국내 최초 엔비디아 B200 탑재한 'AI PMDC' 출시
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
김재원 엘리스그룹 대표는 28일 서울 강남구 보코서울에서 기자간담회를 열고 "최근 정부와 기업, 학교 모든 곳에서 생성형 AI 도입이 급증하고 있고 양질의 AI 교육을 찾는 수요도 빠른 속도로 늘고 있다"며 이같이 발표했다.
PMDC는 컨테이너 내부에 서버랙과 냉각장치를 설치하고 GPU·신경망처리장치(NPU)를 탑재한 일체형 구조다. 물리적 격리가 가능해 공교육과 기술 기반 산업 등 민감한 데이터를 각각 안전하게 보호할 수 있다. 엘리스그룹은 개발 중인 AI 디지털교과서를 위한 인프라 도입을 시작으로 공교육 클라우드 사업에서 입지를 확대할 계획이다.
◆엔비디아 최신 GPU B200 탑재…'가성비' AI PMDC 사업 모델 공략
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
김재원 대표는 "약 4개월 내 설계 및 구축을 마치고, 고객 대상 클라우드 서비스를 개시할 수 있어 빠르고 효율적으로 AI를 도입하려는 기업에 유용하다"고 설명했다. 이어 "보안과 안전성에 대한 우려로 AI 활용에 어려움을 겪는 공공영역 역시 높은 보안 수준 AI PMDC를 중심으로 공략할 것"이라고 덧붙였다.
엘리스그룹은 작년 클라우드보안인증(CSAP) SaaS 표준등급, 정보보안 국제인증인 ISO27001∙27701을 획득했다. 지난달에는 AI PMDC로는 처음으로 CSAP IaaS 인증을 획득했다.
◆국내 기업 AI 도입에 최적화…한국어 특화 AI 모델 라이브러리 공개
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
Helpy Pro는 비즈니스 목적의 범용 텍스트 LLM으로 한국어 문맥 이해를 비롯해 영어와 한국어로 혼합된 언어 처리에서 강점을 갖고 있다. Helpy Reasoning은 심층 추론형 텍스트 LLM으로 논리적 문제나 수학 퍼즐을 해결하는 모델이다.
Helpy-V Reasoning은 다양한 이미지를 이해하고 답변할 수 있는 멀티모달 VQA 모델이다. 특히, 난이도가 높은 과제로 꼽히는 다국어 텍스트 중심 VQA(MTVQA, Multilingual Text-Centric Visual Question Answering) 한국어∙베트남어 분야 벤치마크에서 전 세계 1위를 달성했다.
김 대표는 "AI Helpy 제품군은 오픈AI의 'GPT'나 '딥시크' 등 경쟁사보다 비용 효율화에 집중한 가성비 모델"이라며 "모델만 제공하는 게 아니라 생성형 AI를 적용할 수 있게끔 일련의 파이프라인을 신속 지원하고 있다"고 말했다. 또 "엘리스 ML API에 탑재된 고성능 AI 모델은 한국어 특화인 만큼, 국산 NPU에도 바로 올릴 수 있다"고 부연했다.
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
이 모델은 AI 디지털교과서 적용을 위해 국사편찬위원회와 한국어 문화 지식를 습득했다. 현재 엘리스그룹이 개발하고, 검정을 통과한 중학교 정보 과목 AI 디지털교과서에 AI 챗봇으로 적용됐다. AI 교과서는 이달 새 학기부터 채택 의사를 밝힌 일부 학교를 대상으로 순차 도입되고 있다.
다만 AI 교과서는 야당과 일부 교사, 학부모 등의 반발이 커 의무 사용이 아닌 자율 선택으로 첫발을 뗐다. 도입 현황도 지지부진한 상태다. 교육부에 따르면 이달 기준 전국에서 AI 교과서를 도입한 학교는 32.4% 수준이다.
하나의 서책을 제공하는 일반 교과서와 달리 AI 교과서는 콘텐츠를 담당하는 발행사, 플랫폼을 제공하는 기술 기업, 클라우드 인프라 세 영역으로 구성된다. 이를 제작해 운영하는 과정에서 생기는 어려움은 있지만 차차 개선될수록 교육 질은 높아질 것이란 게 그의 생각이다.
엘리스그룹은 정부 주도의 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축 사업에도 참여 의향서를 냈다. 김 대표는 "중국 딥시크 파동 이후 한국에도 인프라가 필요하다는 목소리가 대외적으로 퍼진 것 같다"며 "국가 AI 컴퓨팅 센터가 가동되려면 연내에 인터넷데이터센터(IDC)가 준비돼야 하는데 충분치 않은 상황"이라고 전했다.
이어 "엣지 데이터센터로 정부가 주도하는 국가 AI 컴퓨팅 사업에서 (엘리스그룹 제품이) 쓰인다면 올해 회사 상승폭에 기여할 것"이라고 기대했다.
이 기사의 카테고리는 언론사의 분류를 따릅니다.
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.