생성형 AI 플랫폼 ‘마야(MAYA) AI’가 자사 백서(White Paper)에서 제시한 기술 로드맵에 따라, 플랫폼의 실용성을 높이기 위한 ‘성능 최적화’ 작업에 본격적인 속도를 내고 있다.
현재 MAYA AI 개발팀이 주력하고 있는 핵심 과제는 초거대 이미지 모델의 생성 효율성을 극대화하는 것이다. 이는 단순히 속도를 높이는 것을 넘어, 고해상도 이미지 생성과 정교한 한글 렌더링 과정에서 발생하는 연산 부하를 기술적으로 해결하여 사용자에게 최적의 경험을 제공하기 위함이다.
MAYA AI의 기술 전략은 백서에 명시된 ‘경량화 엔진 구축’과 ‘추론(Inference) 프로세스 최적화’를 골자로 한다. 생성형 AI 모델은 파라미터가 방대할수록 고품질의 결과물을 얻을 수 있지만, 그만큼 많은 연산 자원과 시간이 소요된다. MAYA AI는 이러한 병목 현상을 해결하기 위해 알고리즘 고도화를 통한 연산 단계 효율화 작업을 진행 중이다.
특히 이번 성능 개선 작업은 한국어 텍스트가 포함된 이미지 생성 시 발생하는 리소스 소모를 줄이는 데 초점이 맞춰져 있다.
내부 테스트 결과에 따르면, 현재 진행 중인 최적화 기술이 적용될 경우 기존 시스템 대비 유의미한 수준의 생성 속도 향상이 기대된다. 이는 향후 기업용 솔루션(B2B) 도입이나 대규모 사용자 접속 시 플랫폼의 안정성을 뒷받침하는 핵심 경쟁력이 될 전망이다.
MAYA AI 관계자는 “백서에서 강조한 ‘한국형 생성 AI의 대중화’를 위해서는 누구나 쉽고 빠르게 기술을 누릴 수 있는 환경이 필수적”이라며, “기술적 정교함은 유지하되 생성 시간은 혁신적으로 단축하는 최적화 엔진을 개발 중”이라고 밝혔다.
한편, MAYA AI는 최근 데이터센터와의 인프라 협업 및 허깅페이스를 통한 기술 공개 등 백서에 담긴 중장기 전략을 단계적으로 실현하며 국내 생성형 AI 생태계에서의 입지를 다져가고 있다.
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