소니AI, 경량의 화상 기반 모델 개발

10개 이상의 작업에서 최고 수준의 성능 실현

10개 이상의 화상(畵像)인식 작업을 실행할 수 있을 뿐만 아니라, 그 대부분에서 규모가 비슷하거나 그 이상의 모델보다 높은 성능을 실현할 수 있다. 소량의 데이터세트로 전용 디코더만을 파인튜닝할 경우, 새로운 작업 추가도 용이하다. 화상의 특징량 추출에 이용되는 기간 부분(백본)의 파라미터 수도 1억(100M)개로, 비교적 작은 규모이다.

소니그룹 산하의 소니AI가 개발한 이 화상 기반 모델(VFM: Vision Foundation Model)은 인상적인 특징을 여러 개 가지고 있다. 소니AI는 이 VFM에 그리스신화에 나오는 100개의 눈을 가진 거인 '아르고스(Argus)'의 이름을 따와 붙이고, 최고 권위의 컴퓨터비전 학회인 'CPVR 2025'에서 발표했다.

-- 엣지 기기용을 염두에 --
소니AI가 발표한 논문을 통해 알 수 있는 아르고스의 실력은 눈부시다. 소니AI는 아르고스의 높은 성능을 많은 모델들과 비교해 실증했다. 화상 기반 모델 총 10종류, 특정 작업 전용 모델 2종류, 멀티태스킹 모델 2종류를 비교 대상으로 했다. 그 결과, 12개의 작업 중 10개에서 최고 성능을 달성했고, 나머지 2개도 2위였다.

Part 3. 알루미늄과 강철은 단면 형상으로 나누어 사용

닛산자동차는 전기자동차(EV)의 알루미늄 합금 소재 차체 골격을 하나의 거대한 부품으로 성형하는 기술 ‘기가 캐스팅(Giga casting)’ 도입에 적극적이다. 닛산자동차 차체기술개발부의 세리노(芹野) 엑스퍼트 리더는 “차체 골격의 일체화는 당연한 흐름으로 자리잡고 있다”라고 밝히며, “부품 수를 줄여 차체 코스트 절감을 실현할 계획”이라고 말한다. 닛산은 강판도 중시하고 있으며, 알루미늄과 강판을 나누어 사용하는데 있어 골격의 단면 형상이 중요한 지표가 된다고 지적한다.

세리노 엑스퍼트 리더는 “EV 개발에서는 배터리가 차량 가격을 높이는 가장 큰 요인으로, 그 외의 부품으로 코스트를 낮추지 않으면 안 되는 상황에 직면하고 있다”라고 최근 자동차 개발 흐름에 대해 말한다. 비용 절감을 위해 중요하다고 보는 것이 기가 캐스트로, 개발 중인 차세대 EV 플랫폼(PF) ‘CMF-EV’의 파생 모델에서 언더바디 후부에 기가 캐스팅을 채택할 계획이라고 한다.

기가 캐스팅 채택은 대형 성형 장치가 필요해 초기 투자가 커지는 한편, 부품 비용을 낮출 수 있다. 지금까지 기존 설비의 유용을 중시해 온 닛산이지만, 미국의 테슬라나 중국의 EV 신흥 기업들이 적극적으로 도입하고 있는 기가 캐스팅 방식을 따라간다는 방침으로 전환한 것이다.

약 1년 만에 전환

미쓰비시자동차(三菱自動車)가 주력인 동남아시아국가연합(ASEAN) 시장에 투입하는 독자적인 하이브리드차(HEV) 기술을 개발했다. 엔진 및 모터와 차축의 분리에 사용되는 마찰식 습식 다판 클러치(Wet Multi-plate Clutch)를 맞물림식 도그 클러치(Dog Clutch)로 전환하고, 2단 변속 기능을 새롭게 추가했다. 아이신과 협업해, 1년 2개월이라는 짧은 기간에 개선했다. ASEAN에서는 2030년에 HEV 판매가 3배로 증가할 것으로 전망되고 있다. HEV의 연비와 주행 성능을 서둘러 높여 ASEAN에서 반전을 도모한다는 전략이다.

미쓰비시자동차는 올 4월, 태국에서 발매한 SUV ‘Xforce’에 새로운 HEV 기술을 채택했다. 이 새로운 HEV 기술은 1년 2개월 전에 투입한 HEV 기술을 크게 개선한 것이다. 미쓰비시자동차가 독자적으로 개발한 HEV를 ASEAN에 최초로 투입한 것이 2024년 2월에 발표한 MPV(다목적 차량) ‘Xpander’이다. 엔진으로 발전해 모터로 구동하는 시리즈 방식을 기반으로 하고 있으며, 고속주행 시에 엔진과 차축을 직결할 수 있다는 것이 특징이다. 지금까지 추진해온 플러그인하이브리드자동차(PHEV) 기술을 기반으로 한다.

Part 2. 기가 캐스팅은 한정적

혼다가 차체 골격의 일체 성형을 통한 부품 수 줄이기에 주력하기 시작했다. 도어 링과 같은 대형 부품을 당김 강도가 1.5 GPa급의 핫스탬핑(hot-stamping, 열간 프레스) 재료로 일체 성형했다. 알루미늄 합금의 대형 성형 기술인 ‘기가 캐스팅(Giga casting)’ 채택도 검토하고 있다. 강판과 알루미늄 합금에서 동시에 일체 성형을 추진해 차체 부품 감축에서 앞서고 있는 테슬라와 중국 기업들을 따라잡는다는 전략이다.

혼다는 북미 시장에 투입하고 있는 SUV ‘MDX’의 도어 링을 일체 성형해 부품 수를 4개에서 1개로 줄였다. ‘Pilot’ 등 복수의 차종에도 채택을 확대하고 있다. 일체 성형을 통해 재료비나 가공비 절감뿐만 아니라, 부품 별 담당 부문이나 공급망과의 조정 코스트도 줄일 수 있다고 한다.

혼다는 일체 성형 방법으로 특히 강판의 핫스탬핑을 중시하고 있다. 북미에서의 충돌 안전 성능에 관한 기준이 앞으로 더욱 엄격해질 것으로 전망되고 있어, 특히 센터필러 등 측면 충돌과 관련된 부분에서 당김 강도를 높일 수 있는 핫스탬핑 재료가 유효할 것으로 보고 있다.

GEO(Generative Engine Optimization)

GEO(Generative Engine Optimization, 생성형 엔진 최적화)란, 생성형 AI(인공지능)가 답변을 생성할 때 자사의 정보나 브랜드 정보 등이 정확하고 우위에 참조되도록 최적화하는 마케팅 기법을 말한다. 사용자의 관심이 높고, 구매 전에 깊이 조사하고 비교검토하는 일이 많은 고관여 제품에서 특히 효과를 발휘한다. 예를 들면 자동차, 가전, 보험 등 금액이 크거나 장기간 사용자에게 영향을 미치는 제품들이다. 사용자의 검색 행동에 생성형 AI가 활용되기 시작하면서 주목을 받고 있다.

기존의 웹 마케팅에서 주류였던 전략 중 하나인 SEO(검색 엔진 최적화)는 웹 검색 결과에서 자사 사이트의 페이지 표시 순위를 끌어올리기 위한 노력이나 시도를 뜻한다. 사용자를 자사 사이트로 유도하는 역할을 한다. 사용자가 웹 검색 엔진을 이용해 검색하기 때문에 유효한 전략이었다. 하지만 사용자가 검색에 생성형 AI를 활용하게 되면, SEO와는 다른 시책도 필요하다. 그 하나가 바로 GEO다.

예를 들어 사용자가 냉장고를 구매하려 한다고 하자. 지금까지는 TV 광고 등을 통해 제품에 대한 인지도가 형성되면 구매 시의 선택에서 유리했다. 하지만 생성형 AI를 이용한 검색이 보편화되면, 사용자는 AI의 답변을 토대로 제조사나 모델을 선택하게 된다. AI가 제시하는 선택지 안에 자사 제품이 포함되지 않는다면 구매 후보조차 되지 못할 가능성이 있다. 이 때문에 AI가 자사 정보를 적절히 다루도록 만드는 것이 중요하다.

가용성 향상과 운용 코스트 절감을 양립 1부

이화학연구소(理化学硏究所)가 슈퍼컴퓨터 ‘후가쿠(富岳)’의 기간 네트워크를 쇄신했다. 외부 접속 대역을 기존의 100Gbps(비트/초)에서 1.2Tbps로 증강하고, 중복성(Redundancy)도 확보. 운용의 내제화와 조달 기기의 범용품으로의 변경 등을 통해 운용 코스트도 낮췄다.

이화학연구소가 슈퍼컴퓨터 후가쿠와 다른 연구기관 등을 연결하는 기간 네트워크를 쇄신했다. 3개의 광섬유 회선을 사용해 국립정보학연구소(NII)의 ‘SINET(학술정보네트워크)’과 1.2Tbps로 연결. 대규모 시뮬레이션 등에서 발생하는 대용량 데이터도 지장 없이 송수신 할 수 있다고 한다. 고속 회선으로 연결함으로써 연구 기관은 물론, AI(인공지능) 개발 등 산업 분야에서의 후가쿠 이용을 촉진시켜 나가고 있다.

현행의 네트워크로 전환하기 이전에는 ‘피크 시간대에는 통신에 시간이 걸린다’ 등 여러 가지 과제들이 있었다. 이화학연구소는 일련의 과제들을 극복하기 위해 네트워크를 쇄신. 대역 증강과 함께 중복 구성을 채택해 내장애성도 높였다.

AI 인프라를 냉각시켜라 (4) 1부

석유화학 대기업 ENEOS와 이데미쓰코산(出光興産)이 생성 AI(인공지능) 서버의 냉각액 개발을 가속화하고 있다. 다이킨공업(ダイキン工業)은 공조기 등에서 쌓아온 냉매의 노하우를 서버 분야에 활용하고 있다. AI 서버에서는 GPU(화상처리반도체)의 발열 대책으로 공랭(空冷) 대신 서버를 액체에 담그는 ‘액침(液浸) 냉각’이 유력한 선택 사항 중 하나로 떠오르고 있다. 이 새로운 시장을 개척하기 위해 타 분야의 기업들이 잇따라 진출하고 있다.

액침 냉각은 공기와 비교해 열전도성이 높은 액체에 서버를 담그기 때문에 공냉보다 냉각 성능이 높다. 공랭에 비해 냉각에 필요한 전력을 90% 이상 줄일 수 있다는 시산도 있다.

하지만 정밀한 전자기기인 서버를 액체에 담가야 하기 때문에 전자기기 동작에 영향을 미치지 않는 액체가 필요하다. 순수는 사용 중에 혼입되는 불순물 등으로 전류가 통한다는 문제가 있다. 전류가 통하지 않고 서버로부터 빠르게 열을 빼앗아 외부로 방출할 수 있는 물질로 오일이나 불소계 냉매가 현재 유망 시 되고 있다.

여기에 누구보다 빨리 주목한 곳이 ENEOS와 이데미쓰코산으로, 최근 몇 년 간 액침 서버 냉각액 개발에 주력하고 있다.

액침 서버의 냉각 효율은 냉각액의 특성에 좌우되기 때문에 도입을 검토하는 데이터센터 사업자로부터 개선의 요구가 강하다. 기름의 점성과 인화점의 균형 등이 과제이다. 인화점을 높게 유지함으로써 인화를 피하고 동시에 점성을 줄임으로써 냉각액의 순환 속도를 높일 수 있다. 순환 속도가 빠르면 기름 온도를 낮게 유지할 수 있어 냉각 효율이 높아진다.

하지만, 기름의 점성은 인화점에 거의 비례하기 때문에 점성을 낮추면 인화점이 내려간다. 이 문제를 어떻게 극복하느냐가 기업들의 핵심 경쟁력이다.