대한민국 국가대표 AI 선발전, 네이버부터 SKT까지 5대 모델 성과 분석

과학기술정보통신부가 주관한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회가 열리며 대한민국 인공지능의 미래를 책임질 5대 정예팀의 성과가 공개되었습니다. 네이버클라우드, SK텔레콤, LG AI연구원 등 국내 IT 거물들이 선보인 이번 모델들은 단순한 기술 과시를 넘어 글로벌 시장에서의 경쟁력을 증명하는 중요한 분기점이 될 것으로 보입니다.

 

 

한국형 AI의 대반격: 글로벌 수준을 넘어선 기술적 도약

대한민국 인공지능 산업이 새로운 장을 열었습니다. 이번 발표회는 단순한 기술 전시가 아니라, 미국과 중국이 주도하는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 한국이 독자적인 노선을 구축할 수 있는지를 판가름하는 시험대였습니다. 정부가 선정한 5대 정예팀은 각자의 강점을 극대화한 파운데이션 모델을 선보이며, 한국어 특화라는 기존의 한계를 넘어 범용성과 효율성 면에서도 세계적인 수준에 도달했음을 입증했습니다.

특히 이번 프로젝트는 정부와 민간이 힘을 합쳐 '국가대표 AI'를 육성한다는 점에서 큰 의미가 있습니다. 단순히 기업 하나의 이익을 위한 개발이 아니라, 국가 차원의 데이터 주권을 확보하고 향후 모든 산업의 기반이 될 AI 고속도로를 놓는 작업이기 때문입니다. 현장에는 각 기업의 수장들과 정부 고위 관계자들이 집결하여 인공지능 대전환에 대한 강력한 의지를 드러냈습니다.

 

네이버와 SKT의 정면승부: 옴니모달과 5000억 매개변수의 위력

네이버클라우드는 이번 발표에서 '하이퍼클로바X'의 진화된 형태인 옴니모달 전략을 강조했습니다. 옴니모달이란 쉽게 말하면 텍스트뿐만 아니라 이미지와 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 하나의 모델이 동시에 학습하고 처리하는 방식을 뜻합니다. 네이버가 공개한 '시드 8B 옴니'와 추론 능력을 극대화한 '시드 32B 씽크'는 한국어 맥락을 가장 잘 이해하면서도 복합적인 정보를 처리할 수 있는 다재다능한 AI의 모습을 보여주었습니다.

반면 SK텔레콤은 압도적인 규모의 경제를 선택했습니다. 국내 최초로 매개변수 5,000억 개(500B)를 보유한 초거대 모델 'A.X K1'을 선보인 것입니다. 매개변수가 많다는 것은 그만큼 AI가 기억하고 처리할 수 있는 정보의 양과 복잡도가 높다는 것을 의미합니다. 5,000억 개 이상의 매개변수를 가진 모델을 보유한 국가는 전 세계적으로도 미국과 중국 등 소수에 불과합니다. SK텔레콤은 통신 인프라와 결합된 AI 가치 사슬을 통해 전방위적인 서비스 확산을 예고했습니다.

 

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LG의 효율성과 NC·업스테이지의 실용주의 전략

LG AI연구원이 공개한 'K-엑사원'은 효율성 면에서 놀라운 성과를 거두었습니다. 2,360억 개의 매개변수를 가진 이 모델은 글로벌 벤치마크 대상이었던 알리바바의 큐웬3(Qwen3) 성능을 104% 수준으로 상회했습니다. 이는 무조건 크기만 키우는 것이 아니라, 데이터의 질과 학습 알고리즘의 최적화를 통해 세계 최고 수준의 가성비를 확보했음을 의미합니다. 오픈AI의 모델들과 비교해도 손색없는 성능을 보여주며 실무 적용 가능성을 높였습니다.

NC AI와 업스테이지는 특정 산업군에 최적화된 '버티컬 AI' 전략으로 승부수를 띄웠습니다. NC AI는 국방, 제조, 콘텐츠 등 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 100B급 '바르코' 모델을 내세웠습니다. 전문 분야의 지식을 깊게 파고드는 특화 AI로 시장을 공략하겠다는 계산입니다. 업스테이지는 '다큐먼트 AI' 기술을 통해 복잡한 PDF 문서나 도표를 정확하게 해석하는 실무형 기능을 강조하며, 기업들이 가장 목말라하는 문서 자동화 분야의 해결사로 나섰습니다.

 

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대한민국 AI 대전환의 서막과 실용적 시사점

이번 1차 발표회는 대한민국이 'AI 팔로워'에서 'AI 퍼스트 무버'로 도약하기 위한 기초 체력을 확인한 자리였습니다. 각 기업의 모델들은 서로 다른 특색을 가지고 있지만, 공통적으로 한국적 맥락을 유지하면서도 글로벌 성능 지표를 충족시키려 노력했다는 점이 고무적입니다. 이는 향후 국내 기업들이 외산 AI 솔루션에 의존하지 않고도 높은 보안성과 최적화된 성능을 갖춘 독자 모델을 선택할 수 있는 폭이 넓어졌음을 시사합니다.

앞으로 진행될 1차 단계 평가 결과에 따라 이들 모델의 상용화 속도는 더욱 빨라질 전망입니다. 기업 입장에서는 각 모델의 특성인 규모(SKT), 다중 지능(네이버), 효율성(LG), 특화 산업(NC), 문서 처리(업스테이지) 중 자사의 비즈니스에 가장 적합한 모델을 선별하여 도입하는 전략이 필요합니다. 정부의 전폭적인 지원과 민간의 기술력이 결합된 이 프로젝트가 대한민국 경제 전반의 생산성을 혁신하는 결정적인 동력이 되기를 기대해 봅니다.