[비즈니스포스트] 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 프로젝트가 8월 2차 평가 결과 발표를 앞둔 가운데 글로벌 AI 경쟁의 무게중심이 AI 모델 자체의 성능에서 실제 활용과 생태계 확보로 빠르게 옮겨가고 있다.

정부가 글로벌 수준의 독자 AI 모델 확보에 나선 만큼, 앞으로는 국내 기술로 만든 독자적 AI를 넘어 실제 기업과 개발자가 선택하고 많이 사용하는 AI로 자리 잡을 수 있는지, 즉 관련 생태계를 얼마나 키울 수 있느냐가 프로젝트의 성패를 가를 핵심 과제로 떠오를 전망이다.

12일 정보통신 업계 취재를 종합하면 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트가 진행되는 사이 글로벌 시장에서는 중국을 중심으로 확산해 온 오픈웨이트(개방형 오픈소스) AI 모델 경쟁에 미국 빅테크까지 본격적으로 가세하고 있다.

정부가 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 시작할 당시 가장 앞세운 목표는 글로벌 수준의 국산 AI 모델 확보였다.

과학기술정보통신부는 2025년 6월 프로젝트 참여팀을 공모하면서 6개월 이내 출시된 최신 글로벌 AI 모델과 비교해 95% 이상의 성능을 갖춘 모델 개발을 목표로 제시했다. 

정부는 당시 ‘월드 베스트 LLM 프로젝트’에 1936억 원을 편성하고, 정예팀에 최대 3년 동안 그래픽처리장치(GPU)와 데이터, 인재 등을 집중 지원하기로 했다.

글로벌 AI 모델에 대한 의존도를 낮추고 국내에서 자체적으로 모델을 개발·고도화할 수 있는 역량을 확보해 미국과 중국에 이은 ‘AI 3강’으로 도약한다는 것이 프로젝트의 출발점이었다.

하지만 글로벌 AI 시장의 경쟁 공식이 빠르게 달라지고 있다.

중국 AI기업 딥시크와 알리바바 클라우드가 저비용·고성능 오픈웨이트 모델을 앞세워 관련 AI 모델의 개발자 및 기업 사용 생태계를 넓힌 데 이어 미국 빅테크도 모델 개방 전략을 강화하고 있다.

메타는 10일(현지시각) 개인용 그래픽처리장치에서도 에이전트 작업을 수행할 수 있는 오픈웨이트 모델 ‘뮤즈 글리머’를 공개했다. 엔비디아도 최대 1조 개 이상의 매개변수를 갖출 것으로 알려진 ‘네모트론4’ 모델군을 개발하며 오픈웨이트 시장 공략을 강화하고 있다.

오픈웨이트 모델은 AI가 학습한 결과물인 가중치를 공개해 기업과 개발자가 직접 내려받아 수정하거나 목적에 맞게 최적화할 수 있도록 한 모델을 말한다.

글로벌 오픈웨이트 모델의 선택지가 빠르게 늘어나면서 국내 독자 AI 모델도 단순히 자체 기술로 모델을 개발했다는 점만으로 경쟁력을 인정받기 어려워질 수 있다는 분석이 나온다.

기업과 개발자 입장에서는 해외 고성능 오픈웨이트 모델을 비교적 손쉽게 활용할 수 있는 만큼 국내 독자 AI 모델이 성능과 비용, 속도, 활용 편의성 등에서 뚜렷한 경쟁력을 보여주지 못하면 실제 선택과 이용 확대로 이어지기 어렵기 때문이다.

결국 기술적 독자성을 확보하는 데서 그치지 않고 이를 실제 산업과 서비스에 연결해 개발자와 기업의 참여를 끌어내고, 지속 가능한 생태계를 구축하느냐가 독자 AI 모델 프로젝트의 새로운 과제로 떠오른 셈이다. 정부도 이같은 변화를 고려해 독자 AI 모델의 경쟁력을 실제 활용과 생태계 확산까지 넓혀야 한다는 점을 강조하고 있다.

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 이날 페이스북에서 독자 AI 프로젝트 4개 모델의 글로벌 경쟁력을 평가하면서 "앞으로는 성능뿐 아니라 비용·속도·안정성·멀티모달·에이전트 역량·개발 편의성까지 경쟁력을 높여야 한다"고 밝혔다.

배 부총리는 “결국 중요한 것은 얼마나 많이 쓰이느냐”며 “독파모(독자 AI 파운데인션 모델)의 다음 목표는 ‘한국이 만든 좋은 AI’를 넘어 ‘세계가 쓰는 AI’가 되어야 한다”고 했다.

8월 2차 평가를 앞둔 4개 독파모 컨소시엄도 모델 성능을 높이는 동시에 실제 활용 경쟁력을 높이는 방향으로 움직이고 있다.

LG AI연구원은 지난 7월31일 7500억 개 매개변수를 갖춘 AI 모델 ‘K-엑사원 2.0’을 공개하면서 상업적 이용이 가능하도록 개방성을 높이고 제조·바이오·금융·공공 등 산업 전반으로 생태계 확장에 나섰다.

SK텔레콤도 지난 7월29일 6888억 개 매개변수의 AI 모델 ‘에이닷엑스 케이투(A.X K2)’를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다.

업스테이지는 2500억 개 매개변수의 AI 모델 ‘솔라 오픈2’를 기업이 직접 운용할 수 있도록 비용 효율성과 실제 업무 활용에 초점을 맞춘 에이전트 모델로 개발했다.

모티프테크놀로지스는 3140억 개 매개변수를 갖춘 AI 모델 ‘모티프3’를 통해 연산 효율성을 높이면서 글로벌 오픈웨이트 모델과 경쟁할 수 있는 성능 확보에 주력했다.

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원은 8일부터 11일까지 일반 국민 200명이 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지·모티프테크놀로지스 등 4개 팀의 모델을 직접 사용하는 국민 평가를 진행했다. 국민 평가가 마무리되면서 4개 팀 가운데 3개 팀을 가리는 2차 단계 평가 결과가 이달 중 발표될 것으로 예상된다.

전문가들은 미국과 중국 빅테크의 범용 파운데이션 모델을 규모와 성능으로 추격하기보다 한국이 강점을 지닌 산업 현장과 피지컬 AI 등으로 독자 AI 모델의 활용처를 넓혀 차별화 경쟁력을 확보해야 한다고 제언하고 있다.

염흥열 순천향대학교 정보보호학과 교수는 “독자 AI 파운데이션 모델의 지속 가능한 생태계 구축과 운영이 매우 중요하다”며 “우수한 성능을 갖춘 모델과 주요 참여자 간 협력을 통한 지속 가능성 확보, 다양한 산업 분야의 활용을 통한 지속 가능성 확인 등을 통해 달성할 수 있다”고 말했다.

염 교수는 “평가 기준에 우수한 파운데이션 모델의 성능과 더불어 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 개발자·이용자 생태계 구축 방안, 독자 파운데이션 모델의 피지컬 AI 등 다양한 분야 적용 방안, 다른 모델과 비교한 비용 효과성 등도 고려하면 좋을 것”이라고 말했다.

곽진 아주대학교 사이버보안학과 교수는 “한국의 독자 AI 파운데이션 모델이 세계 무대에서 선택받는 길은 ‘가장 똑똑한 모델’이 아니라 ‘가장 안전하게 검증된 모델’이 되는 것”이라며 “프론티어 성능 1위 경쟁에서 이기기는 쉽지 않겠지만 금융과 의료, 제조, 공공처럼 규제가 강한 산업과 미국·중국 어느 쪽에도 의존하기 부담스러운 제3국 시장에서 신뢰하고 사용할 수 있는 대안이 될 수 있다”고 말했다.

곽 교수는 “개발자 생태계와 산업 활용성, 비용 효율성, 실사용량을 반영해야 하며, 안전성과 보안성도 반드시 정식 평가 항목에 포함해야 한다”며 “세계가 쓰는 AI는 가장 똑똑한 AI가 아니라 각국이 마음 놓고 사용할 수 있는 AI”라고 덧붙였다.

박춘식 서울여대 정보보호학과 교수는 "해외 AI 모델 대비 성능을 높이는 데 주력할 게 이니라, 피지컬 AI 등 산업 활용과 AI 테스트베드 분야에서 경쟁력을 확보할 필요가 있다"고 말했다. 조승리 기자