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다음 잡은 업스테이지, AI 경쟁력·IPO 어떻게 될까

국내 1세대 포털 '다음(Daum)'이 12년 만에 또 다시 '상장용 발판' 논란의 중심에 섰다. 업스테이지의 인수 움직임으로 카카오가 2014년 다음과의 합병을 통해 코스닥에 우회상장하며 몸집을 불렸던 과거가 재조명되는 모양새다. 2일 업계에 따르면 업스테이지는 포털 '다음' 운영사 AXZ 모회사 카카오와 최근 주식 교환 거래 등을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. 향후 본 실사 등을 거쳐 거래를 확정할 예정으로, AXZ 지분을 업스테이지에 넘기고 업스테이지의 일정 지분을 카카오가 취득하는 방식이다. 이에 대해 김성훈 업스테이지 대표는 "우리의 AI 기술과 전국민 사용자 기반을 보유한 다음이 결합할 경우 더 많은 이용자들이 AI를 손쉽고 자연스럽게 활용할 수 있는 환경이 마련될 것"이라고 말했다. AXZ는 카카오의 100% 자회사로, 다음의 뉴스·검색·쇼핑·카페·메일 등 서비스와 블로그 서비스 '티스토리'를 운영 중이다. 이번 일이 성사되면 12년 만에 카카오와 다음은 완전히 분리된다. 다음의 매출은 지난 2024년 기준 3천320억원을 기록했다.이번 일이 주목받는 이유는 단순한 인수·합병(M&A) 이슈를 넘어 업스테이지가 그리고 있는 중장기 성장 전략과 맞물려 있기 때문이다. 특히 올해 연말 기업공개(IPO)를 앞두고 기업가치를 높이려는 시도라는 해석이 지배적이다. 이에 시장에서는 다음이 또 한 번 신흥 IT 강자의 증시 입성을 돕는 도구로 이용되는 것이 아니냐는 비판적 시선이 교차하고 있다. 일단 업스테이지는 표면적으로 카카오와 같은 '우회상장' 방식은 아니라고 선을 그었다. 이미 KB증권과 미래에셋증권을 주관사로 선정하고 정식 IPO 절차를 밟고 있기 때문이다. 업스테이지는 오는 5월 예비심사 청구를 준비 중인 것으로 알려졌다.하지만 업계에선 '상장 사다리'라는 본질에서 카카오의 전철과 크게 다르지 않다는 지적이 나온다. 적자 구조를 탈피하지 못한 스타트업이 연간 3천억원 규모의 매출을 내는 다음을 품음으로써 상장 심사의 가장 큰 걸림돌인 수익성 지표를 개선할 수 있기 때문이다.특히 업스테이지는 코스닥이 아닌 유가증권시장(코스피) 직상장을 최우선 목표로 삼은 것으로 전해졌다. 현재 적자 상태인 만큼 코스피에 입성하기 위해서는 이른바 '유니콘 트랙'으로 불리는 시가총액 단독 요건(1조원 이상)을 충족해야 해서다. 이를 위해선 대형 M&A를 통한 외형 확장과 미래 성장성 증명이 필수적이다. 투자업계에서는 업스테이지가 다음 인수를 통해 상장 전 기업가치를 2조원 이상으로 끌어올리려는 전략으로 봤다. 또 기술력만으로는 한계가 있는 '특례 상장' 대신, 다음의 안정적인 광고 현금 흐름을 등에 업고 '실적 기반의 우량주'로서 코스피에 직행하겠다는 계산이 깔려 있다고 해석했다. 이는 과거 카카오가 모바일 메신저라는 실체 없는 기대감을 다음의 재무제표와 결합해 자본시장의 신뢰를 얻었던 방식과 유사하다는 평가다. 특히 이번 거래가 현금이 아닌 '주식 교환' 방식으로 이뤄진다는 점은 이러한 의구심을 더한다. 카카오 입장에서는 성장이 멈춘 비핵심 자산을 정리하면서 잠재력 있는 AI 기업의 지분을 확보하고, 업스테이지는 당장의 자금 부담 없이 상장에 필요한 '외형'과 '데이터'라는 두 마리 토끼를 잡는 셈이다. 이에 일각에선 다음이 이번에도 독자적인 생존이나 혁신보다 새로운 주인의 자본시장 안착을 위한 '레버리지'로 활용되는 처지에 놓였다는 냉소적인 의견도 내놨다. 업계 관계자는 "카카오가 다음을 인수한 후 거의 투자를 하지 않아 사업 규모가 많이 쪼그라들었다"며 "업스테이지가 투자금을 많이 받는다고 해도 포털인 '다음'을 살리기 위해 나설지는 의문"이라고 밝혔다. 이어 "네이버도 AI 모델을 포털에 적용해 돈을 벌 수 있는 방법을 연구한 것이 쇼핑인데, 업스테이지가 네이버처럼 다음에서 AI 쇼핑을 하기 위해 굳이 나선 것 같지도 않다"며 "결국 IPO를 위한 몸집 불리기로밖에 비춰지지 않는다"고 덧붙였다. 다만 업스테이지는 이번 인수가 단순한 재무적 결합이 아닌 'AI 포털'로의 진화를 위한 필연적 선택임을 강조하고 있다. 30년간 쌓인 다음의 방대한 콘텐츠 데이터를 기반으로 거대언어모델(LLM) '솔라'를 고도화하고, 이를 통해 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트와의 강력한 시너지를 창출해 전국민 AI 생태계 확산에 나서겠다는 전략이다. 더불어 글로벌 빅테크와의 전쟁에서 한국어 특화 모델의 승산은 결국 고품질의 데이터 확보에 달렸다는 논리도 펼치고 있다.하지만 일각에서는 점유율이 2%대까지 추락한 다음이 AI를 입는다고 해서 네이버나 구글의 벽을 넘기는 쉽지 않을 것이라는 부정적인 전망도 나온다. 또 다른 관계자는 "결국 업스테이지의 다음 인수는 'IT 권력의 세대교체'라는 화려한 수식어 뒤에 상장 성공을 위해 포털 자산을 활용하는 자본시장의 논리가 깔려 있다"며 "다음이 과거 카카오의 성장을 위한 자양분이 된 뒤 끝내 분사되는 운명을 맞았듯 업스테이지의 품에서도 상장 이후 '데이터 창고' 그 이상의 가치를 증명하지 못한다면 또다시 버려지는 상황이 올 수 있다"고 우려했다.

2026.02.02 14:38장유미 기자

업스테이지의 다음 인수, AI 경쟁에 미칠 파장은

업스테이지가 포털 다음 경영권 인수를 목표로 본격적인 실사 절차에 착수했다. 이번 인수는 한국어 데이터 확보 한계를 극복하고 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 주도권을 확보하기 위한 전략적 선택으로 해석된다. 다만 방대한 커뮤니티 데이터 정제 난이도와 AI 검색 수익성, 기업공개(IPO) 밸류업 논란 등은 주요 리스크로 거론된다. 2일 관련 업계에 따르면 다음 운영사인 AXZ는 모회사 카카오와 업스테이지가 각각 이사회를 열고, 주식 교환 거래 등을 포함한 인수 추진을 위한 양해각서(MOU) 체결을 승인했다. 업계에서는 이번 거래가 성사될 경우 국내 AI 산업 지형에 적지 않은 변화를 가져올 것으로 보고 있다. 카페·블로그 사용자 데이터, 한국형 AI 핵심 자산으로 부상 업계가 이번 인수에서 가장 주목하는 지점은 '이용자 생성 데이터(UGC) 파이프라인'의 내재화다. 단순히 정제된 뉴스나 문서 데이터를 넘어, 카페·블로그·티스토리 등 수십 년간 축적된 방대한 사용자 기반 데이터는 한국형 AI 모델 경쟁력의 핵심 자산으로 평가된다. 현재 이 같은 규모의 실사용 데이터를 보유한 기업은 네이버, 카카오, SK텔레콤 등 소수에 불과하다. 반면 업스테이지는 그동안 고품질 한국어 데이터를 안정적으로 확보할 자체 파이프라인이 없다는 점이 구조적 약점으로 지적돼 왔다. 다음 인수는 이 같은 한계를 단숨에 해소할 수 있는 수단으로 꼽힌다. 실시간으로 생성되는 데이터를 직접 확보하고 활용함으로써, 외부 플랫폼 의존도를 낮추고 데이터 학습 자율성과 모델 고도화 속도를 동시에 끌어올릴 수 있기 때문이다. 업계에서는 이를 두고 업스테이지가 대형 플랫폼 기업과 대등하게 경쟁할 수 있는 독자적 AI 생태계를 구축하는 전환점이 될 수 있다고 평가한다. SK C&C 관계자는 "다음에 축적된 데이터 중 가장 파괴력 있는 자산은 실제 이용자가 만들어낸 '살아 있는 언어 데이터'"라며 "한국 사회의 여론과 감정, 맥락이 그대로 담긴 기초 자료라는 점에서 대체 불가능한 가치가 있다"고 말했다. 데이터 전처리 비용과 사회적 수용성은 넘어야 할 산 다만 방대한 커뮤니티 데이터를 확보하는 것이 곧바로 기술적 우위로 이어지지는 않는다는 지적도 나온다. 개인정보와 민감 정보가 혼재된 비정제 데이터를 안전한 학습용 데이터로 전환하는 과정 자체가 고난도 작업이기 때문이다. AI를 위한 데이터 정제 과정은 단순 전처리를 넘어 개인정보 비식별화, 유해 정보 필터링, 저작권 검증 등을 포함한다. 업계에서는 데이터 양보다 이를 실제 학습 가능한 수준으로 가공하는 데 소요되는 시간과 비용이 더 큰 변수라고 보고 있다. 특히 다음의 커뮤니티와 공론장 데이터는 일부 서비스가 이미 종료된 만큼, 데이터 보존 상태와 활용 가능성에 대한 불확실성도 존재한다. 데이터가 어떤 형태로 저장돼 있는지, AI 학습에 적합한 품질로 정제할 수 있는지 여부가 인수 이후 핵심 과제가 될 전망이다. 이용자 신뢰 문제도 간과할 수 없다. 커뮤니티 게시물이 AI 학습 과정에 활용되고, 그 결과가 모델에 장기적으로 반영될 수 있다는 점에 대한 거부감이 커질 수 있기 때문이다. 업계에서는 약관 동의 여부와 별개로, 데이터 활용 범위와 목적에 대한 투명한 고지가 필수적이라는 지적이 나온다. 아이티센인포유 이종복 대표는 "커뮤니티 데이터는 구조적으로 정제 품질이 낮을 수밖에 없고, 이를 보완하는 데 막대한 비용과 시간이 든다"며 "정제 작업을 거친다고 해도 결과 품질을 장담하기 어렵다"고 말했다. 이어 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 일정을 고려하면 10개월은 결코 여유 있는 시간이 아니다"라고 덧붙였다. 포털 기반 AI 서비스 실험장 확보 효과 업계는 데이터 확보 못지않게, 포털이라는 거대 서비스 플랫폼을 직접 운영하게 된다는 점에 주목하고 있다. 포털을 소유할 경우 AI 검색, 뉴스 요약, 커뮤니티 자동화 등 다양한 생성형 AI 기능을 외부 제약 없이 적용하고 검증할 수 있기 때문이다. 이는 AI 모델 학습과 서비스 실증을 동시에 진행할 수 있는 환경을 확보한다는 의미다. 이용자 반응과 로그 데이터가 다시 모델 개선으로 이어지는 강화학습 루프를 자체적으로 구축할 수 있다는 점에서 전략적 가치가 크다는 평가다. 한 업계 관계자는 "이번 인수의 본질은 기술 고도화 자체보다, 포털이라는 사용자 접점을 통해 AI 모델을 자유롭게 시험하고 개선할 수 있는 운용 자율성을 확보하는 데 있다"고 분석했다. 이종복 대표 역시 "그동안 B2B 중심이었던 업스테이지에 B2C 접점 확보는 체질 개선의 계기가 될 수 있다"며 "다음은 실시간으로 서비스를 실험하고 대중의 반응을 즉각 반영할 수 있는 테스트베드 역할을 할 수 있다"고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "업스테이지의 AI 기술력과 다음의 사용자 기반이 결합하면, 일상 속에서 AI를 가장 자연스럽게 활용할 수 있는 환경이 만들어질 것"이라며 시너지 효과를 강조했다. IPO 밸류업 겨냥한 재무적 판단, 수익 모델은 과제 재무적 관점에서 이번 인수는 IPO를 염두에 둔 선택이라는 분석도 많다. 업스테이지는 기술력에 비해 매출 규모가 작다는 점이 한계로 지적돼 왔다. 업계에서는 연간 약 3천억원 매출을 기록하는 다음을 품을 경우, 단기간에 외형을 키워 기업가치를 조 단위로 끌어올릴 수 있다는 관측이 나온다. 익명을 요구한 한 업계 전문가는 "서비스 시너지와 함께 IPO 밸류업 효과를 노린 측면이 크다"며 "AI 기업에서 플랫폼 기업으로 확장하는 스토리는 투자자 설득에 유리하다"고 말했다. 그러나 생성형 AI 검색이 광고 수익을 잠식할 수 있다는 구조적 딜레마는 여전히 남는다. AI가 검색 결과를 요약·답변 형태로 제공할수록 이용자 클릭이 줄어들고, 이는 포털 광고 수익과 충돌할 가능성이 크기 때문이다. 업계에서는 업스테이지가 기술 고도화와 기존 수익 모델 간 균형을 어떻게 맞출지가 이번 인수의 성패를 가를 핵심 변수로 보고 있다. 그는 "AI를 붙인다고 자동으로 수익이 나는 것은 아니다"라며 "다음을 통해 기술 혁신과 매출, 이용자 경험을 동시에 증명해야 한다"고 말했다.

2026.02.02 13:42남혁우 기자

[유미's 픽] 독파모 추가 공모 나선 정부, 기업 반응은?

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀 선발 공모가 본격화됐지만 업계가 미온적인 반응을 보이고 있다. 정부가 '독자성'에 대한 기준을 여전히 명확히 제시하지 않은 상황에서 사후 약방문식 규칙 변경으로 정책 신뢰도가 하락했을 뿐 아니라 뒤늦게 합류하는 기업의 실익이 없을 것이라고 판단해서다. 26일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 23일부터 다음 달 12일까지 독파모 프로젝트 추가 정예팀 1곳을 선정하기 위한 공모 절차에 돌입했다. 당초 4개 팀 경쟁 구도를 목표로 했던 1차 단계 평가에서 독자성 논란 등으로 2개 팀이 탈락하며 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지만 남게 되자 경쟁 구도를 복원하겠다는 취지에서 이처럼 나섰다.하지만 추가 공모가 공식화되자 업계의 반응은 냉담했다. 1차 평가에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI는 물론, 예선 단계에서 고배를 마셨던 카카오와 한국과학기술원(KAIST), 유력 후보로 거론되던 KT까지 모두 불참을 선언했다. 코난테크놀로지스 역시 재도전에 나서지 않겠다는 입장을 밝혔다. 현재까지 참여 의사를 밝힌 곳은 모티프테크놀로지스, 트릴리온랩스 등 스타트업 2곳에 그쳤다. 업계 관계자는 "대기업들이 독파모 '패자부활전'에 참여하지 않으면서 사실상 정부 사업에 대한 관심도가 뚝 떨어진 상황"이라며 "LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지도 추가 참가업체 선정이 사실상 큰 의미가 없다고 보고 8월께 진행하는 2차 평가보다 올 연말에 진행될 최종 평가에 초점을 맞춰 모델 개발에 나선 분위기"라고 말했다. 이처럼 독파모에 대한 업계의 집중도가 떨어진 가장 큰 이유는 정부의 기준이 모호했기 때문이다. 특히 '기술 독자성' 정의가 사전에 명확히 제시되지 않으면서 시장과의 간극이 크게 벌어진 것이 주 요인으로 분석됐다. 실제 1차 평가에서 정부는 해외 모델을 단순 미세조정한 파생형이 아닌, 설계부터 사전학습까지 자체 수행한 모델을 독자 모델로 규정했다. 특히 외부 오픈소스 모델의 가중치(weight)를 사용한 경우 독자성 기준을 충족하지 못한다고 판단했다. 그러나 이 기준은 사업 초반부터 명확하게 공유·해석되지 않아 문제를 일으켰다. 이 탓에 네이버클라우드는 성능·사용성 평가에서 상위권에 포함됐음에도 불구하고 중국 알리바바의 큐원(Qwen) 계열 가중치를 활용했다는 이유로 독자성 기준에 미달해 탈락했다. 네이버 측은 이미 검증된 모듈을 활용해 완성도를 높이기 위한 전략적 선택이었다고 설명했지만, 결과적으로 정부와 기업 간 독자성 해석의 간극만 드러냈다. 다만 독자성 논란을 정부 탓으로만 돌리긴 어렵다는 지적도 있다. 독파모는 '소버린 AI' 성격의 국가 사업인 만큼, 해외 모델 가중치 활용은 통제권·공급망 리스크 논쟁을 불러올 수밖에 없는데도 네이버클라우드가 큐원 계열 비전 인코더와 가중치를 활용한 모델을 제출했기 때문이다. 이 탓에 네이버는 국가 사업의 정책 목표와 심사 관점이 민간 서비스 개발과 다르다는 점을 간과했다는 지적을 받고 있다. 이 같은 분위기 속에 정부는 독자성 논란이 커지자 추가 공모와 함께 전문가 평가 항목에서 독자성 평가를 보강하겠다고 밝히며 해결책 마련에 나서는 모습을 보였다. 그러나 세부 가이드라인은 여전히 '추후 구체화'라는 수준에 머물러 있어 업계의 실망감은 해소되지 않고 있다. 업계 관계자는 "룰을 명확히 하지 않은 채 경기 도중 기준을 강화한 뒤 문제가 되자 다시 판을 짜는 모양새"라며 "정부가 일부 기업 구제 성격으로 패자부활전을 하려고 했지만, 해당 기업이 나서지 않고 기준도 명확히 제시하지 못하면서 독파모 사업이 애매해져 버렸다"고 지적했다. 이처럼 혼선이 빚어지면서 향후 2차 평가에 대한 부담도 커지는 분위기다. 과기정통부는 8월께 독파모 2차 평가를 진행할 계획이지만, 독자성 기준을 둘러싼 불확실성이 해소되지 않을 경우 유사한 논란이 반복될 수 있다는 우려가 나오고 있다. 특히 2차 평가는 1차 평가를 통과한 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 팀과 추가 공모를 통해 선발될 1개 팀이 경쟁하는 구조로 설계돼 있다는 점도 문제다. 현재 상태로선 평가 기준의 일관성과 예측 가능성이 보장됐다고 보기 힘들어서다.업계 관계자는 "새로 추가로 선발된 기업은 기존 3개팀보다 1개월이나 더 늦게 2차 평가를 위한 준비를 시작해야 한다는 점에서 부담감이 더 클 수밖에 없다"며 "그렇다고 1차 선발된 3팀을 두고 뒤늦게 선발된 기업에게 특혜를 줄 수도 없는 노릇인 만큼 정부의 고민이 많을 것"이라고 밝혔다. 정부는 업계에서 우려하는 사항을 의식한 듯 2차 평가부터 멀티모달 역량과 실사용성을 주요 평가 요소로 삼을 것으로 알려졌다. 텍스트 중심의 대형언어모델(LLM)을 넘어 이미지·음성·영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 역량이 글로벌 AI 경쟁에서 필수 요소로 자리 잡고 있다는 판단에서다. 실제로 SK텔레콤과 업스테이지는 향후 개발 과정에서 멀티모달 기능을 단계적으로 적용하겠다는 계획을 밝힌 상태다. 업계 관계자는 "멀티모달 경쟁이 본격화되더라도 독자성 기준이 여전히 '전제 조건'으로 작동하는 구조가 유지된다는 점에서 문제가 해소되진 않을 듯 하다"며 "1차 평가처럼 성능·활용성보다 독자성이 탈락 여부를 좌우하는 핵심 기준으로 작용할 경우 기업 입장에서는 기술 전략 수립 자체가 불확실해질 수밖에 없을 것"이라고 말했다. 이어 "소버린 AI 확보와 글로벌 경쟁력 있는 국가대표 AI 육성을 동시에 달성하겠다는 목표는 방향성에 따라 평가 기준이 크게 달라질 수 있다"며 "정부가 추구하는 정책 목표가 하루 빨리 명확히 정리돼야 독파모 사업의 필요성도 더 부각될 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "기술 자립을 최우선으로 볼 것인지 아니면 글로벌 시장에서 실제로 쓰일 수 있는 경쟁력 있는 모델을 만들 것인지에 따라 허용 가능한 기술 선택의 범위가 달라진다"며 "정부가 어떤 가치를 우선할지 명확히 하지 않으면 기업들은 계속 눈치를 보며 보수적으로 움직일 수밖에 없다"고 밝혔다. 일각에선 추가 공모에 뒤늦게 합류하는 기업의 불확실성이 더 커 불리할 것으로 봤다. 이미 상당 기간 개발이 진행된 상황에서 제한된 기간 안에 모델을 완성해 기존 정예팀과 동일한 기준으로 평가받아야 하는 데다 탈락 시 감수해야 할 평판 리스크까지 고려하면 이익이 크지 않을 것으로 분석했다. 반면 독파모 참여만으로도 기업 인지도를 빠르게 구축할 수 있다는 이점이 있다는 의견도 나왔다. '패자부활전'에 도전장을 던진 업체들도 B200 768장 규모 GPU 지원, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등의 혜택이 있다는 점에서 일단 매력을 느끼는 분위기다. 또 그간 독자성 논란을 의식한 듯 이에 대한 투명성을 확보하기 위해 적극 나서겠다는 의지도 내비쳤다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "10% 학습된 모델, 20% 학습된 모델 등을 개발했을 때마다 공개해 누구나 다운 받아 트래킹할 수 있도록 개방할 것"이라며 "최종 공개된 모델까지 극단적으로 투명하게 공개해 독자성 등과 관련한 논란을 원천 봉쇄할 수 있게 할 것"이라고 설명했다. 이어 "우리 모델이 진화하는 모습을 보면서 더 많은 사람들이 관심을 가지고 연구하게 될 것이라 믿는다"며 "자연스럽게 국내를 넘어 글로벌 AI 학습 생태계가 더 활발히 조성될 수 있도록 하는 것이 목표"라고 부연했다. 그러나 정부는 예상과 달리 '패자부활전'이 스타트업 2곳의 경쟁으로 압축되자 추가 선발을 하지 않을 수도 있다는 의사를 내비쳐 정책 일관성이 없음을 또 다시 드러냈다는 지적도 받고 있다. 과기정통부 관계자는 "평가위원 과반이 심사 기준에 해당하는 정예팀이 없다고 평가할 때 3개팀 체제로 갈 것"이라며 "(세부적인 평가 항목은) 추후 내용이 구체화될 것"이라고 말했다. 업계 관계자는 "정부가 제대로 된 기준 없이 독파모 사업을 하려고 하다보니 국가대표 싸움이 주먹구구식 동네 싸움으로 변질된 느낌"이라며 "독파모 사업이 '국가대표 AI 선발전'이라는 상징성보다는 정책 신뢰 논란 속에서 표류하고 있다"고 지적했다.

2026.01.26 16:21장유미 기자

[AI는 지금] 대기업 발 뺀 독파모 '패자부활전'…모티프·트릴리온랩스 덕에 활기

정부가 국가대표 AI를 선발하는 독자 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에 '패자부활전'을 도입한 후 여러 대기업이 외면하는 것과 달리 스타트업이 잇따라 도전장을 던지면서 새로운 활기를 불어넣고 있다. 이들 중 한 곳이 추가 컨소시엄으로 선정될 경우 독파모 사업이 대기업과 스타트업의 대결 구도로 펼쳐질 것으로 예상된다.20일 업계에 따르면 모티프테크놀로지스, 트릴리온랩스는 조만간 진행되는 독파모 개발 사업 추가 공모에 참여할 예정이다. 모티프테크놀로지스, 트릴리온랩스는 각각 주관기업, 참여기업으로 독파모 1차 공모에 도전했다가 탈락한 바 있다. 모티프테크놀로지스는 반도체 기업 모레 자회사로, 고성능 대형언어모델(LLM)과 대형멀티모달모델(LMM) 모두를 파운데이션 모델로 개발한 경험을 갖췄다. 특히 지난 해 11월 공개한 LLM '모티프 12.7B'는 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 직접 수행한 순수 국산 기술이란 점에서 주목 받고 있다. 기존 트랜스포머 구조를 그대로 쓰지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 자체적으로 개발해 적용해 경쟁력이 있다고 평가 받는다. 모티프테크놀로지스 관계자는 "이는 단순히 모델을 바닥부터 학습시키는 '프롬 스크래치'를 넘어 지능 핵심인 어텐션 함수와 모델의 아키텍처 자체를 새롭게 설계한 것"이라며 "12.7B 파라미터의 비교적 작은 LLM인 이 모델은 글로벌 AI 모델 성능을 종합평가하는 '아티피셜 애널리시스'의 인텔리전스지수(AAII)에서 675B에 달하는 '미스트랄 라지 3' 같은 대형 LLM보다 높은 점수를 기록했다"고 설명했다. 트릴리온랩스도 핵심 전략으로 완전한 '프롬 스크래치'를 내세워 이번에 도전장을 던진다. 이곳은 이미 의료 AI 스타트업 루닛과 함께 정부의 'AI 특화 파운데이션 모델' 사업자로 선정돼 의과학·바이오 특화 AI 모델 개발 과제를 수행하며 기술력을 입증하고 있다.특히 설립 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 LLM을 자체 기술로 개발한 경험이 있다는 점에서 기대감을 높이고 있다. 또 트릴리온랩스가 보유한 '도메인 특화 증류 기반 소형 LLM 전문가 혼합(MoE) 구조 기술'은 국가전략기술로 채택되기도 했다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "특화 AI 모델 개발 과제에 참여 중이어서 그동안 독파모 추가 공모에 참여해도 될지 망설였다가 최근 정부로부터 지원 자격에 제한이 없다는 답변을 받고 이처럼 결정하게 됐다"며 "그동안 프롬 스크래치 모델을 만들기 위해 전력을 쏟았던 만큼, 이번에 도전하면 승산이 있다고 생각했다"고 밝혔다. 이어 "GPU를 H100 기준 2천 장을 사용해 '덴스(Dense)' 구조로 70B 모델을 선보여 봤던 경험이 있다는 점도 우리의 경쟁력"이라며 "H100, H200, B200 등 다양한 GPU를 사용했던 경험과 완전한 프롬 스크래치 아키텍처로 AI 모델을 개발해봤던 저력이 있던 만큼 충분히 경쟁할 수 있을 것으로 본다"고 덧붙였다. 실제 트릴리온랩스가 강조한 '덴스 모델'은 독파모 1차 경쟁 5개 업체 중 네이버클라우드가 유일하게 적용해 주목 받은 바 있다. '덴스 모델'은 모든 파라미터가 매번 계산에 참여하는 전통적인 모델 구조로, 어떤 것을 입력하든지 항상 같은 경로로 계산이 돼 지연 시간과 비용이 MoE에 비해 안정적이라고 평가된다.다만 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수가 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 평가가 많았다. 당초 1차 심사 때 옴니 모델을 14B로 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 것도 아쉬운 점으로 지목됐다.트릴리온랩스는 70B에 '덴스 모델'을 적용했다는 점에서 이번 추가 모집에서 우위를 차지할 수 있을 것으로 자신하는 분위기다. 또 개발 과정에서 '중간 체크포인트(Checkpoint)'를 매번 공개하면서 그간 독파모 선발 과정에서 제기됐던 '독자성'에 대한 의혹도 즉시 차단한다는 방침이다. 신 대표는 "10% 학습된 모델, 20% 학습된 모델 등을 개발했을 때마다 공개해 누구나 다운 받아 트래킹할 수 있도록 개방할 것"이라며 "최종 공개된 모델까지 극단적으로 투명하게 공개해 독자성 등과 관련한 논란을 원천 봉쇄할 수 있게 할 것"이라고 설명했다. 이어 "우리 모델이 진화하는 모습을 보면서 더 많은 사람들이 관심을 가지고 연구하게 될 것이라 믿는다"며 "자연스럽게 국내를 넘어 글로벌 AI 학습 생태계가 더 활발히 조성될 수 있도록 하는 것이 목표"라고 부연했다. 이 같은 분위기 속에 정부는 조만간 LG AI연구원과 업스테이지, SK텔레콤 등 독파모 2차 단계에서 함께 실력을 겨룰 1개 컨소시엄 선발에 대한 공고를 할 예정이다. 이번에 선발된 1개 팀은 이르면 7월 중순께 시행될 2차 평가에서 3개 컨소시엄과 실력을 겨루게 된다. 만약 모티프테크놀로지스나 트릴리온랩스 중 한 곳이 선정되면 LG AI연구원, SK텔레콤 등 대기업 2곳과 업스테이지 등 스타트업 2곳의 경쟁이 펼쳐질 것으로 보인다. 그러나 네이버클라우드와 KT, 카카오, NC AI 등 기존 독파모 탈락 대기업들은 지식재산권(IP) 부담과 '탈락 기업'이라는 낙인 리스크에 대한 우려로 추가 선발전에 참여하지 않기로 했다. 이처럼 대기업의 잇따른 불참 결정으로 독파모 패자부활전의 불씨가 꺼져가는 듯 했으나 스타트업들이 참여 의사를 밝히면서 정부도 흥행에 다시 기대감을 드러내는 눈치다. 코난테크놀로지스 등 일부 업체들도 참여 여부를 두고 고심 중인 것으로 알려졌다. 류제명 과기정통부 2차관은 지난 15일 브리핑에서 "추가 참여 기업에도 총 프로젝트 기간과 정부가 지원하는 GPU·데이터는 동일하게 설계해 제공할 것"이라며 "프로젝트 종료 시점이 다르더라도 2단계를 마칠 때까지 동일한 기간을 보장하고, 평가는 6~7월로 한 달 정도 유연하게 운영할 계획"이라고 밝혔다.

2026.01.20 16:27장유미 기자

[유미's 픽] "특혜는 없었다"…독자 AI 1차 평가 결과에 정부 '호평' 받은 까닭

과학기술정보통신부가 '독자 AI 파운데이션 모델(K-AI)' 프로젝트 1차 평가에서 성능과 브랜드를 가리지 않고 엄격한 잣대를 적용하면서 정부 AI 정책의 기준선이 분명해진 모습이다. 이번 일을 두고 '특혜 시비' 없이 공정하게 이뤄졌다는 분석과 함께 독자 AI를 둘러싼 정책 신뢰도가 한층 높아진 것으로 평가된다. 과학기술정보통신부는 15일 정부서울청사에서 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 등 3개 정예팀이 'K-AI' 2차 단계에 진출했다고 발표했다. 기존 정예팀 가운데 네이버클라우드와 NC AI는 1차 단계에서 탈락했다.이번 1차 평가는 단순한 기술 성능 경쟁이 아니라 정부가 정의한 '독자 AI 파운데이션 모델'의 요건을 실제 평가에 어떻게 반영하는지를 가늠하는 과정으로 평가됐다. 앞서 과기정통부는 이 사업의 목적을 'AI 3강' 도약과 함께 글로벌 AI 모델 의존으로 인한 기술·경제·안보적 종속 해소로 설정한 바 있다. 또 해외 모델을 미세조정한 파생형(파인튜닝)이 아닌 모델 설계부터 사전학습 전 과정을 수행한 국산 모델만을 독자 AI로 인정한다는 기준을 공모 단계부터 명확히 해왔다. 이에 따라 1차 평가는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 종합해 진행됐다. 이 과정에서 LG AI연구원이 전 부문에서 가장 높은 점수를 기록했고 네이버클라우드, SK텔레콤, 업스테이지가 상위권에 이름을 올렸다. 다만 네이버클라우드는 성능과 별개로 독자성 기준을 충족하지 못했다는 정책적 판단에 따라 2차 단계 진출에서 제외됐다. 반면 NC AI는 독자성 문제는 제기되지 않았지만, 종합 점수 경쟁에서 상위권에 들지 못해 이번 단계에서는 탈락했다. 업계에서는 이번 1차 평가를 결과보다 과정 중심으로 해석하는 분위기다. 단순히 탈락 여부를 가르는 선발전이라기보다 정부가 독자 AI를 어떤 기준과 관점에서 바라보고 있는지를 현장에서 확인하는 계기였다고 평가했다. 특히 성과 자체보다 제한된 조건 속에서 각 팀이 주어진 기회를 어떻게 활용했는지가 중요하게 다뤄졌다는 분석이 나온다. 업계 관계자는 "여러 컨소시엄 가운데 5개 정예팀으로 선발돼 도전 기회를 얻었다는 것 자체가 이미 역량을 인정받았다는 의미"라며 "제한된 시간과 자원 속에서 정예팀 모두가 상당한 노력을 기울였다고 본다"고 말했다. 이어 "평가 과정에서 정부는 K-AI 정예팀들이 주어진 기회를 얼마나 충실히 살렸는지를 중점적으로 검토했을 것”이라고 덧붙였다. 이번 평가를 계기로 독자 AI에 대한 기준이 한층 정교해질 가능성도 제기된다. 단순한 성능 순위나 '프롬 스크래치' 여부를 넘어 가중치 주권을 전제로 한 모델 설계 역량과 비용 효율성, 실제 현장에서의 활용 가능성까지 함께 평가하는 방향으로 심사 기준이 진화할 수 있다는 분석이다. 정부 역시 2차 심사에서 독창성과 기술적 기여도를 평가 항목에 포함하겠다고 밝히면서 향후 독자 AI 경쟁이 데이터·자본 경쟁을 넘어 '누가 더 깊이 모델을 설계했는가'를 가리는 국면으로 접어들 것이란 전망이 나온다. 다만 이 같은 기준 정교화를 위해서는 개념과 용어에 대한 선행 정리가 필요하다는 지적도 제기된다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "현재 독자 개발과 프롬 스크래치에 대한 개념이 혼재된 상황"이라며 "정부 차원에서 기술적 기여도에 따른 명확한 정의와 가이드라인 마련이 시급하다"고 강조했다. 2차 평가가 더욱 엄격해질 수 있다는 전망 속에 선발된 정예팀의 부담감도 더 커진 분위기다. 업계에선 1차가 '자격과 원칙'을 검증하는 단계였다면, 2차는 실제 성과를 증명해야 하는 '퍼포먼스 경쟁'이 될 가능성이 크다고 보고 있다. '퍼포먼스'에 대한 개념에 대해선 단순한 벤치마크 점수 경쟁과는 다르게 봐야한다는 것이 중론이다. 이승현 포티투마루 부사장은 "독자 AI 2차 심사에서 퍼포먼스는 단순히 점수로 줄 세울 문제가 아니다"며 "가중치를 처음부터 자체 학습했는지, 데이터와 학습 과정에 대한 통제권을 갖고 있는지, 같은 조건에서 성능을 안정적으로 재현할 수 있는지가 먼저 봐야 할 기준"이라고 말했다. 이어 "이 전제가 빠진 성능 비교는 기술 평가라기보다 보여주기에 가깝다"고 덧붙였다. 과기정통부는 1차 평가 이후 추가 공모를 통해 정예팀 1곳을 더 선정해 올해 상반기에는 총 4개 정예팀 경쟁 체제를 구축할 계획이다. 최종 2개팀 선정은 오는 12월이 목표다. 업계 관계자는 "이번 독파모 1차 경쟁은 우리나라가 AI 강국으로 도약하기 위해 겪는 성장통으로 볼 수 있다"며 "여러 이해관계와 논란 속에서도 정부의 많은 고민의 흔적이 보이는 발표였다는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 과기정통부는 "이번 프로젝트는 대한민국이 글로벌 AI 경쟁에서 독자적 기술로 당당히 맞서기 위한 역사적 도전"이라며 "독자 AI 파운데이션 모델을 반드시 확보해 지속 가능하고 건강한 AI 생태계를 구축하고, 글로벌 AI 기술 경쟁의 선두에 설 수 있도록 가용한 모든 국가 역량을 집중하겠다"고 밝혔다.

2026.01.15 16:02장유미 기자

[유미's 픽] '독자 AI' 논쟁, 韓서 유독 격화된 이유는

정부 주도의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업을 둘러싼 논란이 기업 간 경쟁을 넘어 정책·기술 논쟁으로 확산되고 있다. 해외 모델과의 유사성, '프롬 스크래치' 정의, 외부 가중치 사용 여부를 두고 해석이 엇갈리면서 논쟁의 강도도 커지는 양상이다. 나아가 업체 간 '진흙탕 싸움'으로도 번지자 이번 사업에서 국내 독자 AI 정책 설계 방식과 기준 설정이 미흡했기 때문이란 지적이 나온다. 14일 업계에 따르면 이번 논란이 확산된 것은 '독자 AI'라는 정책 목표가 기술적 정의보다 먼저 제시됐기 때문이다. 일단 정부는 지난 해 공모 단계에서 해외 AI 모델을 단순 미세조정(fine-tuning)한 파생형 모델을 독자 AI로 인정하지 않겠다는 원칙을 밝혔다. 그러나 '프롬 스크래치'와 '독자성'을 어디까지로 해석할 것인지에 대해서는 구체적인 기준을 제시하지 않았다. AI 연구 현장에서 통용되는 '프롬 스크래치'는 일반적으로 기존 모델의 가중치를 사용하지 않고 랜덤 초기화 상태에서 학습했는지를 의미한다. 반면 정책 논의 과정에서는 이 개념이 모델 구조, 아키텍처 차용, 모듈 활용 여부까지 포함하는 방식으로 확장되면서 기술적 정의와 정책적 해석 간의 차이가 드러났다는 평가가 나온다. 업계에선 이 간극이 이후 논쟁을 키운 근본 배경이라고 보고 있다. 평가 기준이 개발 전이 아닌 5개 팀 선발 결과 공개 이후에 본격적으로 논의됐다는 점도 논란을 키운 요인으로 꼽힌다. 짧은 개발 기간과 제한된 자원으로 글로벌 수준의 성능을 요구받은 상황 속에 다수 참여 기업이 오픈소스 생태계와 기존 연구 성과를 일정 부분 활용할 수밖에 없었다는 것도 문제다. 이를 활용했을 때 어느 수준까지 허용되는지에 대한 사전 합의가 충분히 공유되지 않은 탓이다. 이에 각 기업의 기술 선택은 현재 독자성 논쟁의 대상이 됐다. 업계 관계자는 "사전 가이드라인이 명확하지 않은 상태에서 사후 검증이 강화되다 보니 기술적 판단이 정책적·정치적 논쟁의 중심에 놓이게 됐다"며 "기술 선택의 맥락보다는 결과를 기준으로 한 평가가 이뤄지면서 논쟁이 과열됐다"고 진단했다. 이번 사업이 단순한 연구개발(R&D) 지원을 넘어 '국가대표 AI'를 선발하는 성격을 띠고 있다는 점도 논쟁을 증폭시킨 요인으로 분석된다. 기업 간 경쟁이 국가 기술 자립의 상징으로 해석되면서 기술적 차이보다 독자성의 순수성을 둘러싼 평가가 부각됐다는 점에서다. 글로벌 AI 연구 환경에서는 오픈소스와 기존 연구 성과를 활용하는 것이 일반적이지만, 국내에서는 안보와 기술 주권 담론이 결합되며 기술 선택 하나하나가 상징적 의미를 띠게 됐다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 논쟁의 본질은 특정 기업의 기술 선택 문제가 아니라 기술 기준과 정책 기준이 혼재된 구조적 문제"라며 "AI 연구 관점에서는 구조 차용과 독자 학습을 구분해 평가하는 반면, 정책 관점에서는 외부 의존성과 통제 가능성이 더 중요한 판단 기준이 된다"고 말했다. 그러면서 "이번 독자 AI 사업에서는 이 두 기준이 동일한 언어로 정리되지 않은 상태에서 추진되면서 혼선이 커졌다"고 분석했다. 이로 인해 기술적으로는 합리적인 선택이 정책적으로는 부적절해 보일 수 있게 됐다. 반대로 정책적 메시지가 강한 선택이 기술적 완성도와는 별개로 평가되는 상황도 만들어졌다. 업계에선 이번 논쟁이 '유사성' 여부를 따지는 문제를 넘어 무엇을 기준으로 독자성을 판단할 것인지에 대한 논의로 이어지고 있다고 보고 있다. 일각에선 이번 1차 평가를 계기로 독자 AI의 기준을 보다 정교화할 필요가 있다는 의견을 내놨다. 단순한 성능 지표나 선언적 독자성보다 가중치 통제권, 설계 역량, 비용 효율성, 장기적 운용 가능성 등을 종합적으로 평가하는 체계가 필요하다는 지적이다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 한국 AI 산업에 반드시 부정적인 신호만은 아니라고 본다"며 "독자 AI의 정의와 정책 목표를 다시 정립하는 계기로 삼을 필요가 있다"고 밝혔다.이어 "앞으로 기술 논쟁을 도덕적 공방으로 몰고 가기보다 정책 목적과 기술 현실을 구분해 설명할 수 있는 기준을 우선 마련하는 것이 필요해보인다"며 "이번 독자 AI 논쟁은 개별 기업의 성패를 넘어 한국이 어떤 방식으로 AI 주권을 확보할 것인지에 대한 정책적 시험대가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.14 16:54장유미 기자

[유미's 픽] 독자 AI 논란 속 '설계 주권' 시험대…LG 'K-엑사원'이 돋보인 이유

"이번 경쟁에서 고유 아키텍처를 고수하며 바닥부터 설계하는 곳은 LG AI연구원 정도입니다. 정부 과제의 짧은 데드라인과 제한된 자원 속에서 검증된 글로벌 오픈소스를 적극 활용할 수밖에 없는 환경 속에 특정 모듈 차용이 문제라면, 오픈소스 기반으로 개발한 국내 기업 다수도 그 비판에서 자유롭기 어려울 것입니다."최근 정부 주도의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트를 둘러싼 잡음이 이어진 가운데 LG AI 연구원의 'K-엑사원'이 비교적 논란 없이 업계의 호평을 받으며 존재감을 드러내고 있다. 성능 평가에서도 미국, 중국이 점령한 글로벌 AI 상위 10위권에서 7위를 기록하며 유일하게 이름을 올려 'AI 3강'을 노린 한국을 대표할 AI 모델로 자리를 굳히는 분위기다.LG AI연구원은 'K-엑사원'이 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개의 벤치마크 테스트 중 10개 부문 1위를 기록했다고 11일 밝혔다. 전체 평균 점수는 72점으로, 5개 정예팀 중 1위를 차지했다. 이 기준으로 평가를 했을 시 경쟁사들은 50점 중반대에서 60점 중반대 정도의 평균 점수를 기록하는 것으로 알려졌다. 일부 참가업체들이 최근 공개한 테크 리포트에서 13개 벤치마크 결과를 모두 기재하지 않은 것과 달리, LG AI연구원은 모든 결과를 공개해 비교 가능성을 높여 우위에 올라섰다는 평가도 나온다. 업계에선 독자 AI 모델의 가장 중요한 요소로 '프롬 스크래치'와 '독자성' 해석을 꼽고 있다. 최근 해외 모델 유사성 등 여러 논란 속에서 가장 중요한 요소가 외부 모델 '가중치(Weight) 사용' 여부가 핵심으로 떠오르고 있는데, 특히 LG AI연구원의 'K-엑사원'은 이를 모두 충족시키는 모델로 평가 받고 있다. 가중치는 AI 모델이 학습을 통해 축적한 지식이 압축된 결과물로, 라이선스와 통제권 문제와 직결된다. 정부가 해외 모델을 파인튜닝한 파생형 AI를 독자 AI로 간주하지 않겠다고 밝힌 이유도 이 때문이다. 다만 일각에선 가중치 논쟁이 독자 AI의 기준을 지나치게 단순화할 수 있다는 지적도 나온다. 가중치는 독자 AI의 최소 조건일 뿐 그 위에서 어떤 기술적 선택을 했는지가 모델의 완성도를 가른다는 것이다. 특히 대규모 자본과 연산 자원을 투입해 데이터와 파라미터 규모를 늘리는 방식은 단기 성능 경쟁에는 유리할 수 있지만, 장기적인 국가 AI 전략과는 거리가 있다는 평가도 있다.이 때문에 최근에는 가중치 이후의 단계인 모델 구조에 대한 설계 역량이 중요 기준으로 떠오르고 있다. 대표적인 영역이 어텐션(Attention)과 토크나이저(Tokenizer)다. 어텐션은 AI가 방대한 정보 중 어떤 부분에 집중할지를 결정하는 핵심 메커니즘으로 연산량과 메모리 요구량을 좌우한다. 토크나이저는 문장을 토큰 단위로 분해하는 방식으로 학습 효율과 언어 이해 능력에 직접적인 영향을 미친다. 두 요소는 성능과 비용을 동시에 결정하는 구조적 레버로, 독자 AI의 '설계 주권'을 가늠하는 지표로 평가된다.이에 대해 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 독자 기술의 기준을 보다 구조적으로 봐야 한다고 지적했다. 그는 "엔비디아가 설계를 하고 TSMC가 생산을 맡는 구조나, 삼성 스마트폰이 다양한 외부 부품을 조합해 만들어지는 사례를 보더라도 핵심은 누가 설계의 주체냐는 점"이라며 "단순히 코드를 복제한 뒤 재학습하는 방식은 기술적 난이도가 낮아 독자 아키텍처로 보기 어렵다"고 말했다. 이어 "중국 딥시크는 기존 구조를 그대로 쓰지 않고 이를 변형해 자신들만의 기술적 철학을 담았기 때문에 독자 기술로 평가받는 것"이라고 덧붙였다.업계에선 독자 AI의 '설계 주권'을 판단하는 기준이 어텐션과 토크나이저에만 국한돼서는 안 된다는 지적도 나온다. 실제로 AI 모델의 성능과 효율은 어텐션 외에도 정규화(Normalization) 방식, 레이어 구성, FFN(Feed-Forward Network) 구조, 학습 커리큘럼 설계, 추론(Reasoning) 구조의 내재화 여부 등 복합적인 설계 선택에 의해 좌우된다. 정규화 방식과 레이어 구성은 학습 안정성과 스케일링 한계를 결정하는 요소로, 표준 레이어놈(LayerNorm)을 그대로 사용하는지, RMS놈(RMSNorm) 등 변형된 방식을 적용했는지에 따라 대규모 학습에서의 효율과 수렴 특성이 달라진다. 레이어놈이 모든 신호를 고르게 '정돈'하는 방식이라면, RMS놈은 꼭 필요한 크기 정보만 남겨 계산 부담을 줄이는 방식에 가깝다.FFN 구조 역시 전체 파라미터의 상당 부분을 차지하는 영역으로, 활성화 함수 선택이나 게이트 구조 도입 여부에 따라 연산량 대비 성능 효율이 크게 달라진다. FFN은 AI가 주목한 정보를 자기 언어로 다시 정리하는 '내부 사고 회로'에 해당한다. 학습 커리큘럼 역시 설계 주권을 가늠하는 중요한 지표로 꼽힌다. 단순히 대규모 데이터를 한 번에 투입하는 방식이 아니라, 언어 이해·추론·지시 이행·도메인 특화 학습을 어떤 순서와 비중으로 설계했는지가 모델의 안정성과 범용성을 좌우하기 때문이다. 여기에 프롬프트 기법에 의존하지 않고, 추론 과정을 모델 구조 내부에 내재화했는지 여부도 공공·국방·금융 등 고신뢰 영역에서 중요한 평가 요소로 거론된다. 업계 관계자는 "가중치는 독자 AI의 출발점이고, 어텐션과 토크나이저는 그 다음 단계"라며 "그 이후에는 학습 시나리오와 추론 구조, 스케일링 전략까지 얼마나 스스로 설계했는지가 진짜 기술적 자립도를 가른다"고 설명했다. LG AI연구원의 'K-엑사원'은 이 지점에서 차별화된 접근을 택했다. LG AI연구원은 데이터 양이나 파라미터 규모를 무작정 키우는 방식 대신, 모델 구조 자체를 고도화해 성능은 높이고 학습·운용 비용은 낮추는 전략을 적용했다. 엑사원 4.0에서 검증한 '하이브리드 어텐션(Hybrid Attention)'을 'K-엑사원'에 고도화해 적용, 국소 범위에 집중하는 슬라이딩 윈도우 어텐션과 전체 맥락을 이해하는 글로벌 어텐션을 결합했다. 이를 통해 메모리 요구량과 연산량을 이전 세대 대비 약 70% 절감했다는 설명이다. 토크나이저 역시 단순 재사용이 아닌 구조적 개선이 이뤄졌다. LG AI연구원은 학습 어휘를 약 15만 개로 확장하고, 한국어에서 자주 쓰이는 단어 조합을 하나의 토큰으로 묶는 방식을 적용했다. 그 결과 동일한 연산 자원으로 더 긴 문서를 기억하고 처리할 수 있게 됐으며 기존 대비 약 1.3배 긴 컨텍스트 처리 능력을 확보했다. 여기에 멀티 토큰 예측(MTP) 구조를 도입해 추론 속도도 크게 높였다. 이 같은 구조 혁신은 정부 프로젝트의 성격과도 맞닿아 있다. 독자 AI 파운데이션 모델의 목표는 단기적인 성능 순위 경쟁이 아니라 공공·산업 현장에서 실제로 활용 가능한 국가 AI 인프라를 구축하는 데 있기 때문이다. LG AI연구원이 고가의 최신 그래픽처리장치(GPU)가 아닌 A100급 환경에서도 프런티어급 모델을 구동할 수 있도록 설계해 인프라 자원이 제한된 기업과 기관에서도 활용 가능성을 넓혔다는 점도 우위 요소로 보인다. 다른 참가 기업들 역시 각자의 강점을 내세우고 있다. SK텔레콤은 최신 어텐션 기법과 초거대 파라미터 확장을 통해 스케일 경쟁력을 강조하고 있고, NC AI는 산업 특화 영역에서 운용 효율을 앞세우고 있다. 네이버클라우드는 멀티모달 통합 아키텍처를 독자성의 핵심으로 제시하고 있으며, 업스테이지는 데이터와 학습 기법을 통해 성능을 끌어올리는 전략을 취하고 있다. 다만 일부 모델은 외부 가중치나 구조 차용 여부를 둘러싼 논란으로 인해 기술 외적인 설명 부담을 안고 있는 상황이다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 '순혈이냐, 개발이냐'의 이분법으로 끝나기보다 가중치 주권을 전제로 한 설계 주권 경쟁으로 진화하고 있다고 본다"며 "이 기준에서 'K-엑사원'은 성능, 비용 효율, 구조적 혁신이라는 세 요소를 동시에 충족한 사례로 평가되고, 한국형 독자 AI가 나아갈 한 방향을 보여주고 있다"고 분석했다.업계에선 이번 1차 평가를 계기로 독자 AI에 대한 기준이 한층 정교해질 가능성이 높다고 봤다. 단순한 성능 순위나 '프롬 스크래치' 여부를 넘어 가중치 주권을 전제로 한 모델 설계 역량과 비용 효율, 실제 활용 가능성까지 함께 평가하는 방향으로 심사 기준이 진화할 수 있을 것으로 전망했다. 정부 역시 2차 심사 과정에서 독창성과 기술적 기여도를 평가 항목으로 포함하겠다고 밝힌 만큼, 향후 독자 AI 경쟁은 데이터·자본 경쟁을 넘어 누가 더 깊이 모델을 설계했는지를 가리는 국면으로 접어들 것이란 분석도 나온다.임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "현재 독자 개발과 프롬 스크래치에 대한 개념이 혼재된 상황"이라며 "(정부 차원에서) 기술적 기여도에 따른 명확한 정의와 가이드라인 마련이 시급하다"고 강조했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "독자 AI 2차 심사에서 퍼포먼스는 단순히 벤치마크 점수로 줄 세울 문제가 아니다"며 "가중치를 처음부터 자체 학습했는지, 데이터와 학습 과정에 대한 통제권을 갖고 있는지, 같은 조건에서 성능을 안정적으로 재현할 수 있는지가 먼저 봐야 할 기준"이라고 말했다. 이어 "이 전제가 빠진 성능 비교는 기술 평가라기보다 보여주기에 가깝다"고 덧붙였다.

2026.01.11 15:57장유미 기자

[유미's 픽] 고석현發 中 모델 의혹에 정부도 '움찔'…국가대표 AI 개발 경로까지 본다

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 정예 5개 팀을 대상으로 최종 모델뿐 아니라 복수의 중간 학습 기록까지 제출받아 검증하기로 하면서 국가 AI 사업의 평가 기준이 성능 경쟁에서 개발 경로 검증 중심으로 전환되고 있다. 업스테이지의 '솔라 오픈 100B'를 둘러싼 모델 유사성 논란을 계기로, 정부가 '프롬 스크래치(from scratch)' 여부를 기술적으로 입증하는 체계를 본격화했다는 해석이 나온다. 4일 과학기술정보통신부에 따르면 정부는 다음 주부터 평가를 진행해 오는 15일께 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예 5개 팀 중 한 팀을 탈락시킨다. 이번 평가에서는 모든 팀으로부터 최종 모델 파일과 함께 복수의 중간 체크포인트(checkpoint)를 제출받아 전문기관인 한국정보통신기술협회(TTA)를 통해 면밀한 기술 검증을 실시할 예정이다. 중간 체크포인트는 AI 모델이 학습 과정에서 일정 단계마다 저장한 가중치 상태로 ▲모델이 랜덤 초기화에서 출발했는지 ▲학습이 연속적인 경로를 거쳤는지 ▲외부 모델 가중치가 중간에 유입됐는지 여부를 사후적으로 확인할 수 있는 핵심 자료다. 단일 최종 결과물만으로는 확인하기 어려웠던 개발 이력을 추적할 수 있다는 점에서 업계에선 이번 방침을 프롬 스크래치 주장에 대한 증빙 책임을 제도화한 조치로 보고 있다.배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관은 "평가 과정에서 모든 정예팀으로부터 개발 모델의 최종 파일과 복수의 중간 체크포인트 파일 등을 제출받아 검증할 예정"이라며 "전문가 평가위원회를 통해서도 같은 자료를 바탕으로 계획에 부합한 AI 모델이 개발됐는지 여부를 검증해 확인할 것"이라고 설명했다. 정부가 이처럼 나선 것은 고석현 사이오닉에이아이 대표가 지난 1일 업스테이지의 독자 AI 프로젝트 모델 '솔라 오픈 100B'가 중국 AI를 도용·파생했다는 의혹을 제기한 것이 계기가 됐다. 고 대표는 '솔라 오픈 100B'의 기술 분석 자료를 공개하고 중국 지푸AI의 'GLM-4.5-에어' 모델에 기반을 둔 파생 모델이라고 의혹을 제기했다. 또 정부가 독자 AI 프로젝트의 참여 조건으로 제시한 프롬 스크래치(처음부터 만드는 것) 방식으로 학습된 모델이라면 나타나기 어려운 유사도라고 강조했다.이에 업스테이지는 곧바로 다음날 서울 강남역 인근에서 기술 공개 검증 행사를 열어 단순 레이어 유사성만으로 모델 파생 여부를 단정하는 것은 무리가 있다고 반박했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "학습된 다른 모델의 가중치를 그대로 가져왔다면 프롬 스크래치가 아니지만, 모델 아이디어나 인퍼런스 코드 스타일을 참조하는 건 허용된다"며 "오픈소스 생태계에서 모델이 상호 호환되려면 구조가 비슷해야 한다"고 주장했다. 이후 문제를 제기한 고 대표는 또 다른 게시물을 통해 "상이한 모델도 레이어 값에선 높은 유사도를 보일 수 있다고 본다"면서도 "중국 모델 코드와 구조를 잘 학습하는 게 국가적인 AI 사업의 방향으로 타당한지는 의문"이라고 재차 문제를 제기했다. 이를 두고 업계에선 고 대표가 제시한 분석이 기술적으로 성립하기 어렵다는 점을 지적하며 전반적으로 업스테이지의 손을 들어줬다. 고 대표 역시 이날 또 다시 입장문을 통해 자신의 분석 방법에 한계가 있었음을 인정하며 "해당 근거를 보다 엄밀하게 검증하지 않은 채 공개함으로써 불필요한 혼란과 논란을 야기했다"고 사과했다. 그러나 고 대표는 이번 사안을 단순한 기술적 도용 논쟁이 아니라 '소버린 AI'와 '독자 파운데이션 모델'의 기준을 어떻게 정의할 것인가에 대한 구조적 질문으로 봐야 한다는 입장은 여전히 유지했다. 해외 모델의 코드나 구조를 참고·학습하는 방식이 국가 주도 독자 AI 사업의 취지에 부합하는지, 독자성을 판단하는 기준이 기술·학술적으로 얼마나 명확히 정리돼 있는지에 대한 논의가 필요하다고도 주장했다. 일각에선 고 대표의 초기 문제 제기 방식에 대해선 비판적인 태도를 보였으나, 이번 논쟁을 통해 독자 AI 모델의 개발 경로, 외부 레퍼런스 활용 범위, 학습 과정 공개 수준 등에 대한 사회적 합의 필요성이 수면 위로 떠올랐다는 점에 대해선 긍정적으로 봤다. 업계 관계자는 "이번 논란은 누가 옳고 그르냐를 가르는 사건이라기보다 한국형 파운데이션 모델을 어떤 기준으로 검증하고 설명해야 하는지를 집단적으로 학습한 과정에 가깝다"며 "검증 로그 공개, 체크포인트 관리, 참고 문헌 표기 같은 관행이 정착되는 계기가 될 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "(고 대표가) 의혹을 제기하는 과정에서는 분명히 성급했던 부분이 있었지만, 사과와 인정이 공개적으로 이뤄졌다는 점 자체가 국내 AI 생태계의 성숙도를 보여주는 장면"이라며 "장기적으로는 정부 프로젝트 전반의 신뢰성을 높이는 방향으로 이어질 가능성이 크다"고 평가했다.정부 역시 이번 사안을 계기로 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 평가 기준을 보다 구체화해야 한다는 과제를 안게 됐다. 성능 중심 평가를 넘어 학습 경로의 투명성, 외부 기술 활용에 대한 명확한 가이드라인, 검증 가능한 공개 방식 등이 제도적으로 보완될 필요가 있다는 지적이다.이번 일에 대해 배 부총리는 긍정적으로 평가하며 독자 AI 파운데이션 모델의 검증 체계를 보완해야 할 필요성을 언급했다. 또 이번 사안을 계기로 정부가 정의한 '독자 AI 파운데이션 모델'을 어떻게 기술적으로 검증할 것인가에 대해서도 고민하는 모습을 보였다. 그는 지난 3일 자신의 소셜 미디어(SNS)를 통해 "데이터 기반의 분석과 이에 대해 공개 검증으로 답하는 기업의 모습은 우리 AI 생태계가 이미 글로벌 수준의 자정 작용과 기술적 투명성을 갖추고 있음을 보여준다"며 "성장통 없는 혁신은 없다"고 밝혔다. 이어 "의혹 제기는 할 수 있는 것"이라며 "이를 공개 검증으로 증명한 기업과 인정하고 사과한 문제 제기자 모두에게 감사하다"고 덧붙였다.국가AI전략위원회 관계자들도 이번 일에 대해 긍정적으로 평가했다. 박태웅 국가AI전략위원회 공공 AX 분과장은 "순식간에 다양한 검증과 토론이 이뤄지는 과정을 통해 한국 AI 생태계의 저력을 확인했다"고 말했다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장 역시 "검증 논란을 통해 방법의 한계와 개선점이 드러났고, 이는 AI 생태계가 건강하게 작동하고 있음을 보여준다"고 밝혔다.조준희 국가AI전략위원회 산업 AX·생태계 분과장도 최근 독자 파운데이션 모델의 유사성 논란이 건강한 기술 토론으로 이어진 점을 매우 고무적이라고 평가했다. 그러면서도 이제는 기술의 원천에 대한 논쟁을 넘어 '우리 모델이 글로벌 빅테크 대비 어떠한 차별적 경쟁력을 갖출 것인가'라는 소비자 관점의 본질에 집중해야 한다는 점도 강조했다. 그는 "'독자 기술'이라는 명분에만 함몰되면 정작 사용성이 뒤처져 시장에서 외면 받는 결과를 초래할 수 있다"며 "모델의 성패가 사용자의 선택에 달려 있다"고 밝혔다. 이어 "국내 모델이 지속 가능한 선순환 구조를 만들려면 적시성 있는 답변과 높은 활용도 등 철저히 고객 친화적 개발 방향을 견지해야 할 것"이라며 "5개 컨소시엄들이 이 기술을 어떻게 '잘 팔리는 서비스'와 '매력적인 상품'으로 연결할지 치열하게 고민해야 할 시점"이라고 덧붙였다. 다만 일각에선 정부가 '프롬 스크래치'를 어디까지 허용할 것인지에 대한 세부 기술 기준을 공식 문서로 명시하진 않았다는 점에서 여전히 우려를 나타냈다. 오픈소스 아키텍처 활용 범위, 구조적 유사성의 허용선, 토크나이저 재사용 여부 등은 여전히 정책적 해석의 영역으로 남아 있어서다. 업계에선 이번 정부 방침을 독자 AI 평가가 '결과물 중심'에서 '개발 경로와 증빙 책임 중심'으로 이동하고 있음을 보여주는 신호로 받아들이는 분위기다. 성능 지표만으로는 설명할 수 없는 '독자성'을 앞으로 학습 이력과 로그로 입증해야 하는 단계에 들어섰다는 점에서 고무적으로 평가했다. 업계 관계자는 "이번 논란은 누가 맞고 틀렸는지를 가리는 사건이라기보다 한국 AI 생태계가 공개 검증과 공개 토론을 감당할 수 있는 단계에 들어섰음을 보여준 사례"라며 "이 경험이 제도와 기준으로 남는다면 독자 AI를 둘러싼 논쟁은 반복되지 않을 것"이라고 말했다. 배 부총리는 "지금의 논쟁은 대한민국 AI가 더 높이 도약하기 위해 반드시 거쳐야 할 과정"이라며 "정부는 공정한 심판이자 든든한 페이스메이커로서 우리 AI 생태계가 성숙하게 발전할 수 있도록 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.01.04 06:00장유미 기자

[유미's 픽] 뿔난 업스테이지, '솔라 오픈 100B' 中 모델 파생 의혹에 공개 검증 '맞불'

정부에서 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트'에 참가한 업스테이지가 첫 성과를 공개한 후 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델을 제출했다는 의혹에 휩싸였다. 업스테이지는 억울함을 표하며 모델 공개 검증 행사와 함께 향후 의혹 제기에 대해 강경 대응에 나설 것을 시사했다. 1일 업계에 따르면 고석현 사이오닉에이아이 대표는 이날 자신의 소셜 미디어(SNS)에 깃허브 리포트를 게재하며 업스테이지 '솔라 오픈 100B'가 중국 지푸(Zhipu) AI의 'GLM-4.5-에어'에서 파생된 모델이라고 주장했다. 고 대표는 "국민 세금이 투입된 프로젝트에서 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델이 제출됐다"며 "상당히 큰 유감"이라고 말했다. 이번 논란은 이날 오후 1시께 올라온 깃허브 리포트가 발단이 됐다. 이 리포트는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어'의 가중치 구조를 통계적으로 비교 분석한 결과를 담고 있다. 앞서 업스테이지는 지난 달 30일 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 개발했다고 소개했다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 하지만 리포트 작성자는 '솔라 오픈 100B'와 'GLM-4.5-에어' 두 모델의 레이어별 파라미터 유사도를 측정한 결과 일부 계층에서 매우 높은 수준의 유사성이 관측됐다고 설명했다. 또 동일 모델 내부 레이어 비교보다 솔라와 GLM 간 동일 레이어 비교에서 더 높은 유사도가 나타났다고 주장하며, 이를 근거로 솔라 오픈 100B가 GLM-4.5-에어에서 파생됐다고 결론 내렸다. 다만 일각에서는 해당 분석이 두 모델의 학습 과정이나 개발 경로를 직접 확인한 것이 아니라는 점에서 해석에 신중할 필요가 있다는 지적이 나온다. 공개된 모델 가중치를 기반으로 한 사후적 통계 비교 방식으로 진행된 데다 실제 학습에 사용된 데이터셋, 학습 로그, 내부 코드베이스 등은 검증 대상에 포함되지 않았기 때문이다. 특정 가중치가 그대로 복사됐거나 모델 바이너리 차원에서 직접적인 공유가 있었다는 증거 역시 이번에 제시되지 않았다. 이 같은 의혹 제기에 대해 업스테이지는 즉각 반박에 나섰다. 고 대표가 게시물을 올린 지 2시간 후 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북을 통해 "솔라 오픈 100B가 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물이라는 주장은 사실과 다르다"며 "해당 모델은 명백히 프롬 스크래치 방식으로 학습됐다"고 강조했다. 그러면서 김 대표는 오는 2일 오후 3시 서울 강남역 부근에서 솔라 오픈 100B의 개발 과정을 공개적으로 검증받겠다고 밝혔다. 이 자리에는 의혹을 제기한 고석현 대표를 포함해 추가 검증에 참여하고 싶은 업계 및 정부 관계자들을 초청할 계획이다. 또 업스테이지 측은 이후에도 이 같은 의혹이 제기될 경우 더 강경하게 대응할지에 대해서도 내부 검토에 착수했다. 김 대표는 "학습에 사용한 중간 체크포인트(checkpoint)와 AI 모델 학습 과정과 실험 결과를 기록·관리하는 도구인 '웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases·wandb)'를 모두 공개할 예정"이라며 "명확한 검증 절차를 공개해 사실 관계를 바로잡도록 할 것"이라고 말했다. 업계에서는 이번 공개 검증이 논란의 분수령이 될 수 있다는 평가를 내놨다. 실제 학습 체크포인트와 로그가 공개될 경우 '솔라 오픈 100B'가 특정 시점에서 외부 모델을 기반으로 파인튜닝됐는지, 독립적인 학습 경로를 거쳤는지를 보다 명확히 확인할 수 있기 때문이다. 동시에 통계적 유사성만으로 모델 복제 여부를 단정하기는 어렵다는 신중론도 제기된다. 대규모 언어모델 개발 과정에서는 유사한 아키텍처와 데이터, 학습 레시피를 사용할 경우 높은 유사도가 나타날 수 있어서다. 또 지식 증류(distillation)나 합성 데이터 활용 여부에 따라 통계적 패턴이 겹칠 가능성도 존재한다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 논란이 주목받는 이유는 해당 모델이 정부 예산이 투입되는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 결과물이기 때문"이라며 "사업 취지상 해외 모델에 대한 기술적 의존 여부와 개발 과정의 투명성은 핵심적인 검증 대상이 될 수밖에 없다"고 설명했다. 그러면서 "결국 이번 사안의 핵심은 통계 분석을 둘러싼 해석 논쟁을 넘어 실제 개발 과정에 대한 객관적 검증으로 옮겨가고 있다"며 "업스테이지가 예고한 공개 검증을 통해 솔라 오픈 100B의 학습 경로와 독립성이 어느 수준까지 입증될지에 많은 관심이 쏠리고 있다"고 덧붙였다.또 다른 관계자는 "이번 논란이 특정 기업의 문제를 넘어 독자 AI 파운데이션 모델 사업 전반의 검증 기준을 끌어올리는 계기가 될 수 있다"며 "다른 참여 기업들 역시 향후 모델 공개 과정에서 학습 출처와 개발 경로에 대한 설명 책임이 더 커질 가능성이 있다"고 말했다.

2026.01.01 18:09장유미 기자

[유미's 픽] "주사위는 던져졌다"…국대 AI 첫 탈락자, 1차 발표회서 판가름?

우리나라를 대표할 인공지능(AI) 모델을 선발하는 정부 사업 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 첫 결과물이 공개된 가운데 어떤 기업이 이번 심사에서 살아남을지 관심이 집중된다. 각 사업자들이 내세운 모델의 성과가 달라 정부가 심사기준을 어떻게 세웠을지도 관심사다. 31일 업계에 따르면 네이버, LG AI연구원, SK텔레콤은 AI 임원, NC AI와 업스테이지는 대표가 지난 30일 오후 2시부터 서울 강남구 코엑스에서 개최된 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에 참여했다. 발표는 네이버를 시작으로 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 순서로 진행됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 자원을 집중 지원해 국가 대표 AI 모델을 확보하는 정부 사업이다. 과학기술정보통신부는 이번 발표를 기반으로 심사를 통해 내년 1월 15일 1개 팀을 탈락시키고, 이후에도 6개월마다 평가를 거쳐 2027년에 최종 2개 팀을 선정한다. 모델 성과 제각각…정부 심사 기준이 관건 이번 심사에선 각 팀이 주어진 공통 과제를 얼마나 잘 수행했는지, 각자 제시한 목표대로 성과를 냈는지가 관건이다. 모든 팀은 최근 6개월 내 공개된 글로벌 최고 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성해야 하는 과제가 주어진 상태다.지난 8월 정예팀으로 선정된 지 4개월만에 첫 성과를 공개해야 하는 만큼, 개발 시간이 부족한 상황에서 각자 기술력을 얼마나 끌어올렸을지도 관심사다. 각 팀의 GPU 지원 여부, 지원 받은 시기 등이 각각 달랐다는 점에서 정부가 이를 심사 시 고려할 지도 주목된다. 이번 프로젝트를 위해 SK텔레콤과 네이버클라우드는 정부에게 GPU를 임대해주고 있다. 이 탓에 두 업체는 올해 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 진행 시 정부로부터 GPU를 지원 받지 못했다. SK텔레콤은 엔비디아의 B200 칩 1천24장을 업스테이지와 LG AI연구원에, 네이버클라우드는 H200 칩 1천24장을 NC AI에 지원하고 있다. 이 탓에 GPU가 각 업체에 지원된 시기는 다 달랐다. 업계에선 정부가 어떤 기준을 세울지에 따라 각 팀의 승패가 갈릴 것으로 봤다. 정부는 그간 5개팀과 여러 차례 만나 평가 기준에 대해 논의 후 이달 중순께 합의를 보고 공지했으나, 어떤 팀이 탈락할 지에 따라 여전히 논란의 불씨가 많은 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "당초 5개 팀이 선정될 당시 정부에 제시했던 목표치를 달성했는지가 가장 중요할 것"이라며 "각 팀이 목표로 하고 있는 모델의 크기, 성능, 활용성이 제각각인 만큼 목표 달성률을 가장 중요한 기준치로 삼아야 할 것"이라고 강조했다. 이어 "벤치마크를 활용한다는 얘기가 있지만 모델 크기가 클수록 다운로드 수 측면에서 불리할 수 있어 이를 객관적 기준으로 삼기에는 다소 무리가 있을 수 있다"며 "5개 팀과 정부가 어떤 기준에 대해 합의를 했는지, 어떤 전문가를 앞세워 심사에 나설지도 주목해야 할 부분"이라고 덧붙였다. 5개 팀 첫 성과 공개…프롬 스크래치·모델 크기·활용성 주목 이번 1차 결과 공개에서 가장 주목 받는 곳은 업스테이지다. 대기업 경쟁자들 사이에서 짧은 시간 내 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 가성비 최고 수준인 모델을 완성도 높게 공개했다는 점에서 많은 이들의 호응을 얻었다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 이 개념은 거대언어모델(LLM) 개발 때 많이 언급되며 아무 것도 없는 상태에서 모델을 직접 설계하고 데이터를 수집 및 전처리해 학습시킨다는 점에서 이를 통해 AI 모델을 선보일 경우 기술력이 상당히 높다고 평가를 받는다. 오픈AI의 'GPT-4'나 구글 '제미나이', 메타 '라마', 앤트로픽 '클로드' 등이 여기에 속한다. 업스테이지는 이날 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 자신감을 표출했다. 특히 발표에 직접 나선 김성훈 대표가 '솔라 오픈 100B'를 개발하게 된 과정을 스토리텔링 형식으로 발표해 호응을 얻기도 했다. 김 대표는 향후 200B, 300B 모델과 함께 멀티모달 모델도 선보일 예정이다.업계 관계자는 "김 대표가 발표 때 딥 리서치나 슬라이드 제작 등 코딩 외에 실제로 현장에서 많이 써봤을 것 같은 서비스를 직접 라이브 데모로 보여준 부분이 인상적이었다"며 "504장의 B200 GPU로 두 달 남짓 훈련한 것을 고려하면 모델 크기나 사용된 토큰수(추정)를 정말 빡빡하게 잘 쓴 게 아닌가 싶다"고 평가했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "(업스테이지 발표 때) 솔라 프로가 'GPT-4o-미니'나 '파이-3 미디엄'보다 벤치마크가 높아 동급 사이즈에선 가장 우수하다고 했는데, 실제 가성비가 최고 수준인 것으로 보인다"며 "당장 기업들이 가져다 쓰기에도 좋을 것 같다"고 말했다. 이어 "그동안 업스테이지의 상징과도 같았던 DUS(구조 일부를 변경해 자체화한 AI 모델 개발 방식)를 넘어 프롬 스크래치로 모델을 개발했다는 점이 인상적"이라며 "기술 리포트가 없는 게 아쉽지만, 모델 카드에 프롬 스크래치를 기재한 것과 함께 API도 공개해 자신감을 드러낸 것이 국가대표로 내세우기 적합해 보였다"고 덧붙였다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관을 배출한 LG AI연구원도 이번 발표가 끝난 후 개발 중인 모델이 국가대표로 인정받기에 손색이 없다는 평가를 받았다. 이곳은 '엑사원 4.0' 아키텍처를 기반으로 파라미터 크기를 약 7배 키워 초기화한 상태에서 새로 학습시킨 'K-엑사원'을 이번에 공개했다. 'K-엑사원'은 매개변수 236B 규모의 프런티어급 모델이다. LG AI연구원에 따르면 'K-엑사원'은 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B'를 뛰어 넘고 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델을 앞서 글로벌 빅테크 최신 모델과 경쟁할 수 있는 가능성을 입증했다. 글로벌 13개 공통 벤치마크 평균 성능 대비 104%를 확보했다는 점도 눈에 띄는 요소다. LG AI연구원은 "기존 엑사원 4.0 대비 효율성을 높이면서도 메모리 요구량과 연산량을 줄여 성능과 경제성을 동시에 확보했다"며 "특히 전문가 혼합 모델 구조(MoE)에 하이브리드 어텐션 기술을 더해 메모리 및 연산 부담을 70% 줄이고, 고가의 최신 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서 구동할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이곳은 향후 조 단위 파라미터 규모 글로벌 최상위 모델과 경쟁할 수 있도록 성능을 고도화한다는 계획이다. 또 글로벌 프론티어 AI 모델을 뛰어넘는 경쟁력을 확보해 한국을 AI 3강으로 이끌 것이란 포부도 드러냈다. 이번 발표를 두고 업계에선 LG AI연구원이 5개 팀 중 기술적인 내용이 가장 많이 들어있어 신뢰도가 높았다고 평가했다. 또 추론 강화를 위해 아키텍처를 변형하고 커리큘럼 러닝을 적용했다는 점에서 모델이 '프롬 스크래치'임을 명백히 보여줬다고 평가했다. 다만 동일 아키텍처인 32B 모델의 리포트와 가중치만 공개돼 있고, 이번 모델인 236B는 공개하지 않았다는 점은 아쉬운 대목으로 지적됐다. 업계 관계자는 "'K-엑사원'은 구조, 가중치가 완전 국산이란 점에서 통제권과 설명 가능성이 충분히 확보돼 있다고 보인다"며 "국방, 외교, 행정망 등 국가 핵심 인프라에 충분히 쓰일 수 있을 듯 하다"고 말했다. 그러면서도 "이번 발표에서 자체 MoE나 하이브리드 어텐션(hybrid attention, 효율·성능을 위해 다양한 어텐션 방식을 상황별로 혼합한 구조), 아가포(AGAPO, 어텐션·파라미터 사용을 입력에 따라 동적으로 조절하는 내부 최적화 기법) 같은 기술들에서 인상 깊은 것이 없다는 것은 아쉽다"며 "다음에는 실질적 효과에 대한 정량적 수치가 잘 기술되면 좋을 듯 하다"고 덧붙였다.이에 대해 LG AI연구원 관계자는 "모델 제출 마감이 이번 주까지여서 제출 시점에 236B 모델을 공개할 것"이라며 "이 때 테크 리포트로 세부 사항도 담을 예정"이라고 설명했다. SK텔레콤도 이번 발표에서 많은 이들의 주목을 받았다. 짧은 시간 안에 국내 최초로 매개변수 5천억 개(500B) 규모를 자랑하는 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개했기 때문이다. 특히 모델 크기가 경쟁사보다 상당히 크다는 점에서 AI 에이전트 구동 등에서 유리한 고지에 있다는 일부 평가도 나오고 있다. SK텔레콤은 모델 크기가 성능과 비례하는 AI 분야에서 한국이 AI 3강에 진출하려면 500B 규모의 AI 모델이 필수적이란 점을 강조하며 톱2까지 오를 것이란 야심을 드러내고 있다. 또 SK텔레콤은 모두의 AI를 목표로 기업과 소비자간 거래(B2C)와 기업간거래(B2B)를 아우르는 AI 확산 역량도 강조했다. 여기에 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX 등 관계사와 협업으로 한국의 AI 전환에 이바지하겠다는 포부도 밝혔다. 다만 일각에선 프롬 스크래치로 모델을 개발했는지에 대한 의구심을 드러내고 있어 심사 시 이를 제대로 입증해야 할 것으로 보인다. SK텔레콤은 MoE 구조라고 강조했으나, 각 전문가 모델들이 자체 개발인지, 오픈소스 튜닝인지 밝히지 않아 궁금증을 더했다. 또 모델카드는 공개했으나, 테크니컬 리포트를 공개하지 않았다는 점도 의구심을 더했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "MoE 구조를 독자 개발했다면 보통 자랑스럽게 논문을 내는 것이 일반적"이라며 "SKT가 'A.X 3.1(34B)'라는 준수한 프롬 스크래치 모델이 있으나, 이를 15개 정도 복제해 MoE 기술로 묶은 것을 이번에 'A.X K1'으로 내놓은 것이라면 혁신은 아니라고 보여진다"고 평가했다. 이어 "정량적 벤치마크보다 서비스 적용 사례 위주로 발표가 돼 기술적 성취보다 '서비스 운영 효율'에 방점이 찍힌 듯 했다"며 "SKT가 'A.X 3.1' 모델 카드에 프롬 스크래치를 분명히 명시했지만, 이번에는 명시하지 않아 소버린 모델로 활용할 수 있을지에 대해선 아직 판단이 이르다"고 덧붙였다. 이에 대해 SKT는 다소 억울해하는 눈치다. 프롬 스크래치로 개발을 한 사실이 명백한 만큼, 조만간 발표될 테크니컬 리포트를 통해 일각의 우려를 해소시킬 것이란 입장이다. SKT 관계자는 "모델 카드에 밝혔듯 A.X K1은 192개의 소형 전문가(expert)를 가지는 MoE 구조로, A.X 3.1 모델을 단순히 이어 붙여서 만들 수 없는 복잡한 구조인 만큼 처음부터 프롬 스크래치로 학습됐다"며 "관련 세부 내용은 이달 5일 전후 테크니컬 리포트를 통해서 공개할 예정"이라고 밝혔다. 업계 관계자는 "SKT가 500B 모델을 만든다는 것을 사전에 알고 우려가 많았지만, 다른 팀에 비해 성공적으로 압도적으로 큰 모델을 공개했다는 것 자체는 굉장히 인상적"이라며 "내년 상반기까지 정부에서 지원하는 GPU를 쓰지 않기 때문에 SKT가 얼마나 많은 GPU를 투입했는지 알 수는 없지만, 500B를 충분히 학습하기에는 (성능을 끌어 올리기에) 시간이 부족했을 것 같다"고 말했다. 그러면서도 "2T까지 만들겠다는 포부는 높이 평가한다"며 "성공적인 2T 모델이 나오기를 기대한다"고 부연했다. 네이버클라우드는 국내 최초 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델 '하이퍼클로바 X 시드 8B 옴니'를 오픈소스로 공개하며 자신감을 드러냈다.이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니 모델'을 제시했다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아닌, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 또 네이버클라우드는 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 고성능 추론모델 '하이퍼클로바 X 시드 32B 씽크'도 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 올해 대학수학능력시험(수능) 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 업계에선 네이버클라우드의 발표를 두고 실제 '애니-투-애니(Any-to-Any) 모델'을 작은 사이즈로 공개한 부분에 대해 인상적이라고 평가했다. '애니-투-애니 모델'은 입력과 출력의 모달리티(형식)를 가리지 않고 어떤 조합이든 처리할 수 있는 멀티·옴니모달 모델이다. 또 유일하게 '덴스(Dense) 모델'을 썼다는 점도 주목을 받았다. '덴스 모델'은 모든 파라미터가 매번 계산에 참여하는 전통적인 모델 구조로, 어떤 것을 입력하든지 항상 같은 경로로 계산이 돼 지연 시간과 비용이 MoE에 비해 안정적이라고 평가된다. 이로 인해 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수는 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 의견도 있다. 당초 1차 심사 때 14B를 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 점도 아쉬운 점으로 지목됐다. 업계 관계자는 "네이버가 태생부터 멀티모달인 '네이티브 옴니' 아키텍처를 설계했다는 점에서 방향성이 완벽하고 독자모델로도 입증을 했지만, 경량 모델을 공개했다는 점이 아쉽다"며 "거대 모델로 스케일업 했을 때의 추론 능력과 비용 효율성이 아직 검증되지 않았다는 것이 우려된다"고 짚었다. 이어 "옴니모달은 구글, 오픈AI도 지향하는 최신 아키텍처"라며 "네이버가 이를 '패치워크(여러 모델 붙이기)'가 아닌 '네이티브'로 구현했다고 강조했다는 점에서 소버린 모델로는 충분한 가치가 있다"고 덧붙였다. NC AI는 이연수 대표가 직접 발표에 나서 산업 특화 AI를 위한 파운데이션 모델 '베키(VAETKI)'를 소개했다. 또 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고 100B급 LLM 개발도 마쳤다고 공개했다. NC AI에 따르면 현재 베키는 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용돼 실질적인 성과를 창출하고 있다. NC AI는 AI 모델 바로크에 3차원(3D) 생성 기술이 결합된 바로크 3D를 활용해 전 산업군에 최적화된 버티컬 AI 설루션을 제공한다는 계획이다. 이 대표는 "우리는 1차로 100B(1천억 개)급 파운데이션 모델의 틀을 마련했다"며 "2차에서 200B, 3차에서 300B급으로 글로벌 모델급 성능을 달성하려고 한다"고 강조했다. 업계에선 NC AI의 이번 발표를 두고 경쟁력 있는 모델을 다수 보유하고 있는 것에 비해 전달력이 미흡했다고 평가했다. 100B 모델과 함께 서비스에 특화된 7B, 20B, VLM 7B까지 다양한 모델을 준비했으나, 발표 구성이 미흡해 강점이 충분히 전달되지 못했다는 의견도 나왔다. 업계 관계자는 "NC AI의 텍스트로 3D 에셋을 만드는 성능은 확실한 산업적 가치를 보여주지만, 그 이상의 것은 없어 아쉽다"며 "100B 모델을 기반으로 게임에 특화된 AI 활용을 좀 더 많이 보여줬다면 훨씬 좋았을 것 같다"고 말했다. 성과 확인 '끝'…1차 발표회 호평 속 투명한 검증 '과제' 업계에선 이번 1차 발표회의 전반적인 진행에 대해 긍정적인 평가와 함께 정부가 앞으로 조금 더 구체적인 국가대표 AI 육성 평가를 내놓을 필요가 있다고 지적했다. 이번 발표회에서 소버린 AI를 강조하는 곳은 많지만, 그 실체를 증명하는 기준이 조금 느슨해보였다는 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "이번 발표회에서 각 팀들이 얼마나, 어떻게 혁신적인 모델을 개발해 공개했는지에 대한 구체적인 설명이 없어 아쉬움이 컸다"며 "단순한 제품 홍보 발표회 느낌을 많이 받았지만, 단기간에 모든 팀이 굉장한 일을 정부 지원을 토대로 해냈다는 것에 대해선 기대감을 가지게 했다"고 밝혔다. 이어 "최소 100B급 이상의 모델을 학습시킬만한 인프라 운용과 더불어 학습 노하우를 갖추고 있어 보여 좋았다"며 "단기간 내 실험 시간의 물리적 제한이 있었음에도 기본적으로 초거대 AI 모델을 학습시킬 기본 역량은 대부분 갖췄다고 보여져 놀라웠다"고 덧붙였다. 그러면서도 "2차 발표에선 오거나이징 하는 측에서 명확한 발표 가이드를 제시해주면 더 좋을 것 같다"며 "김성훈 업스테이지 대표의 말처럼 국민 세금이 많이 투입되고 있기 때문에 짧지만 굉장히 효과적인 발표회가 앞으로도 진행될 수 있길 바란다"고 언급했다. 또 다른 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델의 핵심은 어떤 데이터로, 어떤 아키텍처를 써서 어떤 방식으로 학습했는지가 투명해야 한다"며 "그 결과물은 글로벌 시장에서 통할 수 있는 객관적 수치로 증명돼야 하고, 각 팀들은 기술 리포트와 모델 카드를 의무적으로 공개해야 제대로 프롬 스크래치로 개발했는지 검증할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "프롬 스크래치가 만능은 아니지만 투명성은 필수"라며 "무늬만 국가대표가 아닌 실력 있는 국가대표를 가려내기 위해선 마케팅의 거품을 걷어내고 기술의 족보를 따지는 엄격한 검증 시스템이 필요하다고 본다"고 덧붙였다.

2025.12.31 17:59장유미 기자

'국가대표 AI' 1차전 D-1…'왕좌' 노린 네이버, 옴니모달 모델 공개로 격차 벌린다

정부 주도로 추진되고 있는 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 사업 첫 성과 발표를 앞두고 네이버클라우드가 새로운 무기를 공개했다. 국내 첫 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델이란 점에서 이번 심사에서 유리한 고지에 오를 수 있을지 주목된다.네이버클라우드는 29일 '네이티브 옴니모델(HyperCLOVA X SEED 8B Omni)'과 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 '고성능 추론모델(HyperCLOVA X SEED 32B Think)'을 각각 오픈소스로 공개했다. 이는 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 주관 사업자로서 추진 중인 '옴니 파운데이션 모델' 개발 과제의 첫 성과다. 이번에 공개된 '네이티브 옴니모델'은 텍스트·이미지·오디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 단일 모델에서 처음부터 함께 학습하는 네이티브 옴니모달 구조를 전면 적용한 모델이다. 옴니모달 AI는 정보의 형태가 달라지더라도 하나의 의미 공간에서 맥락을 통합적으로 이해할 수 있어 말과 글, 시각·음성 정보가 복합적으로 오가는 현실 환경에서 활용도가 높은 차세대 AI 기술로 주목받고 있다. 이러한 특성으로 인해 글로벌 빅테크 기업들 역시 옴니모달을 차세대 파운데이션 모델의 핵심 기술 축으로 삼고 있다. 네이버클라우드는 옴니모달 AI의 잠재력을 극대화하기 위해 기존 인터넷 문서나 이미지 중심의 학습을 넘어 현실 세계의 다양한 맥락을 담은 데이터 확보에 집중한다는 전략이다. 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 성낙호 기술 총괄은 "모델을 대규모로 키워도 데이터 다양성이 한정돼 있다면 AI의 문제 해결 능력도 특정 영역 또는 특정 과목에만 집중되어 나타날 수밖에 없다"며 "이에 디지털화되지 않은 생활 맥락 데이터나 지역의 지리적 특성이 반영된 공간 데이터 등 차별화된 현실 세계 데이터를 확보하고 정제하는 과정이 선행돼야 한다"고 설명했다. 네이버클라우드는 이번 모델 공개를 통해 네이티브 옴니모달 AI 개발 방법론을 검증한 만큼, 향후 차별화된 데이터를 본격적으로 학습시키며 단계적인 스케일업에 나설 계획이다. 텍스트·이미지·음성 모델을 결합하는 방식의 기존 멀티모달 접근과 달리 단일 모델 구조의 옴니모달 AI는 규모 확장이 상대적으로 용이하다는 점도 특징이다. 회사 측은 이를 기반으로 산업과 일상 밀착 서비스에 필요한 다양한 크기의 특화 옴니모달 모델을 효율적으로 확장한다는 전략이다. 또 해당 모델은 텍스트 지시를 기반으로 이미지를 생성·편집하는 옴니모달 생성 기능도 갖췄다. 텍스트와 이미지의 맥락을 함께 이해해 의미를 반영한 결과물을 만들어내는 방식으로 단일 모델에서 텍스트 이해와 이미지 생성·편집을 자연스럽게 수행한다. 이는 글로벌 프런티어 AI 모델들이 제공해온 기능으로, 네이버클라우드는 이번 모델을 통해 해당 수준의 멀티모달 생성 역량을 확보했음을 보여줬다. 이와 함께 네이버클라우드는 향후 옴니모달 AI 에이전트 활용 가능성을 검증하기 위해 '고성능 추론모델'도 공개했다. 이 모델은 자체 추론형 AI에 시각 이해, 음성 대화, 도구 활용 능력을 결합해 복합적인 입력과 요청을 이해하고 문제를 해결하는 옴니모달 에이전트 경험을 구현했다. 또 이 모델은 글로벌 AI 평가 기관인 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)가 종합 지식·고난도 추론·코딩·에이전트형 과제 등 10개 주요 벤치마크를 종합해 산출한 지수 기준에서도 글로벌 주요 AI 모델들과 유사한 성능 범위에 위치한 것으로 나타났다. 영역별 평가에서는 특히 실사용과 밀접한 항목에서 경쟁력을 보였다. 한국어 기반 종합 지식, 시각 이해, 실제로 도구를 활용해 문제를 해결하는 에이전트 수행 능력 등 주요 능력 항목에서 글로벌 모델들과 비교해 우수한 성능을 기록하며 복합적인 문제 해결 역량을 입증했다. 또 해당 모델로 올해 대학수학능력시험 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 네이버클라우드 측은 "다수의 AI 모델이 문제를 텍스트로 변환해 입력해야 하는 방식과 달리, 이 모델은 이미지 입력을 직접 이해해 문제를 해결했다는 점에서 차별화된다"고 말했다. 네이버클라우드는 이번 옴니모달 하이퍼클로바X를 기반으로 검색·커머스·콘텐츠·공공·산업 현장 등 다양한 영역에서 활용 가능한 AI 에이전트를 단계적으로 확장하며 '모두의 AI' 실현을 위한 기술 생태계 구축에 속도를 낼 계획이다. 성 총괄은 "텍스트·시각·음성 등 AI의 감각을 수평적으로 확장하는 동시에 사고와 추론 능력을 함께 강화했을 때 현실 문제 해결력이 크게 높아진다는 점을 확인했다"며 "이러한 기본기를 갖춘 구조 위에서 점진적으로 규모를 확장해야 단순히 크기만 큰 모델이 아닌, 실제로 쓰임새 있는 AI로 발전할 수 있다고 보고 이를 토대로 스케일업을 이어갈 계획"이라고 말했다.

2025.12.29 09:51장유미 기자

정재헌 CEO 취임 일성..."SKT, 한국 AI 3강에 도움되겠다"

정재헌 SK텔레콤 CEO가 3일 “(국가대표 AI 컴퍼니가 된다면) 정말 우리가 세계 AI 3강을 목표로 하는 대한민국에 어떤 큰 도움을 줄 수 있지 않을까 생각한다”고 밝혔다. 정재헌 CEO는 이날 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'SK AI 서밋' 행사장에서 기자들과 만나 “AI에서 많은 성과가 있었는데, 우리 힘으로만 할 수 있는 게 아니기 때문에 글로벌 빅테크와 협력해 국가대표 AI 컴퍼니가 되는 것이 비전이다”고 밝혔다. 지난주 SK그룹 계열사 CEO 인사에서 SK텔레콤의 새 수장으로 발탁된 정재헌 사장은 이날이 CEO로서 임기를 처음 시작한 날이다. 최태원 회장에 이어 SK AI 서밋에서 두 번째 키노트 스피치를 맡은 게 CEO로서 첫 업무다. 정 사장은 “(향후 계획은) 고민한 뒤 다시 한번 상세하게 말씀을 드리겠다”면서도 “키노트 세션에서 이야기 했던 MNO와 AI에서, 특히 AI 분야에서 많은 성과가 있었다”고 운을 뗐다. 그러면서 AI는 기존 성과와 함께 글로벌 빅테크와 협력을 통해 AI 선도 기업으로 입지를 더욱 굳히겠다는 뜻을 밝혔다. 키노트 스피치에서 언급된 빅테크로는 엔비디아, 아마존웹서비스(AWS), 슈나이더, 펭귄솔루션즈, 슈퍼마이크로시스템즈 등이 꼽힌다. 정 사장은 또 “(SK텔레콤의 AI 사업은) AI 인프라를 중심으로 그 다음에 AI 솔루션까지 확대하는 방법으로 진행되고 있다”며 “여러 사업이 진행되는 것을 잘 살펴보고 피버팅(pivoting)을 하거나 또 집중해야 할 부분을 찾아 집중하도록 하겠다”고 말했다. 회사의 주력 사업인 MNO 부문에 대해서는 “본질적인 경쟁력 확보가 단연 중요하다”며 “MNO의 본질적인 경쟁력은 고객에 있기에, 당연히 고객의 신뢰를 확보하고 안정되게 공급할 수 있도록 그런 점에서 열심히 준비하겠다”고 밝혔다.

2025.11.03 16:44박수형 기자

'국가대표 AI' 첫 탈락자, 국민 500명 손에 달렸다…정부, 국민평가단 선발 돌입

정부가 국가대표 인공지능(AI) 모델 개발 기업 5곳의 기술을 평가할 국민 500명을 선발한다. 26일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 최근 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 국민평가단을 모집하는 방안을 내부적으로 검토하고 있다. 선발 인원은 500명으로, 이들은 LG AI연구원, 업스테이지, 네이버클라우드, SK텔레콤, NC AI 등을 주축으로 한 5개 컨소시엄이 개발한 모델을 직접 써보고 평가하게 된다. 앞서 지난 8월 '독자 AI 파운데이션 모델(K-AI)' 사업자로 최종 선정된 5개 컨소시엄들은 오는 12월 말 1차 평가를 앞두고 있다. 정부는 총 2천136억원을 투입하는 이 프로젝트에서 6개월 단위 평가를 거쳐 오는 2027년 상반기까지 최종 2개 팀만 추려낸다는 방침이다. 각 컨소시엄들은 국민·전문가 평가, 벤치마크 등 기반 검증평가(AI안전성 연계), 파생 AI 모델 수 평가 등 입체적인 단계 평가를 거치게 된다. 국민평가단은 정예팀의 첫 탈락 팀을 가르는 1차 평가에 참여한다. 정부는 성별·지역·연령·AI 활용도 등 4가지 기준을 바탕으로 대표성과 다양성을 확보한 평가단을 구성할 계획이다. 성별은 남·녀 250명씩, 지역은 수도권·비수도권 250명씩 절반 비율로 구성할 예정이다. 연령은 20·30·40·50대 및 60대 이상 등 5개 연령층으로 나눠 100명씩 배분한다. AI 활용도별로는 ▲전문직·개발자 등 고도 사용자 100명 ▲사무·교육·콘텐츠 분야 종사자 등 중간 사용자 250명 ▲AI 경험이 적은 초급·관심층 150명으로 구성된다. 정부는 5개 컨소시엄과의 협의를 통해 국민평가단의 구성 기준을 구체화 할 예정이다. 평가단 모집은 다음 달 중 무작위 추첨 방식으로 진행된다. 현장 평가는 오는 12월 30일 서울 강남구 코엑스에서 열리는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 대국민 콘테스트'에서 진행된다. 평가단은 이날 5개 정예팀의 모델 개발 성과 발표를 직접 확인하고 평가한다. 이후 10일간은 각 팀이 개발한 모델을 웹사이트를 통해 직접 사용해보며 사용성 평가를 진행한다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관은 "(5개 컨소시엄들이) 우리 독자 파운데이션 모델을 글로벌 수준으로 만들 수 있다고 생각한다"며 "글로벌 톱10이 아니라 톱2·3 수준까지 도약할 수 있을 것으로 믿는다"고 강조했다.

2025.10.26 18:05장유미 기자

[유미's 픽] "사명감 없으면 힘들 걸?"…정부 '특화 AI' 사업 추진에 업계 반응 '떨떠름'

"사명감을 가지고 하지 않는 이상 이번 정부 사업에 참가하긴 힘들지 않을까요?" 정부가 글로벌 수준의 특화 인공지능(AI) 모델 개발 사업에 본격 나선 가운데 지원책이 아쉽다는 지적이 일고 있다. 앞서 5개 사업자가 선발된 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(국가대표 AI, K-AI)'에 비해 데이터, 인재 등에 대한 지원이 없는 데다 참여하는 것에 대한 명분도 크지 않다는 점에서다. 19일 업계에 따르면 과학기술정보통신부(과기정통부)는 산업 특화 AI 모델 개발 사업자로 선정된 최종 2팀에게 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU) 'B200'을 각각 256장씩 제공한다. GPU는 엘리스그룹이 공급한다. 이번 사업은 독자 AI 사업자 선발 때 SK텔레콤과 네이버클라우드가 최종 5개팀에 포함되면서 정부가 확보했던 추경 예산이 남게 되자 새롭게 만들어졌다. 'GPU 임차 지원 사업'에도 참여하게 된 SK텔레콤과 네이버클라우드가 독자 AI 사업에서 정부로부터 1차 GPU 지원을 받을 수 없어서다. 하지만 이번 특화 AI 사업은 지원 규모가 독자 AI에 비해 너무 줄었다는 점에서 기업들의 흥미를 끌어들이지 못하고 있다. GPU 외에 인력, 데이터 등 다른 형태의 정부 지원이 거의 전무하기 때문이다. 일단 정부지원금은 GPU 개수와 GPU 월별 단가, 협약개월 수를 곱해 책정된다. 정부가 산출한 GPU 1장당 월별 단가는 B200 기준 660만원이다. 총 사업비는 정부지원금과 민간부담금으로 구성된다. 민간부담금은 참여인력 인건비 및 보유 유형 자산이 포함된 '현물'과 '현금'으로 구성된다. 정부가 지원하는 GPU 자원의 가치에 상응하는 민간부담금 편성 부분은 이번에 기업들의 관심을 떨어뜨린 요인이 됐다. 최종 사업자로 선발되면 기업 규모와 개발 모델의 오픈소스 공개 여부에 따라 차등적으로 책정된 비용을 현금과 현물로 부담해야 하는데, 정부 지원에 비해 참여한 곳들의 희생을 더 요구하는 구조여서다. 실제 모델을 상업용 오픈소스로 공개할 경우 기업 규모별 자부담율은 ▲대기업 10% ▲중견기업 6% ▲중소기업 5%로 책정됐다. 연구용 오픈소스는 ▲대기업 25% ▲중견기업 15% ▲중소기업 12.5% 등의 비율로 사업비를 부담해야 한다. 만약 모델을 오픈소스로 공개하지 않게 되면 자부담율은 ▲대기업 50% ▲중견기업 30% ▲중소기업 25% 등으로 2배 이상 늘어나게 된다. 민간 부담금 중 현금 부담 비율도 정해졌다. ▲중소기업은 총 부담금의 10% 이상 ▲중견기업은 13% 이상 ▲대기업은 15% 이상을 반드시 현금으로 마련해야 한다. 다만 최종 사업자로 선정된 곳이 정부로부터 GPU를 공급 받지 않는다고 할 경우 민간부담금은 사라진다. 이 경우 정부의 아무런 지원 없이 최종 사업자의 비용으로만 모델을 개발해야 하는 구조다. 업계 관계자는 "GPU만 지원하고 데이터 구매·활용 시에도 사업자가 부담해야 한다는 점에서 당장 개발하는 모델로 수익을 내지 못하는 기업들은 참여하기 힘들 것"이라며 "조건이 참여를 할 만큼 좋은 편은 아니다"고 지적했다. 이어 "당장 돈이 되지 않는 정부 사업을 기업들이 가진 리소스를 투입해 참여해야 하는 지도 의문"이라며 "돈이 된다 싶은 걸 오픈소스로 공개해버리면 그것대로 경쟁만 치열해질 게 뻔해 참여한 곳들이 비용만 투입하고 건질 것은 없는 구조"라고 일침했다. 대기업이 주관사가 아닌 참여기관으로만 참여할 수 있다는 점에서도 사업의 흥행이 보장될 수 없게 됐다. 주관기관은 국내 기업·대학·연구기관만 가능하도록 한다는 점에서 대기업들이 사업적으로 얻게 될 이득이 크지 않다는 분석이 나온다. 해외기업이 글로벌 서비스 개발에 한해 합류할 수 있다는 전제가 포함됐지만, 특화 AI 사업의 열악한 조건 탓에 관심을 보이는 곳은 거의 없는 것으로 알려졌다. 컨소시엄을 구성할 때 특정 산업 도메인과 수요기관·수요처를 민간이 직접 제안해야 한다는 점도 참여 의욕을 떨어뜨리는 요소다. 정부가 도메인을 지정하는 대신 민간이 산업 수요를 발굴하도록 유도하고 있지만, 정작 관심을 보이고 있는 분야가 금융, 법률, 의료, 교육 등 공공성과 산업 수요가 맞닿는 곳에 국한된 모습을 보였다는 점 역시 한계로 지적됐다. 'K-AI' 엠블럼이 수여된 '독자 AI'와 달리 기업들에게 주어지는 상징적인 보상안이 없다는 점도 특화 AI 사업에 대한 기대치를 낮추게 했다는 지적이 나왔다. 독자 AI 사업자로 선정된 SK텔레콤·LG AI연구원·NC AI·업스테이지·네이버클라우드 등 5곳은 'K-AI' 엠블럼을 회사 홍보 등에 활용함으로써 국내외서 정부가 인정한 '국가대표 AI'라는 인식을 심어줄 수 있게 됐다. 그러나 특화 AI는 'K-AI' 엠블럼을 사용할 수 없다. 하지만 정부는 '특화 AI' 사업자로 참여할 팀에게 고난도의 기술만 요구하는 분위기다. 단순 서비스 개발이 아닌 '파운데이션 모델' 개발에 초점을 맞춘 만큼, 프롬스크래치 방식이나 기존 자체 모델의 프리 트레이닝 방식으로 모델을 개발해봤던 업체들이 사업자로 선정되기 유리한 구조로 조건을 걸었기 때문이다. 과기정통부 관계자는 "기존 모델을 일부 조정하는 '파인튜닝' 방식은 지원 대상이 아니다"며 "처음부터 모델을 설계하거나 기존 범용 모델에 대규모 데이터를 사전학습 시키는 방식만 가능하다"고 설명했다. 이어 "특정 분야에 쓰이는 만큼 낮은 환각 발생 가능성이 중요하다"며 "사전학습 단계부터 정제된 고품질 데이터로 학습하는 '프롬스크래치' 방식이 높은 신뢰성과 정확도를 담보할 뿐 아니라 세계 최고 수준의 모델을 만들겠다는 사업 목표와 직결된다"고 덧붙였다. 평가 기준도 ▲시장성·파급효과(40점) ▲개발 목표(30점) ▲기술력·개발 경험(30점) 등 기술 배점이 상당해 정부 지원금으로 사업을 시작해보려는 곳이 도전하기에는 힘든 구조다. 더구나 사업 기간은 오는 11월부터 내년 9월까지 약 10개월간으로 설정됐지만, 내년 3월에 1단계를 수행한 뒤 단계 평가를 치러야 한다는 점에서 모델 개발 경험이 없다면 사업을 지속하기 어렵다. 만약 성과를 검증해 2단계 지원을 이어 받는다고 해도 이 때 성과가 미흡하다면 중간 탈락할 가능성도 있어 사업 안정성도 낮게 평가 된다. 이 같은 조건 탓에 '독자 AI' 사업에서 쓴 맛을 봤던 기업들은 참여 여부에 대해 대체적으로 회의적인 반응을 보였다. 지난 15일 진행된 '특화 AI 사업 설명회'에는 삼성SDS, 마키나락스, 와이즈넛, 딥노이드, 모티프테크놀로지스, 코난테크놀로지, 루닛, KT, 카카오, 사이오닉AI, 솔트룩스, 딥브레인AI, 제논, 모비젠 등 다수 기업 관계자들이 참여했지만, 조건 공개 후 일부는 사업에 대한 관심을 접었다. 하지만 정부는 기술력 있는 기업들이 컨소시엄을 잘 구성해 특화 AI 사업에 도전할 것으로 기대했다. 또 초기 성과를 내기 위한 수요처도 컨소시엄 구성 시 잘 구성해야 유리할 것이라고 조언했다. 과기정통부 관계자는 "우리나라가 잘하는 분야를 중심으로 해당 기업이 얼마나 많은 데이터와 경험, 인력을 가지고 있는지가 평가 포인트가 될 것"이라며 "이를 고려해 컨소시엄을 얼마나 잘 구성할 것인지가 중요할 것"이라고 설명했다. 그러면서 "특화 AI 모델이 개발되면 특정 정부 공공 영역에서 쓰인다기 보다 해당 시장 영역에서 잘 쓰일 수 있는지도 관건"이라며 "컨소시엄에 어떤 수요기관을 얼마나 포함시켰는지를 면밀히 볼 것"이라고 덧붙였다. 또 정부의 지원이 부족하다는 지적에 대해선 "현재 수준으로만 일단 봐 달라"며 "2단계로 넘어갈 때 추가 지원 할 부분이 있는지에 대해 살펴볼 것"이라고 설명했다.

2025.09.19 18:05장유미 기자

[유미's 픽] "정부 GPU 지원 티켓 2장, 누가 거머쥘까"…'특화 AI' 사업자 선정 경쟁 스타트

국내 인공지능(AI) 기술의 미래를 이끌어 갈 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(국가대표 AI, K-AI)' 사업자 5곳에 이어 특정 분야에 특화된 AI 모델을 개발하는 사업자 2곳이 새롭게 선발된다. 정부가 별도로 추진하는 엘리스그룹 그래픽처리장치(GPU) 물량을 활용해 특화 AI 모델을 개발하는 것으로, 기존에 'K-AI'로 선발된 업체들도 참여사로 함께 살 수 있다는 점에서 경쟁이 더 치열할 것으로 전망된다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 5일부터 오는 10월 13일까지 정보통신산업진흥원(NIPA)과 함께 'AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여할 팀을 공모한다. 이번 사업에선 총 2개팀을 선정할 예정으로, 각 참여팀은 사업기간 동안 적용분야, 독자 특화 파운데이션 모델 개발 방법론, 서비스 수 등을 주도적으로 제시해야 한다. 과기정통부는 5개월이 경과하는 시점에 단계평가를 통해 중간 성과를 점검해 2단계 지원 여부를 결정할 계획이다. 선정된 팀에는 최신 그래픽처리장치(GPU)인 엔비디아 'B200'을 팀당 256장(32노드)씩 총 512장 규모로 지원한다. 1단계 지원 기간은 오는 11월부터 내년 9월까지다. 이번 사업은 범용 모델을 개발하는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'와는 별개로 추진된다. 앞서 과기정통부는 지난 달 초 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 사업자로 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI 연구원 등 5곳을 최종 선발했다. 하지만 이번 프로젝트에는 대기업이 주관사가 아닌 참여사로만 함께할 수 있다. 국내 AI 기업과 대학 연구기관 등이 단독 또는 컨소시엄을 구성해 참여할 수 있으며 참여팀이 적용 분야와 개발 방법론 등을 주도적으로 제시해야 한다. 대학은 반드시 주관이나 참여기관으로 참여해야 하며 해외 기업 역시 모델 개발이 아닌 글로벌 서비스 개발에 한해서만 참여가 가능하다. 이에 과기정통부가 오는 15일 서울 엘타워에서 개최할 사업설명회에 어떤 기업들이 참여할 지 주목된다. 업계에선 일단 기존 '국가대표 AI' 프로젝트에서 최종 사업자로 선정되지 못한 모티프테크놀로지스와 코난테크놀로지, 한국과학기술원(KAIST)과 서면평가에서 떨어진 루닛, 바이오넥서스, 사이오닉에이아이, 정션메드, 파이온코퍼레이션, 솔트룩스, 사이냅소프트, 에스엔디랩스, 각 대학 연구팀 등의 참여 가능성이 높을 것으로 봤다. 또 카카오, KT는 대기업인 만큼 참여사로서 어떤 AI 기업이나 대학과 손잡고 나올지도 관심사다. 기존 '국가대표 AI' 사업자로 선정된 5곳과 삼성전자가 참여사로 나설지도 주목된다. 최근 국내 사업 확장에 나선 해외 기업들이 이번 특화 AI 모델 사업에 관심을 보일지를 두고도 업계가 예의주시하고 있다. 오픈AI, 코히어 등 일부 해외 기업들은 국내 기업 고객 확보를 한층 강화하고, 증가하는 국내 AI 서비스 수요에 민첩하게 대응하고자 올 들어 한국 법인을 잇따라 설립하고 나선 상태다. 업계 관계자는 "이번 사업은 기존 '독자 AI 파운데이션 모델' 최종 사업자로 선정되지 못한 곳들을 위한 것이란 시각이 많다"며 "최종 사업자 5곳은 올해 12월까지 1차 평가 준비로 바빠 참여사로도 함께하지 못할 가능성이 높아 보인다"고 말했다. 업계에선 이번 특화 AI 사업이 의료, 기후테크, 제조 도면 등과 관련해 지원 업체들이 많을 것으로 예상했다. '독자 AI 파운데이션 모델'이 개발된다고 해도 범용 모델을 가지고 학습·훈련을 시켜 활용하기가 어려운 분야라고 판단해서다. 실제 윤성호 마키나락스 대표는 지난 4일 서울 양재 엘타워에서 열린 AI 컨퍼런스 '어텐션(ATTENTION) 2025'에서 "반도체 설비 회사의 경우 하나의 설비를 만들 때 나오는 도면의 수가 무려 7천 장에 달하지만, 석·박사급 추론 능력을 보유한 AI도 이런 도면을 정밀하게 판독하지 못한다"며 "현장의 맥락과 전문성을 반영한 도메인 특화 AI를 개발해야 산업 현장에서의 생산성을 끌어올릴 수 있다"고 지적했다. 과기정통부는 이번 사업자 공모 후 ▲기술력 및 개발경험 ▲개발 목표 ▲시장성 및 파급효과 등 세 가지 기준을 중심으로 평가할 예정이다. 평가위원회는 참여팀이 제시한 목표 달성 여부와 성과의 혁신성을 5개월 단위로 점검해 후속 지원을 결정할 방침이다. 업계 관계자는 "'독자 AI 파운데이션 모델 개발' 사업에 지원했던 기업들이 대부분 의료·바이오 부문이었던 데다, 우리나라의 강점인 제조 산업의 업무 혁신을 이끌 수 있는 도면 AI 기술이 아직은 부족하다는 점에서 이 부분을 강조하는 업체들이 이번에 많은 점수를 받을 듯 하다"며 "강릉 가뭄 사태처럼 기후 위기에 대한 고민도 점차 늘어나고 있는 만큼 기후 테크를 강조한 기업들도 가점을 받을 가능성이 높아 보인다"고 말했다. 과기정통부 관계자는 "이번 프로젝트는 개발된 모델을 오픈소스로 공개해 국내 AI 생태계 전반의 기술력을 끌어올리는 것을 지향한다"며 "모델의 오픈소스 공개 수준에 따라 참여 기업의 사업비 부담을 다르게 적용해 적극적인 개방을 유도할 방침"이라고 밝혔다.

2025.09.05 16:05장유미 기자

"韓 AI 강자들 뭉쳤다"…'국대 AI' NC AI, 유라클 손잡고 산업 AX 본격화

최근 인공지능(AI) 사업 확대에 나선 유라클이 '국가대표 AI(독자 AI 파운데이션 모델 개발)' 사업자로 선정된 NC AI와 손잡고 AI 기반 혁신 서비스 확산과 기업 시장 공략을 위해 본격 나선다. 양사는 지난 25일 판교 NC AI 사옥에서 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 이를 통해 유라클의 AI 플랫폼 '아테나'와 NC AI의 '바르코(VARCO)'의 기업시장 확대를 위한 공동 프로젝트에 착수한다. 양사는 이번 MOU를 바탕으로 양사의 AI 기술을 접목한 혁신적 서비스의 공동 개발과 상용화, 국내외 다양한 기업 고객에게 AI 기반 솔루션을 확대 적용하는 데 포괄적으로 협력할 계획이다. 이번 협약은 양사의 핵심 역량 결합을 통한 시너지 창출과 기업 고객사 확대를 목표로 한다. NC AI가 개발·운영하는 AI '바르코'는 첨단 인공지능 기술 기반으로 다양한 산업 군에서 AI 혁신을 촉진하고 있다. 여기에 유라클의 AI플랫폼 '아테나'의 역량이 더해져 기업 내 AI 활용 고도화 효과를 높일 전망이다. 이연수 NC AI 대표는 "유라클과의 협력을 통해 '바르코' 서비스의 기업 영역 확대와 기술 고도화를 기대한다"며 "앞으로도 혁신적인 AI 플랫폼 개발에 매진해 고객 가치를 극대화할 것"이라고 말했다. 권태일 유라클 대표는 "이번 NC AI와의 제휴로 기업이 가지고 있는 다양한 멀티 모달 데이터를 활용한 AI 서비스 모델 개발이 가능해진 것"이라며 "우리 '아테나' 플랫폼은 궁극적으로 모든 기업의 AI 전환 수요를 충족하는 AI 서비스 플랫폼으로 거듭날 것"라고 밝혔다.

2025.08.26 09:54장유미 기자

네이버, KAIST·서울대와 AI 인재 동맹…국가대표 인력 확보 나선다

네이버클라우드가 국내 주요 5개 대학과 손잡고 국가대표급 인공지능(AI) 인재 양성에 나선다. 학생에게는 현장 경험을, 기업에는 우수 인재 확보 기회를 제공해 국내 AI 생태계의 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다. 네이버클라우드는 지난 22일 성남 네이버 1784에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 일환으로 산학협력 컨소시엄 협약식을 개최했다고 25일 밝혔다. 이 자리에는 카이스트, 서울대학교, 포항공과대학교, 고려대학교, 한양대학교 등 5개 대학의 교수진과 학생 100여 명이 참석했다. 이 회사는 '산학협력 레지던시 프로그램'을 통해 컨소시엄에 소속된 석박사 과정 학생 30-40여 명을 지원한다. 이들은 연구에만 전념하며 AI 모델 개발과 응용 연구를 공동으로 추진하게 된다. 더불어 이번 협력은 학생들에게 실제 산업 현장에서의 모델 개발 경험을 제공한다. 기업 입장에서는 우수 인재를 조기에 발굴하고 확보할 기회가 열려 산학이 함께 성장하는 선순환 구조를 구축한다는 방침이다. 컨소시엄에는 글로벌 영상 멀티모달 AI 스타트업 트웰브랩스도 참여한다. 네이버클라우드는 자사의 음성·언어 기술에 트웰브랩스의 비전 AI 역량을 결합해 '옴니모델 AI'를 구현할 계획이다. 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 기술총괄은 "이번 컨소시엄은 기업과 학계가 각자의 강점을 결합해 미래 AI 인재를 양성하고 국가 차원의 기술 주권과 글로벌 경쟁력을 강화하는 중요한 토대가 될 것"이라며 "단순한 기술 개발을 넘어 국민 누구나 체감할 수 있는 AI 활용 경험으로 이어지도록 완성도를 높여갈 것"이라고 밝혔다.

2025.08.25 11:48조이환 기자

[유미's 픽] "AI 대전환으로 잠재 성장률 3%? 데이터 없이 힘들다"…당정 협의서도 '외면'

"인공지능(AI) 3대 강국과 잠재 성장률 3%, 국력 세계 5강의 꿈을 현실로 만들겠습니다." 더불어민주당과 정부가 AI 대전환으로 경제 강대국으로 성장하겠다는 의지를 보인 가운데 조만간 실질적인 지원책이 나올지 관심이 쏠린다. AI 인프라 구축에만 집중된 현 상황에서 양질의 데이터 확보, 구체적인 AI 실행 전략 등을 당정이 빠른 시일 내에 마련할 지 주목된다. 21일 업계에 따르면 더불어민주당과 기획재정부, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부는 지난 20일 서울 여의도 국회 의원회관에서 '새 정부 경제성장전략 관련 당정 협의'를 열고 AI를 중심으로 한 성장 목표를 공유했다. 이날 협의에는 더불어민주당 측에서 김병기 원내대표, 한정애 정책위의장, 허영 원내정책수석부대표 등이 참석했다. 정부 측에서는 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관, 배경훈 과학기술정보통신부 장관 등이 자리했다. 김 원내대표는 "AI는 인구 절벽과 성장 둔화를 반전시킬 유일한 돌파구가 될 것"이라며 "AI와 초혁신 경제를 통해 지속가능한 성장을 이뤄내야 한다"고 강조했다. 이어 "민주당은 정부와 합심해서 기업과 정부 국민이 함께 도약하는 길을 열겠다"며 "정부는 기업과 협력해 기술에 과감히 투자하고 민간이 이를 발판 삼아 혁신의 속도를 높여야 한다"고 덧붙였다. 정부는 AI 3대 강국과 잠재 성장률 3%, 국력 세계 5강의 꿈을 현실로 만들기 위해 ▲AI 고속도로 구축 ▲차세대 AI 기술 개발 ▲AI 핵심 인재 확보 등의 핵심 과제를 제시했다. 또 배 장관과 구윤철 기획재정부 장관은 조만간 출범할 국가AI전략위원회의 부위원장으로 함께 발탁돼 AI 산업 발전을 위해 대규모 공공 투자가 필요한 분야에 예산을 적기에 투입할 수 있도록 힘을 실을 것으로 알려졌다. 배경훈 과기정통부 장관은 "2030년까지 첨단 그래픽처리장치(GPU) 5만 장 이상을 확보하고 세계 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 개발해 오픈소스 생태계 확산을 뒷받침하겠다"고 말했다. 이어 "차세대 AI 기술 경쟁의 핵심으로 꼽히는 국산 신경망처리장치(NPU), AGI(인간 지성에 준하는 범용인공지능), 피지컬 AI 기술 개발도 선제적으로 지원하겠다"고 부연했다. 하지만 이번 회의에서도 가장 중요한 양질의 데이터 확보 방안에 대해선 크게 언급이 없어 아쉬움을 남겼다. 정부 사업 역시 데이터 확보보다는 인프라 구축에만 집중돼 있다는 점에서 우려의 목소리도 나온다. 정부는 2025년 추가경정예산으로 1조6천341억원을 신규 투자키로 했으나, 과기정통부와 NIPA는 이 중 1조4천600억원을 GPU 확보 등 인프라 분야에 투입키로 했다. 하지만 추경 예산에서 '데이터 확보'만을 위한 항목은 없었다. 또 1조4천600억원 예산 안에 포함된 독자 AI 파운데이션 모델 사업 관련 예산에서도 GPU 관련 예산이 대부분으로, 데이터 확보 예산은 628억원 수준에 불과한 것으로 나타났다. 여기에 정부는 스타트업·중소기업에 데이터 구매를 지원하는 '데이터바우처 지원사업' 예산도 올해 대폭 삭감했다. 2024년에는 전년 대비 약 44% 삭감된 499억원이 배정됐으나 463억5천만원만 활용됐고, 올해는 약 55% 줄어든 207억원으로 더 쪼그라들어 아쉬움을 남겼다. 업계 관계자는 "앞으로 AI 관련 서비스 개발·활용이 더 늘 것으로 보여 관련 정책·예산 지원도 동반돼야 할 것"이라며 "데이터에 대한 예산 증액이나 관련 사업 확대 움직임이 아직 정부에서 뚜렷하게 없어 매우 아쉽다"고 지적했다. 이어 "AI와 데이터 경제 시대 산업 경쟁력을 확보하기 위해 국가 투자를 확대하는 전반적 논의가 필요해 보인다"고 덧붙였다. 특히 독자 AI 파운데이션 모델 사업과 관련해 데이터를 어떻게 지원할 지에 대한 정부의 구체적인 로드맵이 없다는 점도 논란거리다. 글로벌 AI 모델 95% 수준에 맞게 개발하기 위해선 양질의 데이터가 필요함에도 불구하고 정부가 이를 확보하기 위한 상세 계획이 불명확해서다. 업계 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델을 범용성을 중점으로 개발하기 보다 국방·보안·의료·반도체 등 전략 산업과 같은 곳에 활용될 수 있는 특화형 소버린 AI에 초점을 맞출 필요가 있다"며 "현재 정부는 특정 도메인에 국한된 '버티컬 AI'를 추구하는 것인지, 범용 AI를 원하는 것인지에 대한 명확한 방향성이 없다"고 일침했다. 이어 "한국이 경쟁력을 가지고 있는 산업에선 우리만의 AI 모델을 가져야 하지만, 이를 개발하기 위해 필요한 핵심 데이터들을 기업들이 순순히 내어줄 지 모르겠다"며 "정부가 합성 데이터를 활용해 기업들의 데이터를 공유할 수 있는 장을 만들고, 데이터를 제공하는 기업들에게는 세제혜택 등을 지원하는 방안들이 나와야 하는데 아직 전무하다는 게 아쉽다"고 강조했다. 이같은 업계의 지적 속에 이번 당정 협의에 참여한 구윤철 기재부 장관은 정부의 노력만으로는 한계가 있다는 점을 피력했다. 또 여당을 중심으로 국회와 온 국민이 힘을 모아주기를 당부했다. 구 장관은 "이제는 보다 근본적으로 새 정부의 성장 잠재력 확충에 힘써야 할 때라고 생각한다"며 "구체적인 초 혁신 아이템을 목표로 설정하고 국가의 모든 역량을 총동원해 단기간 내 반드시 가시적인 성과를 창출하겠다"고 강조했다.

2025.08.21 11:27장유미 기자

이재명 대통령 "AI 혁신에만 전념할 환경 만들겠다"

이재명 대통령이 국내 인공지능(AI) 산업을 국정 운영의 핵심 파트너로 삼겠다는 강한 의지를 드러냈다. 취임 첫 공식 석상에 AI 국가대표 기업 수장들을 초청해 혁신에만 전념할 환경을 만들겠다고 약속했다. 16일 업계에 따르면 이 대통령은 지난 15일 서울 광화문광장에서 열린 제21대 대통령 국민임명식에 국가대표 AI 정예팀을 이끄는 기업 대표들을 초대했다. 이 자리에는 ▲김성훈 업스테이지 대표 ▲김유원 네이버클라우드 대표 ▲유영상 SK텔레콤 대표 ▲이연수 NC AI 대표 ▲임우형 LG AI연구원장이 국민대표 80인의 일원으로 참석했다. 이들의 참석은 이 대통령의 1호 공약인 'AI 세계 3대 강국 도약'과 직결된 행보로 풀이된다. AI 산업의 주역들을 새 정부 출범의 가장 상징적인 자리에 부른 것 자체가 공약을 구체적인 정책으로 실현하겠다는 강력한 신호라는 분석이다. 특히 이연수 NC AI 대표는 국민대표 4인 중 한 명으로 선정돼 이 대통령 내외와 함께 무대에 올랐다. 이 대표 외에 독립운동가 후손 목장균 씨, 이국종 국군대전병원장, 허가영 영화감독이 함께했다. 이는 AI 기술을 독립, 국방, 문화와 같은 반열에 놓고 국가의 미래 동력으로 삼겠다는 상징적 연출로 읽힌다. 국가대표 AI 정예팀 외에도 정신아 카카오 대표와 강대현 넥슨코리아 대표도 초청 명단에 이름을 올렸다. '국민 AI 플랫폼'을 표방하는 카카오와 K콘텐츠 핵심인 '대표 게임 기업' 넥슨까지 아우르며 AI 기술 생태계 전반을 육성하려는 정부의 청사진을 엿보게 했다. 이날 행사는 국민대표 80인이 무대 위 대형 큐브에 직접 작성한 임명장을 거치하는 '빛의 임명장' 수여식으로 진행됐다. 대통령이 국민에게 직접 임명을 받는다는 콘셉트로 AI 리더들이 새 대통령에게 국가의 미래를 당부하는 모양새를 연출했다. 이재명 대통령은 이날 행사에서 "과학기술인들이 다른 걱정 없이 혁신에만 힘을 쏟을 수 있도록 정부가 든든히 밑받침하겠다"고 강조했다.

2025.08.16 14:09조이환 기자

[인터뷰] 네이버 "1등 경쟁보다 모두의 AI…기술 종속 막겠다"

"인공지능(AI) 모델을 만드는 것 자체가 목표가 될 수는 없습니다. 우리가 구축하고 싶은 것은 모든 국민이 AI를 누릴 수 있도록 하는 '접근성'과 '생태계'입니다. 이것이 '소버린 AI'의 본질입니다." 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술총괄(전무)는 최근 기자와 만나 이같이 말했다. 그는 '독자 AI 파운데이션 모델(이하 국가대표 AI)' 프로젝트의 지향점이 기술 경쟁에 있지 않다는 점을 강조하며 네이버가 AI 시대의 '플랫폼 주권'을 확보하겠다는 청사진을 제시했다. 14일 업계에 따르면 정부의 국가대표 AI 사업자로 최종 선정된 5개 팀이 오는 12월 1차 평가를 앞두고 본격적인 기술 경쟁에 돌입한 상태다. 이 가운데 네이버는 모델 개발 자체만큼이나 회사의 'AI 풀스택' 역량을 기반으로 누구나 AI 에이전트를 만들고 유통하는 '마켓플레이스'를 구축하고자 하고 있다. 성 전무는 "우리가 데이터센터에 규장각의 이름을 따 '각(閣)'이라는 이름을 붙이며 주권을 강조하는 것처럼 AI의 지능과 그로 인해 창출되는 부가 국내에 머무는 것이 진정한 기술 독립"이라며 "단순히 글로벌 모델을 따라가는 '추격자'가 아니라 우리 데이터와 철학에 기반한 독자 생태계를 만드는 '개척자'의 길을 가겠다"고 강조했다. '공감각 AI'와 '지도 데이터'…네이버가 그리는 기술의 미래는? 네이버가 그리는 AI 플랫폼의 심장에는 '옴니모달(Omni-modal)'이라는 강력한 엔진이 자리 잡고 있다. 이는 단순히 거대언어모델(LLM)에 시각 등 다른 기능을 덧붙이는 '멀티모달'과는 출발선부터 다르다는 주장이다. 성낙호 전무는 "글로 세상을 먼저 배운 AI가 뒤늦게 움직이려 하면 어설플 수밖에 없다"며 "처음부터 글, 이미지, 소리, 공간 정보까지 함께 학습해 세상에 대한 공감각적 이해를 갖춘 AI를 만드는 것이 네이버의 방식"이라고 강조했다. 네이버는 이 '네이티브 옴니모달' 기술이야말로 향후 로봇이나 자율주행 같은 '피지컬 AI' 시대를 여는 결정적 열쇠가 될 것으로 보고 있다. 인간의 뇌가 특정 지역을 자연스럽게 인지하듯 AI 모델 자체에 공간 이해 능력을 심어주면 훨씬 정교한 임무 수행이 가능하다는 것이다. 이러한 기술 전략의 핵심 재료는 바로 '소버린 데이터'다. AI의 지능은 결국 데이터의 질과 양에서 나오기 때문이다. 네이버는 누구나 접근 가능한 인터넷상의 'K-콘텐츠'가 아닌 오직 한국만이 가진 배타적 데이터를 확보하는 데 집중하고 있다. 성 전무는 "진정한 소버린 데이터는 우리의 지도, 골목 구석구석을 담은 거리뷰 같은 것"이라며 "이런 고유 데이터를 학습한 AI만이 한국의 복잡한 상황과 맥락을 진정으로 이해하는 '한국형 AI'가 될 수 있다"고 설명했다. 다만 여기에는 '저작권'이라는 딜레마가 있다. 글로벌 빅테크들이 '공정 이용(Fair Use)'을 명분으로 공개된 데이터를 자유롭게 학습에 활용하는 데 비해 네이버는 저작권 동의를 받은 데이터만 써야 하는 '기울어진 운동장'에서 싸우고 있는 것이다. 그는 "솔직히 우리도 (유튜브 등을) 학습하고 싶지만 법률 구조상 할 수가 없다"며 "이런 문제를 해소하기 위해 정부가 나서서 방송이나 CCTV 같은 공공 데이터 활용에 대한 명확한 가이드라인을 만들어주는 것이 절실하다"고 토로했다. 네이버의 컨소시엄 구성 역시 이 같은 기술 및 데이터 전략을 그대로 반영한다. 산업계 파트너를 대거 모은 경쟁사들과 달리 원천 기술 확보에 집중하기 위해 서울대, 카이스트 등 학계 전문가들을 전면에 내세웠다는 것이다. 이번 프로젝트 1차 목표는 특정 산업용 AI(+X)가 아닌 모든 AI 에이전트의 기반이 될 '줄기세포' 같은 옴니모달 파운데이션 모델을 제대로 만드는 것이라는 설명이다. 영상 AI 기술 스타트업 '트웰브랩스'를 컨소시엄의 '데이터 총괄'로 영입한 것도 같은 맥락이다. 성 전무는 "좋은 AI는 좋은 데이터에서 나온다"며 "트웰브랩스는 옴니모달의 핵심인 고품질 영상 데이터를 만드는 최고의 파트너"라고 말했다. 'AI판 스마트스토어'로 여는 생태계…'데이터 주권'은 개인에게 네이버의 기술이 향하는 최종 목적지는 'AI 에이전트 마켓플레이스'다. 단순히 좋은 AI 모델 하나를 만들어 사용자에게 제공하는 것을 넘어 AI 시대의 새로운 산업 생태계 자체를 만들겠다는 구상이다. 성낙호 전무는 이를 네이버의 가장 성공적인 플랫폼인 '스마트스토어'에 비유했다. 그는 "과거 웹사이트 제작에 수백만 원을 써야 했던 소상공인들의 장벽을 없애고 거대한 상거래 생태계를 만들었다"며 "AI 에이전트 역시 누구나 쉽게 만들고 거래할 수 있는 판을 깔아주는 것이 우리의 역할"이라고 말했다. 이 구상의 핵심은 특정 기업이 모든 것을 해결하는 '만능 AI'가 아니라 각자의 목적에 특화된 수많은 AI 에이전트가 상호작용하며 가치를 만드는 세상이다. 네이버는 이 에이전트들이 공존하고 거래될 수 있는 '포털'이자 '유통 플랫폼'이 되겠다는 것이다. 특히 플랫폼의 가장 차별화된 철학은 '라이프 롱 로그(Life-long Log)' 개념에서 드러난다. 이는 AI와 상호작용한 모든 기록, 즉 '로그 데이터'의 소유권을 기업이 아닌 사용자 개인에게 돌려주는 것을 골자로 한다. 성 전무는 "사용자가 A 에이전트를 쓰다 B 에이전트로 넘어갈 때 기존의 대화나 경험 기록을 그대로 가져갈 수 있어야 한다"며 "이는 마치 마이데이터처럼 AI 시대에 개인의 '데이터 주권'을 보장하는 핵심적인 장치가 될 것"이라고 설명했다. 이러한 구조는 사용자가 어떤 AI 에이전트를 쓰든 단절 없는 개인화 경험을 이어가게 만든다는 것이 네이버의 설명이다. '나를 가장 잘 아는 AI'를 여러 서비스에서 끊김 없이 이용할 수 있게 되는 셈으로, 이는 사용자를 플랫폼에 머무르게 하는 강력한 유인책이기도 하다. 네이버가 그리는 '모두의 AI' 비전 역시 같은 맥락이다. 일부 전문가나 고학력자를 위한 고성능 AI 경쟁에서 벗어나 국민 다수가 실생활에서 AI의 혜택을 체감하게 하는 데 집중한다. 성 전무는 "우리의 목표는 국제수학올림피아드(IMO) 금메달리스트를 위한 AI가 아니다"며 "어업이나 농업에 종사하는 분들처럼 평범한 국민들의 삶을 실질적으로 돕는 '증강 지능(Augmented Intelligence)'을 제공하고 싶다"고 밝혔다. 이를 위해선 사용자의 말 속에 숨겨진 진짜 의도인 '암묵지(Tacit Knowledge)'를 이해하는 능력이 필수적이다. 네이버는 앞서 언급된 '옴니모달' 기술을 통해 텍스트뿐만 아니라 주변 상황과 분위기까지 파악해 이 암묵지를 이해하는 AI를 구현하겠다는 전략이다. 소버린AI, 기술 종속 막을 '협상력'…"정부가 수요 만들어줘야" 네이버가 이처럼 '플랫폼'과 '생태계'를 강조하는 근간에는 이들이 처음 주창한 '소버린 AI'에 대한 철학이 있다. 이들이 정의하는 '진정한 소버린 AI'는 단순히 국산 모델을 개발하는 것을 넘어선다. 첫째는 데이터와 지능이 국경 내에 머무르는 '영토 주권'이다. 성낙호 전무는 "AI 서비스를 이용할 때 데이터가 암호화돼 해외로 나가도 현지 그래픽처리장치(GPU)에서 결국 복호화된다"며 "이는 작정하면 들여다볼 수 있다는 의미로, 안보 차원에서 심각한 문제를 야기할 수 있다"고 지적했다. 또다른 요소는 우리 문화와 상황에 맞게 AI를 제어할 수 있는 '레시피 주권'이다. 어떤 데이터를 어떤 방식으로 학습시키냐에 따라 AI의 역량과 정체성이 완전히 달라지기에 이 '레시피'를 우리 손에 쥐고 있어야 기술 종속을 피할 수 있다는 것이다. 다만 성 전무는 네이버가 이상적인 철학과 별개로 글로벌 빅테크와의 경쟁에서는 현실적인 전략을 택했다고 설명했다. 시장 규모 자체가 50분의 1에 불과한 상황에서 무모한 '스케일 경쟁'은 승산이 없다는 판단에 근거한 것이었다. 성 전무는 "우리는 이번 독자 AI PT에서도 '글로벌 최고 모델 대비 95% 성능'을 현실적인 목표로 제시했다"며 "1등을 차지하는 것이 아니라 기술 종속을 피하고 독자적인 목소리를 낼 수 있는 '협상력'을 갖추는 것이 핵심"이라고 말했다. 이어 "민감한 데이터를 다루는 금융, 국방, 공공 등에서는 우리 모델을 선택지로 쓸 수 있게 되고 이 정도 역량만 갖춰도 해외 기업이 우리를 함부로 할 수 없는 기술 주권이 가능하다"고 말했다. 결국 관건은 정부의 역할이다라는 것이 성 전무의 의견이다. 그는 이번 프로젝트에서 모델 개발을 위한 GPU 지원만큼이나 중요한 것이 '안정적인 수요 창출'이라고 여러 차례 강조했다. 성 전무는 "시장이 있어야 기업은 움직인다"며 "정부가 먼저 공공, 금융 등 핵심 분야에서 국산 AI를 우선 사용하겠다는 확실한 신호를 주고 안정적인 수요 체계를 만들어주는 것이 중요하다"고 강조했다. 그는 네이버가 과기정통부 중복 사업 참여로 인해 '국가대표 AI' 1차 사업에서 GPU 지원 을 받지 못하게 된데에는 아쉬움을 표하며 국내 기업 간 소모적 경쟁을 넘어 국가 차원의 AI 하드웨어 생태계 육성이 필요하다고 제언했다. 성낙호 네이버클라우드 전무는 "중국 정부가 자국 신경망처리장치(NPU) 성능이 다소 떨어져도 의무적으로 사용하며 생태계를 키웠듯 우리도 삼성전자 등 반도체 역량을 활용해 완전한 AI 주권을 이뤄야 한다"며 "이번 프로젝트가 그 마중물이 되길 바란다"고 밝혔다.

2025.08.14 10:01조이환 기자

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