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'AI 추론'통합검색 결과 입니다. (46건)

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지코어-미란티스, AI 모델 배포 효율성 강화 협력

지코어가 인공지능(AI) 추론 워크로드 배포 효율성을 높이기에 나섰다. 지코어가 오는 21일까지 미국 새너자이에서 열리는 AI 컨퍼런스 'GTC 2025'에서 미란티스와 협력한다고 19일 밝혔다. 이번 협력은 지코어의 AI 추론 솔루션 '에브리웨어 인퍼런스'를 미란티스의 오픈소스 플랫폼 관리 솔루션 '코어던트'에 통합하는 것이 핵심이다. 코어던트는 멀티 클라우드·하이브리드 환경에서 인프라 운영을 지원하는 솔루션이다. 이번 통합으로 기업은 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원을 최적화하고 AI 모델 배포를 간소화할 수 있다. 또 성능 모니터링과 비용 관리 기능이 향상되며, 지역별 데이터 주권 규정 준수도 용이해진다. AI 모델은 클라우드뿐만 아니라 온프레미스, 하이브리드, 엣지 환경에서도 배포 가능해졌다. 기업은 이를 활용해 대규모 AI 추론을 신속하게 운영할 수 있다. 알렉스 프리들랜드 미란티스 최고경영자(CEO)는 "오픈소스 기술은 글로벌 인프라 운영의 자율성과 제어권을 유지하는 데 중요한 역할을 한다"며 "지코어와의 협력으로 머신러닝 운영(MLOps)과 플랫폼 엔지니어가 직면한 문제 해결이 더욱 가속화될 것"이라고 말했다. 지코어 세바 베이너 엣지 클라우드·AI 제품 디렉터는 "이번 협력은 AI 추론 과정에서 발생하는 문제를 해결하기 위한 것"이라며 "기업이 AI 프로젝트를 보다 신속하게 시장에 출시하고 투자대비수익률(ROI)를 개선하는 데 기여할 것"이라고 밝혔다. 미쉬 스트로츠 렛츠AI CEO는 "기존 AI 모델 배포에는 많은 시간과 리소스가 필요했다"며 "이번 협력으로 몇 번의 클릭만으로 모델을 배포하고, 새로운 GPU도 몇 시간 내에 온보딩할 수 있어 생산성이 크게 향상될 것"이라고 평가했다.

2025.03.19 10:26김미정

앤트로픽, '클로드 3.7 소네트' 공개…하이브리드 AI 시대 연다

앤트로픽이 실시간 응답과 심층적인 추론을 하나로 통합한 인공지능(AI)을 출시해 거대언어모델(LLM)의 새로운 기준을 제시했다. 보다 직관적인 방식으로 인간과 상호작용하도록 함으로써 갈수록 치열해지는 AI 경쟁에서 우위를 점하려는 전략이다. 25일 테크크런치에 따르면 앤트로픽은 거대언어모델(LLM)과 추론 모델을 결합한 '하이브리드 AI'인 '클로드 3.7 소네트'를 공식 발표했다. 이 모델을 통해 사용자는 기존의 LLM을 활용했을 때처럼 즉각적인 응답을 받을 수도 있고 AI가 보다 깊이 사고하도록 추론을 하게 명령할 수도 있다. 앤트로픽은 '클로드 3.7 소네트'의 추론 기능을 유료 사용자에게만 제공한다고 밝혔다. 무료 사용자에게는 일반적인 답변 기능만 제공되나 전체적인 성능은 기존 모델인 '클로드 3.5 소네트'보다 개선됐다. 가격은 100만 개 입력 토큰당 3달러(한화 약 4천200원), 100만 개 출력 토큰당 15달러(한화 약 2만1천원)다. 오픈AI의 'o3-미니'나 딥시크의 'R1'보다 높은 수준이지만 '하이브리드 모델'이 업계에서 처음으로 도입된 점을 감안하면 향후 가격이 인하될 것으로 예측된다. '클로드 3.7 소네트'는 실전 활용성에도 초점을 맞췄다. 어려운 코딩 문제 해결과 에이전트 기반 작업에서 강력한 성능을 발휘하며 개발자가 추론 시간을 조절할 수 있는 기능도 포함됐다. 이 모델은 '소프트웨어 엔지니어링(Bench SWE)' 벤치마크 테스트에서 62.3% 정확도를 기록해 오픈AI의 'o3-미니'보다 높은 성능을 보였다. 또 AI의 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API) 상호작용 능력을 측정하는 'TAU-벤치'에서도 오픈AI의 'o1'을 앞서는 성적을 거뒀다. AI 업계의 반응은 뜨겁다. 소셜미디어에서는 지금까지 출시된 AI 중 최고라는 업계 관계자들의 평가가 잇따르고 있다. 특히 개발자들은 클로드 3.7 소네트가 복잡한 코드베이스를 다루는 능력이 뛰어나다며 극찬하고 있다. 유명 AI 팟캐스터 렉스 프리드먼은 자신의 X 계정에서 "'클로드 3.7 소네트'는 프로그래밍에 가장 적합한 모델"이라며 "AI 경쟁이 정말 치열해지고 있어 살아 있는 것이 신나는 시대"라고 언급했다. '클로드 3.7 소네트'의 등장은 AI 산업의 새로운 흐름을 시사한다. 오픈AI 역시 최근 'GPT-5'를 마지막으로 추론모델인 'o' 시리즈를 폐기하고 기존 GPT 모델에 통합하는 방향을 예고했다. AI 업계가 '하이브리드 모델' 중심으로 재편될 가능성이 높아지고 있는 것이다. 테크크런치는 "앤트로픽의 모델 출시는 AI 연구소들이 신모델을 빠르게 내놓는 치열한 경쟁 속에서 이뤄진 결정"이라며 "오픈AI 등의 경쟁자들도 자체 하이브리드 모델을 내놓으려고 하는 상황에서 회사가 AI 경쟁에서 얼마나 오래 선두를 유지할 수 있을지는 지켜봐야 할 것"이라고 분석했다.

2025.02.25 09:42조이환

"앤트로픽, 클로드 새 모델 공개 임박?"…출시설에 AI 업계 촉각

앤트로픽이 추론과 신속 응답을 결합한 '하이브리드' 인공지능(AI) 모델을 개발하고 있는 것으로 보인다. 최근 AI 업계에서는 주요 기업들이 잇따라 신형 모델을 출시하며 기술 경쟁이 격화되고 있어 앤트로픽의 행보에도 관심이 집중되고 있다. 14일에 디인포메이션에 따르면 앤트로픽은 향후 몇 주 안에 차세대 AI 모델을 출시할 계획을 가지고 있는 것으로 알려졌다. 이번 모델이 도입할 가능성이 높은 핵심 기술 중 하나는 '슬라이딩 스케일' 기능이다. 이 기능을 활용하면 AI의 연산 모드를 조절해 성능을 최적화할 수 있다. 앤트로픽 내부 직원들은 신형 AI 모델이 일부 프로그래밍 작업에서 오픈AI의 'o3-미니-하이' 모델을 능가하는 성능을 보였다고 전했다. 이에 따라 이 모델은 대규모 코드베이스 분석 및 비즈니스 활용에서도 강점을 가질 것으로 예상된다. 앤트로픽의 이번 행보는 AI 업계의 치열한 경쟁 구도 속에서 나온 결정으로 보인다. xAI의 최고경영책임자(CEO)인 일론 머스크 역시 지난 13일 두바이에서 열린 행사에서 "우리 AI 모델 '그록 3'가 최종 개발 단계에 있다"며 "향후 1~2주 내 출시될 것"이라고 밝힌 바 있다. 다만 이번 보도는 내부 정보망을 기반으로 한 것으로, 출시 여부와 정확한 일정은 공식적으로 확인되지 않았다. 업계에서는 앤트로픽의 신형 AI 모델이 오픈AI, 구글, xAI를 비롯한 경쟁사들과의 기술 격차를 줄이는 계기가 될지 주목하고 있다. 다리오 아모데이 앤트로픽 대표는 최근 테크크런치와의 인터뷰에서 "우리는 자체적으로 더 차별화된 추론 모델을 만드는 데 집중하고 있다"며 "일반 모델과 추론 모델을 구분하는 기존 개념이 다소 이해하기 어렵다"고 밝혔다.

2025.02.14 10:04조이환

엔비디아 "딥시크 AI 혁신, GPU 수요 더 증가시킬 것"

엔비디아가 27일(미국 현지시간) 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 공개한 새 AI 모델 'R1'에 대해 긍정적인 평가를 내왔다. 딥시크 R1은 20일 공개된 추론 특화 AI 모델이다. 자체 테스트 결과에 따르면 딥시크 R1은 일부 테스트에서 오픈AI의 추론 특화 모델 'o1'보다 나은 성능을 보였다. 또 2022년 미국 상무부의 수출 통제 조치를 우회하기 위해 엔비디아가 성능을 낮춘 H800 GPU를 이용했다. 모델 훈련에 든 순수 비용은 557만6천달러(약 80억원)이며 메타가 라마(LLaMa) 등 AI 모델 개발에 투입한 비용의 10% 수준이다. 지난 주 알렉산더 왕 스케일AI CEO는 미국 CNBC와 인터뷰에서 "딥시크가 미국 정부의 수출 규제를 우회해 고성능 GPU를 썼을 것"이라고 주장했다. 그러나 엔비디아는 "시크가 사용한 GPU가 미국의 수출 규정을 완전히 준수했다"고 확인했다. 27일 미국 증권 시장에서는 딥시크 R1 이후 비교적 성능이 낮은 GPU로 고성능 AI 모델 개발이 활발해질 것이라는 전망에 따라 엔비디아 주가가 크게 하락했다. 1주당 가격은 지난 주 대비 16.86% 하락한 118.58달러(약 17만 2천원)로 마감했고 시가총액은 6천억 달러(약 868조원) 가까이 줄었다. 미국 CNBC에 따르면 엔비디아는 "딥시크는 탁월한 AI 발전의 사례이며, 사용 가능한 모델과 완전한 수출 통제 준수 하에 구축된 컴퓨팅을 활용하여 새로운 모델을 생성하는 방법을 잘 보여준다"고 밝혔다. 엔비디아 관계자는 이어 "추론은 상당히 많은 엔비디아 GPU와 고성능 네트워킹이 필요하다. 이와 같은 딥시크의 혁신이 GPU 수요를 더욱 증가시킬 것"이라고 전망했다.

2025.01.28 16:22권봉석

"AI 추론 유연하고 빠르게"…지코어, '에브리웨어 인퍼런스' 업데이트

지코어가 인공지능(AI) 솔루션을 업데이트해 추론 환경에 유연성과 확장성을 높였다. 지코어는 '에브리웨어 인퍼런스'를 업데이트했다고 21일 밝혔다. 유연한 배포 옵션 지원과 스마트 라우팅, 멀티테넌시 기능 등을 새로 추가해 비용 관리부터 데이터 보안까지 효율성을 강화했다. 에브리웨어 인퍼런스는 클라우드와 온프레미스, 하이브리드 환경 등을 포함한 다양한 배포 옵션을 지원한다. 이를 통해 추론 배포 유연성을 높이고 AI 애플리케이션을 위한 초저지연 환경을 제공한다. AI 추론 배포를 위해 다양한 클라우드 제공업체와 온프레미스 시스템을 조율하는 복잡성도 해결한다. 이 제품은 스마트 라우팅 기능으로 추론 워크로드를 180개 넘는 광범위한 지코어 네트워크 중 최종 사용자와 가장 가까운 컴퓨팅 리소스로 자동 배치할 수 있다. 이를 통해 초저지연을 보장하면서 배포 효율성을 높일 수 있다. 고객은 선호하는 지역으로 워크로드를 전환할 수 있다. 데이터규제와 업계 표준을 준수하면서 데이터 보안 수준까지 강화할 수도 있다. 해당 솔루션은 AI 워크로드를 위한 지코어만의 멀티테넌시 기능을 제공한다. 기존 인프라에서 여러 추론 작업을 동시에 실행할 수 있도록 돕는다. 이런 멀티테넌시 접근 방식으로 고객은 리소스 활용을 최적화해 자원 활용도를 높일 수 있다. 이 외에도 지코어 솔루션의 새롭고 유연한 배포 옵션을 통해 기업은 민감한 정보를 온프레미스 상에서 안전하게 격리해 보호할 수 있다. 지코어 세바 베이너 엣지 클라우드 및 엣지 AI 제품 디렉터는 "이번 에브리웨어 인퍼런스의 업데이트는 AI 추론 환경의 유연성과 확장성을 대폭 향상시켜 스타트업부터 대기업에 이르는 다양한 규모의 모든 기업에 최적화된 솔루션을 제공한다"며 "누구나 어디서든 초지연 AI 애플리케이션을 손쉽게 구현할 수 있다"고 강조했다.

2025.01.21 13:52김미정

[써보고서] "LG '엑사원 3.5', 챗GPT·퍼플렉시티 안써도 되겠네"

"엑사원 3.5는 기업 환경에 최적화된 업무 솔루션입니다. 실제 임직원들이 체감할 수 있는 효율 개선을 목표로 개발했습니다." LG AI연구원 관계자는 지난 14일부터 사흘간 여의도 LG전자 본사에서 열린 '엑사원 3.5' 시연 행사에서 이 모델의 성능과 목표에 대해 이같이 말했다. 18일 업계에 따르면 LG AI 연구원이 자체 개발한 초거대 언어모델(LLM) '엑사원 3.5'는 직군별 맞춤형 프롬프트 추천, 복잡한 데이터 분석, 그리고 멀티 스텝 추론(MSR) 기능을 중심으로 설계돼 다양한 직무와 환경에 최적화된 특화 기능들을 제공한다. 이에 시연 현장을 방문한 기자도 이 모델을 직접 체험해 보며 성능을 살펴봤다. 멀티 스텝 추론과 직관적 UI로 업무 혁신…"정확성·효율성 더해" 우선 눈길을 사로잡은 것은 엑사원 3.5의 사용자 인터페이스(UI)였다. 겉보기에는 '챗GPT'와 흡사한 레이아웃이지만 답변 곳곳에 '퍼플렉시티'가 제공하는 것처럼 출처를 명확히 표시해 주는 각주 스타일이 결합돼 있다. 사용자가 원하는 정보를 찾을 때 출처를 바로 확인할 수 있어 업무 중 정확성을 중시하는 이들에게 특히 유용하다. 챗GPT도 '서치' 기능을 통해 검색을 할 수는 있다. 그런데 엑사원 3.5에서는 검색증강생성(RAG) 기능이 퍼플렉시티와 유사하게 정교하게 탑재돼 있다는 점이 눈길을 끌었다. 오히려 퍼플렉시티보다도 정교한 모드를 제공해 사용자는 검색 출처를 직접 선택할 수 있으며 일반 웹, 전문 논문(아카데믹), 동영상(유튜브), 해외 자료(Global) 등 폭넓은 옵션을 제시한다. 일례로 연구자라면 퍼브메드(PubMed), 제이스터(Jstor) 등 아카데믹 자료만 추려서 볼 수 있고 해외 동향이 필요한 경우에는 '글로벌' 검색으로 바로 전환할 수 있다. 단순 정보 수집부터 심도 있는 리서치까지 다양한 소스가 통합돼 있다는 점에서 업무 효율을 높여줄 것으로 기대된다. 또 기본 화면 중앙에는 '프롬프트 추천 기능'이 직관적으로 배치돼 있었다. 버튼을 누르면 각 직무나 태스크에 관련된 해당 프롬프트가 자동으로 입력돼 간편하게 원하는 질문 방식을 설정할 수 있다. 이처럼 프롬프트 엔지니어링에 크게 조예가 없거나 초심자여도 사용할 수 있는 설계는 기업 내에서 다양한 직무를 수행하는 임직원들이 빠르게 적응할 수 있도록 도울 것으로 보인다. 엑사원 3.5가 내세우는 또 다른 핵심 역량은 멀티 스텝 리즌(Multi-step Reasoning, MSR) 처리 능력이다. 이는 일종의 '단계별 추론' 방식으로, 복잡한 질문을 한 덩어리로 놓고 계산하기보다는 여러 단계로 쪼개서 해석한다. LG전자 관계자 설명에 따르면 MSR은 오픈AI 'O1' 모델에서 구현한 '사고의 연쇄(Chain of Thought, CoT)'와 유사하지만 보다 단순화된 형태다. 프롬프트 엔지니어링에서 보이는 CoT나 이를 제품 설계에 반영한 'O1' 모델보다 가볍고 효율적인 구조로 설계했다는 점이 엑사원 3.5의 차별화된 특징이라는 설명이다. 실제로 '엑사원'이 답변을 구현할때는 항상 3~4단계로 질문을 쪼개서 생각하는 과정이 인터페이스에 드러났다. 현장에서는 "문제를 여러 단계로 분할해 처리하는 것 덕분에 체감 성능이 상당히 빠르고 정확하다"는 후기가 자주 들렸다. 딥 기능·PDF 참조로 리서치 효율 극대화…장기 프로젝트에 '최적' 또 검색 기반은 그대로 두면서도 답변의 깊이를 사용자가 조절할 수 있다는 점도 이색적이다. 이는 이른바 '딥(Deep) 기능'으로, 질문에 대해 간략한 요약부터 심화된 분석까지 원하는 대로 답변을 레벨링해 준다. 이에 LG 관계자는 회사 내에서 빠르게 결론만 확인하고 싶을 때는 '간단' 모드로, 좀 더 디테일하고 기술적인 정보를 원할 때는 '심화' 모드로 맞출 수 있다고 설명했다. RAG와는 따로 독립적으로 동작하는 이 기능은 보고서를 작성할 때 심도있는 분석을 제공할 뿐 아니라 분량을 맞추는 데 있어 상당한 효용을 줄 것으로 기대된다. PDF 업로드 및 반복 참조가 가능하다는 점도 현장에서 많은 관심을 모았다. 이 자체는 LLM에 있어 새로운 기능은 아니다. 그럼에도 주목할만한 점은 사용성이었다. 챗GPT의 경우 매번 새로 PDF를 첨부해 둬야 하기 때문에 조금 번거로운 점이 사실이다. 엑사원 3.5의 경우에는 한 번 올려둔 PDF를 지속적으로 불러올 수 있어 중장기 프로젝트에서 문서를 계속 참조해야 하는 직무를 수행할 때 편리함을 느낄 수 있을 것으로 보인다. 또 업무에서 데이터 분석이 필수적인 직무라면 엑사원 3.5의 CSV 분석 및 시각화 기능에 주목할 만하다. CSV 형식의 파일을 업로드하면 해당 데이터의 상관관계와 인과관계를 추정해주는 것은 물론, 바로 그래프로 시각화까지 해준다. 다만 LG AI 연구원 관계자는 "현재는 엑셀(.xlsx) 형식이 지원되지 않고 있으며 도입된 지 한달 정도 된 기능이다 보니 CSV 분석의 정확도에 대한 벤치마크가 아직 없다"며 "향후에는 엑셀 지원 여부를 검토할 계획"이라고 밝혔다. CSV 및 엑셀과 같은 기초적 사무자동화 뿐만 아니라 코딩 자동완성 및 오류 디버깅 등의 기능도 제공하고 있다. 실제로 '3.5' 버전에서도 이미 프로그래밍 기능은 챗GPT나 '클로드'에서와 같이 제공되고 있는 상황이다. LG 관계자는 "우리는 '딥시크 R1' 같은 글로벌 수준의 모델들을 벤치마킹하면서, 개발자를 위한 코드 추론 능력을 꾸준히 고도화하고 있다"고 전했다. 제한된 리소스 속에서 '최적화'…글로벌 AI 장점 통합해 임직원 '호평' 기자가 체험한 엑사원 3.5는 챗GPT나 퍼플렉시티의 장점을 잘 혼합해 기업용으로 재탄생시킨 모델이라는 평가가 지배적이었다. 특히 국내 기업 환경에 꼭 맞춘 검색 옵션과 PDF 반복 참조, 직무별 마이페이지 설정 등이 돋보였으며 딥 기능과 MSR 방식은 실제 업무 효율을 높여줄 것으로 기대된다. 물론 부족한 부분도 있다. 엑셀 미지원 등 제약과 데이터 분석 정확도 등에 대한 구체적인 수치 정보가 부족하다는 점은 아쉬움으로 지적됐다. 다만 이는 초기 버전이기에 향후 업데이트 가능성을 고려하면 충분히 보완될 수 있을 것으로 보이다. 엑사원 3.5가 새로운 기능을 대거 선보이는 것은 아니다. 다만 오히려 챗GPT와 퍼플렉시티 같은 모델들에서 검증된 장점들을 효과적으로 통합했다는 점이 돋보인다. 이는 단순히 '새로운 게 없다'는 의미를 넘어 고품질의 요소만 취합해 국내 현실에 맞게 최적화했다는 데에서 가치를 찾을 수 있다. 특히 제한된 GPU 자원과 펀딩 규모가 예상되는 상황에서도 이 정도 성능을 구현해냈다는 점은 칭찬할 만하다. LG 내부 사정에 밝지 않아도 실리콘밸리의 글로벌 대형 모델 대비 투자가 상대적으로 적을 수밖에 없다는 점은 충분히 짐작할 수 있기 때문이다. 그럼에도 불구하고 점점 상향평준화 돼 가는 업무 특화 기능을 국내에서 완성해냈다는 사실은 엑사원 3.5가 제시하는 가능성을 보여준다. 또 'R1'과 같은 고급 추론 모델들을 상황에 맞게 벤치마킹하며 진화하려는 방향성 역시 GPU 자원에 한계를 가진 상황에서 현실적이면서도 효과적인 전략으로 여겨진다. 중국 등 비슷한 고민을 하는 해외 국가의 사례와 마찬가지로, 하드웨어 리소스가 풍부하지 않을 때는 체계적이고 점진적인 고도화가 중요하기 때문이다. 기업 임직원 입장에서만 본다면 '굳이 챗GPT가 없어도 사내 업무를 충분히 해낼 수 있겠다'는 생각이 들 정도로 '엑사원 3.5'의 기능들은 잘 다듬어져 있다. 여기에는 단순 정보 탐색부터, PDF 지속 참조와 멀티 스텝 리즌, 코딩 지원 등의 다양한 옵션이 포함된다. LG 그룹 직원이라면 업무를 할때 굳이 챗GPT를 쓰지 않고 엑사원 3.5를 선택할 이유가 충분해 보인다. LG 관계자는 "우선 계열사 전체에 도입하고 파인튜닝을 통해 각 계열사의 실제 업무 내용에 맞는 API를 제공할 예정으로, 타사에 대한 도입 계획은 현재로서는 없다"며 "다른 세계 최고 모델들을 지속적으로 참고해가며 기능들을 발전시킬 계획"이라고 말했다.

2025.01.18 08:46조이환

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