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[인터뷰] 2000억 투입한 네이버, '보파모'로 사업보국 실현…"AI 보안 주권 지킬 것"

"국가 위기 상황에서 해외 모델에 기대지 않고 사용할 수 있는 우리나라만의 인공지능(AI) 모델이 반드시 필요합니다. 네이버 경영진이 '보안 특화 AI 사업'에 약 2000억원 상당의 자체 그래픽처리장치(GPU) 4000장을 투입하기로 결단한 것도 이런 이유에서입니다. 앞으로 국내 AI 보안 역량을 키워 국가 발전에 이바지하고자 합니다."김진휘 네이버클라우드 보안 전무와 성낙호 하이퍼스케일 AI 전무는 지난 9일 지디넷코리아와 만나 정부 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업의 구체적인 개발·실증 전략을 공개했다. 이들은 외산 AI 모델 의존도를 낮추고 국내 기술로 'AI 보안 주권'을 확보하는 데 개발 초점을 맞췄다.앞서 네이버클라우드는 SK텔레콤과의 경쟁 끝에 지난 3일 이 사업의 최종 수행기관으로 선정됐다. 과학기술정보통신부는 보안 위협이 커지는 상황에 대응할 수 있는 AI 모델을 확보하는 것이 필요하다고 판단해 이 사업을 추진했다. 네이버클라우드는 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스, 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 한전KDN, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 등 32개 산·학·연·공공기관과 함께 컨소시엄을 구성해 이번 사업에 참여키로 했다. 여기에 9개 협력기관까지 더해 총 42개 기관이 모델 개발과 실증에 협력한다. 대규모 연합체는 이달 중 협약을 체결하고 본격적인 모델 개발에 착수할 예정이다. 정부는 사이버 보안 AI 학습 기반 구축(500억원)을 비롯한 관련 예산을 확보한 상태로, 내년에는 'AI 사이버 쉴드돔' 기술개발 550억원과 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원 700억원 예산을 새로 편성해 보안 위협 대응 체계 구축을 더 강화해나간다는 방침이다. 또 내년부터는 모델 고도화와 산업 확산을 위한 후속 사업도 본격화 할 예정이다. 김 전무는 "우리가 이 사업에서 가장 중점을 둔 것은 실증"이라며 "모델을 아무리 잘 만들어도 현장에서 쓸 수 없다면 의미가 없는 만큼, 사업이 끝나는 단계에서 바로 투입할 수 있도록 준비하고 있다"고 밝혔다. 내년 2월, 300B급 '보안 AI' 개발…"엑사이틴 벤치 그룹4 목표" 네이버클라우드는 내년 2월로 예정된 정부 중간평가까지 약 300B급 보안 특화 모델을 개발할 계획이다. '하이퍼클로바X' 기반 방어 모델은 글로벌 보안 벤치마크인 MSF 엑사이틴 벤치(msf-excytin-bench) 그룹4 진입을 목표로 하고 있다. 모델 개발은 네이버클라우드가 방어, LG AI연구원이 공격 영역에 상대적으로 무게를 두는 투트랙 방식으로 진행한다. 공격 모델이 취약점을 찾고 공격 경로를 만들어내면 방어 모델이 이를 탐지·차단하는 과정을 반복하면서 서로 성능을 높이는 구조다. LG 측은 '엑사원' 기반 공격 모델로 사이버짐(CyberGym) 벤치마크에서 글로벌 오픈 모델인 GLM 5.3 대비 80% 이상의 성능 달성을 목표로 하고 있다.다만 양사는 각 모델의 역할을 완전히 고정하지 않을 방침이다. 또 학습 과정에서 확보한 역량을 바탕으로 사업 종료 이후에는 공격과 방어 양쪽 역량을 모두 수행할 수 있는 모델로 고도화할 계획이다.컴퓨팅 자원도 각 모델 개발에 맞춰 투입한다. 우선 네이버클라우드는 자체 GPU 4000장을 투입해 기존 체크포인트를 활용하지 않는 '프롬 스크래치' 방식으로 모델을 학습할 계획이다. LG AI연구원은 H200 GPU 256장을 자사 모델 학습에 투입할 예정이다. 또 정부가 지원하는 B200 GPU 256장은 포스트트레이닝과 데이터 가공 등에 활용하고, 모델 개발 이후에는 컨소시엄 참여기업들이 보안 솔루션 연동과 실증에 공동 활용할 계획이다.성 전무는 "스타트업에 GPU를 나눠 모델을 학습시키는 용도로 쓰지는 않을 것"이라며 "개발된 모델을 활용한 솔루션 연동과 실증 단계에서 GPU를 함께 활용하는 방식이 될 것"이라고 말했다. 300B급이라는 모델 규모 자체는 글로벌 프론티어 모델보다 작지만, 네이버클라우드는 사이버보안에 데이터와 연산을 집중해 성능 격차를 좁힐 수 있다고 보고 있다. 또 취약점 탐지와 공격 분석, 방어 등 특정 보안 업무에 학습 역량을 집중하면 더 큰 범용 모델과도 경쟁할 수 있을 것으로 예상했다. 성 전무는 "글로벌 범용 모델과 같은 규모의 자원을 투입하기는 어렵지만 특정 분야에 집중해 훨씬 작은 모델로 큰 모델과 비슷한 성능을 낸 사례는 이미 있다"며 "범용적인 과학이나 수학 능력 일부를 포기하더라도 사이버보안 분야에선 높은 성능을 내는 것이 목표"라고 강조했다. 830TB 보안 데이터 확보…전문가 대응 이력까지 AI에 학습 네이버클라우드는 보안 특화 AI의 성능을 높이기 위해 실제 공격·방어 현장에서 축적된 고품질 보안 데이터 확보에도 힘을 쏟을 계획이다. 현재 약 830TB의 보안 원천 데이터를 확보한 상태로, 이 가운데 약 700TB를 고품질 데이터 후보로 분류해 실제 모델 학습에 활용할 수 있는지도 이미 검증에 나섰다. 또 컨소시엄 참여기관 가운데 22곳이 데이터 제공 의사를 밝혔다는 점도 눈여겨 볼 요소다. 확보한 데이터는 클리닝·필터링과 라벨링·어노테이션, 구조화, 토큰화, 샘플링 등의 과정을 거쳐 모델 학습에 사용할 수 있는 형태로 가공할 예정이다. 여기에는 악성코드가 어떤 경로로 유입돼 내부에서 어떻게 동작하고 어떤 결과를 냈는지를 기록한 프로파일링 데이터도 포함된다. 공격에 악용된 IP와 도메인, 악성코드 배포·경유 이력, 서버 인증서 등 일반 인터넷에서는 확보하기 어려운 보안 현장 데이터도 활용할 예정이다. 특히 네이버클라우드는 보안 전문가가 실제 공격·방어 과정에서 문제를 해결한 이력을 모델에 학습시키는 데 공을 들일 예정이다. 해킹은 여러 도구를 사용하고 실패와 수정을 반복하며 취약점을 찾아가는 작업인 만큼 결과값뿐 아니라 문제 해결 과정까지 학습해야 실제 보안 업무 수행 능력을 높일 수 있다는 판단이다. 성 전무는 "강화학습 환경이 아무리 좋아도 복잡한 문제를 어떻게 푸는지 먼저 시범을 보여줘야 한다"며 "컨소시엄에 참여한 보안 전문가들이 가진 문제 해결 과정은 인터넷에서는 구하기 어려운 데이터"라고 설명했다. 모델 학습 이후에는 실제 보안 업무에 활용할 수 있도록 하네스와 툴체인 개발도 병행한다. 공격과 방어에 필요한 보안 도구를 모델과 연결해 취약점 탐지와 분석, 대응까지 수행할 수 있는 보안 솔루션으로 발전시킬 계획이다. 성 전무는 "저희가 만들려고 하는 것은 모델만이 아니라 보안 솔루션"이라며 "학습할 때는 강화학습 환경이 필요하고 실제 만들어지는 시스템은 모델과 툴체인이 함께 결합된 형태가 될 것"이라고 말했다. 33개 기관 역할 나눠 개발…보안기업도 후학습 참여 컨소시엄 참여기관들도 데이터 제공이나 실증에만 머물지 않도록 운영될 예정이다. 네이버클라우드는 33개 기관을 ▲데이터 분석·처리 ▲모델 학습 ▲평가·검증 ▲실증·확산 등 4개 워킹그룹으로 나눠 각 기관의 전문성을 모델 개발 과정에 활용할 예정이다. 또 네이버클라우드는 LG AI연구원과 함께 모델 학습을 주도하고 보안기업과 대학들은 포스트트레이닝, 강화학습 환경 구축, 에이전트 개발 등에 참여할 계획이다. 대학과 금융보안원 등은 성능과 안전성 평가를 맡고, 국가보안기술연구소 등 외부 기관을 통한 추가 검증도 추진할 방침이다. 네이버클라우드는 컨소시엄을 구성할 때도 기업 규모보다 보안 기술 영역을 우선 고려했다고 강조했다. 이를 위해 엔드포인트탐지대응(EDR), 침입탐지·방지(IDS·IPS), 위협 인텔리전스 등 모델 학습과 현장 적용에 필요한 기능을 먼저 나눈 뒤 각 분야에 기술력을 가진 보안기업을 참여시켰다. 김 전무는 "필요한 보안 스택을 먼저 나열한 뒤 각 영역에 적합한 기업들을 찾았다"며 "규모가 작은 국내 보안기업들이 AI 모델 기업들과 함께 기술력을 키우고 향후 해외에도 함께 나갈 수 있도록 하는 부분도 고려했다"고 밝혔다. 금융·통신·전력에 먼저 적용…공공·국방은 구축형으로 네이버클라우드는 '보안 특화 AI 모델'을 금융·통신·과학기술·전력 등 국가 기반시설을 중심으로 우선 실증할 예정이다. 항공우주와 방위산업, 반도체 등 국가 전략산업으로도 적용 범위를 넓혀 실제 보안 환경에서 성능과 활용 가능성을 검증할 계획이다. 항공우주 분야에서는 컨소시엄에 참여한 한국항공우주산업(KAI)과 실증을 추진한다. 방위산업에서도 협력기관과 적용 방안을 논의하고 있으며, 반도체 분야는 관련 협회와 협의를 이어가고 있다. 특히 보안 전담 조직이나 예산이 충분하지 않은 중소기업을 대상으로는 AI 기반 취약점 탐지와 위협 대응 체계를 적용하는 방안도 검토 중이다. 또 네이버클라우드는 공공·금융·국방처럼 망분리와 데이터 반출 규제가 강한 분야에는 보안 특화 AI를 내부 인프라에 직접 설치하는 구축형 방식을 고려하고 있다. 국정원 보안성 검토 등 실제 도입에 필요한 절차도 모델 개발과 병행해 사업 완료 후 곧바로 실증에 나설 수 있도록 준비하고 있다. 김 전무는 "보안 수준이 높은 기관에서는 우리가 먼저 구축을 제안하기보다 '언제 구축할 수 있느냐'고 문의할 정도로 수요가 있다"며 "현행 규제 때문에 적용하기 어려운 부분이 있다면 정부와 소통하면서 가이드라인을 검토해 실제 현장에서 사용할 수 있도록 준비할 것"이라고 피력했다. 모델 공개·사업화 병행…"중소 보안기업 해외 진출도 지원할 것" 네이버클라우드는 개발한 모델을 공개하는 것을 원칙으로 하되 실제 공격에 악용될 가능성이 높은 기술에 대해선 공개 범위를 제한할 것이란 방침도 세웠다. 모델 자체는 개방하면서도 취약점을 실제 공격으로 연결하는 익스플로잇 하네스나 공격 성능을 높이는 일부 강화학습 환경 등은 과기정통부와 협의해 별도로 관리한다는 방침이다. 또 보안 특화 모델을 오픈웨이트 형태로 공개할 경우 후학습을 통해 기존 가드레일이 제거될 가능성도 고려하고 있다. 네이버클라우드는 모델 성능 확보와 활용 생태계 확대를 추진하면서 공격에 직접 활용할 수 있는 툴체인이나 학습 환경은 구분해 공개하는 방식으로 안전성을 확보할 계획이다. 김 전무는 "사이버보안 모델은 일반 AI와 달리 공격 능력 자체가 무기가 될 수 있다"며 "개방 원칙은 지키되 실제 공격에 활용될 수 있는 부분은 안전성을 고려해 신중하게 다뤄야 한다"고 강조했다. 네이버클라우드는 앞으로 사업에 참여한 중소 보안기업들이 개발 모델을 자체 솔루션에 활용할 수 있는 환경도 마련한다는 방침이다. 특히 소프트웨어개발키트(SDK)와 에이전트 등을 제공해 기존 보안 제품과 모델의 연동을 지원하고, 실증을 마친 솔루션은 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 공공·민간 고객에게 공급하는 방안도 검토하고 있다. 더불어 네이버클라우드는 중소 보안기업들의 해외 진출 가능성도 열어뒀다. 이를 위해 국내 보안 데이터를 학습한 모델과 참여기업의 솔루션을 결합해 실증을 거친 뒤 네이버클라우드의 해외 인프라와 사업망을 활용하는 방안을 검토하고 있다. 또 정부 사업이 끝난 뒤에도 보안 특화 AI 모델 고도화를 이어갈 계획도 내놨다. 사업 기간에는 공격과 방어 영역에 상대적으로 역할을 나눠 개발하되 이후에는 두 역량을 모두 갖춘 모델로 발전시키고, 참여 보안기업들과의 협업도 지속한다는 방침이다. 김 전무는 "국내 보안기업들도 해외 AI 모델을 자사 솔루션에 어떻게 적용할지 치열하게 고민하고 있었다"며 "이번 사업을 통해 우리 데이터를 학습한 국내 모델과 보안 솔루션이 함께 발전하고 현장 실증을 거쳐 해외에서도 경쟁할 수 있는 선순환 구조를 만들고 싶다"고 밝혔다.

2026.09.11 06:01장유미 기자

"십수년 투자한 인프라 그대로"…브로드컴, 기업 AI 전환 부담 낮춘다

브로드컴이 기존 VM웨어 인프라를 전면 교체하지 않고도 인공지능 전환을 추진할 수 있는 프라이빗 AI 클라우드 전략을 제시했다. 기업이 십수년간 구축한 가상화 자산 위에 VM웨어 클라우드 파운데이션(VCF)을 적용해 그래픽처리장치(GPU)와 AI 워크로드를 단계적으로 통합하고 데이터·보안·운영 정책을 일관되게 관리하도록 지원한다는 구상이다. 브로드컴은 9일 서울 강남파이낸스센터에서 개최한 간담회를 통해 미국 라스베이거스에서 열린 VM웨어 익스플로어 2026의 주요 발표 내용과 한국 시장 전략을 소개했다. 이날 행사에는 폴 사이모스 브로드컴 소프트웨어 아시아 총괄 부사장과 김정환 브로드컴 코리아 부사장이 참석했다. 폴 사이모스 부사장은 AI 도입이 실증 사업을 넘어 실제 업무와 핵심 시스템으로 확산하는 과정에서 기업이 데이터 주권, 보안, 인프라 비용, 운영 복잡성 문제에 직면하고 있다고 진단했다. 특히 제조·금융·공공 등 민감한 데이터를 다루는 업종에서는 외부 클라우드 의존도를 낮추면서도 AI 모델을 안전하게 운영할 수 있는 환경이 요구된다고 봤다. VCF는 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크 가상화 기능에 자동화와 운영 관리 기능을 통합한 프라이빗 클라우드 플랫폼이다. 브로드컴은 기업이 서버와 GPU, 가상머신, 컨테이너, AI 워크로드를 각각 분리해 관리하는 방식에서 벗어나 단일 플랫폼에서 통합 운영할 수 있다고 설명했다. 델, 오라클 등도 AI 인프라와 AI 팩토리 전략을 확대하는 가운데 브로드컴은 기존 VM웨어 기반 인프라 투자 자산을 그대로 활용할 수 있다는 점을 주요 차별화 요소로 내세웠다. 고객은 기존 가상화 환경 위에 VCF와 GPU 자원, AI 워크로드를 순차적으로 추가할 수 있다. AI 도입을 위해 인프라를 전면 재구축하거나 별도 관리 체계를 만들 필요를 줄인다는 설명이다. 브로드컴은 AI를 별도 플랫폼으로 구축해 새로운 사일로를 만드는 방식보다, 기존 프라이빗 클라우드 환경에 AI를 통합하는 접근을 강조했다. 가상화와 스토리지, 네트워크, 보안, 자동화에서 사용하던 운영 정책을 AI 모델과 에이전트 환경에도 일관되게 적용할 수 있다는 것이다. 회사 측은 이를 AI 팩토리 전략으로 구체화하고 있다. AI 팩토리는 GPU 인프라 구축에 그치지 않고, 기업이 AI 모델을 배포하고 조직별로 활용하며 보안과 거버넌스를 적용할 수 있도록 지원하는 플랫폼 개념이다. 기업은 공통 인프라 위에서 모델을 중앙 관리하고, 업무별 목적에 따라 여러 부서가 이를 공유·활용할 수 있다. AI 게이트웨이와 멀티테넌트 환경도 주요 기능이다. 기업은 AI 모델과 에이전트에 대한 접근 권한을 제어하고, 사용량을 모니터링하며, 보안 정책을 적용할 수 있다. 브로드컴은 특정 모델이나 하드웨어에 종속되기보다 기업이 업무에 따라 소형 언어 모델, 오픈 모델, 대규모 언어 모델 등을 선택할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 에이전틱 AI가 기업 시스템과 데이터에 직접 연결되는 환경에서 보안도 핵심 과제로 제시됐다. 브로드컴은 인프라 보안에 더해 모델, 데이터, 사용자 권한, 에이전트의 행동을 통제해야 한다고 강조했다. 이를 위해 AI 보안 준비 프로그램을 통해 보안 현황 평가, 설계, 구축, 운영 역량 강화 과정을 지원한다. 운영과 비용 최적화 기능도 소개했다. VCF의 메모리 티어링은 고가 DRAM과 NVMe 스토리지를 계층화해 활용하는 방식이다. 자주 사용하지 않는 데이터는 NVMe 영역으로 이동시키고 핵심 워크로드에 DRAM을 우선 할당해 메모리 비용과 자원 사용량을 줄일 수 있다. VCF AI 어시스턴트는 인프라 상태 점검, 문제 진단, 장애 대응, 운영 최적화를 지원한다. AI와 프라이빗 클라우드 운영에 필요한 전문 인력이 부족한 기업에서 관리 부담을 낮추는 기능으로 제시됐다. 브로드컴은 VM웨어 제품의 비용 부담에 대해서도 전체 IT 총소유비용 관점에서 판단해야 한다고 밝혔다. 단순 라이선스 비용뿐 아니라 하드웨어, 스토리지, 운영 인력, 보안, 자동화, AI 워크로드 대응에 드는 비용을 종합적으로 고려해야 한다는 설명이다. VM웨어 익스플로어 2026 공개한 v스피어 스탠다드는 일부 시장에서 제공하는 방향을 검토하고 있다. 다만 브로드컴의 주력 방향은 단순 컴퓨팅 가상화보다 네트워크·스토리지 가상화와 운영 자동화까지 통합한 VCF 중심 프라이빗 클라우드 전환에 맞춰져 있다. 폴 사이모스 부사장은 "기업은 AI 도입 과정에서 모델뿐 아니라 데이터, 보안, 인프라, 운영 체계를 함께 고려해야 한다"며 "고객이 기존 VM웨어 투자 자산을 바탕으로 안전하고 확장 가능한 프라이빗 AI 클라우드를 구축하고, AI 전환 속도를 높일 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.09 14:59남혁우 기자

[비욘드IT] 독파모 그 후…네이버·NC AI·모티프, 각자의 길에서 도약한다

'독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모)' 사업에 참가했던 기업들이 각자 영역에서 성과를 쌓아가고 있다. 이들은 독파모 참여 과정에서 축적한 기술력과 역량과 미처 보이지 못했던 잠재력을 바탕으로 국방·조선·로봇 등 산업 현장 적용을 확대하고 있다. 정부 평가 결과와 별개로 각자의 강점을 앞세워 국내외 AI 시장에서 존재감을 키우며 경쟁력 확보에 나서는 모습이다. 7일 관련 업계에 따르면 네이버클라우드와 NC AI는 고보안 산업과 피지컬·에이전틱 AI 분야를 중심으로 사업을 확대하고 있다. 모티프테크놀로지스는 글로벌 AI 벤치마크 성과를 발판으로 차세대 독자 모델 개발에 힘을 싣고 있다. 네이버클라우드, 국방·금융 AI 영토 확장… '보안·데이터 주권' 시장 공략 네이버클라우드가 국방과 금융처럼 높은 보안성과 신뢰성, 데이터 주권이 필수적인 분야를 중심으로 AI 사업 기반을 가파르게 넓히고 있다. 방산 분야에서는 한국항공우주산업(KAI)과 손잡고 방산 특화 AI 파운데이션 모델 공동 개발을 추진 중이다. 양사는 향후 무인기, AI 파일럿, 유무인복합체계 등 미래 전투체계로 활용 범위를 확대한다는 구상이다. 또한 국방부가 발주한 '초거대 AI 기반 지휘통제체계 기술' 사업에는 한화시스템 컨소시엄의 일원으로 참여하고 있다. 한화시스템이 지휘통제체계 적용 및 통합을 맡고 네이버클라우드가 AI 모델과 클라우드·데이터 플랫폼 공급을 담당하는 구조다. 최근 보안 특화 AI 사업자에도 선정되며 고보안 AI 시장에서 입지를 한층 강화하고 있다. 민감 정보의 외부 유출 우려 없이 기업과 기관이 자체 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 보안형 AI 수요를 공략한다는 전략이다. 금융·공공 영역에서는 한국은행과 AI 플랫폼 구축을 위한 협력을 진행하며 영역을 넓히고 있다. 이는 단순한 범용 모델 성능 경쟁을 넘어, 민감한 데이터를 다루고 높은 보안 수준이 요구되는 산업 현장의 AI 전환(AX) 수요를 집중 공략하겠다는 전략이다. 이러한 행보는 네이버클라우드의 기존 AI 사업 전략과도 궤를 같이한다. 성낙호 네이버클라우드 기술총괄은 "독파모 사업 역시 기존 전략의 연장선에 있는 프로젝트라며 보안과 맞춤형 생태계에 집중하는 AI 전략을 꾸준히 이어가겠다"고 뜻을 밝힌 바 있다. NC AI, 피지컬·에이전틱 AI로 사업 확장 NC AI는 게임 AI 분야에서 쌓은 역량을 국방·제조·조선·로봇으로 확장하며 피지컬 AI와 에이전틱 AI 시장을 공략하고 있다. NC AI는 지난 5월 현대로템과 컨소시엄을 구성해 국방과학연구소가 발주한 피지컬 AI 관련 국책 과제의 최종 사업자로 선정됐다. 같은 달 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동 개발을 위한 업무협약도 체결했다. 6월에는 한화오션의 용접 모델 개발 과제를 수주하며 조선 분야로 적용 범위를 넓혔다. 이어 7월 말에는 494억원 규모의 정부 에이전틱 AI 사업 주관기관으로 선정돼 가비아의 그룹웨어 플랫폼을 대상으로 기술 실증을 진행하고 있다. LG전자와 함께 산업통상부·한국산업기술기획평가원(KEIT)의 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발 사업' 휴머노이드 분야 수행기관으로도 참여했다. 디지털트윈, 월드모델, 로봇 파운데이션 모델 등을 아우르는 풀스택 피지컬 AI 기술을 앞세워 해외 시장 진출도 모색하고 있다. 이는 NC AI가 단순한 범용 AI 모델 성능 경쟁을 넘어, AI가 현실 공간과 산업 시스템에서 판단하고 실행하는 피지컬 AI, 업무를 계획하고 도구를 활용해 과업을 수행하는 에이전틱 AI를 새로운 성장축으로 삼고 있음을 보여준다. 이연수 NC AI 대표는 "몇 달간 그래픽처리장치(GPU) 수급 불균형과 인프라 제약 등 녹록지 않은 환경 속에서 밤낮없이 기술 고도화에 매진한 분들의 노고를 잘 안다"며 "우리는 여기서 멈추지 않고 이번 경험을 '전화위복'의 계기로 삼고자 한다"고 당시 소감을 밝혔다. 이어 "단순한 기술 구현을 넘어 실제 매출과 투자 성과로 이어질 수 있도록 실질적인 경쟁력 확보에 주력하겠다"며 "리가 흘린 땀방울은 절대 헛되지 않을 것으로 이번 아쉬움을 발판 삼아 시장에서 실력으로 우리 가치를 다시 증명할 것"이라며 임직원을 독려했다. 모티프, 글로벌 평가서 벤치마크 국내 1위…독자 개발 지속 모티프테크놀로지스는 독파모 2차 심사에서 자체 개발 모델 '모티프 3'를 공개하며 기술력을 알렸다. 모티프 3는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AI 인텔리전스 인덱스(AAII)에서 47점을 기록했다. 이는 독파모 2차 평가 참여 기업 가운데 가장 높은 점수로 당시 공개된 평가 기준상 국내 기업 중에서도 최고 수준이다. 이재명 대통령과 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관도 모티프의 AAII 성과를 국내 AI 경쟁력 사례로 언급한 바 있다. 제한된 인력과 컴퓨팅 자원으로 글로벌 경쟁력을 갖춘 모델을 내놓으면서 국내 AI 업계는 물론 해외 기술 기업과 투자업계의 관심도 끌어냈다. 관련 업계에서는 독파모 참여와 글로벌 벤치마크 성과가 모티프의 기술력과 성장 잠재력을 알리는 계기가 됐다고 평가한다. 독자 모델 개발 역량을 입증하며 글로벌 AI 시장에서 존재감을 높였고 향후 투자 유치와 해외 기업·기관과의 협력, 고객 확보 측면에서도 성장 기반을 넓혔다는 분석이다. 독파모 2차 평가 탈락과 별개로 모티프는 독자 개발을 이어간다는 방침이다. 회사는 3차수에는 참여하지 않겠다고 밝히고, 차세대 모델 '모티프 4'를 통해 글로벌 5위권 진입에 도전하겠다는 목표를 제시했다. 언어모델에 비전·오디오·비디오 기능을 결합한 통합 멀티모달 모델로 확장한다는 계획이다. 또 다른 시작에 나선 AI 기업, '진짜 경쟁력'은 시장에서 관련 업계에선 세 기업의 후속 행보 바탕으로 정부 평가에 미치지 못했다는 점이 기술력과 성장 가능성의 종착점은 아니라는 점을 보여준다고 주목하고 있다. 특히 세 기업이 서로 다른 방식으로 경쟁력을 증명하고 있는 점도 주목할 부분이다. AI 기업을 단일 평가의 총점이나 정부 사업 선발 여부만으로 재단하기 어렵다는 반증이기 때문이다. 특정 사업에서 원하는 성과에 미치지 못했더라도 다른 분야에서 충분히 성과를 낼 가능성이 존재하는 만큼, 최종 선발 여부뿐 아니라 경쟁 과정에 참여한 기업들이 이후 얼마나 성장하고 시장에서 가치를 만들어 내는지를 함께 평가해야 한다는 목소리도 나온다. 김경만 과학기술정보통신부 AI정책실장은 "NC소프트나 네이버클라우드 모두 독파모 성과와 무관하게 각 기업이 자체 경쟁력을 키우며 AI 영향력을 확대하고 있다"며 "우리가 원하는 것은 결국 참여 기업 가운데 하나라도 더 많이 활용되고 성장하는 것"이라고 밝혔다. 이어 "정부는 더 많은 경쟁력 있는 기업을 발굴하고 현장에서 쓰일 수 있는 AI 환경을 조성하기 위한 무대를 마련하려 한다"며 "경쟁에서 원하는 성과를 거두지 못한 기업이라도 그 가능성을 보고 응원해 주길 바란다"고 말했다.

2026.09.07 15:13남혁우 기자

[속보] 네이버클라우드, 정부 '보안 특화 AI 모델' 사업 선정

네이버클라우드가 이끄는 컨소시엄이 정부 '사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발' 사업자로 최종 선정됐다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 네이버클라우드 컨소시엄을 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발 사업 수행기관으로 선정했다고 3일 밝혔다. 이번 사업에는 네이버클라우드와 SK텔레콤 컨소시엄이 최종 경쟁을 벌였다. 두 컨소시엄은 지난 2일 발표평가를 진행했으며 평가 결과 네이버클라우드 컨소시엄이 최종 사업권을 확보한 것이다. 네이버클라우드 컨소시엄은 네이버의 AI 기술에 LG의 AI 역량과 국내 보안기업 데이터를 결합해 사이버보안 분야에 특화된 AI 모델을 개발할 계획이다. 정부는 선정 컨소시엄에 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장 규모의 컴퓨팅 자원을 지원한다. 개발된 모델은 취약점 분석과 보안관제 등 실제 사이버보안 업무에 활용될 예정이다.

2026.09.03 09:09김미정 기자

네이버클라우드-LG CNS 컨소, 사이버보안 특화 AI 모델 개발 출사표

네이버클라우드가 LG CNS와 손잡고 국내 보안 환경에 특화된 소버린 인공지능(AI) 모델 개발에 나선다. 네이버클라우드는 LG CNS와 공동 컨소시엄을 구성해 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업에 참여한다고 27일 밝혔다. 컨소시엄은 '국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발'을 주제로 AI 모델부터 인프라, 보안, 데이터까지 아우르는 풀스택 자체 기술력을 기반으로 국내 보안 환경에 최적화된 모델을 개발할 계획이다. 양사는 독자 파운데이션 모델을 개발·상용화하며 쌓아온 기술력을 바탕으로 이번 사업을 통해 보안 도메인에 특화된 모델 개발 및 내재화에 집중할 방침이다. 특히 네이버클라우드는 원자력과 금융 등 보안 규제 수준이 가장 높은 영역에서 파운데이션 모델을 폐쇄망·온프레미스 환경에 직접 특화시켜 상용 배포·운영해온 노하우를 강점으로 내세웠다. 외부망과 격리된 엄격한 제약 환경에서 거대언어모델(LLM)을 구동해 본 경험은 폐쇄망 배포와 데이터 주권 확보가 필수적인 이번 과제 요구사항에 부합한다는 게 회사 측 설명이다. 여기에 고도화되는 사이버 위협 속에서도 대국민 네이버 서비스를 안정적으로 지켜낸 실전 관제·방어 경험과 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 기반 데이터 암호화 및 격리 노하우를 더해 실제 현장에 즉시 투입 가능한 실전형 모델을 구현하겠다는 목표다. LG CNS는 레드팀·블루팀·AI보안팀 등 사이버 보안 전 영역의 전문 조직과 다양한 산업군의 AI 전환(AX) 사업 경험을 갖추고 있다. 여기에 LG유플러스 등 그룹사 통신 네트워크 특화 데이터를 활용해 모델 학습을 고도화하고 복잡한 보안 환경에서 실증을 거쳐 기능과 성능을 완성해 나갈 계획이다. 더불어 이번 컨소시엄에는 ▲공격·탐지 기술을 보유한 보안 전문기업 ▲취약점 및 AI 안전성을 연구하는 주요 대학 ▲국가급 위협 데이터와 제3자 검증을 담당하는 연구·공공기관 등 총 33개 산·학·연 기관이 유기적으로 참여했다. 회사 측은 이를 통해 사이버 보안 특화 모델 개발에 필요한 전 주기를 외부 의존 없이 자체 완결할 수 있는 체계를 갖췄다고 밝혔다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "사이버 위협이 AI를 활용해 한층 고도화되는 만큼, 방어 체계 역시 독자적인 AI 기술로 내재화하는 것이 국가 안보의 핵심"이라며 "실전 보안 역량을 바탕으로 국내 사이버 위협 환경을 가장 잘 이해하는 소버린 보안 AI를 개발해 국가 안보 역량을 한 단계 격상시킬 것"이라고 강조했다.

2026.08.27 14:57한정호 기자

[K-미토스①] 국산 보안 AI 주도권 경쟁 점화, 네이버·SK 양강 대결

정부가 추진하는 사이버 보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 사업이 네이버클라우드와 SK텔레콤 양강 대결로 확정됐다. 기업 간 합종연횡을 거쳐 두 컨소시엄이 사업권을 놓고 맞붙는다. 과학기술정보통신부는 지난 7월 22일부터 8월 26일까지 진행한 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발' 사업 참여팀 공모 결과 총 2개 컨소시엄이 접수됐다고 밝혔다. 접수 명단에는 SK텔레콤 컨소시엄과 네이버클라우드 컨소시엄이 차례로 이름을 올렸다. 당초 네이버클라우드·SK텔레콤·LG CNS의 3파전으로 예상됐으나 LG CNS가 네이버클라우드 진영에 합류하면서 두 진영으로 재편됐다. 이번 사업은 최종 1개 컨소시엄을 선정해 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 256장을 10개월간 지원한다. 지원 기간은 오는 9월부터 내년 7월까지다. 1단계(9월~내년 2월)와 2단계(내년 2월~7월)로 나뉜다. 내년 2월 단계평가를 통과해야 2단계 지원이 이어진다. 평가는 기술력 및 개발경험(30점), 개발목표(30점), 시장성 및 파급효과(40점)로 이뤄진다. SK텔레콤 컨소시엄은 '전방위 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델군 개발 및 국내 사이버 위협 환경 기반 에이전틱 보안 서비스 실증'을 과제로 내걸었다. 주관기관 SK텔레콤을 포함해 업스테이지, SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 스마트엠투엠, 에임인텔리전스, 지니언스, 파이오링크, 한국정보보호산업협회(KISIA), 고려대·숭실대 산학협력단 등이 참여한다. 거대언어모델(LLM) '솔라'를 개발한 업스테이지의 합류로 AI 모델 개발 역량을 보강했다. 업스테이지는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 사업에서 SK텔레콤과 경쟁 중이지만 이번 사업에서는 손을 잡았다. 네이버클라우드 컨소시엄은 '국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발'을 과제명으로 제시했다. 당초 LG CNS는 LG경영개발원 AI연구원, LG유플러스 등 계열사를 중심으로 '엑사원'을 앞세워 별도 참여할 계획이었으나 막판에 네이버클라우드와 손을 잡았다. 이 연합으로 '하이퍼클로바X'와 '엑사원'을 각각 개발한 두 진영의 AI 역량이 한 팀에 모였다. 네이버클라우드 컨소시엄에는 이 밖에도 로그프레소, 마크애니, 비드래프트, 샌즈랩, 스패로우, 에스투더블유(S2W), 에이아이스페라, 윈스테크넷, 이스트시큐리티, 지란지교시큐리티, 테이텀, 트릴리온랩스, 티오리, 피앤피시큐어, 휴네시온 등 보안·AI 기업이 참여했다. 금융보안원, 한국수력원자력, 한전KDN, 한국항공우주산업(KAI), 한국과학기술정보연구원 등 기관과 서울대·고려대·중앙대·포스텍·KAIST 등 대학도 이름을 올려 33개 기관 규모로 꾸려졌다. 네이버클라우드는 독파모 사업에서 탈락한 뒤 '모두의 AI'에는 참여하지 않고 이번 사업에 역량을 집중했다. SK텔레콤은 독파모와 '모두의 AI'에 이어 보안 특화 AI까지 연이어 도전하고 있다. 과기정통부는 제출서류 적합성 검토와 외부 전문가 발표평가 등을 거쳐 9월 초순 선정 결과를 발표할 계획이다.

2026.08.26 16:48김동원 기자

[독파모 2차 발표] '국가대표 AI' 3파전 돌입…정예팀에 B200 3천장 푼다

정부가 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 3차 단계에 진출한 정예팀에 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 약 3000장을 투입한다. 앞선 개발 단계에서 정예팀별로 서로 다른 GPU가 제공됐던 것과 달리 이번에는 정예팀마다 B200 1000장을 지원해 독자 AI 모델 고도화를 가속한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 독파모 2차 단계평가 결과, 업스테이지·SK텔레콤(SKT)·LG AI연구원 등 3개 정예팀을 3차 단계 진출팀으로 선정했다고 18일 밝혔다. 올해 추가 정예팀으로 합류한 모티프테크놀로지스는 이번 평가를 끝으로 프로젝트를 마무리하게 됐다. 독파모는 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 정부가 추진하는 국가 핵심 AI 프로젝트다. 정부는 단계별 평가를 통해 정예팀을 압축하고 데이터와 컴퓨팅 자원을 집중 지원하는 방식으로 사업을 추진 중이다. 3차전부터 GPU 상향…팀당 B200 1천장 지원 정부는 3차 단계에 진출한 정예팀에 지난해 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 확보한 B200 총 3000장을 지원할 예정이다. 앞서 LG AI연구원과 업스테이지는 2차 단계평가를 준비하는 과정에서 각각 B200 512장과 H100 512장 수준의 컴퓨팅 자원을 지원받았다. 올해 추가 정예팀으로 뒤늦게 합류한 모티프테크놀로지스에는 B200 768장이 제공됐다. 정부는 3차 단계 진출팀에 대한 GPU 지원 규모도 확대하기로 했다. 올해 상반기 768장 수준이던 지원 규모를 하반기에는 1000장 수준으로 늘릴 계획이다. SKT는 그동안 정부 GPU 임차지원 사업자로 참여해 별도의 정부 GPU를 지원받지 않았다. 다만 정부는 3단계 평가에 진출할 경우부터 GPU를 지원할 수 있도록 했다. 이에 따라 SKT도 이번 단계부터 정부가 확보한 GPU를 활용할 수 있게 됐다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "다음 단계에 진출한 정예팀들에게 고성능 GPU 지원을 확대해 독자 AI 모델을 빠르게 고도화할 수 있도록 뒷받침하겠다"고 말했다. NHN클라우드·카카오 인프라 투입…지난해 확보 물량 활용 독파모에 공급되는 B200은 정부가 지난해 추진한 대규모 GPU 확보 사업을 통해 마련됐다. 정부는 지난해 약 1조 4600억원을 투입해 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오를 사업자로 선정했다. 이들 기업은 총 1만 3136장의 GPU를 확보·구축했다. 사업자별로 NHN클라우드는 B200 7656장, 카카오는 B200 2424장, 네이버클라우드는 H200 3056장을 구축했다. 이 가운데 정부 활용 물량은 NHN클라우드 B200 6120장, 카카오 B200 2040장, 네이버클라우드 H200 2296장이다. 이번 독파모 3차 단계에는 B200만 투입되는 만큼 NHN클라우드와 카카오가 구축한 B200 인프라가 공급 기반으로 활용될 예정이다. 최근까지 산학연에 제공돼온 정부 GPU 자원이 독파모에 집중 투입될 전망이다. 과기정통부는 정예팀당 GPU 임차 비용이 6개월 기준 약 400억원으로, 총 1200억원이 될 것으로 추산했다. 베라루빈까지 확보…차기 국가 AI 프로젝트는 검토 정부는 올해도 AI 컴퓨팅 인프라 확충을 이어가고 있다. 지난 6월 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'에 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹을 수행기관으로 선정했다. 이를 통해 베라루빈과 B300을 포함한 최신 GPU 9704장을 추가 구축할 계획이다. 이 가운데 정부 활용 물량은 베라루빈 2016장과 B300 4360장 등 총 6376장이다. 다만 독파모 후속 사업이나 '모두의 AI' 등 특정 국가 AI 프로젝트에 해당 GPU를 어떻게 배분할지는 아직 결정되지 않았다. 과기정통부 관계자는 "내년도에 정부 활용분 GPU를 어떻게 투입할지는 아직 정해지지 않았다"며 "산학연과 국가 프로젝트를 다양하게 지원하는 방향이 될 수 있지만 아직 확정된 것은 없으며 내부 검토를 진행 중"이라고 밝혔다.

2026.08.18 14:28한정호 기자

LG 컨소시엄, '엑사원' 앞세워 보안 특화 AI 모델 개발 추진

LG CNS와 LG AI연구원, LG유플러스가 LG 컨소시엄을 꾸리고 대규모언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 기반 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발에 나선다. 12일 업계에 따르면 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스 등은 과학기술정보통신부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버보안 분야) 사업' 참여를 준비하고 있다. 이번 사업은 국내 산업 현장에서 활용 가능한 특화 AI 모델을 육성하고 관련 생태계 조성 기반을 마련하는 데 초점이 맞춰져 있다. 업계에 따르면 SK텔레콤과 네이버클라우드도 이번 사업 참여를 준비 중인 것으로 알려졌다. 국내 주요 ICT 기업 간 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 선점 경쟁이 본격화하는 양상이다. LG 컨소시엄은 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 보안 데이터셋으로 파인튜닝해 사이버보안 특화 AI 모델을 공동 개발할 계획이다. LG AI연구원과 LG CNS가 모델 개발을 주도한다. 이 과정에서 LG CNS는 AI 학습용 보안 데이터의 정제, 라벨링, 표준화, 가공을 맡는다. 동시에 개발 모델의 보안 성능 검증도 수행할 예정이다. LG유플러스는 모델 학습에 필요한 보안 데이터를 제공하고, 개발된 모델의 실증 검증을 담당한다. LG CNS는 그룹 내 사이버보안 역량을 바탕으로 이번 사업 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 실제 공격자 관점에서 시스템 취약점을 점검하는 '레드팀', 공격 탐지와 방어를 맡는 '블루팀', AI 모델과 데이터, 서비스 전반의 보안 위협에 대응하는 'AI보안팀' 등 전문 조직을 운영하고 있다. 여기에 공공, 금융, 제조, 물류 등 다양한 산업에서 AX 사업을 수행하며 축적한 현장 경험도 강점으로 꼽힌다. LG CNS는 산업별 디지털 전환과 AI 적용 경험을 기반으로 사이버보안 특화 AI 모델의 실효성을 높인다는 방침이다. LG 컨소시엄은 이번 사업을 통해 확보한 모델을 국내 보안 기업과 기관이 활용할 수 있도록 해 보안 서비스 개발 기반을 넓힌다는 계획이다. 단순한 모델 개발을 넘어 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화로 연결하겠다는 의미다. LG CNS 측은 "이번 사업을 통해 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델을 확보하고, 국내 보안 기업과 기관이 이를 활용해 다양한 보안 서비스를 개발할 수 있는 기반을 마련함으로써 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화에 기여할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.12 16:15남혁우 기자

[유미's 픽] 독파모 고배 뒤 더 잘나간다…산업 AI 공략 속도 내는 두 기업, 어디?

올 초 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 사업에서 함께 선정이 불발된 네이버클라우드와 NC AI가 산업 현장 공략에 속도를 내고 있다. 범용 모델의 성능과 독자성을 겨루던 정부 사업에서 벗어나 국방·조선·철강 등 실제 수요가 있는 분야로 기술과 사업 역량을 집중하는 분위기다. 21일 업계에 따르면 네이버클라우드는 최근 국방·제조기업의 AI 학습과 운영을 지원하는 인프라·플랫폼 사업 확대에 본격 나섰다. 특히 올해 국방을 핵심 사업으로 정하고 방산기업과의 공동 개발과 국책사업 참여를 확대하고 있다. 제조 분야에서도 조선과 스마트팩토리를 중심으로 AI·클라우드 사업 발굴에 나섰다. 일단 네이버와 네이버클라우드는 한국항공우주산업(KAI)과 방산 특화 AI 파운데이션 모델을 공동 개발하고 있다. 향후 무인기와 AI 파일럿, 유무인복합체계 등 미래전투체계에 적용하는 방안도 추진한다. 네이버클라우드는 국방부가 발주한 '초거대 인공지능 기반 지휘통제체계 기술' 사업에 한화시스템 컨소시엄으로도 참여했다. 한화시스템이 지휘통제체계 적용과 통합을 맡고 네이버클라우드는 AI 모델과 클라우드·데이터 플랫폼 분야에서 역할을 나누는 구도다. 이 사업은 텍스트와 영상, 음성, 센서, 레이더 등 전장 데이터를 통합 처리하는 국방 특화 대규모언어모델(LLM)을 개발해 한국군 지휘통제체계에 적용하는 것이 목표다. 수주에 성공하면 네이버클라우드는 폐쇄망에서 국방 데이터를 학습·운영하는 핵심 레퍼런스를 확보할 수 있다. 제조 분야에선 HD한국조선해양과 조선 산업에 특화된 AI·클라우드 환경을 구축한다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 프라이빗 클라우드를 기반으로 설계·생산 데이터를 처리하고 차세대 선박 플랫폼과 피지컬 AI까지 협력 범위를 넓힐 계획이다. 이처럼 네이버클라우드의 최근 사업은 자체 거대언어모델(LLM) 공급보다 AI 운영 기반 전체를 제공하는 데 무게가 실려 있다. GPU와 프라이빗 클라우드, 데이터 플랫폼, AI 모델을 묶어 보안과 데이터 통제 요건이 높은 산업을 공략하는 방식이다. 특히 국방과 제조는 올해 네이버클라우드가 가장 적극적으로 사업을 확대하는 분야로 꼽힌다. 지멘스 등과 맺은 협력도 특정 공정에 머물기보다 국내 제조업 전반의 데이터를 AI와 연결하는 데 초점이 맞춰져 있다. 네이버클라우드 관계자는 "올해 국방을 핵심 사업으로 지정한 뒤 관련 사업을 적극적으로 추진하고 있다"며 "제조 분야는 현재 업무협약을 토대로 실제 사업을 만들어가는 단계"라고 말했다. NC AI는 산업용 로봇이 현장을 인식하고 판단·행동하는 데 필요한 피지컬 AI 기술로 방향을 좁히고 있다. 게임과 콘텐츠 개발 과정에서 축적한 비전 AI와 3D 가상세계, 월드모델, 합성 데이터 기술을 제조와 국방 현장에 적용하는 전략이다. 최근에는 한화오션의 자율 용접 AI 개발 과제를 수주해 주목 받았다. 향후 강한 아크광과 용접 분진, 거친 야외 환경에서도 용접선을 인식하고 결함을 탐지하는 비전 모델을 개발해 협동로봇에 적용할 예정이다. 포스코DX와는 로봇 파운데이션 모델 공동 개발에 나섰다. 시각과 언어, 물리적 행동을 통합 처리하는 시각언어행동(VLA) 모델을 고도화하고 디지털 트윈 환경에서 산업용 로봇을 학습시키는 것이 목표다. 현대로템과 구성한 컨소시엄은 국방과학연구소의 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템' 과제를 수주했다. NC AI는 국방 지형과 작전 상황을 가상 공간에 구현하고 로봇 학습에 필요한 합성 데이터를 공급하는 월드모델 개발을 맡는다. 이 같은 한화오션·포스코DX·현대로템과의 협력은 비전 인식과 VLA, 월드모델을 제조·국방 로봇에 적용하는 방향으로 이어지고 있다. NC AI는 이를 토대로 산업 현장의 인식부터 학습·판단·행동까지 아우르는 피지컬 AI 사업을 확대한다는 방침이다. 업계 관계자는 "두 기업 모두 독파모 참여를 통해 범용 모델 개발에 필요한 기술과 운영 역량을 점검한 경험이 이후 산업 AI 사업의 기반이 된 것으로 보인다"며 "당시 축적한 역량을 국방·제조처럼 수요가 분명한 분야에 적용하면서 사업화 범위를 넓히고 있다"고 말했다.

2026.07.21 10:36장유미 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

네이버 AI 전략 이끈 성낙호, 독파모 탈락 후 첫 발언…어떤 말 꺼냈나

네이버가 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 사업 탈락 이후 주가가 연일 내리막길을 걸으며 후폭풍을 겪고 있는 가운데 기초 체력 다지기로 전략 재정비에 나섰다. 독파모 추가 사업자 모집에 재도전하는 대신 기존 AI 사업 전략을 유지하며 공공·금융·산업 현장에서 실제로 작동하는 '현장형 AI' 중심의 AX(AI 전환) 전략을 본격화 하는 모양새다. 성낙호 네이버클라우드 기술총괄은 21일 한국은행 컨퍼런스홀에서 열린 '한국은행·네이버 공동 AX 컨퍼런스'에 참석해 지디넷코리아와 만나 "원래 저희는 하던 것에 더해 독파모에 참여했던 것"이라며 "(앞으로) 원래 하던 사업대로 계속 진행할 예정"이라고 밝혔다. 이는 성 총괄이 독파모 1차 결과 발표 후 내놓은 첫 입장으로, 독파모 탈락이 네이버클라우드의 AI 기술 개발이나 사업 방향에 영향을 주지 않는다는 점을 분명히 한 것으로 풀이된다. 네이버클라우드는 지난 15일 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 평가에서 탈락한 상태로, 당시 정부가 '패자부활전' 제도를 도입해 1개 팀을 추가 선정한다고 밝혔으나 불참 의사를 밝혔다.네이버는 이 여파로 주가가 큰 타격을 입었다. 이날 네이버 주가는 전일 대비 2.25% 하락한 23만8천500원에 마감했다. 올 초 26만원까지 오르며 순항했으나, 독파모 발표 이후 꾸준히 하락세를 보이며 23만원대까지 추락했다. 약 7개월 전인 지난해 6월 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장이 이재명 정부 첫 AI 수석에 임명돼 52주 신고가(29만6천원)를 기록한 것과 비교하면 19.4%나 하락한 모습이다. 이에 네이버는 기존 사업을 다시 강화하며 시장 가치를 끌어올리려는 모습이다. 이날 한국은행과 함께 금융·경제 분야에 특화된 전용 생성형 AI 서비스 '보키(BOKI, Bank Of Korea Intelligence)' 구축을 완료하고 본격 운영에 들어간다고 발표한 것이 대표적인 예다. BOKI는 외부 네트워크와 완전히 분리된 한국은행 내부 온프레미스 환경에 구축된 전용 AI 플랫폼으로, 데이터 유출 우려를 원천 차단한 것이 특징이다. 이번 프로젝트에서 네이버클라우드는 클라우드 인프라와 초거대언어모델(LLM) 등 AI 플랫폼 기반을 제공했다. 한국은행은 이를 토대로 금융·경제 업무에 특화된 AI 애플리케이션을 직접 개발·운영한다. 이를 통해 한국은행 임직원들은 자료 검색과 요약, 질의응답, 번역은 물론 정책 수립을 위한 경제 현안 분석과 데이터 기반 의사결정까지 폭넓은 지원을 받게 된다. 업계에서는 이번 한국은행 사례가 네이버의 AI 전략이 연구·개발 중심에서 실제 운영과 사업 성과로 이동하고 있음을 보여주는 상징적 사례로 평가했다. 또 독파모 탈락 이후에도 네이버가 검색·쇼핑·금융·공공 등 강점을 가진 영역에서 AI를 실질적으로 적용하는 전략을 유지하며 사업을 확대할 것으로 기대했다. 최승호 DS투자증권 연구원은 "네이버의 2024~2026년 연간 투자 규모는 누적 1조6천억원 가량으로 국내 최대 수준"이라며 "국내 소프트웨어(SW) 기업 중 가장 많은 하드웨어 자산을 보유하고 있고 AI 모델의 성능도 국내 1~2위로 평가된다"고 밝혔다. 이어 "현재 네이버 가시화된 AI 수주 타깃이 공공보다는 중동·B2B에서 더 크다는 점에서 충격은 경감될 것"이라며 "(이번 탈락이) 실적에 미치는 영향은 제한적"이라고 분석했다.최수연 네이버 대표도 앞으로 AI 연구개발과 서비스 개발 역량을 한 단계 높여 실질적인 사업과 서비스에 연결함으로써 성과를 내겠다는 의지를 드러냈다. 이를 위해 최근 C레벨 리더 3명을 추가 발탁하기도 했다. 최 대표는 지난 20일 사내 소통 행사인 '컴패니언 데이'에서 "대한민국을 대표하는 인터넷 기업으로서 관련 투자는 오히려 더 확대될 것"이라고 강조했다. 또 독파모 탈락과 관련해 아쉬움을 표하면서도 성능 경쟁을 넘어 한 단계 발전된 모델을 선보인 것은 의미 있는 도전이었다고 임직원을 격려했다. 향후 전략 방향에 대해선 공공·산업 현장에서 작동하는 '실질적 과제'의 수행을 꼽았다. 모델 성능을 넘어 실제 사용자가 체감할 수 있는 비즈니스에서 이용자 가치를 창출하겠다는 의지도 드러냈다. 네이버클라우드 관계자는 "독파모 사업에 참여하지는 않지만 기존 사업들을 더 강화하는 것에 앞으로 힘을 쏟을 것 같다"며 "특히 버티컬 서비스에 집중하는 방향으로 사업을 펼칠 것 같다"고 밝혔다. 업계 관계자는 "네이버가 앞으로 보안과 데이터 주권이 중요한 중앙부처와 주요 금융기관을 중심으로 공공 AX 확산을 앞세워 적극 공략할 듯 하다"며 "범용 초거대 모델 경쟁보다 국내 제도와 산업 환경에 맞춘 소버린 AI를 실제 현장에 안착시키는 전략을 펼칠 가능성이 높다"고 전망했다.

2026.01.21 17:34장유미 기자

[유미's 픽] "해외선 '통제'가 핵심"…독자 AI 기준 두고 국내선 '온도차'

최근 1차 평가 결과 발표 후 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(K-AI)' 사업을 둘러싼 논란이 해외 소버린 AI 논의와 대비되며 확산되고 있다. 우리나라는 '프롬 스크래치(from scratch)' 여부와 가중치 주권 등 기술적 독자성 기준을 둘러싸고 공방이 지속되고 있는 반면, 해외 주요국은 데이터 통제와 운용 주권을 중심으로 소버린 AI 전략을 전개하고 있다는 점에서 대조적인 모습을 보이고 있다. 20일 업계에 따르면 과학기술정보통신부가 지난 15일 'K-AI' 1차 평가 결과를 발표한 이후 ▲독자 AI모델과 해외 모델의 유사성 ▲외부 가중치 활용 범위 ▲독자성 판단 기준 등을 둘러싼 논쟁이 국내에서 불거졌다. 특히 네이버클라우드, NC AI가 1차 평가에서 탈락하면서 성능 경쟁을 넘어 '어디까지를 독자 AI로 볼 것인가'를 둘러싼 정책·기술적 논의가 본격화됐다는 평가가 나온다. 이번 논란은 특정 기업의 성패를 넘어 한국 독자 AI 정책이 해외 소버린 AI 사례와 비교해 기술적 출발점과 설계 주체성에 과도하게 초점을 맞췄기 때문으로 분석된다. 해외에선 '누가 통제하고 어디서 운용하느냐'를 주권의 핵심으로 삼는 반면, 한국은 '직접 만들었는가'를 기준으로 삼으면서 논쟁의 강도가 커진 것으로 보인다. 이는 해외 주요국의 소버린 AI 접근 방식과 비교하면 차이가 더욱 두드러진다. 우선 유럽연합(EU)은 미국 빅테크 의존을 줄이기 위해 데이터 주권과 규제(AI Act)를 중심으로 전략을 전개하고 있다. 또 오픈소스 모델을 활용하더라도 유럽 내 인프라에서 통제 가능하고 법·가치 체계에 부합한다면 주권을 확보한 것으로 보는 경향이 강하다. 일본은 자국어 특화 대형언어모델(LLM) 개발을 지원하는 한편, 글로벌 기업과의 협력을 통한 인프라 구축을 병행하는 전략을 택하고 있다. 인도, 아랍에미리트(UAE)는 한국처럼 미국·중국에 대한 기술 종속을 경계하면서도 독자성을 정의하는 방식에서 보다 유연하고 실용적인 접근을 취하고 있다. 특히 인도는 정부가 단일 '국가대표 모델'을 직접 설계하기보다 여러 민간 기업을 선정해 자국 언어와 산업 환경에 특화된 파운데이션 모델 개발을 지원하는 방식에 방점을 찍고 있다. 수십 개의 공용어와 복잡한 산업 구조를 가진 인도에서는 '밑바닥부터 코드를 만들었는지'가 아닌 인도어 데이터와 현지 산업 맥락을 얼마나 효과적으로 반영했는지가 독자성의 핵심 기준으로 작용한다. 또 해외 모델을 활용하더라도 인도의 언어·데이터로 재학습하고 실사용 가능한 형태로 고도화한다면 소버린 AI의 일환으로 인정하는 구조다. 이는 기술적 혈통보다는 데이터 주권과 현지 적합성을 중시하는 분위기다. UAE는 오픈소스를 통한 글로벌 주도권 전략으로 주목받고 있다. 이곳은 정부 산하 기술혁신연구소(TII)가 개발한 '팔콘(Falcon)' 시리즈 모델을 오픈소스로 공개해 전 세계 개발자들이 이를 개선·확장하도록 유도하고 있다. 이를 통해 팔콘은 사실상 글로벌 기술 표준 중 하나로 자리 잡게 됐다. 또 최근에는 중국 모델 '큐원(Qwen)' 등 외부 오픈 웨이트 모델을 참고해 성능을 보완한 모델도 공개하며 기술적 순수성보다 실용성과 확장성을 강조하는 전략을 이어가고 있다. 이는 기술적 순수성보다 확산성과 영향력을 주권의 요소로 보는 UAE식 접근을 보여준 것으로 평가받는다. 반면 한국의 소버린 AI 논쟁은 모델 개발의 출발점과 내부 구조에 대한 기술적 독자성으로 집중되고 있다. 앞서 정부는 공모 단계에서 해외 AI 모델을 단순 미세조정(fine-tuning)한 파생형 모델은 독자 AI로 인정하지 않겠다는 원칙을 제시한 바 있다. 또 이번 1차 평가에서는 사전학습(pre-training) 단계에서 핵심 가중치를 자체적으로 학습·갱신했는지 여부가 주요 판단 기준으로 적용된 것으로 알려졌다.이를 두고 일각에선 가중치 초기화 여부만으로 독자성을 단정하기는 어렵다고 지적했다. 토크나이저 설계, 학습 데이터 구성, 모델 아키텍처 변형 여부 등 복합적인 요소가 함께 고려돼야 하지만, 정부가 이를 제대로 반영했는지에 대해 의구심을 드러냈다. 이 과정에서 성능보다는 학습의 출발점과 가중치 통제 여부가 평가의 핵심 변수로 작용했다는 의견도 제기됐다. 업계에선 글로벌 오픈소스 생태계 활용이 일반화된 상황 속에 정부가 외부 모델 활용의 허용 범위와 독자성 기준을 사전에 충분히 공유하지 않았다는 점이 논쟁을 키웠다고 보고 있다. 업계 관계자는 "독자성이 곧 '모든 것을 혼자 만드는 것'을 의미하는 것은 아니다"며 "외부 기술을 활용하더라도 이를 통제하고 개조하며 장기적으로 유지할 수 있는 역량 역시 주권의 중요한 요소"라고 짚었다. 이어 "데이터의 질과 현지 최적화, 글로벌 생태계와의 호흡이 기술적 혈통 못지않게 중요해지고 있다"고 지적했다. 이와 함께 과기정통부의 역할에 대한 요구도 커지고 있다. 정부가 가중치 초기화 여부, 사전학습 수행 범위, 컴포넌트별 오픈소스 허용 기준 등을 보다 명확히 제시해 독자성 판단의 불확실성을 줄여야 한다고 봐서다. 또 기술적 순수성 중심의 단일 기준에서 벗어나, 실질적 통제 가능성과 활용도를 함께 평가하는 다층적 기준이 필요하다는 의견도 제기된다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 특정 기업의 탈락 여부를 넘어 한국이 AI 주권을 어떤 기준으로 정의하고 확보할 것인지에 대한 시험대가 되고 있다"며 "정부가 단순한 예산 집행자를 넘어 인도, UAE 처럼 유연하면서도 현실적인 방향성을 제시할 수 있을지가 향후 독자 AI 정책의 성패를 가를 핵심 변수가 될 것"이라고 전망했다.

2026.01.20 10:01장유미 기자

[AI는 지금] 독파모 '패자부활전' 할까 말까…"혜택 크다" vs "역효과"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트' 패자부활전 정책을 추진하지만 주요 기업들이 잇따라 불참 의사를 밝히면서 정책 실효성을 둘러싼 논란이 커지고 있다. 16일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 15일 독파모 1차 평가에서 5개 정예팀 중 네이버클라우드와 NC AI를 탈락시켰다. 네이버클라우드는 모델 독자성 논란이 평가에 영향 준 것으로 알려졌다. NC AI는 종합 점수가 기준에 미치지 못했다. 이에 기존 4개 팀 선발이던 계획과 달리 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지만 통과했다. 정부는 공석을 메우기 위해 올해 상반기 중 1개 팀을 추가 선정하는 재공모를 추진한다고 밝혔다. 대상에는 1차 탈락 컨소시엄인 네이버클라우드와 NC AI, 앞서 정예팀 선발 과정에서 탈락한 카카오, KT, 모티프테크놀로지스, 코난테크놀로지, 한국과학기술원 컨소시엄까지 포함된다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "신규 정예팀에도 기존 3개 팀과 동일한 그래픽처리장치(GPU)·데이터 지원과 'K-AI' 명칭 부여 등 개발 기회를 제공하겠다"고 밝혔다. 현재 주요 기업들은 재도전에 선을 긋고 있다. 네이버클라우드는 "정부 판단을 존중한다"며 "추가 공모를 검토하지 않겠다"고 밝혔다. 카카오 역시 참여 계획이 없다는 입장을 알렸다. NC AI도 "산업 특화 AI와 피지컬 AI 개발에 집중하겠다"며 패자부활전에 나서지 않겠다는 뜻을 분명히 했다. 업계에선 패자부활전 없이 갔어야 한다는 목소리가 나오고 있다. 업계 관계자는 "추가 선발 없이 기존 결과를 확정했다면 공정성 논란을 조기에 종식시킬 수 있었다"며 "잘못된 추가 선정이 이뤄질 경우 정부 지원 자체가 무용론에 빠질 수 있다"고 우려했다. 또 다른 관계자는 독파모 프로젝트 구조 자체가 문제라고 지적했다. 그는 "새 정예팀은 신규 GPU로 모델을 처음부터 학습할 수 있는 장점을 얻을 수 있지만 이를 실험할 시간적 여유가 부족하다"며 "결국 해외 모델을 카피해 학습만 프롬 스크래치로 진행할 수밖에 없는 상황일 것"이라고 분석했다. 이어 "'K-AI' 타이틀만 얻고 실질적 기술 자립을 못 할 가능성도 배제하기 어렵다"고 꼬집었다. 이 같은 상황 속에 정부는 신규 정예팀과 기존 정예팀 간 형평성 문제를 최소화하겠다고 밝혔다. 류 차관은 "기존 3개 팀 일정 지연은 최대한 피할 것"이라며 "팀 간 개발 시간과 환경 간극을 최소한으로 할 것"이라고 강조했다.

2026.01.16 18:37김미정 기자

독파모 1차 탈락 네이버클라우드 "과기정통부 판단 존중…기술 경쟁력 높일 것"

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트 1차 단계평가에서 탈락한 네이버클라우드가 정부 판단을 존중한다는 입장을 표명했다. 네이버클라우드 측은 15일 이번 탈락에 대해 "과학기술정보통신부의 판단을 존중하고 앞으로 AI 기술 경쟁력을 높이기 위해 다각적인 노력을 이어갈 것"이라고 밝혔다. 이날 과기정통부는 정부서울청사에서 독파모 프로젝트 1차 단계평가 결과를 발표했다. LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 정예팀이 2차 단계에 진출한 반면, 네이버클라우드와 NC AI는 1차 단계에서 탈락했다. 과기정통부는 네이버클라우드가 벤치마크·전문가·사용자 평가를 종합한 점수 기준에서는 상위 4개 팀에 포함됐지만, 독자성 부문 요건을 충족하지 못한 것으로 판단했다. 네이버클라우드 모델에 포함된 외부 인코더 활용 자체가 불가능한 것은 아니지만, 이번 평가에서는 인코더가 가중치를 업데이트할 수 없는 형태로 활용됐다는 점에서 독자 AI 모델로 인정하기 어렵다는 내부 판단이 있었다는 설명이다. 정부는 이번 평가 이후 정예팀이 3개로 줄어든 점을 고려해 1개 정예팀을 추가 선정하는 공모를 추진할 계획이다. 이날 브리핑에서는 이번 1차 평가에서 2차 단계에 진출하지 못한 기업들뿐 아니라, 최초 공모에 참여했던 다른 컨소시엄과 새로운 기업들에게도 기회를 열어두겠다는 방침을 밝혔다. 다만 2차 재도전에 대해 네이버클라우드 관계자는 "아직 검토하고 있진 않다"고 전했다.

2026.01.15 17:41한정호 기자

'독파모' 1차서 네이버·NC AI 동반 탈락…정부, 정예팀 1곳 추가 공모

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(이하 독파모) 프로젝트 1차 단계평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 최종 탈락했다. 당초 5개 정예팀 가운데 1개 팀만 탈락할 것으로 예상됐지만, 평가 과정에서 독자성 기준과 종합 점수 경쟁이 동시에 작동하면서 2개 팀이 2차 단계 진출에 실패하게 됐다. 과학기술정보통신부는 15일 정부서울청사에서 독파모 1차 단계평가 결과를 발표했다. 이번 평가 결과, LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 등 3개 정예팀이 2차 단계에 진출했으며 기존 정예팀 가운데 네이버클라우드와 NC AI는 1차 단계에서 탈락했다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 당초 5개 정예팀을 선정한 뒤 1차 단계평가를 거쳐 4개 팀을 2차 단계로 압축하는 구조로 설계됐다. 그러나 이번 평가에 정책적 기준과 상대평가 결과가 함께 반영되면서 결과적으로 2개 팀이 탈락하고 3개 팀만 2차 단계에 진출하게 됐다. 과기정통는 네이버클라우드 경우 벤치마크·전문가·사용자 평가를 종합한 점수 기준에서는 상위 4개 팀에 포함됐으나, 독자 AI 파운데이션 모델 요건을 충족하지 못한 것으로 판단했다. 과기정통부는 "이번 사업에서 해외 AI 모델을 단순 파인튜닝한 파생형 모델은 독자 AI 파운데이션 모델로 인정하지 않는다는 기준을 적용해 왔다"며 "네이버클라우드 모델은 독자성 측면에서 한계가 있다는 전문가 의견이 제기됐다"고 설명했다. 반면 NC AI는 독자성 기준과 관련한 별도의 결격 사유는 제시되지 않았지만, 1차 단계평가에서 다른 정예팀과의 종합 점수 경쟁에서 밀리며 2차 단계 진출에 실패한 것으로 풀이된다. 이번 평가는 AI 모델 성능을 중심으로 한 벤치마크 평가와 전문가 평가, 실제 활용 가능성을 살핀 사용자 평가를 합산해 진행됐으며 이 과정에서 NC AI가 다른 정예팀 대비 상대적으로 낮은 점수를 받은 것으로 해석된다. 평가 구조상 네이버클라우드와 NC AI 두 기업이 동시에 1차 단계에서 탈락하는 결과로 이어지는 등 당초 예상보다 탈락 팀 수가 늘어나면서 프로젝트 경쟁 구도에도 변화가 생기게 됐다. 과기정통부는 이번 1차 평가 이후 정예팀이 3개로 줄어든 점을 고려해 향후 1개 정예팀을 추가로 선정하는 공모를 추진할 계획이다. 추가 공모에는 이번 1차 단계에서 탈락한 네이버클라우드와 NC AI 컨소시엄도 참여할 수 있도록 문을 열어두겠다는 방침이다. 다시 한 번 경쟁 기회가 주어진 만큼 향후 두 기업이 어떤 전략으로 재도전에 나설지 주목된다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 이날 결과 발표에 앞서 "승자와 패자를 구분하고 싶지 않고 결과에 대해 깨끗하게 승복하고 다시 도전하는 모습을 기대한다"며 "정부에서도 새로운 해법을 추가적으로 제시할 것"이라고 SNS를 통해 밝혔다.

2026.01.15 15:13한정호 기자

LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지, 'K-AI' 1차 평가 통과

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 1차 평가 결과를 공개했다. 과학기술정보통신부는 독파모 기존 5개 정예팀 가운데 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지를 2단계에 진출했다고 15일 밝혔다. 이번 평가는 벤치마크를 비롯한 전문가, 사용자 평가를 합산해 모델 성능과 비용 효율성, 실제 활용 가능성, 생태계 파급력을 종합 검증한 결과다. 세 지표에서 모두 최고점을 받은 LG AI연구원이 전체 1위를 기록했다. 벤치마크 평가 부문에서 LG AI연구원은 40점 만점 중 33.6점을 받아 평균을 상회했다. 전문가 평가에서도 35점 만점 중 31.6점, 사용자 평가에서는 25점 만점을 획득해 모든 영역에서 선두를 유지했다. 종합 점수상 상위 4개 팀에는 LG AI연구원, 네이버클라우드, SK텔레콤, 업스테이지가 포함됐다. 다만 네이버클라우드는 독자성 기준을 충족하지 못해 최종 탈락했다. 이에 따라 2차 단계는 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 3개 팀 체제로 진행된다. 과기정통부는 "독자 AI 파운데이션 모델은 해외 모델 미세조정이 아닌 아키텍처 설계와 데이터 구축, 가중치 초기화 후 학습까지 전 과정을 자체 수행한 국산 모델"이라고 정의했다. 이어 "네이버클라우드 모델은 가중치 기반 독자성 요건을 충족하지 못한 것으로 판단했다"며 탈락 이유를 밝혔다. 정부는 경쟁과 생태계 유지를 위해 1개 정예팀을 추가 공모해 총 4개 팀 체제를 다시 구축할 계획이다. 신규 정예팀에는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터, 'K-AI 기업' 명칭이 제공된다. 과기정통부는 "이번 프로젝트는 대한민국이 글로벌 AI 경쟁에서 독자 기술로 당당히 맞서기 위한 역사적 도전"이라며 "K-AI 모델을 반드시 확보해 지속 가능하고 건강한 AI 생태계를 구축할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.15 15:00김미정 기자

[유미's 픽] '독자 AI' 논쟁, 韓서 유독 격화된 이유는

정부 주도의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업을 둘러싼 논란이 기업 간 경쟁을 넘어 정책·기술 논쟁으로 확산되고 있다. 해외 모델과의 유사성, '프롬 스크래치' 정의, 외부 가중치 사용 여부를 두고 해석이 엇갈리면서 논쟁의 강도도 커지는 양상이다. 나아가 업체 간 '진흙탕 싸움'으로도 번지자 이번 사업에서 국내 독자 AI 정책 설계 방식과 기준 설정이 미흡했기 때문이란 지적이 나온다. 14일 업계에 따르면 이번 논란이 확산된 것은 '독자 AI'라는 정책 목표가 기술적 정의보다 먼저 제시됐기 때문이다. 일단 정부는 지난 해 공모 단계에서 해외 AI 모델을 단순 미세조정(fine-tuning)한 파생형 모델을 독자 AI로 인정하지 않겠다는 원칙을 밝혔다. 그러나 '프롬 스크래치'와 '독자성'을 어디까지로 해석할 것인지에 대해서는 구체적인 기준을 제시하지 않았다. AI 연구 현장에서 통용되는 '프롬 스크래치'는 일반적으로 기존 모델의 가중치를 사용하지 않고 랜덤 초기화 상태에서 학습했는지를 의미한다. 반면 정책 논의 과정에서는 이 개념이 모델 구조, 아키텍처 차용, 모듈 활용 여부까지 포함하는 방식으로 확장되면서 기술적 정의와 정책적 해석 간의 차이가 드러났다는 평가가 나온다. 업계에선 이 간극이 이후 논쟁을 키운 근본 배경이라고 보고 있다. 평가 기준이 개발 전이 아닌 5개 팀 선발 결과 공개 이후에 본격적으로 논의됐다는 점도 논란을 키운 요인으로 꼽힌다. 짧은 개발 기간과 제한된 자원으로 글로벌 수준의 성능을 요구받은 상황 속에 다수 참여 기업이 오픈소스 생태계와 기존 연구 성과를 일정 부분 활용할 수밖에 없었다는 것도 문제다. 이를 활용했을 때 어느 수준까지 허용되는지에 대한 사전 합의가 충분히 공유되지 않은 탓이다. 이에 각 기업의 기술 선택은 현재 독자성 논쟁의 대상이 됐다. 업계 관계자는 "사전 가이드라인이 명확하지 않은 상태에서 사후 검증이 강화되다 보니 기술적 판단이 정책적·정치적 논쟁의 중심에 놓이게 됐다"며 "기술 선택의 맥락보다는 결과를 기준으로 한 평가가 이뤄지면서 논쟁이 과열됐다"고 진단했다. 이번 사업이 단순한 연구개발(R&D) 지원을 넘어 '국가대표 AI'를 선발하는 성격을 띠고 있다는 점도 논쟁을 증폭시킨 요인으로 분석된다. 기업 간 경쟁이 국가 기술 자립의 상징으로 해석되면서 기술적 차이보다 독자성의 순수성을 둘러싼 평가가 부각됐다는 점에서다. 글로벌 AI 연구 환경에서는 오픈소스와 기존 연구 성과를 활용하는 것이 일반적이지만, 국내에서는 안보와 기술 주권 담론이 결합되며 기술 선택 하나하나가 상징적 의미를 띠게 됐다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 논쟁의 본질은 특정 기업의 기술 선택 문제가 아니라 기술 기준과 정책 기준이 혼재된 구조적 문제"라며 "AI 연구 관점에서는 구조 차용과 독자 학습을 구분해 평가하는 반면, 정책 관점에서는 외부 의존성과 통제 가능성이 더 중요한 판단 기준이 된다"고 말했다. 그러면서 "이번 독자 AI 사업에서는 이 두 기준이 동일한 언어로 정리되지 않은 상태에서 추진되면서 혼선이 커졌다"고 분석했다. 이로 인해 기술적으로는 합리적인 선택이 정책적으로는 부적절해 보일 수 있게 됐다. 반대로 정책적 메시지가 강한 선택이 기술적 완성도와는 별개로 평가되는 상황도 만들어졌다. 업계에선 이번 논쟁이 '유사성' 여부를 따지는 문제를 넘어 무엇을 기준으로 독자성을 판단할 것인지에 대한 논의로 이어지고 있다고 보고 있다. 일각에선 이번 1차 평가를 계기로 독자 AI의 기준을 보다 정교화할 필요가 있다는 의견을 내놨다. 단순한 성능 지표나 선언적 독자성보다 가중치 통제권, 설계 역량, 비용 효율성, 장기적 운용 가능성 등을 종합적으로 평가하는 체계가 필요하다는 지적이다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 한국 AI 산업에 반드시 부정적인 신호만은 아니라고 본다"며 "독자 AI의 정의와 정책 목표를 다시 정립하는 계기로 삼을 필요가 있다"고 밝혔다.이어 "앞으로 기술 논쟁을 도덕적 공방으로 몰고 가기보다 정책 목적과 기술 현실을 구분해 설명할 수 있는 기준을 우선 마련하는 것이 필요해보인다"며 "이번 독자 AI 논쟁은 개별 기업의 성패를 넘어 한국이 어떤 방식으로 AI 주권을 확보할 것인지에 대한 정책적 시험대가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.14 16:54장유미 기자

'K-AI' 주도권 잡을 4개 정예팀은…정부, 첫 심사 발표 임박

정부가 이번 주 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트' 첫 심사 결과 발표를 앞둔 가운데 공정 심사 여부와 첫 탈락팀에 대한 이목이 쏠리고 있다. 12일 IT 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 오는 15일 전후로 독자 AI 모델 1차 평가 결과를 발표할 예정인 것으로 알려졌다. 정부는 지난주부터 각 컨소시엄이 제출한 모델 성능과 효율성을 검토하면서 최종 선별 작업을 진행 중인 것으로 전해졌다. 현재 정예팀은 네이버클라우드와 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원이다. 정부는 15일 전후로 여기서 4팀만 선별한다. 네이버클라우드는 텍스트·이미지·오디오 등 서로 다른 데이터를 단일 모델서 처리하는 옴니 파운데이션 모델 '네이티브 옴니모델(HyperCLOVA X SEED 8B Omni)'과 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 '고성능 추론모델(HyperCLOVA X SEED 32B Think)'을 오픈소스로 공개했다. 해당 모델은 에이전트 AI와 버티컬 서비스 기반 기술로 활용될 계획이다. 이를 통해 소버린 AI 경쟁력을 강화하고 월드모델과 로보틱스, 자율주행 등 물리 세계 AI로 키울 방침이다. NC AI는 멀티모달 생성용 파운데이션 모델 '배키(VAETKI)'를 내세웠다. 배키는 토크나이저 어휘 20%를 한국어에 할당하고 고어까지 처리 가능한 한글 조합 기능을 갖췄다. 이를 통해 국내 산업현장에 최적화된 소버린 AI를 달성하겠다는 포부다. 업스테이지는 '솔라 오픈 100B'를 허깅페이스에 내놨다. 솔라 오픈은 중국 딥시크 R1과 오픈AI GPT-OSS-120B' 등 글로벌 경쟁 모델을 주요 벤치마크에서 앞선 것으로 나타났다. 특히 한국어, 영어, 일본어 등 다국어 평가에서 모델 크기 대비 우수한 성능을 보였다. 향후 국내 금융을 비롯한 법률, 의료, 공공, 교육 등 산업별 AI 전환 확산에 활용될 방침이다. SK텔레콤은 한국형 소버린 AI 경쟁력 확보 목표로 '에이닷 엑스 K1'를 내놨다. 이 모델은 5천억 개 파라미터를 보유한 국내 첫 거대언어모델(LLM)이다. 웹 탐색과 정보 분석, 요약, 이메일 발송 등 여러 단계를 거치는 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있다. 향후 일상 업무뿐 아니라 제조 현장 데이터와 작업 패턴을 학습해 업무 효율을 높이는 데도 활용되는 것이 목표다. LG AI연구원은 'K-엑사원'을 공개했다. K-엑사원은 LG AI연구원이 지난 5년간 축적한 기술 바탕으로 하이브리드 어텐션 구조를 고도화해 설계됐다. 이를 통해 메모리 요구량과 연산량을 엑사원 4.0 대비 70% 줄이면서도 성능은 끌어올렸다. 해당 모델은 토크나이저 고도화, 멀티 토큰 예측 구조로 최대 26만 토큰의 초장문을 처리할 수 있다. 추론 속도도 기존 모델 대비 150% 높였다. A100급 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 구동 가능하다. 과기정통부 "평가 공정하게"…심사 기간은 연기 정부는 1차 발표를 앞두고 모델 평가 기간을 기존 일정보다 연장한 것으로 전해졌다. NIPA는 해당 사업에 참여하는 5개 팀에게 AI 모델 사이트를 지난 11일 자정까지 연장 운영해 달라고 요청한 것으로 확인됐다. 해당 사이트는 각 컨소시엄 모델 평가를 위해 전문 평가단이 확인할 수 있도록 구성된 플랫폼이다. 정예팀은 당초 지난 9일 오후 6시까지 사이트를 운영할 예정이었지만, 현재 정부 지침으로 약 56시간 연장한 것이다. NIPA는 해당 지침이 과기정통부 요청에 따른 것이라고 밝혔다. 과기정통부는 최근 사업 참여 컨소시엄에서 불거진 독자 기술력 논란과 모델 평가 기간 연장은 무관하다고 선 그은 것으로 알려졌다. 또 오는 15일 전후로 예정된 독자 AI 모델 선정 사업 1차 발표가 늦어질 가능성도 없다는 입장이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난 8일 "독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트 평가는 객관적이고 공정하게 진행될 것"이라고 개인 소셜네트워크서비스(SNS)를 통해 밝혔다.

2026.01.12 15:21김미정 기자

[유미's 픽] 독자 AI 논란 속 '설계 주권' 시험대…LG 'K-엑사원'이 돋보인 이유

"이번 경쟁에서 고유 아키텍처를 고수하며 바닥부터 설계하는 곳은 LG AI연구원 정도입니다. 정부 과제의 짧은 데드라인과 제한된 자원 속에서 검증된 글로벌 오픈소스를 적극 활용할 수밖에 없는 환경 속에 특정 모듈 차용이 문제라면, 오픈소스 기반으로 개발한 국내 기업 다수도 그 비판에서 자유롭기 어려울 것입니다."최근 정부 주도의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트를 둘러싼 잡음이 이어진 가운데 LG AI 연구원의 'K-엑사원'이 비교적 논란 없이 업계의 호평을 받으며 존재감을 드러내고 있다. 성능 평가에서도 미국, 중국이 점령한 글로벌 AI 상위 10위권에서 7위를 기록하며 유일하게 이름을 올려 'AI 3강'을 노린 한국을 대표할 AI 모델로 자리를 굳히는 분위기다.LG AI연구원은 'K-엑사원'이 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개의 벤치마크 테스트 중 10개 부문 1위를 기록했다고 11일 밝혔다. 전체 평균 점수는 72점으로, 5개 정예팀 중 1위를 차지했다. 이 기준으로 평가를 했을 시 경쟁사들은 50점 중반대에서 60점 중반대 정도의 평균 점수를 기록하는 것으로 알려졌다. 일부 참가업체들이 최근 공개한 테크 리포트에서 13개 벤치마크 결과를 모두 기재하지 않은 것과 달리, LG AI연구원은 모든 결과를 공개해 비교 가능성을 높여 우위에 올라섰다는 평가도 나온다. 업계에선 독자 AI 모델의 가장 중요한 요소로 '프롬 스크래치'와 '독자성' 해석을 꼽고 있다. 최근 해외 모델 유사성 등 여러 논란 속에서 가장 중요한 요소가 외부 모델 '가중치(Weight) 사용' 여부가 핵심으로 떠오르고 있는데, 특히 LG AI연구원의 'K-엑사원'은 이를 모두 충족시키는 모델로 평가 받고 있다. 가중치는 AI 모델이 학습을 통해 축적한 지식이 압축된 결과물로, 라이선스와 통제권 문제와 직결된다. 정부가 해외 모델을 파인튜닝한 파생형 AI를 독자 AI로 간주하지 않겠다고 밝힌 이유도 이 때문이다. 다만 일각에선 가중치 논쟁이 독자 AI의 기준을 지나치게 단순화할 수 있다는 지적도 나온다. 가중치는 독자 AI의 최소 조건일 뿐 그 위에서 어떤 기술적 선택을 했는지가 모델의 완성도를 가른다는 것이다. 특히 대규모 자본과 연산 자원을 투입해 데이터와 파라미터 규모를 늘리는 방식은 단기 성능 경쟁에는 유리할 수 있지만, 장기적인 국가 AI 전략과는 거리가 있다는 평가도 있다.이 때문에 최근에는 가중치 이후의 단계인 모델 구조에 대한 설계 역량이 중요 기준으로 떠오르고 있다. 대표적인 영역이 어텐션(Attention)과 토크나이저(Tokenizer)다. 어텐션은 AI가 방대한 정보 중 어떤 부분에 집중할지를 결정하는 핵심 메커니즘으로 연산량과 메모리 요구량을 좌우한다. 토크나이저는 문장을 토큰 단위로 분해하는 방식으로 학습 효율과 언어 이해 능력에 직접적인 영향을 미친다. 두 요소는 성능과 비용을 동시에 결정하는 구조적 레버로, 독자 AI의 '설계 주권'을 가늠하는 지표로 평가된다.이에 대해 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 독자 기술의 기준을 보다 구조적으로 봐야 한다고 지적했다. 그는 "엔비디아가 설계를 하고 TSMC가 생산을 맡는 구조나, 삼성 스마트폰이 다양한 외부 부품을 조합해 만들어지는 사례를 보더라도 핵심은 누가 설계의 주체냐는 점"이라며 "단순히 코드를 복제한 뒤 재학습하는 방식은 기술적 난이도가 낮아 독자 아키텍처로 보기 어렵다"고 말했다. 이어 "중국 딥시크는 기존 구조를 그대로 쓰지 않고 이를 변형해 자신들만의 기술적 철학을 담았기 때문에 독자 기술로 평가받는 것"이라고 덧붙였다.업계에선 독자 AI의 '설계 주권'을 판단하는 기준이 어텐션과 토크나이저에만 국한돼서는 안 된다는 지적도 나온다. 실제로 AI 모델의 성능과 효율은 어텐션 외에도 정규화(Normalization) 방식, 레이어 구성, FFN(Feed-Forward Network) 구조, 학습 커리큘럼 설계, 추론(Reasoning) 구조의 내재화 여부 등 복합적인 설계 선택에 의해 좌우된다. 정규화 방식과 레이어 구성은 학습 안정성과 스케일링 한계를 결정하는 요소로, 표준 레이어놈(LayerNorm)을 그대로 사용하는지, RMS놈(RMSNorm) 등 변형된 방식을 적용했는지에 따라 대규모 학습에서의 효율과 수렴 특성이 달라진다. 레이어놈이 모든 신호를 고르게 '정돈'하는 방식이라면, RMS놈은 꼭 필요한 크기 정보만 남겨 계산 부담을 줄이는 방식에 가깝다.FFN 구조 역시 전체 파라미터의 상당 부분을 차지하는 영역으로, 활성화 함수 선택이나 게이트 구조 도입 여부에 따라 연산량 대비 성능 효율이 크게 달라진다. FFN은 AI가 주목한 정보를 자기 언어로 다시 정리하는 '내부 사고 회로'에 해당한다. 학습 커리큘럼 역시 설계 주권을 가늠하는 중요한 지표로 꼽힌다. 단순히 대규모 데이터를 한 번에 투입하는 방식이 아니라, 언어 이해·추론·지시 이행·도메인 특화 학습을 어떤 순서와 비중으로 설계했는지가 모델의 안정성과 범용성을 좌우하기 때문이다. 여기에 프롬프트 기법에 의존하지 않고, 추론 과정을 모델 구조 내부에 내재화했는지 여부도 공공·국방·금융 등 고신뢰 영역에서 중요한 평가 요소로 거론된다. 업계 관계자는 "가중치는 독자 AI의 출발점이고, 어텐션과 토크나이저는 그 다음 단계"라며 "그 이후에는 학습 시나리오와 추론 구조, 스케일링 전략까지 얼마나 스스로 설계했는지가 진짜 기술적 자립도를 가른다"고 설명했다. LG AI연구원의 'K-엑사원'은 이 지점에서 차별화된 접근을 택했다. LG AI연구원은 데이터 양이나 파라미터 규모를 무작정 키우는 방식 대신, 모델 구조 자체를 고도화해 성능은 높이고 학습·운용 비용은 낮추는 전략을 적용했다. 엑사원 4.0에서 검증한 '하이브리드 어텐션(Hybrid Attention)'을 'K-엑사원'에 고도화해 적용, 국소 범위에 집중하는 슬라이딩 윈도우 어텐션과 전체 맥락을 이해하는 글로벌 어텐션을 결합했다. 이를 통해 메모리 요구량과 연산량을 이전 세대 대비 약 70% 절감했다는 설명이다. 토크나이저 역시 단순 재사용이 아닌 구조적 개선이 이뤄졌다. LG AI연구원은 학습 어휘를 약 15만 개로 확장하고, 한국어에서 자주 쓰이는 단어 조합을 하나의 토큰으로 묶는 방식을 적용했다. 그 결과 동일한 연산 자원으로 더 긴 문서를 기억하고 처리할 수 있게 됐으며 기존 대비 약 1.3배 긴 컨텍스트 처리 능력을 확보했다. 여기에 멀티 토큰 예측(MTP) 구조를 도입해 추론 속도도 크게 높였다. 이 같은 구조 혁신은 정부 프로젝트의 성격과도 맞닿아 있다. 독자 AI 파운데이션 모델의 목표는 단기적인 성능 순위 경쟁이 아니라 공공·산업 현장에서 실제로 활용 가능한 국가 AI 인프라를 구축하는 데 있기 때문이다. LG AI연구원이 고가의 최신 그래픽처리장치(GPU)가 아닌 A100급 환경에서도 프런티어급 모델을 구동할 수 있도록 설계해 인프라 자원이 제한된 기업과 기관에서도 활용 가능성을 넓혔다는 점도 우위 요소로 보인다. 다른 참가 기업들 역시 각자의 강점을 내세우고 있다. SK텔레콤은 최신 어텐션 기법과 초거대 파라미터 확장을 통해 스케일 경쟁력을 강조하고 있고, NC AI는 산업 특화 영역에서 운용 효율을 앞세우고 있다. 네이버클라우드는 멀티모달 통합 아키텍처를 독자성의 핵심으로 제시하고 있으며, 업스테이지는 데이터와 학습 기법을 통해 성능을 끌어올리는 전략을 취하고 있다. 다만 일부 모델은 외부 가중치나 구조 차용 여부를 둘러싼 논란으로 인해 기술 외적인 설명 부담을 안고 있는 상황이다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 '순혈이냐, 개발이냐'의 이분법으로 끝나기보다 가중치 주권을 전제로 한 설계 주권 경쟁으로 진화하고 있다고 본다"며 "이 기준에서 'K-엑사원'은 성능, 비용 효율, 구조적 혁신이라는 세 요소를 동시에 충족한 사례로 평가되고, 한국형 독자 AI가 나아갈 한 방향을 보여주고 있다"고 분석했다.업계에선 이번 1차 평가를 계기로 독자 AI에 대한 기준이 한층 정교해질 가능성이 높다고 봤다. 단순한 성능 순위나 '프롬 스크래치' 여부를 넘어 가중치 주권을 전제로 한 모델 설계 역량과 비용 효율, 실제 활용 가능성까지 함께 평가하는 방향으로 심사 기준이 진화할 수 있을 것으로 전망했다. 정부 역시 2차 심사 과정에서 독창성과 기술적 기여도를 평가 항목으로 포함하겠다고 밝힌 만큼, 향후 독자 AI 경쟁은 데이터·자본 경쟁을 넘어 누가 더 깊이 모델을 설계했는지를 가리는 국면으로 접어들 것이란 분석도 나온다.임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "현재 독자 개발과 프롬 스크래치에 대한 개념이 혼재된 상황"이라며 "(정부 차원에서) 기술적 기여도에 따른 명확한 정의와 가이드라인 마련이 시급하다"고 강조했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "독자 AI 2차 심사에서 퍼포먼스는 단순히 벤치마크 점수로 줄 세울 문제가 아니다"며 "가중치를 처음부터 자체 학습했는지, 데이터와 학습 과정에 대한 통제권을 갖고 있는지, 같은 조건에서 성능을 안정적으로 재현할 수 있는지가 먼저 봐야 할 기준"이라고 말했다. 이어 "이 전제가 빠진 성능 비교는 기술 평가라기보다 보여주기에 가깝다"고 덧붙였다.

2026.01.11 15:57장유미 기자

[AI 리더스] 'AI 표준' 만든 이승현 "K-AI 5곳, 모두 승자…톱2 집착 버려야"

"독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(K-AI) 사업자로 선정된 5곳은 사실상 모두 승자입니다. 2개 사업자만 선별해 정부가 지원하기 보다 각 팀이 짧은 시간 안에 각자의 방식으로 글로벌 모델과 일정 수준 비교 가능한 결과물을 만들어냈다는 점을 인정해야 합니다. 정부가 각 모델의 특성과 강점을 살릴 수 있는 지원책을 마련한다면 국내 AI 생태계도 훨씬 건강해질 수 있을 것입니다." 이승현 포티투마루 부사장은 8일 지디넷코리아와의 인터뷰를 통해 최근 독자 AI 파운데이션을 둘러싼 논란에 대해 이같이 정리했다. 오는 15일께 정부가 1차 탈락팀을 결정하기 전 각 업체들이 '이전투구' 양상으로 치닫는 모습을 보이는 것을 두고 정부가 2개팀만 선별해 지원하려는 구조 때문이라고도 진단했다. 또 이번 논란의 본질이 기술 경쟁이 아니라 구조적 문제에 있다고 봤다. 정부가 2개 사업자만 선별해 집중 지원하는 방식이 계속 유지되면 탈락 기업에 과도한 낙인이 찍히고 업계 전체가 방어적·공격적으로 변할 수밖에 없다고 분석했다. 성능 경쟁보다 통제 원칙 우선돼야…소버린 AI 기준 마련 필요 정부는 현재 네이버클라우드와 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 독자 AI 파운데이션 모델 사업자로 선정된 5개 정예팀을 대상으로 1차 심사를 진행 중이다. 탈락팀 1곳은 오는 15일쯤 발표할 예정으로, 정예팀마다 평가 기준이 상이해 업계에선 각 업체별 모델을 두고 유불리 논란이 이어지고 있다. 이 부사장은 "정부 사업에서 탈락하면 해당 팀이 '사망선고'를 받는 것처럼 여겨지는 구조는 바람직하지 않다"며 "톱2만 키우는 방식은 산업 전체를 위축시킬 가능성이 높은 만큼, 선별보다 육성 중심의 정책 전환을 고민해야 한다"고 제언했다. 특히 이번 사업에 참여한 기업 상당수가 대기업 또는 대기업 계열이라는 점에서 1차 탈락이 갖는 파급력은 더 크다고 봤다. 그는 "1차에서 떨어졌다는 이유만으로 '이 정도밖에 못하느냐'는 평가가 붙으면 내부 투자나 그룹 차원의 지원이 위축될 가능성도 배제하기 어렵다"며 "그 부담이 기업을 더욱 공격적인 대응으로 몰아넣는다"고 진단했다.이에 이 부사장은 '선별'이 아닌 '육성'을 초점에 맞춘 정부 정책이 마련될 필요가 있다고 강조했다. 일정 수준 이상의 역량을 입증한 기업들을 여러 트랙으로 나눠 지속적으로 키우는 구조가 필요하다는 것이다. 그는 "영국 등 해외 사례를 보면 한 번 떨어졌다고 끝나는 게 아니라 다른 트랙으로 계속 경쟁과 육성을 이어간다"며 "이번에 선정된 5개 기업 역시 각자 다른 강점과 방향성을 갖고 있는 만큼, 정부가 이들을 '탑위너 그룹'으로 묶어 장기적으로 관리하는 전략이 필요하다"고 말했다.이 부사장은 소버린 AI를 둘러싼 논의 역시 '전면 강제'가 아니라 '위험 구간에서의 원칙'으로 재정의해야 한다고 강조했다. 글로벌 모델과의 성능 경쟁을 목표로 삼기보다 투명성을 바탕으로 통제 가능성과 주권 확보가 필요한 영역에서 전략적으로 활용해야 한다고 주장했다. 그는 "공공 영역만 보더라도 정보 등급에 따라 활용 원칙이 달라야 한다"며 "오픈 데이터나 공개 서비스 영역에서는 글로벌 모델이나 경량화 모델을 활용할 수 있지만, 민감정보·보안 등급으로 올라갈수록 소버린 모델을 원칙으로 삼는 방식이 합리적"이라고 말했다. 그러면서 "다만 소버린을 내세워 모든 것을 자체 모델로만 해결하려는 접근은 현실적이지 않다"며 "필요할 경우 월드모델 활용 등을 통해 안전한 방식의 연계·상호운용을 함께 고민해야 한다"고 덧붙였다. AI 정책, 구조적 한계 여실…공공 클라우드 전환 선행돼야 이처럼 이 부사장이 분석한 이유는 과거 공공 정책 현장에서 직접 경험한 구조적 한계가 지금도 크게 달라지지 않았다고 판단해서다. 그는 디지털정부플랫폼위원회 재직 당시부터 AI 시대를 준비하기 위해 공공 시장의 클라우드 전환이 선행돼야 한다고 꾸준히 주장해왔다. 이 부사장은 "지난 2022년 3월 무렵부터 공공이 AI 시대를 이야기하면서도 정작 기반이 되는 클라우드 전환은 제대로 이뤄지지 않는 점이 가장 큰 한계라고 봤다"며 "AI를 서비스(SaaS) 형태로 도입하려면 클라우드가 전제가 돼야 하는데, 공공 영역의 전환 속도가 이를 따라가지 못했다"고 설명했다. 그는 이에 대한 원인으로 ▲클라우드 전환 지연 ▲예산·제도 구조 ▲관료제의 연속성 부족을 꼽았다. 이 부사장은 "정부 예산 구조상 ISP 등 절차를 거치면 최소 2~3년이 소요되는데, 이 방식으로는 빠르게 변하는 AI 흐름을 따라가기 어렵다"며 "AI처럼 중장기 전략이 필요한 분야에서 담당 보직이 자주 바뀌면 학습 비용이 반복되고 정책 추진의 일관성도 흔들릴 수밖에 없다"고 지적했다. 또 그는 "이 때문에 국가AI전략위원회와 같은 컨트롤타워 조직에는 보다 실질적인 권한과 연속성이 필요하다"며 "전문가 의견을 모으는 데서 그치지 않고, 부처 간 정책을 조정하고 실행으로 연결할 수 있도록 조직에 힘을 실어줘야 한다"고 강조했다.다만 이 부사장은 제도 개선의 필요성을 강조하는 것만으로는 AI 정책의 한계를 넘기 어렵다고 봤다. 정책이 실제 서비스와 산업 현장으로 이어지지 못하는 구조가 반복되고 있다고 판단해서다. 이에 디지털플랫폼정부위원회 AI플랫폼혁신국장을 맡았던 이 부사장은 지난 달 포티투마루로 자리를 옮겼다. 이곳에서 공공 정책 설계 경험을 바탕으로 공공·민간 영역에서 AI가 실제 서비스로 구현되고 확산되는 구조를 만드는 데 직접 기여할 것이란 각오다. 또 공공 AI 활용 사례를 통해 스타트업과 중소기업이 함께 성장할 수 있는 실증 모델을 만드는 데도 집중할 계획이다. 이 부사장은 "4년간 공공 영역에서 AI 정책을 다루며 나름대로 전문성을 쌓았다고 생각했지만, 실제 현장에서는 또 다른 병목이 존재하고 있다고 판단됐다"며 "AI 강국이 되려면 결국 국민이 체감해야 한다"고 지적했다.이어 "공공 영역에서 AI를 통해 일하는 방식 혁신을 통해 생산성을 높이고, 대국민 서비스의 속도와 품질을 개선하며 의료·복지 등 사회 문제 해결로 이어져야 가능한 일"이라며 "포티투마루를 통해 공공 AI가 실제로 작동하는 사례를 만들고, 스타트업과 중소기업이 함께 성장할 수 있는 구조를 현장에서 증명하고 싶다"고 덧붙였다. 그러면서 "국내 소프트웨어 산업은 여전히 공공이 큰 축을 차지하고 있는데, 공공 시장이 SI 중심 구조에 머물러 있다 보니 스타트업이 성장할 수 있는 발판이 제한적"이라며 "영국 등은 정부가 클라우드 기반으로 전환하면서 스타트업들이 공공 시장에 자연스럽게 진입했지만, 한국은 제도와 조달 구조가 이를 가로막고 있다"고 지적했다. 소버린 AI 등급체계 직접 개발…'국산 AI' 논쟁 끝낼까 지난 6일 소버린 AI 기준 논의를 위해 직접 평가 기준과 이를 판별할 도구를 개발해 허깅페이스에 공개한 것도 이 같은 문제에 대한 고민에서 출발했다. 그는 소버린 AI 등급 체계인 'T-클래스 2.0'을 깃허브와 허깅페이스에 공개하며 막연한 '국산 AI' 구호로는 기술 주권을 설명할 수 없다는 점을 분명히 했다. 이 부사장이 제안한 'T-클래스 2.0'은 기존 논의와 달리 '설계(Code)', '지능(Weights)', '기원(Data)' 등 세 가지 실체적 기준을 중심으로 AI 모델을 T0부터 T6까지 7단계로 구분한다. ▲단순 API 호출 및 미세조정 수준(T0~T1) ▲오픈 웨이트를 활용한 과도기 모델(T2~T3) ▲소버린 AI의 기준점이 되는 아키텍처를 참조하되 가중치를 처음부터 자체 학습한 T4 ▲독자 설계 아키텍처와 한국어 토크나이저를 갖춘 T5 ▲국산 반도체·클라우드까지 결합한 T6 등으로 분류됐다. 이 중 T4를 T4-1과 T4-2로 세분화한 것이 기존 버전과의 차별점이다. T4-1은 표준 아키텍처를 그대로 유지한 채 가중치를 처음부터 학습한 모델이다. 데이터 주권은 확보했지만, 구조적 독창성은 제한적인 단계다. 반면 T4-2는 기존 아키텍처를 참고하되 레이어 구성, 파라미터 규모, 연산 구조 등을 최적화·확장한 모델로, 글로벌 표준을 활용하면서도 기술 주권까지 일정 수준 확보한 단계로 분류된다. 이 부사장은 "T4-1이 '데이터 소버린' 단계라면, T4-2는 '기술 소버린'에 한 발 더 다가간 모델"이라며 "현재 국내 독자 AI 파운데이션 모델로 선정된 팀 대부분은 모두 T4-2 영역에 해당하는 질적 변형을 수행했다는 점에서 충분히 평가받아야 한다"고 말했다. 이어 "아키텍처는 이미 범용 기술이 됐지만, 가중치는 국가가 소유해야 할 자산"이라며 "T4는 아키텍처라는 그릇을 빌리더라도 데이터와 연산, 결과 지능을 우리가 통제하는 실질적 소버린 모델"이라고 덧붙였다. 일각에서 독자 아키텍처(T5)까지 가야 진짜 소버린으로 인정할 수 있다는 주장에 대해선 "현실을 외면한 기술적 순혈주의"라고 선을 그었다. 또 수백억원을 들여 아키텍처를 처음부터 다시 만들어도 글로벌 표준 모델 대비 성능 우위를 확보하기는 쉽지 않다는 점도 분명히 했다. 이 부사장은 "대다수 기업에게는 아키텍처 재발명보다 고품질 데이터와 학습 인프라에 집중하는 것이 더 합리적인 전략"이라며 "T4는 산업의 허리를 튼튼하게 만드는 표준 전략이고, T5는 국가 안보와 기술 패권을 겨냥한 리더십 전략으로 두 트랙이 함께 가야 생태계가 건강해진다"고 강조했다. 이 기준을 구현한 '소버린 AI 판별 도구(Sovereign AI T-Class evaluator 2.0)'를 직접 개발해 공개한 이유에 대해서도 그는 투명성을 거듭 강조했다. 이 부사장은 "AI 개발은 참조와 변형의 경계가 매우 모호한 회색지대"라며 "명확한 가이드 없이 결과만 놓고 개발자를 비난하는 것은 부당하다"고 말했다. 그러면서 "기준이 없으니 불필요한 논쟁과 감정 싸움만 커진다"며 "누구나 같은 잣대로 설명할 수 있는 최소한의 공통 기준이 필요하다고 판단했다"고 덧붙였다. 실제로 해당 기준 공개 이후 업계에서는 "왜 이제야 이런 기준이 나왔느냐", "사실상 표준으로 삼을 만하다"는 반응이 이어지고 있다. 또 정부에서 이 부사장이 만든 'T-클래스 2.0'을 바탕으로 독자 AI 파운데이션 모델의 평가 기준이 구체적으로 만들어져 심사 투명성을 높여야 한다는 지적도 나왔다. 이 같은 분위기 속에 이 부사장은 독자 AI 논의가 현재 단계에만 머물러서도 안 된다고 지적했다. 또 현재의 혼란이 단기적인 사업 논쟁이 아니라 AI를 국가 전략 차원에서 어떻게 바라볼 것인가에 대한 더 큰 질문으로 이어지고 있다고 봤다. 그는 "독파모가 보여주기식 경쟁이나 단기 성과에 머물면, 월드모델·디지털 트윈·피지컬 AI로 이어지는 다음 스테이지를 놓칠 수 있다"며 "국가 R&D는 지금보다 한 단계 앞을 내다보는 구조여야 한다"고 강조했다. AGI 시대, 5년 내 현실화…AI 국가 전략, 체계적 마련 필요 이 부사장은 AI 경쟁의 종착점을 단기적인 모델 성능 비교에 두는 것 자체가 위험하다고도 경고했다. 그는 AGI(범용인공지능)가 5년 안에 현실화될 가능성이 높다고 전망하며 그 이후를 대비하지 않는 전략은 국가 차원에서도 지속 가능하지 않다고 지적했다. 그는 "AGI는 단순히 모델이 더 똑똑해지는 문제가 아니라 기억 구조와 추론 방식이 인간의 뇌를 닮아가는 단계"라며 "지금 구글이 시도하고 있는 중첩학습처럼 단기·중기·장기 기억을 분리·결합하는 구조는 거대언어모델(LLM) 이후를 준비하는 명확한 신호"라고 말했다. 그러면서 "글로벌 빅테크들은 이미 다음 스테이지를 보고 있다"며 "하지만 우리는 아직 현재 모델이 프롬 스크래치냐 아니냐에만 머물러 있는 건 아닌지 돌아봐야 한다"고 덧붙였다. 이 부사장은 AGI와 ASI(초지능)를 막연한 공포의 대상으로 보는 시각에도 선을 그었다. 그는 "인류는 오래전부터 인간을 능가하는 지능이 등장해 우리가 해결하지 못한 문제를 풀어주길 기대해왔다"며 "중요한 것은 AGI·ASI 자체가 아니라 그것을 어떤 문제 해결을 위해 어떻게 통제하고 활용할 것인가에 대한 고민"이라고 봤다. 이어 "AI를 두려워하기보다 인류 난제 해결이라는 방향성 속에서 통제권을 쥐는 것이 국가 전략의 핵심"이라고 강조했다. 이 부사장은 이 같은 고민을 담아 다음 달께 'AI 네이티브 국가'를 출간할 계획이다. 이 책에는 모델 개발을 넘어 지정학, 경제, 복지, 산업 구조 전반에서 AI가 국가 경쟁력을 어떻게 재편하는지에 대한 고민을 고스란히 담았다. 또 메모리 반도체, 제조 데이터, 클라우드 인프라를 동시에 보유한 한국의 구조적 강점을 짚으며 AI 시대에 한국이 '풀스택 국가'로 도약할 수 있는 전략도 함께 제시할 계획이다. 그는 "국내 AI 논의가 기술 우열이나 모델 성능에만 매몰돼 있는 흐름을 벗어나고 싶었다"며 "같은 기술이라도 국가가 어떤 전략을 취하느냐에 따라 결과는 전혀 달라질 수 있다는 점을 책을 통해 정리하고 싶었다"고 설명했다.마지막으로 그는 "AI를 둘러싼 지금의 혼란은 누군가가 틀렸기 때문이 아니라 기준과 구조가 없었기 때문"이라며 "논쟁을 줄이고 경쟁을 건강하게 만들 수 있는 최소한의 합의점을 만드는 데 앞으로도 계속 목소리를 낼 것"이라고 피력했다.

2026.01.08 10:10장유미 기자

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