[도전기업 백서] 산업현장 AI 도입의 시작과 끝, 슈퍼브에이아이(上)

기술 패권 전쟁이 심화하며 글로벌 혁신기업 육성에 대한 중요성이 부각되고 있다. 국내 산업 혁신 동력을 책임지는 중견·중소·스타트업·벤처기업은 한국 산업의 장기 경쟁력 확보를 위한 중요한 요소다. 불확실성이 팽배한 글로벌 경제 환경 속에서 국내 산업 혁신 지표를 형성하고 경제 역동성 엔진 역할을 하는 국내 기업들의 성장 과정과 리스크 등을 짚어본다.

인공지능(AI) 기술이 모든 산업 핵심 동력으로 자리 잡은 가운데 비전 AI 전문 기업 슈퍼브에이아이는 AI를 활용해 산업 현장 속 문제를 해결하고 있다. 

최근 발표된 과학기술정보통신부 주관 ‘AI 파운데이션 모델’ 구축 사업에서 최종 탑 5에 선정된 LG AI연구원 컨소시엄에 슈퍼브에이아이가 참여한다는 소식은 업계에 큰 반향을 일으켰다. 슈퍼브에이아이는 LG 계열사를 제외하고 유일하게 AI 모델 개발 파트너로 선정되며 그들의 비전 AI 전문성이 국가적 차원에서 공식적으로 인정받았다는 것을 증명했다.

LG AI연구원 컨소시엄의 전략은 여타 컨소시엄과 차별화된다는 점에서 슈퍼브에이아이 참여는 더욱 의미심장하다. 다른 컨소시엄들이 거대언어모델(LLM) 중심 접근을 택한 것과 달리 LG 컨소시엄은 비전언어모델(VLM), 멀티모달, 제조업 강국인 한국의 미래 경쟁력과 직결되는 피지컬 AI를 핵심 목표로 내세웠다. 

슈퍼브에이아이가 국내 최초로 개발한 산업용 비전 파운데이션 모델 ‘제로(ZERO)’ 기술력에 대한 확신이 있었기 때문으로 해석된다. 이번 컨소시엄 참여로 슈퍼브에이아이는 ‘유망 스타트업’이라는 위치를 넘어 한국이 피지컬 AI 시대에서 기술 주도권을 확보하는 데 기여하는 ‘국가적 미션 수행 핵심 기업’으로 자리매김했다.

2018년 슈퍼브에이아이의 시작은 AI 기술의 첫 물결을 경험한 엔지니어들의 깊은 문제의식에서 비롯됐다. 창업자인 김현수 대표와 동료들은 SK텔레콤 T-브레인 연구소에서 자율주행, 챗봇 등 다양한 AI 연구개발을 수행하며 모델링 자체보다 데이터 구축과 가공에 훨씬 많은 시간과 노력이 소요된다는 고질적인 병목 현상을 절감했다.

이는 AI 연구자들이 번거로운 데이터 작업에 매몰돼 정작 본질적인 연구에 집중하기 어려운 비효율을 낳았고 이 문제를 해결하고자 5명의 공동창업자가 의기투합했다. 이들은 AI 개발의 가장 큰 난제를 '데이터 구축 및 관리의 비효율성'으로 정의하고 이를 해결하기 위한 'AI를 위한 AI 스타트업'을 창업했다. 

창업 초기 사업 모델은 데이터 라벨링 자동화를 극대화하는 올인원 플랫폼 '슈퍼브에이아이 스위트'였다. 당시 AI 개발의 필수적 과정이었던 수작업 라벨링을 오토라벨링 기술로 90%까지 자동화함으로써 최대 10배의 작업 속도 개선 효과를 이끌어냈다. 기존 100시간이 필요했던 개발 과정을 28시간 수준으로 단축하는 혁신적 변화였다. 

김현수 대표는 “모든 회사가 AI를 쓸 수 있게 도울 것”이라며 AI 전문가가 없는 기업도 AI를 쉽고 편리하게 활용할 수 있는 서비스를 제공하겠다는 사업방침을 내세웠다. AI 개발의 진입 장벽을 낮추겠다는 창업 초기의 목표는 곧 ‘데이터 및 학습 제로’를 표방하는 비전 파운데이션 모델 '제로'의 탄생으로 이어졌다. 슈퍼브에이아이의 모든 전략은 이처럼 창업 초기의 확고한 비전에서 출발해 일관성을 유지하며 진화해왔다.

슈퍼브에이아이 핵심 경쟁력은 '데이터'에 대한 근본적인 접근 방식을 혁신하는 데 있다. 이들의 기술적 해자는 비전 파운데이션 모델(VFM) '제로'와 이를 뒷받침하는 올인원 MLOps 플랫폼에서 찾을 수 있다.

‘제로’는 기존 AI 학습 방식과는 완전히 다른 '제로샷(Zero-shot) 추론' 기술을 기반으로 한다. 미리 학습되지 않은 새로운 환경이나 사물이라도 사전 학습된 정보만으로 즉시 인식할 수 있어 기업들이 AI 도입 시 겪는 복잡한 데이터 수집과 재학습 부담을 획기적으로 줄여준다. 또한 객체 탐지, 분류, 세분화 등 복잡한 비전 작업을 단일 모델로 수행하는 '멀티태스크 처리' 능력을 갖춘 '유니파이드 모델'이라는 점도 큰 특징이다.

'제로'의 효율성은 압도적이다. 슈퍼브에이아이는 단 90만개의 선별된 데이터와 기존 글로벌 모델 대비 10분의1 수준의 GPU만을 사용해 1억개 데이터를 사용한 모델과 동등한 성능을 구현했다. 압도적 효율성은 AI 개발의 에너지 소비를 획기적으로 절감하는 환경적 기여로도 이어진다.

'제로'는 그 성능을 국제적으로도 입증했다. 세계 최대 비전 AI 학회인 CVPR 2025 챌린지에서 2위를 기록했으며 자체 구축한 37개 산업 분야 벤치마크에서도 글로벌 최상위 모델을 능가하는 성과를 냈다. 이런 기술력은 AI 도입의 근본적 장벽을 허물고 AI 기술의 혜택을 전문가뿐만 아니라 산업 현장의 비전문가도 쉽게 누릴 수 있게 하겠다는 슈퍼브에이아이의 비전을 실질적으로 구현하고 있다.

‘제로’의 탁월한 성능은 AI 개발의 '보이지 않는 곳'에서 압도적인 효율성을 확보하는 슈퍼브에이아이의 올인원 MLOps 플랫폼 덕분에 가능했다. 이 플랫폼은 데이터 라벨링 자동화부터 AI 모델 학습, 진단, 배포, 유지보수까지 AI 개발 전 과정을 하나의 파이프라인으로 통합한다. 이를 통해 복잡한 AI 구축 과정을 생략하고 AI 모델 개발 기간을 기존 6개월에서 2주로 획기적으로 단축시키는 효과를 가져왔다.

이런 접근 방식은 기존 AI 데이터 시장의 주요 경쟁사들과의 명확한 차별점을 만든다. 크라우드웍스나 셀렉트스타와 같은 크라우드소싱 기반의 데이터 라벨링 기업들이 인간 노동력에 의존하는 것과 달리 슈퍼브에이아이는 '오토라벨링' 기술로 생산성과 효율성에서 압도적 우위를 점한다. 

AI업계 관계자는 “슈퍼브에이아이는 개발 툴 제공 수준을 넘어 산업 현장에 즉시 적용 가능한 영상관제 솔루션 등 완성된 제품을 제공하며 사업 모델을 확장했다”며 “동시에 AI 솔루션의 표준을 제시하며 전통적인 SI(시스템 통합) 시장의 비효율성을 근본적으로 해결하는 새로운 게임체인저로 부상했다”고 평가했다.