[AI 만드는 기업] 기술 패권 시대, 가슴에 '태극마크' 단 K-AI

글로벌 AI 투자 격차 200배…미·중 주도 속 한국 추격전
LG·SKT·업스테이지·모티프, 국가대표 AI 4강전 돌입
8월 2차 평가, 독자성·성능평가…3강 압축 후 연말 최종전

한국인에게 '국가대표'는 단순한 이름 그 이상이다. 우리 팀이 세계 무대에서 당당히 경쟁하길 바라는 염원의 결집이다. 이 같은 정서는 이제 AI(인공지능)라는 기술 패권 경쟁의 최전선으로 향한다. 글로벌 빅테크의 거센 공세 속에서 대한민국 기술 주권을 지키기 위한 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트가 진행 중이다. 물론 오픈AI, 구글, 엔트로픽 등 글로벌 공룡들과 비교하기엔 아직 갈 길이 멀고 미약하다. 다만 AI 시대에 독립된 기술을 보유하지 못하면 미래 산업 전반이 종속될 수 있다. 국가대표 AI를 뽑겠다고 나선 배경이다. 오는 8월에는 독파모 2차 단계평가가 진행된다. <신아일보>는 AI 주권 경쟁의 최전선에 선 4개 진영의 전략과 기술 경쟁력을 짚어본다./ <편집자 주>

글로벌 AI 패권경쟁을 형상화 한 이미지.[이미지=생성형AI]

글로벌 AI(인공지능) 시장은 미국과 중국 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 초거대 자본과 인프라를 앞세운 미·중이 AI 패권 경쟁을 주도 중인 반면 한국은 모델 개발과 투자 규모 전반에서 추격자 위치에 머물고 있다.

7일 미국 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)의 'AI 인덱스 2026' 보고서에 따르면, 2025년 미국의 민간 AI 투자액은 2859억달러로 중국(124억달러)의 약 23배에 달했다. 반면 한국의 AI 민간 투자 규모는 10억달러대 수준에 머물렀다. 미국과 200배 이상, 중국과는 12배 이상 격차다.

시장을 선도하는 프런티어 AI 모델 개발 경쟁에서도 미국은 59개, 중국은 35개의 주목할 만한 모델을 출시하며 글로벌 AI 경쟁을 주도했다. 그러나 한국은 8개 AI모델을 내놓는데 그쳤다.

이런 상황에서 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트는 한국형 AI 생태계 구축을 위한 핵심 사업으로 꼽힌다. 해외 모델을 단순 활용하는 수준을 넘어 데이터 구축과 사전학습 단계부터 자체 수행하는 '프롬 스크래치(From Scratch)' 개발을 목표로 내세운 점이 특징이다.

2027년까지 총 5300억원이 투입되며 AI 개발에 가장 큰 장벽인 고성능 GPU(그래픽처리장치) 등을 지원한다. 또 국방, 외교, 행정 등 국가 핵심 인프라와 공공 영역의 미개방 데이터를 연계 제공한다.

현재 LG AI 연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등이 주도하는 4개 컨소시엄이 4강전을 벌이고 있다. 8월 예정된 2차 단계평가에선 1개 팀이 탈락하게 된다. 이후 3차 단계평가에서 최종 2곳을 선발한다.

◇ LG AI연구원- 'K-엑사원' 고도화…'실전도구' 진화

LG 컨소시엄은 1차 평가에서 최고점을 달성한 'K-엑사원'의 고도화를 통해 2단계 프로젝트를 진행 중이다. LG AI 연구원이 독파모 전용 모델로 개발 중인 'K-엑사원'은 1차 평가의 기준이 된 13개 벤치마크 지표 중 10개 영역에서 1위를 차지했다. 또 글로벌 AI 성능 평가 기관인 '아티피셜 어낼리시스(Artificial Analysis)'의 인텔리전스 지수 평가에서도 오픈 웨이트 모델 기준으로 당시 세계 7위, 국내 1위에 오르며 독자 파운데이션 모델로서의 기초 체력을 검증받았다.

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 지난해 7월 진행된 LG AI 토크 콘서트 2025에서 발표하는 모습.[사진=LG]

K-엑사원은 LG AI연구원이 5년간 엑사원을 개발하며 축적해온 독자 기술력을 집약해 만든 모델이다. 장점은 고품질 학습 데이터를 확보해 성능을 높이면서도 구동 비용을 낮췄다는 것이다. 전체 문맥을 파악하는 글로벌 어텐션 방식과 필요한 구간에만 집중하는 방식을 결합한 '하이브리드 어텐션(Hybrid Attention)' 구조를 적용해 메모리 요구량과 연산량을 엑사원 4.0 대비 70% 줄였다.

'멀티 토큰 예측(MTP)' 영역을 자체 설계해 추론 속도를 150% 높였고 학습 어휘를 15만개로 확장해 긴 문서 처리 능력도 1.3배 향상 시켰다. 오답에서 학습 신호를 찾는 강화학습 알고리즘인 '아가포(AGAPO)'와 선호학습 알고리즘 '그루퍼(GrouPER)'를 적용해 답변의 자연스러움과 정확도도 끌어올렸다.

컨소시엄은 주관사인 LG AI연구원을 중심으로 △고성능 AI 파운데이션 모델 개발(LG유플러스, LG CNS, 슈퍼브AI) △풀스택 AI 산업 생태계 조성(퓨리오사AI, 프렌들리AI, 엘리스그룹) △분야별 서비스 선도 사례 창출(이스트소프트, 이스트에이드, 한글과컴퓨터, 뤼튼테크놀로지스) 기업들로 구성됐다.

특히 LG CNS를 필두로 △외교부의 지능형 외교안보 데이터 플랫폼 △경찰청의 AI 수사 지원 서비스 △행정안전부의 AI 안전신문고 연구 개발 등 대규모 공공 영역 실증 사업과 금융·제조 전반의 생태계를 탄탄히 다져온 점이 강점이다.

LG AI연구원 관계자는 "엑사원은 단순한 기술 확보 차원이 아닌 산업 현장의 실제 문제를 해결하는 실전 도구이자 전문가 AI로 진화하고 있다"며 "향후 피지컬 인텔리전스 구현을 통해 대한민국 AI의 새로운 지평을 열 것"이라고 말했다.

◇ SKT 'A.X K2'- 체급 유지, 내실 극대화…"한국 최적화 AI"

SK텔레콤 컨소시엄은 독파모 프로젝트의 차세대 파운데이션 모델로 '에이닷엑스 K2(A.X K2)'를 준비 중이다. 1차전을 통과한 'A.X K1'에서 진화된 모델로 체급은 기존 519B 파라미터를 그대로 유지한다. 대신 모델 내부 아키텍처 내실 극대화와 최적화를 추진 중으로 알려졌다.

SK텔레콤 A.X K1 로고.[이미지=SK텔레콤]

전작인 A.X K1의 기술적 특징을 살펴보면 A.X K1의 가장 큰 차별점은 '한국형 소버린 AI' 전략이다. 한국어·국내 산업 환경·한국 문화 이해에 초점을 맞춘 모델로 '산업형 AI'에 최적화됐다. 단순 텍스트 생성보다 에이전트·산업 추론·업무 자동화에 강하다.

또 '초거대 규모와 효율성'도 동시 확보했다. 초거대 모델은 규모가 커질수록 GPU 자원과 학습 비용이 급격히 증가한다. SK텔레콤은 전체 모델을 상시 구동하는 대신 상황과 질문의 성격에 따라 일부 전문가 네트워크만 선택적으로 활성화하는 'MoE(Mixture of Experts)' 구조를 취했다. 이를 통해 최대 성능을 유지하면서도 실제 계산량과 연산 비용을 획기적으로 낮췄다. 또 복합 추론 능력을 강화하기 위해 'Think Fusion' 기반 추론 강화 구조를 설계해 수학, 코딩, 산업용 추론 영역의 한계도 극복했다.

이번 단계부터는 이미지 데이터를 시작으로 음성, 영상 데이터까지 처리할 수 있도록 멀티모달 기능을 순차적으로 주입해 논문이나 복잡한 업무 문서의 시각적 요약 능력을 확보해 나갈 계획이다. 자유로운 수정과 배포가 가능한 아파치 2.0 라이선스로 공개해 개방성을 넓힌 점도 특징이다.

SK텔레콤은 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타 및 서울대, KAIST 등 8개 정예 기업·기관과 연합을 맺었다. AI 데이터센터, AI 모델, AI 서비스를 통합하는 '풀스택 AI' 생태계 구축을 위해서다. 현재 자사 AI 서비스인 에이닷의 통화 요약과 업무 지원 기능을 고도화하는 한편 산업 현장 적용력을 입증하는 데 주력하고 있다. 지난 5월14일엔 국방부와 국방 AX 촉진을 위한 MOU(업무협약)도 체결했다.

SK텔레콤 관계자는 "A.X K1는 인프라부터 서비스까지 아우르는 풀스택 AI 전략의 핵심 모델"이라며 "대한민국 AI 주권을 지키는 기반 모델로서 국방, 제조 등 국가 핵심 산업의 AX를 이끌어 나가겠다"고 밝혔다.

◇ 업스테이지- 솔라오픈 체급 확장, VLM 통합 '정면돌파'

업스테이지 컨소시엄은 독파모 1차 평가를 통과한 AI 모델 '솔라 오픈 100B'의 파라미터 규모를 200B, 300B까지 단계적으로 확대한다. 현재 한-영-일 언어 지원에서 아세안 언어 등 모델의 지원 언어를 더욱 넓힌다.

솔라 오픈 로고.

업스테이지 AI 모델의 강점은 자체 개발한 방법론인 '깊이 확장 스케일링(DUS)' 기술과 자체 강화학습 프레임워크 '스냅PO(SnapPO)'다. 이는 AI의 사고력을 고도화하면서도 학습 기간을 단축하고 비용을 최소화하는 기술이다. 관련 논문은 세계적 자연어 처리 학회인 NAACL에 채택되며 국제적 인정을 받았다.

업스테이지는 1차 평가 모델인 솔라 오픈 100B에 MOE 구조를 적용했다. 솔라 오픈 100B는 20조개의 다국어 및 전문 데이터를 학습했다. 이에 글로벌 모델인 딥시크 R1 대비 체급이 15%에 불과하지만 한국어 성능 110%, 영어 103%를 기록했다. 향후 효율적 MoE 구조를 대형 체급으로 확장하고 문서 내에 복잡한 표, 그래프, 수식 등을 이해하고 처리할 수 있도록 자체 문서처리 AI 기술을 통합해 VLM으로 진화할 계획이다.

컨소시엄은 노타AI(모델 경량화), 래블업(효율화), 플리토(학습데이터 구축)를 필두로 금융결제원, 한국전자기술연구원, 서강대, KAIST, 스탠퍼드대, 뉴욕대 등 국내외 업체 및 학계로 구성됐다. 솔라 오픈 모델은 2027년 국가 R&D 예산 심의·배분 과정에 '예산 심의 특화 AI'로 발탁됐다. 상용모델인 솔라 프로 시리즈는 로앤컴퍼니, 매스프레소, 신한투자증권, 커넥트웨이브, 인텔, 한글과컴퓨터, 식품의약품안전처 등 국내외 주요 기업 및 공공기관에 도입돼 성과를 넓혀가고 있다.

업스테이지 관계자는 "솔라는 거대 자본에 맞서 스타트업이 보여줄 수 있는 고효율 기술력의 정수"라며, "향후 VLM 확장과 산업별 특화 AI 확산을 통해 글로벌 무대에서 스타트업의 자존심을 증명하겠다"고 말했다.

◇ 모티프테크놀로지스- 순수 독자설계, 300B급 LLM 구현

모티프테크놀로지스 컨소시엄은 지난 2월 추가 공모를 통해 독파모 사업에 합류했다. 외산 모델 구조를 차용하지 않는 '순수 독자 설계' 방식을 강점으로 내세웠다. 이번 2차 평가에서는 개발 계획을 넘어 300B급 추론형 LLM의 실제 구현 수준과 독자 기술 역량, 성능이 본격 검증될 예정이다. 이후 310B급 시각언어모델(VLM), 320B급 시각언어행동(VLA) 모델로 단계적으로 확장할 계획이다.

모티프테크놀로지스 로고.

모티프테크놀로지스는 AI 인프라 소프트웨어 기업 모레(MOREH) 핵심 인력을 중심으로 지난해 출범했다. 설립 초기부터 프롬 스크래치 방식으로 개발한 소형언어모델(sLLM) 'Motif-2.6B'를 공개했다. 이후 텍스트 기반 이미지 생성 모델(T2I) 'Motif-Image-6B', 텍스트 기반 영상 생성 모델(T2V) 'Motif-Video-2B' 등을 잇달아 선보였다. 현재는 국내에서 드물게 LLM과 멀티모달 모델을 모두 자체 개발하는 기업 중 하나로 꼽힌다.

지난해 공개한 대규모언어모델 'Motif 12.7B'에는 자체 개발한 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 구조가 적용됐다. 기존 트랜스포머 구조를 그대로 활용하지 않고 어텐션 함수와 모델 아키텍처를 독자 설계한 것이 특징이다.

이 모델은 글로벌 AI 성능 평가 기관인 '아티피셜 애널리시스' 인텔리전스 지수(AAII) 평가에서 비교적 작은 규모에도 높은 점수를 기록했다. 국내 주요 AI 모델들과 비교해서도 경쟁력을 보이며 고효율 설계 역량을 입증했다.

모티프테크놀로지스는 현재 모레, 서울대, KAIST, 한양대, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스 등 17개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 이들은 모델 개발과 산업 적용을 병행하고 있다. HDC랩스와 스마트홈·스마트빌딩 분야 실증을 추진 중이다. 매스프레소와는 AI 기반 교육 서비스 고도화를 진행하고 있다. 국가유산진흥원과는 한국 문화 기반 AI 서비스 개발, 모비루스와는 농업·오프로드 환경 자율주행 기술 실증을 수행한다. 로보틱스 기업 XYZ와는 VLA 기반 로봇 기술 개발도 추진하고 있다.

모티프테크놀로지스 관계자는 "독자 AI 경쟁력 확보를 위해 모델 구조부터 자체 설계를 추진하고 있다"며 "텍스트 중심 모델을 넘어 멀티모달과 피지컬 AI 영역까지 단계적으로 확장해 나갈 계획"이라고 말했다.

[신아일보] 장민제 기자