바이두, '언리미티드 OCR' 공개… "메모리 한계 깨고 수십 페이지 문서도 한 번에"

(aitimes.com)

바이두가 대규모 문서 처리를 위한 오픈소스 '언리미티드 OCR'을 공개하며, 기존 LLM 기반 OCR의 메모리 한계와 속도 저하 문제를 해결해 수십 페이지 분량의 문서를 단 한 번의 추론으로 처리할 수 있는 기술적 돌파구를 마련했습니다.

이 글의 핵심 포인트

1바이두가 오픈소스 OCR 모델 '언리미티드 OCR' 공개
2기존 LLM 기반 OCR의 메모리 사용량 증가 및 속도 저하 문제 해결
3수십 페이지에 달하는 문서를 단 한 번의 추론으로 처리 가능
4모델 코드와 가중치를 깃허브 및 허깅페이스를 통해 공개
5최근 DeepSeek OCR 등 엔드투엔드(end-to-end) 모델 트렌드 지속

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

기존 LLM 기반 OCR은 긴 문서를 처리할 때 메모리 부하와 연산 비용이 기하급수적으로 늘어나는 한계가 있었습니다. 이번 기술은 단일 추론으로 대량의 페이지를 처리함으로써 문서 자동화 프로세스의 효율성을 획기적으로 높일 수 있습니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

최근 OCR 기술은 단순 텍스트 인식을 넘어 구조적 이해를 목표로 하는 엔드투엔드(end-to-end) 모델로 진화하고 있으며, DeepSeek OCR 등이 이 흐름을 주도하고 있습니다. 바이두의 이번 공개는 이러한 고성능 오픈소스 경쟁을 더욱 가속화할 것으로 보입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

문서 자동화(Document AI), 법률/금융 테크 스타트업들은 인프라 비용을 절감하면서도 대규모 데이터 처리 성능을 확보할 수 있는 기회를 얻게 되었습니다. 이는 RAG(검색 증강 생성) 시스템의 입력 데이터 품질과 효율성을 높이는 데 직접적인 영향을 미칩니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

한국어 특화 OCR 모델 개발에 있어 글로벌 오픈소스 모델을 어떻게 튜닝하고 최적화할지가 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 특히 공공, 금융 등 대량의 문서를 다루는 국내 B2B 솔루션 기업들에게 비용 효율적인 기술 도입의 이정표가 될 수 있습니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

바이두의 이번 공개는 '문서 이해(Document Intelligence)' 분야에서 인프라 비용과 처리 속도라는 두 마리 토끼를 잡으려는 시도로, 스타트업들에게 매우 강력한 도구를 제공합니다. 특히 RAG 기반 서비스를 구축하는 기업들에게 대용량 문서를 저비용으로 전처리할 수 있는 기술적 기반을 마련해준다는 점에서 큰 기회입니다.

다만, 오픈소스 모델의 성능이 아무리 뛰어나더라도 한국어와 같은 특수 언어에 대한 정확도나 레이아웃 보존 능력은 별개의 문제입니다. 글로벌 모델을 그대로 사용하기보다는 국내 비즈니스 환경에 맞는 미세 조정(Fine-tuning) 과정이 필수적이며, 이 과정에서 발생하는 추가적인 컴퓨팅 비용과 데이터 확보 문제가 새로운 병목 구간이 될 수 있습니다. 따라서 창업자들은 기술의 도입 가능성뿐만 아니라, 자사 서비스 도메인에 특화된 데이터셋 구축 전략을 반드시 병행해야 합니다.

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