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B2C 보다 B2B…KT 초거대 AI '믿음' 노림수
최지웅 기자
2023.11.01 07:50:19
3년 내 1000억원 매출 목표...믿음 파운데이션 모델 개방 다양한 AI 응용서비스 나올듯
이 기사는 2023년 10월 31일 18시 23분 유료콘텐츠서비스 딜사이트 플러스에 표출된 기사입니다.
T가 31일 서울 서초구 KT 연구개발센터에서 기자설명회를 열고, 초거대 AI '믿음(Mi:dm)'의 출시를 발표했다. (제공=KT)

[딜사이트 최지웅 기자] "KT는 AI B2B(기업간거래) 시장에 집중하겠습니다. 그래서 기업 고객들이 초거대 AI를 대중화하는 시대를 열도록 하겠습니다."


KT가 31일 자체 개발한 초거대 AI '믿음'(Mi:dm)을 출시했다. B2B 시장을 중심으로 초거대 AI 생태계를 구축해 3년 내 1000억원 이상의 매출을 달성한다는 목표다.


이날 출시된 믿음은 ▲베이직 ▲스탠다드 ▲프리미엄 ▲엑스퍼트 등 경량부터 초대형까지 4종으로 구성됐다. 매개변수(파라미터)는 모델별로 최소 70억개에서 최대 2000억개에 이른다. 초대형 모델의 경우 생성형 AI 열풍을 일으켰던 오픈AI의 거대언어모델 'GPT-3(1750억개)와 어깨를 나란히 하는 수준이다. 


KT는 믿음을 통해 LLM(거대언어모델)의 B2B 사업화를 가속하고, 궁극적으로 기업들이 원하는 AI 사업 모델과 응용 서비스의 확산을 이끌어낸다는 계획이다. 초거대 AI를 사용하고 싶지만 수십억에서 수천억에 달하는 파라미터 모델을 직접 만들 여력이 없는 기업들에게 믿음은 좋은 선택지가 될 수 있다는 판단에서다.

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이에 KT는 초거대 AI 활용을 원하는 모든 기업에 믿음의 파운데이션 모델을 개방한다. 파운데이션 모델은 방대한 데이터셋으로 학습한 초거대 AI 핵심 기반 모델을 말한다. 믿음은 조(兆)단위 데이터의 사전 학습을 완료한 자체 파운데이션 모델로 기업이 원하는 형태로 미세조정(파인 튜닝)을 거쳐 다양한 AI 응용서비스를 만들 수 있다. 


최준기 KT AI·빅데이터사업본부장은 31일 서울 서초구 KT연구개발센터에서 열린 기자설명회에서 "기업 고객들이 챗GPT를 쓸 수도 있지만 누구든지 파인튜닝 해보거나 만져보긴 어려운 상황"이라며 "KT는 B2B 중심의 초거대 AI 생태계를 잘 만들어보자는 의미에서 파운데이션 모델을 개방했다"고 설명했다.


KT는 이날 믿음의 파운데이션 모델을 기반으로 개발 환경을 구현한 '믿음 스튜디오'를 공개했다. 최 본부장은 "몇 번 클릭만으로 원하는 LLM을 배치하고 자사 데이터를 가지고 파인튜닝을 할 수 있다"며 "전문 모델을 원하는 기업은 풀 파인 튜닝까지 가능하다"고 말했다.


KT는 KT클라우드와 함께 믿음의 기업전용 'AI 클라우드팜'을 패키지로 제공해 비용 부담을 줄였다. KT에 따르면 KT클라우드의 그래픽처리장치(GPU) 인프라 종량제 서비스 '하이퍼스케일 AI 컴퓨팅'을 이용하면 학습 비용을 기존보다 약 27%, 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)를 쓰면 서비스·추론 비용을 약 50% 절감할 수 있다. 최 본부장은 "비용 부담을 느끼는 고객들을 위해 KT클라우드와 믿음 조합으로 타사 대비 최소 20~30% 저렴하게 이용할 수 있도록 제공하고 있다"고 강조했다.


한국어 지원 능력은 믿음의 또다른 강점이다. 최근 구글의 '바드' 등 한국어 서비스를 지원하는 생성형 AI가 속속 등장하고 있지만 국내 이용자들의 눈높이를 충족시키는 수준에는 이르지 못했다. AI 스타트업 업스테이지도 믿음의 기업전용 LLM 사업화에 참여한 이유 중 하나로 한국어 서비스를 언급했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "메타의 라마 등 다른 초거대 AI 모델을 기반으로 많은 애플리케이션이 만들어지고 있는데 한국어가 안 된다는 부족함이 있다"며 "믿음이 타사 모델보다 더 좋은 베이스라인을 만들어준다면 한국어로 된 서비스가 굉장히 많이 나오게 될 것"이라고 기대했다. 


KT는 믿음의 신뢰성 향상에도 공을 들였다. 생성형 AI의 가장 큰 문제점은 사실이 아닌 내용을 사실처럼 말하는 '환각 답변(할루시네이션)' 현상이다. KT는 이를 해결하기 위해 ▲복잡한 문서도 모델이 정확히 이해할 수 있도록 변환하는 '다큐먼트 AI' ▲목표 도메인과 문서에 최적화된 최신 정보를 찾아내는 딥러닝 기술 '서치 AI' ▲원문에 근거한 응답만 생성하도록 강화학습을 적용한 '팩트가드 AI' 등 3가지 기술을 적용했다. 그 결과 할루시네이션 문제를 일반 생성형 AI 서비스 대비 최대 70% 줄일 수 있었다. 


최 본부장은 "KT는 65만 규모의 B2B 고객을 확보하고 있다"며 "모든 B2B 고객에게 초거대 AI를 제공해 3년 뒤에는 약 1000억원 전후 매출을 기록할 수 있는 사업모델(BM)을 만들 것"이라고 포부를 밝혔다. 

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