[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = '업스테이지'가 7일 개최된 '제5회 뉴스핌 대한민국 중소기업-스타트업 대상'에서 '중소벤처기업부 장관상(대상)'을 수상했다. 업스테이지는 자체 개발한 인공지능(AI) 기술의 혁신성과 이를 통한 비즈니스 성과를 인정받았다.

[서울=뉴스핌] 윤창빈 기자 = 임정욱 중소벤처기업부 창업젠처혁신실장이 7일 오전 서울 여의도 금융투자협회에서 뉴스핌 주최로 열린 제5회 대한민국 중소기업·스타트업 대상 시상식에서 이활석 업스테이지 CTO에게 대상을 시상하고 기념촬영을 하고 있다. 2023.12.07 pangbin@newspim.com

2020년 10월에 설립한 업스테이지는 구글, 애플, 네이버 등 빅테크 출신의 멤버를 중심으로 세계적 권위의 AI 학회에 다수의 우수 논문을 발표하고, 온라인 AI 경진대회 캐글(Kaggle)에서 국내 기업 중 유일하게 두 자릿수 금메달을 획득하는 등 국내 대표 AI 스타트업으로 평가받고 있다.

이활석 업스테이지 최고기술책임자(CTO)는 이에 "장관상 수상은 업스테이지의 노력을 인정받은 것으로, 큰 책임감을 느낀다"며 수상 소감을 전했다.

업스테이지는 올해 AI 기술을 활용한 B2B 서비스를 주축으로 비즈니스를 확장, 지난 3월에는 AskUp이라는 생성 AI 서비스를 출시해 국내 최대 규모인 160만 이상의 이용자를 확보하는 성과를 냈다. 특히, 광학 문자 판독(Optical Character Recognition·OCR) 분야에서는 한화생명과 삼성생명과 같은 대기업에 제품을 납품하고, 프로젝트를 성공적으로 수행해 기술력과 시장 적응력을 입증했다.

업스테이지는 현재 글로벌 스타트업들과의 협업을 통한 글로벌 네트워크 확장을 모색하고 있으며, 해외 시장 진출도 적극적으로 준비하고 있다.

이활석 CTO는 "해외 진출은 이제 선택이 아닌 필수"라며, "내년에는 OCR 사업의 확장과 LLM(Large Language Model, 대규모 언어모델) 기술의 시장 검증을 주요 목표로 설정, LLM 시장의 성장 가능성을 탐색하며 고객들의 다양한 요구에 부응하는 방안을 모색할 계획"이라고 강조했다.

[서울=뉴스핌] 윤창빈 기자 = 7일 오전 서울 여의도 금융투자협회에서 뉴스핌 주최로 열린 제5회 대한민국 중소기업·스타트업 대상 시상식에서 유근석 뉴스핌 대표이사를 비롯한 수상자 및 참석자들이 기념촬영을 하고 있다. 왼쪽부터 이광진 중소벤처기업진흥공단 서울지역본부장, 박용만 중소기업중앙회 상무, 임정욱 중소벤처기업부 창업젠처혁신실장, 송형석 와이즈에이아이 대표, 이활석 업스테이지 CTO, 노운래 진영 부사장, 주영섭 심사위원장, 유 대표이사. 2023.12.07 pangbin@newspim.com

다음은 이활석 업스테이지 CTO와의 사전 인터뷰 내용이다.

▲ 중기벤처부 장관상 수상을 축하드립니다. 우선, 소감이 듣고 싶습니다.
- 열심히 노력하시는 회사들이 많은데, 업스테이지에게 장관상을 수여한 것은 더욱 잘하라는 의미라고 받아들이고 있습니다. 기대에 부응할 수 있도록 노력하겠습니다.

▲ 업스테이지는 어떤 회사입니까? 소개를 부탁드리겠습니다.
- 업스테이지는 AI 기술을 내재화하여 다양한 비즈니스를 추진하고 있습니다. 현재는 AI B2B 분야에서 매출 창출이 용이하기 때문에 이 분야에 집중하고 있지만, B2B에만 국한되지 않습니다. 예를 들어, AskUp이 출시된 것을 보면, 업스테이지는 가능한 한 빠르게 대응하고 있습니다. 업스테이지의 목표는 AI 기술을 더 널리 확산시키는 것이며, 기술 자체에 차별점을 두는 것이 저희의 주요 특징입니다. 예를 들어 챗GPT의 원년인 올해 6월 초부터 LLM 기술 내재화를 시작하였습니다. 비록 짧은 기간이었지만, 국내에서 어느 정도 존재감을 드러내며 성과를 이뤄낼 수 있었습니다. AI 기술에 집중하는 것이 회사의 목표입니다. 특정 기술에만 초점을 맞추기보다는 기술 개발 문화, 인력, 인프라 등을 잘 갖추고 있기 때문에 새로운 기술이 등장하더라도 빠르게 대응할 수 있었습니다. 이러한 장점을 활용하여 AI 기술 기반 서비스를 제공하는 것이 업스테이지의 방향입니다.

▲ 올해 주목할 만한 성과가 있었다면, 말씀 부탁드립니다.
- 업스테이지는 OCR 분야에서 보험 업계를 첫 번째 타겟으로 삼았습니다. 큰 회사들인 한화생명과 삼성생명에 제품을 납품하고 프로젝트를 성공적으로 마무리한 사례들이 있습니다. 이 과정에서 회사는 B2B 사업의 전체 사이클을 경험했고, PoC(Proof of Concept, 실증) 참여와 주요 프로젝트 수행을 통해 회사 체질과 필요한 역량을 이해하는 데 중요한 기회가 되었습니다. AI B2B 사업을 진행하면서 얻은 이 경험은 단순히 OCR에만 국한된 것이 아니라, AI B2B 전반에 걸쳐 중요한 경험이 되었습니다. 또한, LLM 분야에서도 회사는 빠르게 피보팅(전환)을 하고 기술 개발을 시작하였고 여러 고객들과의 프로젝트들을 수행하면서 기술 고도화에 힘썼습니다. 이 과정에서 커넥트웨이브와 관련된 프로젝트는 단순한 PoC나 MoU(Memorandum of Understanding, 양해각서)가 아닌 실제 주요 과제 계약이었습니다. 국내에서 이러한 유형의 계약이 매우 드문 상황에서 이루어진 것으로, 이는 주목할 만한 성과라고 생각합니다.

▲ 해외 사업의 성과는 어떻습니까?
- 업스테이는 내년에 해외로 진출해야 하는 상황입니다. LLM 사업은 국내에서도 열심히 진행할 계획이지만, 글로벌 시장에서 성과를 내지 못하면 지속적인 사업 운영이 어려울 것 같습니다. 해외 지사 설립을 포함해 해외 진출은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 현재 업스테이지는 해외 스타트업들과 협업하는 모델을 고려하고 있으며, 현재 두 프로젝트를 진행 중입니다. 더 많은 확장을 위한 논의도 계속되고 있습니다.

▲ 해외 스타트업들이 업스테이지에 대해 관심을 보인 이유는 무엇일까요?
- 클라우드 업체들, 예를 들어 아마존과 같은 곳들은 많은 LLM 모델들이 자사 클라우드에서 널리 사용되기를 바랍니다. 이러한 맥락에서, 클라우드 기반 스타트업들은 포트폴리오를 다양화하고 있습니다. 서로의 필요성과 목표가 맞아떨어지기 때문에 협력이 가능해집니다. 업스테이지가 제공하는 모델은 이미 많은 스타트업들과의 연결을 가능하게 하고 있습니다. 실리콘밸리 기반의 회사들도 저희와 협력하고 있는데, 상호 이익을 위해 업스테이지와 협력하고 있습니다.

▲ 좀 더 구체적으로 내년도 사업 계획이 듣고 싶습니다.
- 내년에는 국내에서 OCR 사업이 확장될 것으로 예상합니다. 큰 회사들과의 경험과 솔루션의 성숙도 향상을 바탕으로, OCR 분야에서 매출이 크게 증가할 것으로 기대하고 있습니다. LLM 분야에 대해서는, 올해는 챗GPT로 인해서 LLM 시장의 원년이 되었고 LLM 시장이 엄청난 성장을 할 것이라는 기대감이 있었습니다. 내년에는 본격적으로 실제 시장에서 LLM기술이 유용한지에 대한 검증의 시간이 될 것입니다. 그 증거로 현재 고객들의 문의가 가장 많은 것 중의 하나가 GPT4가 부족한 부분을 해줄 수 있는지와 해당 과제를 위해서는 예산이 얼마 필요한지에 관한 것입니다. 고객 대부분은 올해 예산이 없었지만, 내년 예산을 준비하고 있어, 내년이 실제로 활동이 시작되는 원년이 될 것입니다.

▲ 그럼, 중·장기적으로는 어떤 비전을 갖고 계실까요?
- 장기적으로 AI 기술의 발전 방향은 예측하기 어렵지만, 업스테이지는 계속해서 AI 기술의 혜택이 흘러가는 분야에 집중할 계획입니다. 현재는 LLM 분야에 초점을 맞추고 있습니다. OCR 분야도 LLM으로 확장하는 방향을 모색하고 있습니다. OCR은 문서 내의 글자를 이해하는 AI 기술이기 때문에, 이를 LLM에 결합하는 것은 효과적입니다. 업스테이지는 이러한 방향으로 집중하여 회사 전체적으로 시너지를 낼 것입니다. 또한, 다양한 시도를 통해 저희만의 모델을 개발하는 것이 중요하다고 생각합니다. 이에 따라, 투자를 포함하여 리스크를 감수하고, B2B 시장에 적합한 모델을 개발하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 모델을 바탕으로 사업을 진행하며 더 큰 성과를 기대하고 있습니다.

▲ 현재 업스테이지의 기술 수준은 국내외 AI 기업들 가운데 어느 정도가 될까요?
- 잠재력을 고려하면 상위권이라고 생각합니다. 경영실적 측면에서는 LLM 개발에 필요한 GPU장비가 워낙 크기 때문에 손익분기점을 근시일 내에는 넘기 어렵지만, 장비 투자비를 제외한다면, 내년부터는 손익분기점을 넘을 수 있을 거라 기대하고 있습니다. 내년에는 해외 사업도 본격적으로 확장할 계획입니다. 현재 홍콩에 법인이 있는데, 미국과 일본 등으로 지사 설립에 나설 예정입니다.

물론, 파라미터가 큰 LLM 모델을 성능 면에서 이기기는 쉽지 않다고 생각합니다. 그러나 업스테이지는 이미 B2B 분야에서 활동을 하고 있었고, 그동안 관계를 맺은 많은 고객들로부터 LLM 제품에 대한 요구사항에 귀 기울이고 있기 때문에 고객에게 사랑받는 제품을 만들 수 있을 거라 믿습니다. 업스테이지라는 사명에는 AI 시대라는 무대에 고객들을 주인공으로 올려드리고 싶다는 의미를 담고 있습니다. AI 시대의 무대를 올려주는 것뿐만 아니라, 국내 기업들이 AI를 발판으로 글로벌 무대에 오를 수 있게 도와주는 의미도 포함되어 있습니다. 회사가 바라본 과제 측면에서 계약을 성사시킨 것은 고객의 요구를 잘 파악하고 있다는 증거라고 생각합니다. 하지만 큰 문제는 사용할 때 발생하는 비용입니다. 큰 모델이 성능은 뛰어나지만, 비용이 부담스러울 수 있습니다. 효율성과 비용을 고려하면, 비싼 비용에 걸맞은 효용이 있어야 합니다. 또한, 유지 보수 비용도 고려해야 합니다. AI는 학습된 지식이 시간이 지나면서 업데이트가 필요하므로, 이러한 유지 보수 비용을 고려해야 합니다. 큰 모델이 비용 대비 더 나은 성능을 제공한다면 비즈니스에 유리할 것입니다. 그러나 업스테이지는 모든 시장을 공략하려는 것이 아니라, 상대적으로 작은 모델에서 할 수 있는 것들을 집중적으로 탐색하고 있습니다. 이러한 접근 방식으로 인해, 특정 고객층이 업스테이지에게 관심을 보이고 있습니다

▲ 네이버가 최근 LLM을 활용해 다양한 생성 AI 서비스를 내놓고 있습니다. 카카오 역시 자체 기술을 활용한 서비스 출시 계획을 갖고 있는데요. 국내 빅테크 기업인 네이버와 카카오의 AI 서비스 출시가 국내 시장에 가져올 변화를 어떻게 전망하십니까?
- 우선 LLM을 포함한 AI 생태계가 확장되기를 바라고 있습니다. 네이버와 카카오와 같은 대기업들이 AI 분야에서 활동할 것인데, 이러한 움직임이 고객들에게 가치를 제공하고, 결과적으로 시장이 성장하길 바랍니다. 이는 생태계 전체의 성장을 의미하며, 이로 인해 저희가 참여할 수 있는 분야도 확대될 것입니다. 만약 내년에 여러 프로젝트들이 진행되었음에도 불구하고 성공적인 결과가 나오지 않는다면, 이는 LLM 기술에 대한 의문을 제기할 수도 있습니다. 그러나 B2C 분야에서의 활용은 가능할 것입니다.

업스테이지는 효율적인 모델을 개발하여 고객의 데이터에 최적화된 최고 성능의 모델을 제공하고자 합니다. 이를 통해 다양한 사례들이 생겨날 것입니다. 고객들의 요구는 다양하므로, 저희는 전략적으로 어떤 도메인을 우선적으로 공략할지 고민해야 합니다. 현재는 큰 투자 의사가 있는 고객들과 함께 일하는 것이 저희에게 편리합니다. 이는 고객들이 사전에 충분히 연구하고 접근한다는 것을 의미하며, 이러한 고객들과의 사례를 분석하고 새로운 사례를 찾는 것도 저희의 업무 중 하나입니다. 전반적으로 사업 확장을 위한 노력이 필요하며, 현재 저희가 집중하고 있는 분야는 의료, 커머스, 금융, 교육 등입니다.

▲ 업스테이지는 국제 AI 경진대회에서 4부문을 석권하는 등 대외적으로도 우수한 기술력을 인정받고 있습니다. 이런 성과를 만들어내는 업스테이지의 저력은 무엇일까요?
- AI 개발에서 가장 중요한 요소는 바로 반복(iteration) 속도라고 생각합니다. 실험을 한 번 진행한 후 결과를 분석하고, 그에 따라 수정하는 과정이 반복되는 것입니다. 이러한 반복 과정을 통해 정답을 찾아가는 것이며, 이 반복이 잦을수록 성능이 향상됩니다. 이를 위해서는 반복 과정을 원활하게 진행할 수 있는 문화와 인력, 시스템이 필요합니다.

이러한 반복 과정을 잘 수행할 수 있는 것이 업스테이지의 큰 장점입니다. 현재 상황에서는 모두가 비슷한 출발점에 서 있습니다. 어떤 이들은 더 많은 자본을 가지고 있을 수 있지만, 결국 누가 먼저 목표에 도달하느냐는 여러 요소에 의해 결정됩니다. 개인적으로 돈은 반복 과정을 촉진하는 하나의 도구로 보고 있습니다. 장비가 크고 성능이 좋으면 실험 결과를 더 빨리 얻을 수 있고, 더 많은 실험을 할 수 있습니다.

업스테이지는 리더보드에서 3주 만에 결과를 얻었습니다. 처음에 LLM을 경험하지 못했음에도 불구하고, 3주 만에 1위를 차지했습니다. 결과적으로 6주 만에 공식적으로 1위가 되었지만, 실제 결과는 3주 만에 나왔습니다. 이는 업스테이지 인력의 수준, 반복 속도, 필요한 장비의 보유, 효율적인 인프라와 개발 환경 구축 등이 잘 되어 있음을 의미합니다. 많은 자본이 있더라도 처음부터 모든 것을 세팅하는 데는 시간이 걸립니다. 업스테이지는 이미 그 과정을 거쳐왔기 때문에, 업스테이지의 맨파워와 인프라, 개발할 수 있는 환경이 뛰어나다고 자부합니다.

▲ 업스테이지는 일반인과 실무자를 대상으로 AI 교육 사업도 진행하고 계십니다. 교육 사업 목표와 취지가 궁금합니다.
- 업스테이지는 먼저 한국의 AI 생태계가 더욱 풍부해지고 확장되기를 바라고 있습니다. 현재 학생들이 배우는 내용과 실무에서 필요한 지식 사이의 격차가 점점 커지고 있습니다. AI 분야에서 이러한 격차는 특히나 두드러지며, 새로운 인력을 채용하고 그들이 한 명의 역할을 충분히 수행할 수 있을 정도로 성장하는 데에는 상당한 시간이 필요합니다. 업스테이지가 제작한 콘텐츠는 실무에 도움이 되는 내용을 중심으로 구성되어, 이러한 격차를 메우는 데 기여하고자 합니다. 이는 한국의 AI 시장에 있는 빈틈을 채우려는 업스테이지의 노력입니다.

이러한 콘텐츠를 제작하려면, 실제 AI 분야에서 경험이 있는 사람들이 필요합니다. 업스테이지는 실무 경험을 바탕으로 중요한 내용을 포함시키며, 학교 교육과 실제 실무 사이의 차이를 좁히고자 합니다. 좋은 AI 인력을 보유하는 회사는 여럿있지만, 이와 같은 콘텐츠를 제작하여 사업으로 운영하는 회사는 업스테이지가 유일합니다. 이런 기여는 업스테이지에도 도움이 됩니다. 예를 들어, 저희는 자체 콘텐츠를 소비한 인재를 채용하기도 하며, B2B 사업에서 고객의 지식 수준을 높이기 위해 이러한 콘텐츠를 무료로 제공하기도 합니다.

이 모든 노력은 AI 생태계의 저변 확장을 목적으로 하고 있습니다. 현재 AI 인력이 부족한 상황에서, 업스테이지는 이 분야에 더 많은 기여를 하고자 합니다. 대한민국이 세계적으로 AI 분야에서 상위권에 속하지만, 현업에서는 여전히 인력 부족이라는 문제가 제기되고 있습니다. 이러한 부분에 기여함으로써 공익적인 역할을 수행하고자 하는 게 업스테이지의 목표입니다.

▲ 이번 인터뷰를 통해 특별히 하고 싶은 말씀이 있다면 부탁드립니다.
- LLM 개발을 위해서는 많은 양의 장비가 필요한데, 이는 스타트업에게 상당한 비용 부담이 됩니다. 큰 투자 없이는 한 번 시도조차 어렵습니다. 정부가 이 부분에서 어느 정도 지원을 해주면 좋겠다는 생각을 합니다. 과기정통부, 광주광역시 및 정보통신산업진흥원 주관으로 추진되는 광주 AI집적단지 데이터센터에서 인공지능산업융합사업단을 통해 AI기술.서비스를 개발하는 기업들에게 GPU 자원이 제공하고 있는 것을 알고 있습니다. 하지만 현실적으로 몇 가지 어려움이 있습니다.

이 장비들의 사용 방식은 LLM 시대 이전에 설정되었기 때문에, 여러 장비를 동시에 사용하기 보다는 단일 장비 사용 방식으로 되어 있습니다. 회사는 이 장비들을 한꺼번에 사용해야 하는데, 이는 학습 과정에 필요합니다. 이를 위해서는 물리적인 세팅과 정책적인 허용이 필요합니다. 현재는 이러한 지원이 부족합니다. 국가적으로 이러한 지원이 있다면, 중소기업들이 AI를 활용하여 사업을 확장하는 데 도움이 될 수 있을 겁니다. 현재 상황에서 GPU를 몇 장씩만 받아서는 충분하지 않습니다. 모델 학습 뿐 아니라 데이터 전처리 과정에서도 컴퓨팅 자원이 엄청 많이 필요합니다. 그래서 광주 AI집적단지 데이터센터에서 제공하는 장비들을 활용해 도움을 받을 수 있다면 좋겠습니다. 이러한 필요성은 크고, 많은 장비들이 있는데 활용되지 않는 것은 아쉽습니다.

올해 초 과기정통부에서 초거대 AI 경쟁력 강화 방안을 발표하면서 광주 AI집적단지 데이터센터를 통해 LLM 개발을 위한 컴퓨팅자원 제공 계획을 제시한 것으로 압니다. 기업 입장에서는 이러한 지원이 국가 정책적으로 절실한 상황입니다. LLM을 시작하려면 몇 백억의 투자가 필요하게 되는데, 이것은 많은 스타트업들에게는 불가능한 일입니다. 따라서 정부가 스타트업들이 LLM 개발을 시도할 수 있는 환경을 마련해주는 것이 중요합니다.

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