K-AI 모델 만들 ‘데스매치’… 6개월마다 1팀씩 떨어뜨려

‘국대 AI’ 개발팀 5곳 선정
AI 패권 경쟁에 독자 모델 절실
전체 프로젝트 공모에 15팀 참여
서면·발표 평가 통해 10팀 탈락
정부, GPU 등 올해 2000억 지원
기술력·도전정신·파급력 등 평가
연말에 1개 팀 제외 4개팀 경쟁

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁 속에서 ‘국가대표 AI’를 개발할 5개 정예팀이 선정됐다. 정부는 AI 모델을 밑바탕부터 개발해온 독자 기술력, 세계 최고와 겨뤄 보려는 도전정신, 국내 생태계 파급효과라는 세 축을 중심으로 정예팀을 뽑았다. 이들 5개 팀은 오디션을 치르듯 6개월마다 평가를 거쳐 2027년 ‘K-AI 모델’을 내놓는다.

과학기술정보통신부는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트를 이끌 정예팀을 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 컨소시엄 5곳으로 압축했다고 4일 밝혔다. 정부는 미국·중국을 중심으로 범국가적 AI 패권 경쟁이 격화되자, 독자 AI 모델 확보가 시급하다고 보고 이 사업을 시작했다. 특히 중국발 딥시크 충격이 강타한 올해 2월 업계 간담회에서 국가적 역량을 모아 ‘국가대표급 AI’를 개발해야 한다는 주문이 나온 것이 결정적 계기였다.

지난달 이 프로젝트 공모에는 15팀이 참여했으며, 서면·발표 평가로 최종 5개팀이 추려졌다. 과기부는 5개팀의 공통점으로 독자적인 AI 기술 역량, 오픈소스로 성과 공유, 글로벌 수준 목표 설정, 국가 AI 생태계 기여를 꼽았다. 이 중 자체 모델을 뚝심 있게 개발해온 기술력이 있냐 여부는 유력 후보 기업들의 탈락을 좌우한 결정적 요인으로 보인다.

네이버클라우드 컨소시엄에는 네이버, 트웰브랩스, 한국과학기술원(KAIST·카이스트), 서울대와 포항공과대, 고려대, 한양대의 산학협력단이 참여했다. 네이버는 ‘하이퍼클로바X’ 시리즈로 소버린(주권) AI 개발을 선도한 점을 인정받았다. 이 컨소시엄은 텍스트는 물론 이미지·오디오·영상 등의 통합 생성이 가능한 단일 모델(옴니 파운데이션 모델) 구축을 목표로 세웠다.

업스테이지 컨소시엄에는 노타, 래블업, 플리토, 뷰노, 마키나락스, 로앤컴퍼니, 오케스트로, 데이원컴퍼니, 올거나이즈코리아, 금융결제원, 서강대 산학협력단, 카이스트가 참여했다. 업스테이지는 3년간 국민에 AI 서비스를 제공해 사용자 1000만명 이상을 확보하겠다고 했다.

SKT 컨소시엄에는 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타, 서울대 산학협력단, 카이스트가 포함됐다. 이 컨소시엄은 생성형 AI의 모태가 된 트랜스포머 기술을 고도화한 ‘포스트-트랜스포머 AI 모델’로 K-AI 서비스를 구현할 계획이다.

NC AI 컨소시엄에는 고려대, 서울대, 연세대, 한국과학기술원, 한국전자통신연구원, AI웍스, 포스코DX, 롯데이노베이트, HL로보틱스, 인터엑스, 미디어젠, 문화방송, NHN이 참여했다. 생성형 AI ‘바르코’를 선보여온 NC AI는 매개변수 2000억개(200B) 규모에 글로벌 최고 성능을 가진 AI 모델을 개발하는 구상을 제시했다.

LG AI연구원 컨소시엄에는 LG유플러스, LG CNS, 슈퍼브AI, 퓨리오사AI, 프렌들리AI, 이스트소프트, 이스트에이드, 한글과컴퓨터, 뤼튼테크놀로지스가 참여했다. LG AI연구원은 독자적인 전문가 혼합 방식 아키텍처 등 고도의 기술력이 높이 평가됐다. 정부는 최신 글로벌 모델 대비 95% 이상 성능을 내는 AI 개발을 사업 목표로 정했지만, 이 컨소시엄은 100% 이상 성능을 가진 ‘K-EXAONE’(케이-엑사원)을 개발하겠다고 밝혔다.

송상훈 과학기술정보통신부 정보통신정책실장이 4일 서울 종로구 정부서울청사에서 국가대표 인공지능(AI)을 개발할 5개 정예팀에 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, 엔씨 AI, LG경영개발원 AI연구원 등 최종결과 발표를 하고 있다. 뉴시스

과기부는 이들 팀에 올해 총 2000억원을 지원한다. 그래픽처리장치(GPU)는 단계별로 엔비디아 H100 1000장이나 B200 500∼2000장을 제공한다. 정부는 올 연말 5개팀을 대상으로 결과물을 평가해 후순위 1개팀을 탈락시킨다. 이어 내년 상반기 3개, 2027년에는 최종 2개팀을 남길 계획이다. 단계마다 대국민·전문가 평가, 국내외 벤치마크 점수, 파생 AI 모델 수 등 다양한 평가 기준을 적용한다. AI 환경이 워낙 급변하는 만큼 ‘K-AI 모델’ 개발의 목표와 방법론은 단계마다 ‘무빙 타깃’ 방식으로 유연하게 대응하기로 했다.

송은아 기자 sea@segye.com