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[AI는 지금] "韓 모델 또 누락"…'AI 3강' 노린 정부, 스탠퍼드 지표 정조준

정부가 미국 스탠퍼드대학교 인공지능(AI) 인덱스에서 반복된 한국 AI 모델 누락 사례를 계기로 글로벌 평가 지표 대응 강화에 본격 나섰다. 국내 기업과 연구기관이 개발한 AI 모델 성과를 국가 차원에서 정리하고 해외 평가기관에 제공하는 체계를 갖추려는 움직임이다. 30일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 이날 문을 연 인공지능정책센터를 통해 국내외 AI 동향 분석과 정책 지원 기능을 본격화한다. 센터는 AI기본법 제11조에 따라 AI 정책 개발과 국제 규범 정립·확산에 필요한 업무를 수행하는 전문기관이다. 운영 계획에는 AI 기본계획 수립·시행 지원, AI 활용 확산에 따른 영향 조사·분석, 국내외 AI 이슈 동향 분석, 미래 예측과 법제도 연구 등이 포함됐다. 정부가 특히 주목하는 부분은 국내외 AI 이슈 동향 분석이다. 해외 주요 AI 보고서가 공개 자료와 기업 발표, 논문, 정책 지표 등을 토대로 국가별 경쟁력을 비교하는 만큼 국내 모델 정보가 체계적으로 정리되지 않으면 실제 개발 성과가 평가에서 빠질 수 있어서다. 특히 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)가 발간하는 AI 인덱스에서 한국 AI 모델이 잇따라 과소 집계된 사례가 나타나자 정부가 AI정책센터를 통해 대응에 나섰다. AI 인덱스는 각국의 AI 연구개발, 민간 투자, 인재, 특허, 산업 도입, 정책 환경 등을 종합한 글로벌 보고서다. 각국 정부와 기업, 투자자가 국가별 AI 경쟁력을 판단할 때 참고하는 자료로 활용된다. 하지만 스탠퍼드 HAI는 'AI 인덱스 2026'에서 2025년 출시된 한국의 '주목할 만한 AI 모델' 수를 5개로 집계한 후 부정확한 정보를 발표해 논란이 됐다. 한국은 미국 50개, 중국 30개에 이어 3위로 평가됐지만 국내 모델 일부가 빠진 것이다. 이에 지디넷코리아와 과기정통부는 스탠퍼드 HAI에 한국 AI 모델에 대한 추가 확인을 요청했다. 이후 HAI는 한국의 주목할 만한 AI 모델 수를 기존 5개에서 8개로 정정해 AI 인덱스의 신뢰성에 금이 갔다. 이번에 AI 인덱스에 오른 국내 AI 모델은 ▲업스테이지 '솔라 오픈 100B' ▲LG AI연구원 'K-엑사원', '엑사원 4.0 32B', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥 32B' ▲NC AI '배키' ▲SK텔레콤 '에이닷엑스 K1' ▲네이버클라우드 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크' 등이다. 여기에 스탠퍼드 HAI는 지난 2024년에도 국내 AI 모델을 잘못 집계해 논란이 됐다. 당시 스탠포드 HAI는 'AI 인덱스 2024'에서 한국의 파운데이션 모델 개발 건수를 0건으로 집계했다. 미국 109개, 중국 20개, 영국 8개, 아랍에미리트 4개와 달리 한국은 명단에 포함되지 않았다. 이에 과기정통부는 당시 미국 샌프란시스코 총영사관의 과학기술정보통신 외교 채널을 통해 스탠퍼드 측에 집계가 사실과 다르다고 반박했다. 또 ▲네이버 '하이퍼클로바X' ▲LG AI연구원 '엑사원' ▲삼성전자 '가우스' ▲코난테크놀로지 '코난 LLM' ▲엔씨소프트 '바르코' 등 국내 기업의 독자 파운데이션 모델이 이미 존재한다고 주장하며 정정을 요청했다. 이처럼 잇따라 스탠퍼드 HAI에서 한국 AI 모델에 대한 평가가 제대로 이뤄지지 않자 과기정통부는 사후 정정 요청이 아닌 AI정책센터를 통해 공식 대응 채널 마련에 나섰다. AI정책센터를 통해 국내 AI 모델 현황과 산업 데이터를 지속적으로 정리하는 구조를 만들겠다는 취지에서다. 이 같은 글로벌 지표 대응은 정부가 추진하는 AI G3 전략의 대외 신뢰도와도 직결된다. 미국과 중국이 AI 모델, 반도체, 클라우드 인프라를 중심으로 패권 경쟁을 벌이는 상황에서 한국이 제3의 AI 강국으로 자리 잡기 위해서는 기술 개발 성과를 국제 지표에서 입증할 수 있어야 한다는 판단이 정부에 영향을 미친 것으로 보인다. 업계에선 독자 모델, AI 반도체, 데이터센터, 산업 AI 전환 성과가 해외 보고서에 제대로 반영되지 않으면 대외 인지도와 산업 신뢰도 확보에 불리하게 작용할 수 있다고 분석했다. 일각에선 국내 AI 모델 생태계의 분산 구조가 해외 평가기관의 조사 한계를 키우는 요인이 되고 있다는 점에서 정부의 움직임에 대해 환영하는 분위기다. 그간 대기업, 통신사, 인터넷 기업, 게임사, 스타트업, 연구기관이 각각 AI 모델을 내놨지만, 공개 방식과 활용 범위는 제각각이었다. 또 기술보고서와 논문, API 제공 여부, 벤치마크 공개 수준도 기업별로 달라 해외 기관이 공개 자료만으로 전체 현황을 파악하기 어렵다는 점이 한계로 지적됐다. 이용진 NIA 인공지능정책실장은 "스탠퍼드와 같은 여러 글로벌 AI 인덱스에서는 우리 데이터를 정확히 파악하지 못해 우리의 결과와 노력이 반영되지 못하는 경우가 있다"며 "관련 데이터를 수집해 정확한 데이터를 제공하고, 우리가 하는 노력들이 정확히 반영될 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.06.30 18:53장유미 기자

[단독] 스탠퍼드가 처음 선정한 '주목할 AI' 5개…"LG·네이버만 있었다"

미국 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구소(HAI)가 '주목할 만한 AI(Notable AI)'에 포함된 한국 모델 선정 과정을 처음 공개했다. 당초 한국 모델 5개가 포함됐다는 소식이 전해진 뒤 LG AI연구원과 업스테이지 모델이 명단에 오른 것처럼 해석됐지만, 실제 집계 내용은 달랐던 것으로 확인됐다. 당시 김성훈 업스테이지 대표가 자신의 소셜미디어(SNS)에 게재한 게시글까지 맞물리며 시장 혼선이 커졌다는 지적도 나온다. HAI는 23일 지디넷코리아가 에포크AI(Epoch AI) 보고서 내 '주목할 만한 AI' 모델 데이터베이스(DB)의 한국 모델 집계 과정에 대해 문의하자 이메일로 이에 대해 답변했다. HAI는 올해 2월 기준 한국 모델을 5개로 집계했다가 최근 8개로 정정했으며, 현재 해당 수치에 맞춰 에포크AI 보고서를 업데이트하고 있다고 밝혔다. 앞서 과학기술정보통신부는 HAI 보고서에서 한국 모델 5개가 등재됐다는 내용을 알린 바 있다. 당시 공개된 보고서에는 LG AI연구원의 'K-엑사원', '엑사원 4.0(32B)', '엑사원 패스 2.0', '엑사원 딥(32B)' 등 4종만 확인됐고, 나머지 1개 모델은 보고서상에서 특정되지 않았다. 이 때문에 업계 안팎에서는 마지막 1개 모델을 둘러싼 추정이 빠르게 확산됐다. 일각에선 업스테이지 솔라가 포함된 것 아니냐는 관측이 제기됐다. 이 과정에서 일부 매체 기사와 기업 측 메시지가 동시에 시장 해석에 영향을 미쳤다는 평가가 나온다. 특히 공식 명단이 공개되지 않은 상황에서 특정 기업 모델이 포함된 것처럼 읽히는 신호가 잇따르면서 혼선이 커졌다는 지적이다. 당시 김성훈 업스테이지 대표는 자신의 페이스북에 "대한민국이 당당히 3위를 차지했다"며 "저희 솔라(Solar)LLM 모델도 기여를 했다"고 밝힌 바 있다. 취재 결과 당시 공개되지 않았던 나머지 1개 모델은 네이버클라우드의 '하이퍼클로바 X 시드 32B 싱크'인 것으로 확인됐다. 업스테이지 솔라는 초기 5개가 아닌 이후 반영된 추가 모델로 파악됐다.HAI 관계자는 "최신 데이터 반영 과정서 일부 모델이 추가·수정되면서 모델 집계에 변동이 생겼다"며 "2025년 기준 한국 AI 모델 수는 총 8개로 보고서에 반영될 것"이라고 설명했다. HAI는 이번 수정이 데이터베이스(DB) 보완 과정 일환이라는 입장도 내놨다. 외부 문의에 따라 내용을 점검하고 최신 상태로 반영하고 있다고 답했다.HAI 관계자는 "우리는 AI 인덱스 신뢰성을 위해 즉각적인 답변 제공하고 있다"며 "모든 문의사항을 늘 모니터링하고 있다"고 말했다. 업계에서는 이번 사안이 공개 숫자와 실제 명단 사이 시차가 시장 혼선을 키웠다는 평이 이어졌다. 한국 모델 수 5개만 먼저 공개되고 개별 명단이 불확실한 상황에서, 기업인이 정확하지 않은 메시지를 내놔 혼란이 더 커졌다는 지적이다. 업계 관계자는 "당시 확인되지 않은 해석이 너무 빨리 유통됐고, 아무 근거 없이 추측만 난무한 상황이었다"며 "업체들이 알려지지 않은 1개 기업을 두고 대부분 모른다로 대응했을텐데, 일부 기업이 자기 모델일 것이라고 (그냥) 주장한 듯 하다"고 말했다. "순위 연연해선 안 돼…등재 개수보다 해석이 중요" 이 같은 상황 속에 일각에선 이번 집계 변동을 두고 HAI의 데이터 반영 구조를 살펴봐야 한다는 주장이 나왔다. 단순 공개 지표를 기계적으로 합산한 결과라기보다 기존 모델 제출 이력이나 내부 검증 절차가 함께 작동했을 가능성이 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "HAI 데이터 반영 방식이 단순 집계가 아닌 내부 검증 절차를 포함한 구조"라며 "네이버처럼 모델을 꾸준히 제출한 이력이 집계에 반영됐을 가능성 있다"고 설명했다. 신규 모델 등록 시점도 변수로 거론된다. 데이터베이스가 특정 시점을 기준으로 반영되는 만큼, 등록 시점에 따라 일시적으로 평가 대상에서 빠질 수 있다는 분석이다. 특히 연말과 연초처럼 데이터 반영 주기가 엇갈리는 구간에서는 이런 차이가 더 두드러질 수 있다는 지적이 나온다.또 다른 관계자는 "이중 신규 모델의 경우 등록 시점에 따라 일시적으로 평가에서 제외될 수 있다는 해석도 있다"며 "특히 지난 연말에 등록된 모델은 반영 시차가 있었을 것"이라고 말했다. 모델 등재 숫자만으로 기업 경쟁력을 판단하는 것은 무리라는 지적도 적지 않다. 모델 크기와 실행 환경, 배포 방식에 따라 다운로드 수와 활용 지표는 달라질 수 있어서다. 업계에선 순위 경쟁보다 상용화 성과와 실제 시장 영향력이 더 중요하다는 목소리도 나온다.AI 스타트업 관계자는 "모델 크기나 실행 환경에 따라 다운로드 수 등 지표는 언제든 달라질 수 있다"며 "중요한 것은 모델 상용화 성과와 시장에서 창출한 가치"라고 주장했다. 에포크AI 데이터베이스 집계 방식 자체를 확대 해석해선 안 된다는 의견도 있다. 특정 시점 데이터와 필터 조건에 따라 결과가 달라질 수 있는 만큼, 등재 개수만 떼어내 의미를 부여하는 데는 한계가 있다는 것이다. 업계 관계자는 "한국 모델 등재 자체에 큰 의미를 두는 것은 적절하지 않다"며 "에포크 AI 데이터베이스 특정 시점 기준과 필터 방식에 따라 달라질 수 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "초기 5개 집계 역시 특정 시점 데이터일 뿐"이라며 "순위나 개수보다 데이터 기준과 해석이 더 중요하다"고 강조했다.

2026.04.23 20:59김미정 기자