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요즘 기업들의 AI 소식 중에서 가장 ‘현실적인’ 이슈를 꼽자면, 성능 경쟁만큼이나 “이 모델은 얼마나 우리 것이냐”라는 질문이 커졌다는 점입니다. 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 평가 결과가 그 흐름을 또렷하게 보여줬습니다. 2차 단계에는 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤이 진출했고, 네이버클라우드와 NC AI는 탈락했습니다. 특히 네이버클라우드의 경우, 기술 성능과 별개로 ‘독자성 기준’에서 문제가 있다고 판단된 점이 핵심입니다.

이번 평가는 벤치마크(정량 성능), 전문가 평가, 사용자 평가를 합쳐 활용성, 비용 효율, 파급효과까지 종합적으로 봤다고 합니다. 눈에 띄는 부분은 LG AI연구원이 세 항목 모두에서 최고점을 받아 총점 90.2점을 기록했다는 대목입니다. “현장 적용까지 가능한 모델인가”라는 질문에 가장 설득력 있게 답했다는 의미로 읽힙니다.

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그런데 이번 결과에서 업계가 더 크게 주목한 건 ‘독자성’의 해석입니다. 정부는 오픈소스 활용 자체는 AI 생태계에서 자연스러운 전략이라고 인정하면서도, 최소한 가중치를 초기화한 뒤 자사 데이터로 다시 학습해 모델을 만들어야 ‘독자 AI’에 가깝다고 봤습니다. 네이버클라우드는 알리바바의 큐웬 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치를 사용한 점이 논란이 됐고, 결과적으로 독자성 기준을 충족하지 못한 것으로 정리됐습니다. 쉽게 말해, 부품을 참고하는 수준을 넘어 핵심 값을 그대로 가져오면 ‘자체 제작’으로 보긴 어렵다는 기준선이 생긴 셈이죠.

이 기준은 AI를 도입하려는 기관과 기업 실무에도 직접적인 시사점이 있습니다. 대규모 모델을 직접 만드는 곳은 많지 않지만, 누구나 오픈모델 기반으로 서비스를 붙이고 기능을 확장하거든요. 앞으로는 “어떤 모델을 썼는지”뿐 아니라 “어디까지 자체 학습·검증을 했는지”, “라이선스와 데이터 출처가 깨끗한지”가 사업의 리스크를 가르는 체크리스트가 될 가능성이 큽니다. 특히 공공·교육·의료처럼 조달과 심사가 중요한 영역일수록, 독자성·윤리성·보안성 같은 ‘증빙 가능한 문서’가 기술만큼 중요해질 수 있습니다.

정부는 상반기 내 추가 공모로 정예팀 1곳을 더 뽑아 4개 팀 경쟁 구도를 만들고, 연내 최종 2개 팀을 선정할 계획입니다. 결론적으로 이번 발표는 “성능이 좋다”만으로는 부족하고, 개발 과정의 투명성과 독자성까지 함께 증명해야 한다는 메시지로 정리됩니다. 우리에게도 AI 기능을 웹과 서비스에 붙일 때, 속도보다 먼저 기준과 근거를 설계해야 한다는 숙제가 남았고요.

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메타 설명: 정부 독자 AI 파운데이션 모델 1차 평가에서 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤이 2차 단계에 진출했고, 네이버클라우드·NC AI는 독자성 기준 문제로 탈락했다. 오픈소스 활용과 가중치 재학습 기준이 향후 AI 도입·검증의 핵심 체크포인트로 부상한다.

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