독파모 프로젝트 한국 국가대표 AI 선발전 4파전 구도 총정리

한국이 국가대표 AI를 뽑고 있다

대한민국 정부가 자국을 대표할 독자적 AI 파운데이션 모델을 선발하는 프로젝트, 독파모(독자 AI 파운데이션 모델) 가 한창 진행 중입니다. 공공, 국방, 국가전략기술 등 국가안보에 직결되는 분야에서 외국산 AI에 의존하지 않겠다는 목표를 가진 이 프로젝트는, 과학기술정보통신부가 주도하며 2027년까지 5,300억 원 규모의 예산을 투입합니다.

2025년 8월 5개 컨소시엄이 선발되어 경쟁을 시작했고, 6개월마다 단계별 평가를 통해 탈락팀을 걸러내는 서바이벌 방식입니다. 2026년 1월 1차 평가가 끝났고, 현재는 8월 2차 평가를 앞두고 있습니다. 최종 2팀만이 2027년 상반기부터 본격적인 국가대표 AI 개발에 들어갑니다.

([원문 출처: 과기정통부 정책뉴스 / BBC 코리안)

1차 평가: 네이버 탈락이라는 이변

2026년 1월 15일 발표된 1차 평가 결과는 업계에 충격을 줬습니다. 통과한 3팀은 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지였고, 네이버클라우드와 NC AI가 탈락했습니다. 당초 5팀 중 1팀만 탈락시킨다는 계획이었으나 2팀이 동시에 떨어진 것입니다.

네이버클라우드의 탈락 이유는 독자성 기준이었습니다. 네이버는 종합 점수에서 상위권이었지만, 이미지와 음성 인코더에서 중국 Qwen 모델의 가중치를 차용한 것이 결격사유로 판단되었습니다. 과기정통부는 “오픈소스 활용 자체를 죄악시하는 것은 아니지만, 핵심 구성요소의 독자 개발 여부를 중요하게 봤다”고 설명했습니다. NC AI 역시 독자성 평가에서 기준을 충족하지 못한 것으로 알려졌습니다.

이 결과는 즉각 논란을 불러왔습니다. 네이버는 한국어 AI의 대표 주자로 인식되어 왔고, 공개형 벤치마크에서는 오히려 상위권 성적을 기록하고 있었기 때문입니다. “기술력은 인정하지만 독자성이 부족하다”는 판단이 과연 타당한가에 대한 업계의 시선이 엇갈렸습니다.

패자부활전과 4파전 재편

네이버와 NC의 동시 탈락으로 2개의 공석이 발생하자, 과기정통부는 추가 공모를 실시했습니다. 네이버와 NC는 재도전을 포기했고, 새롭게 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 컨소시엄이 응모했습니다. 2월 20일 평가 결과, 모티프테크놀로지스가 선발되어 현재 독파모는 4파전 구도로 재편되었습니다.

사실상 패자부활전이 된 이 과정에서도 논란이 있었습니다. 당초 서바이벌 방식으로 설계된 프로젝트의 룰을 중간에 바꿔 추가 공모를 진행한 것에 대해 “규칙 변경”이라는 비판이 나왔습니다. 모티프와 트릴리온랩스 사이에서는 ‘모델 카피’ 공방까지 벌어졌습니다.

현재 4강 구도는 이렇습니다.

LG AI연구원 컨소시엄은 K-EXAONE(236B)을 내세우고 있습니다. 1차 평가 기준 13개 벤치마크 중 10개에서 1위를 차지했고, 전체 평균 72.03점을 기록했습니다. 허깅페이스에 오픈 웨이트로 공개한 직후 글로벌 트렌드 순위 2위에 올랐으며, 에포크AI 기준 오픈 웨이트 모델 중 세계 7위에 랭크되었습니다. 독자 아키텍처와 SuperBPE 어휘 사전(약 15만 개) 등 “from scratch” 전략이 1차 평가에서 가장 높은 점수를 받았습니다.

SK텔레콤 컨소시엄은 500B 규모의 A.X K1을 개발 중입니다. 통신 인프라와 대규모 사용자 데이터를 보유한 강점을 바탕으로 실제 서비스 적용 가능성에서 높은 평가를 받고 있습니다.

업스테이지 컨소시엄은 Solar WBL로 경쟁합니다. 국내 AI 스타트업 중 가장 폭넓은 풀스택 역량을 갖추고 있다는 평가를 받으며, 모델 최적화 기술력이 강점입니다.

모티프테크놀로지스 컨소시엄은 패자부활전을 통해 합류한 신규 팀으로, 독자 아키텍처 설계 경험과 제한된 환경에서도 글로벌 수준의 성능을 달성한 이력이 주목받았습니다.

2차 평가: 게임의 규칙이 바뀐다

8월로 예정된 2차 평가에서는 1차와는 다른 기준이 적용됩니다. 1차가 벤치마크 성능과 독자성 중심이었다면, 2차의 핵심은 확장성과 현장 활용성입니다. 과기정통부에 따르면 산업 현장, 공공 서비스, 국방 분야에서 실제로 사용할 수 있는 모델인지가 핵심 기준이 됩니다. 국방부는 이미 독파모 개발에 국방 공공데이터를 제공하기로 했습니다.

이 기준 변화는 경쟁 구도를 흔들 수 있습니다. 1차에서 벤치마크 성능으로 앞선 팀이 2차에서도 유리하다는 보장이 없습니다. 실제 현장의 복잡한 요구사항을 얼마나 잘 소화하느냐, 공공과 국방 데이터를 효과적으로 학습할 수 있느냐가 새로운 변수입니다.

12월 3차 평가를 거쳐 최종 2팀이 확정되면, 선발된 팀만이 2027년 상반기부터 본격적인 국가대표 AI 개발에 진입합니다.

남은 질문들

독파모 프로젝트에 대해서는 아직 답이 나오지 않은 질문들이 있습니다.

네이버의 탈락이 옳은 판단이었는지는 시간이 말해줄 것입니다. 네이버는 독파모 밖에서 독자적으로 모델 개발을 계속하고 있으며, 공개형 벤치마크에서는 상위권 성적을 유지하고 있습니다. 클로바X와 큐 서비스를 4월 9일 종료한다고 발표했지만, HyperCLOVA X 기반의 B2B 서비스와 AI 에이전트 방향으로 전환한다는 전략입니다.

2차 평가에서 “현장 활용성”이 핵심 기준이 된다는 것은 벤치마크 1위가 반드시 유리하지 않다는 뜻이기도 합니다. 국방 데이터가 제공되면서 보안성과 안전성이 새로운 변수로 부상하고 있습니다.

그리고 최종 2팀이 선발된 이후의 문제도 있습니다. 모델이 만들어진 뒤 이를 실제 서비스로 소비자에게 전달하는 것은 또 다른 도전입니다. 기술적으로 뛰어난 모델이 반드시 좋은 챗봇이 되는 것은 아닙니다.

독파모 프로젝트 - 즉시 투입가능한 성능과 실용성

독파모 프로젝트는 한국 AI 역사에서 전례 없는 실험입니다. 정부가 5,300억 원을 투입하고, 서바이벌 방식으로 국가대표를 뽑고, “독자성”이라는 엄격한 기준을 적용한 것은 AI를 단순한 기술이 아닌 국가 인프라로 보겠다는 선언입니다.

그러나 실험에는 리스크가 따릅니다. 1차 평가에서 네이버와 NC를 탈락시킨 뒤 패자부활전으로 룰을 바꾼 것은 프로젝트의 신뢰도에 상처를 남겼습니다. 2차 평가 기준이 “성능”에서 “활용성”으로 바뀌면서 또다시 기준 변경 논란이 발생할 가능성도 있습니다. 서바이벌 프로그램처럼 보이지만, 국가 전략 사업은 예측 가능한 규칙과 투명한 기준이 생명입니다.

4개 팀 모두 각자의 강점이 있습니다. LG의 벤치마크 성능, SKT의 인프라와 데이터, 업스테이지의 모델 최적화, 모티프의 독자 아키텍처 경험은 어느 하나 가볍게 볼 수 없습니다. 8월 2차 평가에서 어떤 팀이 “실제 현장에서 쓸 수 있는 AI”를 보여줄 수 있느냐가 이 프로젝트의 진짜 승부처가 될 것입니다.

마무리

한국은 지금 국가대표 AI를 뽑는 중입니다. 5,300억 원의 예산, 4개 팀의 경쟁, “독자성”이라는 기준, 그리고 네이버 탈락이라는 이변까지. 일본의 사카나AI가 구글의 투자를 받아 빠르게 시장에 나온 것과 비교하면 한국의 방식은 느리고 비용이 많이 듭니다. 그러나 국방과 안보에 쓸 AI를 외국 모델에 의존할 수 없다는 판단은 합리적입니다.

올해 8월과 12월, 두 번의 평가가 남았습니다. 그 결과에 따라 한국 소버린 AI의 방향이 결정됩니다. 기술력도 중요하지만, 이 프로젝트가 성공하려면 평가 과정의 투명성과 일관성도 그에 못지않게 중요합니다. 국가대표 AI는 결국 국민이 신뢰할 수 있는 AI여야 하기 때문입니다.

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