굿모닝작전
네이버가 텍스트·이미지·오디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 동시에 이해하는 옴니모달 인공지능(AI) 파운데이션 모델을 개발 과제의 첫 번째 성과를 공개했다. 네이버클라우드는 현재 과학기술정보통신부 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 주관 사업자로서 추진 중인 ‘옴니(Omni) 파운데이션 모델’ 개발 과제를 추진 중이다.
네이버클라우드는 29일 국내 최초 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델인 ‘네이티브 옴니모델(하이퍼클라우드 X 시드 8B 옴니)'를 오픈소스로 공개했다. 동시에 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 ‘고성능 추론모델(하이퍼클라우드 X 시드 32B 씽크) 오픈소스도 선보였다. 네이버클라우드는 이번 옴니모달 하이퍼클로바X를 기반으로 검색·커머스·콘텐츠·공공·산업 현장 등 다양한 영역에서 활용 가능한 AI 에이전트를 단계적으로 확장할 계획이다.
옴니모델은 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 초기 학습 단계부터 동시에 이해하고 처리하는 AI다. 정보의 형태가 달라지더라도 하나의 의미 공간에서 맥락을 통합적으로 이해할 수 있어 멀티모달 방식보다 상황 이해력이 높다. 현실 환경에서 활용도가 높아 차세대 AI 기술로 주목받고 있다.
네이버클라우드는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 기존 인터넷 문서나 이미지 중심의 학습을 넘어 현실 세계의 다양한 맥락을 담은 데이터 확보에 집중한다는 전략을 세웠다. 옴니모달 AI의 잠재력을 극대화하기 위해서다.
성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술 총괄은 “모델을 대규모로 키워도 데이터 다양성이 한정되어 있다면 AI의 문제 해결 능력도 특정 영역 또는 특정 과목에만 집중되어 나타날 수밖에 없다”며 “이에 디지털화되지 않은 생활 맥락 데이터나 지역의 지리적 특성이 반영된 공간 데이터 등 차별화된 현실 세계 데이터를 확보하고 정제하는 과정이 선행돼야 한다”고 설명했다.
네이버클라우드는 이번 모델 공개를 통해 네이티브 옴니모달 AI 개발 방법론을 검증한 만큼 향후 차별화된 데이터를 본격적으로 학습시켜 단계적인 스케일업에 나설 계획이다. 텍스트·이미지·음성 모델을 결합하는 방식의 기존 멀티모달 접근과 달리, 단일 모델 구조의 옴니모달 AI는 규모 확장이 상대적으로 용이하다. 회사 측은 이를 기반으로 산업과 일상 밀착 서비스에 필요한 다양한 크기의 특화 옴니모달 모델을 효율적으로 확장한다는 전략이다.
또한 하이퍼클라우드 X 시드 8B 옴니 모델은 텍스트 지시를 기반으로 이미지를 생성·편집하는 옴니모달 생성 기능도 갖췄다. 텍스트와 이미지의 맥락을 함께 이해해 의미를 반영한 결과물을 만들어내는 방식이다. 단일 모델에서 텍스트 이해와 이미지 생성·편집을 자연스럽게 수행한다. 이는 글로벌 프런티어 AI 모델들이 제공해온 기능이다.
네이버클라우드는 향후 옴니모달 AI 에이전트 활용 가능성을 검증하기 위해 ‘하이퍼클라우드 X 시드 32B 씽크’도 공개했다. 해당 모델은 자체 추론형 AI에 시각 이해, 음성 대화, 도구 활용 능력을 결합해, 복합적인 입력과 요청을 이해하고 문제를 해결하는 옴니모달 에이전트 경험을 구현했다.
해당 모델은 글로벌 AI 평가 기관인 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)가 종합 지식·고난도 추론·코딩·에이전트형 과제 등 10개 주요 벤치마크를 종합해 산출한 지수 기준에서도 글로벌 주요 AI 모델들과 유사한 성능 범위에 위치한 것으로 나타났다.
영역별 평가에서는 특히 실사용과 밀접한 항목에서 경쟁력을 보였다. 한국어 기반 종합 지식, 시각 이해, 실제로 도구를 활용해 문제를 해결하는 에이전트 수행 능력 등 주요 능력 항목에서 글로벌 모델들과 비교해 우수한 성능을 기록하며, 복합적인 문제 해결 역량을 입증했다.
해당 모델로 올해 대학수학능력시험 문제를 풀이한 결과, 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 회사 측은 다수의 AI 모델이 문제를 텍스트로 변환해 입력해야 하는 방식과 달리 해당 모델은 이미지 입력을 직접 이해해 문제를 해결했다는 점에서 차별화된다고 설명했다.
성 총괄은 “텍스트·시각·음성 등 AI의 감각을 수평적으로 확장하는 동시에 사고와 추론 능력을 함께 강화했을 때 현실 문제 해결력이 크게 높아진다는 점을 확인했다”며 “이러한 기본기를 갖춘 구조 위에서 점진적으로 규모를 확장해야 단순히 크기만 큰 모델이 아닌, 실제로 쓰임새 있는 AI로 발전할 수 있다고 보고 이를 토대로 스케일업을 이어갈 계획”이라고 말했다.
박수빈 한경닷컴 기자 waterbean@hankyung.com
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