티쓰리큐 "AI·데이터 전쟁서 승리하려면 항공모함 같은 'EDPP' 필요"
"데이터전쟁에서 승리하려면 생성AI 혼자만 있어서는 안됩니다. 실제 현장에서는 텍스트, 이미지, 음성, IoT 센서, 영상 등 다양한 소스에서 무수히 많은 데이터가 쏟아집니다. 이 데이터를 제대로 수집, 정제, 분석하고 그 결과를 활용해 전략적 의사결정을 내리려면 단일 AI모델보다 종합적이고 유연한 데이터 플랫폼이 있어야 합니다. 마치 전쟁에서 아무리 최강의 전투기가 있어도 그것만으로는 승리를 보장할 수 없듯이, 데이터 전쟁에서도 강력한 단일 AI 모델만으로는 한계가 명확합니다." 인공지능(AI) 빅데이터 미들웨어 전문 티쓰리큐(T3Q)의 박병훈 대표는 자사가 제공하는 EDPP(Enterprise Data Processing Platform)가 데이터 전쟁에서 승리를 보장하는 항공모함이라며 이 같이 밝혔다. 박 대표는 자사가 개발한 EDPP에 대해 "데이터 기반 비즈니스 혁신 체계인 AX 및 DX 플랫폼"이라면서 "지난 18년간 혁신을 통해 DX와 AX 시장을 선도했다. 미국 팔란티어(Palantir)의 2022년 궤적과 같이 안보영역에서 민간기업으로 전환하고 있으며, 궁극적으로 확장서과 경제성을 갖춘 K-팔란티어가 되고 싶다"는 포부를 밝혔다. 회사 이름 'T3Q'는 소프트웨어 개발 시간(Time)을 1/3로 줄이고, 품질(Quality)은 3배로 높이자는 박 대표의 철학을 담고 있다. 최근 티쓰리큐는 'EDPP'를 통해 딥시크와 챗GPT 등 대형언어모델(LLM)의 성능을 비교,분석한 후 그 결과를 밝혀 화제를 모은 바 있다. 이에 따르면 최근 화제를 모은 중국 AI 딥시크는 '신속한 작업'보다 '정확한 의사결정'에 강한 것으로 나타났다. 앞서 이달초에는 티쓰리큐의 LLM 튜닝 모델이 허깅페이스 소형 LLM 리더보드에서 1위를 차지하기도 했다. 박 대표는 세계가 생성형 AI의 눈부신 발전 속에 놓여 있고, 또 미국과 중국을 중심으로 다양한 AI모델이 잇달아 출시되면서 언어 처리부터 이미지·음성 인식, 복잡한 데이터 분석에 이르기까지 AI 활용 범위가 기하급수적으로 확대하고 있다면서 대표적으로 챗GPT-o3, 딥시크(Deepseek) R1, 그록(Grok) 3 등의 사례가 주목받고 있고 짚으며 "그만큼 국내의 AI 경쟁력은 위기의식이 커지고 있다"고 밝혔다. 특히 그는 "뛰어난 전투기만으로는 승리를 장담할 수 없다"면서 데이터 플랫폼의 중요성을 역설했다. 전쟁사에서 뛰어난 단일 무기체계(예 전투기, 탱크, 미사일)가 결정적 역할을 하기도 하지만, 결국 전쟁의 승패는 종합적인 전력 운용 능력과 인프라에 달려 있다는 것이다. "항공모함을 예로 들면 탑재기(전투기·헬기 등), 함재 미사일, 이지스 시스템, 잠수함 지원 등이 유기적으로 결합해야만 해상과 공중을 동시에 제압할 수 있다.AI 분야 역시 비슷하다"고 말했다. 이어 챗GPT-o3, 딥시크 R1, 그록3 같은 최신 생성AI 모델은 확실히 강력하지만 조직·기업이 직면한 실제 현장은 텍스트 분석만을 요구하지 않다면서 "이미지 분석, 음성 인식, 데이터베이스 질의, 실시간 스트리밍 데이터 처리 등 '멀티모달 복합 분석'을 수행해야 할 과제가 훨씬 많다. 따라서 단 하나의 AI 모델이 아니라 여러 가지 AI 모델 및 분석 엔진을 상호 연동하고 결합할 수 있는 '통합 플랫폼'이 필요하다" 해석했다. 이런 환경을 반영, 티쓰리큐는 EDPP(Enterprise Data Processing Platform)라는 통합 데이터 플랫폼을 개발, 시장에 공급하고 있다. EDPP를 항공모함에 비유한 박 대표는 "우리 EDPP(Enterprise Data Processing Platform)는 이름 그대로 기업 내외부에서 발생하는 방대한 데이터를 수집·저장·분석하고, AI 모델을 활용한 결과를 다시 의사결정에 연결해 주는 '데이터 생태계 전체'를 아우르는 플랫폼"이라면서 "이는 항공모함이 다양한 무기체계를 융합·운용하는 것과 흡사하다"고 설명했다. 박 대표는 'EDPP'의 장점으로 네 가지를 꼽았다. 첫째, 다양한 AI 모델 탑재 및 유기적 연동이다. 실제 EDPP는 OCR, STT, 객체 인식, 이미지 인식, 자연어 처리, 대규모 언어 모델(LLM) 등 각기 다른 AI 모델을 동시에 탑재하고 활용할 수 있게 해준다. 이를 통해 기업이 보유한 여러 형태(정형, 이미지, 소리, 영상, 위성, 각종 문서 등)의 데이터를 단일 플랫폼에서 처리·분석하고, 필요에 따라 분석 결과를 즉시 결합 및 활용할 수 있다. 둘째, 멀티모달 복합 분석 지원이다. 박 대표는 "텍스트 중심의 생성형 AI만으로는 해결하기 어려운 문제들이 많다. EDPP는 텍스트, 이미지, 음성, IoT 센서 데이터 등 다양한 형태의 정보를 통합 분석한다. 예컨대 제조 현장에서 생산 공정 분석과 품질 데이터를 결합하거나, 금융 분야에서 고객 음성 응대 기록과 온라인 트랜잭션 정보를 연계하는 등 복합적인 인사이트를 제공한다"고 들려줬다. 셋째, 확장 가능하고 유연한 아키텍처다. 항공모함은 해상 기동이라는 특성이 있어 어디로든 전력을 투사할 수 있다. 'EDPP' 역시 물리적·논리적 확장이 쉽도록 설계, 기존에 도입된 시스템 및 신규 분석 도구와 연동이 빠르고 안전하게 이뤄진다는 것이다. 박 대표는 "새로운 AI 모델이나 분석 알고리즘이 필요해도 플랫폼에 손쉽게 추가할 수 있다. 빠르게 변화하는 기술 환경에 유연하게 대응한다"고 설명했다. 넷째, 데이터 기반 의사결정 가속화다. "결국 전쟁에서 승리를 좌우하는 핵심은 정확하고 신속한 의사결정이다. EDPP는 데이터 수집부터 분석, 모델 적용, 결과 시각화까지 전 과정을 빠르게 일원화해 의사결정권자에게 실시간·고품질 정보를 제공한다. 이는 항공모함이 방대한 정보를 통제실에서 실시간으로 받아 전술을 조정하는 모습과 유사하다"고 말했다. 데이터 전쟁 시대를 맞아 대한민국이 선택해야 할 건 데이터전쟁에 최적화한 통합 플랫폼이라고 강조한 그는 "세계 트렌드가 생성AI 모델을 주목하고 있지만, 이것이 곧 '단일 모델 만능주의'를 뜻하지는 않는다. 한국이 미국·중국과의 경쟁에서 경쟁 우위를 확보하려면 단순히 대형 모델을 뒤쫓는 데 그치지 말고 데이터 전쟁에 최적화한 통합 플랫폼을 구축하는 전략이 필요하다"고 밝혔다. 각 분야별 액션플랜도 제시했다. 정치·행정 분야는 행정정보와 대민 데이터를 통합해 정책 기획부터 실행, 평가까지 전 과정을 효율적으로 운영할 수 있고, 경제·금융 분야는 대규모 거래 데이터와 고객 행태 분석, AI 예측 모델 등을 결합해 금융 리스크 관리, 투자 전략 수립 등이 가능하다는 것이다. 또 산업과 엔지니어링 분야는 제조·물류 현장에서 발생하는 다양한 센서 데이터와 이미지·영상 정보를 통합 분석함으로써 설비 예지 정비, 스마트 팩토리 구현 등의 첨단 경쟁력을 확보할 수 있다. "이 모든 과정에서 EDPP가 제공하는 통합적이고 유연한 '항공모함 전략'이 큰 도움이 될 것"이라면서 "데이터가 있는 모든 현장이 곧 전장이고, AI 모델이 무기로 역할을 하는 시대가 열렸다. 전쟁에서 뛰어난 단일 무기체계만으로 승리하기 어렵듯이, 데이터 전쟁에서도 단일 AI 모델만으로는 해결할 수 없는 수많은 문제가 존재한다. 기업과 기관은 이제 데이터를 수집·분석·활용하기 위한 전 주기적인 통합 플랫폼, 즉 항공모함과 같은 EDPP가 필요하다"고 역설했다. 박 대표는 항공모함 격의 자사 EDPP가 멀티모달 복합 분석을 비롯해 기존 시스템과의 융합, 나아가 새롭게 등장하는 AI 모델들을 유기적으로 묶어낸다면서 "한국이 데이터 전쟁에서 주도권을 잡는데 기여하고 싶다. 앞으로도 정치·경제·엔지니어 등 각계 전문가들은 생성형 AI와 함께 이를 뒷받침하는 EDPP 같은 '통합 플랫폼'의 중요성을 알고 이에 대한 투자를 확대해야 한다. 이 것이 대한민국이 데이터 주권과 산업 경쟁력에서 앞서 나가는 길이다"고 말했다.
