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딥시크가 쏘아올린 '저비용' AI 경쟁…인프라 구축엔 여전히 '고비용' [이코노믹데일리] 최근 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 등장 이후 인공지능(AI) 업계에서 '저비용 고성능' 모델 개발 경쟁이 가속화되고 있다. 이에 글로벌 빅테크 기업들은 대응책으로 AI 인프라 투자를 대폭 확대하고 있다. 딥시크는 대형언어모델(LLM) '딥시크 V3'에 이어 '딥시크 R1'을 공개하며 개발 비용을 약 560만 달러(한화 약 82억원)로 억제하면서도 오픈AI의 'GPT-4o'와 유사한 성능을 달성했다고 주장한 바 있다. 10일 업계에 따르면 국내외에서 저비용 고성능 AI 모델 공개가 잇따르고 있다. 구글은 지난 5일(현지시간) '제미나이 2.0 플래시 라이트(Flash-Lite)'를 발표하며 딥시크 견제에 나섰다. 2.0 플래시 라이트의 비용은 입력 기준 100만 토큰당 0.019달러로 딥시크 AI 모델(0.014달러)과 유사한 수준이며 오픈AI의 대표적인 비용 효율 모델(0.075달러)보다 4분의 1 수준으로 저렴하다. 최근 미국 스탠퍼드대와 워싱턴대 AI 연구진은 단 50달러의 클라우드 컴퓨팅 비용으로 AI 추론 모델 's1'을 훈련하는 데 성공했다고 밝혔다. 이 모델은 수학 및 코딩 능력 테스트에서 오픈AI 'o1', 딥시크 R1과 유사한 성능을 보였다. 연구진은 '증류'(distillation) 기법을 활용해 구글의 최신 AI 모델 '제미나이 2.0 플래시 씽킹 익스퍼리멘털'에서 지식을 추출하고 모델의 사고 시간을 늘리는 방법으로 정확도를 향상시켰다고 설명했다. 증류는 기존 AI 모델의 출력 데이터를 활용해 새로운 AI 모델을 학습시키는 방식이다. 딥시크 역시 오픈AI 모델을 증류해 개발한 것으로 알려졌다. 미국 IT 전문 매체 테크크런치(TechCrunch)는 이에 대해 "증류는 AI 모델을 저렴하게 재생성할 수 있는 효과적인 방법이지만 완전히 새로운 AI 모델을 만들어내는 것은 아니다"라며 기술 발전의 정체 가능성을 우려했다. 국내에서도 저비용 AI 모델 개발 사례가 등장하고 있다. 배경훈 LG AI연구원장은 지난 6일 '국내 AI 산업 경쟁력 진단 및 점검회의'에서 '엑사원 3.5' 32B 모델을 약 70억원의 예산으로 개발했다고 밝혔다. 이는 딥시크 V3 개발에 투입된 비용보다 훨씬 저렴하다. AI 기업 솔트룩스도 오는 13일 '젠 AI 핸즈온' 행사에서 '루시아 2.5'를 공개할 예정이다. 솔트룩스 관계자는 "특히 벡터 임베딩 모델과 루시아 LLM은 챗GPT 대비 최대 20분의 1 수준의 비용으로 활용할 수 있다"고 설명했다. 저비용 AI 모델이 늘어나면서 대규모 투자에 대한 회의론이 제기되고 있지만 메타·알파벳(구글)·마이크로소프트(MS)·아마존 등 빅테크 기업들은 오히려 AI 인프라 구축에 막대한 자금을 투입할 계획이다. 올해 이들 기업이 AI 인프라에 투자할 자본 지출 규모는 총 3200억 달러(약 466조원)로 지난해보다 40% 증가한 수치다. 주요 투자 항목은 클라우드 컴퓨팅과 데이터센터 구축이다. 저비용 AI 모델 개발과 대규모 인프라 투자가 동시에 진행되면서, 향후 AI 시장의 경쟁 구도와 기술 발전 방향에 대한 관심이 커지고 있다.2025-02-10 13:48:06
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구글, '비용 효율' AI 모델 플래시 라이트 출시…중국 딥시크에 '맞불' [이코노믹데일리] 구글이 중국 AI 스타트업 딥시크를 겨냥한 새로운 AI 모델 '제미나이 2.0 플래시 라이트(Flash-Lite)'를 5일(현지시간) 공개하며 AI 시장 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 이번 발표는 지난해 12월 공개된 최신 AI 모델 '제미나이 2.0'을 모든 사용자에게 개방하는 것과 동시에 이루어졌다. 지금까지 '제미나이 2.0'은 일부 개발자와 테스트 프로그램 참여자에게만 제한적으로 제공되었으나 이번 출시를 통해 누구나 '제미나이' 앱에서 '플래시' 모델을 사용할 수 있게 됐다. 개발자를 위한 AI 도구 '구글 AI 스튜디오'와 기업용 플랫폼 '버텍스 AI'를 통해 '2.0 프로 익스페리멘탈(Pro Experimental)'과 '2.0 플래시 라이트' 모델도 미리보기 형태로 제공된다. 구글은 '제미나이 2.0'이 텍스트, 이미지, 동영상 기능을 갖춘 멀티모달 형태의 AI 에이전트에 최적화된 모델이라고 강조하며 이번에 새롭게 공개된 '플래시 라이트' 모델은 기존 '플래시' 모델보다 더욱 경량화되어 비용 효율성을 극대화했다고 설명했다. 코레이 카부쿠오글루 구글 딥마인드 CTO는 "플래시 1.5 버전에 대한 긍정적인 피드백을 받은 후 플래시 라이트를 개발했다"고 밝혔다. 이번 '플래시 라이트' 모델 출시는 최근 저렴한 비용과 우수한 성능을 가진 AI 모델 V3와 R1을 공개하며 AI 모델 개발 경쟁에 뛰어든 딥시크를 견제하기 위한 전략으로 풀이된다. 딥시크의 등장으로 AI 모델 개발 비용에 대한 부담이 커지고 있는 가운데 구글은 '플래시 라이트'를 통해 비용 효율적인 AI 모델을 제공함으로써 시장 경쟁력을 확보하겠다는 의지를 드러냈다. 로이터 통신에 따르면 '2.0 플래시 라이트'의 비용은 입력 기준 100만 토큰당 0.019달러로 딥시크의 AI 모델(0.014달러)과 유사한 수준이다. 이는 오픈AI의 비용 효율 버전(0.075달러)보다 훨씬 저렴한 가격이다. 한편 구글은 전날 4분기 실적 발표에서 클라우드 성장세가 시장 기대치에 미치지 못하면서 뉴욕 증시에서 주가가 7% 이상 급락하는 부진을 겪었다. 이러한 상황에서 구글의 '플래시 라이트' 모델 출시는 AI 시장 경쟁 심화 속에서 새로운 성장 동력을 확보하기 위한 중요한 시도로 평가받고 있다.2025-02-06 08:19:21
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LG CNS, 자율이동로봇 기술로 물류 혁신 나선다 [이코노믹데일리] LG CNS가 자율이동로봇(AMR)으로 물류 산업 디지털 혁신에 나선다. LG CNS는 지난 17일 자율주행로봇 기반 모빌리티 플랫폼 기업 베어로보틱스와 양해각서(MOU)를 체결했다고 20일 밝혔다. 자율이동로봇은 센서로 주변을 감지해 스스로 경로를 찾아 상품을 운반, 적재하는 로봇이다. 미국 실리콘밸리에 본사를 두고 있는 베어로보틱스는 전 세계 20여개국에서 약 2만대의 인공지능(AI) 기반 서비스 로봇을 공급하고 있다. 특히 로봇 트래픽을 제어하는 자체 로봇 플랫폼을 통해 물류 프로세스간 무중단·원격 자율이동로봇 솔루션을 제공하고 있으며, 한 공간에 최대 1000여대의 로봇을 효율적으로 운영할 수 있는 군집제어 기술에서 경쟁력을 가지고 있다. LG CNS는 베어로보틱스와 자율이동로봇을 활용한 물류 지능화·자동화 솔루션을 공동 개발한다. 두 기업은 우선 중공업 같이 무거운 물품을 운반하는 물류 프로젝트에 맞는 대형 자율이동로봇 개발, LG CNS가 구축한 자동화 물류 설비 사이에서 끊임없이 물건을 운반하는 소형 자율이동로봇 개발에 착수한다. 이를 통해 물류센터의 물동량이나 내부 구조에 따른 다양한 자율이동로봇과 관제 솔루션을 제공한다. 물류센터는 무중단·원격 자율이동로봇 운영으로 물류 지능화·자동화 프로세스 구축이 가능해 물류 비용과 시간 절약 등 효율성을 대폭 개선할 수 있다. 예를 들어 두 기업은 공정 과정 중 무거운 물품의 이동이 많은 물류센터에 물품의 무게와 부피, 이동경로 등을 고려한 최적의 물류 자율이동로봇과 적정 로봇 수량을 제안한다. LG CNS는 좁은 공간에서 효과적으로 상품을 나르고 분류할 수 있는 '무인운송로봇', AI가 물품의 모양을 학습해 여러 종류의 물건을 오류 없이 집는 'AI 피킹로봇', 제품의 불량 패턴을 학습한 AI가 불량품 등을 찾아내는 'AI 비전카메라' 등 다양한 솔루션을 제공하며 스마트물류 분야의 노하우를 쌓아왔다. 아울러 전통적인 물류 자동화 설비와 다양한 로봇을 통합 운영할 수 있는 스마트물류 플랫폼을 제공하고 있다. 자율이동로봇이 최적의 경로로 이동할 수 있도록 계산하는 '수학적 최적화’ 기술, 실제 물류설비를 3D로 컴퓨터에 구현해 설비 이상 유무를 원격으로 즉시 점검할 수 있는 '디지털 트윈' 기술 등을 자체 개발했다. 이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장 상무는 "로봇 솔루션의 현장 적용 경험과 노하우가 물류 산업 경쟁력과 비용 효율 측면에서 필수 요소가 될 것"이라며 "베어로보틱스의 우수한 자율이동로봇과 관제 솔루션, LG CNS의 스마트물류 노하우를 결합해 물류 산업의 디지털 혁신을 선도할 것"이라고 전했다.2025-01-20 10:00:00
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