챗GPT로 상징되는 생성형 인공지능(AI)의 본격적인 등장은 지금까지의 AI 기술 생태계를 넘어 사회 전반에 적잖은 충격과 변화의 계기를 만들었다. 이제는 AI 기술의 활용을 경쟁력 확보 이상의 생존 전략으로 꼽을 정도다. 하루가 다르게 바뀌고 발전하는 AI 시대에 우리는 어떤 대응을 해야 할까. AI 분야를 대표하는 국내외 리더들의 통찰을 공유하고 나아갈 방향을 살펴본다. [편집자주]
지금 AI는 자본 경쟁이다. 최근 챗GPT 개발사인 오픈AI는 106억달러(약 14.5조원)의 투자 유치에 성공했다. 오픈AI의 대항마라고 불리는 앤트로픽도 300억~400억달러 기업가치를 들고 거대 투자 유치를 추진하고 있다. 프랑스의 대표적인 AI 기업 미스트랄AI도 올해 6월 6억유로(약 9000억원)의 투자를 받았다.
이러한 흐름은 수많은 AI 기업의 생존을 불투명하게 하는 듯 보인다. 하지만 시장을 바라보는 관점에 따라 거대 자본의 AI와는 다른 생존 전략을 마련할 수 있다. 그 관점 중 하나는 산업 특화형 AI다. 데이터 보안을 중요시 하면서 특정 기업 내에서만 사용 가능한 AI는 현재 많은 기업들이 요구하고 있다.
국내에서는 이러한 전략을 펼치는 대표적인 기업이 업스테이지다. 이 기업은 산업 특화형 AI로 금융, 헬스케어, 법률 등의 분야에서 다수 고객을 확보하고 있다. AI가 아직 실질적인 매출 성과를 보이지 않는 지금, 업스테이지는 지난해에만 100억원의 매출을 기록했으며 올해는 400% 성장을 예상하고 있다. 특히 지난 4월 1000억원 투자를 유치하며 올해 AI 스타트업 가운데 최대 투자를 기록했다.
최홍준 부사장은 이러한 성장에 대해 고객이 실제 사용 가능한 AI, 그리고 이를 위한 조직 구성 등이 주효했다고 말한다. 업스테이지의 차별화 전략과 이를 통해 AI가 가야할 방향성에 대해 들어봤다.
최홍준 부사장은 디지털 전략 전문가로 경력을 쌓고 네이버 라인뱅크의 경영전략실에서 사업개발 리더로 근무했다. 이후 라이나생명 CPC 전략본부 임원을 거쳐 현재 업스테이지에서 사업전략 및 솔루션 개발을 총괄하고 있다.
― 산업에 특화된 AI가 최근 AI 기업들에게 미래 전략이 되고 있는 것 같다.
“일반적으로 사용하는 AI 솔루션은 치명적인 약점이 있다. 개인은 모바일이나 웹 환경에서 비교적 자유롭게 사용하면 되지만 기업은 규제나 데이터 보안 등의 이유로 오픈AI와 같은 서비스를 이용하기 어렵다. 결국 이 기업들에게는 데이터 보안을 지키면서 자체적으로 사용할 수 있는 AI 솔루션이 필요하다.
특히 금융기관이나 의료기관, 공공기관에서 이러한 니즈가 크다. 여기서 핵심은 기존에 운영하는 레거시 시스템과 새로운 AI 솔루션을 어떻게 통합하는가이다. 가령 금융 시스템의 경우 고도화가 지속적으로 이뤄져왔지만 IBM, 유닉스, 오라클 등의 전통적인 IT 시스템을 기반으로 하고 있다. 반면 AI는 데이터베이스(DB)나 운용체제(OS) 솔루션들은 구조가 달라 결합이 잘 되지 않는다.
업스테이지의 차별점이 여기에 있다. 이종 간의 솔루션들을 통합할 수 있는 역량과 전문 조직이 있다는 것이다. 특히 금융기관, 헬스케어, 법률 등에서 강점을 보이고 있다.”
― 산업에 특화된 AI 솔루션의 차별점은 무엇인가.
“금융을 예로 들어보겠다. 보통 금융 특화 AI 모델이라고 하면 LLM(대규모 언어모델)에 금융 데이터를 넣어서 학습하면 된다고 많이들 얘기한다. 업스테이지는 ‘태스크 센트릭 모델’ 즉, 파인튜닝 과정을 더 거친 AI 모델을 적용한다.
금융 분야에는 20개가 넘는 관련 자격증이 있다. 이와 관련한 데이터를 학습시키고 파인튜닝한다. 프롬프팅에서도 가령 유해하거나 미성년들한테 답변하면 안되는 것들을 체크할 수 있게 하는 가이드레일 프롬프트라는 AI 거버넌스를 준수한다.
두 번째는 기존 고객사의 레거시 시스템과 연동해야 하는 솔루션이 있을 때 연동되는 과정에서 키값들이 완벽히 암호화 돼 개인 정보 보안을 철저히 지킨다. 세 번째는 퀄리티 파인튜닝이다. 가령 AI에 같은 질문을 했는데 다른 답변이 나오면 신뢰성이 낮기 때문에 금융기관에서 사용할 수 없다. 우리는 동일한 질문에 동일한 답변을 할 수 있도록 퀄리티 필터링 기술을 적용하고 있다.”
― 업스테이지 솔루션이 금융기관, 헬스케어 등의 분야에 적용되고 있는 것으로 안다.
“금융기관이 가장 많으며 케이뱅크가 대표적인 사례다. 현재도 사용 중이며 만족도도 높다. 이 외에도 신한투자증권, 신한라이프와는 사내 지식 검색 서비스 개발을 진행하고 있다.
금융 기관들은 상품 종류도 워낙 많고 시대에 따라 계속 바뀌고 새로운 유형이 생긴다. 정형화 된 게 아니라 사내 문서나 지식들이 제각각이다. 이를 LLM이 이해할 수 있도록 데이터 정제 작업을 거쳤다. 그런 과정을 거치다보니 어떤 사내 질문에 대해서도 정교한 답변을 제공한다.
카카오 헬스케어와 식약처 등에도 AI 솔루션 제공을 진행하고 있다. 특히 식약처와는 식의약 정보 제공 서비스를 개발하고 있다. 식의약 정보는 오류가 절대 있으면 안 되는 분야이기 때문에 우리의 OCR(광학문자인식) 및 AI 기술로 정확한 정보 제공 서비스를 개발하게 된 것이다. 현재 마무리 단계에 있으며 11월 중에 챗봇 서비스 형태로 제공될 것이다.”
― 앞서 전문 조직을 갖추고 있다고 했다. 어떻게 구성돼 있나.
“크게 두 조직으로 구성돼 있다. 하나는 기술 개발하는 제품 연구팀이고 다른 하나는 기업 고객에 공급하는 제품을 고도화하는 기술팀이다. 이 두 가지를 구분해서 AI 기술 개발과 엔터프라이즈 제품 고도화를 함께 발전시켜나가고 있다.
물론 다른 기업도 충분히 할 수 있는 전략일 수 있다. 다만 리더십의 차이가 있다. 금융 솔루션을 예로 들면 제 경우도 라이나생명, 네이버 라인뱅크 등을 거쳐오면서 금융 전문성을 갖추고 있다. 팀 내에는 금융기관에서 IT시스템 운영 경험있는 인력풀이 있어 금융 시스템에 어떻게 AI가 적용돼야 하는지를 누구보다 잘 안다는 점이다. 이러한 인력풀 구성은 결국 리더십의 결과라고 본다.”
― AI 거품론이 대두되는 상황에서 업스테이지는 명확한 시장을 찾은 것 같다.
“사실 모든 산업을 대응하지는 못한다. 오픈AI가 최근 106억달러(약 14.5조원) 투자를 유치했는데 우리가 따라갈 수 없는 노릇이다. 다만 이제까지 AI 분야에서 고품질의 데이터가 LLM의 성능을 결정한다는 것을 느꼈다. 데이터를 인식하고 이를 자산화시켜서 LLM 학습에 적용하는 과정에 심혈을 기울이면 충분한 경쟁력을 가질 수 있다고 본다.
여기에 솔라 10.7B(솔라 미니), 솔라 22B(솔라 프로)라는 LLM을 가지고 있다는 점은 경쟁력을 한층 높여준다.”
― 결국 중요한 것은 데이터라고 했다. 데이터가 중요한 거라면 어떤 LLM을 사용하든 결과물의 차이는 없을 것 같은데 굳이 솔라를 사용하고 발전시키는 이유는 무엇인가.
“결국 데이터를 지키기 위함이다. 기업이 사용하는 AI는 이제 기업 내 데이터를 기반으로 기업 환경에 특화돼 있다. 그런데 오픈AI, 앤트로픽 등의 AI 모델을 사용할 경우 데이터가 외부로 나가기 때문에 데이터 유출에 대한 우려가 크다. 반면 솔라의 경우 기업의 데이터센터 안에서 운영되기 때문에 데이터 유출 문제를 해소할 수 있다.”
― 솔라 기반의 AI 솔루션은 해외에서도 충분히 적용할 수 있을 것 같다.
“솔라는 한국어를 비롯해 영어, 일본어, 태국어가 가능하다. 이 4가지 언어를 사용하는 국가에서는 다 적용된다고 보면 된다. 금융 기업들이 많은 홍콩, 싱가포르 등에서도 솔라 기반의 AI 솔루션이 적용되는 데 전혀 문제가 없다.”
― 글로벌 진출까지 앞으로 더 발전시켜야 할 것이 많다. 다소 어려움이 있다면.
“글로벌 탑 탤런트가 부족하다는 것이다. 오픈AI 입사하면 연봉 100만달러(약 13억원)를 받는다고 한다. 한국은 1억원도 안 된다. 그런 한계성이 너무 아쉬운 부분이다. 아시아 및 글로벌 인재들이 한국 기업에서 일할 수 있는 여건이 마련됐으면 한다.
업스테이지가 올해 시리즈B 1000억원 투자를 받았다. 미스트랄AI와 비교해도 최근 받은 9000억원의 9분의 1 수준이다. 그럼에도 불구하고 우리가 타깃으로 한 부분에서 좋은 반응을 얻어내고 있다. 이를 통해 솔루션을 개선해 가는 부분에서는 나름의 방법을 찾아가고 있다고 본다.”
조상록 기자 jsrok@chosunbiz.com
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