[AI Tech 2025]AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스


“Fine-tune is done. Now what?”
GPT를 도입했다고 끝난 게 아닙니다. 이제부터 시작이죠. 
AI 도입 이전보다 이후를 고민하는 실무자 관점의 컨퍼런스를 만들었습니다.

'Fine-Tuning 이후에 모델을 어떻게 굴릴 것인가', 'RAG, SLM, LLMOps는 어떻게 활용할 수 있을까',
'PoC에서 프로덕션으로 넘어가기 위해 필요한 조직 구성과 전략은?'

모든 실무자의 질문에, 현장의 실전 경험으로 답하는 자리. 
그게 바로 ‘AI Tech 2025 - Your Fine-Tuning Roadmap’입니다. 



◀ 
이 행사가 특별한 이유 ▶ 

1. 실무자 관점에서 출발한 컨퍼런스
대기업도, 스타트업도 모두 고민 중인 AI 도입에 대한 현실. 
이 행사는 '도입에서 멈추는 AI가 아니라, 현장에서 돌아가는 AI'를 다룹니다. 

2. Fine-Tuning 이후를 말하는 컨퍼런스
지금까지 대부분의 AI 컨퍼런스는 '개발', '사례', '비전'만 말했죠. 
AI Tech 2025는 AI 모델 운영과 이를 통해 생산성을 확보하는 전략에 집중합니다. 
나아가 AI 운영에 걸맞은 기업 문화와 조직 구성에 대한 팁도 공유할 예정입니다. 


3. 도입과 운영의 온도차를 이해하는 컨퍼런스
AI 기술 트렌드과 최적화 전략을 소개하는 키노트
Track A : Infra & Intelligence Lab ? 개발자와 엔지니어를 위한 구조와 성능 이야기

Track B : Adopt & Scale Strategy ? 기획자와 전략가를 위한 도입과 확산 로드맵

◀ About, AI Tech 2025 ▶ 

◎ 일  시 : 2025. 5. 15(목) 10:00-16:30
◎ 장  소 : 코엑스 3층 컨퍼런스룸 317호, 318호
◎ 주  최 : ㈜첨단, 헬로티, 서울메쎄
◎ 후  원 : 과학기술정보통신부, 한국인공지능협회, 인공지능신문, 마우저
◎ 주  제 : ‘Your Fine-Tuning Roadmap'
◎ 행사 규모 : 각 산업 비즈니스 개발 관계자 200여 명 대상
◎ 관련 전시 : 국제인공지능대전 2025 / AI Tech 등록 시 동시 관람 가능

※ 등록해주신 분들께는 상품권 증정을 통해 감사의 마음을 전합니다.



◀ 궁금한 점들 ▶

Q : 발표 트랙이 총 2개인데, 자유롭게 들을 수 있나요?
A : 네, 프로그램 표를 보시고 원하시는 룸 이동하셔서 자유롭게 들으실 수 있습니다. 

Q : 행사 당일 준비해야 할 것과 등록 방법은 어떻게 되나요?
A : 별도 준비 서류는 없습니다. 행사 당일 등록대에서 성함 확인 후 명찰을 지급해 드립니다. 
     대리 참석의 경우 본래 참석자 명함을 가져오시기 바랍니다. (정보 확인 후 변경해드립니다.)

Q : 점심은 어떻게 하나요?
A : 신세계 상품권(1만원권)이 지급됩니다. 코엑스 지하 여러 음식점에서 사용 가능합니다. 

Q : 참가확인증과 영수증 발급은 가능한가요?
A : 참가확인증은 행사 후, 두비즈 [마이페이지] → [등록 이벤트] → [프린트 아이콘] 클릭으로 직접 발급하실 수 있습니다. 현장 등록의 경우, 별도로 참가확인증 발급 요청을 해주시면 메일로 전달드리겠습니다. 영수증은 신용카드 결제 시 [마이페이지] → [결제내역]에서 영수증 출력이 가능합니다. 입금 계좌 시 [결제 방식] → [무통장 입금] → [세금계산서 발행] 선택 후 사업자 정보를 기입하시면 됩니다. 

Q : 발표자료를 모바일이나 웹으로 확인할 수 있나요?
A : 행사 당일, QR코드를 통해 발표자료를 다운받으실 수 있도록 QR코드를 행사장 곳곳에 부착해둘 예정입니다. 

※ 문의 : AI Tech 2025 담당자 / 070-4345-9890 / E-mail. dubiz@hellot.net






신청등록 안내


구분 등록비 (VAT 포함)
조기등록
  ~2025.04.27
120,000원
사전등록
  ~2025.05.14
150,000원
현장등록 190,000원
단체할인 3인이상(30% 할인)

발표자 소개


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발표자 서울대 AI 연구원 장병탁 원장

[AI 기술의 진화 : What's Next?]

AI 기술은 이제 새로운 전환점에 도달하고 있습니다. 감독학습 기반의 판단형 AI에서 시작된 흐름은, 무감독학습 기반의 생성형 AI로 확장되었고, 이어 강화학습 기반의 행동형 AI로 진화하고 있습니다. 이제 우리는 그다음 단계인 체화학습(Embodied Learning)을 통해 물리적 AI(Physical AI)로 향하고 있습니다 ? 실세계와 상호작용하며 배우고 적응하는 AI입니다. 본 기조강연에서는 이러한 AI 기술 발전의 단계를 살펴보고, 기업이 전략적으로 준비해야 할 사업화 방안을 논의합니다. AI가 디지털을 넘어 물리적 세계로 확장되는 이 시대에, “무엇이 다음인가”에 대한 통찰을 공유합니다.
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발표자 한국마이크로소프트 백인송 이사

[AI를 통한 업무 생산성 혁신과 전략]

AI를 이용한 업무 방식의 변화에 대한 트렌드와 실제 적용 사례를 발표합니다, 그리고 중소기업이 AI와 생산성 솔루션을 효과적으로 도입할 수 있는 실질적인 전략을 공유할 예정입니다.
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발표자 구글 클라우드 이덕수 AI 스페셜리스트

[AI 도입 성공 전략 : 핵심 요인 분석 및 비즈니스 적용 방안]

최근 인공지능 기술은 전례 없는 사용자 반응을 얻으며 핵심 기술로 부상했습니다. 이러한 추세에 발맞춰 많은 기업들이 AI 도입을 적극적으로 추진하고 있습니다. 본 세미나에서는 기업의 AI 도입이 단순한 기술 도입을 넘어, 실제 업무 효율성을 증대시키고 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 성공 요인들을 심층적으로 분석하고 소개합니다.
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발표자 하이젠버그(유튜브 에스오디) 권순용 대표

[알고리즘 위에서 태어난 마음 : 차가운 실리콘과 지브리 감성 사이]

AI에 필수적인 반도체 공급 경쟁이 심화되고 있고 트럼프 2.0 시대와 함께 시장의 변동성이 극대로 커지며 유례없는 기술 패권 전쟁이 개막되었습니다. 하지만 아이러니하게도 대중들의 마음을 이끈 것은 ‘기술’보다 ‘지브리풍’의 이미지였습니다. 차가운 실리콘과 간결한 알고리즘 사이에서 유튜브 크리에이터이자 기술 전문 뉴미디어 업계 종사자의 관점에서 AI와 반도체의 미래에 대해 이야기합니다.
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발표자 리벨리온 김광정 사업총괄

[한국형 AI를 위한 추론 인프라]

Agentic AI와 SLM(Small Language Model)의 부상으로, 새로운 형태의 AI 인프라에 대한 논의가 활발해지고 있습니다. 이번 발표에서는 SLM 기반 AI 인프라가 주목받는 배경과 이를 뒷받침하는 고성능·고효율 AI 추론 솔루션과 기술적 요소들을 살펴봅니다. 아울러, 실제 데모 사례를 통해 한국형 AI 인프라 구축의 가능성과 방향성을 함께 제시합니다.
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발표자 망고부스트 김창수 실장

[차세대 LLM 추론 인프라 전략: LLMBoost 자동화와 DPU기반 가속의 시너지를 중심으로]

이번 발표에서는 환경별 최적화가 필수인 현재 LLM 추론 인프라를 소개하고자 합니다. 이와 함께 자동 튜닝으로 성능을 극대화하고 Multi Vendor를 지원하는 LLMBoost, 유연한 확장성과 관리성을 갖춘 차세대 Disaggregated Prefill·Decode 인프라을 비롯해 DPU 기반 스토리지 및 RAG 가속 방안을 공유합니다.
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발표자 모티프테크놀로지스(모레 자회사) 임정환 대표

[연산은 무겁고 예산은 가볍다 : AI 인프라 현실과 대안 찾기]

모레는 초거대 AI 시대에서 GPU 자원을 어떻게 효율적으로 쓸 수 있을까에 대한 답으로 AI 인프라 소프트웨어를 개발했습니다. 그리고 이를 활용해 AI를 비용효율적으로 빠르게 만들 수 있었습니다. 모티프테크놀로지스는 모회사인 모레와 함께 AI Full-stack을 오랫동안 연구해 왔으며, 이번 발표를 통해 AI 비즈니스를 위한 현실적인 대안을 제시하고자 합니다.
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발표자 래블업 신정규 대표

[데이터 거버넌스 관점의 하이브리드 LLM 파인튜닝 운영 프레임워크]

이 발표에서는 온프레미스와 클라우드를 병행하는 조직에서 대규모 언어 모델을 안전하고 효율적으로 미세조정하기 위한 통합 전략을 다룹니다. 온프레미스 자원만으로 미세조정이 어려운 상황에서도 클라우드로의 데이터 유출을 최소화할 수 있는 방법을 소개합니다.
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발표자 업스테이지 이건찬 사업개발 리드

[사례로 알아보는 B2B AI 비즈니스 파훼법]

기업들이 AI 도입 시 마주하는 핵심 고민(데이터 자산화, LLM 적용, ROI 확보 등)을 정리합니다. 실제 시장 사례를 통해 이러한 고민들이 어떻게 해결되고 있는지 소개합니다. 또한, 다음 기술 변화에 대비하는 전략적 접근 방식에 대해서도 살펴봅니다.
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발표자 디노티시아 정무경 대표

[초거대 모델의 한계와 돌파구 : 데이터 활용과 장기기억]

Transformer 기반의 LLM의 등장과 함께 급속한 AI 발전이 이어져 왔지만, 이러한 대규모 모델은 서비스 구현 과정에서 다양한 문제를 야기하고 있습니다. 이를 해결하기 위한 다양한 접근법이 연구되고 있으며, 그 핵심을 데이터의 활용에서 찾을 수 있습니다. 본 발표에서는 AI 발전 방향과, 문제 해결을 위한 핵심 기술로 정보 혹은 데이터의 활용, 그리고 인공지능의 장기 기억에 대해 이야기합니다.
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발표자 베슬에이아이 안재만 대표

[AI 전환의 성공 전략 : LLMOps의 핵심요소와 엔터프라이즈 사례]

앞으로 3년 안, AI 가 모든 산업을 근본적으로 변화해 나갈 것입니다. 그 중심에 있는 LLM, 그리고 이를 응용할수 있는 LLMOps, AI Orchestration, AI Agent 기술을 소개합니다. 현재 산업에서는 이를 어떻게 활용하고 있는지 실제 사례 기반으로 소개합니다.
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발표자 노타 김태호 CTO

[엣지 디바이스를 위한 AI 모델 최적화 전략: 경량화부터 배포까지]

이번 발표에서는 기업들이 AI 모델을 디바이스에 배포하고자 할 때 실제 겪게 되는 핵심적인 문제들과 이를 극복하는 실용적인 방법을 소개하고자 합니다. 특히 노타의 독자적인 AI 모델 최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소’를 활용해 AI 모델을 경량화하고 엣지 디바이스에 효과적으로 배포하는 방법에 대한 구체적인 노하우를 전달할 예정입니다.
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발표자 LG CNS 주민식 연구소장

[Agentic AI 자율성의 진화와 산업인공지능 적용과 한계]

올해 저비용-고성능AGI로 수렴이 시작됐습니다. 반면 Overhyped된 AI 모델 시장은 춘추전국시대에 진입했고, 기업의 Agentic AI 응용 및 상용화는 기대보다 느리게 적용되고 있습니다. AGI의 진입시점임에도 ‘현실에서 왜 AI가 적용하기 어려운가’에 대해 실무 전문가 관점에서 사례와 방향성을 논의하고자 합니다.
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발표자 마키나락스 서태원 사업개발 이사

[중견 기업도 제조 AI 도입이 가능할까?]

데이터는 쌓여가지만 어디서부터 AI를 시작해야 할지 막막한 중견 기업이 많습니다. 이 세션에서는 식품 제조 기업이 레거시 시스템의 데이터를 활용해 수요 예측을 고도화하며 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX)를 실현한 여정을 공유합니다.
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발표자 슈퍼브에이아이 차문수 CTO

[AI 혁신, '제대로' 하는 법: 도메인 지식에서 데이터 관리 단계별 성공 전략]

비즈니스 세계가 AI로 빠르게 변화하는 현재, 효과적인 혁신 활용방안에 대해 알려드립니다. 4단계 로드맵을 통해 AI 도입의 정석을 소개합니다. 많은 기업들이 AI 도입에 실패하는 반면, '제대로' 하는 방법을 알면 혁신적 성과를 얻을 수 있습니다. 다양한 산업 분야에 적용 가능한 이 전략은 AI에 대한 전문 지식 없이도 의사결정자들이 실질적인 변화를 이끌어낼 수 있는 길을 제시합니다.
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발표자 웍스AI 표철민 대표

[기업들이 AI로 생산성을 높이는 실용적 전략]

AI3는 한국에서 가장 널리 사용되고 있는 기업용 AI 포털인 ‘웍스AI’를 개발하고 있습니다. 2023년 3월 첫 출시된 이 서비스는 2년 이상 운영되며 지금까지 50만 직장인들의 업무 편의를 도와 왔습니다. 이 강연에서는 ‘웍스AI’를 개발하며 배우고 느낀 기업들의 효율적인 AI 전사 도입 전략을 제시합니다. 특히 AI 전문가가 없는 기업들이 어떻게 AI를 효율적으로 도입해 전사 생산성을 높여갈 것인지 중소기업의 입장에서 고민해 봅니다.

행사장 위치


 [코엑스] 서울 강남구 삼성동 159 3층 컨퍼런스룸 317호, 318호