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'솔라 오픈 100B' 검색결과
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5년 만에 유니콘 반열... 다음 품는 업스테이지가 그리는 K-AI의 미래 [경제일보] 업스테이지(김성훈)가 국내 생성형 인공지능(AI) 기업 중 처음으로 유니콘 기업 반열에 올라섰다. 업스테이지는 총 1800억원 규모의 시리즈C 1차 투자를 성공리에 마무리하며 창업 5년 만에 기업가치 1조 원을 돌파했다고 15일 밝혔다. 이번 투자에는 실리콘밸리 기반 벤처캐피털(VC) 사제파트너스가 리드 투자자로 참여했으며 현대차·기아와 신한벤처투자 및 미래에셋벤처투자 등 국내외 대형 기관들이 신규와 후속 투자자로 이름을 올렸다. 누적 투자금은 약 4000억원 규모로 확대됐으며 이는 국내 AI 스타트업 역사상 유례없는 투자 속도와 규모다. 업스테이지의 이 같은 고속 성장은 자체 개발한 거대언어모델(LLM) 솔라의 기술적 우수성에 기반한다. 솔라는 한국어 문맥 이해와 정서 파악 능력에서 글로벌 대형 모델과 대등한 성능을 보이면서도 가벼운 구동 환경을 제공하는 점이 특징이다. 매년 130% 이상 매출 확대를 기록하며 기술력과 사업성을 동시에 증명했고 문서 처리 AI 다큐먼트 파스 등 기업 맞춤형 솔루션을 통해 B2B 시장에서 독보적인 입지를 구축했다. 이번에 확보한 대규모 자금은 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트 등 AI 모델 고도화를 위한 GPU 인프라 확충에 집중 투입될 예정이다. 특히 업스테이지는 이번 투자를 계기로 포털 다음 인수를 통한 외형 확장에 박차를 가한다. 카카오와 다음 인수를 위한 주식 교환 거래 업무협약을 체결하고 실사 절차를 진행 중인 업스테이지는 포털이 보유한 방대한 한국어 데이터를 학습 자원으로 확보할 계획이다. 다음의 검색과 커뮤니티 및 블로그와 뉴스 등 다양한 텍스트 데이터를 통해 솔라의 한국어 특화 성능을 극대화한다는 전략을 세웠다. 김성훈 대표는 다음 인수가 완수되면 하루 1조 토큰을 처리하는 고성능 AI 환경을 구축할 수 있을 것이라고 강조했다. 기존 기업간거래(B2B) 중심의 사업 모델을 넘어 기업·소비자 간 거래(B2C) 시장으로의 진출도 가시화되고 있다. 업스테이지는 다음을 단순한 검색 포털이 아닌 AI 서비스와 연계한 독립 플랫폼으로 전환하는 방안을 논의 중이다. 온라인 플랫폼 성격을 강화하여 일반 사용자들이 일상에서 체감할 수 있는 AI 서비스를 제공하겠다는 의도다. 이는 토종 AI 모델이 외산 모델과의 경쟁에서 우위를 점하기 위해 사용자 접점을 넓히고 실질적인 서비스 경쟁력을 확보하려는 시도로 읽힌다. 국가적 프로젝트인 독파모 2단계 평가 역시 업스테이지가 역량을 집중하는 핵심 분야다. 8월 예정된 평가를 앞두고 업스테이지는 솔라 오픈 100B 모델의 실제 산업 적용 가능성을 입증하는 데 전사적인 자원을 투입하고 있다. 1단계가 벤치마크 점수 중심이었다면 2단계는 AI 모델의 확장성과 실제 AX(AI 전환) 적용 능력을 중점적으로 본다. 업스테이지는 컨소시엄 참여 기업들과 협력하여 산업별 특화 모델 개발에 속도를 내며 국가대표 AI 기업으로서의 지배력을 강화하고 있다. 글로벌 시장 진출을 위한 인재 영입과 판로 개척도 본격화된다. 미국과 일본 등 주요 시장에 거점을 마련하고 현지 우수 개발 인력을 영입하여 솔라의 글로벌 버전 고도화에 주력한다. 이는 한국적인 AI라는 정체성을 유지하면서도 글로벌 시장에서 경쟁 가능한 범용성을 확보하기 위한 포석이다. 대규모 투자를 단행한 현대차·기아 등 전략적 투자자들과의 협업을 통해 자율주행이나 인포테인먼트 시스템 등 모빌리티 분야로의 AI 적용 확대도 기대되는 대목이다. 재무 건전성 확보와 증시 입성 계획도 차질 없이 진행 중이다. 하반기 시리즈C 2차 투자를 유치하여 자금을 선제적으로 확보하고 이르면 올 하반기 또는 내년 초 기업공개(IPO)를 추진한다. KB증권과 미래에셋증권을 상장 주관사로 선정한 상태며 유니콘 등극을 통해 높아진 기업 가치는 공모 시장에서도 긍정적으로 작용할 전망이다. 매출 성장세와 독보적인 기술 점유율을 바탕으로 단순한 기대감이 아닌 실질적인 숫자로 가치를 증명하겠다는 구상이다. 업스테이지의 유니콘 등극은 한국 생성형 AI 산업이 본격적인 성숙기에 진입했음을 상징한다. 기술 중심 스타트업이 대규모 자본과 데이터를 결합하여 기존 플랫폼 사업자와 경쟁하는 구도가 형성되면서 국내 AI 생태계는 더욱 역동적으로 변할 것이다. 업스테이지가 국내를 넘어 글로벌 시장에서 솔라를 필두로 어떠한 성과를 거둘지 업계의 시선이 집중되고 있다. AI 기술이 단순한 연구를 벗어나 국가 경쟁력의 핵심으로 부상한 시점에서 업스테이지의 행보는 토종 AI 기업들이 나아갈 이정표가 될 것으로 보인다.2026-04-15 18:19:33
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AI 경쟁 '모델 규모'에서 '효율'로…노타, LLM 경량화 기술 개발 [경제일보] 수천억개의 파라미터를 갖춘 인공지능 모델을 구동하기 위해 필요한 대규모 GPU 인프라와 막대한 메모리가 기업의 AI 도입 장벽으로 작용하면서 대형 언어모델(LLM)의 운영 비용이 인공지능 산업의 새로운 과제로 떠오르고 있다. 이에 글로벌 AI 기업들이 모델 성능을 유지하면서도 비용을 낮추기 위한 경량화·최적화 기술 경쟁에 속도를 내는 가운데 국내 기업들도 관련 기술 개발에 나서고 있다. 5일 AI 경량화 및 최적화 전문 기업 노타는 업스테이지의 대형 언어모델 '솔라'의 모델 크기를 대폭 압축해 추론 비용을 줄이고 처리 속도를 높이면서도 높은 정확도를 유지하는 차세대 양자화 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 개발은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 일환으로 진행됐다. 노타는 업스테이지의 '솔라 오픈 100B' 모델에 자체 경량화·최적화 기술을 적용해 성능은 유지하면서 메모리 효율을 크게 개선했다고 설명했다. 해당 프로젝트는 국내 독자 AI 모델 생태계 구축을 목표로 추진되는 사업으로 모델 개발뿐 아니라 학습·추론 효율을 높이기 위한 핵심 기술 확보도 중요한 과제로 꼽힌다. 특히 이번 기술은 최근 차세대 LLM 구조로 확산되고 있는 'MoE(전문가 혼합 구조)' 모델의 기술적 난제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. MoE는 입력에 따라 일부 전문가 모델만 선택적으로 작동하는 방식으로 구글과 메타 등 글로벌 빅테크들이 차세대 LLM 구조로 채택하고 있는 기술로 알려졌다. 모델 전체가 동시에 작동하는 기존 방식보다 연산 효율을 높일 수 있어 초대형 모델 설계에 유리하지만, 구조 특성상 기존 양자화 방식으로는 성능 저하가 발생하기 쉽다는 한계가 있었다. 노타는 MoE 구조에 최적화된 독자 알고리즘 '노타 MoE 양자화' 방법론을 개발해 해당 문제를 해결했다고 설명했다. 모델 전체를 일괄적으로 압축하는 기존 방식과 달리 연산 중요도에 따라 정밀도를 차등 적용해 양자화 과정에서 발생하는 성능 저하를 최소화했다. 즉, 성능에 영향을 크게 미치는 연산은 정밀도를 유지하고 상대적으로 영향이 작은 부분만 압축해 효율성과 정확도를 동시에 확보하는 방식이다. 노타에 따르면 100B(1000억개) 파라미터 규모의 솔라 모델에 해당 기술을 적용해 기존 약 191.2GB(기가바이트) 수준이던 메모리 사용량을 약 72.8% 감소한 51.9GB까지 줄인 것으로 나타났다. 성능 지표인 PPL은 6.81을 기록해 원본 모델의 6.06과 큰 차이를 보이지 않는 수준을 유지했다. 일부 범용 양자화 기법이 적용될 경우 성능이 크게 저하되는 것과 비교하면 메모리 효율과 정확도를 동시에 확보한 결과라는 설명이다. 이 같은 경량화 기술은 향후 온디바이스 AI와 피지컬 AI 확산에도 중요한 기반이 될 전망이다. 그동안 초대형 LLM은 막대한 GPU 자원을 요구해 데이터센터 중심으로 운영될 수밖에 없었다. 그러나 모델을 경량화하면 로봇, 자율주행차, 스마트 디바이스 등 다양한 엣지 환경에서도 고성능 AI를 구현할 수 있는 가능성이 커진다. 스탠퍼드대학교 인간중심 AI 연구소가 발간한 'AI 인덱스 리포트'에 따르면 최근 인공지능 산업에서는 모델 성능 경쟁과 함께 추론 비용과 연산 효율성이 주요 경쟁 지표로 부상하고 있다. 보고서는 초대형 모델 규모가 빠르게 커지면서 이를 운영하기 위한 GPU 인프라와 전력 비용이 급증하고 있으며 이에 글로벌 AI 기업들이 모델 압축, 양자화, 추론 최적화 등 효율성 기술 확보에 투자를 확대하고 있다고 분석했다. 앞으로는 LLM 경쟁이 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 효율성 경쟁으로 확장될 전망이다. 미국과 중국을 중심으로 모델 경량화와 엣지 AI 기술 연구가 활발하게 진행되는 가운데 국내에서도 파운데이션 모델 개발과 함께 최적화 기술 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 채명수 노타 대표는 "이번 성과는 한국형 AI 파운데이션 모델인 솔라 100B에 노타만의 양자화 기법을 적용해 메모리를 대폭 줄이면서도 성능을 유지했다는 점에서 의미가 크다"며 "디바이스에 대규모 모델을 구현해야 하는 수요가 커질수록 노타의 경량화·최적화 기술이 고성능 AI를 실현하는 핵심적인 역할을 해나갈 것"이라고 말했다.2026-03-05 09:54:56
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