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[IT뉴스]독파모·모두의AI 연결고리 찾는다…"모델 만들고, 써보고, 다시 개선"

온카뱅크관리자

2026-08-29 06:17:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 국산 모델 개발서 국민 서비스까지 연결…다음 과제는 ‘데이터 선순환’ 
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 [디지털데일리 오병훈기자] 정부가 추진 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모)’ 프로젝트와 ‘모두의AI’ 사업이 국산 AI 생태계 선순환을 만들어낼 수 있을지 주목된다.
 구조상 두 사업은 목적과 평가 체계가 다른 별도 사업이다. 하지만 독파모를 통해 경쟁력 있는 국산 모델을 확보하고 모두의AI를 통해 실제 국민 대상 서비스에서 활용하도록 연결하는 것이 정부의 큰 그림이다. ‘모델 개발→서비스 적용→모델 고도화’로 이어지는 순환 고리를 만들겠다는 구상이다.
 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 전날(27일) 국회에서 이준석 의원(개혁신당)의 AI 정책 관련 질문에 “독파모와 모두의AI는 구분해서 생각해야 한다”면서도 “모두의AI는 독파모 사용을 권장하고 있다”고 말했다.
 ◆독파모는 ‘모델’, 모두의AI는 ‘활용’…이어져야 생태계 완성
 독파모가 국내 기업의 모델 개발 역량을 끌어올리는 ‘공급’ 사업이라면 모두의AI는 만들어진 모델이 실제 서비스와 사용자를 만날 수 있도록 하는 ‘수요’ 사업으로 볼 수 있다.
 AI 모델은 단순히 파라미터 숫자나 벤치마크 성능만으로 경쟁력이 완성되지 않는다. 실제 서비스에 적용된 뒤 이용자들이 어떤 질문을 하는지, 응답 품질과 속도는 어느 수준인지, 서비스 운영 비용과 안정성은 어떤지 등을 검증해야 한다. 이 과정에서 확보되는 사용 경험과 레퍼런스는 다시 모델 개선과 사업화에 활용될 수 있다.
 최근 독파모 2차 단계평가에서도 이런 정부의 정책 방향이 드러났다. 정부는 AAII·NIA 등 벤치마크 평가뿐 아니라 전문가 평가와 AI 전문 사용자, 일반 국민 평가를 함께 반영했다. 단순 모델 성능뿐 아니라 개발 전략과 파급효과, 실제 사용성 등을 종합적으로 평가하겠다는 취지다.
 정부가 궁극적으로 강조하는 목표도 특정 모델 하나를 선정하는 데 그치지 않는다. 경쟁력 있는 국내 AI 기업을 지속적으로 발굴해 글로벌 기업으로 육성하고 이들을 중심으로 국내 AI 생태계 자체를 키우겠다는 것이 정부의 구상이다.
 독파모 평가 과정에서 잡음이 발생할 때마다 정부가 반복적으로 전달하고 있는 메시지도 ‘생태계 선순환’과 맞닿아 있다. 독파모의 경쟁 구도도 생태계 구축을 위한 성장 과정 중 일부라는 설명이다.
 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 지난 27일 모티프테크놀로지스의 이의제기 신청과 관련한 기자들의 질문에 “항상 생태계 중심으로 생각하고 있다”며 “경쟁 방식이다 보니까 탈락자가 나올 수밖에 없다. 낙인효과라든지 이런 부분이 생기는 것을 경계하고 있고 각 기업이 잘한 부분을 더 많이 부각시키려고 노력하고 있다”고 설명했다.
 이 같은 정책 목표를 고려하면 독파모와 모두의AI의 연결은 더욱 중요해진다. 독파모를 통해 기술 경쟁력을 갖춘 기업을 발굴하더라도 이들 기업이 실제 시장에서 모델을 공급하고 매출과 사용 경험을 확보하지 못한다면 정부 지원 효과는 연구개발 단계에 머무를 수밖에 없다는 것이 업계 지적이다.
 시기적으로도 독파모는 최종 2사를 선별하는 3차 평가 단계에 돌입했으며 서비스 중심의 모두의AI 개발 사업도 최종 3사가 선정됐다. 정부가 구상한 AI 생태계가 정상 작동하기 위해서는 이제 두 사업에서 나온 성과가 실제 시장과 데이터, 다시 모델 개발로 이어지는 연결고리를 만드는 것이 중요해진 시점이다.
 ◆GPU, 모델, 다음은 ‘데이터’
 독파모와 모두의AI가 실질적인 선순환 구조를 만들기 위해서는 단순히 독파모 모델을 모두의AI에 탑재하는 것에서 한 단계 더 나아가야 한다는 분석도 나온다. 모두의AI에서 발생하는 실제 사용자 경험과 데이터가 다시 국산 모델 고도화에 활용될 수 있는 구조를 만드는 것이 핵심이라는 것이다.
 정부의 AI 지원정책은 그동안 모델 개발과 컴퓨팅 인프라 확충에 상당 부분 집중돼 왔다는 평가가 잇따른다. 독파모에서는 정예팀에 그래픽처리장치(GPU) 등 대규모 컴퓨팅 자원을 지원하고 모델 자체의 성능을 높이는 데 초점을 맞췄다. 모두의AI에서도 서비스 개발에 필요한 GPU와 운영비 등이 지원된다.
 반면 모델을 실제 서비스에 투입한 뒤 발생하는 이용 경험을 어떻게 다시 국내 AI 생태계의 자산으로 축적하고 모델 고도화에 활용할 것인지는 상대적으로 더 구체화할 필요가 있다는 지적이 나온다.
 독파모를 통해 모델을 만들고 모두의AI에서 사용하는 것만으로 선순환이 완성되는 것은 아니라는 해석이다. 모두의AI에서 얻은 사용 경험을 바탕으로 모델이 개선되고, 개선된 모델이 다시 더 나은 서비스를 만들어 이용자를 확대하는 구조까지 이어져야 한다.
 신진우 KAIST 교수는 지난 27일 개최된 ‘제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의’에서 “데이터를 공급하고 그것으로 모델을 만들고, 사용자가 쓰게 한 뒤 거기서 나온 데이터를 가지고 다시 사후학습을 진행해 모델을 개선해야 한다”고 설명했다.
 이런 측면에서 모두의AI는 독파모 모델의 대규모 ‘실전 무대’가 될 것으로 전망된다. 국민 대상 범용 AI 서비스에서 국산 모델이 실제로 사용되면 모델의 이해력과 장문 처리, 복잡한 지시이행, 환각 문제, 응답속도, 서비스 안정성 등을 대규모 환경에서 검증할 수 있다는 평가다.
 한 AI 전문가는 “이미 글로벌 시장은 모델 경쟁을 넘어 상용화 경쟁 단계로 접어들었다”며 “(정부사업이 전반적으로) 국내 거대언어모델(LLM) 역량과 응용 서비스, 고용과 지식 교류에 무엇을 남기는지 보여줘야 각 사업 별 논쟁 초점도 단순 탈락·순위 논란을 넘어설 수 있을 것”이라고 분석했다.
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