연이은 AI 모델 카피 논란…업스테이지·네이버클라우드 '진땀'

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.