• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
반도체
AI의 눈
디지털트러스트
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'독파모'통합검색 결과 입니다. (98건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

행안부 "범정부 AI 공통기반에 '독파모' 탑재"

정부가 국가 인공지능(AI) 대전환 촉진 차원에서 국가대표 AI라 불리는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 본격 활용에 나선다. 공무원이 행정망에서 쓰는 범정부 AI 공통기반에 독파모를 탑재하는 게 핵심이다. 이세영 행정안전부 인공지능정부정책국장은 24일 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '공공 AI도입을 통한 국가AI대전환 촉진' 토론회에서 "AI 모델은 과학기술정보통신부에서 진행하고 있는 독자 파운데이션 모델들까지 확대할 계획"이라고 밝혔다. 22종 AI 모델이 탑재된 범정부 AI 공통기반의 모델 범위를 독파모로 넓히겠다는 것이다. 행안부는 과기정통부와 공동으로 범정부 AI 공통기반을 구축 중이다. 공무원이 내부 행정망에서도 민간 AI 기술을 안전하게 활용할 수 있도록 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원과 AI 모델, 공통 데이터(RAG)를 제공하는 인프라다. 독파모는 과기정통부가 경쟁형 압축 방식으로 추진 중인 국산 AI 핵심 모델 개발 사업이다. LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 정예팀과 재공고를 통해 합류한 모티프테크놀로지스 정예팀 등 4개 팀이 경쟁 중이다. 오는 8월 2차 평가에 이어 연말 3차 평가를 거쳐 최종 2개 팀이 선발된다. 선발된 팀은 2027년 상반기까지 엔비디아 최신 GPU(B200) 및 데이터 공동 구매·가공 지원을 받는다. 독파모의 공공 우선 활용 기조는 이미 정부 차원에서 방향이 잡힌 상태다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 지난 1월 "국방·교육 등 공공 행정 분야는 독파모 사용을 기본 원칙으로 하고 쓰지 않으려면 허락받아야 한다"고 밝힌 바 있다. 민간 기업이 독파모를 도입·활용할 경우 정부 사업 입찰에서 가점을 받을 수 있도록 하는 방안도 검토 중이다. 이날 이 국장은 공무원이 AI를 업무에 직접 활용할 수 있도록 지능형 업무관리 플랫폼 '온AI'를 구축 중이라고 소개했다. AI 챗봇 기반 보고서 초안 작성, 화상회의록 자동 생성, 메일 내용 요약 등의 기능을 제공한다. 다음 달부터는 모바일 서비스도 시작된다. 공무원 AI 역량 강화를 위한 'AI 챔피언' 인재 육성 계획도 밝혔다. 500여명 수준인 AI 챔피언을 2030년까지 2만명으로 늘리는 게 목표다. 이 국장은 "공공 AI 전환(AX) 혁신을 통해 정부와 국민에게 새로운 가치를 전달하고 공공 분야가 AI 생태계 조성에서 선도적 시장을 창출하는 역할을 하겠다"고 강조했다.

2026.04.24 16:06이나연 기자

[단독] 스탠퍼드, 韓 '주목할 AI' 5→8개 정정…독파모 모델 대거 포함

미국 스탠퍼드대 인간 중심 인공지능 연구소(HAI)가 최근 한국 AI 모델 5개를 '주목할 만한 AI'에 이름 올렸지만 사실상 8개로 집계된 것으로 확인됐다. HAI는 현재 해당 수치에 맞게 보고서를 수정 중이라고 밝혔다. 23일 지디넷코리아 취재에 따르면 스탠퍼드대 HAI는 에포크 AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)에서 한국 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정한 것으로 전해졌다. HAI 관계자는 "DB 업데이트 과정에서 일부 모델이 추가 반영되거나 수정된 데 따른 것"이라고 이메일을 통해 밝혔다. 현재 등록된 모델은 이달 기준 업스테이지 '솔라 오픈 100B'를 비롯해 LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)', NC AI '배키', SK텔레콤 '에이닷엑스(A.X) K1', 네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'다. 이중 다수는 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 과거 참여했거나 현재 경쟁 중인 정예팀 모델인 것으로 나타났다. 특히 LG AI연구원은 해당 목록에 모델 4개를 올려 국내 기업 중 가장 많은 비중을 차지했다. 업계에선 국내 AI 개발 역량이 글로벌 지표에 본격 반영되기 시작했다는 해석이 나오고 있다. 앞서 2024년에는 한국 모델이 해당 보고서에 단 한 건도 등재되지 않았다. 지난해 LG AI연구원 '엑사원 3.5' 모델만 포함되는 데 그쳤다. 이후 1년 만에 8개로 수치가 늘며 한국 AI 모델 존재감이 확대된 것으로 나타났다. HAI 관계자는 "한국의 주목할 만한 AI 모델 수는 보고서에 기재된 5개가 아니라 총 8개인 것으로 확인됐다"며 "우리는 이에 맞게 보고서를 수정 중"이라고 밝혔다. 이재명 정부 AI 정책 통했나…"민간 투자·인재 유출은 과제" 업계에선 정부 AI 산업 육성책이 긍정적 효과를 보기 시작했다는 평가가 나오고 있다. 독파모 프로젝트에 참여하거나 지원 대상에 포함된 주요 기업 모델이 글로벌 해당 수치에 반영돼 정책 효과가 가시화됐다는 설명이다. 이재명 정부는 출범 후 독파모 프로젝트를 핵심 축으로 삼아 국내 AI 기업에 대한 집중 지원 전략을 추진해 왔다. 이 프로젝트는 글로벌 수준 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 AI를 확보하기 위한 국가 전략 사업이다. 하정우 대통령실 AI미래수석도 독파모 프로젝트 필요성을 국가 안보와 기술 주권 관점에서 제시한 것으로 알려졌다. 이 외에도 정부는 대규모 GPU 인프라 제공과 데이터 구축 지원, 해외 인재 유치 비용 지원 등을 병행하면서 민간 기업이 AI 모델 성능을 끌어올릴 수 있는 환경을 마련했다는 평을 받고 있다. 앞서 과학기술정보통신부는 미국 등 선도국 대비 부족한 AI 분야 민간 투자와 AI 인재 유출이 유입보다 많은 점 등을 개선해야 할 과제로 짚었다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "이재명 정부 출범 후 짧은 기간에도 불구하고, AI 고속도로 구축·독자 AI 모델 확보, AX 확산 등 기술 경쟁력 강화를 위한 국가 차원 전폭적인 지원이 성과로 나타나고 있다"며 "모자란 부분은 보완하면서, 정부 정책 지원을 더욱 강화해 대한민국이 명실상부한 AI 3대 강국으로 자리 잡고, 모든 국민이 일상에서 AI 혜택을 고루 누릴 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.04.23 09:10김미정 기자

네이버, 중국 AI 모델 걷어낸다…독자 비전 인코더 개발

정부 주도의 소버린(주권) 인공지능(AI) 개발 프로젝트 참여 당시 기술 독자성 논란에 휩싸였던 네이버가 자체 개발한 비전 인코더를 멀티모달 AI 모델에 전면 적용한다. 중국산 모델을 차용해 제기됐던 논란을 해소하는 동시에 한국어·한국 문화 특화 멀티모달 경쟁력을 확보하기 위한 행보로 풀이된다. 17일 업계에 따르면 네이버클라우드는 지난달 초 독자 비전 인코더 개발을 마치고 자사 멀티모달 모델 전반에 이를 탑재하기 위한 내재화 작업에 착수했다. 비전 인코더는 이미지·영상 정보를 AI가 처리 가능한 형태로 변환하는 모듈로, 텍스트·이미지·음성을 종합 처리하는 멀티모달 모델에서 시신경 역할을 담당한다. 네이버클라우드가 이번에 완성한 비전 인코더는 기존 자체 기술인 'VUClip'을 대폭 개선한 버전으로, 오픈소스 생태계에서 검증된 큐원 등 최상위권 인코더와 대등한 성능을 확보한 것으로 전해졌다. 특히 AI를 학습 단계부터 한국어로 훈련시켜 별도 번역 과정 없이 이미지와 한국어를 직접 연결하는 구조를 갖췄다. 글로벌 인코더들이 제주 '하르방' 이미지를 단순히 '석상(Statue)'으로 인식하는 것과 달리, 네이버 모델은 이미지 입력 즉시 '하르방'이라는 한글 단어를 직접 떠올리는 식이다. 앞서 네이버클라우드는 올해 초 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 사업에서 자사 멀티모달 모델 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크'에 큐원 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치를 일부 활용했다가 논란을 빚었다. 학습 초기 단계부터 자체 기술로 구축하는 '프롬 스크래치' 원칙을 표방한 독파모 사업 취지와 맞지 않는다는 비판이 제기됐기 때문이다. 당시 네이버클라우드는 "비전 인코더는 언제든 교체 가능하며 교체 불가능한 핵심 영역도 아니다"라는 입장을 밝힌 바 있다. 이미 오픈소스로 공개된 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크의 인코더 교체 여부는 아직 결정되지 않은 것으로 알려졌다. 네이버클라우드 관계자는 "자체 개발한 비전 인코더를 멀티모달 모델에 적용할 계획"이라며 "해당 시점은 아직 확정되지 않았다"고 말했다.

2026.04.17 09:31이나연 기자

[현장] 토종 AI, 국방 소요 10%도 못 채워…"민간 모델 파인튜닝 핵심"

국방 분야 인공지능(AI) 전환은 민간 주도 파운데이션 모델을 군에 탑재해 파인튜닝(미세조정)하는 방식으로 가야 한다는 제언이 나왔다. 특히 감시·정찰(ISR)과 지휘통제, 무인체계를 아우르는 3종 체계 구축이 선결 과제로 꼽혔다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 15일 서울 강남구 모두의연구소에서 '국방 AI 혁신 네트워크' 세미나를 개최했다. 국가AI전략위원회 국방·안보분과위원인 전태균 에스아이에이(SIA) 대표는 이날 발표에서 국방에 파운데이션 모델이 필요한 이유로 운용 장비·외부 측정 데이터의 폭증, 사이버·우주 영역까지 확장된 합동작전으로 인한 임무 복잡화, 새 무기체계 도입 시 재학습이 불가능한 구조적 한계를 짚었다. 이를 해결할 핵심 수단으로는 위성·항공·드론 영상 등 지리공간정보를 처리하는 '지리공간(Geospatial) 파운데이션 모델', 교리·전술 데이터 기반으로 작전계획을 수립하는 '거대언어모델(LLM)', 무인전차·드론·잠수정이 전장을 인식하고 행동하는 '월드 파운데이션 모델' 3종을 제시했다. 전 대표는 "이 세 층위를 얼마나 빠르게 통합하느냐가 한국 국방 AI 경쟁력을 결정한다"며 "국방부가 데이터를 개방해 AI 모델을 만드는 방식이 아니라, 민간이 구축한 파운데이션 모델을 국방부에 탑재하고 임무 데이터로 파인튜닝해 써야 한다"고 강조했다. 특히 지리공간 모델 필요성을 역설했다. 표적 탐지 정확도는 ISR 핵심 지표지만 숨어 다니는 주요 표적의 학습 데이터는 수십 건에 불과해 기존 태스크 기반 AI로는 첫 단계부터 막힌다. 단일 파운데이션 모델로 데이터가 희소한 대상과 다양한 업무를 동시에 처리해야 이 한계를 넘을 수 있다. 전 대표는 "역사상 모든 전투는 적이 무엇을 하는지 보는 것부터 시작했다"며 "전장의 눈을 담당하는 지리공간 모델이 가장 먼저 갖춰져야 한다"고 부연했다. SIA는 2023년부터 지리공간 모델을 자체 개발했다. 비전 기반 모델에서 시작해 비전언어모델(VLM), 광학·영상레이더(SAR) 통합 모델로 고도화 했으며 올해 연말까지 전 해상도를 단일 모델로 처리하는 버전 완성이 목표다. 전 대표는 "미국과 중국, 한국 3대 지리공간 모델 가운데 가장 큰 규모와 검증된 성능을 갖추고 있다"고 자신했다. 정부는 소버린(주권) AI 경쟁력을 위해 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트를 추진 중이다. 이 결과물을 공공과 민간에 도입해 '모두의 AI' 생태계를 구축한다는 구상이다. 올해 연말 최종 컨소시엄 2곳이 선정되면 전방위적인 모델 상용화에 속도가 붙을 것으로 전망된다. 현재 독파모 사업 주관사인 LG AI연구원·SK텔레콤·모티프테크놀로지스와 업스테이지 컨소시엄 참여사 마키나락스는 국방 AI 모델 기획 단계부터 기업과 국방 당국이 함께 설계 테이블에 앉아야 한다고 입을 모았다. 국방 특화 벤치마크와 태스크 데이터 부재도 실질적 장벽으로 지목됐다. 심상우 마키나락스 최고기술책임자(CTO)가 국방기술기획서를 분석한 결과 국내 민간 AI 모델들은 소요 기술의 10% 수준만 충족한 것으로 나타났다. 군 내부 데이터는 접근이 쉽지 않고 외부 데이터는 이미 기존 파운데이션 모델 학습에 활용된 것과 크게 다르지 않다는 설명이다. 심 CTO는 "군 관련 지식을 담은 민간 데이터를 발굴해 업무 특화 모델을 구축하는 방향을 고민 중"이라고 말했다. 모델 고도화 방향이 실제 군 소요와 맞닿아야 한다는 목소리도 나왔다. 이를 위해선 벤치마크 설계 주도권을 군이 쥐어야 한다는 주장이다. 이성민 모티프테크놀로지스 그룹장도 "벤치마크는 결국 성공하고 싶은 시나리오를 설정하는 것"이라며 "군이 먼저 정의하지 않으면 기업도 군도 고도화가 안 된다"고 부연했다. 유정상 LG AI연구원 리더는 데이터 품질 문제를 짚었다. 교리와 문서를 실제 임무 수행 기반의 태스크 데이터로 변환해야 LLM이 제대로 작동하고, 실제 일을 할 수 있다는 지적이다. 유 리더는 "문서 100만 페이지보다 태스크 데이터가 중요하다"며 "작전사 벙커 워게임에서도 교리대로 하는 경우는 없다"고 밝혔다. 조동연 SK텔레콤 상무는 경량화보다 성능 고도화가 선행돼야 한다는 입장을 피력했다. 에이전트 도입과 처리 정보량 증가로 파운데이션 모델에 요구되는 역량이 갈수록 복잡해져 성능이 뒷받침되지 않으면 국방이든 민간이든 실제 활용할 수 없는 모델이 된다는 논리다. 조 상무는 "똑똑하지 않으면 파운데이션 모델로서 가치가 없다"며 "성능·확장성·적용성 세 축을 모두 고려해 개발 중"이라고 설명했다. 이어 "적용성 측면에선 리벨리온 신경망처리장치(NPU)에 모델을 올려 추론 속도를 최적화하는 기술을 병행 개발하고 있다"고 덧붙였다. 군 실무 현장에선 모델 경량화와 호환성 필요성이 강하게 제기됐다. 국방과학연구소(ADD)는 내부에서 약 10개 LLM을 운용 중이다. 독파모 공식 출시 전까지 해외 모델로 서비스를 먼저 구성하고 국내 모델로 순차 교체할 계획이다. 정진호 ADD 국방AI기술연구원 박사는 "독파모가 벤치마크 경쟁으로 거대화되는 추세인데 군의 제한된 자원으로는 다수 인스턴스 구동이 어렵다"며 "경량·고성능 평가 기준이 확대돼야 한다"고 제시했다. 이어 "LLM 교체 시 출력 형식이 깨지는 프롬프트 호환성 문제도 해결해야 한다"고 덧붙였다.

2026.04.15 16:16이나연 기자

이연수 NC AI 대표 "모두가 크리에이터…다른 기업과 협력 원해"

"기술을 소개하는 세미나보다는 네트워킹을 통해 협력을 얘기하고, AI와 관련한 후속사업들을 같이 얘기하고 싶다." 지난 8일 대전에서 열린 한국인공지능시스템포럼(의장 유회준 KAIST 교수) 조찬 강연회에서 이연수 NC AI 대표가 회사를 소개하며 참석자들에 던진 메시지다. 평범한 인사말이지만, "혼자보다 모두와 함께 일하고 싶다"는 메시지를 담았다. 이날 행사에 굳이 김민재 CTO를 동행한 이유이기도하다. 후속 사업 아이템이나 함께 할 사업 기회를 찾겠다는 의지의 표현으로 읽혔다. "NC AI는 게임 회사에서 출발했다. 2011년 TF가 생기고, 리서치 본부가 300명 정도됐다. 분사하면서 가진 미션은 "모두가 크리에이터가 될 수 있다. 모두가 디렉터가 될 수 있다"였다." NC AI는 사실 지난해 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 1차평가에서 탈락하며 성장통을 겪기도 했으나, 최종적으로 국가대표 5개사 가운데 하나로 선정됐다. 이 대표는 AI시대 인간의 역할을 거론하며 "NC AI는 게임 AI에서 다양한 산업특화 AI로 확장중"이라고 말했다. 5대 확장 분야는 ▲NCSOFT를 위한 사내AI기술 ▲게임 산업장 ▲콘텐츠 AI ▲완전히 다른 산업 ▲글로벌 등을 꼽았다. "생성형 AI에 가장 적합한 회사였다. 분사하면서 돈도 많이 썼으니, 돈 좀 벌어보라는 말을 들었다. 다양한 사업으로 기술 확장을 시도중인데, 그 모델이 바로 바르코(VARCO)와 배키(VAETKI)다." 이 대표는 "에이전트 게임에서는 이미 MPC 챗봇이 많이 동작하고 있다. LMM(거대언어모델) 리즈닝 레그(RAG) 기술들이 다 쓰이고 있다. 7개 게임 1천만 유저에 대해 동시접속 100만까지도 에이전트와 번역을 지원한다"고 언급했다. 이 대표는 또 "오디오나 번역은 이미 빅테크들이 잘하고 있다"며 NC AI만의 강점으로 3D를 언급했다. 규모 큰 게임 개발에는 애니메이터만 200~300명 "3D 구현은 단순히 영상만을 생성하는 일이 아니다. 게임 화면에서 때리면 리얼하게 부서져야 하고, 자율로 움직여야하는 등 상호작용이 일어나야 한다. 그러다보니, 큰 게임들은 개발자만 500명이다. 그런데 그 가운데 200~300명 정도가 애니메이터다." 이 대표는 "기존에 손으로 직접 3D를 제작하고, 스캔하고 애니메이션화하는 과정들을 자동화했다"며 "프롬프트로 만들거나 컨셉 아트 이미지를 가져다 3D형태로 메시부터 텍스처링, 애니메이션까지 같이 할 수 있는 통합 툴을 제공한다. 이것이 NC AI가 글로벌 사스(SaaS ) 플랫폼으로 가는 가장 중요한 기술"이라고 강조했다. 피지컬AI와 관련해서는 "1,000만 유저가 40만~50만 동시접속 상황에서 LLM을 돌리면 서버 비용이 엄청나게 커진다"며 "모델이 크지 않더라도 여러 가지 리즈닝이나 딥서치 기술 등을 잘 결합하면, 두 번째 중간급 모델들도 '환각현상' 없이 서비스가 가능하다"고 설명했다. NC AI가 끊임없이 기술개발을 하는 이유에 대해 이 대표는 "어느 순간 하드웨어가 너무 싸질 수도 있다. 전세계 연구자들도 다양한 방향으로 연구를 한다. 큰 모델만 연구하고 있지 않다"며 "미래를 위해 경량화된 모델들을 많이 연구하고 있고 그런 기술들을 계속 확보해 나갈 필요가 있다"고 말했다. "기술 의존성을 낮추는 등 언젠가 하드웨어적인 인프라가 잘 갖춰졌을 때는 독자 개발 능력도 필요하다. 그런 측면서 NC AI가 잘하는 비전이나 3D 분야에서 바르코 비전을 베키 비전으로 해서 산업이나 로봇에 특화된 비전 모델을 연구하고 서비스하려 한다." 이 대표는 "대부분 스타트업으로 출발할 때 엣지있는 기술을 가지고 시작한다. 그러나 NC AI는 처음부터 통합적인 서비스를 많이 했다. 그래서 풀스탭으로 기업 파트너가 되서 서비스와 컨설팅하는 것을 지향한다"고 덧붙였다. "최근 많이 얘기하는 피지컬 AI는 NC AI가 잘할 수 있는 디지털 트윈과 월드모델 등에서 역할을 찾고 있고, 잘할 수 있을 것이라고 판단한다." 이어 마이크를 넘겨 받은 김민재 CTO는 "다양한 산업 분야에서 기술 POC(개념증명)을 진행 중"이라며 "조선, 제철, 물류, 서비스 등 다양한 환경에서 WM(월드모델), RFM(로보틱 파운데이션 모델),디지털트윈 등을 수행 중이다. 도메인 노하우를 축적해 새로운 환경에서 개발 주기를 단축하고자 한다"고 설명했다. 주로 기술적인 설명을 이어간 김민재 CTO는 하이드리드 캡처기술이나 스캔기반 디지털트윈 제작과정, 뉴럴 렌더링기술, 가상세계에서 학습된 지능을 물리적 실제와 결합해 자율형 인공지능을 구현하는 기술 등에 대해 자세히 소개했다. 한편 강연뒤 필드에서 AI R&D 전문 기업으로 성장중인 채영환 시즌 대표가 천문학적인 비용이 들어가는 파운데이션 모델 효용성과 대안을 언급해 관심을 끌었다.

2026.04.11 14:02박희범 기자

LG AI연구원, 독파모 2차 앞두고 엑사원에 '눈' 달았다

정부가 추진하는 독자 인공지능(AI) 모델 개발 프로젝트에 참여 중인 LG AI연구원이 멀티모달 확장 가능성을 선제 검증하며 피지컬 AI로의 로드맵을 가시화했다. 오픈 웨이트 공개와 한국 문화 특화 학습까지 더하며 정부의 '모두의 AI' 정책 방향과 보조를 맞추는 행보로도 읽힌다. LG AI연구원이 9일 공개한 멀티모달 AI '엑사원 4.5'는 자체 개발한 비전 인코더와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 비전-언어 모델(VLM)이다. LG AI연구원은 이번 모델을 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업에서 모달리티 확장을 위한 준비 단계로 규정했다. 가상 환경을 넘어 물리적 세계를 이해하고 판단하는 피지컬 인텔리전스로 엑사원을 발전시키겠다는 포부다. 독파모는 외산 AI 의존도를 낮추고 독자 기술력을 확보하기 위해 정부가 경쟁형 압축 방식으로 추진 중인 국가 사업이다. 지난해 8월 최초 5개 정예팀이 선발돼 경쟁을 벌인 결과, 개발 모델 전부가 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델'로 등재됐다. LG AI연구원은 이 사업을 통해 2360억 개 파라미터 규모 LLM 'K-엑사원'을 개발했다. K-엑사원은 올해 초 1차 단계평가에서 벤치마크·전문가·사용자 평가 전 항목 최고점을 받으며 기술력과 실용성을 동시에 인정받았다. K-엑사원, 3차수 진출 시 멀티모달 승부수 LG AI연구원은 오는 8월 2차 단계평가 이후 3차 진출이 확정되면 K-엑사원을 이미지·음성·영상까지 이해하는 멀티모달로 확장할 계획이다. 엑사원 4.5는 이 로드맵에 따른 기술 역량을 2차 평가 전 외부에 공개 검증한 셈이다. 실제 이번 모델은 330억 개 파라미터 규모(33B)로 K-엑사원 대비 7분의 1 크기지만 텍스트 이해·추론 영역에서 동등 성능을 구현했다. 자체 개발한 하이브리드 어텐션 구조와 멀티 토큰 예측 기반 고속 추론 기술을 적용한 결과다. 벤치마크 결과도 글로벌 경쟁 모델과 견줄 만한 수준이다. 엑사원 4.5는 계약서·기술 도면·재무제표 등 산업 현장의 복합 문서를 읽고 추론하는 데 강점이 있으며, STEM(과학·기술·공학·수학) 5개 지표 평균 77.3점으로 오픈AI GPT5-미니(73.5점)·앤트로픽 클로드 소넷4.5(74.6점)·알리바바 큐원3 235B(77.0점)를 앞섰다. 일반 시각 이해·문서 추론을 포함한 13개 지표 평균에서도 동일 모델들을 웃돌았고, 코딩 벤치마크 라이브코드벤치v6에선 81.4점으로 구글 젬마4(80.0점)를 넘었다. 지원 언어도 한국어·영어에서 스페인어·독일어·일본어·베트남어까지 확장했다. '모두의 AI' 실현…모델 공개 더해 접근성 간극 정조준 LG AI연구원의 행보는 정부가 독파모 사업을 추진하는 목적과도 맞닿아 있다. 정부는 독파모의 최종 목표를 모델 개발 자체가 아닌 '모두의 AI' 생태계 구현에 두고 있다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난달 국무회의에서 독파모를 8월 허깅페이스 등에 전면 오픈소스로 공개해 제조업 AI 전환 등 전 국민 배포에 나서겠다고 밝혔다. LG AI연구원은 이보다 앞서 엑사원 4.5를 허깅페이스에 오픈 웨이트로 공개하고 동북아역사재단 데이터를 확보해 한국 역사·문화 특화 학습을 진행 중이다. 이달 초 엑사원 경량화 모델 개발을 주제로 청년 AI 전문가 육성 프로그램 'LG 에이머스' 해커톤을 열어 엑사원을 교육 자원으로도 활용했다. 독파모 1차 단계평가 기준 중 하나인 '국민 AI 접근성 증진 실적 및 지원 계획'이 2차 평가에서도 유효하다는 점에서 기술 전략인 동시에 정책 대응이기도 하다. 다만 일반 국민의 실질적 접근성은 여전히 과제다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 지난달 국무회의에서 "독파모 1차 기업 모델들이 허깅페이스에 올려져 기업과 학생들은 지금도 내려받아 쓸 수 있지만, 일반 국민은 모델을 그대로 쓰기 어렵기 때문에 쉽게 활용할 수 있는 툴 개발이 추가로 필요하다"고 짚었다. 모델 공개와 실제 활용 사이의 간극을 정부가 인정한 것으로 풀이된다. LG AI연구원의 오픈 웨이트 공개와 교육 프로그램 운영이 이 간극을 얼마나 실질적으로 좁힐 수 있을지는 2차 평가 이후 본격적인 모달리티 확장 과정에서 가늠될 전망이다. 김명신 LG AI연구원 신뢰안전사무국 총괄은 "한국어 능력을 갖춘 AI는 늘고 있지만, 역사와 문화적 민감성을 깊이 이해하는 것은 차원이 다른 문제"라며 "엑사원은 자체 설계한 AI 위험 분류체계(K-AUT)를 기반으로 풍부한 표현력과 신뢰성을 동시에 확보한 AI로 진화할 것"이라고 강조했다.

2026.04.09 12:29이나연 기자

스타트업 주도 '국가대표 AI'팀, 인재 확보 총력전

'국가대표 인공지능(AI)'으로 불리는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 개발을 이끄는 스타트업 정예팀들이 인재 확보 전선에 직접 뛰어들었다. 관련 행보가 두드러지지 않는 대기업 정예팀들과 달리, 모티프테크놀로지스와 업스테이지는 채용 홍보에 팔을 걷어붙인 모습이다. 소수정예 구조 특성상 인력 한 명 한 명이 개발 속도를 좌우하기 때문으로 풀이된다. 모티프테크놀로지스는 독파모 개발 고도화와 사업 확장을 위한 공개 채용을 진행한다고 6일 밝혔다. 이번 채용은 AI 리서치 엔지니어, 응용형 AI 엔지니어 등 개발 인력부터 사업 개발·운영 인력까지 기술·비기술직을 망라한다. 독파모는 외산 AI 모델 의존에 따른 기술·문화·경제 안보적 종속 문제를 해소하기 위해 지난해 8월 과학기술정보통신부가 출범시킨 국가 프로젝트다. 초기 선정된 5개 정예팀이 경쟁을 벌였으나 1차 평가에서 네이버클라우드(독자성 미충족)와 NC AI(종합점수 미달)가 탈락하면서 모티프테크놀로지스가 추가 공모로 합류했다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 모레, 서울대, 한국과학기술원, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스 등 17개 기관과 함께 3000억(300B) 파라미터급 추론형 LLM을 개발 중이다. 업스테이지도 독파모 관련 ▲AI 모델 프로덕션(LLM) ▲LLM 포스트트레이닝 ▲LLM 평가 ▲비전언어모델(VLM) 등 정규직 직군과 LLM 포스트트레이닝·VLM 인턴십까지 총 6개 직군에서 인력을 모집 중이다. 독파모 1차 단계평가를 앞두고 공개한 1000억(100B) 파라미터급 모델 '솔라 오픈'의 후속인 솔라 오픈2 개발이 한창인 가운데 이를 뒷받침할 인재 확보에 속도를 내고 있다. 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 사회관계망서비스(SNS)에서 수차례 독파모 사업 인력 채용 홍보에 나서기도 했다. LG AI연구원과 SK텔레콤 등 대기업 주도 정예팀은 기존 AI 조직 인력을 독파모 사업에 재배치할 여력이 있다. 반면 스타트업 정예팀은 프로젝트를 위한 인력을 처음부터 새로 꾸려야 하는 경우가 많다. 연구 인력 한 명의 합류 여부가 개발 방향과 속도를 직접 좌우할 수밖에 없는 이유다. 기업 자체 채용뿐 아니라 정부의 인재 지원 사업에 손을 든 곳도 스타트업이 전부였다. 과기정통부는 지난해 통과된 추가경정예산(추경)을 바탕으로 약 2000억원을 투입해 각 정예팀에 그래픽처리장치(GPU)·데이터·인재를 지원 중이다. 인재 지원은 QS 랭킹 컴퓨터과학(CS) 분야 100위권 내 대학에서 10년 이상 연구개발(R&D) 경험을 쌓았거나, 시가총액 2000억 달러 이상 빅테크에서 7년 이상 프로젝트를 수행한 해외 우수 연구자 유치 비용을 정부가 매칭 지원하는 방식이다. 초기 선발된 5개 정예팀 가운데 신청에 나선 곳은 업스테이지뿐이었다. 과기정통부 측은 지난해 독파모 사업 선정 결과 발표 당시 "촉박했던 프로젝트 일정상 이 같은 조건과 연구 방향에 맞는 인재를 찾기 어려웠던 게 인재 지원 신청률이 저조했던 이유가 아닌가 싶다"고 설명했다. 과기정통부는 오는 8월 전후로 2차 단계평가를 열고 정부 지원을 받아 모델 개발을 이어갈 정예팀을 4곳에서 3곳으로 압축한다. 2차 평가는 단순 모델 고도화에서 나아가 실제 산업 현장의 AI전환(AX) 확장성에 초점을 맞출 것으로 보이면서 스타트업 정예팀들의 인재 확보 경쟁은 한층 치열해질 전망이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "모티프는 조립이 아닌 설계에 집중해 왔고, 개발한 모델과 접근 방식은 글로벌 엔지니어 커뮤니티에서도 의미 있는 반응을 얻고 있다"며 "300B급 추론 모델을 넘어 VLM과 시각언어행동(VLA) 모델로 확장하는 여정에 깊게 몰입할 인재들의 관심을 바란다"고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표도 앞서 자신의 SNS를 통해 "새로운 하이브리드 구조인 솔라 오픈2의 손실(loss)이 빠르게 떨어지고 있는 것을 확인했다"며 "멋진 모델이 나올 독파모 프로젝트에 함께 할 분들을 모시고 있다"고 전했다.

2026.04.06 14:45이나연 기자

"AI 핵심은 데이터"…정부, 독파모 정예팀과 전략 논의

정부가 한국형 인공지능(AI) 주권 확보를 위한 데이터 기반 구축에 나섰다. 국가AI전략위원회는 2일 국내 AI 기업 관계자들과 간담회를 열고 데이터 확보 방안을 논의했다고 밝혔다. 회의는 한국형 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 위한 데이터 전략을 점검하기 위해 마련됐다. 이날 기업들은 데이터 활용을 가로막는 규제와 인프라 문제를 핵심 과제로 지목했다. LG AI연구원과 업스테이지는 국립중앙도서관 도서 데이터화와 학습 목적 저작물 활용을 위한 TDM 면책 규정 마련 필요성을 제기했다. SK텔레콤은 즉각적인 정부 데이터 활용을 위한 정제 체계 고도화 필요성을 밝혔다. 한국어 평가 데이터셋 확대와 민감 정보 처리에 따른 법적 부담 완화 필요성도 언급했다. 모티프테크놀로지스는 대규모 한국어 사전학습 데이터를 국가 차원에서 구축해 운영해야 한다고 강조했다. 원천 데이터 확보를 넘어 모델 학습에 필요한 후처리와 가공 단계까지 지원 범위를 넓혀야 한다는 의견이다. 정부는 이미 지난 2월 대한민국 AI 행동계획을 통해 범용 파운데이션 모델 확보를 추진 중이다. 국가데이터통합플랫폼 구축과 개인정보 규제 정비 등 데이터 유통 생태계 활성화 방안도 포함됐다. 임문영 국가AI전략위원회 상근부위원장은 "독파모 프로젝트 성공이 AI 기본사회 구현출발점"이라며 "데이터 확보 문제는 특정 부처나 기관 역할이 아닌 범국가 차원 숙제"라고 밝혔다.

2026.04.02 16:33김미정 기자

[AI 리더스] "범용 AI 한계 넘는다"...월드모델 노린 이홍락, LG '엑사원'으로 산업 판 흔들까

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "파운데이션 모델만으로는 이제 사업적 성과를 내기 어렵습니다." 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 26일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 적용 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 그는 "이젠 제조, 바이오, 신소재 등 각 산업 도메인에 맞는 전문성을 얼마나 잘 반영하느냐가 중요해졌다"며 "앞으로는 모델을 얼마나 효과적으로 커스터마이즈해 실제 문제를 해결할 수 있느냐가 결국 경쟁력을 가를 것"이라고 강조했다. 이에 이 원장은 '데이터'를 주축으로 도메인 특화 전략을 펼쳐야 한다고 주장했다. 산업별 특성을 반영한 고품질 데이터를 얼마나 확보하고 구조화하느냐에 따라 AI 성능과 활용도가 좌우되기 때문이다. 그는 "제조 데이터는 공개되지 않는 경우가 많고 내부에서도 체계적으로 정리되지 않은 경우가 많다"며 "단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 인풋과 아웃풋을 연결하는 전체 흐름과 온톨로지까지 함께 구축돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "도메인 지식과 현장 노하우가 결합된 데이터를 하나의 시스템으로 녹여내는 것이 쉽지 않다"면서도 "하지만 이를 잘하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 덧붙였다. "독파모 없이 도메인 AI 한계"…'K-엑사원' 전략 강조 이 원장은 이 같은 전략의 기반으로 독자적인 AI 파운데이션 모델 확보의 필요성도 강조했다. 외부 모델 활용만으로는 기업 핵심 데이터를 충분히 반영하기 어렵고 장기적으로 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 판단에서다. 그는 "기업의 핵심 데이터를 외부 모델에 맡기는 것은 부담이 클 수밖에 없다"며 "결국 내부에서 통제 가능한 파운데이션 모델을 확보하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "도메인 특화 AI를 제대로 구현하려면 독자 모델 기반 위에서 커스터마이즈가 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 이 같은 전략의 중심에는 LG AI 연구원이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 '엑사원'이 있다. 엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에도 참여하고 있는 모델로, 글로벌 수준의 성능 확보와 산업 적용을 동시에 추진하고 있는 것이 특징이다.이 원장은 "엑사원은 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 설계된 모델"이라며 "글로벌 수준의 경쟁력을 확보하면서도 국내 산업에 적용 가능한 AI를 만드는 것이 핵심 목표"라고 강조했다. 에이전트·월드모델로 확장…"AI, 문제 해결 구조로 진화" 이 원장은 산업 현장에서의 적용 역량을 강화하기 위한 방향으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 또 에이전트형 AI가 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 구조로 진화하고 있다는 점을 주목할 필요가 있다고 설명했다. 그는 "앞으로는 사용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 단계들을 스스로 설계하고 수행하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이 과정에서 중요한 것은 단계별 과정을 데이터로 확보하는 것으로, 단순 질의응답이 아닌 실제 업무 흐름을 반영한 데이터가 필요하다"고 강조했다. 이 원장은 AI 에이전트의 고도화를 위해선 현실 세계를 반영한 예측 능력 확보도 중요하다고 진단했다. 이에 맞는 기술 방향으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. 이는 현실 세계의 조건과 변화를 반영해 AI가 다음 상태를 예측할 수 있도록 하는 구조로, 복잡한 산업 환경에서의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그는 "AI가 다음 상황을 예측할 수 있어야 실제 산업 환경에서 안정적인 의사결정이 가능하다"며 "범용 모델보다는 특정 도메인과 태스크에 최적화된 형태가 현실적인 방향"이라고 말했다. 인프라·협업·생태계까지…"AI 경쟁력, 구조서 결정" 이 원장은 AI 모델 경쟁의 기준 역시 변화하고 있다고 분석했다. 단순 성능 중심에서 벗어나 비용 효율성과 보안, 커스터마이제이션이 종합적으로 고려되는 방향으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "성능이 일정 수준을 넘어서면 비용과 보안, 맞춤화가 더 중요한 요소가 된다"며 "특히 기업 환경에서는 데이터 보호와 통제 가능성이 중요한 판단 기준이 될 수밖에 없다"고 말했다. 인프라 전략 역시 변화 흐름에 맞춰 재편되고 있다고 짚었다. 학습 중심의 GPU 구조에서 벗어나 추론 효율 중심 구조로 확장되고 있는 동시에 전력 효율과 비용 구조가 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다고 분석했다. 이 원장은 "학습은 GPU가 강점을 가지고 있지만 추론은 NPU가 유리하다"며 "앞으로 추론 중심 구조로 전환되면서 인프라 경쟁력도 중요한 요소가 될 것"이라고 말했다. AI 확산에 따른 일자리 대체 논란에 대해서도 입장을 밝혔다. 이 원장은 AI가 사람의 역할을 완전히 대체하기보다는 생산성을 확장하는 방향으로 작용할 것이라고 봤다. 또 AI 확산이 산업 구조에 미치는 영향에 대해서는 '대체'보다 '확장' 관점을 강조했다. 반복적이거나 비효율적인 업무를 자동화함으로써 전체 생산성을 끌어올리는 방향으로 활용될 것이라고 예상했다. 그는 "AI는 사람을 대체하기보다 사람이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있다"며 "결국 사람과 AI의 협업 구조가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. 국가 차원의 AI 경쟁력 확보를 위해서는 개방형 생태계 구축이 중요하다고 짚었다. 연구와 산업이 유기적으로 연결되는 기반이 마련돼야 지속적인 기술 발전이 가능하다는 점도 함께 강조했다. 이 원장은 "오픈 모델은 학계와 산업계가 협력할 수 있는 중요한 접점"이라며 "엑사원을 글로벌 수준의 오픈 모델로 발전시켜 생태계 확장에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "엑사원을 통해 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 것이 가장 중요하다"며 "적용을 통해 가치가 증명되는 구조로 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다. LG AI 연구원, 공동원장 체제 운영…"연구·전략 역할 분담" 이 원장은 함께 LG AI 연구원을 이끌어나가고 있는 임우형 원장과도 협업과 철저한 역할 분담을 통해 '엑사원'으로 실제 성과를 내는데 매진하겠다는 각오도 드러냈다. 두 사람은 지난해 배경훈 전 LG AI 연구원장이 과학기술정보통신부 부총리 자리로 이동한 후 같은 해 7월 함께 LG AI 연구원을 이끌게 됐다.LG AI 연구원은 글로벌 연구 역량과 국내 사업 적용을 동시에 강화하기 위한 이원 체계로 운영되고 있으며 기술 개발과 현장 적용을 병행하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 원장은 글로벌 AI 연구와 중장기 기술 전략을 맡고, 임 원장이 국내 연구 조직 운영과 엑사원 기반 사업 적용을 총괄하는 방식이다. 이 원장은 "현재 글로벌 연구 협력과 기술 방향성을 중심으로 역할을 맡고 있다"며 "임 원장은 연구 조직 운영과 프로젝트 전반을 총괄하며 계열사 현장에서의 AI 적용을 이끌고 있다"고 설명했다. 이어 "각자의 전문성을 기반으로 역할을 나누고 긴밀하게 협력하는 구조"라며 "연구 성과와 사업 적용을 동시에 끌어올리는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

2026.03.26 09:50장유미 기자

정부, 소버린 AI 모델 8월 오픈소스로 푼다…'모두의 AI' 본격화

정부가 외산 인공지능(AI) 의존도를 낮추기 위해 개발 지원 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)'을 오는 8월 오픈소스로 전면 공개하고, 일반 국민도 쓸 수 있는 AI 인프라 구축에 속도를 낸다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 24일 청와대에서 이재명 대통령이 주재한 제11차 국무회의에서 "독파모 사업 1차 단계평가 대상이었던 5개 기업이 세계적인 AI 성능 지표 기준치를 전원 통과했다"며 이같이 밝혔다. 모델 배포 방식은 세계 최대 오픈소스 플랫폼 허깅페이스 등에 올리는 것을 기본으로 한다. 산업 전반에서 활용할 수 있도록 공개 범위를 설계 중이며, 국내뿐 아니라 전 세계에서 내려받아 쓸 수 있도록 한다는 방침이다. 배 부총리는 "제조업 AI 전환(AX) 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 전 국민에 배포할 예정"이라고 말했다. 과기정통부는 경쟁형 압축 방식의 독파모 사업을 통해 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 등 주요 AI 모델 영역에서 독자 기술력을 확보하는 것을 목표하고 있다. 올해 초 1차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 정예팀과 기술 독자성 논란으로 생긴 선발 공백에 따른 재공고로 합류한 모티프테크놀로지스 정예팀이 참여 중이다. 8월 2차 평가에 이어 올해 연말 3차 평가 결과가 나오면 최종 2곳이 남게 된다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 오는 2027년 상반기까지 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU)인 B200과 데이터 공동 구매 및 구축·가공 지원 등을 받는다. 독파모 사업의 궁극적인 목표는 이렇게 개발된 모델을 공공과 민간에 도입해 '모두의 AI' 생태계를 구현하는 데 있다. 단순 모델 개발을 넘어선 오픈소스화와 현장 적용을 앞세워 전 국민 AI 활용 인프라 토대를 마련하겠다는 구상이다. 다만 일반 국민의 실질적 접근성 확보는 과제로 남아 있다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 "독파모 1차 참여 기업 모델들이 허깅페이스에 올라가 있어 기업과 학생들은 지금도 내려받아 쓸 수 있다"면서도 "일반 국민은 모델을 그대로 쓰기 어렵기 때문에 쉽게 활용할 수 있는 툴(도구) 개발이 추가로 필요한 상황"이라고 피력했다. 성능 목표도 이날 구체화됐다. 독파모 정예팀들이 개발 중인 모델들의 글로벌 수준은 20위권으로 평가되는데 과기정통부는 2차 평가를 기점으로 이들 모델 성능이 대폭 향상될 것으로 기대했다. 배 부총리는 "세계 10위권 안에 드는 한국 AI 모델을 만드는 게 최종 목표"라고 부연했다. 정부는 소버린 AI 활용 저변을 넓히기 위한 '전국민 AI 경진대회'도 병행 추진한다. 오는 26일 개막식을 시작으로 11월까지 운영되는 이 행사는 전 과정에서 국내 기술로 개발된 AI 서비스를 사용하도록 한다. 수상자에겐 중소벤처기업부 '모두의 창업' 프로그램과 연계한 창업 지원도 제공한다. 배 부총리는 "이제 AI는 일부 전문가의 기술이 아니라 국민 모두가 한글이나 산수처럼 일상에서 배우고 활용해야 한다"고 역설했다.

2026.03.25 12:18이나연 기자

K-AI 경쟁 2차전…업스테이지 "솔라 오픈2, 전작의 2~3배 성능"

정부의 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모)' 개발에 참여하는 4개 팀이 오는 8월 중 2차 단계평가를 앞둔 가운데, 업스테이지가 차세대 오픈소스 모델에서 전작 대비 2~3배 성능 향상을 확보한 것으로 나타났다. 17일 업계에 따르면 김성훈 업스테이지 대표는 전날 자신의 사회관계망서비스(SNS)를 통해 "솔라 오픈2의 어블레이션(ablation, 절제 실험) 결과 솔라 오픈1 대비 2~3배 더 좋은 성능을 보이고 있다"고 밝혔다. 어블레이션은 모델 구성 요소를 하나씩 제거하거나 변경하며 성능 변화를 검증하는 방식으로 최종 출시 전 설계 선택의 타당성을 확인하는 핵심 공정이다. 솔라 오픈 2는 아직 공개 전이지만 성능 수치가 가시화됐다는 점에서 개발이 상당 단계에 진입한 것으로 해석된다. 업스테이지는 솔라 오픈2 개발을 비롯한 독파모 사업 과제를 위해 사후 학습(포스트 트레이닝)·시각언어모델(VLM) 등 관련 직군 채용을 진행하고 있다. 특히 김 대표가 "포스트 트레이닝이나 검증 가능한 보상 기반 강화학습(RLVR) 경험이 있는 분들을 환영한다"고 언급한 만큼 이들 기법을 솔라 오픈2 개발에도 적극 활용할 것으로 보인다. RLVR은 수학·코딩처럼 정답이 명확한 문제에서 모델이 정답을 맞히면 보상을 주는 방식으로 추론 성능을 높이는 기법으로 딥시크 등이 성능 도약의 발판으로 활용해 주목받았다. 포스트 트레이닝은 사전 학습을 마친 모델이 사용자 명령을 이해하고 실제 서비스에 활용될 수 있도록 추가 학습시키는 과정으로 지도 학습 기반 미세조정(SFT)·강화학습 등이 대표적 기법이다. 업스테이지는 독파모 1단계에서 매개변수 1000억 개 규모의 '솔라 오픈 100B'를 선보였다. 이 모델은 비교적 적은 매개변수로 대규모 모델 수준의 성능을 구현하는 효율 중심 전략을 내세우며, 1차 단계평가 중 세계 개별 벤치마크 부문에서 만점(10점 만점)을 획득했다. 해당 평가에서 만점을 받은 팀은 업스테이지와 LG AI연구원 뿐이다. 솔라 오픈2도 이 같은 경량 고성능 전략을 계승하면서 추론 능력을 대폭 강화할 것으로 예상된다. 독파모 사업은 지난해 8월 과학기술정보통신부가 세계적인 AI 모델 의존으로 인한 기술·문화·경제 안보적 종속 문제를 해소하기 위해 출범시킨 국가 프로젝트다. 최초에 선정된 5개 정예 팀이 경쟁을 벌였으며 지난 1월 1차 평가 결과 발표에서 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 팀이 2단계에 진출했다. 당시 네이버클라우드는 독자성 미충족, NC AI는 종합 점수 미달로 각각 탈락하게 되면서 지난달 추가 공모를 통해 모티프테크놀로지스가 합류했다. 앞서 독파모 1단계에서 업스테이지 '솔라 오픈 100B'·LG AI연구원 'K-엑사원-236B'·SK텔레콤 'A.X K1'은 미국 비영리 AI 연구기관 '에포크(Epoch) AI'의 '주목할 만한 AI 모델'에 등재된 데 이어 허깅페이스 트렌딩 모델 첫 페이지에 동시에 오르며 글로벌 주목을 받았다. 클렘 들랑그 허깅페이스 최고경영자(CEO)가 태극기 이모티콘을 붙여 세 모델을 직접 홍보하며 한국 오픈소스 AI의 약진을 알린 것도 이때다. 김 대표는 지난 1월 1차 단계평가 결과 발표 이후 "4개월 학습으로 만든 모델이 이 정도 성능인데 2년간 독파모 프로젝트가 진행된다면 어떤 모델들이 나올지 벌써 설레고 기대가 된다"며 "글로벌에서 우뚝 선 프런티어 모델들이 쏟아져 나올 것"이라고 말했다.

2026.03.17 14:32이나연 기자

파운데이션 모델 경쟁 접은 NC AI, 게임 시장 공략…'산업 AI'로 승부 건다

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁에서 한 발 물러난 NC AI가 산업 특화 AI 전략에 속도를 내고 있다. 게임 개발을 시작으로 패션 등 콘텐츠 산업 전반으로 AI 적용 범위를 확대하며 버티컬 AI 플랫폼 사업에 무게를 두는 모습이다. NC AI는 자사 게임 개발 AI 서비스 '바르코 게임 AI(VARCO Game AI)'를 기반으로 게임 제작부터 시장 검증, 퍼블리싱 협력까지 이어지는 지원 체계를 구축한다고 13일 밝혔다. AI 기술을 활용해 개발 비용과 제작 시간을 줄이고 유망 프로젝트를 발굴해 글로벌 서비스로 연결하는 선순환 구조를 만들겠다는 전략이다. 이번 전략의 핵심은 중소 및 인디 개발사를 대상으로 한 단계별 지원 프로그램이다. 바르코 게임 AI를 활용해 개발된 게임이 앱스토어 등 주요 플랫폼에 정식 출시될 경우 장려금 형태로 마케팅 비용을 지원한다. 초기 이용자 확보와 인지도 확산에 필요한 비용 부담을 완화해 개발사의 시장 안착을 돕기 위한 조치다. 출시 이후 일정 수준 이상의 성과를 거둔 게임에는 NC 모바일 캐주얼 센터를 활용한 심층 마켓 테스트 기회가 제공된다. NC가 축적해 온 게임 운영 데이터와 분석 노하우를 기반으로 실제 서비스 환경에 가까운 테스트와 분석을 지원해 게임 완성도를 높인다는 계획이다. 마켓 테스트를 통해 시장 경쟁력을 입증한 프로젝트에는 퍼블리싱 협력 가능성도 열어뒀다. 내부 심사를 거쳐 NC의 글로벌 퍼블리싱 역량과 마케팅 인프라를 활용할 수 있는 전략적 파트너십 기회를 제공한다는 방침이다. NC AI는 모바일 게임 산업이 직면한 구조적 문제를 해결하기 위한 방안으로 AI 기반 제작 효율 혁신을 제시하고 있다. 모바일 게임 시장은 개발 기간 장기화와 리소스 제작 비용 증가로 중소 개발사의 부담이 커지고 있는 상황이다. 바르코 게임 AI는 3D 애셋 생성, 사운드 및 보이스 생성, 번역 등 게임 개발 전 과정에 필요한 AI 기능을 통합 제공하는 제작 솔루션이다. 이를 통해 리소스 제작 시간을 줄이고 개발자가 게임 기획과 플레이 경험 설계 등 핵심 영역에 집중할 수 있도록 지원한다. 업계에선 이번 전략을 NC AI가 추진하고 있는 산업 특화 AI 사업 확대 흐름과 연결해 보고 있다. NC AI는 게임뿐 아니라 패션 산업용 생성형 AI 서비스 등 콘텐츠 제작 분야를 중심으로 '바르코' 기반 AI 솔루션을 확장하고 있다. 이는 범용 AI 모델 경쟁이 글로벌 빅테크 중심으로 재편되는 상황에서 특정 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축해 차별화된 시장을 공략하려는 전략으로 분석된다. NC AI는 장기적으로 바르코 플랫폼을 중심으로 게임과 패션 등 다양한 콘텐츠 산업에서 제작 효율을 높이고 새로운 창작 생태계를 구축한다는 목표다. 이연수 NC AI 대표는 "창의적인 아이디어를 가진 개발자들이 시장에 도전할 수 있는 기회를 넓히는 것이 중요해지고 있다"며 "개발자가 제작 과정의 부담을 줄이고 실험과 도전에 집중할 수 있는 환경을 만들어 지속 가능한 개발 생태계를 구축하겠다"고 말했다.

2026.03.13 11:47장유미 기자

"수능 1등이 일을 제일 잘 하나...LLM 평가 관점 다양해야"

[바르셀로나(스페인)=박수형 기자] 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트에서 벤치마크 점수와 함께 실제 산업에서 활용될 수 있는 모델을 중요하게 살펴야 한다는 의견이 제기됐다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC26 현장에서 기자들과 만나 “수능을 제일 잘 본다고 일을 제일 잘 하는 것은 아니다”며 “정부가 엑사원이 제일 좋다고 얘기했지만 모든 분야, 실생활에서 특히 산업에서 쓰기에 그게 가장 모델이라고 보이지는 않는다”고 말했다. 정 CTO는 “LLM 성능을 평가하는 기준은 매우 다양하다”며 “현재 경연 특성상 벤치마크 점수로 평가하고 있지만, 하나의 기준만 갖고 적절하지 않아 (다양성을 추구하는) 그런 관점에서 봐야 된다고 본다”고 강조했다. 과거 대입 시험을 학력고사나 수능 점수 한 번에 따지는 게 아니라 정시와 수시 등 여러 절차를 사례로 들기도 했다. 그는 또 “3개 회사가 각자의 특징을 가지고 해야 된다라고 생각한다”며 “벤치마크라고 하는 어떤 주어진 문제를 누가 제일 잘 푸느냐를 가지고 끝장을 봤을 때, 또 과연 그게 그러면 그걸 3강에 들어간다고 하면 전 세계 AI 3강이냐 할 때 그렇게 보이지는 않는다”고 말했다. 이어, “평가라는 게 자칫 잘못해 어려운 문제를 푸는 데가 오히려 더 어려운 시험을 보게 되는, 어려운 모델을 만든 데가 더 어려운 시험을 보게 되는 건 좀 이상한 것 같다”며 “그렇다고 해서 쉬운 문제를 가지고 그 문제만 족보만 달달 외워서 그 시험을 잘 보는 게 과연 우리가 지향하는 목표냐 그건 좀 의문은 있다”고 덧붙였다. 그러면서 ”정부에서도 그런 것들을 고려한 평가 기준이 고려했으면 좋겠다고 생각한다“며 ”저희는 그런 면에서 실제로 저희가 잘 쓸 수 있는 SK텔레콤이 그리고 SK하이닉스 혹은 그 외에 산업 현장에서 잘 쓸 수 있는 모델을 만드는 데 집중하려고 한다“고 했다.

2026.03.05 17:06박수형 기자

노타, 업스테이지 '솔라' 73% 압축…로봇·자율주행 AI 탑재 길 열어

노타가 업스테이지의 대형언어모델(LLM) '솔라(Solar)'를 기존 대비 73% 수준으로 압축하면서도 높은 정확도를 유지하는 양자화 기술을 개발했다. 이번 성과로 1000억 개(100B) 파라미터를 가진 초대형 모델을 로봇이나 자동차 등 온디바이스 AI 환경에서 원활하게 활용할 수 있는 기반이 마련됐다. 노타는 업스테이지의 '솔라 오픈 100B'에 자사 기술을 적용한 결과, 기존 191.2GB에 달하던 솔라의 메모리 사용량을 51.9GB까지 줄였다고 5일 밝혔다. 약 72.8%의 절감 수치로, 사실상 모델을 73%가량 압축한 셈이다. 성능 지표인 PPL(Perplexity·낮을수록 우수) 또한 6.81을 기록해 원본 모델(6.06)과 유사한 수준을 유지했다. 일부 범용 기법이 성능을 5배 이상 저하시키는 것과 대조적으로 성능 손실을 최소화하며 관련 특허도 출원했다. 과학기술정보통신부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 일환으로 개발된 이 기술의 핵심은 '노타 MoE 양자화 방법론'이다. 차세대 LLM 구조인 '전문가 혼합 구조(MoE)'의 기술적 난제를 해결한 것이 특징이다. 노타 측은 "기존 방식 경우 모델 전체를 일괄 압축해 성능이 급격히 떨어졌다"며 "우리 독자 알고리즘은 필요한 부분의 정밀도는 유지하고, 덜 중요한 부분만 압축해 양자화 왜곡을 최소화했다"고 강조했다. 이번 기술 개발로 기업들은 고사양 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확보 부담을 덜고, 동일한 하드웨어에서 더 많은 사용자에게 빠른 AI 서비스를 제공할 수 있게 됐다는 설명이다. 채명수 노타 대표는 "이번 성과는 한국형 AI 파운데이션 모델인 솔라 100B에 노타만의 양자화 기법을 적용해 메모리를 대폭 줄이면서도 성능을 유지했다는 점에서 의미가 크다"며 "디바이스에 대규모 모델을 구현해야 하는 수요가 커질수록 노타의 경량화·최적화 기술이 고성능 AI를 실현하는 핵심 역할을 할 것"이라고 말했다.

2026.03.05 09:16이나연 기자

정부, AI 학습 '법적 족쇄' 푼다…형사면책·옵트아웃 실효성 거둘까

정부가 인공지능(AI) 학습 과정에서의 저작권 분쟁 위험을 해소하기 위해 형사면책과 선사용·후보상이란 제도적 해법을 내놨다. AI 기업들이 법적 불확실성에서 벗어나 고품질 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 법적·심리적 안전장치를 마련한 셈이다. 이 제도가 현장에서 얼마나 실질적인 효력을 발휘할지가 AI 3대 강국(G3) 도약의 성패를 가를 전망이다. 27일 국가AI전략위원회에 따르면 전날 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 최휘영 문화체육관광부 장관과 긴급 회동을 다. 이는 지난 25일 국가AI전략위원회 제2차 전체회의에서 저작권 관련 과제를 포함한 '대한민국 AI 행동계획'이 의결된 데 따라 후속 조치다. 저작물 활용 촉진을 위한 4대 핵심 과제 등 실행 방향이 공개된 가운데, 업계 이목을 끈 건 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발사에 대한 형사책임 면제 검토다. 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트에 참여하는 기업들이 다양한 저작물을 학습하는 과정에서 발생할 수 있는 형사책임을 사전에 차단하겠다는 취지다. 실제 기업들은 저작권료 지불보다 저작권법상 '5년 이하의 징역'이란 형사처벌 위험을 더 큰 위협으로 느끼는 경우가 많다. 임 부위원장은 지난달 말 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "기업이 AI 학습 단계에서 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 길을 열어주되, 실제 수익이 발생하는 서비스 단계에서 창작자에게 공정한 대가를 지불하는 방식의 '전략적 딜'이 필요하다"고 밝혔다. 저작물 시장 성격에 따른 맞춤형 상생 모델이 실질적인 데이터 유통으로 이어질지도 관심이 모인다. 정부는 뉴스와 음악, 도서 등 이미 거래 질서가 확립된 분야는 기존 시장의 합리적 거래를 존중하되, 온라인 게시물처럼 거래 시장이 없는 영역엔 저작권자가 거부권을 행사하는 '옵트아웃(Opt-out)' 제도를 도입한다. 저작권자가 명시적으로 학습 거부 의사를 밝히지 않은 저작물은 적법한 접근하에 우선 활용(선사용)을 허용한다. 대신 추후 수익 발생 시 이를 공유(후보상)하는 방식을 취한다. 기업들을 위한 실질적인 인센티브도 강화된다. 정부는 학습용 데이터 구매 비용을 '연구개발(R&D) 세액공제 대상'에 포함해 기업들의 투자 부담을 낮추기로 했다. 공공기관이 보유한 고품질 데이터를 AI 학습에 안전하게 쓸 수 있도록 공공누리 '제0유형(조건 없는 이용)' 및 'AI유형'도 신설해 개방 범위를 확대했다. 저작권 권리 정보를 확인할 수 있는 통합 관리정보 데이터베이스(DB)도 구축한다. AI 사업자가 학습데이터의 권리자를 확인하는 데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있도록 돕는다는 구상이다. 문체부가 발간한 '생성형 AI 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서'는 위원회의 정책 방향을 법적으로 뒷받침하는 실무 지침서 역할을 한다. 안내서에 따르면 특정 저작물의 표현을 그대로 재현하는 것이 아니라, 범용적인 대화나 생성 능력을 구현하기 위한 학습은 '변형적 이용'으로서 공정이용에 해당할 가능성이 높다. 특히 AI가 특정 저작물 재현 요청을 시스템적으로 거절하는 기술적 조치를 취할 경우, 공정이용 인정에 유리하게 작용할 수 있다는 내용도 제시됐다. 이 같은 구체적인 기준은 기업들의 실무적 불확실성을 낮추는 데 기여할 것으로 보인다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 "옵트아웃 제도 도입은 글로벌 흐름에 발맞춘 것"이라며 "선사용·후보상 원칙과 함께 창작자 권리 보호와 AI 산업 발전이 상생할 수 있는 현실적인 균형점을 찾았다는 점에서 산업계에 실질적인 도움이 될 것"이라고 환영했다. 업계는 정부의 이런 행보를 반기는 분위기지만 제도의 정착을 위한 사회적 합의가 여전한 과제로 남아 있다. 임 부위원장은 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "AI라는 거위가 황금알을 낳을 수 있을 만큼 먼저 성장해야 그 결실을 나눌 수 있다"며 "당장 수익 독촉보다 미래 가치를 함께 키우는 상생 모델을 통해 대한민국이 AI G3로 도약하는 발판을 마련해야 한다"고 강조했다.

2026.02.27 14:40이나연 기자

크래프톤, 이강욱 CAIO 중심 AI 혁신 가속…1천억 쏟은 'AI 퍼스트' 본궤도

크래프톤의 'AI 퍼스트' 전환이 이강욱 최고 인공지능 책임자(CAIO) 선임을 계기로 본격적인 궤도에 올랐다. 분야별 최고 전문가 영입을 연이어 마무리하며 글로벌 게임 시장의 기술 혁신을 주도할 견고한 'AI 편대'를 구축했다는 평가다. 지난 23일 크래프톤은 신설된 CAIO 직책에 이강욱 크래프톤 AI 본부장을 선임했다고 밝혔다. 이 신임 CAIO는 미국 위스콘신-매디슨 대학교 종신교수직을 최근 사임하고 크래프톤의 중장기 AI 기술 전략과 연구개발에 전념하기로 결정했다는 설명이다. 이 CAIO는 크래프톤의 AI 리서치 본부와 AI 서비스 본부를 이끌며 원천 기술 고도화를 책임진다. 지난해 엔비디아와 협업해 선보인 상호작용형 'CPC(Co-Playable Character)'의 완성도를 높이고, 독자적인 AI 파운데이션 모델 개발을 총괄하는 것이 골자다. 이 CAIO는 머신러닝(ML), 언어모델(LM), 자연어처리(NLP) 등 핵심 AI 분야의 연구를 깊이 있게 주도해 온 학계 권위자다. 세계적인 AI 학회에 57편의 크래프톤 논문을 채택시키며 국제적으로도 탄탄한 연구 성과를 입증했다. 이번 선임을 계기로 피지컬 AI와 로보틱스 연구 분야도 확장한다. 크래프톤은 미국에 모회사를 둔 별도 법인 루도 로보틱스를 신설해, 게임에서 축적한 대규모 가상 세계 운영 경험을 실제 로봇 지능 소프트웨어 검증에 활용한다는 방침이다. 이는 미국에 모회사를 두고 한국에 자회사를 설립하는 구조이며, 한국 법인은 이 CAIO가 이끌 예정이다. 이러한 AI 기술을 통한 산하 스튜디오 게임 개발 환경 고도화는 합류한 설창환 전 넷마블 부사장이 맡았다. 넷마블에서 14년간 AI 조직을 이끌었던 설 본부장은 지난해 말 신설 조직인 '스튜디오 서포트' 본부의 수장으로 선임됐다. 설 본부장은 확보된 AI 기술을 실제 게임 제작 환경에 적용해 프로세스를 혁신하는 임무를 맡았다. 개발자들이 소모적인 업무에서 벗어나 창의적인 기획과 구현에만 집중할 수 있도록 데이터 분석 기반의 유연한 지원 생태계를 조성한다. 전사적인 AI 내재화 부문은 AI 트랜스포메이션 본부 총괄(VP)로 합류한 임경영 전 롯데온 최고기술책임자(CTO)가 진두지휘한다. 임 VP는 주요 IT 기업을 거친 기술 전략 전문가로, 신설된 조직을 이끈다. 임 VP는 전사 AI 전략 수립과 임직원들의 실질적인 업무 방식 혁신을 주도한다. 현재 크래프톤은 전체 임직원의 대다수가 수십 종의 AI 서비스를 실무에 활용하는 등 완전한 'AI 네이티브' 조직으로의 전환을 꾀하고 있다. 이러한 크래프톤의 독보적인 기술력은 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에서도 두각을 나타내고 있다. SK텔레콤 컨소시엄에 참여해 '국가대표 AI 정예팀'으로 선발됐으며, 현재 2차 단계평가를 앞두고 멀티모달 LLM 고도화에 매진하고 있다. 이러한 초격차 경쟁력 확보의 기저에는 'AI 퍼스트' 기업으로 도약하기 위한 크래프톤의 과감한 결단과 막대한 투자가 자리 잡고 있다. AI를 단순한 보조 도구가 아닌 문제 해결의 중심이자 최우선 수단으로 삼아, 전사적 생산성을 극대화하는 핵심 전략이다. 이를 위해 크래프톤은 에이전틱 AI 기반의 자동화 워크플로우를 구현하고자 약 1000억원을 투입해 자체적인 대규모 GPU 클러스터를 구축하고 있다. 나아가 올해부터는 매년 300억원의 예산을 별도로 편성해 전폭적으로 지원한다. 이강욱 CAIO는 "크래프톤은 AI를 인간과 창작을 대체하는 기술이 아니라, 상상력과 창의성을 넓히는 도구로 여긴다"며 "게임이라는 핵심 사업을 중심으로 AI 기술과 데이터 기반의 장기적인 확장 가능성도 함께 검토해 나가겠다"고 전했다.

2026.02.25 10:56정진성 기자

SKT, MWC26서 '독파모' AI 모델 A.X K1 신뢰성 검증

SK텔레콤은 자체 개발 인공지능(AI) 모델 'A.X K1'의 안전성과 신뢰성을 검증하기 위해 오는 3월2일부터 5일까지 열리는 'MWC26'에서 '글로벌 AI 레드팀 챌린지'에 참여한다고 25일 밝혔다. 챌린지는 약 100명의 평가단이 통신, AI 기업이 개발한 LLM을 대상으로 AI 모델의 차별적 응답 생성, 정보 침해 등 오용 가능성을 찾아내는 방식으로 진행된다. 세계이동통신사업자연합회(GSMA)와 AI 데이터 신뢰성 평가 전문기업 셀렉트스타가 공동 주최하며, 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나 MWC 행사장 내 탤런트 아레나에서 열린다. AI 모델이 생성하는 응답의 안전성을 외부 전문가들이 직접 점검하는 프로그램인 만큼, 기술적 완성도와 신뢰성을 갖춘 기업들이 참여하는 행사라고 회사 측은 설명했다. 평가단이 도출한 검증 결과는 심사단을 통해 점수화되며, 참여 기업 수나 최종 점수, 순위 등은 외부에 공개되지 않는다. SK텔레콤은 'A.X K1'으로 챌린지에 참여한다. A.X K1은 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 독자적으로 개발한 모델이다. 최근 국가 차원 AI 프로젝트 '독자 AI 파운데이션 모델' 평가 1단계에 선정되며 기술력을 공식적으로 인정받았다. 행사 참여를 통해 A.X K1의 성능과 안전성을 글로벌 무대에서 검증하는 한편, 그 결과를 AI 서비스 고도화에 적극 반영해 AI 모델의 완성도를 한층 끌어올릴 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “'글로벌 AI 레드팀 챌린지' 참여를 SK텔레콤 AI 기술에 대한 신뢰성을 높이는 계기로 삼겠다”고 말했다.

2026.02.25 09:26홍지후 기자

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

하이퍼엑셀, '독파모' 업스테이지 정예팀서 LLM 추론 인프라 고도화

하이퍼엑셀이 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 사업에 참여 중인 업스테이지 정예팀에 합류했다. 하이퍼엑셀은 업스테이지 정예팀에서 독자 인공지능(AI) 모델의 경제성과 확장성을 확보하기 위한 추론 인프라 고도화 협력을 추진한다고 24일 밝혔다. 하이퍼엑셀은 생성형 AI 응용 환경에 최적화된 거대언어모델(LLM) 추론 전용 반도체를 설계·개발하는 기업이다. 독자 아키텍처 기반의 언어처리장치(LPU)를 통해 기존 인프라의 전력 및 비용 문제를 해결해 왔다. 하이퍼엑셀은 이번 독파모 프로젝트에서 LLM 추론 특화 LPU 설계와 성능 고도화를 담당한다. 특히 ▲고효율·저비용 AI 서비스 인프라 구현 ▲가상 거대언어모델(vLLM)·파이토치 기반 고가용성(HA) 풀스택 소프트웨어 개발 등을 수행해 실제 데이터센터 환경에 최적화된 추론 가속 기술을 제공할 계획이다. 초거대 모델 상용화 과정에 필수적인 처리 효율과 운영 안정성을 동시에 확보함으로써 국내 AI 모델이 산업 서비스 현장에서 실질적인 가격 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원한다는 방침이다. 김주영 하이퍼엑셀 대표는 "초거대 AI 경쟁은 모델 규모뿐 아니라 이를 얼마나 효율적으로 서비스할 수 있는지에 달렸다"며 "LPU 기반 추론 가속 기술을 통해 국내 AI 인프라의 기술 자립과 글로벌 수준의 비용 경쟁력 확보에 기여하겠다"고 말했다.

2026.02.24 14:14이나연 기자

[종합] 모티프 합류한 독파모 2차전, 8월에 결판…독자성·데이터 활용성 '관건'

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스가 선정되면서 3개 자리를 둘러싼 2차전의 본격적인 막이 올랐다. 이번 경쟁이 대기업 2곳과 스타트업 2곳 구도로 재편된 가운데 2차 평가에서 정부가 어떤 기준을 내세울지, 모티프테크놀로지스가 기존 정예팀과 달리 어떤 전략으로 실력을 드러낼 수 있을지 관심이 집중된다. 20일 과학기술정보통신부에 따르면 모티프테크놀로지스는 트릴리온랩스를 제치고 기존 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 2차 평가에 도전할 네 번째 'K-AI' 정예팀으로 이날 선정됐다. 독자 아키텍처로 AI 모델을 설계한 경험, 상대적으로 적은 파라미터와 제한된 데이터 환경에서도 세계적인 수준의 모델과 경쟁 가능한 성능을 달성한 경험에서 높은 평가를 받은 것으로 알려졌다.지난해 2월 설립된 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 주목받았다. 또 기존 트랜스포머 구조를 그대로 쓰지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 자체적으로 개발·적용해 경쟁력이 있다고 평가 받는다. 모티프테크놀로지스는 정예팀으로 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원(KAIST), 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두 등을 포함시켰다. 또 300B급 추론형 LLM(거대언어모델)을 시작으로 310B급 VLM(비전언어모델), 320B급 VLA(비전언어액션모델) 등으로 고도화해 독자 AI 파운데이션 모델을 개발·확보하겠다는 목표를 세웠다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "그동안 부족한 자원에도 불구하고 독자적인 설계로 글로벌 경쟁력을 증명해왔다"며 "이번 사업에서 지원되는 자원과 컨소시엄의 역량을 결합하면 기존 참가팀을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있다고 확신한다"고 말했다. 이어 "모델과 SW를 아우르는 폭넓은 오픈소스화로 국산 AI 생태계를 구축할 것"이라며 "산업·공공 전 분야에서 AX 성공 사례를 만들어 대한민국이 AI G3로 도약하는 데 기여하겠다"고 덧붙였다. 업계에선 모티프테크놀로지스가 독파모 2차전 마지막 정예팀으로 합류하면서 대기업 2곳, 스타트업 2곳이라는 이상적인 밸런스로 경쟁 구도가 갖춰졌다고 평가했다. 자본과 인프라를 갖춘 대기업의 안정감에 속도감 있고 혁신 지향적인 스타트업의 패기가 더해지며 국가 AI 프로젝트가 한층 역동적으로 추진될 것이란 기대감도 내비쳤다. 또 정부가 기존 업체들과의 형평성을 맞추기 위해 모티프테크놀로지스에 전폭적인 지원에 나섰다는 점에서 얼마나 기술 격차를 줄여나갈 수 있을지를 두고 주목하고 있다. 정부는 모티프테크놀로지스에 독자 AI 모델 개발에 필요한 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200만 768장을 지원할 예정으로, H100과 B200을 함께 공급받는 LG AI연구원, 업스테이지에 비해 모티프테크놀로지스가 좀 더 유리한 고지에 오른 것으로 보인다. 개발 기간도 모티프테크놀로지스에 불이익이 없도록 형평성을 맞췄다. 정부는 기존 3개 정예팀은 1월부터 6월 말까지 AI 모델을 개발하고, 모티프테크놀로지스는 2월부터 7월 말까지 개발할 수 있도록 기간을 정했다. 또 모든 정예팀이 AI 모델 개발을 마친 이후 8월 초 내외에 단계 평가를 진행키로 했다. 데이터 지원은 기존 업체와 동일하게 진행된다. 정부는 데이터 개별 구축·가공에 17억5000만원, 데이터 공동구매·활용에 100억원 수준을 모티프테크놀로지스에 지원하고 'K-AI 기업' 명칭도 부여키로 했다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스가 트릴리온랩스보다 기술력이 조금 더 있다고 평가돼 추가 사업자로 선정은 됐지만, 기존 3개 업체들과 이미 경쟁해 한 번 탈락했던 상황에서 이번 정부 지원으로 얼마나 격차를 좁힐지가 관건"이라며 "기존 3개 업체들이 단계평가 전 한 달의 시간 동안 미리 3차 평가 준비에 나설 가능성이 높다는 점도 고려할 부분"이라고 말했다. 일각에선 모티프테크놀로지스의 합류로 업스테이지가 제일 긴장감이 높을 것으로 예상했다. 같은 스타트업인데다 모티프테크놀로지스와 달리 업스테이지가 B200을 온전히 지원 받지 못한다는 점에서다. 또 모티프테크놀로지스가 300B급 추론형 LLM을 2차 평가 목표로 내세운 것이 200B 모델을 앞세운 업스테이지를 겨냥한 것이란 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스 입장에선 일단 GPU를 정부 지원으로 돌려 글로벌 수준의 AI 모델 개발에 도전할 수 있고, 인지도도 높일 수 있다는 점에서 엄청난 기회를 잡은 것이라고 보여진다"며 "업스테이지를 넘어설 목표로 2차 평가전에 나설 가능성이 높다"고 밝혔다. 이 같은 상황에서 정부는 정예팀들과 2차 평가 기준·방안 등을 조만간 협의·확정해 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 뒷받침하고, 이를 통해 우리나라 AI 생태계 경쟁력 제고 등을 적극 도모한다는 계획을 내놨다. ▲벤치마크 평가 ▲전문가 평가 ▲사용자 평가 등 기존 단계평가의 큰 틀은 유지하되, 글로벌 주요 리더보드 타겟으로 글로벌 벤치마크를 선정하고 전문가 평가 항목에 '독자성' 평가 세분화 등도 검토키로 했다. 또 재공고 시행 배경이 된 개발 모델의 독자성 잣대는 '초기 데이터 로그 보유 및 자체 문제해결 능력'으로 규정해 논란을 불식시키기 위한 노력에도 나섰다. 업계에선 2차 평가 핵심으로 단순한 성능 고도화를 넘어 산업 현장 적용을 위한 '확장성 및 활용성'이 될 것이라고 예상했다. 또 최근 정부가 공공 데이터 개방에 적극 나서고 있는 만큼 데이터를 AI 모델로 얼마나 잘 활용할 수 있을지도 관건이 될 것으로 전망했다. 업계 관계자는 "2차 평가 기준이 1차 때랑 크게 바뀌지 않을 듯 해 모티프테크놀로지스가 기존 3사와의 기술 격차를 어떻게 좁힐 수 있을지가 관건"이라면서도 "정부가 2차 평가에선 컨소시엄에 참여한 기업들과 주관사가 AI 모델 개발 과정에서 어떻게 구체적으로 협업할 수 있는지가 주요 기준이 될 것"이라고 예상했다. 그러면서 "AI 모델 개발에서 끝나는 게 아니라 각 컨소시엄들이 현장에서 어떻게 활용할지에 대한 계획을 잘 드러내는 것이 중요해보인다"고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "정부가 개방한 공공 데이터를 AI 모델을 학습할 때 잘 활용해 우리나라에 특화된 AI로 얼마나 잘 만들 수 있는지가 2차 평가에서 중요하게 반영될 것"이라며 "모델 성능이나 크기보다 데이터 활용도, 우리나라 상황과 한국어 맥락에 맞는 답변을 제대로 내놓을지에 대한 평가가 좀 더 심도있게 진행될 듯 하다"고 전망했다.

2026.02.20 18:47장유미 기자

  Prev 1 2 3 4 5 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

SK하이닉스, 美모노리식3D서 특허침해 추가 피소

[현장] 지드래곤·태민 춤 완벽 재현한 로봇들…'피지컬 AI 엔터테크' 시대 성큼

권석민 관장 "과학관은 과학기술-국민 이어주는 플랫폼이자 국민 놀이터"

코스피 6%대 급락…원·달러 환율 1500원 돌파

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.