독파모 4강, 글로벌 개발자 검증대 올랐다 작성일 08-02 39 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI플랫폼 허깅페이스에 공개<br>업스테이지 한국어·장문 분석 강점<br>모티프 독자 아키텍처 기반 개발<br>SKT 하이브리드 추론 기술 도입<br>LG AI연구원 보안성 앞세워 기업AI 조준<br>규모보다 효율성·활용성이 승부처</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GFEeRzqFEG"> <p contents-hash="eafb749152f31b07631cc8ac9b609409c1250f68e92680620b272596ed907320" dmcf-pid="H3DdeqB3wY" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 윤정훈 기자] 국내 인공지능(AI) 산업이 8월을 기점으로 본격적인 ‘독자 AI’ 시험대에 오른다. 업스테이지, 모티프테크놀로지스, SK텔레콤(017670), LG(003550) AI연구원 등 정부 독자 AI 파운데이션 모델 경쟁에 참여한 4개 기업이 글로벌 AI 플랫폼 ‘허깅페이스(Hugging Face)’에 자체 초거대 AI 모델을 잇달아 공개하며 세계 시장 검증에 나섰다.</p> <p contents-hash="55466deb9495b8fd56368c3186b76f0a4c30fd280922878fc7471e313b766e55" dmcf-pid="X0wJdBb0mW" dmcf-ptype="general">AI 경쟁의 무게중심은 단순한 모델 규모에서 효율성과 활용성으로 이동하고 있다. 국내 기업들은 한국어 처리 능력, 추론 효율, 기업 현장 적용성을 차별화 요소로 내세우고 있다.</p> <p contents-hash="398035cbe6ce12c2a054b31a4fa295a74448944bcff6422ffe5c511d17859de5" dmcf-pid="ZpriJbKpDy" dmcf-ptype="general">여기에 1개 업체가 탈락하는 정부 주도의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 2차 평가’와 ‘모두의 AI’, ‘보안 특화 AI’ 사업까지 8월에 집중되면서 K-AI 경쟁은 모델 개발을 넘어 서비스와 산업 적용 경쟁으로 확대되고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6d8a56dc94d2e3269ed2caa75a656706246df8ee0c29492ddbeb4892929f6721" dmcf-pid="5UmniK9UmT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[이데일리 이미나 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/02/Edaily/20260802174943819vxin.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="WPnBqYGhDX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/02/Edaily/20260802174943819vxin.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [이데일리 이미나 기자] </figcaption> </figure> <div contents-hash="7a98e9a4e9f6707f0acb21bb17628abc6d7051ca5e900c8ff2840f0b80ce8cb1" dmcf-pid="1usLn92uOv" dmcf-ptype="general"> <strong>업스테이지 ‘Solar Open 2’…한국어 경쟁력 주목</strong> </div> <p contents-hash="203339b2753287fe2f2b931f2b4074451a2ab10c7fef7736945c4237d4e210c7" dmcf-pid="t7OoL2V7DS" dmcf-ptype="general">허깅페이스에서 높은 관심을 받고 있는 모델 중 하나는 업스테이지의 ‘Solar Open 2’다.</p> <p contents-hash="dec18c1a569e06e8a0efddd9d31e0628a86a324cdf2b95ebce9cafbbfc1558d0" dmcf-pid="FFEeRzqFwl" dmcf-ptype="general">2500억 개(250B) 매개변수 규모의 Solar Open 2는 공개 이후 1만3000건 이상의 다운로드를 기록하며 국내 독자 AI 모델 가운데 빠른 확산세를 보이고 있다. 국내 AI 모델 비교 플랫폼 aib.vote에서도 글로벌 모델과 비교 평가가 진행되고 있다.</p> <p contents-hash="2a14a31fbe0e065a1ca4cacd38fb4307ac3fb3a9aac68cef702eebd48d51d4f9" dmcf-pid="33DdeqB3mh" dmcf-ptype="general">강점은 한국어 표현력과 긴 문맥 처리 능력이다. 최대 100만 토큰 규모의 컨텍스트 윈도우를 지원해 장문 문서 분석과 기업 업무 활용성을 높이는 데 초점을 맞췄다.</p> <p contents-hash="0536cc56b723ebe38e74334a3e7e613e574ea2e5a83ce21cc651e3da44a26de3" dmcf-pid="00wJdBb0rC" dmcf-ptype="general">다만 복잡한 문제 해결 과정에서 추가 추론 연산이 필요해 응답 속도와 비용 효율성 간 균형 확보가 과제로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="bdcdadc140b8f5efcda0c76ae989d1ab590f837c6fa7b3cf467657fc5f2f0afd" dmcf-pid="ppriJbKpEI" dmcf-ptype="general"><strong>모티프, 독자 설계 AI로 도전장</strong></p> <p contents-hash="3ff09cd2666d2d9216f67df579401dbbfe8c5f47adfe64843470109665bc18c4" dmcf-pid="UUmniK9UmO" dmcf-ptype="general">AI 인프라 기업 모레의 자회사 모티프테크놀로지스는 ‘Motif-3-Beta’를 공개하며 기술력을 선보였다.</p> <p contents-hash="307bd6fd50239981c87000cd0e29933c774800f6ee8b1ff44303708c05b055e2" dmcf-pid="uusLn92uss" dmcf-ptype="general">3140억 개(314B) 매개변수 규모의 Motif-3-Beta는 기존 모델을 단순 조정한 것이 아니라 자체 아키텍처 기반으로 개발됐다는 점이 특징이다.</p> <p contents-hash="a79f5eb86d1cd96a20687dba251b84175f7727fd5fcce652e67004ce865bac0b" dmcf-pid="77OoL2V7Im" dmcf-ptype="general">핵심 기술은 스파스(Sparse) 라우팅 방식이다. 전문가 혼합(MoE) 구조에서 필요한 네트워크만 선택적으로 활성화해 계산량을 줄이고 효율성을 높이는 방식이다.</p> <p contents-hash="b3e9e9589cb34ddb66339fff1e94180f33795d54190d75a5115ec16cfa22f18f" dmcf-pid="zzIgoVfzwr" dmcf-ptype="general">다만 베타 버전에 상업적 이용 제한이 적용되면서 개발자 활용성에 대한 논의도 이어지고 있다. 모티프는 “소버린 AI 프로젝트와 관련한 임시 조건이며 최종 공개 버전에서는 해제할 계획”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="ef4184cdfe474305acf664540b059c383705f672ae5e8a6851fc84c814f73a77" dmcf-pid="qqCagf4qww" dmcf-ptype="general"><strong>SKT ‘A.X K2’…초거대 모델도 효율성 경쟁</strong></p> <p contents-hash="f9f31968d406323562ad89846cfeb449e06f64932a2248cd7ac23d120646c000" dmcf-pid="BBhNa48BwD" dmcf-ptype="general">SK텔레콤은 6880억 개(688B) 매개변수 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델 ‘A.X K2’를 공개했다.</p> <p contents-hash="22c88b896745924b47be9f5c195c96c9b8627d5870973be12a01729a09821f6a" dmcf-pid="bbljN86bIE" dmcf-ptype="general">MoE는 여러 전문가 네트워크 가운데 질문에 필요한 부분만 선택해 작동시키는 방식으로, 전체 모델 규모는 크지만 실제 연산량을 줄일 수 있는 기술이다.</p> <p contents-hash="e94472123b8d54dfb7f87af5a3e35755d448797a485a4b1cc5446bb2db95e174" dmcf-pid="KM1CILoMIk" dmcf-ptype="general">A.X K2는 복잡한 문제에는 ‘사고 모드(Think Mode)’를 적용하고 단순 질의에는 일반 응답 방식을 적용하는 하이브리드 추론 기술을 도입했다. </p> <p contents-hash="10e0883d3272d26998578a4ea07eb855e6f44ff8fe71c233845187679e10dcf5" dmcf-pid="9RthCogROc" dmcf-ptype="general"><strong>LG ‘K-EXAONE 2.0’…기업용 AI 정조준</strong></p> <p contents-hash="b3ca56cea17a252e82afc692f8113983886b59751776f2dc98b5da390bc1298d" dmcf-pid="2eFlhgaeOA" dmcf-ptype="general">LG AI연구원의 ‘K-EXAONE 2.0’은 7500억 개(750B) 매개변수 규모로 이번 공개 모델 가운데 가장 크다.</p> <p contents-hash="f4da675a752793d1e46abe78860bfb485c56878cc8c3a7c0bf555615a263cad7" dmcf-pid="Vd3SlaNdwj" dmcf-ptype="general">지난 1차 평가에서 1위를 차지한 LG는 기업용 AI 시장을 겨냥해 안전성과 신뢰성을 핵심 경쟁력으로 내세웠다. 장문 문서 이해, 검색, 기업 업무 적용 환경에서 필요한 안정성과 보안성 강화에 초점을 맞췄다.</p> <p contents-hash="dfe81488327f4186a10363857dd78cdcd207fb88f69f9fa87565aedebe78c252" dmcf-pid="fJ0vSNjJwN" dmcf-ptype="general">정부 독자 AI 파운데이션 모델 경쟁에 참여한 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤, 모티프가 글로벌 공개 경쟁에 나서면서 국내 AI 기업 간 기술 경쟁도 본격화되고 있다.</p> <p contents-hash="88ad69f5cffa63930754ce4e2b1ce7d24542e0658d16cc6a1ea5bf8ee282e5a0" dmcf-pid="4ipTvjAiEa" dmcf-ptype="general">독자 AI 사업 참여 기업은 아니지만 네이버도 5000억 개(500B) 규모 차세대 하이퍼클로바X 개발을 추진하며 경쟁 대열에 합류하고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="27db4686856d8860206032557ab4a4f1c9a63a162d018dbd475a32ecb70192e5" dmcf-pid="8nUyTAcnDg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이동수 에이투시스 대표. 사진=이데일리 이영훈 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/02/Edaily/20260802174945097cswc.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="YsRBqYGhOH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/02/Edaily/20260802174945097cswc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이동수 에이투시스 대표. 사진=이데일리 이영훈 기자 </figcaption> </figure> <div contents-hash="2e1a5da9cd6e3f5412b72fd0d7d0b76b867766aff2994d851fdd7f77b0be8773" dmcf-pid="6LuWyckLwo" dmcf-ptype="general"> <strong>“에이전틱 AI 시대, 한국어 효율성이 경쟁력”</strong> </div> <p contents-hash="25ef1e9fa7cddc5caa1583899bfd980cd5068335ffe3cc9879b4776755c96767" dmcf-pid="Po7YWkEowL" dmcf-ptype="general">AI 경쟁의 승부처는 모델 크기에서 실제 업무 수행 능력과 비용 효율성으로 이동하고 있다.</p> <p contents-hash="cc760548256673f747e359bcdad4d34c38085b249447bf14046c65a43741b6c4" dmcf-pid="QgzGYEDgOn" dmcf-ptype="general">특히 AI가 스스로 계획을 세우고 도구를 활용하는 에이전틱 AI 시대에는 한국어 처리 효율성이 중요한 경쟁 요소로 떠오르고 있다.</p> <p contents-hash="3cb75d17f9d2ba1388c7638f6f7575e6f6fa07720de00c4df7ff028b51319460" dmcf-pid="xsPuUvTsDi" dmcf-ptype="general">AI 인프라 플랫폼 기업 에이투시스(a2sys)의 이동수 대표는 “기존 챗봇 시대에는 한국어와 영어 간 토큰 효율 차이가 크게 체감되지 않았지만, 에이전틱 AI 환경에서는 이 차이가 비용과 성능 격차로 확대될 수 있다”고 밝혔다.</p> <p contents-hash="b92ff9191112bde9b51dede0119bc54e93b5436d31a8cbf3274705d1df1bb5ad" dmcf-pid="y9vcAPQ9wJ" dmcf-ptype="general">토큰은 AI가 텍스트를 처리하는 기본 단위로, 같은 의미의 문장이라도 언어와 토크나이저 설계에 따라 필요한 토큰 수가 달라진다. 에이전틱 AI는 검색·검증·도구 실행을 반복하기 때문에 작은 효율 차이도 서비스 경쟁력으로 이어질 수 있다.</p> <p contents-hash="812918a66ae65d5cd2c5e7827cc0ad001c5ef24a074f0bc565f078d116fbe9be" dmcf-pid="W2TkcQx2Od" dmcf-ptype="general">이 대표는 “한국어 특화 토크나이저와 고품질 데이터, 산업별 지식 데이터, 도구 활용 능력이 결합돼야 경쟁력 있는 한국형 AI 서비스를 만들 수 있다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="d382287b5e8d3f234c647cf5b3d1f5d66bceedd41b979d782a8243dcbe662948" dmcf-pid="YVyEkxMVDe" dmcf-ptype="general">전문가들은 독자 AI 경쟁이 초거대 모델 개발에만 머물러서는 글로벌 경쟁력을 확보하기 어렵다고 지적한다. 대형 언어모델(LLM)뿐 아니라 경량 모델, 임베딩, 음성·문서 AI, 검색 기술, 안전성 평가 체계 등 AI 생태계 전반의 경쟁력이 필요하다는 설명이다.</p> <p contents-hash="20a220b3ffb943de7417c194741578bab321f607ef8bf604960a409c4a8aa205" dmcf-pid="GfWDEMRfwR" dmcf-ptype="general">허깅페이스에 공개된 국내 4개 독자 AI 모델 경쟁은 글로벌 시장 검증을 위한 첫 시험대다. 정부 주도의 독자 AI 모델 발표와 ‘모두의 AI’, 보안 특화 AI 사업까지 이어지면서 K-AI 경쟁은 모델 성능을 넘어 실제 서비스 적용과 산업 활용 경쟁으로 확대될 전망이다.</p> <p contents-hash="a5960c040b198ccf39eb619590b0eceb0a0c13204228c5e2bd1ee456e3407285" dmcf-pid="H4YwDRe4rM" dmcf-ptype="general">승부처는 얼마나 큰 모델을 만들었느냐가 아니라 산업 현장에서 비용 대비 성능을 입증할 수 있는 ‘실전 경쟁력’ 확보가 될 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="8936a67d09e0da9e4660cb327e038902e7866681a70c694a6584a94ad2051154" dmcf-pid="X8Grwed8rx" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 여자 청소년 핸드볼, 멕시코 꺾고 세계선수권 본선 진출 08-02 다음 막대한 AI 투자 확인됐다…달아오른 삼전닉스 HBM 선두 경쟁 08-02 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
