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[IT뉴스]독파모 2차 평가 결과 초읽기…업계가 주목하는 변수는?

온카뱅크관리자

2026-08-14 12:37:27

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 ‘모티프’ 예상 밖 벤치마크 약진에 3차 진출 구도 재편 가능성
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 GPU부터 후속 사업까지…‘선택과 집중’ 정책 설계도 시험대
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 [디지털데일리 오병훈기자] 정부 주도 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 프로젝트 2차 평가 결과가 초읽기에 들어가면서 업계가 촉각을 기울이고 있다. LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀 가운데 한 곳이 탈락하는 만큼 단순한 모델 성능 평가를 넘어 향후 정부의 AI 모델 육성 방향까지 가늠할 분기점이 될 전망이다.
 특히 이번 평가를 앞두고 가장 관심을 끄는 대목은 모티프테크놀로지스의 약진이다. 그동안 업계에서는 대기업·선발 AI 기업과 비교해 개발 기간과 자원이 상대적으로 제한적이었던 모티프를 후순위로 보는 시각도 적지 않았다. 그러나 외부 벤치마크에서 예상보다 높은 성적을 내면서 기존 구도를 단정하기 어려워졌다.
 동시에 정부가 독파모뿐 아니라 ‘모두의AI’, 향후 프런티어 모델 개발, 보안·의료 등 분야별 특화모델 사업을 잇달아 추진하면서 GPU와 예산, 인력 등 한정된 자원을 어디에 집중할 것인지도 다시 쟁점으로 떠오르고 있다. 이번 2차 평가는 어느 기업이 살아남는지뿐 아니라 정부의 ‘선택과 집중’ 전략이 얼마나 명확한지를 함께 살펴보는 계기가 될 것으로 보인다.
 ◆예상 밖 약진 모티프…기존 ‘3강 구도’ 흔들까
 가장 큰 관심사는 모티프테크놀로지스의 3차 평가 진출 여부다. 모티프는 1차 평가 이후 4개 정예팀 경쟁 구도에 합류한 데다 다른 참여사보다 개발 일정도 늦게 시작해 2차 평가 전까지만 해도 상대적으로 불리할 것이라는 관측이 적지 않았다.
 하지만 외부에 공개된 성능 지표에서는 다른 양상이 나타났다. 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII)에서 모티프3는 47점을 기록했다. 업스테이지 ‘솔라 오픈2’는 37점, SK텔레콤 ‘A.X K2’는 35점, LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’은 31점이었다.
 모티프3는 총 3140억개(314B) 매개변수 가운데 추론 시 약 130억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 채택했다. LG AI연구원과 SK텔레콤이 각각 750B, 688B 규모 모델을 내놓은 것과 비교하면 전체 체급과 실제 활성 매개변수 모두 작지만 AAII에서는 가장 높은 점수를 받았다. 제한된 자원 안에서 성능을 끌어올리는 효율 전략이 외부 평가에서 일단 성과로 나타난 셈이다.
 물론 AAII 점수가 곧 독파모 2차 평가 결과를 의미하지는 않는다. 이번 평가는 벤치마크 40점과 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산한다. 벤치마크 안에서도 AAII 외에 국내 평가가 함께 반영되며 전문가들은 모델의 독자성, 기술 수준과 향후 확장성 등을 종합적으로 살핀다. 국민평가단 200명이 직접 모델을 사용한 결과도 변수다.
 모티프가 3차 평가에 진출할 경우 나머지 세 기업 가운데 한 곳은 탈락한다. 국내 AI 산업에서 자본력과 인프라, 사업 경험을 갖춘 대기업·선발기업 가운데 하나가 상대적으로 작은 AI 전문기업에 밀릴 수도 있다는 의미다. 업계가 이번 결과에 촉각을 곤두세우는 이유다.
 이는 단순한 이변 여부를 넘어 정부가 어떤 모델을 ‘국가대표’ 후보로 평가하는지를 보여주는 신호가 될 수 있다는 분석이 나온다. 거대한 모델과 충분한 인프라를 기반으로 절대 성능을 높이는 전략을 우선할지, 상대적으로 적은 연산자원으로 높은 성능을 구현하는 효율성을 중시할지도 결과를 통해 일부 드러날 수 있다는 설명이다.
 다만 최근 제기되는 벤치마크 한계론도 함께 봐야 한다. 특정 평가에 맞춘 사후학습만으로 점수를 끌어올리는 이른바 ‘벤치맥싱’이 글로벌 AI 업계에서 논쟁거리가 되고 있는 만큼 정부 역시 단일 지표에 의존하기보다 전문가·사용자 평가를 함께 배치했다. 결국 모티프의 약진이 실제 3차 진출로 이어질지는 외부 성적표와 실제 사용성 사이의 간극을 종합 평가한 결과에서 판가름날 전망이다.
 업계 전문가는 “벤치마크는 1차적을 성능을 가늠할 수 있는 지표는 될 수 있지만 곧바로 실제 사용성이나 활용성을 검증하기에는 한계가 있다”며 “AAII가 가장 많이 인용되고 주목받는 지표인 것은 맞지만 특정 벤치마크에 매몰되는 것은 경계해야 한다”고 말했다.
 ◆정부 AI 사업 ‘선택과 집중’ 시험대
 평가 결과와 별개로 업계가 주목하는 또 다른 지점은 정부 AI 정책 전반의 자원 배분이다. 독파모 참여기업에는 B200 512장 또는 H100 1024장 규모 GPU가 지원됐지만 대규모 모델을 처음부터 학습하고 사후학습·추론까지 진행하기에는 충분하지 않다는 지적이 사업 초기부터 이어졌다.
 특히 업스테이지나 모티프처럼 대기업보다 자체 컴퓨팅 인프라와 자본력이 제한된 기업에서는 정부 GPU 지원 규모가 개발 속도와 모델 설계 자체에 영향을 줄 수밖에 없다.
 반면 민간 AI 기업이 필요한 연산자원 모두를 정부에 의존하는 구조 역시 적절하지 않다는 반론도 존재한다. 정부 지원은 최소한의 개발 기반을 제공하고 기업의 추가 투자를 유도하는 마중물이어야 한다는 논리다.
 문제는 독파모 하나만 놓고 GPU가 많고 적음을 판단하기 어려워졌다는 데 있다. 정부는 독파모와 별도로 국민이 무료로 국산 AI를 이용하도록 하는 ‘모두의AI’ 사업에 B200 최대 512장을 배정했다.향후 프런티어 모델 개발과 보안·의료 등 특화모델 사업 이어질 예정이다.
 정부는 파운데이션 모델 개발과 서비스 확산은 목적이 다르다는 입장이다. 독파모가 독자 모델 확보에 초점을 둔다면 모두의AI는 만들어진 모델을 실제 국민 서비스에 적용하는 사업이라는 설명이다. 실제 서비스 운영 경험과 이용자 데이터를 쌓으려면 모델 개발과 서비스 확산을 함께 추진할 필요가 있다는 것이다.
 향후 프런티어 모델 사업과 독파모 간 역할 구분도 과제다. 독파모가 당초 ‘글로벌 톱 수준의 독자 모델 확보’를 목표로 출발했는데 별도의 프런티어 모델 개발사업이 추진될 경우 두 사업이 각각 어떤 기술적 목표를 갖고 어떤 기업을 지원할지 명확하지 않으면 유사 사업이 병렬적으로 늘어나면서 재원만 분산된다는 비판을 받을 수 있다.
 AI 모델 업계 관계자는 “정부 지원 GPU가 넉넉하지 않은 것은 사실이지만 AI 모델을 개발하는 기업이 필요한 연산 자원을 전부 정부에 의존할 수도 없다”며 “자체 인프라와 투자 여력이 큰 기업과 스타트업 사이에 어느 정도 격차가 발생하는 것은 불가피하고 이를 정부가 모두 동일한 수준으로 맞추는 방식 역시 현실적이지 않다”고 말했다.
 이어 “결국 GPU를 몇 장 더 지원하느냐의 문제보다는 정부가 독자 모델 개발과 서비스 확산, 특화모델 등 여러 사업 가운데 어떤 분야를 우선순위로 두고 자원을 집중할 것인지가 중요하다”며 “사업별 목표와 역할을 명확히 나누지 못하면 지원 사업이 늘어날수록 한정된 재원이 분산된다는 지적도 계속될 수 있다”고 말했다.
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