네 팀 중 국제 지수 1위가 떨어졌다: 국가대표 AI 2차 평가의 25점과 75점

2026년 8월 18일 오전, 과학기술정보통신부는 정부서울청사 브리핑과 보도자료로 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 2차 단계평가 결과를 발표했습니다. 네 정예팀 가운데 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원(가나다순)이 다음 단계로 올라갔고, 모티프테크놀로지스가 “근소한 차이로” 떨어졌습니다. 이 결과에는 눈에 띄는 대목이 하나 있습니다. 탈락한 팀의 모델 ‘모티프3’는 국제 AI 성능 지수(Artificial Analysis Intelligence Index, AAII)에서 47점으로 네 팀 중 1위였습니다. 100점 만점의 배점표에서 그 지수는 25점이었고, 나머지 75점은 전문가 평가와 사용자 평가, 국내 기관 벤치마크의 몫이었습니다. 정부는 발표 당일 팀별 점수를 공개하지 않았다가, 투명성 지적이 나오자 이틀 뒤 항목별 1위 기업과 그 점수를 추가로 공개했습니다. 네 팀 전체의 세부 점수와 총점, 최종 순위는 여전히 비공개입니다. 결과 발표 당일인 8월 18일 정부는 “기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계”를 관계부처와 논의 중이라고도 밝혔습니다. 이 글에서는 발표문·브리핑·추가 설명자료를 근거로 배점이 어떻게 짜였는지, 점수가 어디까지 공개됐는지, 이 토너먼트와 나란히 논의 중인 프런티어 구상(GPU 구매비 추산 3조 5,000억 원)과는 어떤 관계인지를 읽습니다.

저희는 이 발표를 기다리고 있었습니다. 7월 18일 ‘미국이 AI 모델 접근을 막은 18일’ 글에서 한국의 소버린 AI 정책을 실물옵션의 관점으로 정리하며, 하반기에 확인할 시금석 세 개 가운데 첫째로 이 2차 평가를 꼽았습니다. 네 팀이 세 팀으로 줄어들 때 정부가 ‘접근 보험’과 ‘역량 보험’ 중 어느 쪽에 값을 얼마나 쳐주는지가 드러날 것이라고 썼습니다. 답은 나왔는데, 그 방향은 저희가 예상한 것과 조금 달랐습니다.

15팀에서 3팀까지: 토너먼트의 구조

이 사업의 공식 명칭은 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’이고, 언론은 ‘국가대표 AI’ 또는 ‘독파모’라고 부릅니다. 2025년 6월 20일 공고로 시작해 6개월 단위로 팀을 줄여 가는 경쟁형 단계평가가 뼈대입니다. 목표는 평가 시점 기준으로 6개월 안에 나온 최신 글로벌 모델의 95% 이상 성능입니다. 최신 모델이 바뀌면 목표도 따라 올라가는 구조라 과기정통부는 이를 ‘무빙타겟’이라 불렀고, 거기에 어떻게 도달할지는 팀이 각자 제시하도록 했습니다.

팀은 이렇게 줄어 왔습니다. 2025년 7월 21일 마감까지 15개 컨소시엄이 응모했고, 서면평가로 10팀, 8월 4일 발표평가로 5개 정예팀(네이버클라우드·업스테이지·SK텔레콤·NC AI·LG AI연구원)이 남았습니다. 2026년 1월 15일 1차 단계평가에서 LG AI연구원·업스테이지·SK텔레콤 세 팀이 통과했고, 2월 20일 추가 공모로 모티프테크놀로지스가 합류해 네 팀으로 늘었습니다. 이번 8월 18일 2차 평가로 다시 세 팀으로 줄었습니다. 공식 브리핑 속기에 따르면 3차 평가는 이의제기 절차를 거쳐 바로 진행하되, 구체적인 평가 방안은 진출한 세 팀과 협의해 확정할 계획입니다. 세 팀에서 두 팀을 고른다는 종전 계획에 대해서는 류제명 과기정통부 제2차관이 이를 “표면적인 목표”라고 부르며 유지 여부를 열어 뒀습니다(이 대목은 뒤에서 다시 다룹니다).

그림 1 원본 크게 보기

1차 평가의 배점은 벤치마크 40점(NIA 벤치마크 10점, 글로벌 공통 20점, 글로벌 개별 10점), 전문가 35점, 사용자 25점(AI 전문 사용자 49명)이었고, 부문별 최고점은 세 부문 모두 LG AI연구원이 가져갔습니다(벤치마크 33.6점, 전문가 31.6점, 사용자 25.0점인데, 1차 규칙상 사용자 부문은 1위 팀 점수를 25점으로 두므로 1위면 자동으로 만점입니다). 탈락한 두 팀 가운데 NC AI는 종합점수에서 밀렸습니다. 그런데 종합점수 상위 4팀에 들었던 네이버클라우드도 진출하지 못했습니다. 이 팀의 진출을 막은 추가 조건이 ‘독자성’이었습니다. 외부 비디오·오디오 인코더의 가중치를 손대지 않고 그대로 썼다는 이유였습니다. 발표문은 “가중치(Weight)를 초기화한 후 학습, 개발 수행하는 것이 모델의 독자성 확보를 위한 최소조건”이라고 적었습니다. 점수가 아니라 자격으로 한 팀을 걸러 낸 것입니다. 류 차관은 그 브리핑에서 “모두가 승자”라고 말했지만, 네이버클라우드와 NC AI는 곧이어 열린 추가 공모에 참여하지 않았습니다(한국경제 1월 16일 보도).

배점의 이동: 국제 지수 25점과 나머지 75점

2차 평가의 배점표는 달랐습니다. 8월 18일 보도자료가 처음 공개한 배점은 다음과 같습니다.

자료: 과기정통부 보도자료(2026.1.15, 2026.8.18). 사용자 평가는 1~5점 절대평가 후 환산(1차는 1위 팀을 25점 만점으로 두고 스케일링, 2차는 전문 사용자 15점·일반 국민 10점 만점으로 스케일링).

세 가지가 바뀌었습니다. 첫째, 정부는 글로벌 벤치마크를 미국 평가기관 Artificial Analysis의 지수(AAII) 하나로 바꾸고, 채점도 이 회사에 맡겼습니다. 1차 때는 각 팀이 자체 환경에서 다섯 차례 재서 평균을 냈고, TTA가 그 결과를 무작위로 골라 검증했습니다. 발표문은 이 지수를 “대외 공신력 높은 고난도 글로벌 벤치마크”라 불렀습니다. 저희가 지난 7월 토큰 단가 글에서 참조한 그 지수이기도 합니다. 둘째, 전문가 평가 안에서 ‘파급효과·기여계획’의 배점이 10점에서 15점으로 늘고 ‘성과·계획’이 15점에서 10점으로 줄었습니다. 발표문은 이 변화가 “단순 고성능 AI모델 개발 평가에서 나아가, 실질적인 현장 확산 등 국내 AX(AI Transformation, AI전환) 등의 확대를 유도”하려는 것이라고 설명했습니다. 셋째, 일반 국민 평가단이 처음 들어왔습니다. 200명을 뽑는 데 약 1,400명이 응모했고 185명이 실제로 참여했다고 류 차관은 밝혔습니다(머니투데이 일문일답).

이 배점표에 각 팀의 국제 지수 점수를 나란히 놓고 보면 이번 결과가 왜 눈에 띄는지 알 수 있습니다. 발표문과 Artificial Analysis 사이트를 함께 보면, 모티프테크놀로지스의 모티프3가 47점, 업스테이지의 솔라 오픈2가 37점, SK텔레콤의 A.X K2가 35점, LG AI연구원의 K-엑사원 2.0이 31점입니다(발표문이 밝힌 팀별 값은 최고점 47점과 ‘4개 정예팀 모두 31점 이상’뿐이고, 나머지 세 팀 값은 저희가 2026년 8월 18일 사이트에서 확인한 37.4·35.0·31.0을 반올림했습니다. 상세는 글 끝 ‘수치의 기준’에 적었습니다). 보도자료는 기업별 최고 득점 모델 기준으로 모티프3가 세계 10위(1위 클로드 오퍼스 5 63점, 2위 GPT-5.6 솔 61점, 8위 딥시크 V4 프로 53점)이고 가중치 공개 모델 중에서는 6위(1위 Kimi K3 60점)이며, 1차 평가 때 19점이던 최상위 모델과의 격차가 16점으로 줄었다고 적었습니다(‘AAII 기준 변동된 점도 감안 필요’라는 단서와 함께입니다). 그리고 그 팀이 떨어졌습니다.

여기서 하나를 정확히 해 두고 넘어가겠습니다. 모티프3의 ‘1위’는 AAII, 즉 25점 배점의 원천 지표에서 확인된 것입니다. 정부 벤치마크 부문(AAII 25점과 NIA 15점을 합친 40점)에서도 1위였는지는 공개되지 않았습니다. 그래서 저희는 ‘벤치마크 1위’가 아니라 ‘국제 지수 1위’라고만 쓰겠습니다.

정부가 내놓은 설명의 핵심은 배점이었습니다. 류 차관은 브리핑에서 모티프3의 AAII 점수가 “굉장히 높은 수준”이라고 인정하면서도, AAII는 100점 가운데 25점이고 “기술력은 뛰어났지만 이 평가에 내재된 75점의 배점에 상당히 무게중심이 있었던 사용성·활용성 부분”에서 “약간 다른 기업들에 비해서 낮은 평가를 받았다”고 설명했습니다(브리핑 속기). 세 부문의 1위가 서로 달랐고, 어느 항목 하나가 결정적이었다고 보기 어려울 만큼 부문별 격차가 작았다는 설명도 덧붙였습니다.

그 75점 가운데 전문가 평가 35점에서 위원들이 무엇을 눈여겨봤는지는, 발표문이 진출 세 팀에 대해 옮긴 전문가위원회 의견에서 짐작할 수 있습니다. 업스테이지는 포털 ‘다음’·‘타임리’와의 연계 추진, 그리고 퓨리오사AI NPU 협업으로 실제 다음 서비스 환경에서 PoC 형태로 실증한 점을 인정받았습니다. SK텔레콤은 대규모 상용 서비스에 실제로 탑재된 점과 국방용 A.X K1 제공, 제조 특화 에이전트 실증, 법무·세무 시연이 의견에 올랐고, LG AI연구원은 국제기구와의 협업 전략과 에이전트 AI의 차별성, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 위한 활동이 언급됐습니다. 발표문은 성능 쪽 성과도 함께 적었습니다. 솔라 오픈2는 컨텍스트 창이 최대 100만 토큰으로 최상위 모델과 같은 수준이고, A.X K2는 IMO 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를, MathArena AIME 2026 리더보드에서 정확도 97.1%로 공동 최고점을 기록했으며, K-엑사원 2.0은 AAII 세부 지표 가운데 환각을 최소화하는 지표(AA-Omniscience Non-Hallucination Rate)에서 세계 9위였습니다. 이 의견과 성과가 점수 몇 점으로 환산됐는지는 공개되지 않았습니다.

그림 2 원본 크게 보기

그림 3 원본 크게 보기

이 배점 설계가 이번 결과를 읽는 출발점입니다. 발표문은 이 평가 기준이 탈락한 팀을 포함한 네 정예팀과 “충분한 협의를 거쳐 마련”됐다고 적었고, 브리핑 모두발언에도 “평가방법 관련 상세한 내용은 참여 정예팀 모두가 사전에 합의한 사항”이라는 설명이 있습니다. 국제 벤치마크도 이번에 처음 들어온 것이 아닙니다. 1차에도 글로벌 공통·개별 벤치마크가 30점 있었고, 배점만 보면 25점으로 오히려 줄었습니다. 2차에서 달라진 것은, 앞서 적은 대로 정부가 국제 벤치마크를 외부 기관의 지수 하나로 바꾸고 채점을 그 기관에 맡겼다는 점입니다.

그런 뜻에서 2차 평가는, 외부 기관이 직접 채점한 국제 지수로 국산 모델을 잰 이 사업의 첫 시험이었습니다. 다만 그 지수의 무게는 4분의 1이었습니다. 나머지 4분의 3은 발표문 기준 외부 전문가 10명의 심사, 사용자 234명(AI 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명)의 체감 평가, 수학·지식·장문이해·지시이행·한국어·안전성·신뢰성을 아우르는 국내 기관(NIA) 벤치마크였습니다. 결국 무게가 4분의 1이었던 그 지표에서 1위인 팀이 종합평가에서 탈락했습니다. 국제 지수와 나머지 평가 중 어느 쪽이 더 나은 잣대냐는 저희가 판정할 수 있는 문제가 아닙니다.

다만 7월 글에서 던진 질문의 답은 이 배점표에 있습니다. 저희의 보험 비유로 읽으면, 정부는 1차에서 ‘가중치를 처음부터 학습했는가’라는 역량 보험의 기준으로 한 팀을 걸러 냈습니다. 2차 배점에서 현장 쪽에 가까운 항목을 저희가 묶어 보면, 파급효과·기여 15점과 사용성을 체감으로 재는 사용자 평가 25점을 합쳐 40점입니다(정부가 이렇게 묶어 부른 것은 아닙니다. 나머지 35점은 국내 기관 벤치마크 15점과 전문가의 기술·성과 심사 20점이었고, 독자성 최소기준 점검도 병행됐습니다). 7월 글에서 저희가 ‘산업정책’이라 부른 것은 프런티어 경쟁을 겨냥한 목표였는데, 이번에 무게가 실린 쪽은 보험도 프런티어 경쟁도 아닌 현장 확산이었습니다.

정부가 영향이 없다고 본 것과 공개되지 않은 것

두 가지 사실을 더 적어 둡니다. 첫째, 정부의 사후 검토에 따르면 새로 들어온 국민 평가 10점은 당락을 가르지 않았습니다(류 차관: “최종적으로 검토해 본 결과, 일반 국민 평가가 당락에 영향을 미치지 않았습니다”).

둘째, 점수의 공개 범위는 이틀 사이에 두 차례 달라졌습니다. 8월 18일 발표문이 2차 평가의 환산 점수에 관해 공개한 것은 부문별 평균과 1위·4위 간 격차뿐이었습니다. 벤치마크 40점 만점에 평균 22.5점·격차 4.0점, 전문가 35점 만점에 평균 28.8점·격차 2.4점, 사용자 25점 만점에 평균 17.6점·격차 5.0점이고, 질의응답에서는 벤치마크 부문(AAII 환산 25점과 NIA 15점을 합친 40점) 총점이 30점을 넘은 팀은 없었다는 답변도 나왔습니다. 1차 때 부문별 최고점과 최고점 팀을 공개했던 것과 비교하면 정보의 폭이 좁아진 것인데, 이유에 대한 정부 설명은 두 갈래였습니다. 부문별 1위를 공개하지 않은 것은 격차가 근소해 “1위를 발표할 그런 실익”보다 “다른 기업들한테 미치는 영향들을 종합적으로 감안했다”는 것이고, 세부 점수를 공개하지 않은 것은 “점수 차이로 인해서 다른 해석이나 또 뜻하지 않게 해당 기업이 약간의 어떤 불이익을 받을 수도 있는” 우려 때문이라는 것입니다.

그런데 언론이 투명성 문제를 제기하자(보도설명자료가 인용한 이데일리·조선일보 8월 19일 보도 등), 과기정통부는 이틀 뒤인 8월 20일 “이러한 논란이 우리나라 AI 생태계 발전에 도움이 되지 않는다고 판단해” 1차 발표 때와 같은 수준으로 항목별 1위 기업과 점수를 추가 공개했습니다. AAII는 모티프테크놀로지스 11.9점(네 팀 평균 9.48점), NIA 벤치마크는 SK텔레콤 13.4점(평균 13.05점), 전문가 평가는 LG AI연구원 29.5점(평균 28.75점), AI 전문 사용자 평가는 SK텔레콤 11.6점(평균 10.53점), 일반 국민 평가는 LG AI연구원 7.6점(평균 7.03점)입니다. 환산 산식도 이때 공개됐습니다. AAII 원점수에 25/100을 곱하는 방식이라, 사이트 기준 47.4점과 37.4점의 10점 차이는 배점 25점 안에서는 약 2.5점 차이가 됩니다(모티프3의 공개 점수 11.9점은 47.4×25/100과 일치합니다). 다섯 항목 가운데 모티프테크놀로지스가 1위인 곳은 AAII 하나였습니다.

그래도 전부 공개된 것은 아닙니다. 환산 점수 기준으로 공개된 것은 항목별 1위와 평균까지이고, 네 팀 전체의 항목별 점수·총점·최종 순위는 여전히 비공개입니다. “근소한 차이”가 실제로 몇 점이었는지, 배점을 얼마나 옮겼을 때 종합 순위가 뒤집혔을지는 지금도 외부에서 계산할 수 없습니다.

떨어진 팀이 남긴 것

모티프테크놀로지스는 1차 평가 뒤 추가 공모로 합류한 팀입니다. 정부가 배정한 자원은 B200 GPU 768장과 데이터 예산(개별 구축·가공 17억 5,000만 원, 공동구매 100억 원 수준)이었고, 7월 뉴시스 보도에 따르면 약 30명이 5개월 만에 3,140억 개 파라미터(활성 약 130억 개) 규모의 모티프3를 내놨습니다. 발표문은 이 팀에 대해 “AAII에서 미국·중국 외 국가에서 개발한 AI 모델 중 세계 최고 성능”을 기록했고, 전문가위원회 평가에서 “아키텍처부터 토크나이저, 옵티마이저, 커널까지 자체 개발하여 외부 종속을 제거”했으며 “시행착오 데이터 역시 국가적 자산으로서의 가치가 높음”이라는 의견을 받았다고 적었습니다. 류 차관은 앞으로 추진할 프로그램에 모티프가 지원해 참여하는 길 외에 이 팀만을 위한 특별한 대책을 마련하는 것은 적절하지 않다고 밝혔습니다.

발표 며칠 전 불거진 논란도 짚어 둡니다. 8월 14일 AAII 점수가 국내에 보도된 뒤 일부 업계에서 특정 벤치마크에 맞춘 학습, 이른바 ‘벤치맥싱’ 의혹이 제기됐습니다. 류 차관은 정부가 Artificial Analysis에 공식 검토를 의뢰했고 “체계적인 암기나 과적합 문제를 입증할 만한 단서를 찾지 못했다는 공식적인 답변을 받았다”며 평가에 반영하지 않았다고 밝혔습니다(디지털데일리 일문일답).

탈락이 퇴장은 아닙니다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 결과 발표 뒤 “기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다”고 밝혔고(ZDNet 8월 18일 보도), 같은 날 오후 5시에 접수를 마감한 정부의 전 국민 AI 서비스 사업 ‘모두의 AI’(7월 글에서 ‘AI for All’로 적은 그 사업)에 KT와 컨소시엄을 꾸려 참여했습니다(ZDNet 8월 18일 보도). 이 사업은 국산 독자 모델을 시스템의 50% 이상, 다른 국내 기업 모델을 30% 이상 쓰도록 요구합니다. 저희는 이 요건을 정부가 국산 모델의 수요를 앞당겨 만들어 주는 장치로 읽습니다(정부가 그렇게 설명한 적은 없습니다). 그렇게 읽으면, 토너먼트에서 떨어진 모델도 그 수요를 나눠 가질 수 있는 셈입니다.

서로 다른 두 숫자: 추경 2,136억 원과 추산 3조 5,000억 원

이 토너먼트의 판돈은 얼마일까요. 국회예산정책처의 2025회계연도 결산 분석에 따르면 2025년 1차 추경에 GPU 임차 1,586억 원, 데이터 지원 500억 원, 인재 지원 50억 원 등 세 사업으로 총 2,136억 원이 편성됐습니다. 이는 2025년 추경에 편성된 금액이고, 2027년까지의 전체 사업비로 확인된 수치는 아닙니다(정부 정책주간지 K-공감은 2026년 1월 1일자에서 이 금액을 ‘2027년까지 2,136억 원가량 지원’으로 소개했습니다). GPU 임차분은 2025년 하반기부터 2026년 상반기까지 민간 GPU를 빌리는 데 쓰였고, 이번 발표문에 따르면 B200 지원 규모는 2025년 하반기 500장 수준에서 2026년 상반기 768장, 하반기 1,000장 수준으로 늘어납니다(발표문은 팀당 수치인지 밝히지 않았지만, 2월 보도자료의 모티프 팀 지원분이 768장이었으므로 팀당 기준으로 보입니다). 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 브리핑에서 진출 세 팀에 지원될 GPU의 하반기 임차 비용을 6개월 임차 가정 “한 400억 정도”, 세 팀을 합치면 “한 1,200억 정도”로 예상했습니다.

같은 여름, 이 토너먼트와 나란히 훨씬 큰 액수의 이야기가 오가고 있었습니다. 7월 2일 한국경제가 반도체 초과세수 약 5조 원을 프런티어급 모델 개발에 투입하는 방안이 검토 중이라고 단독 보도하자, 과기정통부와 기획예산처는 그날 밤 설명자료로 “추가경정예산을 전혀 검토한 바 없다”고 했고, 프런티어급 모델 개발 추진 여부도 “결정된 바가 없고 사실과 다르다”고 밝혔습니다(연합뉴스 7월 2일 보도). 다만 같은 날 과기정통부 고위 관계자는 “정부 내부에서 여러 가능성을 검토하는 것은 맞지만 아직 결정된 것은 없다”고 말해(이데일리 7월 2일 보도), 방향의 검토 자체를 부인한 것은 아니었습니다. 그런데 7월 16일 대통령 주재 업무보고에서 과기정통부는 “2027년에는 글로벌 최상위급 성능의 모델을 확보하는 것이 목표”라고 공식적으로 밝혔고(업무보고 사전브리핑 속기), 7월 20일 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 취임 1주년 간담회에서 산업·공공용 독자 모델과 프런티어 모델을 함께 키우는 ‘투트랙’ 구상을 공개적으로 구체화하며 엔비디아 차세대 GPU 베라 루빈 약 1만 장, “GPU 구매 비용만 현재 가격으로 약 3조 5,000억 원”이라는 추산을 내놓았습니다. 연표를 정리하면, 설명자료가 나온 지 14일 만에 정부가 업무보고에서 최상위급 모델 확보를 공식 목표로 내걸었고, 18일 만에 장관이 구체적인 구상과 추산을 내놓았습니다. 다만 세 발표가 하나의 사업안이 이어져 발전한 결과인지는 공개 자료로 확인되지 않고, 확정된 사업이나 예산이 생긴 것도 아닙니다. 갑작스러운 반전도 아닙니다. 배 부총리는 5월 29일 기자간담회에서도 미국·중국 수준의 프런티어 모델이 필요하다고 말했고, 6월 26일에는 대통령이 GPU 확보 속도가 느리다고 지적했습니다.

두 숫자는 성격이 다른 돈을 가리킵니다. 2,136억 원은 2025년 추경에 실제로 편성된 지원액이고, 3조 5,000억 원은 확정 예산이 아니라 베라 루빈 약 1만 장의 구매비를 현재 가격으로 따진 추산이며 클러스터를 지으면 더 든다고 배 부총리는 말했습니다. 한국경제가 보도한 5조 원은 GPU에 인재 영입까지 더한 소요액이고, 블룸버그가 7월에 보도한 50조~70조 원은 올해 예상 초과세수의 총액이라 또 다른 이야기입니다. 이 숫자들을 합치거나 바꿔 쓰면 안 됩니다. 그럼에도 한 가지는 분명합니다. 한쪽에서는 팀을 줄여 가며 남은 팀에 자원을 더 얹어 주는 토너먼트가 돌아가고, 다른 쪽에서는 그보다 자릿수가 다른 판돈을 프런티어 모델 사업 하나에 거는 구상을 놓고 재정당국과 협의가 진행 중입니다. 8월 18일 이전까지 이 둘의 관계는 ‘목적과 역할이 다른 두 사업’(배 부총리, 7월 20일)이라는 설명에 머물러 있었습니다.

이날 발표에서 정부는 그 관계에 대해 스스로 말문을 열었습니다. 보도자료의 마지막 문장은 이렇습니다. “최상위급 독자 AI모델 개발 필요성을 깊이 인식하고, 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원체계를 관계부처와 논의 중에 있으며, 추후 구체적 내용을 준비해 발표할 계획이다.” 브리핑에서 류 차관은 더 나아갔습니다. 지금까지 해온 자원을 분산해서 갈지 다 집중해서 갈지, 기업들은 어떤 컨소시엄을 구성하는 게 바람직한지를 실제 당사자인 기업들과 논의하고 있다고 했고, 올 하반기 3단계 사업은 예정대로 진행하되 “2027년에 저희가 지금 논의한 계획대로 한다면 새로운 경쟁 구도가” 만들어질 것이라고 조건을 달아 내다봤습니다. 최종 두 팀 구조의 유지 여부는 확인하지 않은 채, 세 팀에서 두 팀을 고른다는 것을 “표면적인 목표였는데”라고 과거형으로 부르며 “현재 하고 있는 방식을 전면적으로 재편하는 방향으로 고민하고 있다”고 했습니다. 새 체계를 다시 설명할 시점은 “정부 예산이 확정되면 가장 빠른 시간에”였습니다.

정리하면 이렇습니다. AAII 원점수 1위 팀이 그 지수의 환산 25점과 나머지 75점을 합산한 종합평가에서 탈락한 바로 그날, 정부는 내년 사업의 경쟁 방식을 전면 재편하는 방안을 검토 중이라고 밝혔습니다. 토너먼트가 3조 5,000억 원 추산의 구상에 흡수된다고 단정할 근거는 아직 없습니다. 발표문에는 ‘3조 5,000억’이나 ‘베라 루빈’이라는 말이 한 번도 나오지 않고, ‘프론티어(Frontier)’도 국가별 최고 수준 모델을 비교할 때와 정예팀이 도달할 목표 수준을 말할 때 두 번 쓰였을 뿐 별도 사업의 이름으로는 나오지 않으며, 이날 확정된 숫자도 없습니다. 지금 확인되는 것은 현재의 경쟁 방식을 그대로 두지 않겠다는 공감대뿐입니다. 자원을 모아 줄지 나눠 줄지에 대해서는, 다음 달 초까지 국회에 제출되는 2027년도 예산안(법정 시한 9월 2일)이 편성 여부와 규모를 확인할 첫 자료가 될 수 있습니다.

포트폴리오의 다른 칸들

이 논의를 정부의 AI 지출 전체 안에 놓고 보면 포트폴리오의 다른 칸들도 눈에 들어옵니다. GPU 구매비만 3조 5,000억 원으로 추산된 프런티어 구상 곁에, 언어모델이 아닌 분야에 투자하자는 주장도, 그 방향으로 움직인 정부 계획도 있었습니다. 7월 22일 비즈니스포스트 인터뷰에서 박춘식 서울여대 정보보호학과 교수는 미국·중국의 기본모델 경쟁에 뛰어들기에는 인력과 예산이 부족하니 한국이 강한 제조업의 피지컬 AI에 집중하는 편이 현실적이라고 주장했고, 그 근거로 국제로봇연맹 기준 한국 제조업의 로봇 밀도(근로자 1만 명당 1,220대, 세계 최고 수준)를 들었습니다. 8월 10일 대통령 주재 메가프로젝트 점검회의에서는 산업통상부가 2030년까지 휴머노이드 700대를 포함한 로봇 1,000대 이상을 공공이 사들여 초기 시장을 만들고 새만금에 로봇 위탁생산 시설을 짓겠다고 보고했습니다(EBN 8월 10일 보도).

‘모두의 AI’도 그 칸 가운데 하나입니다. 앞서 적은 국산 모델 비중 요건이 붙어 있으니, 8월 중 사업자가 선정되면 이 토너먼트에서 올라간 팀과 떨어진 팀의 모델이 같은 서비스 안에서 만날 수도 있습니다.

남는 물음들

이번 평가 방식을 둘러싼 비판도 있습니다. 발표 전부터 익명의 업계 관계자들은 벤치마크 점수만으로 모델을 비교하면 같은 문제를 맞혀도 수십 배의 토큰을 쓰는 모델의 운영 비용이 가려진다는 점, 국민 평가는 브랜드 인지도나 화면 구성에 흔들릴 수 있다는 점을 지적했고(ZDNet 8월 7일 보도), 1차 결과 직후에는 당초 예고와 다른 규칙 변경이라는 지적(뉴데일리 1월 16일 보도)과 대기업 위주 리그로 굳어진다는 우려(한국경제 1월 16일 보도)가 있었습니다. 정부는 국민 평가가 당락에 영향을 미치지 않았다고 설명하고 벤치맥싱 검토 결과를 제시했지만, 네 팀 모두의 항목별 점수와 총점·종합순위가 공개되지 않은 상태에서는 나머지 물음에 답하기 어렵습니다.

저희가 남겨 두는 물음은 세 개입니다. 첫째, 국제 지수 25점과 나머지 75점이라는 배점 구조는 앞으로도 유지될까요. 3차 평가 방식은 세 팀과 협의해 정한다고 했습니다. 둘째, ‘새로운 지원체계’는 토너먼트를 대체할까요, 토너먼트에 덧붙을까요. 브리핑에서는 최종 두 팀 유지 여부를 확정하지 않았습니다. 셋째, 예산입니다. 독파모의 2027년 후속 지원액은 어떻게 편성되고, 3조 5,000억 원 추산의 프런티어 구상은 예산안에 오르게 될까요.

7월 글에서 저희는 소버린 AI를 공급이 끊겼을 때 전환할 경로를 평시에 유지하는 실물옵션으로 읽었고, 정부가 어느 레이어에서 선택권을 얼마만큼, 얼마에 사는지를 물었습니다. 이번 결과는 그 물음의 첫 구체적 단서입니다. 앞서 저희가 묶어 본 대로 100점 가운데 40점이 현장 쪽 항목이었고, 같은 비유를 이어 가면 정부는 이제 보험료 산정 방식 자체를 다시 들여다보고 있습니다. 예산안 제출(법정 시한 9월 2일), 세 팀과 협의해 확정할 3차 평가, “추후 구체적 내용을 준비해 발표할 계획”이라던 새 지원체계 설명이 남아 있습니다. 예산안 제출 시한은 정해져 있지만, 나머지 발표의 시점과 선후 관계는 확정되지 않았습니다. 나오는 대로 이 지면에서 다시 다루겠습니다.

📐 수치의 기준

🔗 참고자료

본 글은 필자 개인의 의견으로, 소속 기관의 공식 입장과 무관합니다.