‘독파모’는 독자 AI 파운데이션 모델의 줄임말입니다. 대한민국이 해외 인공지능 모델에 전적으로 의존하지 않고 자체 기술과 생태계를 확보하기 위해 추진하는 국가 프로젝트를 뜻합니다.
2026년 8월 18일 발표된 2차 단계평가에서는 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 다음 단계에 진출했습니다. 반면 글로벌 성능 벤치마크에서 두각을 나타낸 모티프테크놀로지는 종합평가에서 탈락했습니다.
과학기술정보통신부는 평가 결과 공개 범위를 둘러싼 논란이 이어지자 8월 20일 추가 설명자료를 내고 AAII·NIA 벤치마크와 전문가·전문 사용자·국민 평가의 항목별 최고팀과 최고점을 공개했습니다.
이번 결과를 정확히 이해하려면 단순한 모델 성능 순위가 아니라 벤치마크·전문가·사용자 평가가 합산된 평가 구조를 함께 확인해야 합니다. 다만 네 팀의 전체 세부점수와 종합점수·종합순위는 공개되지 않았습니다.
독파모 2차 평가 핵심 요약
- 독파모 뜻: 독자 AI 파운데이션 모델
- 3차 평가 진출: 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원
- 2차 평가 탈락: 모티프테크놀로지스
- 평가 구성: 벤치마크 40점·전문가 35점·사용자 25점
- 항목별 최고팀: AAII 모티프, NIA·전문 사용자 SK텔레콤, 전문가·국민 LG AI연구원
- 공개 범위: 항목별 최고점은 공개됐지만 네 팀의 총점과 종합순위는 비공개
- 향후 일정: 3차 평가를 거쳐 최종 2개 팀 선정 예정
목차
독파모 뜻과 추진 목적
독파모는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’을 줄인 표현입니다. 여기서 파운데이션 모델은 방대한 데이터를 학습한 뒤 질문 답변, 문서 작성, 코딩, 추론, 이미지 이해 등 다양한 작업의 기반으로 사용되는 인공지능 모델을 의미합니다.
독파모는 특정 회사가 만든 AI 서비스 하나를 가리키는 이름이 아닙니다. 정부가 정예 개발팀을 선정하고 GPU·데이터·인재 등을 집중 지원해 세계 수준의 독자 AI 모델과 국내 AI 생태계를 확보하려는 프로젝트입니다.
이 사업은 흔히 ‘국가대표 AI’ 또는 ‘한국형 소버린 AI’ 프로젝트로도 불립니다. 소버린 AI는 한 국가가 자국의 언어·문화·법·산업 환경을 반영한 AI 기술과 운영 역량을 스스로 확보하는 전략을 의미합니다.
주의: 독파모는 하나의 완성된 챗봇 이름이 아니며, 현재 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원 가운데 최종 우승팀이 확정된 것도 아닙니다.
독파모 2차 평가 결과
과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원은 2026년 8월 18일 독파모 프로젝트 2차 단계평가 결과를 발표했습니다. 평가 대상 4개 정예팀 중 3개 팀이 다음 단계로 진출했습니다.
| 구분 | 정예팀 | 대표 모델 | 2차 평가 결과 |
|---|---|---|---|
| 진출 | 업스테이지 | 솔라 오픈2 | 3차 평가 진출 |
| 진출 | SK텔레콤 | A.X K2 | 3차 평가 진출 |
| 진출 | LG AI연구원 | K-엑사원 2.0 | 3차 평가 진출 |
| 탈락 | 모티프테크놀로지스 | 모티프3 | 2차 평가 탈락 |
과기정통부는 8월 20일 추가 설명자료에서 평가의 공정성과 투명성을 고려해 항목별 최고팀과 최고점을 공개했습니다. 이는 각 평가에서 누가 가장 높은 점수를 받았는지를 보여주지만 네 팀의 전체 점수표는 아닙니다.
8월 20일 추가 공개된 항목별 최고점
| 평가 항목 | 배점 | 최고팀 | 공개된 최고점 |
|---|---|---|---|
| AAII 글로벌 벤치마크 | 25점 | 모티프테크놀로지스 | 11.9점 |
| NIA 벤치마크 | 15점 | SK텔레콤 | 13.4점 |
| 전문가 평가 | 35점 | LG AI연구원 | 29.5점 |
| 전문 사용자 평가 | 15점 | SK텔레콤 | 11.6점 |
| 국민 평가 | 10점 | LG AI연구원 | 7.6점 |
AAII에서는 모티프가 1위였지만 NIA 벤치마크와 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤, 전문가 평가와 국민 평가에서는 LG AI연구원이 각각 최고점을 받았습니다. 업스테이지를 포함한 네 팀의 항목별 전체 점수와 최종 총점은 공개되지 않았습니다.
표를 읽는 방법: 최고점이 공개됐다고 해서 해당 팀이 종합평가 1위라는 뜻은 아닙니다. 최종 진출 여부는 다섯 평가 항목을 합산한 100점 만점의 종합점수로 결정됐습니다.
세부 결과에서 중요한 점은 기업별 종합점수와 전체 순위가 모두 공개된 것은 아니라는 사실입니다. 따라서 특정 기업을 종합평가 1위 또는 최하위로 단정해서는 안 됩니다.
업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원의 통과 결과와 평가 배점을 자세히 확인해 보세요.
모티프는 벤치마크가 높았는데 왜 탈락했나
이번 발표에서 가장 큰 관심을 받은 부분은 모티프테크놀로지스의 탈락입니다. 모티프3는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스, 즉 AAII에서 국내 참여 모델 가운데 높은 성적을 기록했습니다.
그러나 AAII 결과만으로 독파모 최종 순위가 결정되는 것은 아닙니다. AAII에 배정된 점수는 전체 100점 중 25점이었고, 별도의 국내 벤치마크와 전문가 평가, 전문 사용자 및 일반 국민 평가가 함께 반영됐습니다.
벤치마크 선두와 종합평가 결과가 달라진 이유
- AAII는 전체 평가의 일부인 25점만 차지했습니다.
- 한국어 성능 등을 확인하는 NIA 벤치마크가 별도로 반영됐습니다.
- 전문가들이 개발 전략·기술·활용 계획·생태계 기여도를 평가했습니다.
- AI 전문 사용자와 일반 국민이 모델의 실제 사용성을 평가했습니다.
- 모델 성능뿐 아니라 산업 현장 적용성과 확산 가능성이 중요하게 반영됐습니다.
8월 20일 추가 공개자료로 확인된 사실은 모티프가 AAII 글로벌 벤치마크에서 11.9점으로 최고점을 받았다는 점입니다. 그러나 독파모 평가는 AAII 25점만으로 결정되지 않고 NIA 벤치마크 15점, 전문가 평가 35점, 전문 사용자 평가 15점, 국민 평가 10점을 모두 합산합니다.
정부는 네 팀의 전체 항목별 점수와 종합점수를 공개하지 않았습니다. 따라서 모티프가 사용성, 국민 평가 또는 특정 항목 하나 때문에 탈락했다고 단정할 근거는 없습니다. 공식적으로 확인할 수 있는 결론은 다섯 평가 항목을 합산한 종합평가에서 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 다음 단계 진출권에 들었다는 것입니다.
핵심: 모티프의 탈락은 “성능이 낮았다”는 의미가 아닙니다. 글로벌 벤치마크 성적과 독파모 종합평가는 측정 범위와 배점이 서로 달랐습니다.
독파모 평가 기준과 배점
2차 단계평가는 총 100점 만점으로 진행됐습니다. 단일 성능표가 아니라 성능·개발 전략·실제 활용성을 종합적으로 평가하는 방식입니다.
| 평가 영역 | 배점 | 평가 내용 |
|---|---|---|
| 벤치마크 | 40점 | AAII 25점과 NIA 벤치마크 15점 |
| 전문가 평가 | 35점 | 개발 전략·기술·개발 성과·향후 계획·생태계 기여 |
| 사용자 평가 | 25점 | AI 전문 사용자 15점과 일반 국민 평가 10점 |
전문가 평가에서는 국내외 AI 생태계에 미치는 파급효과와 기여 계획의 비중이 확대됐습니다. AI 모델을 얼마나 크게 만들었는지만 보는 것이 아니라 실제 서비스와 산업 현장에 적용할 수 있는지도 중요하게 평가한 것입니다.
일반 국민 평가에는 최종 185명이 참여했고, 공개된 최고점은 LG AI연구원의 7.6점이었습니다. 그러나 나머지 팀의 국민 평가 점수와 전체 종합점수가 공개되지 않았으므로 “국민 평가 때문에 모티프가 탈락했다”거나 반대로 “국민 평가는 당락에 영향을 주지 않았다”고 단정해서는 안 됩니다.
남은 세 모델은 무엇이 다른가
3차 평가에 진출한 세 팀은 모두 독자 AI 모델을 개발하고 있지만 강조하는 기술과 활용 분야에는 차이가 있습니다.
| 기업 | 모델 | 주요 특징 |
|---|---|---|
| 업스테이지 | 솔라 오픈2 | 긴 문맥 처리와 문서 작업·코딩 등 에이전트 기반 업무 활용을 강조합니다. |
| SK텔레콤 | A.X K2 | 한국어와 수리 추론, 대규모 상용 서비스 및 산업 적용 경험을 강조합니다. |
| LG AI연구원 | K-엑사원 2.0 | 장문 문맥 이해와 검색, 안전성 및 기업·산업 현장 활용을 강조합니다. |
이 표는 각 팀이 공개하거나 평가 과정에서 강조한 특징을 요약한 것입니다. 정부가 세 모델의 종합 순위를 공개한 것은 아니므로 특정 모델이 최종적으로 가장 우수하다고 단정할 단계는 아닙니다.
독파모가 일반 이용자에게 중요한 이유
1. 한국어에 강한 AI 선택지가 늘어날 수 있습니다
한국어 문맥과 국내 법·제도·산업 환경을 반영한 모델이 발전하면 행정, 금융, 제조, 교육, 법무 등에서 해외 범용 모델과 다른 서비스를 만들 수 있습니다.
2. 국내 기업의 AI 개발 기반이 확대됩니다
공개된 모델 가중치와 개발 생태계를 국내 스타트업·연구기관이 활용할 수 있다면 처음부터 대규모 모델을 직접 학습하지 않고도 목적에 맞는 AI 서비스를 개발할 가능성이 커집니다.
3. 해외 AI 의존 위험을 분산할 수 있습니다
해외 사업자의 가격·정책·서비스 변경에 전적으로 의존하지 않고 국내에서도 핵심 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있는 역량을 확보한다는 의미가 있습니다.
4. 실제 사용 조건은 모델별로 확인해야 합니다
오픈 웨이트로 공개된다고 해서 모든 모델을 제한 없이 무료 또는 상업적으로 이용할 수 있다는 뜻은 아닙니다. 다운로드, API 제공, 상업 이용, 재배포 조건은 각 모델의 라이선스와 이용약관을 따로 확인해야 합니다.
독파모가 AI 모델을 개발하는 사업이라면, 개방형 AI 컴퓨팅 인프라는 모델을 학습하고 실행하는 GPU·NPU·데이터센터 기반을 다룹니다.
최종 2팀 선정 일정과 다음 단계
업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원은 3차 단계평가를 준비하게 됩니다. 정부는 다음 단계 진출팀에 대한 고성능 GPU 지원을 확대하고, 이후 평가를 통해 최종 2개 팀을 선정할 계획입니다.
2026년 8월 21일 현재 공개된 계획으로는 2027년 초 최종 2개 팀이 선정될 전망입니다. 다만 정확한 평가일과 결과 발표일은 별도의 공식 공지가 나오기 전까지 확정 일정으로 단정할 수 없습니다.
앞으로 확인해야 할 내용
- 3차 단계평가의 세부 기준과 일정
- 최종 2개 팀 선정 결과
- 팀별 GPU·데이터 지원 규모
- 완성 모델의 공개 시점
- 다운로드·API·상업 이용 조건
- 공공 및 민간 서비스 적용 사례
독파모 자주 묻는 질문
독파모는 무슨 뜻인가요?
독자 AI 파운데이션 모델의 줄임말입니다. 대한민국이 자체 AI 기반모델과 관련 생태계를 확보하기 위해 추진하는 국가 프로젝트입니다.
독파모 2차 평가를 통과한 기업은 어디인가요?
업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 정예팀이 다음 단계에 진출했습니다.
모티프는 왜 탈락했나요?
모티프3는 AAII에서 11.9점으로 최고점을 받았지만 AAII 배점은 전체 100점 중 25점이었습니다. 최종 결과는 NIA 벤치마크, 전문가, 전문 사용자, 국민 평가까지 합산해 결정됐습니다. 정부가 네 팀의 전체 세부점수와 총점을 공개하지 않았기 때문에 모티프가 어느 한 항목 때문에 탈락했다고 단정할 수 없습니다.
모티프가 성능이 낮아 탈락한 것인가요?
그렇게 단정할 수 없습니다. 모티프는 글로벌 벤치마크에서 높은 성과를 기록했습니다. 독파모 평가는 모델 지능뿐 아니라 한국어 성능, 개발 전략, 산업 적용성, 사용자 평가와 생태계 기여를 함께 반영했습니다.
국민 평가 때문에 모티프가 탈락했나요?
확인할 수 없습니다. 국민 평가의 공개된 최고점은 LG AI연구원의 7.6점이지만 네 팀의 전체 국민 평가 점수와 종합점수는 공개되지 않았습니다. 따라서 국민 평가 하나를 모티프 탈락 원인으로 지목하면 안 됩니다.
최종 선정팀은 몇 곳인가요?
3차 단계평가를 거쳐 최종 2개 팀을 선정할 예정입니다. 정확한 결과 발표일은 공식 공지를 추가로 확인해야 합니다.
선정된 모델은 일반인도 사용할 수 있나요?
프로젝트는 모델 결과물을 개방해 국내 생태계가 활용할 수 있도록 하는 방향을 갖고 있습니다. 다만 실제 다운로드, API, 무료 사용 및 상업 이용 여부는 모델별 공개 방식과 라이선스에 따라 달라집니다.
정리
독파모는 단순히 AI 성능표에서 가장 높은 점수를 받은 기업을 선발하는 대회가 아닙니다. 벤치마크 성능과 함께 한국어 역량, 개발 전략, 실제 사용성, 산업 적용 가능성, 국내 AI 생태계 기여도를 종합적으로 평가하는 프로젝트입니다.
2차 평가에서는 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 다음 단계에 진출했고 모티프테크놀로지는 탈락했습니다. 모티프의 사례는 글로벌 벤치마크 성적과 종합적인 AI 활용 능력 평가가 서로 다를 수 있다는 점을 보여줍니다.
앞으로는 세 모델의 단순 매개변수 규모보다 실제 서비스 품질, 한국어 성능, 운영 비용, 안전성, 산업 현장 활용 사례와 공개 라이선스를 함께 살펴볼 필요가 있습니다.
공식 자료 및 검증 출처
※ 이 글은 2026년 8월 20일 과학기술정보통신부가 추가 공개한 2차 단계평가 설명자료를 반영해 8월 21일 보완했습니다. 3차 평가 일정과 지원 방식은 이후 발표에 따라 변경될 수 있습니다.