이앤아이 CMS

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

요즘 AI 업계에서 가장 뜨거운 키워드 중 하나는 ‘독자(자체) 파운데이션 모델’입니다. 해외 모델을 잘 가져다 쓰는 것도 실력인데, 정부가 지원하는 ‘독자 AI’ 프로젝트에서는 그보다 한 단계 더 깊은 질문을 던집니다. “정말 처음부터 끝까지 우리 손으로 만들었나?”라는 질문이죠.

최근 과학기술정보통신부가 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’ 1차 단계평가 결과를 발표하면서, 그 기준이 한층 선명해졌습니다. 이번 평가에서 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤 팀이 2차 단계로 진출했고, 네이버클라우드와 NC AI는 탈락했습니다. 특히 네이버클라우드는 성능과 별개로 ‘독자성 기준’을 충족하지 못했다는 판단을 받으며 업계의 시선이 집중됐습니다.



이번 평가는 벤치마크(정량 성능), 전문가 평가, 사용자 평가를 합산해 활용성·효율성·파급효과까지 종합적으로 따졌습니다. 흥미로운 점은, “성능이 좋다”만으로는 통과가 어렵다는 사실이 공식적으로 확인됐다는 겁니다. 정부가 말하는 독자 AI는 단순 파인튜닝이나 일부 부품 교체 수준이 아니라, 모델 설계부터 데이터 확보·가공, 학습 알고리즘 적용까지 전 과정을 주도적으로 수행했는지를 핵심으로 본다고 밝혔습니다. 오픈소스를 쓰더라도 ‘가중치를 초기화한 뒤’ 다시 학습해 독자적으로 쌓아 올리는 과정이 최소 조건이라는 점도 명확해졌고요.

이 기준이 왜 중요할까요. 기업 입장에서는 빠르게 서비스에 적용하기 위해 검증된 오픈 모델을 활용하는 것이 현실적인 선택입니다. 하지만 국가 차원의 AI 경쟁력은 ‘남의 엔진을 잘 조립하는 능력’만으로는 설명되지 않습니다. 데이터와 학습 과정, 그리고 결과물에 대한 책임까지 감당할 수 있어야 생태계의 지속 가능성이 생깁니다. 특히 보안·저작권·라이선스 이슈가 얽힌 환경에서는 “어디까지가 우리 것인가”를 분명히 하는 일이 사업 전략에도 직결됩니다.

웹과 서비스 관점에서도 시사점이 큽니다. 앞으로 공공·기업 프로젝트에서 “어떤 모델을 썼는지”뿐 아니라 “어떻게 학습했고, 어떤 데이터로 검증했는지” 같은 문서화와 투명성이 더 중요해질 가능성이 큽니다. 즉, AI를 붙이는 것만으로 끝나는 시대가 아니라, 운영·검증·거버넌스까지 포함한 ‘AI 적용의 전체 설계’가 경쟁력이 되는 흐름입니다.

정부는 상반기 내 추가 공모로 정예팀 1곳을 더 선정해 4개 팀 경쟁 구도를 만든 뒤, 연내 2개 팀을 최종 선정한다는 계획입니다. 이 과정에서 독자성 기준은 더 구체화될 가능성이 높고, 국내 AI 기업들도 “속도”와 “자립성” 사이에서 자신만의 답을 찾아야 할 겁니다.

이앤아이와 함께 더 나은 웹 환경을 만들어 나가요!