Adobe AI Foundry, 기업 맞춤형 Firefly 재설계 서비스 공개

Adobe AI Foundry란? 기업용 Firefly 재설계

어도비는 기업 생태계 확대를 위해 주력 생성형 AI 모델인 Firefly를 고객 맞춤으로 재설계·재학습해 주는 ‘Adobe AI Foundry’를 선보였다. Foundry 버전은 단일 콘셉트만 이해하는 커스텀 Firefly와 달리 다중 콘셉트를 이해하고, 이미지 입력·출력에 제한되던 기존 커스텀 대비 멀티모달을 지원해 활용 범위를 넓힌다. Adobe AI Foundry 모델은 기업의 브랜드 톤, 이미지·영상 스타일, 제품·서비스, IP를 학습해 원하는 용도에 맞춘 콘텐츠를 생성한다.

딥 튜닝 접근: 파인튜닝을 넘어 ‘연속 사전학습’

Hannah Elsakr(한나 엘사커)는 Adobe AI Foundry를 단순 파인튜닝을 넘는 ‘딥 튜닝’으로 규정한다. 어도비가 “Firefly 기반 모델을 외과적으로 다시 열어” 기업이 기여한 합법 라이선스 데이터(촬영 스타일 풋티지 등)를 투입하고, 특정 신호의 가중치를 높이는 연속 사전학습(continuous pre-training)으로 베이스 모델 자체를 다시 학습시킨다는 설명이다. 이 방식으로 세계 지식이 담긴 베이스 역량을 유지하면서 브랜드 고유성까지 정밀하게 반영한다.

데이터 파이프라인과 IP 분리 원칙

어도비 임베디드 팀이 고객사와 함께 필요한 데이터를 선별한 뒤, 안전한 전송·수집·태깅 과정을 거쳐 베이스 모델에 투입하고 사전학습 러닝을 시작한다. 엘사커는 “상업적 안전성을 갖춘 Firefly 모델을 엔터프라이즈 IP로 재학습하지만, 그 IP는 별도로 격리하며 베이스 모델로 역유입하지 않는다. 산출물의 소유권은 기업에 있다”고 강조했다. 이 자문형 협업 방식 자체가 Adobe AI Foundry의 핵심 가치다.

배포·성능: Firefly Services API와 멀티모달

완성된 Foundry 버전은 Firefly Services(API)로 배포된다. 어도비에 따르면 Foundry 모델은 소형·증류 모델이 아니며, 기업 데이터가 추가되면서 Firefly의 파라미터 스케일이 확대되는 경우도 잦다. 멀티모달 이해·생성 능력을 바탕으로 이미지 중심의 커스텀 Firefly보다 폭넓은 워크플로에 투입될 수 있다. Adobe AI Foundry는 대규모 제작·마케팅 환경에서 일관된 브랜딩과 효율을 동시에 노린다.

초기 고객 사례: 홈디포와 디즈니 이매지니어링

초기 도입 고객으로는 홈디포와 월트 디즈니 이매지니어링이 참여했다. 홈디포 CMO 몰리 배틴은 고객 경험 강화와 크리에이티브 워크플로 간소화를 위해 최신 기술을 적극 검토 중이며, Adobe AI Foundry가 디지털 채널 전반의 임팩트 있는 콘텐츠 제공과 참여도 제고에 도움이 될 것이라고 밝혔다.

커스터마이징 트렌드와 3가지 Firefly 조합

기업들은 대형 언어모델을 자사 현실에 맞추기 위해 파인튜닝·커스터마이징을 보편적으로 활용하며, 일각에서는 프롬프트만으로 가능한 간소화된 미세조정도 등장했다. OpenAI의 o4-mini 추론 모델 등 타사도 고객의 파인튜닝 부담을 낮추는 흐름이다. 엘사커는 일부 기업이 프로젝트 전반에는 Foundry 버전, 특정 단일 콘셉트 용도에는 커스텀 Firefly, 그리고 기업 지식 편향이 덜한 기본 Firefly까지 세 가지 버전을 병행할 것으로 내다봤다. 이 같은 조합에서 Adobe AI Foundry는 브랜드 정체성과 품질 일관성을 보장하는 핵심 축이 된다.