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"AI 스타트업 성패는 '인프라'…글로벌 확장 기회 좌우"

인공지능(AI) 스타트업이 클라우드 인프라를 단순 개발 도구가 아닌 사업 확장 핵심축으로 인식하고 있다. 과거에는 성능과 비용이 주요 선택 기준이었다면, 최근에는 보안과 안정성, 글로벌 고객 접점과 협업 구조까지 함께 고려하는 방향으로 바뀌고 있다. 이런 흐름은 국내 AI 스타트업 생태계서도 뚜렷하게 나타났다. AI 사업은 초기부터 글로벌을 전제로 이뤄지기 때문에 특정 지역 기반 인프라만으로는 대응이 어렵다는 이유에서다. 이에 글로벌 스케일 인프라를 보유한 기업과 협력이 필수 요소로 자리 잡고 있다. 지디넷코리아는 최근 AI 스타트업 대표를 만나 좌담회를 진행했다. 모두 마이크로소프트 애저 클라우드 기반으로 AI 개발하는 기업들이다. 참석자들은 "AI 경쟁력은 모델 자체를 넘어 데이터, 인프라, 협업 구조가 결합된 '전체 시스템'에서 결정된다"며 "마이크로소프트 클라우드 인프라는 AI 개발 효율을 넘어 사업 확장과 고객 신뢰 확보까지 돕는 전략 자산"이라고 강조했다. ◆좌담회 주제: 마이크로소프트 인프라 통한 AI 스타트업 성공 사례◆패널: 류중희 리얼월드 대표, 이승현 인핸스 대표, 임정환 모티프테크놀로지스 대표, 최윤영 솔버엑스 대표(가나다순)◆사회·정리: 김미정 기자 모티프테크놀로지스는 AI 모델을 개발하는 기업이다. 마이크로소프트 애저 기반으로 모델 학습부터 배포, 고객 적용까지 전 과정을 운영하고 있다. 최근 정부 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 정예팀에 합류했다. 솔버엑스는 제조 산업 대상으로 AI 기반 시뮬레이션과 설계 최적화 기술을 제공하는 기업이다. 기존 중앙처리장치(CPU) 중심 해석 구조에서 벗어나 애저 기반 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 활용해 연산 효율과 속도를 높이고 있다. 리얼월드는 현실 환경을 이해하는 비전언어액션(VLA) 모델을 개발하는 기업이다. 마이크로소프트 애저 기반으로 대규모 데이터를 학습했으며, 마이크로소프트 리서치(MSR)와 협업해 피지컬 AI 기술 고도화를 추진하고 있다. 인핸스는 AI 에이전트로 업무 자동화와 의사결정을 지원하는 기업이다. 애저 인프라 기반으로 에이전트 서비스를 운영하며, 마이크로소프트의 글로벌 영업 체계와 연계해 고객 접점을 확대하고 있다. "마이크로소프트 애저, 운영 안정성 우수" 패널들은 마이크로소프트 애저를 선택한 이유로 단순 성능이 아닌 '운영 안정성'과 '신뢰성'을 공통으로 꼽았다. 각 기업은 사업 영역에 따라 요구 조건은 달랐지만, 보안·GPU 자원·데이터 인프라·기술 지원 등에서 애저가 경쟁력을 갖췄다고 입을 모았다. 이승현 대표: 애저를 선택한 가장 큰 이유는 보안과 안정성이다. AI 에이전트 기업 입장에서는 다양한 모델과 인프라를 유연하게 활용할 수 있는 환경도 중요한데, 애저는 이러한 요구를 충족했다. 글로벌 엔터프라이즈 고객과 협업할 수 있는 구조가 마련됐다는 점도 결정적인 요인으로 작용했다. 류중희 대표: 피지컬 AI는 여러 데이터 기반으로 학습하기 때문에 안정적인 스토리지 인프라가 필수다. 애저는 AI 학습에 적합한 데이터 저장 구조를 제공한다. 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 환경을 갖췄다. 이미 애저를 사용하고 있는 고객이 많아 데이터 활용과 연계 측면에서도 유리하게 작용했다. 보안이 중요한 데이터를 안정적으로 다룰 수 있다는 점도 중요한 선택 요인이다. 최윤영 대표: 제조 AI는 물리 기반 데이터 특성상 높은 정밀도가 필요하다. 연산 과정서 신뢰성이 중요한 이유다. 이에 따라 특정 조건에 맞는 GPU 자원을 안정적으로 확보하고 유연하게 확장할 수 있는 인프라가 필요했다. 애저는 이런 GPU 자원을 지속적이고 가변적으로 제공할 수 있는 환경을 갖추고 있어 적합한 선택지였다. 보안과 안정성 측면에서도 기존 요구사항을 충족했다. 임정환 대표: 대규모 AI 모델 개발에서는 클러스터 안정성과 운영 기술 지원 역량이 중요하다. 기존 환경에서는 문제가 발생했을 때 원인을 직접 찾아야 하는 경우가 많았다. 반면 애저는 높은 전문성을 기반으로 안정적인 운영을 지원한다. 인프라 자체 기술 수준이 높아 개발 과정에서 학습과 활용 모두에서 편의성이 크다는 점도 긍정적으로 작용했다. 이런 운영 경험이 주요 선택 배경이 됐다. "전반적 개발 효율 개선 이뤄...오류 시 실시간 복구" 패널들은 애저 도입 이후 가장 큰 변화는 개발 과정 안정성과 속도 향상이라고 강조했다. 실험 중단이나 오류 발생 시 빠른 복구와 재실행이 가능해지면서 개발 지연이 크게 줄었고, 프로젝트 일정도 단축됐다는 이유에서다. 또한 엔지니어 작업 환경의 편의성이 높아져 전반적인 개발 효율이 개선됐다는 후기도 공유됐다. 최윤영 대표: AI 기반 시뮬레이션은 GPU 중심 구조가 필수적이지만, 제조 기업들이 기존에 구축한 CPU 기반 HPC 인프라로는 이를 효율적으로 활용하기 어렵다. 이에 따라 클라우드를 활용한 방식이 현실적인 대안으로 떠올랐다. 특히 애저는 신뢰성과 안정성을 갖춘 환경으로, 고객사와의 협업 과정에서도 부담 없이 도입할 수 있었다는 점에서 선택의 중요한 기준이 됐다. 애저 기반 환경에서는 기존 8~16시간 걸리던 시뮬레이션 결과를 1분 내로 확인할 수 있을 정도로 속도가 크게 개선됐다. 일부 정확도 손실이 존재하더라도, 빠른 반복 실험을 통해 전체 설계 효율을 높일 수 있다는 점에서 실질적인 가치가 있다고 판단했다. 류중희 대표: 피지컬 AI에서는 대규모 데이터를 안정적으로 저장하고, 이를 학습과 가공에 효율적으로 활용하는 것이 핵심이다. 애저는 데이터 수집부터 학습, 파인튜닝까지 이어지는 전 과정을 돕는다. 중요한 데이터가 클라우드에 저장되는 만큼 신뢰성이 중요한데, 마이크로소프트 인프라는 이런 신뢰를 확보하는 데 긍정적인 역할을 하고 있다. 동시에 높은 자유도와 안정성까지 제공해 새로운 형태의 AI 모델을 실험하고 개발하는 데 적합한 환경이라는 점도 강점이다. 임정환 대표: 애저 도입 이후 가장 크게 체감한 변화는 개발 환경 안정성과 대응 속도다. AI 모델 개발 과정에서는 실험 중단이나 오류가 빈번하게 발생하는데, 애저는 이에 대해 거의 실시간 수준으로 대응하며 복구를 지원한다. 이로 인해 개발 지연이 크게 줄었고, 전체 프로젝트 일정이 월 단위로 단축되는 효과를 경험했다. 엔지니어 입장에서 작업 환경 편의성이 높아져 생산성이 향상됐다. 실제로 다른 환경 대비 작업 효율 차이를 체감하고 있다. 이승현 대표: 애저는 단순한 인프라를 넘어, 실제 서비스 운영에 필요한 보안 체계와 권한 관리 기능을 제공한다는 점에서 강점이 있다. 특히 글로벌 엔터프라이즈 고객을 대상으로 서비스를 제공하는 과정에서, 다양한 산업과 국가별 요구사항을 충족할 수 있는 기반이 마련돼 있다는 점이 중요하게 작용했다. 또한 이러한 인프라를 기반으로 고객사와 협업하며 실제 서비스에 빠르게 적용할 수 있었고, 다양한 산업으로의 확장도 비교적 수월하게 이뤄지고 있다는 점에서 실질적인 사업 확장 효과를 체감하고 있다고 설명했다. "빅테크와 협업, 인프라 넘어 매출로 연결" 참석자들은 마이크로소프트와 협력이 단순한 인프라 지원을 넘어 실제 사업 성과로 이어지고 있다고 입을 모았다. 글로벌 엔터프라이즈 네트워크를 기반으로 고객 문제 정의부터 해결까지 연결되는 구조가 형성됐다는 평가다. 특히 공동 영업과 기술 검증이 동시에 작동하면서 시장 진입 속도가 크게 단축되고 있다는 후기가 이어졌다. 스타트업이 단독으로 확보하기 어려운 글로벌 고객 접점을 현실화하는 핵심 경로를 확보할 수 있다는 설명이다. 임정환 대표: 마이크로소프트는 다양한 AI 모델을 바로 활용할 수 있는 환경을 이미 갖췄다. 모델을 직접 다운로드하고 환경을 구성해야 하는 부담 없이 빠르게 테스트와 적용이 가능하다. 모델 선택과 검증을 위한 자원과 비용 지원까지 제공한다. 이를 통해 우리는 고객에게 다양한 선택지를 빠르게 제시할 수 있고, 신뢰 기반으로 의사결정을 유도할 수 있다. 결과적으로 스타트업은 인프라 구축보다 고객 문제 해결에 집중할 수 있게 됐다. 이는 사업 속도를 높이는 핵심 요인으로 작용하고 있다. 이승현 대표: 마이크로소프트는 글로벌 엔터프라이즈 각 조직과 팀 단위까지 깊이 있는 네트워크를 이미 확보하고 있다. 단순히 고객을 아는 수준을 넘어, 각 조직이 어떤 문제를 가지고 있고 이를 어떻게 해결하려는 지까지 이해하고 있다. 마이크로소프트는 고객 과제를 스타트업에 직접 연결하는 구조를 갖췄다. 스타트업은 해당 문제를 자사 솔루션으로 해결할 수 있는지 빠르게 검토한 뒤 이를 곧바로 고객 미팅으로 연계할 수 있다. 이런 구조는 실제 사업 성과로 이어지고 있다. 글로벌 엔터프라이즈 시장에서는 기술 검증과 신뢰 확보가 핵심인데, 마이크로소프트 협업은 개념검증(PoC)부터 상용 계약까지 전환 속도를 높인다. 그 결과 우리는 단독 영업 대비 더 빠르게 계약을 체결하고 사업을 확장할 수 있다. 최윤영 대표: 초기에는 해외 고객을 직접 발굴해 영업을 진행했지만, 실제 계약으로 이어지는 경우는 많지 않았다. 특히 제조 데이터 특성상 해외 기업들은 데이터 제공에 대해 높은 경계심을 보였다. 마이크로소프트 협업 후에는 상황이 달라졌다. 담당자가 직접 고객과 협업 기회를 연결하고, 미팅에도 함께 참여하면서 국가별 문화와 고객 요구를 보완해 줬다. 글로벌 기업과 계약을 고려하는 단계까지 진입했다. 이는 단독 영업 대비 확연히 빠른 성과다. 류중희 대표: 마이크로소프트는 유망 스타트업을 먼저 발굴하고 협업을 제안할 정도로 생태계 이해도가 높다. 특히 한국 스타트업을 글로벌 조직과 직접 연결하는 구조가 인상적이다. 국내 조직을 넘어 아시아, 글로벌 팀과 바로 연결되면서 물리적 거리의 한계를 사실상 제거했다. 이는 스타트업 입장에서 매우 강력한 기회로 작용하고 있다. 또한 연구 조직과의 협업을 통해 글로벌 표준과 기술 개발에도 참여하고 있다. 이런 구조는 단순 사업 협력을 넘어 생태계 확장으로 이어지고 있다. "글로벌 AI 생태계 안착 목표" AI 스타트업들은 마이크로소프트와의 협력을 단순한 기술 파트너십이 아닌 글로벌 경쟁력 확보의 수단으로 보고 있다. 투자 유치부터 산업 혁신, 글로벌 시장 확장까지 서로 다른 목표를 제시했지만, 공통적으로는 '글로벌 스케일' 확보를 핵심 과제로 꼽았다. 류중희 대표: AI 사업은 처음부터 글로벌을 전제로 할 수밖에 없으며, 연구 인력과 고객 역시 전 세계에 분산됐다. 이런 구조에서는 특정 국가에 국한된 인프라로는 대응이 어렵다. 결국 글로벌 스케일 인프라를 가진 기업과 협력은 필수적이다. 이를 기반으로 휴머노이드 분야에서 세계 최고 수준의 파운데이션 모델을 개발하는 것이 목표다. 임정환 대표: '넥스트 오픈AI' 수준으로 인식되는 기업으로 성장하는 것이 목표다. 이를 통해 글로벌 빅테크가 대규모 투자를 결정할 수 있을 정도의 기술 경쟁력을 확보하는 것을 지향하고 있다. 또 국가 단위 과학기술 혁신에도 기여할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 최윤영 대표: 단기적으로는 설계·해석 엔지니어 반복 업무를 AI로 대체하는 것이다. 보다 본질적인 연구와 설계에 집중할 수 있는 환경을 만들기 위해서다. 이를 위해 마이크로소프트 애저 클라우드 인프라와 자체 AI 모델, 에이전트를 결합해 생산성을 높이고 있다. 중장기적으로는 이런 기술을 글로벌 시장에 확산하는 것이다. 궁극적으로 다양한 물리 현상을 AI가 이해하고 예측하는 '피지컬 AI' 수준까지 키우는 것을 지향하고 있다. 이승현 대표: 글로벌 시장에서 단순한 기술 공급을 넘어, 기업과 조직을 운영할 수 있는 AI 오퍼레이팅 시스템을 구축하는 것이 목표다. 이를 통해 특정 기능이 아니라 산업 전반을 선도하는 플랫폼 기업으로 자리 잡고자 한다. 궁극적으로는 기업이 업무를 수행할 때 가장 먼저 선택하는 소프트웨어가 되는 것을 지향하고 있다.

2026.03.27 16:07김미정 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

[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