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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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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
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NC AI, 산업용 AI '배키' 공개... "비용은 83% 낮추고 한국어 성능은 2배로" [이코노믹데일리] 국가대표 AI 기업 NC AI가 대한민국 주력 산업의 지능형 전환을 이끌 독자적인 파운데이션 모델을 전격 공개했다. 8일 NC AI는 산업 현장에 특화된 멀티모달 생성형 AI 모델 ‘배키(VAETKI)’를 발표하고, 글로벌 빅테크 중심의 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 주권을 확보하겠다는 비전을 제시했다. 이번 발표는 20여 년간 ‘리니지’ 등 대형 게임 개발 과정에서 축적해 온 AI 기술 DNA를 게임 산업에 국한하지 않고 국가 기간산업 전반으로 확장하겠다는 엔씨소프트의 전략적 선언으로 해석된다. 배키는 과학기술정보통신부가 추진한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’의 핵심 결과물로, 범용성과 확장성에 방점을 둔 글로벌 빅테크 모델과 달리 제조·국방·유통 등 산업 현장의 구체적인 요구를 충족하는 데 초점을 맞췄다. ◆ “비용은 낮추고 성능은 높였다”…기술적 완성도 ‘합격점’ 배키의 가장 큰 경쟁력은 효율성이다. 1000억 개(100B) 파라미터급 초거대 모델임에도 불구하고 ‘전문가 혼합(MoE)’ 아키텍처를 적용해 실제 추론 과정에서는 110억 개(11B) 파라미터만 활성화하도록 설계했다. 여기에 차세대 어텐션 기술인 MLA(Multi-Latent Attention)를 결합해 메모리 사용량을 기존 대비 약 83% 절감했다. 이는 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 부담을 느끼는 인프라 구축 및 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있는 구조적 강점으로 평가된다. 성능 지표에서도 글로벌 오픈소스 모델 대비 경쟁력을 입증했다. NC AI의 자체 평가에 따르면 배키는 오픈AI의 GPT 계열 오픈소스 모델과 메타의 ‘라마(Llama)4 스카우트’ 등 주요 경쟁 모델 대비 한국어 벤치마크 3종에서 평균 101% 우수한 성능을 기록했다. 특히 지시 이행 능력을 평가하는 IFEval에서는 265%, 박사급 추론 능력을 가늠하는 HLE에서는 137% 높은 점수를 나타내며 복잡한 산업 현장의 문제 해결에 적합한 ‘실전형 AI’임을 강조했다. 옛말과 고어 처리까지 가능한 한글 조합 기능은 국방·법률 분야 등 특수 데이터 처리 영역에서 차별화 요소로 작용할 전망이다. NC AI의 이번 행보는 게임사 산하 조직이라는 한계를 넘어 국가대표 AI 기업으로 도약하려는 중장기 전략과 맞닿아 있다. 게임 개발 과정에서 축적한 AI 기술 노하우를 ‘도메인 옵스(DomainOps)’라는 체계로 고도화해 전 산업군으로 확장하겠다는 구상이다. 도메인 옵스는 범용 거대언어모델(LLM)의 한계를 보완해 특정 산업군에 특화된 데이터를 최적화하고 안정적으로 운용하는 NC AI만의 독자 기술로 소개됐다. 구체적으로 제조 현장에서는 로봇과 설비를 제어하는 ‘피지컬 AI’로, 국방 분야에서는 전술 판단을 지원하는 참모형 AI로, 콘텐츠 산업에서는 창작을 보조하는 지능형 도구로 배키를 활용할 수 있다는 설명이다. NC AI는 이를 위해 △초고성능 100B △범용 20B △온디바이스용 7B 등 멀티 스케일 라인업을 구축해 기업 규모와 적용 목적에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공할 계획이다. 이와 함께 NC AI는 롯데이노베이트(유통), 포스코DX(제조), MBC(콘텐츠), 육군본부(국방) 등 14개 산학연 기관과 컨소시엄을 구성했다. 범용 모델을 단순 도입하는 방식이 아니라, 각 산업의 핵심 데이터를 함께 학습시켜 초기 단계부터 ‘맞춤형 두뇌’를 공동 설계하는 전략이다. ◆ 미 에포크AI ‘주목할 모델’ 등재…글로벌 확장 교두보 이 같은 기술적 성과는 해외에서도 주목받고 있다. 배키는 미국 비영리 연구기관 에포크AI(Epoch AI)가 선정하는 ‘주목할 만한 AI 모델’ 리스트에 이름을 올렸다. 학습 데이터 규모와 연산 효율성, 기술적 혁신성을 엄격히 평가하는 이 리스트에 등재됐다는 점은 한국형 AI 모델이 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 가능성을 시사한다. 업계 전문가는 “AI 시장이 범용 모델 중심 경쟁에서 산업별 특화 모델 경쟁으로 재편되는 국면”이라며 “NC AI가 비용 효율성과 한국어 특화 성능을 앞세워 B2B 시장을 선점할 경우 구글이나 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크에 대한 기술 종속을 줄이고 독자적인 생태계를 구축할 수 있을 것”이라고 내다봤다. 이연수 NC AI 대표는 “배키는 단순히 글로벌 기술을 추격하는 모델이 아니라 대한민국 주력 산업이 AI를 무기로 글로벌 시장을 선도하도록 돕는 전략 자산”이라며 “독자적인 도메인 옵스 기술력을 바탕으로 산업 현장에서 실질적 가치를 창출하는 소버린 AI 생태계를 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 업계에서는 2026년 배키를 중심으로 국내 기업들의 AX(AI 전환)가 본격화되고, 2027년을 전후해 중동과 동남아 시장을 겨냥한 글로벌 확장도 가시화될 것으로 보고 있다.2026-01-08 09:27:09
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SKT, 519B 초거대 AI 'A.X K1' 기술 보고서 공개 [이코노믹데일리] SK텔레콤은 SK텔레콤 정예팀이 제작한 매개변수 519B(5190억개) 규모의 초거대 AI 모델 'A.X K1' 기술 보고서를 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 7일 밝혔다. 이번 모델은 4개월여의 개발 기간과 제한된 GPU 자원 속에서 완성된 국내 첫 500B 이상 초거대 AI 모델이다. SK텔레콤 정예팀은 효율 중심의 설계를 통해 대규모 연산 자원 투입 없이도 고성능을 구현하는 데 초점을 맞췄다. 이 모델은 주요 벤치마크에서 딥시크-V3.1 등 글로벌 초거대 오픈소스 모델과 유사하거나 일부 지표에서는 더 높은 성능을 기록했다. 매개변수 규모가 커질수록 학습 비용이 급증하는 점을 고려하면 상대적으로 제한된 자원으로 경쟁력 있는 성능을 확보했다고 평가받는다. SK텔레콤 정예팀은 약 1000개의 GPU를 활용해 학습을 진행했으며 스케일링 이론에 기반해 최적의 모델 크기와 학습량을 설계했다. 정부 지원 없이 자체 GPU 조달만으로 개발을 완료한 점도 특징이다. 학습에는 웹·코드·이공계(STEM)·추론 데이터 등 고품질 데이터가 활용됐고, 한국어 특화 데이터와 커리큘럼 학습 방식도 적용됐다. 성능 평가 결과 A.X K1은 수학 능력을 측정하는 AIME25 벤치마크에서 딥시크-V3.1을 상회하는 점수를 기록했으며 실시간 코딩 문제 해결 능력을 평가하는 '라이브 코드 벤치'에서도 영어·한국어 모두 높은 성능을 보인 것으로 알려졌다. A.X K1은 전체 519B 매개변수 중 일부만 선택적으로 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용해 효율성을 높였으며 최대 128K 토큰의 긴 문맥 처리도 지원한다. SKT는 향후 멀티모달 기능을 추가하고 조 단위 매개변수 모델로 확장하는 방안을 검토하고 있다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "A.X K1 모델은 챗봇 형태 외에 다양한 형태의 서비스에 적용할 수 있다"며 "글로벌 AI 3강과 모두의 AI 실현을 위한 노력을 지속할 것"이라고 말했다.2026-01-07 11:31:04
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NC AI, 산업 특화 모델 '배키' 오픈소스 공개... "비용 83% 절감" [이코노믹데일리] NC AI(대표 이연수)가 산업 현장에 특화된 독자 인공지능(AI) 모델 '배키(VAETKI)'를 전격 공개했다. 31일 NC AI 컨소시엄은 글로벌 AI 커뮤니티 허깅페이스를 통해 배키를 오픈소스로 배포하고 제조와 국방 및 콘텐츠 등 핵심 산업의 인공지능 전환(AX) 지원에 나선다고 밝혔다. 배키는 '핵심 산업의 혁신을 위한 수직적 AI 엔진'이라는 의미를 담고 있다. 이 모델은 1000억(100B) 개 이상의 매개변수를 보유한 대형 모델이지만 '전문가 혼합(MoE)' 아키텍처를 적용해 실제 추론 시에는 110억(11B) 개 매개변수만 활성화한다. 이를 통해 고성능을 유지하면서도 운영 비용을 획기적으로 절감했다. 특히 독자적인 '멀티 헤드 잠재 어텐션(MLA)' 기술을 적용해 메모리 사용량을 기존 대비 83% 줄였다. 이는 고비용 그래픽처리장치(GPU) 인프라가 부족한 중소 제조 현장이나 폐쇄적인 보안 환경에서도 원활하게 AI를 구동할 수 있다는 뜻이다. NC AI는 롯데이노베이트와 포스코DX 및 MBC 등 14개 산학연 기관과 컨소시엄을 구축해 실증 사업을 진행 중이다. 현재 육군본부와는 보안이 필수적인 폐쇄망 환경 회의록 시스템을 구축하고 있으며 한국콘텐츠진흥원과는 방송 아카이브를 학습한 'AI 프로듀서'를 개발하고 있다. 또한 비전문가도 웹상에서 AI 모델을 미세조정하고 배포할 수 있는 '도메인옵스' 플랫폼을 기획해 진입 장벽을 낮췄다. 컨소시엄은 이번 1단계 성과를 발판으로 내년에는 200B급 모델과 텍스트 및 영상과 사운드를 통합적으로 이해하는 '거대 멀티모달 모델(LMM)'을 개발할 계획이다. 이를 통해 2027년까지 중동과 동남아시아 등 글로벌 사우스 시장에 솔루션을 패키지 형태로 수출한다는 목표를 세웠다. 이연수 NC AI 대표는 "단순히 성능 좋은 모델을 만드는 것을 넘어 한국의 제조와 국방 산업이 AI라는 날개를 달고 글로벌 톱으로 비상하게 만드는 것이 목표"라며 "게임에서 축적한 AI 기술이 국가 산업 경쟁력의 핵심 엔진이 되도록 하겠다"고 강조했다.2025-12-31 10:34:12
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KAIST, AI '전문가 혼합' 구조 보안 취약점 세계 최초 규명… ACSAC 2025 최우수논문상 [이코노믹데일리] KAIST(총장 이광형) 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 거대언어모델(LLM)의 핵심 효율화 기술인 '전문가 혼합(MoE)' 구조의 치명적인 보안 취약성을 세계 최초로 규명해 국제 학술대회에서 최고 상을 받았다. KAIST는 26일 연구팀이 정보보안 분야 권위 있는 국제 학술대회인 ‘ACSAC(Annual Computer Security Applications Conference) 2025’에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 밝혔다. ACSAC는 보안 분야에서 가장 영향력 있는 학회 중 하나로 올해 전체 논문 중 단 2편만이 최우수논문으로 선정됐다. 전문가 혼합(MoE)은 구글 제미나이 등 최신 상용 LLM들이 연산 효율성을 높이기 위해 채택하는 구조로 복수의 작은 AI 모델(전문가)을 상황에 따라 선택적으로 활용하는 방식이다. 연구팀은 이 효율적인 구조가 오히려 심각한 보안 위협이 될 수 있음을 입증했다. 공격자가 LLM 내부 구조에 접근하지 않더라도 악의적으로 조작된 전문가 모델 하나만 오픈소스로 유통하면 이를 가져다 쓴 전체 모델이 오염될 수 있다는 사실을 밝혀낸 것이다. 연구 결과 정상적인 AI 전문가들 사이에 단 하나의 악성 전문가 모델만 포함되어 있어도 특정 상황에서 해당 전문가가 반복적으로 호출되며 전체 AI의 안전장치를 무력화시켰다. 실험에서 연구팀의 공격 기법을 적용하자 유해 응답 발생률은 기존 0%에서 최대 80%까지 치솟았다. 더욱 심각한 문제는 이 과정에서 모델의 전반적인 성능 저하가 거의 나타나지 않는다는 점이다. 개발자나 관리자가 사전에 문제를 인지하기 어려워 악성 모델이 그대로 상용 서비스에 배포될 위험이 크다. 이는 전 세계적으로 확산하는 오픈소스 기반 LLM 생태계에서 모델의 출처와 안전성 검증이 필수적임을 시사한다. 신승원·손수엘 교수는 “효율성을 위해 빠르게 확산하는 전문가 혼합 구조가 되레 보안 취약점이 될 수 있다는 사실을 실증적으로 확인했다”며 “이번 수상은 AI 모델 보안의 중요성을 국제적으로 인정받은 의미 있는 성과”라고 강조했다. 이번 연구는 KAIST 김재한·송민규 박사과정과 나승호 박사(현 삼성전자) 등이 참여했으며 결과는 지난 12일 미국 하와이에서 열린 ACSAC에서 발표됐다.2025-12-26 09:38:59
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카카오, 차세대 언어모델 '카나나-2' 오픈소스 공개 [이코노믹데일리] 카카오(대표 정신아)는 19일 허깅페이스를 통해 자체 개발한 차세대 언어모델 '카나나-2'를 오픈소스로 공개했다. 카카오는 지난해 자체 개발 AI 모델 '카나나' 라인업을 공개한 이후 경량 모델부터 고난도 문제 해결에 특화된 '카나나-1.5'까지 다양한 모델을 순차적으로 오픈소스로 선보여왔다. 이번에 공개한 카나나-2는 기존 모델을 고도화한 최신 언어모델로 사용자 명령의 맥락을 이해하고 능동적으로 동작하는 에이전트 AI(인공지능) 구현을 목표로 개발됐다. 카나나-2는 베이스, 인스트럭트, 추론 특화 모델 등 총 3종으로 구성됐다. 인스트럭트 모델은 사후 학습을 통해 지시 이행 능력을 강화했으며, 추론 특화 모델은 복합적인 사고 과정이 요구되는 작업 수행에 초점을 맞췄다. 개발자들이 자체 데이터를 활용해 모델을 자유롭게 파인튜닝할 수 있도록 학습 단계의 웨이트도 함께 공개됐다. 카카오에 따르면 이번 모델은 도구 호출과 사용자 지시 이행 능력이 이전 모델 대비 크게 개선됐다. 기존 '카나나-1.5-32.5b'와 비교해 다중 대화 기반 도구 호출 성능이 3배 이상 향상됐으며 단계별 요구 사항을 포함한 복합 지시를 처리하도록 설계됐다. 지원 언어는 한국어와 영어를 포함해 일본어, 중국어, 태국어, 베트남어까지 총 6개로 확대됐다. 기술 구조 측면에서는 효율성을 높이기 위해 최신 아키텍처가 적용됐다. 긴 입력을 효율적으로 처리하는 'MLA' 기법과 추론 시 필요한 파라미터만 선택적으로 활성화하는 'MoE' 구조를 도입했다. 이에 메모리 사용량을 줄이면서도 긴 문맥을 처리할 수 있으며 대규모 동시 요청 환경에서도 처리 성능을 높였다. 성능 평가에서는 인스트럭트 모델이 동일 구조의 'Qwen3-30B-A3B'와 유사한 수준을 기록했다. 해당 모델은 이달 한국정보과학회와 공동 개최한 'AI 에이전트 경진대회'에서 참가자들에게 선공개돼 실제 에이전트 개발 환경에서 활용됐다. 추론 특화 모델 역시 추론 모드를 적용한 'Qwen3-30B-A3B'와 유사한 성능을 보였다. 카카오는 향후 동일한 MoE 구조를 기반으로 모델 규모를 확장하고 에이전틱 AI 활용에 특화된 모델과 온 디바이스 환경에 최적화된 경량 모델 개발을 병행할 계획이다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 "혁신적인 기술과 기능을 갖춘 AI 서비스의 근간은 기반이 되는 언어모델의 성능과 효율"이라며 "높은 성능에 초점을 둔 모델을 넘어 실제 AI 서비스에 적용되어 빠르고 효과적으로 동작할 수 있는 실용성을 갖춘 AI 모델을 개발하고 꾸준히 오픈소스로 공유하며 국내외 AI 연구 생태계 활성화에 기여할 계획"이라고 말했다.2025-12-19 10:46:18
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카카오, 멀티모달 AI '카나나-오' 공개… "한국어 벤치마크서 GPT-4o 압도" [이코노믹데일리] 카카오(대표 정신아)가 텍스트를 넘어 음성과 이미지를 동시에 이해하고, 한국어의 미묘한 뉘앙스와 문화적 맥락까지 파악하는 고도화된 멀티모달(Multi-modal) 인공지능(AI) 모델을 선보였다. 카카오는 12일 테크블로그를 통해 통합 멀티모달 언어모델 ‘카나나-오(Kanana-o)’와 멀티모달 임베딩 모델 ‘카나나-브이-임베딩(Kanana-v-embedding)’의 개발 성과를 공개했다. 이번 발표는 지난 5월 카나나 모델의 초기 성능을 공개한 이후 실제 사람과 대화하듯 자연스러운 상호작용 능력과 한국어 특화 기능을 대폭 강화한 결과물이다. ‘카나나-오’는 텍스트와 음성 및 이미지를 실시간으로 동시에 처리하는 통합 모델이다. 기존 멀티모달 모델들이 텍스트 입력에는 강하지만 음성 대화 시 반응이 단순해지거나 부자연스러웠던 한계를 극복하는 데 주력했다. 카카오는 자체 구축한 고품질 데이터셋을 활용해 카나나-오의 지시 이행 능력을 고도화했다. 이를 통해 사용자의 복잡한 요구사항이나 숨은 의도를 파악하고 단순 질의응답을 넘어 요약, 번역, 감정 해석, 오류 수정 등 다양한 과업을 수행할 수 있게 됐다. 특히 주목할 점은 향상된 감정 표현 능력이다. 직접 선호 최적화(DPO) 기술을 적용해 기쁨, 슬픔, 분노 등 상황에 맞는 생생한 감정을 목소리에 실을 수 있다. 미세한 억양이나 호흡 변화까지 학습해 마치 사람과 대화하는 듯한 느낌을 준다. 팟캐스트 형태의 대화 데이터를 학습시켜 대화가 끊김 없이 자연스럽게 이어지는 ‘멀티턴(Multi-turn)’ 대화 능력도 갖췄다. 벤치마크 테스트 결과, 카나나-오는 영어 음성 성능에서 오픈AI의 최신 모델인 ‘GPT-4o’와 유사한 수준을 기록했다. 특히 한국어 음성 인식과 합성 및 감정 인식 능력에서는 월등히 높은 점수를 기록하며 한국형 AI로서의 경쟁력을 입증했다. 함께 공개된 ‘카나나-브이-임베딩’은 이미지 검색 특화 모델이다. 텍스트와 이미지를 동시에 이해해 사용자가 원하는 이미지를 정확히 찾아준다. ‘경복궁’이나 ‘붕어빵’ 같은 한국 고유 명사는 물론 ‘하멜튼 치즈’처럼 오타가 섞인 검색어에서도 문맥을 파악해 정확한 결과를 제시한다. ‘한복 입고 찍은 단체 사진’과 같은 복합적인 조건도 정밀하게 구분해낸다. 현재 이 기술은 카카오 내부 광고 시스템에 적용되어 유사도 분석 및 심사에 활용되고 있다. 카카오는 현재 모바일 기기에서도 원활하게 구동되는 온디바이스(On-device)용 경량화 모델 연구를 진행 중이다. 아울러 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용해 성능과 효율을 극대화한 차세대 모델 ‘카나나-2’ 개발에도 속도를 내고 있다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 “카나나는 단순 정보 전달을 넘어 사용자 감정을 이해하고 한국적 맥락에서 자연스럽게 소통하는 AI를 지향한다”며 “실제 서비스 환경에 이를 적용해 일상 속에서 체감할 수 있는 AI 경험을 만들어가겠다”고 말했다.2025-12-12 14:18:59
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엔비디아에 도전장…리벨리온, 저전력 고성능 AI반도체 '리벨쿼드'로 승부수 [이코노믹데일리] AI반도체 스타트업 리벨리온이 차세대 AI칩 ‘리벨쿼드(REBEL-Quad)’를 공개하며 글로벌 데이터센터 시장에 본격적으로 도전한다. 리벨리온은 미국 팔로알토에서 열린 반도체 학술 행사 ‘핫칩스 2025’에서 칩렛(Chiplet) 구조를 적용한 리벨쿼드를 최초로 선보였다. 이 제품은 엔비디아의 최신 GPU 블랙웰 수준의 성능을 저전력으로 구현하는 것을 목표로 개발됐다. 리벨쿼드는 삼성전자 4나노 공정으로 생산되며 최신 HBM3E 메모리를 탑재했다. 144GB에 달하는 메모리 용량과 4.8TB/s의 빠른 대역폭으로 단일 칩만으로도 수백억 파라미터 규모의 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있다. 기술적으로 가장 큰 특징은 국내 최초로 칩렛 구조와 HBM3E 메모리를 결합했다는 점이다. 특히 칩렛 간 통신에 개방형 표준인 ‘UCIe’의 어드밴스드 버전을 세계 최초로 실제 칩에 구현해 데이터 전송 속도와 전력 효율을 극대화했다. 리벨리온은 이를 기반으로 향후 ‘REBEL-IO’, ‘REBEL-CPU’ 등 제품 라인업을 확장해 나갈 계획이다. 또한 리벨쿼드는 ‘전문가 혼합(MoE)’ 방식의 최신 AI 모델을 안정적으로 지원하며 추론 속도를 높였다. 리벨리온은 핫칩스 현장에서 알리바바의 오픈소스 모델 ‘Qwen3 235B MoE’의 구동 데모를 선보여 기술력을 입증했다. 박성현 리벨리온 대표는 “AI 산업은 GPU라는 단일 AI 하드웨어만으로는 감당하기 어려울 정도로 빠르게 커졌다”며 “리벨쿼드는 B200급 플래그십 GPU에 버금가는 성능을 유지하면서도 에너지 부담을 획기적으로 줄일 수 있는 지속가능한 AI시대의 대안으로 리벨리온은 향후 초거대 AI 모델을 누구나 더 쉽고 효율적으로 활용할 수 있는 시대를 열어갈 것”이라고 밝혔다.2025-08-27 16:50:49
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양승현 SKT CTO, "세계와 경쟁할 K-AI 만들 것"…국가대표 AI 프로젝트 청사진 공개 [이코노믹데일리] 양승현 SK텔레콤 AI R&D센터장(CTO)이 “세계 시장에서 당당히 경쟁하는 ‘K-AI’를 만들겠다”며 국가대표 AI 프로젝트의 포부를 밝혔다. 양 센터장은 27일 SKT 뉴스룸을 통해 “대한민국 대표 AI 기업으로서 무거운 책임감을 안고 임하고 있다”며 “단순히 AI 모델을 만드는 것이 아니라 AI 주권을 세우고 산업 전반의 혁신 기반을 구축하는 일”이라고 이번 프로젝트의 의미를 강조했다. SKT는 지난 4일 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트’ 사업자로 선정된 바 있다. SKT 컨소시엄이 목표로 하는 것은 기존 언어 모델을 뛰어넘는 차세대 대형 옴니모달 모델이다. 텍스트, 음성, 이미지를 넘어 행동(에이전트)까지 융합해 단순 질의응답이 아닌 스스로 계획하고 실행하는 지능형 AI를 구현한다는 구상이다. 이를 위해 수천억에서 수조 파라미터 규모의 모델을 구축하고 최신 ‘전문가 혼합(MoE)’ 구조를 도입해 학습 효율을 극대화한다. 1차 목표는 글로벌 최고 수준 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성하는 것이다. 이러한 도전의 바탕에는 SKT의 ‘자강과 협력’ 전략이 있다. 자체 거대 언어모델 ‘에이닷엑스(A.X)’ 개발 경험과 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’ 운영 노하우, 울산 AI 데이터센터 등 내부 역량이 ‘자강’의 축이다. 여기에 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온 등 각 분야 전문 기업과 서울대, KAIST 등 학계가 참여한 컨소시엄이 ‘협력’을 더한다. 개발된 K-AI 모델은 SK그룹 관계사와 컨소시엄 참여사를 시작으로 제조, 자동차, 게임, 금융 등 국내 산업 전반으로 확산될 예정이다. 나아가 한국어뿐 아니라 다국어를 지원해 한국적 맥락과 글로벌 표준을 모두 충족하는 경쟁력으로 세계 시장에 진출하는 것을 최종 목표로 한다. 이번 프로젝트는 6개월마다 평가를 통해 최종 2개 팀만 살아남는 서바이벌 방식으로 진행된다. SKT는 오는 12월 첫 평가까지 남은 3개월 안에 글로벌 프런티어 모델의 95% 성능을 증명해야 하는 험난한 과제를 안고 있다. 양 센터장은 “숨 가쁜 도전이지만 SK텔레콤의 기술력과 패기, 실행력을 무기로 반드시 경쟁력을 입증할 것”이라고 말했다.2025-08-27 16:04:10
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![[혁신기업] 카카오, 자체 개발 언어모델 연이어 공개하며 기술 경쟁력 강화](https://image.ajunews.com//content/image/2025/07/27/20250727025823358220.jpg)
카카오, 자체 개발 언어모델 연이어 공개하며 기술 경쟁력 강화' [이코노믹데일리] 카카오가 지난 24일 자체 개발한 고성능 인공지능(AI) 모델을 연이어 공개하며 국내 AI 기술 패권 경쟁에 박차를 가하고 있다. 지난 5월 언어 모델 4종을 선보인 지 불과 두 달 만에 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 경량 멀티모달 모델과 국내 최초의 '전문가 혼합(MoE)' 모델을 오픈소스로 공개하며 독자적인 기술 개발 역량을 입증했다. 이번 행보는 단순한 기술력 입증을 넘어 국내 AI 생태계의 자립과 성장을 견인하려는 카카오의 전략적 의지를 명확히 보여준다. 카카오의 AI 전략은 명확한 논리적 흐름을 보인다. 1단계는 기반 기술 확보다. 지난해부터 '카나나(Kanana)' 라인업을 꾸준히 공개하며 자체 AI 모델의 성능을 입증해 왔다. 2단계는 기술 고도화 및 효율화이다. 이번에 공개한 멀티모달 모델과 MoE 모델이 바로 그 결과물이다. 단순히 크고 강력한 모델을 넘어 특정 목적에 최적화되고 비용 효율적인 모델을 개발하여 실용성을 극대화했다. 마지막 3단계는 생태계 주도권 확보이다. 상업적 활용까지 가능한 아파치 2.0 라이선스를 적용 공개함으로써 국내 스타트업과 개발자들이 카카오의 기술을 발판 삼아 새로운 서비스를 만들 수 있는 토양을 제공하고 있다. ◆ 경량화와 고성능, 두 마리 토끼 잡은 멀티모달 모델...국내 최초 MoE 모델 공개 이번에 공개된 '카나나-1.5-v-3b'는 텍스트는 물론 이미지 정보까지 처리하는 멀티모달 언어 모델이다. 카카오가 개발 초기부터 모든 단계를 자체 기술로 구축한 '카나나 1.5'를 기반으로 확장다. 특히 주목할 점은 경량 모델임에도 불구하고 글로벌 빅테크의 최신 모델과 견줄 만한 성능을 확보했다는 것이다. 이미지에 포함된 한국어와 영어 문서를 이해하는 능력은 글로벌 멀티모달 모델인 GPT-4o에 필적하는 수준을 보였다. 국내 공개된 비슷한 크기의 모델과 비교한 각종 성능 평가(벤치마크)에서도 최고 점수를 기록하며 기술적 우위를 증명했다. 이러한 성능 향상의 비결은 '지식 증류(Knowledge Distillation)' 기술에 있다. 이는 고성능의 대형 모델(스승 모델)이 가진 정교한 지식과 예측 패턴을 상대적으로 작은 모델(제자 모델)에 전수하는 학습 방식이다. 이를 통해 '카나나-1.5-v-3b'는 가벼운 몸집에도 불구하고 대형 모델에 버금가는 정확도와 언어 이해 능력을 갖추게 됐다. 덕분에 이미지 검색이나 콘텐츠 분류처럼 실시간 반응과 효율성이 중요한 분야에서 폭넓게 활용될 수 있다. 가령, 청계천 사진을 보여주며 "이곳이 어디인지 설명해 주세요"라고 질문하면 "이 사진은 서울 청계천을 배경으로 하고 있습니다"와 같이 국내 지역에 대한 높은 이해도를 바탕으로 정확한 답변을 제공한다. 카카오는 이날 국내 최초로 MoE(Mixture of Experts, 전문가 혼합) 구조의 언어 모델 '카나나-1.5-15.7b-a3b'도 오픈소스로 함께 공개했다. MoE는 AI 모델 개발의 최신 트렌드로 비용 효율성과 성능을 동시에 확보하는 혁신적인 아키텍처로 평가받고 있다. 기존의 일반적인 '밀집(Dense)' 모델이 문제 해결을 위해 모든 파라미터(매개변수)를 동원하는 것과 달리, MoE 모델은 입력된 데이터의 특성에 맞춰 일부 전문가(Expert) 모델만 선별적으로 활성화하는 구조다. '카나나-1.5-15.7b-a3b'는 전체 15.7B(157억)개의 파라미터 중 실제 연산에는 약 3B(30억)개만 사용한다. 이는 8기통 엔진을 가졌지만 평소 주행에는 2~3개의 실린더만 사용해 연비를 극대화하는 자동차에 비유할 수 있다. 카카오는 기존에 개발한 3B 규모의 모델을 재활용해 전문가 레이어로 변환하는 '업사이클링(Upcycling)' 방식을 적용해 개발 시간과 비용을 획기적으로 줄였다. 그 결과 3B 파라미터만으로 8B급 모델과 동등하거나 그 이상의 성능을 구현하는 데 성공했다. 이러한 고효율 구조는 제한된 자원으로 고성능 AI 인프라를 구축하려는 기업이나 연구자들에게 실용적인 대안이 될 전망이다. ◆ 기술 자립 너머 생태계 리더십으로…카카오의 미래 전망 카카오의 이번 동시 오픈소스 공개는 기술적 성과 그 이상의 의미를 담고 있다. 정부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 참여 기업으로서 국가 AI 경쟁력 강화에 기여하겠다는 의지를 분명히 한 것이다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 "이번 오픈소스 공개는 비용 효율성과 성능이라는 유의미한 기술 개발의 성과를 거둔 것으로 단순한 모델 아키텍처의 진보를 넘어 서비스 적용과 기술 자립이라는 두 가지 측면의 목표에 부합하는 결과물"이라고 말했다. 그의 말처럼 카카오는 이제 AI가 인간처럼 사고하고 행동하는 데 필수적인 추론 모델 개발에 집중하며 하반기 중 관련 성과를 공개할 계획이다. 이번 카카오의 행보는 자체 개발한 고효율·고성능 모델을 아낌없이 공개하며 기술적 리더십을 확보하는 동시에 국내 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있는 생태계를 조성하고 있다. 이는 글로벌 빅테크에 대한 기술 종속을 벗어나 대한민국이 AI 기술 강국으로 도약하는 데 중요한 밑거름이 될 것이다.2025-07-29 06:05:00
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