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'국대 AI' 4파전…모티프테크놀로지스 정예팀 추가 합류
[이코노믹데일리] 정부가 국가 대표 인공지능(AI) 모델 개발을 목표로 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 모티프테크놀로지스 정예팀이 추가 합류했다. 이에 따라 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 모티프테크놀로지스까지 4개 팀이 2차 평가를 앞두고 경쟁하게 됐다. 20일 과학기술정보통신부는 서울 정부청사 브리핑에서 추가 공모에 참여한 컨소시엄을 심층 평가한 결과 모티프테크놀로지스 정예팀을 선정했다고 밝혔다. 트릴리온랩스는 근소한 점수 차이로 탈락했다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스를 비롯해 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두 등이 포함됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 300B(3천억개 매개변수)급 추론형 거대언어모델(LLM)을 시작으로 310B급 시각언어모델(VLM), 320B급 시각언어행동모델(VLA)로 단계적으로 고도화해 글로벌 톱 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 확보한다는 목표를 제시했다. 모델과 소프트웨어를 상업용 오픈소스로 공개해 공공·금융·제조 등 산업 전반의 AI 전환을 지원하겠다는 계획이다. 기존 1차 통과 팀인 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤과 함께 4파전 구도가 형성됐다. 정부는 오는 6~7월 2차 평가, 오는 12월 3차 평가를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 선정할 예정이다. 최종 선정 팀에는 엔비디아 B200 GPU 768장과 데이터 구축·가공 및 공동구매 비용 등이 지원되며 'K-AI 기업' 명칭도 부여된다. 평가 체계는 기존 벤치마크·전문가·사용자 평가 틀을 유지하되, 글로벌 리더보드 반영과 '독자성' 기준 세분화를 검토 중이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "오픈AI, 앤트로픽 등 주요 빅테크들도 처음부터 거대하고 세계적으로 인정받는 조직이 아니었다"며 "모두의 도전을 통해 더 크고 경쟁력있는 대한민국 AI 생태계를 만드는 데 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.
2026-02-20 18:09:59
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LG AI연구원, 'K-엑사원' 공개…글로벌 AI 7위 성능 입증
[이코노믹데일리] LG AI연구원이 독자 개발한 초거대 AI 모델 'K-엑사원(K-EXAONE)'을 공개하며 글로벌 AI 경쟁 대열에 본격 합류했다. 국내 기업이 개발한 AI 모델 중 세계 최고 수준의 성능을 입증하며 한국 AI 기술의 새로운 가능성을 제시했다는 평가다. LG는 K-엑사원이 글로벌 AI 평가 기관 아티피셜 어낼리시스의 인텔리전스 지수 평가에서 32점을 기록, 오픈 웨이트 모델 기준 세계 7위에 올랐다고 12일 밝혔다. 국내 모델로는 1위다. 현재 글로벌 톱10이 중국 6개, 미국 3개 모델로 채워진 상황에서 K-엑사원이 유일하게 순위에 이름을 올렸다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서도 13개 벤치마크 테스트 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 전체 평균 점수는 72점으로 참여한 5개 정예팀의 모델 중 가장 높은 성능을 보였다. 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개된 직후에는 글로벌 모델 트렌드 순위 2위에 오르며 전 세계 연구자들의 주목을 받았다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 "주어진 시간과 인프라 환경에 맞춰 개발 계획을 수립했고 보유 데이터의 절반 정도만 활용해 1차 K-엑사원을 완성했다"며 "본격적으로 성능을 끌어올린 모델을 선보이겠다"고 강조했다. K-엑사원은 LG AI연구원이 5년간 개발했으며 단순히 데이터 양을 늘리는 방식이 아닌 모델 구조 자체를 혁신해 고효율·저비용을 실현했다. 핵심 기술은 하이브리드 어텐션이다. 특정 범위의 정보에 집중하는 슬라이딩 윈도우 어텐션과 전체 맥락을 파악해 메모리 요구량과 연산량을 기존 대비 70% 절감했다. 토크나이저도 고도화했다. 학습 어휘를 15만 개로 확장하고 자주 쓰는 단어 조합을 하나로 묶는 방식을 적용해 기존 모델보다 1.3배 긴 문서를 처리할 수 있다. 멀티 토큰 예측 영역 설계를 통해서는 추론 속도를 150% 향상시켰다. 하나의 토큰을 처리하면서 다음 토큰을 동시에 예측할 수 있는 구조다. K-엑사원은 파라미터 규모가 2360억 개이며 실제 활성 매개변수는 230억 개인 전문가 혼합(MoE) 방식을 채택했다. 국내 AI 모델 중 가장 긴 26만 토큰의 문맥을 한 번에 이해할 수 있다. 이는 A4 용지 400장 이상 분량에 해당한다. LG AI연구원 관계자는 "고가 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서도 구동 가능하도록 설계했다"며 "인프라 자원이 부족한 기업들도 프런티어급 AI 모델을 활용할 수 있도록 국내 AI 생태계 저변을 넓히고자 한다"고 말했다. 한국 문화적 맥락에서 신뢰성을 측정하는 'KGC-SAFETY' 지표 평가에서 K-엑사원은 97.83점을 기록했다. 이는 오픈AI의 GPT-OSS 120B(92.48점), 알리바바의 큐웬3 235B(66.15점)보다 높은 수치다. LG AI연구원은 28일까지 K-엑사원 API를 무료로 제공한다. 누구나 전용 웹사이트에 접속하면 고사양 인프라나 전문 코딩 지식 없이 자신만의 AI 에이전트를 개발하고 배포할 수 있다. 허깅페이스에는 모델과 함께 구조 설계, 학습 방법, 성능 평가 결과를 담은 기술 보고서도 공개했다. 인재 양성에도 힘을 쏟고 있다. K-엑사원 프로젝트 참여 인턴을 지속 선발해 50명 이상의 국내 대학원생이 세계 최고 수준의 AI 개발 경험을 쌓을 수 있도록 지원할 계획이다. 서울대, KAIST, 미시간대 등과 차세대 AI 기술 확보를 위한 공동 연구도 진행 중이다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱 AI 그룹장은 "K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자 기술 설계로 글로벌 거대 모델과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례"라며 "우리나라를 넘어 전 세계 AI 생태계 발전에 기여하는 모델로 만들어가겠다"고 밝혔다. K-엑사원은 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델' 리스트에도 이름을 올렸다. LG AI연구원은 2024년 엑사원 3.5를 시작으로 엑사원 딥, 엑사원 패스 2.0, 엑사원 4.0까지 국내 기업 중 최다인 5개 모델을 등재했다. 미국 스탠퍼드대는 매년 AI 보고서에서 이 리스트를 자료로 활용한다. 구광모 LG 대표는 최근 신년사에서 "변곡점에서는 지금까지의 성공 방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야 한다"며 "선택과 집중을 통해 남들이 불가능하다고 여기는 수준까지 파고들어야 한다"고 강조한 바 있다.
2026-01-12 11:23:47
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NC AI, 산업용 AI '배키' 공개... "비용은 83% 낮추고 한국어 성능은 2배로"
[이코노믹데일리] 국가대표 AI 기업 NC AI가 대한민국 주력 산업의 지능형 전환을 이끌 독자적인 파운데이션 모델을 전격 공개했다. 8일 NC AI는 산업 현장에 특화된 멀티모달 생성형 AI 모델 ‘배키(VAETKI)’를 발표하고, 글로벌 빅테크 중심의 AI 패권 경쟁 속에서 한국의 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 주권을 확보하겠다는 비전을 제시했다. 이번 발표는 20여 년간 ‘리니지’ 등 대형 게임 개발 과정에서 축적해 온 AI 기술 DNA를 게임 산업에 국한하지 않고 국가 기간산업 전반으로 확장하겠다는 엔씨소프트의 전략적 선언으로 해석된다. 배키는 과학기술정보통신부가 추진한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’의 핵심 결과물로, 범용성과 확장성에 방점을 둔 글로벌 빅테크 모델과 달리 제조·국방·유통 등 산업 현장의 구체적인 요구를 충족하는 데 초점을 맞췄다. ◆ “비용은 낮추고 성능은 높였다”…기술적 완성도 ‘합격점’ 배키의 가장 큰 경쟁력은 효율성이다. 1000억 개(100B) 파라미터급 초거대 모델임에도 불구하고 ‘전문가 혼합(MoE)’ 아키텍처를 적용해 실제 추론 과정에서는 110억 개(11B) 파라미터만 활성화하도록 설계했다. 여기에 차세대 어텐션 기술인 MLA(Multi-Latent Attention)를 결합해 메모리 사용량을 기존 대비 약 83% 절감했다. 이는 기업들이 AI 도입 과정에서 가장 부담을 느끼는 인프라 구축 및 운영 비용을 획기적으로 낮출 수 있는 구조적 강점으로 평가된다. 성능 지표에서도 글로벌 오픈소스 모델 대비 경쟁력을 입증했다. NC AI의 자체 평가에 따르면 배키는 오픈AI의 GPT 계열 오픈소스 모델과 메타의 ‘라마(Llama)4 스카우트’ 등 주요 경쟁 모델 대비 한국어 벤치마크 3종에서 평균 101% 우수한 성능을 기록했다. 특히 지시 이행 능력을 평가하는 IFEval에서는 265%, 박사급 추론 능력을 가늠하는 HLE에서는 137% 높은 점수를 나타내며 복잡한 산업 현장의 문제 해결에 적합한 ‘실전형 AI’임을 강조했다. 옛말과 고어 처리까지 가능한 한글 조합 기능은 국방·법률 분야 등 특수 데이터 처리 영역에서 차별화 요소로 작용할 전망이다. NC AI의 이번 행보는 게임사 산하 조직이라는 한계를 넘어 국가대표 AI 기업으로 도약하려는 중장기 전략과 맞닿아 있다. 게임 개발 과정에서 축적한 AI 기술 노하우를 ‘도메인 옵스(DomainOps)’라는 체계로 고도화해 전 산업군으로 확장하겠다는 구상이다. 도메인 옵스는 범용 거대언어모델(LLM)의 한계를 보완해 특정 산업군에 특화된 데이터를 최적화하고 안정적으로 운용하는 NC AI만의 독자 기술로 소개됐다. 구체적으로 제조 현장에서는 로봇과 설비를 제어하는 ‘피지컬 AI’로, 국방 분야에서는 전술 판단을 지원하는 참모형 AI로, 콘텐츠 산업에서는 창작을 보조하는 지능형 도구로 배키를 활용할 수 있다는 설명이다. NC AI는 이를 위해 △초고성능 100B △범용 20B △온디바이스용 7B 등 멀티 스케일 라인업을 구축해 기업 규모와 적용 목적에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공할 계획이다. 이와 함께 NC AI는 롯데이노베이트(유통), 포스코DX(제조), MBC(콘텐츠), 육군본부(국방) 등 14개 산학연 기관과 컨소시엄을 구성했다. 범용 모델을 단순 도입하는 방식이 아니라, 각 산업의 핵심 데이터를 함께 학습시켜 초기 단계부터 ‘맞춤형 두뇌’를 공동 설계하는 전략이다. ◆ 미 에포크AI ‘주목할 모델’ 등재…글로벌 확장 교두보 이 같은 기술적 성과는 해외에서도 주목받고 있다. 배키는 미국 비영리 연구기관 에포크AI(Epoch AI)가 선정하는 ‘주목할 만한 AI 모델’ 리스트에 이름을 올렸다. 학습 데이터 규모와 연산 효율성, 기술적 혁신성을 엄격히 평가하는 이 리스트에 등재됐다는 점은 한국형 AI 모델이 글로벌 시장에서도 경쟁력을 확보할 가능성을 시사한다. 업계 전문가는 “AI 시장이 범용 모델 중심 경쟁에서 산업별 특화 모델 경쟁으로 재편되는 국면”이라며 “NC AI가 비용 효율성과 한국어 특화 성능을 앞세워 B2B 시장을 선점할 경우 구글이나 마이크로소프트 등 글로벌 빅테크에 대한 기술 종속을 줄이고 독자적인 생태계를 구축할 수 있을 것”이라고 내다봤다. 이연수 NC AI 대표는 “배키는 단순히 글로벌 기술을 추격하는 모델이 아니라 대한민국 주력 산업이 AI를 무기로 글로벌 시장을 선도하도록 돕는 전략 자산”이라며 “독자적인 도메인 옵스 기술력을 바탕으로 산업 현장에서 실질적 가치를 창출하는 소버린 AI 생태계를 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 업계에서는 2026년 배키를 중심으로 국내 기업들의 AX(AI 전환)가 본격화되고, 2027년을 전후해 중동과 동남아 시장을 겨냥한 글로벌 확장도 가시화될 것으로 보고 있다.
2026-01-08 09:27:09
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韓 핀테크 크래프트, 국제 AI 금융 학회 'ACM ICAIF 2025'서 논문 채택
[이코노믹데일리] 크래프트 테크놀로지스(이하 크래프트)는 자사의 새로운 AI 시스템 '퀀트이볼브(QuantEvolve)' 관련 연구 성과가 국제 인공지능 금융 학회인 'ACM ICAIF 2025'의 발표 논문으로 선정됐다고 18일 밝혔다. 이번 연구는 학회 공식 워크숍인 ‘제2회 금융을 위한 LLM 및 생성형 AI 워크숍(AI4F)’에서 발표됐으며, MIT, 블랙록, JP모건, CLSA, QRT 등 글로벌 주요 금융·학계 관계자들이 참석해 높은 관심을 보였다. 이번에 공개된 '퀀트이볼브'의 핵심은 '멀티에이전트(Multi-agent)' 시스템이다. 이는 단일 AI가 아닌, 역할이 다른 여러 AI 에이전트가 협업하여 최적의 투자 전략을 도출하는 구조다. 크래프트 측은 "구글 딥마인드의 최신 진화 알고리즘인 'AlphaEvolve'를 퀀트 트레이딩 영역에 적용해 시스템을 고도화했다"고 설명했다. 기존의 퀀트 투자가 사람(퀀트 매니저)이 사전에 정의한 로직 내에서 변수만 조정하는 방식이었다면, 퀀트이볼브는 AI가 직접 시장 데이터를 분석해 가설을 세우고 검증 코드를 작성하며 성과가 우수한 전략만을 스스로 선별해 축적한다. 실제 성과 지표도 고무적이다. 연구진의 실험 결과에 따르면 퀀트이볼브는 이동평균 수렴확산 지수(MACD)와 상대강도지수(RSI), 리스크 패리티 등 기존 퀀트 시장에서 통용되던 전통적 투자 기법을 크게 상회하는 성과를 냈다. 주식 전략 시뮬레이션에서 퀀트이볼브는 위험 대비 수익성 지표인 샤프비율(Sharpe Ratio) 1.52를 기록 벤치마크 대비 30% 이상의 초과 성과(Alpha)를 달성했다. 선물 전략 운용에서도 수익률과 안정성 측면에서 유의미한 개선이 확인됐다. 김형식 크래프트 테크놀로지스 대표는 "퀀트이볼브는 AI 에이전트 간의 협업을 통해 전략의 혁신성을 극대화한 플랫폼"이라며 "이번 연구로 확보된 전략 데이터셋을 연구 커뮤니티와 협력해 단계적으로 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 이어 "지난 4년간 AI 기술에 대한 대규모 투자를 단행해왔으며, 자체 운용 펀드에서도 지속적인 성과를 내고 있다"고 덧붙였다. 한편 크래프트는 뉴욕증권거래소(NYSE)에 독자적인 AI 기반 ETF를 상장해 운용 중이며, 국내외 다수 금융기관에 AI 자산운용 모델을 공급하고 있는 국내 대표 핀테크 기업이다.
2025-12-18 15:20:23
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