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[IT뉴스][AI위클리] 독파모 2차 '4파전'…국가대표 AI 탈락팀은 어디

온카뱅크관리자

2026-08-09 09:37:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 모델 독자성 넘어 에이전트·산업 적용성 평가…4개팀 중 3개팀 생존 국민 200명도 직접 써보고 평가…벤치마크 경쟁 공정성도 관심 
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 <img alt="소버린 AI (PG) [김선영 제작] 일러스트" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/yonhap/20260809093145060feel.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="Wz73MkEoHD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/yonhap/20260809093145060feel.jpg" width="658">
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 소버린 AI (PG) [김선영 제작] 일러스트
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 (서울=연합뉴스) 한상용 기자 = 국가대표 인공지능(AI)을 선발하는 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 프로젝트의 2차 단계평가가 막을 올린다.
 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 팀이 경쟁하며 이 가운데 3개 팀만 다음 단계에 진출한다. 
 1차 단계평가에서 5개 팀 가운데 4개 팀이 살아남은 데 이어 이번에는 1개 팀이 탈락한다.
 이번 2차 평가는 모델의 기술적 완성도와 독자 개발 여부에 초점을 맞춘 1차 평가와 결이 다르다. 
 실제 업무를 처리하는 AI 에이전트 역량과 산업 현장 적용성, 개방성·생태계 확장성이 주요 평가 요소로 부상했다.
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 <img alt="'독자 AI 파운데이션 모델' 1차 발표회 [연합뉴스 자료사진]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/yonhap/20260809093145215bgux.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="Y3ls086bXE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/yonhap/20260809093145215bgux.jpg" width="658">
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 '독자 AI 파운데이션 모델' 1차 발표회 [연합뉴스 자료사진]
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 '초거대·산업 적용·경량화·독자 설계' 4색 경쟁
 LG AI연구원은 '체급'과 성능으로 승부수를 던졌다.
 2차 모델 'K-엑사원 2.0'은 매개변수 규모가 750B(7천500억개)로 1차 모델인 236B보다 3배 이상 커진 국내 최대 규모 모델이다. 
 24개 벤치마크 평가지표 평균은 70.1점으로 1차 모델의 63.3점보다 10% 이상 높아졌고, 코딩·에이전틱 코딩 주요 지표 평균 성능은 30% 상승했다. 
 상업적 이용을 허용하는 라이선스 개방과 산업 특화 모델 확장도 병행한다.
 SK텔레콤은 산업 현장 적용성과 운영 효율에 방점을 찍었다.
 688B(6천880억개) 매개변수의 'A.X K2'에는 긴 문맥에서 관련성 높은 정보만 골라 참조하는 자체 개발 SGA(Sparse Gated Attention) 구조가 적용됐다. 
 철강·자동차 부품 제조 현장과 국방, 신약 개발 등 여러 산업 분야에서 실증 사례를 넓히고 있다. 
 후속 모델은 조(兆) 단위 매개변수 규모로 확장해 글로벌 경쟁력을 높인다는 구상이다.
 업스테이지는 기업의 AI 도입 문턱을 낮추는 데 집중했다.
 '솔라 오픈 2'는 전체 250B(2천500억개) 매개변수 가운데 실제 작동 때 150억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용했다. 
 최대 100만 토큰의 긴 문맥을 처리하면서도 엔비디아 H200 GPU 2장으로 구동할 수 있어 비용 효율성을 강점으로 내세운다. 
 지난 2월 추가 선정돼 다른 팀보다 한 달 늦게 출발한 모티프테크놀로지스는 기술 독자성을 전면에 내세웠다.
 314B(3천140억개) 매개변수의 '모티프 3'는 아키텍처 설계부터 구현까지 독자 개발한 모델이다. 
 동급 중국 오픈소스 모델보다 전체·활성 매개변수 규모가 작은 구조에서도 비슷한 성능을 구현했다는 것이 회사 측 설명이다. 
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 <img alt="과기부, 독자AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 단계평가 결과 발표 [연합뉴스 자료사진]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/yonhap/20260809093145364fxla.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="G3DLvpUZYk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/yonhap/20260809093145364fxla.jpg" width="658">
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 과기부, 독자AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 단계평가 결과 발표 [연합뉴스 자료사진]
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 AI 성능 점수 넘어 '벤치마크' 공정성도 관심사
 AI 벤치마크 성능을 끌어올리는 해외 전문업체들이 국내 시장 공략을 강화하면서, 독파모 평가에서도 벤치마크 점수의 해석과 공정성이 관심사로 떠오르고 있다.
 AI 업계에 따르면 애프터쿼리, 스케일AI, 머코 등 AI 학습 전문업체들은 모델이 취약한 작업을 분석하고 사후학습용 데이터를 제공하거나, 검증 가능한 보상을 통한 강화학습(RLVR)에 맞춘 데이터를 가공하는 사업을 한다.
 RLVR은 정답이 명확한 문제를 AI가 반복적으로 풀도록 해 성능을 높이는 방식이다. 
 모델의 추론·코딩 성능을 빠르게 개선할 수 있지만, 특정 벤치마크에 맞춘 과도한 최적화 논란도 불러올 수 있다.
 이번 2차 평가가 단순한 벤치마크 점수뿐 아니라 에이전트 업무 수행 능력과 산업 현장 적용성을 함께 평가하는 것도 이 같은 한계를 보완하려는 취지로 해석된다.
 국민 200명도 '국가대표 AI' 직접 평가
 일반 국민이 국산 AI 모델을 직접 사용하고 평가하는 절차도 도입된다.
 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 주민등록인구 통계를 바탕으로 성별·연령별 비율을 반영해 국민 평가단 200명을 선정했다.
 평가단은 8일부터 11일까지 4개 팀의 독자 AI 모델을 직접 사용한 뒤 절대평가 방식으로 점수를 매긴다. 평가 결과는 벤치마크·전문가 평가와 함께 2차 단계평가에 반영된다.
 정부는 세부 평가 기준과 결과를 이달 중 공개할 계획이다.
 이번 평가는 한국형 초거대 AI의 기술 수준을 가리는 데 그치지 않는다. 대규모 모델의 성능, 기업의 실제 도입 가능성, 국민이 체감하는 사용성 가운데 무엇이 다음 단계 진출의 결정적 기준이 될지 주목된다.
 gogo213@yna.co.kr
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