KT(옛 한국통신)는 3일 소기업 정보화에 꼭 필요한 알짜기능만을 모아 놓은 '비즈메카 라이트 알짜팩'을 출시했다.
알짜팩 서비스는 정보기술(IT) 활용능력이 부족한 자영업체와 소기업의 눈높이에 맞춘 통합 e비즈니스 솔루션이다.
매출 증대를 위한 고객관리,홈페이지 자동구축 프로그램,사업장별 독립 도메인을 갖춘 e메일,은행·증권·보험계좌의 통합관리 서비스 등으로 구성돼 있다.
“막대한 자금을 투입하는 빅테크와 대규모언어모델(LLM) 시장에서 다투는 것은 한계가 있습니다.”지난해 한 기업 경영진이 자체 LLM 사업에서 손을 떼겠다며 한 말이다. 2023년까지만 해도 국내 통신 3사는 물론 네이버, 카카오 등 주요 정보통신기술(ICT) 기업은 LLM 개발에 힘을 쏟았다. 하지만 대부분 지난해를 기점으로 자체 LLM 개발 전략을 뒤집었다. 막대한 자금을 쏟아붓는 빅테크와의 경쟁은 ‘계란으로 바위 치기’처럼 승산이 적다는 게 공통 이유였다.31일 업계에 따르면 이른바 ‘딥시크 쇼크’는 국내 ICT 업계에도 충격을 주고 있다. 중국 인공지능(AI) 스타트업 ‘딥시크’가 저비용으로 고성능 AI 모델을 개발한 것은 예상 밖의 일이라는 반응이다.딥시크가 이번 개발에 투입한 비용은 80억원 안팎으로 알려졌다. LLM을 개발하려면 대규모 컴퓨팅 인프라를 구축하고 학습해야 하기 때문에 ‘조(兆) 단위’ 투자가 필요하다던 기존 고정관념을 깬 사례다. 적은 컴퓨팅 파워로 효율적으로 학습할 수 있는 실험적 기법을 적용한 결과라는 후문이다.개발 인력도 빅테크와 비교하면 10분의 1 수준으로 알려졌다. “막대한 자본력, 인력 없이 오픈AI나 마이크로소프트(MS) 등과 AI 모델 경쟁을 벌이는 것은 무리”라던 국내 주요 ICT 경영진의 걱정이 무색해지는 대목이다. SK텔레콤, KT, LG유플러스 등은 지난해부터 자체 AI 모델 사업을 키우지 않고, 빅테크와 협력하며 AI 서비스 개발에 집중하고 있다.일각에선 국가 차원의 적극적인 지원도 한국과 중국의 대응 결과가 달랐던 원인으로 지목했다. 중국 정부는 AI 기술을 연구하는 국가공정실험실과 각종 국가 지원 프로그
딥시크의 뒤를 이을 중국 인공지능(AI) 기업들의 약진이 두드러지고 있다. 중국 현지에서 AI '4대 호랑이'로 불리는 문샷AI, 즈푸AI, 바이촨AI, 미니맥스는 물론 마이크로소프트(MS) 수석 과학자 출신이 세운 스텝펀 등 걸출한 중국 AI 기업들이 글로벌 AI 생태계를 거머쥘 기세로 속속 서비스를 내놓고 있다.문샷AI, 10억 달러 투자 유치…글로벌 AI 시장 발판 마련31일 정보기술(IT) 업계에 따르면 딥시크의 뒤를 이을 AI 기업으로 가장 주목받는 건 문샷AI다. 양즈린 문샷AI 최고경영자(CEO)는 지난달 출시 1주년을 맞은 자사의 생성형 챗봇인 '키미'의 월간 활성 사용자수(MAU)가 3600만명을 넘어섰다고 자축했다.하지만 이같은 성과에도 양 CEO는 키미의 재방문율을 높이기 위해 차세대 수학 추론 모델인 'k0-매쓰(math)'를 공개하며 서비스 고도화에 고삐를 죄고 있다. k0-매쓰는 키미에서 선보이는 첫 추론 능력 강화 모델로, 벤치마크 성능 테스트에서 대학 입시 및 고전 수학 문제 풀이 점수가 오픈AI 'o1-프리뷰'와 'o1-미니'보다 더 높은 점수를 받았다고 밝혔다.문샷AI 창립자인 양 CEO는 중국 칭화대를 졸업하고 미국 카네기멜론대에서 컴퓨터공학 박사학위를 취득한 AI 전문가다. 구글의 딥러닝 AI 연구팀인 구글브레인에서 근무했으며, 애플 내 최고 AI 전문가로 꼽히는 루슬라 살라쿠트디노프 AI 디렉터와 일하며 실무 경험을 쌓았다.문샷AI는 사업 시작 1년 만에 두 차례의 펀딩에 성공하며 시장에서도 가치를 인정받았다. 특히 지난해 2월 10억 달러 투자 유치는 중국 AI 기업이 받은 단일 투자 중 최대 규모다. 투자자 명단에 알리바바, 텐센트, 메이퇀 등 중국 대표 테크 기업들이 이름을 올렸다
중국의 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 전 세계적으로 주목받으면서 이들이 AI 모델을 개발한 방식에도 관심이 쏠리고 있다. 미국의 중국 제재로 충분한 그래픽처리장치(GPU)를 확보할 수 없었던 상황에서 오픈AI, 구글 등 미국 빅테크와 비슷한 수준의 AI 모델을 개발했기 때문이다. 이들의 개발 비결로 하드웨어가 아닌 최적화, 알고리즘 등이 손꼽히면서 미국 빅테크 대비 충분한 하드웨어 확보가 어려운 국내 정보기술(IT) 업계도 이들의 전략을 참고해야 한다는 지적이 나온다.딥시크가 관심을 끈 계기는 이달 공개한 논증(reasoning) AI 모델 ‘R1’이다. 오픈AI의 ‘o1’처럼 복잡한 문제를 논리적으로 해결하는 사고 사슬(CoT, Chain of Thought) 기법을 활용한다. 월 20달러를 내고 챗GPT플러스 서비스에 가입해야만 쓸 수 있었던 o1과 달리 R1은 무료로 쓸 수 있는 데다 성능도 o1 못지않아 화제가 됐다. 전 세계 주요 앱 마켓 상위권을 딥시크 앱이 차지한 상황이다.이에 앞서 전문가들은 작년 5월 딥시크가 공개한 오픈소스 AI 모델 ‘V2’에 주목했다. 이 모델의 추론 비용은 100만 토큰당 1위안(약 200원) 수준이었는데 메타의 라마3 70B와 비교하면 7분의 1, 오픈AI GPT-4 터보의 70분의 1에 불과했다. 중국에서는 V2의 출시로 가격 경쟁이 벌어지기도 했다. 텐센트, 바이두, 알리바바 등 중국 빅테크 기업이 V2 출시 이후 잇달아 AI 서비스 이용료를 낮췄다. 작년 11월에는 이를 개선한 모델 V3를 공개했다. 딥시크는 이 모델의 학습 비용이 557만달러(약 82억원)라고 밝혔는데 이는 메타의 라마 3.1(6억4000만달러) 대비 100분의 1도 되지 않는 숫자다. 딥시크가 밝힌 숫자가 축소됐다는 의혹도 있지만 다른 AI 모델보다 훨