안녕하세요! 구독자 여러분 :) Product Advocate 정현지 입니다. 어느덧 한 해의 절반을 지나 2025년의 상반기가 마무리되었습니다. 슈퍼브에이아이는 그 어느 때보다 바쁜 상반기를 보냈는데요. 다양한 전시회와 기자 간담회를 통해 여러 산업에 AI 에코시스템을 구축하겠다는 저희의 목표를 알리고, 소통할 수 있었던 뜻깊은 시간이었습니다. 🙇🏻특히 슈퍼브에이아이의 첫 비전 파운데이션 모델인 '제로(ZERO)'를 소개해 드릴 수 있어 더욱 감회가 새로운 상반기였는데요. 하반기에도 지속적으로 발전하는 슈퍼브에이아이의 기술력을 선보일 수 있도록 노력하겠습니다!
본격적인 무더위가 시작되는 7월, 건강 관리에도 유의하시고 오늘도 여러분께 의미 있는 인사이트를 드릴 수 있기를 바라면서, 뉴스레터 시작하겠습니다!
AI 도입은 이제 대세가 되었지만, 막상 이를 추진하려 하면 수많은 현실적인 장벽에 부딪히게 됩니다. 특히 전문 인력이 부족하거나, 인프라나 예산이 제한적인 전통 산업군 및 소규모 팀에서는 “전문 인력도 없고, 인프라나 예산도 부족한데 우리가 과연 AI를 제대로 도입할 수 있을까?”라는 고민이 뒤따릅니다.
특히, 머신 비전 솔루션 도입, 공정 자동화, 그리고 AI 내재화를 목표로 하는 소규모 제조 기업들은 AI 개발 인프라 구축에 드는 시간과 비용, 그리고 실제 제조 환경에서 발생하는 불량/이상 데이터 확보의 어려움에 직면하곤 합니다. 품질 관리에 대한 요구는 높아지는데, 정작 학습에 필요한 데이터는 턱없이 부족한 것이 현실이죠. 슈퍼브에이아이의 MLOps 플랫폼과 솔루션을 통해 소규모 팀이 가진 제한된 데이터만으로도 고성능 AI 모델을 손쉽고 빠르게 구축해, 제조 기업의 AI 도입을 다음과 같은 방식으로 가속화할 수 있습니다.
빠른 데이터 준비 및 선별: '오토 큐레이트(Auto-Curate)'와 강력한 AI 검색 기능으로 필요한 데이터를 신속하게 선별하고 준비할 수 있습니다. 이는 AI 모델 학습의 첫 단계를 획기적으로 단축시켜 줍니다.
데이터 라벨링 자동화: '오토 라벨(Auto-label)’과 ‘커스텀 오토 라벨(Custom Auto-label)’ 기능을 활용하면, 일반적인 객체는 물론 산업별 특화 객체까지 자동으로 라벨링할 수 있습니다. 여기에 최근 출시된비전 파운데이션 모델 제로(ZERO)를 적용하면, 사전 학습 없이도 현장 샘플 몇 장만으로 데이터를 최대 10배 빠르게 라벨링해 효율성을 크게 높일 수 있습니다.
신속한 모델 학습 및 최적화: 슈퍼브에이아이 플랫폼을 사용하면 코딩 없이 몇 번의 클릭만으로 모델을 학습할 수 있습니다. 또한, '모델 진단(Model Diagnosis)' 기능을 통해 오탐지나 미탐지 같은 성능 문제를 정확하게 파악하고 해결함으로써 모델의 완성도를 높입니다. 이를 통해 기업이 원하는 불량 탐지, 객체 분할 등 제조 특화 작업에 최적화된 AI 모델을 손쉽게 자체 구축할 수 있습니다.
데이터 증강으로 성능 향상: 실제 환경에서 구하기 힘든 불량 유형 데이터 등을 생성형 AI 기능으로 손쉽게 추가 생성하여 모델의 학습 데이터를 풍부하게 만들고 성능을 비약적으로 향상시킬 수 있습니다.
② 사내 연구팀 없어도 기업 연구 개발(R&D)가 가능하다?
Sakana AI가 선보인 'AI Scientist'는 기업 연구개발(R&D)의 미래를 혁신할 잠재력을 가진 AI 시스템으로 주목받고 있습니다. 아이디어 구상부터 최종 논문 작성에 이르는 연구의 전 과정을 자동화하여, 기업들이 고질적으로 겪는 연구개발 비용 부담과 전문 인력 부족 문제를 해결하는 데 기여할 수 있다고 합니다. AI Scientist의 핵심 기능은 대형 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 네 가지 독립적인 수행 단계에 있습니다.
창의적인 아이디어 생성
반복적인 실험 수행
완성도 높은 논문 작성
자동화된 논문 검토 및 개선
이러한 자동화된 과정 덕분에 연구 속도와 효율성이 획기적으로 향상되며, 각 연구에 소요되는 비용은 약 15달러 수준으로 매우 저렴하다고 하는데요. 이러한 플랫폼의 등장은 과학 연구의 패러다임을 근본적으로 변화시킬 것으로 예상합니다. 연구 속도와 효율성을 대폭 끌어올릴 뿐만 아니라, 기존에는 접근하기 어려웠던 연구 분야까지 그 범위를 확장할 수도 있죠. 또한, 인공지능의 개입으로 연구의 객관성과 재현성을 높일 수 있다는 장점도 있습니다.
물론, 현재 기술적 한계점으로는 시각적 정보 처리 능력의 부족, 아이디어 구현 및 비교 과정에서의 공정성 문제, 그리고 결과 작성 및 평가 단계에서 발생할 수 있는 오류 등이 지적되고 있습니다. 하지만 이러한 문제점들은 기술 발전과 플랫폼을 잘 사용하는 사용자와 함께 점진적으로 개선될 것으로 전망됩니다.
AI 기술이 쏟아지는 지금 시대에도, 각 산업 현장에 딱 맞는 AI를 도입하려면 결국 고유의 노하우와 솔루션이 필요합니다. 슈퍼브에이아이 플랫폼은 소규모 제조 기업이 직면한 데이터 및 인력 한계를 극복하고, 산업 특화 AI를 효율적으로 도입하여 기업 내부에 AI 역량을 내재화할 수 있는 강력한 길을 열어줍니다. 이제 막대한 투자 없이도 AI 혁신을 시작하고, 제조 현장의 생산성과 품질을 한 단계 끌어올려 보세요!
KubeSolo는 IoT, 임베디드, 엣지 장치와 같은 리소스가 제한된 환경을 위해 설계된 초경량 단일 노드 Kubernetes 배포판입니다. 단일 바이너리로 설치 및 운영이 가능하며, Kine을 통해 etcd 대신 SQLite를 기본 저장소로 사용해 외부 의존성을 최소화했습니다. Kubernetes Scheduler를 제거하고 커스텀 Webhook 기반의 NodeSetter로 대체한 점도 특징입니다. 클러스터 기능은 제외하고 단일 노드에 집중하여, 완전한 오프라인 환경에서도 안정적인 운영이 가능하도록 설계되었습니다.
기존의 K3s, MicroK8s 등 경량 Kubernetes 배포판들이 FOG 레이어의 분산 환경을 지향하는 반면, KubeSolo는 엣지 디바이스 단일 노드 운영에 최적화된 솔루션으로 차별화됩니다. 모든 주요 리눅스 배포판 및 아키텍처(ARM, ARM64, x86_64)에서 동작하며, K3s를 기반으로 빠르게 upstream을 따라가며 릴리스를 유지합니다. 리소스가 부족한 환경에서도 컨테이너 기반 워크로드를 운영하고자 하는 엔지니어라면 KubeSolo를 주목해보세요.
구글이 발표한 차세대 온디바이스 AI 모델 Gemma 3n에 대해 소개합니다. Gemma 3n은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 모두 처리할 수 있는 진정한 멀티모달 AI로, 단 2~3GB 수준의 메모리 환경에서도 작동이 가능한 것이 가장 큰 특징입니다. 이는 모바일·엣지 디바이스를 위한 AI의 새로운 가능성을 열며, 클라우드 모델에 의존하지 않고도 강력한 AI 경험을 제공할 수 있게 합니다. 핵심 기술로는 MatFormer 구조와 Per-Layer Embeddings, 최신 비전 인코더 MobileNet-V5 등이 있으며, 각각은 유연한 모델 크기 조정, 메모리 효율성, 실시간 고해상도 비전 처리 등을 가능케 합니다. 특히 KV Cache Sharing을 통해 긴 시퀀스 입력에서도 성능 저하 없이 빠른 추론을 지원하고, Universal Speech Model 기반의 오디오 인식까지 탑재해 음성 번역 및 실시간 비서에도 즉시 활용 가능합니다.
Gemma 3n은 Hugging Face, Ollama, llama.cpp 등 주요 오픈소스 생태계와도 폭넓게 통합되어 있으며, AI Studio를 비롯한 다양한 플랫폼에서 바로 실전 투입할 수 있습니다.
AI타임스의 인터뷰에서 차문수 CTO는 “궁극적으로 에이전틱 AI를 실현하기 위해서는 대형언어모델(LLM)과 비전 AI, 피지컬 AI 등을 결합해야 한다”며 “AI가 로봇 등 하드웨어를 통해 행동까지 도출하는 형태가 완성형으로 볼 수 있다”라고 말했습니다.
인터뷰를 보시면 로봇의 행동을 도출하는 '눈'이 되는 비전 AI에 대해 쉽게 설명이 되어 있는데요. “LLM이 워낙 빠르게 발전하고 있어 비전 AI가 다소 더뎌 보이는 것도 사실”이라며 “LLM 학습 기법을 비전 AI에 적용, 새로운 돌파구를 만들기 위해 애쓰고 있다”고 말했습니다.
