검색결과 총 17건
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MS, '오픈AI 의존' 벗고 자체 AI 모델 공개… '초지능' 향한 독자 노선 선언
[경제일보] 마이크로소프트(MS)가 ‘오픈AI 의존’이라는 오랜 꼬리표를 떼어내고 인공지능(AI) 기술의 완전 자립을 향한 첫걸음을 뗐다. 사티아 나델라 CEO는 2일(현지시간) 링크트인을 통해 음성 전사 모델 ‘MAI-트랜스크라이브-1’, 음성 생성 모델 ‘MAI-보이스-1’, 이미지 생성 모델 ‘MAI-이미지-2’ 등 3종을 전격 공개했다. 이번 발표는 단순한 신제품 출시를 넘어 MS가 독자적인 파운데이션 모델(기반 모델) 구축을 통해 범용 AI 시장의 ‘게임 체인저’가 되겠다는 강력한 의지를 표명한 것으로 풀이된다. MS가 그동안 범용 기반 모델 개발에 소극적이었던 이유는 오픈AI와의 밀착된 초기 계약 때문이었다. MS는 오픈AI에 천문학적인 자금을 투자하는 대신, 오픈AI의 모델을 자사 서비스에 우선 적용하는 ‘안전지대’를 확보했다. 그러나 지난해 오픈AI의 구조 개편과 계약 갱신 과정에서 이러한 제약이 사라지며 MS는 비로소 ‘자체 AI 모델’ 개발이라는 독자 노선을 걷게 됐다. 이번 MAI(Microsoft AI) 모델 제품군 출시는 MS가 이제 자체적인 기술 엔진을 확보했음을 의미한다. 딥마인드 공동창업자 출신인 무스타파 술레이만 MAI 부문 CEO가 진두지휘하는 조직은 이미 엔비디아의 차세대 칩과 막대한 컴퓨팅 자원을 투입해 인간을 뛰어넘는 ‘초지능(Superintelligence)’ 개발에 몰두하고 있다. 이는 MS가 더 이상 오픈AI의 챗GPT에만 목매지 않고 자체 생태계 안에서 모든 AI 기능을 완결하겠다는 전략적 변곡점을 의미한다. 새롭게 공개된 모델들의 면면을 보면 실용성과 경제성에 초점이 맞춰져 있다. ‘MAI-트랜스크라이브-1’은 영어와 한국어를 포함한 25개 언어를 지원하며, 업계 표준 벤치마크인 ‘플뢰르’에서 오류율을 최소화해 오픈AI와 구글의 모델을 제치는 성과를 보였다. 특히 소음이 많은 환경에서도 정교하게 음성을 인식한다는 점은 엔터프라이즈(기업용) 시장에서 강력한 무기가 될 것이다. ‘MAI-이미지-2’ 역시 성능 대비 비용 효율을 극대화했다. 클라우드 기반의 AI 서비스를 운영하는 기업 입장에서 모델의 추론 비용은 핵심 수익성 지표다. MS는 고성능 이미지 생성 모델을 저렴하게 공급함으로써, 자사 클라우드인 ‘애저(Azure)’를 사용하는 기업 고객들을 더 강력하게 록인(Lock-in)시키겠다는 전략이다. 무스타파 술레이만 CEO는 “확실히 2027년까지는 최고 수준의 최첨단 기술에 도달하는 것이 목표”라고 공언했다. 12~18개월 내에 연산 성능을 비약적으로 발전시키겠다는 이 로드맵은 MS의 막대한 자본력과 인프라가 뒷받침하고 있다. 업계는 이번 모델 공개를 시작으로 MS가 ‘MS-GPT’와 같은 범용 모델을 내놓을 가능성이 높다고 본다. 기존에는 오픈AI의 모델을 사용하던 기업들이, 점차 비용 효율이 높고 MS 클라우드와 완벽하게 통합된 MS 자체 모델로 교체할 가능성이 커졌다는 뜻이다. 이는 곧 오픈AI와 MS 사이에 ‘협력’과 ‘건전한 경쟁’이라는 미묘한 긴장 관계가 형성될 것임을 예고한다. MS의 이번 행보는 AI 시장 전체의 판도를 뒤흔들 변수다. 첫째, AI 모델의 ‘파편화’가 가속화될 것이다. 엔비디아, 구글, 오픈AI에 이어 MS까지 자체 기반 모델을 구축함에 따라 시장은 ‘소수의 절대 강자’에서 ‘거대 기술 기업들의 각축장’으로 바뀔 것이다. 둘째, 기업용 AI 시장의 가격 파괴가 시작될 것이다. MS가 클라우드 점유율을 무기로 자체 모델을 저렴하게 배포하기 시작하면 다른 AI 스타트업들의 입지는 더욱 좁아질 수밖에 없다. 결국 승부처는 ‘범용성’을 넘어선 ‘도메인 특화’다. MS는 이미 사무용 소프트웨어인 ‘M365(Office)’와 ‘윈도우’라는 압도적인 운영체제 플랫폼을 보유하고 있다. 여기에 독자적인 AI 모델까지 결합하면 기업은 다른 서비스로 이탈할 수 없는 ‘기술적 종속’을 경험하게 된다. 나델라 CEO의 ‘3~5년 내 AI 자립’ 선언은 이제 막 현실이 되기 시작했다. 거대 기술 기업들이 주도하는 AI 인프라 전쟁 속에서 ‘기술 주권’을 확보한 MS가 과연 구글과 오픈AI를 상대로 얼마나 큰 시장 점유율을 탈환할지 전 세계 테크 업계가 긴장 속에 지켜보고 있다.
2026-04-03 07:46:55
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"휴먼에러 막는다"…SK AX, 에이전틱AI 기반 운영 자동화 시장 공략
[경제일보] 인공지능(AI) 인프라 확산으로 산업 현장의 시스템 운영 복잡성이 급격히 증가하면서 장애 예방을 위한 AI 기반 운영 자동화 경쟁이 본격화되고 있다. 이에 기업들이 서비스 중단에 따른 손실을 줄이기 위해 선제적 장애 예방 체계 구축에 나서면서 AI 기반 자율 운영 기술 도입이 빠르게 확대되고 있다. 2일 SK AX는 에이전틱AI 기반 인프라 운영 서비스 'AXgenticWire NPO(New Paradigm for Operation)'를 공개하며 AI 운영 자동화 시장 공략에 나선다고 밝혔다. 해당 서비스는 시스템 장애를 사전에 감지하고 자동으로 대응하는 자율 운영 체계로 GPU 기반 AI 인프라와 클라우드 환경의 확대로 인해 기존 인력 중심 운영 방식으로는 대응이 힘든 점을 파악해 설계된 것이다. AI 기반의 통합 보안 플랫폼 기업 스플렁크와 옥스포드 이코노믹스가 발표한 보고서에 따르면 글로벌 대기업들은 시스템 장애로 인해 연간 약 4000억 달러 규모의(약 600조원) 손실을 입는 것으로 나타났다. 이는 기업 이익의 약 9%에 해당하는 규모다. AI 학습과 추론 환경이 확대되면서 GPU 자원 관리, 워크로드 변동 대응, 복잡한 인프라 운영 등 관리 요소가 늘어나고 있어 글로벌 시장에서도 AI 기반 운영 자동화 수요는 빠르게 증가하고 있다. 특히 AI 서비스는 장애 발생 시 서비스 전체에 영향을 미칠 가능성이 높아 사전 탐지와 자동 대응 기술의 중요성이 커지고 있다. 이에 기업들은 기존 모니터링 중심 운영에서 벗어나 AI가 문제를 탐지하고 조치까지 수행하는 자율 운영 체계 구축을 추진하고 있다. 'AXgenticWire NPO'는 에이전틱AI가 선제적으로 문제 상황을 탐지하고 분석한 뒤 조치까지 수행하는 구조로 설계됐다. AI 에이전트가 시스템 로그, 메트릭, 이벤트 데이터를 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하면 분석 에이전트가 원인을 추론하고 영향 범위를 판단한다. 이후 조치 에이전트가 복구 작업, 설정 변경, 자원 재할당 등을 자동으로 실행하는 방식이다. SK AX는 기존 운영 인력이 수행하던 반복 작업과 휴먼 에러를 줄이고 장애 발생률을 낮출 수 있다고 설명했다. 또한 GPU 자원 관리 기능도 포함됐다. AI 워크로드가 급격히 증가하면서 GPU 활용률 관리와 자원 재배치가 운영 핵심 요소로 떠오르고 있다. 이에 AXgenticWire NPO는 GPU 자원을 통합 관리하는 'GPU 애즈 어 서비스(GPU-as-a-Service)' 구조를 적용해 AI 학습과 추론 환경을 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐다. 산업별 적용 범위도 확대되고 있다. 해당 서비스를 통해 제조업에서는 설비와 공정 데이터를 분석해 이상 징후를 사전에 감지할 수 있으며, 금융 분야에서는 거래와 인증 시스템의 무중단 운영 체계를 구축할 수 있을 전망이다. 공공 분야에서도 대국민 서비스 안정성을 강화하는 데 활용될 수 있다. 기업들은 설치형, 운영 아웃소싱(BPO), 통합 운영(ITO) 방식 등 필요에 따라 도입 방식을 선택할 수 있다. 향후 AI 인프라 확대와 함께 에이전틱 AI 기반 자율 운영 체계 도입이 더욱 가속화될 것으로 분석된다. 기업들이 장애 대응 중심에서 사전 예방 중심으로 운영 전략을 전환하면서 AI 기반 운영 자동화 시장도 빠르게 성장할 전망이다. 차지원 SK AX CAIO는 "운영 전반에서 AI가 먼저 움직여 대응하는 구조이기 때문에 휴먼 에러로 인한 장애 위험을 최소화할 수 있다"며 "'AXgenticWire NPO' 도입으로 기업들은 다운타임 없는 운영 체계에서부터 애플리케이션의 지능화된 서비스까지 AX 실행 전환 속도를 높이는 것은 물론, AX 전체 영역에서 운영비용 구조 혁신과 프로세스 재설계도 가능할 것"이라고 말했다.
2026-04-02 10:00:46
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