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플리토, 음성 데이터 수집 고도화…"글로벌 AI 수요 대응"

플리토가 음성 데이터 수집 체계를 고도화해 글로벌 기업 수요 대응에 나섰다. 플리토는 애플리케이션 내 음성 수집 기능 '아케이드 토킹 미션'을 고도화한다고 14일 밝혔다. 이를 통해 자연스러운 대화 기반 음성 데이터를 효과적으로 수집·가공할 수 있는 전주기적 인프라 강화가 목표다. 이번 프로젝트는 글로벌 기술 기업들의 음성·언어 AI 수요에 맞춰 기획됐다. 실제 사용자 간 통화 데이터를 정밀 수집하고 정제·라벨링까지 완료해, 음성인식(STT)·자연어처리(NLP)·객체 인식 등 다양한 AI 모델 정교화하는 것이 골자다. 아케이드 토밍 미션은 플리토 앱 내에서 바로 통화 기능을 활용하는 구조로 설계됐다. 외부 앱 없이 대화를 진행할 수 있는 기능을 갖췄다. 사용자는 사전에 설정된 상황과 키워드에 따라 자유롭게 통화하며, 스크립트 없는 자연스러운 일상형 데이터를 생성할 수 있다. 이번 고도화를 통해 플리토는 통화 기능의 내재화, 상황 기반 대화 설계, 참여 간소화, 고품질 제출 포맷 구축 등 음성 데이터 수집의 전 단계를 일원화했다. 수집된 데이터는 내부 품질 기준에 따라 정제되고, 의미 기반의 정교한 라벨링 과정을 거쳐 AI 모델에 바로 적용 가능한 형태로 완성된다. 플리토는 우선 한국어와 일본어 데이터를 중심으로 수집을 시작하며, 이후 아랍어·말레이시아어·중국어·영어 등 다양한 언어군으로 확장할 계획이다. 완성된 데이터셋은 플리토의 품질 검수 절차를 거쳐 글로벌 빅테크 기업과 연구기관 등에 공급된다. 이정수 플리토 대표는 "이번 아케이드 토킹 미션 고도화는 음성 데이터 수집 방식을 실사용 환경 중심으로 확대한 것에 의미가 있다"며 "우리는 수집부터 정제·라벨링까지 전 과정을 직접 수행하는 전문 데이터 기업으로서 글로벌 AI 정밀화에 기여할 것"이라고 밝혔다.

2025.07.14 11:01김미정

韓 정부, 소버린 AI 투자 규모 내년까지 올려…아태지역 2배

한국 공공기관의 소버린 인공지능(AI) 투자가 내년까지 아시아·태평양 지역 평균치보다 2배 이상 오를 것이란 전망이 나왔다. 14일 델테크놀로지스가 IDC와 공동으로 아태 지역 6개국 정부 기관을 대상으로 진행한 조사 결과를 담은 보고서 '선도적인 소버린 AI 국가 실현'에 따르면 국내 공공기관 절반이 2026년까지 새로운 생성형 AI 프로젝트에 투자할 계획인 것으로 나타났다. 소버린 AI는 각국이 안보와 혁신을 보장하기 위해 핵심 AI 인프라, 알고리즘, 데이터를 자국 기준에 따라 통제할 수 있는 역량을 의미한다. 이번 보고서는 해당 기술이 글로벌 기술 산업에서 더 중요한 이슈로 부상하고 있다고 진단했다. 보고서는 한국이 AI를 경제 성장의 주요 수단으로 인식하고 있었다. 특히 범용 AI와 생성형 AI에 대한 정부 기관의 투자 의향이 각각 60%, 67%로 아태 지역 평균보다 높았다. 한국 공공 기관 중 23%는 AI 기술이 글로벌 리더십 유지를 위한 핵심 요소라고 인식했다. 반면 소버린 AI에 대한 현재 도입률은 27%로 아태 평균치인 33%보다 낮았다. 그러나 2026년까지 도입 비율이 두 배 이상 늘어날 것으로 예측됐다. 한국은 공공 부문 우선·선택적 채택 형태의 전략을 취할 것으로 분석됐다. 국내 기관들이 소버린 AI 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 비용으로 50%를 차지했다. 이후 시스템 간 상호 운용성 문제는 47%인 것으로 조사됐다. 특히 부처 간 독립적인 프로젝트 추진으로 인해 통합적인 국가 차원의 전략 수립이 어렵다는 현실도 지적됐다. 소버린 AI 활용 사례로는 지속가능성 촉진으로 45.7%인 것으로 나타났다. IT 운영 자동화는 41.9%로 가장 많이 꼽혔다. 이 외에도 소프트웨어 개발·테스트, 정책 시뮬레이션, 사기 방지 감사 등도 주요 분야로 확인됐다. 성공적인 소버린 AI 구축 요인으로는 국내 기관의 53%가 윤리와 투명성을 갖춘 AI 도구를 가장 중요하게 꼽았다. 이어 현지 인력 중심의 전문 공급업체, 데이터 주권을 보장하는 국내 클라우드 인프라가 각각 40%, 37%로 뒤를 이었다. 소버린 AI 생태계 조성을 위해서는 스타트업부터 인프라, 애플리케이션, 전문 공급업체 간 협력이 필수라는 데 다수 응답자가 동의했다. 한국은 규제 컴플라이언스에 적합한 프레임워크와 AI 전문 파트너십, 인재 확보를 핵심 조건으로 제시했다. 보고서는 국가 차원의 성공적인 소버린 AI 전략을 위해 ▲역량·리더십 확보 ▲균형 있는 전략 채택 ▲다양성 있는 생태계 조성 ▲전략적 사용 사례 집중 ▲데이터 거버넌스 취약점 해소 ▲정책 프레임워크 연계 ▲역량 있는 파트너와의 협업 등 7단계 접근법을 제시했다. 김경진 델테크놀로지스코리아 총괄 사장은 "소버린 AI는 국가 안보와 혁신을 동시에 실현할 수 있는 기반 기술"이라며 "성공적인 소버린 AI 구축을 위해 산업 전반의 기술 생태계와 파트너십 확대가 중요하다"고 밝혔다.

2025.07.14 10:49김미정

유라클, 엔터프라이즈 특화 AI 에이전트 플랫폼 '아테나 SP1' 출시

유라클(대표 조준희, 권태일)이 기업의 인공지능(AI) 내재화와 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 생성형 AI 서비스 설계부터 운영까지 손쉽게 구현할 수 있는 엔터프라이즈 전용 AI 플랫폼을 선보인다. 유라클은 기업 개발자가 손쉽게 생성형 AI 서비스를 설계하고 운영할 수 있는 엔터프라이즈 전용 AI 플랫폼 '아테나(Athena)' SP1을 출시했다고 14일 밝혔다. 기존 아테나 플랫폼이 검색증강생성(RAG)을 기반으로 기업 문서 검색 효율화를 통해 생산성 향상에 초점을 맞췄다. 이번 SP1은 다양한 AI 업무 에이전트를 시각화된 워크플로우 기반으로 빠르게 구축할 수 있도록 기능을 강화한 것이 특징이다. 아테나는 생성형 AI 서비스 구현에 필요한 전 과정을 통합 플랫폼으로 제공한다. 프롬프트 설계, 검색증강생성(RAG), 서비스 워크플로우 구성, 대규모 언어모델(LLM) 통합 운영, 실시간 모니터링, 배포까지 모두 한 곳에서 처리할 수 있다. 드래그 앤 드롭 방식의 시각화된 에디터를 통해 챗봇, 문서 검색, 지식 응답 등의 서비스를 직접 설계하고 배포할 수 있어 AI 내재화를 추진하는 기업에게 적합하다. 업무 담당자는 전문 개발자 없이도 AI 워크플로우를 구성해 특정 업무에 최적화된 AI 에이전트를 손쉽게 구축할 수 있다. 예를 들어 인사(HR) 담당자는 이력서 자동 스크리닝 에이전트를 워크플로우 방식으로 구현하고, 이를 기업의 기존 이력서 접수 시스템과 연동해 실시간 분류 및 전달 자동화를 할 수 있다. 아테나는 AI 서비스 운영에 필요한 인프라 측면에서도 강력한 경쟁력을 제공한다. 유라클이 자체 개발한 AI 인프라 관리 솔루션을 통해 GPU 자원 활용 최적화, 인증·인가, 로깅, 오토스케일링을 지원하며, 핵심 구성 요소인 벡터 데이터베이스(Vector DB)와 오브젝트 스토리지도 안정적으로 제공한다. 기업은 별도의 복잡한 인프라 구축이나 운영 부담 없이 AI 서비스 개발에만 집중할 수 있다. 또한 싱글사인온(SSO) 연동을 지원해 기존 기업 계정 체계와의 통합도 간편하다. 유라클은 올해 초부터 다수의 금융사 및 대기업을 대상으로 '아테나'를 활용한 생성형 AI 기술검증(PoC)을 진행해 왔다. 이를 통해 축적된 실사용 경험은 이번 SP1 설계에 반영됐으며, 현장 중심의 제품 고도화가 이뤄졌다. 내부 개발 리소스가 부족한 중소·중견기업도 자체적으로 AI 서비스를 설계하고 배포할 수 있는 환경이 마련되면서, 생성형 AI의 대중화와 국내 기업의 디지털 전환을 실질적으로 촉진할 수 있을 것으로 기대된다. 유라클 권태일 사장은 "아테나는 단순한 AI 도구가 아니라, 조직이 AI를 전략적으로 내재화할 수 있도록 돕는 사용자 중심 플랫폼"이라며 "AI 도입 장벽을 낮추고 국내 기업의 디지털 전환을 가속화할 수 있는 기반이 될 것"이라고 강조했다.

2025.07.14 10:41남혁우

"이번엔 xAI"…일론 머스크, 스페이스X 자금 또 끌어다 쓴다

테슬라 창업자 일론 머스크가 인공지능(AI) 스타트업 xAI를 키우기 위해 이번에는 스페이스X의 자금력을 동원했다. xAI의 기업 가치를 최대 2천억 달러(약 276조원)로 평가 받을 수 있게 힘을 쏟고 있는 머스크가 또 다시 계열사를 통해 자금 조달에 나선 모습이다. 14일 월스트리트저널, 테크크런치 등 주요 외신에 따르면 스페이스X는 xAI에 최근 20억 달러(약 2조8천억원)를 투자키로 했다. xAI의 가치는 지난 3월 소셜미디어 X를 인수할 당시 약 800억 달러(한화 110조원)로 평가된 바 있다. X의 가치는 330억 달러(한화 45조원)로 추산됐다. 스페이스X는 머스크가 세운 비상장 우주 개발 업체로, 약 4천억 달러(한화 549조4천억원)의 기업가치를 인정 받고 있다. 미국 상장 기업들과 비교했을 때 상위 20위 안에 드는 규모로, 뱅크오브아메리카나 프록터앤드갬블(P&G)과 같은 유명 상장사들보다 몸값이 높다. 이는 스타링크 위성 인터넷 사업부와 독보적인 재사용 로켓 개발 역량 등이 높게 평가된 덕분이다. 스페이스X는 현재 현금 보유량이 30억 달러(약 4조1천억원)가 넘는 것으로 알려졌으나, 그간 다른 회사에 대한 투자에는 적극 나서지 않았다. 지난 2021년 위성통신업체 '스웜 테크놀로지스'를 5억2천400만 달러(약 7천210억원)에 인수한 정도다. 하지만 머스크가 경쟁사인 오픈AI를 견제하며 xAI를 키우기 위해 적극 나서기 시작한 만큼, 스페이스X의 자금력도 동원되는 분위기다. 머스크는 xAI 외에도 스페이스X를 자신이 운영하는 다른 사업체들을 지원하기 위해 자주 활용해 왔는데, 테슬라가 대표적이다. 그는 테슬라 창립 초기에 자금을 대기 위해 스페이스X로부터 개인 자격으로 2천만 달러(한화 280억원)를 빌린 바 있다. 또 머스크는 터널 굴착 회사 '더 보링 컴퍼니'를 창립할 때는 스페이스X의 장비를 이용했다. 여기에 지난 2022년 10월 X의 전신인 트위터를 인수하기 직전에는 스페이스X로부터 10억 달러(한화 1조4천억원)를 개인적으로 빌렸다가 인수가 마무리된 후 그 다음 달에 갚았다. 다만 일각에선 이번 스페이스X의 xAI 투자를 두고 무리수라는 평가를 내놓고 있다. 스페이스X의 매출이 최근 수 년간 급증했지만, 개발 중인 '스타십' 로켓이 시험 비행에 잇따라 실패해 부담감이 높아진 탓이다. 특히 지난 달에는 엔진 테스트 중 큰 폭발이 일어나는 등 개발이 늦어지고 있다. xAI가 매년 수십억 달러를 AI 모델 훈련에 지출하고 있다는 점도 우려되는 부분이다. 경쟁사들이 AI 기술 개발 투자에 적극 나서면서 출혈 경쟁이 더 과열되고 있다는 점도 과제다. 블룸버그통신은 "xAI가 첨단 AI 칩을 탑재한 데이터센터 구축 등에 자본을 대규모로 지출하면서 그동안 조달한 자금을 빠른 속도로 소진하고 있다"고 말했다. WSJ은 "xAI가 지분투자유치와 함께 50억 달러(약 6조9천억원)의 부채도 조달했다"며 "올해 안으로 더 많은 자금을 조달할 것으로 예상된다"고 밝혔다.

2025.07.14 10:40장유미

"생산성 높인다더니 업무시간 더 늘었다"…AI 코딩 툴, 그래도 찾는 이유는?

인공지능(AI) 코딩 도구가 소프트웨어(SW) 개발을 더 빠르게 만들어 줄 것이란 기대와 달리 오히려 개발 속도를 늦출 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 비영리 연구단체 모델 평가 및 위협 연구(METR)는 'AI가 숙련된 오픈소스 개발자의 생산성에 미치는 영향'을 실험한 결과를 14일 공개했다. 이번 연구는 실제 오픈소스 프로젝트에 다년간 기여한 고숙련 개발자 16명을 대상으로 진행됐다. 이들은 평균 수천 건 이상의 커밋을 기록했고 기여한 프로젝트의 총 별점이 2만 개를 넘는 등 실력을 입증받은 인물들이었다. METR은 이들에게 총 246건의 실제 개발 작업을 맡기고 인공지능 보조 도구를 사용했을 때와 사용하지 않았을 때의 작업 속도를 비교했다. 실험에 활용된 AI 도구는 대표적으로 '커서 프로'라는 AI 통합 개발 환경과 앤트로픽의 대형 언어모델인 클로드 3.5와 3.7이었다. 모두 GPT-4와 함께 최상위 수준으로 평가받는 코딩 특화 모델들이다. 비교 결과 개발자 대부분은 작업 전에 AI 도구를 통해 24% 정도 업무 속도가 빨라질 것으로 기대했다. 작업을 마친 뒤에도 개발자들은 체감상 "작업이 약 20% 빨라졌다"고 응답했다. 하지만 결과는 예상 밖이었다. AI 코딩 도구를 활용했을 때 개발자들의 작업 시간은 평균 19% 증가했다. AI가 작업을 도와준 것이 아니라 오히려 방해가 됐지만, 개발자들은 스스로 생산성이 높아졌다고 느낀 것이다. 기대했던 성능 향상이 나타나지 않은 이유에 대해 연구진은 AI 도구 사용이 개발 과정에 여러 추가 부담을 유발했기 때문이라고 분석했다. 실험에 사용된 작업은 단순한 코드 작성이 아니라, 실제 개발 현장에서 자주 발생하는 과제들로 구성됐다. 예를 들어 기존 코드의 버그 수정, 새로운 기능 추가, 코드 리팩터링 등 현실적인 난이도와 맥락을 요구하는 작업이 중심이었다. 각 작업은 평균적으로 2시간 정도 소요됐다. 개발자들은 AI에게 문제를 설명하기 위한 프롬프트를 작성해야 했고 AI가 응답할 때까지 기다려야 했다. 이어 나온 AI의 코드 출력을 검토하고, 수동으로 정제하거나 코드베이스에 맞게 수정하는 과정이 필요했다. 이처럼 프롬프트 작성, 응답 대기, 결과 정제 등 'AI를 다루기 위한 시간'이 전체 작업의 약 9%를 차지했다. 특히 AI가 제안한 코드 중 실제로 채택된 비율은 평균 44%에 불과했다. 절반 이상은 아예 쓰이지 않았거나 전면 수정이 필요했다는 의미다. AI가 코드의 전반적인 방향을 제시하는 데는 유용했지만, 세부 구현에서는 코드베이스 특유의 문맥을 제대로 반영하지 못한 점도 문제로 지적됐다. 실제 코드 프로젝트는 변수명, 함수 구조, 네이밍 규칙 등 수많은 고유한 규칙과 패턴을 따르는데, AI는 이러한 세세한 부분을 파악하는 데 한계가 있어 사용자가 직접 수정해야 하는 부분이 많아지는 결과로 이어졌다. 하지만 AI가 전적으로 무용한 것은 아니다. 개발자들은 AI를 사용할 때 '작업이 덜 힘들게 느껴졌다', '심리적인 피로도가 낮았다'는 평가를 내렸다. 연구 결과를 본 뒤에도 대부분의 개발자들은 "앞으로도 AI 도구를 계속 사용할 것"이라고 밝혔다. 반복적이고 단순한 구현 작업을 스스로 하는 것보다 AI가 어느 정도 초안을 만들어주고 그 결과를 수정하는 편이 더 낫다고 느꼈다는 설명이다. 작업 시간이 늘었음에도 생산성이 높아졌다고 느낀 이유 역시 이러한 심리적 요인과 체감 부담 완화가 영향을 준 것으로 분석된다. METR은 이번 연구를 통해 AI 도구가 벤치마크 테스트에서는 뛰어난 성과를 내더라도 실제 현장의 복잡한 개발 환경에서는 그 효과가 제한적일 수 있음을 강조했다. 특히 경험 많은 개발자들이 이미 익숙한 코드베이스에서 작업할 경우 오히려 비효율이 발생할 수 있다는 점을 지적했다. 연구진은 "AI는 몇 분 안에 끝나는 짧은 작업에는 탁월하지만, 몇 시간씩 걸리는 복잡한 개발 과제에서는 여전히 신뢰하기 어렵다"고 밝혔다. 이어 "앞으로는 초급 개발자나 미숙련자가 AI를 활용할 경우 어떤 성과가 나오는지에 대한 후속 연구도 진행할 계획"이라고 말했다.

2025.07.14 10:23남혁우

"AI 개발 환경 강화"…AWS, 세이지메이커 업그레이드

아마존웹서비스(AWS)가 '세이지메이커'를 업데이트해 인공지능(AI) 개발 환경을 개선했다. 14일 벤처비트 등 외신에 따르면 AWS는 세이지메이커에 옵저버빌리티를 비롯한 통합 개발환경(IDE) 연결, 중앙처리장리(GPU) 클러스터 성능 관리 등을 포함한 신규 기능을 도입했다고 밝혔다. 개발자는 세이지메이커의 '세이지메이커 하이퍼팟 옵저버빌리티' 기능을 통해 모델 성능 저하 원인을 진단할 수 있다. AI 모델이 잘 작동하지 않거나 느려질 경우 그 이유가 네트워크 문제인지, 코드 때문인지 등을 세이지메이커가 찾아준다는 설명이다. 또 AI 모델을 만들거나 실행할 때 중앙처리장치(GPU) 활용을 세밀 조정할 수도 있다. 이를 통해 불필요한 GPU 자원을 줄이고 효율성을 높일 수 있다. 업데이트된 세이지메이커는 로컬 IDE·솔루션 확장성을 병행 활용할 수 있게 원격 실행 기능도 제공한다. 개발자는 로컬에서 개발한 코드를 세이지메이커에서 실행해 확장성 있는 학습·추론 환경을 구현할 수 있다. AWS 안쿠르 메흐로트라 세이지메이커 총괄은 "생성형 AI 모델 개발이 제대로 이뤄지지 않을 경우 문제 원인을 찾는 데 큰 어려움이 있다"며 "이번 업데이트는 이런 고객 요구를 직접 반영한 결과"라고 밝혔다.

2025.07.14 10:18김미정

AI 번역기, 업무 필수 도구로…딥엘 "韓 직장인 67.6% 사용"

인공지능(AI) 번역 기술이 업무 효율에 실질적 영향을 미치고 있다는 조사 결과가 나왔다. 14일 딥엘의 AI 번역기 사용 실태조사 결과에 따르면 AI 번역기가 시간 절약을 비롯한 비용 절감, 업무량 감소 등에 도움 준 것으로 나타났다. 이번 조사는 국내 직장인 500명 대상으로 한 AI 번역기 활용 현황 결과다. 우선 전체 응답자 67.6%가 이미 업무에 AI 번역기를 사용 중이라고 답했다. 89.2%는 향후 계속 이를 사용할 계획이며, 86.8%는 사용 비중을 확대할 것이라고 응답했다. 특히 번역 품질에 대한 만족도는 74.9%인 것으로 나타났다. 특히 정확성과 문맥 이해 능력에 대한 요구가 높게 나타났다. 이는 속도보다는 도메인 특화 번역 품질에 대한 선호가 반영된 결과로 해석된다. 국내 직장인들이 가장 많이 사용하는 AI 도구는 범용형으로, 88.4%가 사용 중이라고 답했다. 그 뒤를 이어 AI 번역기, 회의 요약 도구, 글쓰기 도우미, 이미지 생성 도구 순으로 집계됐다. 기업 입장에서는 번역 오류가 단순 실수를 넘어 생산성과 고객 신뢰도에 영향을 준다는 점도 확인됐다. 응답자의 46.7%는 번역 오류로 품질 저하를 경험했고, 35.8%는 해외 소통 문제로 프로젝트가 지연됐다고 답했다. 특히 생산·기술·현장직 종사자 중 45%는 언어 오해로 인해 비즈니스 기회를 놓친 경험이 있다고 응답해 번역 품질이 현장 성과와 직결된다는 점을 보여줬다. AI 번역기 선택 기준으로는 정확성과 문장의 자연스러움이 각각 82.2%, 73.7%로 가장 높았다. 반면 속도는 34.6%로 3순위에 그쳤다. 다수 직장인은 AI 번역기를 단순 자동화 도구가 아닌 업무 역량을 보완하는 동료로 인식하고 있었다. 전체 응답자의 75.4%는 자신의 업무 능력을 높이는 데 도움이 됐다고 평가했다. 스티브 로터 딥엘 최고마케팅책임자(CMO)는 "한국 언어 AI 사용자들은 단순 얼리어답터를 넘어 문화적 맥락 이해까지 요구하는 안목 높은 고객"이라며 "한국은 전략적 핵심 시장이며 지속적인 기술 고도화로 현지 고객에게 가치를 제공할 것"이라고 강조했다.

2025.07.14 10:18김미정

테슬라, 자동차에 자체 AI '그록' 탑재…차량용 기능은 없어

테슬라가 자체 인공지능(AI) '그록'을 자동차에 탑재했다. 엔가젯, 인사이드EV 등 외신에 따르면 테슬라는 지난 12일 이후 출고되는 미국 차량 내 소프트웨어에 그록을 탑재했다. 그록이 지원되는 테슬라 자동차는 AMD 프로세서가 장착돼 있고, 와이파이 연결 또는 월 9.99달러의 프리미엄 커넥티비티를 구독해야 하며, 최신 버전 소프트웨어를 사용해야 한다. 다만 현재로선 단순히 그록의 생성AI 챗봇 기능을 제공할 뿐, 경로 안내나 음량 조절 등 자동차와 연계된 기능을 제공하진 않는다. 테슬라는 향후 무선소프트웨어업데이트(OTA)를 통해 더 많은 자동차 모델에 그록을 제공할 계획이다. 한편 그록은 지난 8일 히틀러 찬양 및 유대인을 비난하는 내용의 답변을 내놔 논란을 빚기도 했다.

2025.07.14 10:01김윤희

산업현장도 AI 가속...포스코그룹, AWS와 제조현장 자동화 본격화

포스코그룹이 아마존웹서비스(AWS)와 손잡고 산업현장에 AI를 본격 도입한다. 제조업의 AI 전환(AX)에 속도를 내며 생산성과 고부가가치 창출에 주력한다. 포스코그룹의 디지털 전환을 담당하는 포스코DX는 산업현장 AI 확산을 위한 업무협약을 체결했다고 13일 밝혔다. 11일 판교사옥에서 심민석 포스코DX 사장, 함기호 AWS코리아 대표 등 주요 인사들이 참석한 가운데 진행한 이번 협약식을 바탕으로 양사는 제조 분야 AX 추진을 위해 기술 및 인프라 협력 강화에 나선다. 이번 협력에서 포스코DX는 산업현장에 특화된 AI 에이전트와 검색증강생성(RAG) 기반의 엔지니어링 자동화 플랫폼을 개발하고, AWS는 이를 지원하는 클라우드 인프라와 AI 서비스를 제공한다. RAG는 특정 도메인 또는 조직의 지식 베이스를 참고해 보다 정확하고 신뢰도 높은 AI 응답을 생성하는 기술이다. 포스코그룹은 AWS의 생성형 AI 서비스 '베드록(Bedrock)'과 머신러닝 플랫폼 '세이지메이커(SageMaker)'를 활용해, 현장 엔지니어링 업무를 자동화하는 'AI 엔지니어 에이전트'를 개발 중이다. 이 에이전트는 설비 시스템 설계에 필요한 데이터를 학습하고 해석해, 사양서, 설계서, 도면, 준공 보고서 등 엔지니어링 전 과정의 산출물을 자동으로 생성하는 기능을 제공한다. 이를 위해 포스코DX는 올해 상반기부터 AWS의 생성형 AI 전문조직 '생성형AI 이노베이션센터'와 함께 AI 엔지니어 에이전트의 시제품을 개발하고 실제 산업현장 적용을 위한 플랫폼 구현 프로젝트를 진행해왔다. 또한 포스코DX는 산업현장의 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)시스템에 AI 기반 '코파일럿(Copilot)' 기능도 적용할 계획이다. 코파일럿은 엔지니어가 직접 수행해야 했던 PLC 프로그램 코딩 작업을 AI가 자동으로 생성하도록 돕는 도구다. 생성된 코드를 엔지니어가 검토만 하면 돼 업무 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다. 포스코그룹은 AI 엔지니어 에이전트와 PLC 코파일럿 도입으로 반복적 프로그래밍과 문서 작업이 줄어 업무 생산성이 30% 이상 향상될 것으로 보고 있다. 동시에 엔지니어들이 보다 창의적이고 고부가가치 업무에 집중할 수 있는 환경이 조성될 것이라 전망했다. AWS는 포스코그룹의 산업현장 혁신과 인텔리전트 팩토리 고도화를 위해 기술 지원을 아끼지 않겠다고 밝혔다. 포스코그룹은 철강 및 이차전지소재 등 주요 사업 분야에 AI, 로봇, 디지털트윈 등 DX 기술을 적용하며 '인텔리전트 팩토리' 구축을 본격 추진 중이다. 포스코DX는 이를 위한 AI 및 로봇 자동화 기술 내재화를 지속 강화하고 있다.

2025.07.13 14:11남혁우

다쏘시스템, '버추얼 트윈' 제조업 강화…아스콘 큐브 기술 통합

다쏘시스템이 '버추얼 트윈' 공장자동화를 위한 기술을 추가 확보한 것으로 전해졌다. 이달 초 다쏘시스템은 독일 자동화 기술 기업 아스콘시스템즈홀딩의 '아스콘 큐브' 지적재산(IP)을 취득했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이 기술은 공장 전체를 가상으로 설계·시뮬레이션·최적화하는 버추얼 트윈 전략 핵심 기술로 평가받고 있다. 아스콘 큐브는 장비별로 개별 개발하던 소프트웨어(SW)를 인공지능(AI) 기반 플랫폼 방식으로 전환하는 것이 핵심이다. 특히 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 중심의 경직된 생산 방식을 유연한 소프트웨어 정의 자동화(Software-Defined Automation)로 바꿔주는 역할을 한다. 그동안 제조현장에서는 각 기계가 고유 SW로 작동해 재설정과 재프로그래밍에 많은 시간이 걸렸다. 이에 품질 저하나 생산 전환 지연, 납기 지연 등 문제가 빈번했다. 아스콘 큐브는 이런 비효율을 제거해 빠른 수요 대응과 제품 전환, 자산 최적화를 돕는다. 해당 기술은 다쏘시스템의 제조 솔루션 포트폴리오 '델미아(DELMIA)'에 통합될 방침이다. 델미아는 다쏘시스템 '3D 익스피리언스' 플랫폼 기반에서 구동된다. 다쏘시스템은 "이번 기술 확보는 가상 트윈 전략을 넘어 제조 산업 전반의 디지털 전환 속도를 획기적으로 높이는 계기가 될 것"이라고 강조했다.

2025.07.13 14:00김미정

AI 인재에 1천억 베팅한 메타…음성 스타트업 '플레이AI' 품었다

연봉 1억 달러(약 1천400억원)를 제시하며 인공지능(AI) 인재 확보에 적극 나선 메타(Meta)가 음성 AI 스타트업 '플레이AI(PlayAI)'를 인수했다. 13일(현지시간) 블룸버그통신 등 외신 보도에 따르면, 메타는 최근 소규모 AI 스타트업 플레이AI와 인수 계약을 체결하고 절차를 마무리했다. 인수의 구체적인 조건과 금액은 공개되지 않았다. 공개된 내부 메모에 따르면, 플레이AI의 전 직원은 이번 주 내로 메타에 합류하며, 메타 내 음성 AI 조직으로 편입될 예정이다. 플레이AI는 자연스럽고 사람 같은 목소리를 생성할 수 있는 기술과, 누구나 쉽게 음성을 만들 수 있는 제작 플랫폼을 개발해온 신생 기업이다. 메타는 이들의 기술이 자사 AI 서비스와의 높은 연계성을 지닌다고 평가하고 있다. 메타 내부 메모에 따르면 "플레이AI 팀의 자연스러운 음성 생성 기술과 손쉬운 음성 제작 플랫폼은 AI 캐릭터, 메타AI, 웨어러블 기기, 오디오 콘텐츠 제작 등 회사의 AI 로드맵과 매우 잘 맞는다"고 설명했다. 이번 인수를 통해 메타는 생성형 음성 기술을 AI 기반 인터페이스 전반에 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 플레이AI 팀은 최근 메타에 합류한 요한 샬크비크(Johan Schalkwyk) 부사장 산하에 소속된다. 그는 구글에서 음성 검색 및 인식 기술을 이끌었던 인물로, 음성 AI 분야에서 세계적인 전문가로 평가받는다. 최근에는 또 다른 음성 AI 스타트업 '세서미 AI(Sesame AI)'에서 활동하다 메타로 이직했다. 샬크비크는 플레이AI 팀의 리더십을 맡아 메타의 음성 기술 전략을 실질적으로 지휘할 예정이다. 메타는 올해를 'AI 집중 투자 원년'으로 삼고, AI 모델 고도화는 물론 인프라 확장, 전문 인력 확보, 생성형 AI 기능 개발 등 전방위적 투자에 나서고 있다. 이를 위해 약 1억 달러에 달하는 보상안을 제시하며 글로벌 인재 영입에 박차를 가하고 있다. 또한 데이터센터 및 AI 전용 칩셋 확보는 물론, 유망 스타트업 인수와 전략적 인재 영입도 적극 추진 중이다. 이번 플레이AI 인수 역시 메타의 공격적인 AI 투자 전략의 연장선상에 있다는 분석이 나온다.

2025.07.13 12:37남혁우

[써보고서] 업스테이지 '솔라 프로 2' 써보니…韓 AI 모델, 어디까지 왔나

업스테이지가 자체 개발한 '솔라 프로 2'로 추론 인공지능(AI)의 실무 활용성을 입증하며 국내 기업 시장 공략의 포문을 열었다. 13일 업계에 따르면 업스테이지는 최근 일반 사용자도 '솔라 프로 2'를 직접 체험할 수 있도록 회사의 콘솔 플랫폼을 개방했다. 이에 기자는 해당 플랫폼에 직접 접속해 한정된 데모가 아닌 실제 서비스와 동일한 환경에서 모델의 성능을 점검했다. '솔라 프로 2'는 업스테이지가 최근 선보인 차세대 거대언어모델(LLM)이다. 사용자는 이 모델을 통해 단순 질의응답은 물론 복잡한 자료의 요약 및 번역, 데이터 변환 같은 고차원적인 과제를 수행할 수 있다. 사용자 인터페이스(UI)는 현재 시장의 주류 AI 챗봇들과 유사한 대화형 방식을 따른다. 사용자에게 익숙한 채팅 창에 바로 질문을 입력해 사용하는 구조로, 별도의 사용법을 익힐 필요는 없다. 기자에게 거대언어모델(LLM)의 추론 능력이 가장 필요한 순간은 해외 자료에 나온 수치를 원화로 환산할 때다. 이에 가트너 보고서에 언급된 생성 AI 관련 투자액을 달러에서 원화로 변환해달라고 요청했다. '솔라 프로 2'는 1달러가 1천400원이라는 기준을 세우고 지난해와 올해 글로벌 생성 AI 모델 지출액을 오차 없이 환산해냈다. 결과값은 단순히 숫자를 나열하는 데 그치지 않고 '억' 단위를 사용해 한국 사용자가 이해하기 쉬운 형태로 깔끔하게 정리해 보여줬다. 복잡한 수학 문제는 아니지만 업무 중 빈번하게 발생하는 데이터 처리 과정에서 신뢰할 수 있는 성능을 보여준다는 점은 분명한 장점이다. 기계번역에 있어서도 상당한 성능을 드러냈다. 기자는 한국의 소버린 AI 전략에 대해 최근 작성한 2천 단어 분량의 영문 기사를 한국어로 번역하도록 지시했다. 수 초가 지나지 않아 결과물이 쏟아져 나왔다. 보다 경량모델이기 때문이겠지만 체감상 구글 '제미나이 2.5 프로'나 오픈AI '챗GPT-4o'보다 신속한 속도였다. 번역의 질도 만족스러웠다. 내용 확인 결과 모든 문장이 원문의 의미를 정확하게 담고 있었다. 문체가 아주 유려하지는 않았다. 일부 표현은 '약간 투박한 대학생의 과제물' 같은 느낌을 주기도 했다. 사람 이름과 같은 고유명사에서는 일부 오류가 있기도 했다. 다만 속도와 정확성의 수준을 고려하면 해외 자료를 신속히 검토하고 핵심을 파악해야 하는 실무 환경에서는 충분한 수준이다. 결과물을 빠른 시간에 내놓는다는 점에서 실용성은 글로벌 경쟁 모델과 비교해도 뒤지지 않았다. 더불어 고유명사에서의 오류는 파운데이션 모델 자체가 고질적으로 겪는 구조적 문제다. 이번 테스트는 '솔라 프로 2'에만 진행되지 않았다. 업스테이지의 또 다른 핵심 기술인 광학문자인식(OCR) 성능도 함께 확인했다. 이는 업스테이지가 창업 초기부터 두각을 나타낸 분야로, 김성훈 대표는 여러 차례 OCR과 LLM을 통합해 '일의 미래'를 실현하겠다는 비전을 밝힌 바 있다. 플랫폼의 '도큐먼트 OCR' 기능을 이용해 2차 세계대전 당시 헨리 스팀슨 미 육군장관이 트루먼 대통령에게 보낸 편지를 인식시켜 봤다. 결과는 상당히 괜찮았다. 80%의 신뢰도(Confidence)로 인식이 진행됐으며 흘려 써서 사람도 알아보기 힘든 몇몇 단어를 제외하고는 대부분의 내용을 정확하게 디지털 텍스트로 변환했다. 이는 업스테이지가 단순히 LLM 개발에만 매달리는 것이 아니라 문서 처리라는 핵심 기술력 위에 AI 모델을 쌓아 올리고 있음을 보여주는 대목이다. '솔라 프로 2'를 체험한 소감은 '실용적이고 빠르다'로 요약할 수 있다. 사실 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등 글로벌 빅테크부터 알리바바, 딥시크 같은 중화권 모델에 이르기까지 파운데이션 모델의 발전 방향은 대체로 대동소이해지며 상향 평준화되는 추세다. 이같은 상황에서 완전히 새로운 기능은 없으나 번역·요약·계산 등 사용자가 가장 필요로 하는 핵심 기능에서 국내 스타트업이 꾸준히 경쟁력을 유지하고 있다는 점은 그 자체로 고무적이다. 글로벌 최상위 모델과 성능 수치를 일대일로 비교하기엔 무리가 있을 수 있다. 다만 '솔라 프로 2'가 보여준 성능은 기업 실무자가 현장에서 필요로 하는 수준을 이미 충분히 만족시키는 수준이다. 이는 곧 시장에서의 현명한 포지셔닝으로 이어질 수 있는 대목이다. 글로벌 B2C 구독 시장은 미국 빅테크가, 중국 내수 시장은 중국 기업들이 장악한 구도 속에서 국내 기업이 정면으로 경쟁하기는 쉽지 않다. 대신 데이터 보안에 민감하거나 국내 환경에 최적화된 기술 지원을 필요로 하는 기업들에게 '솔라 프로 2'는 매력적인 B2B 대안이 될 수 있다. 김성훈 대표는 "'솔라 프로2'는 문제를 이해하고 논리적으로 사고하며 AI 비서처럼 명령까지 수행한다"며 "향후 발전과 사용자들의 적극적인 참여를 기대한다"고 말했다.

2025.07.13 06:49조이환

모두의연구소, 탑티어 AI 논문 70편 돌파…"민간 지원만으로 해냈다"

모두의연구소가 탑티어 인공지능(AI) 학회 진입 장벽을 낮추는 개방형 연구 생태계 모델의 가능성을 증명했다. 소속이나 학위보다 연구 의지만을 조건으로 삼는 구조가 독립 연구자에게도 세계적 수준의 성과를 가능하게 한다는 점에서 주목받고 있다. 모두의연구소는 최근 '오픈 모듈랩스 데이'에서 자체 연구 플랫폼을 통해 국제 주요 학회에 총 100편의 논문을 발표했다고 13일 밝혔다. 이 중 70여 편은 뉴립스, 아이클러, 아이씨엠엘, 에이에이에이아이, 씨브이피알 등 최상위 AI 학회에 채택된 것으로 확인됐다. 이 조직은 지난 10년간 총 1천22개의 연구모임과 1만명이 넘는 참여자를 지원해 왔다. 모두의연구소는 이 같은 성과의 배경으로 커뮤니티 중심의 연구 문화와 전방위적 인프라 지원 체계를 꼽는다. 별도 비용 없이 제공되는 연구 공간과 그래픽처리장치(GPU) 서버, 커뮤니티 기반 랩 활동이 대표적이다. 또 논문 채택 시 최대 200만원을 지원하는 '페이퍼샵' 제도는 연구를 생활로 유지할 수 있는 기반으로 작동하고 있다. 오픈 모듈랩스 데이는 연구원들이 논문을 사전 발표하고 각 분야 전문가로 구성된 '패컬티'로부터 피드백을 받는 행사다. 행사에선 멀티모달 인터랙션, 내러티브 평가 자동화, 고기능 거대언어모델(LLM) 평가 프레임워크 등 최신 연구 주제가 소개됐다. 서울대, 국가수리과학연구소 등 소속 전문가 8명이 직접 연구 피드백에 참여했다. 모두의연구소의 패컬티 제도는 논문 지도, 1대1 멘토링, 투고 전략까지 전반을 아우른다. 해당 제도는 박사급 경력자, 주요 학회 경험자를 기준으로 구성된다. 현재 모두의연구소 산하에는 51개의 활성 랩이 운영 중이며 이 중 해례랩은 한국어 특화 AI 연구로 주목받고 있다. 해례랩은 LLM 한국어 벤치마크 및 평가 기준 수립 등 독자적 연구를 이어가며 지금까지 8편의 논문을 페이퍼샵을 통해 게재했다. 김승일 모두의연구소 대표는 "논문 100편 달성은 개방성과 시스템, 연구자의 노력이 만든 결과"라며 "향후 다양한 배경의 연구자들이 성과를 낼 수 있도록 지원을 이어가겠다"고 밝혔다.

2025.07.13 06:48조이환

[SW키트] "AI가 고른 사이트만 생존"…'콘텐츠 노출 전쟁' 시작

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 인공지능(AI) 검색엔진 등장으로 마케터 등 웹사이트 운영자들이 분주해졌다. AI가 생성한 답변 출처에 브랜드 콘텐츠가 우선 배치되도록 만드는 것이 새 과제로 떠올랐기 때문이다. 12일 IT 업계에 따르면 챗GPT 같은 AI 챗봇이나 AI 기반 검색엔진이 등장하면서 검색 결과에 웹사이트나 특정 콘텐츠 노출도를 높이는 솔루션 산업이 증가할 것이란 전망이 나왔다. 그동안 구글이 글로벌 검색엔진 점유율 1위를 유지하면서 광고 핵심 채널이자 관문 역할을 해왔다. 그러나 챗봇과 AI 검색엔진 출현 후 이런 패러다임은 바뀌고 있다는 의견이 지배적이다. 전문가들은 앞으로 브랜드·웹사이트 운영 전략 핵심이 '검색 상단 노출'에서 'AI가 선택하는 콘텐츠로 보이게 하는 것'으로 이동할 것으로 보고 있다. 현재 AI 검색 시장에 진입하려는 기업들 움직임부터 빨라지고 있다. 최근 퍼플렉시티와 오픈AI는 AI 기반 웹브라우저와 검색엔진 출시를 통해 새 검색 생태계를 예고했다. 우선 퍼플렉시티는 검색뿐 아니라 행동까지 AI로 실행하는 웹브라우저 '코멧'을 이달 정식 출시했다. 이 브라우저는 맥스 요금제 구독자와 일부 대기자에게만 우선 제공된다. 추후 일반 사용자에게도 단계적으로 확대될 예정이다. 코멧은 사용자가 링크를 직접 확인하지 않아도 대화 한 줄로 원하는 결과를 얻을 수 있도록 설계됐다. 이메일 작성부터 캘린더 예약, 상품 주문 등 일상 업무를 자연어 명령으로 실행할 수 있다. 사용자 습관에 따라 쌓인 탭을 학습해 맥락 기반의 인터페이스를 제공한다. 오픈AI도 AI 기반 웹브라우저 출시를 앞둔 것으로 전해졌다. 이 브라우저는 챗GPT와 유사한 대화형 인터페이스 중심으로 정보를 찾는 식이다. 사용자는 검색 결과를 클릭하지 않아도 브라우저 내에서 질문과 답변을 주고받으며 필요한 정보를 얻을 수 있다. "노출 빈도 분석·제안"…어도비, 'LLM 옵티마이저'로 공략 AI 검색 결과에 웹사이트 노출 빈도나 상태를 분석·관리할 수 있는 서비스도 등장했다. 대표 서비스는 지난달 출시된 어도비의 'LLM 옵티마이저'다. LLM 옵티마이저는 챗GPT와 제미나이, 클로드 등 다양한 생성형 AI 도구 전반에서 브랜드 성과를 들여다볼 수 있는 창구 역할을 한다. 마케터 담당자는 LLM 옵티마이저로 AI 검색 결과에 브랜드 웹사이트 노출 빈도나 개선 사항을 확인 할 수 있다. 콘텐츠 게시 전략을 신속히 조정해 브랜드의 AI 검색 노출 빈도를 높일 수 있는 식이다. 예를 들어 마케터는 콘텐츠나 웹사이트 링크가 어떤 LLM의 사용자 질의 응답 결과에 포함됐는지 알 수 있다. 이를 통해 브랜드가 AI 챗봇이나 AI 검색 엔진에 어떤 방식으로 더 잘 등장하는지 인사이트를 얻을 수 있다. 고객들이 어떤 질문을 통해 브랜드 콘텐츠를 접하는지까지 파악할 수 있다. LLM 옵티마이저 플랫폼에는 '추천 엔진'도 탑재됐다. 이 엔진은 생성형 AI 응답을 지속 모니터링함으로써 브랜드 노출도를 올리기 위한 콘텐츠 조정 사항을 사용자에게 실시간 제안한다. 사용자는 클릭 한번으로 추천된 변경 사항을 승인하기만 하면 된다. 이에 시간과 인력 많이 드는 웹 개발 작업까지 대체 가능하다. 어도비는 "생성형 AI는 고객과 브랜드 간 인식과 대화, 구매 전환 핵심 도구로 자리잡았다"며 "LLM 옵티마이저는 기업이 변화하는 환경에서 주도권을 유지하고 성공 확률을 높이는 데 도움 줄 것"이라고 강조했다. 클라우드플레어, AI 챗봇·웹사이트 접근 관리한다 챗봇·AI 검색엔진과 웹브라우저 간 생태계 활성화를 위한 노력도 이어지고 있다. AI 챗봇이 웹사이트 데이터 무단 접근·수집을 막기 위한 마켓플레이스까지 등장했다. 클라우드플레어는 AI 크롤러의 웹사이트 접근을 차단·유료화하는 '페이 퍼 크롤(Pay per Crawl)' 마켓플레이스를 비공개 베타 형태로 공개했다. 마켓은 AI 챗봇이 웹사이트에 무단 접속해 정보를 무단으로 긁어가는 것을 방지하기 위해 등장했다. 클라우드플레어는 두 가지 방식으로 AI 크롤러를 통제할 방침이다. 우선 웹사이트가 AI 크롤러 접근을 원천 차단하는 기능이다. AI 크롤러가 웹사이트 자체에 접속조차 할 수 없게 만드는 식이다. 다른 하나는 크롤러가 웹사이트에 접근할 경우 소액결제를 통해 요금을 청구하는 시스템이다. AI 챗봇 기업이 웹사이트의 콘텐츠를 긁어갈 때마다 일정 금액을 지불하고, 해당 금액은 수수료를 제외한 뒤 웹사이트 운영자에게 전달되는 방식이다. 웹사이트 운영자는 크롤링 목적이 AI 학습용인지 또는 검색 응답용인지 등 기타 목적에 따라 접근 허용 여부나 과금 조건을 다르게 설정할 수 있다. 해당 정책은 클라우드플레어에 도메인을 등록한 고객 한해서만 적용된다. 현재 클라우드플레어는 AI 크롤러 고객사로 타임과 애틀랜틱, 포춘, 콘데나스트, 애드워크 등을 확보했다. 해당 매체는 AI 크롤러 전면 차단을 기본 설정으로 적용한 상태다. 매슈 프린스 클라우드플레어 최고경영자(CEO)는 "대형 언론사부터 중소 자영업자까지 모든 웹사이트 운영자가 AI 크롤러로부터 콘텐츠를 보호할 수 있게 조치할 것"이라고 강조했다.

2025.07.12 06:40김미정

"AI가 오히려 숙련 개발자 작업 속도 19% 늦췄다"

인공지능(AI) 기술이 숙련 개발자 업무 생산성을 떨어뜨릴 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 11일 테크크런치 등 외신에 따르면 AI 연구 비영리단체 METR는 올해 초 오픈소스 프로젝트에서 숙련 개발자들이 코딩 도구 '커서'를 사용해 작업한 결과 업무 소요 시간이 19% 증가했다고 밝혔다. 연구에 참여한 개발자들은 커서가 작업 속도를 24% 줄여줄 것이라 예상했으며 실험 후에도 20%가량 빨라졌다고 답했다. 연구 전 METR 연구진조차 작업 속도가 2배 빨라질 것으로 내다봤다. 그러나 실제 기록된 데이터는 정반대였다. 작업 속도 저하 원인은 AI 부정확성 때문인 것으로 나타났다. AI가 제안한 코드는 완전히 틀리진 않았지만 사람이 직접 검토하고 수정해야 했던 수준이었다. 방향은 맞췄지만 개발자의 의도나 코드 문맥은 제대로 파악하지 못했던 셈이다. 이번 실험은 숙련된 개발자가 이미 익숙한 코드베이스에서 작업할 때를 기준으로 진행됐다. 이에 초급 개발자나 처음 접하는 코드 환경에서는 다른 결과가 나올 수 있다는 가능성도 언급됐다. AI 도구의 효과는 사용자 숙련도나 작업 환경에 따라 달라질 수 있다는 의미다. 실험에 참여한 다수 숙련 개발자는 여전히 커서를 사용 중인 것으로 확인됐다. 작업 속도가 느려졌음에도 계속 사용하는 이유는 효율보다는 심리적 편의성이 더 크게 작용했기 때문인 것으로 나타났다. 연구에 참여한 한 개발자는 "AI가 제안하는 코드는 완벽하지 않지만 처음부터 모든 코드를 직접 짜야 하는 부담을 줄여준다"며 "마치 빈 화면에서 글을 쓰기보다 초안을 다듬는 과정에 가까운 느낌을 준다"고 밝혔다. 실제 사용자들은 개발 결과보다는 작업 과정이 더 편하고 쾌적해졌다는 점을 높이 평가한 것으로 전해졌다. 조엘 베커 METR 연구원은 "개발자에게는 가능한 한 빨리 작업을 완료하는 것 외에도 다양한 목표가 있다"며 "커서 등을 활용해 더 적은 노력이 드는 방식을 선택하고 있는 것"이라고 주장했다.

2025.07.12 06:36김미정

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

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

2025.07.11 17:19조이환

설정 파일 하나면 끝…도커, AI 에이전트 배포 진입장벽 낮췄다

복잡하고 어려운 인공지능(AI) 에이전트 배포 과정을 단 한 줄로 해결할 수 있는 기능이 공개됐다. 도커(Docker)는 11일, 소프트웨어(SW)를 클라우드 환경에서 손쉽게 실행할 수 있도록 지원하는 '도커 컴포즈'를 AI 에이전트 개발 및 배포 환경으로 확대 적용한다고 밝혔다. AI 에이전트는 사용자와 상호작용하면서 데이터를 분석하고 문서를 생성하거나 업무에 필요한 소프트웨어를 스스로 실행하는 등 업무 수행에 특화된 인공지능 시스템이다. 하지만 AI 에이전트를 직접 개발하고 실행하려면 여러 개의 AI 모델과 외부 도구, 실행 환경을 각각 설치·설정해야 하며 이들을 통합하는 작업에도 많은 시간과 고도의 전문 지식이 요구된다. 특히 다른 사용자나 환경에서 동일한 AI 에이전트를 다시 실행하려면 이 과정을 반복해야 하므로 배포와 확장이 어렵다. 수많은 사용자를 대상으로 실시간 서비스를 제공해야 하는 클라우드 환경에선 이러한 단점이 치명적인 제약으로 작용한다. 도커는 이러한 복잡함을 하나의 설정 파일로 간소화했다. 사용할 AI 모델, 연동할 도구, 실행 순서 등을 설정 파일에 선언적으로 명시하면 다양한 환경에서도 동일한 방식으로 에이전트를 실행하고 자동으로 배포할 수 있다. 이번 기능 확장을 통해 AI 에이전트 개발의 진입장벽이 크게 낮아졌다. 스타트업 창업자, 기획자, 디자이너 등 비개발자도 도커 컴포즈를 활용해 직접 AI 기능을 테스트하거나, 외주 없이 실험적인 서비스를 구현할 수 있게 된 것이다. 또한 이미 오픈소스로 공개된 다양한 AI 도구들을 불러와 조합해 쓸 수 있어, 마치 'AI 조립 키트'처럼 유연하고 간편한 활용도 가능하다. 이번 업데이트에는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 개념도 새롭게 도입됐다. MCP는 AI 모델과 외부 도구가 보다 안전하고 일관된 방식으로 데이터를 주고받을 수 있도록 만든 통신 규약이다. 기존에는 AI가 외부 도구와 연결되기 위해 복잡한 설정과 보안 처리가 필요했다. MCP는 이러한 과정을 정해진 규칙에 따라 자동화해주며, 별도의 코딩 없이도 다양한 기능을 쉽게 불러와 연결할 수 있도록 돕는다. 덕분에 전문적인 개발 지식이 없는 사람도, 필요한 기능을 선택하고 설정만 하면 AI 에이전트를 만들고 실행할 수 있는 기반이 마련됐다. 마크 카비지 도커 사장 겸 최고운영책임자(COO)는 "AI 에이전트 개발은 빠르게 발전하고 있지만 여전히 어렵고 지루하며 재미도 없다"며 "이런 문제는 새로운 것이 아니고 도커는 항상 이런 복잡함을 해결하기 위해 노력해왔다"고 말했다. 이어 "이제 사용자는 도커 컴포즈를 통해 AI 에이전트를 한 번 빌드하면 어디서든 실행할 수 있다"며 "도커는 개발부터 운영까지 AI 에이전트를 구축, 실행, 확장하는 가장 쉬운 방법"이라고 강조했다.

2025.07.11 16:39남혁우

"검색 넘어 행동까지"…퍼플렉시티, AI 웹브라우저 '코멧' 출시

퍼플렉시티가 검색뿐 아니라 행동까지 인공지능(AI)으로 실행하는 웹브라우저를 공개해 새로운 검색엔진 시대를 열었다. 퍼플렉시티는 AI 기반 웹브라우저 '코멧'을 정식 출시했다고 11일 밝혔다. 해당 브라우저는 '맥스' 요금제 구독자와 일부 대기자에게만 우선 제공된다. 추후 일반 사용자에게도 단계적으로 확대될 예정이다. 코멧은 사용자가 링크를 일일이 확인하지 않아도 대화 한 줄로 원하는 결과를 얻을 수 있도록 설계됐다. 이메일 작성, 캘린더 예약, 상품 주문 등 다양한 일상 업무를 자연어 명령으로 실행할 수 있으며 사용자 습관에 따라 쌓인 탭을 학습해 맥락 기반의 인터페이스를 제공한다. 퍼플렉시티는 AI를 단순히 의존 대상이 아닌 인간 사고를 확장하는 도구로 정의했다. 사용자들은 코멧을 통해 반복 작업에서 벗어나 사고에 집중할 수 있다는 이유에서다. 이는 퍼플렉시티 브랜드 미션인 '세상의 호기심을 돕는다'는 가치와도 일맥상통한다. 모리타 준 퍼플렉시티 아시아 대표는 "코멧은 더 나은 답을 더 사용자 중심적으로 제공해 꼭 필요한 사고에 집중할 수 있도록 돕는다"고 밝혔다.

2025.07.11 16:30김미정

포티투마루-한패스, 생성형 생활포털 개발…"AI, 재한 외국인 지원한다"

포티투마루가 한패스와 손잡고 인공지능(AI) 외국인 응대 시스템과 생활 정보 서비스를 구축한다. 포티투마루와 한패스는 '외국인 고객 대상 AI 기반 고객센터 및 생활 정보 서비스를 공동 개발하기 위한 업무협약'을 체결했다고 11일 밝혔다. 이번 협약은 외국인 고객 특화 비즈니스 모델 구축을 위한 기술·운영 협력 체계를 본격화하는 데 초점이 맞춰졌다. 포티투마루는 이번 협력을 통해 한패스 플랫폼 전반에 AI 기술을 적용한다. 고객 응대 자동화, 외국어 대응, 사용 내역 기반 인터랙티브 안내 등 기능을 개발해 고객센터의 응답 품질을 고도화할 예정이다. 양사는 고객센터 고도화 외에도 외국인 생활 포털 구축을 공동 기획한다. 안내 외에도 금융·비금융 정보까지 통합 지원하는 서비스 모델을 통해 외국인 고객의 정착·생활 편의를 높인다는 방침이다. 포티투마루가 적용할 AI 엔진은 자체 개발한 경량화 언어모델 '거대언어모델42(LLM42)'다. 생성형 AI의 환각 문제를 검색증강생성(RAG) 기술과 기계독해(MRC) 기술로 보완한 것이 특징이다. 기업용 프라이빗 모드를 지원해 데이터 보안도 고려했다. 비용 절감도 주요 전략 중 하나다. 포티투마루는 자체 엔지니어링을 통해 솔루션 구축·학습·서빙 비용을 기존 대비 낮췄으며 이를 통해 기업 고객이 초거대 AI 기술을 실무에 쉽게 적용할 수 있도록 유도하고 있다. 한패스는 외국인 전용 송금·결제 플랫폼을 운영하며 국내 체류 외국인 노동자와 유학생, 관광객 등 다양한 고객 데이터를 확보한 상태다. 이번 협력을 통해 단순 금융거래를 넘어 AI 기반의 일상 밀착형 서비스로 사업 영역을 확장할 수 있을 것으로 기대된다. 김동환 포티투마루 대표는 "국내 체류 외국인과 K-문화에 대한 글로벌 관심이 커지는 상황"이라며 "생활 밀착형 K-AI 서비스를 통해 사용자 경험을 한층 향상시켜 나가겠다"고 밝혔다.

2025.07.11 16:08조이환

엠아이큐브솔루션, 대구에 'AI 자율제조 허브' 구축…"데이터로 공정 바꾼다"

엠아이큐브솔루션이 대구 제조기업을 위해 인공지능(AI) 자율제조 체계를 구축한다. 고도화된 품질 예측과 설비 데이터 연동 체계를 적용해 노후화된 공정 등 지역 제조업의 구조적 문제를 풀겠다는 전략이다. 엠아이큐브솔루션은 중소벤처기업부가 주관하는 '제조 AI 센터 구축 사업'에서 대구권역 핵심 수행기관으로 참여한다고 11일 밝혔다. 사업은 스마트제조혁신추진단과 대구테크노파크가 주관하며 향후 3년간 120억원 규모로 '기계요소·소재부품산업 AI 기반 제조데이터 활성화'를 목표로 두고 추진된다. 엠아이큐브솔루션은 아크릴, 한국생산기술연구원 등과 컨소시엄을 꾸려 제조 데이터 수집·분석부터 실증 프로젝트 수행까지 공동으로 맡는다. 품질 예측, 이상 탐지, 예지 보전 등 과거 수행 경험을 활용해 다양한 업종에 적용 가능한 자율제조 인프라를 설계한다. 핵심은 자산 디지털화 모델(AAS) 기반의 표준화된 설비 데이터 연동 구조다. 회사는 이 기술을 통해 설비 간 운용 효율을 확보하고 AI 시뮬레이션 플랫폼을 통해 공정 품질 예측, 조건 최적화, 실시간 시각화 서비스까지 통합 제공한다. 더불어 엠아이큐브솔루션은 이번 사업에서 금속 제품, 정밀 기계, 수송 기계 분야 29개사를 대상으로 단일 실증을 수행한다. 여기에 8개 기업을 대상으로 하는 교차 실증도 병행해 업종별 맞춤형 솔루션을 검증할 계획이다. 실증 사업은 표준 제조 데이터를 기반으로 맞춤형 자율제조 모델을 설계하는 데 초점이 맞춰져 있다. 노후 공정, 고령 인력 구조, 낮은 디지털 도입률 등 지역 제조업계의 한계를 데이터 기반 의사결정 체계를 통해 풀어낼 수 있도록 지원한다. 중소 제조기업이 AI 기술에 쉽게 접근할 수 있도록 서비스 포털도 함께 제공된다. 플랫폼을 통한 기술 전달을 넘어 지역 산업이 데이터 및 인재와 연결되는 구조적 생태계 조성을 목표로 하고 있다. 이충헌 엠아이큐브솔루션 AM사업부장은 "이번 사업은 단순한 인프라 구축이 아니라 산업 생태계 전반을 혁신하는 구조 전환 프로젝트"라며 "기술적 차별성과 다양한 제조업 경험을 바탕으로 제조 AI의 실전 파트너 역할을 해낼 것"이라고 밝혔다.

2025.07.11 11:17조이환

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