독자 AI 파운데이션 모델 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스가 선정됐다. 과학기술정보통신부는 20일 “추가 선정된 모티프테크놀로지스 정예팀은 기존 3개 정예팀과의 유의미한 경쟁과 국내 AI 생태계의 성장·확장에 기여할 수 있는 것으로 평가됐다”고 선정 이유를 밝혔다. 새로 합류한 컨소시엄에는 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원 등이 참여한다.과기정통부에 따르면 모티프테크놀로지스팀은 독자 기술을 기반으로 300B급 추론형 대규모언어모델(LLM)에서 310B급 비디오언어모델(VLM), 320B급 VLA 등으로 모델을 고도화하겠다는 계획을 내놨다. 최지희 기자
국내 이공계 박사급 전문인력의 연봉이 대학에 따라 3000만원 이상 차이 나는 것으로 나타났다.20일 과학기술정책연구원(STEPI)의 ‘이공계 신규 박사인력의 임금 결정 요인과 시사점’ 보고서에 따르면 KAIST, 서울대 등 ‘우수 연구중심대학’과 지방대 간 이공계 박사급 인력의 월 평균 임금 편차가 250만원으로 나타났다. 우수 연구중심대 출신 월평균 임금은 725만원, 거점 국립대 출신은 475만원이다. 연봉으로 환산하면 3000만원 차이다. 평균 임금 차이인 만큼 이보다 더 큰 격차가 나는 경우가 많을 것으로 보인다. 수도권 대형 사립대 출신 평균 연봉은 우수 연구중심대보다 약 11.8% 적었고, 수도권 중소형 사립대는 14.8% 적었다.조사 인원은 296명으로 민간 기업 취직 비율이 72.3%, 공학계열 전공 비율은 72.6%였다. 전체 분석 대상의 약 43%인 127명이 박사 학위 취득을 위해 학부 졸업 후 타 대학원으로 진학했는데 이 중 단 1건을 제외하고 모두 졸업 후 평균 임금이 더 높은 대학원으로 이동한 것으로 나타났다.과학기술논문인용색인(SCIE)급 논문 중심의 학술 성과를 낸 이들을 조사했다. 이들의 임금 결정 요인을 대학 유형, 전공 분야, 학위 과정, 연구성과 등으로 나눠 분석했다.교육부는 지난해 국가균형성장을 위해 지방 국립대를 AI 거점대학으로 육성하고 올해 3곳에 300억원을 지원하겠다고 밝혔다. 또 지방에 인공지능전환(AX) 대학원을 2030년까지 22개 신설한다는 구상도 내놨다.학계 관계자는 “지방대에 예산을 지원한다고 해당 대학 출신 인력의 질적 경쟁력이 높아지는 것은 아니다”며 균형 성장 명목의 지방 거점국립대 지원책을 비판했다.최영총 기자
엔비디아가 오픈AI에 투자하기로 한 자금을 1000억달러에서 300억달러로 대폭 축소했다. ‘벤더 파이낸싱’(공급업체가 고객사에 자금을 지원해 자사 제품을 거래하는 구조) 우려를 불러올 정도로 긴밀했던 두 회사의 협력이 흔들리는 것 아니냐는 분석이 나온다. 엔비디아의 관심이 인공지능(AI) 모델에서 생태계 전반으로 확장되고 있다는 신호로도 해석된다.19일(현지시간) 주요 외신에 따르면 엔비디아와 오픈AI의 300억달러 규모 지분 투자 협상이 마무리 단계인 것으로 전해졌다. 이로써 지난해 9월 양사가 체결한 1000억달러 장기 투자 의향서(LOI)는 백지화된다. 엔비디아가 오픈AI에 10년간 매해 100억달러를 투자하는 대신 일회성 투자로 전환한 것이다. 로이터통신은 오픈AI가 투자금 대부분을 엔비디아 칩 구매에 사용할 계획이라고 전했다.양사의 이상 기류는 올초부터 감지됐다. 월스트리트저널(WSJ)은 지난달 30일 1000억달러 투자 협상이 교착 상태에 빠졌다고 보도했다. 엔비디아 내부에서 이 같은 대규모 계약에 대한 의문을 제기하는 목소리가 터져 나왔다는 것이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 오픈AI의 사업 방식에 규율이 없다고 비판했다는 내용도 보도에 담겼다. 다음날 젠슨 황 CEO는 곧바로 불화설을 부인했다. 다만 1000억달러 투자와 관련해 “확약은 없었다”고 선을 그었다.이번 투자 축소는 오픈AI의 장기 성장세에 대한 회의론이 일부 반영됐다는 평가가 나온다. 2022년 말 챗GPT를 출시한 이후 부동의 1위를 지키던 오픈AI의 모델 성능 우위가 최근 흔들리고 있다. 이날 구글이 출시한 신형 AI 모델 제미나이3.1 프로는 주요 AI 성능 벤치마크인 인류의 마지막 시험(HLE)에서 44.4%