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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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엔씨 이어 크래프톤도 AI 경쟁 참전…크래프톤, 멀티모달 AI '라온' 공개
[경제일보] 크래프톤이 자체 AI 모델 브랜드를 공개하며 게임업계의 인공지능(AI) 경쟁이 본격화되고 있다. 엔씨가 게임 산업의 AI 활용에 가장 앞서가는 것으로 평가되는 가운데 게임사들이 AI 기술을 단순 연구 수준을 넘어 실제 개발·서비스 전반에 적용하면서 AI 기반 게임 산업 경쟁이 빠르게 확대되는 모습이다. 2일 크래프톤은 AI 모델 브랜드 '라온'을 론칭하고 음성 지원 대규모 언어 모델(LLM), 실시간 음성 대화 모델, 텍스트-음성 변환(TTS) 모델, 비전 인코더 등을 글로벌 플랫폼 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. AI의 발전으로 인해 기존 대비 게임 제작 비용은 최대 10분의 1 수준으로 줄고 개발 속도는 최대 60배까지 빨라지고 있는 것으로 나타나고 있다. 원재호 앵커노드 대표는 지난 2월 열린 'AI&게임 산업 포럼'에서 "과거에는 수개월에서 1년 이상 걸리던 작업을 단 6일만에 완료했다"며 AI의 유용성을 설명했다. 이에 크래프톤도 AI 모델 브랜드인 '라온'을 론칭하는 등 AI 사업에 뛰어든 것으로 풀이된다. 특히 데이터 수집부터 모델 학습, 성능 평가까지 파운데이션 모델 개발 전 과정을 자체적으로 수행했다는 점에서 AI 기술 내재화를 진행한 것으로 분석된다. 이번에 공개된 모델은 '라온-Speech', '라온-SpeechChat', '라온-OpenTTS', '라온-VisionEncoder' 등 4종이다. 음성 이해·생성, 실시간 음성 대화, 음성 합성, 이미지 이해 기능을 포함해 멀티모달 AI 역량을 확보한 것이 특징이다. 라온-Speech는 90억 파라미터 규모 음성 언어 모델로 음성 텍스트 변환, 음성 기반 질의응답 등 다양한 태스크에서 사용 가능하도록 설계됐고, 라온-SpeechChat은 실시간 양방향 대화가 가능한 풀 듀플렉스 기술을 적용해 사용자와 자연스럽게 대화가 가능하다. 또한 라온-OpenTTS는 공개 음성 데이터 기반으로 학습된 텍스트-음성 변환 모델이며, 라온-VisionEncoder는 이미지 정보를 AI가 이해 가능한 형태로 변환하는 비전 인코더다. 크래프톤이 멀티모달 AI 모델을 공개한 것은 향후 게임 개발과 서비스 전반에 AI를 적용하기 위한 전략으로 풀이된다. 음성 기반 NPC, 자동 스토리 생성, 실시간 캐릭터 상호작용 등 새로운 게임 경험 구현이 가능해지기 때문이다. 최근 글로벌 게임업계에서도 AI 도입이 빠르게 확산되고 있다. 생성형 AI를 활용한 NPC 대화, 자동 콘텐츠 제작, 개발 자동화 등 AI 기반 게임 제작 방식이 새로운 흐름으로 자리 잡고 있다. 게임 개발 비용 증가와 콘텐츠 제작 속도 경쟁이 심화되면서 AI 도입 필요성도 커지고 있다. 최근 엔씨는 자체 AI 기술을 외부에 개방하며 산업 생태계 확장에 나섰다. 이를 위해 별도 AI 전문 법인 NC AI를 설립하고 AI 기반 제작 솔루션을 상용화했다. NC AI의 대표 솔루션인 'VARCO' 라인업은 게임 제작 전반을 자동화하는 것이 특징이다. 2D 이미지를 3D 모델로 자동 변환하는 VARCO 3D, 이미지 기반 사운드 생성 기능을 제공하는 VARCO Sound, 게임 특화 번역 기능을 지원하는 VARCO Trans 등이 포함된다. NC AI는 해당 기술을 통해 제작 시간은 최대 75%까지 단축하고 사운드 및 현지화 비용도 크게 줄일 수 있다고 설명했다. 임수진 NC AI 상무는 'AI&게임 산업 포럼'에서 "지난해 기술 검증을 마쳤고 올해는 AI 기반 게임이 본격적으로 시장에 등장하는 원년이 될 것"이라며 "AI는 개발 효율성을 높이는 것을 넘어 게임 제작 방식 자체를 바꾸는 핵심 기술"이라고 말했다. 크래프톤도 지난해 개인용 AI 비서 KIRA를 공개하는 등 AI 에이전트, CPC(Co-Playable Character) 등 AI 기반 상호작용 기술을 개발해 게임 적용을 추진하고 있다. 게임사별로 AI 기술 적용 방향이 다양해지면서 AI 중심 경쟁이 본격화될 전망이다. 게임사들이 자체 AI 모델 확보에 나서면서 향후 AI 기반 게임 콘텐츠 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 분석된다. 특히 음성·대화·시각 인식 기술이 결합된 AI 캐릭터와 자동 콘텐츠 생성 기술이 차세대 게임 경험의 핵심 요소로 부상할 것으로 전망된다. 이강욱 크래프톤 CAIO는 "이번 '라온' 모델 시리즈 공개는 AI 기술 역량을 축적해 나가는 과정의 중요한 이정표"라며 "대규모 학습 데이터와 핵심 모델을 오픈소스로 공유해 연구자와 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 하고 멀티모달 기술 발전과 국내 AI 생태계의 성장에 기여하기를 기대한다"고 말했다.
2026-04-02 16:59:04
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LG CNS, 'RX 이노베이션 랩' 출범…기업 자동화 사업 확대
[경제일보] LG CNS가 기업의 로봇 도입 전략 수립부터 실행까지 지원하는 전담 조직을 신설하며 로봇 전환(RX) 사업 확대에 나섰다. 인공지능(AI)과 디지털 전환(DX)에 이어 물리적 자동화 영역까지 사업을 확장하며 기업용 로봇 시장 선점에 나서는 전략으로 풀이된다. 1일 LG CNS는 고객 맞춤형 로봇 도입 컨설팅을 수행하는 'RX 이노베이션 랩'을 출범했다고 밝혔다. 해당 조직은 기업의 업무 환경과 도입 목적에 맞는 로봇 활용 방안을 도출하고 워크플로우 재설계와 개념검증(PoC)까지 수행하는 로봇 전환 전담 조직으로 알려졌다. IT 서비스 기업들이 AI 이후 새로운 성장동력으로 로봇 사업을 확대하는 흐름이 이어지고 있다. 통신·IT 서비스 기업들이 데이터센터와 AI 사업 경쟁을 벌이는 가운데 로봇 기반 자동화는 기업 고객 대상 신규 수익원으로 주목받고 있기 때문이다. 이에 최근 기업들의 자동화 전략이 소프트웨어 중심에서 물리적 자동화로 확장되면서 로봇 도입 수요가 빠르게 증가하고 있다. 물류·제조·유통 등 산업 현장에서 인력 부족과 비용 증가 문제가 지속되면서 로봇 기반 자동화가 새로운 대안으로 부상하고 있다. 국제로봇연맹(IFR)의 지난해 9월 보고서에 따르면 지난 2024년 전 세계 산업용 로봇 설치 대수는 약 54만2000대로 10년 전 대비 두 배 이상 증가했으며 운영 중인 로봇도 466만대를 넘어섰다. 또한 글로벌 물류 로봇 시장 역시 연평균 15% 이상 성장할 것으로 전망되면서 기업들의 로봇 기반 자동화 투자가 확대되는 추세인 것으로 나타났다. 이에 LG CNS는 RX 이노베이션 랩을 통해 3단계 로봇 전환 프로그램을 제공할 계획이다. 첫 번째 '인사이트' 단계에서 산업 특성과 업무 환경을 분석해 로봇 도입 영역을 발굴한다. 이후 '디자인' 단계에서 자율이동로봇(AMR), 휴머노이드 등 최적의 로봇 솔루션을 선정하고 사람과 로봇 간 역할 분담을 설계한다. 마지막으로 '프루프' 단계에서 실제 현장 데이터를 기반으로 개념검증(PoC)을 수행해 생산성과 운영 효율을 검증한다. 특히 LG CNS는 단순 공정 자동화가 아닌 업무 전반의 워크플로우 재설계 방식으로 로봇 전환을 추진한다는 점을 강조했다. 물류 기업의 경우 상품 입고부터 보관, 분류, 피킹, 포장, 출고까지 전 과정을 분석해 로봇 적용 효과가 높은 구간을 도출하고 이동 경로와 처리 시간 등을 데이터화해 최적의 작업 구조를 설계하는 방식이다. LG CNS는 최근 몇 년간 물류·유통·제조 현장에서 다수의 로봇 개념검증 프로젝트를 수행하며 관련 역량을 축적해 온 것으로 알려졌다. 수백 건의 물류센터 자동화 사업 경험을 바탕으로 창고 자동화 로봇, AI 피킹로봇, 자율이동로봇(AMR), 무인운송로봇(AGV) 등 다양한 로봇 운영 사례를 확보했고 이를 통해 물건 적재·분류, 선박 조립 상태 검사 등 산업 현장에서 로봇 활용 가능성을 검증해왔다. 이번 조직 신설 발표는 LG CNS가 DX·AX·RX를 아우르는 기업 혁신 체계 구축을 완료한 것으로 풀이된다. LG CNS는 디지털 전환을 지원하는 '이노베이션 스튜디오'와 생성형 AI 기반 업무 혁신을 위한 'Gen AI 스튜디오'를 운영하며 약 140건의 고객 혁신 프로그램을 진행해왔다. 여기에 로봇 전환 조직까지 추가되면서 기업의 디지털·AI·로봇 혁신을 통합 지원하는 구조를 갖추게 된 것으로 분석된다. LG CNS는 로봇 전환 핵심 기술 확보에도 속도를 내고 있다. 미국 로봇 브레인 개발 기업인 '스킬드 AI', 휴머노이드 양팔 제어 특화 기업 '컨피그'와 협력을 확대했다. 또한 미국 휴머노이드 로봇 기업 '덱스메이트'에 전략적 투자를 진행하며 하드웨어 설계 역량까지 확보한 것으로 평가된다. 이를 통해 LG CNS는 로봇 파운데이션 모델(RFM), 로봇 통합 운영 플랫폼, 하드웨어 설계를 결합한 풀스택 RX 서비스를 제공한다는 계획으로 분석된다. AI 기반 자동화가 소프트웨어 영역 중심이었다면 RX는 실제 산업 현장의 물리적 자동화까지 확장하는 개념이다. 현신균 LG CNS 사장은 "로봇 전환의 핵심은 단순한 자동화를 넘어 전체 업무 프로세스 관점에서 생산성을 재설계하고 혁신하는 데 있다"며 "LG CNS는 피지컬 AI 역량을 바탕으로 산업 현장에 최적화된 RX 모델을 구축해 고객의 생산성 향상과 성장 가속화에 기여할 것"이라고 말했다.
2026-04-01 10:00:00
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"자율주행 2027년·UAM 2028년"…국토부, 모빌리티 로드맵 현실성은
[이코노믹데일리] 정부가 2027년 고도 자율주행차와 2028년 도심항공교통(UAM) 상용화를 목표로 한 중장기 모빌리티 로드맵을 공개했다. 자율주행과 UAM을 중심으로 한 정책 일정이 제시됐지만 사고 대응과 책임 구조, 엣지 케이스 검증이 충분히 축적되지 않은 상황에서 정책의 현실성이 검증 대상에 올랐다. 국토교통부는 26일 발표한 '2030 모빌리티 혁신성장 로드맵'을 통해 인공지능(AI) 등 첨단기술로 이동의 편의를 높이고, 미래 친환경 모빌리티의 확산을 지원하기 위한 향후 5년간 모빌리티 정책의 청사진을 제시했다. 먼저 미국, 중국에 이은 글로벌 3대 자율주행 강국 도약을 목표로 2027년 레벨4(고도 자동화) 자율주행을 상용화한다. 레벨4는 운전석에 사람이 없이 실증구역 등 특정 구간에서 자율주행이 가능한 수준의 기술이다. 올해 국내 첫 도시 단위 자율주행 실증 공간으로 지정된 광주광역시에 200대가 넘는 자율주행차를 투입하는 것을 시작으로 대규모 실증에 나설 계획이다. 이를 통해 학습한 실주행 데이터는 표준화해 통합·공유하는 자율주행 데이터 플랫폼을 구축해 AI 기반 자율주행 기술개발 체계 구축을 본격화한다. 동시에 범부처 협력을 통해 엔드투엔드(E2E·AI가 학습한 데이터에 기반해 스스로 의사결정을 내리는 방식) 자율주행 AI 기술 개발에 속도를 낸다. 자율주행 AI 파운데이션 모델 등 원천기술을 개발하고, 차량용 고성능 AI 가속기 반도체 등을 개발해 고도화된 E2E 기술을 확보한다는 구상이다. 현재 국내 자율주행 제도는 여전히 실증 특례 중심 구조에 머물러 있다. 사고 발생 시 책임 주체를 어떻게 구분할 것인지, 보험 적용 범위를 어디까지 인정할 것인지에 대한 기준은 실증 사업별로 다르게 적용되고 있으며, 제조사·소프트웨어 개발사·원격 관제 사업자·서비스 운영 주체 간 책임 배분 구조도 전국 단위 상용 서비스를 전제로 한 법 체계는 정리되지 않았다. 특히 실제 도로 환경에서 발생하는 비정형 상황, 이른바 '엣지 케이스'에 대한 데이터 축적이 충분한 수준인지에 대해서는 검증이 진행 중이다. 현지 실증은 특정 지역과 조건에 한정돼 있어, 일반 도로 전반으로 확대될 경우 사고 대응과 제도적 보완이 어느 수준까지 가능한지는 추가 검증이 필요한 단계다. 국토부는 자율주행 실증을 가로막는 규제를 '선허용 후규제'를 원칙으로 개선할 예정이다. 자율주행 안전을 책임지면서 원격 관제·대여·중개 등을 전문으로 하는 서비스 사업을 제도화하고 보험 제도를 정비하는 등 산업 생태계 육성도 추진한다. UAM은 2028년 공공 서비스 중심의 상용화를 우선 목표로 제시했다. 제주와 대구·경북 등을 시범 운용 구역으로 지정하고 응급의료·재난·치안·관광 등 공공 분야 서비스를 제공한다. 제주에서는 제주 성산항·제주공항·중문에 UAM 이착륙장인 버티포트를 둬 지역 간 이동을 겸한 관광 사업을 추진한다. 대구와 경북에서는 UAM을 산불 감시와 고속도로 사고 모니터링 등 공공 안전을 구축하는 방향으로 활용하는 방안이 논의되고 있다. 2030년에는 민간 주도의 UAM 서비스를 본격적으로 추진한다. 승객들이 UAM을 타고 도심과 공항 사이를 이동하거나, 빠른 배송이 필요한 화물을 UAM으로 나르는 서비스를 상용화해 '일상 속의 UAM' 시대를 연다는 구상이다. UAM과 함께 드론 활용도가 높은 소방·항공·농업·물류·시설관리 등 5대 분야의 드론 기체 및 모터 등 핵심 부품·기술 개발을 적극 지원하고 드론 공원 등 일반 국민이 드론을 띄울 수 있는 구역을 내년까지 대폭 늘린다. 그러나 UAM 관련 제도 역시 기체 인증, 운항 기준, 공역 관리, 소음 및 안전 기준 등 핵심 요소가 동시에 정비되고 있는 단계다. 기존 항공 안전 체계는 유인 항공기 중심으로 설계돼 저고도 도심 운항을 전제로 한 새로운 안전 기준과 사고 책임 구조는 아직 확정되지 않았다. 국토부는 내년 공공플랫폼을 구축하는 등 수요응답형 교통체계(DRT) 활성화 기반을 마련하고, 미래 모빌리티와 도시가 유기적으로 결합할 수 있도록 제도 정비에 나설 계획이다. 홍지선 국토부 제2차관은 "AI 전환으로 모빌리티 혁신 속도가 빨라지는 상황에서 이번 로드맵이 정책적 이정표가 되기를 기대한다"며 "국민이 체감할 수 있도록 세부 과제를 추진하겠다"고 말했다.
2026-02-26 15:28:27
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