[지디넷코리아]
과학기술정보통신부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 추가 선발을 앞두고 1차 평가에서 탈락했던 인공지능(AI) 스타트업들이 다시 한 번 도전에 나서고 있다. 이번 추가 공모는 단순한 ‘패자부활전’을 넘어 한국 AI 기술이 어떤 방향과 전략을 선택할 것인지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 특히 대기업 중심 구도 속에서 스타트업이 독자 기술과 아키텍처를 앞세워 어떤 해법을 제시할 수 있을지가 주목된다. 지디넷코리아는 독파모 추가 선발전에 도전하는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 기업 대표의 인터뷰를 통해 각자의 문제의식과 기술 전략을 짚어본다. [편집자주]
“진정한 ‘사업보국’은 남의 기술을 빌려 쓰는 데 있지 않습니다. 설계도부터 직접 그리는 독자 아키텍처 확보만이 대한민국 인공지능(AI) 주권을 지키고 국가에 이바지하는 유일한 길이라고 생각합니다.”
신재민 트릴리온랩스 대표는 8일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 추가 선발전에 도전장을 내밀게 된 이유에 대해 이처럼 말했다. 그는 지난 2024년 8월 트릴리온랩스를 설립한 인물로, 국내 최대 AI 모델인 네이버 ‘하이퍼클로바’ 개발의 핵심 주역으로도 유명하다.
신 대표는 AI 파운데이션 모델이 더 이상 단순한 서비스 경쟁의 도구가 아니라 과학·의료·제조 등 국가 핵심 산업 전반의 기반 기술로 빠르게 확장되고 있다고 진단했다. 이 과정에서 외산 모델에 대한 의존은 단기적 효율을 넘어 장기적 주도권 상실로 이어질 수 있다는 위기감이 커지고 있다고 봤다.
그는 “지금은 외부 모델을 쓰는 것이 편리해 보일 수 있지만, 시간이 지날수록 우리가 통제할 수 없는 영역이 빠르게 늘어날 수 있다”며 “AI는 결국 국가 경쟁력과 직결되는 전략 산업”이라고 말했다.
트릴리온랩스의 기술 전략은 명확하다. 미국·중국과 같은 방식으로 자본을 투입해 모델 크기를 키우는 경쟁은 한국 현실에 맞지 않고 지속 가능하지 않다고 보고 있다. 이에 신 대표는 한정된 자원 환경에서 경쟁력을 확보하려면 규모가 아니라 구조를 바꿔야 한다고 강조했다.
또 그는 현재 글로벌 AI 산업이 겉으로는 성능 경쟁을 벌이고 있지만, 이면에서는 확장 비용과 전력, 인프라 의존이라는 구조적 한계에 직면해 있다고 봤다. 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM)에 대한 의존이 심화될수록 개발 비용은 기하급수적으로 증가하고, 이는 결국 소수 국가·기업 중심의 기술 집중으로 이어질 수 있다고 주장했다.
신 대표는 “지금의 트랜스포머 기반 구조는 분명한 성과를 만들어냈지만 동시에 한계도 뚜렷해지고 있다”며 “컨텍스트 길이, 추론 효율, 비용 문제를 동시에 해결하려면 새로운 아키텍처에 대한 도전이 불가피하다”고 말했다. 이어 “이런 시도는 단기간 성과를 내기 어렵고 실패 가능성도 높지만, 누군가는 반드시 해야 할 영역”이라고 덧붙였다.
이 같은 전략 아래 트릴리온랩스는 기존 대규모 언어모델의 성능 추격보다는 차세대 구조에 대한 선제적 연구에 무게를 두고 있다. 단기적인 벤치마크 성과보다 향후 AI 확장 과정에서 병목이 될 수 있는 구조적 문제를 어떻게 해결할 것인가에 초점을 맞췄다. 디퓨전 모델, 월드 모델 등 새로운 접근을 지속적으로 연구해온 이유도 여기에 있다.
신 대표는 독파모 사업 역시 단순한 정부 지원 과제가 아니라 한국 AI 산업의 방향성을 검증하는 시험대가 돼야 한다고 봤다. 한 번의 성과로 끝나는 프로젝트가 아니라 장기적으로 지속 가능한 기술 축적과 생태계 형성으로 이어져야 한다는 주장이다.
그는 “독파모는 누가 더 큰 모델을 만들었는지를 가리는 자리가 아니라 한국이 어떤 방식으로 AI를 발전시킬 것인지를 보여주는 과정”이라며 “스타트업도 파운데이션 모델을 만들 수 있다는 사실을 국가적으로 증명하고 싶다”고 말했다.
이어 “추격자가 아니라 개척자로 가는 선택이 당장은 더 어렵고 느려 보일 수 있지만, 그 길만이 한국 AI가 장기적인 주도권을 확보할 수 있는 해법이라고 믿는다”고 강조했다.
트릴리온랩스가 이번 추가 선발전에 다시 도전한 배경에 대해선 이미 민간 자본만으로 초거대 모델을 학습해본 경험이 있다는 자신감 덕분이라고 강조했다. 신 대표는 회사의 핵심 경쟁력으로 민간 자본만으로 700억 개(70B) 파라미터 규모의 모델을 학습·운영한 실전 경험을 꼽았다.
그는 “정부 지원을 전제로 설계된 계획이 아니라 이미 자체적으로 대규모 모델을 학습하고 운영해본 경험이 있다”며 “이 과정에서 인프라 구축, 분산 학습, 장애 대응까지 전 주기를 직접 겪은 것이 강점”이라고 말했다.
이어 “독파모는 새로 시작하는 실험이 아니라 이미 축적해온 기술과 경험을 국가 차원에서 확장하는 과정이 돼야 한다”며 “그 역할을 스타트업도 충분히 수행할 수 있다는 점을 보여주고 싶다”고 덧붙였다.
신 대표가 강조하는 ‘독자 아키텍처’는 단순히 모델 구조를 일부 변형하는 수준에 머물지 않는다. 그는 외부 모델의 가중치를 가져와 미세 조정하는 방식으로는 진정한 기술 자립에 도달할 수 없다고 선을 그었다. 겉으로는 국산 모델처럼 보일 수 있지만, 핵심 유전자는 여전히 외부에 있다는 판단이다.
신 대표는 “남의 모델 위에 얹혀서 파인튜닝만 하는 방식은 결국 ‘무늬만 국산’에 불과하다”며 “엔진 설계도부터 직접 그려야만 그 모델이 어떤 방향으로 진화할지, 어디까지 확장할 수 있을지를 스스로 결정할 수 있다”고 피력했다. 그러면서 “가중치 초기화뿐 아니라 모델 구조 자체를 새로 설계하는 아키텍처 혁신까지 포함해 처음부터 끝까지 통제 가능한 기술을 확보하는 것이 트릴리온랩스가 존재하는 이유”라고 덧붙였다.
이러한 접근은 국가 과제에 대한 신 대표의 인식에서도 분명히 드러난다. 그는 독파모와 같은 정부 주도 사업일수록 단기 성과에 안주하기보다 글로벌 기준에서 경쟁력을 입증할 수 있는 구조를 만들어야 한다고 강조했다.
그는 독파모 사업을 두고 “국가 예산이 투입되는 사업일수록 목표를 낮춰서는 안 된다”며 “실패를 피하기 위해 무난한 성과에 머무르는 것이 아니라 글로벌 선도 기업과 정면으로 비교 가능한 수준을 목표로 해야 한다”고 주장했다.
이어 “구글이나 오픈AI 같은 글로벌 기업의 기준으로 냉정하게 평가받아도 경쟁력이 있다는 것을 증명하는 것이 국가 과제의 역할”이라며 “성과 기준(OKR, 매우 높은 목표를 설정해 달성치를 측정하는 형태)과 평가 과정 역시 투명하고 엄격하게 해야하고, 참여하는 기업들은 그 부담을 감수하는 책임을 져야 사업이 기술적으로 의미를 남길 수 있다”고 부연했다.
신 대표는 현재 AI 기술이 맞닥뜨린 가장 큰 병목으로 ‘연산 효율’을 꼽았다. 트랜스포머 구조가 문맥 길이에 따라 연산량이 기하급수적으로 늘어나는 특성을 갖고 있어 비용과 추론 속도 측면에서 실전형 AI 확산에 뚜렷한 제약을 만든다고 본 것이다.
그는 “지금의 AI는 말을 잘하는 데까지는 왔지만, 실제 행동을 하기에는 아직 비효율이 너무 크다”며 “추론 속도를 4~5배 이상 끌어올릴 수 있는 새로운 아키텍처를 통해 실전형 지능으로 넘어가야 한다”고 말했다.
이어 “스마트폰이나 PC를 직접 제어해 업무를 수행하는 ‘액션 에이전트’가 다음 단계”라며 “이 영역에서 구조 혁신이 없다면 진짜 AI 시대는 열리지 않는다”고 덧붙였다.
신 대표가 연산 효율과 아키텍처 혁신을 강조하는 이유는 단순한 성능 개선 차원을 넘어 회사의 성장 전략과도 맞닿아 있다. 그는 AI 기술이 실전 단계로 진입할수록 효율 격차가 곧 사업 경쟁력으로 직결될 수밖에 없다고 보고 있다.
신 대표가 그리는 트릴리온랩스의 성장 경로 역시 단기 수익보다 기술 축적을 우선하는 방식이다. 초기에는 연구와 인프라 구축에 집중하고 연산 효율과 구조적 완성도를 높인 뒤 이를 바탕으로 사업 모델로 확장하는 단계적 접근이 필요하다는 판단이다.
그는 “연구만 하는 회사도, 사업만 하는 회사도 오래 가기 어렵다”며 “기술을 축적하고 효율을 높인 뒤 이를 바탕으로 수익 구조를 만들고 다시 연구에 투자하는 선순환 구조가 필요하다”고 말했다. 이어 “AI 기업도 결국 기술 기업으로서의 성장 경로를 가져야 한다”고 부연했다.
그가 이러한 방향을 설정하는 데 참고한 사례로는 스페이스X를 들었다. 신 대표는 스페이스X가 재사용 로켓이라는 원천 기술을 확보한 뒤 발사 비용을 낮추고, 위성 인터넷 사업으로 확장한 성장 경로가 기술 기업의 한 모델이 될 수 있다고 봤다.
그는 “스페이스X는 처음부터 돈을 벌기 위한 회사가 아니라 반드시 필요한 기술을 먼저 확보한 뒤 그 기술을 효율화해 사업으로 연결했다”며 “AI 기업도 자본 투입 경쟁이 아니라 기술 효율을 높이는 방향으로 성장 경로를 설계해야 한다”고 말했다.
또 신 대표는 트릴리온랩스의 목표가 특정 기업의 성공에 그치지 않는다고 강조했다. 하나의 파운데이션 모델 기업이 아니라 기술 중심 AI 스타트업들이 지속적으로 등장할 수 있는 환경을 만드는 것이 중요하다는 판단에서다.
그는 “트릴리온랩스가 잘 되는 것도 중요하지만, 그 이후에 또 다른 기술 기업들이 나올 수 있어야 한다”며 “파운데이션 모델을 만드는 것이 대기업만의 영역이 아니라는 점을 보여주는 것이 의미 있다고 생각한다”고 말했다.
이어 “기술 기업이 성장하고, 그 성장이 국가 경쟁력으로 이어지는 구조를 만드는 것이 결국 ‘사업보국’이라고 본다”며 “앞으로도 기술적 실체를 남기는 데 더 집중할 것”이라고 덧붙였다.