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안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 AI 업계에서 가장 뜨거운 키워드 중 하나는 ‘독자(자체) 파운데이션 모델’입니다. 단순히 해외 모델을 가져다 쓰는 수준을 넘어, 우리 기술과 데이터로 밑바닥부터 학습한 모델을 만들 수 있느냐가 국가 경쟁력으로 이어지기 때문인데요. 최근 과학기술정보통신부가 ‘독자AI 파운데이션 모델 프로젝트’ 1차 단계평가 결과를 발표하면서, 그 기준이 한층 또렷해졌습니다.

이번 평가에서 2차 단계로 진출한 팀은 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤 정예팀입니다. 정부는 벤치마크(40점), 전문가 평가(35점), 사용자 평가(25점)를 합쳐 모델 성능뿐 아니라 현장 활용 가능성, 비용 효율성, 생태계 파급효과까지 종합적으로 봤다고 밝혔습니다. 특히 LG AI연구원은 세 영역 모두에서 최고점을 받아 총점 90.2점으로 1위를 기록했죠. 숫자 하나만 보면 ‘성능 경쟁’ 같지만, 실제로는 “현장에서 쓰일 수 있느냐”까지 묻는 시험대였다고 보는 게 더 정확합니다.

다만 이번 발표에서 더 큰 파장은 네이버클라우드와 NC AI가 1차에서 탈락했다는 점입니다. NC AI는 평가 점수 종합 결과 탈락으로 정리됐지만, 네이버클라우드는 ‘독자성 기준 미충족’이 직접적인 이유로 언급됐습니다. 핵심은 알리바바의 큐웬 2.5 모델에서 비전 인코더와 가중치를 활용한 부분이었습니다. 정부는 오픈소스 모델을 전략적으로 활용하는 것 자체는 자연스럽다고 보면서도, 가중치를 그대로 가져다 쓰는 방식은 ‘독자 AI’로 보기 어렵다는 입장을 분명히 했습니다.

여기서 업계가 주목하는 대목은 정부가 뒤늦게라도 ‘독자 AI’의 구체 기준을 기술적·정책적·윤리적 측면으로 나눠 제시했다는 점입니다. 특히 기술적 측면에서 “아키텍처 설계부터 데이터 확보·가공, 학습 알고리즘 적용, 전 과정 학습 수행”을 지향한다고 밝히면서, 오픈소스를 쓰더라도 가중치를 초기화한 뒤 학습을 다시 해야 최소한의 독자성을 인정할 수 있다는 메시지를 던졌습니다. 쉽게 말해 ‘오픈소스를 참고하는 건 괜찮지만, 핵심 성능을 결정하는 뼈대와 근육을 그대로 들고 오면 독자 모델로 보기 어렵다’는 뜻입니다.

이 변화는 기업 입장에서도 꽤 실질적인 영향을 줍니다. 앞으로는 “우리도 모델을 만들었다”라는 선언만으로는 부족하고, 데이터 확보 방식과 학습 로그, 가중치 생성 과정 등 개발 전반을 증명할 준비가 필요합니다. AI 도입을 고민하는 기업 고객 입장에서도 중요한데요. 같은 챗봇이라도 어떤 기반 모델을 쓰는지에 따라 라이선스 리스크, 장기 비용, 보안 통제 수준이 달라지기 때문입니다. 특히 내부 문서나 고객 데이터를 다루는 서비스라면, 모델의 출처와 학습 구조를 명확히 확인하는 습관이 앞으로는 더 중요해질 것 같습니다.

정부는 상반기 내 추가 공모를 통해 정예팀 1곳을 더 뽑아 4개 팀 경쟁 구도를 만들겠다고 밝혔습니다. 이의제기 기간을 거쳐 결과가 확정되면, 연내 최종 2개 팀을 선정하는 일정도 이어집니다. 업계에선 ‘패자부활전’이라는 시선도 있지만, 결과적으로는 더 많은 팀이 GPU·데이터 지원을 받을 기회가 열리는 셈이라 국내 AI 생태계 전체로 보면 경쟁과 투자 압력이 함께 커지는 흐름입니다.

이번 이슈가 우리에게 주는 시사점은 명확합니다. AI는 이제 “누가 더 빨리 붙이느냐”의 싸움에서 “누가 더 제대로 만들고, 책임 있게 운영하느냐”의 싸움으로 넘어가고 있습니다. 독자성 기준이 뚜렷해진 지금, 기업들은 모델 선택과 서비스 설계 단계에서부터 라이선스, 데이터, 비용, 운영 리스크를 함께 계산해야 하고요. 이앤아이는 이런 변화 속에서 고객사의 웹·플랫폼 환경에 맞는 AI 적용 방식과 운영 전략을 더 현실적으로 설계해드릴 수 있도록 계속 업데이트해 나가겠습니다.

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메타 설명: 정부 독자 AI 파운데이션 모델 1차 평가에서 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤이 2차 진출하고, 네이버클라우드·NC AI는 탈락했다. 오픈소스 활용은 가능하지만 가중치 초기화와 학습 과정의 독립성이 독자성 판단의 핵심 기준으로 부상했다.

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