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'솔라 오픈 100B' 검색결과
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'국대 AI' 첫 탈락자 나온다... 15일 운명 가를 변수는 '독자 기술' [이코노믹데일리] 대한민국 인공지능(AI) 기술 자립을 목표로 한 '국가대표 AI(독자 파운데이션 모델 구축)' 프로젝트의 1차 컷오프 결과가 사흘 앞으로 다가왔다. LG AI연구원, 네이버클라우드, SK텔레콤, 엔씨소프트, 업스테이지 등 5개 컨소시엄 중 하위 1개 팀이 탈락하는 '서바이벌' 평가를 앞두고 업계의 긴장감이 최고조에 달했다. 12일 과학기술정보통신부와 업계에 따르면 정부는 오는 15일까지 1차 기술 평가를 완료하고 첫 탈락 팀을 확정할 방침이다. 이번 평가의 핵심 쟁점은 '프롬 스크래치(From scratch)' 여부다. 이는 기존 오픈소스 모델을 가져와 다듬는 것이 아니라 데이터 수집부터 모델 아키텍처 설계 및 학습까지 바닥부터 독자적으로 개발했는지를 따지는 기준이다. 특히 최근 불거진 '중국 기술 차용' 논란이 평가의 최대 변수로 떠올랐다. 업스테이지의 '솔라-오픈-100B'가 중국 지푸(Zhipu) AI의 모델과 유사하다는 의혹을 시작으로 SK텔레콤 역시 중국 딥시크의 추론 코드와 유사하다는 지적이 제기됐다. 이에 대해 양사는 "오픈소스로 공개된 추론 코드를 활용한 것은 글로벌 표준에 부합하며 자체 기술력과는 무관하다"고 해명했다. 반면 네이버클라우드는 알리바바의 '큐웬' 모델의 일부 모듈(비전 인코더)을 활용한 것으로 알려져 논란이 됐다. 네이버 측은 "성능 안정화를 위한 엔지니어링적 판단이며 향후 자체 기술로 대체 가능하다"는 입장이지만 업계에서는 라이선스 종속 가능성을 우려하는 시각도 적지 않다. 과기정통부 공모 안내서에 "해외 모델 파생형 개발은 사업 취지에 부합하지 않는다"고 명시된 만큼 심사위원단이 이를 얼마나 엄격하게 적용할지가 관건이다. 현재 업계 안팎에서는 LG AI연구원의 '엑사원(EXAONE)'이 가장 앞서 있다는 평가가 나온다. 방대한 논문 및 특허 데이터를 기반으로 독자적인 학습 체계를 구축했고 오픈소스 의존도가 낮아 '소버린 AI(Sovereign AI)'라는 사업 취지에 가장 부합한다는 분석이다. 엔씨소프트의 '바르코(VARCO)' 역시 탄탄한 자체 연구 역량을 인정받고 있으나 특화 모델의 한계인 범용성 확보가 과제다. 정부는 예정대로 15일까지 평가를 마치되 결과 발표 시점은 신중하게 검토 중이다. 과기정통부 관계자는 "평가는 일정대로 진행되지만 최근 제기된 이슈들을 종합적으로 검토하는 데 시간이 걸릴 수 있다"며 "성장통 없는 혁신은 없다는 기조 하에 기술적 관점에서 공정하고 투명하게 심사하겠다"고 밝혔다.2026-01-12 11:06:29
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연이은 AI 모델 카피 논란…업스테이지·네이버클라우드 '진땀' [이코노믹데일리] 업스테이지의 '솔라 오픈 100B' 카피 의혹에 이어 최근 네이버클라우드의 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크 모델'에 대한 프롬 스크래치 논란이 제기됐다. '독자 AI(인공지능) 파운데이션 모델' 프로젝트 대표 5사 중 2개의 기업에 프롬 스크래치를 둘러싼 논란이 연이어 터진 것이다. 6일 업계에 따르면 네이버클라우드의 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크 모델'이 중국 알리바바의 'QWEN-2.4 언어모델'과 일부 유사한 부분이 있다는 목소리가 나왔다. 두 모델 간 비전 인코더 웨이트(가중치)의 코사인 유사도와 피어슨 상관계수가 높다는 주장이다. 네이버클라우드 관계자는 "이번 모델에서는 글로벌 기술 생태계와의 호환성과 전체 시스템의 효율적 최적화를 고려해 검증된 외부 인코더를 전략적으로 채택했다"며 프롬 스크래치 방식이 아니라는 논란에 대해서는 "네이버클라우드는 핵심 엔진을 프롬 스크래치 단계부터 100% 자체 기술로 개발했다"고 부인했다. 프롬 스크래치라는 표현은 기존 기계학습 연구 현장에서 매우 제한적으로 쓰이던 용어다. 모델 아키텍처 설계부터 가중치 초기화, 학습 데이터 구성까지 기존 자산에 기대지 않고 처음부터 구축했을 때에만 사용된다. 그러나 최근 대규모언어모델(LLM) 시대에 들어 이 개념은 사실상 이론적 표현에 가깝다는 평가가 나온다. 수천억 파라미터 모델을 개발하면서 공개 논문, 오픈소스 코드, 선행 연구를 전혀 참고하지 않는 경우는 거의 없기 때문이다. 국내에서는 프롬 스크래치라는 표현이 유난히 강조돼 왔다. 배경에는 정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 있다. 이 사업은 해외 빅테크 의존도를 낮추고 국가 차원의 AI 자립을 달성하겠다는 목표 아래 출범했다. 문제는 이 과정에서 독자성, 자립성 같은 개념이 기술적 정의가 아닌 선언적 언어로 사용됐다는 점이다. 업스테이지 역시 비슷한 논란에 휩싸였다. 업스테이지는 '솔라 오픈 100B 모델'을 공개하며 독자 개발을 강조했지만, 최근 중국 AI 모델과의 구조적 유사성이 제기되면서 논쟁에 휘말렸다. 업스테이지는 학습 데이터와 훈련 방식의 독립성을 강조하며 해명에 나섰고, 외부 검증 절차까지 진행했다. 김성훈 업스테이지 대표는 지난 2일 공개 검증회에서 "유사성이 지적된 구간은 모델 전체의 0.0004%에 불과한 미세 영역이며 나머지 99.9996%는 완전히 다르다"며 "언어모델의 구조적 특성상 레이어놈의 유사도가 높게 나오는 것은 자연스러운 현상"이라고 설명했다. 해외에서는 이런 논란이 상대적으로 적다. 오픈AI, 메타, 구글 모두 기존 연구와 구조를 적극적으로 활용한다는 사실을 숨기지 않고 어떤 부분에서 차별화를 했는지, 어떤 성능을 달성했는지를 설명한다. 알리바바의 'QWEN2-Audio'는 오픈AI의 음성인식 기술을 기반으로 구축됐고 'QWEN3-Omni'는 구글의 이미지 인식을 기반으로 제작됐다고 알려졌다. 또한 SKT는 자사의 한국어 특화 LLM(거대언어모델) 'A.X 4.0'이 오픈소스 기반 모델인 알리바바의 'Qwen 2.5'를 기반으로 설계됐다고 밝힌 바 있다. 네이버클라우드 관계자는 "이번 모델의 핵심 기여는 단순한 부품 조립이 아닌 통합 아키텍처의 완성에 있다"며 "글로벌 AI 업계에서도 이러한 방식은 시스템 확장성을 위한 보편적인 설계 표준으로 자리 잡고 있다"고 말했다.2026-01-06 13:37:52
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업스테이지 '솔라 오픈 100B' 카피 논란…"검증 절차 공개한다" [이코노믹데일리] 국내 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지가 개발한 대규모언어모델(LLM) ‘솔라 오픈 100B’를 둘러싸고 중국 AI 모델을 모방했다는 의혹이 제기됐다. 이에 대해 업스테이지는 의혹을 제기한 당사자와 전문가들을 초청해 공개 검증을 진행하고 사실관계를 명확히 하겠다는 입장이다. 2일 업계에 따르면 AI 스타트업 사이오닉AI의 고석현 대표는 전날 링크드인을 통해 업스테이지를 겨냥한 문제 제기 글을 게시했다. 고 대표는 업스테이지가 ‘독자 AI 파운데이션 모델 1차 설명회’에 제출한 솔라 오픈 100B와 중국 AI 기업 지푸AI의 ‘GLM 4.5 에어’ 모델을 비교 분석한 깃허브 리포트를 함께 공개했다. 해당 리포트는 두 모델의 ‘LayerNorm’ 파라미터 가중치를 비교한 결과 코사인 유사도가 0.989에 달한다며 우연히 유사한 모델이 생성됐을 가능성은 극히 낮다고 주장했다. 고 대표는 이를 포함한 여러 지표를 근거로 솔라 오픈 100B가 GLM 모델에서 파생됐다고 평가했다. LayerNorm 파라미터는 LLM에서 거의 모든 블록에 포함되는 기본 구성요소로 신경망 각 레이어의 출력을 정규화하기 위해 학습되는 값이다. 모델 안정화를 위해 각 레이어마다 학습되는 ‘γ’와 ‘β’ 파라미터를 의미한다. 고 대표는 링크드인 게시글에서 “국민 세금이 투입된 프로젝트에서 중국 모델을 복사해 미세 조정한 결과물로 추정되는 모델이 제출된 것은 상당히 큰 유감”이라고 밝혔다. 솔라 오픈 100B는 정부 지원을 받아 개발된 AI 모델이다. 업스테이지를 비롯해 네이버클라우드, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 기업이 참여한 정예팀이 선정돼 GPU, 데이터, 인재 등의 지원을 받고 있다. 정부의 평가 기준은 성능, 개발 전략, 개발 투명성, 오픈소스 기여도 등으로 구성돼 있으며 특정 해외 모델과의 유사성 자체는 명시적인 평가 항목은 아니다. 다만 허위 사실 기재 등 사업 수행과 관련한 문제가 확인될 경우 제재가 이뤄질 수 있다. 이에 대해 고현웅 카카오 ML 연구원은 고 대표의 분석이 부적절하다는 취지의 반박 리포트를 이날 깃허브에 공개했다. 고 연구원은 LayerNorm 파라미터의 코사인 유사도만으로는 모델 간 유사성이나 파생 여부를 판단할 수 없다고 지적했다. 그는 “코사인 유사도는 벡터의 크기, 즉 스케일을 무시하고 방향성만을 고려해 산출되는 지표”라며 “이 지표 하나로 모델의 계보나 학습 출처를 판단하는 것은 적절하지 않다”고 밝혔다. 업스테이지 측도 즉각 반박에 나섰다. 김성훈 업스테이지 대표는 이날 페이스북을 통해 2일 오후 3시 강남역 인근에서 업계 관계자들과 함께 공개 검증 자리를 마련하고 의혹을 제기한 고 대표를 포함한 관련자들을 직접 초청하겠다고 밝혔다. 김 대표는 “학습에 사용한 중간 ‘checkpoint’와 ‘wandb’ 로그를 모두 공개할 예정”이라며 “명확한 검증 절차를 통해 사실관계를 바로잡겠다”고 강조했다. ‘checkpoint’는 모델 학습 과정에서 중간 단계별로 저장된 가중치 스냅샷이며 ‘wandb’는 학습 전 과정을 시간순으로 기록한 로그다. 업계에서는 이들 자료가 공개될 경우 해당 모델이 처음부터 학습된 것인지 기존 모델을 기반으로 했는지를 기술적으로 검증할 수 있는 핵심 자료가 될 것으로 보고 있다.2026-01-02 09:13:20
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