안녕하세요. 슈퍼브에이아이 마케터 송혜원입니다.

지난 뉴스레터에서는 휴머노이드 분야에서 중국이 미국을 추월하고 있다는 내용을 보내드렸는데, 세마포(Semafor)의 리포트를 보니 미국의 AI 인재 유출이 심각해지는 것이 보입니다.

미국으로 들어오는 AI 인재와 미국을 떠나는 비율이 거의 같아졌네요. 중국이 강력한 AI 경쟁자로 부상하면서 DeppSeek 직원의 절반이 국내에서 학위를 취득했다고 합니다. 인도, UAE 등의 인재도 마찬가지고요.

일본의 AI 현황은 어떨까요?
AI 분야에서 일본의 기술적 열세를 인정하면서도, 자국의 경제안보를 확보하도록 일본 기업 주도의 AI 생태계를 만들어가려고 하고 있습니다. 첨단기술 국산화(Tech Decoupling) 전략을 본격화 하면서, 엔비디아에 도전할 AI 반도체 개발도 추진중인데요.

일본의 대표적인 AI 유니콘 기업 프리퍼드 네트웍스(Preferred Network, 이하 PFN)이 대표주자입니다.

오늘은 일본의 AI 독립정책 속 핵심 기업으로 부상한 PFN이 어떻게 중후장대 기업을 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.

혹시 슈퍼브 인사이트 뉴스레터를 전달 받으셨다면 👉 여기 👈에서 구독하실 수 있습니다! 

*슈퍼브 인사이트 뉴스레터는 PC버전에 최적화되어 있습니다.

🌟 SUPERB Spotlight
일본의 대표 AI 유니콘, PFN이 푸는 현실의 문제

① 📊 PFN: 일본의 AI 혁신 주역

PFN은 니시카와 토루 대표가 2014년 도쿄대 동료들과 함께 창업한 대표적인 산업특화 AI 기업입니다. 반도체 설계에서부터 산업용 딥러닝 서비스까지 하드웨어·소프트웨어를 포함한 모든 AI 분야를 일본에서 자체 개발해 제공하고 있습니다. 누적 투자 금액은 240억 엔이며, 기업 가치는 3천억 엔(약 3조원)을 넘어섰습니다. 도요타·NTT·화낙·미쓰비시 등 유수의 대기업으로부터 투자를 받았죠. 

(출처: PFN website)

② 🏭 중후장대 산업에 집중한 차별화 전략

PFN은 창업 초기부터 딥러닝을 대규모 제조업 등 중후장대(重厚長大) 산업에 활용하는 데 주력했습니다. 니시카와 대표는 "만약 구글이나 페이스북과 같은 분야에서 경쟁하려고 했다면 여기까지 오지 못했을 것"이라고 합니다. 딥러닝의 핵심 분야인 영상 인식과 빅데이터를 효율적으로 활용하는 분석 기술을 바탕으로 "딥러닝을 가령 화학 등 다른 분야와 결합해 해당 분야에서 몇 곱절의 기능 향상을 이끌어내는 게 우리만의 경쟁 포인트"라고 강조했습니다.

PFN은 2015년부터 일본의 산업용 로봇 제조업체인 화낙과 협력하여 비전, 제어, 이상 감지, 매개변수 최적화와 같은 기술을 로봇과 공작 기계에 적용해 왔습니다. 2017년부터는 기계 학습과 딥러닝을 활용한 새로운 기능들이 FANUC 제품에 구현되어 시장에 출시되었습니다. 화낙은 현재 산업용 공정의 자동화 비율이 80% 이상인데, PFN은 이 산업용 로봇이나 기계의 성능 향상에 상당히 기여한 것으로 알려져 있습니다. 산업용 로봇 고장을 40여 일 전에 미리 감지하는 시스템을 공동연구하기도 했습니다.

창업 초기부터 인연을 이어온 도요타와는 자율주행 기술 외에도 개인용 로봇 분야에서 2023년부터 새로운 공동 연구를 진행 중입니다. 도요타는 PFN에 2015년 10억 엔을 투자한 데 이어 2017년에는 105억 엔을 추가로 투자했습니다. 

또한 자율주행 분야에서 미쓰이물산과 합작 투자를 진행하고 있습니다. 일본 인구 고령화로 트럭 운전자가 줄고, 트럭 운송의 장기 근무 시간 문제를 해결하기 위해 T2라는 회사에 투자했죠.

에너지 산업의 대표주자 ENEOS와는 합작 벤처 Preferred Computational Chemistry(PFCC)를 설립하여 Matlantis™라는 클라우드 기반 고속 원자 시뮬레이터를 개발했습니다. 이 AI 기반 시뮬레이터는 기존의 밀도 함수 이론(DFT) 방법보다 최대 2천만 배 빠르게 컴퓨터에서 새로운 소재를 탐색할 수 있게 해줍니다. 또한 일본 최대 정유 업체인 JXTG와 AI를 사용해 대체 소재와 석유 플랜트 자동 제어 시스템을 개발하고 있습니다.

(출처: WSJ)

③ 🔮 PFN의 성공 요인

1) 수직 통합적 접근법: 전체 기술 스택 장악
PFN은 칩, 슈퍼컴퓨터, 생성형 AI 기반 모델부터 솔루션 및 제품에 이르기까지 AI 가치 사슬 전체를 회사 내에서 수직적으로 통합하는 접근 방식을 취하고 있습니다.

PFN의 수직 통합 구조

1. 하드웨어: 자체 설계 AI 칩 MN-Core™ 시리즈
2. 인프라: 자체 슈퍼컴퓨터 MN-1, MN-2, MN-3
3. 소프트웨어: 딥러닝 프레임워크 Chainer (현재는 PyTorch로 전환)
4. 애플리케이션: 산업별 특화 솔루션

2) 차세대 AI 프로세서 개발: 엔비디아 도전장
일본의 경제산업성은 PFN에 200억 엔을 투자해 2027년까지 엔비디아에 도전할 자체 AI 반도체 개발을 추진 중입니다. PFN은 현재 그래픽 처리 장치 설계가 아직 "최적화"되지 않았다고 보며, 엔비디아에 도전하기 위해 "더 진보된 프로세서를 만들고" 있습니다. 오카노하라는 "다양한 플레이어들이 곧 칩 산업에 진입할 것"이라고 예측하며, PFN도 그들 중 하나가 되기를 희망한다고 밝혔습니다.

3) 장기적 관점의 사업 전략: 5년 단위 계획 

PFN은 단기 수익보다는 장기 가치 창출에 집중합니다. 니시카와 대표는 AI 기반 소재 발견과 같은 분야에서는 최대 5년이 걸릴 수 있다고 솔직하게 인정했습니다.

PFN의 공동 연구 프로세스

1. 기업과 공동 연구 시작
2. 상업화 가능성 평가
3. 서비스와 제품 개발
4. 고객 제공 (전체 3-5년 소요)

이러한 장기적 접근법은 IPO 계획에서도 드러납니다. 오카노하라 연구총괄은 "반도체와 같은 하드웨어 제품을 세계에 소개할 때 거대한 자금이 필요하게 될 것"이라며 IPO 시기를 3-5년 후로 잡았습니다.

4) 글로벌 네트워킹과 개방형 혁신

PFN은 자체 기술 개발과 동시에 글로벌 커뮤니티와의 협력도 중시합니다. 2015년 6월에 세계 최초로 define-by-run 접근 방식을 채택한 딥러닝 프레임워크인 Chainer™를 오픈소스로 공개했으며, 이후 2019년 12월에 PyTorch로 마이그레이션한 후에도 Meta와 긴밀히 협력하며 PyTorch 개발자 커뮤니티의 일원으로서 생태계에 소프트웨어 라이브러리를 기여하고 있습니다. 현재 PFN은 "일본만으로는 할 수 있는 일에 한계가 있고, 글로벌 시장이 일본 시장보다 훨씬 크다"고 인정하며 국제 투자자들로부터 "엔터테인먼트, 반도체, 컴퓨터 분야에서 많은 문의를 받고 있다"고 밝혔습니다.

PFN의 성공 사례는 기술력 외에도 올바른 시장 선택, 깊은 도메인 지식, 차별화된 접근법이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.
PFN이 경쟁이 치열한 승용차 자율주행 대신 트럭 자율주행에 집중하고, 소비자 중심 AI 서비스 대신 산업 현장의 문제 해결에 집중한 것은 전략적 시장 선택의 중요성을 잘 보여준다고 생각합니다.

슈퍼브에이아이도 산업 현장의 문제를 푸는데 집중하고 있습니다. 비전AI 프로젝트를 수많은 고객사와 함께 진행하면서 얻은 노하우를 여러분과 나누고 싶습니다. 우리 회사에도 산업 맞춤형 AI가 필요하다면 지금 바로 연락주세요.

✏️ SUPERB Curation

슈퍼브 차문수 CTO의 추천:
허깅페이스 - 비전언어모델(Better, Faster, Stronger)

슈퍼브 임종화 Machine Learning Engineer의 추천:
Claude 프롬프트 유출-밝혀진 디테일들

Clade의 프롬프트 내용을 보면 시나리오별로 세분화해서 엄청 정교하게 만들어 놨는데요. 이렇게 긴 토큰이 매번 전부 다 들어갈 수도 있지만 설계도를 고려하면 선택적으로 들어갈 수도 있을 것 같습니다.

설계도를 참고하면서 프롬프트를 보면 최신 챗 모델의 멀티 스테이지 설계 내에서 어떤 프롬프트가 붙여져서 어떤 결과가 나오는지 유추해 볼 수 있을 듯합니다.

📢 SUPERB News

[AI EXPO 2025] 슈퍼브 영상 관제 솔루션의 생생한 시연을 보실 수 있어요!

AI EXPO에서 무한대의 탐지, 사전 학습 없이도 현장에 바로 적용 가능한 AI 영상 관제 솔루션을 소개합니다. 직관적인 대시보드 형태의 인터페이스를 통해 다수의 영상을 실시간으로 분석하는 비전 AI 에이전트 시연을 보시려면, 슈퍼브 부스를 방문해 주세요.

🔹슈퍼브 부스 개요🔹
일시: 2025년 5월 14일(수) ~ 16일(금)
장소: 코엑스 1층 A홀
슈퍼브 부스: J01
무료 초청장 신청하기: https://hubs.li/Q03lmSBN0

동시 참가 컨퍼런스 - 🔹AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 (AI Tech 2025) 참가 개요 : TRACK 2🔹
발표 제목: AI 혁신, '제대로' 하는 법: 도메인 지식에서 데이터 관리 단계별 성공 전략
발표자: 차문수 슈퍼브에이아이 CTO
시간: 5월 15일(목), 15:30 ~ 16:00
위치: 코엑스 3층 컨퍼런스룸, 317, 318호

[인터뷰] MLOps 플랫폼 선구자 ‘슈퍼브에이아이’, AI 도입부터 운영까지 전 과정 책임진다

“인공지능 전환은 단순한 시스템 구축으로 끝나는 게 아니라, 실제 도메인 전문가가 직접 참여해 그들의 경험과 지식을 AI에 녹여야 한다. 그것이 진정한 의미의 제조 혁신”

슈퍼브에이아이 차문수 CTO는 인터뷰에서 산업별 맞춤형 AI 솔루션을 제공하는 이유에 대해 해 이와 같이 밝혔습니다. 고객사와 함께 다양한 멀티 데이터를 오랫동안 다뤄오면서 얻은 슈퍼브의 의 노하우가 궁금하시다면, 인터뷰 기사를 봐주세요.

[테크 트렌드] 건설 현장 4대 위험, AI 영상 관제로 2주 만에 해결

고용노동부의 통계에 따르면 건설 현장 사망사고의 절반 이상이 추락사고로 발생합니다. 고령화되는 건설인력과 까다로운 현장 환경에서 안전관리의 혁신이 필요합니다.

기존 CCTV를 활용해 2주 내 도입 가능하고, 추락 위험, 중장비 사고, 구조적 위험, PPE 규정 위반 등을 실시간으로 감지하는 솔루션이 있다면, 중소 건설현장도 부담 없이 도입할 수 있지 않을까요? 건설 현장의 4대 위험과 AI 영상 관제가 해결할 수 있는 문제를 알아봅니다.