한국판 챗GPT 누가 만들까…LG·SKT·업스테이지 ‘국가대표 AI’ 3파전

8월 18일 과학기술정보통신부가 발표한 2차 단계평가 결과 세 팀이 다음 단계에 진출했고, 모티프테크놀로지스는 탈락했습니다. 앞으로 경쟁을 거쳐 최종적으로 두 팀이 선정될 예정입니다.

하지만 이번 결과에서 더 흥미로운 것은 누가 살아남았느냐만이 아닙니다. 글로벌 AI 성능 평가에서 상당히 높은 점수를 기록한 모델도 정부의 종합평가에서는 탈락할 수 있다는 사실이 확인됐기 때문입니다.

좋은 AI를 결정하는 기준은 과연 무엇일까요?

1. LG·SKT·업스테이지, 마지막 경쟁으로 간다

정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 해외 AI에만 의존하지 않고 국내 기술로 경쟁력 있는 AI 기반 모델을 확보하겠다는 목표에서 시작됐습니다.

처음에는 여러 국내 AI 기업이 경쟁에 참여했고 단계별 평가를 거치면서 후보가 줄어들었습니다. 이번 2차 평가에서는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 네 팀이 경쟁했습니다.

결과는 세 팀의 생존이었습니다.

• LG AI연구원 (EXAONE)
• SK텔레콤 (에이닷 & 인프라)
• 업스테이지 (Solar)

이제 한국의 독자 AI 경쟁은 사실상 이 세 팀의 대결로 압축됐습니다. 정부는 다음 단계에 진출한 기업들에게 GPU 등 추가적인 컴퓨팅 자원을 지원하고 모델 개발을 이어갈 계획입니다. 최종적으로는 두 팀이 남게 됩니다.

2. 그런데 가장 흥미로운 건 탈락한 모델이다

이번 평가에서 눈길을 끈 것은 모티프테크놀로지스입니다.

모티프가 개발한 ‘Motif-3’는 글로벌 AI 평가에서 상당한 경쟁력을 보여줬습니다. 글로벌 AI 모델 성능을 비교하는 Artificial Analysis Intelligence Index(AAII)에서는 47점을 기록하며 세계 기업별 AI 모델 가운데 10위에 올랐습니다. 한국 모델 가운데서도 주목할 만한 성과였습니다.

그런데 정작 정부의 독파모 2차 종합평가에서는 탈락했습니다. 여기서 흥미로운 질문이 생깁니다.

“벤치마크 점수가 높은 AI가 가장 좋은 AI 아닌가?”

꼭 그렇지만은 않다는 것이 이번 평가가 보여준 결과입니다.

3. AI도 시험 점수만으로 평가할 수 없다

AI 모델을 비교할 때 가장 많이 등장하는 것이 ‘벤치마크’입니다. 수학 문제를 얼마나 잘 푸는지, 코딩 능력은 어떤지, 지식을 얼마나 정확하게 이해하는지, 복잡한 추론을 얼마나 잘하는지 등을 동일한 문제로 시험합니다. 사람으로 치면 일종의 시험 점수입니다.

문제는 실제 AI 사용 환경이 시험장과 다르다는 것입니다.

우리가 AI를 사용할 때는 항상 객관식 문제만 물어보지 않습니다. 긴 문서를 요약하기도 하고, 이메일을 작성하기도 하고, 자료를 분석하거나 여러 단계의 업무를 맡기기도 합니다. 한국어 표현의 미묘한 차이를 이해하는 능력도 중요합니다.

그래서 이번 독파모 평가는 벤치마크만으로 결정되지 않았습니다. 벤치마크 평가뿐 아니라 AI 전문가 평가와 실제 사용자 평가까지 종합했습니다. 결국 ‘시험을 잘 보는 AI’와 ‘사람이 실제로 사용하기 좋은 AI’가 반드시 같은 것은 아니라는 이야기입니다.

4. 이제 AI 경쟁은 ‘누가 더 똑똑한가’에서 바뀌고 있다

초기 생성형 AI 경쟁에서는 모델 크기가 중요한 기준이었습니다. 파라미터가 얼마나 많은지, GPU를 얼마나 투입했는지, 벤치마크 점수가 얼마나 높은지가 주목받았습니다.

하지만 AI 모델들의 기본적인 성능이 빠르게 높아지면서 경쟁 기준도 달라지고 있습니다. 최근에는 다음과 같은 실전적 요소가 핵심이 되고 있습니다:

• 얼마나 빠른가 (추론 속도와 지연 시간)
• 운영 비용(토큰당 비용)이 얼마나 낮은가
• 긴 문서를 얼마나 정확하게 처리하는가
• AI 에이전트로 자율 실행할 수 있는가
• 기업 업무와 기간계 시스템에 쉽게 연동되는가

결국 AI가 연구실의 모델에서 실제 산업의 도구로 이동하고 있기 때문입니다. 이번 독파모 평가에서도 이러한 변화가 명확히 드러났다고 볼 수 있습니다.

5. 왜 한국은 굳이 자체 AI를 만들려고 할까 (소버린 AI)

여기서 또 하나의 질문이 생깁니다. 이미 챗GPT, 제미나이, 클로드처럼 뛰어난 글로벌 AI가 있는데 왜 한국은 막대한 비용과 자원을 들여 자체 AI를 개발하려는 걸까요?

핵심은 AI 주권, 즉 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’입니다.

AI가 가벼운 검색이나 번역, 일반 문서 작성 정도에 쓰일 때는 해외 클라우드 서비스를 이용해도 큰 문제가 없을 수 있습니다. 하지만 AI가 정부 행정, 금융, 의료, 국방, 제조 공정 등 국가와 핵심 기간 산업의 인프라로 들어가기 시작하면 상황이 완전히 달라집니다.

• 데이터 주권: 어떤 데이터로 학습했는지, 민감한 국가·기업 데이터가 어디에 저장되는가
• 정책적 독립성: AI 서비스 정책과 가이드라인을 자국이 직접 통제할 수 있는가
• 문화적 정체성: 한국어와 한국 고유의 법·제도·문화적 맥락을 완벽히 이해하는가

이 때문에 전 세계 주요국들이 자국의 언어와 데이터, 산업 환경에 최적화된 독자 AI를 확보하려 뛰고 있으며, 한국의 독파모 프로젝트 역시 이러한 국가적 전략의 중심에 있습니다.

6. LG·SKT·업스테이지는 무엇이 다를까

흥미로운 점은 최종 경쟁에 남은 세 팀의 출발점과 강점이 서로 다르다는 것입니다.

• LG AI연구원: 독자 파운데이션 모델 EXAONE(엑사원)을 중심으로 기초 연구부터 멀티모달, 산업 특화 AI 기술을 장기간 축적해 온 연구 중심의 강력한 기술력을 보유하고 있습니다.
• SK텔레콤: 전국 단위 통신 인프라와 대규모 B2C/B2B 사용자 기반, 그리고 ‘에이닷’을 비롯한 실제 서비스 운영 경험과 에이전트 생태계를 갖추고 있습니다.
• 업스테이지: 대기업이 아닌 국내 대표 AI 전문 스타트업으로서, 자체 언어모델 Solar(솔라)와 Document AI를 기반으로 글로벌 벤치마크 및 해외 시장 진출에 적극적인 민첩성을 보여주고 있습니다.

결국 이번 경쟁은 단순한 모델 비교를 넘어, 연구 중심 대기업, 통신 서비스 대기업, AI 전문 스타트업이라는 서로 다른 세 가지 전략의 맞대결이기도 합니다.

7. 한국 AI가 세계 3위권이라는 평가도 나왔다

이번 프로젝트 과정에서는 또 하나 고무적인 결과가 나왔습니다. 평가에 참여한 네 개 모델 모두 미국 비영리 AI 연구기관 Epoch AI가 선정하는 '주목할 만한 AI 모델' 목록에 이름을 올렸습니다.

정부 발표에 따르면 국가별 프론티어 AI 모델 성능 비교에서 한국은 미국과 중국에 이어 세계 3위 수준으로 평가됐습니다.

물론 이것만으로 한국이 미국·중국과 AI 산업 전체 인프라에서 동일한 수준에 올랐다고 단정할 수는 없습니다. AI 경쟁력에는 모델 자체뿐 아니라 대규모 GPU 데이터센터 인프라, 벤처 투자 자본, 최고급 인재풀, 거대한 내수 시장 등 수많은 생태계 요소가 작용하기 때문입니다.

하지만 적어도 국산 독자 AI 모델 자체의 알고리즘과 기술력이 글로벌 최상위권에 빠르게 근접하고 있다는 강력한 신호임은 분명합니다.

8. 결국 중요한 것은 ‘한국판 챗GPT’를 하나 만드는 게 아니다

독파모 프로젝트를 단순히 ‘한국판 챗GPT 만들기’라는 시각으로 바라보면 본질을 놓칠 수 있습니다.

앞으로 AI는 단일 서비스를 넘어 21세기 산업 전체를 지탱하는 핵심 인프라가 될 가능성이 높습니다. 기업의 문서를 분석하고, 소프트웨어를 코딩하고, 스마트 공장을 가동하며, 차세대 로봇을 제어하고, 공공 행정을 보조하는 모든 영역의 토대가 됩니다.

그때 한국이 모든 인프라를 해외 빅테크에 전적으로 종속될 것인지, 자국 산업을 뒷받침할 강력한 독자 기술을 보유할 것인지가 국가 경쟁력을 좌우합니다.

따라서 이번 LG·SKT·업스테이지 경쟁에서 우리가 던져야 할 진짜 질문은 다음과 같습니다.

“한국이 세계 시장과 국내 실무 현장에서 실제로 사람들이 선택하고 신뢰하는 AI를 만들어낼 수 있는가?”

시험용 벤치마크 1등을 넘어, 그 질문에 가장 완벽한 실용성으로 답하는 팀이 결국 진정한 국가대표 AI의 승자가 될 것입니다.

9. 닷펀랩 한줄 정리 및 정보