과학기술정보통신부(과기정통부)가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 기업들이 엔비디아와 잇달아 접점을 넓히며 국내 인공지능(AI) 생태계 확장에 속도를 내고 있다. 데이터·인프라·모델을 결합한 협력 구조를 통해 산업별 특화 모델 경쟁력 확보에 나선 모습이다.
21일 LG AI연구원은 이날 오후 서울 마곡 사옥에서 임우형 공동 연구원장과 이진식 엑사원랩장 등이 엔비디아 브라이언 카탄자로 응용연구 총괄 부사장, 정소영 엔비디아코리아 대표와 만나 차세대 AI 모델 개발과 생태계 공동 구축 전략을 논의했다고 밝혔다.
양측은 LG '엑사원(EXAONE)'과 엔비디아 '네모트론(Nemotron)' 오픈 생태계를 결합해 전문 분야 특화 모델을 공동 개발하는 방향으로 협력 범위를 확대하기로 했다. 엑사원 3.0부터 최근 공개된 멀티모달 모델 4.5까지 이어진 협력 경험을 기반으로 데이터·인프라·소프트웨어 전반의 결합도를 높이겠다는 구상이다.
이 같은 협력은 실제 성과로 이어지고 있다. LG AI연구원은 네모트론 데이터셋을 활용해 학습 품질을 끌어올렸고, 엔비디아는 최신 그래픽처리장치(GPU)와 네모(NeMo) 프레임워크 등을 통해 학습 최적화와 추론 효율 개선을 지원했다.
LG AI연구원 측은 "성과는 스탠퍼드 인간중심 인공지능연구소의 ‘AI 인덱스 보고서’에서도 확인된다"며 "한국이 주목할 만한 AI 모델 국가 3위에 오른 가운데 선정된 5개 모델 중 4개가 엑사원 시리즈다"고 설명했다.
통신사도 협력 보폭을 넓히고 있다. SK텔레콤(SKT)은 '엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026'에서 AI 모델 개발 협력 성과를 공개했다.
SKT는 독파모 프로젝트로 선보인 '에이닷엑스 케이원(A.X K1)' 후속 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' 개발에도 엔비디아 솔루션을 활용할 계획이다. 앞서 5190억개 매개변수 규모의 'A.X K1' 학습 과정에서 네모트론 데이터셋과 관련 프레임워크를 적용해 대규모 분산 학습 안정성을 확보한 바 있다. 양사는 격주 단위 기술 협의를 통해 학습 인프라 안정성, 성능 향상, 최적화 방안 등을 지속 논의하고 있다.
한편 과기정통부가 21일 엔비디아와 공동 개최한 패널토론에서는 독파모 참여 기업들이 공통된 방향성을 제시했다. 엘리스그룹은 제조·금융 등 특정 산업에 최적화된 '버티컬 AI' 필요성을 강조했고, 업스테이지는 벤치마크 성능과 실제 기업 적용 간 괴리를 줄이는 것이 핵심 과제라고 진단했다.
SKT 역시 초기 ‘성능 검증’ 단계를 넘어 실제 서비스 적용이 가능한 수준의 상용화와 추론 효율 개선에 초점을 맞추고 있다고 밝혔다. 모티프 테크놀로지스는 3000억개(300B) 규모 MoE 기반 모델을 개발하며, 단순한 규모 경쟁이 아닌 효율 중심 설계를 통해 글로벌 빅테크와의 격차를 좁히겠다는 전략을 제시했다.
다만 엔비디아 중심 생태계에 대한 견제 시각도 제기됐다. 임정환 모티프 대표는 "모델 아키텍처 실험의 자유도가 중요한 상황에서 엔비디아 소프트웨어 의존도가 높아질 경우 독자적 혁신에 제약이 생길 수 있다"고 짚었다.
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