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[IT뉴스][기자의 눈]첫 탈락팀 나온 국가대표 AI…실패 아닌 첫발

온카뱅크관리자

2026-01-15 17:07:40

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 탁월한 연구성과 뒤엔 수많은 시행착오…경험이 성공 글로벌 원천기술 향한 업계의 도전…상호검증 등 생태계 성숙 
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 <img alt="배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 30일 오후 서울 강남구 코엑스 오디토리움에서 열린 '독자 AI파운데이션 프로젝트' 발표회에서 환영사를 하고 있다. 2025.12.30/뉴스1 ⓒ News1 구윤성 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/NEWS1/20260115170316772rues.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="GO3cRR6bG5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/15/NEWS1/20260115170316772rues.jpg" width="658">
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 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 30일 오후 서울 강남구 코엑스 오디토리움에서 열린 '독자 AI파운데이션 프로젝트' 발표회에서 환영사를 하고 있다. 2025.12.30/뉴스1 ⓒ News1 구윤성 기자
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 (서울=뉴스1) 윤주영 기자 = "실패를 두려워하지 않는 도전적 연구가 중요하다."
 인상 깊으면서도 당연한 말이다. 탁월한 연구 성과는 수많은 시행착오를 거쳐 나온다. 실패는 성공의 어머니라는 명언이 괜히 있는 게 아니다.
 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 탈락한 2개(네이버클라우드, NC AI) 팀도 시행착오를 겪는 과정일 뿐이다. 이 과정을 겪어야 글로벌 최고 수준의 파운데이션 모델이 무르익는다. 차후 한국형 AI 시대를 개척할 모델이 탈락팀에서 나오지 말란 법도 없다.
 따라서 "누가 가장 부족했는가" 보다 "어떻게 부족함을 채울까"에 초점을 맞춰야 한다. 그래서 탈락팀을 포함한 다른 기업에도 2차 평가에 응모할 기회를 준 것일 수 있다. 
 도전적 연구인만큼 과정상 실패도 소중한 자산이다. 첫 평가부터 멀티모달 등 비교적 고난도 기술을 담아보려 한 과감한 시도도 엿보인다. 이 경험은 더 훌륭한 모델의 밑거름이 된다.
 논란 역시 투명하게 대처해야 한다. 이를 위해 정부는 독자성의 명확한 기준을 제시하고 오픈소스 모델을 차용할 때 자체 데이터로 가중치를 채워가야 한다는 방침을 강조했다.
 이 시행착오를 겪으며 우리의 AI 생태계는 더 성숙해졌다. 원천기술 핵심인 독자성을 상호 검증 해보는 기회가 됐다. 논란을 덮지 않고 공개적으로 반박하는 자정작용도 확인했다.
 치열한 고민과 반박 과정을 거쳐 나온 한국형 AI 모델은 차기 격전지인 피지컬 AI로 확대해 산업 전반을 혁신하는 데 쓰일 예정이다. 그만큼 중요하기에 실패에서 성공의 길을 찾아가는 게 중요하다.
 2개 탈락팀이 패자부활전에서 재기할지 확신할 수 없다. 대신 이번 평가에서 발견된 부족한 점을 보완해 성공에 한발 더 가까이 다가갔으면 하는 바람이다. 건전한 경쟁을 응원한다.
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 (뉴스1 ICT과학부 윤주영 기자)
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 legomaster@news1.kr &lt;용어설명&gt; ■ 파운데이션 모델 광범위한 데이터를 기반으로 훈련된 AI 신경망이다. 광범위한 작업에 응용이 가능하다. 오픈AI의 챗GPT와 구글 제미나이(Gemini)가 대표적이다. 이 모델들은 텍스트 생성, 이미지 분석, 코드 작성 등 여러 분야에서 활용된다. ■ 프롬 스크래치 AI 모델을 만들 때 기존 모델을 활용하거나 파인튜닝하지 않고, 데이터 수집부터 아키텍처 등 맨 처음 단계부터 모두 직접 설계하고 개발하는 방식 ■ 피지컬 AI 피지컬 AI(Physical AI)는 인공지능(AI)이 현실 세계의 물리적 환경을 인식·이해하고 복잡한 행동을 직접 실행할 수 있도록 만드는 기술이다. 로봇·자율주행차 등의 형태로 직접적인 행동과 상호작용을 수행하는 기술을 의미하는 점에서 기존 AI와 구분된다. 
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