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최근 과학기술정보통신부가 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 평가 결과를 발표했습니다. LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤이 2차 단계로 진출했고, 네이버클라우드와 NC AI는 탈락했습니다. 특히 네이버클라우드는 기술 성능과 별개로 ‘독자성’ 기준을 충족하지 못했다는 판단이 핵심이었죠. 이번 발표는 단순한 순위 경쟁을 넘어, 앞으로 국내 AI 개발과 도입 방식에 기준선을 새로 그었다는 점에서 의미가 큽니다.



무엇이 달랐나: 성능보다 ‘독자성’이 당락을 갈랐다

정부는 이번 평가에서 벤치마크(정량 성능), 전문가 평가, 사용자 평가를 합산해 활용성·효율성·파급효과를 종합적으로 봤다고 설명했습니다. LG AI연구원은 세 영역에서 모두 가장 높은 점수를 받아 총점 90.2점으로 1위를 기록했습니다. 반면 네이버클라우드는 알리바바 ‘큐웬(Qwen) 2.5’의 비전 인코더와 가중치를 활용한 부분이 문제로 지적됐습니다. 오픈 모델을 참고하거나 활용하는 것 자체는 AI 생태계에서 자연스러운 흐름이지만, 핵심 가중치를 그대로 가져오면 “독자 AI”라고 부르기 어렵다는 것이 정부와 평가위원들의 판단이었습니다.

정부가 제시한 ‘독자 AI’ 최소 조건, 한 줄로 정리하면

이번에 정부는 논란이 있었던 ‘독자성’ 기준을 기술적·정책적·윤리적 측면으로 나눠 보다 구체화했습니다. 그중 업계가 가장 주목하는 문장은 이겁니다. 검증된 오픈소스를 활용하더라도 가중치를 초기화한 뒤 자체 데이터로 학습을 수행하는 것이 독자성 확보의 최소 조건이라는 점입니다. 쉽게 말해, 뼈대(아키텍처)나 참고 자료로 오픈소스를 쓰는 건 가능하지만, 결과물의 핵심 성능을 좌우하는 ‘학습된 머리(가중치)’까지 그대로 들고 오면 독자 모델로 인정받기 어렵다는 의미입니다.

이 변화가 기업의 AI 전략과 웹 서비스에 주는 영향

이번 기준 강화는 AI를 ‘도입’하는 기업에도 영향을 줍니다. 앞으로 공공사업, 대규모 프로젝트, 기관 협업에서 “어떤 모델을 썼는지”뿐 아니라 “얼마나 자체적으로 구현·학습했는지”가 검증 포인트가 될 가능성이 커졌기 때문입니다. 그래서 AI 기능을 웹사이트나 서비스에 붙일 때도, 단순히 API를 연동하는 수준을 넘어 데이터 거버넌스, 모델 출처와 라이선스, 보안과 책임소재까지 설계 단계에서 함께 정리해두는 게 안전합니다. 특히 대외적으로 ‘국산 AI’, ‘독자 AI’를 표방한다면 더더욱요.

다음 라운드는 ‘추가 공모’…경쟁은 더 길어진다

정부는 10일간 이의제기 기간을 거친 뒤, 상반기 내 추가 공모로 정예팀 1곳을 더 뽑아 4개 팀 경쟁 구도를 만들겠다고 밝혔습니다. 새로 선정되는 팀도 기존 진출팀과 동일하게 GPU와 데이터 지원을 받게 됩니다. 연내 최종 2개 팀을 선발하는 만큼, 2차 단계부터는 기술력뿐 아니라 생태계 파급효과와 실사용 시나리오를 얼마나 설득력 있게 보여주느냐가 승부처가 될 전망입니다.

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메타 설명
정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 1차 평가에서 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤이 2차 진출하고 네이버클라우드·NC AI가 탈락했습니다. 오픈소스 활용과 독자성 기준(가중치 초기화·자체 학습) 강화가 기업 AI 전략에 미치는 영향을 정리합니다.

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