NC AIが産業現場に生成型人工知能（AI）を普及させるための条件としてドメイン専門性とセキュリティ・統制権、費用効率性を提示し、これを満たす産業特化ファウンデーションモデル「ベッキ（VAETKI）」と現場適用の体制を公開した。ファウンデーションモデルは多様な業務に共通で活用できる「基本骨格となるAI」を指す。
イ・ヒョンスNC AI最高経営責任者（CEO）は30日、ソウル三成洞のCOEXオーディトリアムで開かれた「独自AIファウンデーションモデル」プロジェクト第1次発表会で「無条件に大きなモデルが答えではなく、特定ビジネスに最適化したモデルでリアルタイムの応答速度を確保すべきだ」と明らかにした.
続いて、産業特化AIが現場で使われる技術となるには、技術性能だけでなくセキュリティと運用、費用まであわせて設計されなければならないと強調した。イCEOが示した第1の要件はドメイン専門性と柔軟性である。製造・物流・国防のように産業ごとに用語や規定、業務フローが異なるため、業界データをリアルタイムで統合し現場の文脈を理解すべきだという説明だ。
第2はセキュリティおよび統制権である。イCEOは「オンプレミス環境で企業外へ機密が漏れないようにすべきだ」と述べた。オンプレミスはAIを外部クラウドではなく顧客企業の内部サーバーで運用する方式だ。イCEOは「産業が要求する品質と速度を現実的な費用で満たす『費用効率化』が核心だ」と強調した。
これを基盤にNC AIは、第1段階の推進結果として目標を100%超過達成したと明らかにした。具体的には高品質な韓国語の産業特化データを確保し、100B（1000億）級の大規模言語モデル（LLM）の開発を成功裏に完了したという説明だ。
モデル戦略は高性能のみならず効率と拡散性に焦点を当てた。NC AIは産業現場に即時投入可能な構成を目標に、高性能LLMと現場配備に有利な拡散型LLMなどのラインアップを揃え、費用最適化と柔軟な対応のための強化モデルも並行したと説明した。
技術面ではエキスパート混合（MoE）アーキテクチャを適用したと明らかにした。MoEは複数のエキスパートモジュールのうち必要な部分を選択して用いる構造で、この方式を通じて専門知識を集約し拡張可能に設計したという説明だ。発表によると、メモリ使用量を約83%削減し、AIが文脈で重要な手掛かりを探す演算である「アテンション」の計算効率を40%改善したと明らかにした。
データ面では20兆トークン規模のハイパースケールデータを構築したと明らかにした。トークンはAIがテキストを処理する単位で、トークンが多いということはそれだけ膨大なテキストを学習したことを意味する。NC AIはドメイン文書だけでなく医療と安全データまで含む14種のマルチモーダルデータを確保し、モデルの深みを増したと明らかにした。さらにマルチモーダルAIセーフティ・アラインメントデータで安全と倫理を強化したと説明した。
NC AIはモデル開発で終わるのではなく、実際の現場に載せてうまく作動させるための体制として「ドメインオプス」プラットフォームを提示した。ドメインオプスは産業別の環境に合わせてモデルを容易に開発・調整・配布できるよう支援する運用体制で、リソース自動割当とスケジューリング、微調整、ワンクリック配布、オンプレミスモデルのダウンロード機能などを含む。会社は同プラットフォームが国際学術ワークショップWITS 2025で認められたとも明らかにした。
NC AIはこの体制を基に、製造、物流、国防などで28件以上の産業現場の拡散プロジェクトを遂行中だと付け加えた。具体的な事例としてはスマートファクトリーへの転換、航空および建設分野への適用、文化コンテンツプロジェクトなどに言及した。全方位のプロジェクトを通じてベッキの性能と適用性を立証しているという説明だ。
この日イCEOは実サービスの事例として「VARCO 3D」を紹介した。ベッキLLMと3D生成モデルを結合し、テキストのみでも3Dを生成でき、複雑な形状と質感まで実装するサービスだ。とりわけ4週間以上かかっていた3D制作工程を10分以内に短縮し、12月基準で月間アクティブユーザー（MAU）2万人を達成したと明らかにした。
もう一つの事例としてはベッキLLMとサウンド生成を提示した。特定の場面を言語で描写すると、LLMが必要な音を推論し高品質の効果音を自動生成する方式で、BGMと効果音、キャラクターサウンドなど多様なサウンドを無限に生成できると説明した。
NC AIは今後の段階別戦略も公開した。第2次では200B級の高性能LLM達成を目標とし、第3次では産業特化のための拡散型LLMを開発するとした。第4次ではマルチスケールとマルチモーダルのパッケージを通じて産業の拡散を本格的に活性化する計画だ。
中長期の日程としては、2026年に韓国内の代表的産業で実証を完了し、2027年にグローバルAIの安全性と信頼性の標準認証を推進すると同時に、中東と東南アジアの新規市場へソブリンAIの輸出を本格化する計画も示した。
一方、政府は来年1月中に第1次段階の評価を通じて独自AIファウンデーション開発参加チームの成果と今後の計画を総合点検し、結果に応じて精鋭チームを4チームに絞り込む予定だ。その後6カ月ごとに審査を実施して精鋭チーム数を1チームずつ減らし、2027年に最終的に2チームを選定する方針である。