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카카오, AI '카나나' 핵심 기술 나눔… "K-AI 생태계 함께 키운다" [이코노믹데일리] 카카오가 자체 개발 인공지능(AI) 언어모델 ‘카나나’의 핵심 모델들을 오픈소스로 공개하며 국내 AI 생태계 확장과 기술 접근성 강화에 나섰다. 카카오는 23일 자체 개발 언어모델 ‘카나나’ 라인업 가운데 8B(80억 매개변수)와 2.1B 크기의 모델을 오픈소스 공유 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 밝혔다. 이번에 공개된 모델은 △Kanana-1.5-8b-base △Kanana-1.5-8b-instruct △Kanana-1.5-2.1b-base △Kanana-1.5-2.1b-instruct 총 4종이다. 아파치 2.0 라이선스를 적용해 누구나 자유롭게 수정하고 상업적으로도 활용할 수 있다. 이 모델들은 지난 2월 말 공개한 버전보다 성능이 한층 향상됐다. 특히 목표 설정, 계획 수립, 도구 사용 등 자율적이고 능동적인 작업을 수행하는 에이전틱 AI(Agentic AI) 구현을 위한 기능 강화에 중점을 뒀다. 카카오에 따르면 글로벌 모델 대비 뛰어난 한국어 성능을 유지하면서 코딩과 수학 문제 해결, 함수 호출(Function Calling) 능력에서 이전 대비 평균 1.5배의 성능 향상을 기록해 오픈소스 최고 기술 수준(SOTA)의 유의미한 성능을 달성했다. 또한 긴 문맥에 대한 이해도를 높이고 답변을 간결하게 최적화해 사용성을 개선했다. 기존보다 더 긴 텍스트 입력에 대해 안정적인 처리가 가능하며 정확도와 응답 길이를 최적화한 답변을 통해 서비스 환경에서 사용자의 체감 성능을 향상시켰다고 회사 측은 설명했다. 카카오는 현재 더욱 긴 입력 처리, 보다 정교화된 추론, 구조적인 효율성 등 다수 영역에서 진화된 ‘카나나2’ 모델 개발도 진행 중이다. 카카오는 이번 오픈소스 공개를 통해 국내 거대언어모델(LLM) 생태계 활성화를 위한 시도와 기여를 꾸준히 이어갈 계획이다. 특히 AI 연구자와 개발자는 물론 기업이 목적에 맞게 모델을 자유롭게 튜닝하고 활용할 수 있는 상업 라이선스를 적용해 기술 경쟁력을 확보함과 동시에 협력 기반의 AI 생태계를 구축해 나간다는 방침이다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 “이번 오픈소스 공개를 통해 AI 기술을 통한 성장과 경쟁을 함께하는 환경을 만들고, 이러한 생태계 내에서 기술을 발전시킬 수 있는 계기를 꾸준히 마련해가고자 한다”며 “인공지능 모델 성능의 고도화는 물론 오픈소스의 본질적인 가치를 함께 추구해 갈 것”이라고 말했다. 카카오는 지난해 자체 개발 AI 모델 카나나의 라인업을 공개한 이후 공식 테크 블로그 등을 통해 언어모델, 멀티모달 언어모델, 비주얼 생성모델 등의 성능과 개발기를 꾸준히 공개해왔다. 지난 2월에는 ‘Kanana Nano 2.1B’ 모델을 오픈소스로 허깅페이스에 처음 배포했으며 최근에는 국내 최초로 텍스트와 음성, 이미지까지 다양한 형태의 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 통합 멀티모달 언어모델 ‘Kanana-o’의 성능을 공개하기도 했다. 카카오의 이러한 적극적인 오픈소스 정책은 국내 AI 기술 발전과 다양한 산업 분야로의 AI 확산을 촉진할 것으로 기대된다.2025-05-23 16:22:38
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경쟁국 AI 투자 늘리는데 韓은 뒷걸음…투자 규모 순위 9위→11위 [이코노믹데일리] 중국 AI 스타트업 딥시크가 개발한 AI 모델이 전 세계를 강타한 가운데 미국과 중국의 인공지능(AI) 기술 격차가 1년 만에 크게 좁혀진 것으로 나타났다. 반면 한국의 AI 투자는 오히려 감소하며 글로벌 순위가 하락한 것으로 드러났다. 미국 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소(HAI)가 7일(현지시간) 발표한 'AI 인덱스 보고서 2025'에 따르면 AI 성능 평가 플랫폼 'LMSYS 챗봇 아레나'에서 미국과 중국 최고 AI 모델 간 성능 차이는 지난 2월 1.7%로 좁혀졌다. 이는 2023년 1월 9.3%에서 1년 만에 급격히 감소한 수치다. 지난 2월 성능 평가에서 미국 최고 AI 모델로 꼽힌 구글은 1385점을 중국 최고 모델인 딥시크는 1362점을 기록했다. 오픈AI의 챗GPT는 1366점으로 구글에 근소하게 뒤쳐졌다. 특히 딥시크는 지난해 5월 '딥시크 V2'를 출시하며 미국과의 격차를 좁히기 시작했고 9월 오픈AI가 추론 모델 'o1'을 출시하며 잠시 격차가 벌어지는 듯했으나 지난 1월 딥시크가 'RI' 모델을 선보이며 다시 격차를 좁혔다. 대규모 멀티태스크 언어 이해 능력 평가(MMLU)에서도 미·중 격차는 2023년 말 17.5%에서 2024년 말 0.3%로 줄었다. 과학, 예술, 엔지니어링 등 범용인공지능(AGI) 기능을 평가하는 벤치마크(MMMU) 격차는 같은 기간 13.5%에서 8.1%로 감소했다. 수학 문제 해결 능력은 24.3%에서 1.6%로 다국어 코드 생성 능력 평가는 31.6%에서 3.7%로 격차가 크게 줄었다. 보고서는 딥시크의 'R1' 모델에 대해 "일반적으로 필요한 하드웨어 자원의 일부만으로 최고 수준의 성능을 달성했다"고 평가하며 "이는 미국 증시에 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 미국의 반도체 수출 통제 효과에 대한 의문도 제기했다"고 분석했다. 지난해 출시된 주요 AI 모델 수에서도 중국은 15개로 미국(40개)과의 격차를 줄였다. 2022년에는 미국이 70개, 중국이 20개였던 것에 비해 격차가 크게 좁혀진 것이다. 프랑스는 3개, 한국, 캐나다, 이스라엘, 사우디아라비아는 각 1개의 모델을 출시했다. 기업별로는 구글과 오픈AI가 각각 7개의 모델을 출시했고, 알리바바(6개), 애플·메타·엔비디아(각 4개)가 뒤를 이었다. AI 투자에서는 미국이 압도적인 우위를 유지했으나 한국은 투자 감소와 함께 순위가 하락했다. 지난해 미국의 AI 민간 투자액은 1098억8000만 달러(약 161조8000억원)로 중국(92억9000만 달러)의 10배를 넘어섰다. 미국은 전년 대비 63% 증가, 중국은 28% 증가하며 격차가 소폭 확대됐다. 반면 한국의 AI 투자는 13억3000만 달러로 전년(13억9000만 달러) 대비 감소하며 투자 규모 순위가 9위에서 11위로 하락했다. 한편 2023년 컴퓨터 과학(CS) 분야 논문 수에서 중국은 미국을 크게 앞질렀고 AI 특허 점유율에서도 69.7%를 차지했다. 인구 10만 명당 AI 특허 승인 건수는 한국이 17.27건으로 룩셈부르크, 중국, 미국보다 높았다. 다만 한국은 AI 인재 유출 부문에서 2022년 3위, 2023년 5위를 기록하며 인재 유출이 심각한 것으로 나타났다. AI에 대한 낙관론은 전 세계적으로 증가하는 추세지만 국가별 편차가 큰 것으로 나타났다. 중국, 인도네시아, 태국 등에서는 AI의 긍정적 효과를 기대하는 반면 캐나다, 미국, 네덜란드 등에서는 낙관론이 상대적으로 낮았다.2025-04-08 08:06:28
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LG, 추론 AI '엑사원 딥' 오픈소스화…에이전틱 AI 시대 연다 [이코노믹데일리] LG AI연구원이 글로벌 인공지능(AI) 시장에서 경쟁력을 입증할 자체 개발 추론 AI 모델 ‘엑사원 딥’을 18일 오픈소스로 공개했다. 이는 한국 기업이 독자적으로 개발한 AI 모델이 글로벌 AI 생태계에서 본격적으로 경쟁에 나섰다는 점에서 의미가 크다. LG AI연구원은 17~21일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 열리는 엔비디아 GTC 2024에서 ‘엑사원 딥’을 소개하며 글로벌 시장 진출을 본격화했다. ‘엑사원 딥-32B’는 320억 개의 매개변수를 갖춘 모델이다. 매개변수 6710억개를 가진 중국 딥시크 R1의 5% 규모에 불과하지만 성능 면에서는 뒤떨어지지 않는다는 게 LG AI연구원의 설명이다. LG AI연구원은 이번 공개를 통해 기존 AI 모델이 단순한 정보 처리에 머물던 한계를 넘어서 자율적 의사결정이 가능한 ‘에이전틱 AI’ 시대로의 전환을 예고했다. 에이전틱 AI는 스스로 가설을 설정하고 검증하는 추론 AI로 복잡한 문제 해결에 적합하다. 현재 오픈AI, 구글, 중국 딥시크·알리바바 등 극소수 글로벌 기업만이 추론 AI를 개발하고 있다. LG AI연구원은 AI 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스’를 통해 엑사원 딥의 논리적 사고력과 문제 해결 능력을 평가한 데이터를 공개했다. 수학 문제 해결 능력 평가 지표에서 95.7점을 기록하며 물리학·화학·생물학 등 과학 분야 등 박사급 논리 추론 평가에서 높은 평가를 받았다. AI 코딩 능력 평가에서는 59.5점을 기록했다. 엑사원 딥-32B와 함께 ‘엑사원 딥-7.8B(경량 모델)’와 ‘엑사원 딥-2.4B(온디바이스 모델)’도 함께 공개됐다. 7.8B 모델은 32B 모델 대비 매개변수가 24% 수준이지만 성능을 95% 유지한다. 2.4B 모델은 32B 모델 대비 매개변수 7.5% 수준이지만 성능 86% 유지하면서 특히 기기 내부에서 데이터를 처리해 보안성과 개인정보 보호 측면에서 강점이 있다. LG AI연구원 관계자는 “2월 국가인공지능위원회에서 ‘딥시크 R1급 모델을 오픈소스로 공개하겠다’고 발표한 이후 한 달 만에 엑사원 딥을 공개했다”며 “LG의 AI 기술 핵심은 모델 크기를 줄이면서도 성능을 유지하는 것”이라고 강조했다.2025-03-18 10:21:43
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