[독자 AI 재도전] 국가대표 AI '막차' 경쟁…트릴리온랩스·모티프테크놀로지스 전략 보니 작성일 02-13 41 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">GS·포스코·로봇 기업 결집해 실전형 아키텍처 승부수…29개 기관 연합으로 전방위 확산 주력</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YkkqBpyOcX"> <p contents-hash="d33708b2806963e0896bad95b3a41caf6a1863d0286aee14cf4e113135c67d94" dmcf-pid="GxxYGScnkH" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이나연 기자)<span>과학기술정보통신부 주도 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 프로젝트의 추가 정예팀 선발 심사를 앞두고 트릴리온랩스와 모티프테크놀로지스의 2파전 양상이 공식화됐다.</span></p> <p contents-hash="6b58c88036c8f9a63a8dbd0fab0e5a81df6c7a92d1213fdb805bfc18645cc1c1" dmcf-pid="HMMGHvkLAG" dmcf-ptype="general">트릴리온랩스는 GS·포스코 및 로봇 기업들과 연합해 국가 인프라·제조 현장 내재화와 아키텍처 혁신에 집중했다. 모티프테크놀로지스는 29개 기관으로 규모를 대폭 키워 1~3차 산업 전반을 포괄하는 생태계 확장과 모델 확산을 내세웠다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ba5b551eef5caec2671c8191fdef6cadd978803ec86e643a7365516cfae06ae1" dmcf-pid="XRRHXTEoAY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=트릴리온랩스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/13/ZDNetKorea/20260213113927018exqt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="y2czq0TsN5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/13/ZDNetKorea/20260213113927018exqt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=트릴리온랩스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="f58962798a6b5a5f1ce5273fb7218cda6b16bbe40f08e3570945f3a7f3a8ec30" dmcf-pid="ZeeXZyDggW" dmcf-ptype="general"><span>13일 </span><span>트릴리온랩스는 이날 대기업과 피지컬 인공지능(AI) 기업을 포함한 구체적인 라인업을 공개하며 기술적 차별성을 강조했다. 우선 에너지·발전, 제조 등 국가 인프라 산업을 선도하는 대기업이 실증을 주도한다. GS그룹의 AI 전환(AX) 조직인 오이지(52g)는 발전, 에너지, 유통, 건설 등 실제 사업 현장에 AI를 적용하고 확산하는 역할을 맡는다.</span></p> <p contents-hash="a2240396aac18c26a607434f0757d592a4a0de5f1a1708357105134a004ac3be" dmcf-pid="5ddZ5Wwaay" dmcf-ptype="general">포스코홀딩스는 금속 및 이차전지 소재 도메인 지식을 내재화한 특화 모델을 개발한다. 특히 시각언어모델(VLM)과 시각언어행동모델(VLA)을 기반으로 설비 자율 운전을 실증하고 소재 설계 및 비즈니스 밸류체인 최적화에 나선다. 코스닥 상장사 엑셈은 광역지자체와 협력해 행정용 AI 어시스턴트를 실증한다. 제조 및 금융 분야에 특화된 이상 탐지, 설비 예지 보전 등의 버티컬 AI 역량을 확보할 계획이다.</p> <p contents-hash="f767eaeaee0c94510fb34aae6fc79b371c28a0510d6c1344d4d28cf4447a852a" dmcf-pid="1JJ51YrNaT" dmcf-ptype="general">기술 구현을 위한 스타트업 라인업은 인프라, 안전성, 반도체, 로보틱스 분야로 세분화됐다. 베슬에이아이는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터 및 분산 학습·서빙 인프라를 구축한다. <span>에임인텔리전스는 K-세이프티 벤치마크와 안전성 평가 프레임워크를 정립해 멀티모달 환경에서의 안전성을 검증한다. 모빌린트는 국산 신경망처리장치(NPU) 기반의 추론 최적화를 통해 엔비디아 GPU 대비 전력 효율을 검증하고 AI 국산화를 지원한다.</span></p> <p contents-hash="6637c233adab3a004dd83c4effdc63d555dc911f89a96306ca295a79297b2fe7" dmcf-pid="tii1tGmjkv" dmcf-ptype="general">이들은 물리적 환경에서 작동하는 피지컬 AI 분야 확장에 집중할 방침이다. 휴머노이드 로봇 기업 홀리데이로보틱스와 로봇용 오픈소스 운영체제(OS) 기업 오픈마인드가 참여해 VLM·VLA 모델을 실제 물리 환경에서 작동시키는 실증을 담당한다.</p> <p contents-hash="e9189306cebf8c3b14c623ef812b77e16161efd7d39952802c46704b32b3d55a" dmcf-pid="FnntFHsAgS" dmcf-ptype="general">도메인별 전문 기업들도 합류해 범용성을 검증한다. 방산·드론 분야의 본, 특허·과학기술 분야의 워트인텔리전스, 의료 분야의 힐링페이퍼(강남언니), 기업과 소비자 간 거래(B2C) 콘텐츠 분야의 패러닷 등이 참여해 각 산업에 특화된 모델의 확장성을 확인한다.</p> <p contents-hash="ce09d26d131a113dd6ff328aa440c733828d91d9a33a5c3f051946e527ebb1f1" dmcf-pid="3LLF3XOcAl" dmcf-ptype="general">원천 기술 확보를 위해 카이스트, 서울대학교, 연세대학교, 성균관대학교, 중앙대학교, 유니스트 등 6개 대학 연구실도 합류했다. 이들은 장기 기억 확장, 초장문 입력 처리, 자율적 문제 해결 등 차세대 파운데이션 모델 핵심 기술을 연구한다.</p> <p contents-hash="9c9de4a7f123ed1614afd8ba15b5436b1347d882d8574bca6cdce4e8f94b3e06" dmcf-pid="0oo30ZIkNh" dmcf-ptype="general">트릴리온랩스는 자체적으로 개발한 디퓨전 기반 언어 모델 '트리다(Trida)-7B'와 모바일 월드 모델 'g월드-32B' 등의 성과를 바탕으로 기존 트랜스포머 구조 한계를 넘는 아키텍처 재설계를 추진한다.</p> <p contents-hash="44f7131c0fb9cd24fe35d8b59188a56a8a78accdcd918525e5ce18f98b3f0cd9" dmcf-pid="pgg0p5CEkC" dmcf-ptype="general">신재민 트릴리온랩스 대표는 "비용 구조 혁신과 아키텍처 재설계를 통해 게임 규칙을 바꾸겠다"며 "국가 핵심 인프라 현장에서 실제로 작동하는 AI를 구현하는 것이 목표"라고 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="057063ea1fe6e45e2ec282eb533ef35955df202f5de9fefe4a9c462dfb33e3a7" dmcf-pid="UMMGHvkLkI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="대규모언어모델(LLM) '모티프 12.7B' (사진=모티프테크놀로지스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/13/ZDNetKorea/20260213113927238lfjv.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="Wgg0p5CEgZ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/13/ZDNetKorea/20260213113927238lfjv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 대규모언어모델(LLM) '모티프 12.7B' (사진=모티프테크놀로지스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="8cdfe21159152b93ca0519ecf7b4b0776629e309e8fcf81c4a151e826d7e2c94" dmcf-pid="uRRHXTEoAO" dmcf-ptype="general"><span>모티프테크놀로지스는 구체적인 정예팀 구성안을 공식 발표하지 않은 상태다. 다만 지난해 사업 최초 공모 당시 협력했던 곳들에 더해 참여 규모를 확대한 17개 참여기관, 12개 수요기관으로 정예팀을 꾸렸다는 게 회사 측 </span><span>설명이다.</span></p> <p contents-hash="5921f8c230d652c40e9ab47ef64d2f6a51fe95d11d96fdca8953d9b842295fd5" dmcf-pid="7eeXZyDgos" dmcf-ptype="general">총 29개 기관 규모의 정예팀은 모회사인 AI 인프라 솔루션 기업 모레, 삼일회계법인, 서울대학교, 카이스트 등 기존 산학연을 비롯해 추가 기관과 기업이 다수 합류한 것으로 알려졌다.</p> <p contents-hash="8738c2dfc59a8c56057b00b4013df8d691f67fb3eb3f8f686af72074afdbc0c7" dmcf-pid="zddZ5Wwaam" dmcf-ptype="general">모티프테크놀로지스 관계자는 "참여기관은 공공기관, 스타트업, 대기업을 망라한다"면서 "수요기관은 농업 등 1차 산업에서부터 반도체 제조 등의 2차 산업, 교육 등 3차 산업인 서비스업까지 국가 경제·산업 전반의 AI 확산에 초점을 두고 구성했다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="6b3827fecfb11039e300bc62ef31ad708709b42b4732523f96c3fbb0fcc2ff36" dmcf-pid="qJJ51YrNcr" dmcf-ptype="general">기술 전략으로는 완전히 새로운 모델을 처음부터 개발하기보다 작년에 공개한 자체 LLM '모티프 12.7B' 등 기존 성과를 바탕으로 한 고도화에 중점을 뒀다. 기존 트랜스포머 구조를 개선한 그룹별 차등 어텐션(GDA) 기술 등을 활용해 효율성을 높인다는 계획이다.</p> <p contents-hash="6e5d39c34139be5d78060f77db3b483b871180e987148c00be26b33e55fcbfd1" dmcf-pid="Bii1tGmjNw" dmcf-ptype="general">임정환 모티프테크놀로지스 대표는 지난 8일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "경량화 및 특화 모델 전략을 통해 스타트업만의 방식으로 독자 파운데이션 모델의 가능성을 입증하겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="d5a7267c20176ad3b85fb403775d87c43a223badcc7cbac096dcfb09bd21469b" dmcf-pid="bnntFHsAkD" dmcf-ptype="general">정부는 서면 및 발표 평가를 거쳐 이달 중 최종 1개 팀을 선발한다. 선정된 기업은 엔비디아 GPU B200 768장 규모의 컴퓨팅 인프라와 데이터 구축 지원 등을 받게 되며 기존 선정 팀들과 경쟁하게 된다.</p> <p contents-hash="25eb814de896dc449e4fcd4f9a4b2bb97c190588879b5da8192536304dd75015" dmcf-pid="KLLF3XOcaE" dmcf-ptype="general"><span>하반기 </span><span>2차 단계평가에 이어 </span><span>연말 </span><span>3차 단계평가 결과가 나오면 연말에 최종 2곳이 남는 구조다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 오는 2027년 상반기까지 엔비디아 최신 GPU인 B200과 데이터 공동구매 및 구축·가공 지원 등을 받을 수 있다.</span></p> <p contents-hash="a9b8de07ca9cafb32b18df642c440664d7487be3e15c15c2ab5a728c4d146e86" dmcf-pid="9oo30ZIkck" dmcf-ptype="general">이현우 과기정통부 인공지능기반정책관 사무관은 "2월 중으로 재공모 사업자 선정 결과를 발표할 예정"이라며 "평가 기준의 형평성 문제가 발생하지 않도록 최대한 공정하게 판단하겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="d7cf9a6501ce00a35f91043f000c994d6c235713715689a646d2a1ac8323fecf" dmcf-pid="2gg0p5CEkc" dmcf-ptype="general">이나연 기자(ny@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 엔플라잉→장기하 출격…‘뷰민라 2026’, 1차 라인업 공개 02-13 다음 리니지 의존도 낮추는 엔씨, '모바일 캐주얼' 구원투수 될까 02-13 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
