인도, 인도 언어 지원 및 오프라인 기능 갖춘 EKA-1·Dhir AI 모델 공개

인도 AI 모델 3종, 현지 언어와 개인정보 보호형 컴퓨팅 겨냥

인도는 IndiaAI 미션의 일환으로 자국에서 개발한 인공지능 모델 3종을 공개했다. Soket Labs의 EKA-1과 ZenteiQ의 Dhir 2B, Dhir 5B다. 2026년 11월 발표에는 인도 AI 프로그램의 두 가지 우선 과제가 담겼다. 인도 언어로 작동하는 소프트웨어와, 상시 인터넷 연결 없이도 유용한 작업을 수행할 수 있는 도구다.

EKA-1은 매개변수 263억 개를 갖췄으며 영어와 인도 헌법 제8부칙에 명시된 22개 언어를 모두 지원한다. 더 작은 Dhir 모델은 각각 매개변수 20억 개와 50억 개를 갖추고 영어와 인도 언어 10개를 지원한다. 개발사들은 문서 관련 질문에 답하는 일부터 수학, 프로그래밍, 기관 업무 지원에 이르기까지 다양한 활용 사례를 제시했다.

전자정보기술부의 S. 크리슈난 차관은 부처 및 IndiaAI 관계자들과 함께 출시 행사에 참석했다. 그는 자국에서 개발한 모델이 인도의 기술 자립을 강화하고 정부, 산업, 연구, 교육, 사이버보안 분야의 업무를 지원할 수 있다고 말했다.

가장 직접적인 실용적 가능성은 AI를 어디에서 실행할지 선택의 폭이 넓어진다는 점이다. 조직은 자체 컴퓨터에서 모델을 사용할 수 있고, 일부 모바일 앱은 휴대전화에서 요청을 직접 처리할 수 있다. 민감한 문서를 다루는 기관에는 자체 컴퓨팅 환경 안에 정보를 보관하면서 AI를 활용할 수 있는 방법이 된다.

연구자, 학생, 스타트업, 기업 및 일반 대중은 AIKosh를 통해 모델을 이용할 수 있다. ZenteiQ도 무료 모바일 앱을 출시할 계획이다. 이번 발표는 개발자가 기반으로 활용할 수 있는 모델과 일반 사용자가 직접 이용할 수 있도록 제안된 경로를 모두 다룬다.

EKA-1의 설계 목적

Soket Labs는 수학, 코딩, 추론 등 여러 작업을 위해 EKA-1을 개발했다. 추론은 정보를 검토해 답을 도출하는 과정이다. 아비셰크 우파르왈 최고경영자는 은행, 금융 서비스, 사이버보안을 특히 중점 분야로 꼽으며, 인도의 디지털 경제 수요에 맞춰 모델을 설계했다고 밝혔다.

파운데이션 모델은 여러 애플리케이션을 지원할 만큼 폭넓은 학습을 거친 AI 시스템이다. 개발자는 이를 기반으로 금융 문서에 관한 질문에 답하는 서비스나 프로그래머의 코드 작성을 돕는 소프트웨어처럼 더 전문화된 도구를 만들 수 있다. EKA-1은 하나의 제한된 작업만 수행하는 모델이 아니라, 그런 도구의 기반 역량을 제공하도록 설계됐다.

모델의 매개변수 263억 개는 학습 과정에서 조정되는 내부 수치다. 이 값은 시스템이 패턴을 인식하고 답변을 생성하는 데 쓰인다. 매개변수 수는 모델 규모를 나타내지만, 사용자는 특정 작업에 필요한 언어 품질, 답변 정확도, 속도, 컴퓨팅 자원도 고려해야 한다.

EKA-1의 학습 데이터 규모는 약 7조5000억 토큰으로 제시됐다. 토큰은 텍스트를 처리하기 위해 나눈 단위로, 단어 전체일 수도 있고 단어 일부일 수도 있다. 별도로 공개된 수치에는 7.5 lakh crore 토큰이라고 적혀 있는데, 이는 75조 토큰에 해당한다. 따라서 발표된 학습 규모에는 상당한 차이가 있다.

인도 언어 지원 범위는 두 가지로 제시돼

EKA-1이 영어와 인도의 헌법상 지정 언어 22개를 모두 지원한다는 점은 국내 활용을 위한 핵심 요소다. 더 포괄적인 설명에서는 프로그래밍 언어와 함께 인도 및 외국어 100개 이상을 지원한다고 밝혔다. 지정 언어 수는 인도 언어 지원 범위를 나타내며, 더 큰 수치는 폭넓은 언어 지원을 가리킨다.

Dhir 2B와 Dhir 5B는 영어와 인도 언어 10개를 지원하는 것으로 소개됐다. 규모가 더 작고 명시된 언어 지원 범위도 좁아, 다루는 문서와 언어, 보유 장비에 따라 EKA-1과 다른 선택지가 될 수 있다.

학생이나 공무원에게는 언어 지원 여부가 AI 도구의 일상 업무 활용성을 좌우할 수 있다. 사무실이나 교실에서 쓰는 언어를 입력받는 문서 도우미라면 질문을 영어로 번역한 뒤 물어볼 필요가 줄어든다. 다만 출시 설명에는 언어별 성능 결과나 세 모델의 정확도를 비교한 점수가 제시되지 않았다.

Dhir 모델의 규모가 작은 이유

ZenteiQ의 사시쿠마르 가네산 최고경영자는 Dhir 2B와 Dhir 5B를 소형 모델이라고 설명하며 출시 행사에서 규모를 다음과 같이 밝혔다.

작은 모델 두 개를 출시했습니다. 컴팩트 모델이라고 부릅니다... 출시한 것은 매개변수 20억 개 모델과 50억 개 모델입니다...

EKA-1의 매개변수 수는 Dhir 5B의 약 5.3배, Dhir 2B의 약 13.2배다. 이는 발표된 수치인 263억 개, 50억 개, 20억 개를 기준으로 계산한 것이다. 일반적으로 소형 모델은 매개변수를 저장하는 데 메모리가 덜 필요해 자원이 제한된 기기에서도 사용할 후보가 된다.

ZenteiQ는 자사 모델이 모바일 기기에서 직접 작동하고 여러 컴퓨팅 플랫폼에서 실행될 수 있다고 밝혔다. 가네산은 요청을 보낼 때마다 원격 서비스에 연결하지 않아도 되는 사용 경험을 다음과 같이 설명했다.

이 모델을 모바일 기기 자체에서 실행할 수 있습니다... 사용자는 클라우드에 접속하지 않고도 AI 솔루션을 손안에서 이용할 수 있습니다. 첫째로...

Dhir 모델은 문서에서 정보를 찾아내고, 질문에 답하며, 일상적인 업무를 지원하도록 설계됐다. 국방 기관, 정부 부처, 산업체, 교육기관 등이 주요 활용 대상으로 제시됐다.

인터넷 없이 작동한다는 의미

클라우드로 이용하는 AI 서비스는 보통 요청을 다른 곳에 있는 컴퓨터로 보내 처리한 뒤 답을 돌려받는다. 모델을 로컬에서 실행하면 처리가 휴대전화나 조직 자체 장비에서 이뤄진다. 필요한 소프트웨어와 모델을 설치한 뒤에는 인터넷에 실시간으로 연결되지 않아도 적합한 작업을 계속할 수 있다.

크리슈난은 인터넷 접속이 없는 보안 컴퓨터 네트워크에서도 이 모델들을 운용할 수 있다는 가능성을 강조했다. 이런 네트워크는 외부 서비스와의 연결을 제한하는 정부 사무실 및 기타 민감 기관에서 중요하다. 예를 들어 로컬 문서 도우미는 처리를 기관 내부에 유지하면서 직원이 내부 자료를 검색하도록 도울 수 있다.

ZenteiQ의 기기 기반 방식은 연결이 약하거나 간헐적인 지역에서도 유용할 수 있다. 사용자는 매번 요청할 때마다 안정적인 연결에 의존하지 않아도 된다. EKA-1도 휴대전화에서 일부 작업을 수행할 수 있는 것으로 소개됐지만, 모바일 실행에 관한 가장 강한 주장은 소형 Dhir 모델에 관한 것이다.

정보를 기기에 보관하면 처리 위치를 통제하기가 더 쉬워진다. 그래도 조직은 파일 접근 권한을 관리하고, 장비를 보호하며, 애플리케이션이 사용할 수 있는 문서를 정해야 한다. 따라서 개인정보 보호는 모델의 로컬 실행 능력뿐 아니라 애플리케이션 전체의 배포 방식에도 달려 있다.

로컬 실행용 모델 개발에도 클라우드 컴퓨팅 활용

Dhir 모델 개발에는 Google Cloud의 텐서 처리 장치(TPU)가 지원됐다. TPU는 AI에 필요한 대규모 연산에 쓰이는 특수 프로세서다. 이 모델들은 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하는 시스템에서도 작동할 수 있는 것으로 소개됐다.

학습과 일상적인 사용은 서로 다른 단계다. 학습 단계에서는 방대한 자료를 처리해 모델의 내부 수치를 조정한다. 완성된 모델을 실행해 질문에 답하는 과정은 추론이라고 한다. 개발자는 학습 중에 강력한 클라우드 장비를 이용한 뒤, 로컬 하드웨어에서 추론을 수행하는 모델을 배포할 수 있다.

IndiaAI 미션은 두 개발사에 할인된 요율의 컴퓨팅 자원과 연구 비용 지원을 제공했다. 이는 파운데이션 모델 개발의 주요 현실적 비용, 즉 학습과 개발에 필요한 충분한 컴퓨팅 용량을 확보하는 문제를 지원한다.

크리슈난은 이 사업을 기술적·전략적 자율성과 연결했다. 실질적으로 자국 내 개발은 인도 조직에 현지 언어와 기관의 요구에 맞춘 모델을 추가로 제공하며, 자체 통제 인프라에 배포할 수 있는 선택지도 마련한다.

모델 이용 방법

AIKosh는 연구자, 학생, 스타트업, 기업, 개인 사용자를 위한 공식 이용 경로다. 개발자는 파운데이션 모델에 접근해 특정 문서나 작업을 위한 애플리케이션을 만들 수 있다. 기관은 다음 단계로 자체 장비, 언어, 정보 관리 규정에 맞는 배포 방식을 선택하게 된다.

ZenteiQ는 자사 모바일 앱을 Play Store와 iOS에서 무료로 제공할 계획이다. 가네산은 또 회사가 매개변수 90억 개 모델을 출시해 Dhir 2B와 Dhir 5B를 넘어 제품군을 확장할 계획이라고 밝혔다.

발표에는 모바일 앱이나 예정된 매개변수 90억 개 모델의 출시일이 제시되지 않았다. 지원되는 휴대전화 사양, 메모리 요구량, 다운로드 크기, 모델 라이선스 조건도 공개되지 않았다. 소프트웨어를 설치하거나 이를 기반으로 개발할 수 있는지 판단할 사용자에게 중요한 정보다.

출시는 화요일에 이뤄졌다고 설명됐는데, 2026년 11월 3일이 화요일이었다. 한편 공개일은 11월 4일로도 제시됐다. 두 설명 모두 세 모델의 공개가 같은 주에 이뤄졌음을 가리킨다.

기관과 사용자에게 달라지는 점

정부 부처와 기업은 언어 및 문서 작업에 활용할 수 있는 자국 개발 모델 3종을 추가로 검토하게 됐다. 모델별 규모는 다르다. EKA-1은 매개변수 수가 더 많고 명시된 언어 지원 범위가 넓은 반면, Dhir 모델은 모바일 기기 사용을 포함한 소형 배포에 중점을 둔다.

Soket Labs는 은행과 사이버보안을 구체적인 목표 분야로 꼽았다. Dhir의 주요 활용 사례는 문서 검색과 내부 정보에 관한 질문이다. 학교, 연구자, 공공기관도 이러한 기능을 바탕으로 애플리케이션을 만들고 업무에 맞는 모델과 컴퓨팅 환경을 선택할 수 있다.

앞으로 구체적으로 진행될 사항은 AIKosh를 통한 접근 확대, 무료 모바일 앱 출시 계획, ZenteiQ의 더 큰 모델 출시 계획이다. 사용자에게 실제로 얼마나 유용한지는 각자의 언어와 문서, 기기를 이 시스템이 얼마나 잘 처리하느냐에 달려 있다.

주요 내용

• 인도는 2026년 11월 IndiaAI 미션의 일환으로 EKA-1, Dhir 2B, Dhir 5B를 공개했다.
• EKA-1은 매개변수 263억 개를 갖췄으며 영어와 인도의 지정 언어 22개를 모두 지원한다.
• Dhir 2B와 Dhir 5B는 영어와 인도 언어 10개를 지원하며, 모바일 기기를 포함한 소형 환경에서의 배포를 위해 설계됐다.
• 로컬 처리를 통해 인터넷 접속이 제한된 기관이나 연결이 원활하지 않은 지역에서도 문서 업무를 지원할 수 있다.
• IndiaAI 미션은 개발사에 컴퓨팅 자원과 연구 비용을 지원했다.
• AIKosh가 공식 이용 플랫폼으로 발표됐으며, ZenteiQ의 무료 모바일 앱과 매개변수 90억 개 모델도 출시가 계획돼 있다.