2025년 5월 1일 AI 트렌드

알리바바, AI 경쟁 가열 속 ‘큐웬3(Qwen3)’ 모델 출시

알리바바의 ‘큐웬3’ 모델 출시와 중국 AI 시장 경쟁 심화에 대한 기사 내용입니다.

• 알리바바는 36조 개의 토큰으로 학습된 ‘큐웬3’ 모델을 출시하여 딥시크와의 AI 기능 및 효율성 경쟁에서 우위를 점하려 하고 있습니다.
• 큐웬3는 복잡한 작업을 처리하는 ‘사고 모드’와 일상적인 질문에 빠르게 응답하는 ‘비사고 모드’를 전환할 수 있습니다.
• 미국의 수출 제한 속에서도 중국 AI 기업들은 효율성 경쟁을 치열하게 벌이고 있으며, 알리바바 외에도 바이두가 저비용 AI 모델을 출시하는 등 경쟁이 가열되고 있습니다.
• 알리바바는 AI에 대규모 투자를 진행 중이며, 향후 3년간 클라우드 및 AI 하드웨어 인프라 구축에 3,800억 위안을 투자할 계획입니다.
• 이러한 투자와 경쟁 심화 속에 알리바바의 주가는 상승세를 보이고 있으며, 중국 AI 산업 전반의 성장세가 뚜렷하게 나타나고 있습니다.

알리바바의 큐웬3 출시를 통해 중국 AI 시장의 경쟁이 더욱 심화될 것으로 예상됩니다. 특히, 사고 모드와 비사고 모드를 전환할 수 있는 기능은 다양한 사용자의 요구를 충족시킬 수 있어 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. 미국의 수출 제한에도 불구하고 중국 AI 기업들이 자체적으로 기술력을 발전시키고 있다는 점은 주목할 만합니다.

알리바바의 대규모 투자와 바이두의 저비용 모델 출시 등은 이러한 노력을 보여주는 사례입니다. 알리바바의 주가 상승과 중국 AI 산업 전반의 성장세는 AI 기술이 중국 경제에 미치는 영향이 커지고 있음을 시사합니다. 앞으로 중국 AI 시장의 발전과 경쟁 구도를 지속적으로 주목할 필요가 있습니다.

中 휴머노이드 로봇, 자동차 생산직으로 완벽 변신

중국 케플러사의 휴머노이드 로봇 ‘포러너 K2’가 상하이자동차(SAIC)와 GM의 합작 공장에서 자동차 생산을 돕는 모습을 보여줍니다.

• 포러너 K2는 품질 검사, 복잡한 공장 환경 탐색, 무거운 부품 처리 등 다양한 작업을 수행합니다.
• 이 로봇은 자동차 생산 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
• 이전 모델인 K1 로봇보다 동적·지각 능력, 작업 계획, 자율 학습 능력이 향상되었습니다.
• 안정적인 자율 주행 성능과 실시간 모니터링 및 의사 결정 능력도 개선되었습니다.
• BMW 역시 독일 공장에 피규어 AI의 휴머노이드 로봇을 도입하는 등 자동차 산업에서 휴머노이드 로봇 활용이 늘고 있습니다.

자동차 산업에서 휴머노이드 로봇의 도입은 생산성 향상과 자동화 수준을 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. 특히 포러너 K2와 같이 다양한 작업이 가능한 로봇은 자동차 제조 공정의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

BMW의 사례처럼 다른 자동차 제조사들도 휴머노이드 로봇 도입을 적극적으로 검토할 것으로 예상됩니다. 향후 자동차 산업에서 휴머노이드 로봇의 역할은 더욱 확대될 것이며, 이는 제조 방식과 작업 환경에 큰 변화를 가져올 것입니다.

불분명한 ‘에이전틱 AI’ 정의··· IT 리더의 올바른 선택법은?

• 에이전틱 AI에 대한 표준 정의가 없어 IT 리더들이 혼란을 겪고 있으며, 벤더들이 각기 다른 정의로 제품을 홍보하고 있습니다.
• 일부 전문가는 에이전틱 AI를 자율적으로 의사 결정을 내리고 경험에서 학습하며 상황에 따라 반응을 조정하는 도구로 정의합니다.
• 다른 전문가는 일정 수준의 의사 결정 기능을 갖춘 AI를 에이전틱 AI로 볼 수 있다고 합니다.
• 비평가들은 많은 벤더가 단순한 AI 챗봇이나 LLM에 추가된 기능을 에이전틱 AI라고 홍보한다고 지적합니다.
• 에이전트의 자율성은 연속적인 구조로 봐야 하며, 조직은 도입하는 AI가 실제로 어떤 용도에 적합한지 파악하는 것이 중요합니다.
• CIO와 IT 구매 담당자는 벤더로부터 AI 에이전트를 구매하기 전에 여러 질문을 던져야 합니다.

• 에이전틱 AI에 대한 명확한 정의 부재: 현재 에이전틱 AI에 대한 합의된 정의가 없어, IT 리더들은 기술 도입 시 혼란을 겪을 수 있으며, 이는 잘못된 투자 결정으로 이어질 수 있습니다.
• ‘에이전트 워싱’ 주의: 많은 벤더들이 기존 AI 기술에 ‘에이전트’라는 이름을 붙여 과장 광고를 하고 있으므로, 실제 자율성을 갖춘 에이전트와 기존 기술을 구별하는 것이 중요합니다.
• 비즈니스 요구에 맞는 AI 선택: 에이전트라는 용어에 집착하기보다, 조직에 필요한 기능과 AI의 정확성, 가격 등을 고려하여 적합한 AI 도구를 선택해야 합니다.
• 점진적인 도입: 에이전트와 유사한 기술을 도입할 때는 소규모로 시작하여 점진적으로 기능을 확장하는 것이 좋습니다.
• 인간의 감독 중요: 에이전트가 스스로 의사 결정을 내리도록 설계되어 있더라도, CIO는 에이전트의 행동을 점검할 수 있는 권한을 유지해야 합니다.

텍스트만 읽는 AI는 한계…이미지까지 이해하는 ‘VLM 시대’ 왔다

이 기사는 거대 언어 모델(LLM)의 광범위한 채택에 이어 인공지능(AI) 분야의 새로운 트렌드로 비전 언어 모델(VLM)의 부상을 논의합니다.

• VLM은 텍스트와 이미지를 모두 해석하도록 설계되어 텍스트만 처리할 수 있는 LLM의 한계를 극복합니다.
• VLM이 ‘이미지 전문가’와 ‘언어 전문가’의 기능을 결합하여 손글씨 또는 혼합 형식의 복잡한 문서를 이해한다고 강조합니다. VLM은 물류 및 금융과 같은 산업에서 OCR 정확도와 효율성을 크게 향상시켜 오류를 줄이고 시간을 절약하는 것으로 나타났습니다.
• 높은 GPU 비용, 데이터 보안 문제 및 지속적인 품질 관리의 필요성과 같은 VLM 구현의 어려움을 다룹니다. 이러한 어려움에도 불구하고 이 기사는 VLM이 OCR을 넘어 더욱 발전된 자동화 워크플로우를 가능하게 할 잠재력이 있다고 제안합니다.
• 저자는 AI를 활용하여 포괄적인 데이터 이해 및 자동화를 원하는 기업 및 조직을 위해 VLM OCR 전략을 채택하는 것이 중요하다고 결론짓습니다.

• VLM은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 처리할 수 있어, 기존의 LLM이 처리할 수 없었던 복잡한 문서나 시각적 정보가 포함된 데이터에 대한 이해도를 높일 수 있습니다. 이는 물류, 금융 등 다양한 산업에서 데이터 처리 효율성을 높이고 오류를 줄이는 데 기여할 수 있습니다.
• 또한, VLM 기술은 OCR 기술을 넘어 더욱 발전된 자동화 워크플로우를 가능하게 할 잠재력이 있습니다.

제약바이오 게임체인저 ‘AI 신약개발’…정부 지원 체계화

• 정부는 인공지능(AI) 신약 개발 분야를 제약바이오산업의 ‘게임체인저’로 보고 지원을 확대하고, 중장기 발전 전략을 수립하여 국내 기업의 세계 진출을 돕기로 했습니다.
• 한국보건산업진흥원은 AI 신약 개발 기술 변화와 주요국 지원 정책을 분석하고, 국내 지원 정책의 문제점을 진단하여 정부 지원 사업을 도출할 계획입니다.
• AI는 신약 개발 속도를 단축하고 있으며, 글로벌 제약사들은 AI를 접목한 신약 개발에 속도를 내고 있습니다.
• 국내 AI 신약 개발 기업은 초기 단계에 집중되어 있고 해외 진출에 한계가 있어, 정부는 이들의 해외 경쟁력 강화를 위한 전략을 모색하고 있습니다.
• 전문가들은 국내 AI 신약 개발 산업 발전을 위해 데이터 개방과 표준화가 중요하다고 강조합니다.

AI 신약 개발은 기존 방식보다 훨씬 빠르고 효율적으로 신약을 개발할 수 있게 해주는 혁신적인 기술입니다. 한국 정부가 이 분야에 대한 지원을 확대하고 전략을 수립하는 것은 매우 긍정적입니다. 특히 국내 기업들이 초기 단계를 넘어 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추도록 지원하는 것이 중요하다고 생각합니다. 데이터 개방과 표준화는 AI 신약 개발의 핵심 요소이며, 정부와 기업이 협력하여 이 부분을 발전시켜야 할 것입니다.

구글 AI 전문가 “5년 내 AI 없이 신약 못 만든다”

• 막스 야더버그 Isomorphic Labs CAIO는 인공지능이 5년 안에 신약 개발에 필수적인 요소가 될 것이며, 인간의 능력을 뛰어넘는 혁신적인 솔루션을 만들어낼 것이라고 예측합니다.
• Isomorphic Labs는 특정 분야에 국한된 현재의 인공지능 모델의 한계를 넘어, 모든 질병, 표적, 약물 형태에 적용 가능한 다재다능한 인공지능 엔진 개발에 집중하고 있습니다.
• 이 회사는 AlphaGo가 바둑에서 전략을 짜는 방식과 유사하게, 화학적 가능성을 지능적으로 탐색하고 유망한 후보 물질을 생성할 수 있는 ‘생성 모델’과 ‘AI 에이전트’를 개발 중입니다.
• 야더버그는 인공지능이 큰 가능성을 제공하지만, 약물 역학 및 독성을 예측하려면 AlphaFold와 같은 6가지 정도의 추가적인 기술적 돌파구가 필요하다고 추정합니다.
• Isomorphic Labs는 제약 회사와 협력하고 있으며, 인공지능 기반 신약 개발의 혁신을 촉진하기 위해 학제간 환경을 조성하고 있습니다.

• AI의 잠재력: AI는 신약 개발 과정을 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있으며, 시간과 비용을 절감하고, 더 효과적인 치료법 개발에 기여할 수 있습니다.
• 다양한 적용 가능성: Isomorphic Labs의 접근 방식은 특정 질병에 국한되지 않고, 다양한 질병과 약물 형태에 적용 가능한 AI 엔진을 개발하는 데 초점을 맞추고 있어, AI의 활용 범위를 넓힐 수 있습니다.
• 기술적 도전 과제: 약물 역학 및 독성 예측과 같은 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 추가적인 기술적 발전이 필요하며, 이는 AI 신약 개발의 현실적인 한계를 보여줍니다.
• 협력의 중요성: 제약 회사와의 협력 및 학제간 환경 조성은 AI 신약 개발의 성공적인 발전을 위해 필수적입니다.

미래 신약개발 승패는 ‘AI 기술력’

신약 개발 분야에서 AI 기술에 대한 수요 증가를 다루고 있으며, AI가 어떻게 비용과 시간을 절감하면서 약물 개발의 기술적 역량을 향상시킬 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다.

• 탄탄한 기술력을 가진 전통 제약 회사와 데이터 AI 플랫폼 기술을 보유한 AI 기반 기업 간의 협력이 잠재적인 신약 후보 물질 식별 효율성을 향상시키는 데 중요한 전략으로 강조됩니다.
• 한국에서 AI의 약물 개발 역할은 아직 초기 단계이지만, 대웅제약이 AI를 활용하여 비만, 당뇨병 및 항암 치료제에 대한 활성 물질을 성공적으로 식별한 사례와 같이 가시적인 성공 사례가 있습니다.
• 글로벌 AI 기반 약물 개발 시장은 상당한 성장이 예상되며, 2028년까지 시장 규모가 48억 9,360만 달러에 달할 것으로 예상되며 연간 성장률은 40.2%입니다.
• 한국 정부는 제약 회사와 기관 간의 데이터 공유 및 협력을 촉진하여 AI 기반 약물 개발을 강화하는 K-Melody와 같은 프로젝트를 통해 이러한 추세를 적극적으로 지원하고 있습니다.

허깅 페이스, 3D 프린팅 가능한 로봇 팔 ‘SO- 101’ 내놓아

AI 개발자 플랫폼 회사인 허깅 페이스가 3D 프린팅으로 만들 수 있는 새로운 로봇 팔 ‘SO-101’을 출시했다는 소식을 전합니다.

• SO-101은 물건을 집어 옮기거나 기본적인 집안일을 할 수 있으며, 이전 모델인 SO-100의 후속 제품입니다.
• 허깅 페이스는 ‘더 로봇 스튜디오’와 협력하여 SO-101을 개발했으며, 다른 로봇 관련 회사들과도 협력했습니다.
• SO-101은 SO-100보다 조립이 빠르고, 모터가 향상되었으며, 카메라를 통해 레고 블록을 집어 보관통에 넣는 등의 동작을 학습할 수 있습니다.
• SO-101의 기본 가격은 100달러부터 시작하지만, 옵션 및 관세로 인해 가격이 다양할 수 있습니다.
• 허깅 페이스는 로봇 사업 확장을 위해 폴렌 로보틱스를 인수했으며, 휴머노이드 로봇 ‘리치 2’의 개발도 진행하고 있습니다.

허깅 페이스가 로봇 팔을 출시하고 로봇 사업을 확장하는 것은 흥미로운 움직임입니다. 특히 3D 프린팅 기술을 활용하여 로봇 팔을 만들 수 있다는 점은 로봇 산업의 접근성을 높이고, 더 많은 사람들이 로봇 기술을 활용할 수 있게 할 가능성을 보여줍니다. 또한, 휴머노이드 로봇 ‘리치 2’ 개발을 통해 허깅 페이스가 AI 개발 플랫폼을 넘어 로봇 하드웨어 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있을지 기대됩니다.

수륙양용 기동정찰로봇, 초소형 자폭드론시스템 등에 총 1134억원 투자

민군기술협력사업 2025년도 시행계획에 대해 다루고 있습니다.

• 총 1134억 원을 투자하여 수륙양용 이동형 정찰 로봇, 초소형 자폭 드론 시스템 등 132개의 개발 과제를 지원하는 내용을 담고 있습니다.
• 계획의 주요 내용은 AI, 반도체, 로봇, 드론 등 핵심 기술 개발에 집중 투자하여 국방력을 강화하고, 민군 협력을 통해 첨단 기술을 국방 분야에 적용하며, 미국과의 국방 협력을 강화하고, 수출 지원 및 핵심 산업 인력 양성에 힘쓰는 것입니다.

• 기술 혁신의 가속화: AI, 반도체, 로봇, 드론과 같은 첨단 기술에 대한 투자는 국방 기술 혁신을 가속화하고, 미래 전장에 대비하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다.
• 민군 협력의 중요성 증대: 민군기술협력사업은 국방 분야에 민간의 혁신적인 기술을 도입하여 국방력 강화에 기여할 수 있습니다.
• 국방 수출 경쟁력 강화: 개발된 기술들이 국방 수출 확대로 이어질 수 있으며, 이는 국가 경제에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
• 미국과의 협력 강화: 미국과의 국방 협력 강화는 안보 환경 변화에 대응하고, 기술 교류를 통해 국방력을 한층 더 강화하는 데 도움이 될 것입니다.

샤오미, ‘휴대폰용 추론 모델’ 오픈 소스 출시…”동급 딥시크·큐원 모델 능가”

샤오미가 휴대폰에 탑재할 수 있는 오픈 소스 추론 모델인 ‘미모-7B(MiMo-7B)’ 제품군을 출시했다는 내용을 다루고 있습니다.

• 샤오미는 깃허브를 통해 ‘미모-7B’ 제품군을 오픈 소스로 공개했으며, 이 모델은 매개변수 70억개의 소형모델(sLM)로, 오픈AI의 ‘o1-미니’에 맞먹는 성능을 내며, ‘딥시크’와 ‘큐원’ 등을 능가한다고 강조했습니다.
• ‘미모-7B-RL’은 수학 및 코드 추론 작업에서 o1-미니와 유사한 성능을 보이며, 일부 벤치마크에서는 ‘딥시크-증류-7B-RL’ 및 ‘큐원 2.5-32B-RL-제로’를 능가하는 결과를 보였습니다.
• 이번 공개에는 기본 모델, SFT 모델, 기본 모델에서 학습된 RL 모델, SFT 모델에서 학습된 RL 모델 등 4가지 모델이 포함되었습니다.
• 샤오미는 25조 개의 토큰을 학습하고 13만 개의 수학 및 코드 문제를 통해 RL을 실행했으며, 이 모델은 작은 크기로 개발되어 온디바이스나 엣지 AI에 적합합니다.

아마존, 자체 LLM 최상위 버전 ‘노바 프리미어’ 발표…소형 모델 학습에 적극 투입

아마존의 최첨단 AI 모델 ‘Nova Premier’에 대한 기사 내용입니다.

• Nova Premier는 텍스트, 이미지 및 비디오를 처리할 수 있으며 아마존의 AI 개발 플랫폼인 Bedrock에서 사용할 수 있습니다.
• 복잡한 컨텍스트를 이해하고, 여러 단계를 계획하며, 다양한 도구와 데이터 소스를 활용할 수 있습니다.
• 한 번에 최대 100만 개의 토큰을 처리할 수 있지만, 코딩, 수학 및 과학 벤치마크에서의 성능은 Google의 Gemini 2.5 Pro보다 낮습니다.
• 아마존은 ‘증류’ 프로세스를 통해 Nova Premier를 사용하여 더 작은 모델을 훈련할 계획입니다.

아마존이 Nova Premier를 통해 멀티모달 AI 모델 시장에서 경쟁력을 확보하려는 것으로 보입니다. 특히, 100만 토큰을 처리할 수 있는 능력은 긴 문맥을 이해하고 복잡한 작업을 수행하는 데 강점을 가질 수 있음을 시사합니다. 하지만, 코딩, 수학, 과학 분야에서의 성능이 경쟁 모델보다 낮다는 점은 개선해야 할 부분입니다. 아마존이 Nova Premier를 활용하여 더 작은 모델을 훈련하려는 전략은 비용 효율성을 높이고 다양한 애플리케이션에 적용하기 위한 것으로 판단됩니다.