‘골리앗’ 네카오·KT·NC도 손사레…‘국대AI’ 동력 급랭 가능성 작성일 01-18 47 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0ZHhngJ6TD"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c63e0a097477697f51c1fd7491f10c9f17aa656b2fb11308583502dcf2ce4d79" dmcf-pid="p5XlLaiPCE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="제미나이로 생성한 이미지." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/18/dt/20260118172646690sjmv.png" data-org-width="640" dmcf-mid="3gWOdnRfCw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/18/dt/20260118172646690sjmv.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 제미나이로 생성한 이미지. </figcaption> </figure> <p contents-hash="6aafdcd97cbfb644871bda5bd355d75cfcfaa01616969a0f7658967ac777e5e4" dmcf-pid="UrDoKVB3yk" dmcf-ptype="general"><br> 네이버클라우드와 NC AI를 비롯해 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 프로젝트의 패자부활전 참가를 고사하는 기업들이 속출하고 있다. ‘국가대표 AI’ 타이틀과 정부 지원은 좋지만 재도전마저 탈락했을 때의 후유증을 감당하느니 독자 노선을 걷겠다고 판단한 것으로 보인다. 네이버클라우드 등 한국 AI 생태계에서 가장 앞서있는 기업들이 재도전을 포기하면서 독파모 프로젝트의 동력이 약해지는 것 아니냐는 우려가 나온다.</p> <p contents-hash="56fd2a3e1b3a4eb8e3de71b0147db0f4f9fc62e338722875d1eea1db2419ab83" dmcf-pid="umwg9fb0yc" dmcf-ptype="general">18일 관련 업계에 따르면 이번 독파모 1차 단계평가에서 탈락한 네이버와 NC AI는 패자부활전에 참가하지 않겠다는 의사를 명확히 했다. 뒤이어 카카오 역시 불참을 결정했다. KT는 “아직 검토하지 않았다. 종합적인 상황을 살펴 참여 여부를 신중히 검토할 예정”이라며 유보적인 입장을 나타냈다. 그러나 마이크로소프트(MS)와 손잡고 AI 기술을 고도화한 KT가 기술 독자성을 강조한 독파모의 패자부활전에 참가하기 쉽지 않을 것이란 게 업계의 중론이다.</p> <p contents-hash="ce120e4b9f17a4c5b0439fd1956abd712aee4199cf04b489be9f12e07493603e" dmcf-pid="7sra24KphA" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부는 지난 15일 1차 평가 결과를 발표하면서 1개팀을 추가 공모해 ‘4강 체제’를 갖추겠다고 했지만 구체적인 심사 기준이나 절차, 향후 타임라인 등은 아직 공개하지 않은 상태다. 당시 과기정통부가 느닷없이 패자부활전을 도입하겠다고 하면서 일부에선 “흑백요리사도 아니고 뭐냐”는 비판도 나왔다.</p> <p contents-hash="556c9d6b1e40641744897aad2436f2a210825b1cc2021fc1174229a2e2b1ec7b" dmcf-pid="zOmNV89UWj" dmcf-ptype="general">국내 AI 선도 기업들이 국대 AI라는 상징을 거머쥘 기회를 고사한 이유는 실익이 불투명하기 때문이다.</p> <p contents-hash="8fae36d3ce2c0a4796ff756d479a527f621fb0a2614c001da561e27f6032e9e5" dmcf-pid="qIsjf62uhN" dmcf-ptype="general">특히 기존 탈락사를 제외한 곳들은 사실상 ‘제로 베이스’에서 시작해야 한다는 점이 큰 걸림돌이다. 이미 합격한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지가 기존에 개발한 대형언어모델(LLM)을 고도화하는 데 집중할 수 있는 반면, 패자부활전 참가사들은 LLM 개발 자체부터 다시 시작해야 한다.</p> <p contents-hash="515f300069103acfc6c80758c8e01e35f112523939c52137f1029c3e3cda5149" dmcf-pid="BCOA4PV7ha" dmcf-ptype="general">게다가 올해 말 국대 AI을 2개 팀으로 확정지을 예정이라 시간이 매우 촉박하다. 이미 탈락한 카카오나 KT 등은 컨소시엄에 참여했던 기업들과 다시 논의할 시간과 정보가 한정적이다.</p> <p contents-hash="36baa5b4fb1104b9d85d46ece162c8d1c4aac255d7390f94183897f7659fb047" dmcf-pid="bhIc8Qfzyg" dmcf-ptype="general">기업 입장에서는 정부로부터 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 데이터 등을 지원받는 것은 좋지만, 이미 앞서 나가는 기업들을 단기간에 추월하지 못한다면 자칫 ‘시간 낭비’에 그칠 수 있다는 우려가 크다. 기대할 수 있는 이익과 재탈락 시의 리스크를 함께 고려할 때 효용성이 크지 않다고 본다고도 해석할 수 있다.</p> <p contents-hash="2182753a378b97d8572f151655fcb71ff7b64d181012d887524852b64f88b5da" dmcf-pid="KlCk6x4qvo" dmcf-ptype="general">업계 일각에서는 서바이벌 프로그램 방식의 현 평가 체계에 대한 비판도 나온다. 단순 벤치마크 점수로 ‘줄 세우기’를 하는 방식이 정부가 지향하는 AI 경쟁력 강화에 실질적인 도움이 되는지 면밀히 따져봐야 한다는 지적이다.</p> <p contents-hash="edc1c7a47b960f776fe831ad951b782cf341006b221a73e9eda219d1005a18a1" dmcf-pid="9ShEPM8BCL" dmcf-ptype="general">배순민 KT 기술혁신부문 AI 퓨처랩장은 지난 16일 페이스북 계정에서 사견임을 전제하고 “한 줄로 세워 평가하는 방식은 실력 향상에 도움이 되고 공정해 보일 수 있으나, 자칫 다양성과 창의성을 저해할 위험이 있다”고 지적했다. 이어 “‘독자’ 혹은 ‘소버린’에 과도하게 갇힐 경우 매우 빠르게 진화하고 있는 글로벌 기술 흐름에서 뒤처질 위험이 있다”며 “기술 발전은 완전히 새로운 것은 드물며 오픈 커뮤니티와 축적된 성과 위에서 진화해 왔다”고 비판했다. 그러면서 “국가 간 협력은 장려해야 한다. 물론 국방이나 고도의 민감 영역에서는 예외가 필요하겠지만, ‘프롬 스크래치’에 집중하는 건 주객 전도로 보인다”고 밝혔다. 외부 기술을 참고하지 않는 순수 독자 AI 모델이 무슨 그렇게 큰 의미가 있냐는 말로 들린다.</p> <p contents-hash="db84aff0610ee983f70cd2cf5d520b6e406fd9a072acdff2c93523693aae5ce8" dmcf-pid="2vlDQR6bvn" dmcf-ptype="general">익명을 요구한 한 서울 시내 사립대 교수는 “국가 차원에서는 기술적인 독자성을 확보하는 것이 중요하지만, 기업 입장에서는 다르게 판단할 수 있다”고 지적했다.</p> <p contents-hash="66a46bece05279a51d227d7c03ba3c6ffeacbcf1590b4553245a50d699ada789" dmcf-pid="VTSwxePKCi" dmcf-ptype="general">AI 전환(AX)과 피지컬 AI 시대에 모델에만 집중하는 것은 시대를 역행하는 꼴이 될 수 있다는 지적도 나온다. 챗GPT 등장 이후 국내 기업들이 LLM 개발에 뛰어들었지만 제미나이, 클로드, 딥시크 등을 뛰어넘는 모델은 등장하지 못했다. 지금 뒤늦게 독자 LLM을 만드느니 해외 오픈소스 모델을 파인튜닝하는 게 낫다는 의견은 여전히 강력하게 제기된다. 독파모는 ‘AI 해외 의존’을 방어하는 측면에서 필요할 뿐, 효용성은 크지 않다는 얘기다. 정작 한국이 힘을 쏟을 분야는 산업특화 AI 등 버티컬 AI와 피지컬 AI라는 주장이다.</p> <p contents-hash="50575405bc904264d6f33bbf669b645cd36a3014554f16e31aa9b9a84cd3f103" dmcf-pid="fyvrMdQ9lJ" dmcf-ptype="general">외국계 IT 기업 관계자는 “한국은 이미 검증된 (외국) 기술을 차용해 AI 에이전트, 피지컬 AI 등 실용적인 서비스를 고도화하고 이를 수출하는 편이 유리하다고 본다”고 말했다.</p> <p contents-hash="ff7db7ac61afeefe3241784e7efede0166f4fecd0a8d2cd702a2b86f1e557e53" dmcf-pid="4WTmRJx2yd" dmcf-ptype="general">김영욱 기자 wook95@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 AI기술로 실시간 항해 지원…해양 내비게이션업체 맵시 01-18 다음 [GS칼텍스배 프로기전] 일본을 울렸다 01-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
