AI가 논문을 작성하고 AI가 이를 심사하는 새로운 연구 방식이 실제 해커톤에서 구현됐다. 베슬AI는 AI 연구 자동화 실험이 원활하게 이뤄질 수 있도록 GPU 컴퓨팅 인프라를 지원하며 AI 에이전트 연구 생태계 확대에 나섰다.
AI 인프라 전문기업 베슬AI는 지난 12일 서울 네이버 D2SF 강남에서 열린 ‘랄프톤 @ICML: 오토 리서치(Ralphthon @ICML: Auto Research)’에 GPU 컴퓨팅 파트너로 참여했다고 밝혔다.
팀어텐션이 주최하고 아크포인트가 운영 파트너로 참여한 랄프톤은 연구자와 AI 개발자가 팀을 이뤄 AI 에이전트를 활용한 연구 자동화를 실험하는 해커톤이다. 사람이 연구 주제와 목표를 제시하면 AI가 실험과 논문 작성, 심사까지 수행하는 방식으로 진행됐다.
이번 행사는 샌프란시스코, 싱가포르, 부산에 이어 다섯 번째로 개최됐으며, 세계적인 머신러닝 학회 ‘ICML 2026’ 서울 개최 기간에 맞춰 ‘AI가 연구를 자동화할 수 있는가’를 주제로 열렸다.
베슬AI, 참가자들이 포스터 세션을 진행하고 있다. (사진 제공: 베슬AI)
AI가 연구하고 AI가 평가하는 실험 무대
참가자들은 두 개의 트랙에서 연구 생성부터 평가까지 전 과정을 AI 에이전트로 구현했다.
‘AI 사이언티스트(AI Scientist)’ 트랙에서는 AI 에이전트가 연구 아이디어를 바탕으로 실험을 수행하고 논문 형태의 결과물을 작성했다. ‘리뷰 에이전트(Review Agent)’ 트랙에서는 AI가 생성한 논문을 또 다른 AI 에이전트가 평가하며 실제 학술대회 심사 과정을 구현했다.
심사위원단은 ICML 논문 심사 기준을 간소화한 평가 지표를 활용해 총 13개 팀을 포스터 세션 진출팀으로 선정했다. 연구 결과를 생성한 12개 팀과 실제 심사 결과에 가장 근접한 평가를 제시한 리뷰 에이전트 개발팀 1개 팀이 포함됐다.
베슬AI는 참가팀에 자사 플랫폼 크레딧과 GPU 컴퓨팅 환경을 제공했다. 제한된 시간 안에 다양한 실험을 반복 수행해야 하는 해커톤 특성을 고려해 참가자들이 인프라 구축보다 연구 설계와 결과 검증에 집중할 수 있도록 지원했다.
트랙1 우승팀은 AI 모델 일부 연산을 생략하면서도 성능 저하를 최소화하는 ‘뎁스-AR(Depth-AR)’을 선보였다. Qwen2.5-7B 모델 실험에서 전체 연산 블록의 28.6%를 생략하면서도 기존 방식보다 더 높은 성능을 기록했다.
트랙2 우승팀 ‘맥 앤 치즈(MAC n CHEESE)’는 논문 내 숨겨진 명령어와 계산 오류, 인용 불일치 등을 먼저 탐지한 뒤 여러 AI 리뷰어가 동시에 심사를 수행하고 결과를 종합하는 방식을 구현했다.
베슬AI는 이번 행사가 AI가 논문을 작성하는 수준을 넘어 연구 검증과 평가까지 자동화할 가능성을 확인한 사례라고 설명했다. 특히 반복적인 AI 연구 실험을 위해서는 안정적인 GPU 컴퓨팅 환경이 필수적인 만큼 AI 연구 인프라의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망했다.
안재만 베슬AI 대표는 “AI가 연구 아이디어를 제시하는 데 그치지 않고 실제 실험과 검증까지 수행하려면 다양한 실험을 안정적으로 반복할 수 있는 컴퓨팅 기반이 필요하다”며 “연구자와 AI 개발자가 인프라 제약 없이 더 빠르게 아이디어를 구현하고 새로운 연구 가능성을 탐색할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.
한편 이번 행사에는 베슬AI를 비롯해 웨이츠앤바이어시스(Weights & Biases), 네이버 D2SF, 달파(Dalpha), 아크포인트 등이 파트너로 참여했다.
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