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연이은 AI 모델 카피 논란…업스테이지·네이버클라우드 '진땀' [이코노믹데일리] 업스테이지의 '솔라 오픈 100B' 카피 의혹에 이어 최근 네이버클라우드의 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크 모델'에 대한 프롬 스크래치 논란이 제기됐다. '독자 AI(인공지능) 파운데이션 모델' 프로젝트 대표 5사 중 2개의 기업에 프롬 스크래치를 둘러싼 논란이 연이어 터진 것이다. 6일 업계에 따르면 네이버클라우드의 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크 모델'이 중국 알리바바의 'QWEN-2.4 언어모델'과 일부 유사한 부분이 있다는 목소리가 나왔다. 두 모델 간 비전 인코더 웨이트(가중치)의 코사인 유사도와 피어슨 상관계수가 높다는 주장이다. 네이버클라우드 관계자는 "이번 모델에서는 글로벌 기술 생태계와의 호환성과 전체 시스템의 효율적 최적화를 고려해 검증된 외부 인코더를 전략적으로 채택했다"며 프롬 스크래치 방식이 아니라는 논란에 대해서는 "네이버클라우드는 핵심 엔진을 프롬 스크래치 단계부터 100% 자체 기술로 개발했다"고 부인했다. 프롬 스크래치라는 표현은 기존 기계학습 연구 현장에서 매우 제한적으로 쓰이던 용어다. 모델 아키텍처 설계부터 가중치 초기화, 학습 데이터 구성까지 기존 자산에 기대지 않고 처음부터 구축했을 때에만 사용된다. 그러나 최근 대규모언어모델(LLM) 시대에 들어 이 개념은 사실상 이론적 표현에 가깝다는 평가가 나온다. 수천억 파라미터 모델을 개발하면서 공개 논문, 오픈소스 코드, 선행 연구를 전혀 참고하지 않는 경우는 거의 없기 때문이다. 국내에서는 프롬 스크래치라는 표현이 유난히 강조돼 왔다. 배경에는 정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 있다. 이 사업은 해외 빅테크 의존도를 낮추고 국가 차원의 AI 자립을 달성하겠다는 목표 아래 출범했다. 문제는 이 과정에서 독자성, 자립성 같은 개념이 기술적 정의가 아닌 선언적 언어로 사용됐다는 점이다. 업스테이지 역시 비슷한 논란에 휩싸였다. 업스테이지는 '솔라 오픈 100B 모델'을 공개하며 독자 개발을 강조했지만, 최근 중국 AI 모델과의 구조적 유사성이 제기되면서 논쟁에 휘말렸다. 업스테이지는 학습 데이터와 훈련 방식의 독립성을 강조하며 해명에 나섰고, 외부 검증 절차까지 진행했다. 김성훈 업스테이지 대표는 지난 2일 공개 검증회에서 "유사성이 지적된 구간은 모델 전체의 0.0004%에 불과한 미세 영역이며 나머지 99.9996%는 완전히 다르다"며 "언어모델의 구조적 특성상 레이어놈의 유사도가 높게 나오는 것은 자연스러운 현상"이라고 설명했다. 해외에서는 이런 논란이 상대적으로 적다. 오픈AI, 메타, 구글 모두 기존 연구와 구조를 적극적으로 활용한다는 사실을 숨기지 않고 어떤 부분에서 차별화를 했는지, 어떤 성능을 달성했는지를 설명한다. 알리바바의 'QWEN2-Audio'는 오픈AI의 음성인식 기술을 기반으로 구축됐고 'QWEN3-Omni'는 구글의 이미지 인식을 기반으로 제작됐다고 알려졌다. 또한 SKT는 자사의 한국어 특화 LLM(거대언어모델) 'A.X 4.0'이 오픈소스 기반 모델인 알리바바의 'Qwen 2.5'를 기반으로 설계됐다고 밝힌 바 있다. 네이버클라우드 관계자는 "이번 모델의 핵심 기여는 단순한 부품 조립이 아닌 통합 아키텍처의 완성에 있다"며 "글로벌 AI 업계에서도 이러한 방식은 시스템 확장성을 위한 보편적인 설계 표준으로 자리 잡고 있다"고 말했다.2026-01-06 13:37:52
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오픈AI, 챗GPT 고도화 위해 '넵튠AI' 인수… 구글 맹추격에 '코드레드' 발동 [이코노믹데일리] 구글의 거센 추격에 직면한 오픈AI가 인공지능(AI) 모델의 성능 개선을 위해 특단의 조치를 단행했다. 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 사내에 ‘코드레드(Code Red)’를 발령한 가운데 폴란드의 유망 AI 스타트업 ‘넵튠AI(Neptune.ai)’를 전격 인수하며 기술 격차 벌리기에 나섰다. 오픈AI는 3일(현지시간) AI 모델 훈련 과정을 모니터링하고 분석하는 기술을 보유한 스타트업 넵튠AI를 인수한다고 밝혔다. 구체적인 인수 금액과 조건은 공개되지 않았으나 이번 인수는 구글이 최근 출시한 ‘제미나이3 프로(Gemini 3 Pro)’가 벤치마크 성능 평가에서 압도적인 점수를 기록한 데 따른 대응책으로 풀이된다. 업계에 따르면 샘 올트먼 CEO는 최근 사내 메시지를 통해 “현재 진행 중인 다른 파생 서비스나 상품 개발 업무보다 챗GPT 모델 자체의 고도화와 사용자 경험(UX) 개선에 모든 역량을 집중하라”는 취지의 ‘코드레드’를 발령했다. 이는 생성형 AI 시장의 선두 주자였던 오픈AI가 경쟁사들의 기술적 도약에 상당한 위기감을 느끼고 있음을 시사한다. 이번에 오픈AI 품에 안긴 넵튠AI는 머신러닝 모델의 훈련 과정에서 발생하는 데이터를 시각화하고 오류나 성능 저하의 원인을 추적하는 ‘MLOps(머신러닝 운영)’ 분야의 강자다. AI 모델은 훈련 규모가 커질수록 내부에서 어떤 변수가 성능에 영향을 미치는지 파악하기 어려운데 넵튠AI의 소프트웨어는 이러한 ‘블랙박스’ 문제를 해결하는 데 특화되어 있다. 오픈AI는 이미 1년 이상 넵튠AI의 툴을 활용해 GPT 시리즈를 훈련해 온 것으로 알려졌다. 이번 인수를 통해 넵튠의 기술을 자사 훈련 파이프라인에 완전히 통합함으로써 차세대 모델의 개발 속도를 높이고 안정성을 강화한다는 전략이다. 특히 구글의 제미나이3 프로를 능가할 신규 모델의 출시를 앞두고 훈련 과정의 시행착오를 줄이는 데 넵튠의 기술력이 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. 야쿠프 파초키 오픈AI 수석과학자는 “넵튠AI의 도구를 우리 모델 훈련 시스템에 깊숙이 통합하기 위해 여러 차례 반복 작업을 진행할 계획”이라며 “이를 통해 모델이 학습하는 방식을 실시간으로 지켜보고 문제를 즉각적으로 수정할 수 있는 환경을 구축할 것”이라고 밝혔다. 이번 인수로 인해 넵튠AI는 오픈AI의 내부 조직으로 흡수되며 기존에 넵튠의 솔루션을 이용하던 외부 기업 고객들에 대한 서비스는 단계적으로 중단된다. 이는 오픈AI가 넵튠의 기술력을 독점적으로 활용해 경쟁 우위를 확보하겠다는 의도로 해석된다. 피오트르 니에치비에치 넵튠AI CEO는 “범용인공지능(AGI)을 향한 여정에서 세계 최고의 연구자·엔지니어들과 힘을 합치게 돼 기쁘다”면서 “우리는 더욱 긴밀히 협력하고 완전히 새로운 차원의 혁신을 이뤄낼 수 있을 것”이라고 소감을 전했다. 한편 오픈AI 재단은 이날 연말까지 ‘인간중심 AI 펀드(People-First AI Fund)’를 통해 비영리 단체 208곳에 총 4,050만 달러(약 590억 원)를 지원한다고 발표했다. 지원 대상은 대부분 AI 도입 초기 단계에 있는 지역사회 단체들로 오픈AI는 기술 개발뿐만 아니라 AI의 사회적 기여에도 공을 들이는 ‘투트랙’ 전략을 이어가고 있다. IT 업계 관계자는 “오픈AI의 이번 행보는 단순한 기업 인수를 넘어 AI 패권 경쟁이 ‘속도전’에서 ‘완성도 전쟁’으로 넘어가고 있음을 보여준다”며 “구글과 오픈AI의 기술 경쟁이 심화됨에 따라 핵심 기술을 보유한 스타트업을 향한 빅테크들의 러브콜은 더욱 거세질 것”이라고 전망했다.2025-12-04 08:01:27
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KAIST, 땀으로 건강 진단하는 '스마트 패치' 개발 [이코노믹데일리] 앞으로 피를 뽑는 대신 피부에 얇은 패치 하나만 붙이면 우리 몸의 건강 상태를 실시간으로 정밀하게 진단할 수 있는 시대가 열린다. KAIST(총장 이광형)는 바이오및뇌공학과 정기훈 교수 연구팀이 땀 속 여러 대사산물을 동시에 실시간으로 분석할 수 있는 웨어러블 센서를 개발했다고 7일 밝혔다. KAIST 연구진이 땀 속에 포함된 여러 대사산물을 시간 순서대로 채집하고 동시에 분석할 수 있는 ‘스마트 패치’를 세계 최초로 개발했다. 이는 만성질환의 비침습적 관리와 개인 맞춤형 헬스케어 기술 발전에 중요한 전환점이 될 전망이다. 땀은 혈액과 유사하게 우리 몸의 생리학적 상태를 알려주는 다양한 생화학 정보를 담고 있어 ‘비침습적 진단’의 중요한 매개체로 주목받아왔다. 하지만 땀을 효과적으로 수집하고 그 안의 복잡한 성분들을 정밀하게 분석하는 데 기술적 한계가 있었다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 ‘나노광학 기술’과 ‘미세 유체 기술’을 하나의 유연한 패치에 집약했다. 패치에는 머리카락 굵기의 10만 분의 1 크기인 초미세 ‘나노플라즈모닉 구조’가 탑재돼 있다. 이 구조는 빛과 상호작용해 땀 속에 섞여 있는 미세한 분자의 존재와 농도 변화를 매우 높은 감도로 감지할 수 있다. 동시에 패치 내부에는 6개에서 17개의 챔버(저장 공간)로 연결된 미세한 통로가 설계돼 있다. 운동 중 분비되는 땀은 이 통로를 따라 순차적으로 각 챔버에 채워진다. 이를 통해 연구팀은 운동 시작부터 끝까지 시간에 따라 땀 속 대사산물의 농도가 어떻게 변하는지를 연속적으로 추적하는 데 성공했다. ◆ AI의 힘으로 정밀도 높여…운동 능력부터 질병 위험까지 파악 연구의 핵심적인 돌파구는 인공지능(AI) 기술의 적용이다. 땀은 여러 물질이 섞여 있어 원하는 성분의 신호만 정확히 분리해내기 어렵다. 연구팀은 기계학습 기반의 AI 분석 모델을 개발, 땀 속에 혼합된 복잡한 신호들 속에서도 요산, 젖산, 티로신 세 가지 물질의 신호만을 정확하게 분리하고 정량화하는 데 성공했다. 이를 통해 연구팀은 실제 사람을 대상으로 한 실험에서 운동 강도나 식단에 따라 이들 대사산물의 농도가 어떻게 변하는지를 세계 최초로 입증했다. 예를 들어 젖산 수치의 변화를 통해 운동 중 지구력과 근육의 피로도를 파악할 수 있고 요산 수치의 변화를 통해 통풍이나 신장질환의 잠재적 위험을 감지할 수 있다. 티로신은 단백질 대사와 관련이 있어 간 기능 이상의 지표가 될 수 있다. 정기훈 교수는 “이번 연구는 혈액을 채취하지 않고도 땀 패치만으로 체내 대사 변화를 시간에 따라 정밀하게 모니터링할 수 있는 기반을 마련했다”며 “일상적인 건강 모니터링은 물론 운동선수의 컨디션 관리, 만성질환 관리, 약물 반응 추적 등 다양한 분야로 확장될 수 있을 것”이라고 말했다. 이번 연구는 웨어러블 기기를 통한 비침습적 건강 모니터링 기술이 단순한 심박수나 활동량 측정을 넘어 체내 생화학적 변화까지 정밀하게 분석하는 단계로 진입했음을 보여주는 중요한 사례다. 향후 디지털 셔헬스케어와 예방 의학 분야에서 핵심적인 플랫폼 기술로 활용될 것으로 기대된다. 이번 연구 성과는 세계적인 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 게재됐다.2025-09-07 12:01:00
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