[테크 칼럼] K-AI의 운명을 가를 5대 체크 포인트…이제는 성능이다

2025년 8월 4일 오후 2시, ‘국가대표 AI’ 5개 컨소시엄이 선발됐다.

이는 단순한 산업 육성 프로젝트가 아니다. AI 주권, 기술 자립, 글로벌 경쟁력 확보라는 세 겹의 목표가 겹친 ‘기술-국가 전략의 결정체’다.

과학기술정보통신부가 발표한 5개 정예팀 인 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 은 이제부터 6개월마다 탈락자가 발생하는 생존 경쟁에 돌입한다. 그럼 무엇이 이들을 갈라놓을 것인가?

체크 포인트① ‘모델 전략’ 어디까지 다르나?

각 팀은 저마다 전혀 다른 철학과 기술 기반을 가진다. 이는 단순히 파라미터 숫자나 연산 성능을 넘는 기초 아키텍처의 설계 차이에서 시작된다.

체크 포인트② 벤치마크 성능은? 

대다수 팀은 이미 모델을 오픈소스로 공개하거나 벤치마크 점수를 발표한 상태다.

국제 비교 지표(예: MMLU, HELM, AA Intelligence Index 등)를 통해 기술 수준의 상대 좌표계가 가시화되고 있다.

특히 업스테이지와 LG는 공신력 있는 외부 벤치마크 결과를 확보한 점에서 유리한 고지를 선점했다.

SKT는 GPT-3.5급 이상의 성능과 도메인 특화 대응을 목표로 두고 있으며, NC와 네이버는 상용·실전 적용 기술력을 앞세우는 전략을 택했다.

체크 포인트③ GPU와 데이터, 불균형은 생존율을 바꾼다

정부는 GPU와 데이터, 인재를 각 팀의 전략에 맞춰 배분한다.

그러나 네이버와 SKT는 GPU 임대 공급사이기 때문에 자체적으로 인프라를 해결해야 하며, 그만큼 정부 지원은 제외된다.

반면 업스테이지·NC AI·LG AI연구원은 B200 또는 H100 GPU 1,024장 규모의 정부 직접 지원 대상이 된다.

이 차이는 훈련 주기, 튜닝 빈도, 베이스라인 설정에 실질적 차이를 유발할 수 있다.

체크포인트④ 오픈소스 철학과 상용화 전략의 ‘균형점’

벤치마크 성능이 높다고 무조건 살아남는 건 아니다. 정부는 “95% 성능 + 공공성과 상용성 + 생태계 파급력”의 3요소 균형을 강조한다.

-네이버는 국민 대상 AI 플랫폼과 마켓플레이스 전략으로 개방형 생태계 설계를 제시한다.

-SKT는 B2C+B2B 대화형 AI로 사용자 인터페이스 완성도를 강화하고 있다.

-LG AI연구원은 B2G 중심의 공공 서비스 및 글로벌 파트너십 확장까지 범위를 넓히고 있다.

-업스테이지는 스타트업 중심의 빠른 상용화와 오픈웨이트 전략을 내세웠다.

-NC AI는 독립 플랫폼 기반으로 산업별 맞춤형 도입 모델(B2B SI)을 설계했다.

이처럼 오픈소스 비중과 상용화 속도의 밸런스가 생존 경쟁에서 변수로 작용할 가능성이 크다.

체크포인트⑤ 12월 ‘1차 평가’의 잣대는?

정부는 오는 12월 말, 5개 팀 중 1개를 탈락시키는1차 평가(5개→4개)를 예고했다. 이 평가의 핵심 기준은 다음 세 가지로 요약된다.

1. 모델 성능 지표 (기준: GPT-4o 대비 95% 이상 도달 여부)

2. 훈련 진행률, 오픈소스 공개 여부, 인프라 확보 수준

3. 플랫폼화·산업 확산 전략의 실행도

특히 국민 체험형 서비스 제공 여부와 활용 예제(Use Case) 보급도 주요 판단 요소로 포함될 전망이다. 업계에서는 이를 감안해 ‘인터랙션 데모’, ‘전시용 대화 시연’, ‘기업 연계 적용 사례’ 등을 서둘러 준비 중인 것으로 알려졌다.

생존형 K-AI의 시계는 이미 움직이고 있다

이번 ‘국가대표 AI’ 선발은 단일 평가의 끝이 아닌, 살아남는 과정을 포함한 기술 리그의 시작점이다. 단순히 “모델을 잘 만들었는가”를 넘어, 어떻게 공개할 것인가, 어디에 적용할 것인가, 누구나 쓸 수 있는가가 중요하다.

2025년은 기술이 국가 전략의 중심에 섰음을 상징하는 해다. 국가대표 AI로 최종 선정되기 위해서는 공공성과 실행력, 그리고 기술 철학의 삼박자를 모두 갖춰야 한다. 

테크풍운아 칼럼니스트  scienceazac@naver.com