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[IT뉴스]"AI 경쟁, 투자 규모가 전부는 아냐"…옥스퍼드대 수학 박사 출신 스타트업 CEO의 도전

온카뱅크관리자

2026-06-30 10:37:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> '독파모' 정예팀 선정 임정환 모티프테크놀로지스 대표 
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 임정환 모티프테크놀로지스 대표. 모티프 테크놀로지스 제공
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 "최고 성능 인공지능(AI)이 돈만으로 만들어진다면 왜 잘하는 회사가 두세 곳밖에 없겠습니까."
 글로벌 AI 개발 경쟁이 막대한 GPU와 데이터 확보 경쟁으로 흐르고 있다. AI데이터센터에도 천문학적인 투자가 잇따른다. 엄청난 규모의 투자가 필수적으로 여겨지지만 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 AI 경쟁력은 자원 규모만으로 결정되지 않는다고 강조했다. 투자가 부족해도 기술로 극복하기 위한 새로운 기본 구조와 학습 방식이 필요하다는 설명이다. 
 모티프테크놀로지스는 지난 2월 과학기술정보통신부의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업(독파모) 정예팀으로 선정된 AI 스타트업이다. 지난해 공개한 자체 개발 대형언어모델(LLM) 'Motif-2-12.7B'는 글로벌 AI 모델 성능 평가 지표인 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수에서 한국 모델 중 1위를 기록했다.
 서울 서초구 모티프테크놀로지스에서 6월 중순 만난 임 대표는 "기술은 같은 자원으로 더 좋은 성능을 내거나 같은 성능을 더 적은 자원으로 구현하는 방향으로 발전한다"며 "자원이 부족하다고 경쟁이 불가능한 것은 아니고 오히려 자원이 부족할수록 새로운 구조를 찾아야 한다"고 말했다.
 임 대표는 자원 격차를 줄이기 위한 해법으로 독자적인 모델 구조 설계를 꼽았다. 같은 아키텍처를 사용하는 상황에서는 GPU와 데이터, 연구 인력이 많은 기업이 유리할 수밖에 없기 때문이다.
 그는 "같은 모델 구조를 쓰는데 상대는 1000억원을 투자하고 우리는 100억원만 투자한다면 이길 방법이 없다"며 "아키텍처부터 학습 방법, 데이터 활용 방식까지 전부 다시 고민해야 한다"고 말했다.
 이 같은 철학은 실제 모델 개발에도 반영됐다. 모티프테크놀로지스는 외산 오픈소스 구조를 차용하지 않고 아키텍처 설계 단계부터 독자 개발을 진행하고 있다. 임 대표는 "만들고 나면 불완전한 부분이 보이고, 고치다 보면 또 다른 부분이 보인다"며 "그게 발전이고 글로벌 AI 연구자들도 비슷한 과정을 거친다"고 말했다.
 모티프테크놀로지스는 기존 트랜스포머 아키텍처의 어텐션 구조를 개선한 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 자체 개발해 적용하고 있다. 언어 안에 담긴 핵심 정보와 상대적으로 덜 중요한 정보를 구분해 계산 자원을 다르게 배분하는 방식이다.
 임 대표는 "덜 중요한 정보를 뜻하는 '노이즈'를 계산하는 데 동일한 자원을 투입하는 것이 적절하지 않을 수 있다고 봤다"며 "정보를 더 잘 발굴하는 데 계산 자원을 쓰자는 아이디어에서 출발했다"고 설명했다.
 이 같은 사고방식은 순수수학을 공부하던 시절부터 형성됐다. 임 대표는 어린 시절부터 정수론 연구자를 꿈꿨고 영국 옥스퍼드대에서 산술기하학으로 박사학위를 받았다. 하지만 대학원 졸업을 앞두고 진로를 바꿨다. 학자로 살아가려면 논문 실적을 꾸준히 쌓아야 하는 현실 속에서 좋아했던 수학 자체가 부담으로 다가왔기 때문이다.
 그는 "좋아해서 시작한 수학이 오히려 싫어지는 것이 두려웠다"며 "수학은 취미로 남겨두고 새로운 분야를 선택했다"고 말했다. 2018년 데이터사이언스 분야에 뛰어든 뒤 머신러닝과 AI 개발로 영역을 넓혔다.
 연구 분야는 바뀌었지만 순수수학을 공부하며 얻은 사고방식은 지금도 AI 개발에 영향을 주고 있다. 임 대표는 "순수수학을 공부하는 사람들은 논리 안에서 구조적 아름다움을 발견하는 경험을 한다"며 "AI 모델을 설계하다 보면 어떤 구조가 더 자연스럽고 타당한지 직감적으로 느껴질 때가 있다"고 설명했다. 그는 "수학을 오래 공부한 경험이 그런 판단에 도움이 되는 것 같다"고 말했다.
 독파모 개발 목표에 대해서도 분명한 기준을 제시했다. 임 대표는 "처음부터 세계 최고를 목표로 해야 그 아래 수준이라도 도달할 수 있다"며 "글로벌 수준에서 경쟁할 수 있도록 개발해야 한다"고 밝혔다. 개인적으로는 "적어도 부끄럽지 않을 수준의 모델을 내놓는 것"이 목표라고 했다.
 설령 기대한 성과를 내지 못하더라도 과정에서 남는 것이 있어야 한다고 강조했다. 그는 "치열하게 했다면 세상이 말하는 성취가 아닐지라도 얻어지는 것은 있다고 생각한다"며 "가장 좋은 결과는 좋은 모델이 나오는 것이지만 그렇지 않더라도 한국의 AI 역량이 축적된다면 그것만으로도 의미가 있을 것"이라고 말했다.
 [문혜원 기자 moony@donga.com]
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