슈퍼브에이아이, 국내 최초 산업 특화 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)' 공개

슈퍼브에이아이는 국내 최초 산업 특화 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'를 공개했습니다. 제로는 '학습 제로, 데이터 제로'를 실현하여 추가 학습 없이 즉시 현장 적용이 가능한 혁신적 AI 모델입니다. 단 90만 개 데이터와 8개월 개발 기간으로 글로벌 1위 모델과 동등한 성능을 구현했으며, 제조·물류·보안·관제 등 전 산업 영역에서 활용할 수 있습니다. 글로벌 표준 벤치마크 LVIS에서 우수한 성과를 기록했고, 자체 구축한 17개 산업 분야 평가에서도 AI 강국의 톱 티어 모델을 뛰어넘는 성능을 입증했습니다.

슈퍼브에이아이, 국내 최초 산업 특화 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)' 공개
  • '학습 제로, 데이터 제로'로 추가 학습 없이 즉시 현장 적용 가능… AI 도입 장벽 제거해 제조·물류·보안·관제 등 전 산업 영역 확장 가속화
  • 산업 환경을 반영한 멀티 도메인 평가에서 비전 AI 강국으로 꼽히는 중국 톱 티어 모델 대비 우수한 성과 기록
  • 최소비용으로 8개월 만에 개발 완료… 90만 개 데이터로 1억 개 사용한 글로벌 모델과 동등한 성능 구현
  • ‘제로’를 통해 산업용 비전 AI 분야에서 대한민국이 세계 기술 주도권 확보하는 전환점 마련 기대

비전 AI 전문 기업 슈퍼브에이아이(대표 김현수)가 기자간담회를 통해 국내 최초 산업 특화 비전 파운데이션 모델인 '제로(ZERO)'를 공개했다고 24일 밝혔다. ‘제로'는 단 90만 개 데이터와 8개월의 개발 기간만으로 글로벌 1위와 동등한 성능을 구현했다.

비전 파운데이션 모델인 제로(ZERO)는 대규모 이미지 데이터로 사전 학습된 범용 AI 모델로, 추가 학습 없이도 다양한 시각적 작업에 적용 가능하다. 텍스트 기반의 LLM(대규모 언어 모델)이 언어 처리 분야에서 활용되는 것처럼, 비전 파운데이션 모델은 이미지 인식과 분석 분야에서 제조업 품질 검사, 안전 관제 효율화, 물류 자동화 등 다양한 산업에 적용될 수 있다. 

제로는 이름처럼 '학습 제로, 데이터 제로'를 실현하며, 네 가지 방식으로 AI 도입 장벽을 제거했다. 사전 준비 없이 바로 사용할 수 있는 '제로 학습', 복잡한 설정 과정이 필요 없는 '제로 복잡성', 즉시 결과를 확인할 수 있는 '제로 대기', 그리고 다양한 환경에서도 동일한 성능을 발휘하는 '제로 한계'를 실현해 누구나 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 했다.

김현수 대표는 이날 ‘AI 진입 장벽을 허물어 모든 산업의 혁신을 가속화한다’는 회사의 미션을 강조하며, AI 도입을 가로막는 데이터·인력·인프라 부재 문제를 지적했다. 슈퍼브에이아이는 복잡한 AI 개발의 모든 과정을 하나의 플랫폼으로 통합한 MLOps 솔루션 '슈퍼브 플랫폼'을 통해 누구나 쉽게 AI를 개발할 수 있도록 지속적으로 지원해 왔으며, 이번 제로 공개로 AI 도입의 마지막 장벽까지 제거한다는 계획이다. 

이어 발표에 나선 차문수 CTO(Chief Technology Officer, 최고기술책임자)는 제로의 기술적 성과를 소개하며, 이 모델이 AI 도입의 새로운 패러다임을 여는 세 가지 핵심 기술을 기반으로 한다고 설명했다.

가장 주목할 만한 기술은 제로샷 추론 방식이다. 미리 학습되지 않은 새로운 환경이나 사물도 즉시 인식할 수 있어, AI 도입 시 기업이 겪는 복잡한 데이터 수집이나 모델 재학습의 부담을 크게 줄였다. 또한 멀티모달 프롬프트 기반 사용 방식을 통해 텍스트 명령이나 예시 이미지 입력만으로 원하는 작업을 수행할 수 있도록 했다. 이는 산업 현장에서 변화하는 니즈에 따라 손쉽게 AI가 수행하는 업무를 조절할 수 있는 인터페이스를 제공한다는 점에서 의미가 크다. 

마지막으로 멀티태스크 처리 능력을 통해 단일 모델이 객체 탐지, 분류, 세분화 등 복잡한 비전 작업을 동시에 수행할 수 있다. 이를 통해 복잡한 산업 현장 문제를 단일 모델로 해결할 수 있도록 지원한다.

제로는 글로벌 기준에서도 손색없는 성능을 갖춘 비전 파운데이션 모델로 주목받고 있다. 메타(Meta)에서 구축한 글로벌 표준 벤치마크인 LVIS1(Large Vocabulary Instance Segmentation)*에서 우수한 성과를 기록했으며, 특히 예시 이미지를 기반으로 다양한 객체를 탐지하는 ‘시각적 명령어 기반 객체 탐지(Visual-I AP)’ 항목에서 세계 정상급 수준의 성능을 입증했다. 사용자가 예시 이미지를 입력하면 AI가 학습 없이도 다양한 사물이나 패턴을 실시간으로 인식할 수 있는지를 평가해, 불량품 판별, 다품종 제품 식별, 이물질 검출 등 산업 현장에서 반복적으로 발생하는 과업에 특히 유용하며, 제로는 별도의 추가 학습 없이 바로 수행할 수 있는 실용적 AI로서 경쟁력을 보여주고 있다.

이와 함께, 제로는 단순히 벤치마크에서 높은 수치를 기록한 것을 넘어 산업 현장 중심의 실질적인 활용 가능성에서도 강점을 보였다. 제로의 산업 현장에 특화된 성능을 평가하기 위해 슈퍼브에이아이는 자체 멀티 도메인 산업 특화 데이터셋(Multi-Domain Dataset) 기반의 벤치마크를 새롭게 구축하고 37가지 산업 분야에서 평가를 진행했다. 텍스트 명령으로 탐지(텍스트 AP), 예시 이미지로 탐지(시각 AP), 두 방식 통합(통합 AP) 지표 모두에서 글로벌 최상위 모델들을 뛰어넘는 성능을 기록하며, 제조, 물류, 보안 관제 등 다양한 산업 환경에 대한 즉시 적용성을 입증한 것이다.

무엇보다 이 모든 성능이 압도적인 개발 효율성을 바탕으로 구현됐다는 점도 주목할 만하다. 현재 비전 AI 분야 세계 강국 중국의 모델인 T-Rex2, DINO-X 등이 2천만개에서 1억 개 사이의 대규모 데이터셋을 사용한 것과 비교해, 제로는 단 90만 개의 데이터셋만으로 동등한 성능을 구현했다. 8개월이라는 짧은 개발 기간과 낮은 비용으로 세계적인 성능을 달성한 사례로, AI 개발의 접근성과 생산성을 동시에 끌어올렸다는 점에서 의미가 크다.

이어 김진회 CBO(Chief Business Officer, 최고비즈니스책임자)가 ‘제로는 단순한 기술 제품을 넘어, 모든 산업에 적용 가능한 새로운 비즈니스 엔진’이라며 ‘The Business of ZERO’를 주제로 향후 사업 전략과 시장 확장 비전을 제시했다.

김 CBO는 발표에서 ZERO의 활용 가능성을 실제 산업 현장 중심으로 시연하며, ‘AI는 더 이상 복잡한 프로젝트가 아니라, 아이디어 하나만으로 즉시 실행할 수 있는 실용 도구가 되어야 한다’고 강조했다. 이날 소개된 데모 시연에서는 제조 공정의 불량 검수, 물류 수량 카운팅, 리테일 상품 진열 상태 분석, 영상 관제를 통한 위험 감지 등 다양한 산업군에 제로가 추가 학습 없이 바로 적용되는 모습을 통해, ‘제로샷 기반’ 비전 AI의 강력한 실전 적용력을 입증했다.

한편 2018년 설립된 슈퍼브에이아이는 삼성, LG전자, 퀄컴, 현대차, SK텔레콤 등 100개 이상의 기업에 비전 AI 솔루션을 제공하며 490억원의 투자를 유치한 국내 대표 비전 AI 전문 기업이다. 한국, 미국, 일본 3개국에 진출해 있으며 31건의 특허를 보유하고 있다. AWS '2024 올해의 라이징 파트너'로 선정됐으며, 세계 최대 비전 AI 학회 2025 CVPR 챌린지서 준우승을 하는 저력을 보여주었다. 주력 제품 중 하나인 슈퍼브 플랫폼은 API 구독 모델을 도입해 개발자가 몇 줄의 코드만으로 비전 AI를 구현할 수 있도록 했다.

슈퍼브에이아이 김현수 대표는 "제로를 통해 기업들이 별도의 AI 팀이나 대규모 인프라 투자 없이도 최첨단 AI 기술을 활용할 수 있는 시대를 열어가겠다"며 "AI 시장의 규칙을 바꾸고 모든 산업에 적용 가능한 비즈니스 엔진이 될 것"이라고 포부를 밝혔다. 이어 그는 ”제로는 단순한 기술 제품을 넘어, 제조업 강국인 한국의 산업 경쟁력을 AI로 확장하는 데 기여하고, 나아가 비전 파운데이션 모델 분야에서 대한민국이 세계적 기술 주도권을 확보하는 전환점이 될 것”고 강조했다.


1 LVIS는 1,200개 이상의 카테고리를 포함하는 대규모 객체 탐지 평가로, AP(Average Precision, 평균 정밀도)라는 점수로 AI 모델의 성능을 평가하는 주요 기준으로 활용된다.