[Daily AI] 독파모 3차전 이끈 ‘숨은 조력자’… 데이터·비전·GPU 기업 주목 작성일 08-19 50 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">셀렉트스타·슈퍼브에이아이·래블업, SKT·LG·업스테이지 컨소시엄 지원</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GjgwVJWIvy"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="09ec5b423f1b12925da270ce1753a9d4790665da0042f98b3e6f44736005f419" dmcf-pid="HAarfiYCvT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/552796-pzfp7fF/20260819184101873pyvt.png" data-org-width="640" dmcf-mid="YfkCQa5TCW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/552796-pzfp7fF/20260819184101873pyvt.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="7ef23a2c6b41fcbec8ac076b324982e8234828a900d8b9b7bf10b26bd87c19fd" dmcf-pid="XTlXgsqFvv" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트가 3개 정예팀 체제로 압축되면서 각 컨소시엄을 뒷받침해 온 전문기업들의 역할도 주목받고 있다.</p> <p contents-hash="a79e33bb40383f28bc4e8534ed8b431c32567b22d9a0e8a6e2dfd94b11e148f9" dmcf-pid="ZySZaOB3CS" dmcf-ptype="general">19일 관련 업계에 따르면 과학기술정보통신부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 평가에 SK텔레콤, LG AI연구원, 업스테이지 컨소시엄이 통과했다.</p> <p contents-hash="b10fb448b53030b35b89f0f41d8a69cafa32a0f41558d5e97cea44b81b10b6da" dmcf-pid="5Wv5NIb0hl" dmcf-ptype="general">◆래블업, 업스테이지 GPU 500장→1000장 이상 확대◆</p> <p contents-hash="963b32a80ebf1ac559eed1b01956542cf5fc2f928bb290dc2180c2a1445b137f" dmcf-pid="1YT1jCKpSh" dmcf-ptype="general">업스테이지 컨소시엄에서는 AI 인프라 플랫폼 기업 래블업이 대규모 AI 학습 인프라 운영을 담당하고 있다. 래블업은 자체 플랫폼 ‘백엔드닷에이아이(Backend.AI)’를 기반으로 1차부터 3차 단계까지 업스테이지의 모델 학습용 GPU 클러스터를 운영하고 있다.</p> <p contents-hash="a9fbc4bbb88b1729124b28a8a38afc0386c71209ab23506d4a35a916a1874bb3" dmcf-pid="tGytAh9UlC" dmcf-ptype="general">1차 단계에서는 엔비디아 B200 GPU 500장 이상을 활용해 ‘솔라 오픈 100B(Solar Open 100B)’ 학습을 지원했다. 2차 단계에서는 H100과 B200 등으로 구성된 GPU 약 1000장 규모의 클러스터를 운영하며 ‘솔라 오픈 2 250B(Solar Open 2 250B)’ 학습을 지원했다.</p> <p contents-hash="78b8e8ff75ae81990137525f84b96cbf91c42798d72ab0ff5dec7f5168a2632e" dmcf-pid="FHWFcl2uWI" dmcf-ptype="general">GPU는 모델 학습에만 투입된 것이 아니다. 컨소시엄 참여기업들이 모델 경량화와 평가 파이프라인 고도화, 산업별 실증 서비스 개발, 기초연구와 안전성 검증 등에 GPU를 활용할 수 있도록 자원 배분과 운영도 맡았다.</p> <p contents-hash="ad03e021adea7781008dec3c7e02212c2dda10a9cd704c47454c9af1c2ff50ab" dmcf-pid="3XY3kSV7WO" dmcf-ptype="general">3차 단계에서는 GPU 클러스터 규모가 1000장 이상으로 늘어난다. 모델의 기본 학습 이후 강화학습(RL)을 비롯한 사후학습 비중이 커지면서 래블업은 대규모 AI 학습에 널리 쓰이는 ‘슬럼(Slurm)’ 인터페이스 지원을 본격화할 계획이다. 기존 강화학습 파이프라인을 유지하면서 Backend.AI의 자원 격리와 스케줄링, 이기종 가속기 관리 기능을 함께 활용할 수 있도록 하는 방식이다.</p> <p contents-hash="0cc83911691c2b84d3be39967e5f8879f4865d6aa1d00c0f4d8a56d923ad432e" dmcf-pid="0ZG0Evfzys" dmcf-ptype="general">신정규 래블업 대표는 “500장에서 시작해 1000장 이상으로 확대된 클러스터를 실제 국책사업에서 운영하며 대규모 학습 인프라 역량을 검증했다”며 “3차 단계에서는 Slurm 인터페이스와 NPU 호환성을 확대해 다양한 대규모 학습·추론 환경에 대응하겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="2ebda08e1ffa0db090688dae9b384d302fc6d620e5e35d218eeb5491845e8394" dmcf-pid="p5HpDT4qhm" dmcf-ptype="general">◆ 셀렉트스타, SKT ‘A.X K2’ 학습데이터 품질 총괄◆</p> <p contents-hash="9e497df8f592e90059c92d747972acc34f212cd8585a614d5985aabcba5d7346" dmcf-pid="U1XUwy8BCr" dmcf-ptype="general">SK텔레콤 컨소시엄에서는 AI 데이터·신뢰성 평가 기업 셀렉트스타가 데이터 파트를 총괄하고 있다. 셀렉트스타는 SK텔레콤이 개발한 독자 AI 파운데이션 모델 ‘A.X K2(에이닷엑스 케이투)’의 학습데이터 품질 관리와 검수를 담당했다.</p> <p contents-hash="da4e51640c855151f208d523db0fdac35632cac15e1baa5f5afe661fed782a95" dmcf-pid="utZurW6blw" dmcf-ptype="general">1차 단계에서 대규모 학습데이터 구축과 검증을 지원한 데 이어 2차 단계에서는 여러 참여기관이 생성·구축한 데이터 전체를 동일한 기준으로 관리하는 역할로 범위를 넓혔다.</p> <p contents-hash="ad79e4c8f4bce08cb71000c084ed5d5dd1cc9859b74c857f1861f96450274661" dmcf-pid="7swSRAFYWD" dmcf-ptype="general">질문과 답변의 적절성을 평가하는 ‘질의·응답 적정성’, 이미지와 질의응답 간 일치 여부를 확인하는 시각 질의응답(VQA) 적정성, 문장 형식과 구조를 점검하는 구문 정확성 등을 검증해 사후학습에 투입되는 데이터 품질을 관리했다.</p> <p contents-hash="cde1f64e799d673800d870dbbdc4629c8bc3bfd5302cbdf3cd7fcd6762f40a44" dmcf-pid="zOrvec3GTE" dmcf-ptype="general">AI 모델의 안전성을 높이기 위한 레드티밍 학습용 데이터셋 검수도 맡았다. 자체 AI 신뢰성 평가 플랫폼 ‘다투모’를 활용해 유해성이나 편향 등 실제 서비스 과정에서 발생할 수 있는 위험 요소를 고려한 데이터 품질 검증을 진행했다.</p> <p contents-hash="656a8b14f7c6a4448b00572bbe92f326237c90a03e5671eb72a993644b0a4cb8" dmcf-pid="qImTdk0HSk" dmcf-ptype="general">김세엽 셀렉트스타 대표는 “데이터 총괄 파트너로서 축적해 온 데이터 구축·품질관리 역량을 바탕으로 모델 고도화를 안정적으로 지원할 것”이라며 “국내 AI 생태계가 활용할 수 있도록 데이터와 신뢰성 평가 기술도 지속적으로 고도화하겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="f51024ec353890c71803e6422869e3c613b83ad3b03aebaa8eb58df7cc854df4" dmcf-pid="BCsyJEpXlc" dmcf-ptype="general">◆ 슈퍼브에이아이, K-엑사원 ‘눈’ 넘어 피지컬AI 데이터까지◆</p> <p contents-hash="32a1ef635dca680e4c34abfa86f29449f8715718f017cc6f705c1617fd330a5e" dmcf-pid="bhOWiDUZyA" dmcf-ptype="general">LG AI연구원 컨소시엄에서는 비전 인텔리전스 기업 슈퍼브에이아이가 비전·영상·피지컬AI 영역을 맡고 있다. 슈퍼브에이아이는 LG 계열사가 아닌 참여기업 가운데 고성능 AI 파운데이션 모델 개발에 직접 참여하며 ‘K-엑사원(K-EXAONE)’의 멀티모달 역량 확대를 지원하고 있다.</p> <p contents-hash="471921745db34d7b340b48d6f73ba6cd3df41210372e1083ea55e4cdb9fc237b" dmcf-pid="KlIYnwu5vj" dmcf-ptype="general">1차 단계에서 초거대 AI 학습용 영상 데이터를 구축한 데 이어 2차 단계에서는 시각 이해와 3차원(3D) 공간 정보 해석 등 고난도 비전 기술 개발에 참여했다.</p> <p contents-hash="b48c9bac24f39087265329259ede64c3c47aa7d1ef65f6504b53ab89e1708446" dmcf-pid="9SCGLr71hN" dmcf-ptype="general">사람의 동작을 1인칭과 3인칭 영상으로 수집·가공하고 자연어 라벨링을 결합해 멀티모달 데이터 파운데이션을 구축했다. 향후 대규모언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 넘어 로봇 등 현실 세계에서 행동하는 피지컬AI 학습으로 활용 범위를 넓히기 위한 기반이다.</p> <p contents-hash="692c7bd7d53d5c2dd7e39d3e37af6d5417f13fa5a891b07c2ee621eb139aef24" dmcf-pid="2vhHomztSa" dmcf-ptype="general">슈퍼브에이아이는 앞으로 시각·영상·행동 데이터 구축 역량을 활용해 독자 피지컬AI 파운데이션 모델과 비전·언어·행동(VLA) 모델 개발에도 참여한다는 계획이다.</p> <p contents-hash="4e73e6df8cedf68f00d3d955fae4c493040de9336e2ac2cf0c4539541c454ebd" dmcf-pid="VTlXgsqFhg" dmcf-ptype="general">김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “LLM과 VLM을 넘어 피지컬AI까지 확장되는 독자 AI 파운데이션 모델 개발에 참여할 것”이라며 “비전·영상·행동 데이터 구축 역량을 바탕으로 독자 피지컬AI와 VLA 모델 개발에 기여하겠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="1fda06846046e43603373f350b6a6d31e131e58b93778350fc823e40593e464a" dmcf-pid="fySZaOB3vo" dmcf-ptype="general">업계에서는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 후반부로 갈수록 모델 자체 성능뿐 아니라 양질의 데이터와 멀티모달 학습 기반, 안정적인 대규모 컴퓨팅 인프라 등 전체 AI 개발 생태계의 경쟁력이 더욱 중요해질 것으로 보고 있다. 3차 단계에서 3개 정예팀의 모델 경쟁과 함께 전문 파트너사들이 각자의 기술을 실제 모델 성능과 산업 활용으로 얼마나 연결할지도 관전 포인트가 될 전망이다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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