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[IT뉴스]"다양한 AI모델, 목표 중심으로 활용해야...최적화된 결과 창출 가능" [AI월드 2025 특별강연]

온카뱅크관리자

2025-10-15 16:17:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="U3ATmTc6jL">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8fed115c3e21a67feacd32cccc3ee117a69c6053894d7be43dee325ba743f651" dmcf-pid="u0cysykPAn" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="파이낸셜뉴스와 과학기술정보통신부 공동주최로 지난달 25일 서울 송파구 롯데월드타워 롯데시네마에서 열린 'AI월드 2025'에서 닉 에먼스 알로라 랩스 CEO가 특별강연을 하고 있다. 사진=서동일 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202510/15/fnnewsi/20251015161147741yczy.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="p0mZSZsdAo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202510/15/fnnewsi/20251015161147741yczy.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            파이낸셜뉴스와 과학기술정보통신부 공동주최로 지난달 25일 서울 송파구 롯데월드타워 롯데시네마에서 열린 'AI월드 2025'에서 닉 에먼스 알로라 랩스 CEO가 특별강연을 하고 있다. 사진=서동일 기자
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          <div contents-hash="6010e4cc912b9de249f47088fe817dfbb18cd6a74d0a523ddb381232d7fe9f20" dmcf-pid="7pkWOWEQAi" dmcf-ptype="general">
           <br>[파이낸셜뉴스] "다양한 인공지능(AI) 모델들을 목표 중심으로 활용해야 한다. 한 업무를 위해 다양한 AI모델을 결합해 쓰면 보다 효율적이고 최적화된 결과물을 낼 수 있다." 
           <br>닉 에먼스 알로라 랩스 창업자(CEO)는 지난달 25일 서울 송파구 롯데시네마에서 파이낸셜뉴스와 과학기술정보통신부가 공동 개최한 'AI월드 2025'에서 AI 활용 방식에 대한 이 같은 변화 필요성을 강조했다. 그는 "AI 모델들은 다양하게 병합할 수 있다"며 "이를 통해 AI는 인재, 연산능력, 선거, 금융 등 다양한 자원으로 활용돼야 한다"고 말했다. 
          </div>
          <p contents-hash="84e1509f8d94526faebddb1f586f1d6ed88b5bf9b4d7b8e8db33d364bb928d22" dmcf-pid="zUEYIYDxNJ" dmcf-ptype="general">■ <strong>AI 독점 구조 벗어나야...결합통해 시너지효과</strong><br>닉 에먼스 CEO는 이날 "AI 시장 자체가 다양하게 분산돼 있다"며 "좀 더 평등하고 접근 가능한 AI를 만들어야한다"고 강조했다. 현재 각각 고립돼 있는 AI모델들을 중앙 집권화하는 대신 분산화해야한다는 것이다. </p>
          <p contents-hash="71109b28f93b73ce728554aedc47c905d11451a021fc825147ea9c64653d49d7" dmcf-pid="quDGCGwMNd" dmcf-ptype="general">그는 "현재는 몇몇 기업이 AI시장을 독점하고 이들이 데이터, 연산 자원, 인재를 독점해 기초 모델과 핵심 AI 컴포넌트를 만들고 있다"며 "많은 AI 이용자들이 이들이 만든 모델에 의존할 수밖에 없고, 그 결과 수많은 모델, 인재, 자원들이 시장에서 배제된다"고 말했다. 이는 비효율로 이어지고, AI 발전 속도도 둔화시킨다는 지적이다. </p>
          <p contents-hash="6fe6381b68ed17d40f10179fb54205f3b50546682bf7451a9db5b789ab417e7e" dmcf-pid="B7wHhHrRje" dmcf-ptype="general">그는 "기업이나 정부는 AI의 적절한 사용처를 정하고, 업무 목표를 중심으로 여러 AI에 업무를 지시하는 방식이 돼야한다"며 "지금처럼 소비자가 특정 AI 모델만 쓰게 되는 구조여서는 안된다"고 말했다. 이를 통해 해당 목표를 위한 수많은 AI모델들이 시너지 효과를 낼 수 있다는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="bc96b425724b74ac438dedfd93227825d5d1c512edfa1de17ffb992ef4a9a4b5" dmcf-pid="bzrXlXmeaR" dmcf-ptype="general">실제 알로라 네트워크는 다양한 각각의 AI모델들이 결과를 내면, 그 결론들을 합쳐 가장 최적화된 결론을 도출한다. 닉 에먼스 CEO는 "실제 실험에서는 다섯 개 모델이 한 네트워크에 참여했는데, 집계 결과는 가장 뛰어난 개별 모델보다 약 네 배 더 정확했다"고 말했다. 그는 "이는 네트워크가 각 모델의 출력에서 최적의 부분을 뽑아내 문맥에 맞게 결합했기 때문에 가능한 일"이라고 부연했다. </p>
          <p contents-hash="47952b2bc4cfa91b83f21745861589f2063d2b29b0409b3f719c291f3d02a67f" dmcf-pid="KBs5v5OJAM" dmcf-ptype="general">■ <strong>AI 네크워크 확장, 추론력 높여...활용범위 무궁무진</strong><br>시너지 효과를 창출할 수 있는 유용한 모델을 만드는 것은 AI 시장 전체 효율성을 높인다는 게 그의 전망이다. </p>
          <p contents-hash="5c8d3c01a6ac7233c84d29062e9718d30df752cf7b9daed25d11b479c26a0302" dmcf-pid="9bO1T1Iiax" dmcf-ptype="general">닉 에먼스 CEO는 "분산화 시스템을 이용하면 효율적으로 최적화해 시장에 진입이 가능하다"며 "블록체인 기반 탈중앙 네트워크에서는 AI 모델을 만들고 네트워트 적용처만 설정하면 가치를 바로 창출할수 있어 진입장벽이 낮아지고 이를 통해 유의미한 효율성을 도출할 수 있다"고 말했다. </p>
          <p contents-hash="b20bac38e092306949ecabcd67beac9123cec3d452e66de5b77e7de2428483dc" dmcf-pid="2KItytCnAQ" dmcf-ptype="general">알로라 랩스는 지난 5년간 탈중앙화 매커니즘을 연구해온 분산형 클라우드 시장 개척자이기도 하다. 현재까지 약 7억만 건의 추론을 실행됐고 여기에는 약 30만개 모델이 참여했다. </p>
          <p contents-hash="df74e502ec56a0b53a8e1cf80efae9917837ee9a37d944c7688764b8f2947104" dmcf-pid="V9CFWFhLkP" dmcf-ptype="general">닉 에먼스 CEO는 "이는 현재 소수 모델이 주도하는 시장보다 휠씬 큰 규모"라며 "이렇게 집계된 결과를 통해 개별 모델보다 뛰어난 성능을 제공한다"고 설명했다. 특히 "네트워크를 확장하면 엄청난 추론이 늘어난다"며 "알로라 생태계는 적용과 분산화 시스템을 통해 참여자는 계속 늘어날 것이고, 더 빠르고 효율적으로 시장구조가 발전할 것"이라고 덧붙였다. </p>
          <p contents-hash="b78f000623070e2faa8f9168694f0921ed3bf9189ee7cbd92891e816e6215ef5" dmcf-pid="f2h3Y3loc6" dmcf-ptype="general">이 같은 방식은 실질적으로 유용한 결론을 도출하는 데도 기여했다. 그는 "일례로 지난해 말 미국 대통령선거를 앞두고 여러가지 예측 모델들을 통해 미 대선결과를 예측토록 했는데 이는 정확도가 매우 높았다"며 "다양한 AI 모델들을 활용하면 이들의 장점들만 모아 빠른 환경변화에 적용이 가능해 선거예측 등에도 활용이 가능하다"고 말했다. 이어 "이는 선거뿐만 아니라 AI가 적용될 수 있는 거의 모든 영역으로 확장 가능한 접근"이라며 "이것은 우리가 AI 시장 구조를 근본적으로 다시 생각해 전 세계의 모델들을 시장 구조 차원에서 모아낼 때 달성할 수 있는 성과"라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="e847cc852819e87512cd778fa86faa29229cfc8c13fff52d5d6b37af35fdc25d" dmcf-pid="4Vl0G0Sga8" dmcf-ptype="general">jiany@fnnews.com 연지안 박성현 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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