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모티프 이의신청 결과 통보 임박, 독파모 최종전 영향 줄까

국가대표 인공지능(AI) 선발전이라고 불리는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스의 이의신청 결과 통보가 임박했다. 이번 심의 결과가 내년 초 최종 2개 팀을 가리기 위한 3차수 방식과 평가 체계에 영향을 미칠지 관심이 쏠린다. 10일 업계에 따르면 이날 오전 기준 모티프테크놀로지스 측에 과학기술정보통신부의 이의신청 심의 결과가 전달되지 않은 것으로 확인됐다. 과기정통부가 이의신청 접수일로부터 15일 이내 처리하겠다는 방침을 밝힌 만큼, 조만간 결과가 통보될 것으로 보인다. 실제 이의신청은 지난달 25일 접수된 것으로 알려졌다. 모티프테크놀로지스가 이의제기 사실과 세부 요구사항을 공식적으로 공개한 것은 이틀 뒤인 27일이다. 모티프테크, 정부에 독파모 배점·평가 근거 이의제기 회사가 문제를 제기한 핵심은 독파모 2차 평가의 배점 구조와 세부 평가 근거다. 모티프테크놀로지스의 '모티프3'는 글로벌 AI 분석기관 아티피셜 애널리시스의 AI 종합 성능 지표인 AAII에서 47점을 받아 참여 모델 가운데 가장 높은 점수를 기록했다. 하지만 벤치마크·전문가·사용자 평가를 합산한 종합평가에서는 탈락했다. 모티프테크놀로지스는 AAII에서 47점을 받은 모델과 31점을 받은 모델 사이 16점의 성능 차이가 벤치마크 평가에서는 약 4점 차이로 축소됐다며 배점 산정 방식에 의문을 제기했다. 정부는 모티프테크놀로지스가 기술력에서는 높은 평가를 받았지만 사용성과 활용성 측면에서 다른 팀보다 낮은 평가를 받아 탈락했다고 설명했다. 또 모티프테크놀로지스는 2차 평가 결과에 대해 항목별·업체별 상세 점수와 평가 내용, 벤치마크 배점 산정 방식, 전문가·사용자 평가 기준 및 결과 등을 공개할 것을 요구했다. 특히 사용자 평가 과정에서 특정 기업이나 모델에 대한 인식이 영향을 미쳤는지도 확인할 필요가 있다고 강조했다. 실제 독파모 참여사 사이에서는 특정 기업에 대한 선입견이 평가에 영향을 미칠 수 있다는 이유로 모델 블라인드 평가 필요성이 제기된 바 있다. 과기정통부는 AI 모델 특성상 프롬프트만으로도 모델을 특정할 수 있어 블라인드 평가의 실효성이 낮다고 판단해 1차수부터 비 블라인드 방식을 유지해왔다. 이번 이의신청을 계기로 3차수 평가에서 블라인드 방식이 적용될지도 관심사다. 익명을 요구한 독파모 2차 평가 진출 컨소시엄 소속 관계자는 "일반 사용자 평가에서는 기업이나 모델에 대한 인지도가 평가에 영향을 미칠 가능성을 완전히 배제하기 어렵다"며 "반드시 영향을 줬다고 볼 수는 없지만 블라인드 방식으로 진행하면 어땠을까 싶다"고 말했다. 실제 활용 평가한다는데…측정할 데이터가 없다 독파모의 성과를 모델 성능뿐 아니라 실제 활용과 산업적 파급력까지 살펴봐야 한다는 요구도 나온다. 다만 실제 활용을 평가 항목에 넣는 것과 이를 객관적인 점수로 환산하는 것은 별개의 문제라는 지적이다. 국회입법조사처는 최근 발간한 '2026 국정감사 이슈 분석'을 통해 독파모 사업 성과를 국민·기업의 실제 이용 여부와 시장점유율, 국내 AI 산업 기여도 등으로 확대해 평가할 필요가 있다고 제언했다. 문제는 이를 뒷받침할 데이터다. 기업의 서비스 도입이나 응용 프로그램 인터페이스(API) 활용 등 외부 사용 현황을 지속적으로 확인할 수 있어야 하지만, 국내 모델의 실제 도입·활용 정도를 객관적인 수치로 확인할 수 있는 기반은 미비한 게 현실이다. 안광섭 세종대학교 겸임교수(인레벨나인 대표)는 AI 생태계 확산을 점수화하려면 실제 외부 활용을 확인할 수 있는 객관적인 데이터가 필요하다고 지적했다. 안 교수는 "외부 활용도를 평가해야 하지만 현재는 이를 객관적으로 측정할 수 있는 데이터가 부족해 주관성이 강한 정성평가에 의존할 수밖에 없다"며 "국내 모델은 실제 도입·활용 사례를 확인할 수 있는 기반 자체가 충분하지 않다"고 말했다. 독파모 넘어 프론티어 AI까지…평가체계 다시 짠다 정부도 독파모를 포함한 국가 AI 사업의 평가체계를 재검토하는 움직임을 보이고 있다. 하정우 국가AI전략위원회 부위원장은 지난 8일 열린 전략위 출범 1주년 간담회에서 기술·인프라·데이터 분과를 중심으로 정부 AI 사업의 평가 방법과 실행 체계를 살펴보고 사업 방향을 개선하겠다는 취지를 전했다. 이같은 평가체계 재검토는 차기 프론티어 AI 사업 등과도 맞물릴 전망이다. 과기정통부의 2027년 예산안은 올해 추가경정예산안보다 24.5% 늘어난 29조 6476억원 규모로 편성됐다. 이 가운데 AI 예산은 9조 4211억원으로 올해 5조 938억원보다 84.3% 증가했다. AI 예산 중 최상위 AI 모델·기술 확보에는 5조5937억원이 투입된다. 정부는 이와 함께 프론티어급 AI 모델 개발을 위해 4조 7000억원을 미래대응기금 형태로 출자하는 계획을 제시했다. 기존 독파모와 차기 프론티어 AI 사업을 어떤 방식으로 연계하고 지원·경쟁 구조를 어떻게 설계할지는 향후 논의될 예정이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관도 독파모의 기존 평가·경쟁 방식이 급변하는 AI 환경에 적합한지 재검토할 필요가 있다는 입장을 밝힌 바 있다. 배 부총리는 지난달 27일 서울 중구 프레지던트호텔에서 열린 제2차 '과학기술·인공지능 미래전략회의'에서 "1년 반 전 수립된 평가나 경쟁 방식이 3~6개월 단위로 급변하는 AI 트렌드에 여전히 유효한지 근본적인 고민이 필요한 시점"이라고 밝혔다. 이어 "정부 투자 집중 방식과 평가 제도의 보완을 검토하겠다"고 부연했다.

2026.09.10 11:39이나연 기자

이의 제기에 공개된 독파모 점수…참여 업체들 "이젠 모티프가 답할 차례"

정부 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스가 거듭 이의를 제기하자 참여 업체들이 비판에 나섰다. 정작 자사 모델을 둘러싼 의혹엔 답하지 않으면서 정부 평가만 문제 삼는다는 지적이다. 27일 AI 업계에 따르면 독파모 사업에 참여한 업체들 사이에서는 모티프테크놀로지스의 잇단 문제 제기에 "결과에 아쉬움은 이해하지만 방식에는 동의하기 어렵다"는 반응이 많은 것으로 나타났다. 앞서 모티프테크놀로지스는 자사 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 평가지표 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII)에서 참여 모델 중 1위를 기록하고도 종합 최하위로 탈락하자 이의를 제기했다. 정부가 이례적으로 전체 세부 점수를 공개하자 이번에는 전문가 평가 채점 기준과 평가위원 구성을 다시 문제 삼았다. 공개된 세부 점수를 보면 모티프 3는 AAII에서만 11.9점으로 1위였고 나머지는 모두 최하위였다. 한국어와 안전성을 반영한 NIA 벤치마크가 12.7점, 전문가 평가 27.1점, 사용자 평가 14.1점으로 모두 꼴찌였다. 종합 점수는 65.8점으로 ▲SK텔레콤(70.6점) ▲업스테이지(69.9점) ▲LG AI연구원(69.0점)에 뒤처졌다. AI 업계가 대표적으로 지적한 대목은 문제 제기의 초점이 계속 바뀐다는 점이다. A사 관계자는 "세부 점수를 공개하라고 해서 정부가 전체 점수를 공개했더니 이번에는 전문가 평가와 평가위원을 문제 삼는다"고 말했다. C사 관계자도 "붙었으면 아무 말 없었을 텐데 떨어지니 따질 대상을 계속 바꾼다"며 "판정에 불만이 있다고 심판 자질부터 문제 삼는 격"이라고 꼬집었다. 정작 모티프테크놀로지스 스스로는 검증에 침묵한다는 비판도 나왔다. 이 회사는 최근 이른바 '벤치맥싱' 논란에 휩싸였다. 미국 AI 데이터 기업 애프터쿼리가 링크드인을 통해 모티프 3의 '유일한 데이터 파트너'로 참여했다는 소식을 알리면서다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크에서 높은 점수가 나오도록 데이터와 사후학습을 설계하는 작업을 뜻한다. 애프터쿼리는 모델의 취약 영역을 파악해 이를 개선할 데이터와 학습법을 제공하는 사업을 하고 있다. C사 관계자는 "특정 벤치마크만 겨냥해 점수를 끌어올리는 것은 얼마든지 가능하다"며 "AAII 1위가 곧 최강이라는 뜻은 아니다"라고 선을 그었다. 이어 "떳떳하다면 애프터쿼리와 협업하기 전과 후로 점수가 어떻게 달라졌는지 공개하면 될 일"이라고 강조했다. A사 관계자도 "정부에는 투명성을 요구하면서 자사 의혹은 공격으로만 규정한다"며 "같은 잣대를 스스로에게도 적용해야 한다"고 지적했다. 이에 대해 모티프테크놀로지스 측은 "에이전트 성능을 높이기 위한 협업이며 벤치마크 점수만을 겨냥한 것은 아니다"라고 반박했다. 모티프테크놀로지스가 요구한 평가위원 공개는 비현실적이라는 반론도 있다. C사 관계자는 "심사위원을 공개하면 그 사람은 다음부터 평가에 참여할 수 없다"며 "국내 전문가 풀이 좁아 해외 교수까지 거론됐던 상황"이라고 전했다. 평가 기준도 4개 팀이 함께 모여 여러 번 논의 끝에 정한 만큼 모티프테크놀로지스가 몰랐을 리 없다는 설명이다. 다만 전문가 평가 방식은 손볼 여지가 있다는 데 일부가 공감했다. B사 관계자는 세부 점수 공개는 긍정적으로 보면서도 "전문가 평가는 종합 점수로만 나왔을 뿐 평가위원을 어떻게 뽑고 무엇을 기준으로 채점했는지 알 수 없다"고 말했다. 이 관계자는 벤치마크 비중을 줄이자는 일각의 주장에는 신중한 입장을 보였다. 그는 "다른 평가 방식을 찾는 것은 가능하지만 단순히 벤치마크 비중만 줄이면 전문가나 사용자 평가 비중이 그만큼 높아진다"며 "지금도 불명확한 전문가 평가를 보완 없이 키우면 문제가 더 커질 수 있다"고 말했다. 모티프테크놀로지스가 이번 일로 얻을 실익이 없다는 반응도 이어졌다. A사 관계자는 "이미 3차에 참여하지 않겠다고 한 상황에서 정부와 충돌해 얻을 것이 무엇인지 모르겠다"고 토로했다. C사 관계자는 "정부에 답을 요구하기 전에 자사 모델을 둘러싼 의혹부터 스스로 풀어야 할 때"라고 강조했다.

2026.08.27 22:29장유미 기자

베일 벗은 독파모 AI 평가 점수...전문가·국민 평가가 승패 갈랐다

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가의 상세 점수를 발표하면서, 모티프테크놀로지스가 최종 선정되지 못한 이유가 명확해졌다. 과학기술정보통신부는 27일 2차 단계평가 종합점수를 공개했다. SK텔레콤이 70.6점으로 1위를 차지했으며, 업스테이지 69.9점, LG AI연구원 69.0점으로 뒤를 이었다. 모티프테크놀로지스는 65.8점으로 4위를 기록했다. 모티프는 글로벌 벤치마크 평가에서는 가장 높은 점수를 받았지만 전문가와 사용자 평가에서 상대적으로 낮은 점수를 기록한 것으로 나타났다. 모티프의 벤치마크 평가는 24.6점으로 4개 팀 중 가장 높았지만 전문가 평가는 27.1점과 사용자 평가는 14.1점으로 모두 최하위였다. 특히 글로벌 AI 성능을 측정하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII)' 평가에서 모티프는 11.9점으로 1위를 기록했다. 업스테이지가 9.4점으로 뒤를 이었으며 SK텔레콤은 8.8점과 LG AI연구원은 7.8점을 받았다. 한국어와 안전성 등 국내 활용 환경을 반영한 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서는 SK텔레콤이 13.4점으로 가장 높은 점수를 받았다. 업스테이지는 13.3점과 LG AI연구원은 12.8점이었으며 모티프는 12.7점을 기록했다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원이 29.5점으로 1위에 올랐다. SK텔레콤은 29.3점과 업스테이지는 29.1점을 기록했으며 모티프는 27.1점으로 가장 낮았다. 평가는 개발 전략과 기술 10점, 개발 성과와 계획 10점, 파급효과와 기여계획 15점으로 구성됐다. 실제 이용자 평가에서는 SK텔레콤과 LG AI연구원이 강점을 보였다. AI 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤이 11.6점으로 1위였으며 LG AI연구원 11.3점과 업스테이지 10.8점, 모티프 8.4점 순이었다. 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 7.6점으로 가장 높은 점수를 받았다. SK텔레콤은 7.5점과 업스테이지는 7.3점을 기록했으며 모티프는 5.7점에 그쳤다. 일반 국민 평가는 성별과 연령별 비율을 반영해 무작위로 선정된 200명 가운데 실제 참여한 185명을 대상으로 진행됐다. 정부는 이번 추가 공개가 모티프 요청에서 시작됐다고 설명했다. 이날 모티프는 입장문을 통해 세부 평가 결과 공개를 요청했으며, 다른 정예팀들도 이에 동의했다. 정부는 그동안 기업의 직·간접적 피해 가능성과 평가 과정 공정성·투명성을 함께 고려해 공개 범위를 신중하게 결정해왔다. 과기정통부는 "이번 결과 공개 이후에도 우리 기업들이 단순한 점수나 순위로 평가받기 보다 보유한 저력과 역량을 바탕으로 국내외 AI생태계에 폭넓게 기여해야 한다"며 "우리 AI생태계가 새롭고 경쟁력 있는 AI기업들이 끊임없이 도전하는 역동적인 생태계로 발전해 나가기를 기대한다"고 밝혔다. 임정환 모티프 대표는 AAII 평가에서는 1위를 기록했지만 국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서 최하위로 낮은 점수를 받은 데 대해서는 회사 모델 개발 전략에 따른 결과라고 선을 그었다. 모티프는 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 우선 확보하는 방향으로 개발하면서 한국어 데이터 확보와 성능 개선에는 상대적으로 역량을 덜 투입했다고 밝혔다. 그는 "우리가 한국어 성능까지 잡을 여력은 없었다"며 "한국어 데이터가 타사에 비해 많이 부족한 것도 사실"이라고 밝혔다. 이어 "궁극적으로 AI는 글로벌 경쟁을 해야 한다고 판단하고 있어서 한국어 성능을 완벽하게 잡고 갈 수는 없겠다는 내부 판단을 하고 진행한 것이고 거기에 맞는 숫자가 나온 것"이라고 말했다. 임 대표는 NIA 평가 결과 자체에 대해서도 별도 문제를 제기할 계획은 없다는 입장이다. 그는 "이건 시험 보듯 그냥 채점한 것이라 검수할 필요조차 없는 부분이고 특별히 다른 할 말은 없다"고 밝혔다.

2026.08.27 20:06김동원 기자

모티프, 독파모 탈락 이의신청…해외선 '벤치마크 무용론'

글로벌 벤치마크 지표에서 최고점을 받고도 정부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스가 벤치마크 비중을 더 반영하라며 이의를 제기했다. 그러나 해외 AI 연구 현장에서는 벤치마크만으로 모델을 평가하는 방식에 회의론이 커지고 있는 상황이다. 27일 모티프테크놀로지스는 독파모 2차 선정 결과에 공식 이의를 제기하고 세부 평가점수와 기준 공개, 재심의를 요청했다. 회사가 개발한 '모티프 3'는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지표 AAII에서 47점을 받아 참여 4개 모델 중 1위를 기록했다. 모티프는 입장문에서 "AAII 1위(47점)와 4위(31점)의 16점 격차가 배점 환산 과정에서 4점으로 줄었다"며 "배점 산정 방식이 실제 성능 차이를 반영하지 못한다"고 주장했다. 하지만 해외에선 벤치마크 점수를 실제 성능 척도로 삼는 데 대한 회의론이 커지고 있다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI 추론 모델 'o1'·'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크가 성능을 하나의 숫자로 압축하면서 정작 중요한 차이를 지운다고 지적했다. 브라운 부사장이 든 근거는 연산량이다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 크게 달라지는데 막대그래프 점수 하나로는 이 차이가 드러나지 않는다. 그는 "최신 모델일수록 추론에 투입하는 연산량을 늘리면 성능이 계속 오르는 반면, 구형 모델은 일정 수준에서 정체된다"며 "단일 점수가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 하고 이를 무시하면 실제 역량을 과소평가하거나 반대로 발생할 수 있는 위험을 놓칠 수 있다"고 말했다. 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 정제된 환경에서 시험을 통과해도, 노이즈와 예외가 뒤섞인 실제 현장에서 잘 작동한다는 보장은 없다는 뜻이다. 고얄 엔지니어는 자신의 초기 연구 사례를 들었다. 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도, 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 경우가 있었다. 그는 "친구를 알아보고 나서 1초 뒤 고개를 돌렸을 뿐인데 알아보지 못하는 것과 같았다"며 "정제된 테스트에서 조금만 벗어나도 모델이 무너질 수 있다"고 말했다. 또 "모델 배포 전에 복잡하고 예외적인 상황을 의도적으로 시험하는 테스트를 통과 관문으로 두어야 한다"고 제안했다. 과기정통부가 2차 평가에서 사용자 평가를 새로 도입한 배경도 이러한 벤치마크 한계와 연관된다. 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 짜인 이번 평가에서 AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀 모델을 직접 써보고 채점했다. 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조다. 3차에 오른 곳은 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 27일 제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의 현장에서 모티프 이의신청에 대해 "AAII의 공신력은 인정한다"면서도 "한국어 특성과 안전성, 신뢰성 등을 반영한 별도 성능평가도 있었다"고 밝혔다. 공개 벤치마크 점수만으로 최종 순위를 판단하기는 어렵다는 취지다. 그는 "모델을 잘 만드는 능력과 이를 실제로 활용하는 능력은 다를 수 있다"고 덧붙였다. 김 실장은 모티프 이의신청을 15일 이내에 처리하되, 세부 점수 전면 공개는 하위 평가 기업에 낙인 효과를 줄 수 있어 신중히 검토하겠다고 밝혔다. 일각에서는 모티프테크놀로지스를 둘러싸고 이른바 '벤치맥싱' 논란도 제기된다. 미국 AI 데이터 기업 애프터쿼리가 최근 링크드인을 통해 모티프 3의 '유일한 데이터 파트너'로 참여했다는 소식을 알리면서다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크에서 높은 점수가 나오도록 데이터와 사후학습을 설계하는 작업을 뜻한다. 애프터쿼리는 모델의 취약 영역을 파악해 이를 개선할 데이터와 학습법을 제공하는 사업을 하고 있다. 모티프 측은 "에이전트 성능을 높이기 위한 협업이며 벤치마크 점수만을 겨냥한 것은 아니다"라고 반박했다.

2026.08.27 14:44김동원 기자

과기정통부, 독파모 평가 '공정성·기업 보호' 최우선…"투명한 절차로 이의신청 심의"

과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 모티프테크놀로지스(이하 모티프)의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모') 2차 평가 이의제기에 공식 입장을 내놨다. 과기정통부는 국가대표 AI 육성을 위한 독파모 2차 평가와 관련해, 절차적 투명성을 엄격히 준수하는 동시에 참여 기업을 적극 보호하겠다는 의지를 표명했다. 이의신청을 15일 이내에 처리하되 업체별 상세 점수의 전면 공개는 기업에 미칠 파장을 고려해 신중히 검토하겠다는 입장이다. 아울러 독파모 탈락이 해당 기업 AI 역량 전반이나 다른 정부 사업 참여에 불이익으로 이어져서는 안 된다고 선을 그었다. 더불어 경쟁력 있는 기업과 탈락 이후에도 기술 개발과 사업화를 이어갈 수 있도록 협력을 이어갈 것이란 의지도 내비쳤다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 27일 서울 프레지던트호텔에서 열린 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의' 현장에서 독파모 이의신청 처리 절차와 벤치마크 배점 산정 배경, 활용성 평가 도입 취지 등을 설명했다. 김 실장은 "이의신청은 저희가 이틀 전에 받았다"며 "절차와 형식에 따라 접수 여부를 검토하고 있고 내용 판단은 전문가 평가위원들의 몫"이라고 말했다. 이어 이의신청은 15일 이내 결론을 내릴 예정이며 관련 심의는 별도 위원회가 주관할 것이라고 설명했다. 점수 공개 범위를 두고는 1차 발표 때보다 공개 정보가 적었다는 지적이 제기된 데 따라, 2차 평가에서도 1차와 유사한 수준의 정보를 공개했다는 입장이다. 김 실장은 "제도의 공정성과 객관성에 최대한 가치를 두고 있다"면서도, 세부 점수를 전면 공개할 경우 하위 평가를 받은 기업에 불필요한 낙인 효과가 생길 수 있다는 우려를 나타냈다. 그는 "얼마만큼 공개할 수 있을지는 오후에 결정해서 별도 자료로 다시 안내하겠다"고 말했다. 이번 논란의 핵심인 사용성·활용성 평가에 대해서는 오해가 있다고 선을 그었다. 김 실장은 "1차 평가 이후 독자성 기준을 명확히 하자는 지적과 모델을 만드는 것보다 활용이 더 중요하다는 지적이 있었다"며 "2차 평가부터 독자성 합치 여부를 확인했고, 활용 관련 배점은 전문가 평가 내에서 10점에서 15점으로 높였다"고 설명했다. 이어 "사업계획서상 목적에는 성능 목표뿐 아니라 서비스 목표도 포함돼 있다"며 "활용성 평가가 UI·UX를 보겠다는 뜻은 아니다"라고 말했다. 오히려 UI·UX를 인위적으로 꾸민 결과물이 평가에 영향을 미치지 않도록, 평가자들에게 프로토타입과 모델 자체를 중심으로 판단해 달라고 요청했다는 설명이다. 앞서 모티프는 자사 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AI 인덱스(AAII)에서 참여 모델 가운데 가장 높은 47점을 받았지만, 독파모 2차 종합평가에서는 최하위로 탈락했다며 이의신청을 냈다. 김 실장은 모티프의 글로벌 벤치마크 성과는 인정했다. 그는 "모티프의 AAII 점수가 다른 팀보다 높고 성능이 좋다는 점을 정부 발표에서도 계속 강조했다"며 "글로벌 평가에서 좋은 성과를 낸 것은 사실"이라고 말했다. 다만 AAII 결과가 독파모 평가의 전부는 아니라고 밝혔다. 김 실장은 "AAII의 공신력은 인정한다"면서도 "한국어 특성과 안전성, 신뢰성 등을 반영한 별도 성능평가도 있었다"고 설명했다. 공개 벤치마크 점수만으로 최종 순위를 판단하기는 어렵다는 취지다. 독파모 2차 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 구성됐다. 정부는 사용자 평가에 일반 국민뿐 아니라 실제 AI를 활용하는 현업 종사자 평가도 포함됐다고 밝혔다. 김 실장은 "모델을 잘 만드는 능력과 이를 실제로 활용하는 능력은 다를 수 있다"고 말했다. 독파모가 국가대표급 AI 모델 개발에 더해 개인과 기업 현장으로 AI를 확산하는 것을 목표로 하는 만큼, 활용성 역시 주요 평가 요소라는 설명이다. 평가 기준이 계속 바뀐다는 지적에는 정부가 일방적으로 기준을 정한 것이 아니라고 설명했다. 김 실장은 "기준은 참여 업체와의 합의를 통해 만들어졌으며 정부가 일방적으로 정한 것이 아니다"라며 "이 기준은 6월 17일자로 이미 공지됐다"고 강조했다. 그는 독파모가 기획 단계부터 고정된 목표가 아니라 기술 흐름에 맞춰 목표와 평가 요소를 조정할 수 있는 '무빙 타깃(moving target)' 개념을 전제로 했다고 설명했다. 에이전트형 AI, 추론, 코딩 능력 등이 핵심 경쟁 요소로 급부상하는 등 AI 트렌드가 빠르게 바뀌는 환경에서 최신 버전의 AAII를 적용하면서 일부 기업의 점수 변화가 있었다는 것이다. 김 실장은 이번 탈락 결과가 모티프의 기술력 전반에 대한 부정적 평가나 낙인으로 번져서는 안 된다고도 강조했다. 경쟁형 평가 특성상 순위와 탈락 기업이 나올 수밖에 있지만, 하위 평가를 받은 기업이 마치 역량이 부족한 기업처럼 받아들여지는 부작용은 경계해야 한다는 것이다. 김 실장은 "정부가 생각하는 공정성과 객관성의 가치는 변함없다"며 "기업들의 더 좋은 부분을 부각시키려 노력한다는 점을 이해해 달라"고 말했다. 모티프가 KT 컨소시엄으로 참여 중인 '모두의 AI' 사업 등 다른 정부 사업에서 이번 탈락이 불이익으로 이어질 수 있다는 우려에도 선을 그었다. 김경만 실장은 "정부가 가진 진심이 그렇게 호도되는 것은 걱정스럽다"며 "경쟁력 있는 기업들이 나오고 그런 기업이 제공하는 서비스가 실제 현장에서 쓰이기를 더 바란다"고 말했다.

2026.08.27 13:20남혁우 기자

모티프 "벤치마크 배점, 성능 차이 못 담아"…독파모 이의 제기

정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스가 세부 평가 기준과 결과를 공개하라며 이의를 제기했다. 글로벌 벤치마크 점수는 참여 기업 중 가장 높았지만 종합 점수에서 최하위로 탈락한 데 따른 것이다. 모티프테크놀로지스는 27일 공식 입장문을 내고 독파모 2차 단계 선정 결과에 대해 정식으로 이의 제기를 신청했다고 밝혔다. 모티프테크놀로지스는 ▲전체 평가 항목별 업체별 상세 점수와 평가 기준 및 내용 ▲벤치마크 평가의 배점 산정 방식 근거 ▲전문가 평가의 상세 기준과 결과 ▲사용자 평가의 방법론·상세기준·결과 등을 공개할 것을 요구했다. 독파모 사업은 정부가 국가대표급 AI 모델을 확보하기 위해 참여 기업에 그래픽처리장치(GPU) 등 자원을 지원하고 단계별 평가로 최종 2팀을 압축 선정하는 사업이다. 과기정통부가 지난 18일 발표한 2차 평가 결과 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원 3개 팀이 최종 단계인 3차수에 진출했다. 모티프테크놀로지스가 개발한 모델 '모티프 3'는 글로벌 AI 모델 평가 기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표 AAII에서 47점을 받아 참여 4개 모델 중 1위였다. 모델 업체 기준으로는 글로벌 10위로, 미국과 중국을 제외하면 1위에 해당하는 성과다. 하지만 벤치마크(40점)·전문가(35점)·사용자(25점) 평가를 합산한 종합 점수(100점 만점)에서는 모티프 3가 최하위에 그치며 탈락했다. 2차 평가 결과 발표 직후 모티프테크놀로지스는 평가 결과를 받아들이며 이의 제기 계획이 없다고 밝혀왔다. 그러나 언론을 통해 모티프3가 벤치마크 점수에 비해 실제 추론 성능이 미흡하고 사용성과 활용성도 떨어진다는 평가를 받았다는 보도가 이어지자 입장을 선회했다. 모티프테크놀로지스는 AAII 1위(47점)와 4위(31점) 간 16점 격차가 배점 환산 시 4점으로 줄어든 점을 들어 벤치마크 배점 산정 방식이 실제 성능 차이를 제대로 반영하지 못한다고 주장했다. AAII 최하위 모델이 전문가 평가 1위를 차지한 근거, 전문가 평가 중 외국계 자본 관련 서면 질의를 받은 목적도 공개하라고 요구했다. 모티프테크놀로지스는 "이의 제기는 저희가 독파모에 선정돼야 한다는 주장을 위한 것이 아니다"라며 "이의 제기 결과와 관계없이 독파모 3차에는 참여하지 않겠다"고 말했다. 과기정통부는 이에 대해 아직 공식 입장을 밝히지 않았다.

2026.08.27 09:44이나연 기자

LS ITC, 제조 현장 맞춤형 AI 개발…모티프와 맞손

LS ITC가 제조 공정 문제 해결과 생산성 향상에 활용할 현장 맞춤형 인공지능(AI) 모델 검증에 나선다. LS일렉트릭의 IT 서비스 자회사 LS ITC는 지난 24일 서울 LS용산타워에서 모티프테크놀로지스와 '제조 현장 맞춤형 AI 적용을 위한 업무협약'을 체결했다고 25일 밝혔다. 양사는 LS ITC가 제조 현장에서 축적한 정보기술(IT)과 운영기술(OT) 구축·운영 경험에 모티프테크놀로지스의 AI 모델 개발 역량을 결합할 계획이다. 이를 통해 실제 제조 공정에 활용할 수 있는 AI 과제를 발굴하고 적용 가능성과 효과를 검증한다. 협력 분야는 제조 부문의 생성형 AI 적용 과제 발굴, AI 모델의 현장 적합성 및 효과에 대한 단계별 검증, 검증 결과를 바탕으로 한 후속 협력 가능성 검토 등이다. 아직 구체적인 제조 공정 적용이나 상용화가 확정된 단계는 아니며, 우선 현장 활용 가능성을 확인하는 데 초점을 맞춘다. LS그룹은 사무와 생산 영역을 아우르는 인공지능 전환(AX)을 추진하고 있다. 사무 부문에는 그룹 공통 AI 플랫폼인 'LS GPT'를 도입했다. 제조 현장에서는 LS전선과 LS일렉트릭이 AI 기반 불량 검사와 설비 자동화를 진행하고 있으며, LS MnM은 온산제련소 공정 최적화에 AI를 활용하고 있다. LS ITC는 이번 협력을 통해 LS그룹 제조 현장에 적합한 AI 모델의 실용성을 검증하고, 향후 제조 공정을 고도화할 수 있는 기술 기반을 마련할 방침이다.

2026.08.25 10:19류은주 기자

정부, 독파모 2차 평가 세부 점수 공개…"투명성 논란 해소"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 평가 항목별 1위 기업과 점수를 추가 공개했다. 과학기술정보통신부는 이번 2차 평가에서 모티프테크놀로지스와 SK텔레콤, LG AI연구원이 각 평가 항목에서 최고점을 기록했다. 과기정통부는 지난 18일 항목별 평균과 1위·4위 팀 점수 차만 발표했으나 이틀 만에 기업명과 점수를 공개했다. 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII) 벤치마크에서는 모티프테크놀로지스가 배점 25점 가운데 11.9점을 받아 1위에 올랐다. 모티프테크놀로지스는 해당 항목에서 가장 높은 점수를 기록했지만 종합 평가에서는 탈락했다. 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서는 SK텔레콤이 15점 만점에 13.4점으로 선두를 차지했다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원이 배점 35점 가운데 29.5점을 받아 가장 높은 점수를 얻었다. 전문가 평가위원회는 산업계 3명과 학계 5명 연구계 2명 등 외부 전문가 10명으로 구성됐다. 평가위원들은 약 5일 동안 서면 평가와 질의응답을 진행했다. 사용자 평가에서는 SK텔레콤과 LG AI연구원이 각각 전문 사용자와 일반 국민 부문에서 1위를 기록했다. 배점 15점의 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤이 11.6점을 받았으며 배점 10점의 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 7.6점을 얻었다. 일반 국민 평가단에는 200명이 선정됐으며 이 가운데 185명이 실제 평가에 참여했다. 이번 2차 평가 대상은 업스테이지와 SK텔레콤 LG AI연구원 모티프테크놀로지스 등 4개 팀이었다. 과기정통부는 "투명성 논란이 제기되는 것이 AI 생태계 발전에 도움이 되지 않는다고 판단해 1차 평가와 동일한 수준에서 1위 기업과 점수를 공개하기로 했다"고 밝혔다.

2026.08.20 17:27김미정 기자

[독파모 2차 발표] 예정대로 2곳 선정…AI 개발 지원책은 재검토

국가대표 인공지능(AI) 모델 2개가 이르면 연말 결정되는 가운데, 정부가 기존 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업과 범용인공지능(AGI) 프로젝트 등을 연계한 프론티어급(최첨단) AI 모델 개발 지원 사업 전반을 재검토한다. 독파모 사업의 3차수 평가는 당초 계획대로 진행해 3개 정예팀 중 최종 2곳을 선정한다는 입장이다. 정부는 독파모 4차수 지속 여부 등을 포함해 프론티어급 모델 개발 사업의 구체적인 방향을 조만간 발표할 계획이다. 류제명 과학기술정보통신부 제2차관은 18일 정부서울청사에서 독파모 프로젝트 2차 단계평가 결과 브리핑을 열고 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 팀이 다음 단계에 진출했다고 밝혔다. 1차 평가 당시 모델 독자성 기준 등에 따른 2개 팀 탈락 후 추가 공모를 통해 합류했던 모티프테크놀로지스는 이번 관문에서 고배를 마셨다. 평가 항목 중 가장 높은 배점이 부여된 벤치마크 평가의 한 축인 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII)에서는 모티프테크놀로지스의 '모티프 3'가 47점으로 4개 팀 중 최고 점수를 기록한 것과 대조된 결과다. 2차 평가 항목별 1위 비공개…모티프 '사용성·활용성'서 약세 이번 2차 단계평가는 벤치마크 평가(40점)·전문가 평가(35점)·사용자 평가(25점)로 구성됐다. 이중 벤치마크 평가는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 벤치마크 평가가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 평가가 15점을 차지한다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 49명 AI 전문 사용자진과 최종 선정된 200명 중 실제 평가에 참여한 일반 국민 185명이 참여했다. 과기정통부는 1차 평가 발표 때와 달리 이번에 세부 평가항목별 1위 기업을 공개하지 않았다. 항목별 4개 팀의 점수 차이가 크지 않은 상황에서 개별 순위를 공개할 실익이 크지 않은 데다 나머지 기업에 미칠 영향도 고려했다는 설명이다. 2차 평가 결과에 따르면 벤치마크 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 22.5점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점이었다. 전문가 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 28.8점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 2.4점으로 나타났다. 사용자 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 17.6점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 5.0점이었다. 다만 모티프테크놀로지스는 AAII 기준 높은 벤치마크 성능에도 불구하고 사용성·활용성 측면이 약했던 것으로 알려졌다. 류 차관은 "모티프테크놀로지스 모델 기술력은 뛰어났지만 사용성과 활용성 부분에서는 다른 기업에 비해 낮은 평가를 받았다"며 "특정 한 항목이 (탈락에) 결정적이었다기보다는 각 평가 항목 결과가 종합적으로 반영된 것"이라고 역설했다. 벤치맥싱 논란, 점수 미반영…"AAII·전문가 검증서 문제 없어" 올해 초 발표된 1차 평가는 '프롬 스크래치' 등 모델 독자성이 주요 쟁점이었다면 2차 평가에서는 이른바 '벤치맥싱' 논란이 제기됐다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크를 겨냥한 데이터와 사후학습으로 점수를 집중적으로 끌어올리는 전략을 말한다. 애프터쿼리, 스케일AI, 머코 등 미국 AI 학습 전문업체들이 한국 시장에 진출을 본격화한 가운데 일부 업체가 지난달 서울에서 열린 머신러닝 분야 학회 'ICML 2026'에서 독파모 팀들을 상대로 영업에 나선 것으로 전해지면서 논란이 점화됐다. 과기정통부는 이번 평가에서 벤치맥싱 의혹을 점수에 반영하지 않았다고 선을 그었다. 정부가 AAII 운영기관인 아티피셜 애널리시스에 관련 의혹에 대한 검토를 요청한 결과, 평가를 위한 체계적인 암기나 과적화 문제를 입증할 단서를 찾지 못한 것으로 확인됐다. 류 차관은 "벤치맥싱 관련된 이슈는 평가에 반영되지 않았다"며 "AAII의 공식적인 답변과 함께 전문가 평가를 통해 교차 검증한 결과 불공정한 기술 지원 등은 없었다는 결론을 내렸다"고 말했다. 과기정통부는 향후에도 외부 평가기관과의 협력 등을 통해 평가 신뢰성과 공정성을 높인다는 방침이다. 이번 2차 평가에서도 AAII가 직접 벤치마크 평가를 수행했으며 3차수 평가와 관련해서도 전문적인 의견 교환과 자문 등 협력 관계를 이어갈 계획이다. 3차 평가 진행…2027년 이후 지원 체계 등 4차수는 재검토 이르면 연말에서 내년 초 진행될 3차 평가는 이번 결과 이의제기 절차가 끝난 뒤 구체적인 평가방식을 확정해 추진한다. 다음 단계에 진출한 3개 팀에는 고성능 그래픽처리장치(GPU)인 B200 지원도 확대된다. 과기정통부는 올해 상반기 768장 수준이었던 지원 규모를 하반기 1000장 수준으로 늘릴 계획이다. 3차수 평가를 통해 최종 2개 팀을 선정한다는 계획은 그대로 유지한다. 하지만 2027년부터 이들 팀을 어떤 방식으로 지원할지는 개발 주관사를 주체로 한 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토한다. 과기정통부는 프론티어급 AI 모델 개발을 검토하면서 기존 독파모 사업과 AGI 프로젝트 등 관련 사업 간 연계와 재편도 함께 살펴볼 예정이다. 기존 사업의 지원 규모를 조정하는 데 그치지 않고 사업 간 연계 여부와 지원 대상·방식, 경쟁 구조까지 다시 설계할 수 있다는 의미다. 류 차관은 "지금과 같은 경쟁 방식을 탈피해서 프런티어 기업들의 모델에 버금가는 모델 경쟁이 가능한 방식으로 재편하자는 공감대가 있다"며 "예산이 확정되는 대로 구체적인 사업 방향을 발표할 계획"이라고 강조했다.

2026.08.18 13:49이나연 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

독파모 2차 결과 발표 임박…AI 업계 '초긴장', 관전 포인트는

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 단계 평가 결과 발표가 임박하면서 국내 AI 업계 관심이 집중되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 결과에 따라 국내 AI 업계 관심 구도도 달라질 것으로 예상되기 때문이다. 14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다. 독파모는 이번 2차 평가 결과 발표를 통해 3개 팀으로 압축된 뒤 추가 평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀을 선발한다. 최종 생존팀에는 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어진다. 독파모에 참가한 LG AI연구원, SK텔레콤(SKT), 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀은 모든 2차 과정을 마치고 결과를 기다리고 있는 중이다. 과기정통부는 기존 3개 팀의 모델 제출 기한인 6월 말과 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 7월 말 제출 완료 이후, 8월 초부터 4개 팀을 대상으로 2차 단계 평가를 동시 진행해 왔다. 이번 발표로 한 팀이 탈락해 3파전으로 재편되는 만큼 업계 안팎의 촉각이 날카롭게 세워진 상태다. 이번 2차 평가에서 주목받는 변수는 평가 기준 변화다. 1차 평가가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 참여 기업도 수개월 동안 에이전트 성능 고도화에 집중해 왔다. LG AI연구원은 평가 제출 모델인 엑사원(EXAONE)의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력한 것으로 알려졌다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 오케스트레이션 역량을 높이는 데 개발 역량을 집중했으며 계열사와 파트너사를 통한 실사용 환경 적용도 병행해 왔다. 특히 1차 단계 평가에서 가장 높은 평가를 받은 만큼 업계에서는 이번 결과에서도 선두를 유지할 수 있을지 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난달 신규 모델 'A.X K2'를 공개하며 에이전트 기능을 전면에 내세웠다. 서울대 황승원 교수 연구진의 에이전트 연구 성과를 반영해 다양한 환경에서 활용 가능한 AI 에이전트 역량 확보에 집중하고 있다는 설명이다. 독자 모델과 AI 인프라를 함께 제공할 수 있는 점도 차별화 요소로 꼽힌다. 업스테이지는 최근 공개한 '솔라 2'를 통해 에이전트 성능 향상을 강조하고 있다. 기존 모델 대비 도구 호출과 작업 수행 능력을 강화하며 기업 업무 환경에서 활용 가능한 AI 구현에 초점을 맞췄다. 회사 측은 최근 모델이 실제 에이전트 활용 환경에서도 충분한 경쟁력을 갖췄다고 평가하고 있다. 추가 공모를 통해 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 아키텍처를 강점으로 내세우고 있다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 하지 않은 자체 모델 개발 전략을 추진하며 독자성 확보에 집중해 왔다. 최근 관련 벤치마크에서 강한 성능을 내세우며 존재감을 키운 점도 업계가 주목하는 부분이다. 에이전틱 역량과 함께 '독자성' 판단 기준의 적용 강도도 주요 관전 포인트다. 독파모 사업이 목표로 하는 독자 파운데이션 모델은 해외 모델 파인튜닝이나 파생형이 아닌, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 자체 수행한 모델이다. 가중치를 초기화한 상태에서 독자적으로 학습·최적화하는 것이 최소 요건이다. 1차 평가에서 네이버클라우드가 독자성 기준 미달 판정을 받아 탈락한 전례가 있어, 이 잣대가 이번에도 결과를 가를 핵심 기준이 될 수 있다는 분석이 나온다. 실제 산업 현장 적용 가능성을 뜻하는 '확산성' 항목도 빼놓을 수 없는 평가 기준이다. LG AI연구원과 한컴의 공공 AI 오피스 협력, SKT의 자동차 부품업체 코넥스 현장 AI 에이전트 투입, 업스테이지의 공공기관 특화 검색증강생성(RAG) 서비스 구축 등 각사가 현장 확산 실적을 쌓아온 만큼, 이 항목이 최종 순위를 좌우하는 변수가 될 수 있다는 관측이 나온다. 독파모 사업의 의미가 산업 육성을 넘어 국가 경쟁력과 안보 영역으로 확대되고 있다는 점도 이번 발표의 무게감을 키우는 배경이다. 글로벌 AI 기반 사이버 위협이 현실화하면서 독자 AI 모델 확보가 국가 전략 자산이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 국가AI전략위 보안특위를 중심으로 독파모를 안보 역량 강화 수단으로 격상해야 한다는 논의도 본격화한 상황이다. 한 업계 관계자는 "이번 2차 평가는 어느 기업의 모델이 더 뛰어난지를 가리는 차원을 넘어 국내 AI 산업의 방향성과 기술 자립 수준을 확인하는 과정"이라며 "결과 발표가 가까워질수록 업계의 관심도 더욱 높아지고 있다"고 말했다.

2026.08.14 08:14남혁우 기자

모티프 3, 글로벌 AI 성적표서 한국 기업 '1위'

모티프테크놀로지스가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 올랐다. 모티프테크놀로지스는 모티프 3를 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 13일 밝혔다. 모티프 3는 회사가 정부 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업 2차에 합류한 후 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 전 과정을 처음부터(from scratch) 개발한 모델이다. 총 3140억 개(314B) 파라미터, 활성 132억 개(13.2B) 파라미터의 전문가 혼합(MoE) 구조 LLM으로 구성됐다. 세부 벤치마크 결과에 따르면 모티프 3는 실제 업무 수행 능력을 측정하는 에이전틱 벤치마크가 가장 두드러진 성과를 냈다. 금융 업무 에이전트 과업 완수율 평가(τ³-Banking)에서 35.3점으로 딥시크 V4 프로(30.1점)·키미 K2.6(23.3점)·GLM-5.1(13.6점)·큐원-3.5(13.4점) 등 비교군 전원을 앞섰다. 터미널 환경 실전 코딩·시스템 작업 능력 평가(Terminal-Bench 2.1)에서도 74.9점으로 1위를 기록했다. 장문 추론 능력 평가(AA-LCR)에서는 72.3점으로 규모가 2~5배 큰 모델들과 대등한 수준을 보였다. 실물 경제 업무 수행 가치 평가(GDPval v2)에서는 38.7점으로 5배 규모인 딥시크 V4 프로(40.2점)를 뒤이었다. 모르는 내용을 아는 것처럼 지어내지 않는지를 측정하는 논-할루시네이션 지표(AA-Omniscience)에서는 71.6점으로 비교군 중 2위에 올랐다. 이 밖에 소프트웨어 엔지니어링(SWE-bench Verified) 76.2점, 전문가급 초고난도 지식 평가인 '인류 최후의 시험(Humanity's Last Exam)' 37.0점을 기록했다. 모티프테크놀로지스 측은 "총 1조 파라미터를 넘나드는 초대형 모델과의 경쟁 속 실제 서비스 비용을 좌우하는 활성 연산량을 최소 수준으로 유지하면서 프론티어급 성능에 도달한 것"이라며 "연산량 대비 지능(intelligence per FLOP) 관점에서 세계 최고 수준의 효율"이라고 강조했다. 모티프 3는 상업적 활용을 포함한 MIT 라이선스로 모델 가중치와 학습 코드, 라이브러리까지 전면 공개됐다. 모티프테크놀로지스는 자체 개발한 어텐션 구조 GDLA(Grouped Differential Latent Attention)를 비롯해 아키텍처, 옵티마이저, 후처리 등 모델 개발 전 계층에 걸쳐 자체 설계 기술을 적용했다. 언어모델 외에도 비전(7B), 오디오(0.7B), 비디오 VAE(1.2B) 등 3개 모달리티 인코더를 병행 개발해 총 4개 모듈을 완성했다. 자체 비전 인코더는 메타의 V-JEPA 2.1, DINOv3 등 해외 최신 비전 모델을 상회하는 성능을 보인 것으로 나타났다. 모티프테크놀로지스는 향후 모티프 3 고도화와 더불어 차세대 모델 '모티프 4'에서 글로벌 5위권 진입을 목표로 한다. 비전, 오디오, 비디오 모듈을 언어모델과 결합한 멀티모달 통합 모델로 확장할 계획이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "모티프 3는 짧은 기간과 제한된 자원 속에서 독자 아키텍처만으로 글로벌과 경쟁할 수 있는 수준임을 증명한 시작점"이라며 "같은 조건이 주어졌을 때 우리가 어디까지 갈 수 있는지는 이제부터가 증명의 시간"이라고 말했다. 이어 "이번에 얻은 자신감을 바탕으로 미국과 중국 프론티어 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있는 최고 수준의 AI 모델을 완성하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.13 11:29이나연 기자

추론 특화 '모티프 2', MS 애저서 쓴다

모티프테크놀로지스가 자체 개발 대규모언어모델(LLM) '모티프(Motif) 2'를 마이크로소프트(MS) 마켓플레이스를 통해 글로벌 기업 고객에게 제공한다. 모티프테크놀로지스는 Motif 2를 마이크로소프트 마켓플레이스에 등록하고 서비스를 시작한다고 11일 밝혔다. 고객은 마켓플레이스에서 Motif 2를 선택한 후 마이크로소프트 애저 환경에서 응용 프로그램 인터페이스(API) 엔드포인트를 생성해 생성형 AI 시나리오에 활용할 수 있다. 별도 인프라 구축 없이 기존 애저 환경에서 배포·관리할 수 있으며 MS 계약 및 구매 프로세스와 연계해 비용도 효율적으로 운영할 수 있다. Motif 2는 지난해 11월 허깅페이스에 오픈소스로 공개된 127억 개 매개변수 규모 추론 특화 LLM이다. 모티프테크놀로지스가 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 직접 수행한 국산 모델로 공개 직후 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표(AAII)에서 한국 1위를 기록했다. 후속 모델 'Motif 3'도 최근 개발을 완료해 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 심사에 제출됐다. 3140억 개 매개변수 규모로 지난달 말 공개된 베타 버전은 AAII 글로벌 공동 11위·오픈소스 중 글로벌 공동 3위를 기록했다. 독파모 심사 결과에 맞춰 기술보고서와 함께 최종 모델을 오픈소스로 공개할 예정이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "국내에서 개발된 독자 AI 모델이 글로벌 고객 접점을 확대하는 기반이 마련됐다는 점에서 의미가 크다"며 "전 세계 기업들이 더 쉽고 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 더 우수한 모델과 서비스를 지속적으로 선보일 것"이라고 말했다.

2026.08.11 14:09이나연 기자

국내 AI 모델 '모티프-2', 마이크로소프트 플랫폼에서 바로 쓴다

국내 인공지능(AI) 기업이 개발한 독자 모델이 처음으로 마이크로소프트 공식 AI모델 카탈로그에 이름을 올렸다. 5일 임정환 모티프테크놀로지스(이하 모티프) 대표는 링크드인을 통해 추론 특화 언어모델 '모티프-2'가 마이크로소프트 파운드리에 정식 탑재됐다고 밝혔다. 임 대표는 "국내에서 개발된 독자 AI 모델이 마이크로소프트 공식 모델 카탈로그에 등재된 것은 처음"이라며 "이번 사례가 국내 AI 모델의 글로벌 상용화 가능성을 보여주는 의미 있는 이정표"라고 설명했다. 모티프-2는 127억개 파라미터 규모 추론 특화 대형언어모델이다. 수학 문제 해결, 코드 생성, 논리 추론, 지시 수행, 에이전트형 도구 활용 등 단계적 사고가 필요한 작업에 최적화됐다. 한국어와 영어를 지원하며 기본 6만4000(64K) 토큰의 컨텍스트 길이를 제공한다. 얀 로프 스케일링을 적용하면 최대 12만8000(128K) 토큰까지 확장할 수 있다. 이 모델은 5조5000억 토큰 규모 데이터로 처음부터 사전학습됐으며, 언어, 수학, 과학, 프로그래밍 등 다양한 도메인을 포괄한다. 여기에 지디에이 구조를 적용해 상대적으로 제한된 연산 자원에서도 표현 효율을 높이도록 설계됐다. 임 대표는 이를 통해 더 큰 규모의 모델과 경쟁할 수 있는 성능을 목표로 했다고 설명했다. 이번 등재로 전 세계 애저 고객은 별도의 인프라를 새로 구축하거나 신규 계약을 체결하지 않고도 기존 애저 환경에서 모티프-2를 배포해 사용할 수 있게 됐다. 사용자는 모델 카탈로그에서 모티프-2를 선택한 뒤 바로 배포할 수 있으며 즉시 API 엔드포인트를 생성해 서비스에 연동할 수 있다. 보안 측면도 주요 강점으로 제시됐다. 모티프-2는 고객의 애저 구독 내에서 실행되는 구조를 기반으로 해 데이터가 외부로 반출되지 않도록 설계됐다. 이에 따라 금융, 공공, 의료 등 높은 수준의 보안과 규제 대응이 요구되는 산업군에서도 활용 가능성이 주목된다. 도입과 조달 절차 역시 간소화됐다. 모티프-2 사용 비용은 애저 청구 체계에 통합되기 때문에 기업들은 기존 마이크로소프트 계약과 클라우드 예산 범위 안에서 비교적 손쉽게 서비스를 도입할 수 있다. 별도 구매 절차나 추가적인 계약 부담을 줄일 수 있다는 점에서 기업 고객의 접근성을 높였다는 평가다. 이와 함께 모티프-2는 추론 과정과 최종 답변을 분리해 처리할 수 있는 구조화된 리즈닝 트레이스를 지원하고, 반복 기반 자동 종료 기능과 툴·함수 호출 기능도 제공한다. 단순 질의응답을 넘어 보다 복합적인 기업용 AI 서비스에 적용할 수 있는 기반을 갖췄다는 분석이다. 임 대표는 이번 등재가 국내 AI 기업의 해외 진출 전략에도 시사점을 줄 수 있다고 설명했다. 자체 개발한 모델을 글로벌 클라우드 사업자의 유통 체계와 결합해 배포, 과금, 보안, 운영까지 한 번에 제공하는 방식이 현실적인 확장 경로가 될 수 있어서다. 모티프와 마이크로소프트는 이번 카탈로그 등재를 계기로 기술 협업과 공동 시장 개발도 함께 추진할 예정이다. 임정환 대표는 "이번 등재는 새로운 배포 채널을 확보한 것을 넘어 글로벌 빅테크인 마이크로소프트의 기술 및 보안 검토를 거쳐 글로벌 고객에게 제공되는 첫 공식 AI 모델이 되었다는 점에서 의미가 있다"며 "이번 협력은 카탈로그 등재에 그치지 않고 기술 협업과 공동 시장 개발(GTM)을 함께 추진하며 글로벌 시장 확대를 이어갈 예정"이라고 밝혔다. 이어 "국내에서 개발된 AI가 글로벌 기업들의 새로운 선택지가 될 수 있도록, 앞으로도 더 좋은 모델과 서비스를 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.08.05 10:57남혁우 기자

개방형 국산 AI 출격…국가대표 4사4색 전략은

국가대표 인공지능(AI) 개발사들이 차세대 오픈웨이트(가중치 개방형) 모델을 잇달아 공개하며 본격적인 확산 경쟁에 돌입했다. 4일 업계에 따르면 모티프테크놀로지스, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업 2차 평가용 모델을 세계 최대 AI 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 차례로 공개했다. 1차 평가 이후 합류해 최종 버전이 아닌 프리뷰(베타) 모델을 선공개한 모티프테크놀로지스를 제외하면 나머지 3개 팀 모두 올해 초 1차 평가 당시 공개했던 초기 모델보다 성능을 높인 버전들이다. 정부는 이렇게 개발된 모델을 전 국민의 AI 문해력을 키우고 국산 모델 사용 기반을 확대하는 '모두의 AI' 사업에 활용한다는 계획이다. 체급부터 효율까지…같은 목표, 다른 해법 이번 공개는 단순한 모델 업데이트를 넘어 각 기업이 내세우는 독자 AI 개발 방향을 구체화했다는 점에서 의미가 있다. 1차 평가를 통과한 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지는 각각 체급 확대와 산업 적용, 효율성 강화에 초점을 맞췄다. 올해 새롭게 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 기반 모델을 앞세워 경쟁에 뛰어들었다. LG AI연구원은 직전 모델보다 3배 이상 몸집을 키워 4개 팀 가운데 가장 큰 규모를 갖췄다. 기존 K-엑사원 가중치를 재활용하는 업사이클링 방식으로 'K-엑사원 2.0'을 7500억 개(750B) 매개변수(파라미터) 규모까지 키우면서다. 학습 비용을 줄이면서도 성능을 끌어올렸고 라이선스도 아파치 2.0으로 전환해 상업적 활용 범위를 넓혔다. SK텔레콤은 6880억 개(688B) 매개변수 규모 '에이닷 엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하며 장문 추론과 에이전트 성능을 강화했다. 향후 조(兆) 단위 모델과 비전·음성 모델까지 확장하는 로드맵도 함께 제시했다. 라이선스 역시 아파치 2.0을 적용해 누구나 수정과 상업적 활용이 가능하도록 개방했다. 올해 합류한 모티프테크놀로지스는 자체 개발한 3140억 개(314B) 매개변수 규모 전문가혼합(MoE) 모델 '모티프3'를 선보였다. 프리뷰 모델은 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)에서 44점을 기록했다. 정식 버전에는 MIT 라이선스를 적용해 상업적 이용 제한 없이 공개할 예정이다. 업스테이지는 2500억 개(250B) 매개변수 규모 '솔라 오픈 2'를 통해 효율성을 앞세웠다. MoE 구조를 기반으로 에이전트 성능과 한국어 경쟁력을 높였고 최대 100만 토큰 문맥 처리 능력을 구현했다. 특히 기업이 자체 인프라에서도 비용 부담을 줄여 활용할 수 있도록 설계했다. '잘 만든 AI'보다 '많이 쓰는 AI'로 독파모 프로젝트도 모델 성능뿐 아니라 개방성과 실제 활용성을 함께 평가하는 단계에 접어들었다. 초기에는 독자 모델 개발과 성능 확보가 핵심이었다면 이제 산업 적용과 생태계 확산 역량의 비중이 커지고 있다. 이에 맞춰 기업들도 서로 다른 모델 확산 및 서비스 전략을 내놓고 있다. 업스테이지는 올 상반기 인수한 포털 다음과 AI 에이전트 플랫폼을 기반으로 서비스 적용을 확대하고 있다. LG AI연구원은 공공 서비스 적용 경험을 바탕으로 대국민 체험 서비스를 준비 중이다. SK텔레콤은 제조·국방·바이오 등 산업 현장 실증과 '모두의 AI' 참여를 추진하고 있으며 모티프테크놀로지스는 금융·회계 분야 협력사를 중심으로 초기 상용 레퍼런스를 확보하는 데 집중하고 있다. 글로벌 경쟁 역시 치열해지고 있다. 오픈웨이트 모델이 AI 산업의 새로운 축으로 자리 잡으면서 개발자 생태계 확보 경쟁도 본격화되는 모습이다. 중국에서는 딥시크와 알리바바, 문샷AI, Z.AI(옛 지푸) 등이 공격적으로 오픈웨이트 모델을 공개하며 생태계를 넓히고 있다. 미국도 메타를 비롯해 구글, 오픈AI 등이 오픈웨이트 모델을 확대하며 전략을 다변화하고 있다. 모델 경쟁력의 기준도 단순 벤치마크 점수보다 얼마나 많은 개발자와 기업이 실제 활용하느냐로 옮겨가는 분위기다. 업계 관계자는 "2차 평가는 모델 성능뿐 아니라 실제 활용성과 생태계 확장 가능성이 중요한 평가 요소"라며 "결국 산업 현장에서 선택받고 개발자들이 지속적으로 활용하는 모델이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 말했다.

2026.08.04 10:25이나연 기자

[AI는 지금] 모티프, 독파모 2차전 앞두고 '반전'…글로벌 경쟁력 입증

국가대표 인공지능(AI) 기업을 가리는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업의 2차 평가를 앞두고 참여 기업 간 경쟁이 달아오르고 있다. 가장 늦게 합류한 모티프테크놀로지가 프리뷰 모델로 글로벌 오픈소스 최상위권 성능을 기록하면서 예상 선발 구도에 변화가 생길지 주목된다. 모티프는 독파모 사업을 통해 개발 중인 대규모언어모델(LLM) '모티프 3' 프리뷰 버전이 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표인 AAII에서 44점을 기록했다고 21일 밝혔다. 회사 측에 따르면 '모티프 3 프리뷰'는 딥시크 최신 모델과 같은 44점을 기록해 미국과 중국을 제외한 국가에서 개발된 모델 가운데 가장 높은 성적을 거뒀다. 글로벌 오픈소스 모델 순위에서도 문샷AI의 키미와 즈푸AI의 GLM에 이어 미니맥스, 딥시크 모델과 함께 3위권에 올랐다. 이번 결과는 모티프가 독파모 2차 평가용 최종 모델을 제출하기 전에 확보한 성적이라는 점에서 주목된다. 모티프는 이달 말 모델을 제출한 뒤 8월 초 성능을 높인 최종 버전을 공개할 예정이다. '모티프 3'는 전체 파라미터 3140억 개 규모의 전문가혼합(MoE) 모델이다. 추론 과정에선 전체의 약 4%인 130억 개 파라미터만 선택적으로 활성화하는 구조를 적용했다. 회사 측은 해외 오픈소스 모델을 개량하지 않고 아키텍처 설계부터 학습까지 자체 개발했다고 설명했다. 개발 규모도 경쟁사보다 작다. 모티프는 직원 약 30명이 정부가 제공한 그래픽처리장치(GPU) 700여 장을 활용해 선정 후 약 5개월 만에 프리뷰 모델을 완성했다. 이처럼 상대적으로 적은 인력과 연산 자원으로 글로벌 상위권 벤치마크 점수를 제시하면서 기술 효율성과 독자성을 드러낸 것으로 평가됐다. 독파모 2차 평가는 기존 4개 정예팀 가운데 1곳을 탈락시키는 방식으로 진행될 예정이다. SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지는 지난 6월 말 평가용 모델을 제출했으며 패자부활전을 통해 한 달 늦게 합류한 모티프는 이달 말까지 모델을 제출한다. 과학기술정보통신부는 8월 초부터 심사에 들어갈 계획이다. 이번 평가는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용과 서비스 확산 가능성도 주요 평가 요소로 거론된다. 또 글로벌 벤치마크 반영 비중이 높아지는 동시에 실제 사업 적용 사례와 생태계 확장 능력도 함께 살피는 것으로 알려졌다. 업스테이지는 2차 평가에서 기존 1000억 개 규모 모델을 2000억 개 수준으로 확대할 예정이다. 이곳은 AAII에서 44.4점을 기록한 모델 성능과 국산 AI 모델·국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 풀스택 역량을 강점으로 내세우고 있다. 최근에는 검색 플랫폼 다음을 인수하고 AI 요약 서비스에 자체 거대언어모델(LLM) 기술을 적용하며 서비스 확장에도 나섰다. LG AI연구원은 그룹 계열사와 외부 산업 현장에서 축적한 적용 사례를 앞세우고 있다. 최근 코스콤과 협력해 국내 상장기업 약 2500개 종목의 주가 예측과 해설 서비스를 추진하고 있으며 LG유플러스와 함께 정부의 '모두의 AI' 사업 참여도 준비 중이다. SK텔레콤은 컨소시엄에 SK AX와 테크노매트릭스를 추가하며 산업 확산 역량을 강화했다. SK AX는 제조와 금융, 공공 분야의 AI 전환 사례를 발굴하고 테크노매트릭스는 독자 모델의 현장 운영과 고도화를 지원하는 역할을 맡는다. 모티프도 삼일회계법인과 딥서치 등 컨소시엄 참여 기업 및 협력사와 모델 공급을 논의하고 있다. 성능 중심의 개발 전략을 유지하면서 회계와 금융 데이터, 산업 현장 적용 사례를 확대해 상용화 평가에 대응할 계획이다. 업계에선 모티프가 공개한 AAII 성적이 2차 평가를 앞두고 선두권과 후발 주자의 격차가 예상보다 크지 않을 수 있다는 점을 드러냈다고 평가했다. 기존에는 자본력과 인력, 산업 적용 경험을 갖춘 대기업 계열 팀이 유리할 것이라는 관측이 많았지만, 이번에 모티프가 프리뷰 단계에서 성능 경쟁력을 입증하면서 평가 변수로 떠오른 분위기다. 다만 일각에선 기업별 AAII 점수가 모델 공개 시점과 평가 버전, 오픈소스 범위가 달라 단순 비교에는 한계가 있다고 지적했다. 모티프가 제시한 '글로벌 오픈소스 3위권'도 44점을 받은 여러 모델이 함께 포함된 순위인 만큼, 실제 경쟁력은 8월 독파모 평가에서 다른 정예팀과 동일한 기준으로 비교해야 확인할 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "2차 평가부터는 벤치마크 점수만 높다고 통과할 수 있는 구조는 아닐 것"이라며 "독자 기술로 성능을 얼마나 끌어올렸는지와 실제 산업에서 활용할 수 있는지를 함께 증명하는 팀이 유리할 것"이라고 말했다.

2026.07.21 11:08장유미 기자

"암 치료부터 자율용접까지"…K-AI 모델, 산업 현장 침투 시작

한국 인공지능(AI) 기업들이 의료와 조선, 국방, 반도체 등 국가 핵심 산업에서 생산성과 경쟁력을 강화하고 있다. 과학기술정보통신부는 LG AI연구원과 NC AI, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스가 각각 의료와 조선, 국방, 반도체 분야에서 추진한 독자 AI 모델 협력 사업을 22일 소개했다. LG AI연구원은 미국 벤더빌트대 메디컬센터 손잡고 암 치료 전 과정을 지원하는 '암 에이전틱 AI' 개발에 나선다. 해당 시스템은 초거대 AI '엑사원'과 암 병리 특화 AI를 기반으로 여러 AI 에이전트가 협업하는 구조로 설계된다. 이 시스템은 암 조직 이미지 분석과 유전자 활성 정보 확인, 후보 약물 검증, 치료 전략 설계, 의료진 의사결정 지원 등을 단계적으로 수행한다. 이를 통해 방대한 의료 데이터를 신속히 처리하고 임상 현장에서 치료 효율을 높일 것으로 기대된다. NC AI는 한화오션과 조선 산업용 피지컬 AI 기술 개발을 추진한다. 스마트야드에서 축적한 데이터를 활용해 용접 품질을 예측하고 작업 조건을 스스로 최적화하는 자율 용접 체계를 구축할 계획이다. 피지컬 AI 기반 자율 용접 기술이 적용되면 보다 균일한 품질 확보와 작업 안전성 향상이 가능할 전망이다. 숙련 인력 감소와 기술 전수 단절 문제를 해결하는 데도 도움이 될 것으로 평가받고 있다. SK텔레콤은 국방부와 협력해 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진한다. AI 파운데이션 모델인 'A.X K1' 기반으로 국방 데이터 활용 체계를 구축하고 국방 분야 AI 전환(AX)을 지원한다. 모티프테크놀로지스는 팹리스 기업 파두와 손잡고 반도체 설계 전 과정에 AI를 적용한다. 회로 설계와 검증, 배치·배선 최적화, 전력 효율 개선 등 반도체 개발 전 주기에 AI 활용 범위를 확대할 예정이다. 박선영 NC AI 멀티모달 AI팀 연구원은 "대한민국 조선업을 세계 최고 수준으로 지탱해 온 기술자 고령화와 신규 인력 감소는 단순한 인력난을 넘어 현장 노하우 소실을 의미한다"며 "명장이 현장을 떠날 때마다 사라지는 그들의 감각과 경험을 다음 세대로 이어가기 위해 K-AI로 자산화해 대한민국 조선업 세계 1위 자리를 더욱 굳건히 다지겠다"고 밝혔다.

2026.06.22 10:00김미정 기자

금융부터 농업·사법행정까지…'K-AI' 모델 현장 적용 속도

한국 인공지능(AI) 모델이 연구소를 나와 금융과 로봇, 검색, 농업, 사법행정 등 실제 산업 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스, 네이버클라우드, KT가 분야 기업·기관과 협력해 K-AI 모델 기반 산업 특화 서비스를 추진하고 있다고 15일 밝혔따. 주요 적용 분야는 금융 AI 에이전트, 피지컬 AI, AI 검색, 금융 특화 거대언어모델(LLM), 농업 AI 에이전트, 재판지원 AI다. LG AI연구원은 키움증권 손잡고 금융 특화 AI 에이전트 구축에 나선다. 두 기업은 LG AI연구원의 AI 모델과 런던증권거래소그룹 금융 데이터 기반으로 개인 투자 판단을 돕는 서비스를 마련할 계획이다. LG AI연구원은 '엑사원 비즈니스 인텔리전스(BI)' 기반으로 AI가 종목 투자 점수를 예측하는 데 그치지 않고 판단 근거와 이유까지 설명하는 '설명가능한 AI투자' 서비스를 구현하고 있다. 이를 통해 금융 AI 에이전트의 핵심 요소인 정확도와 설명 가능성을 함께 높이겠다는 구상이다. 업스테이지는 피지컬 AI 스타트업 리얼월드와 로봇 파운데이션 모델 연계를 추진한다. 리얼월드는 로봇이 실제 세계를 보고 이해하고 행동할 수 있도록 하는 로봇 파운데이션 모델 'RLDX-1'을 공개한 바 있다. 두 기업은 업스테이지가 개발할 독자 AI 모델 '솔라 오픈 비전언어모델(VLM)'을 리얼월드의 로봇 파운데이션 모델과 연계하기 위한 작업을 진행할 계획이다. 기술 요구사항을 정의하고 리얼월드 액션 모듈과 결합한 통합 모델의 성능을 검증하는 방식이다. SK텔레콤은 라이너와 AI 기반 검색·정보 서비스 고도화에 나선다. SK텔레콤 독자 AI 모델 'A.X K1'에 라이너의 고정밀 검색증강생성 기술을 결합해 답변 정확도와 신뢰성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 라이너는 실사용 기반 데이터셋과 랭커 모델 기반 평가 시스템, 문장 단위 검증 모듈을 통해 AI 환각 현상을 줄이는 데 집중하고 있다. SK텔레콤은 라이너의 검색·검증 역량을 기반으로 출처가 명확한 정보를 제공할 수 있는 기반을 고도화하고 있다. 모티프테크놀로지스는 딥서치와 금융 특화 거대언어모델을 공동 개발한다. 양사는 국내 AI 모델에 딥서치의 금융 데이터와 구조화된 지식을 결합해 금융사 내부망 환경에 최적화된 모델을 구현할 계획이다. 이 모델은 향후 복잡한 금융 업무를 스스로 판단하고 실행하는 에이전틱 AI로 발전할 예정이다. 기업 분석과 가치평가, 자산운용 포트폴리오 형성 및 최적화, 인수합병 관련 피인수기업 분석 등 전문 금융 업무를 지원하는 방향이다. 네이버클라우드는 대동과 농업 특화 AI 에이전트를 만든다. 국내 토양과 기후, 작물 데이터를 학습한 AI 모델에 네이버클라우드의 음성·언어 기술과 대동에이아이랩의 스마트파밍·농업 AI 플랫폼 운영 노하우를 결합한다. 농민은 농업 특화 AI 에이전트를 통해 영농일지 작성, 농장 맞춤형 재배 관리, 농업 컨설팅 서비스를 제공받을 수 있다. 향후 유통과 운영 관리까지 AI 기반 서비스 범위가 확대될 예정이다. KT는 대법원과 생성형 AI 기반 재판지원 AI 시스템 구축 사업을 수행하고 있다. 법률 분야에 특화된 데이터 체계를 구축하고 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라와 AI 서비스 포털을 개발해 생성형 AI를 실제 업무에 활용할 수 있는 통합 환경을 마련했다. 재판지원 AI는 법령, 판례, 결정례, 주석서, 실무제요 등 법률정보를 기반으로 답변을 제공하도록 개발됐다. 사용자는 답변의 근거가 되는 법령과 판례도 함께 확인할 수 있다. KT는 "자체 개발 AI 모델 '믿음 2.0'을 재판지원 AI에 적용할 계획"이라며 "법률 분야 AI 서비스 성능을 고도화하고 공공 분야에서 안전하고 신뢰할 수 있는 생성형 AI 활용 모델을 제시할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.15 15:57김미정 기자

[유미's 픽] 젠슨 황 만난 LG·SKT·업스테이지…독자 AI 2차전 변수될까

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한을 계기로 국내 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁 구도에도 변화가 감지된다. LG AI연구원과 SK텔레콤이 엔비디아와 기술 협력 접점을 넓히고 업스테이지가 국내 대표 AI 스타트업으로 황 CEO와 만나면서 2차 평가를 앞둔 경쟁에 새 변수가 더해졌다는 분석이 나온다. 9일 업계에 따르면 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4곳이 정예팀으로 참여하고 있다. 이들 기업은 오는 8월 2차 평가를 거쳐 1곳이 탈락하고, 내년 2월 최종 2곳이 선정되는 일정을 앞두고 있다. 1차 평가 이후 독자성 논란이 불거졌던 만큼 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 활용성, 기술 자립성, 산업 적용 가능성 등이 더 면밀히 다뤄질 가능성이 거론된다. 이 같은 상황에서 이번 엔비디아 협력은 LG AI연구원과 SK텔레콤에 비교적 직접적인 기회로 작용할 수 있을 것으로 예상된다. 두 회사 모두 엔비디아와의 협력 범위가 단순 회동을 넘어 모델 개발, 학습 인프라, AI 클라우드, 추론 최적화 등으로 연결돼 있어서다. 또 대규모 AI 모델 경쟁이 벤치마크 점수를 넘어 실제 서비스 구현 역량까지 따지는 방향으로 바뀌면서 글로벌 AI 인프라 기업과의 협력 가치도 커지고 있다. LG AI연구원은 자체 모델 엑사원(EXAONE) 고도화에 엔비디아 기술을 활용할 예정이다. LG와 엔비디아는 전날 서울 여의도 LG트윈타워에서 최고경영진 회의를 열고 피지컬 AI, AI 인프라, 모빌리티 등 차세대 AI 산업 협력 방안을 논의했다. 이 자리에서 엑사원 생태계 확장을 위한 기술 협력도 함께 다뤄졌다. LG AI연구원은 엑사원 성능 강화 과정에서 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)인 블랙웰과 AI 개발 플랫폼 네모 프레임워크, 추론 성능 강화 소프트웨어 텐서RT-LLM을 활용할 계획이다. 또 AI 모델 데이터 학습 품질을 높이기 위해 엔비디아의 네모트론 오픈 데이터셋도 활용키로 했다. 이는 엑사원의 학습 효율과 추론 성능을 높이고 실제 산업 현장 적용 기반을 넓히려는 행보로 풀이된다. LG AI연구원은 1차 평가에서 K-엑사원을 앞세워 국내 모델 중 1위(90.2점)를 기록했다. 2차 평가에서는 모델 규모와 성능을 끌어올려 글로벌 최신 오픈웨이트 모델과 경쟁할 수 있는 수준을 목표로 하고 있다. 지식, 추론, 지시어 이행, 롱 컨텍스트뿐 아니라 에이전틱 툴 활용과 코딩 영역에서도 성능 개선을 추진 중이다. SK텔레콤은 엔비디아와의 협력을 모델 개발과 AI 인프라 사업 양쪽으로 연결하고 있다. 이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 에이닷엑스 케이원(A.X K1)의 후속 모델인 에이닷엑스 케이투(A.X K2)를 개발하고 있다. 엔비디아와는 학습 데이터, 인프라, 프레임워크 전반에서 기술 협력을 이어가고 있다. SK그룹 차원의 협력도 SK텔레콤에 힘을 싣는 구조다. SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼 기반 AI팩토리 구축과 운영을 맡는다. SK하이닉스는 엔비디아와 AI팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발한다. SK텔레콤은 이를 기가와트급 인프라로 확장해 아시아 AI 클라우드 사업자로 도약하겠다는 구상을 제시했다. 3개 팀을 선별할 오는 8월 평가에서는 이 같은 인프라 구상이 A.X K2의 모델 경쟁력을 얼마나 보완할 수 있을지도 관심사다. 다만 AI 클라우드 사업 계획보다 모델 자체의 성능과 활용성이 별도로 검증될 가능성이 크다. 업스테이지는 LG AI연구원이나 SK텔레콤처럼 대규모 그룹 인프라를 갖춘 것은 아니지만, 지난 8일 오후 젠슨 황 CEO와 진행된 국내 AI 스타트업 간담회에 주요 기업으로 참석해 시장 주목도를 높였다. 다만 엔비디아와의 구체적인 기술 협력 발표가 나온 것은 아닌 만큼 독자 AI 파운데이션 모델 평가에서는 솔라 계열 모델의 실제 성능과 활용 사례가 더 중요한 판단 기준이 될 가능성이 크다. 모티프테크놀로지스는 이번 엔비디아 방한 흐름에서는 상대적으로 주목도가 낮지만, 독자 아키텍처를 앞세운 차별화 전략을 내세우고 있다. 뒤늦게 정예팀에 합류한 만큼 2차 평가까지 남은 기간 동안 성능 안정화와 기술 독자성을 얼마나 설득력 있게 보여줄지가 과제로 꼽힌다. 업계 관계자는 "엔비디아 협력이 평가 우위를 곧바로 보장하지는 않을 것"이라며 "정부 프로젝트가 지향하는 방향이 해외 AI 생태계와의 친밀도보다 국내 주도의 모델 개발 역량과 산업 활용 생태계 구축에 있기 때문"이라고 봤다. 그러면서 "각 기업이 자체 모델의 성능과 활용 사례, 기술 독자성을 얼마나 설득력 있게 보여주느냐가 더 중요하게 작용할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.09 10:31장유미 기자

'K-AI 모델' 적용 범위 확대…"국가유산·반도체·모빌리티·금융까지"

한국 인공지능(AI) 모델이 공공서비스를 비롯한 반도체 인프라, 차량용 AI, 금융 영업점 운영 등 실제 서비스 영역으로 활용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 모티프테크놀로지스를 비롯한 LG AI연구원, SK텔레콤, NC AI 등이 각각 국가유산진흥원, 퓨리오사AI, 포티투닷, 신한은행과 협력해 K-AI 모델을 현장에 적용하고 있다고 8일 밝혔다. 모티프테크놀로지스는 국가유산진흥원과 국가유산 행정, 대민 서비스에 자사 AI 모델을 활용한다. 국가유산진흥원은 이를 통해 행정 효율성을 높이고 보다 신속하고 안정적인 공공서비스 제공 기반을 마련할 계획이다. 국가유산진흥원은 현재 제공 중인 국가유산 이미지 생성 서비스 '하이'에 해당 모델을 탑재할 예정이다. 하이는 텍스트 입력 기반으로 국가유산 이미지를 생성하는 AI 서비스로 올해 7월 스위스 제네바에서 열리는 'AI 포 굿 글로벌 서밋' 공식 발표 사례로 선정됐다. LG AI연구원은 퓨리오사AI와 국산 AI반도체 기반 AI 인프라 생태계 구축에 나선다. LG AI연구원의 엑사원 전문성과 퓨리오사AI의 2세대 고성능 신경망처리장치(NPU) '레니게이드'를 결합한 풀스택 협업이 핵심이다. 정부는 이 협업이 단순 기술 실증을 넘어 고유 AI 인프라를 주도적으로 설계하고 운용하려는 기업들에 글로벌 표준을 제시할 수 있을 것으로 봤다. 두 기업은 2023년부터 협력해 왔으며 전력 효율을 개선한 국산 NPU와 자체 AI 모델 시너지 바탕으로 국내외 AI 생태계 확장을 추진할 계획이다. SK텔레콤은 포티투닷과 차량용 AI 분야에서 협력 중이다. 포티투닷은 최근 차량용 음성 AI 에이전트 '글레오 AI'를 공개하고 차량 안에서 사람처럼 자연스럽게 소통하는 AI 기반 이동 경험을 선보였다. SK텔레콤의 AI 모델과 포티투닷은 차량 거대언어모델(LLM)을 개발하고 있다. 특화 AI 에이전트 음성 데이터셋 구축 지원을 통해 차량 안에서 보다 자연스러운 대화를 구현하는 것이 목표다. NC AI의 AI 모델은 신한은행 금융 현장에 도입된다. 오프라인 금융 영업점과 동일한 디지털 트윈 환경을 구축해 운영 흐름을 분석하고 창구 배치나 키오스크 구성 변화를 사전에 시뮬레이션하는 방식이다. 디지털 트윈은 현실 세계 공간을 가상 세계에 동일하게 구현해 다양한 상황을 미리 실험하고 결과를 예측·최적화하는 기술이다. 신한은행은 이를 통해 영업점 공간과 서비스 구성을 고객 경험에 맞게 개선할 수 있는 기반을 마련할 수 있다. 정부는 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 글로벌 수준의 AI 모델 개발뿐 아니라 국산 AI반도체와의 협업도 함께 진행하고 있다"고 설명했다.

2026.06.08 15:06김미정 기자

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