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'독자파운데이션모델'통합검색 결과 입니다. (4건)

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엘리스그룹, 정부 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 참여

엘리스그룹(대표 김재원)이 정부 주도 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(이하 독파모)' 프로젝트를 수행하는 LG AI연구원 컨소시엄에 합류한다고 25일 밝혔다. 이번 2차 컨소시엄 구성 과정에서 엘리스그룹은 AI 특화 인프라 및 서비스 확산 역량을 인정받아 전략적 파트너로 추가 합류했다. 1차에서 검증된 LG AI연구원의 거대 언어 모델 'K-엑사원'의 성능을 공공 및 민간 현장에 효율적으로 전달할 수 있는 인프라 기술력을 갖췄다는 점이 이번 합류의 배경으로 꼽힌다. 대한민국 자체 AI 생태계인 '소버린 AI' 구축을 목표로 하는 이번 프로젝트에서 엘리스그룹은 엘리스 AI 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC) 운영체계를 기반으로 'K-엑사원'을 안정적인 API 형태로 제공할 계획이다. 이를 통해 AI 모델을 즉시 활용할 수 있는 '관리형 AI 플랫폼' 환경을 마련, 공공기관 및 민간 기업은 막대한 인프라 구축이나 운영 부담 없이 각자의 수요에 맞춰 전용 AI 환경을 신속하게 구성하고 활용할 수 있도록 지원한다. 특히 엘리스클라우드 서비스 운영 역량을 활용해 제조, 금융, 공공 등 보안과 신뢰성이 중요한 산업 현장에 'K-엑사원' 모델을 즉시 적용할 수 있도록 도울 예정이다. 업무 자동화, 지식 검색(RAG), 문서 생성 등 각 산업에 특화된 서비스를 제공하며 B2G와 B2B 시장 확산을 본격화한다는 구상이다. 일반 사용자를 위한 접근성도 강화한다. 엘리스그룹은 현재 운영 중인 기업∙기관 전용 생성형 AI 솔루션 'AI헬피챗'에 K-엑사원 모델을 4월 중 탑재한다. 이를 통해 더 많은 사용자가 국내 비즈니스 환경에 최적화된 독자 파운데이션 모델을 일상적인 업무 환경에서 손쉽게 경험할 수 있게 될 전망이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “대한민국의 AI 주권을 지키는 국가적 프로젝트에 엘리스그룹의 AI 풀스택 역량을 보탤 수 있게 돼 뜻깊다”며 “누구나 쉽고 안정적으로 국내 독자 AI 모델을 활용할 수 있는 환경을 조성해 국내 AI 생태계 발전과 기술 자립에 앞장서겠다”고 말했다.

2026.02.25 08:52백봉삼 기자

국대 AI 패자부활전, 12일 접수 마감…심사 '속도전'

정부가 국가대표 인공지능(AI) 기업을 선발해 그래픽처리장치(GPU)와 데이터, 인재 지원을 총동원하는 '독자 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트' 사업의 추가 모집 마감이 임박했다. 네이버클라우드와 KT 등 주요 대기업이 줄줄이 불참을 선언한 가운데, 기술력을 앞세운 스타트업 간의 치열한 2파전이 예상된다. 과학기술정보통신부는 공백을 최소화하기 위해 설 연휴도 반납하고 심사에 속도를 낸다는 방침이다. 대기업 빠진 자리, '기술 스타트업'이 채운다 11일 업계에 따르면 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA) 등이 주관하는 독파모 프로젝트 추가 공모가 오는 12일 마감된다. 이번 공모는 지난 1차 단계평가 이후 '프롬 스크래치(바닥부터 독자개발)' 논란 등으로 인해 불거진 공정성 시비를 해소하고, 상반기 4개 정예팀 경쟁 체제를 유지하기 위해 마련됐다. 앞서 대기업들의 이탈로 흥행 부진이 우려됐으나 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 등 스타트업들이 참전 의사를 밝히며 분위기가 반전됐다. AI 인프라 솔루션 기업 모레 자회사인 모티프테크놀로지스는 독자적인 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 적용한 모델을 보유하고 있다. 이에 맞서는 트릴리온랩스는 설립 1년 만에 700억(70B) 매개변수 규모의 거대언어모델(LLM)을 자체 개발했으며, 모든 파라미터가 계산에 참여하는 '덴스' 구조를 적용해 기술적 차별성을 강조하고 있다. 정부, 13일부터 검증 레이스 본격화 과기정통부는 공모가 마감되는 직후인 13일부터 즉각적인 심사 체제에 돌입한다. 추가 선발팀에게 부여되는 개발 기간이 이달부터 오는 7월까지로 고정된 만큼, 기존 선발팀들과 동등한 개발 시간을 보장하려면 일정이 촉박하기 때문이다. 과기정통부를 비롯한 심사위원단은 다가오는 설 연휴 기간에도 휴가를 반납하고 서면 심사를 진행할 예정이다. 과기정통부는 조만간 선정될 추가 팀이 즉시 개발에 착수해야 하는 일정을 감안해 행정 절차를 최대한 신속하게 진행할 방침이다. 서면 심사와 발표 심사를 연달아 진행해 이달 안으로 최종 정예팀을 확정하고 결과를 발표할 계획이다. 'K-AI 기업' 명칭·GPU 등 지원…기준 미달 시 '선정 無' 패자부활전에서 살아남는 최후의 1팀에는 정부의 파격적인 혜택이 주어진다. 선정된 기업은 '한국형 인공지능(K-AI) 기업'이라는 명칭과 함께 엔비디아의 최신 GPU인 B200 768장 규모의 컴퓨팅 자원, 데이터 구축 등을 지원받게 된다. 다만 최종 평가 관문을 통과하기 위해서는 기존 3개 정예팀에 버금가는 경쟁력을 입증해야 한다. 정부는 전문가 평가위원 과반이 기존 3개 정예팀(LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지)과 유의미한 경쟁이 어렵다고 판단할 경우, 추가 선정을 하지 않을 방침이다. 평가 항목에는 '독자성'이 보강될 것으로 보이며 우리 AI 생태계 확장에 기여할 수 있는지가 핵심 평가 요소가 될 전망이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 이날 오전 서울 중구에서 열린 한국정보통신법학회 등 주최 조찬간담회에서 "독파모 프로젝트는 최종 승자를 가리는 자리가 아니라, 경쟁 과정에서 직·간접적인 정부 지원을 통해 기술력을 글로벌 수준으로 끌어올리는 과정"이라고 강조했다.

2026.02.11 14:58이나연 기자

[독자 AI 재도전] 모티프 "국가대표 AI 패자부활전 참가…AI 스타트업 최고의 도전"

과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 선발을 앞두고 1차 평가에서 탈락했던 인공지능(AI) 스타트업들이 다시 한 번 도전에 나서고 있다. 이번 추가 공모는 단순한 '패자부활전'을 넘어 한국 AI 기술이 어떤 방향과 전략을 선택할 것인지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 특히 대기업 중심 구도 속에서 스타트업이 독자 기술과 아키텍처를 앞세워 어떤 해법을 제시할 수 있을지가 주목된다. 지디넷코리아는 독파모 추가 선발전에 도전하는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 기업 대표의 인터뷰를 통해 각자의 문제의식과 기술 전략을 짚어본다. [편집자주] "스타트업의 본질은 빅테크가 놓치고 있는 빈틈 그 불가능해 보이는 문제에 뛰어들어 해답을 찾는 것입니다. 오픈AI와 구글이 장악한 것 같은 인공지능(AI) 시장에서도 여전히 풀지 못한 숙제와 채워지지 않은 요소는 넘쳐납니다. 바로 그 지점이 우리 같은 스타트업에게는 축복이자 기회입니다." 정부 주도 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 구축 사업에 재도전장을 낸 모티프의 임정환 대표는 확신에 찬 목소리로 말했다. 그는 이번 독파모 사업을 단순한 정부 과제 수행이 아닌, 스타트업이 기술적 낭만과 생존 본능을 증명하고 글로벌 빅테크의 틈새를 공략할 수 있는 가장 큰 기회가 될 것이라고 강조했다. 8일 임 대표는 지디넷코리아와의 대담에서 "결과와 상관없이 도전 과정 자체가 우리 기술을 한 단계 도약시키는 결정적 계기가 될 것"이라며 "이번 재도전을 통해 국내 AI 생태계에 새로운 기준점을 제시하겠다"고 포부를 밝혔다. 또 그는 이번 재도전을 단순한 사업 참여가 아니라 국내 AI 생태계 논의의 기준점을 만드는 과정으로 바라봤다. 더불어 독자 파운데이션 모델과 함께 최근 화제가 된 몰트북과 AI 버블론, 독파모 패자부활전에 나선 스타트업의 생존 전략에 대해서도 이번 인터뷰에서 의견을 밝혔다. 빅테크와 직접 경쟁은 비현실적...'경량화·특화 모델'로 틈새 공략" 임 대표는 독파모에서 스타트업 특유의 유연함과 실행력을 무기로 거대 자본이 지배하는 AI 시장의 틈새를 파고들겠다는 전략이다. 오픈AI나 구글이 조 단위의 인프라 투자를 감행하는 '머니 게임' 속에서 스타트업이 독자 파운데이션 모델을 개발하는 것은 무모해 보일 수도 있다. 이에 대해 그는 "우리가 가진 한정된 자원으로 빅테크와 파라미터 경쟁을 하는 것은 불가능하다"고 냉정하게 진단했다. 대신 '선택과 집중'을 택했다. 범용 거대언어모델(LLM)뿐만 아니라 이미지, 비디오 생성 등 특화된 영역의 파운데이션 모델을 직접 개발하며 기술을 내재화하는 방식이다. 임 대표는 "단순히 남들이 만든 API를 가져다 쓰는 것이 아니라, 원천 기술을 확보해야만 급변하는 미래에 대응할 수 있다"고 강조했다. 그는 "모델의 크기가 커진다고 무조건 좋은 것은 아니다"라며 "특정 도메인이나 기업 환경에 맞춰 최적화된, 작지만 강력한 모델이 오히려 시장에서 더 큰 가치를 발휘할 수 있다"고 설명했다. 이는 막대한 비용이 드는 범용 모델 대신, 효율성과 실용성을 갖춘 '경량화된 파운데이션 모델'로 승부를 보겠다는 의지로 풀이된다. AI 버블 아닌 전환기...몰트북 같은 UX 혁신이 대중화 이끌 것 최근 불거진 AI 버블 논란에 대해 그는 "지금은 과열 국면이 아니라 개발 방식 자체가 완전히 바뀌는 거대한 전환기"라고 의견을 밝혔다. 특히 코드 생성과 업무 자동화 영역에서 AI 활용이 빠르게 확산되고 있다는 점을 강조했다. 그는 "과거에는 개발자가 AI에 코딩을 맡기면 실력이 부족하다는 인식이 있었지만, 지금은 오히려 뛰어난 개발자일수록 AI를 더 적극적으로 활용하는 구조가 됐다"며 "이제는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐가 개발자 역량의 핵심 기준이 되고 있다"고 설명했다. 최근 업계의 화두로 떠오른 몰트북에 대해서도 같은 맥락에서 해석했다. 임 대표는 "몰트북은 개발자가 아닌 일반 대중도 AI가 일을 대신 처리하는 모습을 직접 목격하게 된 첫 사례"라고 평가했다. 복잡한 개발 워크플로를 몰라도, 대화만으로 자동화 결과를 즉각 확인할 수 있다는 점이 대중의 관심을 폭발시켰다는 분석이다. 그는 "이는 기술 성능보다 사용자 경험(UX)이 임계점을 넘었을 때 어떤 파급력이 나타나는지를 보여주는 사례"라고 덧붙였다. 다만 기업 환경에서의 무분별한 AI 도입에 대해서는 신중한 접근이 필요하다고 경고했다. 개인 사용자와 달리 기업은 보안과 접근 권한 관리가 핵심이기 때문이다. 임 대표는 "실제 기업 내부 문서를 AI에 연동하는 과정에서 전 직원의 연봉 정보가 여과 없이 노출된 사례도 있었다"고 언급하며, "정교한 접근 권한 설계 없이 단순히 AI 모델만 도입하면 대형 보안 사고로 이어질 수 있다"고 지적했다. 기업용 AI는 모델의 성능보다 통제 구조와 보안 시스템이 먼저 갖춰져야 한다는 것이 그의 지론이다. 텍스트를 넘어 세계를 이해하는 AI 목표 모티프가 그리고 있는 장기 비전의 키워드는 '월드 모델(World Model)'이다. 임 대표는 텍스트를 처리하는 수준을 넘어, 현실 세계의 물리적 법칙과 환경, 사물 간 상호작용을 이해하고 예측하는 AI로의 진화를 자연스러운 흐름으로 봤다. 단순히 질문에 답하는 모델이 아니라, 세계를 하나의 구조로 인식하고 스스로 가설을 세우는 단계로 나아가야 한다는 문제의식이다. 그는 이 변화가 먼 미래의 이야기는 아니라고 봤다. 다만 시점에 대해서는 신중한 태도를 유지했다. 임 대표는 "기술 발전 속도가 워낙 빠르다 보니 그 시점이 내년일 수도 있고, 조금 더 시간이 걸릴 수도 있다"고 말했다. 그러면서도 방향성만큼은 분명하다고 강조했다. AI가 현실을 이해하는 방식으로 진화하는 것은 되돌릴 수 없는 흐름이라는 판단이다. 임 대표는 기술 변화의 속도를 체감하는 이유로 연구 환경의 변화를 꼽았다. 그는 "매일 수백 편씩 쏟아지는 논문을 훑어보면서, 자고 일어나면 세상이 달라져 있다는 걸 실감한다"고 말했다. 어제의 최첨단이 하루 만에 기준점이 되는 상황에서, 기술을 따라가는 전략만으로는 살아남기 어렵다는 인식도 함께 드러냈다. 이 때문에 모티프는 외부 기술을 빠르게 적용하는 데 그치지 않고, 자체적인 기술 해답을 찾는 데 집중하겠다는 입장이다. 임 대표는 "모티프 역시 이 빠른 흐름 속에서 우리만의 방식으로 문제를 정의하고, 기술적으로 풀어낼 것"이라며 "작더라도 방향이 분명한 기술을 쌓아가는 것이 결국 경쟁력이 될 것"이라고 말했다. 독자 파운데이션 모델 도전 역시 이런 비전의 연장선에 있다. 거대 자본이 주도하는 AI 경쟁에서 정면 승부를 벌이기보다는 세계를 이해하는 AI라는 장기 목표를 향해 한 단계씩 접근하겠다는 전략이다. 임 대표는 "지금의 선택이 당장 성과로 이어지지 않더라도 결국 미래를 준비하는 과정이 될 것"이라고 말했다.

2026.02.08 12:00남혁우 기자

오픈소스 활용한 딥시크, 어떻게 독자모델 인정받았나

현재 정부가 추진 중인 '독자적 파운데이션 모델(이하 독파모)' 선정 과정에서 오픈소스를 활용한 기업 독자 모델 인정여부를 두고 잡음이 일고 있다. 사용한 오픈소스가 더이상 지원하지 않거나 라이선스를 변경할 경우 독자 모델로서 존립하기 어렵다는 지적 때문이다. 하지만 지난해 초 중국 인공지능(AI) 스타트업 '딥시크(DeepSeek)'가 내놓은 AI 모델 R1과 비교하면 상황이 묘하다. 적은 비용으로 미국 빅테크들과 견줄 수 있는 성능을 낸 AI는 오픈소스 모듈을 적극적으로 차용해 개발됐지만 자체 AI모델로 인정받고 있다. 똑같이 외부 기술을 빌려 썼는데 딥시크는 독자 기술로 주목받고 국내 기업은 무늬만 독자라는 비판을 받고 있는 셈이다. 이에 대해 업계 전문가들은 양측의 가장 큰 차이로 기업이 가진 철학과 이를 구현하는 차별화를 꼽았다. 딥시크부터 구글까지...오픈소스 활용하는 글로벌 AI 딥시크의 기술 보고서에 따르면 R1을 비롯한 모델 라인업 개발 과정에서 주요 기능 구현에 경쟁사 모듈이 대거 사용됐다. 멀티모달 모델은 이미지를 인식하는 비전 인코더로 구글에서 개발한 모델을 도입했다. 딥시크-VL은 SigLIP-L, SAM-B를 하이브리드 비전 인코더로 썼고 야뉴스는 SigLIP-L을 비전 인코더로 채택했다 학습 과정도 마찬가지다. 딥시크는 모델 학습 속도를 극한으로 끌어올리기 위해 경쟁사인 오픈AI가 개발해 공개한 GPU 프로그래밍 언어 '트라이톤(Triton)'을 추론 및 커널 최적화 코드에서 활용했다. 학습 가속을 위해서는 스탠포드 대학 연구진이 개발한 플래시 어텐션 모듈을 차용했다. 이런 모듈 활용은 딥시크에 국한된 이야기가 아니다. 현재 오픈형 LLM 표준으로 불리는 메타의 라마 시리즈는 문맥 순서를 파악하는 위치 임베딩에 중국 AI 기업 쥬이이테크놀로지가 개발한 회전위치임베딩(RoPE) 모듈을 사용한다. 활성화 함수 역시 구글이 제안한 'SwiGLU' 방식을 채택했다. 구글 제미나이 역시 학습 효율을 위해 딥시크처럼 외부에서 개발한 플래시 어텐션 기술을 내부 인프라에 통합해 사용 중이다. 임정환 모티프 대표는 "자동차를 만들 때 타이어나 와이퍼를 전문 업체 부품으로 썼다고 해서 그 차를 독자 개발이 아니라고 하지 않는다"며 "인코더나 가속 라이브러리 같은 '부품을 외부에서 가져오는 방은 효율성을 위한 합리적인 선택"이라고 설명했다. 강화학습·MoE로 효율 혁신...딥시크, 기술로 증명한 독자 가치 다양한 오픈소스를 활용했음에도 딥시크가 독자 모델로 평가받는 이유는 그 동안 없었던 기술적 시도를 통해 새로운 가치를 증명했기 때문이다. 당시 중국은 미국 반도체 제재로 인해 최신 엔비디아 GPU를 구하기 어려운 상황에 처했다. 딥시크는 제한된 인프라 안에서 어떻게 하면 미국 빅테크와 대등한 성능을 낼 수 있을까라는 과제를 안고 있었다. 이를 해결하기 위해 도입한 방법이 강화학습이었다. 당시 업계는 강화학습을 챗봇 말투를 교정하는 용도(RLHF)로 제한해 활용했다. 추론 능력을 높이는 데는 효율이 떨어진다고 여겨 잘 시도하지 않았다. 하지만 딥시크는 "강화학습을 통해 AI가 스스로 생각하는 과정을 훈련시키면 적은 데이터와 파라미터로도 추론 능력을 극대화할 수 있다"는 독자적인 가설을 세웠다. 그리고 이를 기술적으로 구현해 냄으로써 단순히 데이터를 많이 쏟아붓는 방식이 아닌 새로운 '지능 향상의 길'을 열었다. 기존 오픈소스 모델을 가져와 데이터만 주입하던 방식과는 차원이 다른 접근이었다. 또 다른 혁신은 아키텍처 효율화에 있다. 이들이 채택한 '전문가 혼합(MoE)' 모델은 거대 AI를 각 분야에 최적화된 여러 개 '작은 전문가 모델'로 나눈 뒤 질문에 따라 필요한 모델만 불러와 처리함으로써 효율을 극대화하는 기술이다. 1991년 처음 제안된 후 구글이 '스위치 트랜스포머(Switch Transformer)' 등을 통해 발전시킨 개념이다. 딥시크는 기존 MoE 보다 전문가 모델을 더 세분화하고 어떤 질문이든 공통적으로 필요한 지식을 다루는 일부 모델은 항상 대기시키는 방식을 더해 딥시크MoE라는 독자적인 변형 아키텍처로 발전시켰다. 기존에 존재하던 기술을 재설계해 경쟁사 모델 대비 메모리 사용량과 연산 비용을 획기적으로 줄이는 데 성공했다. 결과적으로 적은 자원으로도 고성능을 낼 수 있음을 증명했다. 유명호 스누아이랩 대표는 "오픈소스를 활용하는 것보다 중요한 건 오픈소스를 그대로 가져다 쓰는지 아니면 거기에 독창적인 아이디어와 방법론을 결합해 새로운 가치를 만들어내느냐 차이"라고 지적했다. 이어 "학계에서도 기존 모델에 새로운 엔진이나 방법론을 접목해 성능을 개선하면 새로운 이론으로 인정한다"며 "단순히 오픈소스를 썼냐 아니냐를 따질 게 아니라 기업에서 제시한 새로운 이론이나 기술이 얼마나 적용되었는가를 따지는 심사 기준이 필요하다"고 말했다. 한국어만 잘하는 AI는 넘어...차별화된 혁신성 제시해야 업계 전문가들은 이번 논란을 계기로 한국 AI 산업이 '독자 AI'라는 단어의 함정에서 빠져나와야 한다고 지적한다. 단순히 부품 국산화율을 따지는 제조업식 사고방식으로는 AI 기술 패권 경쟁 본질을 놓칠 수 있다. 유명호 대표는 "비전 인코더는 데이터 구축도 어렵고 개발 난도가 매우 높다"며 "우리도 자체 개발하는 데만 2~3년이 걸렸다"며 단시간에 AI 관련 모든 인프라를 구축하는 것은 한계가 있다고 지적했다. 현재 글로벌 시장은 AI 관련 모든 요소를 자체적으로 만들었는지 보다 특정 분야라도 얼마나 독창적이고 차별화된 아키텍처를 만들었는지, 그 결과 비용 효율성이나 특정 기술 특화 등 차별화 포인트가 무엇인지를 묻고 있다. 딥시크가 인정받는 이유도 이 지점이다. 더불어 압도적인 자본과 인력을 쏟아붓는 미국과 중국을 단순히 추격하는 방식으로는 승산이 없다는 지적이다. 특히 글로벌 시장에서 경쟁하기 위한 AI 모델을 목표로 하는 만큼 한국어 인식률이 높다는 포인트만으로는 차별화 포인트를 제시할 수 없다는 것이 업계 반응이다. 임정환 대표는 "정부와 시장이 벤치마크 점수 1등이라는 타이틀에만 집착하면 기업은 결국 검증된 오픈소스 모델을 가져와 점수만 올리는 '안전한 길'만 택하게 된다"고 경고했다. 단기적으로는 가시적인 성과처럼 보일지 몰라도 장기적으로는 원천 기술 부재로 인한 글로벌 기술 종속을 심화시키는 결과를 초래할 수 있다는 지적이다. 이를 방지하고 한국 AI 산업이 딥시크와 같은 반열에 오르기 위해서는 '보여주기식 성과'에 집착하는 현재 평가 체계를 개선해야 한다는 요구도 제기되고 있다. 임 대표는 "진정한 국가대표 AI라면 단순히 한국어를 잘하는 AI를 넘어 글로벌 시장에 내세울 수 있는 특화된 장점과 경쟁력이 있어야 한다"며 "설령 당장은 점수가 낮거나 실패하더라도 맨땅에 헤딩하며 독자적인 가설을 세우고 원천 기술을 확보하려는 기업에게 더 많은 기회와 지원을 제공해야 한다"고 제언했다

2026.01.13 14:03남혁우 기자

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