔비디아가 로봇, 자율주행, 신약 개발 등에 활용되는 오픈소스 인공지능(AI) 모델 제품군을 공개했다. 엔비디아는 17일 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026'에서 새로운 오픈 모델 제품군을 발표했다. 이번 모델은 디지털 환경뿐 아니라 로봇, 자율주행차, 생명과학 연구 등 실제 산업 환경에서 활용할 수 있는 지능형 AI 시스템 구축을 목표로 한다. 먼저 에이전트형 AI 개발을 위한 '네모트론 3' 모델 제품군이 공개됐다. 해당 모델은 언어, 이미지, 음성을 동시에 이해하는 멀티모달 구조를 기반으로 자연스러운 대화와 복잡한 추론, 영상·문서 분석을 지원한다. 최상위 모델인 '네모트론 3 울트라'는 엔비디아 블랙웰 플랫폼에서 NVFP4 포맷을 활용해 최대 5배 높은 처리 효율을 제공한다. 코딩 지원, 검색, 업무 자동화 등 AI 애플리케이션 개발에 활용된다. 랭체인, 코드래빗, 퍼플렉시티, 서비스나우 등 기업들도 네모트론 모델을 활용한 에이전트형 AI 서비스를 개발하고 있다. 로봇과 자율주행차 개발을 위한 물리 AI 모델도 공개됐다. '코스모스 3'는 합성 세계 생성, 물리 AI 추론, 행동 시뮬레이션을 통합한 세계 기반 모델로 복잡한 환경에서 AI가 실제 행동을 학습하도록 지원한다. 휴머노이드 로봇용 모델 '아이작 그루트 N1.7'은 실제 환경에서 활용 가능한 수준으로 발전했다. 자율주행차용 모델 '알파마요 1.5'는 내비게이션 안내와 다중 카메라 인식 기능을 통해 차량의 상황 판단 능력을 강화한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 기조연설에서 차세대 로봇 파운데이션 모델 '그루트 N2'도 공개했다. 해당 모델은 새로운 세계 행동 모델 구조를 기반으로 기존 비전, 언어, 행동(VLA) 모델 대비 두 배 이상 높은 작업 성공률을 보인다고 설명했다. 헬스케어 분야에서는 AI 기반 신약 개발을 지원하는 모델도 공개됐다. '프로테이나 콤플렉사'는 단백질 결합 구조 설계를 지원하는 생성형 AI 모델로 구조 기반 신약 개발을 가속하는 데 활용된다. 노보 노디스크, 비바 바이오텍, 매니폴드 바이오 등 제약 기업들이 해당 모델을 활용해 단백질 설계 연구를 진행하고 있다. 엔비디아는 구글 딥마인드, 유럽생물정보연구소, 서울대학교와 협력해 알파폴드 단백질 구조 데이터베이스도 확대했다. 약 3천만 개의 단백질 복합체 예측 데이터를 계산했으며 이 가운데 약 170만 개의 고신뢰 단백질 구조 데이터를 추가했다. 또한 GPU 가속 시뮬레이션 엔진 'nvQSP'도 공개했다. 해당 기술은 임상시험 이전 단계에서 다양한 치료 시나리오를 컴퓨터 모델로 분석할 수 있도록 지원한다. 기존 CPU 기반 시뮬레이션 대비 최대 77배 빠른 성능을 제공한다. 엔비디아는 이번에 공개한 모델과 데이터, 프레임워크를 깃허브, 허깅페이스, 클라우드 AI 플랫폼 등을 통해 제공할 예정이다. 일부 모델은 '엔비디아 NIM' 마이크로서비스 형태로도 제공돼 엣지부터 클라우드까지 다양한 환경에서 활용할 수 있다. 카리 브리스키 엔비디아 생성형 AI 소프트웨어 부사장은 "오픈소스 AI는 글로벌 혁신의 핵심 동력이 됐다"며 "엔비디아의 오픈 모델 제품군은 언어를 넘어 생명과학, 로보틱스, 자율 기계 등 다양한 산업 영역에서 새로운 AI 혁신을 가능하게 할 것"이라고 말했다.

2026.03.17 10:45남혁우 기자

엔비디아, AI 팩토리용 추론 운영체제 '다이나모 1.0' 공개…블랙웰 성능 최대 7배 향상

엔비디아가 대규모 생성형 인공지능(AI)와 에이전틱 AI 추론을 지원하기 위한 새로운 오픈소스 소프트웨어(SW)를 선보이며 AI 인프라 시장 확대에 나섰다. 엔비디아는 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026' 행사에서 AI 추론 운영 소프트웨어 '엔비디아 다이나모(NVIDIA Dynamo) 1.0'을 17일 발표했다. 다이나모 1.0은 대규모 AI 추론을 효율적으로 운영할 수 있도록 설계된 오픈소스 기반 SW다. AI 데이터센터에서 GPU와 메모리 자원을 효율적으로 관리하고 다양한 추론 작업을 분산 처리할 수 있도록 돕는다. 특히 엔비디아의 차세대 GPU 플랫폼인 블랙웰(Blackwell)과 결합해 대규모 AI 서비스 환경에서 높은 확장성과 성능을 제공하는 것이 특징이다. 최근 생성형 AI 서비스가 실제 산업 환경으로 빠르게 확산되면서 데이터센터에서는 다양한 AI 요청을 동시에 처리해야 하는 상황이 늘고 있다. 이러한 환경에서는 GPU 자원 관리와 작업 분배를 효율적으로 수행하는 오케스트레이션 기술이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 엔비디아는 다이나모를 통해 이러한 문제를 해결하겠다는 전략이다. 컴퓨터에서 운영체제가 하드웨어와 애플리케이션을 조율하듯, 다이나모는 AI 데이터센터에서 GPU와 메모리를 통합적으로 관리하며 복잡한 AI 추론 작업을 조정하는 역할을 수행한다. 엔비디아에 따르면 최근 진행된 벤치마크 테스트에서 다이나모는 블랙웰 GPU 기반 AI 추론 성능을 최대 7배까지 향상시킨 것으로 나타났다. 또한 무료 오픈소스 형태로 제공돼 AI 서비스 기업들이 토큰 처리 비용을 낮추고 GPU 인프라 활용도를 높이는 데 도움을 줄 것으로 기대된다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "AI 추론은 모든 AI 애플리케이션과 에이전트의 핵심 엔진"이라며 "다이나모는 AI 팩토리를 위한 최초의 운영 체제와 같은 역할을 하며 전 세계 AI 생태계 확장을 가속화할 것"이라고 말했다. 다이나모는 GPU 간 데이터 이동과 메모리 활용을 최적화하는 기능도 포함하고 있다. 예를 들어 AI 에이전트가 긴 프롬프트를 처리할 때 이전 단계에서 생성된 정보를 가장 많이 보유한 GPU로 작업을 자동 배분하고, 필요 없는 데이터는 외부 스토리지로 이동시켜 메모리 부담을 줄인다. 엔비디아는 다이나모를 다양한 AI 개발 프레임워크와도 연동했다. 랭체인, vLLM, SG랭(SGLang), LM캐시(Cache), llm-d 등 주요 오픈소스 프로젝트에 엔비디아 텐서RT-LLM 최적화 기능을 통합해 추론 성능을 향상시켰다. 또한 GPU 간 데이터 전송을 위한 NIXL, 메모리 관리를 위한 KVBM, 대규모 확장을 지원하는 그로브(Grove) 등 핵심 기술도 모듈 형태로 제공한다. 엔비디아의 AI 추론 플랫폼은 글로벌 클라우드 기업과 AI 스타트업, 대형 기업 등 다양한 파트너사에서 활용되고 있다. 주요 클라우드 사업자로는 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드, 오라클 클라우드 인프라스트럭처(OCI)가 있으며, 알리바바 클라우드, 코어위브, 네비우스, 투게더 AI 등도 파트너로 참여하고 있다. AI 스타트업 가운데서는 퍼플렉시티와 커서 등이 플랫폼을 도입했으며, 글로벌 기업 중에서는 페이팔, 바이트댄스, 핀터레스트, 쿠팡, 소프트뱅크 등도 활용하고 있다. 코어위브의 제품·엔지니어링 부문 수석 부사장 첸 골드버그는 "AI 서비스가 시험 단계에서 대규모 운영 환경으로 확장되면서 이를 지원할 인프라 역시 더욱 유연하게 변화해야 한다"며 "다이나모는 복잡한 AI 에이전트 환경에서도 안정적인 운영과 높은 성능을 제공한다"고 말했다. 네비우스 CTO 다닐라 슈탄 역시 "대규모 AI 추론 환경에서는 GPU 성능뿐 아니라 이를 효율적으로 활용하는 소프트웨어가 중요하다"며 "엔비디아의 소프트웨어 스택은 예측 가능한 성능과 빠른 배포를 가능하게 한다"고 설명했다. 핀터레스트 CTO 맷 마드리갈은 "수억 명의 사용자에게 실시간 멀티모달 AI 경험을 제공하려면 대규모 인텔리전스 인프라가 필요하다"며 "다이나모를 통해 AI 배포 환경을 더욱 효율적으로 운영하고 사용자 경험을 강화할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.03.17 08:54남혁우 기자

AI 시대 각광받는 '포스트그레SQL'…DB 시장 판 흔든다

인공지능(AI) 시대를 맞아 데이터베이스(DB) 시장의 판도가 바뀌고 있다. 수십 년간 IT 인프라의 핵심으로 자리 잡아 온 오라클 등 상용 DB 중심 구조가 흔들리는 가운데, 오픈소스 DB인 '포스트그레SQL'이 새로운 데이터 플랫폼 대안으로 떠오르고 있다. 15일 글로벌 데이터베이스 관리시스템(DBMS) 시장 조사 사이트 DB엔진스에 따르면 DB 인기 순위에서 오라클이 1위를 유지한 가운데 마이SQL, 마이크로소프트 SQL 서버에 이어 포스트그레SQL이 4위를 기록 중이다. 최근 주요 상용 DB가 정체와 하락세를 보이는 것과 달리 포스트그레SQL은 관심도와 점수가 꾸준히 상승한 것으로 나타났다. 글로벌 개발자 설문조사에서도 포스트그레SQL은 개발자 채택률 55% 이상을 기록하며 주요 DB 가운데 가장 높은 사용 비율을 보이고 있다. 상용 DB에서 오픈소스 기반 포스트그레SQL로 이동하는 흐름이 가속화되는 것으로 평가된다. 포스트그레SQL이 주목받는 이유는 확장성과 범용성이다. JSON 데이터 처리, 공간정보(GIS), 시계열 데이터 등 다양한 기능을 확장 모듈 형태로 지원하면서 단일 DB 엔진으로 여러 워크로드를 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 이러한 특성 덕분에 기존 상용 DB와 NoSQL, 분석 DB 역할을 동시에 수행할 수 있는 플랫폼으로 평가받는다. 특히 생성형 AI 확산과 함께 DB의 역할도 변화하고 있다. 최근 포스트그레SQL 생태계에서는 벡터 데이터를 저장하고 유사도 검색을 지원하는 'pg벡터' 같은 확장 기능이 등장하면서 AI 데이터 처리 플랫폼으로의 진화를 시도하고 있다. 이를 통해 정형 데이터와 AI 임베딩 데이터를 하나의 DB 환경에서 통합 관리하는 사례도 늘고 있다. 클라우드 환경 역시 포스트그레SQL 확산을 가속화하는 요인으로 꼽힌다. 아마존웹서비스(AWS), 구글, 마이크로소프트 등 주요 클라우드 기업들이 관리형 포스트그레SQL 서비스를 제공하면서 기업들은 별도의 인프라 구축 없이도 오픈소스 DB를 활용할 수 있게 됐다. 클라우드 네이티브 환경에서 포스트그레SQL이 사실상 기본 데이터 플랫폼으로 자리 잡고 있다는 분석도 나온다. 기업들의 '탈(脫) 오라클' 움직임도 DB 시장 재편의 주요 배경이다. 국내에선 대표적으로 카카오그룹이 약 6년에 걸친 프로젝트를 통해 대부분의 시스템에서 오라클 DB를 오픈소스 DB로 전환하며 기술 종속도를 낮추고 유지보수 비용 절감을 추진했다. 공공·금융·제조 부문에서도 신규 시스템 구축이나 일부 업무 영역에서 오픈소스 DB 채택 사례가 확대되는 분위기다. 이같은 흐름 속에서 포스트그레SQL 기반 생태계를 둘러싼 기업들의 움직임도 활발해지고 있다. 글로벌 포스트그레SQL 전문기업 EDB는 오라클 등 레거시 DB를 포스트그레SQL 기반 플랫폼으로 전환하는 사업을 확대하며 AI 데이터 플랫폼 전략을 강화하고 있다. 국내에선 티맥스티베로가 클라우드 네이티브 DB 플랫폼 '아울DB'를 통해 관리형 DB 운영 시장을 공략하고 있으며 포스트그레SQL 기반 오픈소스 플랫폼 지원도 확대하고 있다. 엔텔스 역시 포스트그레SQL 기반 고가용성 DBMS '타잔DB'를 앞세워 방산·공공 분야 데이터 인프라 구축 사업을 추진하는 등 관련 시장 공략에 나서고 있다. DB 업계에선 이러한 흐름을 데이터 인프라 구조 변화의 신호로 보고 있다. 상용 DB 중심 구조가 유지되던 과거와 달리 최근에는 비용 구조와 기술 자율성을 고려해 오픈소스 기반 DB를 검토하는 기업이 빠르게 늘고 있다는 분석이다. 실제 일부 기업에선 오라클 DB를 오픈소스 기반 플랫폼으로 전환하며 최대 50~80% 수준의 비용 절감 효과를 얻었다는 사례도 나타나고 있다. 다만 시장 전환이 단기간에 이뤄지기는 쉽지 않을 것이라는 전망도 나온다. 기업 내부 데이터베이스 관리자(DBA) 인력 상당수가 여전히 특정 상용 DB 기술을 중심으로 운영 경험을 쌓아온 만큼 조직 차원의 기술 전환에는 일정 시간이 필요하다는 이유에서다. 또 대규모 핵심 시스템의 경우 안정성과 운영 책임 구조에 대한 검증이 충분히 이뤄져야 한다는 점도 현실적인 제약으로 꼽힌다. 그럼에도 포스트그레SQL 확산은 단순한 기술 트렌드가 아닌 데이터 플랫폼 구조 변화의 흐름으로 평가된다. 클라우드와 AI 환경에서 데이터 활용 방식이 달라지면서 보다 유연하고 확장 가능한 DB 플랫폼이 요구되고 있기 때문이다. DB 업계 관계자는 "과거에는 오라클 같은 상용 DB가 사실상 표준처럼 여겨졌지만 지금은 비용 구조와 기술 자율성을 고려해 오픈소스 DB를 검토하는 기업이 크게 늘고 있다"며 "AI 시대 데이터 활용이 확대될수록 포스트그레SQL을 중심으로 한 DB 생태계 변화는 더욱 빨라질 것"이라고 말했다.

2026.03.15 09:13한정호 기자

한컴, 오픈데이터로더 PDF v2.0 공개…문서 AI 시장 공략 박차

한글과컴퓨터가 인공지능(AI) 기반 PDF 데이터 추출 기술을 고도화해 오픈소스 생태계 확장에 나선다. AI와 직접 추출 방식을 결합한 하이브리드 엔진을 앞세워 문서 AI 시장 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 한컴은 오픈소스 PDF 데이터 추출 부문에서 벤치마크 1위 성능을 달성한 '오픈데이터로더 PDF v2.0'을 공개했다고 12일 밝혔다. 이번 버전의 가장 큰 특징은 AI 방식과 직접 추출 방식을 결합한 하이브리드 엔진이다. 기업과 개발자는 외부 서버로의 데이터 유출 우려 없이 완전히 차단된 로컬 환경에서 고성능 PDF 데이터 추출 기능을 무료로 활용할 수 있다. 문서 내 복잡한 요소를 분석하기 위한 무료 AI 애드온 4종도 기본 탑재됐다. 광학문자인식(OCR)은 이미지 기반 PDF와 스캔 문서 텍스트 인식률을 높였고 표 추출 기능은 초경량 AI 모델을 활용해 병합된 셀 등 복잡한 표 구조를 정밀하게 분석한다. 수식 추출 기능은 과학·수학 논문의 복잡한 수식을 로컬 환경에서 인식하며 차트 분석 기능은 차트가 의미하는 내용을 문장 형태로 설명한다. 애드온은 도클링 등 타사 오픈소스 AI 모델과 호환되도록 구현됐다. 특정 기업과 공식 제휴 관계는 아니지만 사용자가 기존 기술 환경에서 쉽게 연동할 수 있도록 객관적인 기술 호환성을 확보했다. 향후 유연한 애드온 구조를 통해 더 많은 AI 모델을 추가할 수 있다는 설명이다. 오픈데이터로더 PDF v2.0은 자체 벤치마크 테스트에서 읽기 순서, 표, 제목 추론 등 다양한 항목에서 1위 수준의 성능을 기록했다. 한컴은 오픈소스의 핵심 가치인 투명성을 위해 벤치마크 테스트 데이터와 재현 가능한 상세 코드를 공식 깃허브 저장소에 공개했다고 밝혔다. 이번 출시와 함께 오픈소스 라이선스도 기존 MPL 2.0에서 아파치 2.0으로 전환했다. 상업적 활용이 자유로운 라이선스를 적용해 외부 개발자와 글로벌 IT 기업의 진입 장벽을 낮추고 웹 애플리케이션이나 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 다양한 비즈니스 모델이 형성되는 생태계를 구축한다는 계획이다. AI 에이전트 시대에 대응한 생태계 확장도 추진한다. 한컴은 지난해 랭체인 연동을 완료했으며 올해는 랭플로우·라마인덱스·제미나이 CLI 등 다양한 AI 프레임워크와의 연동을 확대할 예정이다. AI 에이전트 지원을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기능도 준비 중이다. 올 하반기에는 독자 문서 AI 기술을 기반으로 한 상용 AI 애드온도 출시할 계획이다. AI가 문서 구조를 분석해 접근성 태그를 자동 생성하는 기술을 오픈소스 최초로 탑재해 글로벌 접근성 표준(PDF/UA)을 충족하는 PDF AI 접근성 솔루션으로 확장한다는 방침이다. 정지환 한컴 최고기술책임자(CTO)는 "오픈데이터로더 PDF v2.0은 AI 하이브리드 엔진과 아파치 2.0 라이선스 전환을 통해 누구나 자유롭게 활용·확장할 수 있는 개방형 PDF 데이터 플랫폼으로 진화했다"며 "향후 상용 AI 애드온과 접근성 솔루션을 통해 전 세계 PDF 문서가 AI에 활용되는 것은 물론, 모든 사람에게 열린 문서가 되도록 글로벌 생태계를 선도하겠다"고 밝혔다.

2026.03.12 15:46한정호 기자

[AI 리더스] 오픈소스컨설팅 "AI 시대 인프라·협업 모두 아우른다…글로벌 파트너 도전"

"인공지능(AI) 시대에도 기업이 새로운 기술을 유연하게 받아들이고 활용할 수 있도록 돕는 것이 우리의 역할입니다. 오픈소스 기반 기술과 자체 제품 경쟁력을 바탕으로 글로벌 시장에서도 성장하는 회사가 되겠습니다." 장용훈 오픈소스컨설팅 대표는 12일 서울 강남구 본사에서 지디넷코리아와 만나 AI 시대 기업 IT 환경 변화와 회사의 전략 방향에 대해 이같이 말했다. 그는 "AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만 기업의 기존 인프라와 조직 문화는 그 속도를 따라가기 쉽지 않다"며 "새로운 기술을 실제 기업 환경에서 활용할 수 있도록 연결하는 데 앞장설 것"이라고 강조했다. 오픈소스컨설팅은 오픈소스 기반 클라우드 인프라와 협업 플랫폼 사업을 중심으로 성장해온 기업이다. 최근에는 AI 인프라와 워크 매니지먼트 플랫폼을 결합해 기업 디지털 전환(DX)을 지원하는 전략을 강화하고 있다. 회사는 올해 글로벌(Global)·AI·프로덕트(Product)·파트너(Partner)를 축으로 한 'GAPP' 전략을 중심으로 사업 구조를 양적 성장에서 질적 성장 중심으로 전환한다는 목표다. "기존 IT 인프라와 AI 사이 간극 메운다" 장 대표는 AI 시장을 바라보는 관점에서 과도한 기대와 현실 사이의 간극을 언급했다. 그는 AI가 기업 환경을 빠르게 변화시키고 있지만 실제 기업 시스템 전체를 단기간에 대체하기는 어렵다고 설명했다. 장 대표는 "AI가 빠르게 발전하는 것은 사실이지만 기업 내부에는 아직도 유닉스나 기존 가상화 환경을 사용하는 시스템이 많다"며 "이런 환경에서 AI를 제대로 활용하려면 인프라와 업무 시스템을 함께 변화시키는 과정이 필요하다"고 말했다. 장 대표는 협업 플랫폼과 클라우드 인프라의 중요성이 더 커질 것으로 봤다. AI 도입 자체보다 이를 활용할 수 있는 환경 구축이 더 중요해질 것이라는 판단이다. AI가 기존 시스템을 완전히 대체하기보다는 데이터를 분석하고 의사결정을 돕는 방식으로 기업 업무를 강화할 가능성이 높다는 것이다. 이에 대해 한진규 오픈소스컨설팅 사장은 "전사적자원관리(ERP)나 워크 플랫폼 같은 기업 시스템은 이미 복잡도가 매우 높아 AI가 단순히 대체하기 어렵다"며 "대신 AI는 데이터를 빠르게 분석해 경영진과 조직이 더 많은 인사이트를 얻도록 돕는 방향으로 활용될 것"이라고 밝혔다. AI 확산은 기업 협업 환경에도 변화를 가져올 것으로 내다봤다. 다양한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 협업 도구와 내부 시스템을 AI로 연결해 업무 효율을 높이는 방향으로 발전할 것이라는 전망이다. 한 사장은 "우리가 파트너십을 맺고 있는 아틀라시안·먼데이닷컴 같은 SaaS 협업툴과 기업 내부 시스템을 AI로 연결해 어디서든 필요한 정보를 얻을 수 있는 환경이 중요해질 것"이라며 "우리는 이런 플랫폼 통합 역할에 집중하고 있다"고 설명했다. 장 대표 역시 AI가 협업을 대체하기보다는 새로운 협업 방식의 파트너가 될 것이라고 봤다. 그는 "AI는 직원을 완전히 대체하기보다는 함께 일하는 새로운 협업 파트너가 될 가능성이 크다"며 "이 과정에서 협업 플랫폼과 데이터 기반 업무 환경의 중요성이 더욱 커질 것"이라고 강조했다. 클라우드·GPU 인프라 전략 강화…"AI 활용 가능한 환경이 핵심" 최근 AI 확산과 함께 기업 인프라 전략도 빠르게 변화하고 있다. 특히 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 클라우드 환경을 어떻게 구축하고 운영하느냐가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 오픈소스컨설팅은 프라이빗 클라우드 플랫폼 '플레이스 클라우드'를 중심으로 이같은 시장 변화에 대응 중이다. 이 플랫폼은 가상머신·컨테이너·GPU 등 다양한 인프라 자원을 통합 관리할 수 있는 오픈소스 기반 프라이빗 클라우드 환경을 지원한다. 기업들이 브로드컴의 VM웨어 인수 이후 비용 증가 등의 영향으로 기존 가상화 환경을 대체하려는 움직임을 보이는 동시에, 생성형 AI 확산으로 GPU 기반 인프라 수요도 빠르게 증가하고 있다. 오픈소스컨설팅은 플레이스 클라우드를 앞세워 이 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 글로벌 커뮤니티를 통해 지속적으로 업데이트되는 오픈소스 기술들을 패키징하기에 AI 시대에 맞는 유연한 하이브리드 인프라 구축을 지원하는 것이 강점이다. 특히 인프라 비용 부담과 기술 지원이 우려되는 '벤더 종속' 문제를 해소하는 데 앞장선다는 방침이다. 한 사장은 "현재 AI 시장에선 VM웨어 솔루션과 퍼블릭 클라우드를 사용할 경우 비용과 데이터 관리 측면에서 부담이 커질 수 있다"며 "기업의 중요한 내부 데이터나 핵심 시스템은 프라이빗 클라우드에서 운영하려는 수요가 늘고 있다"고 설명했다. 이 흐름에 맞춰 GPU 자원을 효율적으로 운영할 수 있는 인프라 기술도 강화하고 있다. 오픈소스컨설팅은 GPU 자원을 세분화해 할당하고 자동으로 관리할 수 있는 AI 인프라 구축 경험을 공공·민간 시장에서 확보했다. 최근엔 스트라토와 협력해 클라우드 통합 운영관리 플랫폼을 결합한 서비스형 GPU(GPUaaS) 기반 글로벌 AI 인프라 사업에도 나섰다. 기업이 AI 데이터센터와 GPU 클러스터를 보다 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다는 계획이다. 장 대표는 "GPU를 확보하는 것만으로 AI 도입·확산이 실현되는 것은 아니다"라며 "기업이 실제로 AI를 활용할 수 있도록 인프라와 운영관리 환경을 함께 구축하는 것이 더 중요하다"고 밝혔다. "유럽 거점으로 글로벌 공략…파트너 생태계 확대" 오픈소스컨설팅은 올해를 글로벌 사업 확장의 전환점으로 설정했다. 이미 유럽 지역에 영업 거점을 마련하고 글로벌 시장 공략을 본격화하고 있다. 현재 회사는 네덜란드 암스테르담과 스페인 바르셀로나에 인력을 배치해 유럽 시장을 중심으로 활동 중이다. 이 거점을 통해 장기적으로 미국 시장까지 사업 영역을 확대할 계획이다. 한 사장은 "한국 기업이 해외 시장을 직접 개척하는 것은 쉽지 않지만 유럽을 거점으로 글로벌 판매 체계를 구축하고 있다"며 "국내 영업 조직과 해외 영업 조직이 협력해 시장을 확대 중"이라고 설명했다. 아틀라시안 생태계에서의 파트너십도 대표적인 글로벌 시장 확장 전략이다. 오픈소스컨설팅은 최근 글로벌 소프트웨어 기업 앱파이어로부터 아시아태평양(APAC) 최우수 파트너로 선정되며 기술력을 인정받았다고 밝혔다. 회사는 자체 개발한 아틀라시안 마켓플레이스 앱 '플렉서블' 라인업을 토대로 글로벌 고객도 확보에 속도를 내고 있다. 회사에 따르면 현재 전 세계 수백 개 기업이 해당 솔루션을 사용 중이다. 장 대표는 향후 자체 클라우드·SaaS 솔루션 중심의 사업 구조로 전환하겠다는 목표도 내세웠다. 그는 "아직은 파트너 솔루션 매출 비중이 크지만 앞으로 3년 안에 자체 제품 매출 비중을 60% 이상으로 높이는 것이 목표"라고 말했다. 끝으로 그는 "AI 기술 경쟁은 결국 기업이 얼마나 빠르게 기술을 활용할 수 있느냐의 문제"라며 "오픈소스 기반 기술과 자체 제품 경쟁력을 바탕으로 기업의 AI 전환을 돕는 글로벌 기술 파트너로 성장하겠다"고 강조했다.

2026.03.12 14:26한정호 기자

[현장] 레드햇 "AI 운영 핵심은 추론 인프라…오픈소스 플랫폼 지원 확대"

레드햇이 기업의 인공지능(AI) 도입 확대에 맞춰 AI 추론 인프라와 하이브리드 클라우드 기반 플랫폼 지원을 강화한다. 그래픽처리장치(GPU) 활용 효율과 AI 운영 거버넌스를 동시에 확보하는 플랫폼 전략을 앞세워 AI 서비스 구축과 운영을 지원한다는 목표다. 최원영 한국레드햇 전무는 11일 양재 엘타워에서 열린 '레드햇 테크데이'에서 "기업이 AI 서비스를 운영하려면 추론 아키텍처와 GPU 활용 전략을 포함한 통합 플랫폼 접근이 필요하다"며 "오픈소스 기반 플랫폼 '레드햇 AI'를 통해 AI 도입·운영을 지속 지원할 것"이라고 강조했다. 이날 행사는 AI-레디 하이브리드 클라우드 플랫폼 구축 전략을 주제로 기업 AI 환경 구축을 위한 인프라와 플랫폼 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사에는 300여 명의 고객과 파트너가 참석했다. 최 전무에 따르면 최근 생성형 AI와 멀티 에이전트 기반 서비스가 확산되면서 AI 모델의 실제 서비스 단계인 추론 영역의 중요성이 커지고 있다. AI 에이전트는 단순 질의응답을 넘어 계획 수립, 도구 호출, 결과 검증 등 여러 단계를 거치기에 연산량과 토큰 사용량이 크게 증가하는 추세다. 그는 "AI 에이전트 기반 서비스는 단순한 거대언어모델(LLM) 응답보다 훨씬 많은 추론 연산이 필요하다"며 "이 과정에서 GPU 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 기업 AI 운영의 핵심 과제가 되고 있다"고 설명했다. 레드햇은 이를 지원하고자 '오픈시프트'를 중심으로 한 레드햇 AI 플랫폼 전략을 추진 중이다. 해당 플랫폼은 다양한 오픈소스 기반 AI 도구를 통합해 기업 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 레드햇 AI 플랫폼은 ▲AI 엔터프라이즈 ▲오픈시프트 AI ▲엔터프라이즈 리눅스 AI ▲AI 인퍼런스 서버 등으로 구성된다. 특히 가상 거대언어모델(vLLM) 기반 AI 인퍼런스 서버를 통해 다양한 GPU와 가속기 환경에서 대규모 AI 모델을 효율적으로 운영할 수 있도록 지원한다. 또 GPU 자원을 여러 사용자와 서비스가 유연하게 공유할 수 있는 서비스형 GPU(GPUaaS) 구조도 제공한다. 기업이 보유한 GPU 자원을 보다 효율적으로 활용하고 AI 인프라 비용 부담을 줄인다는 목표다. 레드햇은 최근 글로벌 오픈소스 커뮤니티와 함께 엔비디아와 AMD GPU, 구글 텐서처리장치(TPU), 나아가 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) 등 다양한 AI 가속기에 대한 최적화도 진행 중이다. AI 플랫폼 생태계 확대도 박차를 가한다. 레드햇은 엔비디아와 협력해 DGX 시스템에 AI 플랫폼을 통합하는 '레드햇 AI 팩토리 위드 엔비디아' 협력 모델을 지난달 발표했다. 현재 엔비디아 블랙웰 플랫폼과 통합됐으며 향후 차세대 루빈 플랫폼과의 연계도 추진할 계획이다. 이날 행사에선 한전KDN이 레드햇 오픈시프트 기반 클라우드 네이티브 환경을 통해 전력 제어 시스템을 현대화하는 프로젝트 사례도 소개됐다. 한전KDN은 현재 10년 규모의 변전소 원격 감시·제어 시스템(SCADA) 개발 프로젝트를 진행 중이다. 기존 시스템 중심 구조에서 벗어나 유연성과 확장성을 갖춘 클라우드 플랫폼 기반으로 전환하는 것이 목적이다. 배선준 한전KDN 차장은 "전력 제어 시스템은 수많은 변전소에서 데이터를 수집하고 실시간으로 제어해야 하기에 안정성과 운영 효율성이 무엇보다 중요하다"며 "레드햇 오픈시프트 플랫폼을 통해 개발 자동화와 지속적 통합·배포(CI/CD) 체계를 구축하고 클라우드 네이티브 전환을 추진 중"이라고 밝혔다. 이어 "컨테이너 기반 환경으로 장애 발생 시 영향 범위를 격리하고 신속하게 대응할 수 있는 구조를 구축해 한국전력 제어 시스템을 고도화할 것"이라고 덧붙였다. 레드햇은 오픈소스 기반 플랫폼이 기업의 기존 IT 인프라와 AI 워크로드를 통합 운영하는 데 적합하다고 강조했다. 특히 하이브리드 클라우드 환경에서 애플리케이션과 AI 서비스를 단일 플랫폼 레드햇 AI에서 관리할 수 있다는 점을 주요 강점으로 내세웠다. 최 전무는 "AI도 기존 IT 환경과 마찬가지로 보안과 거버넌스를 함께 고려해야 한다"며 "기업이 기존 IT 운영 플랫폼 위에서 AI를 통합적으로 관리할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.03.11 15:46한정호 기자

국산 AI 기술 자립 가속…정부, 오픈소스로 'AX 전환' 견인

과학기술정보통신부가 국내 산업의 기술 자립과 신속한 인공지능(AI) 전환을 위해 오픈소스 생태계 조성에 나선다. 과기정통부는 '2026년 오픈소스 AI·소프트웨어(SW) 개발·활용 지원사업' 과제를 공모한다고 4일 밝혔다. 이번 사업은 제조와 서비스 등 산업 현장에서 필요한 AI 소프트웨어를 국내 기업과 기관이 개발하고, 이를 오픈소스로 공개해 글로벌 경쟁력을 확보하는 데 목적이 있다. 이번 지원사업은 총 92억원 규모로 AI·SW 기업, 대학, 연구기관이 단독 또는 컨소시엄 형태로 참여할 수 있다. 사업 분야는 크게 AI 분야 오픈소스 SW 개발 지원과 오픈소스 AI·SW 활용 지원으로 구성된다. 우선 AI 인프라 및 데이터 처리 등 공통 소프트웨어 개발을 지원하며 과제당 최대 7억원이 배정된다. 제조·의료·공공 등 현장에서 즉시 사용 가능한 AI 솔루션의 사업화를 통해선 과제당 최대 11억 4000만원을 지원한다. 정부는 분야별로 5개 내외 과제를 선정할 예정이다. 선정된 기업들이 오픈소스 활용 과정에서 겪는 법적·기술적 어려움을 최소화할 수 있도록 전문 컨설팅도 제공할 계획이다. 이번 사업 공모는 이날부터 다음 달 3일까지 진행된다. 상세 내용은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA) 누리집에서 확인할 수 있다. 오는 17일 오후 2시 서울 강남구 한국과학기술회관에서 사업 설명회가 열릴 예정이다. 남철기 소프트웨어정책관은 "AI 경쟁 승부처는 서비스를 빠르게 구현하고 안정적으로 운영하는 소프트웨어 역량으로 이동할 것"이라며 "우수한 오픈소스를 발굴해 국내 개방형 AI 생태계 구축에 기여하고 국내 기업이 안정적인 운영 기반을 마련할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.03.04 12:01이나연 기자

알리바바 AI '큐원' 프로젝트 리더 하차…AI 경쟁 속 리더 공백 우려

알리바바의 오픈소스 AI 프로젝트 '큐원(Qwen)'을 이끌던 핵심 기술 리더가 차세대 모델인 큐원 3.5 공개 직후 프로젝트에서 물러난다고 밝혔다. 4일(현지시간) 린쥔양 알리바바 수석 알고리즘 엔지니어 겸 큐원 기술총괄은 소셜플랫폼 엑스(X)를 통해 프로젝트에서 물러난다고 밝혔다. 다만 알리바바 퇴사 여부나 보직 변경 여부는 공식적으로 확인되지 않았다. 린쥔양 기술총괄은 2019년 알리바바에 합류해 자연어처리와 멀티모달 연구를 담당했다. 이후 수석 알고리즘 엔지니어를 거쳐 2023년부터 큐원팀의 공식 기술총괄을 맡았다. 그는 대규모 혼합전문가(MoE) 모델 'M6', ICML 2022에서 발표된 멀티모달 사전학습 모델 'OFA', 중국어 비전-언어 모델 '차이니즈 클립(Chinese-CLIP)' 등 주요 프로젝트의 핵심 개발자다. 차이니즈 클립은 깃허브에서 별 2천 개 이상을 기록하며 중국어 멀티모달 모델의 대표 사례로 자리 잡았다. 연구 영향력도 두드러진다. 구글 스칼라 기준 린의 논문 인용 수는 4만2000 회를 넘어섰다. 이 가운데 큐원3 기술 보고서만 약 9천 회 인용됐다. 모델 기술 보고서로는 이례적으로 높은 수치다. 큐원 프로젝트가 단순 상용 모델을 넘어 학술·연구 생태계와 긴밀히 연결돼 있음을 보여준다. 큐원은 2023년 4월 베타 공개 이후 같은 해 9월 정식 공개됐다. 초기 70억 개 매개변수 언어모델에서 출발해, 비전-언어 모델(Qwen-VL), 오디오 모델, 수학 특화 모델, 코드 생성 모델, 추론 특화 모델(QwQ 시리즈) 등으로 빠르게 확장됐다. 지난해 4월 공개된 큐원3 기준 누적 다운로드는 6억 회를 넘겼고 허깅페이스 등록 파생 모델은 17만 개 이상을 기록했다. 이는 동일 기준에서 메타의 '라마(Llama)'를 상회하는 수치로 평가된다. 포춘은 이러한 오픈소스 성과를 근거로 2025년 '세상을 바꾸는 기업(Change the World)' 리스트에 알리바바를 선정했다. 린쥔양 기술총괄은 중국 AI 연구 환경의 한계를 공개적으로 언급해온 인물이기도 하다. 2026년 1월 칭화대 AI 서밋에서 그는 "미국의 컴퓨팅 인프라는 중국보다 1~2자릿수 이상 많을 가능성이 크다"고 말했다. 더불어 미국 연구소들이 차세대 모델 연구에 대규모 연산 자원을 투입하는 반면 자신의 팀은 상용 서비스 요구를 충족하는 데 상당한 컴퓨팅을 사용해야 한다고 밝혔다. 다만 그는 이러한 제약이 알고리즘-하드웨어 공동 설계와 같은 효율 중심 혁신을 촉진했다고 강조했다. 자원 열세 속에서도 모델 성능과 효율을 동시에 끌어올리는 전략을 택했다는 설명이다. 린쥔양 기술총괄테크리드가 이번 프로젝트에서 물러나는 것이 자발적 결정인지 여부는 확인되지 않았다. 알리바바도 이탈 배경, 향후 리더십 구조에 대해 공식 입장을 내놓지 않고 있다. 큐원 3.5가 예정대로 공개된 점을 고려하면 개발 파이프라인 자체는 유지되고 있는 것으로 보인다. 큐원 프로젝트 기여자인 첸청은 "떠나는 것이 당신의 선택이 아니었음을 안다"는 내용의 글을 엑스에 게시해 내부 사정에 대한 추측을 낳았다. 동료 연구원 자오원팅은 이를 '한 시대의 끝'이라고 표현했고 허깅페이스 아태지역 생태계 총괄 왕톄전(Tiezhen Wang)은 "큐원 프로젝트에 큰 손실"이라고 밝혔다.

2026.03.04 10:28남혁우 기자

[AI는 지금] 클로드봇, 앤트로픽 상표권 제동에 강제 개명…오픈소스 AI 논쟁 확산

미국에서 화제를 모은 오픈소스 인공지능(AI) 에이전트 '클로드봇(Clawdbot)'이 최근 '몰트봇(Moltbot)'으로 이름을 변경했다. 생성형 AI 기업 앤트로픽이 자사가 보유한 '클로드(Claude·Clawd)' 관련 상표권을 근거로 명칭 변경을 요구했기 때문이다. 28일 비즈니스 인사이더, 맥스토리즈 등 주요 외신에 따르면 '클로드봇' 제작자인 피터 슈타인버거는 소셜미디어(SNS) X(옛 트위터)에 "앤트로픽에 의해 계정과 프로젝트 명칭을 강요받았다"며 "자발적 결정이 아닌 앤트로픽의 요청에 따른 것"이라고 밝혔다. 클로드봇은 지난해 12월 공개된 이후 개발자 커뮤니티를 중심으로 빠르게 확산된 AI 에이전트다. 사용자의 로컬 컴퓨터에서 실행되며 앤트로픽의 거대언어모델(LLM) '클로드(Claude)'를 비롯해 다양한 모델을 연동함으로써 일정 관리, 코딩 자동화, 이메일 처리, 스마트홈 제어 등 광범위한 작업을 수행할 수 있다. 특히 텔레그램, 아이메시지 등 기존 메신저를 인터페이스로 활용하는 구조로 많은 주목을 받았다. 맥스토리즈는 "(클로드봇)은 올해 개인 AI 비서의 미래를 보여주는 사례"라며 "기존 챗봇 앱과는 질적으로 다른 경험"이라고 평가했다. 하지만 앤트로픽이 '클로드' 상표권에 대해 제동을 걸면서 '클로드봇'은 결국 '몰트봇'으로 이름을 변경하게 됐다. 앤트로픽은 '클로드봇'이 자사가 보유한 '클로드' 명칭과 로고에 대한 상표권과 혼동될 수 있다는 이유로 이름 변경을 요청한 것으로 알려졌다.슈타인버거는 "'클로드봇'이라는 이름이 법적으로 문제없다고 판단했다"며 "하지만 (앤트로픽에) 받아들여지지 않았다"고 밝혔다. 이 과정에서 상표권 논란과 무관한 암호화폐 커뮤니티의 반발도 이어졌다. 클로드봇과 직접적 관련이 없는 '클로드(Clawd)' 밈 코인 투자자들이 프로젝트 명칭 변경 과정에서 혼선이 발생했다며 제작자에게 항의한 것이다. 밈 코인은 기술이나 프로젝트와 무관하게 특정 이름이나 화제성에 기대 가치가 형성되는 특성이 있는데, '클로드봇'의 명칭 변경으로 해당 이름이 온라인에서 사라지자 일부 투자자들이 불만을 드러낸 것이다. 이 탓에 슈타인버거의 개인 깃허브 계정이 일시적으로 탈취되는 사건도 발생했으나, 몰트봇 공식 계정은 피해를 입지 않았다. 개발자 커뮤니티 내 반발도 나왔다. 일부 엔지니어들은 '클로드봇'이 앤트로픽과 무관한 개인 오픈소스 프로젝트임에도 대형 AI 기업이 상표권을 근거로 프로젝트 명칭까지 변경하도록 요구한 점을 문제 삼았다. 상표권을 앞세워 오픈소스 프로젝트의 자율성과 정체성에 과도하게 개입한 사례라고 봐서다. 한 개발자는 소셜미디어에서 앤트로픽 최고경영자(CEO) 다리오 아모데이를 직접 태그하며 "성공을 원치 않는 것이냐"고 공개적으로 문제를 제기하기도 했다.이처럼 개발자들이 앤트로픽을 향해 불만을 드러낸 것은 몰트봇이 그동안 앤트로픽 생태계 확대에 기여해 왔다고 봐서다. 몰트봇은 앤트로픽의 API를 활용해 클로드 모델 사용을 확산시킨 대표적인 외부 프로젝트다. 하지만 앤트로픽이 상표권을 근거로 프로젝트 정체성에 직접적인 영향을 미치는 조치를 취한 것에 대해 일부 개발자들은 이해할 수 없다는 반응이다. 업계에선 오픈소스 프로젝트에서 명칭이 커뮤니티 결속과 정체성을 상징하는 요소인 만큼, 이를 제한하는 조치가 자율적 창작 문화를 위축시킬 수 있다는 우려를 제기했다. 특히 최근 앤트로픽이 자체 도구 '클로드 코드(Claude Code)'를 강화하는 상황에서 이번 조치가 외부 써드파티 프로젝트에 대한 통제 신호로 해석될 수 있다는 시각도 나온다. 또 이번 사례는 오픈소스 AI 프로젝트와 대형 AI 기업 간 상표권 충돌이 현실적인 리스크로 부상하고 있음을 보여주는 것으로도 평가된다. 앞서 오픈AI 역시 상표 분쟁으로 인해 일부 서비스 및 기능 명칭을 변경한 바 있다. 맥스토리즈는 "클로드봇은 아직 소수의 기술 애호가를 위한 프로젝트에 가깝지만, 앱스토어 중심의 소프트웨어 유통 구조 자체를 흔들 잠재력을 보여준다"고 평가했다.

2026.01.28 10:15장유미 기자

딥시크 충격 1년…"K-오픈모델, 독자 개발 철학 서둘러야"

중국 딥시크가 만든 오픈소스 인공지능(AI) 생태계가 전 세계로 확산하며 국내서도 오픈소스 AI 모델 강화를 위한 정부 지원과 기술력 확보가 절실하다는 주장이 나오고 있다. 다만 중국 딥시크 기술력을 무분별하게 따라가는 것이 아닌, 우리만의 기술·생태계를 구축해야 한다는 의견이 이어지고 있다. 27일 국내 AI 업계에서는 중국 딥시크의 '딥시크-R1' 출시 1년을 맞아 간 국내에서도 자체 생태계를 다져나갈 필요가 절실하다는 목소리가 높아지고 있다. 딥시크는 지난해 1월 중순 오픈소스 추론형 언어 모델 딥시크-R1을 공개한 뒤 글로벌 시장에서 주목받았다. 수학·코드·논리 등 고난도 추론 작업에서 오픈AI 'o1'과 유사한 성능을 내면서도 운영 비용이 낮다는 평을 받았다. 당시 엔비디아 등 AI 관련 기술주가 급락하는 등 시장 변동성에 영향을 미쳤다. 딥시크-R1이 전 세계적 관심을 받은 후 중국 내에서는 오픈소스 모델 비중이 급격히 늘었다. 알리바바는 지난해 상반기 대규모언어모델 '큐원2.5'와 멀티모달 모델 '큐원2.5-옴니'를 아파치 2.0 라이선스로 공개했다. 지푸AI도 오픈소스 전략을 강화하면서 고성능 대화·추론 모델 GLM-4 시리즈를 오픈소스로 내놨다. 문샷AI도 일부 모델을 오픈소스로 전환하며 존재감을 키웠다. 이에 일각에서는 중국이 미국 AI 생태계 수준을 따라잡을 것이라는 관측이 나오고 있다. 브래드 스미스 마이크로소프트 사장은 "중국 기업은 정부 보조금 혜택을 받고 있다"며 "이같은 지원 덕에 미국 기업을 저가로 압도할 수 있을 것"이라고 주장했다. 데미스 하사비스 구글 딥마인드 최고경영자(CEO)도 "딥시크 등 중국 AI 모델이 미국과 서방 기술 수준보다 몇 달 정도 뒤처진 수준일 수 있다"며 "1~2년 전 예상보다 훨씬 빠르게 격차를 좁혔다"고 밝혔다. 딥시크, 개발도상국서 인기..."AI 인프라 경쟁선 한계" 최근 딥시크는 저비용·개방형 라이선스를 앞세워 개발도상국의 AI 장벽을 낮추는 데 활용되고 있는 것으로 나타났다. 이달 마이크로소프트 AI 이코노미 인스티튜트가 공개한 '2025 AI 확산 보고서'에 따르면 딥시크가 글로벌 사우스 지역 AI 민주화를 돕는 대표 모델로 부상하고 있다. 보고서는 중국을 비롯한 러시아, 아프리카에서 딥시크 사용량이 빠르게 증가했다고 분석했다. 아프리카 지역에서는 딥시크 사용 비중이 다른 지역보다 최대 4배 높게 집계됐다. AI 이코노미 인스티튜트는 "글로벌 사우스 시장은 즉시 활용 가능한 오픈소스 모델을 실질 대안으로 보고 있다"며 "AI 도입 필수 조건이 성능에서 접근성과 가용성으로 변화하고 있다"고 짚었다. 일각에서는 중국이 딥시크 등 오픈소스로 글로벌 AI 생태계를 장악하기에는 한계가 있다는 지적도 나오고 있다. 특히 인프라 경쟁력이 미국보다 상대적으로 약해 현재 모델보다 더 뛰어난 기술을 구축하는 것이 무리라는 평가다. 하사비스 CEO는 중국이 미국 AI 기술을 뛰어넘을 만한 새 혁신은 아직 확인되지 않았다고 선그었다. 실제 미국은 엔비디아의 최첨단 반도체 수출을 제한하고 있으며 중국은 화웨이 등 자국 칩으로 공백을 메우려 하고 있다. 하사비스 CEO는 "중국이 첨단 반도체 접근 제한이라는 구조적 제약에 여전히 갇혀있다"고 주장했다. 정부, 오픈소스 첫 사업...업계 "우리만의 기술 철학 만들어야" 국내 산업계와 학계도 한국 오픈소스 생태계 강화를 위한 노력이 필요하다고 입을 모았다. 정부가 예산을 늘려 오픈소스 생태계를 지원하거나, 관련 법을 구축해 안전한 오픈소스 AI 생태계 마련에 힘써야 한다는 설명이다. 이에 정부는 올해 오픈소스 생태계 확장을 위한 사업을 진행한다. 신규 사업을 위한 예산도 110억원 규모로 편성했다. 이를 통해 해외 오픈소스 커뮤니티 협력 강화와 개발자 생태계 육성이 목표다. 해당 사업은 '오픈소스 개발 지원 분야'와 '오픈소스 활용 지원 분야'로 구성된다. 총 10개 과제를 선정해 기업 또는 컨소시엄당 9억원을 지원한다. 과학기술정보통신부 조경래 소프트웨어산업과장은 지난해 국회 의원회관서 열린 한 세미나에서 "글로벌 오픈소스 생태계에서 국내 개발자 주도권 확보도 중요한 과제"라며 이같은 예산 편성 계획을 밝혔다. 오픈소스 AI에도 책임 기준은 반드시 마련돼야 한다는 주장도 나왔다. 김두현 건국대 교수는 "학습 데이터와 추론 과정, 저작권, 데이터 소스 등에서 분쟁이 발생할 수 있다"며 "모델을 어떻게 써야 하는지, 어떤 책임을 누가 지는지에 대한 기준 마련이 시급하다"고 강조했다. 김 교수는 오픈 모델 인증 체계도 필요하다고 봤다. 단순 모델 공개만으로는 기술 신뢰를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 그는 "검증된 오픈소스 AI 모델임을 표시하는 공신력 있는 마킹 제도가 요구된다"고 밝혔다. 업계에서는 무조건 딥시크 개발 발자취만 따르는 건 지양해야 한다는 분위기다. 국내 기업만의 개발 철학을 가져야 한다는 설명이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "딥시크가 성공한 건 남들이 다 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)할 때 순수 강화학습(RL)으로 추론을 강화하자는 그들만의 철학이 있었기 때문"이라고 설명했다. 또한 임대표는 "한국 연구소와 기업 내부에도 개발 나침반이 있어야 한다"며 "남들이 하는 거 뒤늦게 쫓아가는 건 글로벌 AI 시장에서 가치가 없을 것"이라고 지적했다.

2026.01.27 16:20김미정 기자

[비욘드IT] "오픈소스 위기, 韓 기업엔 기회"…생태계 기여로 글로벌 인지도 확보

전 세계 소프트웨어 공급망을 지탱하던 오픈소스 생태계가 인력난과 지원 부족으로 심각한 지속가능성 위기에 직면했다. 하지만 업계 전문가는 역설적이게도 이 위기가 국내 기업에게는 글로벌 진출을 위한 새로운 '기회의 문'이 될 수 있다고 진단한다. 그동안 약점으로 지목된 국내 기업의 낮은 인지도를 적극적인 오픈소스 기여를 통해 극복할 수 있다는 것이다. 특히 오픈소스 생태계 중심축이 소프트웨어(SW)에서 '오픈소스 인공지능(AI)'으로 급격히 이동하고 있는 만큼 AI 관련 승부수를 띄운다면 글로벌 시장에서 충분한 성과를 거둘 수 있다는 분석이다. 20일 관련 업계에 따르면 씽크프리, 인젠트, 큐브리드 등 국내 기업들도 오픈소스를 활용한 글로벌 시장 진출 전략을 가속화하고 있다. 인력부족·비용난에 허덕이는 오픈소스, 대안마련 시급 지난달 쿠버네티스 SIG 네트워크와 보안 대응위원회(SRC)가 인력 부족을 이유로 '인그레스 엔진엑스(NGINX)' 지원을 중단하는 등 주요 오픈소스 기술이 운영에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 빅테크 기업도 의존하는 핵심 기술이 소수의 자원봉사자에 의해 위태롭게 지탱되고 있어 장기적인 지속 가능성에 의문이 제기되고 있다. 이런 상황에서 국내 기업이 단순히 코드를 가져다 쓰는 것을 넘어, 인력을 투입해 핵심 프로젝트의 유지보수(메인테이너)를 수행하는 등 '지속가능성'을 제공한다면 전 세계적으로 국내 기업에 대한 인지도를 확보하고 기술력을 입증할 수 있다는 의견이 힘을 얻고 있다. 실제로 IBM 리서치의 제임스 보텀리 엔지니어는 "단순 기부보다 기업 소속 엔지니어를 파견해 직접 코드를 수정하는 '업스트림 기여'는 기업 기술력을 전 세계에 증명하는 가장 확실한 보증수표"라고 강조했다. 현장에서도 오픈소스 기여가 해외 진출의 실질적인 교두보가 될 수 있다고 입을 모았다. 김재환 AWS 파트너 세일즈 매니저는 "국내 기업이 우수한 기술을 갖고 있음에도 해외 진출 시 가장 어려워하는 부분이 바로 부족한 브랜드 인지도"라며 "오픈소스 프로젝트에 참여해 이름을 알리는 것은 부족한 인지도를 극복하고 글로벌 시장 진입 장벽을 낮추는 효율적인 전략"이라고 설명했다. 이어 "단순히 오픈소스를 사용하는 것을 넘어, 기업이 주도적으로 거버넌스에 참여하면 기술적 종속을 피하고 장기적으로 클라우드 전환 비용 등을 절감하는 효과도 거둘 수 있을 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 실례로 씽크프리는 내부 오피스 솔루션 핵심 엔진을 모듈화해 오픈소스로 공개하며 유럽 시장 공략에 나서고 있다. 유럽은 특정 기업에 종속되지 않고 데이터 유출을 방지하기 위해, 누구나 사용할 수 있고 소스코드를 투명하게 검증할 수 있는 오픈소스를 공공 조달 시장의 필수 요건으로 삼는 등 중요성이 커지고 있기 때문이다. 중국·인도, 오픈소스로 글로벌 시장 진출… 성공 방정식 배워야 이미 중국과 인도는 이러한 '오픈소스 전략'을 발판 삼아 단순한 IT 아웃소싱 국가에서 글로벌 SW 강국으로 체질을 개선했다. 이들은 적극적인 오픈소스 기여를 통해 자국 브랜드에 씌워진 '디스카운트(편견)'를 정면으로 돌파하고, 자사 기술을 글로벌 표준으로 등극시키는 데 성공했다. 그동안 '베끼기'나 '외부 데이터 무단 활용' 등 부정적 이미지가 강했던 중국 기업들은 글로벌 오픈소스 재단을 '신뢰 자본 확보'의 창구로 활용했다. 중국 데이터베이스 기업 핑캡(PingCAP)은 자체 개발한 DB 기술 'TiDB(타이DB)'의 소스코드 전부를 클라우드 네이티브 컴퓨팅 재단(CNCF)에 기증했다. 이 전략을 통해 타이DB는 '중국산 소프트웨어'라는 꼬리표를 떼고 'CNCF가 보증하는 글로벌 프로젝트'라는 권위를 획득했다. 이를 바탕으로 핑캡은 글로벌 유니콘 기업으로 성장했다. 알리바바와 텐센트 역시 내부 핵심 미들웨어를 아파치(Apache) 재단 최상위 프로젝트로 승격시키며 기술적 신뢰도를 서구권 수준으로 끌어올렸다. 실리콘밸리의 핵심 인력 공급처 역할에 머물렀던 인도 또한 오픈소스를 통해 독자적인 글로벌 IT 기업을 배출하는 산실로 변모했다. 하수라(Hasura)와 포스트맨(Postman)은 오픈소스 커뮤니티에 대한 헌신적인 기여와 소통을 무기로 전 세계 개발자들 사이에 강력한 팬덤을 구축하며 인도 대표 유니콘 기업으로 떠올랐다. 본래 음식 배달 앱 등을 개발하던 하청 업체였던 하수라는 내부용으로 쓰던 개발 도구를 오픈소스로 공개했다. 이 도구는 개발 편의성을 인정받으며 전 세계적으로 4억회 이상 다운로드를 기록했고 하수라는 단숨에 기업 가치 10억 달러 이상의 유니콘 기업으로 도약했다. 포스트맨 역시 개발자들의 불편함을 해소하기 위해 만든 무료 크롬 확장 프로그램에서 시작했다. 현재는 전 세계 2천500만 명 이상 개발자가 사용하고 포춘 500대 기업의 98%가 도입한 API 생태계 표준 기업로 성장했다. 이들은 개발자가 자발적으로 기술을 전파하고 사용하는 문화를 만듦으로써, 별도의 막대한 마케팅 비용 없이도 실리콘밸리 기업들이 제 발로 찾아오게 만드는 '바텀업(Bottom-up)' 성공 신화를 쓴 것이다. 김재환 매니저 역시 이런 바텀업 성공 사례의 핵심 동력으로 오픈소스가 가진 마케팅 효과를 꼽았다. 기술력이 뛰어나도 시장에 알려지지 않으면 사장되는 현실에서 오픈소스 공개는 가장 빠르고 효율적으로 글로벌 사용자 층을 확보하는 수단이라는 것이다. 김 매니저는 "최근 주목받는 음성합성(TTS)이나 보이스 AI 스타트업이 독자 모델을 고집하다가 한계에 부딪혔을 때 오픈소스로 풀어버리면서 반전의 계기를 마련하곤 한다"며 "코드를 공개하면 전 세계 사용자들이 피드백을 주고 평가를 남기며 자연스럽게 인지도가 상승하는데, 이것이야말로 오픈소스가 가진 가장 큰 장점이자 마케팅"이라고 설명했다. 이어 "실제로 오픈소스 기반 비즈니스 AI 모델을 채택해 시장에 먼저 이름을 알리고, 이를 통해 만들어진 사업 기회를 바탕으로 성장하는 것이 최근 글로벌 AI 스타트업들의 주요 흐름"이라고 덧붙였다. AI로 이동하는 오픈소스... '오픈 웨이트' 승부수 띄워야 전문가들은 국내 기업이 오픈소스 생태계에서 주도권을 잡기 위해서는 이미 성숙기에 접어든 기존 소프트웨어(SW) 분야보다, 이제 막 태동기에 진입한 '오픈소스 AI' 시장을 집중 공략해야 한다고 제언했다. 현장의 목소리도 이와 궤를 같이한다. 김재환 매니저는 "한국이 기존 오픈소스 SW 분야에서는 국제적인 기여가 부족했지만 AI 분야는 이제 막 판이 깔린 상황"이라며 "소스 코드를 넘어 학습된 '모델' 자체가 핵심 경쟁력이 되는 새로운 룰이 적용되고 있다"고 설명했다. 전문가들은 구체적인 실행 전략으로 '오픈 웨이트(Open Weights)' 방식을 꼽는다. 이는 민감한 원천 학습 데이터는 공개하지 않더라도 모델의 가중치(Weights, 파라미터)를 공유하는 방식이다. 특히 특정 산업이나 기능에 특화된 '버티컬 AI'나 '소형언어모델(sLLM)'로 차별화하고, AI 모델을 비롯해 학습 데이터 처리, 미세조정 도구 등 'AI 개발 인프라' 관련 오픈소스를 공개함으로써 기술적 리더십을 증명하는 것도 효과적인 방법으로 꼽혔다. 더불어 기존에 공개된 오픈소스 프로젝트를 꾸준히 운영·관리해 주는 것 또한 신뢰 자본을 쌓는 확실한 전략이라는 분석이다. 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 대표적인 사례로 꼽힌다. 딥시크는 자체 개발한 고성능 코딩 특화 모델을 오픈소스로 전면 공개하면서 단숨에 전 세계 개발자 커뮤니티의 주목을 받았다. 비용 효율성과 높은 성능을 앞세운 딥시크의 모델은 공개 직후 허깅페이스 등 주요 플랫폼에서 다운로드 상위권을 휩쓸었고 이를 통해 '중국 AI'에 대한 편견을 깨고 글로벌 기술 표준 경쟁에 뛰어들었다. 이는 후발 주자라도 확실한 성능의 모델을 공개하면 단기간에 글로벌 영향력을 확보할 수 있음을 보여줬다. 김두현 건국대 교수는 "현재 오픈소스 생태계의 중심축은 전통적인 소프트웨어에서 AI로 급격히 이동했다"며 "이미 거대 기업이 장악한 오픈소스 SW 분야에서 영향력을 확대하는 것은 시기적으로 늦은 감이 있지만, 새롭게 열린 오픈소스 AI 생태계는 국내 기업이 신속하게 진입해 주도권을 확보할 수 있는 '기회의 땅'"이라고 진단했다. 김재환 매니저 역시 "인공지능은 모델만 공개해도 사용자들이 이를 가져다 미세 조정하며 발전시킬 수 있는 특성이 있다"며 "성능이 검증된 모델을 '오픈 웨이트'로 풀어버리면, 전 세계 개발자들이 이를 기반으로 파생 서비스를 만들게 되고 자연스럽게 글로벌 마케팅 효과로 이어진다"고 강조했다.

2026.01.20 16:19남혁우 기자

오픈소스 활용한 딥시크, 어떻게 독자모델 인정받았나

현재 정부가 추진 중인 '독자적 파운데이션 모델(이하 독파모)' 선정 과정에서 오픈소스를 활용한 기업 독자 모델 인정여부를 두고 잡음이 일고 있다. 사용한 오픈소스가 더이상 지원하지 않거나 라이선스를 변경할 경우 독자 모델로서 존립하기 어렵다는 지적 때문이다. 하지만 지난해 초 중국 인공지능(AI) 스타트업 '딥시크(DeepSeek)'가 내놓은 AI 모델 R1과 비교하면 상황이 묘하다. 적은 비용으로 미국 빅테크들과 견줄 수 있는 성능을 낸 AI는 오픈소스 모듈을 적극적으로 차용해 개발됐지만 자체 AI모델로 인정받고 있다. 똑같이 외부 기술을 빌려 썼는데 딥시크는 독자 기술로 주목받고 국내 기업은 무늬만 독자라는 비판을 받고 있는 셈이다. 이에 대해 업계 전문가들은 양측의 가장 큰 차이로 기업이 가진 철학과 이를 구현하는 차별화를 꼽았다. 딥시크부터 구글까지...오픈소스 활용하는 글로벌 AI 딥시크의 기술 보고서에 따르면 R1을 비롯한 모델 라인업 개발 과정에서 주요 기능 구현에 경쟁사 모듈이 대거 사용됐다. 멀티모달 모델은 이미지를 인식하는 비전 인코더로 구글에서 개발한 모델을 도입했다. 딥시크-VL은 SigLIP-L, SAM-B를 하이브리드 비전 인코더로 썼고 야뉴스는 SigLIP-L을 비전 인코더로 채택했다 학습 과정도 마찬가지다. 딥시크는 모델 학습 속도를 극한으로 끌어올리기 위해 경쟁사인 오픈AI가 개발해 공개한 GPU 프로그래밍 언어 '트라이톤(Triton)'을 추론 및 커널 최적화 코드에서 활용했다. 학습 가속을 위해서는 스탠포드 대학 연구진이 개발한 플래시 어텐션 모듈을 차용했다. 이런 모듈 활용은 딥시크에 국한된 이야기가 아니다. 현재 오픈형 LLM 표준으로 불리는 메타의 라마 시리즈는 문맥 순서를 파악하는 위치 임베딩에 중국 AI 기업 쥬이이테크놀로지가 개발한 회전위치임베딩(RoPE) 모듈을 사용한다. 활성화 함수 역시 구글이 제안한 'SwiGLU' 방식을 채택했다. 구글 제미나이 역시 학습 효율을 위해 딥시크처럼 외부에서 개발한 플래시 어텐션 기술을 내부 인프라에 통합해 사용 중이다. 임정환 모티프 대표는 "자동차를 만들 때 타이어나 와이퍼를 전문 업체 부품으로 썼다고 해서 그 차를 독자 개발이 아니라고 하지 않는다"며 "인코더나 가속 라이브러리 같은 '부품을 외부에서 가져오는 방은 효율성을 위한 합리적인 선택"이라고 설명했다. 강화학습·MoE로 효율 혁신...딥시크, 기술로 증명한 독자 가치 다양한 오픈소스를 활용했음에도 딥시크가 독자 모델로 평가받는 이유는 그 동안 없었던 기술적 시도를 통해 새로운 가치를 증명했기 때문이다. 당시 중국은 미국 반도체 제재로 인해 최신 엔비디아 GPU를 구하기 어려운 상황에 처했다. 딥시크는 제한된 인프라 안에서 어떻게 하면 미국 빅테크와 대등한 성능을 낼 수 있을까라는 과제를 안고 있었다. 이를 해결하기 위해 도입한 방법이 강화학습이었다. 당시 업계는 강화학습을 챗봇 말투를 교정하는 용도(RLHF)로 제한해 활용했다. 추론 능력을 높이는 데는 효율이 떨어진다고 여겨 잘 시도하지 않았다. 하지만 딥시크는 "강화학습을 통해 AI가 스스로 생각하는 과정을 훈련시키면 적은 데이터와 파라미터로도 추론 능력을 극대화할 수 있다"는 독자적인 가설을 세웠다. 그리고 이를 기술적으로 구현해 냄으로써 단순히 데이터를 많이 쏟아붓는 방식이 아닌 새로운 '지능 향상의 길'을 열었다. 기존 오픈소스 모델을 가져와 데이터만 주입하던 방식과는 차원이 다른 접근이었다. 또 다른 혁신은 아키텍처 효율화에 있다. 이들이 채택한 '전문가 혼합(MoE)' 모델은 거대 AI를 각 분야에 최적화된 여러 개 '작은 전문가 모델'로 나눈 뒤 질문에 따라 필요한 모델만 불러와 처리함으로써 효율을 극대화하는 기술이다. 1991년 처음 제안된 후 구글이 '스위치 트랜스포머(Switch Transformer)' 등을 통해 발전시킨 개념이다. 딥시크는 기존 MoE 보다 전문가 모델을 더 세분화하고 어떤 질문이든 공통적으로 필요한 지식을 다루는 일부 모델은 항상 대기시키는 방식을 더해 딥시크MoE라는 독자적인 변형 아키텍처로 발전시켰다. 기존에 존재하던 기술을 재설계해 경쟁사 모델 대비 메모리 사용량과 연산 비용을 획기적으로 줄이는 데 성공했다. 결과적으로 적은 자원으로도 고성능을 낼 수 있음을 증명했다. 유명호 스누아이랩 대표는 "오픈소스를 활용하는 것보다 중요한 건 오픈소스를 그대로 가져다 쓰는지 아니면 거기에 독창적인 아이디어와 방법론을 결합해 새로운 가치를 만들어내느냐 차이"라고 지적했다. 이어 "학계에서도 기존 모델에 새로운 엔진이나 방법론을 접목해 성능을 개선하면 새로운 이론으로 인정한다"며 "단순히 오픈소스를 썼냐 아니냐를 따질 게 아니라 기업에서 제시한 새로운 이론이나 기술이 얼마나 적용되었는가를 따지는 심사 기준이 필요하다"고 말했다. 한국어만 잘하는 AI는 넘어...차별화된 혁신성 제시해야 업계 전문가들은 이번 논란을 계기로 한국 AI 산업이 '독자 AI'라는 단어의 함정에서 빠져나와야 한다고 지적한다. 단순히 부품 국산화율을 따지는 제조업식 사고방식으로는 AI 기술 패권 경쟁 본질을 놓칠 수 있다. 유명호 대표는 "비전 인코더는 데이터 구축도 어렵고 개발 난도가 매우 높다"며 "우리도 자체 개발하는 데만 2~3년이 걸렸다"며 단시간에 AI 관련 모든 인프라를 구축하는 것은 한계가 있다고 지적했다. 현재 글로벌 시장은 AI 관련 모든 요소를 자체적으로 만들었는지 보다 특정 분야라도 얼마나 독창적이고 차별화된 아키텍처를 만들었는지, 그 결과 비용 효율성이나 특정 기술 특화 등 차별화 포인트가 무엇인지를 묻고 있다. 딥시크가 인정받는 이유도 이 지점이다. 더불어 압도적인 자본과 인력을 쏟아붓는 미국과 중국을 단순히 추격하는 방식으로는 승산이 없다는 지적이다. 특히 글로벌 시장에서 경쟁하기 위한 AI 모델을 목표로 하는 만큼 한국어 인식률이 높다는 포인트만으로는 차별화 포인트를 제시할 수 없다는 것이 업계 반응이다. 임정환 대표는 "정부와 시장이 벤치마크 점수 1등이라는 타이틀에만 집착하면 기업은 결국 검증된 오픈소스 모델을 가져와 점수만 올리는 '안전한 길'만 택하게 된다"고 경고했다. 단기적으로는 가시적인 성과처럼 보일지 몰라도 장기적으로는 원천 기술 부재로 인한 글로벌 기술 종속을 심화시키는 결과를 초래할 수 있다는 지적이다. 이를 방지하고 한국 AI 산업이 딥시크와 같은 반열에 오르기 위해서는 '보여주기식 성과'에 집착하는 현재 평가 체계를 개선해야 한다는 요구도 제기되고 있다. 임 대표는 "진정한 국가대표 AI라면 단순히 한국어를 잘하는 AI를 넘어 글로벌 시장에 내세울 수 있는 특화된 장점과 경쟁력이 있어야 한다"며 "설령 당장은 점수가 낮거나 실패하더라도 맨땅에 헤딩하며 독자적인 가설을 세우고 원천 기술을 확보하려는 기업에게 더 많은 기회와 지원을 제공해야 한다"고 제언했다

2026.01.13 14:03남혁우 기자

엔비디아도 'K-AI' 관심…"우리 솔루션으로 개발"

엔비디아가 한국 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀 성과를 공개 지지했다. 9일 엔비디아는 "허깅페이스에 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지의 전문가혼합(MoE) 모델이 트렌딩 모델로 올라 기쁘다"고 링크드인 공식 계정을 통해 밝혔다. 해당 게시물은 클렘 들랑그 허깅페이스 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)가 올린 글을 리포스팅한 형태다. 들랑그 CEO는 지난 8일 "한국 모델 3개가 허깅페이스에서 트렌딩 모델로 올랐다"고 언급했다. 허깅페이스 트렌딩 모델은 일정 기간 동안 조회수, 다운로드, 커뮤니티 반응이 빠르게 증가한 모델을 의미한다. 실제 사용성과 개발자 관심도를 반영하는 지표로 활용된다. 당시 들랑그 CEO가 공개한 화면에는 LG AI연구원 'K-엑사원 236B-A23B' 모델이 국내 모델 중 가장 높은 순위에 올랐다. SK텔레콤 '에이닷엑스(A.X.) K1'과 업스테이지 '솔라 오픈 160B'이 뒤를 이었다. 실제 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지는 엔비디아 서비스를 모델 개발에 활용한 것으로 전해졌다. 엔비디아는 "해당 모델들은 우리 풀스택 기반으로 구축됐다"며 "가속 인프라부터 네모트론 데이터셋, 라이러리 모두 적용됐다"고 강조했다. 이어 "글로벌 오픈소스 생태계에서 한국 AI 모델 경쟁력이 입증됐다"며 "오픈소스는 더 많은 국가가 소버린 AI 모델을 개발할 수 있게 돕는다"고 덧붙였다.

2026.01.09 16:56김미정 기자

한국SW저작권협회 "올해 AI 저작권·오픈소스 분쟁 대안 마련할 것"

한국소프트웨어저작권협회(SPC)가 올해 인공지능(AI) 저작권 이슈와 오픈소스 분쟁 대응 중심으로 영향력을 강화한다. 에이전틱 AI 시대를 맞이해 개발자와 창작자, 기업을 모두 보호하기 위한 조치다. 9일 유병한 SPC 회장은 올해 협회 계획을 이같이 밝혔다. 유 회장은 "AI 학습과 산출물 전 과정에 저작권 이슈가 빠르게 확산하고 있다"며 "기존 제대로는 대응에 한계가 있을 것"이라고 진단했다. 유 회장은 거대언어모델(LLM) 학습 과정 중 텍스트·데이터 마이닝(TDM), 오픈소스 SW 무단 사용, AI 생성 코드 권리 귀속 문제가 복합적으로 얽혀있다고 봤다. 그는 "우리 최우선 과제는 AI 학습 데이터 저작권과 오픈소스 활용 기준부터 명확히 하는 제도적 틀 마련"이라며 "AI 개발사에 예측 가능한 지식재산 환경을 제공할 것"이라며 "개발자·창작자에게는 실질적 보호와 보상을 보장하는 균형 모델을 구축하는 데 초점 맞출 것"이라고 강조했다. 협회는 올해 AI 산출물 단계에 보상 체계 도입을 구체화할 방침이다. AI 플랫폼 사업자가 서비스 수익 일부를 보상금으로 납부하고, 이를 신탁관리단체를 통해 권리자에게 분배하는 식이다. 유 회장은 "이는 단순 권고에 그치지 않을 것"이라며 "실제 산업에 적용 가능한 구조로 만들 것"이라고 밝혔다. 유 회장은 오픈소스 이슈 대응도 올해 핵심 전략으로 꼽았다. AI 학습 과정에서 오픈소스 코드가 무단으로 활용되거나, 라이선스 조건을 위반한 채 상업 서비스에 적용되는 사례가 늘고 있는 만큼 오픈소스 라이선스 해석과 준수 기준을 명확히 하는 가이드라인을 마련할 방침이다. 그는 "현 시점에 오픈소스 활용을 전면적으로 제한할 수 없다"며 "합법적 활용과 산업 혁신이 병행될 수 있도록 표준화된 판단 기준과 분쟁 예방 체계를 구축할 것"이라고 설명했다. 실제 협회는 지난해부터 'DACoF(Digital·AI Copyright) 포럼'을 운영해 왔다. 이 포럼은 AI 저작권 등 관련 전문가 중심으로 구성된 협의체다. AI 저작권이나 오픈소스 관련 보상 체계나 분쟁 대응 방안을 마련해 정부에 정책을 제안하는 역할을 한다. 그는 올해 정부와 산업계, 권리자, 창작자까지 포럼에 참여하는 정책 협의 플랫폼으로 포럼을 확대할 방침이다. 유 회장은 올해 AI 저작권과 오픈소스 분쟁을 기술적으로 판단할 수 있는 '소프트웨어 포렌식센터' 설립도 추진한다고 밝혔다. 이는 AI 학습 데이터 침해와 오픈소스 무단 변용, 코드 도용, 프롬프트 엔지니어링 관련 지식재산 침해 등에 대해 감정·평가·포렌식을 수행하는 전담 조직이다. 유 회장은 "AI 산업이 고도화될수록 SW 분쟁 역시 복잡해질 수밖에 없다"며 "우리는 기술 기반 판단 역량을 제도화해 사후 분쟁 대응뿐 아니라 사전 예방 역할까지 수행하는 인프라를 구축할 것"이라고 포부를 밝혔다.

2026.01.09 16:22김미정 기자

업스테이지, '솔라 오픈' 공개…"딥시크·GPT 성능 넘어"

업스테이지가 자체 개발한 언어모델을 오픈소스로 공개해 인공지능(AI) 경쟁력 강화에 나섰다. 업스테이지는 거대언어모델(LMM) '솔라 오픈 100B'를 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 6일 밝혔다. 해당 모델은 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 첫 결과물이다. 솔라 오픈은 중국 딥시크 R1과 오픈AI GPT-OSS-120B' 등 글로벌 경쟁 모델을 주요 벤치마크에서 앞선 것으로 나타났다. 특히 한국어, 영어, 일본어 등 다국어 평가에서 모델 크기 대비 우수한 성능을 보였다. 특히 한국어 성능에서는 격차가 더 뚜렷했다. 한국 문화 이해도, 한국어 지식 벤치마크에서 딥시크 R1 대비 2배 이상 높은 성능을 보였고, 오픈AI 유사 규모 모델보다 앞선 수치를 기록했다. 업스테이지는 이같은 성과가 약 20조 토큰 규모의 고품질 사전학습 데이터와 학습 기법 고도화가 뒷받침했다고 밝혔다. 합성 데이터와 금융, 법률, 의료 등 분야별 특화 데이터를 적극 활용해 저자원 언어 한계를 보완했다는 설명이다. 솔라 오픈은 129개 전문가 모델을 섞은 혼합전문가(MoE) 구조를 적용해 실제 연산에는 일부 매개변수만 활성화했다. 이를 통해 초당 토큰 처리량을 높이고 학습 기간을 절반으로 줄여 약 120억원 규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라 비용을 절감했다. 업스테이지는 일부 데이터셋을 한국지능정보사회진흥원의 AI 허브를 통해 공개해 국내 연구 생태계 활성화에도 나선다. 또 컨소시엄 참여 기관과 함께 금융, 법률, 의료, 공공, 교육 등 산업별 AI 전환 확산을 추진한다. 솔라 오픈은 미국 비영리 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델' 목록에도 이름을 올렸다. 스탠퍼드대 인간중심 AI 연구소 보고서에도 활용돼 한국 AI 기술의 국제적 존재감을 높였다. 김성훈 업스테이지 대표는 "솔라 오픈은 우리가 처음부터 독자적으로 학습한 모델"이라며 "한국 정서와 언어적 맥락을 깊이 이해하는 가장 한국적이면서도 세계적인 AI"라고 강조했다.

2026.01.06 11:18김미정 기자

[AI리더스] 씽크프리 김두영 대표 "해외 매출 비중 70% 목표"…유럽 공공시장 정조준

"향후 5년 내 해외 매출 비중을 70% 이상으로 끌어올리겠습니다. 새해는 그 목표를 향해 유럽 시장에서 '오픈소스'와 개방형 문서 포맷(ODF)이라는 무기로 승부수를 띄우는 해가 될 것입니다." 김두영 씽크프리 대표는 2026년 새해를 맞아 5일 지디넷코리아와 진행한 인터뷰에서 이 같은 글로벌 청사진을 제시했다. 단순히 국산 오피스 소프트웨어를 수출하는 차원을 넘어 철저한 현지화 전략과 인공지능(AI) 신기술로 글로벌 기업 간 거래(B2B) 시장 판도를 흔들겠다는 포부다. 유럽 공공시장 타깃…'오픈소스 공개' 승부수 김두영 대표가 꼽은 유럽 시장 공략 핵심 키워드는 '오픈소스'다. 유럽연합(EU)을 중심으로 디지털 주권 확보 움직임이 강화되면서 데이터 처리 과정이 불투명한 이른바 '블랙박스' 소프트웨어를 기피하는 현상이 뚜렷해졌기 때문이다. 최근 유럽은 미국 빅테크 클라우드 서비스를 사용할 경우 국가 데이터가 역외로 유출될 수 있다는 우려가 커지고 있다. 이에 따라 소스코드를 투명하게 검증할 수 있는 오픈소스 소프트웨어가 공공 조달 시장 사실상 필수 요건으로 자리 잡았다는 설명이다. 이에 씽크프리는 자사 오피스 솔루션 핵심 엔진을 모듈화해 오픈소스로 공개하는 승부수를 띄웠다. 김 대표는 "유럽 공공기관은 보안과 데이터 통제권을 확실히 쥐기 위해 특정 벤더에 종속되지 않는 기술을 선호한다"며 "현지 파트너사나 정부 기관이 직접 보안성을 검증하고, 필요한 기능을 커스터마이징할 수 있도록 지원하는 '기술 생태계 전략'으로 신뢰를 얻겠다"고 설명했다. 구체적으로는 프랑스 등 주요 국가 유력 IT 서비스 기업들과 파트너십을 체결하고, 이들이 씽크프리 기술 기반으로 자국 환경에 최적화된 '국가별 맞춤형 오피스'를 구축하도록 돕는다. 김 대표는 "이는 폐쇄적인 정책을 고수하는 글로벌 경쟁사와 차별화된 진입 전략"이라고 강조했다. 오픈소스 전략과 함께 '개방형 문서 포맷(ODF)' 지원 강화도 병행한다. 마이크로소프트 워드 등 상용 포맷 호환성은 기본으로 갖추고, 씽크프리 오픈소스 활용성을 높이기 위해 유럽 공공시장이 요구하는 표준 규격에 집중한다. 김 대표는 "최근 프랑스 등에서는 공공 문서를 ODF 포맷으로 작성해야 한다는 규제가 생기고 있다"며 "경쟁사가 MS 호환성에 매몰될 때 우리는 ODF 지원으로 현지 규제와 고객 니즈를 동시에 충족시키는 틈새 공략에 성공했다"고 설명했다. "흩어진 업무, AI로 통합"…행동하는 AI 에이전트 '리파인더' 본격 가동 글로벌 시장 확대를 위한 씽크프리의 또 다른 승부수는 AI 기반 업무 생산성 솔루션 '리파인더(Refinder)'다. 리파인더는 단순히 문서를 작성하는 도구를 넘어 기업 내 여기저기 흩어져 있는 방대한 업무 데이터를 하나로 통합하고 관리해 주는 AI 에이전트 서비스다. 기존 마이크로소프트 코파일럿 같은 AI 서비스가 주로 자사 오피스 생태계 내부에 저장된 데이터만 학습하고 활용하는 데 그쳤다면 리파인더는 그 경계를 허물었다. 슬랙, 노션, 구글드라이브, 지라, 리니어 등 기업이 실무에서 많이 쓰는 다양한 외부 협업 툴과 유연하게 연동된다는 점이 가장 큰 차별점이다. 즉 플랫폼 장벽 없이 모든 업무 데이터를 연결하는 허브 역할을 자처한다는 것이다. 특히 리파인더는 단순한 정보 검색이나 답변 생성 수준을 넘어, 사용자 의도를 정확히 파악하고 실제 업무를 대신 수행하는 '액션(Action)' 기능에 특화돼 있다. 김 대표는 "직장인이 업무 시간 상당 부분을 과거 자료를 찾거나 여러 앱을 오가며 데이터를 취합하는 데 쓰고 있다"며 리파인더 필요성을 역설했다. 사용자가 "지난주 마케팅 팀 회의록을 요약해서 팀원에게 이메일 초안을 작성해 줘"라고 명령하면, 리파인더는 스스로 슬랙 대화 내역이나 노션 회의록을 뒤져 관련 내용을 찾고 핵심을 요약한다. 이어 지메일을 실행해 발송 가능한 형태 이메일 초안까지 완성해 놓는다. 사용자는 최종 검토 후 '보내기' 버튼만 누르면 된다. 김 대표는 "기존 생성형 AI를 업무에 쓰려면 복잡한 프롬프트(명령어)를 배워야 했지만, 리파인더는 미리 정의된 업무 템플릿을 제공해 누구나 즉시 업무 자동화를 경험할 수 있다"며 "단순 반복 업무를 AI에게 맡기고 창의적인 일에 집중하게 함으로써 기업 생산성을 획기적으로 높일 것"이라고 자신했다. 그러면서 "향후 리파인더에 엑셀 데이터를 분석해 시각화 차트를 만들어주는 기능 등을 추가할 것"이라며 "기업 의사결정 속도를 높이는 '비즈니스 인텔리전스' 도구로까지 영역을 확장할 계획"이라고 덧붙였다. 한국 SW 한계 뚫고 글로벌 기술 기업 도약 원년 씽크프리는 새해를 기점으로 기업 체질 전환에 나선다. 그동안 공공기관이나 기업에 패키지 형태로 납품하던 온프레미스 오피스 중심 수익 구조에서 탈피해 클라우드 기반 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 B2B 솔루션 기업으로 거듭나겠다는 포부다. 이를 통해 안정적이지만 성장에 한계가 있는 국내 시장을 넘어, 구독 모델이 보편화된 글로벌 시장에서 지속 가능한 수익원을 창출하겠다는 각오다. 다만 김 대표는 전 세계적으로 AI 기술 경쟁이 치열하게 전개되지만 정작 기업 현장에서는 피로감을 호소한다는 점을 지적했다. 수많은 AI 툴이 쏟아지지만 서로 연동되지 않아 오히려 업무 파편화가 심화되고 있다는 설명이다. 그는 "지금 시장에 AI 모델은 넘쳐나지만 현장 실무자가 쓰는 수십 개 업무 툴을 하나로 꿰어 실질적인 업무 효율을 높여주는 서비스는 찾아보기 힘들다"고 진단했다. 이에 김 대표는 30년 넘게 축적해 온 문서 엔진 기술력을 바탕으로 문서를 읽고 쓰는 기본기와 함께 다양한 외부 서비스와 막힘없이 데이터를 주고받는 '유연한 연결성'을 더해 글로벌 빅테크 기업이 놓치고 있는 가려운 곳을 긁어주겠다는 전략을 올해 내세웠다. 김 대표는 "우리는 단순히 '한국형 오피스'를 만드는 회사가 아니다"며 "AI와 클라우드라는 날개를 달고 전 세계 기업 일하는 방식을 혁신하는 '글로벌 테크 기업'으로 진화하고 있다"고 강한 자신감을 드러냈다. 이어 "내년부터 리파인더 글로벌 마케팅을 본격화하고 유럽 파트너십을 구체적 성과로 연결해 나갈 것"이라며 "2026년을 씽크프리가 진정한 글로벌 소프트웨어 기업으로 자리매김하는 원년으로 만들겠다"고 강조했다.

2026.01.05 14:24남혁우 기자

위세아이텍, 제조·로봇 특화 오픈소스 AI 분석 플랫폼 개발

위세아이텍이 제조·로봇 산업 특화 오픈소스 인공지능(AI) 플랫폼의 사업화를 추진한다. 위세아이텍은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2025 신산업 분야 오픈소스 사업화 지원 사업'을 통해 플랫폼을 개발하고 상용화 단계에 돌입한다고 20일 밝혔다. 위세아이텍은 '노코드 기반 제조·로봇 산업 특화 오픈소스 AI 분석 플랫폼 개발 및 사업화' 과제를 지난 5월부터 이달까지 8개월간 수행하며 제조·로봇 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 지능형 데이터 분석 플랫폼을 개발했다. 이번 과제는 오픈소스를 적극 활용해 기술 확보 비용을 절감하고 산업 전반의 디지털 혁신을 가속화하는 게 목적이다. 제조·로봇 산업은 자동화 수준이 높아지고 있음에도 불구하고 비정형 데이터 관리의 어려움, 예지보전 적용 실패, AI 전문 인력 부족 등 현실적인 제약으로 디지털 전환이 더디게 진행돼 왔다. 특히 AI 기반 예지정비나 공정 제어 기술은 효과가 입증됐음에도 불구하고 복잡한 기술 장벽과 현장 인력의 활용 한계로 인해 정착에 실패하는 사례가 많았다. 위세아이텍은 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 바로 쓰는 오픈소스 기반 AI 플랫폼을 핵심 목표로 제시했다. 이번에 개발된 플랫폼은 노코드 기반으로 현장 작업자가 직접 활용할 수 있는 환경을 제공하며 드래그 앤 드롭 방식의 그래픽 유저 인터페이스(GUI)만으로 분석 시나리오를 구성하고 실시간 제어 로직까지 설정할 수 있다. 또 전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES) 등 기존 시스템과 유연하게 연동되고 센서, PLC 등 다양한 설비 데이터를 실시간으로 통합해 이벤트 기반의 이상 감지와 제어를 지원한다. 이같은 구조를 바탕으로 제조 라인별 고장 예측, 공정 품질 개선, 에너지 최적화 등 다양한 시나리오를 추가 개발 없이 적용할 수 있으며 현장 작업자가 직접 분석 워크플로우를 구성할 수 있는 구조를 마련했다. 위세아이텍은 확보한 기술을 기반으로 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 온프레미스를 모두 지원하는 이중 상용화 모델을 추진한다. 제조·로봇 기업의 다양한 보안 환경에 대응할 수 있도록 설계됐으며 모듈화된 구조를 바탕으로 산업별 요구에 따른 기능 확장이 가능하다. 이를 통해 제조·로봇 산업의 기술 격차 해소와 현장 중심 AI 적용 확산, 산업재해 감소, 고용의 질 개선 등 사회·기술적 측면에서 기여한다는 방침이다. 위세아이텍 권지수 연구소장은 "제조·로봇 산업의 AI 도입 장벽은 기술이 아니라 접근성과 사용성에 있다"며 "이번 오픈소스 기반 노코드 플랫폼은 비전문가도 현장에서 직접 AI를 활용하고 제어할 수 있도록 설계된 산업 특화 구조라는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 이어 "해당 기술을 기반으로 산업 전반에 걸친 사업화에 속도를 내고 실질적인 산업 활용 가치를 확산시키는 데 기여하겠다"고 덧붙였다.

2025.12.21 10:09한정호 기자

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