앞으로 한국을 대표하고 상징할 수 있는 소버린 AI(Sovereign AI : 주권 인공지능)라 할 한국 독자적인 파운데이션 모델(독파모) 개발 경쟁에서 이번에 3개사 모델이 선정됐으며, 최종 2개 선정은 내년 초라고 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 18일 밝혔다.

이번에 선정된 3개사는 ‘LG AI연구원’과 ‘SK텔레콤’, 업스테이지의 3파전으로 압축됐다. 그러나 아쉽게도 모티프테크놀로지스는 2차 종합 평가에서 탈락했다, 그러나 평가에 참여한 4개 정예팀 모델 모두 글로벌 AI 성능 지수에서 높은 경쟁력을 보였고, 한국이 미국과 중국에 이어 세계 3위권으로 올라섰다는 평가가 나왔다.

이날 발표에 따르면, “독파모”프로젝트 2단계 참여 정예팀들은 2026년 상반기 동안 글로벌 빅테크 기업과의 자원 격차 등을 딛고, 글로벌 경쟁력 있는 독자 AI 파운데이션 모델을 개발해 오픈소스로 공개했으며, 이를 통해 국내 AI 기술의 글로벌 경쟁력과 개방형 생태계 조성 역량을 입증했다.

지난해 말 1차 공개된 5개 AI모델에 이어, 2단계 참여 4개 정예팀이 최근 공개한 AI모델 4개 모두 ‘에포크 AI(Epoch AI, 미국 비영리 AI 연구기관)’의 ‘주목할 만한 AI 모델(Notable AI Models)’ 등재됐다. 에포크 AI가 “2026년에 선정한 주목할 만한 모델”을 보유한 국가는 현재 미국·중국·한국 등 3개국에 불과하다.

또, AI 모델 평가 전문 글로벌 플랫폼인 ‘아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)’가 측정·발표하는 글로벌 AI 모델의 지능과 성능에 대한 종합 평가 지수인 ‘AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)’도 4개 정예팀 모두 31점 이상을 기록하며, 유럽, 캐나다 등의 주요 AI모델(예, Mistral Medium 3.5 등)을 모두 추월한 것으로 나타났으며, 40점 초과 점수에서는 미국·중국에 이어 한국 모델이 포함됐다.

최상위 AI모델과 AAII 점수 격차도 축소되고, 정예팀 AI모델이 오픈 웨이트(가중치 공개 모델) 모델 중 AAII 전 세계 6위에 오르는 등 미국·중국에 이은 AI 3강 지위를 보다 공고히 한 것으로 평가된다고 과기정통부는 밝혔다. 아울러, 현재 국가별 최고 수준(Frontier) 언어모델(Language Model) 성능을 비교하였을 때(AAII 기준), 한국은 미국·중국에 이은 역시 3위에 위치해 있다.

나아가 AAII에서, 전 세계 AI 기업별 최고 득점 AI모델을 기준으로 할 경우, 모티프테크놀로지스 정예팀이 개발한 독자 AI모델인 ‘Motif 3’가 글로벌 Top10에 오르는 성과도 기록했다.

이번에 3파전 대열에 낀 업스테이지 정예팀이 개발한 독자 AI모델 ‘솔라오픈2(Solar Open2)’는 한 번에 기억하고 처리할 수 있는 텍스트 양(Context window)이 문서 수백 페이지 이상에 해당하는 최대 100만(1M) 토큰에 달해, 전 세계 최상위급 AI모델과 동일한 수준의 정보처리 능력을 확보했다. 현재 전 세계 최상위급 모델인 앤트로픽의 클로드 오퍼스5(Claude Opus 5), 오픈AI의 GPT-5.6 Sol 등은 텍스트 양이 모두 1M(100만) 토큰이다.

또 SK텔레콤 정예팀이 개발한 독자 AI모델 ‘A.X K2’는 국제수학올림피아드(IMO) 2026년 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를 기록, MathArena AIME 2026 리더보드에서도 97.1%의 정확도로 공동 최고점을 달성하며, 세계 최정상급 수리 추론 역량을 입증했다. 참고로 MathArena AIME 2026은 미국의 고교 수학 경시대회인 AIME(American Invitational Mathematics Examination) 문제 기반 평가이다.

이어 LG AI연구원 정예팀이 개발한 독자 AI모델 ‘케이 엑사원2.0 (K-EXAONE 2.0)’은, AAII 벤치마크 지표 중 ‘AA-Omniscience Non-Hallucination Rate’(AI모델 환각-Hallucination 최소화 지표)에서 전 세계 AI모델 중 9위를 기록하며, 신뢰성 높은 AI모델 성능을 선보였다. 할루시네이션(환각) 최소화 지표는 AI 모델이 모르는 정보를 마주했을 때 그럴듯한 거짓말(환각)을 하지 않고 안전하게 모른다고 대답하는 능력을 측정하는 지표를 말한다.

나아가 글로벌 최대 오픈소스 플랫폼인 ‘허깅페이스(Hugging Face)’는 ‘독파모’ 프로젝트를 정부 주도 오픈소스 정책의 우수 사례로 평가, 미국·중국 외 ‘대안국’으로서 AI역량을 보유한 한국과 공동 홍보 등 폭넓은 협력을 제안해 와 구체적 추진 방안을 논의 중에 있다고 과기정통부는 밝혔다.

* 2차 단계 평가는 이렇게...

이번 상반기 AI모델 개발 경쟁 및 평가 등을 거쳐 한국이 자체 개발한 독자 AI모델들이 글로벌 최상위권 AI모델들과 견줄 수 있는 경쟁력을 확보했음을 국내외에 입증했다는 점에서 그 의미가 있다.

이번 2차 단계 평가는 ▶ 벤치마크 평가 배점 40점 ▶ 전문가 평가 배점 35점 ▶ 사용자 평가 배점 25점을 병행하는 입체적 평가로 진행됐다고 과기정통부는 밝혔다.

이 같은 2차 단계 평가는 지난 1월의 1차 단계 평가 대비 ▲ 대외 공신력 높은 고난도 글로벌 벤치마크 평가 도입(벤치마크 평가) ▲ AI모델 개발에서 나아가 현장 AX 접목·확산 평가 확대(전문가 평가) ▲ 국민 참여형 사용성 평가 신규 도입(사용자 평가) 등을 통해 평가 체계를 한 층 정교화·고도화 했다고 밝혔다.

과기정통부는 “이번 단계 평가가 단순 정예팀 간 경쟁을 통해 압축·선별하는 데에 의의가 있는 것이 아니라, 정부가 평가 기준을 적극적으로 설계·진화시켜 나감으로써 ▶ 정예팀들의 글로벌 수준 AI모델 개발 역량 강화 ▶ 독자 AI모델 국내 AI 생태계 현장 접목·확산 ▶ 국민의 눈높이에 부합하는 AI모델 개발 등을 유도하였다는 점에서 의미가 있다.”고 강조했다.

특히 이 평가 기준은 국내 최고 수준의 AI전문가들로 구성된 4개 정예팀과 충분한 협의를 거쳐 마련되었다는 점에서 더욱 중요한 의미를 갖는다고 덧붙였다.

* 벤치마크 평가

벤치마크 평가는 Artificial Analysis Intelligence Index(이하 AAII) 벤치 마크 평가(배점 25점)와 NIA 벤치마크 평가(배점 15점)로 구성됐다.

AAII 벤치마크 평가는, AAII를 구성하는 에이전트(Agents), 코딩(Coding), 일반(General), 과학적 추론(Scientific Reasoning) 분야의 고난도 벤치마크 9종으로 평가를 진행하였으며, Artificial Analysis(AA)사(社)와의 협력 기반으로 AA사가 직접 벤치마크 평가를 진행해, 평가의 신뢰성·공정성을 제고했다는 것이다.

과기정통부는 AAII 영역별 벤치마크를 아래와 같이 밝혔다.

· 에이전트(Agents) : GDPval-AA v2, τ3-Banking

· 코딩(Coding) : Terminal-Bench v2.1, Scicode

· 일반(General) : AA-LCR, AA-Omniscience

· 과학적 추론(Scientific Reasoning) : Humanity’s Last Exam, GPQA Diamond, CritPt

AAII는 ▶ 비정기적으로 벤치마크를 업데이트 해, 평가의 변별력을 제고하고, ▶ 일부 벤치마크는 문제·정답 등을 비공개하여, 벤치마크 오염(Contamination)을 최소화하며, ▶ 다수의 최상위급 AI모델들도 고득점을 받기 어려운 벤치마크들로 구성하는 등 전 세계 유수의 글로벌 빅테크들도 고득점을 받기 어렵고 공신력 높은 벤치마크로 알려져 있다고 설명했다.

또 NIA 벤치마크는 전체 문제와 정답이 공개되지 않아 벤치마크 오염 우려가 매우 낮고, AAII 벤치마크가 글로벌향 AI모델 범용 성능 평가에 중점을 뒀다면, NIA 벤치마크는 한국어·한국적 맥락에서의 성능과 안전성·신뢰성까지 종합 평가함으로써, 일부 벤치마크만으로는 검증하기 어려운 국내 AI모델의 실질적 경쟁력을 가늠할 수 있는 지표로 의의가 있다고 밝혔다.

벤치마크 평가(배점 40점) 4개 정예팀 전체 평균은 22.5점이며, 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점이다.

전문가 평가는 외부 AI전문가로 구성된 전문가위원회를 구성하여, 정예팀이 제출한 평가 서류 등을 바탕으로 약 일주일 내외 간의 평가를 진행했으며, 정예팀들의 개발 전략 및 기술(배점 10점), 개발 성과 및 계획(배점 10점), 파급효과 및 기여계획(배점 15점)을 중심으로 심층 평가했다.

전문가위원회는 AI 알고리즘, 서비스, 데이터 분야 등의 전문성을 보유한 전문가들로, 이해충돌 문제가 없는 10명이 평가에 참여했는데, 과기정통부는 이를 위해 단순한 독자성 확보 여부에서 나아가, '독자성 및 이를 기반으로 한 성능 향상 수준'을 전문가 평가 항목에 반영함으로써, 독자적 기술이 실제 AI모델 성능 향상으로 이어지는 경우, 이를 높게 평가할 수 있도록 했다고 설명했다.

또한 국내외 AI생태계 파급효과·기여 계획에 대한 평가 비중을 확대함으로써, 단순 고성능 AI모델 개발 평가에서 나아가, 실질적인 현장 확산 등 국내 AX(AI Transformation, AI 전환) 등의 확대를 유도하는 데에 주안을 두었다고 덧붙였다. 전문가 평가(배점 35점) 4개 정예팀 전체 평균은 28.8점이며, 1위와 4위 간 점수 격차는 2.4점이다.

* 사용자 평가

사용자 평가는 AI 전문 사용자진 평가(배점 15점)와 일반 국민 평가(배점 10점)으로 구성되었으며, 이를 기반으로 AI 사용성(Usability) 등에 대한 평가를 진행했다.

AI 전문 사용자진 평가는 49명의 AI 전문 사용자(AI스타트업 대표 등)가 참여하여 평가를 진행하였으며, 일반 국민 평가는 185명(최종 200명 선정 후, 185명이 평가에 참여)의 국민이 직접 참여하여 평가를 진행했다.

사용자 평가는 단순 AI모델이 보여주는 성능에서 나아가, 실제 다양한 사용자들이 AI모델을 직접 사용하며 체감하는 사용성과 효능감까지 종합적으로 평가하기 위해 마련되었으며, 이를 통해 정예팀들이 AI모델 개발을 넘어 실사용자 관점의 AI서비스 제공 역량까지 함께 갖춰 나가도록 유도할 수 있다는 점에서 중요한 의의를 갖는다.

이에, 지난 1차 단계 평가와 비교하여, AI 전문가들의 눈높이뿐 아니라, 일반 국민의 눈높이에서도 AI 사용성 평가가 이뤄질 수 있도록 다각적인 평가 체계를 구축하는 데 중점을 두었다.

* 정부의 향후 계획

‘독파모’ 프로젝트는 유례없는 대규모 국내 산학연 협력을 이끌어 냈음은 물론, 이들의 역량을 결집하여 한국의 AI 모델 개발 저력을 높이고, 국내외에 알렸다는 점에 있어 의미있는 성과를 기록하며, 주요국에서도 이 같은 우리나라 정책에 깊이 있는 관심을 보이고 있는 것으로 평가된다고 정부는 밝혔다.

다음 단계에 진출한 정예팀에는 고성능 GPU(B200) 지원을 확대할 계획이다. 2026년 상반기에는 B200 768장 수준이었던 것을 하반기에는 B200 1,000장 수준으로 늘린 예정이다. 이들 정예팀은 이를 통해 더 높은 성능의 독자 AI모델 개발에 주력할 것으로 기대된다. B200 기준 GPU 지원 추이를 보면, 2025년 하반기에는 500장이었다.

과기정통부는 “최근 AI모델을 둘러싼 글로벌 경쟁이 보다 치열해지고, AI모델의 범분야 성능이 눈에 띄게 도약하는 가운데, 주요 선도국에서 AI모델의 국가 안보 전략 자산화 움직임이 현실화·가시화되고 있다”면서, “과기정통부도 최상위급 독자 AI모델 개발 필요성을 깊이 인식하고, 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계 부처와 논의 중에 있으며, 추후 구체적 내용을 준비해 발표할 계획”이라고 밝혔다.