[2월의 AI 트렌드] 검색 시장 지각변동? 오픈AI, '챗GPT 검색' 전면 개방!

글: SK브로드밴드 AIX R&D팀 전혜윤 매니저

 

안녕하세요.

 

2월의 주요 AI 이슈로 돌아왔습니다!

 

오픈AI가 로그인 없이 누구나 이용할 수 있도록

 

‘챗GPT 검색’을 전면 개방하였다고 하는데요.

 

그럼 챗GPT 검색 전면개방에 관한 내용과 AI 관련 다른 소식들을 자세히 알려드리겠습니다!

 

<목차>

오픈AI, '챗GPT 검색' 전면 개방…"로그인 없이 누구나 이용 가능"

"모든 LLM을 컴퓨터 사용 'AI 에이전트'로 내가 만든다!"...MS, '옴니파서 2' 오픈소스로 공개

“사후 훈련에 SFT 없이 RL만 사용하는 것이 효과적"

애플, 시리에 '챗GPT' 이어 구글 '제미나이' 통합 추진

전남에 세계 최대 3GW AI 데이터센터 건설..."최대 50조 투자"

👉🏻 위의 목차 중 원하시는 주제명을 클릭하시면, 해당 본문으로 바로 이동할 수 있습니다

 

 

 

 

 

오픈AI, '챗GPT 검색' 전면 개방…"로그인 없이 누구나 이용 가능"

 

1. Summary: 오픈AI는 계정이나 로그인 없이 누구나 '챗GPT 검색'을 사용할 수 있도록 전면 개방했다.

 

이 기능은 웹을 검색해 최신 정보를 제공하며, 사용자는 검색 버튼을 눌러 인터넷 검색을 강제 실행할 수도 있다.

 

이는 오픈AI가 구글의 검색 지배력에 도전할 준비가 되었음을 시사한다.

 

최근 오픈AI는 새로운 추론 모델 'o3-미니'와 AI 에이전트 '딥 리서치'를 발표하며, 딥시크와 같은 신흥 경쟁업체를 견제하고 있다.

 

 

2. Implication: 오픈AI의 '챗GPT 검색' 전면 개방은 AI 기반 검색 기술의 접근성을 대폭 확대하여 사용자들이 보다 쉽게 최신 정보를 얻을 수 있도록 한다.

 

이는 구글의 검색 시장 지배력에 도전하며, AI 기술 경쟁이 더욱 치열해질 것임을 예고한다.

 

또한, 오픈AI의 지속적인 신기술 발표는 경쟁업체와의 차별화를 꾀하고 있으며, 사용자 경험을 향상시키기 위한 노력을 보여준다.

 

 

3. 참고 기사: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=167736

 

 

 

 

"모든 LLM을 컴퓨터 사용 'AI 에이전트'로 내가 만든다!"...MS, '옴니파서 2' 오픈소스로 공개

 

1. Summary: AI 에이전트는 환경과 상호 작용하고, 데이터를 수집하고, 목표를 달성하기 위해 필요한 작업을 스스로 결정 및 자동화하도록 돕는 역할을 한다.

 

AI 에이전트의 필요성이 높아지는 시점에서 MS가 사용자 인터페이스(UI) 분석을 위한 혁신적인 인공지능 도구인 ‘옴니파서2(OmniParser 2)’를 오픈소스로 공개했다.

 

옴니파서2는 GPT4-V(ision)과 결합해 UI 화면에서 특정 영역을 식별하고 조작할 수 있는 능력을 갖췄다.

 

화면의 버튼, 아이콘, 메뉴 등을 정확하게 인식하고 사용자 명령을 실행하며,기존 AI 모델이 단순히 화면을 인식하는 수준을 넘어 UI 요소의 기능과 상호작용 방식을 이해하는 차별성을 지닌다.

 

다양한 LLM과 호환되며, 옴니툴이라는 도커 기반 윈도우 시스템과 함께 제공되어 다양한 에이전트 설정 실험을 더욱 빠르게 할 수 있도록 지원한다.

 

옴니파서2는 AGPL 및 MIT 라이선스를 따라 오픈소스로 공개되어, 연구자 및 기업들이 이를 기반으로 새로운 기능 개발이나 맞춤형 모델 구축이 가능하다.

 

 

2. Implication: 옴니파서2는 사용자들에게 UI 기반 작업 자동화와 멀티모달 AI 기술의 활용 가능성을 보여준다.

 

이는 복잡한 사용자 인터페이스 환경에서도 AI가 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 기반을 마련하며 복잡한 소프트웨어 테스트 과정을 자동화하는 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

 

전문가들은 옴니파서2가 인간과 컴퓨터 간 상호작용 방식을 근본적으로 변화시킬 것으로 전망한다.

 

AI가 단순한 조작을 넘어 사용자 환경을 이해하고, 의도를 파악해 직접 행동을 수행하는 단계에 접어들었기 때문이다.

 

많은 기업들이 이를 활용해 맞춤형 솔루션 개발을 진행할 것으로 예상되며, 향후 더 다양한 연동을 통해 AI 전환 속도를 가속화시킬 것으로 기대된다.

 

 

3. 참고 기사: https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33900

 

 

 

 

"사후 훈련에 SFT 없이 RL만 사용하는 것이 효과적"

 

1. Summary: 사전 훈련된 언어 모델을 수작업으로 라벨링된 예제 데이터로 지도 미세조정(SFT)하는 것보다 예제 없이 모델이 스스로 습득하는 강화학습(RL)이 효과적이라는 연구 결과가 나왔다.

 

지금까지 모델을 텍스트와 이미지 데이터로 사전 훈련한 뒤 질문-답변(QA) 형식의 수작업 예제로 추가 학습시키는 방식인 SFT 방식은 사후 학습의 표준으로 통했다. 하지만, 이 방법은 데이터 수집에 많은 시간과 비용이 들어 부담이 컸다.

 

이에 따라 사전에 제작된 예제 없이 모델이 스스로 학습하도록 하는 RL 방식이 부상하고 있다. RL 방식은 새로운 예제가 등장했을 때 성능이 떨어지는 ‘과적합’ 문제의 해결책이 되기도 한다.

 

연구진은 ‘라마-3.2-비전-11B’ 모델을 작은 SFT 데이터셋으로 훈련한 뒤, 특정 작업에 대해 RL과 SFT 훈련을 나눠서 진행했다. 실험 결과, RL은 훈련 데이터와 크게 다른 예제에서도 향상된 성능을 발휘했다.

 

또한, 초기 SFT 단계를 거치지 않은 RL 모델은 원하는 성능을 내지 못한다는 사실을 통해, SFT도 모델 출력 양식을 안정화하는 중요한 역할을 한다는 것을 확인했다.

 

 

2. Implication: 모델링의 주요 문제인 ‘과적합’에 있어서 지도 미세조정(SFT) 방식 보다 강화학습(RL) 방식이 더 유용한 것을 확인할 수 있다.

 

다만, 기사는 과적합 문제의 관점에만 중심을 두고 있어, 다른 문제들을 총괄적으로 해결할 수 있는 해결방안을 탐색해야 될 것으로 보인다.

 

실제로 훈련하고자 하는 모델이 어떤 문제점을 메인으로 두고 있는지 파악하고, 해당 문제를 해결하는 방법으로 모델을 학습시키면 훨씬 더 유용할 것으로 보인다.

 

또한, 지도 미세조정(SFT) 방식의 가장 큰 단점은 QA 형식의 데이터를 제작하는 것인데, 이 부분과 강화학습을 학습하는 데에 드는 비용을 잘 비교해서 취사 선택하는 것이 좋아보인다.

 

다만, 해당 연구는 순수 RL만을 사용해 훈련된 ‘딥시크-R1-제로’와의 결과와는 다소 차이가 있어, 확인 후 적용해보는 것도 좋을 것으로 보인다.

 

 

3. 참고 기사: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=167968

 

 

 

 

애플, 시리에 '챗GPT' 이어 구글 '제미나이' 통합 추진

 

1. Summary: 애플이 인공지능(AI) 시스템인 '애플 인텔리전스'에 구글의 '제미나이' 모델을 통합 중인 것으로 확인됐다.

 

이를 통해 애플 인텔리전스는 '시리(Siri)' 요청을 '챗GPT'로만 전달하는 것이 아니라 제미나이까지 활용하게 될 전망이다.

 

이번 업데이트로 iOS 18.4에 제미나이가 바로 직접 통합된 것은 아니지만, 곧 추가될 가능성이 크다는 분석이 나오고 있다.

 

제미나이는 iOS 18의 후속 업데이트나 iOS 19에서 구현될 것으로 예상된다.

 

특히 구글은 최근 '제미나이 2.0'을 공개하며, 향상된 추론 기능을 추가했다. 이는 아이폰에 활용될 가능성이 크다.

 

한편, 오는 10월 새로운 아이폰 출시와 동시에 선보일 iOS 19에서는 애플이 자체 개발한 대화형 시리 모델, 즉 시리LLM이 추가될 계획이다.

 

이 경우 시리를 통해 사용할 모델은 최소 3가지에 달한다.

 

 

2. Implication: 단일 AI 공급자에 의존하기보다 다양한 AI 모델을 용도에 맞게 선택적으로 활용하는 멀티 AI 전략을 도입하여 서비스 품질과 안정성을 향상시킬 수 있다.

 

데이터센터 사업 측면에서도, 다양한 AI 모델을 효율적으로 운영하기 위한 컴퓨팅 자원 최적화 기술과 AI 모델 간 연계 서비스를 제공함으로써 기업 고객들의 AI 도입 비용을 절감하고 활용도를 높이는 가치 제안을 개발할 수 있다.

 

 

 

3. 참고 기사: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=168239

 

 

 

 

전남에 세계 최대 3GW AI 데이터센터 건설..."최대 50조 투자"

 

1. Summary: 미국 벤처 기업 스톡 팜 로드의 자회사 퍼 힐즈가 전라남도와 세계 최대 규모의 AI 데이터센터 건설을 위한 MOU를 체결했다.

 

이 프로젝트는 초기 100억달러 이상의 투자가 이루어지고, 최대 350억달러(약 50조원)까지 확대될 전망이다.

 

건설될 데이터센터는 3GW의 용량을 갖추게 되어 세계 최대 규모의 AI 데이터센터 중 하나가 될 것이다.

 

현재 운영 중인 가장 큰 데이터센터는 마이크로소프트의 600MW급 시설이며, 인도 릴라이언스 그룹도 3GW 데이터센터를 계획 중이다.

 

전남 데이터센터는 2025년 겨울에 공사를 시작해 2028년에 완공될 예정이다.

 

이 프로젝트는 에너지 공급 및 저장, 재생 에너지 생산, 장비 공급, R&D 분야에서 1만개 이상의 일자리를 창출할 것으로 예상된다.

 

전남은 필요한 허가와 승인을 확보하고 필수 자원에 대한 접근성을 보장하는 등의 지원을 제공할 것이라고 밝혔다.

 

 

2. Implication: 데이터센터 비즈니스가 국내 경쟁사 뿐만 아닌, 글로벌 기업들 사이에서 경쟁력에 대한 꾸준한 재고가 필요해 보인다.

 

또한 대규모 AI 데이터센터 구축에 따른 초고속, 초저지연 네트워크 인프라 수요 증가에 대응하여 통신 인프라를 확장하고 고도화할 필요가 있다.

 

 

 

3. 참고 기사: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=168098

 

 

 

 

오늘 준비한 2월 AI 이슈들, 어떠셨나요?

 

오픈AI가 ‘챗GPT 검색’을 전면 개방하면서 AI 시장이 더욱 뜨거워지고 있는데요.

 

과연 오픈AI가 구글의 아성을 무너뜨릴 수 있을지, AI 검색 경쟁이 어디까지 확장될지 기대됩니다!

 

그럼 이만 마무리하며, 다음에도 더 흥미로운 AI 관련 소식들을 발빠르게 가져오겠습니다.