독자 AI 2단계 앞두고 3사 각축…LG·SKT·업스테이지 '승부수'는

비용 효율·산업 실증 vs 풀스택 소버린 AI vs 100B MoE 효율형 모델

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 12월 30일 서울 강남구 코엑스 오디토리움에서 열린 '독자 AI파운데이션 프로젝트' 발표회에서 축사를 하고 있다. 2025.12.30[사진=유대길 기자 [e-mail] ]

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 2단계 평가를 앞두고 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지가 각기 다른 승부 포인트를 내세웠다. LG AI연구원은 ‘비용 효율·산업 실증’, SK텔레콤은 ‘풀스택 소버린 AI’, 업스테이지는 ‘100B MoE 효율형 모델’을 각각 전면에 내세웠다.

20일 AI 업계에 따르면 LG AI연구원은 2단계 평가의 본질을 ‘실전형 AI 생태계 구축’으로 보고 있다. 단순 성능 경쟁이 아니라, 글로벌 빅테크 대비 뛰어난 비용 효율성과 데이터 보안성을 갖춘 독자 모델을 산업 현장에 실제로 안착시키는 데 방점을 찍겠다는 것이다.

최정규 LG AI연구원 에이전틱 AI 그룹장은 “한국의 원천 기술력을 바탕으로 비용 효율성과 데이터 보안성을 동시에 확보한 실전 중심의 AI 생태계를 구축하는 것에 집중하고 있다”고 밝혔다. 1차 평가에서 모든 영역 최고점을 받은 배경으로 "기존 모델과 명확히 구분되는 독자적 구조와 개발 기술력, 계열사를 포함해 제조·콘텐츠·바이오·금융 등 다양한 산업에 모델을 적용해 검증한 사례들이 의미 있는 성과로 평가받았다"고 밝혔다.

최 그룹장은 “단순 성능 우위가 아니라 실제 산업 현장에서 작동하는 사례를 통해 격차를 만들었다는 점이 2단계에서도 강점이 될 것”이라고 강조했다.

LG AI연구원은 1차 평가에서 총점 90.2점으로 3사 중 가장 높은 점수를 받으며 선두로 치고 나갔다. SKT와 업스테이지가 어떻게 추격에 나설지가 관전 포인트로 거론된다.

SKT는 ‘풀스택 소버린 AI’를 전면에 내세웠다. AI 반도체, 데이터센터, 모델, 서비스에 이르는 전 밸류체인을 독자 기술로 구축한 점과 통신사로서의 인프라 운용 경험을 최대 무기로 삼겠다는 전략이다.

김태윤 SKT 파운데이션 모델 담당은 “대규모 인프라를 24시간 가동하며 개인·기업·정부를 상대로 서비스를 제공해 온 사업자라는 점 자체가 타 사업자 대비 강점”이라며 “국가 단위 초대형 서비스까지 감당해야 하는 소버린 AI 프로젝트에서 통신사의 인프라 운용 경험과 서비스 제공 역량은 결정적 차별화 요소”라고 말했다.

김 담당은 “4개월이라는 짧은 기간 동안 국내 최대 규모의 초거대 모델 A.X K1을 직접 학습해 글로벌 SoTA급 모델에 준하는 성능을 입증했다”며 “1차가 유례없는 초거대 모델 탄생 과정이었다면, 2차에서는 이 모델이 얼마나 더 고도화될지에 주목해 달라”고 강조했다.

글로벌 신용평가사 무디스 계열사인 모닝스타 DBRS도 통신사를 ‘국가 단위 네트워크 접근권을 보유한 사업자’이자 ‘소버린 AI 인프라의 현실적 실행 주체’로 평가한 바 있다. SKT 정예팀은 초대형 모델 A.X K1을 자사 AI 서비스 전반에 단계적으로 적용하고, 이동통신 데이터를 포함한 실제 산업 데이터를 활용해 서비스 운영·확장 관점에서 강점을 부각할 계획이다.

업스테이지는 ‘효율형 글로벌 프런티어’ 노선을 분명히 했다. 독자 개발한 파운데이션 모델 ‘솔라(Solar)’를 기반으로 글로벌 프런티어 성능 달성을 위한 중장기 로드맵을 가동한다.

상반기 시작되는 2차 평가에서 100B MoE 모델을 2배로 키운 200B MoE 모델을 선보이고, 학습량을 15T 토큰, 컨텍스트 윈도우를 256K까지 확장해 금융·법률·제조·교육 등 산업 특화 추론 성능을 강화할 계획이다. 하반기에는 이미지와 영상을 이해하는 200B급 시각언어모델(VLM)로 확장하고, 아세안 언어 지원과 20T 데이터 학습을 통해 글로벌 표준급 성능을 목표로 한다.

2027년 하반기에는 300B급 범용 VLM과 1B~32B ‘VLM 패밀리’를 구축해 온디바이스까지 포괄하는 보편화를 추진한다.

권순일 업스테이지 부사장은 “이번 차수에서는 한정된 자원과 시간 속에서 새로 학습한 100B MoE 모델로 기반을 만들었다”며 “이를 순차적으로 고도화해 지적된 사항들을 개선하고 글로벌 프런티어 성능을 달성하는 것이 목표”라고 밝혔다.

평가 과정에서 인퍼런스 코드 관련 의혹 등 우여곡절도 있었지만, 업스테이지는 경량화와 추론 효율을 앞세워 정부가 강조하는 ‘가성비’와 ‘현장 활용성’ 기준에 정면으로 대응하겠다는 방침이다.

과기정통부 측은 “무조건 큰 모델이 좋은 것이 아니라, 우리가 통제하고 운영할 수 있는 모델인지가 더 중요하다”며 “남이 만든 모델을 잘 쓰는 능력보다 구조를 바꾸고 처음부터 가중치를 직접 학습시킨 독자성이 평가의 핵심”이라고 말했다.
 

그래픽=아주경제