공무원용 정부 AI 플랫폼 두 곳에 올라간 대규모 언어 모델은 겹치는 것을 한 번만 세면 10종이다. 국산이 4종, 외산이 6종이다. 삼성SDS 플랫폼 5종과 네이버클라우드 플랫폼 6종을 그대로 더하면 11종인데, OpenAI의 GPT-OSS가 두 곳에 모두 있어 차이가 생긴다.[1]
Ictstory / Wikimedia Commons · CC BY-SA 4.0 · 원본 · 크기 조정
플랫폼은 삼성SDS와 네이버클라우드가 각자 구축해 운영한다. 이번 구성은 국회 과방위의 김장겸 국민의힘 의원실이 과기정통부에 요청해 받은 자료로 10일 드러났다.[1]
플랫폼별 탑재 모델
| 구분 | 국산 모델 개발사 | 외산 모델 개발사 | 최대 모델 |
|---|---|---|---|
| 삼성SDS 플랫폼(5종) | 업스테이지, 삼성전자 | Google, OpenAI, Meta | 업스테이지 솔라 오픈2 250B |
| 네이버클라우드 플랫폼(6종) | 네이버, LG AI연구원 | NVIDIA, Google, OpenAI | NVIDIA 네모트론3 울트라 550B |
가장 큰 두 모델은 전문가 혼합(MoE) 구조여서 매개변수를 전부 쓰지 않고 일부만 가동한다. 크기만 보고 비용을 가늠하기는 어렵고, 실제 부담은 얼마나 쓰는지, 추론을 어떻게 설정하는지, GPU를 어떻게 배분하는지에 따라 갈린다.[1]
정부는 독파모 2차 평가에서 합격한 국산 모델을 이 공통 플랫폼에 적용하고, 이후 활용 범위를 넓힐 방침이다.[1]
쟁점: 정책 기준과 비용·보안
독자 AI 파운데이션 모델 사업은 소버린 AI 정책의 한 축이다. 해외 AI에 기대면서 생기는 기술·경제 안보 문제를 풀려는 취지로 정부가 GPU를 집중 지원한다. 지난 1월 1차 평가에서 네이버클라우드는 Alibaba 모델의 가중치를 쓴 것이 문제가 되어 독자성 부족으로 탈락했다.[1]
김장겸 의원은 공무원이 매일 쓰는 플랫폼에서는 국산을 우선하는 원칙을 찾기 어렵다고 비판했다. 독파모 사업에서는 모델의 독자성을 엄격히 따지면서 공통 플랫폼에서는 국산 우선 원칙이 뚜렷하지 않다는 주장이다.[1]
비용 자료도 공개되지 않았다. 김 의원실에 따르면 과기정통부는 모델별 토큰 단가, 정액제 액수, 산정 근거를 밝히지 않아 효율을 비교하기 힘들다. Nemotron은 추론 과정이 길어 연산 비용이 늘 수 있다는 지적도 나왔다. 다만 추론 기능은 켜거나 끌 수 있어 운영 방식이 비용을 바꾼다.[1]
보안 면에서는 중국 BAAI가 만든 BGE-M3가 거론됐다. BAAI는 미국의 수출통제 명단에 올라 있다. BGE-M3는 임베딩 모델로, 문서와 질문의 뜻을 숫자로 바꿔 관련 내용을 찾는 용도다. 보안 검증 기준을 확인해야 한다는 지적이 있었으나, 명단에 올랐다고 해서 모델 자체가 위험하다는 의미는 아니다.[1]
과기정통부는 BGE-M3를 외부와 차단된 행정망 안에서만 쓰며, 기능·성능·보안을 두루 검토했다는 입장이다.[1]
업계 시각
익명의 AI 업계 관계자는 국산 LLM을 쓰는 것이 좋지만 해외 모델을 당장 바꾸기는 현실적으로 어렵다고 말했다. 국내 기술력과 사업 환경을 따져 가며 국산 확대 노력을 병행해야 한다는 설명이다. 업계에서는 외산을 한 번에 빼기보다 국산을 차근차근 늘리자는 의견이 나온다.[1]