클레비(Clevi)는 다양한 AI 솔루션을 선보이는 기업으로, 코딩 자동화, 피지컬 AI, 드론 기반 상황 인식, 디지털 트윈과 텔레오퍼레이션 및 동기화를 기반으로 한 학습 데이터 등 여러 분야에서 기술력을 입증했다. 생성형 AI 모델 ‘아이비(Ivy)’를 통해 고성능·저비용 AI 도입을 가능하게 했으며, 최소한의 개인정보 기반 가입과 온프레미스 설치 지원으로 보안 신뢰성도 확보했다. 전문 지식 없이 상상력만으로 솔루션을 구현할 수 있는 플랫폼 제공이 목표다.

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클레비 이환호 대표이사 / 사진. 로봇기술

파운데이션 모델 기반의 솔루션

클레비(Clevi)는 1조 4,000억 개의 파라미터를 가진 파운데이션 모델을 개발한 AI 전문 기업으로, 오픈AI 등 글로벌 빅테크 기업들과 견주어도 손색없는 기술력을 보유하고 있다. 클레비 이환호 대표이사는 “Once Fiction Now Reality라는 슬로건 아래, 상상력과 아이디어를 기반으로 그 기반을 만들어주는 것이 목표”라고 말했다. 핵심은 사용자가 전문 지식 없이도 상상력을 현실로 만들 수 있는 플랫폼을 제공하는 데 있다.

클레비는 자체 파운데이션 모델을 기반으로 다양한 분야에서 솔루션을 제공하고 있다. 대표적인 사례는 고도의 코딩 에이전트로, 단순 코드 생성에 그치지 않고 사용자의 요청에 따라 웹사이트를 처음부터 끝까지 구축하고 서버에 배포하는 자동화 기능까지 제공한다. 이환호 대표는 “바이브 코딩(Vibe Coding)에 적합한 기술로, 시연 중 많은 개발자가 성능에 감탄했다”라고 말했다.

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관람객이 클레비의 코딩 에이전트를 직접 체험하고 있다. / 사진. 로봇기술

로보틱스와 드론 분야에서도 클레비의 AI 기술이 두각을 나타내고 있다. 피지컬 AI(Physical AI) 분야에서는 사람이 특정 행동을 약 50회 보여주면, 플랫폼이 이를 강화 학습하여 로봇이 자율적으로 행동하도록 만든다. 기존에는 수천 회에서 수만 회 반복 학습이 필요했지만, 클레비는 30~50회로 단축했고 개발자의 직접 개입 없이 진행할 수 있다. 또한 내부 이미지 편집 AI를 활용해 가상 데이터를 생성함으로써 실제 데이터를 수집하는 번거로움 없이 효율적인 학습 환경을 제공한다.

드론 분야에서는 재난·재해 등 특정 상황을 인식하고, AI 예측과 카메라 비전을 활용해 상황을 분석한다. 이를 통해 발생 가능한 사건과 대응 방법까지 판단할 수 있어, 신속하고 효율적인 위기 대응이 가능하다.

디지털 트윈과 텔레오퍼레이션 기술

클레비의 기술력은 디지털 트윈 영역에서도 돋보인다. 가상 환경 구축을 통해 실제 환경에서 어렵거나 불가능한 테스트를 수행할 수 있으며, 이를 바탕으로 텔레오퍼레이션(Teleoperation) 및 동기화를 기반으로 학습한 데이터가 적용, 증강해 휴머노이드 로봇 시연이 가능했다. 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 온디바이스 AI로 탑재해 사람처럼 상황을 판단하고 행동하도록 구현했으며, 이를 활용해 방사능 구역 등 위험한 환경에 사람 대신 로봇을 투입하는 솔루션을 개발했다. 궁극적으로 학습되지 않은 명령도 자율적으로 판단해 행동하는 로봇 개발이 목표다.

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산업AI EXPO 클레비 부스 전경 / 사진. 로봇기술

AI 개발 및 운영 비용 문제도 해결했다. 2025년 3월 출시한 생성형 AI 모델 '아이비(Ivy)'는 고성능 저비용 모델로, 약 15억 원 개발 비용과 월평균 1천만 원 운영 비용으로 기업의 AI 도입 부담을 줄였다. 아이비는 실시간 학습, 다중 데이터 처리, 코드 인터프리터, 전문가 모델 생성 등 강력한 기능을 제공하며, Open AI, 딥시크 등과의 벤치마크 테스트에서도 높은 점수를 기록했다.

한편, 클레비는 보안 측면에서도 신뢰성을 확보했다. AI 어시스턴트 사용 확대에 따른 개인정보 유출 우려를 줄이기 위해, 아이비 앱은 최소한의 개인정보만으로 가입 가능하며, 공공기관이나 기업은 온프레미스 설치를 통해 환경에 맞는 보안 시스템을 구축할 수 있다.

이환호 대표는 “결국 클레비의 목표는 플랫폼을 만드는 것”이라며, “전문 지식이 없어도 상상력으로 자기만의 솔루션을 만들 수 있는 플랫폼을 제공할 것”이라고 강조했다.

임승환 기자

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출처 : 로봇기술(임승환 기자) | https://robotzine.co.kr/entry/276139

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