국가대표 인공지능(AI) 모델을 선발하는 '독자 AI 파운데이션 모델(K-AI)' 프로젝트에 신규 스타트업이 합류하면서 4개 팀 경쟁 구도로 재편됐다.
과학기술정보통신부는 지난 20일 추가 공모를 통해 모티프테크놀로지스를 신규 정예팀으로 선정했다고 밝혔다. 이로써 기존 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지에 모티프테크놀로지스가 합류해 4파전이 성립됐다.
모티프테크놀로지스는 독자 아키텍처 기반의 3000억 매개변수급 추론형 거대언어모델 개발을 제안했다. 이후 3100억 매개변수급 시각언어모델, 3200억 매개변수급 시각언어행동모델로 단계적 고도화를 추진할 계획이다.
모티프테크놀로지스 정예팀에는 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대학교 산학협력단 등 총 15개 기관이 참여해 산학연 연합 구조를 구축했다.
기술적 강점으로는 제한된 데이터 환경에서도 글로벌 수준의 성능을 구현한 경험과 다수의 핵심 모듈을 자체 설계·구현해온 점이 꼽힌다. 텍스트뿐 아니라 이미지·비디오 영역에서도 독자적인 파운데이션 모델을 개발해 기술 내재화 수준이 높다는 평가다.
또한 모델 가중치와 코드, 연산 최적화 라이브러리 등을 오픈소스로 공개하고, 대국민 플랫폼을 통해 무료 AI 서비스를 제공하는 등 생태계 확산 전략도 제시했다.
기존 3개 정예팀은 1차 단계평가를 통과한 후 2차 모델 개발을 진행 중이다. 6월 말까지 고도화 모델을 완성하고 8월 단계평가에 제출할 예정이다.
LG AI연구원은 2360억 매개변수 규모 모델에 전문가 혼합 구조와 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. A100급 GPU 환경에서도 구동 가능하도록 설계해 구축·운영 비용 부담을 낮췄다. 1차 평가에서는 'K-엑사원'이 벤치마크 13종 평균 72.03점을 기록해 경쟁 모델 대비 우수한 성능을 입증했다.
SK텔레콤은 5000억 매개변수급 초거대 모델 전략을 선택했다. GPU 클러스터 '해인'과 울산 AI 데이터센터를 기반으로 대형 모델 학습 인프라를 확보했으며, 서울대학교, KAIST와의 공동 연구를 통해 산업 확산까지 연결하겠다는 계획이다.
업스테이지는 1000억 매개변수 모델을 중심으로 효율 최적화 전략을 유지하고 있다. 상대적으로 작은 파라미터 규모로 경쟁력 있는 성능을 구현하는 데 초점을 맞추고 있으며, 한국어 이해·추론 성능을 차별화 요소로 내세웠다.
후발 주자로 합류한 모티프테크놀로지스가 기존 3개 팀과의 격차를 얼마나 빠르게 좁힐 수 있을지가 관건이다. 과기정통부는 이번 심사에서 단순 점수 비교보다 기존 정예팀과 실질적 경쟁이 가능한지를 우선 평가했다고 설명했다.
김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 "단순히 점수가 높은 팀을 선발한 것이 아니라 기존 3개 팀과 실질적인 경쟁이 가능한지 먼저 판단했다"며 "평가위원 대부분이 경쟁 가능하다고 판단했다"고 말했다.
4개 정예팀은 동일한 수준의 정부 지원을 받는다. 모티프테크놀로지스에는 B200 기준 768장 규모의 GPU와 17억5000만원 수준의 데이터 구축·가공 지원, 100억원 규모의 공동 구매·활용 예산이 지원된다.
일정은 기존 3개 팀이 1월부터 6월 말까지, 모티프테크놀로지스가 2월부터 7월 말까지 각각 모델 개발을 완료한 뒤 8월 초 단계평가를 진행할 예정이다. 평가는 벤치마크, 전문가, 사용자 평가를 종합하며 글로벌 주요 리더보드를 기준으로 성능을 비교하게 된다.
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