LG 엑사원, 국가 AI 모델 평가 1위… 네이버 탈락 결정적 이유

국가 AI 파운데이션 모델 1위 LG 엑사원: 네이버 탈락과 K-AI 지형 변화

안녕하세요, 현장에서 AI와 데이터를 다루는 완동이입니다.

최근 대한민국 인공지능(AI) 업계를 뒤흔든 큰 사건이 있었습니다. 바로 정부가 주도하는 '국가 AI 파운데이션 모델' 구축 사업의 1차 평가 결과입니다. 모두가 강력한 우승 후보로 점쳤던 네이버가 탈락하고, LG AI 연구원의 '엑사원(EXAONE)'이 압도적인 점수로 1위를 차지했습니다.

이번 글에서는 LG 엑사원이 어떻게 SKT와 업스테이지를 제치고 1위에 올랐는지, 그리고 네이버의 충격적인 탈락 사유는 무엇인지 기술적 관점과 산업적 파급력을 중심으로 철저히 분석해 드립니다.

🚀 핵심 요약 (30초 컷)
1. LG 엑사원: 기술 평가, 벤치마크, 전문가 심사 전 부문 1위 (총점 90.2점).
2. 생존 기업: LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 (3파전 확정).
3. 탈락 기업: 네이버클라우드, NC소프트 (기술 독자성 요건 미충족).
4. 핵심 트렌드: 단순 거대 모델이 아닌 '효율적(MoE)이고 산업에 특화된 AI'가 승리.

1차 평가 결과 및 모델 스펙 비교

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1. 국가 AI 파운데이션 모델 사업이란?

이 사업은 단순히 기술력을 겨루는 대회가 아닙니다. 오픈AI(ChatGPT), 구글(Gemini) 등 글로벌 빅테크 기업에 대한 기술 종속을 막고, 대한민국만의 독자적인 AI 원천 기술(Sovereign AI)을 확보하기 위한 정부 주도의 대규모 프로젝트입니다.

과학기술정보통신부는 2026년까지 글로벌 경쟁력을 갖춘 국산 AI 모델을 개발하기 위해 엄격한 심사를 진행했습니다. 특히 이번 평가는 단순한 성능뿐만 아니라, 데이터 학습부터 모델 설계까지 '완전한 기술 독립성'을 갖췄는지가 핵심 쟁점이었습니다.

 

Korea’s homegrown AI model race moves ahead with three firms, minus early losers

 

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2. 평가 결과 심층 분석: LG의 압승과 3강 체제

이번 1단계 평가에서 LG AI 연구원은 벤치마크 테스트, 전문가 평가, 사용자 피드백 등 모든 영역에서 경쟁사들을 압도했습니다. 평가 결과를 한눈에 비교할 수 있도록 정리했습니다.

K-AI 파운데이션 모델 경쟁 구도

2-1. 기업별 생존 여부 및 성적표

구분	LG AI 연구원	SK텔레콤	업스테이지
결과	1위 (통과)	통과	통과
모델명	K-EXAONE	A.X K1	Solar Open
핵심 점수	총점 90.2점 (평균 79.7점)	NIA 벤치마크 9.2/10 (공동1위)	점수 비공개

LG 엑사원은 13개 벤치마크 테스트 중 10개 항목에서 1위를 차지했습니다. 특히 Artificial Analysis 기준 글로벌 오픈 모델 순위 7위에 오르며 세계적 수준임을 입증했습니다.

 

LG, 독자 개발 ‘K-엑사원’ 공개…세계 7위

 

2-2. 기술 스펙 비교 (파라미터 및 효율성)

단순히 모델의 덩치(파라미터 수)만 크다고 좋은 것이 아닙니다. 이번 평가에서는 '실제 구동 효율성'이 중요한 잣대가 되었습니다.

항목	LG K-EXAONE	SKT A.X K1
총 파라미터	2,360억 개 (236B)	5,190억 개 (519B)
활성 파라미터	약 230억 개 (23B)	일부 활성화 (MoE)
기술 특징	메모리/연산 70% 절감 산업 특화 구조	국내 최대 규모 멀티모달 확장 예정

⚠️ 네이버와 NC소프트는 왜 탈락했나?
가장 큰 충격은 네이버클라우드의 탈락입니다. 정부 발표에 따르면, 네이버 모델은 오픈소스 모델(알리바바 Qwen)의 가중치를 일부 활용한 것으로 드러났습니다. '바닥부터(From-scratch) 독자 개발'해야 한다는 사업 요건을 충족하지 못해 독립성 부족으로 판정받았습니다.

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3. 실사용자 관점: 어떤 변화가 생길까?

일반 사용자와 기업 입장에서는 이번 결과가 어떤 의미를 가질까요? 각 기업의 향후 전략을 보면 우리가 사용하게 될 AI 서비스의 미래를 엿볼 수 있습니다.

• LG AI 연구원 (산업 전문가용): 일반 채팅보다는 바이오, 화학, 발전 등 전문 산업 현장(B2B)에 즉시 투입 가능한 '전문가형 AI'로 발전할 계획입니다. 연구원이나 엔지니어에게 강력한 도구가 될 것입니다.
• SK텔레콤 (통신/서비스용): '에이닷'과 같은 서비스 경험을 바탕으로, 이미지, 음성, 영상을 아우르는 멀티모달(Multi-modal) AI로 확장하여 일상 서비스에 녹여낼 예정입니다.
• 업스테이지 (문서/업무용): 기업 내부 데이터를 가장 잘 이해하고 처리하는 문서 자동화 및 업무 효율화 솔루션으로 자리 잡을 것입니다.

 

독자 기술 집약한 ‘K-엑사원’ 공개

 

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4. 완동이의 인사이트: '크기'보다 '효율'의 시대

💡 완동이의 분석
이번 평가의 진정한 승자는 'MoE(Mixture of Experts, 전문가 혼합)' 아키텍처입니다. LG와 SKT 모두 이 기술을 채택했습니다.

쉽게 말해, "모든 문제에 뇌 전체를 쓰지 않고, 수학 문제는 수학 뇌만, 국어 문제는 국어 뇌만 쓰는 방식"입니다. LG는 총 2,360억 개의 파라미터를 가지고 있지만, 실제 작동 시에는 10% 수준인 230억 개만 사용합니다. 이는 기업들이 AI를 도입할 때 가장 큰 장벽인 '운영 비용(GPU 비용)'을 획기적으로 줄여줄 수 있다는 뜻입니다.

결국, 앞으로의 K-AI 경쟁은 "누가 더 큰 모델을 만드냐"가 아니라, "누가 더 저렴하고 똑똑하게 산업 현장에 적용하느냐"가 승부처가 될 것입니다. LG의 1위 달성은 이러한 트렌드를 가장 잘 반영한 결과라고 봅니다.

MoE 아키텍처의 효율성 시각화

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자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 네이버가 다시 도전할 기회는 없나요?

현재로서는 불투명합니다. 정부는 탈락 기업을 대상으로 추가 공모를 검토했으나, 네이버는 이에 참여하지 않고 자체적인 핵심 기술 강화에 집중하겠다는 의사를 밝혔습니다. 사실상 이번 정부 과제에서는 제외되었습니다.

Q2. LG 엑사원을 지금 바로 써볼 수 있나요?

LG 엑사원 3.0 모델의 일부 경량화 버전은 오픈웨이트(Open Weight)로 공개되어 개발자들이 활용할 수 있습니다. 다만, 이번에 1위를 차지한 풀 버전 파운데이션 모델은 주로 LG 계열사 및 파트너 기업의 산업 현장에 우선 적용되고 있습니다.

Q3. SKT 모델은 파라미터가 더 큰데 왜 1위가 아닌가요?

파라미터 수가 많다는 것은 '잠재력'이 크다는 뜻이지, 당장의 '성능'이나 '효율성'이 최고라는 뜻은 아닙니다. 이번 평가는 벤치마크 점수뿐만 아니라, 모델의 최적화 수준과 기술 독자성 등 종합적인 완성도를 보았기 때문에 LG가 더 높은 점수를 받았습니다.

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5. 요약 및 마무리

대한민국 AI 국가대표 선발전의 1라운드는 LG AI 연구원의 승리로 끝났습니다. 이는 한국 AI가 단순한 추격형이 아니라, '산업 특화형 고효율 AI'라는 독자적인 노선을 걷기 시작했다는 신호탄입니다.

앞으로 진행될 2단계 사업에서는 실제 산업 현장에서 얼마나 돈을 벌어다 주는 AI가 될지가 관건입니다. 완동이 블로그에서는 2027년까지 이어질 이 경쟁의 흐름을 계속해서 추적하겠습니다.

여러분이 생각하는 최고의 K-AI 기업은 어디인가요?

 

 

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K-EXAONE Technical Report

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