지식 증류(Knowledge Distillation)는 성능이 높은 대형 인공지능(AI) 모델의 지식과 판단 방식을 더 작은 모델로 이전하는 기술이다. 처음부터 데이터를 모으고 막대한 연산 자원을 들이지 않아도 앞선 모델의 능력을 상당 부분 옮겨올 수 있다. 2015년 제프리 힌턴 등이 논문으로 체계화 했다. 지식 증류는 큰 모델을 '교사', 작은 모델을 '학생'으로 두고 교사의 출력값을 학생이 따라 배우게 하는 기법이다. 일반적인 AI 학습은
월드 모델(World Model)은 인공지능(AI)이 현실 세계의 구조와 작동 원리를 학습해 특정 행동에 따른 결과를 예측하고 시뮬레이션하는 AI 모델이다. 텍스트나 이미지 등 주어진 데이터를 이해하고 생성하는 것을 넘어 물체의 움직임과 공간 관계, 인과관계 등 현실 세계의 규칙을 내부적으로 학습한다는 점이 특징이다. 사람이 공을 던지면 어디로 떨어질지 예상하거나 자동차가 움직일 때 주변 환경이 어떻게 변할지 판단하는 것처럼 AI도 학습한 세계
가드레일(Guardrail)은 도로나 교량 가장자리에 설치해 차량이 위험 구역으로 이탈하는 것을 막는 안전 시설을 인공지능(AI) 분야에 적용한 개념이다. 사고를 완전히 막기보다 차량의 이동 범위를 제한해 피해를 최소화하는 것이 설치 목적인데, 디지털 환경에서도 AI가 허용된 범위를 벗어나지 않도록 통제하는 기술·정책적 안전장치를 의미하는 용어로 쓰이고 있다. 이 개념이 주목 받은 계기는 2023년 엔비디아가 공개한 '네오 가드레일스(NeMo
통신·센싱 융합(ISAC)은 하나 무선 네트워크에서 통신과 주변 환경 감지 기능을 함께 수행하는 기술이다. 기지국과 단말이 주고받는 무선 신호가 사람이나 차량, 사물 등에 부딪혀 돌아오는 반사 신호를 분석해 물체의 위치와 거리, 속도, 이동 방향 등을 파악한다. 통신망이 데이터 전달 수단을 넘어 주변 환경을 감지하는 센서 역할까지 맡는다. 기존에는 주변 환경을 감지하려면 레이더나 라이다(LiDAR), 카메라 등 별도 센서가 필요했다. ISAC은
프론티어 페이싱은 인공지능(AI) 최상위 모델의 성능 향상 속도를 의도적으로 조절해 안전성 검증이 기술 발전을 따라잡을 시간을 확보하자는 개념이다. 모델 학습이나 기술 진보를 멈추자는 것이 아니라, 기업들이 모델을 정렬하고 안전성을 검증할 수 있는 충분한 시간을 확보하자는 취지다. 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자(CEO)가 지난 12일(현지시간) 개인 블로그에 '우리는 프론티어의 속도를 조절해야 한다(We Must Pace the Front
네오클라우드(Neocloud)는 인공지능(AI) 개발과 운영에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 등 고성능 컴퓨팅 자원을 전문적으로 제공하는 클라우드 사업자 또는 서비스를 뜻한다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS), 구글클라우드 등 기존 하이퍼스케일러가 범용 클라우드 서비스를 제공하는 것과 달리 AI 학습과 추론에 특화된 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 생성형 AI 확산으로 대규모 GPU 수요가 급증하면서 네오클라우드가 새로운 클라우
프론티어 AI(Frontier AI)는 현시점에서 가장 뛰어난 성능과 범용적 능력을 갖춘 최첨단 인공지능(AI)을 뜻한다. 특정 기술이나 모델 구조를 지칭하기보다는 기존 AI의 성능 한계를 뛰어넘으며 기술 발전의 최전선에 있는 AI를 포괄하는 개념이다. 기술 발전에 따라 기준이 계속 달라진다는 점도 특징이다. 프론티어 AI를 구현하는 고성능 AI 모델은 '프론티어 모델(Frontier Model)'이라고 한다. 대규모 데이터와 막대한 컴퓨팅 자
도쿄 어코드는 지난 4월 일본 도쿄에서 아시아·태평양 지역 주요 통신사·협단체가 모여 6세대(6G) 이동통신을 포함한 차세대 통신 생태계 조성을 위해 약속한 협정이다. 세계이동통신사업자협회(GSMA)가 주도해 10곳이 서명했으며, 우리나라에선 LG유플러스와 6G포럼이 창립 멤버로 참여했다. 지난 4월 도쿄에서 열린 GSMA 디지털 네이션스 서밋 행사에서 APAC 최고경영자(CEO) & 6G 얼라이언스 라운드테이블에서 10개 기업·기관은 '도쿄
D2C(Direct-to-Chip) 액체냉각은 데이터센터 서버 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 등 고발열 칩에 냉각판(콜드플레이트)을 직접 부착해 열을 제거하는 기술이다. 냉각수가 콜드플레이트 내부를 순환하면서 칩에서 발생하는 열을 직접 흡수하는 방식으로, 공기로 서버와 전산실 전체를 식히는 기존 공랭식보다 냉각 효율이 높다. D2C는 콜드플레이트와 랙 단위 매니폴드, 냉각수분배장치(CDU) 등으로 구성된다. CDU가 냉각수의 온
AIDC 얼라이언스는 인공지능(AI) 데이터센터 국가 전략산업화의 추진 동력을 마련하기 위해 구성된 민·관 협력체다. AIDC 구축·운영 기업과 정보기술(IT)·솔루션 기업, 대학, 공공·연구기관, 인증기관, 지방자치단체, 협·단체 등 국내 AIDC 생태계 전반을 포괄한다. 정부가 3대 메가프로젝트의 하나로 발표한 'AI 데이터센터 국가 전략 산업화' 전략의 이행 창구다. 18.4기가와트(GW) 규모 AIDC 구축과 전·후방 산업의 수출산업화,
오픈웨이트는 인공지능(AI) 모델의 학습된 가중치(파라미터)만 공개해 누구나 내려받아 실행하고 목적에 맞게 미세조정할 수 있도록 한 모델을 뜻한다. 학습에 쓰인 데이터와 훈련 코드까지 함께 여는 '오픈소스'와 달리 결과물인 가중치는 공개하지만 모델을 어떻게 만들었는지는 닫아두는 경우가 많다. 오픈소스로 홍보되는 모델 상당수가 실제로는 이 방식이어서, 이를 정확히 구분하려는 '오픈웨이트'라는 표현이 오픈소스를 대체해 자리 잡고 있다. 오픈소스 이
전자의무기록(EMR, Electronic Medical Record)은 병원에서 환자를 진료하는 과정에서 생성되는 각종 의료 정보를 전자문서 형태로 저장·관리하는 의료정보시스템이다. 기존 종이 차트에 기록하던 환자의 인적사항과 병력, 진단, 처방, 검사 결과, 수술 및 입·퇴원 기록 등을 정보통신기술(ICT)을 활용해 전산화해 의료진이 신속하고 정확하게 환자 정보를 활용할 수 있도록 지원한다. EMR은 의료기관 내부에서 환자의 진료 정보를 관리
토큰은 인공지능(AI)이 이해하고 생성하는 언어의 기본 단위를 뜻한다. AI가 입력과 출력을 처리하는 최소단위로, 수행해야하는 계산량과도 같은 의미를 갖는다. 토큰이라는 단어는 기존에도 꾸준히 사용돼 왔다. 인증을 위한 디지털 장치인 OTP 토큰부터 디지털 자산 혹은 암호화 자산을 뜻하는 의미로 널리 쓰여 왔다. 특히 비트코인, 이더리움 등 블록체인 영역에선 가치를 나타내는 디지털 증표로 인식됐다. AI가 확산하면서 토큰은 가치를 나타내는 단위
모두의 AI는 정부가 국민 누구나 비용이나 이용량 제한 없이 국산 인공지능(AI) 서비스를 이용할 수 있도록 추진하는 대국민 AI 프로젝트다. 국산 AI 모델 기반의 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공해 AI 활용 격차를 줄이고 국내 AI 생태계를 확대하는 것이 목표다. 서비스에는 독자 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 AI 모델이 50% 이상 활용된다. 서비스 개발 기업 외 다른 국내 기업의 AI 모델도 30% 이상 함께 사용해야 한다
인공지능(AI) 팩토리는 AI 모델 학습·추론을 위해 그래픽처리장치(GPU)와 네트워크, 스토리지, 소프트웨어를 통합 구축한 대규모 컴퓨팅 인프라다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 제시한 개념으로, 원재료를 넣어 제품을 찍어내는 제조공장처럼 전력·데이터를 투입해 AI의 기본 단위인 '토큰'을 지속 생산하는 지능공장이라는 의미를 담았다. 기존 데이터센터가 데이터를 저장·처리하고 다양한 애플리케이션을 구동하는 범용 시설이라면, AI 팩토리