Atomic Canyon, 원자력 산업을 위한 ChatGPT를 목표로 하다
핵발전소를 AI로 바꾸는 스타트업, 왜 지금 주목받을까?
“수십 년 된 문서를 어떻게 찾냐고요..? 핵발전소에도 AI 시대가 오고 있습니다.”
AI가 지금 어디까지 왔는지 체감하고 계신가요? 많은 기업이 생성형 AI로 업무를 자동화하고 있습니다. 그런데 놀랍게도, 핵발전소 같은 전통 산업에서도 이제 본격적으로 AI를 도입하고 있다는 소식입니다. 특히 미국의 스타트업 Atomic Canyon은 핵발전소 내부 문서 검색 문제를 AI로 해결하며 빠르게 성장 중입니다. 정말 흥미롭죠.
최근 TechCrunch 보도에 따르면, Atomic Canyon은 2억 페이지가 넘는 문서로 가득한 핵발전소 내부 자료를 검색 가능한 구조로 바꾸고 있고, 그 가능성을 인정받아 70억 원 규모의 투자 유치에도 성공했습니다.
1. AI와 핵발전소의 만남? 느린 산업도 빠르게 바꾼다
핵발전소는 보안과 규정 준수가 핵심이기 때문에 디지털화 속도가 굉장히 느렸습니다. 그런데 AI 덕분에 이런 전통 산업에도 변화의 바람이 불고 있죠. Atomic Canyon은 LLM과 RAG(검색 기반 생성 AI) 기술을 활용해, 필요한 문서를 빠르게 찾고 처리하도록 돕고 있습니다.
예를 들어, 한 엔지니어가 수리 절차를 찾는다고 해봅시다. 기존엔 수천 페이지 문서를 수작업으로 뒤졌지만, 이제는 검색어만 입력하면 AI가 관련 문서를 빠르게 추려줍니다. 이게 산업의 운영 속도를 높이는 핵심이 되는 거죠.
2. 강력한 협업이 만든 기술적 성장: 오크리지 연구소와의 협력
스타트업이 강한 AI를 만들기 위해선 연산 자원이 필수입니다. Trey Lauderdale은 미국의 오크리지 국립 연구소와 협력하여 20,000시간 분량의 GPU 연산 자원을 확보했습니다. 이건 거의 슈퍼컴퓨터급 지원이에요.
이 협업 덕분에 핵발전소 특유의 약어와 용어를 이해하는 AI 모델을 훈련시킬 수 있었고, 기존의 "환각(hallucination)"을 줄이며 현실적인 답변을 제공할 수 있게 되었죠. 결국엔, 기술력은 좋은 파트너와의 협업에서 나온다는 걸 보여준 사례입니다.
3. 사람 없는 자동화가 아니라, 사람과 AI가 함께
Lauderdale은 이렇게 말합니다. “우리는 언제나 사람이 함께 있는 구조로 갈 거예요.” AI가 문서를 대신 써주긴 해도, 항상 사람이 검토하는 구조를 유지하겠다는 뜻입니다.
특히 핵발전소 같은 안전이 중요한 곳에선 오탐 하나가 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에, 기술적으로 완벽하게 보이더라도 사람의 통제가 필요한 단계라는 거죠. 그만큼 현실적이고 조심스러운 접근이라 공감이 갑니다.
예상보다 훨씬 큰 산업적 파급력
- 문서 기반 산업의 혁신: 핵 외에도 법률, 의료 등 문서가 많은 분야에 이 기술이 적용될 수 있음
- AI 도입의 속도전: 구글, 마이크로소프트 등도 핵발전 관련 스타트업 투자 중
- RAG 기술의 산업 확장: 현재 가장 주목받는 생성형 AI 기술 중 하나
정리하며: 지금 중요한 건 '문서 검색'이다
이 뉴스를 보고 다시 한 번 느낍니다. 지금 우리가 만들어야 할 건 ‘화려한 AI 서비스’가 아니라, 기초를 제대로 다지는 AI 도구예요. Atomic Canyon이 문서 검색에 집중하는 것도 같은 이유죠.
스타트업이 눈여겨볼 트렌드 몇 가지 정리해볼게요:
- 디지털화가 느린 산업을 노려라: 핵발전소나 의료기관 같이 자료가 많고 변화가 느린 곳에는 기회가 있음
- LLM만으론 안 된다: RAG 기반 구조로 검색 정확도를 높여야 산업 적용에 성공할 수 있음
- 사람 중심의 AI 설계: 전자동화보다는 사람과의 협력구조를 지향해야 신뢰받음
핵발전까지 바꾸는 AI. 기초부터 제대로 설계해나가는 이 흐름은 앞으로 수많은 전통 산업에 적용될 것입니다. 여러분의 분야에도 가능성이 있지 않을까요?
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