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LG유플러스, 옵트에이아이와 GPU 효율화 맞손…토큰 처리량 최대 4배 향상 [경제일보] AI 서비스가 빠르게 확산되면서 인공지능(AI) 경쟁의 축이 모델 성능에서 운영 효율로 넓어지며 같은 수준의 AI 서비스를 제공하더라도 비용과 수익성이 천차만별로 차이가 생기고 있다. LG유플러스가 AI 모델 최적화 전문기업 옵트에이아이와 손잡고 토큰 처리량을 높이는 기술 확보에 나선 것도 이 같은 변화에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 2일 LG유플러스는 옵트에이아이와 AI 운영 효율화 기술 공동 연구를 확대한다고 밝혔다. 양사는 AI 모델의 연산 과정을 효율화해 같은 GPU 자원에서 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있는 '토큰 최적화' 기술을 개발하고 있다. LG유플러스에 따르면 현재 진행 중인 연구에서 동일 GPU가 처리할 수 있는 토큰량을 기존 대비 최대 4배 높이는 초기 성과도 확보한 것으로 나타났다. 토큰은 AI가 이용자의 질문을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 처리하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스 이용량이 늘어나면 처리해야 하는 토큰도 증가하기 때문에 GPU와 전력 등 AI 인프라 사용량 역시 함께 커질 수 있다. 토큰 최적화는 모델의 크기나 연산 과정을 줄이거나 효율화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 요청을 처리하도록 만드는 기술이다. LG유플러스가 주목하는 부분은 '더 많은 GPU를 확보하는 것'에서 '보유한 GPU를 얼마나 효율적으로 활용하느냐'로 AI 인프라 경쟁의 초점이 이동하고 있다는 점이다. AI 서비스가 대중화될수록 이용자 수와 요청량이 늘어나는 만큼 서버를 계속 증설하는 방식만으로는 비용 부담이 커질 수 있기 때문이다. 같은 GPU에서 더 많은 요청을 처리할 수 있다면 인프라 확충 속도를 늦추거나 서비스 증가에 대응할 수 있는 여지가 생기는 것으로 꼽힌다. 이번 협력은 LG유플러스와 옵트에이아이가 기존 온디바이스 AI에서 진행한 연구의 연장선으로 진행된다. 앞서 양사는 스마트폰 등 기기 내부에서 AI를 구동하는 환경에서 모델 경량화 기술을 적용해 LG유플러스의 AI 모델 '엑사원' 기반 소형 언어 모델(sLM)을 스마트폰의 AI 전용 반도체인 NPU에서 구동할 수 있도록 구축했다. LG유플러스에 따르면 해당 기술 적용 이후 기존 CPU 방식과 유사한 성능을 유지하면서 전력 소모는 78%, 모델 크기는 82% 줄었다. 온디바이스 환경에서 모델의 크기와 전력 소모를 줄이는 데 초점을 맞췄다면 이번에는 대규모 AI 서비스를 처리하는 서버 GPU 환경으로 연구 무대를 확대한다. 개인 기기의 배터리와 메모리가 핵심 변수였던 것에서 나아가 GPU 처리량과 전력, 동시 요청 처리 능력 등을 최적화 대상으로 삼는 것이다. 양사는 지난 1일 AI 운영 효율화 기술과 산업 적용 사례를 공유하는 'Efficient AI 테크 세미나'도 공동 개최했다. 행사에는 AI 반도체 기업 퓨리오사AI와 AI 플랫폼 기업 베슬에이아이(VESSL AI), 한국전자기술연구원(KETI), 한양대학교 등 산·학·연 관계자들이 참여해 AI 모델 최적화와 AI 반도체, 실제 서비스 적용 사례 등을 논의했다. LG유플러스는 확보한 최적화 기술을 자사 AI 서비스와 대규모 AI 인프라 운영 환경에 단계적으로 적용할 계획이다. 온디바이스 AI에서 검증한 모델 경량화 역량을 서버 GPU로 확대하고, AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 연산량과 비용을 줄이는 방향으로 기술을 고도화한다는 구상이다. LG유플러스와 옵트에이아이는 그동안 온디바이스 AI에서 협력하며 경량화 기술을 검증한 데 이어 대규모 서버 환경으로 공동 연구를 확대하고 있다. AI 모델의 성능을 높이는 경쟁과 함께 동일한 자원으로 더 많은 AI 요청을 처리하는 효율화 경쟁이 커지는 가운데, LG유플러스도 AI 서비스와 AIDC를 동시에 운영하는 사업자로서 관련 기술 확보에 속도를 내는 모습이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "AI 경쟁력은 단순히 성능을 높이는 것을 넘어 같은 자원으로 얼마나 많은 토큰을 효율적으로 처리할 수 있느냐에 달려 있다"며 "옵트에이아이를 비롯한 다양한 파트너들과 협력해 토큰 최적화 기술 연구를 확대하고 실제 서비스에 적용할 수 있는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다. 이재호 옵트에이아이 대표는 "생성형 AI 시대에는 높은 성능만큼이나 운영 효율을 확보하는 것이 중요해지고 있다"며 "LG유플러스와 함께 실제 서비스 환경에서 검증 가능한 AI 최적화 기술을 고도화하고 AI 산업의 효율성 향상에 기여하겠다"고 말했다.2026-10-02 09:00:00
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"AI로 해킹 잡는다"…SK쉴더스, ICML서 보안 AI 기술 공개 [경제일보] SK쉴더스가 글로벌 3대 인공지능(AI) 학회로 꼽히는 ICML 2026에 연구 논문을 올리며 AI 기반 사이버보안 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 생성형 AI 확산 이후 사이버 공격 방식이 복잡해지면서 보안업계 역시 단순 관제 중심을 넘어 AI 원천기술 확보 경쟁에 뛰어드는 것으로 풀이된다. 22일 SK쉴더스는 자사 사이버보안 AI 연구 조직 '사이버보안AI랩스' 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 AI 학회 'ICML 2026'에 채택됐다고 밝혔다. ICML은 'NeurIPS', 'ICLR'과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽히는 대표적인 AI 학술 행사로 오는 7월 6일부터 서울 코엑스에서 열리는 'ICML 2026'에서 전 세계 AI 연구자들을 대상으로 발표될 예정이다. 이번 연구는 실제 사이버 공격 환경에서 발생하는 '불규칙 시계열 데이터' 문제를 새로운 방식으로 분석한 것으로 알려졌다. 기존 보안 탐지 시스템은 공격이 일정한 흐름과 패턴으로 이어진다는 가정 아래 데이터를 분석하는 방식이 일반적이었다. 다만 실제 해킹과 침투 공격은 발생 시점과 간격이 일정하지 않고 단시간 집중 공격이나 장기 잠복형 공격 등 다양한 형태로 나타나는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이에 기존 방식으로는 불규칙하게 이어지는 공격 흐름을 충분히 반영하지 못해 이상 징후를 놓치거나 탐지 정확도가 떨어지는 한계가 있다는 지적이 이어져왔다. 최근 생성형 AI 기반 공격과 자동화된 해킹 기법이 확산되면서 기존 보안 체계의 대응 한계 역시 업계 주요 과제로 떠오르고 있다. SK쉴더스는 이번 연구를 통해 불규칙한 공격 흐름 자체를 AI가 학습할 수 있도록 설계한 기술 'QuITE(쿼리 기반 불규칙 시계열 임베딩)'를 제시했다. 시간 간격이 서로 다른 데이터를 효과적으로 분석해 실제 공격 흐름을 보다 자연스럽게 반영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 특히 해당 기술은 기존 AI 모델과 유연하게 결합할 수 있도록 다양한 보안 탐지 시스템에 적용 가능한 확장성을 가진 것으로 평가된다. 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋 기반 성능 검증에서는 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9% 수준의 성능 개선 효과를 기록했다. AI 기반 사이버보안 경쟁이 단순 탐지 자동화를 넘어 실제 공격 패턴을 얼마나 정밀하게 분석하고 대응할 수 있는지로 빠르게 이동하고 있는 것으로 분석된다. 글로벌 보안기업들 역시 AI 기반 자율형 보안운영센터(SOC)와 실시간 위협 탐지 기술 개발에 투자를 확대하고 있다. SK쉴더스 역시 이번 연구 성과를 실제 보안 서비스에 적용하는 방안을 검토 중이다. 회사는 자사 보안 관제센터 '시큐디움'과 MDR(관리형 탐색 & 응답) 서비스 등에 해당 기술을 연계해 위협 탐지와 분석·대응 정밀도를 높인다는 계획이다. 기존 방식으로 탐지하기 어려웠던 이상 징후 식별 역량 역시 강화될 것으로 전망된다. 또한 SK쉴더스는 사이버보안 특화 소형언어모델(sLLM)과 자율형 보안운영센터 등 차세대 AI 보안 기술 연구도 확대하고 있다. AI와 자동화 기반 실시간 탐지·대응 체계를 강화해 신·변종 사이버 공격 대응 역량을 끌어올린다는 전략이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문 부사장은 "이번 ICML 논문 채택으로 SK쉴더스의 AI 연구 역량이 글로벌 학계에서도 경쟁력을 인정받았다"며 "연구 성과를 자사 서비스에 연계해 탐지·분석 역량을 한 단계 끌어올리고, 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-05-22 15:46:25
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국토부, 테슬라 FSD 무단 활성화 수사 착수…SW 불법 변경 강경 대응 [경제일보] 국내에서 테슬라 차량의 자율주행 소프트웨어를 임의로 활성화한 사례가 확인되면서 정부가 수사 절차에 착수했다. 소프트웨어를 통한 차량 기능 변경이 확산될 경우 안전 관리 체계 전반에 영향을 줄 수 있다는 판단이 반영됐다. 커넥티드카와 소프트웨어 중심 차량 전환이 빨라지는 상황에서 차량 사이버보안 규제의 실제 적용 사례가 될 가능성이 제기된다. 24일 국토교통부에 따르면 정부는 일부 이용자가 테슬라 차량에 비공식 장비와 외부 소스코드를 활용해 감독형 완전자율주행(FSD) 기능을 활성화한 정황과 관련해 경찰청에 수사를 의뢰했다. 자동차 소프트웨어를 임의로 변경한 행위가 자동차관리법 위반에 해당할 수 있다고 보고 법적 판단을 맡긴 것이다. 이번 조치는 테슬라코리아의 선제 신고 이후 진행된 후속 대응이다. 테슬라코리아는 지난달 말 FSD 기능이 비정상적으로 활성화될 수 있는 소프트웨어 취약점을 인지하고, 자동차 사이버보안 관리체계(CSMS)에 따라 이를 당국에 보고했다. 이후 정부는 해당 취약점을 악용한 불법 행위 발생 여부를 점검해 왔다. 테슬라는 신고 이후 원격 조치를 통해 임의로 활성화된 FSD 기능을 비활성화했다. 그 결과 이달 들어 관련 시도는 눈에 띄게 감소한 것으로 파악됐다. 다만 일부 차량에서 우회 활성화 시도가 이어지면서 단순 모니터링 수준을 넘어 수사 의뢰로 대응 수위를 높였다. 문제가 된 FSD 기능은 국내에서 제한적으로만 허용된다. 자유무역협정(FTA)에 따라 미국에서 생산된 일부 차종은 별도의 국내 인증 없이 기능 사용이 가능하지만 그 외 차량은 국내 자동차 안전기준 인증을 받아야 한다. 현재 기준으로는 미국 생산 모델 S·X와 사이버트럭에 한해 사용이 가능한 것으로 알려져 있다. 반면 중국 등에서 생산된 모델Y 등에서는 정식 인증 절차를 거치지 않은 상태에서 외부 장비나 프로그램을 통해 기능을 활성화하려는 시도가 이어진 것으로 파악됐다. 국토부는 이러한 행위를 자동차관리법상 불법으로 규정하고 있다. 안전 운행에 영향을 줄 수 있는 자동차 소프트웨어를 임의로 변경하거나 설치·삭제하는 행위는 금지 대상이며, 위반 시 2년 이하 징역 또는 2000만원 이하 벌금이 부과될 수 있다. 단순 기능 추가를 넘어 차량 제어 체계 전반에 영향을 줄 수 있다는 점에서 규제 대상에 포함된다는 설명이다. 자동차 산업이 소프트웨어 중심 구조로 전환되면서 규제 초점도 빠르게 이동하고 있다. 과거에는 기계적 결함 중심의 리콜과 안전 규제가 주를 이뤘지만, 최근에는 차량 내 소프트웨어 업데이트와 원격 제어 기능이 확대되면서 사이버보안과 데이터 관리가 핵심 관리 영역으로 부상했다. 이에 완성차 업체들은 국제 기준에 맞춘 사이버보안 관리체계를 구축하고 있으며, 국내에서도 관련 인증과 신고 체계가 단계적으로 강화되고 있다. 이번 사례는 국내에서 차량 소프트웨어 불법 변경을 둘러싼 첫 본격 수사로 이어질 가능성이 있다. 특히 소비자가 차량 기능을 임의로 확장하거나 제한을 우회하는 행위가 실제 법적 제재 대상으로 이어질 수 있다는 점에서 업계 전반에 미치는 영향이 예상된다. 완성차 업체 입장에서는 소프트웨어 보안 강화와 함께 원격 제어 대응 체계 고도화 필요성이 커질 것으로 보인다. 경찰청은 테슬라코리아로부터 관련 자료를 제출받아 구체적인 위반 여부와 행위 주체, 기술적 경로 등을 확인할 계획이다. 국토부는 “자동차가 커넥티드카, 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 전환되면서 국제적으로 자동차 소프트웨어에 대한 안전관리가 강화되고 있다”며 “자동차의 안전한 운행에 영향을 주는 소프트웨어 임의 변경은 엄격히 제한된다”고 말했다.2026-04-24 08:51:17
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