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과기정통부, 2030년 GPU 20만장 확보로 'AI 3대 강국' 추진

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작성자 xtalfi
작성일 09.14 18:25
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

배경훈 과기정통부 장관이 지난 12일 취임 50일 기자간담회에서 한국의 AI 글로벌 경쟁력 강화와 정보보호 체계 전면 개편 방안을 발표했다. 장관은 AI 3대 강국 실현을 위한 구체적 청사진과 함께 최근 통신사 해킹 사고에 대한 근본적 대응 방안을 제시했다.


‘AI 3대 강국’ 전략, GPU 20만장 확보 목표


배경훈 장관은 “AI 3대 강국이라는 것은 단순히 3위를 차지하는 것이 아니라 미국과 중국에 근접한 수준의 기술 역량과 시장 영향력을 확보하는 것”이라고 강조했다.


과기정통부는 2030년까지 GPU 20만장 확보를 목표로 설정했다. 기존 5만장 계획을 2028년으로 앞당기고 최종 목표를 4배 확대한 것이다. 배 장관은 “지금 AI 기술과 시장이 바뀌는 속도를 보면 5만장도 충분치 않다”며 “내부에서 2030년까지 GPU 20만장 구축할 계획을 수립 중”이라고 밝혔다.


또한 연말까지 글로벌 톱10 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 발표할 예정이다. 배 장관은 “올해 말이면 세계 10위 안에 드는 수준의 거대언어모델(LLM)이 나올 것”이라며 “이를 멀티모달, 행동모델로 발전시켜 피지컬 AI까지 구현하겠다”고 말했다.


‘포용적 K-AI’로 글로벌 진출 추진


배 장관은 K-AI에 대해 “소버린 AI로만 정리하고 싶지 않다. 포용성을 넘어 글로벌 선택을 받는 AI 기술을 가져야 된다”고 강조했다. 한국만의 AI가 아닌 전 세계가 선택할 수 있는 포용적 AI 개발에 나선다는 방침이다.


이를 위해 ‘AI 기본법’의 과태료 부과를 최소 1년 이상 유예하기로 했다. 배 장관은 “AI 기본법의 핵심은 산업 진흥에 있다”며 “AI 기술의 악남용을 막기 위한 최소한의 규제는 두겠지만 과태료는 유예할 것”이라고 밝혔다.


해킹 대응 체계 전면 개편


SK텔레콤 등 통신사 해킹 사고와 관련해 배 장관은 근본적 정보보호 대책을 마련하겠다고 발표했다. 현행 기업 신고 후 조사하는 방식에서 벗어나 선제적 대응 체계로 전환한다는 계획이다.


배 장관은 “해킹 기술이 계속 발전하고 조직화, 지능화되고 있어 근본적 대책을 고민하고 있다”며 “기존 국장급에서 2차관을 단장으로 하는 TF를 꾸리고 현재 기업 신고 시에만 민관합동조사를 할 수 있는 체계를 바꾸기 위해 국회와 얘기하고 있다”고 설명했다.


과기정통부 부총리급 격상, AI 거버넌스 강화


10월 과기정통부의 부총리급 격상과 함께 ‘과학기술 AI 장관회의’가 신설된다. 배 장관은 “내년 AI 예산이 10조원을 넘는다”며 “부처 간 중복된 예산을 없애고 효율화하는 작업이 필요하다”고 장관회의 신설 배경을 설명했다.


배 장관은 “2023년 미국과의 AI 경쟁력 차이가 1.3년이었다면 2030년에는 0.5년으로 줄이겠다”며 “AI 대전환을 통해 정체된 잠재 성장률을 3% 수준으로 끌어올리는 데 기여하겠다”고 강조했다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)전 오픈AI 최고기술책임자(CTO) 미라 무라티가 설립한 새로운 인공지능 회사인 Thinking Machines Lab은 화요일 첫 번째 연구 블로그 게시물을 공개하여, 올해 초 20억 달러의 시드 펀딩을 확보한 이후 구체적인 기술 작업으로 스타트업의 공식 데뷔를 알렸다.이번 연구는 Thinking Machines Lab 소속 과학자인 호레이스 허(Horace He)가 저술했으며, 회사가 새롭게 개설한 "Connectionism" 블로그에 게재되었다. 이 연구는 현대 인공지능 시스템에서 만연하게 나타나는 한 가지 문제, 즉 대형 언어 모델이 동일한 질문을 받을 때 일관된 답변을 내놓지 못하는 현상을 다루고 있다.AI 불일치의 근본 원인 파악하기"LLM 추론에서 비결정성을 극복하기"라는 제목의 글은 AI의 무작위성이 그래픽 처리 장치(GPU)에서의 동시 처리에서 비롯된다는 일반적인 믿음에 의문을 제기합니다. 그는 그 진짜 원인이 NVIDIA 칩 내에서 실행되는 작은 프로그램인 GPU 커널들이 AI 추론 처리 중에 어떻게 조율되는가에 있다고 주장합니다.그의 연구에 따르면, AI 시스템이 동일한 질문에 대해 다른 답변을 하는 주된 이유는 샘플링 선택이나 동시 스레드 때문이 아니라, 서로 다른 배치 크기에서 부동 소수점 연산이 서로 다르게 순서화되기 때문입니다. AI 추론 서버가 요청을 처리할 때, 동시에 처리되는 쿼리 수가 기본적인 수학 연산의 순서를 바꿔, 수치적으로는 다르지만 모두 유효한 결과가 나오게 됩니다.연구자는 Qwen의 235B 파라미터 모델을 사용해 이 현상을 시범적으로 보여 주었으며, 동일한 온도 설정으로 1,000개의 완성 결과를 생성한 뒤 80개의 고유 응답을 발견했는데, 103번째 토큰부터 결과가 달라지기 시작했습니다. 대부분의 완성 결과가 물리학자 리처드 파인만의 출생지를 "Queens, New York"으로 생성한 반면, 8개는 "New York City"로 작성했습니다.기업용 AI를 위한 제안된 솔루션He의 연구는 얼마나 많은 요청이 동시에 처리되는지에 상관없이 일관된 연산 순서를 유지함으로써 AI 커널을 "배치 불변(batch-invariant)"으로 만드는 것을 제안합니다. 이 접근 방식은 트랜스포머 모델의 세 가지 핵심 연산(즉, RMSNorm, 행렬 곱셈, 어텐션 메커니즘)에 대한 수정이 필요합니다.연구실은 vLLM(오픈소스 추론 프레임워크) 위에서 실행되는 결정적 추론의 데모 코드를 공개했습니다. 초기 성능 테스트 결과, 결정적 방식은 표준 구성에 비해 약 60% 느리게 실행되는 것으로 나타났으나, 연구진은 이 구현이 속도에 맞춰 최적화되어 있지 않다고 언급했습니다. 재현 가능한 응답이 필요한 엔터프라이즈 응용 분야를 넘어, He는 이 연구가 샘플링 및 훈련 단계 간의 수치적 차이를 제거함으로써 강화학습 훈련을 개선하고, AI 모델 훈련 효율성을 높일 수 있다고 제안합니다.실리콘밸리의 최신 인공지능 연구소Thinking Machines Lab는 7월에 Murati가 Andreessen Horowitz가 주도한 기록적인 20억 달러 시드 투자를 발표하며 은둔 상태에서 모습을 드러냈습니다. 회사의 가치가 120억 달러로 평가된 이번 투자 라운드에는 NVIDIA, AMD, Cisco, ServiceNow 등 주요 테크 기업들이 참여했습니다.회사의 팀은 주로 OpenAI 출신 연구원들로 구성되어 있으며, ChatGPT의 개발에 참여한 John Schulman과 OpenAI 전 연구 책임자 Barrett Zoph 등이 포함되어 있습니다. 초기 인력의 거의 3분의 2가 Murati의 전 직장 출신입니다.2023년 11월 OpenAI의 리더십 위기 동안 잠시 임시 CEO를 맡았고, 2024년 9월에 회사를 떠난 Murati는 Thinking Machines Lab을 “여러 방식으로 당신이 자연스럽게 세상과 상호작용하는 방식에 맞춘 멀티모달 AI 구축”으로 자리매김했습니다. 회사는 앞으로 몇 달 안에 연구자와 맞춤형 모델을 개발하는 스타트업을 대상으로 하는 오픈 소스 컴포넌트가 포함된 첫 번째 제품을 출시할 계획입니다.“우리는 과학이 공유될 때 더 발전한다고 믿습니다.”라고 회사는 공식 웹사이트를 통해 밝히며, 기술 블로그, 논문, 코드의 정기적인 공개를 약속합니다. 이는 회사가 규모가 커지고 상업적 성격이 강해지면서 점점 더 연구 공유에 폐쇄적이 되어가는 OpenAI와의 뚜렷한 대조를 이룹니다.
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09.11 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)마스터카드는 수요일, 연말 쇼핑 시즌을 앞두고 "에이전틱 커머스(agentic commerce)"를 가능케 하는 종합적인 인공지능(AI) 기반 결제 도구 제품군을 발표했습니다. 이 기능들은 AI 에이전트가 소비자와 기업을 대신해 거래를 완료할 수 있도록 해줍니다.이 금융 서비스 대기업은 자사의 확장된 에이전트 페이(Agent Pay) 프로그램이 연말까지 미국 내 모든 카드 소지자를 대상으로 제공될 예정이며, 이후 곧 글로벌 확장도 계획하고 있다고 밝혔습니다. 씨티와 U.S.뱅크 고객들이 이 AI 기반 결제 기능을 가장 먼저 이용하게 될 예정이며, 이커머스 플랫폼들도 이 기술 통합을 준비하고 있습니다.새로운 개발자 도구 및 산업 파트너십마스터카드는 AI 기반 거래 채택을 가속화하기 위해 설계된 네 가지 주요 이니셔티브를 중심으로 발표를 진행했습니다. 이 회사는 자사의 개발자 플랫폼에서 에이전트 툴킷을 출시했는데, 이를 통해 AI 어시스턴트가 Model Context Protocol 서버를 통해 마스터카드 API에 원활하게 접근할 수 있게 하여 Claude, Cursor, GitHub Copilot 등 다양한 플랫폼과의 통합을 지원합니다.Agent Sign-Up 기능은 AI 에이전트를 위한 간소화된 등록 절차를 제공하며, Insight Tokens는 SAP Concur 및 Agentic Consulting Services의 지원을 받아 AI 에이전트가 소비자 허가 데이터를 접근할 수 있는 프레임워크를 만듭니다. 이 도구들은 개발자가 AI 결제 기능을 보다 효율적으로 통합할 수 있도록 도와주어, 업계 보도에 따르면 구현 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있습니다.마스터카드는 Stripe, Alphabet의 Google, Ant International의 Antom 등 주요 기술 기업들과 협력하여 에이전트 결제 산업 표준을 확립하고 있습니다. 이 파트너십은 FIDO Alliance와 함께 상인 및 거래 정보를 확인하는 자격 검증 시스템 개발에 주력하고 있으며, AI 에이전트가 결제 기능을 갖게 됨에 따라 제기되는 보안 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다.강화된 보안 및 거래 제어회사는 동시에 주문형 의사결정(On-Demand Decisioning)을 도입하여 금융 기관이 맞춤화 가능한 규칙 엔진을 통해 거래 승인에 대한 실시간 제어 권한을 행사할 수 있도록 했습니다. 이 도구는 발급사가 승인 기준을 설정하고, 오탐지 거절을 줄이며, 고가치 고객을 위한 승인 우선순위를 부여할 수 있게 하며, 마스터카드의 RiskX 서밋(로마)에서 처음 공개되었습니다.마스터카드의 최고 제품 책임자인 요른 램버트(Jorn Lambert)는 "에코시스템 전반의 파트너들과 협력하여 에이전틱 커머스를 정의할 표준과 도구를 구축하고 있다"고 밝혔습니다. 이 이니셔티브는 인공지능 기반 에이전트가 최소한의 인간 개입으로도 복잡한 구매 업무를 안전하게 수행할 수 있게 하는 자동화된 디지털 거래 패러다임으로의 중요한 전환을 의미합니다.마스터카드 주식은 올해 들어 11% 상승했으며, 이는 S&P 100 지수의 12% 수익률에 약간 못 미치는 수치로, 회사가 변화하는 디지털 결제 시장에서 가치를 창출하기 위한 다양한 이니셔티브를 추진하고 있음을 보여줍니다.[퍼플렉시티에 추가 질문-답변]추가 질문: "이 기술은 어떻게 동작하는가"Mastercard의 에이전트 상거래(Agentic Commerce) 및 Agent Pay 기술은 AI 에이전트가 사용자의 결제 요청을 받아 직접 결제를 실행하는 자동화·보안 기반 시스템입니다.주요 동작 원리- AI 에이전트 인터페이스사용자가 챗봇이나 음성 비서 등에 요청(예: "운동화 사줘")을 하면, AI 에이전트가 사용자의 선호와 구매 조건을 파악하고, 다양한 온라인 쇼핑 플랫폼에서 상품을 자동 탐색·비교합니다.- 결제 자동화 및 토큰화선택된 상품·서비스에 대해 구매가 결정되면, AI 에이전트는 결제 요청을 마스터카드 네트워크로 전송합니다. 실제 카드 정보 대신 Agentic Token이라는 임시·암호화 토큰이 발급되어 결제가 처리되므로 개인 정보 노출 없이 안전하게 거래가 이루어집니다.- 에이전트 등록 및 검증모든 AI 에이전트는 사전 등록·신뢰 검증을 받아야 하며, 인증된 에이전트만이 결제 토큰을 요청할 수 있습니다. 사용자는 에이전트가 사용할 수 있는 한도(예: 최대 결제금액, 지정 상점 등)나 승인 조건까지 세밀하게 통제할 수 있습니다.- 실시간 인증 및 사기 모니터링결제 과정에서 추가 인증(생체인증, 패스키 등)을 통해 보안이 강화되어 있으며, Mastercard의 AI 기반 위험 감지 시스템이 실시간으로 거래의 이상 징후를 모니터링해 보안 위협과 사기를 예방합니다.거래 흐름 요약1. 사용자의 요청 → AI 에이전트가 상품 탐색·추천2. 구매 결정 → 에이전트가 결제 토큰 발급 요청3. Mastercard에서 토큰 발급 및 결제 승인4. 사용자 지정 조건(한도, 매장 등) 및 실시간 인증·보안 적용5. 거래 완료 후 기록과 데이터가 자동 축적되고, 필요시 사용자 최종 승인도 가능.핵심 기술- Mastercard Agentic Tokens: 실카드 정보 노출 없이 임시 결제 권한을 주는 보안 토큰.- AI 기반 사기 방지 시스템: 실시간 위험 감지로 결제 안전 강화.- 사용자·기관 맞춤형 제어: On-Demand Decisioning을 통해 거래 승인·거절 조건을 실시간 자동화.이 기술은 AI가 기존의 단순 추천에서 한 단계 더 나아가, 결제까지 자동으로 수행하며, 사용자와 기관 모두에게 강력한 제어권과 최신 보안 환경을 제공합니다.
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09.11 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)오픈AI가 10일 서울 광진구 파이팩토리 스튜디오에서 기자회견을 열고 한국 지사인 '오픈AI 코리아'의 공식 출범을 발표했다. 아시아에서 세 번째, 전 세계에서 열두 번째가 되는 오픈AI 코리아는 한국을 차세대 글로벌 AI 허브로 선택했다고 밝혔다.제이슨 권 오픈AI 최고전략책임자(CSO)는 이날 기자회견에서 "한국은 세계적 수준의 인프라, 혁신적인 기업, 빠른 디지털 도입 속도를 갖춘 AI 혁신의 최적지"라며 "구독자에게 있어서도 한국은 중요한 시장이기 때문에 데이터센터 설립을 고려하고 있다"고 말했다.한국 시장의 전략적 가치 입증오픈AI가 한국을 아시아 3번째 거점으로 선택한 배경에는 놀라운 성장 수치가 뒷받침되고 있다. 한국은 챗GPT 유료 구독자 수에서 미국에 이어 세계 2위를 차지하고 있으며, 국내 챗GPT 주간 활성 사용자(WAU)는 1년 전보다 4배 증가했다. 유료 구독자 규모도 전년 대비 3배 이상 늘어 아시아태평양 지역 최대 규모를 기록했다.API 활용 측면에서도 한국은 전 세계 10위권 내에 포함되어 있으며, 오픈AI의 글로벌 주간 활성 사용자는 7억 명을 넘어서고 있다. 2025년 5월 기준으로는 챗GPT의 국내 월간 활성 이용자 수가 1000만 명을 돌파한 바 있다.산업계·학계·정부와 전방위 협력오픈AI 코리아는 출범과 함께 다각적인 협력 네트워크 구축에 나선다. 11일에는 서울대학교와 업무협약(MOU)을 체결해 학계와의 연구 협력을 본격화할 예정이며, '오픈AI 포 컨트리즈(OpenAI for Countries)' 이니셔티브를 통해 한국 정부와의 협력도 강화해 나간다.이미 2월 카카오와 전략적 제휴를 맺은 후 챗GPT와 카카오 생태계 연동을 준비하고 있으며, 건설, 전자, 통신, 금융, 여행, 게임, 이커머스, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야의 선도 기업들이 GPT-5 등 최첨단 AI 기술을 적극 도입하고 있다.스타트업 생태계 지원 확대스타트업 생태계 육성도 오픈AI 코리아의 핵심 과제다. 2월 국내 최초 개발자 워크숍인 빌더랩을 개최한 데 이어, 12일에는 파운더스 데이를 열어 스타트업, 개발자, 벤처캐피털(VC) 간 네트워킹의 장을 마련할 예정이다. 11월에는 개발자와 스타트업, AI 연구자들을 한자리에 모아 오픈AI의 최신 기술을 공유하는 '데브데이 익스체인지(DevDay Exchange)'를 국내에서 개최할 계획이다.제이슨 권 CSO는 지난달 25일 미국 워싱턴 DC에서 열린 한미 비즈니스 라운드 테이블에서 삼성전자 이재용 회장, SK그룹 최태원 회장, 네이버 최수연 대표 등과 만나 "한국과 장기적 투자 고려 중이기 때문에 이들 CEO들과 고민을 함께 나눴다"고 밝혔다.다만 한국 지사장 채용은 아직 진행 중이다. 제이슨 권 CSO는 "한국 지사장과 관련해서는 곧 말씀드릴 수 있을 것"이라고 언급했다.
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09.11 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)마이크로소프트(Microsoft)는 Office 365 애플리케이션에 앤트로픽(Anthropic)의 인공지능 기술을 통합하고 있으며, 이는 오픈AI(OpenAI) 모델에만 의존하던 전략에서 벗어난 새로운 움직임입니다. 오늘 The Information에 보도된 바에 따르면, 이번 파트너십을 통해 두 회사의 기술이 마이크로소프트의 생산성 제품군 내에서 함께 작동할 예정이며, 개발자들은 앤트로픽의 최신 모델이 특정 자동화 작업에서 오픈AI를 능가할 수도 있다고 언급하고 있습니다.Anthropic 모델은 사무 작업에서 뛰어난 성과를 보입니다.Anthropic의 기술을 도입하기로 한 결정은 AI 기업의 최신 모델들, 특히 Claude Sonnet 4가 특정 Office 365 기능 자동화에서 우수한 성능을 보인 테스트 결과에 따른 것입니다. Microsoft의 생산성 앱용 AI 기능 개발에 참여한 개발자들은 Anthropic의 모델들이 특히 Excel에서의 재무 계산 실행 및 특정 지시 사항에 따른 PowerPoint 프레젠테이션 생성에서 뛰어남을 발견했습니다.이번 협력은 Microsoft가 Office 365의 AI 역량을 위해 이전까지 독점적으로 의존하던 OpenAI 기술에서 처음으로 의미 있는 전환을 시도하는 것입니다. 수년간 OpenAI의 모델이 Word, Excel, Outlook, PowerPoint 전반의 Copilot 기능을 구동해왔으나, 이제 회사는 AI 포트폴리오를 다각화하여 여러 공급업체를 포함시키고 있습니다.파트너십 갈등 속에서의 전략적 전환이 같은 상황은 마이크로소프트와 오픈AI 간의 관계에 대한 압력이 점점 커지고 있는 가운데 벌어지고 있습니다. 소프트웨어 거대 기업인 마이크로소프트는 2019년 이후 오픈AI에 130억 달러 이상을 투자했지만, 양사의 파트너십 계약은 2030년에 만료될 예정입니다. 최근 협상에서는 지분율, 수익 분배 방식, 독점적 권리 등에 초점이 맞춰졌으며, 오픈AI는 현재 20%인 마이크로소프트의 수익 지분을 줄이고자 하는 것으로 알려졌습니다.마이크로소프트는 자체 AI 모델인 MAI도 개발해왔으며, 이 모델들은 오픈AI와 Anthropic의 주요 모델과 비슷한 성능을 보이고 있습니다. 마이크로소프트는 8월에 MAI-Voice-1과 MAI-1-preview를 선보였는데, 이는 회사의 최초의 엔드투엔드 기반 모델로, 외부 AI 공급업체에 대한 의존도를 줄이려는 더 넓은 전략을 나타냅니다.AI 모델 포트폴리오 확장Anthropic의 통합은 Microsoft가 OpenAI를 넘어 인공지능 역량을 다양화하려는 광범위한 노력의 일부입니다. 이 회사는 Copilot 프레임워크 내에서 성능을 평가하기 위해 DeepSeek, Meta, xAI를 포함한 다양한 업체의 AI 모델을 테스트해 왔습니다. 이러한 다중 모델 접근법은 Microsoft가 다양한 비즈니스 분야에 맞춤형 솔루션을 제공하면서 단일 AI 공급업체에 대한 의존도를 줄일 수 있게 해줍니다.현재 Microsoft와 OpenAI의 파트너십은 OpenAI 모델을 자사 제품 및 클라우드 인프라에 통합할 독점 권한을 포함합니다. 하지만 최근 변경으로 인해 OpenAI의 Azure 독점권이 수정되어, Microsoft가 용량 요구를 충족하지 못할 경우 OpenAI가 다른 클라우드 공급자를 사용할 수 있는 '선매권(right of first refusal)' 모델로 전환되었습니다.Anthropic 기술의 Office 365 통합은 기업용 AI 환경이 변화하고 있음을 보여줍니다. 기업들은 점점 단일 공급업체 솔루션 대신, 유연성과 성능 최적화를 추구하고 있습니다. Microsoft와 Anthropic 모두 The Information의 보도 당시 파트너십 세부 사항에 대한 공식 입장을 내놓지 않았습니다.
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09.11 등록
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