"코딩 몇 줄로 車 모터 불량품 예측"…제조 AI 생태계 선점 노려

현대자동차그룹이 NC AI뿐 아니라 SK텔레콤(017670)과도 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 프로젝트에 협력하고 있다. AI 계열사 포티투닷은 SK텔레콤 컨소시엄에 합류해 자체 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 모빌리티 특화 AI를 개발 중이다. 현대차의 주요 부품 공급사 디아이씨를 통해서도 간접적 협력이 이뤄진다. 디아이씨는 NC AI 컨소시엄의 또 다른 멤버사이자 산업용 데이터 전문 기업 인터엑스를 통해 부품 제조 공정을 효율화하는 데 ‘배키’ 모델을 도입할 방침이다. 업계 관계자는 “현대차가 피지컬(물리적) AI 역량을 갖춘 기업들과 잇달아 손잡으며 관련 사업 확장을 꾀하는 것으로 보인다”고 전했다. 특히 독자 AI 파운데이션 모델은 정부가 집중 지원해 완성할 ‘국가대표’ AI 모델인 만큼 피지컬 AI의 기술 성능과 자립을 모두 챙길 기회로도 여겨진다.

NC AI, 자동차 공장 적용 가능한 제조 기술 시연

30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에서도 NC AI와 SK텔레콤, 네이버, LG(003550) AI연구원, 업스테이지 등 5개 개발사는 단순 모델 공개를 넘어 제조를 포함한 산업 분야 응용에 특화한 성능을 앞다퉈 내세웠다. 실제 기자가 체험한 NC AI 부스에서는 자동차 공장에 적용할 수 있는 제조 AI 기술이 시연됐다. 컴퓨터에 켜진 소프트웨어에 불량품을 검출해달라는 취지의 텍스트를 입력하자 1분 이내에 코드가 완성됐다.

자동차 공장의 제조 현황을 가상으로 동일하게 구현한 디지털 트윈 데이터베이스에 코드를 입력했더니 모터 사출 라인에서 217개 제품이 정상 제조됐고 2개 제품에 결함이 있을 것이라는 예측 결과가 제시됐다. 부스 체험 중이던 한 업계 관계자는 “AI가 빠르게 만든 코딩 몇 줄로 공장에서 생산하는 제품 결함을 실시간으로 잡아낼 수 있는 시스템을 구현했다는 점이 놀랍다”고 말했다. NC AI는 이날 공개한 모델 배키의 규모를 2000억 파라미터(매개변수)로 2배로 늘려 산업계 응용을 확대할 방침이다.

네이버 “산업 현장에서는 옴니모달 구현 필수”

네이버 역시 응용에 초점을 맞췄다. 멀티모달을 넘어 언어·이미지·영상 등 여러 종류의 데이터를 처음부터 통합 학습해 복합적 정보 처리에 능한 국내 첫 옴니모달 ‘하이퍼클로바X 시드 8B 옴니’를 통해서다. 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일AI 기술총괄은 “옴니모달은 정보를 처리할 때 여러 모델을 호출하거나 복잡한 단계를 거칠 필요가 없어 개발과 운영 비용이 획기적으로 줄어든다”며 “산업 현장에 AI를 확산하려면 옴니모달 구현이 필수적”이라고 강조했다. 동시에 인간 사고를 모방해 역시 성능을 획기적으로 높인 최신 추론 모델 ‘하이퍼클로바X 시드 32B 싱크’도 공개하며 경쟁사 대비 ‘질적 우위’를 강조했다. 네이버는 실제로 자사 모델이 ‘아티피셜 애널리시스’가 집계한 고객 문의 응대 능력에서 국내 모델 중 1위를 차지했다고 전했다.

최태원 회장 영상으로 SKT 지원… 모델 자립 강조

SK텔레콤 ‘에이닷엑스(A.X) K1’의 특장점은 5000억 매개변수에 달하는 국내 최대급 규모다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 “국내 산업을 혁신할 고난도 작업 수행을 위해서는 AI를 통한 사회간접자본(SOC) 역할을 할 수 있는 초거대 AI 모델이 필요하다”며 “국내 최대 규모로 구축 중인 울산 AI 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 ‘해인’, 누적 가입자 1000만 명 규모의 AI 서비스 ‘에이닷’, 또 기존 전 국민 대상 통신 서비스 역량을 결합해 AI 인프라부터 모델·서비스로 이어지는 대규모 밸류체인(가치사슬)을 확보할 수 있다”고 설명했다. 최태원 SK 회장은 영상 발표를 통해 “아무리 튼튼한 인프라와 생태계를 갖추더라도 그 위에 우리의 생각과 데이터를 담아낼 수 있는 우리만의 AI 모델이 없다면 진정한 주도권을 가질 수 없다”며 모델 자립을 강조했다.

LG AI연구원 “알리바바 큐웬3 앞질렀다”

LG AI연구원의 2360억 매개변수 ‘K엑사원’은 당초 목표로 삼은 중국 알리바바의 ’큐웬3’을 앞지르며 글로벌급 성능을 자랑했다. 1차 평가 벤치마크 13종의 평균 점수에서 72.03점을 달성해 1차 목표 모델인 ‘큐웬3 235B(69.37점)’ 대비 104%의 성능을 달성한 것이다. 큐웬3가 글로벌 AI 분석 전문 기관 아티피셜 애널리시스 평가 기준 오픈 웨이트 모델 중 7위를 기록한 만큼 전 세계 톱5를 노릴 수 있는 고지에 올라선 셈이다. 전문가혼합(MoE) 등 신기술을 적용해 기존 ‘엑사원 4.0’ 대비 추론 효율성은 높이면서도 메모리 요구량과 연산량은 줄였다.

업스테이지, 1000억 매개변수 ‘솔라 오픈’ 선봬

업스테이지도 1000억 매개변수의 ‘솔라 오픈’을 선보였다. 회사는 “커널과 학습코드 효율화를 통해 (솔라 오픈의) 학습 기간을 기존 120일에서 66일로 40% 이상 단축하는 데 성공했다”며 적은 자원으로도 학습 효율을 극대화할 수 있는 독자 기술을 뽐냈다. 빠른 학습을 통해 공공·금융·커머스·AI반도체 등 다양한 분야에 맞는 모델을 맞춤 공급할 수 있다는 설명이다. 업스테이지는 그러면서 퀄컴·인텔·삼성카드·아모레퍼시픽·포스코 등에 모델을 확산할 예정이라고 전했다.