1년이 지난 지금, 스위스 AI 모델 아페르투스는 기대에 부응했을까요?

[이매진]

1년이 지난 지금, 스위스 AI 모델 아페르투스는 기대에 부응했을까요?

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One year on, has Swiss AI model Apertus lived up to the hype?

1년이 지난 지금, 스위스 AI 모델 아페르투스는 기대에 부응했을까요?

 출시 1년 만에 스위스의 AI 모델 아페르투스(Apertus)를 평가해 볼 시점입니다. 키스톤 / 가에탕 발리

출시 1년 만에 스위스의 완전 개방형 AI 모델인 아페르투스(Apertus)는 400만 건 이상의 다운로드를 기록하며 실제 활용 사례를 보여주고 있습니다. 현재 1.5 버전을 출시한 아페르투스는 경쟁사들과의 격차를 좁혀가고 있지만, 핵심적인 작업에서의 약점으로 인해 빠르게 변화하는 AI 경쟁에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다. 

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이 콘텐츠는 다음 날짜에 게시되었습니다.2026년 9월 2일 - 오전 9시

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사라 이브라힘

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스위스가 마침내 데이터 보호 규정과 유럽 인공지능법을 염두에 두고 설계된, 완전히 개방적이고 투명하며 다국어를 지원하는 인공지능(AI) 모델을 자체적으로 보유하게 되었다는 소식이 큰 화제를 모았습니다. 그러나 출시된 지 불과 몇 주 만에 아페르투스는 거센 비판에 직면했습니다. 일부 사용자들은...외부 링크심지어 "사용할 수 없다"며 "가장 기본적인 질문조차 제대로 답할 수 없다"고까지 말했습니다. 

1년이 지난 지금, 수치는 고무적입니다. 아페르투스는 AI 플랫폼 허깅 페이스(Hugging Face)의 다운로드 횟수가 400만 건을 돌파했는데, 아페르투스 커뮤니티 리더인 올레그 라브로프스키는 이 수치가 오픈 소스 AI 프로젝트에 대한 전 세계적인 관심을 보여주는 것이라고 평가했습니다.  

하지만 다운로드 수치가 실제 사용량과 반드시 ​​일치하는 것은 아닙니다. 라브로프스키는 최소 70건의 외부 배포 사례와 100건 이상의 스위스 모델 파생 버전을 알고 있다고 말합니다. 여기에는 싱가포르의 SEA-LION 프로젝트 도 포함됩니다.외부 링크또한, 아페르투스와 다른 AI 모델들을 독자적으로 적용하여 여러 동남아시아 언어에서 작동하도록 했습니다. 

라브로프스키에게 있어 이는 중요한 검증입니다. 그는 "우리는 기반 모델을 만들고 싶었습니다."라며, "사람들이 아페르투스를 최적화하거나 적용할 때, 바로 이러한 검증이 이루어지는 것입니다."라고 말합니다. 

7월에 개발팀은 이미지 이해 및 향상된 추론 기능 등을 포함한 여러 기능을 도입한 Apertus 1.5를 출시했습니다. 공식 로드맵은 다음과 같습니다 .외부 링크2027년에 Apertus 2.0이 출시될 것으로 예상됩니다. 

여전히 실망하는 사람들에게 라브로프스키는 분명한 메시지를 전합니다. 아페르투스는 ChatGPT와 경쟁하기 위해 설계된 것이 아니라는 것입니다. 완성된 상용 제품이 아니라 기업, 기관, 연구자들이 각자의 필요에 맞게 활용할 수 있는 기반이라는 것입니다. 다만, 스위스 모델의 잠재력이 실제 활용과 실질적인 가치로 어느 정도까지 전환되고 있는지에 대한 의문은 여전히 ​​남아 있다는 점을 그는 인정합니다. 

오픈소스, 오픈웨이트 및 클로즈드 AI 모델 

다국어 지원과 데이터 보호 조치가 효과를 거두었습니다. 

일부 기업들은 아페르투스를 활용하는 방안을 찾아냈습니다. 티치노에 본사를 둔 AI 솔루션 전문 기업인 아티프리티(Artificialy)는 아페르투스와 광범위하게 협력하고 있다고 밝혔습니다. 

"저희는 자선 활동을 하는 것이 아닙니다. 아페르투스를 사용하는 것은 어쩔 수 없이 사용하는 것이 아니라, 좋은 모델이기 때문입니다."라고 이 회사의 딥러닝 책임자인 다미아노 비나기는 말합니다. 

Artificialy에 따르면 Apertus는 이미 일부 산업 및 공공 부문 애플리케이션에 사용될 수 있을 만큼 충분히 성숙한 기술입니다. 회사 자체 테스트 결과, 특히 번역 및 다국어 대화에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 

비나기는 "특히 스위스의 4대 공용어 또는 민감한 문서가 포함된 고객의 번역 작업의 경우, 다른 모델보다 아페르투스를 선호하는 경우가 많습니다."라고 말합니다. 

한 예로 스위스 남부 티치노 주는 행정 문서 자동 번역을 위해 아페르투스(Apertus)로 전환하기로 결정했습니다. 특히 주 이민국은 여러 언어로 된 개인 문서를 처리해야 하므로 정확성과 강력한 데이터 보호 보장이 모두 필요하기 때문에 아페르투스 도입으로 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 

비나기는 “티치노 이민국의 요구사항은 이 모델의 강점을 거의 완벽하게 보여주는 사례”라고 말합니다. 

다언어 지원은 Apertus 개발자들이 가장 많은 투자를 한 분야 중 하나입니다. 학습 데이터의 약 40%는 영어 이외의 언어로 되어 있으며, 로만슈어와 스위스 독일어 방언과 같이 잘 알려지지 않은 언어를 포함하여 1,800개 이상의 언어가 코퍼스에 포함되어 있습니다. 이에 비해, 추정치는 다음과 같습니다.외부 링크현재 AI 모델은 비영어권 데이터의 약 10%만을 활용하고 있다는 점을 시사합니다. 

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완전한 개방성은 AI 싱가포르가 SEA-LION 프로젝트의 기반으로 Apertus를 선택한 이유 중 하나였습니다. AI 싱가포르의 레슬리 테오는 스위스인포와의 이메일 인터뷰에서 "Apertus를 선택한 이유는 전 세계에서 몇 안 되는 진정한 오픈 소스 모델 중 하나이기 때문입니다. 이는 연구, 특히 어떤 데이터가 사용되었고 어떻게 학습되었는지 정확히 알아야 할 때 매우 중요합니다."라고 밝혔습니다. 

같은 이유로 Apertus는 의학 분야에서도 활용되고 있습니다. 지난 6월, 로잔 연방 공과대학(EPFL)은 MeditronFO를 발표했습니다.외부 링크Apertus를 기반으로 임상 AI 모델을 구축하기 위한 완전 개방형 프레임워크입니다.

성과 격차는 여전히 존재합니다. 

Artificialy는 Apertus 1.5가 번역, 컴퓨터 비전 및 추론 분야에서 상당한 개선을 이루었다고 평가하지만, 여전히 개선의 여지가 있다고 보고 있습니다.  

"에이전트 기능 측면에서 상당한 진전을 이루었음에도 불구하고, 아페르투스는 아직 다른 오픈웨이트 모델 수준에는 미치지 못합니다."라고 비나기는 말합니다. 에이전트형 AI 모델은 항공편 비교 및 ​​예약과 같이 여러 단계를 거치는 작업을 독립적으로 실행할 수 있습니다. 

이러한 격차는 Apertus 팀 자체에서 발표한 벤치마크에서도 확연히 드러납니다. 700억 개의 매개변수를 가진 최초이자 최대 규모의 모델조차도 여전히 크게 뒤처지고 있습니다.외부 링크특히 프로그래밍, 수학 및 추론 작업에서 유사한 크기의 개방형 가중치 모델이 사용됩니다.  

취리히에 기반을 둔 디지털 에이전시인 Liip은 시민들의 질문에 답변하는 AI 검색 도구인 ZüriCityGPT에서 Apertus를 테스트했는데, Apertus 1.5 버전 출시로 격차가 좁혀지긴 했지만 여전히 상용 모델에 비해 뒤처진다고 평가했습니다. 

Liip의 생성형 AI 프로젝트 책임자인 요제프 크루켄베르크는 아페르투스 1.5가 더 유용한 답변을 생성하고, 지시 사항을 더 잘 따르며, 정보가 부족할 경우 답변을 거부할 가능성이 더 높다고 말합니다. 그러나 Liip이 가장 중요하게 여기는 기준인 '충실도', 즉 답변의 모든 부분이 사용 가능한 자료에 의해 뒷받침되는 정도에서는 여전히 뒤처진다고 지적합니다. 

크루켄베르크는 "아직까지는 고객 프로젝트에 아페르투스를 사용하지 않았습니다. 아직 준비가 되지 않았다고 판단했기 때문입니다."라고 말합니다. 그는 아페르투스 1.5 버전 역시 고객과 함께 사용할 구체적인 방법을 결정하기에는 아직 이르다고 덧붙였습니다.

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경쟁력 있는 완전 개방형 모델을 개발하는 것은 여전히 ​​어려운 과제이며 불가피한 절충이 수반됩니다. AI 싱가포르의 레슬리 테오는 "진정한 오픈 소스가 되려면 일부 데이터를 사용하지 않을 가능성이 높으며, 이는 성능과 전반적인 기능에 영향을 미칩니다."라고 말합니다.   

Artificialy의 비나기(Binaghi)도 이에 동의하며, 아페르투스(Apertus)는 저작권 요건에 따라 투명하고 검증 가능한 공개 데이터를 활용하는 반면, 독점 개발사들은 종종 라이선스를 받거나 공개되지 않은 데이터셋을 사용한다고 지적했습니다. 이로 인해 품질 차이가 약간 발생할 수 있지만, 디지털 주권을 강화하는 효과도 있다고 그는 덧붙였습니다. 

Artificialy의 자연어 처리 책임자인 페데리코 마그놀피는 아페르투스 1.0이 출시 당시 이미 미국 최고 모델들에 비해 약 2년 정도 뒤처져 있었다고 추정합니다. 그는 "3개월마다 발전하는 분야에서 2년은 엄청난 격차"라고 말합니다. 이러한 격차를 해소하려면 새로운 학습 주기, 컴퓨팅 용량 및 투자가 필요합니다. 스위스 AI 이니셔티브 의 핵심 프로젝트인 아페르투스는 이미 사용 가능한 공공 컴퓨팅 자원의 상당 부분을 활용하고 있습니다. 라브로프스키는 이러한 자원 배분에 대한 논쟁이 없지 않다는 점을 인정합니다. 

아페르투스의 모든 단점이 모델 자체의 문제만은 아닙니다. AI 모델은 더 큰 시스템의 한 구성 요소일 뿐입니다. 사용자의 요청과 관련된 정보를 검색하고 순위를 매기는 등의 작업을 수행하는 소프트웨어 또한 중요합니다. 
 
Liip의 크루켄베르크는 아페르투스를 둘러싼 소프트웨어 구성 요소들이 최적의 성능을 발휘하도록 조정해야 할 필요가 있다고 생각합니다. 예를 들어, Liip의 테스트에서 취리히 인구에 대한 부정확한 답변은 아페르투스만의 문제가 아니었습니다. 정보 검색 시스템이 가장 최신 정보 출처를 선택하지 못했기 때문입니다. 

크루켄베르크는 이것이 훌륭한 AI 모델 하나만으로는 경쟁력을 갖추기에 충분하지 않다는 것을 보여준다고 말합니다. "그 주변의 전체 생태계 또한 제 역할을 다해야 합니다."라고 그는 덧붙입니다. 

아페르투스는 2년 차에 접어들면서 두 가지 주요 과제에 직면하게 될 것입니다. 첫째는 모델 자체를 개선하는 것이고, 둘째는 모델이 의존하는 생태계를 강화하는 것입니다. 스위스 AI 모델이 경쟁력을 유지하고 더 폭넓은 실세계 도입을 이루려면 이 두 가지 모두 필수적입니다. 

편집자: Gabe Bullard/ vdv / ac