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초거대 AI도 '가볍게'…노타, 국가대표 AI 최적화 속도 [경제일보] 국가대표 인공지능(AI) 모델 경쟁이 단순한 성능 경쟁에서 실제 산업 현장에서 얼마나 효율적으로 구동할 수 있느냐를 따지는 방향으로 확대되고 있다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에서도 모델 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성과 산업 확장성 등이 평가 요소로 떠오른 가운데 국내 기업들의 관련 기술 확보에도 속도가 붙고 있다. 20일 AI 모델 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 자사의 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로 국가대표 AI 모델의 활용 경쟁력 강화에 나선다고 밝혔다. 최근 정부가 발표한 독파모 프로젝트 2차 평가에서 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 컨소시엄이 3차수 진출팀으로 선정됐다. 정부는 단계 평가에서 모델의 정량적 성능뿐 아니라 자원 활용 효율성, 사용성과 실용성, 다양한 산업·서비스 환경으로의 확장 가능성 등을 종합적으로 평가했다고 설명했다. 해당 평가 기준은 국내 AI 경쟁의 기준이 모델 자체의 성능을 넘어 실제 활용 가능성으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 초거대 AI는 모델 규모가 커질수록 GPU와 메모리 등 인프라에 대한 부담도 커지는 만큼 기업과 기관이 실제 서비스를 구축하려면 연산 자원과 운영 비용을 낮추는 기술이 필수적인 것이다. 업스테이지 컨소시엄에서 AI 모델 경량화와 최적화를 맡고 있는 노타는 정부의 평가와 기조에 맞춰 '솔라' 계열 모델의 국내 인프라 활용성을 높이는 데 집중하고 있다. 모델의 성능을 최대한 유지하면서 연산 자원과 메모리 사용량을 줄여 다양한 하드웨어와 서비스 환경에서 구동할 수 있도록 지원하는 방식이다. 앞서 노타는 독파모 2차 평가 결과 발표에 앞서 업스테이지의 '솔라 오픈 2' 경량화 모델을 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개했다. 기존 모델을 구동하는 데 엔비디아 H100 GPU 8장이 필요했던 환경을 2장으로 줄일 수 있도록 최적화한 해당 모델은 글로벌 누적 다운로드 8만건을 기록했다. 솔라 오픈 2는 2500억개의 매개변수를 갖춘 대규모 AI 모델이다. 노타는 모델 가중치를 INT4와 NVFP4 기반 4비트 형식으로 변환하고 중요도가 낮은 연산 모듈을 선별적으로 정리하는 방식으로 모델을 경량화했다고 설명했다. 그 결과 가중치 저장에 필요한 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 76.5% 줄인 것으로 나타났다. 메모리 용량을 기준으로 H100 GPU 8장이 필요했던 모델을 2장으로 구동할 수 있게 된 것이다. 초거대 AI 모델의 활용 과정에서 발생하는 GPU 확보와 전력, 운영 비용 부담을 낮추고 실제 서비스 적용 가능성을 높인 것으로 평가된다. 특히 업스테이지 컨소시엄은 AI 모델뿐 아니라 국산 AI 반도체와의 결합도 추진하고 있다. 독파모 2차 평가 과정에서 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 활용해 국산 AI 소프트웨어와 하드웨어 생태계를 연계한다는 계획이다. AI 모델과 반도체를 함께 최적화하는 구조가 자리 잡으면 특정 해외 GPU에 대한 의존도를 낮추면서 국내 인프라 환경에 맞는 AI 서비스 구축도 가능해질 전망이다. AI 모델의 경량화는 독파모뿐 아니라 향후 AI 산업 전반에서도 중요성이 커지고 있다. 기업이 자체 서버에 AI를 구축하는 온프레미스 환경부터 엣지·온디바이스 AI까지 활용 영역이 확대될수록 제한된 연산 자원에서 모델을 구동할 수 있는 기술이 필요하기 때문이다. 향후 독파모 3차수 경쟁에서도 모델의 절대적인 성능과 함께 얼마나 적은 자원으로 안정적인 서비스를 구현할 수 있는지가 주요 경쟁 요소가 될 것으로 전망된다. 국산 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 국산 반도체, 경량화 기술, 서비스 플랫폼을 연결해 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 생태계를 구축하는 것이 국가 AI 경쟁력 확보의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 채명수 노타 대표는 "국가대표 AI 모델이 다양한 산업 현장에서 비용 효율적으로 활용될 수 있도록 최적화 기술을 지속적으로 고도화할 것"이라며 "업스테이지와 함께 독파모 3차수 평가에서도 좋은 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.2026-08-20 08:18:35
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AI 경쟁 무대 바뀐다…데이터이쿠, 모델 넘어 데이터·거버넌스 플랫폼 강화 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 운영 단계로 확대되면서 AI를 관리하고 성과를 검증하는 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있다. 단순히 뛰어난 AI 모델을 확보하는 것을 넘어 데이터를 연결하고, AI 에이전트를 통제하며, 비즈니스 성과로 이어지도록 운영하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 가운데 데이터이쿠가 5년 연속 글로벌 AI 플랫폼 리더로 선정되며 능력을 입증하고 있다. 30일 데이터이쿠는 가트너가 발표한 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 데이터이쿠는 5년 연속 리더 자리를 유지했다. 데이터이쿠는 '비전의 완성도' 부문에서 높은 평가를 받으며 기업들이 AI 실험을 넘어 대규모 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량을 인정받았다고 설명했다. 최근 기업들의 AI 전략은 단순한 생성형 AI 도입에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 관리하는 방향으로 변화하고 있다. 챗봇이나 문서 작성 등 개별 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 사례가 늘면서 AI 활용 과정 전반을 관리할 수 있는 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들은 다양한 AI 모델과 데이터 환경을 동시에 활용하는 멀티플랫폼 환경에 대응해야 하는 상황으로 알려졌다. 이에 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터 품질 관리, 모델 운영, 보안, 규제 대응, 성과 측정 등 AI 생애주기를 관리하는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터이쿠는 해당 시장 변화에 맞춰 데이터 준비부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 하나의 환경에서 지원하는 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 클라우드 인프라와 기존 업무 시스템 전반에서 AI 개발과 운영을 지원하며, 데이터 분석가와 개발자, 현업 부서가 협업할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 최근 AI 에이전트 확산에 대응해 관련 기능도 강화하고 있다. 멀티플랫폼 환경에서 AI 에이전트를 관리하고 성과를 검증할 수 있도록 지원하는 '에이전트 매니지먼트', AI 기반 개발 과정을 시각적으로 확인하고 검토할 수 있는 '코빌드', 거버넌스 기반 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템즈' 등을 제공하고 있다. AI 도입 이후 기업들이 겪는 가장 큰 과제 중 하나는 '실제 성과 창출'이다. 많은 기업이 생성형 AI를 활용한 개념검증(PoC)을 진행하고 있지만, 조직 전체 업무 환경으로 확산하는 과정에서는 데이터 접근성, 보안, 운영 관리, 성과 측정 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁 구도 역시 모델 개발 경쟁에서 AI를 안정적으로 운영하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 기업 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택하는지뿐 아니라, 해당 AI가 실제 업무에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있기 때문이다. 고객 평가에서도 높은 점수를 받고 있다. 데이터이쿠에 따르면 최근 12개월간 가트너 피어 인사이트 기준 평균 5점 만점에 4.7점을 기록했으며, 리뷰 작성자의 98%가 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 데이터 플랫폼 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 앞서 데이터이쿠는 지난달 열린 '스노우플레이크 서밋 2026'에서 스노우플레이크의 '2026 AI 플랫폼 올해의 제품 파트너'로 선정된 바 있다. 데이터이쿠는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 환경에서 데이터 이동 없이 AI 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하며 기업들이 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 국내에서도 기업들의 AI 투자 확대와 함께 AI 운영 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 금융, 제조, 유통 등 산업 전반에서 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 기업 내부 데이터와 AI 시스템을 안전하게 연결하고 관리하는 체계가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 국내 기업들은 AI 활용 과정에서 개인정보 보호와 보안, 산업별 규제 대응 등을 동시에 고려해야 하는 만큼 단순 AI 모델 도입보다 운영과 관리 역량 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 성과를 만드는 운영 경쟁으로 이동하면서 AI 플랫폼 기업들의 역할도 더욱 커질 전망이다. 데이터이쿠의 이번 가트너 리더 선정 역시 기업 AI 전환 과정에서 플랫폼과 거버넌스 역량의 중요성이 높아지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "앞으로 기업 간 AI 경쟁력의 격차는 더욱 뚜렷해질 것"이라며 "이러한 격차는 어떤 AI 모델에 접근할 수 있는지가 아니라 AI가 실제 비즈니스 전반에서 성과를 낼 수 있도록 접근성과 오케스트레이션, 거버넌스를 얼마나 효과적으로 갖추고 있는지가 좌우할 것"이라고 말했다.2026-07-30 17:44:29
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크래프톤, 한국어 음성 AI 'A.X K2 라온' 공개…게임 캐릭터와 말로 협업한다 [경제일보] 크래프톤(대표 김창한)이 한국어 음성 이해와 생성에 특화된 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘A.X K2 Raon-Speech’를 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 공개했다. A.X K2 Raon-Speech는 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 참여한 SK텔레콤 정예팀의 2차수 성과다. 크래프톤은 컨소시엄에서 차세대 멀티모달 모델 연구를 맡고 있다. 모델은 총 210억개 파라미터 규모다. SK텔레콤의 A.X K2 기반 소형 언어모델에 크래프톤이 자체 학습한 음성 인코더와 코덱을 결합했다. 음성 인코더는 사람의 목소리를 AI가 처리할 수 있는 정보로 변환하고, 코덱은 AI의 답변을 음성으로 복원한다. 기존 음성 AI는 이용자의 말을 텍스트로 변환한 뒤 답변을 만들고 이를 다시 음성으로 합성하는 다단계 구조가 일반적이다. 이 과정에서 말투와 감정, 억양 등의 정보가 사라질 수 있다. A.X K2 Raon-Speech는 음성에 담긴 비언어적 정보까지 활용해 상황에 맞는 답변을 생성하도록 설계됐다. 크래프톤이 공개한 평가 결과에 따르면 이 모델은 300억개 이하 파라미터급 공개 음성 언어모델 가운데 한국어 종합 성능 1위, 영어 종합 성능 3위를 기록했다. 평가는 음성 인식·합성·이해와 음성·텍스트 질의응답, 도구 호출 등 6개 영역에서 이뤄졌다. 한국어 24개와 영어 22개 등 총 46개 벤치마크가 활용됐다. 크래프톤이 음성 AI에 투자하는 배경에는 게임 캐릭터를 정해진 대사만 반복하는 비플레이어 캐릭터(NPC)에서 이용자와 협업하는 ‘CPC(Co-Playable Character)’로 진화시키려는 전략이 있다. CPC가 이용자의 목소리와 의도를 이해하면 전투 지시를 수행하거나 게임 상황과 감정에 맞춰 대화하는 경험을 구현할 수 있다. 크래프톤은 지난 4월 AI 모델 브랜드 ‘라온’을 출범하고 음성 언어모델과 실시간 음성 대화 모델, 텍스트·음성 변환 모델, 비전 인코더를 공개했다. 이번 모델은 기존 라온의 음성 학습 기술을 A.X K2에 적용한 후속 성과다. 상용 게임 적용을 위해서는 빠른 응답 속도뿐 아니라 유해 발언 통제, 이용자 음성정보 보호, 캐릭터 설정의 일관성도 확보해야 한다. 여러 이용자가 동시에 접속하는 게임 환경에서 추론 비용을 낮추는 기술 역시 중요한 과제다. 이강욱 크래프톤 최고AI책임자는 “게임에 필요한 AI 파운데이션 기술을 지속해서 고도화해 새로운 게임 경험을 만들어 나가겠다”고 말했다. 크래프톤의 AI 전략은 연구 성과 공개를 넘어 실제 게임 플레이를 바꾸는 단계로 향하고 있다. A.X K2 Raon-Speech가 CPC에 적용돼 이용자와 자연스럽게 대화하고 협업하는 수준까지 발전한다면 음성 AI는 게임의 부가 기능이 아니라 플레이 방식을 구성하는 핵심 기술로 자리 잡을 전망이다.2026-07-29 11:10:22
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AI 팩토리 시대 핵심은 경량화…노타, 솔라 오픈2 메모리 76% 줄였다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)의 경쟁 기준이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 얼마나 큰 AI 모델을 만들 수 있느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 에이전트 시대가 본격화되면서 기업들이 마주한 과제 역시 성능 경쟁을 넘어 GPU 비용과 운영 효율성 확보로 확대되는 가운데, 노타가 대규모 AI 모델을 GPU 2장만으로 구동할 수 있는 경량화 기술을 선보이며 기업들의 AI 전환(AX) 비용 절감에 나섰다. 27일 노타는 업스테이지와 함께 참여 중인 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 2차 성과물인 '솔라 오픈2' 전용 경량화 모델을 공개했다고 밝혔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 딥시크와 문샷 AI의 '키미' 시리즈 등 고성능 오픈 웨이트 모델이 주목받고 있다. 다만 AI 경쟁의 기준은 단순히 모델 성능을 넘어 실제 업무 환경에서 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지로 확대되고 있다. 특히 문서 업무와 코딩, 검색, 툴 호출 등을 수행하는 AI 에이전트가 확산되면서 토큰 사용량과 연산 비용이 크게 증가하고 있어 AI 운영 비용을 낮추는 경량화 기술이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 기업들의 AI 인프라 경쟁 역시 새로운 국면을 맞고 있다. AI 팩토리와 AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화되면서 GPU 확보가 중요한 과제로 떠올랐지만, 높은 구축 비용과 전력 소비는 여전히 기업들의 부담으로 꼽힌다. 같은 성능을 보다 적은 GPU로 구현할 수 있다면 인프라 구축 비용과 운영 비용을 동시에 절감할 수 있는 만큼 AI 경량화 기술의 중요성도 커지고 있다. 솔라 오픈2는 문서 업무와 코딩, 툴 호출, 다단계 추론 등 실제 기업 업무에 활용할 수 있는 AI 에이전트 구현에 초점을 맞춘 대규모 언어모델(LLM)이다. 총 2500억개의 매개변수를 갖추고 있으며 실제 작업 시에는 필요한 150억개의 매개변수만 활성화하는 '전문가 혼합(MoE)' 구조를 채택했다. 하나의 모델 안에 있는 여러 연산 모듈 가운데 일부만 선택적으로 활용하는 방식으로 연산 효율성을 높인 것이 특징이다. 노타는 해당 솔라 오픈2의 기능을 실제 기업 환경에 보다 효율적으로 배포할 수 있도록 데이터 기반 MoE 양자화와 라우터 인지형 MoE 양자화, 비균일 전역 프루닝 기술 등을 적용했다고 설명했다. 양자화는 모델을 보다 낮은 정밀도의 데이터 형식으로 변환해 메모리 사용량을 줄이는 기술이며, 프루닝은 중요도가 낮은 연산 모듈을 선택적으로 제거해 모델을 경량화하는 기술이다. 특히 데이터 기반 MoE 양자화에는 모델 가중치를 4비트 저정밀 형식으로 변환하면서도 모든 전문가 모듈이 안정적인 통계치를 확보할 수 있도록 캘리브레이션 데이터를 합성하는 'PASCAL-MoE' 기술이 활용됐다. 라우터 인지형 MoE 양자화에는 양자화 이후에도 라우터가 전문가 모듈을 안정적으로 선택할 수 있도록 자체 개발한 양자화 알고리즘이 적용됐다. 이를 통해 노타는 원본 모델의 가중치 메모리를 기존 500.6GB에서 117.8GB로 약 76.5% 줄이는 데 성공했다고 강조했다. 기존에는 엔비디아 'H100 GPU' 8장이 필요했던 환경을 GPU 2장만으로 구동할 수 있도록 최적화했으며, 양자화 이후에도 AI 에이전트의 핵심 기능인 툴 호출 성능을 안정적으로 유지하는 것으로 알려졌다. 실제로 글로벌 AI 시장 역시 성능 경쟁에서 운영 효율성 경쟁으로 무게 중심이 이동하고 있다. 높은 성능의 AI 모델을 보다 적은 인프라로 구동할 수 있는 기술이 기업들의 AI 도입 장벽을 낮추는 핵심 요소로 떠오르면서 경량화 기술이 AI 팩토리 시대의 필수 기술로 자리 잡고 있는 것이다. 노타는 이번 솔라 오픈2 경량화 모델을 통해 국내 기업들이 보다 적은 비용으로 AI 에이전트를 도입하고 활용 범위를 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 별도의 대규모 GPU 인프라를 구축하기 어려운 기업들도 효율적으로 AI 서비스를 운영할 수 있도록 지원해 AI 전환을 가속화한다는 계획이다. 노타가 공개한 솔라 오픈2 전용 경량화 모델은 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스를 통해 확인할 수 있다. 김태호 노타 CTO는 "이번 성과는 대규모 MoE 모델을 기업이 실제 도입할 수 있는 형태로 최적화했다는 데 의미가 있다"며 "기업이 자사의 인프라와 예산에 맞춰 에이전트 AI를 도입하고 활용 범위를 확장할 수 있도록 모델 구조와 하드웨어 환경에 최적화된 양자화 및 경량화 기술을 지속해서 고도화하겠다"고 말했다.2026-07-27 14:27:30
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![[현장] 오피스 기업에서 소버린 에이전틱 OS로…한컴, AI로의 대전환 선언](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/19/20260519113153883554.jpg)
오피스 기업에서 '소버린 에이전틱 OS'로…한컴, AI로의 '대전환' 선언 [경제일보] "소버린 에이전틱 OS기업, 이것이 '한글과컴퓨터'가 아닌 '한컴'으로서 앞으로 36년을 이끌 비전" 19일 김연수 한컴 대표는 서울 여의도 페어몬트호텔에서 열린 전략 발표회 '한컴 : 더 시프트'에서 이같이 밝히며 글로벌 AI 기업으로의 전환을 공식 선언했다. 이날 행사에는 김연수 대표를 비롯한 주요 경영진이 참석해 '소버린 에이전틱 OS' 전략과 AI 사업 성과, 글로벌 진출 계획 등을 공개했다. 한컴은 이번 행사를 통해 단순 인공지능(AI) 기능 추가 수준을 넘어 데이터 주권과 AI 실행 환경을 통합 제공하는 차세대 AI 운영체제 기업으로 사업 구조를 전환하겠다는 청사진을 제시했다. 소버린 에이전틱 OS는 조직 내부 데이터와 외부 AI 모델, 기존 업무 시스템 및 권한 체계를 하나의 안전한 환경에서 연결·통제하는 통합 AI 에이전트 운영체제다. 공공·국방·금융·헬스케어처럼 데이터 보안과 통제가 중요한 산업군이 핵심 시장으로 꼽힌다. 최근 글로벌 AI 시장은 단순 생성형 AI를 넘어 스스로 판단하고 실행하는 '에이전틱 AI' 중심으로 빠르게 이동하고 있다. 동시에 각국 정부와 기업들은 개인정보와 업무 데이터를 외부 AI 플랫폼에 의존하지 않는 'AI 주권' 확보를 핵심 과제로 내세우고 있다. 특히 유럽연합(EU)의 AI Act와 GDPR 등 글로벌 규제가 강화되면서 데이터 통제와 온프레미스 기반 AI 수요가 확대되는 분위기다. 이에 한컴은 '데이터 주권'을 앞세워 AI 운영 플랫폼 시장을 선점하겠다는 전략으로 분석된다. 김 대표는 "유럽은 AI 주권 유구가 가장 빠르게 제도화된 시장"이라며 "유럽 시장은 한컴이 추진하고 있는 소버린 에이전틱 OS에 대한 수요가 가장 가파르게 늘어나고 있으며, 최근 한 컴은 유럽 편집 파트너 세 곳과 MOU를 체결했거나 앞두고 있다"고 설명했다. 한컴은 이날 처음으로 AI 사업 실적도 구체적으로 공개했다. 지난해 한컴 별도 기준 매출은 1753억원으로 전년 1591억원 대비 10.2% 증가하며 역대 최대치를 기록한 것으로 집계됐다. 특히 전체 매출 증가분 가운데 절반 이상이 AI 사업에서 발생한 것으로 나타났다. AI 매출 성장세는 올해 들어 더욱 가속화되고 있다. 올해 1분기 AI 매출 비중은 11%를 넘어섰으며 월 기준 AI 매출은 당초 사업계획 대비 평균 200% 이상 초과 달성한 것으로 나타났다. 한컴은 기존 20만 고객 기반 위에 AI 패키지를 추가하는 방식으로 안정적인 AI 수익 구조를 구축하고 있다. 신규 고객 확보 경쟁보다 기존 기업 고객을 AI 서비스로 전환하며 수익성을 유지하는 전략이다. 실제 지난해 SaaS 방식으로 한컴 솔루션을 사용하던 기업 고객의 절반 이상이 갱신 과정에서 AI 패키지를 선택한 것으로 나타났다. 한컴은 현재 중앙부처와 교육청, 금융사, 공공기관 등을 포함한 대규모 B2B 고객군을 확보하고 있는 것으로 알려졌다. 한컴은 이날 AI 시장 공략을 위한 핵심 경쟁력으로 문서 파싱·비정형 데이터 처리 기술, 공공·금융 중심 데이터 보안 역량, 20만 고객 기반, 개방형 AI 아키텍처 등을 제시했다. 특히 지난해 공개한 오픈소스 데이터 처리 기술 '오픈데이터로더(ODL)'는 글로벌 벤치마크 주요 부문에서 경쟁 오픈소스를 제치고 높은 성능을 기록했다. ODL은 문서 데이터를 대형 언어 모델(LLM)이 읽을 수 있는 구조로 변환하는 기술이다. 한컴은 자체 LLM 개발 경쟁 대신 다양한 AI 모델을 자유롭게 연결할 수 있는 'LLM 비종속 구조' 전략도 강조했다. 고객이 특정 AI 모델에 종속되지 않고 직접 선택·통제할 수 있는 구조를 제공하겠다는 것이다. 이는 최근 글로벌 AI 플랫폼 시장에서 주목받는 팔란티어와 유사한 전략으로 평가된다. 데이터 통합과 운영 체계 자체를 장악하는 방식이다. 한컴은 글로벌 시장 공략에도 본격적으로 나선다. 첫 타깃은 유럽 시장이다. 한컴은 최근 유럽 현지 AI·데이터 기업들과 연이어 협력 논의를 진행하고 있으며 일부 기업과는 양해각서(MOU) 체결도 앞두고 있다고 설명했다. 유럽은 개인 정보 보호와 AI 규제가 가장 강력한 시장인 만큼 '소버린 AI' 수요가 빠르게 확대되는 지역으로 꼽힌다. 한컴은 이날 36년 만의 사명 변경 계획도 함께 공개했다. 기존 '한글과컴퓨터'에서 글로벌 브랜드 중심의 '한컴(HANCOM)'으로 변경한다. 또한 '한컴오피스 2024'를 마지막으로 연식제 패키지 판매를 종료하고 AI 기반 플랫폼 구조로 제품 정책도 전환할 계획이다. 김 대표는 "이제 한컴은 글로벌 소버린 에이전트 OS 기업으로 최종 전환하려 한다"며 "지난 수년의 AI 기술 개발과 사업화는 바로 이번 전환을 준비하기 위한 역량 축적의 과정이었다"고 말했다.2026-05-19 11:41:15
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