독파모 2차평가, 벤치마크 1위가 탈락한 이유

독파모 2차평가 SK텔레콤 LG 업스테이지 선정 2026

 

대한민국을 대표할 AI 모델을 새롭게 뽑는 국가 프로젝트가 4파전에서 3파전으로 좁혀졌습니다. 8월 18일 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 정부서울청사에서 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 프로젝트 2차 단계평가 결과, SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지 3개 팀이 다음 단계에 진출했다고 발표했습니다. 뒤늦게 합류했던 모티프테크놀로지스는 이번 관문에서 아쉽게 탈락했습니다. 흥미로운 점은 탈락한 모티프가 핵심 벤치마크 지표에서는 오히려 4개 팀 중 1위를 기록했다는 사실입니다. 정확히 무슨 일이 있었고, 이 프로젝트가 왜 국가 전략 사업으로 계속 무게감을 더해가고 있는지 하나씩 정리해보겠습니다.

3줄 요약

1. 독파모 2차 단계평가에서 SK텔레콤, LG AI연구원, 업스테이지 3개 팀이 다음 단계로 진출했고, 모티프테크놀로지스는 탈락했습니다.
2. 모티프의 '모티프3' 모델은 핵심 벤치마크 지표인 AAII에서 47점으로 4개 팀 중 최고 점수를 받았지만, 전문가 평가와 사용자 평가를 합친 종합 점수에서 밀려 최종 탈락했습니다.
3. 참여한 4개 팀의 AI 모델은 모두 미국 비영리 AI 연구기관 에포크 AI의 '주목할 만한 AI 모델'에 이름을 올려, 해외에서도 확실한 기술력을 인정받았습니다.

가장 좋은 점수를 받고도 탈락하는 일, 시험 하나만으로는 완전히 설명되지 않는 결과가 나올 때 우리는 그 시험이 정확히 무엇을 재고 있었는지 다시 한번 들여다보게 됩니다.

1위가 탈락한 이유 — 세 가지 잣대로 본 평가

이번 2차 단계평가는 벤치마크 평가(40점), 전문가 평가(35점), 사용자 평가(25점)를 합쳐 총 100점 만점으로 진행됐습니다. 벤치마크 평가는 글로벌 AI 성능 평가 기관인 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 지수(AAII)와, 한국어·한국적 맥락에서의 성능과 안전성을 종합 평가하는 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크로 나뉘어 이뤄졌습니다. 모티프테크놀로지스의 '모티프3'는 이 중 AAII에서 47점을 받아 4개 팀 가운데 가장 높은 점수를 기록했습니다. 하지만 벤치마크 평가는 전체 배점의 일부일 뿐이었습니다. 실제 업무 현장에 AI를 접목하고 확산시키는 역량을 보는 전문가 평가(35점)와, 일반 국민 200명이 직접 모델을 써보고 채점하는 사용자 평가(25점)까지 합산한 결과, 모티프는 종합 점수에서 3개 팀에 밀려 최종 탈락했습니다. 4개 팀의 벤치마크 평가 평균은 22.5점이었고, 1위와 4위 사이의 격차는 4.0점에 불과할 정도로 경쟁이 치열했던 것으로 전해집니다. 이는 1차 평가 때보다 훨씬 정교해진 평가 체계이기도 합니다. 지난 1월 1차 평가가 기본적인 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 이번 2차 평가에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율적으로 수행하는 에이전틱 AI 역량과 여러 작업을 조율하는 오케스트레이션 능력의 검증 비중이 눈에 띄게 높아진 것으로 알려졌습니다.

숫자로 보는 독파모 프로젝트

구분	내용
2차 평가 배점	벤치마크 40점 + 전문가 35점 + 사용자 25점
사용자 평가 참여 인원	국민 200명(성별·연령별 쿼터 적용)
최종 선정 예정 팀 수·시점	2개 팀·2026년 12월

※ 과학기술정보통신부 발표(2026년 8월 18일) 및 국내 언론 보도 종합.

표에서 보듯, 독파모 프로젝트는 지난해 말 5개 팀으로 시작해 올해 1월 1차 평가를 거쳐 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 3개 팀이 우선 통과했고, 이후 역동적인 생태계 조성을 위해 모티프테크놀로지스가 4번째 팀으로 추가 선정됐습니다. 이번 2차 평가로 다시 3개 팀으로 압축됐고, 이 팀들은 앞으로 추가 단계평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀으로 좁혀지게 됩니다. 최종 생존팀에는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비 지원, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어질 예정입니다. 이런 지원 규모를 고려하면, 남은 3개 팀 입장에서는 12월 최종 평가까지 남은 기간이 그야말로 사활을 건 시간이 될 수밖에 없습니다. 특히 벤치마크 점수만으로는 승부를 예단하기 어렵다는 것이 이번 2차 평가에서 확인된 만큼, 앞으로는 전문가와 일반 국민이 체감하는 실질적인 활용성을 얼마나 끌어올리느냐가 최종 순위를 가르는 핵심 변수가 될 것으로 보입니다.

왜 정부가 이렇게까지 힘을 싣나

독파모 프로젝트는 대한민국이 'AI 3강'으로 확실하게 도약하고, 해외 AI 모델에 대한 기술·문화·경제 안보적 종속 문제를 근본적으로 해소하기 위해 국가 전략 프로젝트로 추진되고 있습니다.

이런 배경에는 최근 미국 정부가 앤트로픽의 최상위 모델에 대한 수출 통제를 단행하는 등, 해외 AI 모델에만 의존할 경우 발생할 수 있는 위험이 실제로 드러난 사례도 영향을 준 것으로 보입니다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 이런 흐름 속에서 독파모 프로젝트에 대한 추가 투자 필요성을 강조하며 국가 전략 프로젝트로서의 무게감을 더하고 있습니다. 류제명 2차관은 이번 발표에서 프로젝트의 목적에 대해서도 분명히 선을 그었습니다. 그는 표면적 목표가 최종 승자를 가리는 것처럼 보일 수 있지만, 실제로는 한두 개 기업을 뽑는 데 집중하기보다 국내 AI 자체 경쟁력을 전반적으로 높이는 것이 진짜 목적이라며, 이 프로젝트가 단순한 서바이벌 경쟁으로 인식되는 것을 경계한다고 밝혔습니다. 정부는 이번 2차 평가를 통해 세계 3위를 넘어 2위권까지 도전해볼 만한 기술력이 갖춰질 것으로 기대하며, '소버린(주권) AI' 확보에도 속도가 붙을 것으로 전망하고 있습니다. 참여한 각 팀의 강점도 서로 다릅니다. 1차 평가 당시 선두를 차지했던 LG AI연구원은 파라미터 규모를 3배 이상 늘린 국내 최대 규모 모델을 이번에 새롭게 내놓았고, SK텔레콤은 수학과 한국어 추론 능력을, 업스테이지는 연산 효율성을 각각 앞세워 경쟁력을 다졌습니다. 이렇게 팀마다 서로 다른 강점을 살리는 전략을 택했다는 점은, 이 경쟁에 하나의 정답만 있는 것이 아니라 다양한 접근 방식이 함께 어우러져 경쟁하고 있다는 것을 잘 보여줍니다.

자주 묻는 질문

Q. 탈락한 모티프테크놀로지스는 이제 이 프로젝트에서 완전히 제외되는 건가요?

독파모 프로젝트 자체에서는 확실히 탈락했지만, 모티프테크놀로지스는 이후 KT와 손잡고 '모두의 AI'라는 별도 사업으로 재도전에 나선 것으로 전해집니다. 독파모 밖에서도 국내 AI 생태계에 계속 참여할 가능성이 열려 있는 셈입니다.

Q. 벤치마크에서 실제로 1위였는데 왜 탈락했는지, 정확한 순위는 공개되지 않았나요?

과기정통부는 이번 브리핑에서 선정된 3개 팀을 발표하면서도 참가 기업들의 역량을 구체적으로 비교하는 것은 자제했습니다. 세부 순위나 항목별 점수를 전면 공개하기보다는, 프로젝트가 과도한 순위 경쟁으로 비치지 않도록 신중한 태도를 취한 것으로 풀이됩니다. 이는 참여 기업들 간의 소모적인 경쟁보다 협력적인 생태계 조성을 우선시하려는 정부의 의도가 반영된 결정으로 보입니다.

Q. 최종 2개 팀은 언제, 어떻게 정해지나요?

3개 팀은 앞으로 추가 단계평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀으로 압축될 예정입니다. 다만 2027년부터 이들 팀을 구체적으로 어떻게 지원할지에 대해서는 기존 방식에서 벗어나 전면 재검토하겠다고 정부가 밝혀, 세부 지원 계획은 아직 확정되지 않았습니다. 정부는 관련 예산이 확정되는 대로 추가 설명 기회를 갖겠다는 입장을 내놓은 상태입니다.

결론 — 순위표 하나로 끝나지 않는 경쟁

이번 독파모 2차 평가 결과는 단순히 어느 기업이 앞섰는지를 넘어, 좋은 AI 모델을 가리는 기준 자체가 얼마나 다층적인지를 보여주는 사례입니다. 벤치마크 점수만으로는 설명되지 않는 결과가 나왔다는 것은, 정부가 실제 업무 활용성과 일반 사용자의 체감까지 폭넓게 평가에 반영하고 있다는 뜻이기도 합니다. 4개 팀 모두가 해외 연구기관의 인정을 받을 만큼 성장했다는 점에서, 이번 프로젝트는 이미 절반의 성과를 거둔 셈입니다. 12월로 예정된 최종 2개 팀 선정까지, 남은 3개 팀이 어떤 방식으로 경쟁력을 더 끌어올릴지 지켜볼 필요가 있습니다. 한 나라의 AI 경쟁력은 결국 한 기업의 힘만으로 완성되지 않습니다. 여러 기업이 서로 다른 강점을 앞세워 동시에 경쟁하고, 그 경쟁 과정에서 얻은 노하우와 데이터가 다시 생태계 전체로 퍼져나갈 때 비로소 국가 차원의 기술력으로 쌓이게 됩니다. 이런 관점에서 보면 이번 2차 평가는 승자와 패자를 가르는 결승전이 아니라, 앞으로 더 큰 경쟁을 준비하는 예선전에 가깝다고 할 수 있습니다.

좋은 성적표는 한 줄의 점수만으로 완성되지 않고, 여러 시선이 함께 매긴 총점으로 완성됩니다.

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본문의 내용은 과학기술정보통신부의 2026년 8월 18일 공식 발표 및 국내 언론 보도를 종합한 것이며, 최종 2개 팀 선정 및 향후 지원 방안은 정부의 추가 발표에 따라 달라질 수 있습니다.