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[IT뉴스]"K-파운데이션 모델보다 산업특화 AI 속도전에 선택과 집중"

온카뱅크관리자

2025-07-18 08:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인터뷰]김동환 포티투마루 대표…"국내 중소 제조업 AX 시급" "산업 데이터 제공 기업에는 AI 도입 비용 지원해 줘야" 
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 <img alt="김동환 포티투마루 대표(포티투마루 제공)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/18/NEWS1/20250718080201495kbyo.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="GTwoabLKGq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/18/NEWS1/20250718080201495kbyo.jpg" width="658">
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 김동환 포티투마루 대표(포티투마루 제공)
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 (서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 생성형 인공지능(AI) 기업 포티투마루가 산업 특화 AI(버티컬 AI)의 확산에 전사 역량을 집중한다는 방침이다. 국방·제조·교육 등을 혁신하는 높은 정확도의 버티컬 AI가 시급하다는 진단에서다.
 17일 인터뷰를 가진 김동환 포티투마루 대표는 "기존 대기업 고객군을 넘어 중소기업으로까지 AI 전환(AX) 확산에 박차를 가하겠다"며 비전을 공유했다.
 산업 특화 AI는 '한국 독자 파운데이션 모델'과 더불어 정부의 AI 정책의 또 다른 축이다. 제조·의료·금융 등 특수 데이터를 학습한 AI로 전 산업군을 혁신한다는 것이다.
 미국 실리콘밸리를 오가며 여러 개발자를 만난 김 대표는 산업 AI가 생각보다 시급한 현안이라고 진단했다. 이에 독자 파운데이션 모델 프로젝트 정예팀으로 함께 뛰자는 많은 요청도 고사했다.
 김 대표는 "오픈AI·구글·메타 등 빅테크는 사내 태스크포스(TF)를 통해, 정부를 뒷배로 둔 중국 딥시크는 일류 기업과 손잡고 산업 AX를 추진하고 있다"고 전했다.
 이어 "파운데이션 모델 원천기술 확보도 물론 필요하다"면서도 "하지만 글로벌 경쟁 탓에 기술 도입에도 타이밍이란 게 생겼다. 독자 모델 출현을 기다릴 동안, 누군가는 산업 AI의 기반을 닦아야 한다"고 덧붙였다.
 회사는 이미 삼성·LG그룹·이동통신·유통업·금융 및 공공기관 등 수십여건 고객 레퍼런스를 확보했다. 하지만 아직도 많은 중소 고객사는 높은 비용 탓에 AI 도입을 꺼리는 현실이다.
 김 대표는 "검색증강생성(RAG)·기계독해(MRC) 등 원천 기술을 탑재한 회사의 'LLM42'는 답변 범위를 좁히면 최대 99%의 정확도를 보인다"며 "인간 보조는 아직 필요하지만 업무 효율은 분명 오른다. 굵직한 실증 사례가 더 쌓이면 인력난을 겪는 중소기업도 도입에 확신을 가질 것"이라고 했다.
 중소 조선업체가 선박 초기 설계를 할 때 특화 AI 모델을 쓸 수 있다. 엔지니어 50명이 붙어 2~3개월동안 하는 초안 작업을, AI 설루션은 열흘만에 끝낸다고 김 대표는 전했다.
 하지만 전 산업으로의 AI 확산은 일개 기업의 힘만으론 어렵다. 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원, 고급인재가 숙제다.
 특히 버티컬 AI는 양질의 산업 데이터가 필수적이다. 하지만 많은 대기업이 경쟁·보안을 이유로 개방에 협조적이지 않다.
 김 대표는 "결국 AI 도입이 시급한 중소기업에서 데이터 제공을 유인해야 한다"며 "데이터 제공 기업에는 AI 도입 비용을 경감해주는 바우처 사업 등이 대안이 될 것"이라고 제안했다.
 이 밖에도 그는 대통령 공약인 'AI 데이터 집적 클러스터' 등도 속도감있게 추진돼야 한다고 했다.
 한편 회사의 'LLM42'는 지난해 11월 국내 최초로 한국정보통신기술협회(TTA)의 'AI 신뢰성 인증'(CAT)을 통과했다.
 legomaster@news1.kr &lt;용어설명&gt; ■ 버티컬 AI 특정 산업이나 전문 분야에 특화돼 해당 분야의 문제를 해결하도록 설계된 인공지능(AI) 설루션. ■ RAG RAG(Retrieval-Augmented Generation·검색증강생성)은 대규모언어모델(LLM)의 텍스트 생성 능력에 검색한 실시간 정보를 결합해 더 정확하고 최신의 답변을 생성하는 기술이다. ■ MRC 기계독해(MRC)는 인공지능이 사람처럼 문서를 읽고 이해한 후 질문에 정확히 답하는 기술을 의미한다. 자동 질의응답 기술의 핵심 토대가 된다. 
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