[딜사이트 최령 기자] 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)' 2차 평가가 막바지에 접어들었다. LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스가 서로 다른 전략의 모델을 앞세운 가운데 이번 평가에서는 단순한 모델 성능뿐 아니라 실제 사용성과 산업 확산 가능성까지 주요 관전 포인트로 떠오르고 있다.

정보통신기술(ICT)업계에 따르면 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 이날까지 국민평가단 200명을 대상으로 독파모 2차 사용자 평가를 진행한다. 정부는 벤치마크와 전문가 평가, 사용자 평가 결과를 종합해 이달 중 4개 정예팀 가운데 다음 단계에 진출할 3개 팀을 선정할 예정이다.

이번 경쟁에서 눈에 띄는 것은 모델 개발 전략의 차이다. 네 팀 모두 필요한 일부 파라미터만 선택적으로 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 적용했지만 전체 모델 규모와 실제 추론에 사용하는 파라미터 수, 활용 전략은 갈렸다.

LG AI연구원과 SK텔레콤은 모델 대형화를 통해 성능과 확장성을 높이는 전략을 택했다. LG AI연구원의 'K-엑사원 2.0'은 7500억개(750B) 파라미터로 네 모델 가운데 가장 크며 실제 추론에는 약 370억개를 활성화한다. 1차 평가 모델인 236B보다 규모를 3배 이상 키웠으며 아파치 2.0 라이선스를 적용해 상업적 활용 범위도 넓혔다.

SK텔레콤의 'A.X K2'는 6880억개(688B) 규모로 약 330억개 파라미터를 활성화한다. 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention) 구조를 적용해 장문 이해와 추론, 에이전트 성능을 강화했다. 최근에는 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 29점을 기록하고 MathArena AIME 2026에서도 공동 최고점을 기록하는 등 수학 추론 성능도 부각했다. 제조·국방·바이오 분야 실증과 자사 AI 서비스 에이닷 적용도 확대하고 있다.

업스테이지와 모티프테크놀로지스는 상대적으로 적은 활성 파라미터를 통해 추론 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. 업스테이지의 '솔라 오픈 2'는 전체 2500억개(250B) 가운데 약 150억개만 활성화하며 최대 100만 토큰의 문맥을 지원한다. 모델 경량화와 추론 인프라 효율화를 병행해 기업의 AI 도입 비용을 낮추는 동시에 포털 다음과 AI 에이전트 플랫폼을 활용해 서비스 적용을 확대하고 있다.

지난 2월 정예팀에 합류한 모티프테크놀로지스는 3140억개(314B) 규모의 'Motif 3'를 내세웠다. 실제 활성 파라미터는 약 130억개로 네 모델 가운데 가장 적다. 모델 구조부터 자체 설계한 독자 개발 역량도 강점이다. 지난 7월 공개한 베타 버전은 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표(AAII)에서 글로벌 공동 11위, 오픈소스 모델 가운데 공동 3위를 기록했다.

모티프는 모델 확산 채널 확보에도 나섰다. 11일 전작인 'Motif-2-12.7B'를 마이크로소프트 마켓플레이스에 등록해 기업 고객이 별도 인프라 구축 없이 애저 환경에서 모델을 활용할 수 있도록 했다. 이를 바탕으로 글로벌 고객 접점을 확대하고 금융·회계 등 산업별 적용 사례를 확보한다는 계획이다. 독파모 평가 대상인 Motif 3는 심사 결과에 맞춰 최종 모델과 기술보고서를 오픈소스로 공개할 예정이다.

각사가 모델 성능뿐 아니라 실제 활용처 확보에 나서는 것은 2차 평가에서 살펴보는 범위가 1차보다 넓어졌기 때문이다. 1차에서는 모델의 기본 성능과 독자 개발 여부가 주요 쟁점이었다면 2차에서는 벤치마크와 함께 실제 업무 수행 능력과 산업 적용성, 일반 이용자가 체감하는 사용성까지 종합적으로 평가한다.

이번 평가에서 새롭게 도입된 국민평가도 변수다. 과기정통부는 주민등록인구 통계를 기준으로 성별과 연령별 비율을 고려해 국민평가단 200명을 선정했다. 평가단은 8일부터 11일까지 네 모델을 직접 사용한 뒤 체감 품질을 평가한다.

해당 모집 과정에서 동일인의 중복 신청이나 평가 대상 기업과의 이해관계 확인 절차를 둘러싼 문제가 제기되기도 했다. 다만 과기정통부는 신청자의 중복 여부를 최종 선발 과정에서 확인했으며 평가 대상 기업과 이해관계가 없는지에 대한 동의를 받고 추후 문제가 확인되면 해당 점수를 배제할 수 있도록 했다고 설명했다.

결국 이번 평가에서는 모델의 체급과 추론 효율뿐 아니라 이를 실제 서비스와 산업 현장에 얼마나 연결했는지가 함께 시험대에 오르게 됐다. LG AI연구원과 SK텔레콤이 대형화를 통한 성능 확장에 무게를 뒀다면 업스테이지와 모티프테크놀로지스는 상대적으로 적은 활성 파라미터를 통해 추론 효율을 높였다. 여기에 각사가 산업 실증과 서비스 적용, 글로벌 유통 등 서로 다른 확산 전략을 내놓으면서 어떤 전략이 실제 평가에서 경쟁력을 인정받을지도 관심사다.

업계 한 관계자는 "1차 평가에서는 자체 모델 개발 능력과 기본 성능을 입증하는 것이 중요했다면 이제는 모델을 실제 서비스와 산업 현장에 얼마나 연결할 수 있느냐가 중요해지고 있다"며 "이번 결과를 통해 각기 다른 개발 전략이 실제 평가에서 어떻게 받아들여지는지도 확인할 수 있을 것"이라고 말했다.