최근 인공지능 기술이 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 분야로 떠오르면서 각국은 자체 AI 기술 확보에 적극적으로 나서고 있습니다. 특히 미국의 거대 빅테크 기업들이 초거대 인공지능 모델 시장을 사실상 주도하고 있는 상황에서, 우리나라 역시 AI 기술 주권 확보를 위한 움직임을 강화하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 정부가 추진 중인 ‘대한민국 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델) 사업’에서 새로운 정예팀이 추가로 선정되었다는 소식이 전해졌습니다. 이번 사업은 단순한 연구개발 프로젝트를 넘어 한국형 초거대 AI를 개발하기 위한 국가 전략 프로젝트라는 점에서 큰 관심을 받고 있습니다.
대한민국 독자 AI 파운데이션 모델 사업이란?
‘독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델)’ 사업은 정부가 추진하는 국가 핵심 AI 전략 프로젝트입니다. 이 사업의 목표는 한국 자체 기술로 초거대 인공지능 모델을 개발하여 글로벌 빅테크에 대한 기술 의존도를 낮추고, 국내 AI 산업 생태계를 강화하는 것입니다.
여기서 말하는 파운데이션 모델(Foundation Model)은 대규모 데이터를 학습하여 다양한 AI 서비스의 기반이 되는 핵심 모델을 의미합니다. 대표적으로 대화형 AI, 이미지 생성 AI, 코드 생성 AI, 검색 및 추천 시스템 등 다양한 서비스의 핵심 기술로 활용됩니다. 쉽게 말해 우리가 사용하는 다양한 AI 서비스의 ‘엔진’ 역할을 하는 기술이라고 볼 수 있습니다.
현재 글로벌 시장에서는 미국 기업들이 초거대 AI 모델을 주도하고 있습니다. 대표적으로는 OpenAI, Google, Meta, Anthropic 등이 있으며 이들 기업이 개발한 모델은 전 세계 AI 산업의 핵심 인프라로 활용되고 있습니다. 이러한 상황에서 한국이 독자적인 AI 모델을 확보하지 못할 경우 기술 종속 문제가 발생할 수 있기 때문에 정부 차원의 전략적 투자가 진행되고 있습니다.
기존 사업 구조와 정예팀 선정
정부는 이 사업을 추진하면서 먼저 AI 개발 역량을 갖춘 정예팀을 선발하여 경쟁 방식으로 연구개발을 진행하는 구조를 도입했습니다. 초기 단계에서는 총 5개의 정예팀이 선정되어 초거대 AI 모델 개발 경쟁을 시작했습니다.
이 프로젝트에는 국내 주요 AI 기업과 연구기관이 참여하고 있으며, 대표적으로 다음과 같은 기업들이 참여하고 있습니다.
네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원, NC AI 등 국내에서 AI 기술력을 인정받고 있는 기업들이 컨소시엄 형태로 참여하고 있습니다.
정부는 이들 팀에게 대규모 GPU 컴퓨팅 자원과 데이터 구축 지원, 연구개발 자금 등을 제공하며 2027년까지 단계적으로 AI 모델 개발을 지원할 계획입니다. 이러한 방식은 경쟁을 통해 기술 발전 속도를 높이고 동시에 국내 AI 생태계를 확대하기 위한 전략으로 평가되고 있습니다.
지난 1차 평가 결과에서 5개 팀중 2개 팀이 탈락하고 아래 3개 팀이 생존하였습니다.
- LG AI연구원
- SK텔레콤
- 업스테이지(Upstage)
정예팀 1개 추가 선정 배경
최근 정부는 이 사업의 경쟁 구조를 더욱 강화하기 위해 정예팀을 1개 추가로 선정하기 위한 공모를 진행했습니다. 추가 공모의 목적은 기술 경쟁을 활성화하고 다양한 AI 기업들이 프로젝트에 참여할 수 있도록 기회를 확대하기 위한 것입니다.
이번 공모에는 여러 기업 컨소시엄이 지원했으며 심사를 통해 최종적으로 한 개 팀이 추가 정예팀으로 선정되었습니다. 정부는 특히 기존 참여 기업들과 기술 경쟁이 가능한 수준의 연구 역량을 갖춘 팀인지 여부를 중요한 평가 기준으로 삼았습니다.
이러한 방식은 단순한 지원 사업이 아니라 국가 대표 AI 모델을 개발하기 위한 경쟁형 프로젝트라는 점에서 의미가 있습니다.
새롭게 선정된 컨소시엄
추가 정예팀으로 선정된 곳은 모티프테크놀로지스(Motif Technologies) 컨소시엄입니다. 이 컨소시엄은 스타트업, 대학, 연구기관, 산업 파트너가 함께 참여하는 형태로 구성되어 있습니다.
참여 기관에는 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 매스프레소, 파두, 에누마코리아 등 여러 AI 기업과 함께 서울대학교, KAIST, 한양대학교 등 주요 대학의 산학협력단이 포함되어 있습니다. 또한 산업 데이터 확보와 서비스 적용을 위한 다양한 협력 기관들도 참여하고 있습니다.
이처럼 다양한 기관이 참여하는 구조는 연구개발뿐만 아니라 실제 산업 적용까지 고려한 형태로 평가됩니다.
초거대 AI 모델 개발 목표
모티프테크놀로지스 컨소시엄이 제시한 핵심 목표는 3000억 파라미터(300B) 규모의 초거대 언어모델 개발입니다.
파라미터는 AI 모델의 학습 규모를 나타내는 지표로, 일반적으로 파라미터 수가 많을수록 더 복잡한 언어 이해와 추론 능력을 갖게 됩니다. 최근 글로벌 AI 모델 역시 수천억 개 이상의 파라미터를 기반으로 개발되고 있으며 이러한 규모의 모델이 초거대 AI로 분류됩니다.
이 컨소시엄은 한국어 중심 데이터와 산업 데이터를 활용하여 추론 능력이 강화된 고성능 언어모델을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다. 또한 단순한 연구 모델이 아니라 다양한 산업 서비스에 적용 가능한 AI 플랫폼 구축도 함께 추진할 계획입니다.
현재 경쟁 구도
이번 추가 선정으로 인해 해당 프로젝트는 4개 주요 팀이 경쟁하는 구조로 운영되고 있습니다.
현재 경쟁 구도는 다음과 같이 형성되어 있습니다.
- LG AI연구원
- 업스테이지
- SK텔레콤
- 모티프테크놀로지스 컨소시엄
이들 팀은 정부 지원을 바탕으로 초거대 AI 모델 개발 경쟁을 진행하게 됩니다. 향후 정부는 기술 평가를 통해 경쟁 팀 수를 단계적으로 줄여나갈 계획이며, 최종적으로는 2개 팀 정도를 핵심 프로젝트로 선정할 가능성이 있는 것으로 알려졌습니다.
이러한 방식은 경쟁을 통해 기술 수준을 빠르게 끌어올리는 동시에 국가 차원의 AI 역량을 강화하기 위한 전략입니다.
왜 ‘소버린 AI’가 중요한가?
최근 AI 정책에서 자주 등장하는 개념 중 하나가 바로 소버린 AI(Sovereign AI)입니다. 이는 국가가 독자적인 AI 기술과 인프라를 확보하여 기술 주권을 유지하는 것을 의미합니다.
현재 대부분의 초거대 AI 모델은 미국 기업이 개발하고 있으며 많은 국가가 이 기술을 기반으로 서비스를 운영하고 있습니다. 그러나 AI 기술이 산업, 행정, 국방 등 다양한 분야에 활용되기 시작하면서 국가 차원의 기술 독립성 확보가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다.
특히 언어 모델의 경우 영어 중심 데이터로 학습된 모델이 많기 때문에 한국어 이해 능력이나 국내 산업 데이터 활용 측면에서 한계가 존재합니다. 이러한 이유로 한국형 AI 모델을 개발하면 한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 AI 서비스를 구축할 수 있다는 장점이 있습니다.
또한 초거대 AI 모델은 다양한 AI 서비스의 기반이 되기 때문에 한 번 구축되면 AI 스타트업, SaaS 서비스, 로봇, 금융 AI, 공공 행정 시스템 등 여러 산업 분야에서 활용될 수 있습니다.
마무리
정부가 추진 중인 ‘대한민국 독자 AI 파운데이션 모델 사업’은 단순한 연구개발 프로젝트가 아니라 한국의 AI 기술 경쟁력을 확보하기 위한 국가 전략 사업이라고 볼 수 있습니다. 최근 모티프테크놀로지스 컨소시엄이 정예팀으로 추가 선정되면서 프로젝트 경쟁 구도는 더욱 치열해질 것으로 예상됩니다.
앞으로 이 프로젝트가 성공적으로 진행된다면 한국은 자체 초거대 AI 모델을 보유하게 되며, 이는 국내 AI 산업 생태계를 크게 성장시키는 계기가 될 가능성이 있습니다. 글로벌 AI 경쟁이 점점 치열해지는 상황에서 한국형 AI 모델 개발이 어떤 성과를 만들어낼지 앞으로의 행보가 주목됩니다.
관련글
'IT > AI' 카테고리의 다른 글
| AI가 SaaS 산업을 무너뜨린다? 사스포칼립스(SaaS-pocalypse) 뜻과 등장 배경 총정리 (0) | 2026.03.13 |
|---|---|
| MWC 2026이 보여준 스마트폰의 미래, 운영체제와 결합하는 에이전트형 AI (4) | 2026.03.12 |
| 2028년 AI발 금융위기 경고 보고서, 무엇을 말하고 있나? 핵심 내용과 시장 반응 정리 (1) | 2026.02.26 |
| 클로드(Claude) 미군 작전 활용 논란, AI 군사 이용의 윤리적·법적 쟁점은? (0) | 2026.02.25 |
| 바이트댄스 동영상 편집 AI Seedance 2.0 정리 – 영상 제작이 이렇게 쉬워진다고? (1) | 2026.02.23 |