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CES·삼성 혁신사례 공개…AI·양자·바이오 R&D성과도 "한자리에"

세계 최초 UHD 해상도를 갖춘 QD-OLED 모니터 등 혁신 기술과 국가 R&D 성과를 모두 망라한 초대형 과학축제가 마련됐다. 한국연구재단(이사장 홍원화)은 오는 16일부터 20일까지 닷새간 대전컨벤션센터(DCC) 제2전시관에서 '2025 대한민국 과학기술대전'을 개최한다. 올해 행사는 한국과학창의재단이 주관하는 '2025 대한민국 과학기술축제'와 대전관광공사가 주관하는 '대전사이언스페스티벌'을 통합했다. 주제는 '연구속의 일상, 일상속의 연구'로 정했다. 첨단 과학기술이 실생활에서 구현되는 과정을 보여줄 계획이다. 나아가 미래의 일상에까지 펼쳐질 우수한 R&D 성과를한자리에서 체감할 수 있다. 행사는 크게 ▲국가연구개발사업 성과관 ▲기초원천 성과관 ▲기관 성과관 ▲CES 혁신 기업관으로 구성했다. 국가연구개발사업 성과관은 '첨단바이오, 양자, AI'로 구성된 3대 게임체인저관과 반도체 디스플레이, 수소, 원자력 등의 전략기술관 그리고 실험실 창업관 및 우수성과 100선관으로 나눠 전시했다. 기초원천 성과관에서는 차체와 특장을 모두 국산화한 야간산불 대응 중형급 산불 진화차량과 면역관문억제 기반 항암제 반응 예측 기술 등 36개 연구성과를 선보인다. 기관 성과관에서는 세계 최초 마라톤을 완주한 사족로봇과 지능형 골프 클럽 G-GRIP, 우주발사체 누리호 등 과학기술정보통신부 산하 기관을 포함한 19개 기관 성과를 소개한다. CES 혁신 기업관도 올해 처음 꾸렸다. CES에 참여했던 민간기업 중 최고 혁신상을 수상했던 TD 스퀘어의 한양대 게임연구실을 비롯해 24개 기업이 참여한다. 혁신사례도 선보인다. CES 혁신 기업관 내에 마련한 삼성 디스플레이관에서는 세계 최초 UHD 해상도를 갖춘 QD-OLED 모니터 및 스트레처블 디스플레이 등을 전시한다. 이외에 미세먼지 R&D 연구성과 포럼, 학업·진로 상담 멘토링, 과학 크리에이터 특별강연 등 부대행사도 함께 운영한다. 홍원화 이사장은 “과학기술의 혁신적인 성과를 선보이며 우리나라의 미래를 함께 그려볼 수 있을 것"이라며 "과학기술이 우리 사회와 개인의 삶을 어떻게 혁신적으로 변화시키는지 체험할 기회가 될 것"으로 기대했다.

2025.04.14 13:34박희범

디노티시아·한양대, AI양자화 평가 플랫폼 오픈소스로 공개

인공지능(AI)·반도체 통합 솔루션 전문기업 디노티시아는 한양대학교 AIHA 연구실과 산학협력 연구를 통해 개발한 AI 양자화 알고리즘 평가 플랫폼, 'QLLM-INFER'를 깃허브(GitHub)에 오픈소스로 공개했다고 8일 밝혔다. 이 플랫폼은 '아파치 2.0' 라이선스를 적용해 누구나 자유롭게 사용하고 기여할 수 있다. 오픈소스를 그대로 재배포하거나 수정하여 재배포하더라도 소스 코드를 공개할 의무가 없으며, 상업적 이용에도 제한이 없다. 최근 챗GPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 주목받으면서 AI 기술의 활용 범위가 급격히 넓어지고 있다. 그러나 이러한 모델은 높은 연산량과 메모리 사용으로 인해 실제 서비스나 개인용 컴퓨터 및 스마트폰에 적용하기 어렵다. 이를 해결하기 위한 방법이 양자화 기술이다. 양자화는 AI 모델의 계산 정밀도를 낮춰 더 빠르게 만드는 기술로, 큰 숫자를 작은 숫자로 압축하는 방식이다. 이를 통해 AI 모델은 원래 성능을 유지하면서도 메모리 사용량과 연산 속도를 크게 줄일 수 있다. 그러나 지금까지 다양한 양자화 알고리즘이 서로 다른 환경과 조건에서 평가돼, 어느 기술이 더 좋은 지 객관적으로 비교하기 어려웠다. 디노티시아와 한양대는 이런 문제를 해결하고자 표준화된 환경에서 알고리즘 성능을 정확히 비교할 수 있는 플랫폼을 만들었다. 또한 최근 3년(2022~2024년)동안 가장 많이 주목받은 양자화 기술 8가지를 선정해 동일한 조건에서 객관적으로 평가했다. 특히 이 플랫폼은 ▲가중치와 활성화 값(모델의 기억과 계산을 담당하는 값)을 모두 줄이는 방식, ▲가중치만 줄이는 방식, ▲AI가 긴 입력을 처리할 때 임시 저장하는 공간(KV 캐시)을 줄이는 방식 등 세 가지 유형으로 나눠 알고리즘 성능을 분석했다. 정무경 디노티시아 대표는 “LLM 서비스가 널리 상용화되기 위해서는 양자화를 통한 모델 경량화가 필수적이지만, 어떤 양자화 기술이 타겟 응용과 시스템에 더 유효한 지 판단이 어렵다”며 “'QLLM-INFER'는 양자화 알고리즘의 성능을 객관적이고 투명하게 비교할 수 있는 오픈소스 플랫폼으로, 최적의 양자화 솔루션을 선택하거나 새로운 양자화 기술을 개발할 때 큰 도움을 줄 것”이라고 강조했다. 최정욱 한양대학교 융합전자공학과 교수는 “지금까지 양자화 기술은 연구마다 기준이 달라 객관적 비교가 어려웠다”며 “이번 플랫폼은 AI 연구에 처음으로 표준화된 평가 기준을 제시했다는 점에서 학문적으로 의미가 크며, AI 연구자들이 이 플랫폼을 통해 더욱 객관적이고 신뢰성 높은 연구 성과를 낼 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다. 한편 디노티시아는 최근 한국어 논리 추론 AI모델인 'DNA-R1'을 오픈소스로 공개해 한국어 AI 연구 활성화에 기여하고 있다는 평가를 받고 있다.

2025.04.08 13:44장경윤

'尹 탄핵심판' AI에게 물었더니…클로드 "인용 가능성 75%"

헌법재판소의 윤석열 대통령 탄핵심판 선고가 하루 앞으로 다가오면서 긴장이 고조되고 있다. 대한민국 헌정사에 중대한 분기점이 될 판결인 만큼 국내 뿐 아니라 전 세계적으로도 많은 관심이 쏠리고 있다. 3일 지디넷코리아는 클로드 소네트, 딥시크 R1, GPT-4o, 퍼플렉시티, 구글 제미나이 등 대표적인 인공지능(AI) 모델들에게 헌재의 탄핵심판 선고 결과를 어떻게 예측하는지 질문했다. 분석 결과 클로드 소네트가 탄핵 인용 가능성을 75%로 가장 높게 예측했다. 반면 퍼플렉시티는 인용 가능성 35%로 비교적 낮게 판단했다. AI 모델들은 ▲헌법 위반의 중대성 ▲재판관 구성 및 성향 ▲절차적 하자 여부 ▲여론 지형 등 여러 요인들을 기반으로 논리적 전망을 제시했다. 다만 이번 결과는 각 AI 모델이 특정 시점에 입력된 프롬프트와 데이터를 바탕으로 생성한 예측이다. 동일한 모델이라 하더라도 입력값과 조건에 따라 수치는 달라질 수 있다. 클로드 소네트 "헌법 위반 중대성 높고 국민 여론도 강력" 탄핵 인용: 75% 탄핵 기각: 24% 탄핵 각하: 1% 클로드 소네트는 인용 가능성을 가장 높게 제시했다. ▲비상계엄 선포 검토 ▲국회 장악 시도 ▲선관위 장악 기도 ▲불법 체포 지시 등 5가지 탄핵 사유 중 하나만 중대한 위헌으로 인정될 경우 파면이 가능하다는 판단이다. 특히 클로드 소네트는 '5분 국무회의'의 절차적 흠결 증언과 중도층 여론(찬성 70% 이상)이 인용 가능성을 높이는 요인으로 작용한다고 보았다. 딥시크 R1 "재판관 구성상 인용 유력, 다만 절차 변수 주의" 탄핵 인용: 65% 탄핵 기각: 25% 탄핵 각하: 10% 딥시크 R1은 헌재 재판관 8인의 성향(보수 3, 중도 2, 진보 3)에 주목했다. 보수 재판관 일부가 사회적 합의를 고려해 찬성표를 던질 가능성이 있다고 분석했다. 또 국회 탄핵소추 과정에서의 절차적 논란이 각하 논의로 번질 수 있다고 판단했다. GPT-4o "정치적 파장과 실행 여부 사이에서 중립적 시각" 탄핵 인용: 50% 탄핵 기각: 30% 탄핵 각하: 20% GPT-4o는 탄핵 인용과 기각(혹은 각하) 가능성을 같은 것으로 분석했다. 비상계엄은 검토 단계에 머물렀고, 직접적 실행은 없었다는 점에서 "위헌 요소는 있지만 직무상 중대 위반은 아님"이라는 판단 여지가 있다고 보았다. 헌재의 보수적 성향과 국정 안정 고려가 기각에 힘을 실을 수 있고, 절차상 흠결 논란으로 각하 가능성도 20%로 제시했다. 퍼플렉시티 "기각 가능성이 현실적으로 가장 높아" 탄핵 인용: 35% 탄핵 기각: 60% 탄핵 각하: 5% 반면 퍼플렉시티는 재판관 간 의견 분열이 인용 가능성을 낮춘다고 분석했다. 과거 박근혜 탄핵은 만장일치였지만, 이번 사건은 헌법 위반의 중대성 해석에 따라 4:4 구도가 될 가능성이 높다고 평가했다. 또한 정치적 판단보다는 법리적 보수주의가 우세할 경우, 기각이 가장 가능성 높은 시나리오로 작용할 것이라 전망했다. 구글 제미나이 "복잡한 변수 많은 만큼 특정 확률 제시는 부적절" 예측 확률: 제시하지 않음 구글 제미나이는 다른 모델과 달리 탄핵 인용·기각·각하에 대해 특정 확률을 제시하지 않았다. 대신, 각 가능성의 논리적 배경과 영향을 미치는 요인을 깊이 있게 분석했다. 인용 여부는 헌법 위반의 중대성 여부, 과거 판례, 국민 여론의 압력 등이 변수이며, 재판관의 독립적 판단이 결정적일 것으로 예측했다. 반면 계엄 선포와 같은 핵심 행위가 실행에 이르지 않았다는 점에서 '직무상 중대성'을 문제 삼아 기각될 가능성도 제기했다. 더불어 절차적 하자가 심판 대상 자체의 부적합성으로 이어질 경우 기각될 수 있을 것으로 언급했지만 실제 실현 가능성은 낮을 것이라고 전망했다. 다수 AI 모델은 탄핵 인용 가능성을 가장 유력한 시나리오로 판단했으나, 재판관 성향 및 절차적 변수 등 불확실성이 여전히 존재한다. 구글 제미나이처럼 확률을 제시하지 않고 해석 중심으로 접근한 시도는 이번 탄핵심판이 단순 예측을 넘어 법리와 헌정 원칙의 정면 충돌이라는 분석이다.

2025.04.03 16:43남혁우

AI 집중하는 SK텔레콤, 통신사 R&D 투자 1위

SK텔레콤이 인공지능(AI)을 비롯한 미래 먹거리에 대응하기 위해 3년 연속 연구개발(R&D) 비용을 늘렸다. 대내외 불확실성 속에서 통신 3사 가운데 가장 많은 R&D 투자를 집중하고 있는 점도 주목할 부분이다. SK텔레콤이 공개한 지난해 사업보고서에 따르면 연간 R&D 비용 지출은 3천928억원이다. 2022년 3천743어권, 2023년 3천918억원에서 매년 증가세를 기록하고 있다. R&D 투자 규모만 보면 SK텔레콤이 지난해 기준 경쟁사 대비 1.8~2.7배 가량 높은 편이다. KT의 지난해 R&D 투자는 2천117억원, LG유플러스는 1천426억원을 집행했다. 매출액 대비 R&D 투자 비중도 SK텔레콤이 유일하게 2% 이상을 기록했다. SK텔레콤은 AI 기업으로 혁신을 위해 이달 초 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC25에서 AI 피라미드 2.0 전략을 선보이며 ▲AI 데이터센터(DC) 사업 모델 ▲B2B B2C AI 에이전트 고도화 전략 ▲자강과 협력을 통한 AI 기술 경쟁력 강화 방안을 제시했다. 특히 국내외 다양한 기업들과 파트너십을 맺으며 AIDC 토털 솔루션 시장에서 입지를 확대하고 있으며, 모듈러 방식의 AIDC 구축을 통해 단기간 내 수익화를 목표로 삼고 있다. 현재 가입자 890만명, 월간활성이용자수(MAU) 740만명을 기록하고 있는 AI B2C 에이전트 에이닷을 고도화를 추진하는 한편, 개발 중인 AI B2B 에이전트 에이닷 비즈를 내부 테스트 이후 연내 SK그룹의 21개 멤버사로 확대할 계획이다. 이밖에 국내 회사들로 보인 K-AI 얼라이언스 외에도 글로벌텔코AI얼라이언스(GTAA)를 기반으로 글로벌 파트너십을 강화하며, 국내외 AI 생태계 혁신을 선도하고 있다. 회사 관계자는 “경기침체와 통신시장 포화, 글로벌 빅테크와의 경쟁 등을 고려할 때 AI 중심으로 선제적으로 대응할 수 있어야 한다”며 “AI 변화에 빠르게 대응하기 위해 꾸준히 연구개발을 이어나갈 것”이라고 말했다.

2025.03.25 10:40박수형

클라우다이크, 37억원 투자 유치…미디어 특화 AI SaaS 개발 가속

클라우다이크가 투자 유치에 성공하며 민간·공공 클라우드 스토리지 사업 확산과 인공지능(AI) 기반 신규 미디어 솔루션 개발에 나선다. 클라우다이크는 네이버클라우드, NVC, 중소기업진흥공단의 투자 및 스케일업팁스 연구개발(R&D) 자금으로 총 37억원을 유치했다고 17일 밝혔다. 클라우다이크는 이번 투자금을 사업 확장과 미디어 특화 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 개발을 위한 R&D에 집중 활용할 방침이다. 회사는 이번 투자로 클라우드 스토리지 및 AI SaaS 시장에서의 입지를 더욱 강화한다는 목표다. 특히 유치 자금을 활용해 클라우드 스토리지 기술을 고도화하고 확장성을 개선하며 AI 기반 미디어 솔루션을 새롭게 개발할 계획이다. 클라우다이크는 기업용 클라우드 스토리지 사업을 영위하며 네이버웍스 및 기타 비즈니스 플랫폼과 통합되는 솔루션을 제공하고 있다. 공공부문 사업을 위한 클라우드 보안인증(CSAP)도 획득, 디지털이용지원시스템에 클라우드 파일공유 서비스로 등록돼 공공기관은 복잡한 조달절차 없이 수의 구매가 가능하다. 현재 넥슨코리아, CJ, HK이노엔, 테라펀딩 등이 사내에 기업용 클라우다이크를 구축해 이용하고 있다. 또 영상·제조·건설 관련 700여 개 중소기업들도 구독형으로 기업용 클라우다이크를 유료 사용 중이다. 해외 고객으로는 인도네시아 텔콤시그마에서 클라우드SME라는 브랜드로 기업 고객에 서비스되고 있다. 이선웅 클라우다이크 대표는 "스타트업 투자 환경이 어려워져서 투자 라운드 마감에 매우 오랜 시간이 걸렸다"며 "기술력을 더욱 강화해 미디어 산업의 요구를 충족하는 차세대 AI SaaS 제품을 시장에 선보일 계획"이라고 말했다.

2025.03.17 16:59한정호

산업부, 반도체 등 R&D에서 AI 활용 본격화

산업통상자원부는 올해 총 100개 이상의 산업·에너지 분야 인공지능(AI) 활용 기술개발 과제를 지원한다고 10일 밝혔다. 산업부의 이번 지원은 AI를 활용해 기술혁신 비용을 절감하고 성과를 극대화하기 위해 지난해 10월 산업부 장관 주재 민관합동 산업디지털전환위원회에서 발표한 'AI + R&DI 추진전략' 후속조치다. 산업 기술개발 현장에서도 AI 활용 수요가 높은 것으로 확인됐다. 그간 산업부는 두 차례에 걸쳐 6주간 통합수요조사를 실시, 로봇·반도체·디스플레이·신재생 등 총 13개 산업 분야에서 881건에 이르는 AI 활용 기술개발 수요가 접수됐다. 산업부는 전문가와 함께 수요조사 결과를 검토한 후, 현재까지 업종별 프로그램형 사업을 활용해 수요과제 74개를 1차 공고했다. 상반기 중 2차로 30개 이상의 수요과제를 추가 공고할 예정이다. 산업부는 특히 산업 파급효과가 크고 다양한 산업 기술개발에 적용할 수 있는 연구용 AI 파운데이션 모델은 내년도 신규사업 예산을 확보해 지원한다. 연구용 AI 파운데이션 모델은 다양한 산업 기술개발 분야에서 활용될 수 있도록 대량의 데이터를 사전에 학습함으로써 확장성과 범용성을 갖춘 AI 모델이다. 기업·연구소의 연구자들은 연구용 AI 파운데이션 모델을 활용해 연구 현장에서 필요한 AI 모델을 개발하는 데 드는 비용과 시간 등을 크게 줄일 수 있다. 산업부는 AI 활용 기술개발 수요가 높은 전략 분야를 선별하고, 연구용 AI 파운데이션 모델별로 신규사업을 기획해 추진할 계획이다. AI와 로봇 공학을 활용해 자동으로 실험을 수행하는 기업 공통활용 자율실험실도 올해부터 도입한다. 시범사업으로서 표면처리용 도금액을 자율실험으로 개발하는 산업혁신기반구축 신규 과제를 상반기 내에 공고하고 착수한다. 산업부는 AI 자율실험실을 산업혁신기반구축 로드맵에 반영하고 내년부터 자율실험실을 체계적으로 확대해 나갈 계획이다. 전 세계 기업·기술·인재를 AI로 탐색하고 연결하는 테크-GPT는 올해 4월부터 140여 개 산업현장 기업을 대상으로 베타 테스트를 진행해 수집된 현장 의견을 반영해 개선한다. 이후 미국·중국·일본·EU·한국 등 5개국에 등록된 1억1천만건의 특허와 최근 발표된 2억2천만건의 국내외 논문을 학습해 10월부터 기술정보 무료 분석 서비스를 제공한다. 정부 R&D 참여기업 편의성과 행정 효율성을 높이기 위한 R&D 전문기관의 연구행정 고도화도 차질없이 추진한다. 상반기 중 정보화전략계획(ISP)을 수립하고, 내년부터 본격적으로 시스템 개발을 시작해 2028년까지 구축을 완료할 예정이다. 오승철 산업부 산업기반실장은 “이제는 AI가 혁신 속도를 좌우하는 핵심 요소”라며 “정부는 AI를 활용한 기술혁신이 산업 전반에 빠르게 확산할 수 있도록 과감한 투자와 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.

2025.03.10 16:02주문정

딥시크, '545%' 이익 주장…AI 경제성 주장에 '허수 계산' 논란

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 자사 모델이 비용 대비 5배 이상의 수익을 낼 수 있다고 주장했다. 회사가 거둔 매출이 아닌 이론적 가정에 기반한 수치로, AI 산업의 수익성에 대해 논란이 지속되는 가운데 회사의 고효율·저비용 구조를 부각하려는 전략으로 풀이된다. 4일 테크크런치에 따르면 딥시크는 자사 X 계정을 통해 AI 서비스의 원가 대비 이익률이 545%에 달한다고 발표했다. 이 수치는 하루 동안 딥시크 모델 'V3'와 'R1'이 사용된 데이터를 기반으로, 모든 사용량이 'R1' 가격으로 청구됐을 경우를 가정해 산출됐다. 이러한 계산법에 따르면 딥시크는 하루 56만2천27달러(한화 약 7억5천만원)의 매출을 올릴 수 있다. 이를 위한 그래픽처리장치(GPU) 임대 비용은 8만7천72달러(한화 약 1억1천만원)로 비교적 낮다. 다만 딥시크는 회사가 실제로 거두는 수익이 이보다 현저히 낮다는 점을 인정했다. 야간 할인, 'V3' 모델의 낮은 가격, 웹 및 앱 접속이 무료로 제공되는 점 등이 현재 회사 수익에 부정적인 영향을 미치고 있다는 것이다. 이같이 딥시크의 주장은 현재가 아닌 '최적의 시나리오'를 가정한 수익률에 불과하다는 점에서 현실과는 거리가 있는 상황이다. 딥시크는 지난 1월 'R1'을 발표하며 일부 벤치마크에서 오픈AI 'o1' 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 보이면서 주목받았다. 특히 미국의 반도체 수출 규제로 최신 AI 칩을 확보하기 어려운 상황에서 이를 달성했다는 점에서 업계의 관심을 끌었다. 당시 기술 업계에서는 AI 모델 개발 비용과 운영 효율성을 둘러싼 논쟁이 확산됐으며 일부 IT 주식이 하락하는 등 시장에도 영향을 미쳤다. 당시 딥시크 앱은 'R1' 모델을 기반으로 애플 앱스토어에서 오픈AI '챗GPT'를 제치고 1위에 오른 바 있다. 다만 이후 순위가 하락하며 현재는 생산성 카테고리에서 '챗GPT', '그록(Grok)', 구글 '제미나이' 등에 밀려 6위를 기록하고 있다. 테크크런치는 "딥시크의 앱과 웹사이트가 무료가 아니었고 할인 혜택도 제공되지 않았다면 사용량은 훨씬 낮았을 것"이라며 "이러한 계산은 회사의 실질적인 수익보다는 미래의 잠재적인 이익률에 대한 기대를 드러내는 추측에 기반한 수치"라고 분석했다.

2025.03.04 11:35조이환

KAIST 석·박사 15명, 챗GPT와 딥시크로 수능 미적분 풀어보니…

올해 수능 수학 30번 문항을 챗GPT와 딥시크에게 물었다. 30번은 미적분 문제다. 전국 수험생들의 14%만이 맞췄다. 과연 어느 생성형 인공지능(AI)이 올바른 답을 제시했을까. KAIST 테라랩(지도교수 김정호)이 지난 주 챗GPT와 딥시크의 성능과 활용성, 경쟁력의 비밀을 공개하는 세미나를 개최했다. 이 세미나에는 테라랩 소속 석·박사과정생 15명이 참여했다. 이날 서은지 연구생(전기및전자공학과 석사과정)이 딥시크를 활용해 테스트한 결과를 공개해 눈길을 끌었다. 이 시험에서 서 연구생은 리즈닝(추론가능 LLM) 모델로 챗GPT-o1과 딥시크-R1(1.5B)을 썼다. 이 결과 GPT-o1은 7분 40초만에 정답 17을 제시했다. 반면 R1은 정답 도출에 실패했다. 서 연구생은 이외에도 수리1, 추리2, 코딩1문제를 각각 테스트한 결과도 공개했다. 이 결과에 따르면 단순 수리 문제는 양쪽 AI 모두 맞췄다. 이어 진행한 숫자 야구 게임에서는 GPT-o1의 경우 18분간 10번의 시도로 정답을 냈고, R1은 55분간 15번을 시도했으나 갈피를 잡지 못했다. 삼성이 시행하는 직무적성검사(GSAT)도 테스트했다. 3단 논법에서 전제1과 결론을 제시한 뒤 전제2를 묻는 질문이다. 이 질문에 GPT-o1은 25초만에 정답을 도출했다. 반면 R1은 1분 동안 리즈닝까지 했지만, 답을 맞히지 못했다. 그러나 코딩의 2가지 오류 탐지에서는 GPT-o1이 46초간 한 개의 오류만 해결한 반면, R1은 몇 초 동안 2가지를 모두 해결했다. 서 연구생은 "GPT-o1이 고난도 수리나 추론해결이 정확한 반면 R1은 코딩 오류 탐지가 정확했다"며 "제품 출시 2개월 된 R1이 이 같은 성능을 보인다는 측면에서 대단하다"고 평가했다. 언어와 수학에선 R1, 프로그래밍에선 오픈AI-o1이 강력 이어 김지훈 연구생(전기및전자공학과 박사과정)은 AI 벤치마크별 성능 비교 자료를 공개해 관심을 끌었다. 미국고교수학경시대회(AIME2024) 문제로는 R1이 79.8점, 오픈AI-o1은 79.2점으로 R1이 미세하게 앞섰다. MATH-500(고급수학문제)이나 소프트웨어 엔지니어링 벤치마크(SWE-벤치)에서도 0.3~0.9점 가량 R1이 좋은 점수를 받았다. 그러나 검색없이 해결하는 대학원 수준 문제(GPQA)에서는 오픈AI-o1가 75.7점으로, 71.5점을 받은 R1보다 4.2점이 높게 나왔다. 또 영어나 수학, 중국어 등의 문제에서는 R1이, 프로그래밍 최적화에서는 오픈AI-o1이 강력했다. 최성욱 연구생(전기및전자공학과 박사과정)은 딥시크의 기업 전반을 공개하며 "딥시크는 연구자와 엔지니어 150명과 데이터 자동화 연구팀 31명만으로 개발했고, 오픈AI는 1천200명의 인력이 투입됐다"고 설명했다. 최 연구생은 또 딥시크 서비스 차단 이슈를 거론하며 "우리나라를 포함해 미국, 일본, 호주, 이탈리아, 대만이 접속을 차단하거나 사용금지, 앱 다운로드 금지 등으로 규제 중"이라고 덧붙였다. LLM이 기초..."우리나라 GPU 10만장정도 보유 희망" 김근우 연구생(전기및전자공학과 박사과정)은 딥시크 R1-제로의 학습 방법론(GRPO)으로 주목 받았다. 김 연수생은 이 방법론에서 R1-제로의 특징을 가치평가 모델과 보상인공지능 모델을 사용하지 않는 경량화된 강화학습으로 분석했다. 이외에 이들은 △딥시크-V3의 기본 아키텍처 △R1-제로에서의 강화학습 △오픈소스 생태계 △기업소개 및 기술적 배경 등을 주제로 자료를 공개했다. 김정호 교수는 "딥시크 R1 등장이 경쟁 체제 문제를 넘어, 결국 전의 전쟁으로 발전하고 있다"며 "지금은 거대언어모델(LLM)에 머물지 않고 미디어 LLM, 멀티모달 에이전트, AI로봇, 피지컬 AI를 넘어 범용인공지능(AGI), 초인공지능(ASI) 시대로 가는 시작점"이라고 말했다. 김 교수는 또 "이 가운데 LLM이 기초"라며 "정부도 K-LLM 개발하겠다고 한다. 우리나라 GPU 보유숫자가 10만장까지 갔으면 좋겠다"라고 덧붙였다. 김 교수는 "딥시크가 주목받는 이유로 저비용, 자체 개발, 챗GPT 동급성능, 1년만에 개발 등을 꼽을수 있다"며 "딥시크 AI에는 학습코드와 학습 데이터가 공개되지 않는 등 비밀이 많이 숨어 있는 것 같다"고 평가했다.

2025.02.26 17:16박희범

NST, 온·오프라인 '출연연 AI통합교육' 강화 나서

국가과학기술연구회(NST)는 소관 정부출연연구기관 및 과학기술정보통신부 직할 연구기관 재직자를 대상으로 온/오프라인 '출연연 AI 통합교육'을 운영한다고 25일 밝혔다. 교육 목적은 출연연 재직자 AI-R&D 역량 강화다. 지난 2022년부터 NST는 한국전자통신연구원(ETRI), 한국과학기술정보연구원(KISTI), 국가과학기술인력개발원(KIRD)과 AI통합교육을 운영, 약 1만 4천여 명의 교육수료생을 배출했다. 올해는 AI입문단계에서 AI혁신과정까지 전체 3단계 7개 과정, 총 93개 과목을 운영한다. 특히, AI혁신과정에만 양자, 시스템반도체, 사이버보안, 바이오/의료 등 4개 분야에 17개 과목을 개설했다. AI와 국가전략기술을 융합하는 AI혁신과정을 전년대비 확대했다. NST는 지난 3년 동안 진행해 온 '출연연 AI 통합교육' 프로그램의 교육・훈련의 효과성을 분석한뒤 향후 교육과정, 체계 등을 개편할 계획이다. 김영식 이사장은 “AI는 R&D를 보조하는 도구가 아닌 효과적인 R&D를 위한 필수 요소"라며 "출연연이 AI를 적극적으로 활용해 차별화된 연구성과를 창출할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2025.02.25 09:27박희범

2030년 1천큐비트 상용화 목표 대형예타 추진

과기정통부가 추진 중인 국가AI슈퍼컴퓨팅센터 구축 시기가 당초 일정보다 빨라질 전망이다. 또 1천 큐비트(연산단위)급 양자컴퓨팅 구축 사업도 2030년 상용화를 목표로 추진된다. 당초 상용화 시기는 2032년이었다. 과학기술혁신본부 기계정보통신조정과 김재용 과장은 19일 서울 엘타워에서 열린 2026년 정부R&D 투자방향 공청회에서 '3대 게임체인저, 국가전략기술 집중 육성 방향'을 공개하며 이같이 언급했다. 김 과장은 "업계 관심이 큰 국가AI슈퍼컴퓨팅센터 구축을 민간과 부처가 각각 2천억 원 씩 총 4천 억 원을 비R&D 계정으로 출자한다"고 말했다. 김 과장은 "센터 구축 시기도 내년 초를 얘기했는데, 이보다 더 빨라지는 것 같다"며 "내년 초 슈퍼컴퓨터 6호기 도입과 민간 클라우드 방식의 신규 사업 등이 추진되면 올해 말이나 내년 초 GPU 보릿고개는 해소 될 것"으로 전망했다. 첨단 바이오 분야는 생체반응 예측이나 인체모사, 질병 진단 등 혁신기술 개발과 현장 및 활용을 포함하는 전주기 지원에 초점을 맞춰졌다. 양자 분야는 기술 초기단계이지만 빠른 성장세에 대응해 정부주도로 투자를 확대해 나갈 방침이다. 양자는 실제 올해 예산 비율이 가장 크게 늘어난 분야다. 지난해 대비 700억 원 56.3%가 늘었다. 양자 분야에서는 오는 2030년 상용화를 목표로 1000큐비트급 초전도 중성원자 방식의 양자컴퓨팅 핵심기술이 대형 예타 사업으로 추진 중이다. 또 예산증가가 가파른 AX 분야는 옥석을 가려 시너지를 추구할 방침이다. 이외에 김현옥 생명기초조정과장이 나서 기초연구 및 인재양성 투자 방향에 대해 설명했다. 김 과장은 "기초분야는 3조 원 가까이 투자되는 만큼 연구특성에 맞게 고도화하는 방향을 고민중"이라며 "씨앗연구나 글로벌 기초 연구실 투자를 확대할 필요가 있다"고 언급했다. 이어 패널토론은 과학기술정책연구원(KISTEP) 윤지웅 원장을 맡아 9명의 각계 전문가가 참여해 진행했다. 이들 가운데 민간을 대표해 패널로 참석한 카카오 김경훈 AI 세이프티 리더는 "2022년 11월 챗GPT가 나온 이후가 생성형 AI 1막이라면 딥시크 이후는 2막"이라며 "AI를 국가 자산으로 인식하기 시작했다"고 말했다. 김 리더는 "오늘 가장 눈에 띄는 것은 R&D 추진체계였다"며 "첫 장부터 민관 협력이 언급되는 것을 보면서, 정부가 마중물로서 생태계 조성을 잘할 것"이라고 기대감을 나타냈다. 김 리더는 다만, AGI 등 기술 투자 분야는 민간이 잘하기에 투자한다는 인식보다는 정부도 이 분야를 잘하기에, 투자한다는 인식 전환도 주문했다. 기술 개발을 위해 연구자들이 확실히 대우받는 방향으로 가야한다는 입장도 밝혔다. 김 리더는 "인력양성이나 제도 개선, 데이터 처리 방향 등이 지속가능하려면, 확실한 투자 규모와 투자 기간을 담보해야 한다"며 "퍼스트 무버로 가려면 좀 더 수월성의 관점에서 봐야 할것"이라고 덧붙였다. 김 리더는 "딥시크는 갑론을박이 많지만, 결국 축적의 시간을 무시할 수 없다"며 "천천히 가자는 것은 아니지만, 조급한 지향은 지양해야할 것"이라고 말했다. 김 리더는 이외에 합성 데이터 활용 방안과 기존에 쌓여 있는 데이터 활용에 대해서도 고민이 필요하다는 지적을 내놨다. 과기정통부는 이번 공청회에서 추가 의견을 보완한뒤 3월 15일 국가과학기술자문회의 심의 및 의결을 거쳐 기획재정부 및 관계부처에 통보할 예정이다. 류광준 과학기술혁신본부장은 “우리는 기술 혁신과 도전없이는 새로운 성장을 기대하기 어려운 중대 전환점에 서 있다"며 "지속가능한 미래와 새로운 성장동력을 이끌기 위해서는 혁신의 방향을 끊임없이 고민해야 한다"고 말했다.

2025.02.19 23:32박희범

국표원, AI 등 첨단분야 국제표준 개발에 425억 지원

산업통상자원부 국가기술표준원은 '국가표준기술력향상사업'에 지난해보다 22% 늘어난 425억원을 지원한다고 19일 밝혔다. 지난해 5월 국표원이 미래를 이끌 첨단분야 국제표준 개발 확대를 위해 발표한 '첨단산업 국가표준화 전략'의 후속 조치다. 올해 인공지능(AI)·반도체 등 선제적으로 국제표준화가 필요한 12개 첨단산업 분야 신규과제에 117억원을 지원한다. 또 의료·환경 등 범부처 기반산업 표준화 지원도 함께 진행한다. 기존에 지원 중인 무탄소 에너지·탄소중립 등 미래산업을 위한 계속과제(308억원)도 차질없이 지속 추진할 예정이다. 한편, 올해부터 더 많은 연구자가 표준화 과제에 참여할 수 있도록 산업기술혁신사업 공통 운영요령 개정을 통해 한 명의 연구자가 동시에 수행할 수 있는 연구과제 수의 제한을 없앴다. 오광해 국가기술표준원 표준정책국장은 “향후 표준 R&D에 우수한 연구자가 지속해서 참여할 수 있는 환경을 조성하겠다”면서 “첨단분야의 주도적인 국제표준 개발을 통해 우리 기업의 글로벌 신시장 진출을 적극적으로 돕겠다”고 밝혔다.

2025.02.19 11:16주문정

산업부, 자율주행 등 첨단기술 확보 및 핵심부품 공급망 확충에 5천억원 투입

산업통상자원부는 올해 미래차 경쟁력 확보를 위해 작년보다 566억원 증가한 약 5천억원을 연구개발(R&D)과 기반구축에 투자한다고 13일 밝혔다. 산업부는 올해 총 4천326억원을 자율주행·전기차와 수소차 관련 R&D에 투입한다. 이 가운데 644억원은 신규과제에 지원한다. 산업부는 우선 14일 1차 신규 R&D 지원과제를 공고하고 ▲자율주행 ▲공급망 개선 ▲미래차 핵심기술 확보를 위해 17개 품목(세부 과제 40개)에 385억원을 집중 투자한다. 미래 모빌리티 경쟁력의 핵심인 자율주행 분야에서는 인공지능(AI) 기술 융합을 통해'3-ZERO' 자율주행 기술 확보에 박차를 가할 계획이다. 3-ZERO는 사고 없는(Zero Accidents), 운전자 개입 없는(Zero Drivers), 기술격차 없는 공평한 활용(Zero Gap)을 의미한다. AI 반도체·자율주행 소프트웨어·사이버보안 등 핵심기술 개발을 지원한다. 공급망 리스크를 줄이기 위한 기술개발도 추진한다. 현행 전기차 모터의 자석 대부분은 수입산 희토류를 원료로 제조하고 있기 때문에 희토류 의존도를 낮춘 모터를 개발해 공급망을 안정화하고 위기를 기회로 활용할 수 있도록 준비한다. 또 ▲배터리 일체형 고속 무선충전 시스템 ▲2개의 모터 동시 구동시스템 ▲구동과 전력변환 부품 5종을 1개로 통합하는 기술 ▲12극 이상의 고출력 모터 개발 ▲배터리 화재 발생 이전에 이상 징후를 판단하고 배터리 화재 이후 열전이를 20분 이상 지연하는 배터리시스템 개발 등 안전성과 효율성을 획기적으로 높이는 초격차 기술개발을 통해 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있도록 지원한다. 지역부품기업의 혁신역량 제고를 위한 공동 활용 장비 구축, 상용화를 위한 시제품 제작 지원 등 기반구축에도 665억원을 지원한다. 지역 부품기업을 밀착 지원하기 위해 거점별 기반구축 사업을 신규 편성(9개)해 지역 주도 미래차 산업 생태계 조성도 지원한다. 올해 R&D 지원은 2회로 진행한다. 2차 공고는 4월 말 진행한다. 14일 공고하는 미래차 분야 신규과제 상세내용과 양식은 범부처통합연구지원시스템에서 확인할 수 있다.

2025.02.14 02:03주문정

메타-퓨리오사AI 인수 논의..."국내 AI 산업과 윈윈해야"

국내 AI반도체 스타트업 퓨리오사AI가 글로벌 빅테크 메타에 인수될 것이라는 기대감이 커지고 있다. 앞서 미국 경제 매체 포브스는 지난 11일 "메타가 퓨리오사AI 인수를 위해 협상 중으로, 빠르면 이달 안에 성사될 수 있다"고 보도했다. 퓨리오사AI는 데이터센터용 AI 반도체인 NPU(신경망처리장치)를 개발하는 팹리스다. TSMC 5나노미터(nm) 공정과 HBM3(5세대 고대역폭메모리)를 활용한 2세대 AI칩 '레니게이드'를 개발해 올 하반기 양산을 목표로 하고 있다. LG AI연구원, 사우디 아람코 등이 주요 잠재 고객사로 꼽힌다. 메타는 AI 반도체 업계를 주도하는 엔비디아에 맞서 독자적인 ASIC(주문형반도체) 'MITA'를 개발해 왔다. 다만 실제 칩 성능은 업계의 기대에 미치지 못한다는 평가를 받고 있다. 이러한 점을 고려하면, 메타는 퓨리오사AI의 반도체 설계 역량을 활용해 '라마(LLaMa)' 등 자체 AI 서비스를 강화하려는 전략으로 풀이된다. 국가 자원 투입됐는데…기술 유출·韓 AI칩 생태계 약화 우려 메타의 인수가 최종 결정되는 경우, 퓨리오사AI는 AI 반도체 시장 확대에 속도를 낼 수 있을 것으로 전망된다. 첨단 시스템반도체 설계 및 공정을 다뤄야 하는 AI반도체는 제품 개발 하나에만 수천억원의 투자가 필요하다. 때문에 메타와 같은 거대 기업의 투자로 안정성을 높일 수 있다. 다만 이번 인수가 국내 AI 반도체 생태계 강화 전략에는 악영향을 미칠 것이라는 우려도 적지 않다. 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 스타트업은 정부로부터 R&D·실증 사업에 대한 다양한 지원을 받아 왔다. 해당 지원에 국가의 세금이 투입된 만큼, 산출된 AI 반도체 기술 및 제품, 사업 운영 등도 국내에 근간을 두는 것이 바람직하다는 목소리가 나온다. 실제로 퓨리오사AI는 지난 2020년 과기부가 추진한 '차세대 지능형 반도체 기술개발 사업'의 서버 분야 주관기관으로 선정됐다. 지원 규모는 최대 8년간 708억원 수준이다. 올해부터 2030년까지 약 4천억원이 투입되는 'AI반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발사업'에도 참여하고 있다. 김용석 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 "개별 기업 입장에서는 긍정적인 일이나, 기왕이면 삼성전자 등 국내 기업이 M&A를 진행해 국내 AI 반도체 생태계를 키웠으면 하는 아쉬움이 있다"며 "국내 기업들도 퓨리오사AI와 같은 기업의 기술력을 제대로 파악하지 못했다는 방증"이라고 말했다. '윈-윈' 효과 보려면…국내에 'R&D 근간' 유지해야 이에 전문가들은 이번 인수가 각 기업과 국내 반도체 생태계를 모두 고려한 방안으로 협의돼야 한다고 본다. 특히 퓨리오사AI가 메타에 인수돼 협력을 강화하는 동시에, 핵심 R&D 역량은 국내에 근간을 계속 두는 것이 '베스트 시나리오(Best Scenario)'로 지목된다. 김경수 한국팹리스산업협회 회장은 "메타가 퓨리오사AI의 R&D 거점을 계속 한국에 두고, 삼성전자와의 협력 강화를 논의하는 등 여러 대책을 제시한다면 국내 AI 반도체 산업에도 나쁜 일은 아닐 것"이라며 "양사가 좋은 협력 모델을 만들어낸다면 국내 또다른 팹리스에도 선례가 된다"고 말했다. 그는 이어 "퓨리오사AI의 인수 희망자가 일반적인 펀드가 아닌 실제 AI 수요처인 메타라는 점에도 주목해야 한다"며 "퓨리오사AI의 사업이 글로벌로 확장되면 국내 AI 반도체 역량 강화로 이어지는 긍정적 효과도 부각할 필요가 있다"고 덧붙였다. 김형준 차세대지능형반도체사업단 단장은 "국내 AI 반도체 스타트업이 기술력을 인정받는 것은 좋지만, 미국 등으로 인수되면 소위 '우리는 남는 게 뭐냐'라는 고민이 있을 수 밖에 없다"며 "이를 해결하려면 메타가 한국과 미국 내 투자를 병행해 국내에서도 AI 반도체 관련 연구개발을 지속하는 식으로 논의가 돼야 한다"고 설명했다.

2025.02.13 10:59장경윤

"너도 나도 차단인데"…검색 시장 노린 이스트소프트, 앨런에 中 딥시크 적용 괜찮을까

보안 우려로 국내외서 중국 딥시크에 대한 경계령이 내려진 가운데 이스트소프트가 자사 인공지능(AI)에 이를 적용해 주목된다. 보안 기술을 강화한 만큼 검색 품질과 정보 신뢰도에 문제가 없다는 입장으로, 이번 일로 AI 검색 엔진 시장에서 존재감을 끌어올린다는 목표다. 이스트소프트는 자사 AI 검색 엔진 서비스 '앨런'에 딥시크가 지난달 20일 발표한 추론 특화모델인 'R1'을 적용했다고 10일 밝혔다. '앨런'은 사용자가 원하는 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 AI 검색 엔진으로, 멀티 거대언어모델(LLM)을 기반으로 한 서비스 구조를 지향하면서 이번 'R1' 적용을 통해 검색 결과의 정교함을 한층 높였다. 이스트소프트가 운용하는 'R1'은 오픈소스를 기반으로 중국 본토의 딥시크와 완전히 분리돼 독립적인 클라우드 환경에서 구동된다. 이로 인해 정보 왜곡이나 외부 유출 우려 없이 안정적인 AI 추론 기능을 활용할 수 있다. 특히 이스트소프트의 보안 자회사 이스트시큐리티가 개발한 '알약xLLM'을 기반으로 데이터 유출 방지 기능을 강화했다. 이번 'R1' 적용으로 '앨런'은 기존보다 정밀한 검색 결과를 제공할 수 있게 됐다. 일례로 '맨해튼이 여의도의 몇 배인지' 묻는 질문에 기존 버전은 단순 계산 값을 제공했지만 새 버전은 여의도의 다양한 면적 기준을 고려한 비교 분석까지 제시한다. 딥시크 'R1'은 직접 사용할 때보다 앨런을 통해 활용할 경우 검색 품질이 더욱 향상되는 것이 특징이다. 오늘 저녁 메뉴 추천 요청 시 딥시크는 한식·중식·일식 등 음식 종류만 나열하지만 '앨런'의 'R1'은 날씨와 영양 정보까지 고려해 맞춤형 추천을 제공한다. 정보 왜곡 문제에서도 '앨런'의 'R1'은 강점을 보인다. 김치가 어느 나라 음식인지에 대해 한국어와 중국어로 각각 질문한 결과 '앨런'의 'R1'은 모두 한국의 전통 음식이라고 답했다. 이와 반대로 기존 딥시크는 중국어 질문에 대해 '동아시아 전통 음식'이라고 답하며 정보 해석에서 차이를 보였다. 또 정치적으로 민감한 질문에도 앨런의 'R1'은 중립적인 사실 기반의 답변을 제공했다. 현재 '앨런'은 검색창에서 LLM 선택 기능을 제공해 사용자가 직접 R1을 선택할 수 있도록 한다. 이스트소프트는 비용 효율성이 높은 'R1' 적용을 계기로 무료 기능을 확장하고 회원 가입 없이도 앨런을 사용하게끔 지원할 계획이다. 정상원 이스트소프트 대표는 "앨런은 글로벌 LLM 기술 경쟁을 기회로 삼아 서비스 품질과 비용 효율성을 동시에 개선하고 있다"며 "앞으로 AI 검색 엔진 서비스로서 글로벌 AI 기술을 가장 빠르게 접할 수 있는 플랫폼이 될 것"이라고 밝혔다.

2025.02.10 18:18조이환

삼성電, 차세대 D램 '칩 사이즈' 키운다…HBM 수율 향상 최우선

삼성전자가 지난해 하반기부터 최첨단 D램의 재설계를 칩 사이즈를 키우는 방향으로 진행 중인 것으로 파악됐다. 생산성과 성능 보다는 '수율(투입품 대비 양품 비율)'에 무게를 둔 전략으로, HBM(고대역폭메모리) 등 고부가 메모리의 안정적인 양산에 역량을 집중하려는 전략으로 풀이된다. 10일 업계에 따르면 삼성전자는 지난해 하반기부터 1c(6세대 10나노급) D램의 칩 사이즈를 기존 대비 키워 개발을 진행하고 있다. 1c D램은 삼성전자가 올해 하반기 양산을 목표로 한 차세대 D램이다. 회로 선폭은 11~12나노미터(nm) 수준이다. 이전 세대인 1b(5세대) D램은 12~13나노 대로 추산된다. 삼성전자는 1c D램을 차세대 HBM4(6세대 HBM)에 우선적으로 적용할 계획이다. 주요 경쟁사 대비 한 세대 앞선 D램으로 HBM의 경쟁력을 빠르게 끌어올리겠다는 의도가 깔려 있다. SK하이닉스·마이크론 등은 HBM4에 1b D램을 채택하기로 했다. 다만 삼성전자의 1c D램은 개발 초기부터 수율 개선에 난항을 겪어 왔다. 지난해 하반기 첫 양품을 확보했으나, 수율을 만족스러운 수준까지 구현하지는 못한 것으로 알려졌다. 주요 배경은 생산성이다. 당초 삼성전자는 경쟁사를 의식해 1c D램의 칩 사이즈를 당초 계획 대비 줄이기로 했다. 칩 사이즈가 작아질수록 웨이퍼 투입량 대비 생산량이 많아져, 제조 비용 효율화에 유리하다. 다만 이로 인해 안정성이 떨어진다는 지적이 제기돼 왔다. 이에 삼성전자는 지난해 말 1c D램의 설계를 일부 수정하기로 했다. 핵심 회로의 선폭은 최소한으로 유지하되, 주변 회로의 선폭 기준을 완화해 수율을 빠르게 끌어올리는 것이 주 골자다. 사안에 정통한 복수의 관계자는 "삼성전자가 1c D램의 칩 사이즈를 키우는 쪽으로 설계를 변경한 뒤, 올해 중순을 목표로 수율 향상에 열을 올리고 있다"며 "비용이 더 들더라도 차세대 메모리의 안정적 양산에 초점을 맞춘 것으로 보인다"고 설명했다. 설계가 변경된 1c D램의 유의미한 수율을 논하기에는 아직 이르다는 평가다. 삼성전자 안팎에서는 오는 5~6월께 구체적인 결과가 도출될 것으로 기대하고 있다. 한편, 비슷한 이유에서 1b D램의 일부 제품도 수율 향상을 위한 재설계가 이뤄지고 있다. 현재 서버용 32Gb(기가비트) 1b D램 제품의 수율을 양산 수준인 70~80%대까지 끌어올리는 작업이 진행 중인 것으로 알려졌다.

2025.02.10 17:05장경윤

딥노이드, '딥시크 R1'으로 자체 생성형AI 모델 업그레이드

딥노이드(대표 최우식)가 자체 생성형 대규모 언어 모델 운영(LLMOps) 플랫폼 '딥젠(DEEP:GEN)'에 딥시크(DeepSeek)의 추론 모델 'R1'을 적용한다. 딥노이드는 딥시크의 추론 모델 'R1'을 적용한 의료 AI 서비스 업데이트를 시작했다고 5일 밝혔다. 딥젠은 라마(LLaMa), 딥시크 등 여러 오픈소스의 장점을 선택적으로 적용한 의료 최적화 AI 서비스 플랫폼이다. 강화학습 및 기술증류의 장점을 지닌 딥시크 R1을 적용함으로써 추론 및 생성의 정확도를 높였다. R1이 적용된 딥젠은 적은 데이터로 지속적인 환경 변화에도 최적의 의료 의사결정이 가능하도록 학습한다. 가령 딥젠이 A병원에서 활용될 경우, A병원의 의료 환경에 맞춰 AI가 스스로 학습해 점진적으로 최적화되는 식이다. 또, 기술 증류(Knowledge Distillation)를 통해 경량화된 딥젠을 구현한다. 고성능 AI 모델(Teacher Model)의 지식을 작은 AI 모델(Student Model)로 이전할 수 있어, 저사양 서버에서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 최적화한다. 병원마다 다른 IT 인프라 환경에서도 동일한 성능 구현이 가능해 클라우드 환경 및 다양한 의료 기기와 PACS 시스템에서도 빠르고 효율적으로 딥젠을 사용할 수 있게 된다. 본 서비스는 철저한 보안 체계를 구축하고 있다. 딥시크와 물리적으로 분리된 클라우드 환경에서 구동돼 이용자의 입력 데이터가 특정 국가로 유출되지 않으며, R1 제작사의 모델 학습에 사용되지 않는다. 딥노이드는 딥시크를 탑재한 딥젠을 보안AI와 머신비전 분야에 확대 적용할 계획이다. 딥노이드 유병철 수석연구원은 "딥젠으로 의료 AI 솔루션의 수직계열화를 구축하고, 국내외 원격 판독문 서비스 시장을 선점할 계획"이라며, "향후 진료 지원, 질병 예측 등 AI 기반 의료 서비스를 확대해 나갈 예정"이라고 전했다. 딥노이드 김수경 이사(M.D)는 "본 솔루션은 AI가 의사의 진료를 보조해 정밀하고 개인화된 의료 서비스를 구현하는 핵심 도구로 자리 잡을 것"이라고 말하며, "의료진의 의사결정 강화, 업무 효율성 향상, 환자 맞춤형 치료 지원 등에 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.

2025.02.05 16:56남혁우

"성능 좋은데 오픈AI보다 더 저렴"…엔비디아·MS·아마존도 中 '딥시크 R1' 품었다

엔비디아 등 미국 빅테크들이 글로벌 시장에 충격을 준 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크의 최신 추론 모델인 'R1'을 경쟁적으로 채택해 관심이 쏠린다. 중국 제품에 대한 안보·보안 우려와 지적 재산권 침해 논란 속에서도 딥시크의 기술력을 더 높게 평가했기 때문으로 보인다. 4일 업계에 따르면 엔비디아는 자사의 오픈소스 AI 소프트웨어 플랫폼인 '님(NIM) 마이크로서비스'에서 딥시크 R1 모델을 이용할 수 있도록 지원에 나섰다. NIM(NVIDIA Microservice Infrastructure)은 엔비디아가 자사 그래픽처리장치(GPU)를 구매한 고객들을 대상으로 거대언어모델(LLM)과 같은 생성형 AI 모델을 쉽고 효율적으로 배포할 수 있도록 돕는 서비스다. 딥시크-R1은 최첨단 추론 기능을 갖춘 오픈 모델로, 여러 번의 추론 패스를 통해 최상의 답변을 생성하는 방식을 사용한다. 이를 통해 복잡한 문제를 해결하는 데 우수한 정확도와 효율성을 제공한다고 평가 받고 있다. 딥시크-R1은 6천710억 개의 파라미터로 구성됐다. 딥시크-R1 NIM 마이크로서비스는 단일 엔비디아 HGX H200 시스템에서 초당 최대 3천872개의 토큰을 전송할 수 있다. 또 업계 표준 API를 지원해 배포를 간소화하는 것도 특징이다. 엔터프라이즈 기업들은 가속 컴퓨팅 인프라에서 NIM 마이크로서비스를 실행해 보안과 데이터 프라이버시를 극대화할 수 있다. 기업은 엔비디아 네모(NeMo) 소프트웨어와 함께 엔비디아 AI 파운드리(AI Foundry)를 사용해 특별한 AI 에이전트를 위한 맞춤형 딥시크-R1 NIM 마이크로서비스를 생성할 수 있다. 엔비디아는 딥시크-R1을 활용한 추론 모델의 성능을 더욱 향상시키기 위해 차세대 블랙웰(Blackwell) 아키텍처와 72-GPU NV링크 도메인을 지원한다. 또 피크 FP4 컴퓨팅 성능도 제공한다. 엔비디아는 R1에 대해 "논리적 추론과 추리, 수학, 코딩, 언어 이해가 필요한 작업에 최고의 정확성을 제공하며 높은 효율성을 제공한다"고 설명했다. 챗GPT 'o1' 모델의 개발사 오픈AI의 최대 주주인 마이크로소프트(MS)도 지난달 29일 자사 클라우드 서비스인 '애저 AI 파운드리'와 개발자 도구 '깃허브'를 통해 딥시크-R1 모델 지원에 나섰다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 같은 날 열린 투자자 콘퍼런스콜에서 "진정한 혁신을 보여주고 있다"며 딥시크를 극찬해 눈길을 끌었다. 아마존도 아마존웹서비스(AWS)를 이용하는 개발자들이 딥시크-R1을 사용해 애플리케이션을 만들 수 있다고 강조하며 서비스 제공 사실을 최근 알렸다. '구글의 대항마'로 불리는 AI 검색 스타트업 퍼플렉시티 역시 R1의 검색 결과를 함께 제공키로 했다. 이처럼 미국 빅테크들이 앞 다퉈 딥시크-R1을 반기는 것은 '저비용 고효율' 개방형 모델이란 점 때문으로 분석된다. 특히 폐쇄형 모델인 'o1'의 가격은 출력 기준 100만 토큰당 60달러인 반면, R1은 2.19달러에 불과해 더 많은 개발 기회를 노린 개발자들에게는 가격적인 측면에서 충분히 매력적인 것으로 평가된다. 펫 겔싱어 전 인텔 CEO는 "딥시크의 성과는 AI 추론 모델의 광범위한 채택을 촉진하고 개방형 혁신에 대한 업계 관점을 재구성하게 할 것"이라고 밝혔다. 업계 관계자는 "지금까진 대규모 자본을 바탕으로 AI 모델을 개발해야 한다는 생각을 가졌지만, 딥시크 등장 이후 실용성, 효율성을 따지기 시작한 듯 하다"며 "우리나라 AI 기업들도 이미 우수한 기술을 보유하고 있는 만큼 기술력과 창의성을 앞세워 AI 모델 개발에 나설 필요가 있다"고 말했다.

2025.02.04 17:31장유미

과방위 야당 의원들 "AI·R&D에 최소 5조원 이상 추경 필요"

국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 더불어민주당, 조국혁신당 위원들이 AI와 R&D에 최소 5조원 이상의 추가경정예산 편성이 필요하다고 입을 모았다. 이들은 3일 국회 소통관에서 기자회견을 열어 “과방위 등 국회 상임위에서 의결된 R&D 예산 증액 1.4조원에 4조원을 더한 5조원 이상의 AI, R&D 추경이 절실하다”며 “R&D 예산을 AI, 양자, 반도체, 우주항공 분야 등 초격차 기술에 투자해 대한민국 과학강국을 위한 씨앗을 심어야 한다”고 말했다. 이어, “상임위 합의마저 내팽개치고 추경조차 하지 않겠다던 정부 여당의 몽니를 더 이상 좌시할 수 없다”며 “AI 추경을 추진하자는 이재명 대표의 요청에 또다시 조건에 조건을 붙여가며 대한민국 미래 발목잡기를 시도하는 정부 여당의 행태를 강력히 규탄한다”고 했다. 그러면서 이들은 “고작 검은 쌈짓돈 특활비 지키겠다고 본예산 심사 당시 AI와 R&D 증액조차 거부한 정부 여당이 또 다시 AI 과학기술 강국의 골든타임마저 무책임하게 흘려보내려 하고 있다”고 비판했다. 이들은 또 “이미 국회 과방위에서 여야 합의로 9천억원 가량의 R&D 예산 증액을 합의 의결했고, 이중 R&D 예산 증액이 수천억원 단위”라면서 “AI, 이공계 인재육성, 출연연 예산 등 과방위 증액 의결을 포함해 국회 전체 상임위에서 202개의 R&D 사업 1.4조원 규모의 R&D 예산 증액이 의결돼 즉각 추경에 반영할 수 있다”고 강조했다. 그러면서 “R&D 예산은 대한민국 미래를 쌓는 주춧돌로 비용이 아닌 투자”라며 “위기를 기회로 전환하고 AI 과학기술 강국으로 도약하기 위해선 5조원 플러스 알파의 추경이 절실하다”고 덧붙였다. 올해 과방위 본예산 심의 과정에서 여야 합의로 9천억원 가량의 R&D 예산 증액이 합의 의결됐다. 주요 R&D 증액 사업으로는 GPU 인프라 확보를 위한 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트 3천217억원, AX 실증밸리 조성 957 억원, 초거대 AI 기반 가상융합서비스 개발지원 160억원, AI 영재학교 건축을 위한 196억원, AI 영재 발굴 육성을 위한 사업 15억원 등이다. 사실상의 R&D 예산인 AX 지역특화 선도사업 4천500억원, 초거대 AI 기반 클라우드 서비스 개발역량 지원 400억원, AI SW 생태계 조성을 위해 100억원 증액 등도 과방위를 통과했다. 이공계 성장 사다리 복원을 위한 한국형 스타이펜드 제도 383억원 증액을 비롯해 전기료가 없어 연구개발을 못 하는 참담한 상황에 처한 출연연들의 경상비와 주요사업비와 첨단반도체, 양자기술, 바이오 기술개발 등 대한민국 미래의 초석을 닦을 사업들에 대한 증액 역시 합의 의결된 바 있다. 과방위 야당 의원들은 “대한민국 AI 과학기술 강국을 위해 국회가 해야할 일 모두 해나가겠다”면서 “추경, 규제 혁신, 인재 육성, 정책 발굴 등 현장의 목소리를 담아 과감하게 추진해 나가겠다”고 했다.

2025.02.03 16:50박수형

AWS, '딥시크-R1' 제공…가성비 AI 활용 확장

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 새 모델 'R1' 출시로 AI 생태계에 돌풍을 일으킨 가운데 아마존웹서비스(AWS)가 R1을 자사 서비스에 적용한다고 발표했다. AWS는 딥시크-R1 모델을 '아마존 베드록'과 '아마존 세이지메이커 AI'에서 제공한다고 3일 밝혔다. 딥시크는 지난해 12월 딥시크-V3(DeepSeek-V3)를 출시한 이후 올해 1월 20일 딥시크-R1(DeepSeek-R1), 딥시크-R1-제로(DeepSeek-R1-Zero), 딥시크-R1-디스틸(DeepSeek-R1-Distill) 모델을 공개했다. 지난달 27일 비전 기반 야누스-프로 7B(Janus-Pro 7B) 모델을 추가했다. 딥시크는 해당 모델들이 기존 대비 90~95% 비용 절감과 비용 효율성을 제공하며, 강화 학습 기법을 적용해 우수한 추론 능력을 갖췄다고 강조했다. AWS는 고객들이 딥시크-R1모델을 다양한 방식으로 활용할 수 있도록 지원한다. 아마존 베드록에서는 딥시크-R1을 API를 통해 사전 학습된 모델을 이용할 수 있다. 아마존 세이지메이커 AI를 통해 맞춤형 학습과 배포가 가능하다. 또 AWS 트레이니움과 AWS 인퍼런시아를 활용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 더욱 경제적으로 운영할 수 있다. 딥시크-R1모델은 현재 AWS에서 네 가지 방식으로 배포할 수 있다. 아마존 베드록 마켓플레이스에서는 모델 카탈로그에서 딥시크-R1을 검색해 손쉽게 배포할 수 있다. 아마존 세이지메이커 점프스타트를 통해 머신러닝 허브에서 클릭 한 번으로 배포와 활용이 가능하다. 또 아마존 베드록 커스텀 모델 임포트를 활용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 맞춤형 모델로 가져와 활용할 수 있다. AWS EC2 Trn1 인스턴스(AWS EC2 Trn1 Instance)를 사용하면 딥시크-R1-디스틸 모델을 AWS 트레이니움과 AWS 인퍼런시아 기반 인프라에서 최적의 성능과 비용 효율성을 제공하며 실행할 수 있다. AWS는 "딥시크-R1 모델을 통해 고객들이 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용할 것"이라며 "안전하고 책임감 있는 AI 환경을 조성할 수 있도록 적극 지원할 예정"이라고 강조했다.

2025.02.03 16:38김미정

MS·AWS·메타, 딥시크 'R1' 쓴다…챗GPT 의존도↓

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 새 모델 'R1' 출시로 AI 생태계에 돌풍을 일으킨 가운데 미국 빅테크가 R1을 사업에 활용하는 전략으로 발빠른 대응에 나섰다. 30일 글로벌 업계에 따르면, 마이크로소프트와 아마존웹서비스(AWS), 메타가 딥시크 R1을 활용해 자사 서비스와 모델 개발을 업그레이드하기 위해 나선 것으로 전해졌다. 마이크로소프트와 AWS는 R1을 서비스에 접목했으며, 메타는 R1 기술을 분석해 자사 모델 라마에 적용할 방침이다. 마이크로소프트는 딥시크의 R1을 자사 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 애저(Azure)와 개발자 도구 깃허브에 제공한다고 밝혔다. 마이크로소프트 플랫폼 내 1천800개 넘는 AI 모델 목록에 R1을 추가한다. R1은 애저와 깃허브의 모델 카탈로그에서 우선 제공된다. 다수 외신은 마이크로소프트가 챗GPT 개발사인 오픈AI에 대한 의존도를 줄이려는 전략이라고 분석했다. 앞서 로이터도 지난달 마이크로소프트가 자사 대표 AI 제품인 마이크로소프트 365 코파일럿을 강화하기 위해 내부·서드파티 AI 모델을 추가하는 작업을 진행 중이라고 보도한 바 있다. 또 마이크로소프트는 고객들이 R1 모델을 코파일럿+PC에서 로컬로 실행할 수 있도록 지원할 계획도 밝혔다. 이를 통해 사용자 데이터가 중국 서버로 전송되지 않고 PC 내부에서만 AI가 작동하도록 해 프라이버시를 완화하려는 전략이다. 앞서 딥시크는 사용자 정보를 중국 내 서버에 저장한다고 발표했다. 이에 업계에서는 딥시크의 해외 진출 도입에 걸림돌이 생길 가능성을 높게 봤다. AWS "아마존 베드락 사용자, R1 호출 가능" AWS는 아마존 베드락 사용자가 R1의 증류모델을 '아마존 베드락 커스텀 임포트(Amazon Bedrock Custom Import)'에서 사용 가능하다고 29일 발표했다. AWS는 6천710억개 학습 파라미터 모델로 이뤄진 R1을 더 작은 모델로 압축한 증류 모델 '딥시크-R1-Distill-Llama-8B'와 '딥시크-R1-Distill-Llama-70B'를 아마존 베드락에 호출해 이용할 수 있다고 공식 블로그에서 밝혔다. 두 모델은 기존 R1 모델에서 추출한 내용 토대로 학습하는 지식증류 방식을 통해 개발됐다. 원본 딥시크-R1 기반으로 메타의 '라마'와 알리바바의 '큐원' 아키텍처를 융합한 변형 모델이다. 원본 딥시크-R1 행동과 논리적 추론 패턴을 학습했다. 모델 크기는 작지만 이용료가 적게 드는 것으로 알려졌다. 예를 들어 8B 모델은 요청을 더 빠르게 처리할 수 있으며 리소스 소모가 원본 모델보다 적다. 이에 프로덕션 환경에서 비용 효율적으로 사용될 수 있다. 반면 70B 모델과 같은 대형 증류 모델은 원본 모델에 가까운 성능을 유지하면서도 효율성 개선에 초점 맞췄다. AWS는 "딥시크-R1 모델 군은 코드 생성부터 일반 추론에 이르기까지 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다"며 "경쟁력 있는 성능과 효율성을 유지하면서 폭넓은 활용이 가능하다"고 공식 블로그를 통해 강조했다. 이같은 AWS의 전략은 기업과 개발자가 아마존 베드락에서 다양한 AI 모델을 호출해 멀티 에이전트를 구현할 수 있도록 돕겠다는 기업 목표와 일맥상통한다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 "개발자는 아마존 베드락에서 여러 모델을 통합해 AI 서비스와 모델을 개발할 것"이라며 "아마존 베드락을 통해 다양한 모델을 융합할 기회를 제공할 것"이라고 지난 미국 라스베이거스에서 열린 'AWS 리인벤트'에서 발언했다. "딥시크 기술 분석"…메타, 4개 워룸 구성 메타는 딥시크의 AI 기술 분석과 전략 수립을 위해 4개의 '워룸(war room)'을 구성한 것으로 전해졌다. 워룸은 긴급한 상황에서 집중적으로 전략을 짜고 실행하는 핵심 조직이다. 디인포메이션은 29일 메타 매튜 올덤 AI 인프라 디렉터가 딥시크의 최신 모델이 메타의 차세대 라마 모델보다 성능이 뛰어날 수 있다 언급했다고 내부 소식통을 인용해 보도했다. 앞서 메타는 올 초 '라마4' 출시 계획을 밝힌 바 있다. 내부 소식통에 따르면 메타가 구성한 워룸 4개 중 두 팀은 딥시크가 어떻게 AI 훈련·운영 비용을 낮출 수 있었는지 분석 중이다. 이 전략으로 메타의 라마 모델에 적용하는 것이 목표다. 또 다른 팀은 딥시크가 어떤 데이터로 AI 모델을 훈련시켰는지 조사하는 역할을 맡은 것으로 전해졌다. 나머지 팀은 딥시크 AI 모델 특성 기반으로 라마의 모델 구조를 어떻게 재설계 할 수 있을지 연구 중인 것으로 알려졌다. 메타는 "경쟁 모델을 지속적으로 평가하기 위한 과정일 뿐"이라며 "사내 생성형 AI 그룹이 생긴 이후 지속한 연구"라고 디인포메이션에 입장 밝혔다. 이어 "라마는 오픈소스 AI 모델 생태계 구축에 중요한 역할을 했다"며 "출시 예정인 라마4를 위해 해당 리더십을 확장할 것"이라고 덧붙였다. 마크 저커버그 최고경영자(CEO)도 지난 29일 4분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 "딥시크가 여러 가지 새로운 시도를 했다"며 "현재 이를 분석하는 중"이라고 밝힌 바 있다. 이어 "딥시크의 '기술적 발전'을 라마 모델에 적용할 계획"이라고 말했다. 저커버그 CEO는 딥시크 등장으로 인해 AI 모델에 높은 컴퓨팅 자원이 필요하지 않을 가능성에 대해서도 입을 열었다. 그는 "여전히 대규모 자본 지출과 인프라에 대한 공격적인 투자가 필요할 것"이라며 "시간이 지날수록 이 방식이 전략적 이점으로 자리 잡을 것으로 확신한다"고 강조했다.

2025.01.30 15:37김미정

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