아이리스 테크놀로지, 노코드 AI 플랫폼 'webAI' 베타 출시

비전 AI를 서비스에 도입하려면 막대한 클라우드 연산 비용과 전문 엔지니어 확보라는 높은 벽을 먼저 넘어야 했습니다.

3년 동안 스텔스 모드로 기술을 개발해 온 Iris Technology가 1월 첫째 주 노코드 AI 플랫폼인 webAI의 제한적 베타 버전을 공개했습니다. 적은 데이터와 컴퓨팅 자원만으로도 컴퓨터 비전 모델을 빠르게 구축할 수 있도록 지원하는 것이 핵심입니다.

빅데이터 의존을 버린 초경량 학습

Iris Technology의 공동 CEO인 James Meeks는 전 세계 소프트웨어 개발자가 약 5,500만 명에 달하지만, 정작 AI 전문가는 30만 명 수준에 불과하다고 지적합니다. 이로 인해 기존 기업 AI 프로젝트 중 실제 배포까지 이어지는 비율은 약 13%에 그치며, 컴퓨터 비전 모델 역시 약 10%만이 상용화 단계에 도달하는 실정입니다.

webAI는 이러한 개발 병목을 해결하겠다고 나섰습니다. 업체 측 설명에 따르면, 실시간 객체 인식 분야의 대표 모델인 YOLOv7과 비교했을 때 webAI는 단 5분의 1 수준의 학습 데이터와 3분의 1 수준의 훈련 시간만으로 모델을 구현할 수 있습니다.

공동 CEO인 David Stout는 대다수 AI 플랫폼이 빅데이터만이 정답이라는 전제 위에 세워져 있지만, webAI는 이 가정을 과감히 배제했다고 강조했습니다. 초기 라이선스 구매 없이 무료로 학습과 반복 실험을 진행할 수 있어 개발 리스크를 크게 낮췄습니다.

일반 노트북 구동과 데이터 주권 보호

이 플랫폼은 대규모 클라우드 서버 대신 엣지 환경에서의 구동을 지향합니다.

훈련된 모델은 일반 소비자용 노트북에서도 단독으로 실행될 만큼 가볍습니다. 센서와 하드웨어 환경에 구애받지 않도록 설계되어 다양한 종류의 카메라와 컴퓨터 장비에 유연하게 적용할 수 있습니다.

개발 편의성을 위해 노코드 모드와 풀코드 모드를 동시에 제공하여 비전문가의 빠른 프로토타입 제작과 전문 엔지니어의 정밀한 제어를 모두 지원합니다.

보안과 지식재산권 보호에도 신경을 썼습니다. 블록체인 기반 전송 방식을 활용해 고객이 자체 인프라 환경 내에서 직접 모델을 구축하도록 지원하며, 데이터와 완성된 지식재산권은 전적으로 고객 소유로 유지됩니다.

왜 중요한가

우리는 webAI의 이번 시도가 고비용 클라우드와 인재 부족에 허덕이던 현장 AI 도입의 진입 장벽을 정조준했다고 봅니다.

일반 개발자와 스타트업 입장에서는 수억 원대의 인프라 투자나 데이터 수집 비용 없이도 당장 보유한 장비에서 비전 모델의 타당성을 검증해 볼 수 있습니다. 상용 라이선스 계약 전 무료로 프로토타입을 완성할 수 있다는 점은 실질적인 비용 절감으로 이어집니다.

산업 전반으로 보면, 초대형 클라우드 데이터센터에 종속되던 AI 흐름을 온디바이스 및 엣지 중심으로 분산시키는 계기가 될 수 있습니다. 제조 공장 모니터링, 매장 관리 등 저지연 및 보안이 필수적인 오프라인 현장에서 엣지 AI 도입 속도를 끌어올릴 잠재력이 충분합니다.

다만 적은 데이터량으로 학습을 마쳤을 때 실제 산업 현장의 돌발 변수나 예외 상황에 대해 기존 모델만큼 정밀한 정확도를 담보할 수 있을지는 검증이 필요합니다. 아울러 배포 구조에 접목된 블록체인 방식이 엔터프라이즈 환경에서 기술적 복잡도를 높이지 않고 안착할 수 있을지도 지켜볼 대목입니다.