"AI모델"
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Cadence, 칩설계 AI모델 Maestro 공개 — EDA 자동화 가속
이 기사는 톰스하드웨어 프리미엄 구독자 전용 콘텐츠를 모은 주간 소식지다. Cadence는 자사 에이전틱 EDA 도구에 쓰이는 특화 LLM 모음 'Maestro'를 공개했고, 엔비디아 베라 CPU는 오라클 클라우드에서 NVL72 랙 구성 외에 단독 인스턴스로도 제공되기 시작했다. 앤트로픽의 IPO 관련 S1 서류에는 GPU·TPU 계약 규모와 컴퓨팅 자원이 고객 서비스보다 연구개발에 더 많이 쓰인다는 내용이 담겼다. PsiQuantum은 AI 데이터센터용 광 스위치 프로토타입을 공개했으며, TP-Link의 Wi-Fi 8 기기 미국 판매를 둘러싼 FCC와의 갈등도 함께 다뤄졌다.
하정우·이해민, AI페스타서 국산 AI모델 산업 활용성 점검
하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장과 이해민 대통령비서실 AI미래기획수석이 서울 코엑스 ‘AI페스타 26’를 찾아 SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지의 독자 AI 파운데이션 모델과 메가존클라우드, KT, 화웨이 등의 AI·클라우드 부스를 둘러봤다. 하 부위원장은 산업 확산을 위해 대규모 모델 외에 경량 모델과 멀티모달 역량이 필요하다고 강조했고, 이 수석은 AI 비즈니스의 국내 매출 연계와 보안 대응 전략을 질문했다. KT는 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 기업용 AI 시스템과 사내 인프라에 모델을 직접 설치해 민감 데이터를 외부 유출 없이 활용하는 방식을 소개했다. 사절단은 NIPA 피지컬AI관에서 로봇 물체 집기 시연과 로봇기초모델(RFM) 학습 데이터 수집 현황도 점검했다.
코어, AI모델별 VRAM 계산해 유휴 GPU 공유 플랫폼 개발
포스텍 창업지원을 받은 마이스터고 재학생 중심 팀 '코어'가 'AI 페스타 26'에서 교내 GPU 서버의 유휴 자원을 다른 사용자에게 배분하는 플랫폼을 공개했다. 기존에는 GPU 메모리를 10GB 단위로 고정 배정해 실제 필요량을 넘는 자원이 활용되지 못했는데, 코어는 AI 모델별 필요 VRAM 용량을 계산하고 관리자가 서버 여유를 확인해 배포를 승인하는 방식을 적용했다. 사용자는 허깅페이스 저장소에서 오픈소스 LLM을 불러와 배포 조건을 설정하고, 승인 후 스트리밍 채팅과 API로 모델을 이용할 수 있다. 팀은 큐원 2.5-7B-Instruct, 스몰LM2-1.7B-Instruct 등 일부 모델을 실제 GPU 서버에서 구동해 확인했으며, 11월 중 학교 내 서비스 적용을 목표로 개발을 이어가고 있다.
시스템반도체·팹리스타입세이프AI, 기계용 AI모델 'Jev' 공개
스타트업 타입세이프AI가 자연어 대신 소프트웨어 간 상호작용을 위한 새로운 유형의 AI 모델 'Jev'를 공개했다. Jev는 텍스트 응답 대신 확률이 포함된 구조화된 타입 데이터를 반환해 파싱·검증 과정을 줄인다. 이 모델은 강화학습 기반 'RLCD(Reinforcement Learning for Calibrated Decisions)' 아키텍처를 사용하며, 여러 출력을 한 번에 병렬로 반환하는 방식으로 응답 속도를 높였다고 회사는 설명했다. 오픈AI 출신으로 RLHF 공동 개발자인 디오고 알메이다 공동창업자 겸 CEO는 이 모델이 고객 서비스 문의 분류, AI 에이전트 도구 호출, 실시간 자동화 등에 활용될 수 있다고 밝혔다.
시스템반도체·팹리스DGIST·KAIST, 로봇 AI 스킬 충돌 해결한 학습법 개발
DGIST 박대희 교수 연구팀이 KAIST와 공동으로, 사람 움직임 예측과 로봇 이동 경로 계획을 하나의 소형 AI 모델에서 동시에 수행하면서 두 작업 간 성능 저하를 줄이는 '분리형 파라미터 학습(DPT)' 방법을 개발했다. 두 기능을 하나의 모델에 담을 때 발생하는 학습 간섭 현상을 '스킬 충돌'로 정의하고 이를 해결한 것이다. JRDB, JTA 데이터로 검증한 결과 기존 'DTPP' 모델 대비 로봇 경로 평균 오차 약 41.6%, 충돌률 약 49.0%, 사람 움직임 예측 오차 약 33.7% 감소했다. 자율주행 AI에 적용한 추가 실험에서도 기존 'HiP-AD' 모델 대비 주행 완주율과 종합 주행 점수가 향상됐다. 연구 성과는 ECCV 2026에 채택돼 발표된다.
정책·수출통제·보조금포티투마루 김동환 대표, 독자 AI모델이 산업주권 좌우한다
김동환 포티투마루 대표는 3일 영상 인터뷰에서 정부의 '독자 파운데이션 모델' 프로젝트와 관련해 자체 AI 모델 확보가 산업 주권과 경제 경쟁력을 좌우한다고 강조했다. 그는 초거대 AI 모델 개발에는 막대한 비용과 GPU·데이터 등 자원이 필요해 민간 단독으로는 한계가 있으며 정부 지원이 스타트업 참여를 가능하게 한다고 설명했다. 외산 모델 의존 시 공급 정책 변화로 국내 AI 활용이 제약될 수 있다고 우려했고, '독자성'은 프롬 스크래치 여부보다 모델을 지속적으로 통제·관리할 수 있는지가 핵심이라고 밝혔다. 2차 평가에서 제기된 벤치마크 최적화 논란에 대해서는 확인은 필요하지만 투자 위축으로 이어져서는 안 된다고 말했다. 프로젝트는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3개 팀이 경쟁 중이며 정부는 최종 2개 팀을 선정할 계획이다.
