과열되는 '국가대표 AI' 정예팀 경쟁…'도용·유사성' 논란으로 시끌

황성완 기자 / 기사승인 : 2026-01-09 15:20:23
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'프롬 스크래치' 기준 해석 충돌…"기술 독자성 검증 시험대"

[메가경제=황성완 기자] 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 구축 프로젝트에 참여한 국가대표 AI 정예팀을 둘러싸고 해외 모델과의 ‘유사성’ 논란이 잇따르고 있다.

 

정부 평가 기준인 ‘프롬 스크래치(From Scratch·처음부터 직접 설계·학습)’ 방식의 해석을 두고 업계 내 논쟁이 커지는 모습이다. 업스테이지, 네이버클라우드, SK텔레콤 등 주요 참여 기업 모두 관련 의혹의 중심에 섰다.

 

▲배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장, 하정우 AI미래기획수석비서관 등이 지난해 12월 30일 오후 서울 강남구 코엑스에서 열린 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 발표회에서 기념촬영을 하고 있다. [사진=연합뉴스]

 

9일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 오는 15일 ‘국가대표 AI’ 선발 1차 결과를 발표할 예정이다.

 

이번 프로젝트에는 ▲네이버클라우드 ▲업스테이지 ▲SK텔레콤 ▲NC AI ▲LG AI연구원 등 5개 컨소시엄이 참여하고 있다. 각 컨소시엄은 서로 다른 기술적 강점과 전략을 앞세워 ‘국가대표 AI’ 자리를 두고 경쟁하고 있다.

 

그러나 이 가운데 3개 컨소시엄이 최근 해외 모델과의 유사성 논란에 휩싸였다. 네이버클라우드는 멀티모달 모델의 핵심 구성 요소인 ‘비전 인코더’가 알리바바의 ‘Qwen2.5 ViT’를 활용한 것 아니냐는 지적을 받았다.

 

◆ 네이버·업스테이지, '해외 모델 유사성 논란' 확산

 

업스테이지는 초기 모델이 미스트랄AI 구조에 기반했다는 점을 명확히 밝히지 않았다는 논란과 함께, 중국 지푸AI(GLM) 모델 구조를 참고하는 과정에서 저작권 표기 문제로 도마에 올랐다.

 

이에 대해 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술총괄은 “기술 선택과 라이선스 정보는 허깅페이스와 테크니컬 리포트를 통해 공개해 왔다”고 해명했다. 김성훈 업스테이지 대표도 지난 2일 열린 공개 검증회에서 “가중치(Weight)를 랜덤하게 초기화한 상태에서 학습을 시작했다면 프롬 스크래치 모델로 봐야 한다”고 설명했다.

 

▲SK텔레콤이 지난 12월 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회'에서 공개한 A.X K1 모델. [사진=SKT]


◆ SK텔레콤 ‘A.X K1’, 딥시크 유사성 지적에 반박

 

SK텔레콤 역시 논란에서 자유롭지 못했다. 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트’에 제출한 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’이 중국 AI 모델 ‘딥시크(DeepSeek)’와 유사하다는 의혹이 제기된 것이다. 이에 대해 SK텔레콤은 “A.X K1은 5190억개의 파라미터를 갖춘, 세계적으로 보고된 적 없는 독자적 구조의 모델”이라며 공식적으로 반박했다.

 

앞서 SK텔레콤은 A.X K1 기술 보고서를 통해 “한정된 기간 안에 519B(5190억) 규모의 모델을 구현하면서도, 딥시크 V3.1 등 글로벌 초거대 모델과 유사하거나 더 높은 주요 벤치마크 성능을 달성한 점은 고무적”이라고 강조한 바 있다.

 

◆ 프롬 스크래치’ 기준 놓고 정부·업계 해석 충돌

 

이처럼 ‘프롬 스크래치’ 기준을 둘러싼 논란이 확산되면서 업계 내에서는 찬반 의견이 엇갈리고 있다. 정부는 해외 AI 모델을 파인튜닝(미세 조정)해 만든 파생형 모델은 인정하지 않겠다는 입장이지만, 해당 기준의 해석을 두고는 시각 차가 존재한다.

 

과기정통부는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트’ 심사를 공정하고 엄격하며 투명하게 진행해야 한다는 데 방점을 두고 있다. 반면 AI 업계 일각에서는 해외 모델 구조나 공개 기술을 참고하는 것 자체를 ‘프롬 스크래치’ 훼손 요소로 보기는 어렵다는 주장도 나온다.

 

이승현 포티투마루 부사장은 페이스북을 통해 “SK텔레콤의 A.X K1은 5,190억 파라미터 규모의 모델로, 가중치를 100% 프롬 스크래치 방식으로 학습했다”며 “타사 모델(LLaMA 등)의 가중치를 일절 사용하지 않았고, 약 10조 토큰 규모의 자체 학습과 독자 토크나이저 구축까지 수행했다”고 전했다.

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