개방형 국산 AI 출격…국가대표 4사4색 전략은 작성일 08-04 28 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">허깅페이스 공개로 실사용 확산 본격화…중국 오픈웨이트 공세 속 경쟁력 시험</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="quw8cqB3ac"> <p contents-hash="7841338d0355c0a3c2a7896bcfc249b72e79ddb905c538b4c8012ee1a965781a" dmcf-pid="B7r6kBb0AA" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이나연 기자)<span>국가대표 인공지능(AI) 개발사들이 차세대 오픈웨이트(가중치 개방형) 모델을 잇달아 공개하며 본격적인 확산 경쟁에 돌입했다. </span></p> <p contents-hash="a41fcd248b2bf9c0ba7ac4dce0ba1ddd598de4ef4242ae70660990e5141137c5" dmcf-pid="bzmPEbKpgj" dmcf-ptype="general">4일 업계에 따르면 모티프테크놀로지스, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업 2차 평가용 모델을 세계 최대 AI 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 차례로 공개했다.</p> <p contents-hash="1705f9156f9581ba9fb1aa17d2402a4aea01829fe80c7703e93f13de01740fda" dmcf-pid="KqsQDK9UoN" dmcf-ptype="general">1차 평가 이후 합류해 최종 버전이 아닌 프리뷰(베타) 모델을 선공개한 모티프테크놀로지스를 제외하면 나머지 3개 팀 모두 올해 초 1차 평가 당시 공개했던 초기 모델보다 성능을 높인 버전들이다. 정부는 이렇게 개발된 모델을 전 국민의 AI 문해력을 키우고 국산 모델 사용 기반을 확대하는 '모두의 AI' 사업에 활용한다는 계획이다.</p> <p contents-hash="8b234ab0a061dcf4da84cbb6b99685565540b263ac338d8302c78cf59621eec2" dmcf-pid="9BOxw92uga" dmcf-ptype="general"><strong>체급부터 효율까지…같은 목표, 다른 해법</strong></p> <p contents-hash="b8e60467f2498f04422bbbe2b10ba950daa98b6704441fd903ac55b40f0cf472" dmcf-pid="2KCRmVfzAg" dmcf-ptype="general">이번 공개는 단순한 모델 업데이트를 넘어 각 기업이 내세우는 독자 AI 개발 방향을 구체화했다는 점에서 의미가 있다. 1차 평가를 통과한 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지는 각각 체급 확대와 산업 적용, 효율성 강화에 초점을 맞췄다. 올해 새롭게 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 기반 모델을 앞세워 경쟁에 뛰어들었다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="90ef700b9255c891892de4197da9d60c54f538a5bc9ef28564b0a140159f5bae" dmcf-pid="V9hesf4qAo" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=생성형 AI 이미지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/ZDNetKorea/20260804102752506dnki.png" data-org-width="640" dmcf-mid="7CdiC6PKob" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/ZDNetKorea/20260804102752506dnki.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=생성형 AI 이미지) </figcaption> </figure> <p contents-hash="0098400655c7fe0545c37b56ad05898aa8c70ec4e0a5ed0ab8833fc133625751" dmcf-pid="f2ldO48BNL" dmcf-ptype="general"><span>LG AI연구원은 직전 모델보다 3배 이상 몸집을 키워 4개 팀 가운데 가장 큰 규모를 갖췄다. 기존 K-엑사원 가중치를 재활용하는 업사이클링 방식으로 'K-엑사원 2.0'을 7500억 개(750B) 매개변수(파라미터) 규모까지 키우면서다. 학습 비용을 줄이면서도 성능을 끌어올렸고 라이선스도 아파치 2.0으로 전환해 상업적 활용 범위를 넓혔다.</span></p> <p contents-hash="e94e3ce38b562979fc83f1c80de8ebfa76d03e1b3ae98ffc97d37e8ace8d47bd" dmcf-pid="4VSJI86bkn" dmcf-ptype="general">SK텔레콤은 6880억 개(688B) 매개변수 규모 '에이닷 엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하며 장문 추론과 에이전트 성능을 강화했다. 향후 조(兆) 단위 모델과 비전·음성 모델까지 확장하는 로드맵도 함께 제시했다. 라이선스 역시 아파치 2.0을 적용해 누구나 수정과 상업적 활용이 가능하도록 개방했다.</p> <p contents-hash="c53f3aff78796c3ae757cac1b82984bf63391147d252ccb450e6e8a26f253eb1" dmcf-pid="8fviC6PKNi" dmcf-ptype="general">올해 합류한 모티프테크놀로지스는 자체 개발한 3140억 개(314B) 매개변수 규모 전문가혼합(MoE) 모델 '모티프3'를 선보였다. 프리뷰 모델은 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)에서 44점을 기록했다. 정식 버전에는 MIT 라이선스를 적용해 상업적 이용 제한 없이 공개할 예정이다.</p> <p contents-hash="a1cab013218d854455c46cb4374a1a7e724dc631c985c7938b4e04707b17a5b8" dmcf-pid="64TnhPQ9jJ" dmcf-ptype="general">업스테이지는 2500억 개(250B) 매개변수 규모 '솔라 오픈 2'를 통해 효율성을 앞세웠다. MoE 구조를 기반으로 에이전트 성능과 한국어 경쟁력을 높였고 최대 100만 토큰 문맥 처리 능력을 구현했다. 특히 기업이 자체 인프라에서도 비용 부담을 줄여 활용할 수 있도록 설계했다.</p> <p contents-hash="5cb880372ab715f409640a3b8b41652a3a643957aeaac18d9fae3b63ee0b8339" dmcf-pid="P8yLlQx2kd" dmcf-ptype="general"><strong>'잘 만든 AI'보다 '많이 쓰는 AI'로</strong></p> <p contents-hash="b494729c72b4dca5f52e43f58171c5db3f1dcd081a1108ecff6c9e5db7aa5182" dmcf-pid="Q6WoSxMVNe" dmcf-ptype="general">독파모 프로젝트도 모델 성능뿐 아니라 개방성과 실제 활용성을 함께 평가하는 단계에 접어들었다. 초기에는 독자 모델 개발과 성능 확보가 핵심이었다면 이제 산업 적용과 생태계 확산 역량의 비중이 커지고 있다. 이에 맞춰 기업들도 서로 다른 모델 확산 및 서비스 전략을 내놓고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="161b2074a074d8254573434b8e504937fdc7afae5a9df3b22a348c4a51013d7b" dmcf-pid="xPYgvMRfgR" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=생성형 AI 이미지)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/ZDNetKorea/20260804102753824gtlc.png" data-org-width="640" dmcf-mid="zH46kBb0kB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/ZDNetKorea/20260804102753824gtlc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=생성형 AI 이미지) </figcaption> </figure> <p contents-hash="a43d6b7a1501e9bd663c0f165cddc390b7289a0ac5bd4196f15780fb5e890f3e" dmcf-pid="yvRFPWYCgM" dmcf-ptype="general"><span>업스테이지는 </span><span>올 </span><span>상반기 인수한 포털 다음과 AI 에이전트 플랫폼을 기반으로 서비스 적용을 확대하고 있다. LG AI연구원은 공공 서비스 적용 경험을 바탕으로 대국민 체험 서비스를 준비 중이다. SK텔레콤은 제조·국방·바이오 등 산업 현장 실증과 '모두의 AI' 참여를 추진하고 있으며 모티프테크놀로지스는 금융·회계 분야 협력사를 중심으로 초기 상용 레퍼런스를 확보하는 데 집중하고 있다.</span></p> <p contents-hash="3e803e6303d9439c04793db5655e6a95b3abcca9aa293314f42b3ebbe096f983" dmcf-pid="WTe3QYGhAx" dmcf-ptype="general">글로벌 경쟁 역시 치열해지고 있다. 오픈웨이트 모델이 AI 산업의 새로운 축으로 자리 잡으면서 개발자 생태계 확보 경쟁도 본격화되는 모습이다. 중국에서는 딥시크와 알리바바, 문샷AI, Z.AI(옛 지푸) 등이 공격적으로 오픈웨이트 모델을 공개하며 생태계를 넓히고 있다. 미국도 메타를 비롯해 구글, 오픈AI 등이 오픈웨이트 모델을 확대하며 전략을 다변화하고 있다. 모델 경쟁력의 기준도 단순 벤치마크 점수보다 얼마나 많은 개발자와 기업이 실제 활용하느냐로 옮겨가는 분위기다.</p> <p contents-hash="c9025059f1063865882a948c824330d3705ae2a9c3443d7e33d65bc4098d93c4" dmcf-pid="Yyd0xGHlNQ" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "2차 평가는 모델 성능뿐 아니라 실제 활용성과 생태계 확장 가능성이 중요한 평가 요소"라며 "결국 산업 현장에서 선택받고 개발자들이 지속적으로 활용하는 모델이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="9f5711b2f9067c19e2fe01beec111081c671138dfc992175e1bf10c1264040bf" dmcf-pid="GWJpMHXSgP" dmcf-ptype="general">이나연 기자(ny@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 세계 여자 청소년핸드볼, 슬로베니아 슬로바키아 꺾고 8강 경쟁 ‘혼전’ 08-04 다음 로옴, 발진 출력 4배 높인 2세대 테라헤르츠파 발진 디바이스 개발 08-04 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
