1월 1주 국내외 오픈소스SW 관련 동향을 모아 정리하였습니다.
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□ 네이버클라우드, ‘발키’ 기반 ‘완전관리형 클라우드 DB 서비스’ 출시(IT데일리)
네이버클라우드가 오픈소스 기반의 완전관리형 클라우드 데이터베이스 서비스 ‘클라우드 디비 포 캐시(Cloud DB for Cache)’를 출시했습니다. 
오픈소스 인메모리 데이터 저장소 ‘발키(Valkey)’를 기반으로 제공되는 완전관리형 캐시 데이터베이스 서비스로 복잡한 설정이나 구축 과정 없이 필요한 만큼 즉시 사용할 수 있는 완전관리형 환경을 제공합니다.
* 대표적인 오픈소스인 ‘레디스(Redis)’가 지난해 상용 라이선스로 전환하며 비용 부담이 커지자, 이에 대한 대안으로 오픈소스 발키가 주목받고 있음

□ [AI와 보안] KAIST, 구글 제미나이 구조 악용 ‘악성 전문가 AI’ 위협 세계 최초 규명(보안 뉴스)
구글 제미나이 등 주요 상용 거대언어모델(LLM)들이 사용하는 ‘전문가 혼합’(MoE) 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실을 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 규명했다.
26일 KAIST는 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조 악용 공격 기법을 세계 최초로 규명한 논문(MoEvil: Poisoning Experts to Compromise the Safety of Mixture-of-Experts LLMs)으로 CSAC 2025에서 최우수논문상을 수상했다고 밝혔다.

□ 최대 200배 빨라진 동영상 생성 기술 '터보디퓨전' 오픈소스 공개(AI타임스)
중국의 성서우 테크놀로지와 칭화대학교, UC버클리 연구진은 기존 대비 최대 200배 빠른 속도로 고품질 AI 영상을 생성할 수 있는 영상 생성 가속 프레임워크 ‘터보디퓨전(TurboDiffusion)’ 논문을 온라인 아카이브를 통해 공개했습니다. 터보디퓨전은 AI가 영상을 만드는 과정 전반을 효율적으로 바꿔, 생성 속도를 크게 높이는 기술로 모델이 아니라, 기존 '확산(diffusion)' 기반 영상 모델에 적용 가능한 추론 프레임워크입니다.

□ SKT, 매개변수 5000억 초거대 AI 모델 공개(디지털투데이)
SK텔레콤은 500B(5000억)급 AI 모델 'A.X K1'을 선보였습니다. A.X K1은 총 5190억개의 매개변수로 구성된 초거대 언어모델로, 추론 시에는 약 330억개 매개변수만 활성화되는 구조입니다. 대규모 학습을 기반으로 하되, 실제 활용 단계에서는 연산 부담을 줄이도록 설계되어 500B급 이상 모델이 고난이도 추론, 코딩, 에이전트 작업 등에서 중·소형 모델 대비 안정적인 성능을 확보할 수 있다는 점을 강조했습니다. A.X K1은 한국어를 중심으로 학습된 모델로, 국내 이용 환경과 산업 수요에 맞춘 활용을 염두에 두고 개발되었습니다.

□ 네이버클라우드, '보고 듣고 말하는' 네이티브 옴니모달 AI 오픈소스 공개(전자신문)
네이버클라우드가 자체 개발한 파운데이션 모델 '하이퍼클로바X 시드(SEED) 8B 옴니(Omni)'와 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크(Think)'를  오픈소스로 공개했습니다. 텍스트와 이미지, 음성을 한 번에 이해하는 '네이티브 옴니모달(Native Omni-modal)' 인공지능(AI) 모델을 시각과 청각을 통합한 모델을 기반으로 일상과 산업 현장에서 활용할 수 있는 'AI 에이전트' 구현을 본격화한다는 전략입니다. 이번 성과는 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 일환입니다. 
* 네이티브 옴니모달은 정보 형태가 달라도 하나의 의미 공간에서 맥락을 통합적으로 이해하는 것이 특징

□  NC AI, 산업 특화 AI 파운데이션 모델 ‘배키’ 오픈소스로 공개(AI타임스)
NC AI는 산업 특화 AI 파운데이션 모델 '배키(VAETKI)'를 허깅페이스에 오픈 소스로 공개했습니다. 매개변수 113B(1130억개) AI 모델로 전문가 혼합(MoE) 구조로 학습 시에는 100B 이상의 매개변수를 활용하지만 실제 추론 시에는 11B(110억개)만 활성화하는 것이 특징입니다. 독자 개발한 '멀티 헤드 레이턴트 어텐션(MLA)' 기술을 적용, 기존 모델 대비 메모리 사용량을 최대 83% 절감했으며 고사양 GPU 인프라가 부족한 산업 현장에서도 적용 가능한 고효율·고성능 모델이라고 설명하였습니다.
배키는 현장 설치형 경량 모델(sLLM)과 시각언어모델(VLM)을 결합한 멀티 스케일 라인업으로 피지컬 AI 솔루션을 구현했습니다.

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