안녕하십니까? 과기정통부 인공지능정책실장 김경만입니다.

독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예팀 추가 선정 결과에 대해 말씀드리겠습니다.

먼저, 추가 선정 배경입니다.

정부는 작년 8월 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 착수하고 5개 정예팀을 지원해 왔으며, 지난 1월 1차 단계평가 결과 LG AI연구원, SKT, 업스테이지 3개 정예팀이 2차 단계에 진출하게 되었습니다.

정부는 독파모 프로젝트의 취지가 모든 참여 기업이 글로벌 수준으로 도약할 수 있는 기회를 제공하고 기업 간 선의의 기술 경쟁을 통해 경쟁력 있는 독자 AI모델을 확보하여 지속 가능하고 살아 숨쉬는 AI 생태계를 구축하는 데 있었던 만큼 기존 3곳의 정예팀과 경쟁 가능한 역량 있는 정예팀 1곳을 추가 선정·지원하기로 결정한 바 있습니다.

추가 공모 진행 경과입니다.

1월 23일부터 2월 12일까지 진행된 추가 공모에서는 최초 프로젝트 공모에 접수한 컨소시엄, 이번 1차 단계 평가 이후 정예팀에 포함되지 않는 컨소시엄, 그 외에 역량 있는 기업 등 모두에게 기회를 열고 선정 절차를 진행해 왔습니다.

공모 결과, 모티프테크놀로지, 트릴리온랩스가 주관하는 2개의 컨소시엄이 접수되었습니다.

정부는 2월 13일부터 심사 절차에 착수, 학계·산업계·전문가로 구성된 평가위원이 서면검토, 발표평가를 통해 AI모델 개발의 역량과 경험, 기존 3개 정예팀과의 유의미한 경쟁과 국내 AI 생태계의 성장 확장에 대한 기여 가능성 등을 종합적으로 평가하였습니다.

그 결과, 모티프테크놀로지 정예팀이 최종 선정되었습니다.

특히, 독자 아키텍처로 AI모델을 설계한 경험, 상대적으로 적은 파라미터와 제한된 데이터 환경에서도 세계적인 수준의 모델과 경쟁 가능한 성능을 달성한 경험에서 높은 평가를 받았습니다.

근소한 점수차를 받은 트릴리온랩스도 글로벌 주요 리더보드 등에서 성능을 입증하는 등 AI모델의 기술 자립도가 우수한 것으로 평가받았고, 다른 정예팀과의 유의미한 경쟁이 가능한 것으로 평가되었으나 아쉽게도 정예팀에는 최종 선발되지 못했습니다.

다만, 트릴리온랩스가 뛰어난 AI모델 기술력을 보유한 만큼 우리나라 고성능 독자 모델 개발과 AI 혁신 생태계 구축에 큰 역할을 할 것으로 기대합니다.

다음으로, 모티프테크놀로지 정예팀을 소개해 드리겠습니다.

정예팀으로 추가 선정된 모티프테크놀로지 컨소시엄은 모티프테크놀로지와 모레, 클라우드웍스, 엔닷라이트, 한국과학기술원, 매스프레소 등 AI 분야 다양한 산학연 기관이 구성되었으며, 독자적 기술에 기반한 추론형 LLM 개발, VLM·VLA 모델 고도화를 목표로 하고 있습니다.

아울러, 모델 가중치, 코드, 연산 최적화 라이브러리 등 모델부터 소프트웨어까지 전 영역을 소프트... 오픈소스로 공개하고 대국민 플랫폼을 구축·결합해 무료 AI서비스 제공, 다양한 산업·공공 분야 AX 확산 등 AI 생태계 발전 측면에서도 기여할 것으로 기대됩니다.

향후 계획을 말씀드리겠습니다.

정부는 기존 1개 정예팀은 1월부터 6월까지, 추가 1개 정예팀은 2월부터 7월까지 모든 정예팀에게 AI모델 개발 기간을 동일하게 보장하고 모든 정예팀이 AI 개발을 마친 이후 8월에 단계평가를 진행할 예정입니다.

추가로 선정된 모티프테크놀로지 정예팀에는 글로벌 수준의 독자 AI모델 개발에 필요한 GPU, 데이터 지원, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 기존 정예팀과 동등한 수준의 지원을 조속히 제공할 계획입니다.

아울러, 정예팀과 차기 단계평가 기준 방안 등을 조속히 협의·확정하여 객관적이고 공정한 평가와 함께 정예팀이 가진 모든 역량을 발휘하여 독자... 독파모 프로젝트의 목표를 달성해 나갈 수 있도록 운영해 나가겠습니다.

정부는 대한민국이 글로벌 AI 기술 경쟁의 선두에 설 수 있도록 가용한 모든 국가 역량과 자원을 집중하여 글로벌 톱 수준의 모델 개발을 위한 기술 혁신 경쟁을 계속 이어나갈 수 있도록 지원하겠습니다.

이상으로 브리핑을 마치도록 하겠습니다.


[질문·답변]
※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.

<질문> 안녕하세요? 일단 이번 재공모 심사에서는 아무래도 독자성 충족 여부를 집중적으로 보셨을 텐데 판단 기준 관련해서 좀 더 부연 설명 부탁드리고요.

또 2차 단계 평가는 8월 전후라고 여기 명시돼 있는데 구체적인 시점이 나왔는지도 궁금합니다.

<답변> 독자성, 1차 평가 때 많은 논란이 되었고 평가를 마치면서 정부가 독자성의 기준, 세 가지 기준을 말씀을 드렸습니다. 근데 아시다시피 저희가 개발하려고 하는 AI모델은 지금 당장의 모델이 아니고, 예를 들어서 정예팀, 이번에 추가되는 모티프테크놀로지 같은 경우에는 7월 말에 개발한 모델이 정말로 독자성 여부에 충족하느냐를 보게 되는 거고요. 지금 평가에서는 그런 독자성, 모델을 개발하는 데 있어서 경험이라든지 기술적 능력이 있는지를 본 겁니다.

그래서 말씀을 드리자면 향후에 나올, 지금 저희가 모티프테크놀로지가 제출한 제안서에 보면 300B 정도의 규모를 이야기하고 있는데요. 300B 규모의 독자 파운데이션 모델이 독자성을 가지느냐 여부는 그때 판단을 할 것이고요.

그리고 저희 향후 계획에서도 말씀을 드렸지만 이번에 4개 팀이 구성이 되면 4개 팀과 같이 독자성 판단에 대한 논의, 평가 방법에 대한 논의를 좀 더 구체화하겠습니다. 그래서 4개 팀들의 합의된 기준을 빨리 확정하고 그 기준에 근거해서 개발을 하는 데 지장이 없도록 할 것이고요. 그 기준도 4개 팀만이 하기보다는 산업계·학계의 전문가들이 다 모여서 합의될 수 있는 더 세분화된 기준을 만들도록 하겠습니다.

그리고 두 번째 질문 주신 그 시기는 제가 보도자료에도 있고 브리핑문에서도 말씀을 드렸지만 현재 3개 팀의 경우에는 개발을 하고 있습니다. 근데 그게 6월 말까지 끝이 날 예정이고요. 지금 새로 추가되는 모티프테크놀로지 같은 경우에는 빠르면 월요일 아니면 오늘부터라도 저희가 연계를 시켜드릴 예정인데요.

그렇게 되면 저희 생각은 동일한 기간, 동일한 GPU, 동일한 데이터 제공을 목표로 하기 때문에 대략적으로 7월 말 정도 되면 모티프테크놀로지의 개발 기간은 완료가 됩니다. 그러면 7월 말에 나오는 모델, 그리고 6월 말에 3개 팀은 제출을 한 모델, 6월 말 기준으로 제출된 모델, 이 4모델을 가지고 평가를 한다고 보시면 되겠습니다.

<질문> 300B LLM을 처음부터 개발하시고 VLM 그다음에 VLA까지 320까지 최종 고도화하신다는 계획이신 것 같은데 이게 제가 잘 몰라서, 그러니까 현실적으로 가능한 부분일지, 어떻게 판단하시는지 여쭤보고 싶고요.

그리고 트릴리온랩스가 근소한 차이로 탈락했다고 하셨는데 이게 원래 설계상 1곳만 뽑으려고 하셔서 그렇게 하신 건 아니고 2군데 가능은 했으나 1곳을 그냥 이렇게 하기로 하신 건지 좀 여쭤보고 싶습니다.

<답변> 예, 말씀드리겠습니다. 아시다시피 저희가 competition 방식을 취하면서 계속해서 이 모델을 업그레이드시키는 방식을 취하고 있지 않습니까? 그래서 질문 주신 것처럼 이게 모티프테크놀로지가 계속해서 서바이벌 경쟁에서 살아남는다면 3번의 기회가 있는 거죠. 이번에는 LLM이 되는 거고요. 그다음에 살아남아서, 생존을 해서 그다음 차수에서는 VLM을 하게 되는 거고요. 마지막 차수에는 말씀드린 액션 모델까지 가미된 모델을 개발하는 겁니다.

궁극적으로는 저희가 볼 때는 피지컬 모델이라든지 다른 발전 방향을 본다면 액션 모델이 반드시 가야 되는 거고요. 그래서 아마 다른 3개 업체들도 최고의 지향점은 액션 모델에 있다고 봅니다.

그리고 말씀 주신 것 중에서 저희가 발표할 때 1개 기업을 추가 선정하겠다고 1월에 말씀을 드렸고 실제 이번 평가에서 두 기업들은 정말 근소한 차이였습니다. 그리고 저희가 처음에 말씀드렸던 것처럼 두 기업이 기존의 3개 기업과 경쟁할 수 있는 기술적 능력이나 경험치가 있느냐, 이 부분도 상당히 걱정들을 하시면서 염려를 하셨지 않습니까? 그래서 이 부분에 관해서도 평가위원들 대부분이 경쟁력이 있다고 말씀을 주셨고요. 그리고 점수 차는 말씀드린 대로 공개는 하기 힘들었지만 정말 근소한 차이였다고 말씀드리겠습니다.

<질문> 안녕하세요? 보면, 그때 1차 평가했을 때 제출했던 다른 컨소시엄팀 목표와 조금 모티프에서 비교해 보면 VLA라든지 VLM 같은 내용들이 여기서 조금 더 시차가 있어서 조금 언급이 됐는데, 이게 2차 평가가 활용성 중심으로 평가가 많이 돼야 된다, 라는 얘기가 전문가단에서 계속 얘기가 나오고 있습니다. 그래서 활용성 평가 비중이나 이런 것이 1차 평가 때는 어느 정도였고 2차 평가 때 혹시 변화가 예정돼 있는 게 있는지 궁금합니다.

<답변> 저희가 계속해서 고민하고 있는 것 중의 하나가 독자 파운데이션 모델을 개발해서 실질적으로 AX에 적용하는 부분입니다. 정부가 독자 파운데이션을 만들고 그걸, 그것을 정부나 기업 그리고 개인들이 잘 사용할 수 있게끔 하는 부분들은 정책적으로 저희가 지금 고민을 많이 하고 있고 지원할 예정인데요.

물론, 활용성 측면을 보시게 되면 컨소시엄마다 개발하는 분들 외에 실제 산업 현장에서 적용하시는 분들이 다 포함되어 있습니다. 그래서 실제 평가할 때도 확장성이라는 부분을 가지고 평가를 하게 될 것이고요. 그런 부분들은 당연히 반영될 것입니다.

그리고 두 가지가 있다고 생각을 하는데요. 지금 말씀 주시는 활용도 해 나가야 되고, 그리고 빨리 또 캐치업을, 우리 일명 추격조지 않습니까? 그러니까 빠른 속도로 또 모델 자체도 업그레이드시켜야 되는 두 가지 부분들이 중요하고 평가할 때도 그 부분들도 놓치지 않도록 하겠습니다.

<질문> 안녕하세요? 트릴리온랩스와 모티프테크놀로지를 가른 결정적인 차이점이 무엇이었는지 궁금하고요. 여기 자료에 보면 기술적, 트릴리온랩스가 기술적 자립도를 가지고 가능한 것... 가지고 있다, 라고 얘기가 나오긴 했는데 '기술적 자립도', '내재화' 이런 부분이 모티프도 좀, 모티프와 좀 비슷한 것 같아서 결정적인 차이점 설명 부탁드리겠습니다. 감사합니다.

<답변> 말씀드린 대로 두 기업의 영향에 대해서는 평가하신 평가위원들이 공통적으로 높게 평가를 하셨다고 말씀드리고요. 세세한 평가 기준은 평가위원님들이 적시해 주셨지만 실제 모티프 같은 경우에는 Artificial, AI Artificial Analysis 이쪽 영역이라든지, Hugging face 이런 부분에서 많은 기술력을 인정받은 기업입니다, 모티프는.

그리고 트릴리온랩스 같은 경우도 작지만 강력한 12.7B 모델이라든지 그리고 큰 모델을 실질적으로 구워 본 경험이 있는 걸로 알고 있습니다. 그래서 이런 개발 경험이라든지 그리고 개발할 수 있는 기술적 능력을 평가할 때 많이 어필한 것으로 알고 있고요. 그런 부분들이 사실 많이 유사했기 때문에 저희가 볼 때 근소한 점수 차라고 생각합니다.

<질문> 이번 추가 공모 관련해서 사실 흥행이 좀 저조했잖아요. 두 곳의 컨소시엄만 지원했는데 이른바 빅테크라 불리는 업체들이 불참한 이유가 뭐라고 생각하시는지 궁금하고요.

그리고 독자성 관련해서 전에, 직전에 자료를 내실 때는 그 부분을 평가 기준에 넣을지 여부를 검토한다, 라고 했었는데 그 부분은 검토하는 걸로 확정이 됐다고 보면 되는 건지요?

<답변> 두 가지 질문 주셨는데요. 빅테크 부분들이 참여를 하지 않아서 이 흥행 자체에 문제가 있지 않느냐, 지적, 말씀을 주셨는데요. 독자 파운데이션 모델이 왜 필요한가에 대해서 말씀을 드리겠습니다.

독자 파운데이션 모델은 기본적으로 아시다시피 우리나라가 독자적인 AI를 개발해서 소버린 측면에서, 특히 국방이나 안보 영역에서 자주권을 확보하자는 측면이 강하고요. 그래서 그 모델은 적어도 글로벌하게 인정받는 모델이어야 되는 거는 분명한 목표입니다.

그런데 실제 저희가 독자 파운데이션 모델을 진행하면서 여러 가지 보이지 않는 긍정적 효과들이 있었는데요. 첫 번째로 말씀드리고 싶은 것은 컨소시엄별로 산학연이 구성돼서 하나의 인공지능 생태계를 구성했다는 것이고요.

두 번째로는 그 생태계에 학생분들이나 연구자분들이 반드시 참여가 돼 있습니다. 그만큼 그 모델, 큰 모델을 개발하는 데 노출이 됐다는 게 큰 거고요.

세 번째로는 저희가 볼 때는 GPU를 인피니밴드라든지 이렇게 묶어서 큰 GPU를 돌릴 수 있는, 그러니까 CSP한테 그런 능력치를 배가시킨 것도 이 독자 파운데이션 모델의 큰 의미입니다.

그래서 실질적으로 이런 독자 파운데이션 모델의 의미를 생각할 때, 저희가 생각할 때는 대기업분들이 오셔서 크게 역할을 해주시는 것도 좋지만 실질적으로 이 독자 파운데이션에 걸맞은 기술력을 가진 기업들을 더 중요시하다고 생각을 하고요.

그 기업들끼리, 아까 말씀드린 인공지능 생태계가 구성이 되고, 그리고 정말로 정부가 GPU라든지 데이터 이런 부분을 적극적으로 지원해 드린다면 큰 성과가 나지 않을까 이렇게 생각을 합니다. 그렇게 조금 갈음을 했으면 좋겠고요.

그리고 독자성 기준 말씀을 주셨는데, 평가를 함에 있어서 독자성의 최저 기준은 저희가 한번 말씀을 드렸습니다. 결국 프롬 스크래치의 의미가 뭐냐, 결국은 첫 모델부터 학습할 수 있는 학습 데이터 로그 기록을 가지고 있고요. 그리고 실질적으로 어떤 문제가 발생했을 때 그걸 고쳐줄 수 있는 능력이 있느냐, 이런 부분들이라고 말씀을 드렸는데요.

그리고 현장에서 실제 개발할 때 그런 독자성을 어디까지 하는 게 정말 맞는지는, 그리고 그런 독자성의 주요한 쟁점이라든지 주요 부분이 어딘지는 아까 제가 말씀드렸던 것처럼 정예팀과 조금 더 깊은 논의를 하도록 하겠습니다. 그리고 그런 것들은 정예팀뿐만 아니라 산업계나 학계에 계신 전문가분들의 의견을 수렴해서 결정토록 하겠습니다.

<질문> 안녕하세요? 이번에 지원이 많지 않았는데요. 사실 1개 뽑는데 2개만 지원했고, 그래서 둘의 차이만 본 것인지, 아니면 앞서 경쟁했던 5개 기업과의 수준도 비교해서 최종적으로 결정이 된 건지 궁금합니다.

<답변> 저희가 이번에 심사기준표를, 평가기준표를 보시게 되면, 공모안내서에서도 보시면 기존에 했던 평가와 달리 적격 여부라는 게 있습니다, 한번 보시게 되면.

그 말씀이 뭐냐면 단순히 2개가 들어와서 이 2개 팀이 기존에 있는 팀들과 경쟁을 할 수 있는지, 없는지 그 부분에 대한 사전 평가가 좀 있었습니다. 그래서 평가위원들 대부분이 아까 제가 말씀드린 거와 같이 다 경쟁을 할 수 있다고 말씀을 주셨고요.

그래서 그런 걸 기준으로 본다면 2개가 들어왔지만 옹골진 기업들이 들어왔다고 저희는 판단을 하고 있고, 그 판단의 기준은 당연히 실제 3개 팀하고 경쟁을 했었을 때 실질적인 경쟁이 가능한지 여부라고 생각을 합니다. 만약에 평가위원들께서 그런 실질적인 경쟁이 아니었다면 가부에서 부를 많이 주시지 않았을까, 이렇게 생각합니다.

<질문> 일단 배경훈 부총리께서 취임 이후에 GPU 수급 규모나 시기는 계속해서 조금 늘리고 앞당긴 바가 있는데 이게 AI 확산이나 발전 속도를 고려한 발언이었던 걸로 이해하고 있거든요. 근데 내부적으로 독파모 사업 추진 속도를 높여야 한다는 이런 논의는 한 적이 없는지, 이게 일단 한번 궁금하고요.

그리고 2차 평가에서도 혹시 동시 탈락 가능성이 있는지, 만약에 있다면 이 경우 또 추가 모집을 시행할 건지, 이것도 답변 부탁드립니다.

<답변> 저희가 GPU도 그렇고 모델도 그렇고 너무 빨리 발전하는 거는 사실 너무 당연하고 힘든 경쟁 환경이지 않습니까? 대통령께서도 하루가 다르고, 하루를 쉬면 힘들어진다고 하는 분야가 AI 분야인데 GPU 확보도 그런 측면에서 접근을 하고 있고요.

독파모 같은 경우도 사실 저희가 계속해서 독파모 개발하는 기업하고 소통을 하고 있는데 아시다시피 요 근래에 많은 좋은 모델들이 등장을 했고 저희를 많이 긴장하게 하는 건 사실이지 않습니까?

그래서 실제로 기업들은 개발 속도를 좀 낼 것이라고 저희도 판단하고 있고, 그래서 기존 개발 분들한테 GPU도 조금 더 드렸고 데이터도 더 공급이 될 것이고 하는 지원책은 가능하면 저희 자원이 한정돼 있지만 장관... 부총리께서도 오늘 보도자료 말미에 썼지만 최대한 정책적 지원을 아끼지 않겠다는 걸로 갈음을 하겠습니다.

또 하나, 두 번째 평가에서 평가는 어떻게 될 것이냐, 말씀을 주시는데요. 실제 이 프로젝트의 기획은 무빙 타깃입니다. 그래서 저희가 그냥 정부도 가보지 않은 길을 가는 거고 기업들도 가보지 않은 기업을 하면서 평가를 하는 건데요.

근데 큰 원칙은 사실 6개월 단위의 competition이라는 건 맞는데 실제 기업들도 목표치를 맞게끔 수정을 해나가고 있는 거고요, 상황에 맞춰서. 저희도 그런 상황에 따라서 어떤 변화가 올지는 지금 예단하기 어렵습니다. 예단하기 어렵고, 하지만 어떤 상황이든지 열린 마음으로 업계와 소통하면서 정부가 국민들에게도 말씀을 드리면서 정책을 추진하도록 하겠습니다. 지금 당장은 그냥 가신다고 보시면 될 것 같습니다.

<질문> 안녕하세요? 다름 아니라 앞으로 일정에 대해서 2개 팀이 떨어질지 아니면 몇 개 팀이 떨어질지에 대해서 업계와 소통하고 또 정예팀과 소통하면서 진행하신다고 했는데, 사실 1차 발표 때 같은 경우에도 업계 측에 물어보면 또 그다음에 참여팀에 물어보면 2개가 탈락한다는 그런 정보에 대해서 사전에 인지하지 못했다는 그런 말을 많이 하셨었거든요. 그래서 이런 소통에 대해서 만약에 향후 몇 개 팀이 떨어질지 아니면 추가적으로 공모가 또 있을 예정인지 그런 부분에 대해서 앞으로 정예팀과 소통하실 예정인지, 그런 부분에 있어서 앞으로 사전에 통지가 이루어질 예정인지 여쭙고 싶습니다.

<답변> 실제 1차에서 2개 팀이 탈락이라는 고배를 마셨고, 그리고 2팀 다 너무나 좋은 결과를 낸 거는 사실입니다. Notable AI에 등재도 했고, 그리고 그게 너무 기술력이 떨어져서 떨어진 거는 아니었는데요. 1팀 같은 경우에는 아시다시피 독자성 문제라는 그 문제 때문에 여러 가지 평가, 점수와 무관하게 그게 고려가 됐던 사항이고요.

지금 말씀 주신 것처럼 그런 평가와 독자성 문제에 대한 조금 더 명확한 기준을 저희가 세우게 된다 그런다면 굳이 많은 기업을 탈락시키기보다는 이 좋은 생태계를 끌고 가는 게 더 우선이라고 생각합니다.

<질문> 추가 질문 기회 주셔서 감사합니다. 전에 이 독파모 시작할 때 당시 자료에 보면 확산 단계 지원 관련해서 정예팀 기업에 필요할 경우에 공공·경제·사회 분야 AX 지원계획을 필요시에 정부와 매칭하겠다 했는데 이 로드맵 표상으로 보면 이게 2026년에 2차 평가하면서 같이 진행한다고 표기가 돼 있거든요. 이거는 지금 현재 어떻게 진행되고 있는지 상황이 궁금합니다.

<답변> 저희가 여러 가지 고민들이 있는데요. 아까 말씀드렸지만 정부 영역에서 우리 독자 파운데이션 모델이라든지 한국 모델을 어떻게 쓸 것인가에 대한 고민도 하나가 있고요. 그리고 개인들이 특히 예를 들어서 디지털 소외 계층이 쓸 때 어떤 지원을 해주는 방법, 그 방법은 바우처가 되든 GPU를, 그러니까 추론용 GPU를 조금 지원해 주는 방법, 여러 가지 고민들을 하고 있는 거고요.

AX 분야, 산업 AX 분야에서는 여러 가지 AX 진행하는 데 있어서 저희 독자 파운데이션 모델이라든지 한국 모델들이 실제 현장에 적용될 때 어떻게 저희가 지원해 줄 수 있는 부분들은 고민 중에 있습니다. 이 고민들은 저희가 조금 더 내부적으로 충실하게 해서 조금 지나면 말씀드릴 수 있는 기회를 갖도록 하겠습니다.

<답변> (사회자) 더 이상 질문, 더 이상 질문이 없는 것 같습니다. 이상으로 브리핑을 마무리하겠습니다. 감사합니다.

<답변> 감사합니다.

<끝>

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