‘국가대표 AI’ 3자리 놓고 LG·SKT·업스테이지·모티프 4파전

LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지·모티프테크놀로지스 경쟁
단순 벤치마크 넘어 에이전트·산업 적용성·생태계 확장성 평가
국민평가단 200명 8~11일 체험…정부 이달 평가 기준·결과 공개

K-엑사원 2.0 [출처=LG AI연구원]

국가대표 인공지능(AI)을 가리는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트가 두 번째 생존 경쟁에 들어갔다. 1차 평가에서 살아남은 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지에 추가 합류한 모티프테크놀로지스까지 4개 팀이 경쟁한다. 이번 평가에서는 한 팀이 탈락하고 3개 팀만 다음 단계로 향한다.

9일 ICT업계에 따르면 독파모 2차 단계평가는 단순한 모델 성능을 넘어 실제 업무 수행 능력과 산업 현장 활용 가능성을 검증하는 데 초점이 맞춰졌다. 1차 평가가 모델의 기술적 완성도와 독자 개발 여부를 중점적으로 살폈다면 2차에서는 AI 에이전트 역량과 산업 적용성, 개방성 및 생태계 확장성이 주요 평가 요소로 부상했다.

각 팀이 내놓은 전략도 뚜렷하게 갈린다.

LG AI연구원은 압도적인 모델 규모와 성능을 전면에 내세웠다. 2차 모델 'K-엑사원 2.0'은 매개변수 7500억개(750B) 규모로 1차 모델 2360억개보다 3배 이상 커졌다.

24개 벤치마크 평가지표 평균 점수도 63.3점에서 70.1점으로 상승했다. 코딩·에이전틱 코딩 주요 지표 평균 성능은 30% 개선됐다. 상업적 이용이 가능한 라이선스를 적용하고 산업 특화 모델로 확장해 생태계 경쟁력까지 확보한다는 전략이다.

A.X K2와 동급 모델 벤치마크 비교 [출처=SKT]

SK텔레콤은 산업 현장에서의 활용 가능성과 운영 효율성에 무게를 뒀다. 6880억개(688B) 매개변수 규모의 'A.X K2'에는 긴 문맥에서 필요한 정보를 선별해 활용하는 자체 개발 'SGA(Sparse Gated Attention)' 구조가 적용됐다.

철강과 자동차 부품 제조, 국방, 신약 개발 등 실제 산업 분야에서 실증 사례도 확대하고 있다. 향후 조 단위 매개변수를 갖춘 후속 모델까지 개발해 글로벌 AI 모델과 경쟁한다는 구상이다.

솔라 오픈 2. [출처=업스테이지]

업스테이지는 '효율성'에서 차별화를 꾀한다. '솔라 오픈 2'는 전체 매개변수가 2500억개지만 실제 구동 과정에서는 150억개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택했다.

최대 100만 토큰의 긴 문맥을 처리하면서도 엔비디아 H200 GPU 2장으로 구동할 수 있다는 게 강점이다. 거대한 AI 모델을 구축하는 데 그치지 않고 기업이 실제 업무에 AI를 도입하는 과정에서 발생하는 비용 부담을 낮추는 데 초점을 맞췄다.

[출처=모티프테크놀로지스]

지난 2월 추가 선정돼 경쟁사보다 한 달 늦게 출발한 모티프테크놀로지스는 독자 기술을 승부수로 띄웠다.

'모티프 3'는 3140억개(314B) 매개변수 규모로 아키텍처 설계부터 구현까지 자체적으로 개발했다. 동급 중국 오픈소스 모델보다 전체 및 활성 매개변수가 작은 구조에서도 유사한 수준의 성능을 구현한 점이 특징이다.

이번 평가에서는 AI 벤치마크를 둘러싼 공정성 문제도 관심사다. 최근 AI 모델의 취약점을 분석하고 사후학습용 데이터를 제공하는 해외 전문기업들이 등장하면서 특정 벤치마크에 대한 과도한 최적화 가능성이 제기되고 있어서다.

특히 정답이 명확한 문제를 AI가 반복적으로 풀게 해 성능을 높이는 '검증 가능한 보상을 통한 강화학습(RLVR)'은 추론과 코딩 성능을 빠르게 끌어올릴 수 있다. 반면 특정 평가에 맞춰 모델을 최적화할 경우 벤치마크 점수가 실제 AI 성능을 온전히 반영하지 못할 가능성도 있다. 정부는 이번 평가에서 벤치마크뿐 아니라 AI 에이전트의 실제 업무 수행 능력과 산업 현장 적용성을 함께 들여다보는 것도 이런 한계를 보완할 것으로 예상된다.

국민이 직접 AI를 평가하는 절차도 마련됐다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 주민등록인구 통계를 기반으로 성별과 연령별 비율을 반영해 국민평가단 200명을 구성했다.

평가단은 지난 8일부터 오는 11일까지 4개 팀의 AI 모델을 직접 사용하고 절대평가 방식으로 점수를 매긴다. 결과는 벤치마크와 전문가 평가 등과 함께 2차 단계평가에 반영된다.

정부는 이달 중 세부 평가 기준과 결과를 공개할 예정이다.

업계의 관심은 결국 '국가대표 AI'를 가르는 기준이 어디에 무게를 둘지에 쏠린다. LG AI연구원의 초거대 모델, SK텔레콤의 산업 적용성, 업스테이지의 비용 효율성, 모티프테크놀로지스의 독자 설계가 각각 다른 경쟁력을 내세우고 있기 때문이다.

단순히 벤치마크에서 높은 점수를 얻는 모델을 넘어 기업이 실제 사용할 수 있는지, 자체 기술 경쟁력을 갖췄는지, 국내 AI 생태계를 확장할 수 있는지가 이번 2차전의 승패를 가를 핵심 변수가 될 전망이다.