2026.04.13 월요일
검색
'AI 경쟁' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
美·中에 밀린 日 'AI 연합'으로 승부수…소뱅·소니·혼다 등 결집 [경제일보] 일본 주요 기업들이 연합 형태로 인공지능(AI) 개발사 설립에 나섰다. 미국과 중국 중심으로 형성된 AI 경쟁 구도 속에서 대형 모델 개발과 산업 적용을 동시에 추진하며 기술 자립 기반을 구축하려는 움직임으로 해석된다. 12일 요미우리신문에 따르면 소프트뱅크, NEC, 혼다, 소니 등 4개 기업은 공동으로 일본 AI 기반모델 개발사를 설립했다. 일본 주요 기업이 컨소시엄 형태로 AI 모델 개발에 나선 것은 이례적인 사례로 꼽힌다. 이 회사는 조 단위(트릴리언급) 파라미터 규모의 대형 AI 모델 개발을 추진한다. 단순 생성형 AI를 넘어 로봇을 제어할 수 있는 차세대 AI 개발을 목표로 한다. 제조와 로보틱스 분야에서 축적된 기술을 AI와 결합해 활용 범위를 확대하려는 전략이다. 역할 분담도 구체화됐다. 소프트뱅크와 NEC는 AI 기반 모델 개발을 맡고, 소니와 혼다는 이를 자동차, 로봇, 게임, 반도체 등 자사 사업 영역에 적용하는 구조다. 개발과 활용을 분리해 상용화 속도를 높이겠다는 접근으로 풀이된다. 지분 구조는 산업 전반이 참여하는 형태로 설계됐다. 일본제철, 미쓰비시UFJ은행, 미쓰이스미토모은행, 미즈호은행 등 주요 기업과 금융기관이 소액 주주로 참여해 투자 기반을 넓혔다. 해당 개발사는 일본 경제산업성이 추진하는 AI 지원 사업에 참여할 계획이다. 이 사업은 2026회계연도부터 5년간 총 1조엔(약 9조3000억원) 규모로 진행되며, 국산 AI 개발 기업 등을 대상으로 지원이 이뤄진다. 경영은 소프트뱅크에서 AI 개발을 담당하던 인사가 맡는다. 기존 대형 IT 기업에서 축적된 개발 경험을 바탕으로 단기간 내 모델 구축에 속도를 낼 것으로 예상된다. 이번 연합은 글로벌 AI 경쟁 구도 변화에 대응하기 위한 전략으로 해석된다. 현재 대형 AI 모델 개발은 미국과 중국 기업이 주도하고 있으며, 일본 기업은 상대적으로 후발 주자에 속한다. 특히 일본은 로봇과 제조 분야에서 강점을 보유하고 있어 AI 적용 영역에서 차별화를 시도하고 있다. 요미우리신문은 “AI 모델 개발에서는 미국과 중국이 앞서 있지만, 피지컬 AI 분야에서는 일본이 경쟁력을 보유한 것으로 평가된다”며 “대형 국산 AI와 활용 체계를 구축해 추격에 나설 것”이라고 전했다.2026-04-12 16:07:02
-
피지컬 AI 시대, 성능은 '손'에서 갈린다…로봇핸드 경쟁 본격화 [경제일보] AI 경쟁이 물리적 실행 능력으로 확장되며 로봇핸드 기술이 휴머노이드 산업의 핵심 변수로 부상하고 있다. 피지컬 인공지능(AI) 시대가 본격화되면서 AI 경쟁 축이 소프트웨어 중심에서 하드웨어 결합 경쟁으로 이동하고 있다. 특히 인간처럼 물체를 집고 조작할 수 있는 '덱스트러스 핸드(정교한 로봇손)'가 AI의 현실 세계 적용을 좌우하는 핵심 기술로 떠오르고 있다. AI가 실제 환경에서 작동하기 위해서는 단순한 판단을 넘어 물리적 상호작용이 필수적이다. 화면 속 데이터가 아니라 현실 공간에서 물체를 집고 이동시키며 조작하는 과정에서만 학습이 완성되기 때문이다. 이를 위해서는 다양한 형태와 재질의 물체를 안정적으로 파지하고 힘의 세기와 방향을 조절하며 상황에 따라 동작을 미세하게 바꿀 수 있는 손 기술이 요구된다. 단순히 집는 수준을 넘어 비틀고 끼우고 분류하는 등 복합 작업을 수행해야 실제 산업·서비스 환경에 적용할 수 있기 때문이다. 이 과정에서 로봇핸드는 AI가 현실 세계와 연결되는 핵심 접점으로 기능한다. 센서를 통해 촉각과 압력을 인지하고 이를 다시 AI에 피드백해 동작을 수정하는 구조가 반복되면서 학습 데이터가 축적되는 방식이다. 업계에서는 이러한 이유로 로봇핸드를 단순 부품이 아닌 'AI 실행력을 결정짓는 인터페이스'로 규정하며 피지컬 AI 구현의 마지막 퍼즐로 보고 있다. 글로벌 빅테크와 로봇 기업들이 휴머노이드 개발에 속도를 내는 것도 이러한 흐름과 맞닿아 있다. AI 성능 고도화의 다음 단계가 현실 환경에서의 데이터 확보와 반복 학습으로 이동하면서 이를 수행할 수 있는 물리적 수단 확보가 핵심 과제로 떠올랐기 때문이다. 특히 제조·물류·서비스 등 실제 적용 분야에서는 다양한 물체를 다루는 정밀 조작 능력이 요구되면서 로봇핸드의 완성도가 곧 활용 범위를 결정짓는 요소로 작용하고 있다. 이에 따라 로봇핸드 기술은 기존처럼 휴머노이드의 부속 장치에 머무르지 않고 AI의 활용 가능성과 산업 적용 속도를 좌우하는 핵심 축으로 위상이 높아지고 있다는 평가가 나온다. 국내에서는 글로벌 IT 기업인 삼성전자가 대기업 가운데 덱스트러스 핸드 개발에 가장 적극적으로 나서고 있다. 삼성전자는 지난 2025년 말 미래로봇추진단 내에 로봇손 전담 조직을 신설하고 다양한 형태의 고자유도 로봇핸드 기술을 시험·개발 중인 것으로 파악된다. 레인보우로보틱스 창업자인 오준호 단장이 조직을 이끌며 인간 손에 가까운 정밀 조작 구현을 목표로 연구개발(R&D)을 진행하고 있다. 삼성의 방향은 단순한 파지 기능을 넘어 '사람처럼 쓰는 손' 구현에 맞춰져 있다는 분석이다. 범용 휴머노이드는 정형화된 공정뿐 아니라 물체의 형태·위치·상태에 따라 대응이 달라지는 비정형 작업까지 수행해야 하는 만큼 손의 자유도와 제어 정밀도가 곧 활용 범위를 결정짓기 때문이다. 업계에서는 삼성전자가 로봇핸드를 단순 부속이 아닌 휴머노이드 성능을 좌우하는 핵심 축으로 보고 고자유도·고정밀 제어 기술을 선제적으로 확보하려는 전략으로 해석하고 있다. 반면 산업 현장에서는 여전히 실용성과 비용 효율이 우선시되고 있다. 제조업에서는 공정별로 반복 작업이 많은 만큼 손가락 구조 대신 특정 작업에 최적화된 그리퍼(집게형 장치)가 주로 활용된다. 예를 들어 부품 이송이나 조립 라인에서는 일정한 형태의 물체를 빠르고 안정적으로 집는 것이 중요해 복잡한 관절 구조보다는 단순하면서도 내구성이 높은 장치가 선호된다. 물류 현장에서도 상황은 유사하다. 박스나 포장재를 다루는 작업이 많은 만큼 진공·흡착 방식의 석션 기술이 효율적이며 속도와 유지 비용 측면에서도 유리하다는 평가다. 인간형 덱스트러스 핸드는 다양한 물체를 다룰 수 있다는 장점이 있지만 구조가 복잡해 가격이 높고 유지·보수 부담도 크다. 동시에 높은 가반하중(로봇이 들어 올릴 수 있는 최대 중량)과 정밀한 조작을 동시에 구현하기 어려운 기술적 한계도 존재한다. 이 때문에 현재 산업 현장에서는 '범용성'보다 '특정 작업 최적화'가 우선되는 흐름이 이어지고 있다. 이 같은 차이는 휴머노이드 기술의 발전 방향을 이원화시키고 있다. 인간과 유사한 손 구조를 통해 다양한 환경에 대응하려는 '인간형 정밀 제어' 기술과 생산성과 비용 효율을 극대화하기 위한 '산업형 효율 중심' 기술이 서로 다른 경로로 진화하는 양상이다. 업계에서는 단기적으로는 산업형 접근이 시장을 주도하겠지만 장기적으로는 정밀 제어 기술이 고도화되면서 두 영역 간 경계가 점차 좁혀질 가능성도 제기하고 있다. 현재 덱스트러스 핸드는 기술 성숙도 대비 가격이 높아 대규모 상용화 단계에는 이르지 못한 초기 시장에 머물러 있다. 업계에 따르면 고자유도 로봇핸드는 수천만원대에 형성된 경우가 많아 산업 현장에서 요구되는 투자수익률(ROI)을 맞추기 어려운 구조다. 특히 제조·물류 현장에서는 동일 작업을 수행할 수 있는 그리퍼나 석션 장비 대비 비용 부담이 크고 유지·보수까지 고려하면 경제성이 떨어진다는 평가가 나온다. 기술적 측면에서도 한계가 지적된다. 높은 자유도를 기반으로 정밀한 조작을 구현할 수 있지만 동시에 산업 현장에서 요구되는 가반하중과 내구성을 함께 충족시키는 데에는 아직 제약이 있다는 분석이다. 이 때문에 실제 공정 투입보다는 연구·개발 단계에서 활용되는 비중이 높은 상황이다. 다만 시장 초기 국면에서는 연구용 수요가 빠르게 확대되는 모습이다. 휴머노이드와 피지컬 AI 개발 경쟁이 본격화되면서 대학·연구기관뿐 아니라 기업 연구소에서도 덱스트러스 핸드 도입이 늘고 있다. 과거에는 기관 단위로 소수만 도입하던 수준에서 최근에는 다수의 장비를 동시에 구매하는 사례도 나타나고 있는 것으로 전해진다. 업계에서는 이러한 흐름이 향후 시장 확산의 전초 단계가 될 것으로 보고 있다. 연구용 시장에서 기술 검증과 데이터 축적이 이뤄지고 이후 가격 하락과 성능 개선이 맞물리면서 산업 현장으로 적용 범위가 확대되는 경로를 밟을 가능성이 크다는 전망이다. 결국 AI 경쟁의 초점은 고도화된 알고리즘 개발을 넘어 현실 환경에서의 정밀한 실행 능력 확보로 이동하고 있다. 물리적 상호작용을 기반으로 데이터를 축적하고 작업을 수행하는 피지컬 AI 시대가 도래하면서 실제 환경에서의 작동 성능이 기술 경쟁력을 좌우하는 기준으로 부상한 것이다. 이 과정에서 로봇핸드 기술은 단순한 부품을 넘어 휴머노이드의 활용 범위와 산업 적용 가능성을 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 업계에서는 향후 기술 완성도와 가격 경쟁력을 확보하는 기업이 휴머노이드 시장의 주도권을 선점할 가능성이 크다는 분석이 나온다.2026-04-03 15:44:40
-
구글, '젬마4' 출시로 오픈소스 AI 경쟁 참전…'제미나이' 투트랙 전략 [경제일보] 구글이 오픈형 인공지능(AI) 모델 '젬마 4'를 공개하며 개방형 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 고급 추론 능력과 온디바이스 실행을 강화한 모델을 앞세워 개발자 생태계를 확대하고 폐쇄형 모델인 제미나이와의 투트랙 전략으로 AI 경쟁력 강화에 나서는 것으로 분석된다. 2일(현지시간) 구글은 고급 추론과 에이전트 기반 워크플로우를 지원하는 오픈형 모델 제품군 '젬마 4'를 출시했다고 밝혔다. 젬마 4는 아파치 2.0 라이선스로 제공되며 상업적 활용이 가능하다. 구글은 오픈형 모델을 통해 개발자와 기업이 다양한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 접근성을 확대한다는 전략이다. 젬마 4는 'Effective 2B(E2B)', 'Effective 4B(E4B)', '26B Mixture of Experts(MoE)', '31B Dense' 등 총 4가지 모델로 구성됐다. 해당 모델들은 단순한 대화 기능을 넘어 복잡한 논리 처리와 에이전트 기반 자동화 작업을 지원하도록 설계됐다. 특히 고급 추론 기능과 코드 생성 능력, 이미지·오디오 처리 기능 등 멀티모달 지원을 강화했으며 최대 256K 컨텍스트를 지원해 긴 문서 처리도 가능하다. 또한 140개 이상의 언어를 지원해 글로벌 애플리케이션 개발 환경을 제공한다. 구글은 이번 젬마 4를 통해 온디바이스 AI 전략도 강화했다. E2B와 E4B 모델은 스마트폰과 노트북, IoT 기기 등 엣지 환경에서 실행할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 클라우드 연결 없이도 AI 기능을 활용할 수 있으며 낮은 레이턴시와 개인정보 보호 측면에서도 장점을 제공한다. 특히 구글 픽셀을 비롯해 퀄컴, 미디어텍 등 주요 반도체 기업과 협력을 통해 스마트폰과 라즈베리 파이, 엔비디아 젯슨 나노 등 다양한 기기에서 오프라인 실행을 지원한다. 온디바이스 AI 확산이 가속화되는 가운데 구글이 모바일 중심 AI 경쟁력 확보에 나선 것으로 풀이된다. 오픈형 AI 모델 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 메타의 'Llama' 시리즈를 비롯해 '미스트랄', 알리바바 'Qwen', 마이크로소프트 'Phi' 등 주요 기업들이 오픈형 모델을 잇따라 공개하며 개발자 생태계 확보 경쟁에 나서고 있다. 이에 구글 역시 젬마 4를 통해 오픈형 AI 시장에서 영향력을 확대하려는 전략으로 분석된다. 구글은 폐쇄형 모델인 제미나이를 중심으로 고성능 AI 서비스를 제공하는 동시에 젬마 시리즈를 통해 구글의 AI 전략 다변화를 진행하고 있다. 제미나이가 클라우드 기반 서비스와 기업 고객 중심이라면 젬마는 개발자와 스타트업을 대상으로 한 오픈형 생태계 구축에 초점이 맞춰져 있다. 두 모델을 병행 운영하며 AI 플랫폼 경쟁력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 또한 구글은 허깅페이스, vLLM, Ollama, NVIDIA NIM 등 주요 개발 도구에서 젬마 4를 출시 당일부터 지원해 개발자 생태계 확대에도 집중한다. 또한 구글 AI 스튜디오와 구글 콜랩, 버텍스 AI 등을 통해 모델 학습과 배포 환경을 확인할 수 있어 개발자는 로컬 환경뿐 아니라 구글 클라우드를 통해 확장 가능한 AI 서비스를 구축할 수 있을 것으로 전망된다. 하드웨어 지원 범위도 확대됐다. 젬마 4는 소비자용 GPU부터 엔비디아 H100 GPU, 구글 TPU까지 다양한 환경에서 실행할 수 있도록 최적화됐다. AMD GPU와의 연동도 지원하며 엣지 기기부터 클라우드까지 폭넓은 환경에서 활용 가능하도록 설계됐다. 이번 젬마 4 출시 이후 온디바이스 AI와 개방형 생태계를 중심으로 AI 시장 주도권 경쟁이 확대될 것으로 분석된다. 구글이 젬마 4를 통해 개발자 생태계 확보에 나서면서 AI 플랫폼 경쟁 구도도 한층 치열해질 전망이다.2026-04-03 11:32:17
-
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
-
테이블오더도 AI 경쟁…티오더, 카카오톡 기반 '티오더GPT' 출시 [경제일보] 외식업 매장 운영 자동화가 단순 주문 단계를 넘어 인공지능(AI) 기반 운영 관리 영역으로 빠르게 확대되고 있다. 테이블오더 기업들이 메뉴 주문 기능을 넘어 매장 운영 전반을 자동화하는 AI 기능을 잇따라 도입하면서 소상공인 대상 AI 플랫폼 경쟁이 본격화되는 것으로 풀이된다. 2일 테이블오더 전문 기업 티오더는 소상공인 매장 운영 업무를 자동화하는 AI 서비스 '티오더GPT' 베타 서비스를 출시한다고 밝혔다. 기존 고객센터 상담원을 통해 처리하던 메뉴 수정, 품절 설정, 이미지 변경 등 반복 업무를 AI가 자동으로 처리하는 것이 핵심이다. 티오더GPT는 별도 프로그램 설치 없이 카카오톡 대화창에서 사용할 수 있도록 설계됐다. 자영업자는 기존에 사용하던 카카오톡 채널에서 로그인만 하면 메뉴 변경, 카테고리 이동, 옵션 설정 등 다양한 업무를 실시간으로 처리할 수 있다. 특히 자연어 기반으로 복합적인 명령을 한 번에 수행할 수 있는 것이 특징으로 자연어로 요청을 입력하면 AI가 맥락을 분석해 자동으로 처리하는 방식이다. 티오더는 기존 키워드 기반 챗봇과 달리 실제 매장 운영 상황을 반영한 AI 자동화 기능을 제공한다고 설명했다. 티오더는 이번 서비스를 지난 8년간 축적한 오프라인 주문 데이터와 고객 상담 데이터를 기반으로 개발해 실제 매장에서 사용하는 언어와 주문 패턴을 학습해 복잡한 요청도 정확하게 처리할 수 있도록 설계했다. 또한 국내 다양한 포스(POS) 시스템과 연동되도록 구축해 기종에 관계없이 사용할 수 있다. 일부 POS 매장을 대상으로 매출 조회 기능도 시범 도입됐다. '오늘 매출 얼마야', '이번 주 치킨 판매량 알려줘' 등 자연어 질문을 통해 매장 운영 데이터를 확인할 수 있다. 이에 기존 상담원이 처리하던 반복 문의를 AI가 대체하면서 자영업자는 24시간 대기 없이 매장 운영을 관리할 수 있다. 상담 인력 역시 단순 문의 대신 기기 오류 대응, 정산 관리 등 복잡한 업무에 집중할 수 있어 서비스 효율성도 개선될 전망이다. 티오더는 향후 AI 기능을 확대해 매출 분석과 고객 관리 기능까지 제공할 계획이다. 매장별 데이터를 기반으로 메뉴 구성 최적화, 고객 재방문 유도, 매출 증대 전략 등을 제안하는 AI 기반 운영 지원 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다. 테이블오더 기업들이 단순 주문을 넘어 AI 기반 매장 운영 솔루션으로 사업 영역을 확장하면서 경쟁도 치열해지고 있다. KT의 테이블오더 서비스 하이오더도 AI 기능을 자사의 서비스에 도입하고 있다. 하이오더는 AI 기반 이미지 생성 기능을 통해 신메뉴 이미지를 즉시 제작할 수 있도록 구성하는 등 테이블오더 시장에도 AI 도입이 확산되고 있다. 외식업계의 인력난과 인건비 상승이 이어지면서 매장 운영 자동화 수요도 빠르게 증가하고 있는 것으로 분석된다. 키오스크와 테이블오더 도입 이후 AI 기반 매장 관리 기능까지 확장되면서 외식업 디지털 전환 경쟁도 더욱 본격화될 전망이다. 권성택 티오더 대표는 "티오더GPT는 티오더가 지난 8년간 안정적으로 서비스를 운영하며 축적한 오프라인 및 고객 상담 데이터가 집약된 솔루션"이라며 "앞으로는 티오더GPT 매장 데이터를 분석해 최적의 운영 전략을 제안하고 점주는 최종 결정만 내리면 되는 AI 매장 관리 시대가 열릴 것"이라고 말했다.2026-04-02 08:50:09
-
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
-
삼성전자, 갤럭시 S26에 멀티모달 AI 적용…음성 명령으로 콘텐츠 제작 [이코노믹데일리] 글로벌 스마트폰 1위 삼성전자가 차세대 플래그십 '갤럭시 S26 시리즈'에 인공지능(AI) 기반 창작 기능을 대거 탑재하며 모바일 AI 경쟁 주도권 강화에 나섰다. 삼성전자는 오는 26일 공개하는 갤럭시 S26 시리즈에 고급 AI 창작 기능을 통합 적용했다고 19일 밝혔다. 카메라 촬영부터 편집, 공유까지 전 과정을 하나의 사용자 경험으로 연결해 'AI 중심 스마트폰' 전략을 한층 구체화했다는 평가다. 회사에 따르면 갤럭시 S26 시리즈는 별도 애플리케이션 전환이나 복잡한 편집 도구 없이도 고품질 콘텐츠 제작이 가능하다. 음성 명령 기반의 자연스러운 멀티모달 입력을 통해 촬영 이후 편집까지 기기 내에서 즉각 수행할 수 있도록 설계됐다. 이날 공개된 티저 영상에는 AI 기반 생성·보정 기능이 담겼다. △한입 베어 문 컵케이크의 빈 부분을 자연스럽게 채우는 이미지 생성 기능 △사진 위 스케치를 배경과 조화로운 장면으로 변환하는 편집 기능 △반려동물 사진을 다양한 표정·자세의 스티커로 제작하는 기능 등이 대표적이다. 삼성전자는 과거 전문 역량과 장시간 작업이 필요했던 결과물을 이제는 간단한 음성 명령만으로 구현할 수 있다고 설명했다. 야간 저조도 환경에서도 디테일을 살린 촬영, 별의 움직임을 담는 장노출 촬영 등 고난도 기능 역시 AI를 통해 접근성을 높였다는 게 회사 측의 설명이다. 업계에서는 스마트폰 성능 경쟁이 하드웨어 사양 중심에서 AI 기반 사용자 경험 경쟁으로 이동하는 흐름 속에서 삼성전자가 '창작 생산성'을 차별화 포인트로 제시했다는 분석이 나온다.2026-02-19 10:49:48
-
두산이 '가스터빈·SMR' 꺼내든 이유…AI 전력 전쟁 승부처는 인프라 [이코노믹데일리] 두산그룹이 차세대 인공지능(AI) 경쟁 승부처를 반도체가 아닌 전력 인프라로 보고 '에너지 공급자' 포지션을 전면에 내세우고 있다. 생성형 AI 확산과 데이터센터 증설로 전력 수요가 급증하면서 AI 산업의 핵심 변수가 연산 성능에서 안정적인 전력 확보로 이동하고 있다는 판단에서다. AI 산업을 둘러싼 경쟁 구도가 빠르게 변하면서 그동안 고성능 반도체와 처리 성능이 핵심 변수로 작용했다면 최근에는 전력 공급 안정성과 지속성이 AI 인프라 경쟁의 핵심 요소로 부상하고 있다. AI 가동의 필수 조건인 대규모 데이터센터가 365일 중단 없이 운영돼야 하는 구조에서 전력은 선택이 아닌 전제 조건이 됐다는 평가다. 두산은 AI 모델이나 플랫폼 경쟁에 직접 뛰어들기보다 AI가 멈추지 않기 위해 필요한 '전기 자체'에 베팅하는 전략을 택했다. AI 기술을 직접 구현하는 기업이 아니라 AI 인프라의 안정적 운영을 뒷받침하는 기업으로 역할을 구분한 것이다. 이 같은 전략은 최근 열린 CES 2026 전시에서도 드러났다. 두산은 로봇이나 소프트웨어 대신 대형 가스터빈을 부스 정중앙에 배치하며 에너지 솔루션을 전면에 내세웠다. 이는 AI 데이터센터 전력 수요가 단기 효율이나 기술 신선도보다 출력 규모와 안정성, 가동 신뢰성을 우선하는 방향으로 재편되고 있기 때문이다. 실제로 AI 데이터센터는 고출력·무중단 전력 공급이 필수다. 잦은 전력 변동이나 공급 중단은 곧바로 서비스 장애로 이어질 수 있어 전력원의 신뢰성과 안정성이 무엇보다 중요하다. 이 같은 환경 변화 속에서 가스터빈과 같은 대규모 기저전력원의 역할이 다시 재조명되고 있다. 두산이 내세운 가스터빈·소형모듈원전(SMR)·수소연료전지 포트폴리오는 단일 기술이 아닌 '데이터센터 전력 패키지' 성격을 띤다. 대규모 기저전력은 가스터빈으로 담당하고, 수요에 따라 맞춤형 전력 공급이 가능한 SMR과 보조·대체 전력원으로 활용 가능한 수소연료전지를 조합하는 구조다. 고객 여건과 입지 조건에 맞춰 다양한 전력 조합을 제시할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 두산그룹 관계자는 "AI 데이터센터 확산으로 전력 수요가 급증하는 가운데 데이터센터 운영 주체별로 요구하는 에너지원이 달라지고 있다는 점에 주목하고 있다"며 "가스터빈과 소형모듈원전(SMR), 수소연료전지 등 다양한 전력원을 바탕으로 사업자 수요에 맞춘 맞춤형 에너지 솔루션을 제공할 수 있는 역량을 갖추고 있다"고 말했다. 이어 "가스터빈은 세계적으로 소수 기업만이 개발·공급할 수 있는 분야로 두산은 산학연 협력을 통해 관련 기술을 확보했다"며 "향후 데이터센터를 포함한 대규모 전력 수요처를 중심으로 안정적인 전력 공급 역할을 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.2026-01-12 16:47:35
-
LG AI연구원, 'K-엑사원' 공개…글로벌 AI 7위 성능 입증 [이코노믹데일리] LG AI연구원이 독자 개발한 초거대 AI 모델 'K-엑사원(K-EXAONE)'을 공개하며 글로벌 AI 경쟁 대열에 본격 합류했다. 국내 기업이 개발한 AI 모델 중 세계 최고 수준의 성능을 입증하며 한국 AI 기술의 새로운 가능성을 제시했다는 평가다. LG는 K-엑사원이 글로벌 AI 평가 기관 아티피셜 어낼리시스의 인텔리전스 지수 평가에서 32점을 기록, 오픈 웨이트 모델 기준 세계 7위에 올랐다고 12일 밝혔다. 국내 모델로는 1위다. 현재 글로벌 톱10이 중국 6개, 미국 3개 모델로 채워진 상황에서 K-엑사원이 유일하게 순위에 이름을 올렸다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서도 13개 벤치마크 테스트 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 전체 평균 점수는 72점으로 참여한 5개 정예팀의 모델 중 가장 높은 성능을 보였다. 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개된 직후에는 글로벌 모델 트렌드 순위 2위에 오르며 전 세계 연구자들의 주목을 받았다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 "주어진 시간과 인프라 환경에 맞춰 개발 계획을 수립했고 보유 데이터의 절반 정도만 활용해 1차 K-엑사원을 완성했다"며 "본격적으로 성능을 끌어올린 모델을 선보이겠다"고 강조했다. K-엑사원은 LG AI연구원이 5년간 개발했으며 단순히 데이터 양을 늘리는 방식이 아닌 모델 구조 자체를 혁신해 고효율·저비용을 실현했다. 핵심 기술은 하이브리드 어텐션이다. 특정 범위의 정보에 집중하는 슬라이딩 윈도우 어텐션과 전체 맥락을 파악해 메모리 요구량과 연산량을 기존 대비 70% 절감했다. 토크나이저도 고도화했다. 학습 어휘를 15만 개로 확장하고 자주 쓰는 단어 조합을 하나로 묶는 방식을 적용해 기존 모델보다 1.3배 긴 문서를 처리할 수 있다. 멀티 토큰 예측 영역 설계를 통해서는 추론 속도를 150% 향상시켰다. 하나의 토큰을 처리하면서 다음 토큰을 동시에 예측할 수 있는 구조다. K-엑사원은 파라미터 규모가 2360억 개이며 실제 활성 매개변수는 230억 개인 전문가 혼합(MoE) 방식을 채택했다. 국내 AI 모델 중 가장 긴 26만 토큰의 문맥을 한 번에 이해할 수 있다. 이는 A4 용지 400장 이상 분량에 해당한다. LG AI연구원 관계자는 "고가 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서도 구동 가능하도록 설계했다"며 "인프라 자원이 부족한 기업들도 프런티어급 AI 모델을 활용할 수 있도록 국내 AI 생태계 저변을 넓히고자 한다"고 말했다. 한국 문화적 맥락에서 신뢰성을 측정하는 'KGC-SAFETY' 지표 평가에서 K-엑사원은 97.83점을 기록했다. 이는 오픈AI의 GPT-OSS 120B(92.48점), 알리바바의 큐웬3 235B(66.15점)보다 높은 수치다. LG AI연구원은 28일까지 K-엑사원 API를 무료로 제공한다. 누구나 전용 웹사이트에 접속하면 고사양 인프라나 전문 코딩 지식 없이 자신만의 AI 에이전트를 개발하고 배포할 수 있다. 허깅페이스에는 모델과 함께 구조 설계, 학습 방법, 성능 평가 결과를 담은 기술 보고서도 공개했다. 인재 양성에도 힘을 쏟고 있다. K-엑사원 프로젝트 참여 인턴을 지속 선발해 50명 이상의 국내 대학원생이 세계 최고 수준의 AI 개발 경험을 쌓을 수 있도록 지원할 계획이다. 서울대, KAIST, 미시간대 등과 차세대 AI 기술 확보를 위한 공동 연구도 진행 중이다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱 AI 그룹장은 "K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자 기술 설계로 글로벌 거대 모델과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례"라며 "우리나라를 넘어 전 세계 AI 생태계 발전에 기여하는 모델로 만들어가겠다"고 밝혔다. K-엑사원은 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델' 리스트에도 이름을 올렸다. LG AI연구원은 2024년 엑사원 3.5를 시작으로 엑사원 딥, 엑사원 패스 2.0, 엑사원 4.0까지 국내 기업 중 최다인 5개 모델을 등재했다. 미국 스탠퍼드대는 매년 AI 보고서에서 이 리스트를 자료로 활용한다. 구광모 LG 대표는 최근 신년사에서 "변곡점에서는 지금까지의 성공 방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야 한다"며 "선택과 집중을 통해 남들이 불가능하다고 여기는 수준까지 파고들어야 한다"고 강조한 바 있다.2026-01-12 11:23:47
-
SKT, 국내 최초 5000억 파라미터 AI 모델 'A.X K1' 30일 공개 [이코노믹데일리] SK텔레콤(대표 정재헌)이 국내 최초로 매개변수(파라미터) 5000억 개(500B) 규모의 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 오는 30일 전격 공개한다. 이는 미국과 중국이 주도하는 글로벌 AI 경쟁 무대에서 대한민국이 독자적인 기술력으로 맞불을 놓을 수 있는 체급을 갖췄다는 데 큰 의미가 있다. SK텔레콤은 오는 30일 과학기술정보통신부가 주최하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회’에서 ‘A.X K1’을 선보인다고 28일 밝혔다. 이번 프로젝트는 SK텔레콤을 필두로 크래프톤과 포티투닷(42dot) 및 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타 등 국내 대표 AI 기업들과 서울대학교, KAIST 연구진이 뭉친 ‘SKT 정예팀’이 주도했다. ‘A.X K1’은 총 5190억 개의 매개변수로 구성된 초대형 모델이다. 평소에는 방대한 지식을 학습하고 보유하지만 실제 사용자 요청에 따라 추론 작업을 수행할 때는 약 330억 개의 매개변수만 활성화하는 효율적인 구조를 채택했다. 이를 통해 초거대 모델의 성능은 유지하면서도 운영 비용과 리소스를 최적화했다. 500B급 이상의 모델은 복잡한 수학적 추론과 다국어 이해 능력에서 소형 모델보다 월등히 안정적인 성능을 발휘한다. SKT 정예팀은 이를 바탕으로 고난도 코딩과 에이전트 작업 수행 등 확장성이 큰 기능을 구현했다. 특히 사용자가 일일이 지시하지 않아도 AI가 스스로 판단해 이메일을 보내거나 문서를 작성하는 ‘AI 에이전트’ 기능이 대폭 강화됐다. 가장 큰 특징은 ‘한국어 특화’ 능력이다. 영어를 주 언어로 사용하는 글로벌 빅테크 모델과 달리 ‘A.X K1’은 설계 단계부터 한국어를 모국어처럼 학습했다. 덕분에 한국의 역사와 문화 및 경제적 맥락을 깊이 있게 이해하며 국민 정서에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 데 최적화되어 있다. 이 모델은 단순히 지식을 소비하는 단계를 넘어 70B급 이하의 중소형 모델들에 지식을 전수하는 ‘교사(Teacher) 모델’ 역할을 수행한다. SKT는 이를 국가 AI 생태계를 지탱하는 ‘디지털 사회간접자본(SOC)’으로 활용해 다양한 소형·특화 모델들이 ‘A.X K1’의 지식을 기반으로 성장할 수 있도록 지원할 방침이다. SKT 정예팀은 반도체부터 서비스까지 이어지는 ‘AI 밸류체인’을 완성했다. 리벨리온의 국산 신경망처리장치(NPU)로 효율성을 높이고 크래프톤의 멀티모달 기술로 확장성을 더했으며 라이너와 셀렉트스타가 데이터 정확성과 신뢰성을 검증했다. 여기에 포티투닷의 온디바이스 AI 기술이 결합돼 범용성을 확보했다. 이렇게 완성된 ‘풀스택 소버린 AI’는 SK하이닉스와 SK이노베이션 등 그룹사 현장에 우선 적용되며 제조와 금융, 게임 등 산업 전반으로 확산될 예정이다. SKT는 대국민 접근성 강화를 위해 1000만 가입자를 보유한 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’에 ‘A.X K1’을 탑재한다. 국민 누구나 전화나 문자 등을 통해 고성능 AI를 손쉽게 이용할 수 있는 환경을 만들겠다는 구상이다. 아울러 국내 AI 생태계 활성화를 위해 ‘A.X K1’의 오픈소스와 API(응용프로그램 인터페이스)를 개발 커뮤니티에 공개하고 기업 대상 AI 에이전트 개발 환경도 지원하기로 했다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “국내 최초 500B급 모델 개발은 대한민국이 글로벌 AI 3강으로 도약하는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “앞으로도 국가대표 AI 기업으로서 기술 격차를 줄이고 모두를 위한 AI 시대를 여는 데 앞장서겠다”고 말했다.2025-12-28 12:33:15
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[편집인 칼럼] 채무 60% 시대의 경고, 얄팍한 예산 만능주의를 경계한다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/04/12/20260412195240503098_518_323.png)