- LLM 라우터, 하나의 API로 220여 개 AI 모델 통합 운용- 솔라 프로 4 추가…오는 9월 11일까지 이용료 90% 할인 글로벌 전자상거래 플랫폼 카페24(대표 이재석)가 자사 인공지능(AI) 운용 인프라 ‘LLM 라우터(LLM Router)’에 국내 AI 기업 업스테이지의 최신 대규모언어모델 ‘솔라 프로 4(Solar Pro 4)’를 새롭게 탑재했다고 밝혔다. 이와 함께 서비스 도입을 기념하는 이용료 할인 혜택도 제공한다. 이번 프로모션은 오는 9월 11일까지 진행된다. 행사 기간 동안 LLM 라우터 이용자는 별도의 신청이나 등록 절차 없이 솔라 프로 4를 90% 할인된 가격에 이용할 수 있다. 이번에 추가된 솔라 프로 4는 실제 업무 환경에서 AI 에이전트 활용에 최적화된 모델이다. 긴 문서 분석과 터미널 작업, 여러 단계의 도구 호출이 필요한 복합 업무에 활용할 수 있으며, 계약서·보고서·데이터 파일 여러 개를 한 세션에서 함께 다루는 작업도 지원한다. 이용자는 LLM 라우터를 통해 별도 개발이나 설정 변경 없이 사용 중인 API 엔드포인트를 그대로 유지한 채 솔라 프로 4를 이용할 수 있다. 카페24 LLM 라우터는 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini) 등 220여 개 AI 모델을 하나의 API로 통합해 이용할 수 있는 서비스다. 이용자가 입력한 요청의 작업 유형을 분석해 코딩·추론·번역·창작 등에 적합한 AI 모델을 자동 연결하며, 사용할 모델 범위를 미리 지정하면 그 안에서만 모델을 선택하도록 설정할 수 있다. 새로운 모델을 도입하거나 기존 모델을 교체할 때도 별도 연동 부담 없이 하나의 환경에서 유연하게 대응할 수 있다. 비용, 속도, 처리량 등 이용자가 설정한 기준에 따라 동일 모델을 제공하는 AI 서비스 제공사 중 적합한 곳으로 자동 연결하는 기능도 갖췄다. 특정 모델이 응답하지 않으면 사전에 설정한 대체 모델이 요청을 이어받아 작업 연속성을 높인다. 이용자는 실시간 대시보드에서 요청 수, 비용, 토큰 사용량, 모델별 성공·실패 비율 등을 한눈에 확인할 수 있다. 카페24는 앞으로도 LLM 라우터의 지원 모델과 AI 서비스 제공사 범위를 지속 확대할 계획이다. 빠르게 등장하는 신규 AI 모델을 고객이 신속하게 활용하고, 업무 목적과 비용·성능 조건에 맞는 모델을 유연하게 선택·운영할 수 있는 환경을 강화한다는 방침이다. 카페24 관계자는 “AI 모델이 빠르게 늘어나는 환경에서 고객이 목적에 맞는 모델을 손쉽게 도입하고 안정적으로 운영할 수 있도록 지원하고 있다”며 “이번 솔라 프로 4 추가와 프로모션을 통해 고객의 AI 활용 선택지를 더욱 넓혀 나가겠다”고 말했다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 미국 최상위권 모델에 맞먹는 성능의 개방형 AI 모델 ‘키미(Kimi) K3’를 공개하면서 글로벌 AI 경쟁이 새 국면을 맞았다. AI 경쟁이 성능에서 가격 경쟁력과 활용성으로 이동하는 가운데 중국 기술기업들은 브랜드 가치에서도 존재감을 키우며 미국 중심의 기술 질서를 위협하고 있다. 19일 업계에 따르면 문샷AI는 지난 17일 중국 상하이에서 개막한 세계인공지능대회(WAIC)에 맞춰 초거대 언어모델(LLM) ‘키미 K3’를 공개했다. 올해 9회째인 WAIC는 중국을 대표하는 AI 행사로, 시진핑 국가주석도 참석해 AI 산업 육성과 기술 자립 의지를 강조했다. 키미 K3는 2조8000억개의 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 기반 오픈웨이트 모델로, 이용자가 가중치를 내려받아 자체 서버에서 운영하거나 목적에 맞게 수정할 수 있다. 문샷AI는 오는 27일까지 모델 가중치를 전면 공개할 계획이다. 키미 K3는 성능 면에서 미국 선두권을 바짝 추격했다. AI 성능 분석업체 아티피셜 어낼리시스는 키미 K3를 앤트로픽 ‘페이블5’, 오픈AI ‘GPT-5.6 솔(Sol)’에 이어 최상위권 모델로 평가했다. 일부 코딩과 AI 에이전트 분야에서 미국 모델을 앞서기도 했다. 로이터통신은 “중국 개방형 AI 생태계가 미국 최첨단 시스템과의 격차를 얼마나 빠르게 좁히고 있는지 보여주는 사례”라고 평가했다. 미국 매체 악시오스는 키미 K3 공개를 계기로 AI 경쟁이 성능보다 가격 경쟁력과 활용성 중심으로 재편되고 있다고 분석했다. AI 모델 플랫폼 오픈라우터에서 텐센트, 딥시크, 미니맥스, 지푸AI 등 중국 오픈웨이트 모델이 최근 주간 토큰 사용량 상위권을 차지했다. 기업들이 문서 요약이나 고객 응대 같은 일반 업무에는 저렴한 개방형 모델을 활용하고, 복잡한 추론에만 최고 성능 모델을 투입하는 ‘모델 라우팅’ 전략이 확산한 결과로 보인다. 중국 AI가 약진한 배경으로는 알고리즘 최적화가 꼽힌다. 미국에서 첨단 AI 반도체 수출 규제로 최신 그래픽처리장치(GPU) 확보가 제한되자 중국은 적은 연산 자원으로 성능을 높이는 기술 개발에 집중했다. AI 평가 플랫폼 아레나의 공동 설립자인 이온 스토이카 미국 UC버클리 교수도 미중 간 AI 기술 격차가 기존 6~9개월에서 최근 2~3개월 수준까지 좁혀졌을 가능성을 언급했다. 이런 변화는 AI 산업의 사업모델과 반도체 투자에도 영향을 미칠 수 있다. 저렴한 고성능 개방형 모델이 확산하면 오픈AI와 앤트로픽의 폐쇄형 AI 서비스는 가격 경쟁 압박을 받을 수 있다. 반면 AI 활용이 늘어날수록 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 수요는 오히려 확대될 것이라는 반론도 있다. 중국 기술기업의 영향력 확대는 브랜드 가치에서도 확인된다. 영국 브랜드파이낸스의 ‘세계 100대 테크 브랜드’ 조사에서 중국 기업의 브랜드 가치 비중은 지난해 11.4%에서 올해 12.6%로 세계 10강 중 유일하게 증가했다. 틱톡과 CATL 등 중국 기술기업들이 빠르게 성장한 결과다. 반면 한국 기업 비중은 3.9%에서 3.7%로 소폭 낮아졌다.

생성형 인공지능(AI) 기술이 일반화되면서 ‘딥페이크’(AI 기반 인간 이미지합성기술) 해킹 공격 등이 새로운 사이버 위협으로 등장했다. 딥페이크로 구현된 화상회의에 속아 340억원의 거금을 송금한 사례도 있었다. SK쉴더스(구 ADT캡스)는 2일 서울 중구 페럼타워에서 ‘2024 상반기 보안 트렌드 및 안전한 AI 활용을 위한 보안 전략 공개’ 미디어 세미나를 통해 올해 상반기 유형별 침해사고 통계를 공개했다. 이날 발표는 국내 최대 규모의 화이트해커 전문가 그룹인 SK쉴더스 ‘이큐스트’(EQST)가 상반기에 직접 경험한 사고 사례와 연구 결과를 토대로 분석한 내용을 바탕으로 진행됐다. 특히 이큐스트는 주목받고 있는 AI 거대언어모델(LLM)의 취약점을 이용한 공격 3가지를 시연하면서 보안 대책을 발표했다. 이큐스트는 가상자산 탈취와 딥페이크 해킹 공격 등이 올해 상반기에 화제가 됐다고 밝혔다. 지난 1월에는 전 세계적으로 사용되고 있는 ‘Ivanti VPN 솔루션’에서 제로데이 취약점이 발견돼 다양한 산업 분야에서 피해를 보았다. 2월에는 중국 정부 지원을 받는 것으로 알려진 ‘볼트 타이푼’이 미국의 주요 인프라 내부망을 공격했다는 사실이 밝혀졌다. 특히 딥페이크로 구현된 화상회의에 속아 340억원의 거금을 송금한 사례도 있었다고 이큐스트는 설명했다. 3월에는 공개 소스 ‘ZX Utils’에서 백도어가 발견됐고, 4월에는 LLM에 의해 작성된 악성 스크립트가 사용된 악성 메일 공격이 발생했으며, 5월에는 블록체인 기반의 게임 플랫폼이 해킹돼 300억원의 가상자산을 도난당하는 사건도 있었다.이큐스트가 분석한 업종별 침해사고 발생 통계에 따르면 국내에서는 금융업을 대상으로 한 침해사고가 20.6%로 가장 높은 비중을 차지했다. 반면 국외에서는 러시아, 이스라엘 등 국제 분쟁으로 인해 정부와 공공기관을 대상으로 한 공격이 26.7%로 가장 높은 순위를 차지했다. 유형별 사고 발생 통계로는 취약점 공격이 45%로 가장 많이 발생했다. VPN, 라우터 등 네트워크 장비를 이용한 지능형 지속 위협(APT) 공격 때문으로 조사됐다. 인간의 심리를 이용해 기밀을 탈취하는 수법인 ‘소셜 엔지니어링’ 공격도 26%로 뒤를 이었다. 특히 이큐스트는 생성형 AI가 급속도로 발전하면서 AI가 가져올 수 있는 보안 위협에 관한 연구 결과도 발표했다. 우선 프롬프트 인젝션은 악의적인 질문을 통해 AI 서비스 내 적용된 지침이나 정책을 우회해 본 목적 이외의 답변을 끌어내는 취약점이다. 악성코드 생성이나 마약 제조 피싱 공격 등에 악용될 수 있다.두 번째로 불완전한 출력 처리 취약점은 LLM이 생성한 출력물을 시스템이 적절하게 처리하지 못할 때 발생한다. 이는 다른 2차 공격으로 이어질 수 있다는 점에서 위험도가 높다. 예를 들어 공격자가 원격 접속 코드 실행 요청이 포함된 내용을 챗봇에 질문하고 챗봇이 원격 접속 코드를 실행하게 되면 공격자가 AI LLM 운영 서버에 접속해 중요 정보를 탈취할 수 있게 되는 방식이다. 마지막으로 이큐스트는 개인정보가 포함되거나 애플리케이션의 권한 관리가 미흡해 생길 수 있는 민감정보 노출 취약점을 분석하며 데이터베이스(DB) 정보를 탈취하는 공격을 시연했다. LLM 모델을 학습시킬 때 민감 정보 필터링이 미흡한 경우 LLM이 생성하는 답변에 학습된 민감정보가 출력될 수 있다는 점에서 학습 데이터에 가명 처리를 하거나 데이터를 검증하는 등의 추가적인 보완책이 필요하다고 이큐스트는 강조했다. 김병무 정보보안사업부장(부사장)은 “전 산업 분야에 AI 기술 접목이 확산하면서 이를 노린 보안 위협이 현실화하고 있어 이에 대한 체계적인 대비가 필요하다”고 했다.