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안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 AI 업계에서 가장 많이 들리는 단어 중 하나가 ‘독자(獨自)’입니다. 만들었다고 말하긴 쉬운데, 어디까지가 독자 개발이고 어디서부터가 ‘가져다 쓴 것’인지 정리하기가 어렵기 때문이죠. 이번에 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 평가 결과가 나오면서, 그 애매했던 경계가 조금 더 또렷해졌습니다.

과학기술정보통신부는 1차 단계평가를 통해 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤 팀을 2차 단계로 올렸다고 발표했습니다. 평가 항목은 벤치마크(40점), 전문가(35점), 사용자(25점)로 구성됐고, 단순 성능뿐 아니라 실제 현장에서의 활용 가능성, 비용 효율성, 국내외 AI 생태계로의 파급효과까지 함께 봤다는 설명입니다. 특히 LG AI연구원은 세 항목 모두에서 최고점을 받아 총점 90.2점으로 가장 높은 점수를 기록했습니다. 숫자만 보면 ‘성능 경쟁’처럼 보이지만, 이번 발표의 핵심은 따로 있었습니다.

바로 네이버클라우드와 NC AI가 1차에서 탈락했다는 점입니다. NC AI는 종합 점수에서 밀렸고, 네이버클라우드는 성능과 별개로 ‘독자성 기준’에 부합하지 못했다고 판단되면서 탈락했습니다. 정부 설명에 따르면 네이버 측 모델이 알리바바의 Qwen 2.5 모델에서 비전 인코더와 가중치를 활용한 부분이 문제가 됐습니다. 오픈소스를 전략적으로 활용하는 일 자체는 업계에서도 자연스러운 선택이지만, ‘가중치를 그대로 가져오는 행위’는 독자 AI로 인정하기 어렵다는 신호를 명확히 준 셈입니다.

그동안 시장에서는 “국산 AI라고 하면 어디까지 국산인가?”라는 질문이 반복됐습니다. 공개 모델을 기반으로 파인튜닝한 결과도 제품으로는 충분히 가치가 있지만, 이번 프로젝트는 이름 그대로 ‘파운데이션 모델’을 독자적으로 구축하는 게 목표입니다. 정부가 이날 제시한 기준은 “아키텍처 설계부터 대량 데이터 확보·가공, 독자적 학습 알고리즘 적용 등 전 과정 학습을 수행한 구현을 지향한다”는 내용인데요. 쉽게 말해, 오픈소스를 쓰더라도 최소한 가중치를 초기화한 뒤 우리 데이터와 우리 학습 과정으로 다시 만들어야 ‘독자’라는 겁니다.

이 기준이 중요한 이유는 기술보다 사업 쪽에 있습니다. 앞으로 공공 영역의 AI 도입, 기업의 AI 조달, 대학·연구기관의 협업 과제에서도 ‘독자성’이 계약 조건이나 평가 항목으로 들어올 가능성이 커졌기 때문입니다. 즉, AI를 만들고 운영하는 기업뿐 아니라 이를 활용해 서비스를 구축하는 웹·IT 프로젝트도 영향을 받습니다. 예를 들어 AI 챗봇, 상담 자동화, 내부 지식검색 같은 기능을 도입할 때 “어떤 모델을 썼는지, 라이선스와 가중치 출처는 무엇인지, 데이터와 보안은 어떻게 관리되는지”를 더 꼼꼼히 따져야 하는 시대가 온 거죠. 결국 독자성 논쟁은 ‘기술 자존심’의 문제가 아니라, 리스크 관리와 지속 운영의 문제로 이어집니다.

정부는 상반기 내 추가 공모로 1개 팀을 더 뽑아 4개 팀 경쟁 체제를 만들겠다고 밝혔습니다. 탈락 팀뿐 아니라 본선에 못 오른 기업까지 폭넓게 참여할 수 있고, 새 팀에도 GPU·데이터 지원이 동일하게 제공된다고 합니다. 연내 최종 2개 팀을 선정하는 일정도 그대로입니다. 이번 결과가 특정 기업을 위한 ‘패자부활전’ 아니냐는 시선도 있지만, 한편으로는 기준을 정교하게 세우고 경쟁 풀을 넓히려는 정책적 의도가 읽히기도 합니다.

정리하면, 이번 평가는 “AI는 오픈소스를 활용해도 된다”와 “그렇다고 핵심 가중치를 그대로 가져오면 독자라고 부르긴 어렵다”라는 두 문장을 동시에 남겼습니다. 앞으로 AI 프로젝트를 기획하는 입장에서는 성능 지표만 보지 말고, 모델의 구성요소와 학습 이력, 라이선스 조건, 운영·확장 비용까지 함께 보는 습관이 필요해 보입니다. 서비스는 결국 ‘잘 되는 것’보다 ‘오래 안정적으로 되는 것’이 더 중요하니까요.

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