슈퍼브에이아이, 'AWS 유니콘데이 2026' 참가
슈퍼브에이아이는 'AWS 유니콘데이 2026'에서 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'를 통한 산업용 AI 혁신 사례를 발표했습니다. 자사는 AWS 인프라를 활용해 대규모 데이터 파이프라인과 분산 학습 환경을 구축했으며, 제로샷 기반 기술로 기존 비전 AI의 한계인 데이터 재수집 및 학습 비용 문제를 해결했습니다. 이를 통해 제조, 물류 등 다양한 산업 현장에서 AI 도입 기간을 단축하고 공정 효율을 극대화하는 데 기여했습니다.
[현장] AWS "한국 스타트업 생태계 지원 확대"…AI 성장 전략 공개
AWS 유니콘데이 2026서 슈퍼브에이아이 사례 발표
아마존웹서비스(AWS)가 인공지능(AI) 시대 스타트업 성장 전략과 기술 혁신 비전을 제시했다. 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI와 피지컬 AI까지 확장되는 트렌드에 맞춰 국내 스타트업 생태계 확장을 이끈다는 목표다.
김영태 AWS 한국 스타트업 세일즈 총괄은 17일 서울 코엑스에서 열린 'AWS 유니콘데이 2026'에서 "지난 1년간 AI가 실생활에서 체감할 정도로 빠르게 발전했다"며 "한국 스타트업들도 다양한 영역에서 우리와 혁신을 만들어가고 있다"고 밝혔다.
이날 AWS는 AI 스타트업 생태계를 크게 다섯 영역으로 구분했다. AI 코딩, AI 팹리스, AI 플랫폼 및 최적화, AI 모델 프로바이더, AI 애플리케이션 등으로 각 영역에서 다양한 스타트업이 클라우드 기반 기술을 활용해 서비스를 개발하고 있다는 설명이다. 특히 AI 칩 설계 스타트업부터 비전 AI와 리걸테크까지 다양한 산업에서 AI 기반 서비스가 빠르게 확산되고 있다는 점을 강조했다.
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이날 차문수 슈퍼브에이아이 최고기술책임자(CTO)는 비전 파운데이션 모델을 기반으로 한 산업용 AI 혁신 전략을 소개했다. 슈퍼브에이아이는 제조·물류·영상 분석 등 다양한 산업에서 활용 가능한 비전 AI 기술을 개발 중이며 AWS 클라우드 기반 인프라를 활용해 모델 학습과 데이터 처리 환경을 구축하고 있다.
차 CTO는 산업 현장에서 기존 비전 AI가 갖는 한계로 '클로즈드 월드' 문제를 지적했다. 기존 시스템은 새로운 객체나 환경이 등장하면 다시 데이터를 수집하고 모델을 학습해야 하는 구조로 운영 비용과 시간이 크게 늘어난다는 것이다.
이를 해결하기 위해 슈퍼브에이아이는 제로샷 기반 비전 파운데이션 모델 '제로'를 개발했다. 이 모델은 자연어 프롬프트나 이미지 입력만으로 객체를 탐지할 수 있도록 설계돼 다양한 산업 환경에 빠르게 적용할 수 있다는 특징을 갖는다.
슈퍼브에이아이는 모델 개발 과정에서 대규모 데이터 파이프라인을 구축하고 AWS '세이지메이커 하이퍼팟'을 활용해 분산 학습 환경을 구성했다. 이를 통해 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 효율적으로 활용하고 모델 학습 기간을 기존 대비 크게 단축했다.
또 데이터 자동 큐레이션과 자동 라벨링 파이프라인을 통해 수억 장 규모 데이터 가운데 핵심 데이터를 선별해 학습 효율을 높였다.
차 CTO는 "우리 기술은 제조 공정 관리, 영상 관제, 물류 리테일 분석 등 다양한 산업에 적용되고 있다"며 "제조 공정에선 생산 단계별 작업을 영상 분석으로 자동 파악해 공정 효율을 높이고 물류 환경에서는 다품종 상품을 자동으로 인식해 재고 관리와 운영 최적화를 지원 중"이라고 강조했다.