독자 AI 2차전 임박…4개 모델 승부처는

정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업 2차 평가 결과가 이르면 12일 이후 공개된다. LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지·모티프테크놀로지스 가운데 1팀이 탈락하고 3팀이 다음 단계로 진출한다. 성별과 연령을 고려해 선정한 국민 평가단 200명은 허깅페이스에 공개된 모델을 8일부터 직접 사용해 절대평가하고 있으며, 일정은 11일 마무리된다. 국민 평가가 당락을 좌우하는 구조는 아니다.

네 팀은 모두 질문에 맞는 일부 신경망만 작동시키는 전문가 혼합 방식을 택했다. LG의 K-엑사원 2.0은 전체 7500억개·활성 370억개, SK텔레콤 A.X K2는 6880억개·330억개, 모티프3는 3140억개·130억개, 업스테이지 솔라 오픈2는 2500억개·150억개의 파라미터를 갖췄다. 전체 용량 대비 활성 규모가 작을수록 계산 효율을 높일 수 있지만 전문가 선택 과정이 복잡해져 학습 안정성이 떨어질 위험도 있다. 딥시크가 개발비를 낮춘 뒤 이 구조는 업계의 주류 전략으로 자리 잡았다.

LG는 긴 문서 이해와 안전성 평가, 계열사 공정 적용 사례를 내세웠고 SK텔레콤은 이미지·음향·음성 모델까지 공개해 멀티모달 역량을 강조했다. 업스테이지는 코딩 에이전트 성능과 낮은 구동 비용, 모티프테크놀로지스는 해외 오픈소스 없이 설계부터 자체 개발한 독자성을 앞세웠다. 다만 자체 벤치마크는 시험 조건이 달라 단순 비교하기 어렵다. 딥시크 V4 비교에서도 SK텔레콤과 업스테이지는 6분의 1 크기의 V4 플래시를, LG는 추론 성능을 최대로 설정한 V4 프로를 대상으로 삼았다. 570여개 모델을 동일 조건으로 평가하는 아티피셜 애널리시스에는 모티프3 베타판만 올라 40점대 중반을 기록했다.

이 사업은 해외 모델 의존도를 낮추고 국내 독자 AI를 확보하기 위해 지난해 8월 시작됐다. 정부가 인프라를 지원하고 단계별로 팀을 줄이는 방식으로, 처음 5팀이 참여했으나 올해 1월 네이버클라우드는 독자성 기준 미충족, NC AI는 종합 점수 열세로 탈락했다. 추가 공모를 거쳐 모티프테크놀로지스가 합류했다. 1차 평가는 벤치마크 40점·전문가 35점·사용자 25점이었지만, 2차는 에이전트 업무 능력과 산업 적용성까지 살핀다. 세부 기준과 결과는 8월 중 일괄 공개된다. 통과한 3팀은 GPU·데이터·인재 지원을 받아 내년 2월 최종 2팀 선발전에 나선다. 최종 모델은 ‘모두의 AI’, 공공 AI 전환, 국방·안보 등 민감 영역에 활용되며 각 팀은 철강 공장·국방·금융권에서 실증을 진행하고 있다.