• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
2026전망
스테이블코인
배터리
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'Ai'통합검색 결과 입니다. (8747건)

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

[유미's 픽] "주사위는 던져졌다"…국대 AI 첫 탈락자, 1차 발표회서 판가름?

우리나라를 대표할 인공지능(AI) 모델을 선발하는 정부 사업 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 첫 결과물이 공개된 가운데 어떤 기업이 이번 심사에서 살아남을지 관심이 집중된다. 각 사업자들이 내세운 모델의 성과가 달라 정부가 심사기준을 어떻게 세웠을지도 관심사다. 31일 업계에 따르면 네이버, LG AI연구원, SK텔레콤은 AI 임원, NC AI와 업스테이지는 대표가 지난 30일 오후 2시부터 서울 강남구 코엑스에서 개최된 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에 참여했다. 발표는 네이버를 시작으로 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 순서로 진행됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 자원을 집중 지원해 국가 대표 AI 모델을 확보하는 정부 사업이다. 과학기술정보통신부는 이번 발표를 기반으로 심사를 통해 내년 1월 15일 1개 팀을 탈락시키고, 이후에도 6개월마다 평가를 거쳐 2027년에 최종 2개 팀을 선정한다. 모델 성과 제각각…정부 심사 기준이 관건 이번 심사에선 각 팀이 주어진 공통 과제를 얼마나 잘 수행했는지, 각자 제시한 목표대로 성과를 냈는지가 관건이다. 모든 팀은 최근 6개월 내 공개된 글로벌 최고 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성해야 하는 과제가 주어진 상태다.지난 8월 정예팀으로 선정된 지 4개월만에 첫 성과를 공개해야 하는 만큼, 개발 시간이 부족한 상황에서 각자 기술력을 얼마나 끌어올렸을지도 관심사다. 각 팀의 GPU 지원 여부, 지원 받은 시기 등이 각각 달랐다는 점에서 정부가 이를 심사 시 고려할 지도 주목된다. 이번 프로젝트를 위해 SK텔레콤과 네이버클라우드는 정부에게 GPU를 임대해주고 있다. 이 탓에 두 업체는 올해 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 진행 시 정부로부터 GPU를 지원 받지 못했다. SK텔레콤은 엔비디아의 B200 칩 1천24장을 업스테이지와 LG AI연구원에, 네이버클라우드는 H200 칩 1천24장을 NC AI에 지원하고 있다. 이 탓에 GPU가 각 업체에 지원된 시기는 다 달랐다. 업계에선 정부가 어떤 기준을 세울지에 따라 각 팀의 승패가 갈릴 것으로 봤다. 정부는 그간 5개팀과 여러 차례 만나 평가 기준에 대해 논의 후 이달 중순께 합의를 보고 공지했으나, 어떤 팀이 탈락할 지에 따라 여전히 논란의 불씨가 많은 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "당초 5개 팀이 선정될 당시 정부에 제시했던 목표치를 달성했는지가 가장 중요할 것"이라며 "각 팀이 목표로 하고 있는 모델의 크기, 성능, 활용성이 제각각인 만큼 목표 달성률을 가장 중요한 기준치로 삼아야 할 것"이라고 강조했다. 이어 "벤치마크를 활용한다는 얘기가 있지만 모델 크기가 클수록 다운로드 수 측면에서 불리할 수 있어 이를 객관적 기준으로 삼기에는 다소 무리가 있을 수 있다"며 "5개 팀과 정부가 어떤 기준에 대해 합의를 했는지, 어떤 전문가를 앞세워 심사에 나설지도 주목해야 할 부분"이라고 덧붙였다. 5개 팀 첫 성과 공개…프롬 스크래치·모델 크기·활용성 주목 이번 1차 결과 공개에서 가장 주목 받는 곳은 업스테이지다. 대기업 경쟁자들 사이에서 짧은 시간 내 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 가성비 최고 수준인 모델을 완성도 높게 공개했다는 점에서 많은 이들의 호응을 얻었다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 이 개념은 거대언어모델(LLM) 개발 때 많이 언급되며 아무 것도 없는 상태에서 모델을 직접 설계하고 데이터를 수집 및 전처리해 학습시킨다는 점에서 이를 통해 AI 모델을 선보일 경우 기술력이 상당히 높다고 평가를 받는다. 오픈AI의 'GPT-4'나 구글 '제미나이', 메타 '라마', 앤트로픽 '클로드' 등이 여기에 속한다. 업스테이지는 이날 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 자신감을 표출했다. 특히 발표에 직접 나선 김성훈 대표가 '솔라 오픈 100B'를 개발하게 된 과정을 스토리텔링 형식으로 발표해 호응을 얻기도 했다. 김 대표는 향후 200B, 300B 모델과 함께 멀티모달 모델도 선보일 예정이다.업계 관계자는 "김 대표가 발표 때 딥 리서치나 슬라이드 제작 등 코딩 외에 실제로 현장에서 많이 써봤을 것 같은 서비스를 직접 라이브 데모로 보여준 부분이 인상적이었다"며 "504장의 B200 GPU로 두 달 남짓 훈련한 것을 고려하면 모델 크기나 사용된 토큰수(추정)를 정말 빡빡하게 잘 쓴 게 아닌가 싶다"고 평가했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "(업스테이지 발표 때) 솔라 프로가 'GPT-4o-미니'나 '파이-3 미디엄'보다 벤치마크가 높아 동급 사이즈에선 가장 우수하다고 했는데, 실제 가성비가 최고 수준인 것으로 보인다"며 "당장 기업들이 가져다 쓰기에도 좋을 것 같다"고 말했다. 이어 "그동안 업스테이지의 상징과도 같았던 DUS(구조 일부를 변경해 자체화한 AI 모델 개발 방식)를 넘어 프롬 스크래치로 모델을 개발했다는 점이 인상적"이라며 "기술 리포트가 없는 게 아쉽지만, 모델 카드에 프롬 스크래치를 기재한 것과 함께 API도 공개해 자신감을 드러낸 것이 국가대표로 내세우기 적합해 보였다"고 덧붙였다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관을 배출한 LG AI연구원도 이번 발표가 끝난 후 개발 중인 모델이 국가대표로 인정받기에 손색이 없다는 평가를 받았다. 이곳은 '엑사원 4.0' 아키텍처를 기반으로 파라미터 크기를 약 7배 키워 초기화한 상태에서 새로 학습시킨 'K-엑사원'을 이번에 공개했다. 'K-엑사원'은 매개변수 236B 규모의 프런티어급 모델이다. LG AI연구원에 따르면 'K-엑사원'은 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B'를 뛰어 넘고 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델을 앞서 글로벌 빅테크 최신 모델과 경쟁할 수 있는 가능성을 입증했다. 글로벌 13개 공통 벤치마크 평균 성능 대비 104%를 확보했다는 점도 눈에 띄는 요소다. LG AI연구원은 "기존 엑사원 4.0 대비 효율성을 높이면서도 메모리 요구량과 연산량을 줄여 성능과 경제성을 동시에 확보했다"며 "특히 전문가 혼합 모델 구조(MoE)에 하이브리드 어텐션 기술을 더해 메모리 및 연산 부담을 70% 줄이고, 고가의 최신 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서 구동할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이곳은 향후 조 단위 파라미터 규모 글로벌 최상위 모델과 경쟁할 수 있도록 성능을 고도화한다는 계획이다. 또 글로벌 프론티어 AI 모델을 뛰어넘는 경쟁력을 확보해 한국을 AI 3강으로 이끌 것이란 포부도 드러냈다. 이번 발표를 두고 업계에선 LG AI연구원이 5개 팀 중 기술적인 내용이 가장 많이 들어있어 신뢰도가 높았다고 평가했다. 또 추론 강화를 위해 아키텍처를 변형하고 커리큘럼 러닝을 적용했다는 점에서 모델이 '프롬 스크래치'임을 명백히 보여줬다고 평가했다. 다만 동일 아키텍처인 32B 모델의 리포트와 가중치만 공개돼 있고, 이번 모델인 236B는 공개하지 않았다는 점은 아쉬운 대목으로 지적됐다. 업계 관계자는 "'K-엑사원'은 구조, 가중치가 완전 국산이란 점에서 통제권과 설명 가능성이 충분히 확보돼 있다고 보인다"며 "국방, 외교, 행정망 등 국가 핵심 인프라에 충분히 쓰일 수 있을 듯 하다"고 말했다. 그러면서도 "이번 발표에서 자체 MoE나 하이브리드 어텐션(hybrid attention, 효율·성능을 위해 다양한 어텐션 방식을 상황별로 혼합한 구조), 아가포(AGAPO, 어텐션·파라미터 사용을 입력에 따라 동적으로 조절하는 내부 최적화 기법) 같은 기술들에서 인상 깊은 것이 없다는 것은 아쉽다"며 "다음에는 실질적 효과에 대한 정량적 수치가 잘 기술되면 좋을 듯 하다"고 덧붙였다.이에 대해 LG AI연구원 관계자는 "모델 제출 마감이 이번 주까지여서 제출 시점에 236B 모델을 공개할 것"이라며 "이 때 테크 리포트로 세부 사항도 담을 예정"이라고 설명했다. SK텔레콤도 이번 발표에서 많은 이들의 주목을 받았다. 짧은 시간 안에 국내 최초로 매개변수 5천억 개(500B) 규모를 자랑하는 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개했기 때문이다. 특히 모델 크기가 경쟁사보다 상당히 크다는 점에서 AI 에이전트 구동 등에서 유리한 고지에 있다는 일부 평가도 나오고 있다. SK텔레콤은 모델 크기가 성능과 비례하는 AI 분야에서 한국이 AI 3강에 진출하려면 500B 규모의 AI 모델이 필수적이란 점을 강조하며 톱2까지 오를 것이란 야심을 드러내고 있다. 또 SK텔레콤은 모두의 AI를 목표로 기업과 소비자간 거래(B2C)와 기업간거래(B2B)를 아우르는 AI 확산 역량도 강조했다. 여기에 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX 등 관계사와 협업으로 한국의 AI 전환에 이바지하겠다는 포부도 밝혔다. 다만 일각에선 프롬 스크래치로 모델을 개발했는지에 대한 의구심을 드러내고 있어 심사 시 이를 제대로 입증해야 할 것으로 보인다. SK텔레콤은 MoE 구조라고 강조했으나, 각 전문가 모델들이 자체 개발인지, 오픈소스 튜닝인지 밝히지 않아 궁금증을 더했다. 또 모델카드는 공개했으나, 테크니컬 리포트를 공개하지 않았다는 점도 의구심을 더했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "MoE 구조를 독자 개발했다면 보통 자랑스럽게 논문을 내는 것이 일반적"이라며 "SKT가 'A.X 3.1(34B)'라는 준수한 프롬 스크래치 모델이 있으나, 이를 15개 정도 복제해 MoE 기술로 묶은 것을 이번에 'A.X K1'으로 내놓은 것이라면 혁신은 아니라고 보여진다"고 평가했다. 이어 "정량적 벤치마크보다 서비스 적용 사례 위주로 발표가 돼 기술적 성취보다 '서비스 운영 효율'에 방점이 찍힌 듯 했다"며 "SKT가 'A.X 3.1' 모델 카드에 프롬 스크래치를 분명히 명시했지만, 이번에는 명시하지 않아 소버린 모델로 활용할 수 있을지에 대해선 아직 판단이 이르다"고 덧붙였다. 업계 관계자는 "SKT가 500B 모델을 만든다는 것을 사전에 알고 우려가 많았지만, 다른 팀에 비해 성공적으로 압도적으로 큰 모델을 공개했다는 것 자체는 굉장히 인상적"이라며 "내년 상반기까지 정부에서 지원하는 GPU를 쓰지 않기 때문에 SKT가 얼마나 많은 GPU를 투입했는지 알 수는 없지만, 500B를 충분히 학습하기에는 (성능을 끌어 올리기에) 시간이 부족했을 것 같다"고 말했다. 그러면서도 "2T까지 만들겠다는 포부는 높이 평가한다"며 "성공적인 2T 모델이 나오기를 기대한다"고 부연했다. 네이버클라우드는 국내 최초 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델 '하이퍼클로바 X 시드 8B 옴니'를 오픈소스로 공개하며 자신감을 드러냈다.이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니 모델'을 제시했다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아닌, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 또 네이버클라우드는 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 고성능 추론모델 '하이퍼클로바 X 시드 32B 씽크'도 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 올해 대학수학능력시험(수능) 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 업계에선 네이버클라우드의 발표를 두고 실제 '애니-투-애니(Any-to-Any) 모델'을 작은 사이즈로 공개한 부분에 대해 인상적이라고 평가했다. '애니-투-애니 모델'은 입력과 출력의 모달리티(형식)를 가리지 않고 어떤 조합이든 처리할 수 있는 멀티·옴니모달 모델이다. 또 유일하게 '덴스(Dense) 모델'을 썼다는 점도 주목을 받았다. '덴스 모델'은 모든 파라미터가 매번 계산에 참여하는 전통적인 모델 구조로, 어떤 것을 입력하든지 항상 같은 경로로 계산이 돼 지연 시간과 비용이 MoE에 비해 안정적이라고 평가된다. 이로 인해 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수는 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 의견도 있다. 당초 1차 심사 때 14B를 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 점도 아쉬운 점으로 지목됐다. 업계 관계자는 "네이버가 태생부터 멀티모달인 '네이티브 옴니' 아키텍처를 설계했다는 점에서 방향성이 완벽하고 독자모델로도 입증을 했지만, 경량 모델을 공개했다는 점이 아쉽다"며 "거대 모델로 스케일업 했을 때의 추론 능력과 비용 효율성이 아직 검증되지 않았다는 것이 우려된다"고 짚었다. 이어 "옴니모달은 구글, 오픈AI도 지향하는 최신 아키텍처"라며 "네이버가 이를 '패치워크(여러 모델 붙이기)'가 아닌 '네이티브'로 구현했다고 강조했다는 점에서 소버린 모델로는 충분한 가치가 있다"고 덧붙였다. NC AI는 이연수 대표가 직접 발표에 나서 산업 특화 AI를 위한 파운데이션 모델 '베키(VAETKI)'를 소개했다. 또 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고 100B급 LLM 개발도 마쳤다고 공개했다. NC AI에 따르면 현재 베키는 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용돼 실질적인 성과를 창출하고 있다. NC AI는 AI 모델 바로크에 3차원(3D) 생성 기술이 결합된 바로크 3D를 활용해 전 산업군에 최적화된 버티컬 AI 설루션을 제공한다는 계획이다. 이 대표는 "우리는 1차로 100B(1천억 개)급 파운데이션 모델의 틀을 마련했다"며 "2차에서 200B, 3차에서 300B급으로 글로벌 모델급 성능을 달성하려고 한다"고 강조했다. 업계에선 NC AI의 이번 발표를 두고 경쟁력 있는 모델을 다수 보유하고 있는 것에 비해 전달력이 미흡했다고 평가했다. 100B 모델과 함께 서비스에 특화된 7B, 20B, VLM 7B까지 다양한 모델을 준비했으나, 발표 구성이 미흡해 강점이 충분히 전달되지 못했다는 의견도 나왔다. 업계 관계자는 "NC AI의 텍스트로 3D 에셋을 만드는 성능은 확실한 산업적 가치를 보여주지만, 그 이상의 것은 없어 아쉽다"며 "100B 모델을 기반으로 게임에 특화된 AI 활용을 좀 더 많이 보여줬다면 훨씬 좋았을 것 같다"고 말했다. 성과 확인 '끝'…1차 발표회 호평 속 투명한 검증 '과제' 업계에선 이번 1차 발표회의 전반적인 진행에 대해 긍정적인 평가와 함께 정부가 앞으로 조금 더 구체적인 국가대표 AI 육성 평가를 내놓을 필요가 있다고 지적했다. 이번 발표회에서 소버린 AI를 강조하는 곳은 많지만, 그 실체를 증명하는 기준이 조금 느슨해보였다는 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "이번 발표회에서 각 팀들이 얼마나, 어떻게 혁신적인 모델을 개발해 공개했는지에 대한 구체적인 설명이 없어 아쉬움이 컸다"며 "단순한 제품 홍보 발표회 느낌을 많이 받았지만, 단기간에 모든 팀이 굉장한 일을 정부 지원을 토대로 해냈다는 것에 대해선 기대감을 가지게 했다"고 밝혔다. 이어 "최소 100B급 이상의 모델을 학습시킬만한 인프라 운용과 더불어 학습 노하우를 갖추고 있어 보여 좋았다"며 "단기간 내 실험 시간의 물리적 제한이 있었음에도 기본적으로 초거대 AI 모델을 학습시킬 기본 역량은 대부분 갖췄다고 보여져 놀라웠다"고 덧붙였다. 그러면서도 "2차 발표에선 오거나이징 하는 측에서 명확한 발표 가이드를 제시해주면 더 좋을 것 같다"며 "김성훈 업스테이지 대표의 말처럼 국민 세금이 많이 투입되고 있기 때문에 짧지만 굉장히 효과적인 발표회가 앞으로도 진행될 수 있길 바란다"고 언급했다. 또 다른 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델의 핵심은 어떤 데이터로, 어떤 아키텍처를 써서 어떤 방식으로 학습했는지가 투명해야 한다"며 "그 결과물은 글로벌 시장에서 통할 수 있는 객관적 수치로 증명돼야 하고, 각 팀들은 기술 리포트와 모델 카드를 의무적으로 공개해야 제대로 프롬 스크래치로 개발했는지 검증할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "프롬 스크래치가 만능은 아니지만 투명성은 필수"라며 "무늬만 국가대표가 아닌 실력 있는 국가대표를 가려내기 위해선 마케팅의 거품을 걷어내고 기술의 족보를 따지는 엄격한 검증 시스템이 필요하다고 본다"고 덧붙였다.

2025.12.31 17:59장유미

삼성-KAIST, 센서·연산·저장 통합한 AI반도체 첫 공개…"전력난 해소 큰 도움"

인공지능(AI)이 불러온 전력난을 반도체 제조 기술로 해결할 방법이 제시됐다. KAIST는 전기및전자공학부 전상훈 교수 연구팀이 '센서–연산–저장'을 통합한 새로운 AI 반도체 제조 방식을 공개했다고 31일 밝혔다. 이 연구는 삼성전자, 경북대, 한양대와 협업으로 수행됐다. 이 기술은 지난 8일부터 10일까지 미국 샌프란시스코에서 열린 '국제전자소자학회(IEEE IEDM 2025)'에서 전상훈 교수팀이 이와 관련한 6개의 기술을 공개, 하이라이트 논문과 최우수 학생 논문으로 각각 선정됐다고 31일 밝혔다. 이들 6개 기술의 핵심은 센서–연산–메모리를 통합해 AI 반도체 풀스택을 구현했다는 점이다. AI 반도체 입력(Perception)-전처리·연산(Computation)-저장(Storage) 전 계층을 단일 재료 및 공정 플랫폼으로 통합, AI 활용에서 대두되는 전력 문제를 최소화했다. 전상훈 교수는 "특히, 입력단 뉴로모픽 센서와 니어-픽셀 기반 아날로그 연산, 하프니아 기반 3D NAND·FeNAND 메모리를 모두 한 플랫폼에서 구현, 엣지 AI·모바일·자율주행·로보틱스·헬스케어 등 분야에서 전력 소모를 획기적으로 줄였다"고 말했다. 주요 연구결과는 ▲ M3D 인-센서 스파이킹 비전(하이라이트 논문) ▲고신뢰성 낸드플래시메모리(최우수 학생논문) ▲2T–2 근접-픽셀 아날로그 MAC(곱셈·누산) 기술 ▲촉각 뉴로모픽 소자 ▲3.5 nm NC-낸드 기술 ▲ΔP(분극변화량) /ΔQit(계면트랩 전하 변화량)/ΔQit'(분극 비의존 계면 트랩 저하 변화량) 완전 분리 측정법 확립 등이다. 하이라이트로 선정된 논문을 통해 빛을 감지하는 기능과 신경세포처럼 신호를 스파이크 형태로 변환하는 기능을 단일 칩에 집적한 연구결과를 공개했다. 빛을 감지하는 센서와 뇌처럼 신호를 처리하는 회로를 아주 얇은 층으로 만들어 위아래로 겹쳐 한 칩에 넣어 보고–판단하는 과정이 동시에 이뤄지는 구조를 구현했다. '세계 최초의 인-센서 스파이킹 컨볼루션' 플랫폼을 완성한 것. 사람의 눈과 뇌 기능을 모사해 하나의 칩 안에 쌓아 올린 반도체 연구 결과다. M3D는 센서와 회로층을 수직으로 한 칩에 적층하는 차세대 집적 기술이다. 기존에는 이미지를 찍고(센서), 숫자로 바꾼 뒤(ADC), 메모리에 저장하고(DRAM), 다시 연산하는(CNN) 여러 단계를 거쳐야 했지만, 이 기술은 센서 안에서 바로 연산이 이뤄져 불필요한 데이터 이동이 필요없다. 전상훈 교수는 "이로인해 전력 소모는 크게 줄이고, 반응 속도는 획기적으로 높인 실시간·초저전력 엣지 AI 구현이 가능해졌다"며 "특히, 기존 카메라–연산–메모리 분리형 구조를 대체할 수 있는 장점이 있다"고 말했다. 뉴로모픽 연구 논문 2편도 관심을 끌었다. 이 논문에서는 기존 이미지 센서에 필요한 복잡한 변환 회로(ADC/DAC)를 제거하고, 픽셀 인근에서 아날로그 방식으로 특징을 추출하는 초저전력 연산 기술을 제안했다. 이로 인해 이미지를 찍는 부품과 계산하는 부품을 따로 두지 않고 센서 단계에서 바로 판단이 가능하다. 사진을 찍어 다른 칩으로 보내 계산하던 기존 방식보다 전력 소모는 줄고 반응 속도는 빨라졌다. =============== 나머지 세 편의 연구에서는 차세대 3D 메모리에 필요한 고신뢰성 저장 구조, 열 안정성이 높은 산화물 채널, 전압을 줄여주는 특수 박막 설계 등의 방법을 제시했다. 이를 통해 같은 재료를 활용해 더 낮은 전압으로 동작하면서도 오래 쓰고, 전원이 꺼져도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 차세대 낸드 플래시를 구현했다. 연구팀은 대규모 데이터 저장 과정의 안정성과 내구성을 크게 향상시켰다는 평가를 받았다. 연구를 이끈 전상훈 교수는 “센서·연산·저장을 각각 따로 설계하던 기존 AI 반도체 구조에서 벗어나, 전 계층을 하나의 재료와 공정 체계로 통합할 수 있음을 실증했다는 점에서 큰 의의가 있다”며, “앞으로 초저전력 엣지 AI부터 대규모 AI 메모리까지 아우르는 차세대 AI 반도체 플랫폼으로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 연구는 과학기술정보통신부, 한국연구재단 등 기초연구 사업과 극한스케일 극한물성 이종집적 한계극복 반도체기술 연구센터(CH³IPS) 지원을 받았다.

2025.12.31 14:20박희범

2025년 공공 디지털서비스 계약 1536억원…AI가 판 키웠다

2025년 한 해 공공부문 디지털서비스 도입 시장이 빠르게 확대되며 디지털 전환이 본격적인 궤도에 올랐다. 디지털서비스 이용지원시스템을 통한 계약 규모가 전년 대비 큰 폭으로 늘어난 가운데, 인공지능(AI) 기반 융합서비스가 시장 성장을 주도하며 공공 IT 조달 구조 변화의 신호탄을 쐈다는 평가가 나온다. 31일 디지털서비스 이용지원시스템에 따르면 올 한 해 공공 디지털서비스 이용계약 규모는 총 565건, 약 1천536억원으로 집계됐다. 이는 지난해 기록한 538건, 854억원과 비교해 계약 금액 기준 약 80% 이상 증가한 수치다. 특히 올해는 상반기부터 성장세가 두드러졌다. 2025년 1·2분기 상반기 계약 규모만 280건, 1천92억원을 기록하며 지난해 전체 실적을 넘어섰다. 디지털서비스 이용지원시스템은 국가기관이 민간의 클라우드·AI·서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스를 신속하게 도입할 수 있도록 지원하는 전문계약 제도다. 기존 수개월이 소요되던 조달 절차를 약 2주 내외로 단축하고 카탈로그·수의계약 방식을 허용해 행정 부담을 크게 낮춘 것이 특징이다. 서비스 유형별로 보면 올해 실적 확대를 이끈 핵심은 융합서비스다. 올해 융합서비스 계약 규모는 14건에 554억원으로, 지난해 6건에 7억7천만원과 비교해 금액 기준 압도적인 증가세를 보였다. 현재 융합서비스에는 ▲KT AI 스튜디오 ▲LG CNS DAP MLDL AI 분석 플랫폼 ▲네이버클라우드 클로바 스튜디오 ▲업스테이지 AI 워크스페이스 ▲코난테크놀로지 AI 챗 플랫폼 등 약 20여 개 AI 기반 서비스가 등재돼 있다. 기존 서비스형 인프라(IaaS)와 SaaS 역시 안정적인 성장 흐름을 유지했다. 올해 IaaS 계약은 277건, 571억원으로 전년 대비 소폭 증가했으며 SaaS는 216건, 106억원으로 꾸준한 확장세를 이어갔다. 다만 성장 속도는 AI 융합서비스에 비해 상대적으로 완만했다. 클라우드 지원서비스도 58건, 304억원을 기록하며 공공기관의 클라우드 운영·관리 수요가 지속되고 있음이 나타났다. 단순 인프라 도입을 넘어 운영 안정성과 활용 효율을 중시하는 흐름이 자리 잡았다는 평가다. 수요기관별로는 공공기관이 전체 계약의 대부분을 차지했다. 올해 공공기관 계약 규모는 302건, 1천172억원으로 전체 실적의 절반 이상을 차지했으며 지자체와 학교에서도 디지털서비스 활용이 고르게 확산됐다. 이같은 실적은 공공 IT 도입 방식이 구축형·시스템 통합(SI) 중심에서 서비스 기반 직접 계약 구조로 이동하고 있음을 시사한다. 특히 AI 기반 융합서비스의 급성장은 공공부문에서도 생성형 AI와 지능형 서비스 활용이 선택이 아닌 필수 단계로 접어든 것으로 풀이된다. 다만 제도적 과제도 남아 있다. 업계에서는 디지털서비스 전문계약제도의 실효성을 높이기 위해 직접구매 확대, 절차 간소화, 중소 SW·SaaS 기업의 진입 부담 완화가 필요하다는 지적이 나온다. 특히 AI·SaaS 중심 시장 재편이 가속화될수록 제도 정비의 중요성도 커질 전망이다. 업계 관계자는 "올해 디지털서비스 이용지원시스템 실적은 공공부문 AI·클라우드 전환이 실제 계약과 예산으로 이어지고 있음을 보여준다"며 "AI 융합서비스 중심의 성장이 이어지는 만큼 제도 안정화와 민간 기업 참여 확대가 공공 디지털 전환의 성패를 가를 것"이라고 말했다.

2025.12.31 10:22한정호

AI PC 확산 본격화... 새해도 GPU·NPU 성능 경쟁 예고

2025년은 한국 ICT 산업에 '성장 둔화'와 '기술 대격변'이 공존한 해였다. 시장 침체 속에서도 AI에너지로봇반도체 등 미래 산업은 위기 속 새 기회를 만들었고, 플랫폼소프트웨어모빌리티유통금융 등은 비즈니스 모델의 전환을 꾀했다. 분야별 올해 성과와 과제를 정리하고, AI 대전환으로 병오년(丙午年) 더 힘차게 도약할 우리 ICT 산업의 미래를 전망한다[편집자주] 2025년 PC 산업은 신경망처리장치(NPU)를 앞세운 로컬 AI 구동과 각종 편의기능 구현, 윈도10 지원 종료를 핵심 동력으로 삼아 전진했다. IDC, 가트너 등 주요 시장조사업체는 올해 출하량이 2024년 대비 5% 내외 증가할 것으로 내다봤다. 새해 역시 GPU와 NPU 성능 강화를 앞세운 AI PC 보급에 따라 기업 시장의 생산성 향상, 콘텐츠 제작, 엔터프라이즈 응용프로그램 확산 등이 기대된다. 또 클라우드 의존성을 낮춘 로컬 AI 실행 및 보안 강화도 더 많은 소비자의 관심을 끌 전망이다. 그러나 올해 11월부터 시작된 메모리 반도체 수급난이 AI PC의 판매와 보급 확대에도 적지 않은 영향을 미칠 것으로 보인다. 주요 글로벌 제조사들은 기존 제품 가격은 그대로 유지하며 새해 출시할 신제품 가격을 올리는 방안을 검토중이다. 올해 NPU 탑재 PC용 프로세서 대거 등장 올해 인텔, AMD, 퀄컴 등 주요 PC용 프로세서 제조사들은 거의 모든 신제품에 NPU를 내장한 프로세서를 출시했다. 인텔은 데스크톱 PC·노트북용 코어 울트라 시리즈2 프로세서, AMD는 라이젠 AI 프로세서에 NPU를 내장했다. 퀄컴은 PC용 스냅드래곤 X 엘리트에 40 TOPS(1초당 1조 번 연산) 급 NPU를 앞세웠다. NPU는 배경 흐림, 소음 감소, 보안 강화, 상시 구동이 필요한 각종 기능을 GPU 대비 저전력으로 실행하면서 지연 시간 단축 등을 실현한다. 이를 통해 클라우드에 의존하지 않는 다양한 AI 기능을 실행할 수 있게 됐다. 새해도 GPU·NPU 성능 경쟁 치열 새해 PC 시장은 AI 처리 능력 강화를 두고 GPU와 NPU 강화 흐름이 더 거세질 것으로 보인다. 단 GPU와 NPU 중 어느 쪽에 중점을 둘 것인지는 강점을 지닌 IP 포트폴리오가 서로 다른 회사마다 차이가 있다. 인텔과 AMD등 전통적인 x86 기반 프로세서 제조사는 게임 성능과 AI 성능을 동시에 높일 수 있는 GPU에 중점을 뒀다. 새해 본격 출시될 코어 울트라 시리즈3 프로세서 내장 GPU는 120 TOPS, NPU는 50 TOPS급이다. 퀄컴이 새해 공급할 스냅드래곤 X2 엘리트/엘리트 익스트림은 전 세대 대비 두 배 가까운 80 TOPS급 NPU를 탑재한다. 주요 연산을 저전력 NPU로 처리해 배터리 지속시간이 중요한 노트북 분야에서 경쟁력을 확보하겠다는 것이다. 다만 올 11월 이후 심화된 D램·SSD(낸드 플래시메모리) 등 메모리 반도체 수급난은 AI PC 보급에 적지 않은 변수가 될 것으로 보인다. 제조 원가 상승은 물론 출하량 감소도 예상되는 상황이다. 메모리 반도체 수급난, PC 출하량·가격 전체에 영향 IDC는 이달 중순 발표한 보고서에서 "최악의 경우 새해 PC 출하량이 올해 대비 8.9% 줄어들고 가격 상승 압박도 커질 것"이라고 설명했다. 또 이런 메모리 반도체 수급난이 AI PC에 더 큰 영향을 줄 것이라고 설명했다. IDC는 "AI PC는 소형언어모델(SLM)과 대형언어모델(LLM)을 PC 메모리에 바로 올려 실행해야 하기 때문에 기존 PC 대비 메모리를 더 많이 쓴다. 많은 고성능 시스템이 32GB 이상 메모리로 옮겨갈 것이며 원가와 출하량 관련 압박도 커질 것"이라고 설명했다. 글로벌 PC 제조사 국내 법인 관계자들도 "원가 부담이 더해진 탓에 이득을 줄이면서 판매 대수를 늘리는 행사를 진행하기 어려워졌다. 출고가·권장판매가와 실제 시장가의 차이도 급속히 줄어들 것"이라고 내다봤다. AI 처리의 중심을 클라우드 대신 PC나 하이브리드 환경으로 옮기려는 주요 PC 제조사의 계획도 지연될 가능성이 있다. 웹 기반으로 구동되는 클라우드 기반 각종 서비스는 접속하는 PC 성능에 큰 영향을 받지 않기 때문이다.

2025.12.31 10:13권봉석

AI 거품 논쟁에 로봇이 답했다…"시간이 말해줄 것"

올해 내내 기술 업계에서 가장 뜨거운 논쟁은 '거대한 인공지능(AI) 거품'이 실제로 존재하느냐는 질문이었다. 그리고 한 로봇이 이 논쟁에 대해 자신의 의견을 내놨다. 유니트리의 휴머노이드 로봇 코이드(KOID)는 31일(현지시간) CNBC에 출연해 AI 거품 논쟁에 대한 의견을 묻자 "지금 AI를 둘러싼 기대감이 큰 것은 사실이지만, 이것이 거품인지 아니면 변혁적 파도인지 여부는 시간만이 말해줄 것”이라고 답했다. 이어 "AI와 휴머노이드는 앞으로도 계속 존재할 것이며 진화할 것”이라고 덧붙였다. KOID는 유니트리의 G1 모델 중 하나로, 무게 약 35kg다. 이 로봇은 23개 자유도(독립적으로 움직일 수 있는 관절·구동 지점)를 갖춰 춤부터 복싱까지 전신 동작을 수행할 수 있다. 미국 최대 유통사인 로보스토어에서 구매할 수 있다. 테디 해거티 로보스토어 최고경영자(CEO)는 CNBC와의 인터뷰에서 "KOID가 다양한 작업을 수행하도록 프로그래밍할 수 있지만, 로봇이 일상생활에서 어떤 역할을 맡아야 하는지 산업 전반이 아직 프로토타이핑 단계에 있다"고 말했다. 그러면서 “우리가 로봇에게 정말 원하는 일이 무엇인지, 가사도우미인지, 제조 지원인지, 일자리 대체인지정의하는 과정에 있다”고 덧붙였다. 반면 KOID는 로봇의 미래에 대해 상대적으로 확신을 보였다. KOID는 “로봇은 더 다재다능해지고 일상에 더 깊이 통합될 가능성이 크다”며 “가정용 보조부터 산업 작업까지 다양한 분야에서 활용되며 삶을 더 쉽고 효율적으로 만들 것”이라고 말했다. 휴머노이드 로봇 경쟁은 지난 1년간 뜨거웠다. 보스턴다이내믹스, 애질리티 로보틱스 등 기업들이 이 분야에서 존재감을 키우고 있다. 테슬라의 옵티머스 로봇도 주목을 받았는데, 일론 머스크 테슬라 CEO는 옵티머스가 향후 회사 가치에 핵심 기여를 할 것이라고 언급해왔다. 다만 옵티머스가 아직 시장에 나오지 않은 가운데, 중국 기업들은 미국보다 한발 앞서기 위해 생산을 끌어올리고 있으며, 그 선두에 유니트리가 서 있다고 CNBC는 전했다. 유니트리는 월드 로봇 콘퍼런스, 월드 휴머노이드 로봇 게임 등 행사에서 경쟁사들 대비 두각을 나타냈다. 기업공개(IPO)를 추진 중인 유니트리는 최대 70억달러(약 7조원) 수준 기업가치를 인정받을 수 있다는 관측도 나온다. 유니트리는 올해 초 최신 H2 모델을 공개했다.

2025.12.31 09:55류은주

양자 보안 시대, NPU가 핵심 인프라로 떠오르는 이유

양자컴퓨터 시대를 대비한 양자내성암호(PQC) 전환이 본격화되면서, NPU(신경망처리장치)가 차세대 보안 인프라의 핵심 요소로 부상하고 있다. NPU가 PQC 연산을 직접 수행하는 것은 아니지만, PQC 도입으로 증가하는 시스템 부담을 흡수하는 역할을 맡으면서 존재감이 커지고 있다는 평가다. PQC는 기존 암호 체계를 대체하는 차세대 보안 기술로, 양자컴퓨터 환경에서도 안전성을 유지하는 것을 목표로 한다. 그러나 PQC는 대규모 행렬·다항식 연산을 요구해 연산량과 전력 소모가 크게 늘어나게 된다. 이로 인해 인증, 통신, 업데이트 과정에서 CPU 부담이 증가한다. 특히 엣지 디바이스 환경에서는 성능 저하와 지연이 문제로 지적된다. PQC 도입이 만든 시스템 부담 30일 반도체 업계에서는 PQC로의 전환을 단순한 암호 알고리즘 교체가 아니라 시스템 설계 전반의 문제로 보고 있다. 연산량 증가로 인한 CPU 병목을 어떻게 완화하느냐가 PQC 도입의 현실성을 좌우한다는 분석이다. PQC를 위한 암호 연산 자체는 여전히 CPU와 HSM(하드웨어 보안 모듈), TPM(하드웨어 기반 보안 칩) 등 보안 영역에서 수행된다. 신뢰 경계와 보안 요구사항 때문이다. NPU가 PQC 연산을 직접 처리하는 구조는 아닌 셈이다. 문제는 PQC 도입으로 인해 CPU에 연산이 집중된다는 점이다. 이를 그대로 둘 경우 시스템 전체의 효율과 안정성이 급격히 떨어질 수 있다. 이 때문에 업계에서는 PQC 전환 과정에서 연산 부하를 분산할 수 있는 구조가 필요하다는 지적이 나온다. NPU, 연산을 대신하지 않고 부담을 나눈다 이 과정에서 NPU의 역할이 부각되고 있다. NPU는 AI 추론을 위해 설계된 가속기로, 저지연과 전력 효율이라는 구조적 강점을 갖는다. 김현호 AMD 재팬 연구원은 “NPU의 가치는 단순한 성능 수치보다 저지연과 전력 효율에 있다”며 “PQC처럼 시스템 전반의 연산 부담을 키우는 기술이 도입될수록 이런 특성이 더욱 중요해진다”고 설명했다. NPU는 AI·데이터 처리 등 기존 CPU 워크로드 일부를 오프로딩함으로써 CPU가 암호 연산에 집중할 수 있는 여유를 만든다. 오프로딩은 CPU 부담을 다른 가속기로 분산하는 구조를 의미한다. 김 연구원은 “NPU가 PQC 연산을 직접 수행하는 것은 아니지만, 그 과정에서 발생하는 유사한 연산 부담을 분산시켜 시스템 차원에서 PQC를 가능하게 한다”고 말했다. 업계에서는 PQC 연산과 NPU 연산이 구조적으로 유사한 점이 많지만 완전히 동일하지는 않다고 보고 있다. 이로 인해 NPU의 역할이 단순화돼 전달되는 경우도 있었지만, 시스템 관점에서 보면 PQC 전환 흐름 속에서 NPU가 자연스럽게 핵심 인프라로 자리 잡고 있다는 분석이 나오는 이유다. 다만 국내 업계에서는 보다 신중한 시각도 제기된다. NPU가 PQC 구현의 중심으로 보기에는 다소 이르다는 의견이다. 오히려 PQC 병목 해결의 현실적인 방법으로 NTT(Number Theoretic Transform) 최적화를 제시했다. 국내 팹리스 ICTK 관계자는 “PQC 성능의 핵심 병목은 여전히 다항식 연산, 특히 NTT 최적화에 있다”며 “현재로서는 CPU와 전용 암호 가속기를 중심으로 성능을 끌어올리는 접근이 가장 현실적”이라고 말했다. 이어 “NPU는 시스템 부하 완화 측면에서 의미가 있지만, PQC 구현의 중심 축으로 보기는 이르다”고 덧붙였다.

2025.12.31 09:09전화평

AI기본법 개정안 국회 통과...국가AI전략위·AI연구소 법적 근거 마련

과학기술정보통신부는 AI기본법 개정안이 30일 국회 본회의를 통과했다고 밝혔다. 개정안은 최민희, 이정헌, 장철민, 최보윤 의원이 대표 발의한 AI기본법 개정안 9건에 대해서 국회 심사 과정에서 여야 합의를 통해 하나의 법안으로 병합해 마련됐다. 내년 1월22일 시행을 앞두고 있는 상황에서 공공분야가 마중물이 되어 AI산업 혁신을 촉진하고 장애인 등 취약계층의 AI 접근성을 강화하는 내용 등이 핵심이다. 법안의 주요 내용은 ▲국가인공지능전략위원회 개편 사항의 법제화 ▲인공지능연구소 설립 운영 ▲공공분야 AI 수요 창출 ▲AI 분야 창업 활성화 지원 ▲AI 전문인력 지원 ▲공공데이터의 학습용데이터 제공 근거 마련 ▲AI기술 활용 교육 지원 ▲AI취약계층 접근성 보장 및 비용 지원 근거 마련 등이다. 먼저 AI기본법 제17조에 따라 대통령 소속으로 국가인공지능위원회의 설치 근거를 두고 있으나 지난 9월 국가인공지능위원회가 국가인공지능전략위원회로 개편됨에 따라 AI기본법이 시행되기 전 관련 규정의 정비가 필요했다. 이에 따라 국가인공지능위원회의 명칭을 국가인공지능전략위원회로 개편하고 위원회 심의 의결 기능을 강화해 위원회가 명실상부한 국가 AI정책 컨트롤타워 기능을 역할을 하도록 법률상 근거를 마련했다. 범용 인공지능(AGI) 등 AI 분야의 최첨단 기술을 확보를 위한 인공지능연구소의 설립 운영 근거를 법률에 신설했다. 인공지능연구소는 과기정통부 또는 대학과 기업 등이 설립할 수 있고, 정부와 지자체가 이를 지원할 수 있다. 공공분야의 AI 활용을 촉진하고 AI 수요를 창출하기 위하여 국가기관 등이 업무 수행에 필요한 제품·서비스를 구매하거나 용역 발주 시 AI제품과 서비스를 우선 고려하도록 하고, AI제품과 서비스를 도입한 기관에 손해 발생 시 해당 AI제품과 서비스의 구매 사용 업무 담당자는 고의 또는 중과실이 없는 경우 해당 기관에 대한 배상 책임을 면책하도록 법적 근거를 마련했다. 중앙행정기관의 장은 중소기업벤처부 장관과 협의해 벤처투자모태조합을 활용해 AI분야 창업을 지원할 수 있도록, AI창업 지원 펀드 조성 근거를 신설했다. 또한 해당 펀드에 국가·지자체 뿐만 아니라 일반 국민도 참여할 수 있는 AI창업 지원 국민 펀드도 조성할 수 있도록 했다. 개정안에서는 법 제6조에 따른 인공지능 기본계획 수립 시 공공데이터를 학습용 데이터로 제공하기 위한 기준·범위 등에 관한 사항을 포함하도록 해 공공데이터를 학습용 데이터로 적극 활용하기 위한 제도적 기반을 마련했다. 또한 인공지능 기본계획에 AI기술의 이해와 활용을 위한 교육의 지원 홍보에 관한 사항도 포함하도록 하여 대국민 AI기술 활용 교육을 적극 지원할 수 있는 근거도 포함됐다. 과기정통부 장관은 전문인력에 대한 ▲교육훈련 프로그램을 개발·활용하는 사업을 추진할 수 있도록 하고 ▲전문인력의 취업 지원, 공직 진출 기회 확대, 국제교류 활성화, 처우 증진 등 근로환경 개선을 위한 사업도 추진할 수 있는 근거를 확보했다. AI 취약계층에 대한 접근성을 보장하고 저소득층 비용지원을 위한 근거도 마련했다. AI제품과 서비스의 이용에 어려움을 겪는 AI취약계층의 의견을 국가AI 정책 개발과 수립 과정에 반영하도록 하고, 국가와 지자체가 경제적 여건으로 AI제품과 서비스를 이용하기 어려운 국민에 대하여 비용을 지원할 수 있도록 했다. 개정안은 국무회의, 대통령 재가를 거쳐 AI기본법이 시행되는 새해 1월22일에 맞춰 함께 시행될 예정이다. 단, AI기본법 시행령 개정이 필요한 ▲AI분야 창업 활성화 지원 ▲공공분야 AI 수요 창출 ▲AI 취약계층 비용지원 관련 사항은 개정안 공포 후 6개월 뒤에 시행될 예정이다. 배경훈 부총리은 “이번 AI기본법 개정안 국회 통과는 국내 AI 산업 발전을 위해 정부와 국회가 함께 협력한 의미있는 성과”라며 “AI기본법이 국내 AI산업발전을 돕는 든든한 파트너가 되도록 지원하겠다”고 말했다.

2025.12.30 20:22박수형

'AI 국가대표' 5개 정예팀, 첫 성적표 공개…"초거대·멀티모달 승부수"

정부가 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 성과가 공개되면서 정예팀 AI 전략 윤곽이 드러났다. 각 팀은 초거대·멀티모달·산업 특화 모델을 앞세워 AI 기술 경쟁력을 제시했다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 30일 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 발표회를 열었다. 이날 네이버클라우드를 비롯한 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 1차 성과를 공유했다. 행사에는 전문가, 기업 관계자, 시민 등 1천여 명이 참석했다. 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)와 임우형·이홍락 LG AI연구원 공동원장, 김유원 네이버클라우드 대표, 김성훈 업스테이지 대표, 이연수 NC AI 대표 등 주요 기업 관계자들이 참석했다. 정부 측에서는 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장이 자리를 함께했다. 정부는 이번 1차 발표 이후 내년 1월 중 단계 평가를 진행할 예정이다. 정예팀들의 주요 성과와 향후 계획을 종합적으로 점검한 뒤 평가 결과를 공개하고, 이를 토대로 5개 팀 가운데 4개 팀을 최종 선별할 방침이다. 네이버클라우드, '옴니'모델 공개…NC AI, '베키'로 승부수 네이버클라우드는 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니(Omni) 모델'을 제시했다. 기존 텍스트 중심 AI의 한계를 넘어 현실 세계를 보다 입체적으로 이해하는 것이 목표다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아니라, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 앞으로 네이버클라우드는 옴니 모델를 에이전트 AI와 버티컬 서비스 기반 기술로 활용할 계획이다. 이를 통해 소버린 AI 경쟁력을 강화하고 향후 월드 모델과 로보틱스, 자율주행 등 물리 세계 AI로의 확장도 추진할 방침이다. NC AI는 파운데이션 모델 '베키(VEKI)' 중심으로 산업 특화 AI 기술과 사업 성과를 이뤘다고 강조했다. 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고, 100B급 LLM 개발을 마쳤다는 설명이다. 이연수 NC AI 대표는 베키가 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용됐다고 말했다. 그는 "현대오토에버와 손잡고 산업 AX 목표로 기술 적용을 추진했다"며 "제조·운영 데이터 기반의 AI 활용 가능성을 현장에서 검증하고 있다"고 설명했다. NC AI는 다중 전문가 구조(MoU)와 메모리 최적화 기반 MLA 아키텍처를 고도화해 기존 대비 그래픽처리장치(GPU) 사용량을 최대 83%까지 줄이고 연산 처리 시간도 약 15% 단축했다고 밝혔다. 또 데이터 부문에서는 20조 토큰 규모 다국어 사전 학습 데이터와 제조·공공·AI 안전성 등 14종의 전략적 멀티모달 데이터를 구축한 성과도 공유했다. 업스테이지, '솔라'로 한국어 추론 경쟁력 강조 업스테이지는 파운데이션 오픈 모델 '솔라 100B'를 공개하며 고성능과 효율성을 동시에 확보했다고 밝혔다. 솔라 100B는 LLM 성능을 유지하면서도 실제 활용을 염두에 둔 구조로 설계된 것이 특징이다. 전체 파라미터 규모는 1천억 개로 구성됐지만 실제 추론 과정에서는 약 120억 개 수준 파라미터만 활성화되는 구조로 작동한다. 김성훈 업스테이지 대표는 "이 모델은 대형 모델 수준 추론 능력을 유지하면서도 응답 속도와 자원 효율성을 크게 높였다"고 강조했다. 업스테이지는 해당 모델 학습 과정에서도 효율성을 강조했다. 대규모 GPU 환경에서 발생하는 장애를 자동 감지하고 즉시 대체하는 학습 시스템을 구축해 학습 중단 시간을 절반 이상 줄였다. 김 대표는 "우리는 제한된 기간과 자원 속에서도 약 20조 토큰에 달하는 대규모 데이터를 안정적으로 학습할 수 있었다"고 설명했다. 김 대표는 솔라 100B 특장점으로 우수한 한국어 이해와 추론 능력을 꼽았다. 그는 "해당 모델은 단순 암기가 아닌 단계적 추론과 맥락 이해에 초점을 맞춰 설계됐다"며 "한국어 뉘앙스와 복합 질문에서도 자연스러운 응답을 제공할 수 있다"고 말했다. 업스테이지는 솔라 100B가 산업 현장에서 실질적 생산성 향상을 이끄는 기반 모델로 자리 잡을 것으로 기대하고 있다. 김 대표는 "검색·요약·팩트체크·슬라이드 생성·심층 리포트 작성 등 복합 업무를 에이전트 방식으로 처리할 수 있다"며 "오픈 모델로 공개돼 기업과 연구기관이 커스터마이징할 수 있다"고 강조했다. SK텔레콤, '에이닷 엑스 K1' 공개…"국내 첫 5천억 파라미터" SK텔레콤은 AI 모델 '에이닷 엑스 K1(A.X K1)'을 공개했다. 에이닷 엑스 K1은 5천억 개의 파라미터를 보유한 국내 첫 LLM이다. 한국형 소버린 AI 경쟁력 확보를 목표로 개발됐다. SK텔레콤 정석근 AI CIC장은 "해당 모델은 한국어와 국내 산업 환경을 집중적으로 학습해 높은 언어 이해도와 복합 추론 능력을 갖췄다"고 설명했다. 해당 모델은 웹 탐색과 정보 분석, 요약, 이메일 발송 등 여러 단계를 거치는 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있다. 여행 일정 수립, 요금 조회, 예약 처리 같은 일상 업무뿐 아니라, 제조 현장 데이터와 작업 패턴을 학습해 업무 효율을 높이는 데도 활용되고 있다. 에이닷 엑스 K1은 이미 1천만 명 이상이 사용하는 '에이닷' 서비스에 적용됐다. 향후 앱을 비롯한 전화, 문자 등 여러 채널을 통해 제공될 예정이다. 정 CIC장은 "우리는 국민 누구나 일상에서 초거대 AI를 직접 활용할 수 있는 환경을 구축할 계획"이라고 강조했다. 이날 최태원 SK그룹 회장도 에이닷 엑스 K1 경쟁력을 영상을 통해 강조했다. 최 회장은 "우리는 AI를 반도체와 에너지, 배터리 등 핵심 산업에 빠르게 확산해 산업 경쟁력을 강화할 것"이라며 "대한민국 독자 AI 생태계를 주도할 것"이라고 밝혔다. LG AI연구원, 'K-엑사원' 5개월만 출시…"AI 3강 국가 발판" 이날 LG AI연구원도 'K-엑사원' 모델 성능을 처음 소개했다. 이번 모델은 매개변수 2천360억 개 규모의 프런티어급으로 설계됐다. K-엑사원은 전문가 혼합 모델 구조를 통해 성능과 효율성을 동시 확보한 것이 특징이다. 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 기존 모델 대비 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. 성능 평가 결과 K-엑사원은 벤치마크 13종 평균에서 72.03점을 기록했다. 이는 알리바바클라우드의 '큐웬3 235B' 대비 104% 높은 성능이다. 또 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델인 'GPT-OSS 120B'와 비교해도 103% 높은 수치다. 이 모델은 고가의 인프라 대신 A100급 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 구동이 가능하다. 이에 자금력 부족한 스타트업이나 중소기업도 프런티어급 AI 모델을 도입할 수 있는 길을 열었다는 설명이다. LG AI연구원 최정규 AI에이전트 그룹장 "우리는 향후 조 단위 파라미터 규모를 가진 글로벌 빅테크 모델과 경쟁할 것"이라며 "대한민국을 AI 3강 국가로 이끄는 게임 체인저 될 것"이라고 강조했다. 정부 관계자 '한자리'…"정예팀 모두 승자" 이날 정부 관계자도 한자리에 모여 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여한 정예팀을 격려했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 축사를 통해 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전이 대한민국을 AI 강국으로 도약시키고, 경제·사회 전반의 AX 전환을 가속하는 결정적 동력이 될 것"이라고 밝혔다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 "독자 AI 모델 개발을 통한 산업 생태계 조성을 적극 지원하겠다"며 "이번 프로젝트를 통해 국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 확인했다"고 평가했다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 "다섯 정예팀 모두가 대한민국 AI 생태계의 소중한 자산"이라며 "이번 1차 발표는 도전의 끝이 아니라 본격적인 출발점"이라고 강조했다.

2025.12.30 18:45김미정

독자 AI 파운데이션 모델 1차 성과 공개…"글로벌 경쟁력 확인

정부가 글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁을 위해 진행 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 첫 번째 결과물이 공개됐다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회'를 개최했다고 30일 밝혔다. 행사에는 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원 등 국내 AI 산업을 이끄는 5개 정예팀이 참석해 그동안의 개발 성과를 공유했다. 현장에는 산·학·연 관계자와 일반 시민 등 1천여 명이 몰렸다. 이번 프로젝트는 글로벌 빅테크에 종속되지 않는 독자적인 AI 기술력을 확보하고 'AI 강국'으로 도약하기 위한 범국가적 도전의 일환이다. 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장 등 정부 핵심 인사들이 총출동해 민간의 도전에 힘을 실었다. 배경훈 부총리는 축사를 통해 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전은 대한민국 경제·사회 전반의 AX(AI 대전환)를 완성하는 결정적 동력이 될 것"이라고 강조했다. 발표회에서는 5개 정예팀이 개발한 1차 AI 모델이 공개됐다. 각 팀은 최신 글로벌 모델과 견주어도 손색없는 성능 지표를 제시해 이목을 끌었다. 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원은 단순한 모델 개발을 넘어 전 산업 분야에 AI를 접목하는 구체적인 확산 전략도 함께 발표하며, 실질적인 AI 생태계 조성에 대한 의지를 다졌다. 행사장 로비에 마련된 체험 부스 열기도 뜨거웠다. 관람객들은 정예팀들이 개발한 AI 모델을 직접 시연해보고 피드백을 주고받았으며, 함께 전시된 파트너사들의 연계 서비스를 통해 확장된 AI 생태계를 직접 체험했다. 과기정통부는 이번 발표회 내용을 바탕으로 내년 1월 중 1차 단계평가를 진행해 정예팀들의 성과를 점검하고 향후 지원 방향을 구체화할 계획이다. 하정우 AI수석은 "국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 확인했다"며 아시아의 AI 수도로 도약하기 위한 전폭적인 지원을 약속했다.

2025.12.30 17:39남혁우

"대한민국 AI 전략 핵심은 현장"…국가AI전략위, 자문단에 '행동계획' 공개

국가인공지능(AI)전략위원회가 '대한민국 인공지능행동계획(안)'을 공유하고 각계 의견을 수렴하기 위한 공개 행보에 나섰다. 정부가 AI 3대 강국 도약을 목표로 제시한 가운데, 실행 중심의 세부 전략을 민간 전문가들과 점검하며 정책 완성도를 끌어올리겠다는 구상이다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 30일 서울 대한상공회의소 국제회의장에서 열린 자문단 네트워킹 데이에서 "대한민국 인공지능행동계획은 위원과 분과, 자문위원들이 지난 3개월간 매주 논의를 거쳐 만들어 온 결과물"이라며 "각 분야 전문가들이 연결되는 이 자문단 네트워크가 국가 AI 전략 수립의 가장 큰 힘"이라고 강조했다. 이날 행사는 위원회 자문단을 대상으로 인공지능행동계획(안)을 설명하고 자유 토론을 통해 의견을 청취하기 위해 마련됐다. 현장에는 임 부위원장을 비롯해 분과위원장과 태스크포스(TF) 리더, 자문위원 등 200여 명이 참석했다. 위원회는 동시에 350개 기관·단체 관계자를 대상으로 온라인 웨비나도 병행해 참여 폭을 넓혔다. 국가AI전략위원회 자문단은 산업계·학계·연구계·시민사회 전반에서 추천된 전문가들로 구성됐다. 자문위원들은 분과 및 TF 논의에 참여하며 행동계획(안) 수립 과정에서 정책의 전문성과 현장 수용성을 높이는 역할을 맡아왔다. 이날 행사에서는 먼저 기술혁신·인프라 분과가 그래픽처리장치(GPU) 기반 대규모 AI 클러스터 구축과 국산 AI 반도체 활용 전략을 핵심 과제로 제시했다. 국가 AI 데이터센터와 함께 지역 단위 강소형 데이터센터를 병행 구축하고 연구기관과 대학이 클라우드 기반으로 AI 인프라에 접근할 수 있도록 하는 방안이 담겼다. 산업AX·생태계 분과는 제조 데이터를 중심으로 한 산업 파운데이션 모델 구축을 통해 2030년 글로벌 제조 경쟁력 1위 달성을 목표로 제시했다. 반도체와 제조 데이터를 결합한 AI 모델과 에이전트 서비스를 고도화해 제조 AI 풀스택을 수출 산업으로 확장하겠다는 전략이다. 공공AX 분과는 AI 네이티브 정부 구현을 핵심 비전으로 내세웠다. 공무원 업무 전반에 AI 비서를 도입하고 클라우드 기반 AI 공동 플랫폼과 AI 통합 민원 플랫폼을 구축해 대국민 서비스 품질을 끌어올린다는 구상이다. 데이터 통합과 거버넌스 혁신을 통해 정부가 혁신을 창발하는 주체가 되겠다는 목표도 제시됐다. 데이터 분과는 국가 차원의 데이터 거버넌스 정립과 함께 개인정보·저작물의 AI 학습 활용 제도 개선을 주요 과제로 제시했다. 원본 개인정보의 안전한 활용을 전제로 한 AI 특례 제도 도입과 저작물 활용에 따른 법적 불확실성을 최소화하는 법·제도 정비를 추진할 계획이다. 사회 분과는 AI 기본사회를 핵심 키워드로 내걸었다. 노동·복지·돌봄 등 국민 접점이 큰 영역에 AI를 선제적으로 적용해 기존 사회 문제를 해결하고 사회적 취약계층의 AI 역량 강화를 통해 포용적 AI 활용 기반을 마련하겠다는 구상이다. AI 기반 문화콘텐츠 산업 육성 방안도 함께 논의됐다. 글로벌 협력 분과는 대한민국 AI 기술을 국제 표준으로 확산시키는 동시에 해외 AI 기술이 국내에서 안전하게 활용될 수 있는 협력 구조 구축을 목표로 한다. 국제 표준 논의, AI 특화지구 조성, ODA 연계 펀드 등 글로벌 협력 과제들을 행동계획(안)에 포함했다. 과학·인재 분과는 AI를 과학 연구의 동반자로 활용하는 과학 AI 전략을 제시했다. AI 연구동료 개발과 국가과학연구소 설립을 추진하고 바이오·제조·에너지 등 전략 분야에서 AI 융합 연구를 강화할 방침이다. 동시에 AI 중심 대학 확대와 글로벌 인재 유치를 통해 인재 생태계 전환을 이끌 계획이다. 국방·안보 분과는 국방 최고AI책임관(CAIO) 신설과 국방 AI 위원회 구축을 통해 거버넌스를 정비하고 국방 특화 AI 데이터센터와 독자 파운데이션 모델 개발을 추진한다. 이 외에도 보안 TF는 화이트해커를 활용한 선제적 보안 점검 체계 도입을 통해 사후 대응 중심의 보안 패러다임 전환을 제시했다. 위원회는 지난 16일부터 홈페이지에 행동계획(안)을 공개하고 이메일을 통해 의견을 접수 중이다. 이날 행사에서는 각계를 대표하는 350개의 기관·단체에 행동계획(안)을 안내해 의견 회신 등 참여를 독려했다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 "자문단 한 분 한 분의 적극적인 참여 덕분에 대한민국 인공지능행동계획(안)을 마련할 수 있었고 이는 우리나라가 AI 3대 강국으로 도약하기 위한 첫걸음을 내딛는 소중한 성과"라며 "정책 현장과 가장 가까운 전문가들의 지혜와 협력이 있어야만 정책이 현장에서 제대로 작동할 수 있다"고 말했다. 이어 "앞으로도 현장의 목소리를 정책에 담아내고 정책이 다시 현장에서 힘을 발휘하도록 노력해 나가겠다"며 "각계 주요 단체와 기관들은 대한민국 인공지능행동계획(안)에 많은 관심과 적극적인 참여를 부탁드린다"고 덧붙였다.

2025.12.30 17:37한정호

노타, 삼성 '엑시노스 2600' AI 최적화 기술 공급...온디바이스 AI 시대 선도

노타(대표 채명수)가 삼성전자의 차세대 모바일 애플리케이션 프로세서(AP) '엑시노스 2600' 개발에 참여하며 온디바이스 인공지능(AI) 시장에서의 입지를 공고히 했다. 노타는 삼성전자와 '엑시노스 2600'을 위한 AI 모델 최적화 플랫폼 기술 공급 계약을 체결했다고 30일 밝혔다. 이는 전작인 엑시노스 2400, 2500 프로젝트 참여에 이은 연속 수주로 노타의 기술력이 글로벌 반도체 시장에서 핵심적인 역할을 수행하고 있음을 다시 증명한 셈이다. 이번 협력의 핵심은 삼성전자의 AI 개발 툴체인인 '엑시노스 AI 스튜디오(Exynos AI Studio)'의 차세대 버전을 고도화하는 데 있다. 노타는 자사가 보유한 '넷츠프레소(NetsPresso)' 플랫폼 기술을 활용 AI 모델의 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지하는 최적화 작업을 수행하게 된다. 특히 이번 프로젝트는 대규모 생성형 AI 모델 지원 강화에 방점을 둔다. 노타는 생성형 AI가 엑시노스 2600 탑재 기기에서 정밀도를 잃지 않고 원활하게 구동될 수 있도록 최적화 파이프라인을 자동화할 계획이다. 이를 통해 개발자들은 최신 AI 모델을 훨씬 쉽고 빠르게 모바일 환경에 구현할 수 있게 되며 최종 사용자들은 클라우드 연결 없이도 빠르고 강력한 온디바이스 AI 서비스를 경험할 수 있을 것으로 기대된다. 노타는 지난 10년간 축적해 온 AI 경량화·최적화 기술을 바탕으로 모바일뿐만 아니라 로보틱스, 가전, 자율주행, 스마트시티 등 다양한 산업 분야로 영역을 확장하고 있다. 최근에는 글로벌 제조사 제품에 기술 탑재 사례가 늘어나며 실질적인 매출 성과와 상용화 능력을 시장에서 인정받고 있다. 채명수 노타 대표는 "엑시노스 2400부터 이어져 온 삼성전자와의 협력은 노타의 소프트웨어 기술이 최첨단 하드웨어와 결합해 실질적인 가치를 창출하고 있다는 증거"라며, "앞으로도 글로벌 파트너사들과의 긴밀한 협력을 통해 온디바이스 AI 시대를 이끄는 필수 기술 기업으로 자리매김하겠다"고 포부를 밝혔다.

2025.12.30 17:10남혁우

나무기술, 글로벌 기업 ML 운영 환경 확장 사업 수주…"AI·ML 인프라 선도"

나무기술이 글로벌 대기업 S사의 기계학습(ML) 운영 환경 확장 사업을 수주하며 엔터프라이즈 인공지능(AI) 인프라 시장에서의 입지를 더욱 공고히 했다. 나무기술은 글로벌 S사의 기존 ML 운영 환경을 대폭 확장하고 고도화하는 사업을 수주했다고 30일 밝혔다. 앞서 진행된 초기 파일럿 운영을 통해 시스템의 안정성을 검증받은 후 급증하는 ML 워크로드에 유연하게 대응하기 위해 추진된 중대형 규모의 확장 프로젝트다. 이번 사업의 핵심은 쿠버네티스 기반의 기존 ML 운영 환경을 유지하면서도 물리적으로 확장된 환경을 안정적으로 관리하고 자원 활용의 효율성을 극대화하는 데 있다. 나무기술은 규모 확장 이후에도 일관된 성능과 운영 편의성을 보장하기 위해 기존 구성과 신규 확장 환경을 아우르는 통합 운영 체계를 정비했다. 특히 이번 확장 사업에는 나무기술의 주력 솔루션인 '칵테일클라우드'가 핵심적인 역할을 수행했다. 머신러닝 전용 노드와 클러스터에 칵테일클라우드 라이선스가 추가로 적용되었으며 이를 통해 기존 플랫폼과 유기적으로 연계된 통합 관리 환경이 구축됐다. 덕분에 고객사는 분산된 클러스터 환경을 단일 창에서 직관적으로 제어할 수 있게 되었다. 칵테일클라우드는 멀티·하이브리드 클러스터 환경에 대한 통합 모니터링 기능을 제공하여 운영 복잡성을 낮추고 효율성을 크게 높였다는 평가를 받는다. 또한 AI 모델의 개발부터 배포, 운영이 지속적으로 반복되는 ML 운영(MLOps) 환경에 최적화된 인프라 관리를 지원함으로써 고객사가 ML 서비스를 신속하게 확장할 수 있는 탄탄한 기반을 마련했다. 나무기술 관계자는 "이번 수주는 단순한 인프라 확장을 넘어 제조 현장의 까다로운 ML 운영 요구사항을 충족시키고 자원 최적화를 실현했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로도 칵테일클라우드의 기술력을 바탕으로 기업들의 AI·ML 운영 환경 고도화 수요에 적극적으로 대응해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.12.30 17:00남혁우

"美·中 모델 능가"…LG AI연구원, 'K-엑사원' 성능 공개

LG AI연구원이 독자 기술력을 집약한 파운데이션 모델을 공개해 인공지능(AI) 기술력 강화에 나섰다. LG AI연구원은 서울 강남 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델 1차 발표회'서 'K-엑사원' 모델 성능을 처음 소개했다. 이번 모델은 매개변수 2천360억 개 규모의 프런티어급으로 설계됐다. K-엑사원은 전문가 혼합 모델 구조를 통해 성능과 효율성을 동시 확보한 것이 특징이다. 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 기존 모델 대비 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. 성능 평가 결과 K-엑사원은 벤치마크 13종 평균에서 72.03점을 기록했다. 이는 알리바바클라우드의 '큐웬3 235B' 대비 104% 높은 성능이다. 또 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델인 'GPT-OSS 120B'와 비교해도 103% 높은 수치다. 이 모델은 고가의 인프라 대신 A100급 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 구동이 가능하다. 이에 자금력 부족한 스타트업이나 중소기업도 프런티어급 AI 모델을 도입할 수 있는 길을 열었다는 설명이다. LG AI연구원은 향후 조 단위 파라미터 규모를 가진 글로벌 빅테크 모델과 경쟁할 계획이다. 이를 통해 대한민국을 AI 3강 국가로 이끄는 게임 체인저가 되겠다는 포부다. 이날 LG AI연구원은 부스를 마련해 K-엑사원 데모를 시연했다. 데모는 문서 분석과 전문 지식 질의, 복합 추론, 코드 작성 등 기업 업무 시나리오 중심으로 구성됐다. LG AI연구원 관계자는 K-엑사원 경쟁력으로 업무 친화적 설계·운영 효율성을 꼽았다. 복잡한 법·정책 분석이나 수치 계산처럼 사람이 처리하기 어려운 질문에도 단계적으로 분석해 결과를 도출할 수 있다는 이유에서다. 관계자는 "모델을 직접 구축·운영할 수 있는 오픈웨이트 구조를 통해 챗GPT나 제미나이와 달리 과금 부담 없이 기업 내부 시스템에 적용 가능하다는 점도 차별화 요소"라며 "모델 크기는 커졌지만 처리 속도는 유지돼 실무 투입 효율성이 높다"고 강조했다.

2025.12.30 16:02김미정

포스코DX, 'P-GPT 2.1'로 대외 고객 확대 시동

포스코DX가 생성형 인공지능(AI)을 활용해 기업의 데이터와 업무시스템을 연결하는 신규 서비스를 앞세워 대외 고객 확보에 본격 나선다.포스코DX는 기업용 생성형AI 서비스 플랫폼 'P-GPT(Private-GPT) 2.1' 서비스를 제공한다고 30일 밝혔다. P-GPT는 기업 맞춤 거대언어모델(LLM)을 통해 업종 특화 용어나 데이터를 학습하고 기업이 사용하는 핵심 업무 시스템에 생성형AI 서비스 적용이 가능하다. 이 서비스는 챗 서비스를 통해 업무 관련 내용을 대화 방식으로 질문하고, P-GPT가 기업 내·외부 데이터를 활용해 정확도 높은 답변을 제공한다. 또 검색증강생성(RAG) 구조를 기반으로 보안이 중요한 사내 환경에서 데이터의 외부 유출 없이 자체 인프라 내에서 안전하게 생성형AI를 사용할 수 있다. 포스코그룹은 지난 2023년 9월 오픈AI의 챗GPT에 사내 지식정보를 접목시킨 P-GPT 1.0를 오픈하고 그룹사 임직원들의 업무 효율성 극대화에 나섰다. 현재 37개 그룹사, 2만여 명의 임직원들이 P-GPT를 통해 보고서 작성, 데이터 분석, 사내지식 검색, 회의록 요약, 다국어 번역 등 다양한 사무업무를 사내 업무환경에서 보다 정확하고 안전하게 수행하고 있다. 임직원 사용자들이 플랫폼에서 직접 개발해 사용하는 에이전트도 3천500개 이상 등록돼 운영 중이다. 지속적인 업그레이드를 통해 포스코DX가 최근 출시한 P-GPT 2.1은 챗GPT 뿐만 아니라 제미나이(Gemini) 3와 클로드(Claude)를 추가해 멀티 LLM 라인업을 갖추고 고객이 맞춤형 에이전틱 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련했다. P-GPT 2.1 사용자들은 맞춤형 AI 에이전트 생성 기능을 통해 업무에 특화된 '나의 에이전트'를 직접 생성함으로써 반복 업무를 자동화하고 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. P-GPT 2.1은 사무업무 효율성 향상에 최적화된 버전으로, MS팀즈의 일정, 메일, 원드라이브(Onedrive)를 연동하고 사용자 질의 의도 분석 에이전트 구조, 자동 프롬프트 개선 기능 등을 도입했다. P-GPT 2.1을 활용하면 표준양식에 맞춘 문서 초안을 AI가 자동 생성해 작업시간을 절반으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 업로드된 CSV, 엑셀 파일 내용을 자동 분석하고 차트를 생성해 빠른 의사결정을 지원하도록 했다. 또 서비스 사용 토큰량 기반의 과금 정책을 적용함으로써 별도 구축 부담 없이 사용이 가능하다. 포스코DX는 내년 상반기에 다국어 번역 기능을 고도화해 그룹사 해외법인 대상으로 AI 사용자 경험을 확대할 계획이다. 또 하반기에는 제조특화 AI모델을 구축할 수 있는 sLLM모델 추가와 그래프(Graph) DB 기반 검색 기능이 강화된 P‑GPT 3.0을 출시해 보다 정교한 정보 검색과 협업을 지원할 방침이다. 여기에 이를 기반으로 대외 기업과 공공기관으로 관련 서비스 제공을 확대해 나갈 계획이다. 포스코DX 관계자는 "P‑GPT는 단순한 AI 채팅 도구를 넘어 기업의 업무 혁신을 이끄는 핵심 플랫폼으로 자리매김했다"며 "앞으로도 최신 생성형AI 모델을 빠르게 반영해 그룹사와 대외 고객의 AI 경쟁력 강화를 지원하겠다"고 말했다.

2025.12.30 15:36장유미

"큰 모델보다 쓰임새"…네이버클라우드, 옴니모달 AI 전략 승부수

네이버클라우드가 범용 대규모언어모델(LLM) 경쟁을 넘어 텍스트·이미지·음성·도구 활용을 하나의 모델로 통합하는 '옴니모달 인공지능(AI)' 전략을 전면에 내세웠다. 상대적으로 작은 모델부터 시작해 점진적으로 고도화하는 방식으로, 현실 환경을 이해하고 행동하는 AI 에이전트 구현을 목표로 차세대 파운데이션 모델 경쟁에서 기술적 차별화를 강조했다. 네이버클라우드는 30일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 서울 코엑스에서 개최한 '독자 AI 파운데이션 모델 1차 대국민 발표회'에서 옴니모달 기반 파운데이션 모델과 이를 적용한 다양한 AI 서비스를 공개했다. 이날 네이버클라우드는 옴니 파운데이션 모델 전략을 제시했다. 전시 부스에서는 텍스트·이미지·오디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 단일 모델에서 처음부터 함께 학습하는 네이티브 옴니모달 구조의 '하이퍼클로바X 시드 8B 옴니'와 복합 추론 능력을 강화한 '하이퍼클로바X 시드 32B 씽크' 두 가지 모델을 공개했다. 8B급 옴니모델은 규모는 비교적 작지만 멀티모달 입력을 단일 모델 구조에서 처리할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 텍스트·이미지·음성을 각각 다른 모델로 처리해 결합하는 기존 방식과 달리, 처음부터 하나의 의미 공간에서 학습해 응답 속도와 효율성을 높였다. 네이버클라우드는 이 모델을 시작점으로 삼아 데이터 확장과 학습 고도화를 통해 단계적으로 스케일업할 계획이다. 함께 공개된 32B급 씽크 모델은 옴니모달 입력을 바탕으로 추론과 문제 해결에 초점을 맞췄다. 이미지 이해, 음성 대화, 도구 활용 능력을 결합해 복합적인 요청을 처리하는 에이전트형 AI 경험을 구현하며 수학 문제 풀이나 시각 정보 기반 추론 등 고난도 작업을 수행하는 시연이 이뤄졌다. 부스에서는 이들 모델을 적용한 다양한 체험형 서비스도 공개됐다. 이미지 촬영만으로 문제를 이해하고 풀이 과정을 설명하는 AI 수학 에이전트, 민원 행정 상담을 돕는 AI 아바타, 법률 상담 챗봇, 감정 상담을 지원하는 마음 케어 아바타 등 공공·생활 밀착형 서비스가 관람객의 이목을 끌었다. 네이버클라우드는 이번 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 대규모 파라미터 경쟁보다는 작은 모델을 촘촘하게 다져 키운다는 전략이다. 실제 서비스 환경에서 비용과 개발 부담을 줄이기 위해 8B·32B급 모델에서 옴니모달 구조와 추론 성능을 충분히 검증한 뒤 단계적으로 모델 규모를 확대하겠다는 구상이다. 이를 바탕으로 산업 및 공공 영역으로의 확장도 염두에 두고 있다. 네이버클라우드는 농기계와 모빌리티 등 다양한 산업 현장에서 음성·시각·공간 정보를 동시에 이해하는 AI 에이전트 활용 가능성을 제시하며 물리적 환경과 상호작용하는 피지컬 AI로의 진화를 준비 중이라고 설명했다. 네이버클라우드 관계자는 "옴니모달 AI는 단순히 모델을 크게 만드는 문제가 아니라, 현실 세계의 맥락을 얼마나 정교하게 이해하느냐가 핵심"이라며 "8B급 모델부터 차근차근 고도화해 나가며 산업과 일상에서 실제로 쓰이는 옴니 AI 에이전트를 구현해 나가겠다"고 말했다.

2025.12.30 14:40한정호

NC AI, 국방·제조 겨냥한 '산업 특화 전략' 공개…피지컬 AI 확장 목표

NC AI가 국방·제조 등 산업 현장에 직접 적용 가능한 산업 특화 인공지능(AI) 전략을 선보였다. 범용 대화형 AI 경쟁을 넘어 피지컬 AI로 확장 가능한 산업 중심 AI 모델을 통해 정부 정책 방향과의 정합성을 전면에 내세웠다. NC AI는 30일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 서울 코엑스에서 개최한 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 대국민 발표회'에서 체험형 전시 부스를 운영하고 국방·제조 산업에 특화된 AI 모델과 응용 서비스를 공개했다. 이번 행사는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에 참여 중인 5개 정예팀의 첫 대국민 공개 무대다. NC AI 부스의 중심에는 산업 AI 전환(AX) 전략이 자리했다. NC AI는 자체 100B급 '바르코' 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 국방·제조·콘텐츠·패션 등 산업별 특화 서비스를 선보였다. 특히 정부가 차세대 핵심 기술로 강조하고 있는 피지컬 AI와의 연결 가능성을 부각했다. 국방 분야에서는 이미지 기반 전장 분석과 브리핑을 수행하는 국방 에이전트가 시연됐다. 드론 이미지나 전장 사진을 입력하면 객체 식별과 상황 분석, 요약 브리핑을 수행하는 방식으로, 공개 데이터와 검색증강생성(RAG) 구조를 활용해 정확성을 높였다. NC AI 관계자는 "향후 군과의 협업이 본격화될 경우 실제 국방 데이터 환경에서도 활용이 가능하도록 구조를 설계했다"고 밝혔다. 제조 산업 특화 LLM도 주요 전략으로 전시됐다. NC AI는 제조 설비와 디지털 트윈을 연계해 온톨로지 기반 데이터 구조를 생성하고 공정 간 연관관계를 이해하는 AI 모델을 선보였다. 자연어 지시를 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 코드 등 기계 제어 로직으로 변환하는 기능도 함께 시연하며 피지컬 AI로의 확장 가능성을 제시했다. 이같은 제조 특화 모델은 지역 산업과의 연계도 염두에 두고 있다. NC AI는 모빌리티·섬유·기계 등 지역별 주력 산업에 맞춰 AI 모델을 세분화해 적용할 수 있도록 설계했으며 단순 분석을 넘어 실제 생산성과 효율을 높이는 방향으로 고도화 중이다. 부스 한편에서는 음성·3D 생성 기술도 함께 전시됐다. '바르코 보이스' 기반 음성 변환 모델과 3D 생성 모델은 LLM과 결합해 콘텐츠 제작, 시뮬레이션, 가상 환경 구축 등 다양한 산업 활용 시나리오를 제시했다. 이는 게임·콘텐츠 기업으로 축적한 NC의 기술 자산을 산업 AI로 확장한 사례로 풀이된다. NC AI는 이번 독자 AI 파운데이션 모델 사업에서 범용 AI 경쟁보다는 산업 현장에 바로 쓰이는 AI를 차별화 포인트로 삼고 있다. 국방과 제조를 중심으로 한 산업 특화 전략을 통해 정부가 추진 중인 소버린 AI와 피지컬 AI 정책 기조에 부합하는 모델을 제시하겠다는 구상이다. NC AI 관계자는 "소버린 AI의 가치는 단순히 성능 경쟁에 있는 것이 아니라, 국방과 제조처럼 우리나라가 강점을 가진 산업을 글로벌 톱 수준으로 끌어올리는 데 있다"며 "산업 특화 AI를 통해 피지컬 AI 시대를 선도하는 것이 우리의 방향"이라고 강조했다.

2025.12.30 14:39한정호

"실무에 강해"…업스테이지, '다큐먼트 AI' 문서 인식 시연

업스테이지가 자체 인공지능(AI) 모델 '솔라'를 앞세워 문서 인식 경쟁력을 한층 강화했다. 업스테이지는 30일 서울 강남 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델 1차 발표회'서 부스를 꾸리고 '다큐먼트 AI' 데모를 시연했다. 다큐먼트 AI는 문서를 구조화된 정보 단위로 인식할 수 있는 AI 기술이다. PDF 스캔본부터 표, 도표, 계약서 등 여러 문서 형식과 의미를 동시에 해석할 수 있다. 이날 부스를 지키고 있던 업스테이지 관계자는 다큐먼트 AI 특장점으로 정교한 레이아웃 분석 기술을 꼽았다. 관계자는 "다큐먼트 AI는 문서 레이아웃과 항목 구조를 먼저 파악한 뒤 텍스트를 추출한다"며 "문서 제목부터 본문, 표, 각주 등 각 요소를 명확히 구분해 인식할 수 있어 전체 맥락을 유지할 수 있다"고 강조했다. 이어 "이 기술은 철저히 사용자가 입력한 문서 범위 내에서만 답변을 생성하도록 설계됐다"며 "근거 없는 정보가 섞일 가능성을 원천차단했다"고 덧붙였다. 이날 업스테이지는 다큐먼트 AI가 문서 처리하는 기능을 시연했다. AI가 수출입 신고서나 인보이스 등 여러 서류를 동시에 비교해 항목별 일치 여부를 자동으로 검증할 수 있었다. 이를 통해 오류 지점까지 정확히 찾아냈다. 여기에 이미지 이해 기능을 결합해 도면이나 그래프 속 문자까지 인식했으며, 그 수치가 갖는 의미까지 제시했다. 업스테이지는 다큐먼트 AI로 기업뿐 아니라 공공 시장까지 적용 범위를 확장하고 있다. 이 기술은 현재 조달청 디지털서비스몰에 등록돼 관세청 등에서 실무에 활용되고 있다. 특히 통계청 보고서와 데이터를 요약해 문서를 생성하는 등 데이터 무결성 보장이 필요한 고난도 작업에 투입되고 있다. 업스테이지는 PDF나 PPT뿐 아니라 HWP, DOC 등 국내 업무 환경에 필수적인 문서 규격 지원도 다큐먼트 AI에 추가했다. 보안이 최우선인 기관을 위해 폐쇄망에서도 구동 가능한 온프레미스 형태로 서비스를 제공하며 기술 도입 장벽을 낮췄다. 업스테이지는 "우리는 문서 구조 해석과 언어 모델 결합이라는 독자적인 기술 노선을 구축했다"며 "실무 효율을 중시하는 엔터프라이즈 AI 시장에서 한국형 AI의 강력한 경쟁 우위를 증명할 것"이라고 강조했다.

2025.12.30 14:38김미정

정부, '국가 AI 프로젝트' 1차 성과 공개…"AX 핵심 동력"

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 확보를 위한 국가 프로젝트 1차 성과를 내놨다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 30일 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 발표회를 열고 5개 정예팀 개발 현황을 공유했다. 행사에는 전문가, 기업 관계자, 시민 등 1천여 명이 참석했다. 이번 프로젝트에는 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 참여했다. 각 팀은 독자 AI 모델 개발을 목표로 1단계 연구·개발 성과를 공유했다. 행사에는 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)와 임우형·이홍락 LG AI연구원 공동원장, 김유원 네이버클라우드 대표, 김성훈 업스테이지 대표, 이연수 NC AI 대표 등 주요 기업 관계자들이 참석했다. 정부 측에서는 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장이 자리를 함께했다. 현장에서는 정예팀들이 개발한 AI 모델을 직접 체험할 수 있는 전시 부스도 운영됐다. 학생, 연구자, 기업 관계자뿐 아니라 일반 국민까지 참여해 모델 시연과 피드백이 이어졌다. 특히 체험 부스에는 정예팀과 협력하는 다양한 파트너사의 연계 서비스도 함께 전시됐다. 이를 통해 국내 AI 기술이 개별 기업을 넘어 생태계 전반으로 확산되고 있음을 보여줬다. 발표회에서는 각 정예팀이 최신 글로벌 AI 모델과 견줄 수 있는 수준의 성능을 구현한 1차 결과물을 공개했다. 기술 성과와 함께 향후 모델 고도화 방향과 적용 전략도 제시됐다. 정예팀들은 파운데이션 모델 개발에 그치지 않고, 산업 전반에 AI를 확산시키는 'AX(AI 전환)' 실행 계획을 강조했다. 제조, 서비스, 공공 등 다양한 영역으로 AI 적용을 넓히겠다는 구상이다. 과기정통부는 이번 1차 발표 이후 1월 중 단계 평가를 진행할 예정이다. 평가를 통해 정예팀의 성과와 향후 계획을 종합 점검하고 결과를 공개할 방침이다. 배경훈 과기정통부 부총리는 축사에서 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전이 대한민국을 AI 강국으로 도약시키고 경제·사회 AX를 완성하는 데 결정적 동력이 될 것"이라고 밝혔다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 "글로벌 수준의 독자 AI 모델 개발·확보를 통한 AI 산업 생태계 조성을 적극 지원하겠다"며 "이번 프로젝트를 통해 국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 결과로 확인할 수 있었다"고 말했다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 "어려운 여건 속에서도 1단계 목표를 성실히 수행해준 다섯 팀 모두가 대한민국 AI 생태계의 소중한 자산"이라며 "이번 1차 발표는 담대한 도전의 마침표가 아니라 본격적인 대장정의 출발점"이라고 강조했다.

2025.12.30 14:30김미정

인포뱅크, SKT '최우수 파트너' 등극…AI 기술력으로 시너지 입증

인포뱅크(대표 박태형)가 SK텔레콤(SKT)과 긴밀한 협력을 통해 인공지능(AI) 기술력을 인정받으며 최우수 파트너로 선정됐다. 인포뱅크는 SKT가 주최한 2025 SKT 최우수 협력사 시상식에서 AI 및 데이터 영역 시너지 부문 최우수 협력사상을 수상했다고 30일 밝혔다. 이번 수상에 대해 인포뱅크 측은 SKT 핵심 AI 및 B2B 서비스 고도화 과정에서 단순한 기술 공급을 넘어 기획부터 운영까지 전 과정에 걸쳐 실질적인 시너지를 창출한 성과를 높이 평가받은 결과라고 설명했다. 특히 올해 초 우수 협력사로 처음 선정된 데 이어 같은 해 연말 최우수 협력사까지 석권하며 가파른 성장세와 협업 성과를 입증했다. 단기간 내 두 가지 타이틀을 연이어 거머쥔 것은 양사 공동 프로젝트가 사업적·기술적으로 유의미한 결실을 맺고 있음을 보여주는 이례적인 사례다. SKT 측은 선정 배경으로 ▲프로젝트 수행 안정성 ▲기술적 완성도 ▲협업 과정에서 민첩한 대응 역량 등을 꼽았다. 특히 챗봇과 콜봇 구축에 필수적인 AI 기술 이해도와 기획력, 채팅 상담 솔루션 공급 등에서 차별화된 경쟁력을 발휘하며 SKT 기업 고객 서비스 품질을 한 단계 끌어올렸다는 평가다. 30여 년 업력을 자랑하는 1세대 벤처기업인 인포뱅크는 대규모 트래픽 처리가 필수적인 기업 통신 환경에 최적화된 운영 노하우를 보유하고 있다. 이를 바탕으로 SKT와 서비스 기획 단계부터 긴밀한 원팀(One Team) 체제를 구축, 단순 수주 관계를 넘어선 진정한 파트너십을 보여주었다. 인포뱅크 박태형 대표는 "국내 ICT 산업을 선도하는 SK텔레콤의 드림팀 파트너로 선정되어 매우 기쁘고 뜻깊다"라며 "이번 수상은 기술력뿐만 아니라 양사가 치열하게 고민하며 만들어낸 협업의 결실"이라고 소감을 밝혔다. 이어 "앞으로도 AI 기반 B2B 서비스 경쟁력을 지속적으로 강화해 SKT와 함께 동반 성장을 이뤄나가겠다"라고 말했다.

2025.12.30 13:05남혁우

꿀벌 떼, AI 학습 원리로 움직인다...생물학계 '진화의 지혜' 재조명

캐나다 몬트리올 폴리테크닉 대학교와 밀라 퀘벡 AI 연구소, 독일 콘스탄츠 대학교 공동 연구팀이 꿀벌 무리가 집을 찾는 과정을 분석한 결과, 이것이 AI가 학습하는 방식과 수학적으로 완전히 같다는 사실을 발견했다. 개별 꿀벌은 복잡한 계산을 못하지만, 수백 마리가 모이면 마치 하나의 똑똑한 AI처럼 최선의 선택을 한다는 것이다. 춤으로 정보를 전달하는 꿀벌, 그 안에 숨겨진 학습의 비밀 연구 논문에 따르면, 꿀벌이 새집을 찾을 때 벌어지는 일은 매우 흥미롭다. 정찰을 나간 꿀벌들은 여러 후보 장소를 둘러본 뒤 무리로 돌아와 '흔들기 춤(waggle dance)'을 춘다. 이 춤으로 "내가 본 곳의 위치"를 알려주는데, 재밌는 건 춤을 추는 빈도다. 좋은 장소를 발견한 꿀벌은 춤을 많이 추고, 별로인 곳을 본 꿀벌은 춤을 적게 춘다. 다른 꿀벌들은 주변에서 처음 본 춤을 따라 한다. 그냥 "저 친구 춤 좋아 보이네? 나도 그 장소 가볼까" 하는 식이다. 이렇게 단순하게 따라만 하는데도, 신기하게 무리 전체는 결국 가장 좋은 장소를 선택하게 된다. 연구팀은 이를 '가중 유권자 모델'이라고 부르며 수학적으로 분석했다. 꿀벌 수백 마리가 동시에 학습하는 하나의 AI 시스템 연구의 핵심은 이렇다. 꿀벌 무리 전체를 하나의 AI로 보면, 각각의 꿀벌은 그 AI가 동시에 돌리는 '학습 환경' 하나하나와 같다는 것이다. 쉽게 비유하자면 이렇다. 게임 AI를 학습시킬 때, 똑같은 게임을 500개 동시에 켜놓고 학습하면 1개만 켜놓고 학습하는 것보다 훨씬 빠르다. 꿀벌도 마찬가지다. 실제 꿀벌 군집에서는 약 1만 마리 중 200~500마리 정도가 정찰벌로 활동한다. 이들이 각자 다른 장소를 탐색하고 돌아와 정보를 공유하면, 마치 하나의 똑똑한 존재가 수백 개의 장소를 동시에 살펴보는 것과 같은 효과가 난다. 실제 시뮬레이션 결과, 정찰벌이 500마리 정도만 되어도 이론상 최고 수준의 선택을 할 수 있었다. 반대로 10마리처럼 너무 적으면 잘못된 선택을 할 확률이 높아졌다. 새로운 AI 학습 방법 발견... "메이너드-크로스 러닝"이라 명명 연구팀은 꿀벌의 이런 행동 패턴을 AI 학습 알고리즘으로 만들었다. 이름은 '메이너드-크로스 러닝'이다. 기존 AI 학습법을 개량한 것인데, 핵심은 "평균 대비 얼마나 좋은가"를 따진다는 점이다. 예를 들어보자. 10점짜리 장소와 8점짜리 장소가 있다고 하자. 보통은 "10점이니까 좋네"라고 절대적으로 판단한다. 하지만 메이너드-크로스 러닝은 현재 평균값으로 나눠서 판단한다. 평균이 9점이면 10점은 크게 좋은 게 아니지만, 평균이 5점이면 10점은 엄청 좋은 것이 된다. 이게 바로 꿀벌이 춤추는 방식과 똑같다. 꿀벌도 절대적인 점수가 아니라, 다른 장소들의 평균 품질 대비 얼마나 좋은지에 따라 춤 빈도를 조절한다는 것이다. 꿀벌뿐 아니다... 경제, 사회, 로봇 기술에도 적용 가능 이 발견은 꿀벌을 넘어 여러 분야에 영향을 준다. 첫째, 사람들의 경제 행동도 비슷하게 설명할 수 있다. 주식 투자나 사업에서 "성공한 사람 따라하기"를 많이 하는데, 이것도 집단 수준에서 보면 AI 학습 과정의 일부라는 것이다. 개인은 그냥 따라하는 것뿐이지만, 사회 전체로 보면 점점 나은 방향으로 학습하고 있다는 의미다. 둘째, 로봇 기술에 활용할 수 있다. 수백 대의 작은 로봇들이 협력해야 하는 상황(예: 재난 현장 수색)에서, 각 로봇에게 복잡한 AI를 넣지 않아도 된다. 꿀벌처럼 단순한 규칙만 따르게 하면, 로봇 무리 전체가 똑똑하게 움직일 수 있다. 연구팀은 또한 예쁜꼬마선충(C. elegans)이라는 작은 생물도 비슷한 원리로 먹이를 찾는다는 사실도 언급했다. 이는 이런 집단 학습 원리가 자연계에 광범위하게 존재함을 보여준다. 더 빠른 방법도 있는데 왜 꿀벌은 이 방식을 택했을까 연구팀은 컴퓨터 시뮬레이션으로 다른 의사결정 방식들을 테스트해봤다. 결과는 놀라웠다. 꿀벌들이 서로 만났을 때 품질 점수를 직접 비교해서 "네가 더 높은 점수를 받았네, 너를 따라갈게"라고 결정하는 방식이 현재 꿀벌이 쓰는 방식보다 훨씬 빠르게 최선의 선택에 도달했다. 그렇다면 왜 진화는 더 느린 방법을 선택했을까? 연구팀은 핵심 문제를 지적했다. 바로 "품질 점수를 서로 비교할 수 있는 공통 기준"을 만드는 게 불가능하다는 것이다. 현실에서 꿀벌들은 각자 다른 조건에서 둥지를 평가한다. 어떤 꿀벌은 맑은 날 갔고, 어떤 꿀벌은 흐린 날 갔을 수 있다. 개별 꿀벌마다 감각 능력도 다르고, 온도·습도·공간 같은 요소에 두는 중요도도 다르다. 그러니 한 꿀벌이 "8점"이라고 평가한 것과 다른 꿀벌이 "8점"이라고 평가한 것이 실제로 같은 품질인지 알 수 없다. 점수를 직접 비교하려면 모든 꿀벌이 같은 척도로 평가해야 하는데, 이는 매우 어려운 문제다. 꿀벌의 현재 방식은 이 문제를 영리하게 피해간다. 각 꿀벌은 자신의 주관적 평가(품질 점수)를 단순히 "춤 빈도"로 바꿔서 전달한다. 다른 꿀벌들은 품질 점수 자체를 듣는 게 아니라 춤 빈도만 본다. 즉, "이 친구가 얼마나 열심히 춤추나"만 관찰하면 된다. 이렇게 하면 척도 교정 문제가 완전히 사라진다. 물론 이 방식은 더 느리다. 하지만 개별 꿀벌의 뇌는 최소한으로 단순하게 유지할 수 있다. 신경 조직은 엄청난 에너지를 소비한다(포유류의 경우 다른 조직보다 단위 무게당 거의 10배). 꿀벌도 비슷할 것이다. 진화는 "개체는 최대한 단순하게, 집단은 충분히 똑똑하게"라는 전략을 택한 것이다. 수렴 속도는 조금 느려도, 에너지 효율이 좋고 개체마다 능력이 달라도 견고하게 작동하는 시스템을 선택했다. 수백만 기기의 협력, 꿀벌에게 배운다 이 연구는 AI 기술 개발의 새로운 방향을 제시한다. 지금까지 AI 개발은 "하나의 슈퍼 AI 만들기"에 집중했다. 거대하고 똑똑한 하나의 AI를 만드는 식이다. 하지만 자연은 다른 답을 보여준다. "작고 단순한 것들을 많이 모아라." 특히 스마트폰, IoT 기기처럼 개별 성능은 낮지만 엄청나게 많은 기기가 협력해야 하는 상황에서, 꿀벌 전략이 더 효율적일 수 있다. 또한 대규모 AI 학습에서도 의미가 있다. 여러 컴퓨터에 AI를 분산해서 학습시킬 때, 복잡한 데이터 교환 없이도 단순한 정보만 공유하면 효과적으로 학습할 수 있다는 뜻이다. 통신 비용을 크게 줄이면서도 학습 효율은 유지할 수 있는 것이다. 무엇보다 이 연구는 "복잡한 것이 꼭 좋은 것은 아니다"라는 교훈을 준다. 때로는 단순한 규칙의 집합이 복잡한 알고리즘보다 나을 수 있다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. AI 강화학습이 뭔가요? 꿀벌과 무슨 관계인가요? A: AI 강화학습은 시행착오로 배우는 방식이다. 게임 AI가 계속 게임을 하면서 점수가 높아지는 방법을 찾아가는 것처럼 말이다. 이번 연구는 꿀벌 무리가 집을 찾는 과정이 수학적으로 이 학습 방식과 완전히 같다는 걸 증명했다. 개별 꿀벌은 학습 안 하는데, 무리 전체는 마치 하나의 AI처럼 학습한다. Q. 이게 실제로 어디에 쓰일 수 있나요? A: 여러 대의 로봇이 협력하는 기술, 수많은 컴퓨터가 함께 계산하는 시스템, 여러 AI가 협력하는 기술 등에 쓸 수 있다. 특히 각각은 성능이 낮지만 많은 수가 협력해야 할 때 유용하다. 개별적으로는 단순해도 모이면 똑똑해지는 원리를 활용하는 것이다. Q. 더 빠른 방법이 있는데 왜 꿀벌은 지금 방식을 쓰나요? A: 더 빠른 방법은 더 복잡한 신경회로가 필요하고, 뇌는 엄청난 에너지를 소비한다. 또한 개체마다 품질을 다르게 느낄 수 있어서 점수를 직접 비교하기 어렵다. 꿀벌의 현재 방식은 최소한의 인지 능력으로도 충분하면서 결과도 충분히 좋다. 진화는 "최고"가 아니라 "에너지 대비 충분히 좋은 것"을 선택한다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.12.30 13:02AI 에디터

  Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

AI PC 확산 본격화... 새해도 GPU·NPU 성능 경쟁 예고

[유미's 픽] "주사위는 던져졌다"…국대 AI 첫 탈락자, 1차 발표회서 판가름?

엔씨 '아이온2', 달라진 '소통 운영'에 새해 전망도 '맑음'

정부, 쿠팡 사태에 "법적으로 가능한 모든 방안 조치"

ZDNet Power Center

Connect with us

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