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안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

최근 과학기술정보통신부가 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 단계평가 결과를 발표했습니다. 이번 평가는 단순히 “모델이 똑똑한가”를 넘어서, 실제 현장에 얼마나 잘 쓰이는지, 비용 대비 효율은 어떤지, 국내 AI 생태계에 어떤 파급효과를 만들 수 있는지까지 함께 봤다는 점이 특징입니다. 정부는 벤치마크(40점), 전문가(35점), 사용자 평가(25점)를 합산해 종합 점수를 산정했고, LG AI연구원이 세 평가 모두에서 높은 점수를 받아 총점 90.2점으로 가장 앞섰습니다. 그 결과 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤 팀이 2차 단계로 진출했습니다.

반면 네이버클라우드와 NC AI는 1차에서 탈락했습니다. 특히 네이버클라우드의 경우 성능 문제가 아니라 ‘독자성 기준’에서 탈락했다는 점이 업계에 큰 메시지를 남겼습니다. 정부는 네이버클라우드 모델이 알리바바의 큐웬(Qwen) 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치를 활용한 부분을 문제로 봤습니다. 오픈소스 활용 자체는 가능하지만, 가중치를 그대로 가져다 쓰는 방식은 ‘독자 AI’로 인정하기 어렵다는 판단입니다. 과기정통부는 앞으로 오픈소스를 쓰더라도 가중치를 초기화한 뒤 자체 데이터로 학습해 독자성을 확보하는 것이 최소 조건이라고 못 박았습니다.

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이번 이슈를 조금 넓게 보면, 국내 AI 경쟁의 기준이 ‘성능 데모’에서 ‘기술 자립과 책임’으로 옮겨가고 있다는 신호로 읽힙니다. 미국과 유럽도 AI 규제와 공공 조달에서 “출처가 명확한 모델, 리스크를 통제할 수 있는 모델”을 선호하는 흐름이 강해지고 있고, 데이터 주권과 저작권 분쟁도 계속 커지고 있죠. 결국 장기적으로는 누가 더 큰 모델을 빨리 가져오느냐보다, 모델의 설계·학습·데이터·운영을 어디까지 스스로 설명하고 통제할 수 있느냐가 관건이 될 가능성이 큽니다.

웹·서비스를 운영하는 입장에서도 시사점이 분명합니다. 앞으로 공공·교육·의료 등 신뢰가 중요한 영역에서 AI를 도입할 때는 “어떤 모델을 썼는지”만이 아니라 “학습과 운영 과정이 투명한지, 라이선스와 데이터 출처가 정리돼 있는지”가 사업의 성패를 가를 수 있습니다. 특히 대학이나 병원, 공공기관 홈페이지처럼 민감정보와 신뢰가 핵심인 환경이라면, 모델 성능과 함께 독자성·보안·감사 가능성을 함께 설계하는 접근이 필요합니다. AI 기능을 붙이는 순간부터 개인정보 처리, 로그 관리, 권한 체계, 장애 대응 같은 운영 요소가 동시에 요구되기 때문입니다.

정부는 상반기 내 추가 공모를 통해 정예팀 1곳을 더 뽑아 4개 팀 경쟁 체제를 만들고, 연내 최종 2개 팀을 선정할 계획입니다. ‘독자 AI’ 기준이 구체화된 만큼, 다음 라운드에서는 성능 경쟁만큼이나 개발 과정의 증명과 서류·체계 준비가 더 중요해질 것으로 보입니다.

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메타 설명: 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤이 진출하고 네이버클라우드·NC AI가 탈락했다. 오픈소스 활용과 가중치 초기화 등 ‘독자성’ 기준이 국내 AI 도입 전략에 어떤 의미인지 정리한다.

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