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동원F&B, 美 반려동물 사료 시장 진출

동원F&B가 미국 반려동물 사료 시장에 진출한다. 동원F&B는 이달부터 펫푸드 전문 브랜드 뉴트리플랜(NUTRIPLAN)을 미국에 수출하기 시작했다고 18일 밝혔다. 수출 품목은 반려묘용 습식캔 6종으로 앞으로 미국 전역의 마트, 펫샵 등 7만개 이상의 유통체인과 온라인몰 등에 입점된다. 현지 판매액은 연간 약 300억원 규모로 기대된다. 이번 수출은 전 세계 펫푸드 시장에서 규모가 가장 큰 미국으로의 첫 진출이라는 점에서 의미가 크다고 회사 측은 전했다. 한국농수산식품유통공사(aT) 식품산업통계정보(FIS)에 따르면 전 세계 펫푸드 시장은 2019년 813억 달러(약 118조원)에서 연 평균 3.1% 성장해 2023년 918억 달러(약 133조원) 규모로 확대됐을 것으로 추정된다. 이 가운데 미국은 전 세계 시장의 약 40%를 차지한다. 동원F&B는 최근 반려견용 사료 생산설비를 증설하며 펫푸드 전반으로 제품군을 확장하고 있다. 미국, 캐나다, 태국, 인도네시아, 싱가포르, 러시아 등 전 세계로 수출을 확대해 2027년까지 펫푸드 부문 연 매출 2천억원을 달성한다는 목표다. 동원F&B 관계자는 “이번 미국 수출은 철저한 품질관리와 연구개발을 기반으로 30년 이상 꾸준히 펫푸드를 만들어온 성과”라며 “앞으로도 수출 확대를 통해 동원F&B의 우수한 펫푸드 제품들을 전 세계에 선보일 것”이라고 말했다.

2025.02.18 09:18김민아

[보안 리딩기업] 소프트캠프 "보안 터줏대감···AI 전환때 보안 걱정 모두 해결"

"AX(AI 전환)때 발생하는 모든 보안 문제를 우리가 다 해결해 주겠습니다." 소프트캠프는 컴퓨터 공학 박사 출신인 배환국 대표가 1999년 7월 설립한 국내 1세대 정보보호(보안) 전문기업이다. 설립 순으로 보면 300여 곳 되는 국내 전문 보안기업 중 톱 10에 들만큼 '보안 터줏대감'이다. 여러 보안제품중 특히 기업이나 기관이 쓰는 문서의 보안을 책임지는 DRM(Digital Rights Management) 분야 개척자다. 현재도 파수, 마크애니와 함께 국내 DRM 시장을 리딩하고 있다. 업력이 25년이 넘다보니 여러 '보안 기록'도 갖고 있다. 초창기 내놓은 PC 보안 제품 'PC 키퍼'가 대표적이다. 20년 넘게 지금도 판매하고 있고, 한국 뿐 아니라 일본에도 많이 공급, 200만 카피 정도를 공급했다. 2000년 초반 내놓은 키보드 보안 제품 '시큐어 키스트로'는 우리나라 모든 가구 PC에 하나 정도는 설치했을만큼 대중적 인기를 모았다. 자체 개발한 DRM 제품 '다큐먼트 시큐리티(document Security)'는 한때(2010년 4월) 일본에서 시장 점유율 1위를 차지하기도 했다. 2006년 11월(제 43회 무역의 날)에는 100만달러 수출 탑도 받았다. 2013년에는 콘텐츠 무해화(CDR, Content Disarm & Reconstruction) 솔루션도 출시했다. 2014년 12월 코넥스에 상장했고, 2019년 코스닥 시장으로 이전했다. 2020년 클라우드 문서보안 서비스를, 2022년 제로트러스트 기반 보안 솔루션을 각각 선보였다. DRM에서 시작한 소프트캠프는 인공지능(AI)과 클라우드 시대를 맞아 이에 대응하는 제품을 선보이며 새로운 도약에 나섰다. 마침 보안 시장도 새로운 환경이 조성중이다. 세계적으로 보안에 안전한 곳이 없다는 제로트러스트 바람이 불고 있고, 국정원은 작년말 초안으로 '국가망보안프레임워크(N2SF)'라는 새로운 공공시장 보안 규칙을 발표했다. 두 환경 모두 소프트캠프 비상에 호재로 작용할 전망이다. 회사는 작년 10월 21일 과천지식정보타운(과천대로7나길 9, DX타워 3, 4, 5층)으로 이전했다. 배환국 소프트캠프 대표를 과천 사무실에서 최근 만나 올해 계획 등을 들어봤다. 이번 인터뷰에서 배 대표는 'AX 인에이블러(AX Enabler)'를 강조했다. 소프트캠프가 AX(AI 전환)를 추진하는 기업의 보안 문제를 책임지는 '해결사(Enabler)'가 되겠다는 거다. 아래는 배 대표와 일문일답. 잘 안알려져 있지만, 배 대표는 라이코스코리아라는 1999년 설립된 인터넷기업의 산파 역할을 했다. 수년전, 배 대표는 지디넷코리아와 인터뷰에서 "관심 있는 게 있다. 고대 인류 분야를 연구하고 책을 쓰고 싶다는 꿈이 있다"고 말하기도 했다. 회사 이름 소프트캠프는 소프트웨어의 베이스캠프가 되겠다는, 세계에 소프트웨어를 파는 전초기지가 되겠다는 의미다. -회사 설립 배경은? "중앙대에서 컴퓨터공학으로 학사, 석사, 박사를 마쳤다. 박사 과정때 당시 반도체 장비로 유명했던 미래산업에서 병역특례(병특)를 했다. 미래산업이 코스닥 상장을 하면서 신규 사업으로 인터넷 사업에 진출했고, 라이코스코리아는 회사를 설립했다. 내가 라이코스코리아 설립에 산파 역할을 했다. 인터넷 검색엔진 사업을 하자고 제안했고, 미국에서 검색 엔진을 가져와 이 위에 특화 서비스를 하는 사업 계획을 내가 짰다. 2~3년 정도 여의도에서 라이코스코리아 설립을 준비했다. 이의 결과로 1999년 7월 1일 라이코스코리아가 만들어졌다. 라이코스코리가 설립되자 내 역할이 끝났다고 생각, 소프트웨어(SW) 회사를 하고 싶어 라이코스코리아 설립 2주 후인 1999년 7월 15일에 소프트캠프를 창업했다." -대학 랩실 후배들과 창업했다던데 "라이코스코리아 오픈을 위해 인터넷사업을 2년정도 해보니 "이건 아니다" 싶었다. 내가 하고 싶은 건 소프트웨어(SW) 개발이였다. 인터넷사업은 미디어와 콘텐츠지 SW가 아니다. 랩실 후배 3명과 동기 1명 등 5명이 의기투합해 소프트캠프를 만들었다. 설립 당시 나는 박사 수료 상태였고, 실제 박사 학위는 회사 설립 5년 후인 2004년에 받았다. 박사 학위 따는 기간이 8년인데, 지금 생각하면 지도교수가 참 고맙다." -대기업에 안들어가고 창업을 했다 "대학때 내 전공이 인공지능(AI)이였다. 당시 우리 연구실이 미래산업과 산학협동을 했고, 그래서 자연스럽게 미래산업에서 병특을 했고, 기업 경험을 하다보니, 내가 학계 타입은 아니라는 생각이 들었다. 그래서 후배들하고 제대로 된 소프트웨어를 한번 만들어보자며 창업을 했다. 당시에 창업 붐이 불기도 했다. 아무 생각 없이 한듯 하다(웃음)." -회사 이름 소프트캠프는 무슨 뜻? "랩실 후배들하고 당시 유행하던 대패 냉동삼겹살을 먹으면서 지은 이름이다. 사명을 뭘로 할까 하다 후배 한명이 소프트웨어의 베이스캠프가 되자, 세계에 소프트웨어를 파는 전초기지가 되자는 의미로 소프트캠프를 제안해 이게 사명이 됐다. 우리 연구실 후배들이 다 우리 회사를 거쳐간듯 하다(웃음). 아직 사명처럼은 안됐고, 역시 젊었을 때 야망이 크구나 한다(웃음)." -소프트캠프가 시장에 공급하는 제품은 총 몇 종류인가 "크게 보면 8종이다. 전통적 캐시카우인 문서보안 부문에서 4종, 신사업 영역인 제로트러스트 보안 영역에서 4종을 개발해 시장에 공급하고 있다." -전체 8종 중 문서보안 분야 4종을 설명해준다면 "첫째, 엔드포인트 문서보안 오케스트레이션 제품인 '다큐먼트 시큐리티(document Security)'가 있다. 이 제품은 자동화한 문서보안 오케스트레이션을 통해 문서 생성, 유통, 보호까지 모든과정을 완벽히 제어한다. 둘째, 클라우드 문서보안 오케스트레이션 '실디알엠(SHIELDRM)'도 있다. 클라우드 환경에서 강력한 보안을 제공하는 문서 보안 솔루션이다. 제로 트러스트 조건부 정책(ZTCAP, Zero Trust Conditional Access Policy)을 기반으로, 모든 접근을 신뢰하지 않고 지속적으로 인증과 권한을 검증한다. 또 DRM과 마이크로소프트(MS) AIP 정책을 연계, 엔드포인트와 클라우드 문서 보안을 통합 관리할 수 있고, MS 원드라이브(OneDrive) 및 쉐어포인트(SharePoint)와 완벽히 호환된다. 문서 생성부터 폐기까지 전 과정을 가시화하고, 사용자 행위 기반의 시각적 리포트를 제공해 보안 위협을 사전에 차단한다. 셋째, 클라우드 스토리지 보안 브로커 '실드라이브(SHIELDrive)'가 있다. 클라우드 환경에서 정보 주권을 확보하고, 또 동시에 각종 컴플라이언스를 준수, 업무 생산성을 높이는 제로 트러스트 보안을 실현한 솔루션이다. 넷째, 등급관리 및 유통 가시성을 제공하는 '실드인포(SHIELDInfo)'도 있다. 사용자 문서의 유통 및 사용을 통계 그래프의 가시성 높은 형태로 제공, 특정 등급·사용자·업무시스템 클라우드 서비스 등에 대한 유통 현황 관리가 가능한 제품이다." -제로 트러스트 보안 영역 4종은? "첫째, 보안 원격 접속 서비스인 '실드게이트(SHIELDGate)'가 있다. 제로 트러스트 기반의 클라우드 및 SaaS 접속 통제 솔루션으로, 안전한 원격 접속 환경을 제공한다. 특히 리모트 브라우저 격리 기술(RBI, Remote Browser Isolation)을 활용해 데이터 송수신 과정에서 악성코드 유입 및 내부 자원 유출을 차단한다. 또 외부 침해자 접근을 RBI 기술로 효과적으로 방어하고, 내부 사용자가 생성형 AI 및 SaaS 서비스 이용 시 정보 유출을 방지하는 기능을 제공한다. 가트너(Gartner)는 RBI 기술을 웹 기반 공격을 방어하는 가장 효과적인 방법으로 평가한 바 있는데, 이를 통해 기존 데스크톱인프라(VDI) 대비 인프라 부담을 줄이면서도 강력한 보안을 제공해 논리적 망분리 효과를 구현할 수 있다. 'SHIELDGate'는 변화하는 IT 환경 속에서 조직의 데이터 보호와 안전한 협업을 지원하는 최적의 솔루션이다. 둘째, 제로트러스트 기반의 통합 계정관리 서비스 '실드아이디(SHIELD ID)'도 있다. 사용자 신원을 철저히 검증해 클라우드 및 온프레미스 환경에서 안전한 SaaS 이용을 지원한다. 다중 인증(MFA, Multi-factor Authentication)과 접근 제어 정책을 결합해 내부 및 외부 위협을 차단하며, SAML, OAuth 2.0 등 국제 표준 인증 프로토콜 및 싱글 사인온(SSO,Single Sign-On)을 적용해 보안성과 사용자 편의성을 높였다. 자동화한 사용자 프로비저닝을 통해 계정 관리 효율성을 극대화했고, 계정 관련 보안 취약점을 최소화했다. 제로 트러스트 원칙을 기반으로 조직 데이터와 애플리케이션을 안전하게 보호하는 최적의 '설치형 ID 프러바이더(ID Provider)'다. 셋째, 유입 파일 무해화(CDR) 제품 '실덱스 파일(SHIELDEX File)'이다. 외부에서 들어오는 신뢰할 수 없는 파일의 안전한 비저블 콘텐츠(Visible Contents)만 추출한 후 재구성, 잠재적 위협으로부터 제로 트러스트 보안을 실현해 주는 무해화 솔루션이다. 넷째, 이메일 위협 대응(CDR) 제품 '실덱스 메일(SHIELDEX Mail)'이다. '실덱스 파일'처럼 외부에서 유입되는 신뢰할 수 없는 메일의 안전한 비저블 콘텐츠(Visible Contents)만 추출한 후 재구성해 잠재적 위협으로부터 제로 트러스트 보안을 실현하는 무해화 솔루션이다." -현재 캐시카우는 어떤 제품? "아직까지 문서보안 제품인 '다큐멘트 시큐리티'가 매출이 제일 많다. 70~80%쯤 되는 것 같다. 현재 이 제품은 AX 시대에 맞게 고도화해 '다큐멘트 시큐리티 오케스트레이션'으로 진화했다." -1999년에 설립했는데 첫 번째 출시한 제품은? "PC 키퍼다. 이 제품은 지금도 판매하고 있다. 물론 매출이 예전같지는 않다. 200만 카피 정도 팔은 것 같다. 한국 뿐 아니라 일본에도 많이 공급했다." -우리나라 전 가구 PC에 설치한 SW도 소프트캠프가 만들었다던데... "그렇다. 키보드 보안 제품으로 '시큐어 키스트로'라는 이름을 갖고 있다. 2000년 초반, 우리나라 가구의 모든 PC에 설치한 듯 하다. 당시 인터넷뱅킹 시대가 열렸는데, 이 걸 하려면 보안을 위해 우리 제품을 다 깔아야 했다. 참 좋은 시절이였다(웃음). 20년 넘게 보안사업을 하다보니 이 분야에서 여러 기록을 갖고 있다. 문서보안의 경우 국방쪽에서 주목할 만한 기록이 있다. 국방망의 문서보안 표준 제품이 우리 제품이다. 국방망의 수십만대 PC에 우리 제품이 설치돼 있다." -현재 고객사는 총 몇 곳인가 "1천개 안팎이다. 소프트캠프는 공공보다 민간과 금융 쪽이 강하다. 민간과 공공 매출 비중이 9대 1 정도 된다. 민간 중에서는 금융과 대기업 같은 엔터프라이즈 쪽이 강하다. 민간 비중을 보면 금융이 3, 대기업 등 엔터프라이즈가 7정도 되는 듯하다. 문서보안은 특징이 있다. 그룹사의 경우 통일된 양식을 쓴다는 거다. 그룹 지휘부가 도입하면 전 계열사가 쓴다. 문서 암호화 체계가 그룹 전체가 같아야 하기 때문이다." -대표적 고객사는? "A 그룹은 계열사가 거의 다 우리 제품을 쓴다. 빅5 은행 중 3곳도 우리 제품을 쓰고, 은행 1곳에는 일부 제품이 들어가 있다. 밝힐 순 없지만 공공에도 많은 대표 사이트들이 있다." -기술경쟁력을 말해달라 "경쟁사에 비해 우리가 잘하는 것이 있고, 경쟁사가 더 잘하는게 있다. 특히 우리는 새로운 콘셉의 제품 개발에 가장 먼저 뛰어들어 (제품을) 발표하곤 한다. 대기업 고객사는 공공기관과 달리 외산 제품을 많이 검토하는데, 특히 보안의 경우 우리나라만의 컴플라이언스(준수 규정)가 있기 때문에, 여기에 맞춰 발빠르게 솔루션을 출시하고 있다." -소프트캠프, 파수, 마크애니 등 3사가 국내 DRM 시장을 거의 장악하고 있다. 3사의 장단점을 말해준다면 "설립 연도로 보면 소프트캠프와 마크애니가 1999년으로 빠르고, 파수는 1년 후인 2000년에 설립됐다. 파수와 마크애니는 시작이 커머셜 DRM이다. 반면 우리는 전자문서에서 시작했다. 이게 큰 차이다. 파수는 IPTV 등 동영상 부분에서 시장을 리딩하고 있고, 마크애니느 음악과 영상, 그림, 이런 분야의 DRM에 뛰어나다. 오래전 고객을 만났는데 내부 문서 유출로 골머리를 앓고 있더면서 "다른 건 필요없고 내부 전자문서 보안을 지켜달라"고 하더라. 그래서 우리는 이 부분에 집중했다." 1990년대 후반과 2000년 초에 KMS(지식관리시스템, Knowledge Management system)라는, 회사 지식을 중앙 포털에 모으는 바람이 불었다. 이게 단점이 있다. 작은 USB 하나로 회사 지식을 빼낼 수 있다는 거다. 이를 막기 위해 당시 DRM 바람이 불었다. 대기업에 먼저 DRM을 도입하기 시작했고 금융권도 따라왔다. DRM 바람에 앞서 우리는 'PC키퍼'를 내놓으며 PC보안을 하고 있었는데, 자기 PC만 암호화하면 다른 사람은 이 PC를 못보는데 이걸 어떻게 해결할까? 하다가 "암호화를 통한 문서 공유 플랫폼을 만들자"고 생각했고, 그래서 나온게 문서 보안 솔루션이다. 콘텐츠는 완성된 거를 보호하는 거다. 반면 문서는 생애주기인 라이프사이클 있다. 끊임없이 생산되고 창조되고 다시 편집된다. 이걸 반복한다. 문서의 살아 움직이는 과정 전체를 보안하는 제품을 만든 첫 회사가 소프트캠프다. 우리가 처음으로 내놓은 DRM 제품이 2001년 출시한 '다큐먼트 시큐리티'다." -20여년의 역사를 가졌으니 부침이 있었을 듯 하다. 2008년이 좋았다던데 "DRM 초기에는 A회사가 잘 치고 나갔다. 우리는 2008년 무렵에 매우 좋았다. 3사 중 매출 100억을 돌파한 순서를 보면 마크애니가 가장 먼저 돌파했고, 다음이 소프트캠프, 파수 순이다. 2008년에는 DRM 3사중 소프트캠프가 매출이 가장 많았다. 계기가 있다. A 자동차와 B은행에서 당시 큰 수주를 했다. A자동차는 단일 계약으로 80억짜리였다. B은행과도 40억대 계약을 했다. 그 당시 사람도 많이 뽑았다. 직원이 180명까지 늘었다. A자동차의 경우 전 세계에 우리 솔루션을 설치하러 다녔다. 비행기 출장비만 당시 20억이 들어갔다. 그런데 2009년 금융위기가 왔다. 대기업들이 허리띠를 졸라매면서 우리도 어려워졌다. 이 때 파수가 치고 올라왔다. 지금도 엔터프라이즈 쪽, 즉 대기업은 우리가 강하다. 현재 매출은 3사중 파수가 가장 많다." -문서 보안의 미래가 AX라고 했는데... "그렇다. 문서 보안의 미래는 AX다. 대학에서 컴퓨터를 전공했는데 당시 내 전공이 인공지능(AI)이였다. 데이터 없는 AI는 무용지물인데, 정보라는 게 두 가지가 있다. 데이터도 하나의 정보다. 또 데이터는 '숫자 더미'이기도 하다. 데이터 외에 다큐멘트(문서)도 하나의 정보다. 머신러닝이라고 부르는 AI는 데이터를 처리하는 것으로 데이터를 정제하고 가공한다. 즉 온갖 많은 숫자를 가져와 분석해 인사이트 있는 보고서를 제공하는 거다. 기존에는 머신러닝 기반 AI가 대세였다. 지금은 LLM(거대언어모델)이다. 말 그대로 라지 랭귀지 모델이어서 LLM한테 빅데이터를 던져봤자 소우 왓(so what)?이라고 한다. 나(LLM)한테 숫자 던져봤자 뭐 하냐?는 거다. 즉, LLM은 데이터가 아닌 문서를 줘야한다. LLM이 인공지능적으로 사람들의 생산성을 높이기 위해서는 문서를 줘야한다. 숫자 더미(데이터)를 던지는 것은 LLM이 아니라 머신러닝이다. 문서는 비정형 데이터인데, 문서를 LLM이 안전히 학습 시키려면, 먼저 문서를 안전히 암호화해 학습시켜야 한다. 이 때문에 AI시대를 맞아 문서 보안은 더 필요하고 더 중요해졌다고 본다." -오케스트레이션을 강조하는데, 소프트캠프가 말하는 오케스트레이션은 무슨 의미인가 "AI학습에 맞춰 암호화를 자동으로 변환해 주는 툴이자 서비스를 말한다. 예를들어 보겠다. 챗GPT에 투자한 미국 마이크로소프트(MS)가 AI활용에서 제일 잘 나가고 있는데, '코파일럿'이라는 유명 AI서비스를 내놨다. MS의 AI는 아직 설치형이 없고 클라우드에서만 서비스 한다. 이 걸 쓰려면 학습 데이터를 줘야하는데, 우리 고객사의 경우 이 학습데이터가 우리 제품을 사용해 암호화가 돼 있다. 그러니 일단 마이크로소프트 환경으로 바꿔 학습을 해야 하고, 학습이 끝나면 다시 우리 DRM으로 문서를 암호화해야 한다. MS는 MIP(Microsoft Information Protection)이라는 일종의 DRM을 갖고 있다. 우리 DRM을 MS MIP에 맞춰 변환해주고 다시 소프트캠프 DRM으로 암호화하는게 우리가 말하는 오케스트레이션이다. MS 뿐만이 아니라, 구글도 마찬가지다. 구글 클라우드와 문서를 쓰는 고객사도 이런 오케스트레이션이 가능하다. 클라우드와 AI 시대를 맞아 새로운 DRM 시장이 생긴거나 마찬가지다. AI와 클라우드 서비스의 안전한 문서를 사용하고 싶을때, 우리가 거기에 맞는 보안 환경(형태)을 우리 툴로 자동으로 제공하겠다는 것이다. 이를 가능하게 해주는 제품이 '다큐먼트 시큐리티 6.0'과 '실 DRM', '실드 게이트' 같은 거다. 우리 회사로서는 새로운 시장이 열린 거다. -'다큐먼트 시큐리티 6.0'은 언제 론칭했나? "재작년이다.'다큐멘트 시큐리티 오케스트레이션'이라는 용어는 우리 회사가 제일 먼저 썼다. 클라우드에서의 문서 보안은 '실 DRM' 제품으로 대응하고 있다. 이미 '다큐먼트느 시큐리티 6.0'을 판매했다. 작년말 A통신사에 큰 규모로 공급했다. B통신사와도 공급을 이야기 중이고, 금융권에서도 조만간 첫 고객이 나올 듯 하다." -올해 제품 버전업이나 신제품 발표 계획은? "버전업의 경우 우리가 클라우드 서비스를 하다 보니 수시로 발생한다. 주력 제품의 기능을 계속 업그레이드하고 있다. 올해 새로 나올 제품도 있다. 작년말 국가네트워크보안프레임워크(N2SF,National Network Security FRAMEwork) 시안이 발표됐는데, 이에 맞는 제품을 상반기중 공급하려 준비하고 있다. 현재도 우리가 N2SF에 가장 부합하고 있다고 보는데, 조금 더 나아가 디테일한 부분까지 맞춘 제품을 내놓으려 한다. N2SF 시안에 따르면, 정부 전산망을 업무 중요도에 따라 △기밀 △민감 △공개 3가지로 분류해 등급에 따라 보안 통제 항목을 차등 적용한다. 보안 통제 항목은 △권한 △인증 △분리 및 격리 △통제 △데이터 △정보자산 등이다." -올해 주력할 시장 공략 포인트는? "두 가지다. 하나는 N2SF고, 또 하나는 AX를 추진하는 기업들이다" -경쟁사에 비해 상대적으로 약한 공공 시장 공략은? "올해는 신규 고객으로 공공 쪽도 힘을 기울일 생각이다. 특히 N2SF라는 새로운 환경이 주어졌으니 이를 잘 활용해 공공 시장 공략에 나서겠다. 예컨대, 공공이 가상데스크톱인프라(VDI)를 사용하는데, 이게 비용이 비싸다. 요즘은 프로그램 설치가 없고 인터넷에 접속해 쓰는 웹서비스가 대세인데, 웹을 안전하게 쓰기 위해 가상데스크톱(VDI)이 필요할까? 하는 생각을 한다." -기존 VDI 기업들과 경쟁하나? "어떤 목표를 달성하는 데는 다양한 솔루션이 필요하다. 목적지를 가는데 비행기를 타고 갈 수도 있고, KTX를 타고 갈 수도 있다. 굳이 비유하면, 기존 VDI가 비행기라면 우리 제품은 KTX처럼 더 저렴하다. 외부에서 웹을 접속하는데 굳이 컴퓨터가 필요없다고 본다. 가상 브라우저만 있으면 된다. 올해는 가상 브라우저라 솔루션 사업에 드라이브를 걸려고 한다. 항상 비행기만 타는 게 아니지 않나. 고객이 선택할 수 있는 방안이 많을 수록 좋다고 본다." -해외 시장 공략 현황과 향후 계획도 궁금하다 "해외는 현재 일본 시장만 공략하고 있다. 2019년에 현지 법인을 세웠다. 직원은 많지 않다. 한명이 운영하고 있다. 일본은 직접 세일즈가 안 되는 시장이여서 파트너 영업을 해야 한다. 20여년전 일본시장에서 'PC키퍼'를 팔아본 경험이 있다. 일본은 DRM 대신 크라우드 제품인 '실드 게이트'로 공략중이다. 고객사도 이미 나왔다. 작년에 야마나시현에 들어갔다. 일본 기업은 대부분 매년 4월부터 새로운 회기를 시작한다. 이전까지 파트너를 잘 확보해 4월부터 매출을 본격적으로 올리려 한다. 일본 관공서를 겨냥하고 있다. 일본도 내부망에서 VDI를 쓰는데 너무 비싸니 소프트캠프의 가상 브라우저를 쓰라는 거다. 일본 시장에서 먼저 성공을 거두고, 다른 나라에 갈 생각이다. 올해 일본에서 가시적인 성과가 나올 것으로 기대하고 있다." -업력이 20년이 넘었고, 직원 중 개발자가 80%인데, 어떤 기업 문화나 복지가 있나 "우리 회사는 절차나 시스템을 굉장히 중요시 여긴다. 복지 차원에서 보면 첫째, 개발자가 몰입할 수 있는 최적의 업무 환경을 제공한다. 최신 개발 장비와 맞춤형 워크스테이션을 지원하고, 고사양 노트북과 다중 모니터, 원하는 개발 툴을 자유롭게 선택할 수 있게 한다. 집중 업무 공간도 있다. 사무실 내 조용한 집중 공간과 협업을 위한 오픈 공간을 조화롭게 운영하고 있다. 또 코딩 외 일반 업무는 최소화하고 있다. 불필요한 회의 축소와 문서 작업 자동화, 개발 효율을 높이는 워크플로우 최적화를 구현, 운영하고 있다. 둘째, 개발자 성장을 적극 지원하는 기업 문화다. 기술연구 및 학습 지원을 하고 있는데, 연간 교육비 지원과 컨퍼런스 및 세미나 참석 기회를 제공한다. 개발자 아이디어를 존중하며 새로운 기술 도입을 적극 장려하고 있다. 업무 스트레스 최소화와 개발자 친화 복지를 위해 휴식공간으로 사내 카페테리아를 운영하고 있고, 워라밸 보장 차원에서 충분한 휴가 사용을 장려한다. 회사는 자아 실현의 터전이다. 기본적으로 일하는 문화를 지향한다." -개발자들에게 "우리 회사로 와라"는 말을 한다면... "소프트캠프는 새로운 것들을 많이 시도한다. 우리 회사로 오면 새로운 걸 경험할 수 있고, 도전할 수 있고, 성장할 수 있다. 새로운 제품(프로덕트)과 신기술을 빨리 적용하고 있다. 여기에 이익을 내면 파격적인 인센티브도 준다. 원래 인센티브 설계를 그렇게 파격적으로 했다." -최근 몇년간 매출이 정체고 이익도 안좋다 "우리 회사 매출 중 문서보안이 80~90% 정도 되는데, 이 시장 자체가 정체 됐다. 또 신규 제품 개발에 거액을 투자하다보니 영업이익 면에서도 숫자가 안 좋았다. 매출은 정체인데 연구개발 등 투자비는 늘어나고 물가도 오르다 보니 이익 숫자가 안좋았다." -어떤 연구개발 투자를 했나? "가상 브라우저에 투자를 5년 정도했다. 거의 70억~80억을 투자한 것 같다. VDI를 대체할 수 있는 솔루션이다. 이 시장이 열릴 거라고 믿고 있다." -흑자 전환은 언제쯤? "올해가 되지 않을까 조심스럽게 점쳐본다. 한국 시장도, 일본 시장도 올해는 올라올 것으로 본다. 여러 호재가 많다. 윈도11 전환도 그 중 하나다. 우리가 2019년에 매출이 가장 높았는데, 그때 윈도 텐(윈도10) 전환 사업이 있어 그랬다. 올해도 윈도11 전환 사업이 나올텐데, 자연스레 새로운 문서 보안 수요가 있을 거다. 엔드포인트 윈도10에 들어 있는 엔드포인트 보안 프로그램들이 대부분 업그레이드 되는데, 엔드포인트에 들어있는 대표 제품 중 하나가 바로 DRM이다. DRM 외에 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR,Endpoint Detection Response) 솔루션도 있다. 여기에 더해 AX를 추진하는 기업들에서도 매출이 일어날 거다." -핵심 제품인 '다큐먼트 시큐리티 오케스트레이션'은 구독 모델인가? 과금 방식은? "그렇다. 과금 방식은 월별, 연간, 3년 등 고객사마다 다르다. 구독 매출이 한 10억 쯤 되는 것 같다." -코제타(KOZETA, KOrea ZEro Trust Alliance) 회장인데, 올해 코제타 운영 계획은? "코제타는 대통령 직속 디지털플랫폼정부위원회가 말한 두 개의 보안 축 중 '제로트러스트 보안'을 다루는 공적 협의체다. 지난 2023년 한국인터넷진흥원(KISA) 산하 포럼으로 설립했고, 현재는 한국정보보호산업협회(KISIA)로 이관됐다. 조영철 KISIA 회장(파이오링크 대표)이 초대 의장이고 현재 나는 2대 의장이다. 올해는 코제타를 보다 활성화하려 한다. 이를 위해 N2SF의 운영 시나리오를 제로트러스트 방식으로 몇 개 만들려 한다. 예를 들어, S등급 단말기 네트환경서 해외 출장시 내부 업무 시스템에 안전하게 접속하는 시스템, 이 게 한 시나리오가 될 수 있다. 이런 시나리오를 몇 개 만들 거다. 이를 유튜브에 올려 홍보도 할 생각이다. 올해 목표는 한 20개 회사가 이런 시나리오를 발표하게 하는 거다. 코제타 컨퍼런스도 있는데, 매년 한 번 했는데, 올해는 한번 더 할까 생각하고 있다. N2SF나 제로트러스트나 보안 산업 전반에는 시장을 키우는 긍정 요인으로 작용할 듯 하다." -올해 꼭 이루고 싶은 게 있다면 "당연히 매출과 영업이익 확대다(웃음). 그동안 우리가 준비한 것들이 많다. 정말 많이 준비했고, 알리기도 많이 했다. 올해는 꼭 거두고 싶다. 시장이 좀 늦게 열려 그렇지 우리는 올바른 방향으로 가고 있다." -고객사에게 한마디 해달라 "개방과 규제 등 고객사들이 AX를 추진하는 데 여러 장애를 만날 수 있는데, 우리 소프트캠프가 AX 추진의 보안 걸림돌을 다 해결해 줄 수 있는 인에이블러(Enablere)가 되겠다. AX 추진시 보안을 고민한다면 소프트캠프를 찾는게 가장 효율적이고 효과적인 방법이라고 생각한다. 올해는 윈도10 지원 종료가 예정돼 있고, 이에 따른 신규 OS 대응이 중요한 보안 이슈가 될 거다. SaaS 및 생성형 AI 도입 확산으로 클라우드 기반 환경의 데이터 유출 및 AI 학습 데이터 보호가 주요 사이버 위협 요소로 떠오를 것으로 예상한다. 특히, 생성형 AI가 조직 내 데이터와 결합하면서 악의적인 활용 가능성이 높아지고 있는데, 기업 내부의 민감한 정보가 무단으로 학습 데이터로 활용될 위험도 커지고 있다. 보안 실무자들은 AI 보안 정책 수립과 데이터 보호 조치를 강화해야 한다."

2025.02.18 07:59방은주

'초거대 AI 모델' 3파전…한국, 미국·중국 이어 3위

글로벌 초거대 AI 모델 현황 분석(2024년 조사) 5년간 271개 출시된 초거대 AI, 연평균 성장률 179.5% 기록 소프트웨어정책연구소가 발간한 '글로벌 초거대 AI 모델 현황 분석' 보고서에 따르면, 2020년부터 2024년까지 전 세계적으로 총 271개의 초거대 AI 모델이 출시되었다. 2024년에는 전년 대비 13개가 증가한 122개의 새로운 모델이 시장에 선보였으며, 이는 5년간 연평균 179.5%의 성장률을 보여준다. 초거대 AI 모델은 대규모의 컴퓨팅 인프라를 바탕으로 방대한 데이터를 학습하여 인간처럼 종합적인 인지·판단·추론이 가능한 '큰 규모'의 AI를 의미하며, 이번 분석은 GPT-3 수준인 1023 FLOP 이상 규모의 모델을 기준으로 삼았다. (☞ 보고서 바로가기) 글로벌 초거대 AI 개발 3강 체제: 미국 128개, 중국 95개, 한국 14개 보유 미국이 128개 모델로 선두를 지키고 있으며, 중국이 95개로 뒤를 잇고 있다. 주목할 만한 점은 한국이 14개의 모델을 보유하며 프랑스(10개)를 제치고 3위 자리를 굳건히 지키고 있다는 점이다. 한국의 초거대 AI 모델은 2021년 네이버의 HyperCLOVA 시리즈를 시작으로, 2023년 LG의 EXAONE 2.0, 삼성의 Gauss 시리즈, KT의 Mi:dm 200B 등이 출시되었으며, 2024년에는 LG AI연구원이 EXAONE 3.0과 3.5 시리즈를 추가했다. 멀티모달 AI 모델 비중 18.9%로 증가, 다중 과업 수행 모델 63.9% 달성 초거대 AI의 진화 방향은 멀티모달 지원과 다중 과업 수행 능력의 확대로 나타났다. 2024년에는 총 23개의 멀티모달 모델이 출시되어 전체의 18.9%를 차지했으며, 이는 2023년 13개(11.9%) 대비 크게 증가한 수치다. 다중 과업 수행이 가능한 모델은 총 78개로, 전체의 63.9%를 차지했다. 특히 5개 이상의 과업을 수행할 수 있는 모델이 24개로 급증했으며, 2-4개 과업 수행 모델까지 포함하면 전체의 47.5%가 다중 과업 수행 능력을 보유하고 있다. 언어 모델 240개로 압도적 1위, 시각·음성·바이오 분야로 확장 전체 모델의 88.6%인 240개가 언어 모델이었으며, 시각 관련 모델 63개, 음성 모델 8개, 바이오 모델 4개가 그 뒤를 이었다. 2024년에는 비전(Vision) 모델과 영상(Video) 모델의 출시가 증가했으며, OpenAI의 o1 시리즈와 같은 수학 분야 추론 모델이 새롭게 등장했다. 과업 유형별로는 언어 모델링/생성(208개), 채팅(98개), 코드 생성/자동완성(78개), 질의응답(72개), 번역(52개) 순으로 많았다. 민간 기업 주도로 가속화되는 AI 혁신: 알리바바 15개 모델 출시로 선두 2024년 기준 전체 모델의 96.7%가 기업에 의해 개발되었으며, 이는 2022년 89.7%, 2023년 93.6%에서 꾸준히 증가한 수치다. 알리바바가 15개 모델로 최다 출시를 기록했고, 메타(13개), 오픈AI(9개), 구글(7개) 순이었다. 3개 이상 모델을 출시한 19개 기관 중 미국 기업이 11개로 가장 많았으며, 중국 6개, 한국의 LG와 프랑스의 Mistral AI가 각각 1개 기관을 차지했다. xAI의 Grok-2, 5.30E+25 FLOP으로 최대 규모 기록 2024년 출시된 모델 중 xAI의 Grok-2가 5.30E+25 FLOP으로 최대 규모를 기록했다. GPT-4o(3.81E+25), Llama 3.1-405B(3.80E+25), Claude 3.5 Sonnet(3.65E+25), GLM-4-Plus(3.60E+25) 순으로 상위 5개 모델이 구성되었다. 특히 이들 상위 모델은 모두 기업이 개발했으며, 대부분 멀티모달 기능과 다중 과업 수행 능력을 갖추고 있다. 초거대 AI 경쟁 심화에 따른 국가 전략 투자 확대 시급 글로벌 초거대 AI 기술 경쟁이 더욱 심화되는 가운데, 한국의 전략적 대응이 필요한 시점이다. 특히 최근 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 사례는 주목할 만하다. 딥시크는 저비용으로 고성능 AI를 개발할 수 있다는 가능성을 보여줬지만, 동시에 높은 컴퓨팅 파워를 기반으로 한 대형 AI 모델의 중요성도 입증했다. 실제로 딥시크의 소형 AI 모델 'DeepSeek-R1'도 대형 AI 모델을 활용한 '지식 증류' 기술로 개발된 것이다. 한국은 세계에서 세 번째로 LLM(거대언어모델)을 개발한 국가로서, 2021년 9월 네이버의 개발을 시작으로 글로벌 경쟁력을 유지해오고 있다. 그러나 초거대 AI 모델이 급증하고 경쟁이 치열해지는 현 상황에서, 산업계의 혁신 노력과 이를 뒷받침할 정부의 정책적 지원이 결합되어야 할 필요성이 커지고 있다. 또한 우리나라가 미래 AI 혁명의 주역이 되기 위해서는 AI 스타트업이 혁신할 수 있는 환경을 조성하고, 자립적 초거대 AI 생태계 육성을 도모해야 한다. 특히 딥시크의 사례에서 볼 수 있듯이, 우수한 인재 육성과 인프라 확보의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 딥시크는 미국의 수출규제에도 불구하고 고사양 AI 반도체를 확보하고 우수 인력을 유치하여 약 150명 규모의 조직으로 성장했으며, 기존 기술을 응용한 혁신적인 접근으로 성과를 이뤄냈다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.17 23:14AI 에디터

'딥시크' 서비스 중단 파장…뤼튼·마음AI 등 R1 사용자 '안도'

정부가 중국 생성형 인공지능(AI) '딥시크'의 앱 다운로드를 국내서 중단시킨 가운데 '딥시크'를 활용하고 있는 업체들에게도 어떤 영향이 있을지 관심이 쏠린다. '딥시크'는 과도한 개인정보 수집에 따른 침해 문제를 고려한 우리 정부의 요청으로 다운로드가 중단된 상태로, 향후 국내 개인정보보호법에 따른 개선과 보완이 이뤄진 후 서비스가 재개될 예정이다. 17일 업계에 따르면 딥시크는 현재 ▲딥시크가 직접 운영하는 챗봇 서비스 및 기업용 API(외부 서비스와 연동하는 기능 제공) ▲딥시크가 개발한 오픈소스 '딥시크-R1' 모델로 누구나 다운로드해 자체 서버에 설치해 사용할 수 있는 두 가지 형태로 운영 중이다. 이 중 문제로 지적된 것은 챗봇 서비스 및 기업용 API다. 딥시크가 광범위한 사용자 개인정보를 수집하며 해당 데이터가 중국 서버에 저장된다는 점에서다. 이에 개인정보보호위원회는 지난달 31일 딥시크 본사에 개인정보 수집·처리 방식 관련 공식 질의서를 보내고 서비스에 대한 자체 분석에 착수했다. 그 결과 그간 여러 곳에서 지적된 제3사업자와 통신 기능 및 개인정보 처리 방침상 미흡한 부분이 일부 확인됐다. 이 같은 사실을 파악한 딥시크 사는 지난 10일 법무법인 태평양을 국내 대리인으로 지정한 후 글로벌 서비스 출시 과정에서 국내 보호법에 대한 고려가 일부 소홀했음을 인정했다. 또 지난 14일에는 앞으로 개인정보위에 적극 협력하겠다는 의사도 표명했다. 하지만 개인정보위는 보호법에 따라 딥시크 서비스를 시정하기까지는 상당한 시일이 걸릴 것으로 봤다. 또 추가적인 우려가 확산되지 않게 잠정 중단 후 개선·보완하도록 딥시크 사에 요구했다. 최장혁 개인정보위 부위원장은 "딥시크 앱의 국내 서비스가 지난 15일 오후 6시부터 잠정 중단됐다"며 "국내 개인정보 보호법에 따른 개선·보완이 이뤄진 후에 서비스가 재개될 예정"이라고 말했다. 이번 일로 앱마켓에선 당분간 신규로 딥시크 앱을 다운받을 수 없게 됐다. 다만 기존 앱 이용자와 웹 서비스 이용은 제한되지 않는다는 점에서 개인정보위는 개인정보를 입력하지 않는 등 신중하게 이용할 것을 당부했다. 또 개인정보위는 서비스 중단 기간에 딥시크 개인정보 처리 실태를 점검할 계획이다. 서비스 재개는 국내법에 따른 개선·보완을 진행한 뒤 진행될 방침이다. 남석 개인정보위 조사조정국장은 "기존에 앱을 다운받은 경우 사업자 측에서 마땅히 할 수 있는 조치가 없고 인터넷 역시 차단이 쉽지 않다"며 "실태점검 과정에서 보호법상 준수 의무 등을 살펴보고 결과 발표 시 대책을 발표할 것"이라고 설명했다. 반면 딥시크 R1 모델을 쓰는 기업들은 이번 개인정보위의 중단 방침에서 제외됐다. 현재 R1 모델을 쓴 것으로 알려진 곳들은 뤼튼테크놀로지스와 마음AI, 포티투마루 등이 대표적이다. 뤼튼테크놀로지스는 자체 클라우드에 R1 모델을 탑재하고 카카오톡을 통해 무료 질의응답 서비스를 제공하고 있다. 마음AI는 기업용(B2B) 상품으로 내부망에 전용 R1 모델을 설치할 수 있는 서비스를 출시했다. 포티투마루는 멀티 LLM 기반 생성형 AI 솔루션에 R1 모델을 지원한다. 현재까지 R1 모델을 채택한 기업들의 테스트에서는 보안 위협이 확인되지 않은 것으로 파악됐다. 해외 기업들도 최근 딥시크 R1 모델을 적극 도입하고 나섰다. 마이크로소프트(MS)와 아마존, 인텔, AMC, 엔비디아 등이 대표적이다. 뤼튼 관계자는 "자사 서비스는 클라우드 기반의 안전 서비스를 제공하는 것으로, 개보위의 이번 방침과 전혀 관련이 없다"며 "서비스 중단할 계획은 없는 상태로, 자사는 B2C 기업으로서 양질의 서비스를 제공하기 위해 더 노력할 것"이라고 말했다.

2025.02.17 17:18장유미

한국카처, 건물 박람회서 청소로봇 선봬

청소장비 전문기업 한국카처 오는 19일부터 22일까지 일산 킨텍스에서 개최되는 '2025 코리아빌드위크 건물유지관리산업전'에 참가한다고 17일 밝혔다. 코리아빌드위크는 국내외 기업들이 건설·건축·인테리어 산업과 관련된 신제품과 솔루션을 선보이는 자리다. 한국카처는 동시 개최되는 건물유지관리산업전에 메인 스폰서로 참가한다. 청소장비와 가든 클리닝 제품, 고압 세척기 등 제품을 선보인다. 완전 자율 무인 청소로봇 키라 B50도 전시한다. 제품은 360° 환경을 감지해 장애물을 자동으로 회피하고 청소 작업을 수행한다. 외부에서도 원격으로 장비 상태를 확인할 수 있다. 사이드 브러시와 롤러브러시를 통해 사각지대 없이 건식 브러싱과 습식 스크러빙을 동시에 수행한다. 자동으로 물과 배터리 충전도 가능하다. 한국카처는 다목적 청소장비와 맞춤형 클리닝 솔루션, 가정용 로봇청소기 등도 함께 소개한다.

2025.02.17 17:04신영빈

AI 훈련, 학습 데이터 817개로 10만개 뺨치는 성과…비결은?

817개 학습 데이터로 AIME 57.1% 정확도 달성한 LIMO의 혁신 상하이교통대학교(SJTU) 연구진이 발표한 'LIMO: Less is More for Reasoning' 논문에 따르면, 대규모 언어모델(LLM)의 수학적 추론 능력을 향상시키는데 기존의 통념을 뒤엎는 혁신적인 발견이 있었다. 연구진은 단 817개의 엄선된 학습 데이터만으로도 미국수학초청시험(AIME) 벤치마크에서 57.1%, MATH 벤치마크에서 94.8%의 정확도를 달성했다. 특히 주목할 만한 점은 이 성과가 NuminaMath-100k가 보여준 32.3%나 OpenThoughts-114k의 58.3%보다 훨씬 뛰어난 결과라는 점이다. (☞ 논문 바로가기) 3.7T 토큰으로 수학 특화 학습한 AI의 지식 기반 혁신 LIMO 연구진은 모델의 추론 능력이 두 가지 핵심 요소에 의해 결정된다고 주장한다. 첫째는 사전학습 과정에서 획득한 포괄적인 도메인 지식이며, 둘째는 추론 과정을 상세히 보여주는 '인지 템플릿'의 효과적인 활용이다. 특히 람다2(Llama 2)가 전체 도메인에서 1.8T 토큰의 데이터로 학습된 반면, 람다3(Llama 3)는 수학적 추론만을 위해 3.7T 토큰을 사용했다는 점은 현대 AI 모델들이 풍부한 수학적 지식 기반을 갖추고 있음을 보여준다. RL Scaling과 차별화된 LIMO의 효율적 접근법 LIMO는 강화학습(RL) 기반의 기존 접근법과는 다른 철학을 보여준다. OpenAI의 o1이나 DeepSeek-R1과 같은 RL Scaling 접근법이 대규모 컴퓨팅 자원을 활용한 광범위한 탐색을 통해 추론 능력을 향상시키는 반면, LIMO는 이미 모델에 내재된 추론 능력을 최소한의 고품질 예제로 이끌어내는 방식을 택했다. 이는 단순한 데이터 효율성을 넘어 AI 추론 능력 개발의 근본적인 패러다임 전환을 제시한다. 10개 벤치마크에서 40.5% 성능 향상 입증 LIMO는 다양한 평가에서 놀라운 성과를 보여줬다. 올림피아드벤치(OlympiadBench)에서 66.8%, 중국 고등학교 수학 리그(CHMath)에서 75.4%, 중국 대학입학시험(Gaokao)에서 81.0%, 대학원 입학시험(Kaoyan)에서 73.4%의 정확도를 달성했다. 특히 GPQA에서는 66.7%를 기록하며 OpenAI-o1-preview의 73.3%에 근접했다. 이는 기존 모델들이 100배 많은 데이터로 학습했음에도 불구하고 평균 40.5%의 절대적인 성능 향상을 보여준 결과다. L5급 고품질 추론으로 AIME 15% 성능 격차 실현 연구팀이 개발한 5단계(L1-L5) 추론 품질 평가에서, 최고 수준인 L5 품질의 추론 체인으로 학습한 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. L5와 L1 사이의 성능 차이는 AIME24에서 약 15%, MATH500에서 약 12%에 달했다. 고품질 추론의 특징으로는 명확한 구조적 조직화, 단계별 세분화, 자체 검증 단계 포함 등이 있으며, 이는 모델의 성능에 결정적인 영향을 미쳤다. Qwen2.5-32B 기반 LIMO, 기존 대비 47.1% 성능 향상 LIMO는 Qwen2.5-32B-Instruct를 기반으로 개발되었으며, 같은 구조의 이전 모델인 Qwen1.5-32B-Chat과 비교해 AIME24에서 47.1%, MATH500에서 34.4%의 놀라운 성능 향상을 보였다. 이는 사전학습 데이터의 품질 향상이 모델의 수학적 추론 능력 향상에 핵심적인 역할을 한다는 것을 입증한다. AI 추론 연구의 새로운 과제들 연구진은 LIMO의 성공을 바탕으로 여러 후속 연구 방향을 제시했다. 다중 모달 추론으로의 확장, 자동화된 품질 평가 도구 개발, 인지과학 통찰의 통합 등이 주요 과제로 제시됐다. 특히 시각 정보와 구조화된 데이터를 활용한 수학적 추론 능력 향상, 추론 체인의 품질을 자동으로 평가하고 개선하는 알고리즘 개발이 시급한 과제로 꼽혔다. 또한 인간의 인지 과정과 LIMO의 추론 패턴 사이의 유사성을 연구함으로써 AI 시스템과 인간의 추론 과정에 대한 이해를 높일 수 있을 것으로 기대된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.17 15:26AI 에디터

AI도 코드로 배운다...딥시크AI, 범용 추론력 강화 기술 공개

수학·코드 넘어선 AI 추론력 강화의 새 길 제시 딥시크AI(DeepSeek-AI)의 연구에 따르면, 대규모 언어모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키기 위한 새로운 접근법 'CODEI/O'가 개발되었다. 기존의 연구들이 수학이나 코드 생성과 같은 특정 영역에 집중했던 것과 달리, CODEI/O는 다양한 추론 패턴을 코드를 통해 학습하는 방식을 제시했다. 특히 논리적 추론, 과학적 추론, 상징적 추론 등 다양한 영역의 추론 과제에서 데이터가 부족하고 분산되어 있는 문제를 해결하고자 했다. (☞ 논문 바로가기) 81만 개 코드 파일에서 추출한 45만 개 함수로 구축한 학습 데이터 CODEI/O는 코드믹스(CodeMix)와 파이에듀-R(PyEdu-R) 등 다양한 소스에서 총 81만 개의 코드 파일을 수집했다. 코드믹스에서는 딥시크 코더 V2 라이트 모델의 함수 완성 작업 성공률이 10%에서 90% 사이인 42.7만 개의 파일을 선별했고, 파이에듀-R에서는 36.9만 개의 파일을 확보했다. 이 외에도 알고리즘 저장소, 수학 문제 컬렉션, 유명 코딩 플랫폼 등에서 1.45만 개의 고품질 코드 파일을 추가로 수집했다. 코드 실행 결과로 검증하는 입출력 예측 학습 방식 CODEI/O는 수집된 코드를 단순 학습하는 대신, 실행 가능한 함수로 변환하고 이를 입력-출력 예측 작업으로 재구성했다. 각 함수마다 최대 10개의 입출력 쌍을 생성했으며, 모든 입력과 출력은 자연어 형태의 Chain-of-Thought(CoT) 추론 과정으로 표현했다. 실행 시간은 샘플당 5초로 제한했고, 입출력 객체의 복잡도도 제한을 두어 일반 LLM이 생성할 수 있는 수준을 유지했다. 검증된 데이터로 재학습시킨 CODEI/O++, 더 높은 성능 달성 개선된 버전인 CODEI/O++는 DeepSeek-V2.5 모델을 활용해 잘못된 예측을 수정하는 다중 턴 방식을 도입했다. 첫 시도에서 약 50%의 정확도를 보였고, 부정확한 응답 중 약 10%가 두 번째 시도에서 수정되었다. 특히 출력 예측의 경우 51.8%가 첫 시도에서 정확했고, 나머지 중 5.2%가 두 번째 시도에서 정확도를 개선했다. 14개 벤치마크에서 입증된 뛰어난 범용 성능 연구팀은 Qwen 2.5 7B Coder, Deepseek v2 Lite Coder, LLaMA 3.1 8B, Gemma 2 27B 등 다양한 모델에서 실험을 진행했다. 그 결과 CODEI/O는 DROP(자연어 추론), WinoGrande(상식 추론), GSM8K(수학), MATH(수학), MMLU-STEM(과학/기술), BBH(논리), GPQA(과학), Cruxeval(코드), ZebraGrid(논리) 등 14개 벤치마크에서 일관된 성능 향상을 보였다. 특히 Qwen 2.5 7B Coder 모델의 경우 기본 성능 54.8에서 CODEI/O 적용 후 57.2, CODEI/O++ 적용 후 57.7로 꾸준한 성능 향상을 보였다. 두 단계 학습이 성능 향상의 핵심...기존 단일 단계 대비 최대 3.4포인트 향상 연구팀은 CODEI/O 학습을 일반 지시학습 이전 단계에 별도로 진행하는 두 단계 학습법을 채택했다. Qwen 2.5 Coder 7B 모델에서 단일 단계 학습 시 54.8점이었던 성능이 CODEI/O 선행 학습 후 57.2점으로 향상되었다. LLaMA 3.1 8B 모델에서도 49.3점에서 52.7점으로 성능이 개선되었다. 특히 연구팀은 약 118만 개의 다국어 지시학습 데이터셋을 사용했는데, 이는 CODEI/O 데이터보다 크기가 작아 두 데이터셋을 단순 혼합할 경우 학습이 균형적으로 이루어지지 않는다는 점을 발견했다. 참조 코드와 추론 과정 배치가 성능 좌우...쿼리-코드 함께 제시할 때 최고 성능 연구팀은 쿼리, 참조 코드, Chain-of-Thought(CoT) 추론 과정의 최적 배치 방식도 실험했다. 쿼리와 참조 코드를 프롬프트에 함께 제시하고 CoT를 응답으로 두는 방식이 가장 높은 57.2점을 기록했다. 반면 쿼리만 프롬프트에 제시하고 참조 코드를 응답에 포함시키는 방식은 54.9점으로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 코드 생성 작업과 유사한 형태지만 훈련 샘플이 더 적어 성능이 제한된 것으로 분석됐다. 데이터 규모 확장에 따른 성능 향상 입증 연구팀은 훈련 샘플 수와 입출력 쌍 수에 따른 성능 변화도 분석했다. 훈련 샘플을 0.32M에서 3.52M까지 늘렸을 때 성능이 지속적으로 향상되었고, 각 함수당 입출력 쌍을 1/6에서 6/6까지 늘렸을 때도 성능이 개선되었다. 이는 CODEI/O가 더 큰 규모의 데이터셋으로 확장될 수 있는 가능성을 보여준다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.17 14:29AI 에디터

제약사 2세, 코로나19 치료제 개발 실패 손실 피하려 미리 주식 팔아

국내 제약사 창업주 2세가 코로나19 치료제 관련 미공개중요정보 이용행위를 하다 덜미가 잡혔다. 금융위원회 증권선물위원회에 따르면, 해당 제약사의 실소유주인 창업주 2세는 미리 알게 된 신약개발 임상 결과와 관련된 정보를 이용한 거래를 통해 369억 원에 달하는 손실을 회피했다. 창업주 2세는 이 제약사의 사장과 지주회사의 대표를 함께 맡고 있었다. 해당 제약사는 코로나19 치료제 개발을 위한 국내 임상시험을 진행했다. 하지만 임상 2상에서 시험 주 평가지표의 유효성 목표를 충족하지 못했다. 이를 알게 된 창업주 2세는 해당 정보가 공개되기 이전인 지난 2021년 4월 자신과 가족들이 운영하는 B사가 보유한 제약사 주식 지분을 블록딜(시간 외 대량매매)으로 대량 매도했다. 금융위 증권선물위원회는 지난 12일 A제약사의 코로나19 치료제 개발 관련 미공개 내부정보를 이용해 손실을 회피한 창업주 2세와 해당 제약사의 지주사에 대해 자본시장법상 미공개 중요정보 이용 금지 위반으로 검찰 고발 조치를 의결했다. 내부자가 정보를 인식한 상태에서 거래하면 특별한 사정이 없는 한 그 정보를 '거래에 이용'한 것으로 보며, 그 손익 여부와 관계없이 처벌받게 된다. 미공개 중요정보를 이용해 거래한 자는 1년 이상의 유기징역과 부당이득금 3배~5배 규모의 벌금이 부과된다. 부당이득 규모에 따라 최대 무기징역까지 가중처벌도 가능하다. 자본시장법에서 금지하는 미공개 중요정보 이용행위란, 내부자가 상장법인의 업무 등과 관련된 미공개 중요정보를 특정 증권 등의 매매, 그 밖의 거래에 이용하거나 타인에게 이용하게 하는 행위 등을 말한다.

2025.02.17 13:52김양균

"습도 제어로 반도체 수율 향상"…저스템, 고객사·제품군 확대 박차

저스템이 반도체 수율 향상에 기여하는 습도 제어 시스템으로 회사 성장을 가속화한다. 현재 미국 고객사와 1세대 제품 공급을 위한 평가를 진행 중이며, 최근 출시한 2세대 제품도 국내 고객사의 첨단 메모리 전환 추세에 맞춰 공급량을 본격 확대할 계획이다. 임영진 저스템 대표는 최근 서울 강남 모처에서 기자들과 만나 회사의 올해 핵심 사업 전략에 대해 이같이 밝혔다. 습도 제어로 반도체 수율 향상…미국 고객사 확보 목전 저스템은 지난 2016년 설립된 반도체·디스플레이 장비업체다. 삼성전자, 주성엔지니어링 등에서 기술력을 쌓은 임 대표가 설립했다. 질소(N2)를 통한 공정 내 습도제어가 회사의 핵심 기술로 꼽힌다. 반도체의 주 소재인 웨이퍼는 공정 내에서 용기(풉; POUP)에 담겨 진공·대기 환경을 오간다. 그런데 대기 환경에서 습도가 너무 높을 경우, 웨이퍼에 잔존한 가스 물질이 습도와 반응해 부식 반응을 일으킬 수 있다. 이는 반도체 수율 저하로 직결된다. 때문에 선폭 20나노미터(nm) 이하의 미세 공정에서는 습도 제어의 필요성이 높아진다. 저스템은 질소를 기반으로 습도를 45%에서 5% 이하로 감소시키는 기술을 국내 최초로 개발해, 모듈 형식으로 반도체 소자업체에 공급해 왔다. 1세대 제품은 국내를 비롯해 대만, 일본, 싱가포르 등 해외 시장에도 상용화됐다. 임 대표는 "저스템의 습도 제어 시스템을 도입하면 생산성이 약 2% 정도 향상되고, 이를 금액적으로 환산하면 1기 팹에서 연간 1천억원 정도의 이득이 있다"며 "이에 주요 IDM(종합반도체기업) 3개사가 저스템 시스템을 채용 중으로, 시장 점유율은 85~90% 수준"이라고 설명했다. 미국 주요 메모리 기업과의 협업도 기대된다. 현재 해당 기업에 모듈을 공급해 퀄(품질) 테스트를 진행 중으로, 올해 상반기 양산 공급을 확정짓는 것이 목표다. 2·3세대 모듈로 성장 본격화…하이브리드 본딩 시대도 준비 나아가 저스템은 지난해 양산을 시작한 2세대 제품 'JFS'의 시장 확대를 추진 중이다. JFS는 습도를 최대 1%까지 낮출 수 있어 10나노급 반도체에 대응할 수 있다. 특히 국내 주요 고객사가 1b(5세대 10나노급) 등 최선단 D램 전환을 가속화하고 있어, 수요가 크게 늘어날 것이라는 게 저스템의 시각이다. 임 대표는 "JFS는 지난해에만 600개를 출하했고, 국내 주요 고객사 중 한 곳에도 실장됐다. 1세대가 6천개가량 도입된 걸 감안하면 2세대도 최소 그 이상의 성장 잠재력이 있다"며 "다른 한 곳도 실장 협의가 끝나 올해 상반기 중으로 본격적인 도입이 가능할 전망"이라고 밝혔다. 오는 19일부터 개최되는 '세미콘 코리아 2025'에서는 3세대 제품도 공개한다. 3세대는 이전 세대 대비 습도 제어 범위를 넓혀, 풉의 뚜껑을 열어도 웨이퍼 주변의 습도를 1%로 유지할 수 있도록 하는 것이 특징이다. 임 대표는 "3세대 제품은 내부 개발이 끝나, 일부 고객사 평가를 준비하고 있다"며 "이르면 내년 하반기나 내후년부터 본격적으로 시장에 공급될 것"이라고 강조했다. 한편 저스템은 차세대 HBM(고대역폭메모리)에 적용될 하이브리드 본딩 관련 장비도 준비하고 있다. 하이브리드 본딩은 칩과 칩을 직접 연결하는 첨단 패키징 기술이다. 저스템은 칩 간의 연결성을 높일 수 있도록, 플라즈마로 웨이퍼 표면에 미세한 굴곡을 만드는 장비를 개발하고 있다.

2025.02.17 13:51장경윤

금메달리스트급 AI 등장... 구글 '알파지오메트리2' IMO 기하학 문제 84% 해결

IMO 기하학 문제 해결률 84% 달성, 인간 금메달리스트 수준 입증 구글 딥마인드가 발표한 연구 논문에 따르면, 알파지오메트리2(AlphaGeometry2)가 국제수학올림피아드(IMO) 기하학 문제 해결에서 평균적인 금메달리스트급 성능을 달성했다. (☞ 논문 바로가기) 알파지오메트리2는 2000년부터 2024년까지의 IMO 기하학 문제 50개 중 42개를 해결하는데 성공했다. 이는 평균 금메달리스트의 해결률인 40.9개를 뛰어넘는 수치다. 특히 이전 버전인 알파지오메트리의 54% 해결률에서 크게 향상되었으며, 2024년 IMO에서는 은메달 수준의 성과를 거두었다. 이는 다른 AI 시스템들의 성과를 크게 앞지르는 결과다. OpenAI o1과 Gemini thinking은 단 한 문제도 해결하지 못했으며, TongGeometry DD는 18개, Wu with AG1 DDAR은 21개를 해결하는데 그쳤다. 특히 평균 은메달리스트가 33.9개, 동메달리스트가 27.1개를 해결한다는 점을 고려하면, 알파지오메트리2의 성과는 더욱 주목할 만하다. 도메인 언어 커버리지 66%에서 88%로 확장 알파지오메트리2는 도메인 언어를 확장해 선형 방정식, 각도, 비율, 거리 관련 문제와 물체의 움직임이 포함된 복잡한 문제도 해결할 수 있게 되었다. 이를 통해 IMO 2000-2024 기하학 문제의 언어 커버리지가 66%에서 88%로 향상되었다. 남은 12%는 3D 기하학, 부등식, 비선형 방정식, 그리고 가변적 점의 수를 포함하는 문제들이다. 알파지오메트리2는 11가지 유형의 궤적 문제도 처리할 수 있게 되었다. 시스템은 distmeq, distseq, angeq와 같은 새로운 술어들을 도입해 기하학적 양들 간의 선형 방정식을 표현할 수 있게 되었다. 또한 고정점 플레이스홀더를 사용해 점, 선, 원의 움직임을 표현하는 새로운 술어 구문도 개발했다. 다중 검색 트리로 구현한 혁신적 검색 시스템 SKEST 알파지오메트리2는 여러 개의 검색 트리가 병렬로 실행되며 지식을 공유하는 새로운 검색 알고리즘 SKEST(Shared Knowledge Ensemble of Search Trees)를 도입했다. 각 검색 트리는 보조점 구성을 시도한 후 심볼릭 엔진을 실행하며, 성공하지 못한 경우에도 증명된 사실들을 공유 데이터베이스에 기록해 다른 트리들이 활용할 수 있게 했다. 이 시스템은 고전적인 검색 트리, 다중 보조점 예측 트리, 균일한 분포의 보조점 유형 예측 트리 등 다양한 검색 전략을 결합했다. 이 시스템은 TPUv4를 활용해 모델당 여러 개의 복제본을 서비스하며, 각 검색 트리는 자체 검색 전략에 따라 동일 서버에 쿼리를 보낸다. DDAR 작업자들은 문제들 간에 공유되어 이미 해결된 문제의 컴퓨팅 자원을 다른 문제 해결에 활용할 수 있다. 300배 빨라진 심볼릭 엔진과 최적화된 검색 알고리즘 C++로 구현된 새로운 심볼릭 엔진 DDAR2는 이전 버전보다 300배 이상 빠른 처리 속도를 보여준다. 25개의 IMO 문제에 대한 벤치마크 테스트에서 DDAR1이 평균 1179.57초가 걸린 반면, DDAR2는 3.44711초만에 처리를 완료했다. 또한 빔 크기 128, 빔 깊이 4, 32개의 샘플을 사용하는 최적화된 검색 알고리즘을 도입했다. 이러한 성능 개선은 AMD EPYC 7B13 64 코어 CPU 환경에서 검증되었으며, pybind11을 통해 Python과 연동되어 효율적인 처리가 가능하다. 특히 가우스 소거법의 핵심 연산을 C++로 구현하여 획기적인 속도 향상을 달성했다. 30초 만에 IMO 문제 해결하는 놀라운 성능 2024년 IMO 4번 문제를 단 30초 만에 해결하는 등 인상적인 성과를 보였다. 이 해결책은 IMO 2024 문제선정위원회 의장이자 2회 금메달리스트인 조셉 마이어스로부터 만점을 받았다. 또한 IMO 2013 P3, IMO 2014 P3과 같은 난해한 문제들도 단 하나의 보조점만으로 해결하는 창의적인 접근법을 보여주었다. 자동화된 문제 이해와 다이어그램 생성 시스템 구축 제미니를 활용해 39개의 IMO 문제 중 30개를 자동으로 형식화하는데 성공했다. 다이어그램 생성에서도 큰 성과를 보여, 44개의 IMO 문제 중 41개에 대해 자동으로 다이어그램을 생성했다. 40개의 문제는 40개의 병렬 프로세스를 사용해 1시간 이내에 처리가 가능하며, 가장 복잡한 IMO-2011-6 문제는 3333개의 프로세스로 400분 만에 다이어그램을 생성했다. 다이어그램 생성 과정에서는 Adam gradient descent optimization과 Gauss-Newton-Levenberg method를 결합한 2단계 최적화 방법을 사용한다. 첫 단계에서는 비퇴화 손실을 포함한 평균 제곱 오차를 최소화하고, 두 번째 단계에서는 비선형 방정식의 수치해를 찾는다. 이 방법은 기존의 gradient descent 최적화만 사용할 때보다 일관되게 더 나은 결과를 보여준다. 3억 개의 정리로 훈련된 강력한 언어 모델 약 3억 개의 정리로 구성된 대규모 합성 훈련 데이터셋을 사용했으며, 이전 버전과 비교해 2배 더 큰 무작위 다이어그램을 탐색하고 10배 더 복잡한 증명 단계를 생성할 수 있게 되었다. 단 250회의 훈련 단계(약 2억 개의 토큰)만으로도 50개 중 27개의 IMO 문제를 해결할 수 있는 수준에 도달했다. 시스템은 few-shot 프롬프트를 사용해 Gemini에 5회 쿼리를 보내고 결과를 통합하는 방식으로 자연어 문제를 형식화한다. 실험 결과, 커스텀 토크나이저와 대규모 언어 모델 토크나이저 모두 비슷한 성능을 보였으며, top-k 샘플링에서 temperature=1.0, k=32 설정이 최적의 결과를 산출했다. 이는 낮은 temperature에서는 충분히 다양한 보조 구성이 생성되지 않고, 높은 temperature에서는 잘못된 문법의 출력이 증가하기 때문이다. 멀티모달 추론과 언어 모델의 발전 가능성 알파지오메트리2의 언어 모델은 제미니 1.5를 기반으로 멀티모달 추론 능력을 갖추었다. 다이어그램 이미지를 입력으로 받아 문제를 해결할 수 있지만, 복잡한 다이어그램의 경우 이미지 토큰화 과정에서 공간 정보가 손실되는 한계가 있다. 연구진은 현재 언어 모델이 보조점 생성뿐만 아니라 완전한 증명 생성도 가능하다는 것을 발견했으나, 추론 속도와 환각 현상 해결이 필요해 당분간은 외부 도구의 도움이 필수적이라고 밝혔다. IMO 쇼트리스트 최난도 문제 해결 성과 알파지오메트리2는 2002년부터 2022년까지 IMO 쇼트리스트에서 선정된 30개의 최난도 문제 중 20개를 해결하는데 성공했다. 이는 시스템이 실제 IMO에 출제된 문제뿐만 아니라 더 광범위한 올림피아드 기하학 문제를 해결할 수 있는 강력한 능력을 갖추었음을 보여준다. 남은 과제: 고급 기하학 문제 해결 IMO 2018 P6, IMO 2023 P6와 같이 반전, 사영기하학, 근축이 필요한 고급 기하학 문제는 여전히 도전 과제로 남아있다. 연구진은 이러한 문제들을 해결하기 위해 하위 문제로 분해하고 강화학습 접근법을 적용하는 추가 연구를 진행할 예정이다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.17 13:28AI 에디터

농심, 유럽 법인 설립…"2030년 유럽매출 4배 성장 목표"

농심이 유럽법인을 설립해 유럽시장 공략을 위한 비즈니스 거점을 구축한다. 농심은 다음 달 네덜란드 암스테르담에 유럽법인 '농심 유럽(Nongshim Europe B.V.)'을 설립한다고 17일 밝혔다. 농심 유럽법인이 위치할 네덜란드는 유럽 내 물동량 1위인 '로테르담항'을 보유하고 있다. 항구와 연계된 철도, 육상 교통망도 갖추고 있어 유럽 전역을 대상으로 하는 물류 인프라가 우수한 국가라는 평가다. 농심이 유럽법인 설립에 나선 것은 유럽시장의 성장세와 다양성 때문이다. 유럽 라면시장은 2023년 기준 약 20억 달러(2조8천812억원) 규모다. 최근 5년간(2019년~2023년) 연 평균 12%의 성장률을 보이고 있다. 같은 기간 농심의 유럽 매출은 연 평균 25% 성장했고 지난해 매출은 전년대비 약 40% 늘었다. 농심은 유럽 시장 공략을 위해 테스코(Tesco, 영국), 레베(Rewe, 독일), 알버트 하인(Albert Heijn, 네덜란드), 까르푸(Carrefour, 프랑스 및 유럽 전역) 등 유럽 핵심 유통채널에 대한 신라면 등 주요 브랜드 판매규모를 확대한다는 전략이다. 향후 대형 유통사와 협의해 각국 소비자 기호에 맞는 제품 출시를 검토하고 유럽 내 K푸드 관심이 높아진 트렌드를 반영해 국내에서 인기를 얻은 신제품의 빠른 현지 출시도 병행한다. 농심 관계자는 “신라면과 신라면 툼바 등 매운라면 뿐만 아니라 다양한 맛을 가진 농심 제품 라인업이 유럽시장 공략에 효과적일 것으로 분석된다”며 “주요 제품의 입점 확대와 현지 식문화 맞춤 제품 개발이라는 투 트랙 전략으로 2030년 3억 달러(4천321억원) 매출 목표를 달성할 것”이라고 말했다.

2025.02.17 11:28김민아

EBS, 선택과목 사라지는 28학년도 수능 통합사회·과학 강의 무료제공

EBS가 17일 2028학년도 대학수학능력시험 예시문항을 최초로 분석한 '2028학년도 수능 스타트' 통합사회, 통합과학을 발행한다고 밝혔다. 올해 고등학교 1학년이 응시하게 되는 2028학년도 수능은 선택과목이 없어지면서 통합 융합형으로 시행된다. 특히 17개 과목으로 나누어 시행되던 사회 과학탐구영역도 문과와 이과 구분 없이 모든 학생이 통합사회, 통합과학 과목을 모두 응시해야 한다. EBS는 새롭게 바뀌는 수능에 대한 부족한 정보로 불안감을 느끼는 예비 수험생과 학부모들을 위하여, 새로 수능 과목이 되는 통합사회와 통합과학의 수능 대비 교재를 발 빠르게 준비했다. '수능 스타트' 시리즈는 2014학년도 A/B형 수능, 2021학년도 선택형 수능 등 수능 개편 시기에 맞춰 EBS에서 발행해 온 수능 개편 특화서로 이번 수능 개편을 맞아 새롭게 발행한다. 특히 이번 교재는 수능 출제 기관인 한국교육과정평가원에서 발표한 2028학년도 수능 통합사회, 통합과학의 예시문항을 최초로 분석했다. 평가원 예시문항에는 일반 내신 시험처럼 한 영역의 내용을 묻는 것이 아닌, 소재를 통합하거나 여러 성취기준을 결합한 문항들도 새로 출제되었는데 문항별 꼼꼼한 분석 자료를 제공해 낯선 문항에도 잘 적응할 수 있도록 했다. 또한 새 교육과정에 맞춘 기본 개념을 체계적으로 정리하고, 예시문항과 닮은꼴 문제를 수록하여 예비 수험생들이 수능 문항의 유형과 내용을 충분히 연습할 수 있다. '수능 스타트' 강의는 EBS 통합사회, 통합과학의 대표 강사인 박봄, 양은혜가 맡는다. 겨울방학 시기에 미리 학습할 수 있어 3월26일 시행 예정인 전국연합학력평가도 함께 준비할 수 있다. 강의는 EBS 고교강의 사이트에서 이날부터 누구나 무료로 수강할 수 있다. 교재도 같은 날 전국 온오프라인 서점을 통해 구입할 수 있다.

2025.02.17 09:00박수형

"폐기름 재활용 15년 노하우, 친환경 항공유에 담았다"

“대기업 대비 경쟁력을 묻는 사람들에게, DS단석에 들어오는 (폐기름) 컨테이너 대수를 확인해보라고 말한다. 일반적인 원료와 달리 폐기름은 들어오는 것마다 물성이 다르다. 이걸 처리해 활용한 지 15년이 됐다. 그 경험이 저희 자산이다. 다른 업체들은 폐기름을 수거할 순 있어도, 활용에선 문제를 겪게 된다. 폐기름 수입 신고서 내역을 보고, 어떤 회사가 가장 많이 처리해왔는지를 봐라.” 박기돈 DS단석 평택1공장장은 지난 13일 DS단석 평택1공장에서 이같이 말했다. DS단석은 지난해 11월 평택 1공장을 준공했다. 이후 지난달 수소화 식물성 오일 전처리 공정(HVO PTU)로 생산한 지속가능항공유(SAF) 원료를 처음으로 공급했다. 연 생산 규모는 30만톤이다. 회사는 장기적으로 HVO와 SAF도 오는 2028년까지 직접 생산할 계획이다. 규모가 훨씬 큰 정유업계 대기업들도 새 먹거리로 SAF를 주목하고 있는데, 바이오 에너지 사업 역량으로선 충분히 앞섰다는 것이다. DS단석은 지난 2017년부터 바이오디젤 수출 점유율 1위를 지속하고 있고, 2023년 기준 국내 시장 점유율은 3위다. SAF는 최근 미국, 유럽연합(EU)을 중심으로 의무 사용 규제가 강화되고 있다. EU는 올해부터 SAF 혼합 목표 2%를 적용하고, 오는 2050년까지 이 기준을 70%로 올릴 계획이다. 수요 전망이 밝은 점에 주목해 DS단석도 기존 차량용, 발전용 바이오 연료 사업 영역을 확장해 선박, 항공 연료 시장을 공략 중이다. DS단석은 폐식용유(UCO)과 동물성 유지(우지, 돈지), 팜 오일폐수(POME) 등 폭 넓은 원료를 사용해 HVO PTU를 생산하고 있다. 이날 둘러본 평택 1공장에선 크게 세 단계 공정을 거쳐 폐기름이 정제되고 있었다. 폴리에틸렌을 제거하는 A 공정, 금속분과 무기염소 등 불순물을 제거하는 B공정 외 원심 분리기로도 제거되지 않는 불순물을 화학물질로 흡착시켜 제거하는 C 공정 순이다. 전체 공정은 모니터링 시스템 하에 거의 자동화돼 있어 현장에선 인력을 찾아보기 어려웠다. 김동관 DS단석 생산부 차장은 “폐식용유를 원료로 하기 때문에 나트륨, 칼륨 등 이물질이 많다”며 “최종적으로 납품되는 HVO 원료는 이물질이 아예 없는 수준으로 정제된다”고 설명했다. SAF 원료 관련 국제 기준을 모두 충족하는 점도 강점으로 소개했다. 신현석 DS단석 수석연구원은 “평택 PTU 설비는 글로벌 스탠다드 성격이 강하다”며 “다양한 원료를 처리할 수 있고 하니웰 UOP를 비롯한 선도 회사에서 요구하는 모든 규격에 맞는 설비를 두고 있다”고 설명했다. 공장 폐기물 중 가장 처리가 까다로운 폐수도 증발 농축 공정을 두고 재사용하는 등 경제성 측면에서도 타사보다 유리할 것이라고 자신했다. 평택 1공장은 지난해 11월 준공 이후 성능 테스트를 80% 수준까지 마쳤다. 박 공장장은 “전세계 1~3위 정유사와도 협업을 논의했고, 국내 정유사와도 몇 곳 논의를 했다”고 덧붙였다. 정유 대기업들이 SAF 시장에 속속 진출하고 있지만, 실제 규모의 경제 효과로 누릴 이점도 제한적일 것으로 전망했다. 신현석 수석은 “정유 기업들이 기존 설비에 바이오원료를 일부 투입해 생산하는 '코프로세싱' 방식 생산물은 현대 SAF로 인정받지 못한다”며 “향후 인정이 될 수도 있겠지만, 시장 수요를 고려하면 정유사들이 보유한 대규모 설비를 바이오 원료로 채우기도 현실적으로 어렵고, 한 라인만 전환한다 해도 물량이 많다”고 설명했다.

2025.02.16 12:00김윤희

"골목대장에서 전국구로"…성공 이유는 'MZ픽'

불황 속에서도 살아남은 지역 인기 식당들이 기업과 만나 몸집을 불리는 사례가 늘고 있다. 체계적인 프랜차이즈화를 통해 가맹점을 대거 확장하거나, 백화점 등 주요 유통 채널에 입점하는 등 형태 또한 다양해진 것이 특징이다. 16일 업계에 따르면 마포구 망원동의 일본식 라면 체인점 멘지는 지역 맛집으로 떠오르며 본죽을 운영하는 본아이에프와 손을 잡았다. 회사는 지난 2022년 멘지를 인수, 프랜차이즈화를 진행해 올해 기준 현재 가맹점은 16개로 지속 확장세다. 이곳은 유동 인구가 밀집된 대학가 등의 거점 지역을 중심으로 가맹점을 늘리고 있다. 지난 2015년 문을 연 전익범 셰프의 베이커리 밀도 역시 매일유업 자회사인 엠즈베이커스에 인수, 프랜차이즈화됐다. 밀도는 올해 3월 롯데백화점 잠실점 내 14호점 오픈을 앞두고 있다. 또 백화점과 쇼핑몰 등으로 매장을 확대하며 가맹 채널 다변화를 이어가고 있다. 최근 대학가에 자리한 맛집들도 유통가에 하나둘씩 발길을 들이고 있다. 대학가의 주 고객층인 20대 초중반 고객들의 경우 맛과 가격에 대한 선택 기준이 까다로워 미식 트렌드를 보여주는 지표로 여겨지고 있다. 이러한 점에 주목해 핵심 유통 채널인 백화점 주요 3사는 소비자의 체류 시간을 늘리기 위해 검증된 프랜차이즈를 유치하고 있다. 실제 현대백화점의 전년 동기 대비 식음료(F&B) 부문의 성장률은 13%를 기록해 명품(5%)에 비해 성장률이 두 배 이상 웃돈 것으로 집계됐다. 현대백화점은 서울 미아점 식품관을 대거 재단장하며 고려대학교의 유명 덮밥 브랜드 한술식당을 비롯한 대학가 맛집을 입점했다. 롯데백화점은 롯데몰 수원점 내 프리미엄 푸드홀 '다이닝 에비뉴'를 구성하며 대학로 유명 식당 마츠노하나 등을 줄줄이 유치했다. 업계 관계자는 "불황 속에서도 변화에 민감한 MZ세대의 입맛을 저격해 성공한 맛집의 경우 차별화된 경쟁력으로 꾸준히 인기를 끄는 경우가 많다"며 "지역 맛집의 경우 평소 접근이 어렵다는 희소성도 갖추고 있어 꾸준한 프랜차이즈화의 성공 사례로 이어지고 있다"고 말했다.

2025.02.16 09:46류승현

래블업 "우린 돈버는 AI기업···AI비용 다이어트 해줘요"

"래블업은 AI 인프라 매니지먼트 플랫폼 기업입니다. 국내서는 우리가 유일합니다. 세계적으로도 이런 종류의 의미있는 기업은 5곳이 채 안되고, 우리처럼 운용체계(OS) 레벨까지 내려가는 회사는 드뭅니다." 신정규 래블업(Lablup) 대표는 지디넷코리아와의 인터뷰에서 이 같이 밝혔다. 래블업은 기업이나 기관, 연구소가 인공지능(AI)을 사용할때 보다 저렴하게 사용해주는 기술과 솔루션을 갖고 있다. 고객의 AI 사용과정을 분석, 비용 절감을 도와준다. 이 비즈니스 모델(BM)로 재작년 70억, 작년 50억대 매출을 올렸다. '돈 버는 AI기업'이기도 하다. AI솔루션과 서비스를 가진 AI전문기업이 대부분 수익을 내지 못하는 것과 달리 래블업은 최근 몇년간 계속 수익을 내고 있다. 신 대표는 "2020년부터 매년 흑자를 기록했다"면서 "흑자가 나면 전체 이익의 20%를 N분의 1로 구성원과 나눈다"고 들려줬다. 신 대표는 포항공대 박사 출신이다. 본인이 연구실(랩)에서 AI연구를 하면서 겪은 인프라 부족 문제를 해결해주고 싶다는 마음에서 래블업을 설립했다. 래블업(Lablup)이란 회사 이름도 연구소(랩) 환경을 개선해(업)준다는 의미로 지었다. 2015년 4월 설립했다. 최근 신 대표는 중국 AI스타트업 딥시크(DeepSeek)가 초래한 '세계 AI시장 쇼크'를 어떻게 해석하고, 또 우리나라가 어떻게 대응해야 하는 지를 장문으로 페이스북에 올려 화제를 모으기도 했다. 아래는 신 대표와 일문일답. 인터뷰는 작년말 래블업 강남 사무실에서 이뤄졌다. -창업 배경이 궁금하다 "올해 4월이 설립 만 10년이다. 3명이 공동 창업했다. CTO를 맡고 있는 김준기 님(래블업은 직원들 이름에 님을 붙인다)과 연구소장을 맡고 있는 박종현 님이다. 3명 모두 박사다. 그러다보니 회사 이름도 연구실(랩)을 업그레이드하자는 의미로 '래블업'이라고 지었다. 연구원 시절 AI연구에 많은 애로를 겪었다." -공동창업자 3명이 같은 랩에 있었나 "아니다. 나는 학부 전공이 물리학과 컴퓨터 공학 두 개를 했다. 석사는 복잡계 과학을 했다. 복잡계는 비선형계고 거의 대부분이 수학이다. 박사는 복잡계 뇌과학에 계산신경과학 분야를 했다. 병원이랑 같이 일을 하기도 했다. 우리 CTO는 KAIST에서 전산학으로 학사, 석사, 박사 학위를 받았다. CTO가 랩에서 주로 하던 일이 GPU와 네트워크를 사용해 가속화하는 일을 했다. 연구소장은 포항공대에서 생물 물리학으로 박사학위를 받았고 바이오 쪽에서 일한 경험이 있다." -래블업을 창업하기전 기업을 다닌 경력도 있다. "박사 학위 받고 보안 회사를 공동 창업해 10여개월간 일했다. 이후 만든 회사가 래블업이다. 오픈소스 활동을 같이 하던 당시 KAIST 박사 과정의 김준기 CTO님을 꼬셔 창업하자고 했다. 2014년 12월부터 준비해 이듬해 4월 창업했다. 회사 설립 초창기에, 예전 오픈소스 활동때 협업했던 회사의 대표가 도움을 줬다. 해당 회사는 구글이 인수했다." -창업시 컨셉은 뭐였나? "연구 과정을 가속화 해주는 게 우리 회사 정체성이다. 연구실에서 실험한 걸 상용화하려면 많은 시간이 걸린다. 연구하는 사람들이 만든 게 시장에 빨리 나오게 해주자가 창업시 목표였다. 시작은 그랬고, 아이템은 AI로 정했다. 신경과학을 전공하면서 AI의 발전속도를 봤기 때문이다. 요새는 딥러닝이라고 하지만 당시는 그냥 뉴럴넷이라고 했다. 퍼셉트론과 인공신경망 만드는 거였다. 계산 신경과학 분야가 빅데이터나 슈퍼컴퓨팅 보다 컴퓨팅 파워를 쓰는 게 더 가파르다는 걸 그때 알았다. 앞으로 계산이 폭발할 거고, GPU 부족 등 여러 문제가 많아질테니 이걸 우리가 해결해주자고 생각했다. GPU 부족 문제를 우리가 5,6년 고생하면 해결해 줄 것 같았다." -우리나라에 AI솔루션을 가진 AI기업이 2000곳이 넘는다. 래블업이 유일한 AI인프라 회사고, 또 아직 세컨드 플레이어가 안 나오는 이유는? "나올 수도 있지만, 첫째 기술 난도가 매우 높다. 시장에서 팔리는 칩들이 버그가 없는 게 거의 없다. 엔비디아 칩도 마찬가지다. 하드웨어 칩은 버그가 있는 채로 나오기도 하는데, 이걸 나중에 마이크로코드를 패치를 하거나, 펌웨어를 패치를 하거나, 이런 식으로 해결한다. 버그가 있는 제품이 판매되기도 하는데, 이걸 해결하려면 기술 수준이 높아야 한다. 실제 상황인데, 국내 한 대기업에서 엔비디아 칩을 초기 물량으로 많이 갖고 있었는데 버그가 있었다. 이걸 우리가 가상화 기술을 써 해결해줬다.우리가 버그를 잡아 엔비디아에 얘기해주기도 한다." -후발주자와 래블업간 기술 격차를 얼마로 보고 있나 "시간적으로 우리가 4년 정도 앞서 있다고 생각한다. 이를 계속 유지해 나가는게 일단 우리 목표다. 우리는 계속해 큰 규모의 경험을 쌓고 있다. 후발 주자가 우리를 추월하기 힘들거다." -래블업이 처음으로 발표한 솔루션이 '백엔드닷AI'다. 무슨 제품인가 "개인이나 기업, 연구기관이 자체 AI 클라우드를 갖게 만들어주는 소프트웨어다. 2017년 11월 론칭했고, 오픈소스로 공개했다. 한 개에서 수 천개의 GPU 컴퓨터를 하나의 AI클라우드처럼 사용할 수 있게 해주는 솔루션이다. 이게 시작이였고 이후 추론 등 기능을 계속 고도화했다." -백엔드닷AI의 첫 번째 고객은 "국민대학교다. 2019년인데, 당시 국민대 모 학과에서 사용할 수 있는 GPU가 12개밖에 없었는데, 실습할 학생은 80명이나 됐다. 가상화가 필요했다. 백엔드닷AI가 가상화 기능이 있다. GPU 12개를 가상화 기술을 사용해 80명이 사용할 수 있게 해줬다. 백엔드닷AI의 원래 첫 이름은 소르나(sorna)였다. 영화 쥬라기 공원2에 나오는 단어다. 공룡을 찍어내는 공장섬의 이름이기도 하다. '소르나'의 반대 개념으로 실제 쥬라기 공원 섬 이름은 '누블라(nublar)'다. 누블라처럼 실제 멋있게 보이는게 AI모델이고, 반면 우리 AI제품은 소르나처럼 뒷단에서 제 할일을 하자고 해 처음에 이름을 소르나로 붙였다. 나중에 구글 컨설턴트 조언을 듣고 소르나 대신 백엔드닷AI로 바꿨다." -과금은 어떻게 하나? "우리는 소프트웨어를 파는 회사다. GPU 한 장당 1년 사용료로 과금을 한다. 어도비랑 비슷한 과금 체계다. 고객이 GPU를 몇 개 운영하느냐에 따라 과금이 달라진다. 고객사마다 GPU를 쓰는 양상이 다르다. IaaS만 쓰는 고객사도 있고 IaaS에서 PaaS, SaaS를 다 쓰는 고객사도 있다." -여러 보육 기관의 케어를 받았다고 들었다 "2015년 창업하고 처음 입주한 공간이 디캠프다. 디캠프는 여러 은행이 출자해 스타트업을 보육하는 기관이다. 디캠프가 개최한 데모데이에서 우승을 해 입주했다. 6개월 정도 있다 네이버가 운영하는 스타트업 보육시설(D2SF)로 이전했고 이어 구글이 운영하는 시설(스타트업 캠퍼스)에도 입주했다. 디캠프, D2SF, 구글 모두 무료 입주였다." -외국 기업은 국내 기업과 다른 지원을 했다던데 "디캠프와 D2SF 등 국내 기관이 주로 공간을 줬다면 구글은 (판매와 관련있는) 직접적인 도움을 줬다. 구글이 운영하는 프로그램 중 '엑스퍼트 서밋'이란 게 있다. 세계에 있는 구글 파트너들에게 스타트업을 알리고 지원 해주는 거다. 이 프로그램 덕분에 미국과 홍콩, 런던에 거주하는 구글러 4명이 우리 회사에 와 마케팅 등 여러 도움을 줬다. 이들이 우리 AI 제품 이름 '소르나'로 바꾸라고 했다. 미국에서 '소르나'가 부정적으로 인식된다면서." -금융권 보육센터 도움도 받았다 "구글에서 1년쯤 있다 을지로 본사 13층에 있는 하나금융의 인큐베이팅 시설로 옮겼다. 여기서 1년 정도 있다 공간이 작아 선릉역(2호선) 인근에 사무실을 얻어 이사했다. 선릉역 사무실이 처음으로 돈을 내고 사용한 공간이였다. 최근엔 사무실을 선정릉역(9호선) 바로 앞 건물로 이전했다. 2015년 창업할 때 말한 게 있다. 5년후인 2020년부터는 돈을 버는 회사가 된다는 거였다. 엔터프라이즈 AI시장이 생길테니, 2020년부터는 수익을 낼 수 있게 미리 준비를 해야 한다고 생각했다. 실제 그렇게 됐다." -코로나 시절엔 어려웠다던데 "설립후 우리 회사는 2017년에 백엔드닷에이아이(Backend.AI)를 오픈소스화 했다. 오픈소스화와 함께 오픈소스를 기반으로 한 Backend.AI 엔터프라이즈 버전을 준비했다. 2020년 엔터프라이즈 시장 진출을 준비했는데 코로나가 터졌다. 2020년 6월을 타겟으로 미국 진출을 준비하고 있던 것들이 코로나로 취소됐다. 그래서 눈을 국내로 돌렸고, 다행히도 우리나라에도 수요가 커지기 시작했다. 2020년부터 흑자를 기록했다." -기업 고객 중 의미있는 첫 고객은? "국내 톱레벨 대기업 전자기업이다. 시기는 2020년 하반기다." -AI칩을 2만명이 쓰는 곳도 고객사라던데 "그렇다. 고객사 중에는 2만명이 AI칩을 사용하는 곳도 있다. 사용자가 만 명을 넘어가면서 다양한 다양한 병목들이 생겨 전체적인 구조를 한 번 갈아엎어야했다. 엔터프라이즈 버전과 오픈소스 버전은 코어가 같지만 차이가 크다. 엔터프라이즈 버전은 GPU 및 네트워크 가상화와 함께 관리용 인터페이스가 따로 있다. 이를 통해 어떤 조직이 AI칩을 얼마나 썼고, 또 데이터와 관련해 누가 어떤 권한을 갖고 있는지, GPU를 언제 누구에게 얼만큼 할당할 지 등을 파악할 수 있다. 총 고객사는 최근 100곳을 넘었다." -래블업같은 AI 회사를 뭐라 불러야 하나? 국내외에 플레이어들은 얼마나 있나? "우리는 자체적으로 'AI 인프라 매니지먼트 플랫폼'이라고 부른다. 국내에는 우리밖에 없다. 세계적으로도 의미있는 기업은 5곳이 채 안된다. 우리처럼 운용체계(OS) 레벨까지 내려가는 회사는 드물다. 원래 이 분야 플레이어들이 세계적으로 5곳 이상이였는데 이중 몇 곳을 빅테크가 인수했다. 디터마인드 AI는 HP엔터프라이즈가 인수했고, 인텔과 엔비디아도 인수했다." -래블업도 인수 제의를 받았나? "우리도 글로벌 기업과 한국 대기업에서 비슷한 제의를 받았다. 하지만 우리랑 결이 맞지 않는다고 생각해 거절했다. 예를 들어 삼성전자가 우리 솔루션을 사용하는 이유는 우리 솔루션이 어느 한 벤더에 종속되지 않았기 때문이다. 우리 제품은 벤더 프리하다." -래블업이 국내서 유일한 이유는? 기술적으로 어렵나? 아니면 시장 규모가 작아서 인가? "해보니, 기술적으로 어렵다. OS 위에서 드라이버나 커널 가상화를 해야 하는데 이게 쉽지 않다. 우리도 일찍 사업을 시작을 했기에 문제점들을 미리 찾고 연구 할 수 있어 시간적 잇점이 있었고, 이 것 덕분에 문제를 해결할 수 있었다. 많은 회사들이 상대적으로 시장에 주로 진출한다. 소프트웨어나 오퍼레이팅(운영) 하는 건 상대적으로 접근이 쉽다. 우리도 ML옵스는 따로 만들어 기존 플랫폼 위에서 제공한다." -클라우드 회사도 고객인가 "그렇다. 지난 2023년부터 클라우드 회사들도 우리 고객사가 됐다. 국내 상위 클라우드 기업 두 곳이 우리 고객사다." -클라우드 분야 대세인 쿠버네티스를 안쓴다는데 "그렇다. 쿠버네티스를 쓰면 속도가 다소 떨어진다. 우리 뿐 아니라 미국 클리어ML도 안쓴다. 보통 워크로드 클라우드 네이티브 표준 플랫폼으로 쿠버네티스를 많이 쓰고, 이걸 기반으로 ML옵스를 많이 만드는데 우리는 속도 저하 문제로 쿠버네티스를 안쓴다. 기술문제로 언젠가는 해결되겠지만, 당분간은 힘들 것 같다." -작년에 이어 올 1월에도 CES에 참가했다. 소감은? "CES에는 올해를 포함해 세번째 참여했다. 올해도 좋은 성과가 있었다. 특히 올해는 작년과 달리 스타트업들이 모인 한국관에서 벗어나 AI관에 참여했다." -딥시크가 자체 AI를 오픈소스로 공개해 더 화제를 모았다. 래블업도 오픈소스를 강조하는데... "첫 제품을 오픈소스로 했는데 도움이 많이 됐다. 기능 업데이트 등에서. 시장 감각을 잃지 않는 데도 오픈소스가 도움이 된다. AI 시장이 너무 빨리 변하지 않나. 시장이, 고객이 원하는 제품을 적시에 공급하는 차원에서 오픈소스가 도움이 많이 된다. 대학때부터 오픈소스 활동을 했다. 당시에는 한국에서 오픈소스를 직접 시작하고 개발하는 커뮤니티가 많지 않았다. 회사 초창기에는 정보통신산업진흥원(NIPA)의 오픈소스 과제로 기술 개발을 하기도 했다. 우리 회사에 나보다 유명한 오픈소스 활동가들이 많이 있다. 리브레 오피스 한국을 담당하거나, FreeBSD 컨트리뷰터도 있다. CTO는 파이썬 컨트리뷰터다." -올해 주요 경영 계획은? "미국에 법인을 설립한다. 한국서 직원을 파견할 거다. 우리 고객사가 브라질에도 있다. 브라질 고객은 한국에서 온라인으로 지원하기 힘들다. 브라질과 가까운 미국 샌프란시스코 등이 유리하다. 이런 이유 등으로 올해 미국에 현지법인을 설립한다. 싱가포르도 생각중이다." -투자유치는 얼마나 받았나 "엔젤과 프리A, 시리즈A 등 총 세 차례 받았다. 2022년 시리즈A때 105억을 유치했다." -돈을 벌고있는 AI기업이라 들었다 "2020년부터 흑자를 기록하고 있다. 그러다보니 투자금을 상대적으로 덜 쓰고 있다. AI반도체등 인프라 장비를 확대하고 이를 기반으로 클라우드 API 서비스를 하려고 투자를 유치했는데, 클라우드 회사들이 고객이 되니 이렇게 하면 고객사와 경쟁하는 모양세여서 개발용 인프라 장비에만 투자를 하고 있다. 고객사와는 경쟁하지 않는다는 원칙을 갖고 있다." -매출은 얼마인가 "재작년에 가장 많이 상승해 70억원을 기록했다. 작년엔 50억 정도를 했다. 우리 고객사들이 연구소들이 많은데 연구개발(R&D) 규모가 줄어든게 우리 매출에도 영향을 미쳤다." -고객사가 글로벌로 몇 개국에 있나? "한국을 포함해 영국, 미국, 태국, 브라질에 있다. 미국 지사는 산타클라라에 세운다. 우리 고객사가 주로 이 쪽에 있다." -래블업은 AI모델을 직접 개발하거나 사업을 하지는 않나? "삼성전자, KT, LG전자 같은 AI모델 보유 기업부터 KT클라우드 등 클라우드 기업까지 다양한 고객군이 있다. 고객사에 조언을 하거나 기술 연구, 내부 사용을 위해 자체 인프라로 AI모델을 만들기는 하지만 현재 공개는 하지 않고 있다. 창업 모토가 '메이크 AI 액세서블(Make AI Accessible)'이다. AI 기반기술부터 모든 것에 다 접근 가능하게 해 주겠다는 게 우리 회사 슬로건이다." -B2B 기업인데 B2C 사업은 안 하나? "작년 하반기에 B2C 제품을 발표했다. 작년 9월 공개했고 정식 론칭은 12월에 했다. 삼성서울병원에 이미 공급했다. 올해 CES에서도 선보였다. AI 스펙트럼이 넓어질 거라고 생각하고 있다." -오는 3월 엔비디아가 미국에서 개최하는 개발자 컨퍼런스(GTC)에서 발표하는 제품도 있다던데 " 현재 테스트 중이다. 이름을 '업에이스'로 지었다. 무정전장치인 UPS와 같은 기능을 한다. 예컨대, 챗GPT를 API로 쓰다 연결이 중단되면 못 쓰는데, 이걸 방지해주는 제품이다. 무중단으로 로컬에서 쓸 수 있게 해준다. 제조업에서 보조 배터리 같은 역할을 하는 AI 게이트웨이 소프트웨어다. 올해 GTC는 3월 16일부터 21일까지 캘리포니아주 산호세에 있는 산호세 맥에너리 컨벤션 센터와 주변 장소에서 열린다." -제품 고도화 로드맵은? "우리가 후발주자와 4년 정도 차이(갭)가 있다고 한 게, 다른 회사들은 막 만들었거나 6개월 후에 만들 걸 미리 판매하는데, 우리는 보통 1년 전 거를 고객에게 넣는다. 상대적으로 우리가 안정성 면에서 유리하다. 우리에게 오는 고객 요청도 흥미롭다. "우리가 지금 100원을 AI에 쓰고 있는데 10원을 줄일 방법을 만들어달라"고 한다. 이때부터 우리 고민이 시작된다. 10원을 어떻게 줄일지. AI비용 10원을 줄이는 방법은 다양하다. 사용률을 높일 지, 아니면 전력 사용을 줄일 지 등 다양하다. 컨설팅 회사는 아니지만 컨설팅 회사 같은 역할을 한다. 설계에 도움을 주기도 한다. 비용 절감을 소프트웨어적으로 녹여낸 제품이 '백엔드닷 AI'다. GPU의 유틸라이제이션(활용성)을 올려주는 제품이다. 여러가지 방법으로 사용하는데, 가령 전력 문제가 있는 경우 워크로드를 최대한 분산해 각 GPU가 쓰는 전력을 한 곳에 집중되지 않게 한다. 전력 문제가 없으면 최대한 한 곳에 모으도록 설정해 쓰고, 전력 문제가 있는 경우 그 반대로 지원하는 등의 동작을 커스텀해서 지원한다. 이렇게 되면 발열이 한 곳에서 많이 발생하지 않아 냉방 시설 과 공조 장치에 들어가는 비용을 줄일 수 있다. 워크로드를 분산하면 속도가 느려지는데, 대신 네트워크를 많이 타는데, 적절히 퍼뜨리면, 냉방이나 공조 유지비를 낮추고 네트워크 비용도 절감할 수 있다. 래블업이 직접 모델 서빙이나 클라우드 서비스를 하지 않지만 몇 십 억원 정도의 GPU를 구입해 평촌IDC에서 테스트팜(Testfarm)용으로 운영하고 있다." -5년 후나 10년 후의 회사 중장기 모습은? "IPO 트랙을 올해부터 준비하려 한다. 한국과 미국 양쪽 다 보고 있다. 우선은 국내지만 미국도 보고 있다. 일반 상장으로 갈지 기술특례로 갈지도 고민중이다." -직원들에게 우리 사주는? "가야할 길(패스)을 정하면 그때 고민하려 한다. 우리 회사에 농담 같은 진담이 있다. 래블업 관련 회사 리스트다. 엔비디아, 인텔, MS, 브로드컴 등이다. 래블업 주식은 없지만 이런 주식들을 일찍부터 대신 샀다. 모두 주가가 크게 올랐다.(웃음)" -스타트업은 인재, 사람이 중요하다. 독특한 보상 문화가 있다던데 "인센티브를 구성원과 같이 정한다. 영업이익이 나면 총액의 20%를 N분의 1로 나눈다. 이익이 난 2020년부터 이렇게 하고 있다. 이익으로 연봉의 반을 가져간 직원도 있다. 직원은 32명이다. 채용을 계속하고 있다. 올해도 공격적으로 할거다." -어떤 구성원을 원하나? '이런 사람이라면 래블업으로 와라'고 한다면 "고생을 두려워하지 않는 직원이다(웃음). 말이 이상하긴 한데, 고생이라는 게, 도전적인 과제를 해결하는 데 관심이 있는, 이런 걸 좋아하는 사람을 말한다." -이런 고생을 하면 어떤 리워드(보상)을 주나? "일단 일이 재미있다. 경영진이 뭐 하는지도 모두가 한눈에 안다. 투명히 모두 공개한다. 심지어 CEO 카드 내역도 공개한다. CEO 뿐 아니라 직원 전체의 카드 내역이 전원에게 공개된다. 출퇴근도 자유다. 특별히 코어 타임도 없다. 전체 직원 32명 중 3분의 2 이상이 엔지니어다. 또 이 중 반 이상이 오픈소스 운동을 하고 있다." -매일 미팅을 한다던데 " 매일 오전 10시부터 15분 정도 '올핸즈'라는 이름으로 전 직원 미팅을 한다. 온라인으로 한다. 요일마다 회의 주제가 다르다. 월요일은 회사 전체 테마로, 화요일은 개발팀이 리드하고, 수요일은 마케팅, 목요일은 세일즈, 금요일은 연구팀이 맡아 각 부서가 돌아가며 회의를 이끈다. 코로나 이후인 2022년부터 계속하고 있다." -재택 근무도 하나? "본인 자유다. 보통 반 정도가 재택을 하는 것 같다. 재택하고 싶으면 재택하고, 사무실 오고 싶으면 오면 된다. 재택이든 사무실이든 100% 본인들이 결정한다." -조직이 커지면 리더십도 달라져야 한다. 아직 성장통은 없나 "이제 막 30명이 넘은 상황이다. 아직 성장통은 못 느낀다. 작년 8월 CFO도 새로 모셨다. 2021년부터 찾았다. 이슈가 많아지고 프로젝트도 다양해지면서 중간 매니저 역할을 할 PM도 필요해 최근 두 명을 새로 뽑았다." -해외 경쟁사는? "리스케일이라는 미국 회사다. 상장사고 매출이 조(兆) 단위다. 비 상장사 중에는 클리어ML이라는 미국 기업이 있다. 런AI라는 이스라엘 회사는 최근 엔비디아가 인수했다." -어떤 비전과 꿈을 갖고 있나 "돈은 많이 못 벌어도 상관없을 것 같고, 대신 우리가 만든 오픈소스를 보다 많은 사람이 썼으면 좋겠다. 현재 세계적으로 20만명 정도인데 한 10억명이 썼으면 좋겠다(웃음). 예컨대, AI를 한다하면 래블업 오픈소스부터 쓰는, 이런 날을 빨리 만들고 싶다." -어릴때부터 컴퓨터를 좋아했다던데 "그렇다. 초등학교 3학년부터 시작해 본격적으로 배운건 초등 4학년때부터다. 당시 컴퓨터학원이 많았다. 91년도에 정규 교과에 16비트 컴퓨터가 들어갔다. 집에 컴퓨터 있지는 않았다. 중학교때 구청 대표로 서울시 주최 컴퓨터 경진대회에 나가기도 했다. 컴퓨터를 무척 좋아했다. 아버지가 과학 관련 잡지를 사 왔었는데, 그 잡지 부록으로 컴퓨터 잡지가 있었다. "세상에 이런 게 있구나!" 했다. 그러다 4학년 때 컴퓨터 학원에 갔다. 당시는 동네마다 컴퓨터 학원이 있었다. 학원서 열심히 하면 게임을 시켜줬다. 이게 좋았다. 내 나이때 사람들은 대부분 게임을 시켜준다고 해서 컴퓨터랑 친해졌을 거다.(웃음)" -몇 학번이고 고등학교는 어디를 나왔나 "영영(00)학번이다. 고등학교는 한영외고를 나왔다. 내가 졸업(8회)할때 한영외고 3학년 300명중 4명만 공대를 갔다. 나도 그 중 한명이다. 원래 물리학을 좋아했다. 컴퓨터도 초등학교때부터 배웠고 재미있었다." -공대를 졸업했는데 과고를 안가고 외고를 갔다 "외고를 간 건 독일어를 배우고 싶어서였다. 초등학교와 중등, 고등학교 취미가 클래식 듣기였다. 어머님이 클래식을 좋아했다. 클래식 하면 독일 아닌가. 그래서 독일어에 꽂혔다. 그런데 정작 학과는 영어과를 갔다. 지금은 음악 취향이 바뀌었다. 클래식보다 월드 뮤직, 각 나라의 대표 음악을 좋아한다. 우리나라 K팝같은. 신혼여행을 터키로 갔는데, 그때 터키 유행가가 너무 좋았고, 그때부터 월드 음악에 관심을 갖게 됐다." -포항공대로 진학했는데... "내신이 안좋았다. 당시 포항공대가 내신을 안 봤다. 내신이 안좋을 수 밖에 없었다. 초등학교와 중학교때는 물리를 좋아했다. 외고 영어반에 갔는데, 외국에서 살다 온 학생들도 있고 다른 애들이 영어를 너무 잘했다. 다행이 내가 2학년때 방과후로 이과를 지망하는 학생들을 위한 보충 수업이 생겼다. 처음엔 80명으로 시작했는데, 끝에는 4명만 남더라. 내가 그 중 한명이다 (웃음)."

2025.02.15 16:17방은주

[AI는 지금] "오픈소스로 AI 주도권 잡는다"…中 딥시크·알리바바, 美에 도전장

중국이 오픈소스를 앞세워 글로벌 인공지능(AI) 시장의 주도권을 확보하려 하고 있다. 딥시크·알리바바 등 주요 테크 기업들이 개방형 혁신을 강조하며 AI 비용을 낮추고 접근성을 확대하는 상황으로, 이는 미국의 폐쇄형 모델과 차별화된 전략이다. 14일 업계에 따르면 오픈소스를 기반으로 글로벌 시장을 시도하는 중국의 테크기업은 대표적으로 딥시크와 알리바바가 있다. 딥시크는 비용 절감을 극대화한 AI 모델인 'R1'과 'V3'를 선보여 지난 연초 글로벌 AI 생태계에 큰 화제를 불러모았다. 알리바바는 거대언어모델(LLM) '큐원(Qwen)' 시리즈를 지난 2023년부터 지속적으로 공개하며 오픈소스 생태계를 구축하고 있다. 딥시크는 최근 가장 주목받는 중국 오픈소스 AI 모델이다. 지난 1월 발표된 '딥시크-R1'은 720B 파라미터 규모의 모델로, 오픈AI 'GPT-4o'와 동급의 성능을 제공하면서도 구축 비용을 200분의 1 수준인 100만 토큰당 14센트(한화 약 190원)로 낮춘 것이 특징이다. 비용 절감 효과와 성능을 동시에 잡은 이 모델은 공개 직후 전 세계 AI 업계에서 큰 반향을 일으켰다. 이른바 '딥시크 쇼크'라 불리는 이 현상은 실리콘밸리에서도 강한 파급력을 보였다. 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 딥시크 'R1' 출시 직후 유사 추론 모델인 'o3-미니'를 발표하고 모델의 추론과정을 공개하는 등 신속한 대응에 나섰다. 유명 벤처 캐피털리스트 마크 안드리센은 "딥시크 'R1'은 내가 본 가장 놀랍고 인상적인 돌파구 중 하나"라며 "이 모델은 오픈소스로서 세상에 미치는 광범위한 선물"이라고 평가했다. 알리바바의 '큐원' 시리즈도 현재 오픈소스 LLM 중 최상위 모델로 자리 잡은 상태다. 지난해 9월 공개된 '큐원2.5-72B'는 중국 상하이 AI 연구소가 발표하는 오픈컴패스 벤치마크에서 수학 77점, 코딩 74.2점을 기록하며 오픈AI 'GPT-4o'의 70.6점과 앤트로픽 '클로드 3.5'의 72.1점을 뛰어넘는 성능을 기록했다. '큐원'의 영향력은 오픈소스 개발자 커뮤니티에서도 확인된다. 큐원을 기반으로 한 파생 모델은 글로벌 개발자 커뮤니티인 허깅페이스에서 9만 개 이상 생성됐으며 이는 전 세계에서 가장 많이 활용된 오픈소스 사례 중 하나다. 알리바바는 단순한 기술 공개를 넘어 AI 상용화에도 적극 나서고 있는 상태다. 특히 멀티모달 모델인 '큐원2.5-VL'과 장문 처리 모델인 '큐원2.5-1M'을 추가 공개하며 폐쇄형 모델과의 경쟁력을 강화하고 있다. 조 차이 알리바바 회장은 지난 13일 두바이에서 개최된 '월드 거버먼트 서밋'에서 AI의 미래와 오픈소스의 중요성을 강조했다. 같은 날 발표한 기고문에서도 AI 개발이 상용 애플리케이션 중심으로 전환될 것이라고 전망했다. 그는 "AI 비용을 낮추고 접근성을 높이면 더 많은 기업과 개발자가 AI 혁신에 참여할 것"이라며 "소규모 기업도 최첨단 오픈소스 모델을 활용해 유용한 애플리케이션을 개발할 수 있는 환경이 조성될 것"이라고 말했다. 이어 "자본은 AI 학습 및 구축 비용을 절감하는 혁신적인 기업으로 이동해 특정 작업에 최적화된 AI 모델과 AI 에이전트의 확산을 가속화할 것"이라고 주장했다. 이같은 중국의 오픈소스 AI 전략은 정부, 기업, 학계가 협력하는 삼각 협력 모델을 기반으로 한다. 중국 정부는 지난 2017년 '차세대 인공지능 발전 계획'을 바탕으로 지난 2023년 '국가 AI 오픈 이노베이션 플랫폼'을 출범시킨 상태로, 이 플랫폼을 통해 23개 주요 기업이 공동 데이터셋과 툴킷을 공유하며 기술 표준화를 추진하고 있다. 또 칭화대와 중국과학원은 바이추안, 지푸AI, 문샷AI 등 유망 AI 스타트업을 육성하며 오픈소스 생태계 확장을 지원하고 있다. 알리바바나 화웨이 같은 주요 빅테크들 역시 산학 협력을 통해 대규모 AI 연구를 공동 진행하며 경쟁력을 강화하는 상황이다. 이같이 중국과 미국의 AI 전략은 상당한 차이를 보인다. 미국 역시 거대한 오픈소스 생태계를 보유하기는 했으나 구글 딥마인드, 오픈AI, 앤트로픽 등 일부 프론티어 스타트업이 폐쇄형 모델 중심으로 시장을 장악하고 있기 때문이다. 반대로 중국은 정부 주도로 AI 표준화와 오픈소스 생태계 확장을 추진하는 상황이다. 다만 중국의 전략에는 한계도 존재한다. 미국의 반도체 제재로 고성능 AI 모델 훈련에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 공급이 제한되고 있어 장기적으로 발전에 제약이 걸릴 수 있기 때문이다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)는 "GPU 수출 통제는 딥시크나 다른 중국 기업이 몇만 개 수준의 칩을 확보하는 것을 막기 위해 설계되지 않았다"며 "오히려 대규모 칩 확보를 방지하는 데는 효과적일 수 있으며 중국이 AI 분야에서 미국과 동등한 수준에 도달하지 못하는데 기여할 것"이라고 말했다.

2025.02.14 16:09조이환

학계에서도 AI 성별 격차... 남성 연구자 AI 사용시간·효율성 더 높아

미국 국립과학원회보(PNAS Nexus) 2025년 2월호에 게재된 연구에 따르면, 생성형 인공지능(AI)이 학계의 성별 생산성 격차를 더욱 벌리는 것으로 나타났다. 연구진은 챗GPT(ChatGPT) 출시 전후의 학술 논문 데이터를 분석하고 연구자 설문조사를 실시해 AI가 학계 성별 격차에 미치는 영향을 종합적으로 살펴보았다. (☞ 보고서 바로가기) 1시간 만에 논문 작성...챗GPT가 바꾼 학계 연구 환경 네이처(Nature)의 온라인 설문조사에서 응답자 672명 중 약 80%가 챗GPT나 유사한 AI 도구를 최소 한 번 이상 사용한 경험이 있다고 답했다. 실제로 두 명의 과학자가 챗GPT의 도움을 받아 1시간 만에 연구 논문을 작성했으며, 경제학자들은 챗GPT를 활용해 마이크로태스크를 자동화함으로써 상당한 생산성 향상을 이룰 수 있다고 보고했다. 직장인 챗GPT 사용률: 남성 65% vs 여성 47% 2023년 3월과 7월 실시된 두 차례의 설문조사에서 남성이 여성보다 챗GPT 사용 비율이 높았다. 직장인 대상 조사에서 남성 전문직 종사자의 65%가 챗GPT를 사용해본 반면, 여성은 47%에 그쳤다. 연구진의 설문에서도 남성 연구자들의 AI 도구 사용 빈도(남성 평균 3.43 vs 여성 평균 3.01)와 주당 사용 시간(남성 평균 2.78시간 vs 여성 평균 2.47시간)이 더 높았다. SSRN 분석 결과: 챗GPT 이후 성별 격차 57.1% 확대 소셜사이언스 리서치 네트워크(SSRN) 분석 결과, 저자당 월평균 논문 업로드 확률은 0.065였다. 챗GPT 출시 이후 남성 연구자들의 생산성이 여성 대비 6.4% 더 높은 증가율을 보였고, 이는 기존 성별 생산성 격차를 57.1%(0.007에서 0.011로) 확대시켰다. AI 효율성 향상 체감도(남성 4.80 vs 여성 4.40)와 AI 도구 추천 의향(남성 5.12 vs 여성 4.76)에서도 성별 차이가 뚜렷했다. AI 사용 행태가 생산성에 미치는 영향 분석 연구진은 성별이 연구 생산성에 미치는 영향을 AI 사용 시간과 빈도가 매개하는지 분석했다. 부트스트랩 분석(5,000회 샘플링) 결과, AI 사용 시간을 통한 간접효과가 유의미했다(b=0.24, SE=0.09, 95% CI=[0.08, 0.41]). AI 사용 빈도를 통한 간접효과 역시 통계적으로 유의미했다(b=0.27, SE=0.11, 95% CI=[0.05, 0.50]). 이는 성별에 따른 생산성 차이가 AI 사용 시간과 빈도의 차이에서 비롯됨을 보여준다. 특히 AI 도구 추천 의향에서도 유사한 매개 효과가 발견되었는데, AI 사용 시간(b=0.19, SE=0.07, 95% CI=[0.05, 0.33])과 사용 빈도(b=0.21, SE=0.09, 95% CI=[0.04, 0.39]) 모두 유의미한 매개 효과를 보였다. 웹트래픽 분석으로 본 200개국 챗GPT 도입 현황 연구진은 200개 이상 국가의 챗GPT 도입률을 웹트래픽, 방문자 수, 페이지뷰, 이탈률로 분석했다. 챗GPT 보급률이 높은 국가에서 연구 생산성의 성별 격차가 더 컸다. 학문 분야별로는 마케팅, 인류학, 컴퓨터 과학, 혁신 분야에서 통계적으로 유의미한 성별 차이가 발견되었으며, 사회과학 분야에서 더 뚜렷한 경향을 보였다. AI 사용이 논문 품질에 미치는 영향...양적 생산성만 증가, 질적 차이는 없다 SSRN의 품질 지표인 논문 초록 조회수와 다운로드 수 분석 결과, 챗GPT 출현 이후에도 남성과 여성 연구자들의 논문 품질 차이는 발견되지 않았다. 이는 AI 활용이 논문의 양적 생산성만 증가시켰을 뿐, 질적 차이를 유발하지는 않았음을 시사한다. 성별 편향성 해소를 위한 제도적 대응 방안 연구진은 AI로 인한 성별 격차 해소를 위한 구체적인 방안들을 제시했다. 우선 AI 시스템 개발자들은 정기적인 감사를 통해 시스템이 윤리적 가이드라인을 준수하고 성별 격차를 심화시키지 않는지 점검해야 한다고 강조했다. 또한 AI 모델 학습에 사용되는 데이터가 모든 성별을 대표할 수 있도록 해야 하며, 정부와 기관은 AI 시스템 도입 전 성별 편향성 평가를 의무화하는 정책을 수립해야 한다고 제안했다. 더불어 성평등 촉진을 위한 AI 연구 지원을 확대하고, 전체 연구자를 대상으로 하는 AI 활용 교육 기회를 대폭 확대할 필요가 있다고 덧붙였다. 학계의 성별 AI 생산성 격차, 장기적으론 경력 격차로 이어질 수 있어 연구진은 현재의 생산성 격차가 승진과 자리 경쟁에서 장기적인 경력 격차로 이어질 수 있다고 경고했다. 특히 학계에서는 이미 실험실 공간, 연구 지원금, 리더십 포지션 등에서 성별 격차가 존재하는데, AI가 이러한 격차를 더욱 심화시킬 수 있다고 지적했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.02.14 16:03AI 에디터

'AI 밀월' 알리바바-애플, 中서 돌풍 일으킬까…'큐원·아이폰' 생태계 강화

중국 스마트폰 시장에서 화웨이 등 현지 기업에게 밀려 맥을 못추고 있는 애플이 알리바바와 손잡고 반격에 나선다. 인공지능(AI) 협력 강화를 통해 애플은 중국 내 판매 부진에 시달리고 있는 '아이폰'의 존재감을 끌어 올리고, 알리바바는 AI 기술력을 입증하는데 집중한다는 방침이다. 14일 블룸버그통신에 따르면 조 차이 알리바바그룹 회장은 전날 아랍에미리트(UAE) 두바이에서 열린 '월드 거버넌트 서밋'에서 애플이 중국에서 판매하는 '아이폰'에 자사 AI 기술이 사용될 것이라고 밝혔다. 알리바바는 지난 2022년 말 오픈소스 커뮤니티인 모델스코프(ModelScope)를 출시하며 자체 개발한 대규모 AI 모델을 오픈소스로 공개한 최초의 글로벌 주요 기술 기업 중 하나로 꼽힌다. 2023년 8월에는 첫 오픈소스 모델인 '큐원-7B(Qwen-7B)'를 공개했으며 이후 언어, 멀티모달, 수학, 코드 모델을 포함한 후속 버전들을 지속적으로 선보이고 있다. 지난달 29일에는 새로운 AI 모델 '큐원(Qwen) 2.5-맥스'를 출시해 주목 받았다. 이 모델을 두고 알리바바는 중국 AI 스타트업 딥시크의 'V3'를 포함해 오픈AI의 'GPT-4o(포오)', 메타의 '라마 3.1'을 모든 영역에서 능가한다고 주장한 바 있다. 알리바바 관계자는 "이달 기준으로 글로벌 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)에서 큐원 기반의 파생 모델은 9만 개 이상 개발됐다"며 "이는 큐원이 세계에서 가장 널리 활용되는 오픈소스 모델 중 하나로 자리 잡았음을 보여준다"고 자평했다. 업계에선 중국 기업들이 잇따라 딥시크의 AI 모델을 도입하고 있는 상황에서 알리바바가 애플과 협업에 나서면서 시장 내 입지가 한층 더 올라간 것으로 분석했다. 현재 비야디(BYD) 등 중국 자동차업체 8곳, 금융증권 회사 9곳 이상, 국영 통신사 3곳, 스마트폰 제조사 아너 등을 비롯한 다수 기업에서 딥시크 모델을 자사 제품에 적용하기 위해 나섰다고 밝힌 상태다. 또 중국 정부도 '국가 슈퍼컴퓨팅 네트워크'를 통해 딥시크를 지원사격하고 있다. 이 같은 딥시크의 강세 속에 알리바바는 애플과 함께 중국 AI 시장 내 존재감을 한층 더 끌어올린다는 각오다. 조 차이 회장은 "애플은 그들의 스마트폰에 작지만 똑똑한 AI를 탑재해야 한다"며 "중국 밖에서는 다른 기업들과 협력해 이를 구현할 수 있지만, 중국 내에서는 규제 문제 등으로 인해 중국 기업들과 협력해야 한다"고 말했다. 이어 "앞으로도 그럴 것으로 생각한다"며 "어디에서 사업을 하든 해당 지역에 최적화된 AI를 사용하는 것이 좋을 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 그는 애플이 파트너 선정 시 중국 내 여러 기업들과 논의한 끝에 매우 신중하게 알리바바를 택했다고 강조했다. 중국 정부는 현재 자국 내 스마트폰에는 자국 AI 모델을 탑재해야 한다는 원칙을 내세우고 있다. 이에 대해 블룸버그통신은 알리바바가 중국 당국의 빅테크(거대 정보기술기업) 단속과 코로나19 팬데믹 후 소비 침체로 수년간 부침을 겪다 애플과의 협업으로 중국 AI가 부상하는 중요한 순간에 '운명의 반전'을 맞게 됐다고 평가했다. 또 이번 제휴가 글로벌 시장에서 돌풍을 일으킨 딥시크를 넘어 중국 AI 시장에서 승기를 잡은 것이라고 분석했다. 애플은 이번에 딥시크의 AI 모델도 검토했지만, 대규모 고객을 지원하는 데 필요한 인력과 경험이 부족해 최종 선정은 하지 않은 것으로 알려졌다. 차이 회장은 "우리 AI를 그들의 스마트폰에 사용하기로 했다"며 "애플과 같이 좋은 기업과 협력할 수 있게 돼 큰 행운이자 영광이라고 생각한다"고 말했다. 이어 "최첨단 오픈소스 LLM인 큐원 제품군의 공개는 포용적이고 접근성이 좋으며 경제적인 AI 발전을 촉진하려는 우리의 장기적인 노력을 잘 보여주는 사례"라고 덧붙였다. 애플도 이번 일을 통해 중국에서의 부진을 씻을 수 있을지 주목된다. 앞서 지난해 4분기 중국에서 '아이폰' 판매가 전년 대비 11% 감소한 원인으로 애플 인텔리전스를 출시하지 못한 점이 주요 원인으로 꼽히고 있어서다. 시장조사업체 카날리스에 따르면 애플의 중국 내 연간 출하량은 17% 감소한 반면, 현지 업체인 비보가 17%로 시장 점유율 1위, 화웨이가 16%로 2위를 차지하며 애플(15%)을 3위로 밀어냈다. 업계에선 애플이 알리바바와 협업하게 되면서 중국뿐 아니라 주요 시장에서의 '아이폰' 판매 감소 움직임을 완화하는 데 도움이 될 것으로 분석했다. 애플은 중국 시장을 노리고 바이두와도 '아이폰'의 AI 기능에 대해 계속 협력하고 있는 것으로 전해졌다. 블룸버그통신은 "애플의 중국 외 휴대폰은 독점적인 애플 인텔리전스와 오픈AI의 챗GPT를 결합해 사용하고 있다"며 "알리바바 파트너십도 이와 유사한 모델을 따를지에 대해선 구체적으로 밝혀지지 않았다"고 말했다. 이번 소식이 전해지자 홍콩에 상장된 알리바바의 주가는 9.2%나 급등한 124.3홍콩달러로, 2022년 1월 이후 최고치를 기록했다. 주가는 상승폭을 줄여 2.6% 상승 마감했다. 알리바바는 올해 들어 현재까지 주가가 40% 이상 상승하면서 중국 투자자들 사이에서 가장 인기 있는 AI 기업이 됐다. 리안제수 옴디아 수석 애널리스트는 "알리바바와 애플의 파트너십을 중국의 AI 강점이라는 관점에서 바라보기보다는 알리바바의 AI 역량을 인정한 것"이라고 분석했다. 업계 관계자는 "애플이 중국에서 얼마나 빨리 기능을 출시하느냐에 따라 애플에 미치는 영향이 달라질 것"이라며 "현지 경쟁업체들이 자체 AI 기능을 공격적으로 마케팅하고 있기 때문에 쉬운 싸움은 아닐 듯 하다"고 전망했다. 이어 "최신 스마트폰의 핵심 판매 포인트인 고급 AI 기능이 없는 것이 중국 시장에서 애플에겐 그간 큰 단점이었다"며 "양사의 AI 통합은 중국 내 경쟁사, 특히 화웨이와의 경쟁이 심화되면서 중국에서 '아이폰' 판매 감소에 직면한 애플에게 중요한 시기에 이루어졌다"고 덧붙였다.

2025.02.14 11:03장유미

구글, 휴머노이드 로봇 앱트로닉에 투자

구글이 휴머노이드(인간형) 로봇 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 로봇 개발업체 앱트로닉은 휴머노이드 로봇 생산 규모를 확대하기 위해 3억5천만 달러(약 5천50억원)의 시리즈 A 라운드 투자를 유치했다고 13일(현지시간) 밝혔다. 제프 카르데나스 앱트로닉 최고경영자(CEO)는 "이번 펀딩 라운드 B캐피탈과 캐피탈 팩토리가 공동 주도했고 구글도 투자에 참여했다"고 밝혔다. 구글의 구체적인 투자 규모는 알려지지 않았다. 엡트로닉은 이번 투자금으로 인공지능(AI) 기반 휴머노이드 로봇의 생산을 확대할 계획이라고 밝혔다. 앱트로닉은 2016년 설립 이후 현재 '아폴로'라는 이름의 산업용 휴머노이드 로봇을 개발 중이다. 주요 경쟁사로는 '옵티머스'를 만드는 테슬라가 꼽힌다. 앱트로닉은 지난해 메르세데스-벤츠와 자동차 제조시설에 '아폴로'를 시범 도입하기 위한 계약을 체결하기도 했다. 지난해 엔비디아와 마이크로소프트(MS), 오픈AI 등도 휴머노이드 개발 스타트업 피규어에 투자한 만큼 업계 내 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 구글은 지난 2013년 로봇 기업 보스턴 다이내믹스를 인수했다가 매각하는 등 관련 기업에 투자한 적 있었다. 다른 휴머노이드 로봇 기업에 투자한 사례는 잘 알려진 바가 없었다.

2025.02.14 09:48신영빈

영업익 줄어든 통신 3사, AI 수익화로 반등

SK텔레콤, KT, LG유플러스가 올해를 'AI 사업 수익화'의 원년으로 삼고 관련 사업에 박차를 가해 반등을 노린다. 통신 3사의 지난해 합산 매출은 58조9천970억원, 영업이익은 3조4천960억원으로 집계됐다. 영업이익은 전년(4조4천10억원) 대비 20.6% 감소하며, 2021년부터 유지해온 '영업이익 4조원 돌파' 기록이 무너졌다. 일회성 비용 증가로 실적 부진...AI 투자 성과는 긍정적 SK텔레콤은 통신 3사 중 유일하게 영업이익이 1조8천234억 원으로 전년 대비 4.0% 증가했다. 반면 KT는 8천95억원으로 50.9% 급감했고, LG유플러스도 8천631억원으로 13.5% 감소했다. SK텔레콤과 KT는 4분기 인력 구조 개편에 따른 일회성 비용 증가로 실적에 영향을 받았다. 특히 KT는 9천863억원 규모의 구조조정 비용이 반영되면서 영업이익이 큰 폭으로 감소했다. LG유플러스는 신규 통합 전산 시스템 구축에 따른 무형 자산 상각 비용과 일회성 인건비 증가, 자회사 LG헬로비전의 적자 전환 등이 영향을 미쳤다. 그러나 통신 3사의 AI 사업은 가시적인 성과를 내면서 성장세가 뚜렷해지고 있다. SK텔레콤의 AI 관련 매출은 5천904억원으로 전년 대비 19% 성장했으며, 특히 AI 전환(AIX) 사업 매출이 32% 성장하며 실적을 견인했다. AI 데이터센터 매출도 3천974억원을 기록하며 13.1% 증가했다. KT는 AI/IT 매출이 1조2천189억원으로 전년 대비 11.9% 성장했고, KT클라우드 역시 고객 기반 확대와 주요 사업부문 성장을 통해 15.5% 증가했다. LG유플러스는 AI 데이터센터(IDC) 사업에서 3천565억 원의 매출을 기록하며 9.2% 성장했다. 올해 'AI 사업 수익화' 본격화… B2B와 B2C 동시 공략 통신 3사는 올해를 'AI 사업 수익화'의 원년으로 삼고, 실적 개선에 총력을 기울일 계획이다. 각 사는 AI를 기반으로 한 새로운 비즈니스 모델을 구축하며, B2B 및 B2C 시장을 공략하는 차별화된 전략을 펼치고 있다. SK텔레콤은 AI 인프라 '슈퍼 하이웨이' 구축을 통해 AI 사업 확장에 집중하고 있다. 가산 데이터센터 운영을 기반으로 GPU 클라우드 서비스를 확대하며, AI 기반 구독 모델 도입도 추진 중이다. 또한 800만명 이상의 가입자를 확보한 AI 개인비서 '에이닷'의 유료 버전을 연내 출시해 B2C AI 구독형 모델을 강화할 계획이다. KT는 2025년까지 연결 매출 28조원 이상을 목표로 AICT(AI+ICT) 기업으로 전환하는 속도를 높이고 있다. 마이크로소프트와 협력해 AI 플랫폼 및 클라우드 보안 서비스를 확대하며, 올 상반기 '시큐어 퍼블릭 클라우드(1분기)'와 '한국어 특화 GPT-4 기반 AI 모델(2분기)'을 선보인다는 계획이다. 또한 AI 기반 기업용 클라우드, 데이터센터(IDC), AICC(콜센터 AI) 등의 사업을 확장하며 B2B 시장을 적극 공략하고 있다. LG유플러스는 서비스 매출 2% 이상 성장을 목표로 AI 인프라 사업을 강화한다. AI 개인비서 '익시오'를 필두로 B2C AI 서비스를 확대하는 동시에, AI 워크 에이전트와 AI 데이터센터(IDC) 사업을 강화해 B2B 시장 공략에도 박차를 가하고 있다. 2027년 준공 예정인 파주 AIDC를 통해 AI 인프라 시장을 선점하고, 차세대 냉각 솔루션을 도입해 전력 효율성을 향상시키는 등 AI 인프라 운영 최적화를 추진할 계획이다.

2025.02.14 08:04최지연

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