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최근 정부가 추진 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 평가 결과가 발표됐습니다. 한마디로 요약하면, 기술력 경쟁만큼이나 “어디까지가 독자 모델인가”라는 기준 싸움이 본격화됐다는 뜻입니다. 이번 발표는 국내 AI 산업이 다음 단계로 가기 위해 넘어야 할 현실적인 기준선을 처음으로 비교적 구체화했다는 점에서 의미가 큽니다.

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이번 1차 단계평가에서 2차로 진출한 팀은 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤입니다. 정부는 벤치마크(정량 성능), 전문가 평가, 사용자 평가를 합산해 활용성, 효율성, 파급효과까지 종합적으로 봤다고 밝혔는데요. LG AI연구원은 세 부문 모두에서 최고점을 받으며 총점 90.2점으로 선두에 섰습니다. 반면 NC AI는 종합 평가 결과에서 탈락했고, 네이버클라우드는 ‘독자성 기준’ 미충족으로 탈락했습니다. 특히 네이버클라우드의 경우 알리바바 큐웬(Qwen) 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치를 사용한 점이 문제가 됐습니다. 정부는 오픈 모델을 참고하는 것 자체는 업계에서 자연스럽지만, 핵심 가중치를 “그대로” 가져다 쓰면 독자 모델로 보기 어렵다는 판단을 내렸습니다.

이번 이슈의 핵심은 ‘독자 AI’의 정의가 현장에서 실제로 어떻게 적용되는지 드러났다는 점입니다. 과기정통부는 기술적·정책적·윤리적 기준을 제시하며, 기술적으로는 독창적 아키텍처 설계, 데이터의 자체 확보·가공, 독자 학습 알고리즘 적용 등을 지향한다고 밝혔습니다. 그리고 현실적으로 중요한 문장 하나가 추가됐습니다. 오픈소스를 활용하더라도 가중치를 초기화한 뒤(즉, 새로 학습을 시작한 뒤) 재학습·개발을 수행하는 것이 독자성 확보의 ‘최소 조건’이라는 것입니다. 앞으로 기업들이 “빠르게 만들기”와 “독자성 확보” 사이에서 어떤 전략을 택할지, 평가 기준이 사업 전략 자체를 바꾸는 장면을 보게 될 가능성이 큽니다.

정부는 상반기 내 추가 공모를 통해 정예팀 1곳을 더 뽑아 4개 팀 경쟁 구도를 만들고, 연내 최종 2개 팀을 선정하겠다는 계획입니다. 이 과정에서 GPU와 데이터 등 인프라 지원도 동일하게 제공됩니다. 즉, 단기적으로는 ‘기술력 검증 무대’가 한 번 더 열리는 셈이라 업계의 관심이 커질 수밖에 없습니다.

웹과 서비스 관점에서 보면, 이번 발표는 AI 자체 성능 못지않게 “데이터를 어떻게 확보·정제하고, 모델을 어떤 방식으로 학습시켰는지”가 신뢰의 핵심이 된다는 신호입니다. 기업 입장에서는 AI 기능을 도입할 때 단순히 “어떤 모델을 썼는지”를 넘어서 “어떤 라이선스와 학습 방식으로 운영되는지”까지 설명 가능한 체계를 갖추는 것이 중요해졌습니다. 향후 AI를 탑재한 홈페이지, 고객센터, 내부 업무 시스템을 구축할 때도 출처와 학습 이력, 운영 책임을 정리해두면 리스크를 크게 줄일 수 있습니다.

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메타 설명
정부 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 1차 평가에서 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤이 2차에 진출하고 네이버클라우드·NC AI가 탈락했습니다. 오픈소스 활용 시 가중치 초기화 후 재학습이 최소 조건으로 제시되며 독자 AI 기준이 구체화됐습니다.

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