[과학기술정보통신부]



우리나라를 대표할 인공지능(AI)은 무엇이 될까. 디지털 주권을 지키기 위한 국가대표 AI 선발전에 참여한 정예팀이 첫 번째 결과물을 내놨다. 생존과 탈락을 가릴 관문에서 어떤 기업과 모델이 도전을 이어갈지 이목이 모인다.

3일 정보기술(IT)업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난달 30일 서울 강남구 코엑스 오디토리움에서 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회’를 열었다. 발표는 네이버클라우드, NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG그룹 AI연구원 순 바다이야기게임 서로 진행됐다.
이 프로젝트는 글로벌 빅테크에 맞서는 성능을 보유한 AI 모델을 개발하기 위해서 시작됐다. 데이터, 그래픽처리장치(GPU), 전문·보조인력 등을 집중 지원해 한국인·한국어·한국문화·한국기술을 가장 잘 이해하는 AI 모델을 확보하는 국가사업이다. 과기정통부는 지난해 7월 15개팀을 대상으로 서면 평가를 실시해 10개팀으로 압 릴박스 축했고, 8월 중간평가를 통해 5개팀을 선정했다. 이 가운데 오는 15일 1개팀이 탈락한다. 이후로도 반년에 1개팀씩 걸러내 결과적으로 오는 2027년까지 최종 2개팀이 남는 구조다.
배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 축사를 통해 “AI 글로벌 3대 강국으로 도약하려면 독자 파운데이션 모델을 세계 최고 수준으로 만들어야 한다”라며 “정예 바다이야기룰 팀 모두가 승자라고 생각하고 어떤 결과가 나오든 정부가 함께 기업과 서비스와 플랫폼을 구축해 경제·사회 전반의 AI 대전환을 완성하겠다”고 말했다.



배경훈 과학기술정보통신부, 하정우 인공지능(AI) 미래기획수석 등이 지난달 30일 서울 강남구 코엑스에서 ‘독자 AI 파운데이 바다이야기릴게임연타 션 모델 프로젝트 1차 발표회’에 참석해 기념 사진을 촬영하고 있다. [이승환 기자]



정예팀은 그동안 개발한 AI 모델에 대해 설명하고 활용 방법을 공유했다. 정예팀별로 전략이 갈렸다. LG는 성능, 네이버는 추론, SK텔레콤은 범용성, 업스테이지는 딥리서치, NC AI는 산업 릴게임바다이야기사이트 특화에 초점을 맞췄다.

네이버는 텍스트·이미지·오디오 등 다양한 형태의 데이터를 통합한 네이티브 옴니모달 ‘하이퍼클로바X 시드 8B 옴니’를 오픈소스로 공개했다. 사후 결합이 아닌 동사 학습이 기존 모델과의 차별점이다. 여기에 복합 추론 능력을 강화한 ‘하이퍼클로바X 시드 32B 씽크’도 힘을 보탰다. 올해 대학수학능력시험 문제 풀이를 지시했더니 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 만점 또는 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다.
NC AI는 산업 현장에 직접 적용 가능한 산업 특화 전략을 선보였다. 자체 개발 대규모언어모델(LLM)인 100B급 바르코를 기반으로 국방·제조·콘텐츠·패션 등 산업별 특화 서비스를 전개하겠다는 방침이다. 구체적으로 현대오토에버와 현대자동차그룹 싱가포르 글로벌혁신센터(HMGICS) 등에 적용할 AI 기술 협력을 맺었고, 포스코 및 롯데와는 물류 유통 분야의 AI 전환(AX)을 진행 중이다.



[SK텔레콤]



업스테이지는 자체 AI 모델 ‘솔라 오픈 100B’를 앞세웠다. 업스테이지는 솔라에 대해 마음을 읽는 AI라고 설명했다. 예컨대 ‘어머니가 짜장면을 싫어하는 이유’를 검색하면 글로벌 모델은 답변하지 못하지만 솔라는 정답을 제시할 수 있다는 것이다. 또 글로벌 모델도 제대로 인식하지 못하는 ‘스트로베리(Strawberry)에서 알파벳 R이 몇 개인가’라는 질문에도 정확히 답변했다.

SK텔레콤은 국내에서 처음으로 500B 초거대 AI 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 선보였다. 파라미터 5000억개 이상의 LLM을 보유한 국가는 미국과 중국 등 극소수에 그친다. 파라미터는 AI 모델의 성능에 직접적인 영향을 미친다, 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 데 핵심 역할을 한다. 일반적으로 양질의 파라미터가 많을수록 똑똑한 AI가 된다.
LG AI연구원의 ‘K-엑사원’은 236B 규모의 모델이다. 개발에 착수한 지 5개월 만에 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델인 GPT-OSS 120B 대비 103%의 성능을 보였다. 최초 목표 모델로 정한 알리바바의 ‘큐웬3 235B’과 비교했을 때 목표 성능이 104%로 더 우수했다.