대한민국 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트 1차 평가 결과 발표, 탈락팀은?

정부가 추진 중인 대한민국 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트의 1차 평가 결과가 2026년 1월 15일에 공개되었습니다. 국내 AI 산업의 방향성과 기술 경쟁력을 가늠할 수 있는 중요한 평가인 만큼, 업계와 IT 종사자들의 관심도 상당히 높았습니다. 이번 발표에서는 참여했던 5개 팀 가운데 2개 팀이 탈락하고, 3개 팀만이 다음 단계로 진출하게 되었습니다.

 

대한민국 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업이란?

이 사업은 과학기술정보통신부가 주관하는 국가 핵심 AI 프로젝트로, 해외 초거대 AI 모델에 대한 의존도를 줄이고 대한민국 자체 기술로 운영 가능한 이른바 ‘소버린 AI’를 확보하는 것을 목표로 하고 있습니다. 단순히 성능이 높은 모델을 만드는 것을 넘어, 학습 구조와 데이터, 운영 전반에서 기술 자립이 가능한지를 중점적으로 평가하는 것이 특징입니다. 초기 공모를 통해 총 5개 컨소시엄이 선정되었고, 이들은 일정 기간 동안 정부의 인프라 지원을 받아 1단계 모델 개발을 진행해 왔습니다.

 

1차 평가 결과, 5개 팀 중 3개 팀만 생존

2026년 1월 15일 발표된 1차 평가 결과에 따르면, 기존 5개 팀 중 2개 팀이 탈락하고 3개 팀만이 2단계로 진출하게 되었습니다. 최종적으로 살아남은 팀은 다음과 같습니다.

• LG AI연구원
• SK텔레콤
• 업스테이지(Upstage)

특히 LG AI연구원은 이번 1차 평가에서 종합 점수 1위를 기록한 것으로 알려졌습니다. 단순 성능뿐 아니라 모델의 독자성, 기술적 완성도, 향후 확장 가능성 측면에서 높은 평가를 받은 것으로 분석됩니다.

탈락한 팀은 네이버와 NC AI

이번 평가에서 탈락한 팀은 다음과 같습니다.

• 네이버클라우드
• NC AI

국내 대표 IT 기업이 포함되어 있다는 점에서 이번 결과는 업계 전반에 적지 않은 파장을 일으켰습니다. 정부와 언론 보도를 종합하면, 이번 평가는 단순한 벤치마크 점수 경쟁이 아니라 독자적인 모델 구조와 해외 기술 의존 여부가 강하게 반영되었습니다. 이 과정에서 일부 팀은 ‘독자 AI’라는 정책 취지에 충분히 부합하지 못했다는 평가를 받은 것으로 해석되고 있습니다.

평가 기준은 무엇이 달랐을까?

1차 평가는 크게 성능 평가, 전문가 기술 검증, 실제 활용 관점 평가를 중심으로 진행되었습니다. 특히 해외 모델을 얼마나 자체 기술로 대체했는지, 학습 및 추론 구조가 자립적으로 설계되었는지가 중요한 판단 기준이 되었습니다. 당초 정부는 1차 평가에서 1개 팀만 탈락시키는 방안을 검토했던 것으로 알려졌지만, 평가 결과 기준 미달 팀이 복수로 발생하면서 최종적으로 2개 팀 탈락이라는 결론이 나온 것으로 전해졌습니다.

정부의 향후 계획과 패자부활전

과학기술정보통신부는 이번 탈락 팀을 포함해 추가로 1개 팀을 선발하는 ‘추가 공모’를 추진할 계획이라고 밝혔습니다. 흔히 말하는 패자부활전 성격의 절차로, 기존 탈락 팀뿐 아니라 신규 기업이나 컨소시엄도 참여할 수 있을 것으로 보입니다. 이를 통해 최종적으로 4개 팀 내외가 2단계 경쟁을 이어가게 되며, 2차 단계에서는 실제 서비스 수준의 성능과 안정성, 산업적 활용 가능성이 보다 엄격하게 평가될 예정입니다.

 

이번 평가 결과가 갖는 의미

이번 1차 평가 결과는 국내 AI 정책의 방향성을 분명히 보여주는 사례라고 볼 수 있습니다. 기업 규모나 브랜드 인지도보다, 얼마나 독립적인 기술을 확보했는지가 핵심 기준이 되었기 때문입니다. 앞으로 대한민국 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 단순한 연구 개발을 넘어, 국가 차원의 핵심 인프라로 자리 잡을 가능성이 큽니다. 그만큼 이후 단계의 평가와 최종 결과 역시 지속적으로 주목할 필요가 있어 보입니다.

 

마무리

대한민국 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트의 1차 평가 결과는 국내 AI 산업에 중요한 시사점을 던져주고 있습니다. ‘누가 더 큰 모델을 만들었는가’보다 ‘누가 진짜 독자적인 AI를 만들고 있는가’가 평가의 기준이 되고 있다는 점에서 의미가 큽니다. 앞으로 진행될 2차 평가와 추가 공모 결과 역시 국내 AI 기술 경쟁력을 가늠하는 중요한 지표가 될 것으로 보입니다.

 

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