‘패자부활전’도 진행, 추가 1개 정예팀 선발한다
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과학기술정보통신부(과기정통부)와 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국정보통신기술협회(TTA)는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 단계평가 결과를 15일 밝혔다.
과기정통부는 새정부 핵심목표인 AI 3강 도약을 달성하고 글로벌 AI모델 의존으로 인한 기술·문화·경제 안보적 종속 문제를 해소하기 위해 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 추진해 왔다.
지난해 8월부터 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예팀에 선발된 5개팀(네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI 연구원)이 치열한 경쟁을 통해 기술 혁신을 거듭한 결과 5개 모두 미국 비영리 AI연구기관 ‘에포크AI(Epoch AI)’의 ‘주목할만한 AI모델(Notable AI Models)’로 등재되는 성과를 거뒀다.
◆LG AI 연구원 ‘K-엑사원’ 최고점 획득
과기정통부와 NIPA, 5개 정예팀은 여러 차례의 심층 논의를 거쳐 1차 단계평가 방안과 기준을 마련했다. 이번 1차 단계평가는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 진행했다. AI모델 성능(AI Frontier Index)과 실제 현장 등에서의 활용 가능성과 모델크기 등 비용 효율성을 고려했다. 국내외 AI생태계 등으로의 파급효과·계획 등을 포함한 사용성·파급효과(AI Diffusion Index)까지 종합해 평가했다.
벤치마크 평가는 NIA 벤치마크 평가(10점), 글로벌 공통 벤치마크 평가(20점), 글로벌 개별 벤치마크 평가(10점)로 진행했다.
NIA 벤치마크 평가의 경우 수학, 지식, 장문이해, 신뢰성, 안전성 분야까지 평가가 이뤄졌다. 글로벌 공통 벤치마크 평가는 세계적으로 인정되는 벤치마크 13종(에이전트, 수학, 지식·추론, 지시 준수 등 다수 영역 분포)을 선정하여 평가가 진행됐다.
글로벌 개별 벤치마크 평가는 정예팀별 글로벌 타겟 모델(SOTA급)과 비교 가능한 벤치마크 5종에 대해 평가가 이뤄졌다. SOTA급 모델은 주요 리더보드, 벤치마크 평가에서 톱티어(Top-tier) 지표를 달성해 성능을 입증한 모델이다.
NIA 벤치마크 평가는 SK텔레콤과 LG AI연구원이 10점 만점 중 9.2점의 최고점을 득점했다. 글로벌 공통 벤치마크 평가는 LG AI연구원이 20점 만점 중 14.4점의 최고점을 득점했다. 글로벌 개별 벤치마크 평가는 업스테이지와 LG AI 연구원이 10점 만점 중 10.0점의 최고점을 득점했다.
벤치마크 평가 점수는 LG AI연구원이 33.6점의 최고점을 득점했다
35점 만점의 전문가 평가는 총 10명 산학연 외부 AI 전문가로 평가위원회를 구성해 각 팀이 제출한 자료를 바탕으로 장기간의 심층 평가를 추진했다. 구체적으로 개발 전략 및 기술, 개발 성과 및 계획, 파급효과 및 기여계획을 종합 평가했다.
평가위원회는 5개 정예팀이 공개한 모델별 테크니컬 리포트와 AI모델 훈련 상태 로그(Log) 파일 등을 분석했다. 정예팀의 기술개발 과정, 기술력(독자성 등 포함) 등을 심도있게 평가했다.
전문가 평가 점수는 LG AI연구원이 35점 만점 중 31.6점 최고점을 득점했다(평균 28.56점).
25점이 배점되는 사용자 평가에는 AI 스타트업 대표 등 49명 AI 전문 사용자가 참여했다. 정예팀이 개발한 AI모델로 구축한 AI 사용 웹사이트를 기반으로 실제 현장 에서의 활용 가능성과 추론 비용 효율성 등을 심층적으로 분석했다.
사용자 평가 점수는 LG AI연구원이 25점 만점 중 25.0점의 최고점을 득점했다(평균 20.76점).
3개 분야 평가점수에서는 종합한 결과 LG AI연구원, 네이버클라우드, SK텔레콤, 업스테이지가 4개팀에 포함됐다.
◆독자성 판단, ‘AI 모델 통제권’이 핵심
과기정통부는 글로벌 AI 모델 의존도를 완화하고 독자 AI모델 기술력을 확보하기 위해, 본 프로젝트를 기획·추진해 왔다. 공모안내서에도 ‘독자 AI 파운데이션 모델’을 해외 모델 미세조정(파인튜닝) 등으로 개발한 파생형 모델이 아닌 모델의 설계부터 사전학습 과정 등을 수행한 국산 모델(타사 모델에 대한 라이센싱 이슈 부재)이라고 정의한 바 있다.
공모안내서 명기 사항을 안내한 과기정통부 공지에서도 해외 AI 모델의 파인튜닝을 통한 AI모델 개발은 본 사업 독자 AI 파운데이션 모델 개발로 간주되지 않는다고 강조했다는 것이다.
이에 평가 기관은 기술적, 정책적, 윤리적 측면에서의 기준을 마련했다. 기술적 측면에서는 독창적 AI 모델 아키텍처 설계부터 대량 데이터를 스스로 확보·가공하는 것을 지향한 독자성을 봤다. 독자적 학습 알고리즘 기법 적용 등을 통해 全과정 학습을 수행한 AI모델의 독자적 구현이 우선이라는 설명이다.
글로벌 AI생태계에서 오픈소스를 활용하는 것이 일반적인 추세지만 가중치를 초기화 후 학습하면서 AI모델을 개발하는 것이 국내외 AI업계·학계 전반에 통용되는 독자 AI모델의 기본조건이라는 게 평가 기관 분석이다. 이에 기반해 글로벌 진출 등을 위해 검증된 오픈소스를 전략적으로 활용하더라도 가중치(Weight)를 초기화한 후 학습 및 개발하는 것이 모델의 독자성 확보를 위한 최소조건이라고 판단했다.
정책적 측면에서는 국방·외교·안보, 국가 인프라(전력망·교통·통신망) 등에 외산 AI모델을 활용 때 국가 기밀 유출 우려를 최소화하는 것이 핵심이다. 국가 안보에 대한 위협 등이 발생할 가능성을 해소하기 위해 AI모델을 언제든 스스로 개발·고도화(자주권)할 수 있고 어떠한 상황에서도 주체적으로 AI모델의 운영·이용을 통제(통제권)할 수 있는 역량을 확보하는 것을 지향해야 한다는 설명이다.
완전한 우리 기술로 AI모델을 개발하거나 라이선스 제약 없는 오픈소스를 활용해 스스로 개발해 오픈소스 활용으로 인한 외부 통제·간섭으로부터 자유로울 수 있어야 한다는 주장이다.
윤리적 측면에서는 오픈소스를 활용하는 것이 일반적인 오늘날의 AI 생태계 구조에서 개발한 AI모델의 레퍼런스 고지 등 라이선스 정책을 준수해야 한다. AI생태계 신뢰 확보, 공개 검증 강화, 투명성 제고를 통해 건전한 발전을 도모해야 할 필요가 있다는 것이 평가 기관 측 시각이다.
3가지 관점을 종합 고려해 네이버클라우드 정예팀의 AI모델은 독자성 기준을 충족하지 못하는 것으로 판단됐다. 전문가 평가위원들도 독자성 한계에 대한 문제를 제기했다. 이 같은 제반 사항을 종합적으로 고려한 결과 네이버클라우드 정예팀은 독자 AI 파운데이션 모델 조건에 부합하지 못하는 것으로 결정했다.
그 결과, 1차 단계평가를 거쳐 기존 5개 정예팀 중 LG AI연구원, 업스테이지, SKT 정예팀이 2차 단계로 진출하게 됐다.
◆정예팀 추가 공모 ‘패자부활전’ 연다
과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 모든 참여기업이 글로벌 수준으로 도약할 수 있는 기회를 주는데 그 목적이 있었던 만큼 최초 프로젝트 공모에 접수한 컨소시엄과 이번 2차 평가에 진출하지 못한 컨소시엄(네이버클라우드, NC AI 컨소시엄) 등 모두에게 기회를 열어, 1개 정예팀을 추가로 선정할 계획이다. 이를 통해 2026년 상반기 중 4개 정예팀 경쟁체제 확보하겠다는 방침이다.
추가로 선정되는 1개 정예팀에게는 그래픽처리장치(GPU)·데이터 지원과 ‘K-AI 기업’ 명칭 부여 등 독자 AI 파운데이션 모델 개발에 도전할 수 있는 기회를 제공할 예정이다. 행정적 절차를 조속히 진행하여 정예팀 1곳의 추가 공모를 신속히 추진한다.
추가 모집된 1개 정예팀을 포함한 총 4개 정예팀은 올해 상반기 동안, 글로벌 톱 수준 AI모델 개발을 위한 기술혁신 경쟁을 이어간다.
과기정통부 관계자는 “이번 프로젝트는 대한민국이 글로벌 AI 경쟁에서 독자적 기술로 당당히 맞서기 위한 역사적 도전”이라며 “정부는 독자 AI 파운데이션 모델을 반드시 확보하여 지속 가능하고 건강한 AI 생태계를 구축하고 대한민국이 글로벌 AI 기술 경쟁의 선두에 설 수 있도록 가용한 모든 국가역량과 자원을 집중하겠다”고 말했다.
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