독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 주관하는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 최근 열린 과학기술관계장관회의에서 발언하고 있다. 연합뉴스

- SKT, 추론 강화 ‘A.X K2’공개
- LG, 지원언어 확장 ‘K엑사원2’
- 업스테이지는 “에이전트 최적화”
- 추가합류 모티브, 연산 효율성↑

국가대표 AI 파운데이션 모델(기초 모형)을 선발하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’ 2차 평가가 이달 내 이뤄진다. 이번 평가에서는 지난 1월의 1차 평가(추가 포함)를 통과한 4개 팀 가운데 2개 팀을 가려낸다. 2차 평가가 끝나면 선발된 2개 팀이 5개월간 ‘국가대표 AI 팀’의 영예를 놓고 열띤 경쟁을 펼칠 전망이다.

2일 과학기술정보통신부에 따르면 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 국민평가단, 전문가 평가단을 꾸려 4개 팀(LG AI 연구원 컨소시엄, 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스)을 상대로 2차 평가에 돌입한다. 국민평가, 전문가평가 외에 벤치마크(Benchmark, 표준화된 테스트 규격) 평가도 이뤄진다.

무엇보다 이번 2차 평가에서는 지난 1년 동안 ‘에이전틱 AI’가 급성장한 만큼 한 번의 포괄적인 명령으로 특정 업무를 수행하는 ‘에이전틱 AI’ 역량 확보가 중요한 평가 기준이 될 것으로 예상된다.

SK텔레콤은 독자 AI 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 케이투(A.X K2)’를 최근 공개했다.

SKT는 오픈소스 커뮤니티 허깅 페이스에 매개변수 6880억 개(688B) 규모라고 A.X K2를 소개했다. 직전 모델이었던 A.X K1(519B)보다 모델 규모를 키워 수학 및 과학 추론 능력, 한국 지식 및 장문 추론 능력을 강화했다는 게 SKT 설명이다. SKT는 제조 영역에서는 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 제조 특화 AI 에이전트에 A.X K2를 적용한다고 강조했다. 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3가지를 개발했다. 높은 수준의 보안과 데이터 주권이 요구되는 국방 분야 특성을 고려해 A.X K1의 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 높이는 양자화 기술을 적용했다는 게 SKT 설명이다.

LG AI연구원은 지난 31일 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’의 2차 모델인 ‘K-엑사원 2.0’을 오픈소스 커뮤니티 허깅 페이스에 공개했다. K-엑사원 2.0은 국내 최대인 750B(7500억 개) 매개변수 규모로 1차 모델(236B) 대비 3배 이상 커졌다는 게 LG AI 연구원 설명이다. K-엑사원 2.0의 지원 언어는 기존 한국어 영어 스페인어 독일어 일본어 베트남어에서 프랑스어 이탈리아어 포르투갈어 폴란드어 등을 추가해 모두 10개로 확장됐다. 국내 AI 파운데이션 모델 중 가장 많은 수준이다. LG AI연구원은 이번 주 새로운 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개하며 ‘전문가 AI’ 포트폴리오를 강화할 계획이다.

업스테이지는 자체 개발한 오픈웨이트(핵심 데이터 제외 공개) 거대언어모델 ‘솔라 오픈 2’를 공개했다. 전작 ‘솔라 오픈’을 기반으로 단순 질의응답을 넘어 수십 번의 추론과 도구 호출을 반복하며 업무를 끝까지 처리하는 에이전트에 최적화된 사용성을 제공한다는 게 업스테이지의 설명이다. 솔라 오픈 2는 총 2500억 매개변수를 갖췄지만 실제 작업에서는 필요한 150억 개만 활성화하는 ‘전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts)’ 구조를 택했다. 이 구조에서는 전체 신경망을 여러 개의 작은 전문가들(Experts)로 나누고 입력 값에 따라 필요한 Expert만 활성화한다. 양자화(모델 크기와 연산량 압축 기술)를 적용하면 엔비디아 H200 GPU 2장으로 구동돼 기업 부담이 적다는 게 업스테이지의 설명이다.

지난 2월 추가 합류한 모티프테크놀로지스는 LLM ‘모티프 3(Motif-3)’ 프리뷰 버전의 중간 평가 결과를 최근 공개했다. 모티프 3는 3140억 개(314B) 파라미터 규모의 파운데이션 모델이다. 전문가 혼합(MoE) 구조를 채택해 실제 추론 시에는 약 4%인 130억 개(13B)만 선택적으로 활성화, 연산 효율성을 높인 것이 특징이다.

배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 최근 열린 취임 1주년 기자간담회에서 “독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 통과 기업은 엔비디아 GPU 500장에서 735장 수준 지원을 받는다”며 “(하지만) 미토스급 모델을 개발하려면 ‘베라 루빈’ 1만 장 정도가 필요하다고 본다. 현재 가격 기준으로 3조5000억 원에 달하는 수준”이라고 말했다. 앞으로 2차 평가를 통과한 기업에는 더욱 파격적인 지원을 할 수 있다는 의미로 받아들여진다. 다만 배 부총리는 “확정된 바는 없고 재정 당국을 설득 중”이라고 덧붙였다.

◇ 독자 AI 파운데이션 모델 주요팀 1차 평가(지난 1월) 당시 특징 컨소시엄명 특징 업스테이지팀 매개변수 1000억 개, 비교적 적은 매개변수로 대규모 모델 수준 성능 구현 SK텔레콤팀 매개변수 5190억 개 규모 초거대 AI 모델 개발, 최대규모 도전 LG AI연구원팀 매개변수 2360억 개, 다양한 산업현장에 즉시 적용 가능 모티프 테크놀로지스팀  상대적으로 적은 매개변수로도 세계적 모델과 경쟁할 수 있는 성능 달성 등 ※자료: 과학기술정보통신부. 모티프테크놀로지스팀 평가는 지난 2월 20일 평가위원 의견 중

◇ 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 평가 컨소시엄 개요 컨소시엄명 모델명 매개변수 규모 주요 특징 SK텔레콤팀 A.X K2 6880억 개 수학·과학 및 장문 추론 능력 강화 LG AI연구원팀 K-엑사원 2.0 7500억 개 국내 최대 규모 파운데이션 모델 업스테이지팀 솔라 오픈 2 2500억 개 양자화 적용 시 GPU 2장으로 구동 모티프 테크놀로지스팀 Motif-3 3140억 개 MoE 적용으로 추론 시 130억 개만 선택 활성화 ※자료: 각 사