독자 AI 파운데이션 모델’ 사업 최종 선정 5개 팀 집중분석 – 각팀 강점과 약점

소버린 AI 실현 위한 ‘네이버클라우드·업스테이지·SK텔레콤·엔씨에이아이·LG경영개발원’ 세부 현황 총정리

2025년 8월 4일, 과학기술정보통신부(장관 배경훈, 이하 과기정통부)가 ‘독자 인공지능(AI) 기초 모형(파운데이션 모델)’ 사업에 참여할 5개 정예팀을 최종 선정해 대국민 공개했다. 이번 사업은 한국형 LLM(대형언어모델) 및 멀티모달 AI 기술의 독립, 국내 AI 생태계 확대, 국제 기술 주권 내재화를 위한 핵심 프로젝트로 평가받고 있다.

선정된 네이버클라우드, 업스테이지, 에스케이텔레콤(SK텔레콤), 엔씨에이아이(NCAI), 엘지경영개발원(LG경영개발원) AI연구원은 기술력, 개발 목표, 전략, 사회·산업 파급효과 등 다층 평가에서 최상위 점수를 받았다. 각 컨소시엄별 참여기관 구성, LLM 개발 동향 및 전략, 기술적 강점과 한계, 특화 영역 등에 대해 조명한다.

5개 정예팀 상세 분석

1. 네이버클라우드 정예팀

참여기관

네이버클라우드(주관), 네이버, 트웰브랩스(음성영상 AI)
서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원(KAIST), 포항공과대학교 산학협력단(POSTECH)
고려대학교 산학협력단, 한양대학교 산학협력단

네이버클라우드는 2021년 초거대언어모델 ‘하이퍼클로바(HyperCLOVA)’를 자체 개발하고 상용화한 이후 본격적인 독자 LLM 연구개발 체제를 구축했다. 네이버 등의 서비스를 통해 국내 최다 LLM 실전 운영 경험을 보유하고 있으며, 검색, 커머스, 광고, 번역 등 다양한 서비스에 적용해왔다. 클라우드 역시 자체 보유하고 있다.

하이퍼클로바의 개발 목적은 “범국민 인공지능 접근성 확대, 전방위적 기초 모형(옴니 파운데이션 모델) 원천기술 연구개발”에 있다. 텍스트·음성·이미지·비디오 등 이종 데이터를 단일 모델에서 통합적으로 이해·생성하는 ‘국가 공통 기초지능’ 모델로 실시간 상호작용·서비스를 제공하겠다는 전략이다. 즉, 멀티모달 AI 제공을 목표로 한다.

더 나아가 누구나 AI 에이전트를 개발·유통할 수 있는 ‘AI 에이전트 마켓플레이스’ 구축도 계획하고 있다.

네이버클라우드 팀의 주요 강점은 한국 초대형 LLM 연구·상용화 최대 경험치를 보유하고 있다는 점이다. 하이퍼클로바에서 CLOVA X까지 이어지는 개발 경험과 함께, 자사 트웰브랩스 등과의 협력을 통한 영상·음성 인식 등 멀티모달 분야 최전선 기술력을 갖추고 있다. 또한 국내 최고의 데이터·컴퓨팅·시스템 인프라인 국내 최상위 슈퍼컴과 클라우드를 보유하고 있다.

다만 글로벌 오픈AI·구글·메타 대비 영어 코퍼스(Corpus, 자연어 처리 분야에서 연구를 위해 사용되는 방대한 양의 언어 자료 집합)와 국제 언어 벤치마크 성능이 아쉬운 상황이며, 내수시장 중심의 데이터 활용으로 글로벌 진출을 위해서는 추가적인 도전이 필요하다는 과제를 안고 있다. 멀티모달(텍스트·음성·이미지·비디오) 통합 LLM, 실시간 국민 AI 체험 서비스, 오픈형 AI 에이전트 생태계가 이들의 특화 분야다.

2. 업스테이지 정예팀

참여기관

업스테이지(주관), 노타(경량 AI), 래블업(데이터셋 자동화), 플리토(언어 빅데이터), 뷰노(의료 AI)
마키나락스(산업 AI), 로앤컴퍼니(법률 AI), 오케스트로(산업 자동화), 데이원컴퍼니(교육), 올거나이즈코리아(기업문서 솔루션)
금융결제원(핀테크), 서강대학교 산학협력단, KAIST

업스테이지는 2022년부터 KoLLA(코리아 LLM), Solar 시리즈 등 산업 현장 적용에 특화된 LLM을 자체 개발·공개해왔으며, 오픈소스 LLM을 통한 빠른 기술 개발 및 실사용 확산 경험을 축적했다.

이들의 개발 목적은 “글로벌 프런티어 파운데이션 모델 ‘Solar WBL’ 개발 및 국내 AI 혁신 생태계 조성”이다. 독자 LLM으로 국내 기술 주권·산업 지속성·세계 수준에 도전하면서, 법률·제조·국방·금융·의료 등 산업별 맞춤형 AI서비스를 확장해 3년간 1,000만명에게 서비스하는 것을 목표로 한다.

업스테이지 팀의 주요 강점은 국내외 다양한 산업에 최적화된 도메인 LLM 연구력과 빠른 오픈소스 공개·협력을 통한 기술 확산 및 시장성 확보, 그리고 다수 중견·벤처 기업의 반응속도와 실증능력이다.

하지만 초거대 글로벌 LLM 대비 규모 확장과 컴퓨팅/데이터 등 자원의 한계, 멀티모달 등 신기술의 양산 단계 검증이 앞으로의 관건이라는 과제를 안고 있다. 법률·제조·공공 등 맞춤 LLM, 산업용 B2B·B2G 모델, 오픈소스 생태계가 특화 분야다.

3. 에스케이텔레콤(SK텔레콤) 정예팀

참여기관

SK텔레콤(주관), 크래프톤(게임), 포티투닷(자동차), 리벨리온(AI 칩), 라이너(지식관리), 셀렉트스타(데이터 크라우드소싱)
서울대학교 산학협력단, KAIST

SK텔레콤은 2023년 AI 서비스 ‘A.Dot’을 출시하며 직접 국산 트랜스포머 계열 LLM 원천기술 내재화를 선언했고, 2024년 이후 포스트 트랜스포머 모델 등 차세대 LLM을 본격적으로 개발하고 있다.

이들의 개발 목적은 “언어·다중정보유형(멀티모달)·행동을 융합한 초거대 형태변환(트랜스포머) AI 개발 및 K-AI 서비스 구현”이다. 제조·게임·자동차 등 산업 현장·공공서비스로 AI 전환(AX)을 촉진하면서, 국민 접근성 강화(범용+전문 AI 에이전트)와 산업 경쟁력 강화(B2B/B2C AI 도입)를 추진하고 있다.

SK텔레콤 팀의 주요 강점은 5G 등 통신사 데이터 인프라와 AI 반도체 자체 연구개발 역량, 그리고 대기업 중심·게임·모빌리티 등 한국 산업 네트워크다.

다만 글로벌 대형 AI기업에 비해 모델 크기·해외 벤치마크 실적이 부족하고, LLM 초대형 모델 공개/실증 시기에서 후발주자라는 약점이 있다. 멀티모달(언어·행동·이미지 등), 통신·AI 반도체 융합, 산업 맞춤 B2B/B2C 모델이 특화 분야다.

4. 엔씨에이아이(NCAI) 정예팀

참여기관

엔씨에이아이(주관), 고려대학교, 서울대학교, 연세대학교, KAIST, 한국전자통신연구원(ETRI)
에이아이웍스, 포스코DX, 롯데이노베이트, HL로보틱스, 인터엑스, 미디어젠, 문화방송(MBC), NHN

엔씨에이아이는 2023년 엔씨소프트 LLM 연구개발 조직분사로 신설되어, 200B급 초대형 LLM 패키지·멀티모달 LLM 개발을 추진하고 있으며, 게임·콘텐츠 기반 멀티모달 AI에 강점을 보이고 있다.

이들의 개발 목적은 “산업 인공지능 전환 위한 확장형 멀티모달 생성용 파운데이션 모델 개발”이다. 산업 특화 도메인 LLM과 DomainOps 프레임워크를 제공하면서, 산업별 맞춤형 LLM으로 40개 이상 대규모 기업 SI 프로젝트와 연계하고 있다.

엔씨에이아이 팀의 주요 강점은 산학연+대기업+미디어를 아우르는 도메인 전문가 네트워크와 다양한 멀티모달·도메인 최적화 AI, SI·플랫폼 사업 경험이 풍부하다는 점이다.

하지만 독자 생태계 구축·대형 LLM 상용화는 준비된 단계에 있으며, 글로벌 케이스 도전이 필요하다는 과제를 안고 있다. 산업별 맞춤 LLM(제조·유통·공공·로봇 등), 도메인 옵스(DomainOps), 멀티모달 공공서비스가 특화 분야다.

5. 엘지경영개발원(LG경영개발원) AI연구원 정예팀

참여기관

LG경영개발원 AI연구원(주관), LG유플러스, LG CNS, 슈퍼브AI, 퓨리오사AI(국산AI칩), 프렌들리AI
이스트소프트(보안), 이스트에이드, 한글과컴퓨터(국산 오피스 SW), 뤼튼테크놀로지스(생성AI)

LG경영개발원 AI연구원은 2021년부터 초대형 멀티모달 AI ‘EXAONE’을 개발하고 상용 테스트를 진행해 왔다. 350B급 등 초대형 모델을 실사 운용하며 제조·헬스케어·교육·금융 현장에서 검증을 거쳤다.

이들의 개발 목적은 “세계 최고 수준의 개척자 프론티어 AI모델 ‘K-EXAONE’ 개발”이다. 고성능 범용·전문 LLM으로 각 산업별 서비스를 선도(제조·헬스케어·금융 등)하면서, 전사적 풀스택 AI 산업 생태계를 조성(B2C·B2B·B2G 다양화)하는 것을 목표로 하고 있다.

LG경영개발원 AI연구원 팀의 주요 강점은 LG 계열사 등 초대형 협업 네트워크와 멀티모달(텍스트·음성·이미지·음악 등)·초대형 LLM 실증적 경험, 제조업 혁신 등 산업 현장 테스트 역량이다.

다만 영어·글로벌 범용성 검증은 추가 확보가 필요하며, 국내시장에 치중되어 있다는 약점이 있다. 멀티모달·범용·전문 AI, 전사적(풀스택) 산업 융합, 다양한 현장 실증이 특화 분야다.

공통 특징·정부 지원 현황

소버린 AI, From Scratch의 의의

5개 팀 모두 글로벌 기술 종속 없이 프롬 스크래치(From Scratch), 즉 처음부터 자체 설계·데이터로 LLM/파운데이션 모델을 개발·축적한다는 공통점을 가지고 있다. 이는 완전한 자국 기술 내재화(소버린 AI)의 직접적 실천으로 평가된다.

오픈소스, 산업·사회 파급확장

각 컨소시엄 모두 자사 개발 AI모델을 오픈소스·개방형 라이선스 정책 하에 국내 산업·스타트업·공공기관 등에서 상업적으로 활용할 수 있도록 할 계획이다. 이는 미래 LLM 응용 생태계와 중소기업·스타트업 혁신의 촉진제 역할을 할 것으로 기대된다.

기술 확장성과 도전의식

기존 언어 LLM을 넘어서는 다양한 기술 혁신이 두드러진다. 멀티모달(음성·비디오 등), 옴니(Omni)모델, 도메인 특화 DomainOps, 산업별 LLM 플랫폼 등 각자의 차별화된 기술 혁신을 추진하고 있다.

정부 지원 계획(데이터·GPU·인재)

정부는 데이터 분야에서 5팀 모두에게 전문기관(국가기록원, 통계청 등) 보유 데이터와 고품질 방송영상 등 대규모 데이터셋 구축/공동구매를 위해 총 328억 원을 지원한다.

인재 분야에서는 업스테이지 팀에 해외 우수 연구자 유치 인건비 및 연구비를 지원하며, 잔여 예산은 국내외 도전기업 대상 추가 공모에 활용할 예정이다.

GPU 지원의 경우, SK텔레콤·네이버클라우드는 정부에 GPU(최신 B200/H100) 임대공급사로 선정되어 자체 인프라를 사용한다. 나머지 업스테이지, 엔씨에이아이, LG경영개발원 AI연구원에는 2025년 B200 512장/H100 1,024장 상당의 슈퍼컴퓨팅 GPU를 직접 지원할 예정이다.

결론

이번 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업을 통해 대한민국은 진정한 자국 AI 기술 자립을 도모하고 있다. 각 컨소시엄은 국내외 초대형 LLM 경쟁력 확보, AI 오픈생태계 조성, 국민 및 산업 전반의 AI 대중화에 앞장서며, 글로벌 시장을 겨냥한 혁신적 파운데이션 모델 확산에 도전장을 던졌다.

이들은 산업별 현장 실증, 자체 오픈소스 확장, 데이터·인재·GPU 등 대형 지원을 기반으로 ‘모두의 AI’ 시대를 주도할 준비에 박차를 가하고 있다. 앞으로 이들의 성과가 한국의 AI 주권 확립과 글로벌 경쟁력 강화에 어떤 기여를 할지 주목된다.

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