GPU 추가 학습 없이 글로벌 AI 추론 성능 3위 달성 국내 인공지능(AI) 스타트업 비드래프트(VIDraft Inc.·대표 김민식)가 추가 GPU 학습 과정을 거치지 않고도 최상위권 추론 성능을 도출하는 대형언어모델(LLM) 프레임워크 기술을 공개했다. 비드래프트는 자사가 개발한 ‘Darwin Family’ 계열 모델의 핵심 기술을 담은 연구 논문을 공개하고, 관련 핵심 기술 3건에 대한 국내 특허를 출원했다고 밝혔다. 이번에 등록된 논문은 「Darwin Family: MRI Trust Weighted Evolutionary Merging for Training Free Scaling of Language Model Reasoning」으로, 현재 Hugging Face Papers와 오픈소스 아카이브 arXiv(등록번호 2605.14386)에 게재된 상태다. 본 연구에는 비드래프트 소속 연구원 7명이 공동 저자로 참여 명단을 올렸다. Darwin Family는 기존 AI 개발 과정에서 필수로 여겨졌던 추가 학습(Post training) 없이 모델 병합만으로 고성능 추론 능력을 구현하는 새로운 방식의 AI 모델 프레임워크다. 핵심 기술은 MRI Trust Fusion, 14차원 적응형 병합 게놈(Merge Genome), 아키텍처 매퍼(Architecture Mapper) 등 세 가지로 구성된다. MRI Trust Fusion은 모델 각 레이어의 기능적 중요도를 분석한 뒤 신뢰 파라미터를 기반으로 동적 융합을 수행하는 기술이다. 이를 통해 GPQA 정확도를 기존 방식 대비 2.5%포인트 향상시켰다는 설명이다. 또한 14차원 병합 게놈 기술은 어텐션과 FFN, 임베딩 등 모델 내부 구성 요소를 세밀하게 제어하며 경사하강법 없이 진화 탐색만으로 최적 병합 전략을 자동 탐색한다. 아키텍처 매퍼는 Transformer와 Mamba 등 서로 다른 AI 구조 간 결합을 가능하게 하는 기술로, 추가 재학습 없이 이종 모델 교배를 구현한다. Darwin Family는 Hugging Face가 주관하는 AI 성능 벤치마크인 ‘GPQA Diamond(Graduate Level Google Proof Q＆A)’ 평가에서 글로벌 3위를 기록했다. 해당 지표는 박사 학위 소지자 수준의 과학적 추론 능력을 평가하는 대표적 기술 지표다. 비드래프트는 별도의 파인튜닝이나 사후 학습을 거치지 않고도 수백억 파라미터 규모의 Fully Trained 모델들의 성능 데이터 수준을 상회했으며, 최소 4B부터 최대 35B 규모에 이르기까지 다양한 모델 세그먼트 구간에서 부모 모델 대비 실질적 성능 향상 수치를 검증했다고 밝혔다. 국내 정량 평가 지표에서도 상위 순위를 점유하고 있다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관·운영하는 ‘K-AI 리더보드’에서는 Darwin 기반 모델들이 2위, 3위, 4위, 5위, 7위, 8위를 동시에 기록 중인 것으로 집계됐다. 특히 현재 1위 모델과의 데이터 점수 격차는 0.001점 범위 내에 있는 것으로 확인됐다. 비드래프트에 따르면 공식 모델 공개 이후 45일 만에 파생·양자화 레포지터리 88개와 개별 모델 파일 473개가 생성됐다. GGUF 양자화 분야 개발자 bartowski와 mradermacher 등 글로벌 오픈소스 커뮤니티 개발자들도 Darwin 모델군 배포와 최적화 작업에 참여하고 있다. 현재 Darwin 모델은 Windows·Linux·Mac 환경의 GGUF 포맷을 비롯해 Apple MLX, AWQ, NVIDIA Blackwell 전용 NVfp4 등 다양한 플랫폼을 지원한다. 김민식 비드래프트 대표는 “Darwin 생태계의 확산 속도와 규모는 국내 AI 모델 역사에서도 보기 드문 수준”이라며 “세계 최상위권 양자화 개발자들의 자발적 참여와 폭넓은 플랫폼 지원 체계를 기반으로 글로벌 AI 표준 생태계로 진입하고 있다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 수행된 ‘AI컴퓨팅자원활용기반강화(GPU 임차 지원) 사용자 지원사업’의 지원을 받아 진행됐다.

- 112.5억 원 규모 연구개발 착수… 국산 AI 반도체 생태계 확산 주도- 국산 NPU·PIM 기반 클라우드 SW 스택 개발… GPU 중심 인프라 한계 극복- AI 모델 허브 구축… 최적화 모델 1,000개 이상 확보 목표 AI·클라우드 소프트웨어 전문 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘AI 반도체 특화 클라우드 네이티브 SW 스택 및 모델 허브 기술 개발’ 과제의 주관기관으로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 연구개발 사업의 총규모는 112억 5000만원으로, 2026년부터 2029년까지 4년간 수행될 예정이다. 본 과제는 국산 NPU(신경망처리장치)와 PIM(지능형 메모리) 등 차세대 AI 가속기가 범용 클라우드 환경에서 기능할 수 있도록 클라우드 기반 운영 체계를 구축하는 것이 목적이다. 이를 통해 국산 AI 반도체의 생태계를 확장하고 활용도를 높이는 체계를 마련할 방침이다. 오케스트로는 이번 과제를 수행하며 AI 반도체 전용 클라우드 네이티브 SW 스택의 기술 수준을 높인다. 세부 개발 항목에는 ▲컨테이너 런타임 인터페이스(CRI) 호환 기술 ▲가속기 자원의 직접 접근을 지원하는 패스스루(Pass-through) 기술 ▲마이크로서비스 아키텍처(MSA) 프레임워크 등이 포함된다. 이는 기존 GPU 중심 인프라의 구조적 특성을 보완하고, 국산 NPU 자원을 유연하게 할당·운영할 수 있는 표준 체계를 수립하기 위함이다. 이와 함께 국산 AI 반도체 기반 서비스 확산을 위해 학습·추론 모델을 손쉽게 등록·배포할 수 있는 ‘AI 모델 허브’ 플랫폼도 구축한다. 모델 컨테이너화 자동화 기술과 메타데이터 관리 체계를 기반으로 운영될 예정이며, 과제 종료 시점까지 1000개 이상의 최적화 모델 확보를 목표로 한다. 특히 최근 수요가 빠르게 증가하고 있는 초거대 언어 모델(LLM) 실증 사례를 확보해 상용화 가능성을 검증한다. 국내 중소·벤처기업이 고가의 외산 GPU 의존도를 낮추고, 국산 AI 반도체 기반의 고성능 서비스를 보다 신속하게 개발·출시할 수 있도록 지원할 방침이다. 이번 연구 성과는 정부가 추진 중인 ‘K-클라우드 프로젝트’와 2026년부터 본격화되는 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라’ 구축 사업과 연계돼 실제 데이터센터 운영 환경에 적용될 예정이다. 오케스트로는 커널 레벨의 정밀 모니터링과 분산 추적 기술을 통합해 AI 워크로드 예측 정확도를 글로벌 최고 수준인 99%까지 끌어올리고, 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 안정성과 신뢰성을 입증할 계획이다. 김범재 오케스트로 대표는 “이번 과제는 국산 AI 반도체가 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 필요한 핵심 소프트웨어 기반을 마련한다는 점에서 의미가 크다”며 “하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합되는 AI 컴퓨팅 환경을 구현해 국내 AI 인프라 자립도를 높이고, 국산 AI 반도체 생태계 확산에 기여하겠다”고 밝혔다.

- AI 에이전트 실패 원인 12가지 함정으로 체계화… 환각·불충분한 탐색이 주요 요인- 에이전트 간 통신 프로토콜 강화로… 오류 줄이고 실행 시간 22.3% 단축- IITP 국책과제 핵심 성과… MS 주도 AIOps 워크숍서 국내 산학 컨소시엄 유일 채택 AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)와 한양대학교 분산데이터처리시스템 연구실(지도교수 이경용)이 공동 연구한 AI 에이전트 기반 클라우드 장애 분석 논문이 컴퓨터 시스템 분야 학술대회인 ‘ASPLOS 2026’의 AIOps 워크숍에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. ASPLOS(ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems)는 컴퓨터 아키텍처, 운영체제, 프로그래밍 언어 등 시스템 분야 전반을 다루는 CORE 랭킹 A* 등급의 학술대회이며, 해당 워크숍은 2020년부터 마이크로소프트가 주도해 온 클라우드 지능화 분야 포럼이다. 이번 논문은 ‘Why Do AI Agents Systematically Fail at Cloud Root Cause Analysis?’를 주제로 거대언어모델(LLM) 기반 AI 에이전트가 클라우드 근본원인분석(RCA) 과정에서 겪는 한계를 공학적으로 분석했다. 연구팀은 5개 모델을 대상으로 총 1675회의 실행과 약 13억 8000만 개의 토큰을 투입하는 실험을 진행해 실패 원인을 12가지 유형으로 체계화했다. 분석 결과 AI 에이전트의 주요 실패 요인은 데이터 해석상의 환각(71.2%)과 불충분한 탐색(63.9%)으로 확인됐다. 이러한 문제는 모델의 성능과 무관하게 공통적으로 나타나, 에이전트 프레임워크의 구조적 결함이 주요 병목 지점임이 밝혀졌다. 연구팀은 프롬프트 수정 대신 에이전트 간 통신 프로토콜을 강화하는 구조적 개선을 통해 오류를 최대 15%포인트 감소시키고 실행 시간은 22.3% 단축하는 성과를 도출했다. 에이전트 간 코드, 실행 결과, 예외 정보 등을 더 풍부하게 공유하는 방식은 정확도와 효율 개선에 효과가 있는 것으로 나타났다. 학술대회 현장에서는 논문 발표 직후 마이크로소프트 리서치를 비롯한 글로벌 빅테크 연구진과 주요 대학 연구진의 질의가 이어졌으며, 산·학계 연구자들은 LLM 기반 근본원인분석의 핵심 실패 요인으로 꼽힌 ‘에이전트 파이프라인의 구조적 한계’와 이를 극복하기 위한 ‘멀티 에이전트 프레임워크’ 기반의 개선 방향에 주목했다. 모델 세대별 환각 추이와 컨텍스트 확장의 부작용 등 독창적인 실험 결과에도 질문이 집중됐으며, 자가 성찰 메커니즘과 RCA 특화 모델 등 차세대 AI 운영 기술을 둘러싼 의견 교류도 활발히 이뤄졌다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘클라우드 장애 극복을 위한 AI 어시스턴트 기반 운영·관리 자동화 기술 개발’ 과제의 핵심 성과다. 오케스트로와 한양대학교 이경용 교수 연구팀이 컨소시엄을 구성해 공동 수행했으며, 글로벌 빅테크가 주도해 온 AIOps 연구 분야에서 국내 연구팀이 치열한 경쟁을 뚫고 독보적인 연구 역량을 입증했다는 평가다. 김범재 오케스트로 대표는 “글로벌 빅테크 기업들이 주도하는 클라우드 인텔리전스 분야에서 오케스트로의 기술력이 세계 최고 수준임을 다시 한번 입증했다”며 “이번 연구 성과를 자사 플랫폼에 적용해 사람이 개입하지 않아도 장애를 스스로 해결하는 ‘자율 운영 클라우드’ 구현에 속도를 낼 것”이라고 밝혔다.

30년 AI 발전의 산증인LLM 딥러닝 이후 진화 매우 빨라시험 부정행위? 과제를 바꾸면 돼AI 거품론도 크게 걱정할 것 아냐실패 경험은 새로운 도전의 밑천피지컬AI 대응 어떻게로봇 도입 혜택, 노동자 함께 누려야기존 역할 달라져도 새 일자리 생겨AI 핵심은 이미 오픈소스로 알려져꾸준히 투자하면 한국도 3강 가능인간을 뛰어넘는 ‘디지털 뇌’가 물리적인 ‘몸’과 결합한 피지컬 인공지능(AI)이 2026년 벽두 인류의 화두로 떠올랐다. 성큼 다가온 피지컬 AI를 바라보는 시선에는 두려움과 기대가 교차한다. 일자리를 뺏길 수 있다는 걱정을 넘어, 인간 통제를 벗어날 수도 있을 것이란 막연한 불안까지 느낀다. 동시에 인간의 생물학·물리적 한계를 피지컬 AI의 ‘강력한 몸’을 통해 극복할 수 있을 것이란 희망도 공존한다. 30년 가까이 AI 학계와 산업·교육계에 독보적 영향력을 미친 피터 노빅(70) 구글 연구총괄(Director of Research) 겸 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구원(HAI) 펠로를 지난달 27일 화상으로 만났다. 노빅 총괄은 “(AI와 인간이 공존할 미래를) 누구도 정확하게 알 수는 없지만, 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점은 우려된다”면서 “그 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다”고 강조했다. 또 “피지컬 AI 도입에 따른 혜택을 경영자, 주주 외에 노동자도 함께 누릴 수 있어야 한다”고 밝혔다. 다음은 일문일답. -AI 교육 바이블로 불리는 ‘인공지능 : 현대적 접근방식’(1995)을 집필했는데. “(공동 저자인) 스튜어트 러셀(UC버클리 교수)과 적절한 때 만났다. 프로그래머가 직접 규칙과 지식을 일일이 입력하던 방식에서 머신러닝으로 이동이 일어날 때였다. 2022년 전후 거대언어모델(LLM)을 활용한 딥러닝이 AI 발전을 가속했다. 1995년 목격한 변화의 싹이 매우 빠르게 진화하는 상황이다.” -교육자이기도 해서 더 궁금하다. 최근 한국 대학에선 AI를 이용한 부정행위가 논란인데. “AI로 학생 개개인에게 세심한 개별 지도를 할 수 있게 됐다. 교사가 30명을 동시에 가르쳐야 하던 교실에선 어려웠다. 물론 학생이 부정행위를 하는 것은 아닌지, AI가 과제를 대신하고 학생은 생각하지 않는 건 아닌지 우려도 있다. 결국 학생이 더 깊게 사고하도록 과제를 바꾸는 게 중요하다. AI가 단순 작업을 대신하는 만큼, 학생은 보다 수준 높은 과제에 도전할 수 있어야 한다. 평가 일부를 대면으로 해야 한다. 과제를 받은 뒤, 교사가 마주 앉아 작업 과정과 내용을 설명하도록 요구하는 식이다. AI의 도움을 받았다면 제대로 답하지 못할 가능성이 크다.” -빅테크의 과도한 투자와 수익성 부진 우려에 따른 AI 거품론이 끊이지 않는다. “AI가 혁신 기술로 떠오르자 기회를 놓치지 않으려는 투자 열기가 주식시장에 번졌다. 과잉 투자도 생기고, 성공하는 기업도, 실패하는 기업도 나오기 마련이다. 하지만 크게 걱정하진 않는다. 2008년 (서브프라임 모기지 사태 때)에는 주식시장을 넘어 삶 전반이 타격을 입었다. 이번에도 일부 벤처캐피털은 기대만큼 이익을 거두지 못할 수 있다. 하지만 사회 전반에 부정적 영향을 미치지는 않을 거다. 일부는 실패하더라도 소중한 경험을 얻은 이들은 다른 곳에서 새로운 도전을 하게 될 거다.” -지난달 세계 최대 가전·IT 전시회 CES에서 현대자동차가 선보인 ‘아틀라스’로 피지컬 AI에 관한 관심이 뜨겁다. 이후 현대차 노동조합은 로봇의 공장 투입에 반대하고 나섰다. “자동차 산업은 이미 상당한 자동화가 이뤄졌다. 노동자가 모든 용접을 하거나, 자동차를 도장(塗裝)하는 시대는 끝났다. 노조가 로봇 도입으로 인한 이익을 공정하게 배분하라고 요구하는 것은 타당하다. 로봇이 생산 비용을 낮추고 생산성을 높여 이익을 가져다준다면 경영진과 주주, 기업뿐 아니라 노동자도 혜택을 함께 누릴 수 있어야 한다. 신기술 성과를 어떻게 공유할 것인지 사회적 합의가 필요하다.” -AI가 일자리를 대체할 거라는 전망이 많다. 어디까지 나아갈까. “아직 확실히 알 수는 없다. 과거 새로운 기술은 기존 일자리를 대체했지만, 결과적으로 더 많은 일자리를 만들었다. 이번에도 새로운 수요와 일자리가 생길 거다. 열린 마음으로 받아들이면 기회가 있다. 우려되는 건 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점이다. 농업 자동화는 여러 세대에 걸쳐 이뤄졌기에 적응할 시간이 있었다. 하지만 이번에는 훈련받았거나 하고 싶던 일이 사라지고, 다른 길을 시도하고 싶지 않다고 느끼는 사람도 분명히 생길 거다. 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 우리 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다.” -‘책임 있는 AI(Responsible AI)’ 담론을 주도하는 HAI에 몸담고 있다. AI가 공정하고 포용적이며 인류에게 유익하게 작동하게 하려면. “다양한 장치가 함께 작동해야 한다. 소비자는 제품을 고를 때 기업이 어떤 가치를 추구하고, 그 가치가 자신과 맞는지를 판단한다. 규제도 중요한 축이다. 정부가 무엇을 허용하고 허용하지 않을 지를 정한다. 주요 기업들은 자율 규제인 ‘AI 프레임워크’를 이미 마련했다. 소프트웨어 분야에선 흔치 않지만 전문 직능단체를 통한 관리도 고려할 수 있다. 예컨대 제3자 인증제도가 정부보다 빠를 수도 있다. (노빅 총괄은 미국 최초의 안전규격 인증 회사인 UL의 AI 안전위원회에 참여하고 있다.) 100여년 전 전기가 처음 등장했을 때 미국인들에겐 놀라움과 두려움이 공존했지만, UL이 전선이나 전구 등을 검사하고 안전하다는 인증을 부여하기 시작하면서 소비자들도 신뢰하게 됐다.” -한국은 세계 최초로 AI 생성물 표시를 의무화한 ‘AI 기본법’을 시행했다. “(어느 정도 규제가 적정한지) 아직 확실치 않다. 가짜 뉴스나 조작된 사진은 전에도 있었지만, 영상 제작까지 쉬워지면서 규모가 커졌다. 워터마크는 가능한 대응 수단이지만, 궁극적으론 출처에 더 의존하는 방향으로 나아가기를 바란다. 한쪽은 악의를 갖고 가짜를 만들어내는데, 선의를 지닌 다른 한쪽이 끊임없이 판별해야 하는 싸움은 바람직하지 않다. 웹사이트나 언론사 등이 ‘영상 출처가 어디고, 진짜라는 데 명예를 걸겠다’고 제시하는 구조가 돼야 한다.” -미국과 중국은 AI 분야의 확고한 양강이다. 한국이 틈을 비집고 ‘AI 3대 강국’에 진입할 수 있을까. “미국은 AI 분야의 선두다. 중국도 빠르게 따라잡았다. AI는 ‘패스트 팔로워’가 나타날 수 있는 분야라는 얘기다. 수십년간 전문성을 쌓아야 겨우 첫발을 뗄 수 있는 분야도 있지만, AI는 아니다. 핵심 기법은 오픈소스로 널리 알려졌기에 AI를 이해한 전문가와 연산 능력이나 데이터에 대한 투자, 꾸준한 노력이 갖춰지면 경쟁력을 확보할 수 있다. 한국도 충분히 올라설 수 있다.” -(그는 지난달 30일 서울시가 주관한 ‘AI 서울 2026’ 포럼에서 ‘파운데이션 모델이 어떻게 피지컬 AI의 두뇌가 되는가’를 주제로 기조연설을 했다.) 서울시는 피지컬 AI 선도도시로 도약하기 위해 ‘양재 AI 클러스터’와 ‘수서 로봇 클러스터’를 키우기로 했다. 실리콘밸리처럼 성장할 수 있을까. “지난해가 LLM의 해였다면 올해는 피지컬 AI의 해다. 코로나19 때 로봇을 연구하는 학생들이 각자의 집이 아닌 연구실에 모인 게 오늘의 피지컬 AI 성과로 나타나고 있다. 실리콘밸리는 엔지니어, 법률가, 투자자 등 다양한 전문가가 기꺼이 모험하겠다는 마음을 품고 모인 곳이다. 전문가들이 함께 할 수 있는 환경이 성공을 위해 중요하다.” ■피터 노빅 연구총괄은 1956년 미국에서 태어나 브라운대에서 응용수학을 공부하고, UC버클리에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다. 스튜어트 러셀 UC버클리 교수와 함께 쓴 ‘인공지능: 현대적 접근방식’(1995)을 통해 AI 교육의 표준을 정립했다. 이 책은 전 세계 135개국, 1500개 대학에서 교재로 채택됐다. 2011년 세바스티안 스런과 함께 한 온라인 AI 강의는 16만명 이상이 수강해 온라인 대중교육(MOOC) 열풍의 기폭제가 됐다. 그는 이론에만 매몰되지 않았다. 1998년 미항공우주국(NASA)의 에임스 연구센터 계산과학 분과장을 맡아 우주탐사 로봇 및 자율주행 소프트웨어의 기반을 닦았다. 이후 구글에서 20년 넘게 연구총괄을 맡아 구글이 검색엔진을 넘어 최고의 AI 기업으로 거듭나는 과정을 이끌었다. ‘AI의 미래는 기술이 아닌 인간에 의해 결정되어야 한다’는 철학으로 만들어진 스탠퍼드대 HAI의 펠로를 겸하며 AI 기술의 혁신이 인간의 존엄을 훼손하지 않을 방법을 찾고 있다.

- AI·바이오 융합 기술로 글로벌 헬스케어 혁신 이끄는 스텔라큐브, 뉴저지서 기술력 입증 AI·데이터 기반 헬스케어 기업 스텔라큐브는 미국 뉴저지주 저지시티에서 개최된 ‘프라이빗 바이오테크 서밋(Private Biotech Summit)’에 참가해 자사의 AI·바이오 융합 기술력과 글로벌 사업 역량을 선보였다. 이번 서밋을 기점으로 스텔라큐브는 미국 헬스케어 시장을 중심으로 한 글로벌 진출 전략을 본격화할 계획이다. 스텔라큐브 노진섭 대표는 “이번 뉴저지 서밋은 스텔라큐브의 AI·바이오 융합 기술력을 국제 무대에서 검증받는 중요한 계기였다”며 “미국의 연구기관·병원·산업 파트너들과의 협력을 통해 글로벌 헬스케어 혁신을 가속화하겠다”고 말했다. 행사를 주관한 뉴저지 허드슨 카운티 상공회의소는 서밋 직후 공식 보도자료를 배포했으며, 그 전문은 아래와 같다. 한국 바이오 혁신기업, 뉴저지 프라이빗 바이오테크 서밋 통해 미국 동부 진출 가속화 한국의 대표 바이오테크 혁신기업 젠바디(GenBody)와 스텔라큐브(StellarCube)가 뉴저지에서 열린 제1회 ‘프라이빗 바이오테크 서밋(Private Biotech Summit)’에 참여했다. 행사는 한미문화경제개발원(KCED)과 허드슨 카운티 상공회의소 한인지부가 공동 주최하고, Choose New Jersey, 뉴저지 경제개발청(NJEDA), BioNJ의 협력으로 마련되었다. 이번 서밋은 초청을 받은 기관과 혁신 기업의 리더들이 한데 모인 자리로, 한·미 양국의 바이오테크 협력과 미국 시장 진출을 한 단계 끌어올리는 상징적인 행사로 평가받았다. 글로벌 리더들이 한자리에 서밋은 저지시티 리버티 사이언스 센터(Liberty Science Center)에서 개막했다. 센터의 회장이자 CEO인 폴 호프만(Paul Hoffman)은 개회사에서 뉴저지가 과학, 혁신, 경제 협력의 글로벌 허브로 성장하고 있음을 강조했다. 행사에는 Choose New Jersey의 알렉스 리히터(Alex Richter), 뉴저지 경제개발청(NJEDA)의 존 코엘로(John Coehlo), 그리고 미국 상원 의원 앤디 김(Andy Kim, 민주당·뉴저지) 사무실의 대표들이 참석했다. 또한 BioNJ의 회장 데비 하트(Debbie Hart)는 뉴저지 주가 한국과 미국의 바이오 산업 협력 확대와 지속 가능한 혁신 생태계 조성에 적극 나서고 있다고 강조했다. 이번 주 동안 한국 대표단은 Hackensack Meridial Health 산하 Center for Discovery and Innovation, Rutgers Health 및 Rutgers University, Rowan University, CMIC-CSOPS 등 미국 주요 연구기관을 방문했다. 각 세션은 임상시험과 AI·바이오 융합, 규제 협력, 미국 시장 진출 전략 등을 주제로 한 맞춤형 매칭 프로그램으로 구성되었으며, 이를 통해 한·미 양국의 참가자들은 기관 및 정부 관계자들과 직접 소통하며 실질적인 협력과 바이오·디지털 헬스 혁신 분야의 장기적 협력 기반을 마련하는 계기가 되었다. 젠바디: 미국 동·서부 임상 인프라 확장 한국의 체외진단 전문기업 젠바디(GenBody)의 정점규 대표와 미국 캘리포니아 주에 기반한 미국 임상시험 매니저 데릭 권(Derick Kwon)은 이번 서밋에 참석해 미국 내 연구 협력 및 임상시험 네트워크 강화를 모색했다. 젠바디는 이미 미국 서부에 대규모 생산 시설을 운영 중이며, 이번 행사를 계기로 뉴저지를 동부 지역의 임상 및 파트너십 허브로 삼을 계획이다. 젠바디 팀은 Hackensack Meridian Health, Rutgers Health, BioNJ 네트워크와 함께 임상 검증, FDA 협력, 지역 생산 확대 등 다양한 협력 모델을 모색했다. “이번 서밋은 젠바디가 미국 내 동·서해안 거점을 구축하기 위한 중요한 이정표”라며 “뉴저지진출을 통해 젠바디는 미국 내 혁신 거점 지역의 주요 병원 및 연구기관과 직접 협력할 수 있을 것으로 기대된다.”라고 허드슨 카운티 상공회의소 한인지부 의장이자 KCED 창립자인 실비아 김(Sylvia Kim)은 전했다. 스텔라큐브: AI와 디지털 플랫폼, 생명과학을 잇는 혁신의 다리 스텔라큐브(StellarCube)는 노진섭 대표와 R&D 팀의 주도로, 헬스케어 ·게임·스마트 의료기기를 아우르는 독자적인 AI 기반 바이오인포매틱스(bioinformatics) 및 예측 분석 플랫폼을 공개했다. 스텔라큐브는 현재 차세대 분자진단용 인공지능(AI) 플랫폼을 적극적으로 개발하고 있으며, 이번 서밋에서 미국 라스베이거스에 본사를 둔 AI 및 LLM(대규모 언어모델) 전문 기업과 LOI(업무협약서)를 체결했다고 발표했다. 이는 미국 시장 내 AI·바이오 융합 기술을 공동으로 추진하기 위한 전략적 협업의 일환이다. 이번 협약은 스텔라큐브의 미국 시장 진출 전략에서 중요한 이정표로 평가되며, 2026년까지 AI 연산과 제약·의료 데이터 생태계를 결합하려는 글로벌 비전을 더욱 공고히 하는 계기가 되었다. 한국-뉴저지 바이오 협력의 새로운 이정표 Choose New Jersey, NJEDA, BioNJ 및 뉴저지 주요 대학 및 병원 관계자들이 참여한 이번 서밋은 한국 바이오테크 혁신 기업들과 미국 생명과학 산업 간의 긴밀 협력 모델로서 자리매김했다. 대형 공개 전시회와는 달리 성과 중심의 비공개 형식 프로그램으로 진행된 이번 행사는 임상 협력·투자 논의·기술 이전을 위한 구체적이고 실질적인 추진 경로를 마련했다. “이번 행사는 단순한 전시가 아니라, 결과로 증명된 협력의 자리였습니다.”며 “젠바디와 스텔라큐브는 한국의 기술력과 뉴저지의 혁신 인프라를 연결하는 실질적인 협력 프레임워크를 구축했습니다. 이것이 바로 글로벌 파트너십이 나아가야 할 방향입니다.”라고 실비아 김(Sylvia Kim)은 전했다. 향후 계획: 2026년 3월 제2회 프라이빗 바이오테크 매칭 서밋 이번 제1회 서밋 성공을 바탕으로 KCED는 2026년 3월 제2회 Private Biotech Matching Summit을 개최할 예정이다. 다음 서밋에는 한국의 바이오테크, AI 헬스, 디지털 헬스케어 기업들이 대거 참여하며, 지속적인 협력과 투자를 지원하기 위한 바이오 매칭 플랫폼이 새롭게 도입된다.

성신여자대학교 융합보안공학과 소속 연구팀이 국내 융합보안 분야 최고 권위 학술대회에서 압도적인 연구 성과를 인정받았다. 성신여대는 지난 7일 경기 성남 위례 밀리토리아 호텔에서 열린 ‘2025 한국융합보안학회 추계학술대회’에서 최우수논문상 1건과 우수논문상 5건을 포함해 총 6건의 논문상을 휩쓸었다고 17일 밝혔다. 이번 학술대회에서 융합보안공학과 연구팀은 구두 12편, 포스터 2편 등 총 14편의 논문을 발표했으며, 이 중 6편이 수상작으로 선정됐다. 특히, 최고의 영예인 최우수논문상(한국융합보안학회장상)은 ‘정적 분석 기반 LLM 피드백 루프를 활용한 소프트웨어 취약점 패치 프레임워크’를 발표한 김연진·정예림(융합보안공학과)·김유나(AI융합학부) 학생 연구팀에게 돌아갔다. 또한, 우수논문상 역시 5개 연구팀이 수상 명단에 이름을 올리며 학과의 연구 역량을 입증했다. 주요 수상 내역은 우수논문상(한전KDN사장상)에 ‘SyncGuard: 예측형 보정으로 보호하는 WSN 동기화’(이연우·이연지, 지도교수 이일구), 우수논문상(한국융합보안학회장상)에 ‘링크 상태 정보를 활용한 저궤도 위성 통신 최적화 기법’(유다은·지승하, 지도교수 이일구), ‘QP 변동 및 드롭 공격 환경에서의 적응형 비디오 워터마킹 기법’(홍채완·지승하, 지도교수 이일구), ‘ADE-DMA: 이상 감지 및 입력 데이터 정제 기반의 향상된 동적 메모리 할당 기법’(김가영·박나은, 지도교수 이일구), ‘데이터와 제어 신호의 어그리게이션을 통한 저궤도 위성 통신 효율 향상 기법’(김나현·이연지, 지도교수 이일구) 등이다. 최우수논문상을 수상한 김연진 학생은 “연구를 지도해주신 이일구 교수님과 함께 연구한 팀원들에게 감사드린다”며 “이번 수상을 발판 삼아 융합보안 분야의 심도 있는 연구에 더욱 집중하겠다”고 소감을 전했다. 한편, 성신여대 융합보안공학과는 첨단 융합보안 분야를 선도할 인재 양성을 목표로 ▲정보보호특성화대학 ▲ICT혁신인재4.0 등 주요 정부 지원 사업에 잇따라 선정되며 학과의 위상을 공고히 하고 있다.

아마존웹서비스(AWS)가 글로벌 클라우드 서비스 기업으로는 처음으로 정부 주도 인공지능(AI) 연구 사업에 AI 인프라를 공급한다. AWS가 국내 진출 후 처음으로 공공사업을 수주한 사례다. 25일 AWS는 과학기술정보통신부에서 지원하는 ‘2025년 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트’에 그래픽처리장치(GPU) 공급 사업자로 최종 선정됐다고 밝혔다. 과기정통부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 해당 사업은 AI 연구개발(R&D)을 지원하기 위해 클라우드 기반 고성능 GPU 인프라를 국내 산·학·연에 제공하는 국가 프로젝트다. 고성능 컴푸팅 자원을 제공함으로써 거대언어모델(LLM) 등 다양한 AI 모델 개발을 지원한다는 구상이다. AWS는 올해 3월 국가종합전자조달 시스템(G2B)을 통해 공공조달 자격을 확보했으며, 이번 수주를 통해 글로벌 클라우드 사업자로선 처음으로 정부 주도 AI 연구 사업에 참여하게 됐다. 향후 8개월간 차세대 클라우드 컴퓨팅 인프라를 제공하고, 연구자 대상 오프라인 교육, 개발 프레임워크·오픈소스 설치, 데이터 백업 등 연구 환경 전반을 지원할 계획이다. 윤정원 AWS코리아 공공 부문 대표는 “AWS는 전 세계 수백만 고객에게 신뢰받는 클라우드 서비스를 제공해온 경험을 바탕으로, 한국의 AI 연구 발전에 기여하게 돼 기쁘다”면서 “한국의 AI 연구자들이 혁신적인 성과를 창출하고, 글로벌 AI 기술 발전에 기여할 수 있도록 적극적으로 지원하겠다”고 말했다.

미국의 빅데이터 기업 팔란티어가 인공지능(AI) 혁명의 핵심 수혜주로 급부상하며 투자자들의 이목을 집중시키고 있습니다. 뛰어난 실적을 바탕으로 지난 1년간 500%를 상회하는 주가 상승을 기록했으며, 향후 현 가치의 4배 성장을 통해 ‘1조 달러’ 기업으로 도약할 수 있다는 전망이 제기되고 있는데요. 비록 높은 불확실성이 존재하지만 팔란티어가 시장 내 지배적 위치를 공고히 한다면 ‘1조 달러’ 기업으로 도약할 수 있다는 기대감이 높아지고 있습니다. 6일(현지시간) 미 투자전문매체 모틀리풀에 따르면, 팔란티어 주가의 현재 밸류에이션은 상당히 높은 수준을 보이고 있습니다. 지난해 주가수익비율(PER)은 505배에 달했으며 주식 보상 비용을 제외한 조정순이익 기준으로도 236배를 기록했죠. 올해 전망치를 살펴봐도 주가매출비율(PSR) 63배, 조정 잉여현금흐름 대비 148배로 고평가 논란이 제기되는 형편입니다. 월가에서는 팔란티어 주가 전망에 대해 엇갈린 평가를 내놓고 있는데요. 미즈호 증권은 목표가를 80달러로 높여 잡으면서도 이러한 고평가 우려를 근거로 투자 의견을 매도로 유지했습니다. HSBC는 중립적인 입장에서 ‘보류’ 의견을 유지하면서 목표가를 96달러로 조정했죠. 반면 팔란티어의 성장 잠재력에 대한 낙관적인 전망도 시장에서 힘을 얻고 있습니다. 웰부시증권은 목표주가를 120달러로 상향 조정하며, 팔란티어가 오라클이나 세일즈포스와 같이 AI 플랫폼 시장에서 지배적인 위치를 점할 수 있다고 내다봤습니다. 뱅크오브아메리카 역시 목표가를 125달러로 올려 잡으며 매수 의견을 유지했습니다. 팔란티어의 핵심 경쟁력은 20년에 걸쳐 개발된 ‘온톨로지’ 프레임워크에 있습니다. 온톨로지는 조직 내 모든 요소를 디지털로 통합해 이들 간 관계와 속성을 정의하는 혁신적인 기술입니다. 팔란티어는 생성형 AI의 기반이 되는 대규모 언어모델(LLM)을 직접 개발하진 않지만 이 프레임워크를 통해 기업들이 LLM을 안전하고 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고 있죠. 특히 2023년 2분기에 출시한 AIP는 기업의 AI 도입을 가속화하는 역할을 하고 있습니다. 팔란티어의 샴 산카르 최고기술책임자(CTO)는 “비즈니스 자동화는 온톨로지 플랫폼 없이도 가능하지만, 다양한 산업의 여러 기업을 위한 소프트웨어를 개발하기 위해서는 기존의 방식으로는 한계가 있다”고 설명했습니다. 팔란티어가 AI 시대 기업용 플랫폼 시장에서 독보적 지위를 확보할 수 있다는 기대감도 고조되고 있는데요. 기업용 소프트웨어 플랫폼 시장의 특성상, 한번 지배적 지위를 확보하면 강력한 네트워크 효과를 통해 시장 지배력이 더욱 강화되는 경향이 있기 때문이죠. 오라클 데이터베이스, 세일즈포스 CRM 플랫폼, 마이크로소프트 오피스 제품군 등이 대표적인 사례인데요. 이들은 높은 진입장벽과 뛰어난 현금창출력을 바탕으로 지속적인 성장을 이어가고 있습니다. 모틀리풀은 “현재 팔란티어의 1조 달러 기업 목표가 다소 먼 것으로 보일 수 있지만, 기업용 소프트웨어 플랫폼의 특성과 AI 시장의 폭발적 성장 가능성을 고려할 때 장기적으로 충분히 달성 가능한 목표”라고 분석했습니다. 다만 이를 위해서는 치열한 경쟁 속에서 팔란티어가 기술력과 시장 지배력을 꾸준히 강화해야 한다는 분석입니다.

챗GPT가 전세계적인 생성형 인공지능(AI) 붐을 일으킨 가운데, AI는 인류의 가장 큰 혁신들 사이에 위치하게 됐다. 다양한 분야에 적용되고 인류의 삶에 영향이 큰 만큼 사회, 윤리, 법, 정치 등 다양한 측면에서 고민과 대응이 필요하다. 그런데 AI 개발과 운영에 고민해야 할 문제들을 비교적 쉽게 해결할 수 있는 방법으로 ‘오픈소스’가 떠오른다. 소스 코드를 무료로 제공하고 누구나 수정·배포할 수 있는 소프트웨어를 말한다. 오픈소스는 AI 등장 이전부터 개발 분야에서 활발하게 사용돼 왔다. ‘깃허브’로 대표되는 사이버 공간에서 개발자들은 서로의 프로그램 소스 코드를 공유하고 머리를 맞대 고민하거나 새로운 프로그램을 개발하기도 했다. AI 분야에서 오픈소스는 특히 활발하게 사용되고 있다. 파이토치, 텐서플로, 케라스 등의 딥러닝 프레임워크부터 허깅페이스, 엔엘티케이 등의 자연어 처리 라이브러리까지 다양한 오픈소스 소프트웨어가 AI 개발자들에게 제공되고 있다. 오픈AI가 챗GPT를 공개한 뒤 구글은 새로운 생성 AI를 논문 형태로 깃허브에 공유하기도 했다. 국내 AI 기술기업 업스테이지는 메타가 오픈소스로 공유한 대규모언어모델(LLM) ‘라마’를 개량해 ‘솔라’를 개발, 허깅페이스 오픈LLM 리더보드에서 최초로 ‘GPT-3.5’의 점수를 넘기도 했다. 반면, 오픈AI는 GPT-4를 공개하며 소스 코드는 물론 파라미터 수 등 어떤 것도 공유하지 않았다. 오픈소스 소프트웨어들은 AI 기술과 알고리즘을 빠르게 접할 수 있게 하고, 새로운 아이디어와 창의성을 발휘할 수 있게 한다. 전세계의 개발자들이 서로 협력하고, 지식과 경험을 공유하며, 문제를 해결할 수 있는 커뮤니티를 제공한다.자연스레 수많은 개발자들이 검증하고 개선하게 되니, 오픈소스 소프트웨어는 버그가 적고 안정적이다. 최신의 기술과 트렌드가 반영돼 혁신적이기도 하다. 특히 AI 업계의 많은 고민도 자연스럽게 해결이 된다. 라이선스 비용이나 저작권 문제 없이 사용할 수 있어 AI 개발에 들어가는 비용을 절감할 수 있다. 막대한 자본을 끌어오기 어려운 저소득국가나 중소 업체, 개인 개발자들도 AI 기술을 활용할 수 있다. 소스 코드가 공개되기 때문에 AI 모델이 어떤 데이터를 사용하고, 어떤 판단 기준을 가지고, 어떤 결과를 내놓는지 투명하게 공개된다. 공정성과 책임성이 자연히 따라온다. AI 모델의 잠재적인 위험을 사전에 파악하고, 예방·대응할 수 있다. AI 모델이 인간의 의도와 다르게 행동하거나, 혹은 해킹이나 조작에 노출, 사회·환경 문제를 일으키는 것을 막을 수 있다. 오픈소스 AI는 AI 연구자들뿐만 아니라 IT 기업들, 비영리 단체들, 대학 연구자들 등 다양한 주체들이 참여하고 있다. 자연어처리 분야 최대 오픈소스 플랫폼을 운영하는 프랑스의 스타트업 허깅페이스가 대표적인 오픈소스AI 플랫폼이며 한국의 업스테이지도 오픈LLM 플랫폼으로 ‘Open Ko-LLM 리더보드’를 운영하고 있다. 업스테이지는 “오픈소스는 AI업계에서의 중요한 트렌드이자 미래”라면서 “오픈소스를 지원하고 활용하는 것은 AI 업계의 책임과 덕목”이라고 밝혔다.