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크래프톤, 초대 CAIO에 이강욱 선임…'게임·피지컬 AI' 투트랙 전략 가속 [이코노믹데일리] 크래프톤(대표 김창한)이 인공지능(AI) 기술 경쟁력 강화를 위해 최고인공지능책임자(CAIO) 직책을 신설하고 이강욱 AI 본부장을 초대 CAIO로 선임했다. 위스콘신-매디슨대 종신교수직까지 내려놓고 합류한 이 신임 CAIO는 크래프톤의 AI R&D(연구개발)와 중장기 기술 전략을 총괄하는 중책을 맡게 됐다. 이 CAIO는 2016년 UC버클리에서 전기컴퓨터공학과 박사 학위를 취득하고 2019년부터 위스콘신대 전기컴퓨터공학부 교수로 재직해 온 딥러닝·머신러닝 전문가다. 2022년부터 크래프톤 AI 본부장을 겸직하며 NeurIPS, ICML 등 세계적 AI 학회에 총 57편의 논문을 등재시키는 등 학계와 산업계를 아우르는 성과를 냈다. 특히 지난해 엔비디아(NVIDIA)와 협업해 유저와 실시간으로 상호작용하는 'CPC(Co-Playable Character)'를 공개하며 기술력을 입증한 바 있다. 크래프톤은 이번 인사를 기점으로 △이용자 경험 혁신 △제작 및 운영 효율화 △중장기 신성장 동력 확보 등 3대 AI 전략을 본격 추진한다. 게임 내 AI 기술을 고도화해 CPC와 같은 상호작용 콘텐츠의 완성도를 높이고 제작 단계에서는 반복 업무를 줄여 개발자가 창의적 기획에 집중할 수 있는 환경을 구축한다는 구상이다. 특히 주목할 점은 '피지컬 AI'와 로보틱스 연구로의 확장이다. 크래프톤은 별도 법인 '루도 로보틱스(Ludo Robotics)'를 설립해 AI 원천 기술을 로봇 분야에 접목한다. 게임 개발과 운영 과정에서 축적한 방대한 상호작용 데이터와 가상 시뮬레이션 노하우를 로봇의 지능을 담당하는 소프트웨어 개발에 활용한다는 전략이다. 한국 법인은 이 CAIO가 직접 이끌 예정이다. 이강욱 CAIO는 "크래프톤은 AI를 인간과 창작을 대체하는 기술이 아니라 상상력과 창의성을 넓히는 도구로 여긴다"며 "게임이라는 핵심 사업을 중심으로 AI 기술과 데이터 기반의 장기적인 확장 가능성도 함께 검토해 나가겠다"고 밝혔다. □ 이강욱 신임 CAIO 프로필 경력 - 2022.04~2026.02 크래프톤 AI 본부장 (현재) - 2025.07~2026.01 University of Wisconsin-Madison 전기컴퓨터공학과 부교수 - 2019.07~2025.06 University of Wisconsin-Madison 전기컴퓨터공학과 조교수 - 2018.10~2019.06 KAIST 연구조교수 - 2016.06~2018.09 KAIST 박사후연구원 학력 - 2010.08~2016.5 UC Berkeley 전자컴퓨터공학과 박사 졸업 - 2010.08~2012.12 UC Berkeley 전자컴퓨터공학과 석사 졸업 - 2006.03~2010.05 KAIST 전자공학과 졸업 - 2004.03~2006.02 서울과학고 졸업 수상 - 2024년 NSF CAREER Award - 2024년 Amazon Research Awards - 2022년 Young Investigator Grants Award, KSEA - 2020년 The Joint Communications Society/Information Theory Society Paper Award, IEEE - 2009년 Korea Talent Award (대한민국 인재상), Korea Foundation for Advancement of Science & Creativity (KOFAC)2026-02-23 17:32:28
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KAIST, 저렴한 GPU로 AI 비용 67% 절감하는 '스펙엣지' 기술 개발 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 서비스의 고질적인 문제로 지적되던 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있는 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 외부의 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 대규모 언어모델(LLM) 인프라 비용을 절감하는 '스펙엣지(SpecEdge)' 기술을 개발했다고 28일 밝혔다. 그동안 LLM 기반 AI 서비스는 고가의 데이터센터 GPU에 전적으로 의존해 비용 부담이 크고 기술 진입장벽이 높다는 한계가 있었다. 이번에 개발된 스펙엣지는 데이터센터 GPU와 개인 PC 및 소형 서버에 탑재된 '엣지 GPU'가 역할을 분담하는 방식이다. 연구팀은 '추측적 디코딩(Speculative Decoding)' 기술을 적용해 엣지 GPU가 먼저 확률 높은 단어를 빠르게 생성하면 데이터센터의 대규모 모델이 이를 검증하도록 설계했다. 이 과정에서 엣지 GPU는 서버 응답을 기다리지 않고 연속적으로 단어를 생성해 처리 속도를 높였다. 기술 적용 결과는 놀랍다. 기존 데이터센터 GPU만 사용하는 방식 대비 AI가 문장을 만드는 최소 단위인 토큰당 비용을 약 67.6% 절감하는 데 성공했다. 비용 효율성은 1.91배 높아졌고 서버 처리량 또한 2.22배 향상됐다. 특히 일반적인 인터넷 환경에서도 원활하게 작동해 별도 네트워크 구축 없이 즉시 상용화가 가능하다는 점이 특징이다. 연구팀은 이 기술이 스마트폰과 개인용 컴퓨터 및 신경망 처리장치(NPU) 등 다양한 기기로 확장될 경우 AI 서비스의 대중화를 앞당길 것으로 보고 있다. 한동수 교수는 "데이터센터를 넘어 사용자 주변의 엣지 자원까지 인프라로 활용해 누구나 고품질 AI를 저렴하게 이용하는 환경을 만들겠다"고 강조했다. 이번 연구 성과는 그 우수성을 인정받아 이달 초 미국 샌디에이고에서 열린 세계 최고 권위의 AI 학회 '신경정보처리시스템 학회(NeurIPS)'에서 상위 3.2%에 해당하는 스포트라이트 논문으로 선정돼 발표됐다.2025-12-28 13:04:22
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