
안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.
정부가 추진 중인 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 평가 결과가 나왔습니다. 5개 정예팀 가운데 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤이 2차 단계로 진출했고, NC AI 컨소시엄은 평가 결과로 탈락했습니다. 여기에 네이버클라우드는 ‘독자성 기준을 충족하지 못했다’는 판단으로 추가 탈락이 확정되며 업계가 꽤 크게 술렁였습니다. 이번 발표는 단순히 “성능이 좋은 모델이 살아남았다”가 아니라, “국가가 원하는 AI의 정의가 무엇인지”를 더 선명하게 보여준 사건에 가깝습니다.
성능·활용성·파급효과까지, 평가의 축이 늘어났다정부는 벤치마크(40점), 전문가 평가(35점), 사용자 평가(25점)로 점수를 매겼고, 실제 현장에서의 활용 가능성, 비용 효율성, 국내외 생태계로의 파급효과까지 종합 평가했다고 설명했습니다. 특히 세 가지 평가 모두에서 LG AI연구원이 가장 높은 점수를 받았다는 점은, 연구 성과가 ‘서비스 현장’까지 이어졌다는 신호로 읽힙니다. 최근 글로벌 AI 시장이 “데모는 많은데 현업 적용은 어렵다”는 고민을 겪는 만큼, 활용성에 점수를 크게 준 구조 자체가 방향성을 말해줍니다.
이번 이슈의 핵심: ‘독자성’은 말이 아니라 조건이다이번 1차 발표에서 가장 큰 논쟁거리는 ‘독자성’이었습니다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델을 “해외 모델을 미세조정(파인튜닝)한 파생형이 아니라, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 수행한 국산 모델”로 정의해왔는데요. 이번에는 그 기준을 기술·정책·윤리 측면으로 더 구체화했습니다. 기술적으로는 독창적 아키텍처 설계, 대규모 데이터의 자체 확보·가공, 독자 학습 알고리즘 적용 등 ‘구현의 주도권’을 강조했고, 오픈소스를 활용하더라도 가중치를 초기화한 뒤 학습·개발을 수행하는 것이 최소 조건이라고 못 박았습니다. 정책적으로는 라이선스 제약과 외부 통제에서 자유로워야 한다는 점, 윤리적으로는 레퍼런스 고지와 투명성을 통한 신뢰 확보를 요구했습니다.
이 기준은 기업 입장에서 “빨리 상용화”와 “완전히 내 것으로 만들기” 사이의 선택지를 다시 계산하게 만듭니다. 당장 눈에 보이는 성능뿐 아니라, 학습 데이터의 출처, 모델 개발 과정의 기록, 라이선스 리스크 관리까지 한 덩어리로 평가받는 구조가 됐기 때문입니다. 쉽게 말해, 이제는 ‘결과물’만 가져오면 되는 게임이 아니라 ‘제조 공정’까지 심사받는 게임이 된 셈입니다.
우리 조직에는 어떤 의미일까: 웹·서비스 운영 관점에서 본 체크포인트대학, 병원, 공공기관, 기업 등에서 AI를 도입할 때 가장 흔한 질문은 “어떤 모델이 정확한가”입니다. 그런데 이번 정책 흐름을 보면, 앞으로는 “이 모델을 서비스에 붙였을 때 라이선스와 책임은 누가 지는가”, “데이터는 어디에 저장되고, 업데이트는 누가 통제하는가” 같은 질문이 더 중요해질 가능성이 큽니다. 특히 민감정보를 다루는 병원, 행정 서비스를 운영하는 공공기관, 학생·교직원 데이터가 있는 대학이라면, 모델의 성능 못지않게 거버넌스가 도입의 핵심 조건이 됩니다. 웹사이트나 포털에 챗봇·검색·상담 자동화를 붙일 때도, 모델 자체보다 운영 정책과 감사 가능한 로그, 권한 관리, 고지 문구 같은 실무 요소가 성패를 가릅니다.
정부가 상반기 내 1개 정예팀을 추가 선정해 4개 팀 경쟁 체제로 간다고 밝힌 만큼, 향후 발표에서는 기술 트렌드뿐 아니라 ‘국산 AI 생태계의 공급망’이 더 또렷해질 가능성이 큽니다. 기업과 기관도 이제 AI를 고르는 기준을 “성능”에서 “성능+책임+지속 운영”으로 옮겨갈 타이밍입니다.
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메타 설명정부 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 평가에서 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤이 2차 진출했다. 네이버클라우드는 독자성 기준 미충족으로 탈락하며, AI 도입 시 성능뿐 아니라 라이선스·데이터·운영 거버넌스가 중요해지는 흐름을 보여준다.
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