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스위스, 오픈소스 AI 모델 아페르투스 출시

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작성자 xtalfi
작성일 09.05 13:27
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

스위스는 자국 최초의 완전 오픈소스 다국어 대형 언어 모델인 Apertus를 공개하며, 프라이버시를 중시하고 투명성과 규제 준수를 위해 구축된 대안을 통해 알프스 국가가 미국과 중국의 AI 지배에 도전하는 입지를 다졌습니다. 9월 2일 발표는 전 세계 AI 경쟁에서 중요한 이정표로, 스위스가 독립적인 AI 인프라를 추구하는 세계적 움직임에 동참했음을 의미합니다.

Apertus는 스위스 로잔연방공과대학교(EPFL), 취리히연방공과대학교(ETH Zurich), 그리고 스위스국립슈퍼컴퓨팅센터(CSCS) 간의 협력을 통해 개발되었으며, 자체 개발 과정 전체를 대중에게 공개함으로써 ChatGPT나 Claude와 같은 독점 시스템과 차별화됩니다. 모델의 이름은 라틴어 '오픈(open)'에서 유래했으며, 구조, 학습 데이터, 모델 가중치, 그리고 중간 체크포인트까지 투명성을 강조하는 의지를 반영합니다.

 

기술 사양 및 다국어 중심

Apertus는 두 가지 버전—80억 매개변수와 700억 매개변수—로 제공되며, 1,000개 이상의 언어에서 15조 개의 토큰으로 학습되었습니다. 특히, 학습 데이터의 40%는 비영어권 언어로, 소외된 언어인 스위스 독일어와 스위스의 4대 공용어 중 하나인 로만슈어 등이 포함되어 있습니다. 이러한 다국어 접근 방식은 보통 영어 콘텐츠에 우선순위를 두는 주요 상업용 모델과 Apertus를 차별화시키는 요소입니다.

이 모델은 루가노에 위치한 알프스 슈퍼컴퓨터에서 1천만 시간 이상의 GPU를 사용하여, 탄소 중립 전기로 학습되었습니다. 독점 대안들과 달리 Apertus는 연구자와 기관이 자체 서버로 모델을 다운로드하여 데이터에 대한 통제권을 유지할 수 있게 해주며, 이는 개인정보 보호를 중시하는 기관에 중요한 고려 사항입니다.

 

프라이버시 우선 설계 및 규제 준수

스위스 연구진은 Apertus가 스위스 데이터 보호법과 유럽연합 AI 법의 요구사항을 충족하도록 처음부터 설계되었다고 강조했다. 학습 데이터는 공개적으로 이용 가능한 데이터만 사용하며, 웹사이트의 기계 판독 opt-out 요청을 존중하고 개인정보를 제거할 수 있도록 필터링된다. 이러한 접근 방식은 다른 AI 시스템에서 문제가 되었던 저작권 침해와 무단 데이터 스크래핑에 대한 우려를 해소한다.

"신뢰할 수 있고 자주적이며 포용적인 AI 모델이 어떻게 개발될 수 있는지에 대한 청사진을 제공하는 것이 우리의 목표입니다."라고 EPFL의 머신 러닝 교수이자 Swiss AI Initiative의 운영위원회 위원인 Martin Jaggi가 말했다. 투명성에 대한 강조는 대중의 신뢰를 고취하고 AI 기술의 잠재적 위험에 대한 우려를 해소하려는 목적이다.

 

업계 반응 및 경쟁

스위스 은행업계는 아페르투스(Apertus)에 대해 신중한 낙관론을 나타냈으며, 스위스 은행가 협회는 특히 엄격한 데이터 보호 및 은행 비밀 준수 요건을 감안할 때 금융 산업에 "장기적으로 큰 잠재력"이 있다고 평가했습니다. 하지만 UBS와 같은 주요 스위스 금융기관들은 이미 다른 플랫폼을 활용하여 AI 솔루션을 도입하고 있습니다. 예를 들어, UBS는 최근 마이크로소프트와 협력하여 자사 자산관리 업무에 Azure AI 서비스와 OpenAI 기술을 도입했습니다.

AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face) 연구 책임자인 레안드로 폰 베라(Leandro von Werra)는 아페르투스를 "지금까지 가장 야심찬 오픈소스 모델 중 하나"라고 평했으며, 그 규모와 연산 요구사항으로 볼 때 "오픈 모델에서 확실히 새로운 이정표"라고 평가했습니다. 이 모델은 허깅페이스와 스위스콤(Swisscom)의 독립적인 스위스 AI 플랫폼 등 다양한 채널을 통해 제공됩니다.

기술적 성취에도 불구하고 아페르투스는 상당한 상업적 도전에 직면해 있습니다. 스위스 산업 그룹 스위스멤(Swissmem)은 자국 내 LLM이 유럽 데이터 규제 준수를 통해 현지 기업에 더 적합할 수 있지만, "경험상 모든 요구에 부합하는 단일 솔루션은 없다"고 인정했으며, 일부 기업들은 국제 대안을 계속 사용할 가능성이 높다고 덧붙였습니다.

이 출시는 개발자들이 모델의 기능을 테스트하고 향후 개선을 위한 피드백을 제공하는 스위스 AI 위크 해커톤(Swiss AI Weeks hackathons)과 시기적으로 맞물려 진행되고 있습니다. 연구진은 프로젝트의 핵심 원칙인 투명성과 공공 접근성을 유지하면서, 의료, 법률, 기후 과학, 교육 등 특화 분야별 버전을 개발할 계획입니다.

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KBS가 만든 다큐 'AI 시대, 인간의 일'모든 산업에 AI가 혁명적으로 도입되는 지금, 일자리 우려가 많습니다.한번 볼만한 내용입니다.요약- AI 도입이 빠르게 확산: 자동차 공장과 물류창고 등 생산현장에 AI 기반 로봇과 휴머노이드가 투입되어, 인간의 일자리가 줄어들고 있음.- AI는 인간 능력의 '증폭기': 한 사람이 AI를 활용해 여러 업무(시장조사, 코딩, 광고제작 등)를 동시에 처리할 수 있게 되면서 직급, 부서의 의미가 약해지고 신입채용도 감소.- AI의 문제해결 능력: 의료영상 판독, 축산·물류관리 등 데이터가 충분한 분야에서 AI가 빠르고 정확한 해법을 제시. 생성형 AI는 영상 제작 등 창작 과정 자체를 혁신.- 일자리 위기와 해법도 AI: AI 활용 능력이 곧 생존력이 되면서, AI를 잘 활용하는 개인과 기업만이 살아남음. 국가 차원에서도 'AI 주권'과 세계 2위 전략의 필요성 강조.
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09:34 등록
Anthropic의 Claude AI가 채팅창에서 직접 PDF, 파워포인트 슬라이드, 엑셀 스프레드시트, 워드 문서를 생성하고 편집할 수 있는 새로운 기능을 9일 출시했다.이 기능은 사용자가 필요한 파일을 설명하고 관련 데이터를 업로드하면 Claude가 개인용 컴퓨터 환경에서 코드를 작성해 즉시 사용 가능한 파일을 생성해준다. 파일 생성 기능은 현재 Max(월 100달러, 약 13만 8,500원), Team, Enterprise 플랜 사용자에게 프리뷰로 제공되며, Pro 사용자는 몇 주 내에 접근할 수 있게 된다. PDF 보고서를 파워포인트 슬라이드로 변환하거나 원시 데이터를 차트와 통계 분석이 포함된 완성된 문서로 변환하는 등 포맷 간 작업도 지원한다.사용자는 설정에서 "업그레이드된 파일 생성 및 분석" 기능을 활성화한 후 완성된 문서를 다운로드하거나 구글 드라이브에 직접 저장할 수 있다.
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09:20 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)과학기술정보통신부가 9일 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 착수식을 개최하며, 한국형 인공지능(AI) 개발 경쟁의 신호탄을 쏘아 올렸다. 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 ‘K-AI’ 명칭을 공식 부여받고 2000억원 규모의 정부 지원을 받아 글로벌 수준의 AI 모델 개발에 나선다.이재명 정부의 ‘AI 3대 강국’ 비전을 실현하기 위한 핵심 프로젝트로, 6개월 이내 출시된 글로벌 AI 모델의 95% 이상 성능을 목표로 설정했다. 앞으로 2027년까지 단계별 평가를 통해 최종 2개팀이 ‘K-AI 모델’을 출시할 예정이다.5개 정예팀, AI 주권 확립 의지 다져이날 착수식에는 배경훈 과기정통부 장관을 비롯해 정보통신산업진흥원 박윤규 원장, 5개 정예팀 대표들이 참석해 도전 의지를 다졌다.배 장관은 격려사를 통해 “대한민국 AI 강국 도약을 위한 사명감을 갖고 글로벌 파급력 있는 AI 모델 개발을 목표로 정예팀이 하나가 돼 역량을 집중하길 바란다”고 밝혔다. 그는 또한 “‘모두의 AI’ 생태계 확산을 위한 더 큰 도전에 임해달라”고 당부했다.5개 정예팀 대표들도 각각의 비전을 제시했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “AI 주권 확립이라는 사명감으로 대한민국의 사회·문화적 맥락을 가장 잘 이해하는 AI를 만들겠다”고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “글로벌에서 인정받은 기술력과 실행력을 바탕으로 한국 AI 기술 주도권을 확보하겠다”고 강조했다.K-AI 앰블럼 수여와 단계별 평가 체계착수식에서는 ‘K-AI’ 앰블럼 수여식도 진행됐다. 정예팀 주관기관뿐 아니라 참여기관 모두 ‘K-AI’ 앰블럼을 자율적으로 활용할 수 있게 됐다. 정부는 이를 통해 중소기업·스타트업의 자긍심 고취와 생태계 확장을 지원한다는 계획을 밝혔다.올해 말에는 5개팀을 4개팀으로 압축하는 1차 단계평가가 예정돼 있다. 평가에는 국민·전문가 심사, 벤치마크 검증, 파생 AI 모델 수 평가 등이 포함되며, 12월 말에는 대국민 컨테스트도 개최된다. 정부는 단계평가의 공정성과 전문성을 위해 평가 1개월 전 세부 추진방안을 공개할 계획이다.정부는 GPU 대여에 1500억원, 데이터 확보에 620억원, 인재 영입 비용에 250억원 등 총 2000억원이 넘는 예산을 지원한다. 각 팀에는 단계별로 엔비디아 H100 1000장 또는 B200 500~2000장이 제공된다.
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09.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)플로리다 대학교의 연구진은 전기 대신 빛을 이용해 인공지능 작업을 수행하는 광자 컴퓨터 칩을 개발했으며, 이는 기존 전자 프로세서보다 최대 100배 더 높은 에너지 효율을 달성했습니다. 이 획기적인 발전은 머신 러닝 모델이 점점 더 많은 전력을 소모하면서 전 세계 전력망에 부담을 주고 있는 AI 컴퓨팅의 에너지 위기를 해결하는 데에 기여합니다.이 칩은 AI 시스템이 이미지, 동영상, 텍스트에서 패턴을 인식할 수 있게 하는 기본 계산인 합성곱 연산을, 실리콘 위에 직접 각인된 레이저 빛과 미세 렌즈를 활용해 수행합니다. 테스트에서 프로토타입은 손으로 쓴 숫자를 98% 정확도로 분류하는 데 성공했으며, 기존 전자 칩과 성능이 동일한 수준임에도 불구하고 에너지 소비는 현저히 감소했습니다.혁신적인 광학 구조“거의 제로 에너지로 핵심 머신러닝 연산을 수행한다는 것은 미래 AI 시스템을 위한 혁신적인 도약입니다.”라고 플로리다대학교 반도체 광전자공학 Rhines 기금 교수이자 수석 연구원인 Volker J. Sorger가 말했습니다. “이것은 앞으로 AI의 역량을 지속적으로 확대해 나가기 위해 매우 중요합니다.”이 칩은 표준 반도체 공정을 통해 제조된 두 세트의 소형 프레넬 렌즈를 통합하고 있습니다. 이 렌즈는 등대에 사용되는 것과 동일한 유형이지만 인간 머리카락보다 더 얇게 축소되었습니다. 머신러닝 데이터는 칩 위에서 레이저 빛으로 변환되어 이러한 렌즈를 통해 수학적 변환을 거친 뒤, 다시 디지털 신호로 변환됩니다.“이러한 형태의 광학 계산을 칩에 적용하고 AI 신경망에 활용한 것은 이번이 최초입니다.”라고 Sorger 교수 연구실의 연구 부교수이자 이번 연구의 공동 저자인 Hangbo Yang은 밝혔습니다. 해당 논문은 9월 8일 Advanced Photonics에 발표되었습니다.파장 다중화의 장점광자 방식은 파장 다중화(wavelength multiplexing)를 통해 추가적인 이점을 제공합니다. 이를 통해 서로 다른 색상의 레이저를 사용하여 여러 데이터 스트림을 동시에 처리할 수 있습니다. 양(Yang)은 “우리는 동시에 여러 파장, 즉 색상의 빛이 렌즈를 통과하게 할 수 있습니다.”라고 설명했습니다. “이것이 바로 광자 기술의 주요 이점입니다.”이러한 역량은 훈련 시 소규모 도시 수준의 전기를 소비하는 현대 AI 시스템의 막대한 계산 요구를 해결합니다. 데이터 센터는 이미 상당한 글로벌 에너지 소비를 차지하며, 이 중 상당 부분은 전자 서버를 냉각하는 데만 사용되고 있습니다.산업 통합 경로상업적 도입에 적합한 시점으로 보입니다. 주요 반도체 제조업체인 엔비디아를 포함해 이미 AI 시스템에 광학 요소를 도입하고 있습니다. 엔비디아는 2025년 3월, 차세대 네트워킹 스위치에 실리콘 포토닉스 및 코-패키지드 옵틱스를 사용할 예정이며, 2026년 배포를 계획하고 있다고 발표했습니다.플로리다 대학교의 연구는 플로리다 반도체 연구소, UCLA, 조지 워싱턴 대학교와 협력하여 해군 연구실의 지원을 받았습니다. 소르거는 "가까운 미래에 칩 기반 광학이 우리가 일상적으로 사용하는 모든 AI 칩의 핵심 요소가 될 것입니다"라고 예측했습니다. "그리고 광학 기반 AI 컴퓨팅이 그 다음입니다."
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09.09 등록
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