독자 AI 파운데이션 모델 4강, 승부는 크기보다 추론 효율

서울 삼성동 코엑스에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 발표회가 열리는 동안, 네 팀의 향후 진출 여부를 가를 2차 평가 결과 발표가 다가오고 있다. LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스가 참여하는 이번 경쟁의 초점은 모델의 덩치에서 실제 추론 성능과 효율로 옮겨갔다. 2차 평가 결과는 조만간 발표될 예정이다.

네 팀은 같은 목표를 서로 다른 방식으로 밀어붙였다. LG AI연구원은 기존 모델의 학습 결과와 가중치를 활용해 새 모델을 키우는 업사이클링을 택했고, K-엑사원 2.0의 규모를 이전 모델보다 3배 이상 확장했다고 설명했다. 새 모델을 처음부터 만드는 데 드는 시간과 비용을 줄이려는 접근이다.

SK텔레콤의 A.X K2는 전체 파라미터가 688B지만 추론 때 활성화되는 규모는 33B 수준이다. 혼합전문가 구조는 모델 전체의 지식 규모를 유지하면서 질문을 처리할 때 필요한 일부 파라미터만 작동시키는 방식이다. 업스테이지의 솔라 오픈2는 전작 가중치의 약 2.3%만 계승해 250B 모델을 만들었고, 긴 문맥에서 사무 생산성·문서 작업·코딩 같은 에이전트 활용을 겨냥했다.

모티프테크놀로지스의 모티프 3는 3140억개 파라미터 모델이지만 실제 추론에 활성화되는 규모는 132억개다. 자체 설계로 전체 모델은 크게 유지하고 연산량은 낮추는 데 초점을 맞췄다. 한국어와 추론 집약적 작업, 법률·금융 데이터에 중점을 뒀다는 설명이다. 앞서 공개된 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수에서는 모티프 3가 47점으로 네 모델 중 가장 높은 점수를 기록했다.

구체적으로 달라지는 것은 답변의 품질과 사용 비용 사이에서 선택할 수 있는 폭이다. SK텔레콤은 복잡한 문제를 푸는 사고 모드와 짧고 지연 시간이 낮은 응답을 위한 비사고 모드를 지원한다고 밝혔다. 다만 지수 점수와 기술 자료는 각 모델의 가능성을 보여주는 자료이며, 실제 서비스에서 같은 결과가 재현되는지는 더 확인해야 한다. 2차 평가에서는 벤치마크가 100점 만점 중 40점, 전문가 평가가 35점, 사용자 평가가 25점을 차지한다. 최종적으로는 네 팀 중 세 팀이 다음 단계로 진출한다.