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오픈AI, 'GPT-5.6' 전면 개방…AI 전쟁, 성능 넘어 '토큰 효율'로 [경제일보] 프런티어 AI 경쟁의 무게중심이 최고 성능에서 비용 대비 성능으로 옮겨가고 있다. 오픈AI가 코딩·추론·보안 능력을 높이면서 토큰 사용량을 줄인 GPT-5.6을 정식 출시했다. 오픈AI(CEO 샘 올트먼)는 9일(현지시간) 제한적 사전 공개를 마치고 GPT-5.6 제품군을 일반에 제공한다고 밝혔다. 최상위 모델 ‘솔(Sol)’, 성능과 비용의 균형을 맞춘 ‘테라(Terra)’, 속도와 가격 경쟁력을 강조한 ‘루나(Luna)’로 구성됐다. GPT-5.6은 챗GPT와 코덱스, API를 통해 전 세계에 순차 적용된다. 챗GPT 유료 이용자는 추론 강도 ‘중간’ 이상에서 솔을 사용할 수 있다. 코덱스와 챗GPT 워크에서는 요금제에 따라 3개 모델을 선택할 수 있으며 API에서는 솔·테라·루나가 모두 제공된다. 오픈AI가 이번에 전면에 내세운 것은 ‘달러당 성능’이다. 더 많은 토큰을 투입해 점수를 높이는 기존 방식에서 벗어나 같은 비용으로 더 많은 작업을 끝내거나 동일한 결과를 더 싸게 제공하겠다는 전략이다. 올트먼 CEO는 CNBC 인터뷰에서 “GPT-5.6 솔의 에이전틱 코딩 작업 토큰 효율이 54% 향상됐다”며 기업 고객이 AI 비용 대비 가치를 중시하고 있다고 강조했다. 성능은 분야별로 엇갈렸다. 오픈AI가 공개한 터미널-벤치 2.1에서 솔은 88.8%로 앤트로픽의 미토스5(88%)를 근소하게 앞섰다. 사이버짐에서도 84.5%를 기록해 미토스5(83.8%)보다 높았다. 장기 전문 업무 수행 능력을 평가하는 ‘에이전트의 마지막 시험’에서는 52.7%로 페이블5(40.5%)와 오퍼스4.8(45.2%)을 웃돌았다. 모든 코딩 지표에서 우위에 선 것은 아니다. SWE-벤치 프로에서는 솔이 64.6%를 기록해 미토스5(80.3%)와 오퍼스4.8(69.2%)에 뒤졌다. 익스플로잇벤치에서도 73.5%로 미토스5(78%)보다 낮았다. 특정 벤치마크 승리를 모델의 전반적 우위로 해석하기 어려운 이유다. 아티피셜 애널리시스 지능지수에서도 솔은 58.9점으로 페이블5(59.9점)에 이어 2위를 기록했다. 다만 오픈AI는 솔이 페이블5와 한 점 이내 성능을 내면서 작업 시간은 61% 줄이고 추정 비용은 절반 수준으로 낮췄다고 설명했다. 사이버보안 능력이 높아진 만큼 안전장치도 강화했다. 오픈AI는 일반 공개 전 약 70만 A100 환산 GPU 시간을 자동 레드티밍에 투입했으며 실시간 검사와 계정 단위 모니터링을 함께 적용했다. 다만 자체 평가에서 GPT-5.6은 생물학과 사이버보안 분야 모두 ‘치명적 위험’ 기준을 넘지 않았다고 밝혔다. API 가격은 100만 토큰당 입력·출력 기준 솔 5달러·30달러, 테라 2.5달러·15달러, 루나 1달러·6달러다. GPT-5.6의 승부수는 최고 점수 하나가 아니라 성능과 속도, 비용을 함께 낮추는 데 있다. 기업용 AI 시장에서 모델의 경제성이 새로운 선택 기준으로 굳어질지 주목된다.2026-07-10 14:47:05
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![[데일리 건설 브리프] 현대건설, 과기부 탄소 자원화 분야 국책과제 참여 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/25/20260625102849499252.jpg)
현대건설, 과기부 탄소 자원화 분야 국책과제 참여 外 [경제일보] 현대건설은 과학기술정보통신부가 추진하는 국책과제 ‘이산화탄소 전환을 통한 차세대 항공연료(e-SAF) 생산 기술개발’ 수행기업으로 선정됐다고 25일 밝혔다. 이날 현대건설은 대전 한국에너지기술연구원에서 열린 ‘탄소 포집·활용·저장(CCU) 메가프로젝트 착수보고회’에서 주관기관인 LG화학 등 참여기관과 함께 과제 수행계획을 발표했다. 행사에는 현대건설 HMG건설기술연구원 서유택 상무와 LG화학 심규석 전무, 과기정통부 관계자 등이 참석했다. 과기부가 ‘탄소·포집·활용 메가 프로젝트의 일환으로 추진하는 이번 과제는 포집된 이산화탄소와 청정수소를 원료로 항공유를 생산하는 e-SAF 기술의 실증을 목표로 한다. 산학연 10개 기관이 공동 참여하며 기존 바이오 기반 SAF의 원료 수급 한계를 보완할 대안으로 주목받는 e-SAF 생산 기술을 실험 단계부터 실증 플랜트 구축까지 단계적으로 확보해 나갈 계획이다. 현대건설은 이번 과제에서 포집된 이산화탄소를 활용한 e-SAF 생산 공정 연구와 실증 플랜트 설계 검토 및 기술지원을 수행한다. 이를 통해 실증 플랜트의 안정성과 완성도를 높이는 데 기여할 계획이다. 또 보유 연구설비를 활용해 생산 효율 향상 방안을 검증하고 이산화탄소 전환 합성원유를 친환경 항공연료로 생산하기 위한 고도화 공정 연구를 공동으로 맡았다. 공정 간 연계 최적화와 제품 품질 향상을 동시에 달성하고 향후 상업화 가능한 통합 공정 기술 확보와 친환경 항공연료 생산 기술의 상용화 기반을 마련할 예정이다. 현대건설 관계자는 “CCU 기술과 수소·재생에너지 인프라를 연계해 친환경 항공유 생산 전 과정에 걸친 통합 기술체계 구축 기반을 마련하게 됐다”며 “탄소 저감 기술과 수소 생태계, 에너지 인프라를 연계한 연구개발을 확대하고 친환경 연료 생산과 에너지 전환 분야의 연구개발 역량을 지속 강화해 나갈 계획”이라고 말했다. 롯데건설, 사내 ‘2026 스마트 안전 공모전’ 통해 우수 아이디어 8개 선정 롯데건설은 서울 서초구 잠원동 본사에서 ‘2026 스마트 안전 공모전’ 시상식을 열고 8개 팀을 시상했다고 25일 밝혔다. 롯데건설은 지난 4월 13일부터 5월 8일까지 임직원을 대상으로 사내 ‘2026 스마트 안전 공모전’을 진행했다. ‘Keep Safety! Better Tomorrow!’를 주제로 현장의 업무 효율을 개선하고 안전한 근무환경을 만들기 위한 실질적인 아이디어와 사례를 발굴하는 데 주력했다. 이번 공모전에는 총 92개의 업무방식 개선 및 스마트 기술∙제품 관련 아이디어가 접수됐다. 안전∙기술 관련 실무 부서가 심사에 참여해 아이디어의 현장 적용성, 차별성, 구체성, 기대효과 등을 종합적으로 평가했다. 우수 사례로는 대상을 수상한 △지하층 통신체계 구축 △항타기 기울기 알림∙자동복원 장치를 비롯해 총 8개의 아이디어가 선정됐다. 롯데건설은 이번 공모전을 시작으로 향후 우수 아이디어들을 선별해 기술검증(PoC)을 거쳐 실제 현장에 적용할 계획이다. 롯데건설 관계자는 “건설현장 최일선에서 근무하는 임직원의 아이디어와 현장 사례를 발굴해 실질적인 현장 안전을 지키고 개선하고자 이번 공모전을 진행하게 됐다”며 “이번에 선정한 아이디어를 고도화하고 실제 현장에 적용해 근로자들이 안전하게 작업할 수 있는 환경을 조성하겠다”고 말했다. BS한양, ‘밀양 수자인 더퍼스트 1·2단지’ 견본주택 개관 BS한양은 ‘밀양 수자인 더퍼스트 1,2단지’의 견본주택을 개관하며 본격적인 분양 일정에 돌입한다고 25일 밝혔다. 단지는 경상남도 밀양시 밀양부북 공공주택지구 A-1블록과 S-2블록 일원에 2개 블록, 총 1066세대 규모로 조성된다. 1단지(A-1블록)는 지하 2층~지상 최고 20층, 총 744세대이며 이 중 일반분양(뉴홈 ‘일반형’) 물량은 △55㎡A 169세대 △59㎡A 100세대 △59㎡B 157세대로 426세대다. 2단지(S-2블록)는 지하 1층~지상 최고 20층, 총 322세대로 구성된다. 일반분양(뉴홈 ‘일반형’)은 △74㎡A 24세대 △84㎡A 90세대로 114세대다. 단지에는 분양가상한제가 적용돼 전용 55㎡는 2억원 중반대, 전용 59㎡는 2억원 중·후반대에 공급된다. 전용 74㎡는 3억원 초반대, 전용 84㎡는 3억원 중·후반대 수준으로 책정돼 실수요자들의 부담을 낮췄다. 견본주택은 경상남도 밀양시 내이동 일원에 오는 26일 마련된다. 밀양 수자인 더퍼스트 1,2단지는 밀양 최초의 수자인 브랜드 아파트이자 1000세대가 넘는 브랜드타운으로 조성된다는 점에서 상징성이 크다. 여기에 밀양시 최초의 민간참여 공공주택사업인 밀양부북 공공주택지구에 들어서는 점도 눈길을 끈다. 청약 일정은 29일 특별공급 접수를 시작으로 1순위 30일, 2순위는 내달 1일 접수한다. 당첨자 발표는 1단지가 7일, 2단지가 8일로 예정돼 있다. 당첨자 발표일이 단지별로 달라 수요자들은 2개 단지에 중복으로 청약할 수 있어 당첨 확률을 높일 수 있다. 정당계약은 8월 18일부터 8월 20일까지 3일간 견본주택에서 진행된다. BS한양 관계자는 “밀양에 처음 선보이는 수자인 단지인 만큼 특화 설계와 차별화된 조경·커뮤니티로 지역 주거 수준을 한 단계 끌어올릴 것이다”라며 “분양가상한제 적용으로 가격 경쟁력을 확보한 데다 나노융합 국가산단을 배후로 한 직주근접 입지와 밀양부북 공공주택지구의 성장 가능성까지 더해져 실수요자들의 높은 관심이 기대된다”고 말했다.2026-06-25 10:35:37
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KT클라우드, 리벨리온 NPU 적용한 공공 AI 인프라 구축 [경제일보] 공공 클라우드 시장에서 인공지능(AI) 인프라 패러다임이 GPU 중심에서 신경망처리장치(NPU) 기반으로 이동하고 있다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 정책과 맞물리면서 KT 클라우드는 NPU 서비스를 확대하고 있다. 4일 KT 클라우드는 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시하고 공공 AI 인프라 시장 확대에 나선다고 밝혔다. 이번 서비스는 공공 전용 데이터센터 환경에서 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 또한 국내 NPUaaS(서비스형 NPU) 중 최초로 클라우드 보안 인증(CSAP)을 획득해 공공기관 도입 요건을 충족한 것으로 알려졌다. 공공 클라우드 시장은 보안 규제와 함께 국산 기술 활용 비중 확대가 중요한 평가 요소로 자리 잡고 있다. 이에 AI 모델 학습과 추론 과정에서 발생하는 데이터 보안성과 비용 효율성을 동시에 충족할 수 있는 인프라 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있다. KT 클라우드의 NPU 서버는 리벨리온의 데이터센터용 AI 반도체 'ATOM 플러스'를 기반으로 구축됐다. 최근 AI 워크로드가 모델 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하면서, 추론에 특화된 NPU는 GPU 대비 비용 효율성과 전력 효율성을 동시에 개선할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 이를 통해 공공기관 및 공공 AX 사업 참여 기업들은 보안 규제를 준수하면서도 AI 서비스 구축에 필요한 연산 인프라를 활용할 수 있게 될 전망이다. 특히 민원 상담, 행정 업무 지원, 문서 검색 및 분석 등 공공 서비스 영역에서 AI 에이전트 적용 범위가 확대될 것으로 예상된다. 클라우드 업계에서는 향후 공공 AI 인프라 시장에서 GPU 중심 구조가 점차 변화할 가능성에 주목하고 있다. 그동안 AI 인프라는 엔비디아 GPU 중심으로 구축돼 왔으나, 국산 AI 반도체 생태계 확대 정책과 맞물리면서 NPU 기반 인프라 도입이 본격화되는 흐름이라는 분석이다. 앞서 KT 클라우드는 지난 4월 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시하며 AI 인프라 사업을 확장한 바 있다. AI 넥서스는 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI SERV'를 통합한 서비스로, AI 모델 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 단일 플랫폼에서 지원한다. 특히 모델 서빙(Model Serving) 기능을 통해 복잡한 배포 과정 없이 AI 모델을 실행 환경에 적용할 수 있도록 설계했고, 모델 스토어 기능을 통해 오픈소스 모델 기반 AI 서비스 구축도 지원한다. 또한 'A100', 'H100', 'H200' 등 다양한 GPU 라인업을 제공하고 있으며, 향후 차세대 GPU인 '엔비디아 B300' 기반 서비스로 확장할 계획이다. KT 클라우드는 공공 보안 요건을 충족하는 AI 인프라 제공을 기반으로 공공기관과 지자체의 디지털 전환(AX) 수요에 대응하고, 국내 AI 반도체 생태계 확산에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "KT 클라우드는 최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업의 AX 혁신을 지원하고, 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.2026-06-04 09:59:00
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SKT, 차세대 AI 'A.X K2' 개발 나선다…엔비디아 손잡고 AI 인프라 협력 확대 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 고도화에 나섰다. IT 기업들의 독자 인공지능(AI) 모델 경쟁이 본격화되는 가운데 생성형 AI 경쟁이 심화되면서 자체 AI 모델과 학습 인프라 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르는 것으로 분석된다. 22일 SK텔레콤은 국내에서 처음 개최된 '엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026'에서 지난 21일 진행된 테크니컬 패널 세션에서 엔비디아와 AI 모델 개발 분야에서 쌓아온 기술 협력 성과를 보이며 향후 협업 계획을 공개했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 발표에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트로 선보인 'A.X K1' 후속 모델인 'A.X K2' 개발 계획을 공개하며 국내 소버린 AI 생태계 구축을 위한 협력을 이어갈 방침이라고 설명했다. 최근 글로벌 빅테크 중심의 AI 경쟁이 심화되면서 국내 기업들도 독자 AI 모델 확보에 나서는 흐름이 이어지고 있는 가운데 SK텔레콤 역시 자체 모델 경쟁력 강화에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 앞서 양사는 SK텔레콤이 지난 2021년 구축한 A100 GPU 기반 슈퍼컴퓨터 '타이탄' 구축 단계부터 협력을 이어온 바 있다. 이후 데이터 구성과 학습 인프라, 모델 개발 환경 전반에서 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화해 왔다. 특히 SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 수행하면서 매개변수 5190억 개 규모의 초거대 모델 'A.X K1' 학습에 엔비디아 네모트론 데이터셋을 적용한 것으로 알려졌다. SK텔레콤은 초거대 모델 학습 과정에서 대규모 모델 분산 학습 프레임워크인 '메가트론-LM'과 학습 데이터 준비 및 정제를 위한 '네모 큐레이터' 등을 활용해 학습 안정성과 효율성을 높였다고 설명했다. 초거대 AI 모델 개발은 대규모 GPU 인프라와 데이터 처리 역량이 핵심 요소로 꼽힌다. 특히 모델 규모가 커질수록 분산 학습과 데이터 품질 관리의 중요성이 높아지면서 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 협력 구조가 필수 요소로 작용하고 있다. SK텔레콤과 엔비디아는 모델 개발 과정에서 격주 단위 기술 협의를 진행하며 학습 인프라 안정성 확보와 성능 최적화를 공동으로 추진해온 것으로 알려졌다. 양사는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 초거대 모델 개발 경험과 학습 인프라 관련 기술 정보를 공유하며 대규모 AI 모델 개발 역량을 고도화하고 있다. 이를 통해 보다 효율적인 연산 구조와 성능 개선을 동시에 확보할 수 있는 기반을 마련한 것으로 분석된다. 향후 SK텔레콤은 현재 개발 중인 후속 모델 'A.X K2'에도 엔비디아 기술을 활용할 계획이다. 특히 멀티모달과 비전언어모델(VLM) 등 차세대 AI 기술 영역에서도 공동 연구를 확대하며 모델 성능 고도화를 추진하고 있다. 텍스트 중심 AI 모델을 넘어 이미지·영상·음성 등을 함께 이해하는 멀티모달 AI 경쟁이 본격화되는 가운데 후속 모델의 기술 확장성도 주요 변수로 떠오를 전망이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화하고 국내 AI 생태계 구축에도 기여한다는 계획이다. 향후 AI 서비스 확대에 따라 학습 인프라와 모델 성능을 지속적으로 고도화하며 독자 AI 경쟁력을 강화해나갈 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "SK텔레콤과 엔비디아는 선제적으로 새로운 기술을 적용하고 상호 피드백을 통해 서로 발전해온 관계"라며 "협력 관계를 통해 국내 AI 생태계 발전에 함께 기여할 것"이라고 말했다.2026-04-22 10:16:00
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AI 추론 수요 폭증…삼성SDS, 'B300' 기반 구독형 서비스 출격 [경제일보] AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 '추론' 단계로 빠르게 이동하면서 이를 뒷받침할 고성능 GPU 인프라 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 삼성SDS가 최신 GPU 기반 구독형 서비스를 선보이며 기업용 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 23일 삼성SDS는 자사의 클라우드 '삼성 클라우드 플랫폼(SCP)'을 통해 엔비디아의 최신 GPU인 'B300(블랙웰 울트라)' 기반 GPUaaS(GPU 구독형 서비스)를 출시했다고 밝혔다. 이번 서비스는 기업들이 AI 모델 개발을 넘어 실제 서비스에 적용하는 단계로 진입하면서 급증하는 연산 수요에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 최근 AI 활용이 확산되면서 다수의 기업들은 단순 모델 학습을 넘어 실시간 응답과 대규모 처리 성능이 요구되는 추론 환경 구축에 집중하고 있다. 특히 대규모 언어모델(LLM) 운영 과정에서는 연산 성능뿐 아니라 메모리 처리 속도가 전체 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 이번에 적용된 B300 GPU는 해당 흐름에 맞춰 메모리 성능을 대폭 강화한 것이 특징이다. 고대역폭 메모리를 기반으로 데이터 전송 속도를 높여 기존 환경에서 발생하던 병목 현상을 줄이고 보다 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하도록 설계됐다. 이에 삼성SDS는 대규모 AI 모델을 기반으로 한 서비스에서도 지연 시간을 최소화하고 처리 효율을 높일 수 있을 것이라고 설명했다. 삼성SDS는 그동안 A100, H100 등 최신 GPU 기반 서비스를 선제적으로 도입하며 클라우드 환경에서 GPU 인프라를 활용할 수 있는 기반을 구축해 왔다. 이번 B300 GPUaaS 출시를 통해 보다 고성능 연산 환경을 제공하고 AI 인프라 서비스 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 고객 입장에서는 초기 투자 부담 없이 필요한 만큼 GPU 자원을 사용하는 구독형 모델을 통해 비용 효율성을 높일 수 있다. 또한 GPU 수급이 제한적인 상황에서도 최신 아키텍처를 빠르게 도입할 수 있다는 점에서 활용도가 높을 전망이다. 또한 클라우드 환경에서의 보안 기능을 결합해 민감한 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 점도 주요 요소로 꼽힌다. 삼성SDS는 향후 AI 인프라 서비스 고도화를 진행할 방침이다. AI 모델 적용 시 별도의 인프라 관리 없이 사용한 만큼만 비용을 지불하는 '서버리스 추론 서비스'와 개발자가 코드와 데이터를 입력하면 자동으로 분산 학습을 수행하는 'AI 학습 서비스'를 올해 3분기 중 선보일 계획이다. AI 활용이 확산되며 인프라 경쟁이 심화되는 가운데 GPU를 중심으로 한 클라우드 서비스 시장의 경쟁 구도도 한층 치열해질 전망이다. 특히 학습 중심에서 추론 중심으로 무게가 이동하는 흐름 속에서 고성능 GPU와 이를 효율적으로 활용할 수 있는 서비스 모델이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "SCP가 보유한 자원 최적화·에너지 절감 등 GPU 효율화 역량을 바탕으로 대기업, 중견·중소, 공공 등 AI를 업무에 적용하려는 고객에게 국내 최초 B300 GPU 서비스를 제공해 AX 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-03-23 08:59:23
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카카오 '카나나-2', 업데이트 진행…4종 모델 오픈소스 공개 [이코노믹데일리] 카카오(대표 정신아)는 자체 기술력으로 개발한 차세대 언어모델 '카나나-2'를 업데이트하고 4종의 모델을 오픈소스로 추가 공개했다고 20일 밝혔다. '카나나-2'는 지난달 허깅페이스를 통해 공개된 언어모델로 카카오는 성능을 크게 개선한 4종의 모델을 한 달여 만에 추가로 선보였다. 이번 업데이트는 에이전트 AI 구현에 최적화된 고성능·고효율 기술 경쟁력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 기본 모델부터 지시 이행, 추론 특화, 미드 트레이닝 모델 등 총 4종으로 고품질 멀티턴 도구 호출 학습을 통해 에이전트 AI 구현에도 특화됐다. 카카오는 동급 경쟁 모델 대비 지시 이행 정확도와 한국어 처리 성능 등에서 우위를 기록했다고 설명했다. 이번에 공개된 모델들은 고효율·저비용 구조를 기반으로 도구 호출 능력을 대폭 강화한 것이 특징이다. 특히 최신 초고가 인프라가 아닌 엔비디아 A100 수준의 범용 GPU에서도 원활히 구동되도록 최적화해 중소기업과 학계 연구자들도 비용 부담 없이 활용할 수 있도록 설계했다. 카나나-2의 핵심은 '전문가 혼합(MoE)' 아키텍처다. 전체 파라미터는 32B(320억개) 규모지만 실제 추론 시에는 3B(30억개) 파라미터만 활성화해 연산 효율을 크게 높였다. 자체 커널 개발을 통해 학습 속도를 개선하고 메모리 사용량을 줄였다. 또한 카카오는 사전 학습과 사후 학습 사이에 '미드 트레이닝' 단계를 도입하고 '리플레이' 기법을 적용해 새로운 추론 능력을 추가하면서도 기존 한국어 처리 능력과 일반 상식 수준을 안정적으로 유지했다고 설명했다. 카카오 김병학 카나나 성과리더는 "새로워진 '카나나-2'는 '어떻게 하면 고가의 인프라 없이도 실용적인 에이전트 AI를 구현할 수 있을까'에 대해 치열하게 고민한 결과"라며 "보편적인 인프라 환경에서도 고효율을 내는 모델을 오픈소스로 공개함으로써 국내 AI 연구 개발 생태계 발전과 기업들의 AI 도입의 새로운 대안이 될 수 있기를 기대한다"고 밝혔다.2026-01-20 09:45:17
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