일명 '국가대표 AI'로 불리는 이 프로젝트는 이재명 정부가 'AI 3대 강국(G3) 도약'을 목표로 추진하는 핵심 국정 과제다. 2027년까지 총 5,300억 원의 예산을 투입해 글로벌 빅테크 모델 대비 95% 이상의 성능을 갖춘 독자 모델을 개발하는 것이 골자다. 현재 네이버클라우드, 엔씨소프트(NC AI), 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 5개 정예 팀이 경쟁 중이지만, 이번 1차 평가에서 탈락하는 팀은 핵심 자원인 GPU(그래픽처리장치) 지원과 데이터 확보, 인력 채용 지원 대상에서 제외된다.
당국에 따르면 과기정통부는 5개 컨소시엄에 대한 정밀 심사를 15일(오늘) 종료할 계획이다. 주말 일정을 고려할 때 16일 결과 발표가 유력한 상황이다. 과연 누가 '국가대표' 타이틀을 거머쥐고 생존할 수 있을까? 다섯 개 AI 개발사의 성과 발표를 분석해봤다.
※ 과학기술정보통신부는 15일 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참가한 5개 정예팀 중 LG AI 연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 기업이 최종 선정되어 2단계 사업에 진출했다고 밝혔다. 이번 평가는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 합산하여 진행되었으며, LG AI연구원이 총점 90.2점으로 1위를 차지했다.
반면, 네이버클라우드와 NC AI는 이번 단계에서 탈락했다. 네이버클라우드는 종합 점수상으로는 상위권에 포함되었으나, 외부 모델의 단순 미세 조정이 아닌 모델 설계부터 사전 학습까지 전 과정을 자체 수행해야 한다는 '독자성' 기준을 충족하지 못한 것으로 판단되었다.
글로만 세상을 공부한다? 듣고, 보면서 배우는 네이버 클라우드의 AI
네이버클라우드는 이번 발표회에서 인간의 오감을 통합적으로 이해하는 ‘네이티브 옵니(Omni) 모델’ 기술을 핵심 경쟁력으로 내세웠다.
발표를 맡은 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술 총괄은 "지금까지의 거대언어모델(LLM)은 텍스트만 학습하여 마치 책으로만 세상을 배운 것과 같아, 시각이나 청각 등 다른 감각은 경험하지 못한 한계가 있었다"고 지적했다. 그는 "이 뛰어난 두뇌에 눈과 귀, 입을 달아주어 세상을 입체적으로 이해하게 하는 것이 네이버가 추구하는 ‘모두를 위한 AI’의 방향"이라 말했다.
이번에 공개된 옵니 모델의 가장 큰 특징은 '직관력'이다. 텍스트, 이미지, 오디오 등 서로 다른 형태의 데이터를 별도의 변환 과정 없이 하나의 모델에 동시에 학습시켰다. 기존의 멀티 모델들이 텍스트 모델에 이미지 인식 모듈을 결합했다면, 네이버의 모델은 초기 학습부터 이미지와 오디오를 함께 배운 '네이티브' 모델이다.
이러한 차이는 산업 현장에서 돈과 시간을 아껴주는 결정적인 역할을 한다. 성 총괄은 "기존에는 AI가 복잡한 그래프나 차트를 이해하기 위해 OCR(광학문자인식) 기술을 별도로 연동해야 했고, 이 과정에서 정보 손실이 발생하거나 구축 비용이 증가하는 문제가 있었다"며, "반면 옵니 모델은 사람처럼 이미지를 있는 그대로 보고 해석하기에 별도의 OCR 비용 없이도 유기적인 정보 파악이 가능하다"고 강조했다.
이날 현장에서는 네이버 클라우드 AI의 시연이 이루어졌다. 지난 11월 치러진 대입 수능 수학 문제 이미지를 AI에게 입력하자, 별도의 텍스트 타이핑이나 설명 없이도 AI는 5초 만에 복잡한 그래프를 해석하고 정확한 풀이 과정과 정답을 도출했다. 네이버클라우드 측은 "해당 모델이 11월 수능 기준으로 국어, 영어, 수학 1등급을 기록했으며, 한국사와 영어 과목에서는 만점을 기록할 정도의 고성능을 확보했다"고 말했다.
또한, 복잡한 업무를 수행하는 능력을 평가하는 테스트에서도 87점을 기록하며 40B 이하 모델 중 1위를 차지해, 실제 문제 해결 능력에서도 탁월함을 입증했다.
성 총괄은 "네이버는 반도체부터 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 서비스 애플리케이션까지 자체 기술로 완결지을 수 있는 국내 유일의 'AI 풀스택' 기업"이라며, "이러한 역량을 바탕으로 소버린 AI 생태계를 구축하고, 향후 로보틱스와 자율주행 등 물리적 세계로 확장해 국가 경쟁력을 높이겠다"고 포부를 밝혔다.
"더 빠르고, 더 효율적으로" 특화 모델을 지향한 NC AI
엔씨소프트(NC AI)는 게임 개발 과정에서 축적된 최적화 노하우를 AI 개발에 접목하여, 산업 현장에서 가장 절실히 요구하는 ‘비용 효율성’과 ‘특화(Vertical) 전략’에 집중했다.
이연수 NC AI 대표는 자사의 AI 브랜드 ‘바르코(VARCO)’를 소개하며, "모든 것을 다 아는 척하는 범용 AI보다 특정 산업 현장에서 확실하게 일 잘하는 실용적인 모델을 만드는 데 주력했다"고 밝혔다. 그는 최근 글로벌 AI 시장에서 '가성비'로 화제가 된 중국의 최신 모델 ‘딥시크(DeepSeek) V3’를 직접적인 비교 대상으로 언급하며 기술적 우위를 설명했다.
NC의 무기는 '군살 빼기'다. 발표에 따르면, NC의 모델은 딥시크 V3 대비 리소스 사용량을 최대 83% 절감했으며, GPU 연산 시간은 15% 단축시키는 성과를 거두었다. 이연수 대표는 "전체 파라미터 규모는 1,130억(113B) 개에 달하지만, 실제 추론 및 서비스 구동 시에는 꼭 필요한 1,010억(101B) 개만 활성화하는 독자적인 메모리 최적화 기술을 적용했다"고 설명했다. 이는 고성능 모델의 능력을 유지하면서도 운영 비용을 대폭 낮추는 기술이다. 이 대표는 "아무리 성능이 좋아도 이를 사용하는 데 막대한 비용이 든다면 기업들은 외면할 수밖에 없다"며 "NC의 모델은 기업들이 가장 적은 비용으로 고성능 AI를 도입할 수 있는 최적의 솔루션"이라고 강조했다.
엔씨소프트답게 게임 관련한 생성형 AI 시연도 있었다. 텍스트로 "이끼 낀 낡은 기둥을 만들어줘"라고 입력하자, AI는 즉시 게임이나 메타버스 환경에서 사용할 수 있는 품질의 3D 오브젝트를 모델링해냈다. 또한, 텍스트 묘사에 맞춰 현장감을 살린 효과음을 자동 생성하는 기술도 함께 선보였다. 이는 콘텐츠 제작 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 도구로, 향후 게임 및 엔터테인먼트 산업 전반에 사용할 수 있을 거로 예상된다. NC는 이러한 기술을 묶어 '바르코 3D', '사운드 생성' 등의 서비스로 확장할 계획이다.
NC AI는 이러한 기술적 기반 위에 '버티컬(Vertical) AI' 전략을 추진하고 있다. 범용 모델보다는 제조, 물류, 국방 등 특정 산업에 특화된 전문 AI를 만들겠다는 것이다. 실제 제조 현장의 복잡한 매뉴얼과 문서를 학습해 장비 제어 코드(PLC)를 자동 생성하거나, 국방 분야에서 작전 시뮬레이션을 수행하는 등 현재 28개 이상의 산업 현장에서 실증 프로젝트를 진행 중이다. 이연수 대표는 "제조업의 디지털 전환을 넘어, 2027년까지 중동 및 동남아 시장에 '소버린 AI'를 수출하여 한국의 AI 기술이 글로벌 표준이 되도록 하겠다"는 구체적인 로드맵을 제시했다.
업스테이지: 작은 거인의 성장기... 10.7B에서 100B로 도약한 '기술 독립'
이번 프로젝트의 유일한 스타트업 주자인 업스테이지는 거대 자본이 지배하는 AI 판에서 어떻게 살아남았는지, 그 치열한 '성장 연대기'를 보여주는 것으로 발표의 포문을 열었다. 김성훈 대표는 단상에 올라 가장 먼저 자사의 대표 모델인 '솔라(Solar)'의 진화 과정을 시간 순서대로 소개했다. 그는 "우리는 처음부터 무모하게 덩치를 키우기보다, 작지만 강력한 모델로 실력을 증명해 왔다"며 말문을 열었다.
그의 설명에 따르면, 업스테이지의 역사는 '효율과의 전쟁'이었다. 2023년 12월, 처음 세상에 내놓은 '솔라 10.7B'는 107억 개라는 비교적 적은 파라미터로도 글로벌 빅테크 모델들을 성능으로 압도하며 세계를 놀라게 했다. 이어 출시한 '솔라 프로(22B)'는 기업들이 실제로 쓰기 좋은 가성비 모델로 자리 잡으며 기술적 내실을 다졌다. 그리고 마침내 이번 K-AI 프로젝트를 통해, 그동안 스타트업으로서는 꿈꾸기 힘들었던 '100B(1,000억 파라미터)급' 초대형 모델 개발에 도전하게 된 것이다. 김 대표는 "정부의 GPU 지원 덕분에 우리가 가진 기술력을 제한 없이 펼칠 수 있었다"며, 이번 '솔라 오픈 100B' 탄생의 의미를 설명했다.
이 과정에서 김 대표가 가장 힘주어 말한 단어는 '프롬 스크래치(From Scratch)'였다. 그는 "남이 만든 모델을 가져다 튜닝한 게 아니다. 데이터 수집부터 모델 설계, 학습까지 맨바닥에서 우리 기술로 쌓아 올렸다"고 역설했다. 일각에서 제기된 '기술 기원 논란'을 정면으로 돌파하며, 대한민국 스타트업도 자체적인 원천 기술로 초대형 모델을 만들 수 있음을 증명한 것이다.
이렇게 탄생한 100B 모델의 성능은 '한국적 문맥'을 묻는 질문에서 빛을 발했다. 김 대표가 "어머니는 왜 짜장면이 싫다고 하셨을까?"라고 묻자, 외산 모델들은 "소화가 안 돼서"라고 답했지만, 솔라 모델은 "자식을 위한 어머니의 희생을 담은 god의 노래 가사"라고 정확히 짚어냈다. 이는 단순한 데이터 학습이 아니라, 모델이 성장해 온 과정 속에 한국의 문화와 정서가 깊이 스며들었기에 가능한 결과였다.
발표의 하이라이트는 '딥 리서치(Deep Research)' 시연이었다. "한강 작가의 노벨상 수상에 대해 조사해줘"라고 명령하자, AI는 스스로 인터넷을 검색하고 신뢰할 수 있는 정보를 선별해 심층 리포트를 작성했다. 나아가 이를 바탕으로 발표용 슬라이드까지 자동 생성해 냈다. 김 대표는 "이제 AI는 단순한 챗봇을 넘어, 스스로 일을 수행하는 에이전트로 진화했다"고 강조했다.
마지막으로 그는 '나눔'을 이야기했다. "이 모델은 국민의 세금으로 만들어진 국가대표 자산"이라며, "개발 과정에서 얻은 노하우를 담은 10강의 강의를 무료로 공개하고, 학교나 비영리 기관에는 API를 무상으로 제공해 대한민국 AI 생태계를 튼튼히 하겠다"고 약속했다. 작은 스타트업에서 시작해 국가대표로 성장한 업스테이지의 자신감과 책임감이 돋보이는 순간이었다.
국내 최대 5,000억 파라미터의 ‘압도적 덩치’ 규모를 뽐낸 SK텔레콤의 AI
SK텔레콤은 ‘규모의 경제’를 통해 글로벌 빅테크와 정면 승부를 택했다. 이날 공개된 ‘에이닷엑스(A.X) K1’ 모델의 파라미터(매개변수) 수는 무려 5,000억(500B) 개에 달한다. 정석근 SK텔레콤 글로벌/AI테크 사업부장은 파라미터를 뇌의 신경망을 연결하는 시냅스에 비유하며, "시냅스가 많을수록 더 고차원적인 사고가 가능하듯, 파라미터 규모는 곧 AI 지능의 척도"라고 설명했다. 그는 "현재 전 세계에서 1조 파라미터 이상의 모델을 보유한 국가는 미국뿐이며, 500B급 모델도 중국, 프랑스 등 소수 국가만이 보유하고 있다"며, SKT가 국내 최초로 이 ‘꿈의 숫자’에 도달하며 한국 AI의 체급을 한 단계 끌어올렸음을 강조했다.
정 사업부장은 "모델이 크면 비효율적이라는 편견이 있지만, 더 거대한 파라미터를 가질수록 인간의 언어와 맥락을 완벽하게 이해할 수 있다"고 설명했다. SKT의 핵심 전략은 이 5,000억 파라미터의 거대 모델을 ‘교사 모델(Teacher Model)’로 활용하는 것이다. 즉, 거대 모델이 가진 고도화된 지능을 바탕으로 특정 산업 분야에 필요한 중소형 모델들을 가르치고 만들어내어, 성능과 효율성이라는 두 마리 토끼를 잡겠다고 했다. 실제 성능 평가에서도 글로벌 오픈소스 모델인 ‘딥시크’와 비교했을 때, 사용자의 지시를 이행하는 능력은 148%, 고난도 한국어 문제 해결력은 110% 더 우수한 것으로 나타났다.
SKT의 이러한 자신감은 탄탄한 인프라에서 나온다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM), 자체 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’, 그리고 국내 최대 규모의 GPU 클러스터 ‘해인’ 등 압도적인 하드웨어 경쟁력이 뒷받침되었기에 단기간에 초거대 모델 개발이 가능했다. 이날 발표에서는 이러한 인프라를 바탕으로 한 ‘AI 에이전트’ 서비스도 소개되었다. 복잡한 웹사이트를 분석해 개인화된 요약 정보를 메일로 보내주거나, T맵 데이터와 연동해 교통 상황과 맛집을 고려한 최적의 여행 코스를 짜주는 등 AI가 생활 속 비서로 자리 잡는 모습을 시연했다.
SK텔레콤은 이 거대 모델을 폐쇄적으로 운영하지 않고 ‘오픈소스’ 전략을 통해 생태계를 확장하겠다는 계획을 시사했다. 국내 개발자와 기업들이 SKT의 모델을 자유롭게 활용하여 대한민국 AI 생태계의 뿌리를 튼튼히 하겠다는 것이다. 또한, 1,200만 사용자를 보유한 검색 서비스 ‘라이너(LINER)’ 등 글로벌 파트너사들과 협력하여 한국형 AI를 세계 무대에 데뷔시키겠다는 비전도 함께 제시했다. 정 사업부장은 "단순히 모델 하나를 만드는 데 그치지 않고 반도체부터 서비스까지 이어지는 독자적인 생태계를 구축해 대한민국을 AI 강국으로 만들겠다"고 포부를 밝혔다.
에포크 AI가 선정한 주목해야 할 AI모델로 뽑힌 LG AI
LG AI연구원은 화려한 수사 대신 ‘데이터’와 ‘성적표’로 기술력을 증명했다.
최정규 LG AI연구원 에이전트 AI 그룹장은 "우리는 성능 타협을 하지 않았다"고 단언하며, 공개된 ‘K-엑사원(K-EXAONE)’의 객관적인 성능 지표를 제시했다. 자체 평가 결과, 총 13개의 성능 평가 벤치마크(과제) 중 7개 태스크에서 경쟁 모델 대비 더 우수한 성능을 확보했다. 구체적으로 비교군인 ‘Qwen 2.5 32B’ 모델 대비 104%, ‘GPT-4o-mini’(추정) 대비 103%의 평균 성능을 기록하며 글로벌 톱티어 수준임을 입증했다. 특히 미국의 유명 AI 평가 기관인 ‘에포크AI(Epoch AI)’가 선정한 ‘주목할 만한 AI 모델’ 리스트에 한국 모델로는 유일하게 이름을 올리며 국제적인 공신력까지 확보했다.
LG가 강조한 또 하나의 핵심 가치는 ‘신뢰성’과 ‘윤리’다. 최근 AI 업계에서 무단 데이터 크롤링이 문제가 되는 가운데, LG는 학습에 사용되는 모든 데이터를 사내 변호사가 전수 검토하는 엄격한 컴플라이언스 시스템을 구축했다. 최 그룹장은 "타사의 AI(챗GPT 등)가 생성한 데이터를 무단으로 학습시키는 것은 명백한 불법이자 오염된 행위"라고 강하게 지적하며, "K-엑사원은 저작권과 윤리적 문제에서 완전히 자유로운 ‘클린 데이터’로만 학습된 가장 안전한 모델"이라고 강조했다. 이는 기업들이 법적 리스크 없이 안심하고 AI를 도입할 수 있게 하는 강력한 무기가 된다.
기술적으로는 ‘하이브리드 어텐션(Hybrid Attention)’ 기술이 주목받았다. 문맥 전체를 조망하는 기술(Global Attention)과 중요한 부분만 집중해서 보는 기술(Local Attention)을 결합해, 학습 연산량을 기존 대비 30% 수준으로 획기적으로 줄이면서도 긴 문맥을 처리하는 성능은 유지했다. 이를 통해 중저가형 GPU에서도 원활하게 구동이 가능해져 중소기업이나 스타트업도 프론티어급 AI를 즉시 활용할 수 있게 되었다.
이날 시연에서 K-엑사원은 단순한 답변을 넘어선 ‘심층 추론(Deep Reasoning)’ 능력을 보여줬다. “대한민국이 AI 강국으로 도약하기 위한 전략을 짜달라”는 요청에, AI는 수천 번의 내부 사고 과정을 거쳐 반도체와 모델을 결합한 인프라 전략, 인재 육성 방안 등 전문가 수준의 구체적인 로드맵을 제시했다. LG는 이러한 고성능 모델을 기반으로 바이오(신약 개발), 화학(신소재 발굴) 등 전문적인 R&D 분야에서 혁신을 가속화하고, 글로벌 AI 경쟁에서 확실한 기술적 우위를 점하겠다는 목표를 분명히 했다.
Haao@inven.co.kr
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