이앤아이 CMS

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 기업들이 가장 빠르게 체감하는 변화 중 하나가 ‘AI를 얼마나 우리 방식으로 만들 수 있느냐’입니다. 이번에 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 평가 결과가 공개되면서, 국내 AI 개발 경쟁의 기준선이 한층 또렷해졌습니다. {NEWS_IMAGE}

핵심 결과부터 보면, 5개 정예팀 가운데 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤이 2차 단계로 진출했고, 네이버클라우드와 NC AI는 탈락했습니다. 특히 네이버클라우드는 성능 경쟁 이전에 ‘독자성 기준’을 충족하지 못했다는 이유로 탈락 팀이 추가로 늘어난 점이 눈에 띕니다.

평가의 기준은 ‘성능’만이 아니었습니다

이번 1차 평가는 벤치마크(40점), 전문가 평가(35점), 사용자 평가(25점)로 구성됐고, 단순한 모델 성능 외에도 현장 활용 가능성, 비용 효율성, 국내외 생태계 파급효과를 함께 봤다고 정부는 설명했습니다. 즉 “데모가 잘 된다”만으로는 부족하고, 실제 서비스로 굴렸을 때의 효율과 확장성까지 묻는 평가였다는 뜻입니다.

LG AI연구원은 세 항목 모두에서 가장 높은 점수를 받아 총점 90.2점으로 1위를 차지했습니다. 세부 점수는 공개되지 않았지만, 평균 점수(79.7점)와의 차이를 보면 ‘완성도’에서 확실히 앞섰다는 해석이 가능합니다.

네이버 탈락을 만든 건 ‘독자성’ 논쟁의 결론

이번 발표에서 가장 많은 관심을 받은 부분은 네이버클라우드의 탈락 사유였습니다. 정부는 네이버가 알리바바의 Qwen 2.5 모델 요소(비전 인코더와 가중치)를 활용한 점을 문제로 봤습니다. 과기정통부는 오픈소스를 전략적으로 활용하는 것이 AI 생태계에서 자연스럽다는 점은 인정하면서도, 외부 가중치를 “그대로” 가져다 쓰는 방식은 ‘독자 AI’로 보기 어렵다고 선을 그었습니다.

동시에 정부는 혼란이 컸던 ‘독자 AI’ 기준을 기술·정책·윤리로 나눠 제시했고, 그중 기술 측면의 최소 조건을 비교적 명확히 밝혔습니다. 오픈소스를 쓰더라도 가중치를 초기화한 뒤, 자체 데이터 확보와 가공, 독자 학습을 거쳐 전 과정 학습을 수행하는 방향을 지향한다는 겁니다.

이 변화가 웹·서비스 운영자에게 의미하는 것

이번 논쟁은 단지 “누가 떨어졌나”로 끝나지 않습니다. 앞으로 공공·기업 프로젝트에서 AI 도입을 검토할 때, ‘모델이 얼마나 국산이냐’의 문제가 아니라 “학습·데이터·가중치·운영까지 통제 가능한가”가 핵심 체크리스트가 될 가능성이 큽니다. 특히 기관이나 기업 입장에서는 라이선스 리스크, 유지보수 가능성, 보안과 데이터 주권 이슈가 실제 계약 조건으로 이어질 수 있습니다.

정부는 상반기 내 추가 공모로 정예팀 1곳을 더 선정해 4개 팀 경쟁 체제를 만들겠다고 밝혔고, 연내 최종 2곳을 선정할 계획입니다. 즉, 지금은 ‘국내 독자 AI’의 기준이 굳어지는 과도기이며, 이 기준은 곧 AI를 붙인 홈페이지, 고객센터, 업무 자동화 시스템의 설계 방식에도 영향을 줄 것입니다.

이앤아이는 이런 흐름 속에서 고객사의 서비스 환경에 맞는 AI 활용 방식, 데이터 설계, 운영 관점의 전략까지 함께 고민하겠습니다. 이앤아이와 함께 더 나은 웹 환경을 만들어 나가요!

메타 설명

정부 독자 AI 파운데이션 모델 1차 평가에서 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤이 2차에 진출하고 네이버클라우드·NC AI가 탈락했습니다. 오픈소스 활용과 독자성 기준(가중치 초기화·전 과정 학습)의 의미를 쉽게 정리합니다.

#키워드

#독자AI #파운데이션모델 #과기정통부 #LGAI연구원 #업스테이지 #SK텔레콤 #네이버클라우드 #오픈소스라이선스 #가중치초기화 #AI거버넌스 #이앤아이 #디지털에이전시 #대학교홈페이지 #병원홈페이지 #AI전문기업