‘국가대표 AI 선발’ 5강 대결…학습능력·그래픽 등 강점 뽐내

  • 동아일보
  • 입력 2025년 12월 30일 20시 59분


한국형 독자 AI 프로젝트 1차 시연 성황
내달 15일전 발표…6개월마다 1팀씩 탈락

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 하정우 청와대 AI미래기획수석 등 참석자들이 30일 오후 서울 강남구 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘독자 AI파운데이션 프로젝트’ 발표회에서 기념촬영을 하고 있다. 2025.12.30/뉴스1
배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 하정우 청와대 AI미래기획수석 등 참석자들이 30일 오후 서울 강남구 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘독자 AI파운데이션 프로젝트’ 발표회에서 기념촬영을 하고 있다. 2025.12.30/뉴스1
“하얗고 작은 토끼 만들어줘.”

30일 오후 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회’가 진행된 서울 강남구 코엑스. 행사장 로비에 마련된 NC 인공지능(AI) 체험 부스 모니터에 이 같은 문장을 입력하자 곧바로 생김새가 약간씩 다른 네 가지 모습의 토끼가 모니터에 나타났다. 하나를 골라 입력창에 ‘T자 포즈로 변형해줘’라고 입력하니 두 팔을 벌리고 선 토끼가 화면을 채웠다. 약 1분 뒤에는 3차원 그래픽 이미지로 변형된 입체적인 토끼가 화면 중앙에 등장했다. T자 포즈를 취한 토끼의 뒤통수, 꼬리까지 360도로 살펴볼 수 있었다. ‘애니메이션’ 탭에서 턱, 어깨, 팔꿈치, 척추 등의 부위를 지정하고 ‘춤’을 선택하자 관절을 이리저리 굽히며 춤을 추는 토끼가 화면에 떠다녔다.

과학기술정보통신부가 글로벌 프론티어 수준의 한국형 AI를 개발하기 위해 시작한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트. 올해 8월 전문가 평가를 거쳐 선정된 네이버클라우드, LG AI연구원, SK텔레콤, NC AI, 업스테이지 5개의 정예팀은 30일 처음으로 지금까지 개발한 AI를 설명하고 시연하는 시간을 가졌다. ‘국가대표 AI’ 선발을 위한 진검승부에 현장은 인사인해를 이뤘다. 배경훈 부총리는 “AI 3대 강국이 되기 위한 첫 관문이 바로 독자 AI 파운데이션 모델을 세계 최고 수준으로 만드는 것”이라고 강조했다.

발표 첫 타자는 네이버클라우드였다. 네이버가 꾸준히 강조하는 것은 ‘옴니모달 AI’로, ‘하이퍼클로바 시드 8B 옴니’는 학습 단계부터 텍스트, 이미지, 영상 등을 동시에 학습해 여러 형태의 결과 값을 내놓을 수 있는 AI다. 모든 형태의 정보를 한 번에 처리하는 사람의 ‘뇌’와 유사한 형태인 셈이다. 네이버는 고성능 추론모델 ‘하이퍼클로바 32B 띵크’도 함께 공개했다. 이 모델은 올해 대학수학능력시험에서 국어, 수학, 영어, 한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급을 받았다. 김 대표는 “도표나 이미지도 모두 함께 이해했기 때문에 가능한 결과”라고 설명했다.

이어 시연을 펼친 NC AI는 ‘3차원 그래픽’ 생성, 시각 정보 처리 등 NC를 통해 확보한 게임 자산을 최대한 활용해 산업 AX(AI 전환)에 적용하겠다는 전략을 소개했다. 스마트팩토리와 같이 산업에서 활용하는 AI는 반드시 3차원 그래픽이 필요하다. 이연수 NC AI 대표는 “전략 산업들이 AI라는 날개를 달고 세계 무대에서 한 단계 비상할 수 있도록 하겠다”고 말했다.

SK텔레콤은 매개변수 5000억 개의 초거대 AI 모델 ‘A.X.K1’을 선보였다. 매개변수로 보자면 국내 최대 규모다. 올해 8월 공개된 오픈AI의 ‘챗GPT-5’의 매개변수가 약 2조5000억 개로 추정된다.

LG AI연구원은 ‘K-엑사원’이 성능과 경제성을 동시에 잡은 모델이라는 점을 강조했다. LG는 미국과 중국의 프런티어 AI 모델 중 매개변수 2360억 개의 K-엑사원과 규모가 비슷한 알리바바의 ‘큐원3 235B’를 1차 성능 목표로 잡았다. 유일한 스타트업인 업스테이지는 한국의 문화와 미묘한 뉘앙스를 이해하는 ‘솔라 오픈 100B’ 모델을 선보였다.

정부는 1차 평가 결과를 내년 1월 15일 이전 발표할 예정이다. 1차 평가에서 5개 팀 중 한 팀이 탈락하고, 6개월마다 한 팀씩 떨어뜨려 2027년 상반기(1~6월) 최종 2개 팀으로 압축된다. 최종 선정 팀에는 AI 모델 고도화를 위한 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원과 데이터 구축·가공 비용으로 연간 30억~50억 원가량이 지원된다.

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