한국 AI 기업들, 현지형 LLM으로 챗GPT에 도전

한국, 자체 AI 계획에 속도 낸다

한국이 오픈AI와 구글 같은 세계 선도 기업에 견줄 자체 대규모 언어 모델을 구축하기 위해 빠르게 움직이고 있다. LG AI연구원, 네이버클라우드, SK텔레콤, 업스테이지, NC AI가 이끄는 5개 산업 컨소시엄이 한국어와 국내 수요에 맞춘 국가 기반 모델 개발 사업자로 선정됐다. 정부의 목표는 야심 차다. 데이터와 컴퓨팅 자원, 핵심 전문성을 국내에 두면서 최근 6개월 이내 출시된 세계 최고 수준 시스템 성능의 최소 95%에 도달하는 것이다. 이 사업은 반도체와 클라우드, 애플리케이션을 아우르는 더 광범위한 주권형 AI 비전의 일부로, 한국이 디지털 미래에 대한 통제력을 강화하는 것을 목표로 한다.

기업들은 이미 경쟁 모델을 내놓고 있다. LG의 엑사원 4.0, 네이버의 하이퍼클로바 X, SK텔레콤의 A.X 시리즈, 업스테이지의 솔라 프로 2, NC AI의 바르코 모델은 각각 기업 생산성, 한국어 검색, 콜센터 자동화, 멀티모달 이해 등 서로 다른 강점에 초점을 맞춘다. 여러 팀은 자사 시스템이 한국어 벤치마크에서 최첨단 경쟁 모델을 앞선다고 밝혔다. 이 계획은 단일 모델이나 한 개 산업 분야에 국한되지 않는다. 오픈소스 공개, 데이터셋 공유, 국내 컴퓨팅 자원, 단계별 평가를 결합해 시간이 지나면서 경쟁 구도를 좁혀 가는 전면적인 생태계 구축 사업이다.

한국이 AI 스택을 통제하려는 이유

한국에서 주권형 AI는 자국산 챗봇을 보유하는 것 이상의 의미를 지닌다. 정책 입안자들은 반도체, 데이터센터, 클라우드 서비스, 첨단 모델을 하나로 연결해 국가 역량을 통합하는 풀스택 접근법을 제시한다. 서울의 지도자들은 이를 고립이 아닌 독립으로 설명한다. 핵심 디지털 인프라를 해외 사업자에 장기적으로 의존하는 일을 피하고, 국내 법률과 가치, 안보 수요에 부합하는 AI를 확보하는 것이 목표다. 이 사업은 미국과 중국 사이의 잠재적 ‘제3의 길’로 제시돼 왔다. 한국이 지정학적 조건 없이 고성능 시스템을 원하는 국가들에 협력 모델을 제공한다는 구상이다.

두 가지 사건이 계획의 구체화에 영향을 미쳤다. 챗GPT의 급속한 부상은 한국 기술 업계에 기반 모델 경쟁에서 물러서 있을 수 없다는 판단을 심어줬다. 이어 중국의 딥시크가 대규모 모델을 훨씬 낮은 비용으로 훈련할 수 있다고 주장하며 등장하자, 모델 개발 경제성이 재편될 수 있다는 신호가 됐다. 정부는 광범위한 추진 계획으로 대응했다. 독립 기반 모델과 국가 AI 컴퓨팅센터를 위한 핵심 사업을 마련하고, 약 100조 원 규모의 민관 투자 계획을 뒷받침했다. 대통령실 내 AI 정책의 위상을 높이고 해외 연구 인재 영입에도 나섰다. 메시지는 분명하다. 한국은 자체 조건에 따라 구축하고 운영하며 수출할 수 있는 AI를 원한다.

선정 기업과 향후 계획

과학기술정보통신부는 15개 팀 가운데 독립 AI 기반 모델을 개발할 5개 컨소시엄을 선정했다. 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원이 이끄는 선정 팀에는 각각 K-AI 모델과 K-AI 기업이라는 이름표가 붙었다. 목표는 선도 모델 성능의 최소 95%에 도달하는 모델 또는 모델군을 개발하고, 정기적인 평가를 받는 것이다. 12월에 한 팀이 탈락하고 네 팀이 사업을 이어간다. 두 팀만 남을 때까지 2027년까지 6개월마다 평가가 진행된다. 이 구조는 긴박감을 불어넣고 진척 상황을 보여주는 국가 단위의 성적표를 만든다.

지원 규모도 상당하다. 각 팀은 100억 원 상당의 가공 데이터셋과 200억 원 규모의 고품질 방송·영상 학습 데이터 풀을 이용할 수 있다. 분야별 데이터셋 구축에는 팀당 28억 원이 추가로 배정된다. SK텔레콤과 네이버클라우드는 업스테이지, NC AI, LG AI연구원의 학습과 미세조정을 지원할 GPU 인프라를 임대한다. 업스테이지는 해외 연구자를 영입하는 데 필요한 매칭 지원도 받는다. 과기정통부는 국내 개발자와 중소기업이 기술을 도입하고 사업화할 수 있도록 오픈소스 공개를 장려해 왔다. 여러 팀은 1차 모델을 올해 안에 출시할 계획이라고 밝혔다.

과기정통부 관계자는 이번 선정이 기술력과 커뮤니티 도입에 대한 의지를 모두 반영했다고 말했다. 또 오픈소스와 더 광범위한 생태계 성장을 위한 공동 접근 방식을 언급했다.

5개 팀 모두 AI 모델 개발에서 탁월한 역량을 보였으며, 주권형 AI 비전에 대한 분명한 의지를 공유하고 다른 기업이 기술을 도입하고 사업화할 수 있도록 탄탄한 오픈소스 전략을 제시했습니다.

한국의 과기정통부 장관은 이번 사업의 의미를 국가적이고 장기적인 과제로 규정했다. 현지 언론이 보도한 발언에서 그는 이 사업을 정부가 육성하려는 더 광범위한 생태계와 연결했다.

우리의 과감한 계획은 모두를 위한 AI를 구축하는 한국 여정의 시작입니다. 정부는 AI 기업과 기관이 새로운 단계로 도약하고 탄탄한 주권형 AI 생태계를 만들어 가도록 굳건히 뒷받침하겠습니다.

모델 들여다보기: 각 팀의 강점

5개 팀은 똑같은 모델을 만들고 있지 않다. 각 모델 계열은 특정 강점과 실제 업무에 초점을 맞추며, 일부는 이미 실서비스에서 운용되고 있다. 최근 출시작과 공개 벤치마크를 토대로 각 팀의 현황을 살펴본다.

LG 엑사원 4.0: 강력한 추론 성능을 앞세운 기업용 모델

LG AI연구원의 엑사원 4.0은 대화뿐 아니라 업무를 위해 설계됐다. 기업 업무 흐름 자동화, 문서 분석, 비정형 텍스트에서 구조화된 정보 추출에 초점을 둔다. 독립 평가기관이 집계하는 글로벌 지수에서 엑사원은 최첨단 모델에 근접한 순위를 기록했으며, 종합 지능 기준 세계 최상위권 바로 아래에 있다는 평가가 나왔다. 엔지니어들은 다단계 논리와 수학 능력을 평가하는 MMLU Pro와 AIME 2025 등 고급 추론 테스트에서 강점을 보인다고 말한다. LG는 다양한 예산에 맞출 수 있도록 여러 크기의 모델을 제공하고, 텍스트와 코드, 시각 정보를 처리할 수 있는 멀티모달 모델로 발전시키는 전략을 추진하고 있다.

네이버 하이퍼클로바 X: 한국어와 검색에 최적화

네이버는 구축된 한국어 말뭉치 가운데 최대 규모에 속하는 데이터를 활용해 하이퍼클로바 X를 학습시킨 뒤 네이버 검색과 서비스에 통합했다. 이 모델은 한국 특화 과제에서 강점을 보인다. 내부 및 외부 테스트 결과, 한국 문화와 맥락에 관한 언어 이해에서 GPT-4보다 앞서는 것으로 나타났다. 네이버는 특화 모델과 비용 효율적인 사용을 위한 경량 모델도 공개했다. 2025년 6월에는 검색과 대화에서 더 신중한 추론을 하도록 조정한 버전인 하이퍼클로바 X 씽크를 선보였다. 회사는 텍스트, 오디오, 이미지, 나아가 동영상까지 하나의 구조로 통합하는 옴니 기반 모델 개발도 추진하고 있다.

SK텔레콤 A.X: 국내 문화에 맞추고 실제 서비스에 투입

SK텔레콤은 통신 사업 기반과 AI 투자를 활용해 실서비스에서 구동되는 모델을 내놓고 있다. 한국어에 중점을 두고 처음부터 학습한 A.X 모델은 회사 테스트에서 한국어 벤치마크 모음 기준 GPT-4o를 앞섰다. A.X는 이미 고객 서비스용 AI 비서와 통화 요약 등 통신 업무를 지원한다. SK텔레콤은 약 70억 개 매개변수와 1조6,500억 개 토큰으로 학습한 경량 모델 AX 3.1 Lite를 공개했다. 회사는 대형 모델을 기준으로 KMMLU2 추론 평가에서 약 96%, CLIcK3 문화 이해 지수에서 102%의 성능을 기록했다고 밝혔다. 개발자들이 여러 산업 분야에서 활용할 수 있도록 오픈소스 라이선스로 모델을 공개할 계획이라고 회사는 덧붙였다.

업스테이지 솔라 프로 2: 효율성을 무기로

업스테이지는 이 그룹의 스타트업으로, 효율적인 학습과 세심한 데이터 선별을 통해 경쟁력을 확보했다. 약 310억 개 매개변수를 갖춘 솔라 프로 2는 여러 벤치마크에서 더 큰 경쟁 모델과 대등하거나 이를 앞섰다. 이 모델은 프런티어 언어 모델 지능 리더보드에 올라 있으며, 운영 비용 대비 지능 성능에서 최상위권에 올랐다. 이는 사용량을 늘리려는 기업에 중요한 지표다. 업스테이지는 법률, 금융, 의료처럼 정확성과 제어 가능성이 중요한 지식 집약 분야를 겨냥한다. 이런 분야에서는 강력한 추론 능력을 갖춘 소형 모델이 가격 대비 성능 면에서 대형 시스템을 앞설 수 있다.

NC AI 바르코: 작은 규모로도 뛰어난 멀티모달 역량

게임 업체 엔씨소프트의 자회사 NC AI는 주권형 AI 사업에 선정되면서 많은 이들을 놀라게 했다. 바르코 비전 2.0을 포함한 바르코 모델은 비교적 작은 규모에서도 이미지와 텍스트 처리에서 뛰어난 성과를 보인다. 이는 그래픽 중심의 인터랙티브 콘텐츠를 다뤄 온 회사의 기반과 맞닿아 있다. 팀은 연구 그룹과 중소기업을 포함하는 컨소시엄을 확대하고 있으며, 대기업이 주도하는 분야에서 경쟁력을 유지하기 위해 수년간 쌓아 온 자체 AI 연구 경험을 활용하고 있다.

카카오 카나나: 사업 바깥에서도 계속되는 경쟁

카카오는 주권형 AI 사업에 선정되지 않았지만, 카나나 모델을 계속 공개하고 멀티모달 역량에도 투자하고 있다. 카카오는 오픈AI와 협력해 자사 플랫폼 전반에 AI 에이전트를 도입할 계획이라고 밝혔다. 카카오는 모바일과 미디어 중심 활용 사례를 겨냥해 오픈소스로 공개한 일부 모델을 포함, 소형 모델과 고성능 모델을 함께 운영하고 있다.

벤치마크가 모든 것을 말해 주는가

벤치마크는 현대 AI의 성적표가 됐다. MMLU, HumanEval, LiveCodeBench, AIME, MATH 500 같은 평가 도구는 지식과 코딩, 추론 능력을 시험한다. 한국 모델의 순위도 오르고 있다. LG의 엑사원과 업스테이지의 솔라 프로 2는 글로벌 리더보드에 올랐으며, 최근 업데이트에서 엑사원은 종합 지능 기준 세계 10위권에 근접한 순위를 기록했고 솔라 프로 2는 효율성 면에서 주목받았다. SK텔레콤은 KMMLU2와 CLIcK3 등 한국어와 문화 관련 테스트에서 GPT-4o보다 높은 점수를 기록했다고 밝혔다. 네이버는 한국어 과제에서 하이퍼클로바 X가 GPT-4를 앞선 결과를 제시했다.

벤치마크는 엔지니어에게 중요하다. 학습 방향을 정하고 강점과 약점을 드러내기 때문이다. 하지만 한계도 있다. 점수가 서로 비슷하게 몰릴 수 있고, 과제가 포화 상태에 이를 수 있으며, 일부 테스트는 깊은 추론보다 패턴 암기를 더 높게 평가한다. 글로벌 경쟁도 계속 변하고 있다. 오픈AI의 GPT-5는 최근 수개월간 수학, 코딩, 시각 분야에서 성능 향상을 보였지만, 새 시스템에 대한 사용자 반응은 엇갈릴 수 있고 실제 효용은 애플리케이션에 따라 달라지는 경우가 많다. 한국 팀들은 기업 고객이 리더보드 순위만큼이나 데이터 통제, 비용 예측 가능성, 안정성을 중시한다는 점을 알고 있다. 이 때문에 많은 국내 모델이 특정 분야에 맞춰 조정되고 실제 서비스에 투입되고 있다.

하드웨어와 풀스택

한국의 반도체 산업은 경쟁 우위다. SK하이닉스는 엔비디아의 주요 GPU에 들어가는 고대역폭 메모리의 핵심 공급업체다. 삼성전자는 메모리와 파운드리 분야의 주요 기업으로 남아 있다. 팀들이 학습에 여전히 엔비디아 하드웨어를 이용하는 가운데, 이런 산업 기반은 주권형 AI 계획을 뒷받침한다. SK텔레콤은 엔비디아 GPU를 탑재한 타이탄 슈퍼컴퓨터와 아마존과 함께 개발 중인 AI 데이터센터를 활용해 모델을 학습하고 서비스할 예정이다. 핵심 운영을 국내 시설에서 수행하면서 필요에 따라 글로벌 파트너를 활용하려는 접근이다.

이와 동시에 국내 신경망처리장치(NPU) 개발도 본격화하고 있다. 리벨리온의 ATOM 칩은 AI 추론용 실서비스에 투입돼 SK텔레콤의 반려동물 엑스레이 진단 서비스 엑스칼리버에서 구형 엔비디아 GPU 서버를 대체했다. 이 서비스는 동물병원 1,000여 곳에서 이용된다. 시스템은 약 15초 안에 수십 가지 소견을 감지하고 90%대 후반의 정확도를 기록한다고 회사는 밝혔다. 퓨리오사AI의 RNGD 칩은 LG의 엑사원 3.5와 함께 사용되며, 광범위한 평가를 거쳐 상용화 승인을 받았다. 반복 작업에서는 범용 GPU보다 와트당 성능이 우수하다는 주장도 나왔다. 업계에서는 GPU가 유연한 학습과 다양한 작업을 맡고, NPU가 전력과 비용이 특히 중요한 특정 분야의 대규모 추론을 담당하는 이중 구조가 자리 잡을 것으로 예상한다.

모델이 활용될 곳

첫 번째 활용 사례는 이미 나타나고 있다. 통신사들은 LLM을 이용해 통화를 문자로 변환하고 요약하며, 스팸을 차단하고 상담원을 지원한다. 검색 엔진과 온라인 포털은 한국어 검색 결과와 대화형 답변을 개선하고 있다. 게임 스튜디오들은 캐릭터 대화와 시각 콘텐츠, 콘텐츠 검수에 멀티모달 모델을 적용하는 방안을 모색하고 있다. 금융사와 보험사들은 약관 정보를 찾아내고 규정을 준수하는 문서를 생성하는 보조 시스템을 시험하고 있다. 정부 기관은 데이터의 국내 저장이 필요한 공공 서비스에 안전한 국내 모델을 활용할 수 있다고 보고 있다.

의료 분야도 초기 중점 영역이다. 한국 식품의약품 규제 당국은 2025년 초 텍스트 생성 의료 AI의 승인 지침을 발표해 LLM을 활용한 임상 적용의 길을 열었다. 서울대병원은 비식별화한 임상 기록 수천만 건으로 학습한 의료 LLM이 한국 의사 국가시험에서 사람 평균 점수를 넘어섰다고 밝혔다. AX 3.1 Lite 같은 경량 모델은 기기와 통신망 가장자리에서 실행되도록 설계돼 지연 시간을 줄이고 개인정보 보호에 도움을 준다. 주권형 AI 프로그램의 오픈소스 강조는 중소 병원과 스타트업이 한국 의료 용어를 활용한 특화 보조 시스템을 구축하는 데 드는 장벽도 낮춘다.

오픈소스인가, 폐쇄형 생태계인가

서울의 사업은 오픈소스 공개에 무게를 둔다. 정부 관계자들은 국내에서 개발한 모델을 다른 기업이 도입하고 필요에 맞게 조정할 수 있기를 바란다. 이런 접근은 폭넓은 개발자 기반을 만들고 여러 산업으로의 확산을 앞당길 수 있다. 단일 공급업체에 종속되는 위험을 줄이는 데도 도움이 된다. 정부의 데이터셋 지원과 GPU 임대에는 가능한 범위에서 코드와 가중치를 공유한다는 기대가 따른다. SK텔레콤 컨소시엄은 개발자가 허용적인 라이선스로 활용할 수 있는 모델을 올해 공개할 계획이다. 네이버와 LG는 상업적 기회와 생태계 성장을 균형 있게 추구하기 위해 독점 공개와 오픈소스 공개를 병행하는 모델군을 구축하고 있다.

이 전략을 둘러싼 논쟁도 있다. 일부 스타트업은 정부 지원 사업이 대기업에 유리하게 작용해 중소 업체의 입지를 좁힐 수 있다고 우려한다. 또 다른 이들은 막대한 예산을 쏟아붓는 프런티어 연구소를 따라잡으려 또 하나의 국가 기반 모델을 만드는 대신, 제한된 자원을 산업별 애플리케이션에 쓰는 편이 낫다고 주장한다. 정책 입안자들은 오픈소스 조건과 데이터셋 공유, 단계별 평가가 경쟁을 유지하고 신뢰할 만한 국가 모델이 수출 가능성을 열어줄 것이라고 반박한다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 민간 파트너 유치에 어려움을 겪었다. 이는 인프라가 시장 수요에 부합해야 한다는 점을 일깨운다.

위험과 경쟁, 글로벌 동향

경쟁 기준은 계속 높아지고 있다. 오픈AI와 앤스로픽, 구글, xAI는 더 빠르고 성능이 뛰어난 모델을 내놓고 안전성과 정렬 연구에 대규모 투자를 하고 있다. 알리바바와 딥시크를 비롯한 중국 기업들도 강력한 오픈소스 시스템을 출시하고 있다. 국내 언어와 규제에 맞춘 한국 모델은 자국 시장에서 경쟁력을 발휘할 수 있지만, 개발자를 끌어들이고 글로벌 시장에서 가치를 입증해야 한다. 컴퓨팅 예산과 인재 확보는 여전히 큰 제약 요인이다. 정부는 자금 지원과 GPU 이용, 해외 인재 영입 지원으로 이런 부담을 덜어주려 했다.

실행 과정의 위험도 만만치 않다. 최상위권 모델을 개발하는 일과 기업이 신뢰하는 플랫폼을 지속적으로 운영하는 일은 다르다. 팀에는 탄탄한 도구와 모니터링, 미세조정 파이프라인이 필요하다. 안전 기준을 따라가고 민감한 업무에서 프롬프트 인젝션과 데이터 유출, 환각을 막아야 한다. 한편 한국은 풀스택 역량을 갖춰 다양한 선택지를 확보할 수 있다. 메모리 제조사가 GPU 공급업체를 지원하고, 통신사가 엣지 컴퓨팅을 운영하며, 반도체 설계와 클라우드 운영, 소프트웨어 사이의 긴밀한 피드백으로 모델을 빠르게 발전시킬 수 있다. 오픈소스 접근이 탄탄한 개발자 커뮤니티를 끌어들인다면, 한국은 미국과 중국을 넘어선 선택지를 찾는 국가와 기업에 매력적인 대안이 될 수 있다.

핵심 내용

• LG AI연구원, 네이버클라우드, SK텔레콤, 업스테이지, NC AI가 이끄는 5개 컨소시엄이 주권형 AI 기반 모델 개발 사업자로 선정됐다.
• 정부의 목표는 최근 6개월 이내 출시된 세계 최고 모델 성능의 최소 95%에 도달하는 것이다.
• 지원에는 팀당 100억 원 규모의 공유 데이터셋, 200억 원 규모의 방송·영상 데이터 풀, 분야별 데이터셋 구축에 쓰이는 28억 원이 포함된다.
• SK텔레콤과 네이버클라우드는 일부 팀의 모델 학습과 미세조정을 지원할 GPU 인프라를 임대한다.
• 6개월마다 평가를 진행해 2027년까지 5개 팀을 2개 팀으로 줄인다.
• LG의 엑사원 4.0과 업스테이지의 솔라 프로 2는 강력한 추론 및 효율성 성과를 바탕으로 글로벌 리더보드에 올라 있다.
• 네이버의 하이퍼클로바 X는 한국어 과제에 초점을 맞추고 검색에 통합돼 있으며, 더 신중한 추론을 위한 새 버전 씽크도 출시됐다.
• SK텔레콤의 A.X 모델은 국내 언어에 맞춰 조정돼 고객 서비스 도구에 이미 활용되고 있으며, 기기 내 구동을 위한 경량 오픈소스 버전도 있다.
• NC AI의 바르코 모델은 비교적 작은 규모에서도 이미지와 텍스트 이해를 포함한 멀티모달 역량을 강조한다.
• 한국은 반도체 산업을 활용하는 한편, 효율적인 추론을 위해 리벨리온과 퓨리오사AI의 국내 NPU도 모색하고 있다.
• 오픈소스는 국내 개발자 생태계를 조성하고 특정 공급업체에 대한 종속을 줄이려는 계획의 핵심이다.
• 시장 역학과 정부의 역할을 둘러싼 논쟁은 이어지고 있지만, 이번 사업은 미국과 중국 밖의 AI 선택지를 찾는 국가들의 잠재적 협력 상대로 한국을 자리매김하고 있다.