포티투마루가 표, 차트, 도면까지 분석 가능해 산업 현장에 바로 투입할 수 있는 실용적 인공지능(AI)을 앞세워 생성형 AI의 현실 무용론을 정면 돌파하고 나섰다.

포티투마루는 지난 19일 서울 서초구 서울AI허브에서 열린 'AI 이노베이션 쇼케이스'에서 회사 LLM 엔진을 기반으로 한 산업 특화 AI 기술을 소개했다. 이 자리는 과기정통부 산하 국가AI연구거점이 주관했으며 포티투마루 외에도 LG전자, 포스코홀딩스, 네이버클라우드 등 12개 기업이 참석해 연구 성과를 공유하고 기업간 협업을 모색했다.

22일 업계에 따르면 산업 현장에 특화된 생성형 AI 기술 수요가 빠르게 증가하고 있는 가운데 기술 간 실효성 격차 문제가 부각되고 있다. 이에 김동환 포티투마루 대표는 이날 발표에서 "변화는 기반으로 언어를 처리하고 테스트 분석 중심으로 접근하고 있다"며 "그림, 음성보다는 실질적으로 국내 기업에 필요한 기업 업무용 표, 그래프, 차트를 잘 이해하고 분석하는 기술이 우리가 집중하는 방향"이라고 강조했다.

특히 김동환 대표는 도면 처리 기술을 향후 핵심 과제로 꼽았다. 그는 AI가 도면을 지도처럼 해석하고 다룰 수 있게 되면 비즈니스 측면에서 상당한 파급력이 있을 것으로 보고 있으며 기술적 난이도가 높은 만큼 국가 연구 차원의 선제적 대응이 필요하다는 입장을 밝혔다.

실제로 포티투마루는 회사의 언어모델 엔진을 반도체, 금융, 자동차 등 산업 도메인별로 특화하는 전략을 택하고 있다.

김 대표는 "우리 모델은 반도체에 특화되기도 하고 금융 투자시장, 은행·증권사의 20년 경력자가 필요한 원고 작업도 커버 가능하게 하고 있다"고 말했다.

포티투마루 기술 기반은 기존 대형 언어모델들과 달리 정밀도 중심의 설계가 특징이다. 커버리지를 우선하는 트랜스포머 계열과 달리 이 회사는 '머신리딩컴프리헨션(MRC)' 기술을 중심으로 정답률과 응답 일관성을 높이는 방향을 택해왔다. 지난 2018년에는 해당 기술로 구글AI와 함께 국제 경진대회에서 1위를 차지했고 이후 마이크로소프트 주최 요약 기술 대회에서도 성과를 올렸다.

김 대표는 "우리는 '챗GPT' 류의 거대언어모델(LLM) 이전에도 자체 지도 학습 기반 모델을 사용했다"며 "검색증강생성(RAG) 방식도 이미 그 시점부터 시도해왔다"고 말했다.

이날 행사에서는 기술 상용화 경험이 단순한 개발 역량을 넘어선 실질적 경쟁력으로 부각됐다. 김 대표는 오랜 기간 기술개발사업을 이어오며 다양한 시행착오를 겪은 경험이 현재의 상용화 역량으로 축적됐다고 설명했고, 국가 AI 연구 체계 전반에서도 개발과 상용화를 연계하는 구조의 중요성이 점차 강조되고 있다고 밝혔다.

이날 행사는 국가AI연구거점 상반기 연구 성과를 공유하고 민관 협력을 통한 기술 확산 전략을 모색하기 위해 마련됐다. 학술 중심 발표 세션이 먼저 진행됐고 이후 기업 파트너들이 참여해 현장 적용 사례와 협업 방향을 논의하는 순서로 이어졌다.

김동환 포티투마루 대표는 "AI 기술의 미래에 대해 함께 공유하고 고민할 수 있어 뜻깊은 시간이었다"며 "글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 국가AI연구거점이 대한민국 AI 발전의 선도적 기반이 되기를 기대한다"고 말했다.