독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 1차 성과 공개(발표회)

이번 1차 공개는 “국산(소버린) 파운데이션 모델”을 ①초거대 범용(Scale) ②옴니모달(Omni) ③산업 특화(Vertical) ④고효율 운영(Efficiency) ⑤오픈 확산(Open)의 축으로 포지셔닝이 분화되는 구도가 뚜렷함. AI타임스+2ZDNet 코리아+2

정부는 단기 시연이 아니라 AX 확산(산업·공공 적용)까지 포함한 국가 전략사업으로 관리하겠다는 메시지를 반복(“중장기”, “생태계”, “국민 체감” 등). 뉴스토마토+2바이라인네트워크+2

 

개요

• 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 2025년 12월 30일, 서울 코엑스에서 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 발표회를 개최하고 5개 정예팀의 1차 결과물을 공개함. ZDNet 코리아+2newsis.com+2
• 5개 정예팀(가나다순) : 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원. ZDNet 코리아+2바이라인네트워크+2
• 행사에는 전문가, 기업, 시민 등 약 1천 명 참석(공개 기사 기준). ZDNet 코리아+1
• 정부 메시지(핵심 톤): “정예팀 모두가 승자”, “AX(산업, 사회 전반 AI 전환) 핵심 동력” 등 국가 전략사업 성격을 재확인. 바이라인네트워크+2뉴스토마토+2

지원·추진 구조(공개된 범위)

• 공모 구조(사업 공고 기준) : 참여 주체는 국내 AI 기업/기관 + (필요시) 산·학·연 컨소시엄, 지원은 ①GPU ②데이터 ③인재 중 1~3개를 선택하는 형태로 설계됨. 중소기업정보포털
• GPU 지원(공고 기준) : 25~26년 상반기까지는 민간 GPU 임차 지원, 이후는 정부 구매분(추경, 1만 장) 활용 등으로 GPU 지원을 이어가는 구조가 명시됨. 중소기업정보포털
• 예산(언론 정리 기사 기준) : 데이터 628억 원, GPU 지원 1,576억 원, 인재 영입비 250억 원 등으로 소개됨(기사 서술). 스타트업 생태계의 모든 것 \'플래텀(Platum)\'

1차 공개 성과: “5사 5색” 기술 포지셔닝(팀별)

 

(1) SKT : 초거대(500B급) + MoE로 “규모·플랫폼” 승부

• 공개 모델 : A.X K1(대규모 파라미터, 국내 첫 5천억급 LLM로 소개). ZDNet 코리아+2AI타임스+2
• 구조/효율 : MoE(전문가 혼합)로 추론 시 활성 파라미터를 줄여 운영 효율을 강조(기사별로 수치 서술). AI타임스+2newsis.com+2
• 활용 방향 : 에이닷(A.) 등 서비스 적용, 멀티채널 확장 및 산업 현장 활용을 언급. ZDNet 코리아

(2) 네이버클라우드 : “네이티브 옴니(Omni)모달 + 추론(Think)”

• 공개 모델 : HyperCLOVA X SEED 8B Omni, HyperCLOVA X SEED 32B Think. 바이라인네트워크+2newsis.com+2
• 차별점 : 텍스트 중심 LLM에 OCR 등을 덧붙이는 방식이 아니라, 텍스트·이미지·음성(및 확장) 입력을 ‘처음부터’ 단일 모델로 공동 학습하는 “네이티브 옴니모달”을 강조. ZDNet 코리아+2newsis.com+2
• 성능/시연 포인트(기사 서술) : 수능 문항 풀이 등 사례가 언급되며, “이미지 그대로 이해해 풀었다”는 취지로 소개됨. newsis.com+1
• 확장 방향: 에이전트 생태계, 장기적으로 월드모델/물리 AI(로보틱스·자율주행 등)로 확장 언급. ZDNet 코리아+1

(3) LG AI연구원 : “고성능·고효율 프런티어급(236B)”

• 공개 모델 : K-EXAONE(236B). AI타임스+1
• 기술 포인트 : MoE, 하이브리드 어텐션, RL 기법 등을 통해 메모리/연산량 절감(기사에 70% 절감 등 서술)을 강조. ZDNet 코리아+1
• 성능 포인트(기사 서술) : 특정 벤치마크 평균 점수(72.03 등)와 Qwen3-235B, GPT-OSS 120B 대비 상대 비교 수치가 언급됨. ZDNet 코리아
• 도입 장벽 : A100급 환경에서도 구동 가능하다고 소개되며, 스타트업/중소기업 도입 가능성을 부각. ZDNet 코리아+1

(4) NC AI : “산업 특화(Vertical) + DomainOps 결합”

• 공개 모델 : VAETKI(배키)(산업 특화 파운데이션 모델로 소개). 바이라인네트워크+2AI타임스+2
• 효율/아키텍처 : MoE·MLA 등 최적화로 GPU 사용량·연산 시간 절감(기사에 최대 83% 절감, 15% 단축 등 서술)을 강조. ZDNet 코리아+1
• 산업 적용 : 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 다수 산업 적용/추진을 언급(기사에 “28개 이상 산업 현장” 등 서술). ZDNet 코리아+1
• 실행 전략 : ‘도메인옵스(DomainOps) 플랫폼’과 결합해 산업 확산을 가속한다는 방향을 제시. 바이라인네트워크+1

(5) 업스테이지 : “고품질 데이터·학습 운영 효율 + 오픈 모델”

• 공개 모델 : Solar Open 100B(솔라 오픈 100B/솔라 100B)로 소개. AI타임스+2ZDNet 코리아+2
• 설계 포인트 : MoE 기반으로 추론 시 활성 파라미터를 낮춰 효율을 강조(기사별 수치 서술). ZDNet 코리아+1
• 학습 운영 : 대규모 GPU 학습 중 장애 자동 감지·대체 등 학습 파이프라인 효율을 강조(“중단 시간 감소” 등). ZDNet 코리아+1
• 공개/확산 : 오픈 모델로 공개되어 커스터마이징 가능하다는 메시지를 명시적으로 강조. ZDNet 코리아

평가, 컷오프 및 향후 일정(공개된 사실)

• 정부는 2026년 1월 중(또는 1월 15일까지) 1차 단계평가를 진행해, 5개 팀 중 4개 팀을 최종 선별(1개 팀 탈락)하는 구조가 기사에서 반복 확인됨. newsis.com+2ZDNet 코리아+2
• 과기정통부 카드뉴스에서도 1월 중 1차 단계평가를 예고(“성과·향후 계획 점검 후 결과 발표” 취지). 정보통신부

 

[1]: https://zdnet.co.kr/view/?no=20251230184240 "'AI 국가대표' 5개 정예팀, 첫 성적표 공개…\"초거대·멀티모달 승부수\" - ZDNet korea"
[2]: https://byline.network/2025/12/30-493/ "독자 AI 파운데이션 모델 1차 결과 베일 벗었다 – 바이라인네트워크"
[3]: https://www.bizinfo.go.kr/web/lay1/bbs/S1T122C128/AS/74/view.do?pblancId=PBLN_000000000111561 "기업마당>정책정보>지원사업 공고
"
[4]: https://platum.kr/archives/278357 "4개월, 5개 모델, 그리고 다음 단계 - 플래텀"
[5]: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=205195 "독자 AI 파운데이션 모델 1차 공개...5곳의 5가지 차별화 전략은 < 보도자료 < AI 기업 < AI산업 < 기사본문 - AI타임스"
[6]: https://www.newsis.com/view/NISX20251229_0003458435 "'K-AI 어벤져스' 총출동…정부 '독자 AI' 첫 심판대 :: 공감언론 뉴시스 :: "
[7]: https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?bbsSeqNo=88&mId=214&mPid=208&nttSeqNo=3175948&pageIndex=&sCode=user&searchOpt=ALL&searchTxt "카드뉴스"
[8]: https://www.newstomato.com/ReadNews.aspx?no=1286408 "정부, 독자 AI 파운데이션 모델 첫 성과 공개"