과기정통부는 제출 서류 적합성 검토와 외부 전문가 평가(서면·발표)를 2월 중 진행해 최종 1개 팀을 선정·발표할 계획이다.
이번 추가 공모는 기존 선발 구도에 변화를 주며, 대기업 중심 구조를 넘어 설계 역량을 갖춘 딥테크 스타트업의 부상을 보여준다는 점에서 주목된다.
임정환(왼쪽) 모티프테크놀로지스 대표, 신재민 트릴리온랩스 대표(사진=각사 제공)
모티프테크놀로지스는 모레의 자회사로, 기존 트랜스포머 구조를 단순 확장하는 대신 ‘그룹별 차등 어텐션(GDA)’이라는 독자적 어텐션 구조를 적용한 모델을 제안했다. 이는 입력 토큰을 그룹별로 차등 처리해 계산 효율성과 표현력을 동시에 끌어올리려는 접근이다.
모레는 AMD의 반도체 설계 아이콘으로 알려진 짐 켈러가 이끄는 텐스토렌트와 협력해온 기업으로, AI 인프라와 모델 아키텍처를 함께 설계하는 전략을 강점으로 삼고 있다. 임정환 모티프 대표 역시 모레 출신으로, 고성능 LLM과 멀티모달 모델 개발 경험을 갖췄다. 단순 모델 개발을 넘어, 연산 인프라와 구조 설계를 함께 최적화하겠다는 점이 차별화 포인트다.
트릴리온랩스, 확산 기반 트랜스포머로 승부
트릴리온랩스는 네이버(NAVER(035420))출신 신재민 대표가 창업한 스타트업으로, 외부 모델에 의존하지 않고 프롬 스크래치 학습을 완수했다는 점을 강조한다. 특히 확산 기반 트랜스포머라는 차세대 아키텍처를 적용해 대규모 언어모델 ‘Trida-7B’를 개발하며 설계 역량을 입증했다.
AI·딥테크 투자 분야에서 활약해온 구현모 KAIST 시스템공학과 겸임교수(전 KT 대표)는 트릴리온랩스에 대해 “개발 속도와 설계 에너지가 다르다”고 평가한 바 있다. 그는 규모보다는 설계 완성도와 실행 속도를 핵심 경쟁력으로 본다는 점에서, 트릴리온의 기술적 야성을 높게 평가하고 있다.
이번 추가 공모는 단순한 보완 선발이 아니라, 설계 역량을 중심으로 한 경쟁의 장이라는 해석이 나온다. 정부가 GPU와 데이터 등 공통 인프라를 제공하는 상황에서, 승부는 결국 누가 더 창의적인 구조를 설계하고 이를 얼마나 빠르게 구현하느냐에 달려 있기 때문이다.
제조 중심에서 설계 중심으로 무게를 옮기려는 국가대표 AI 사업의 2막. 대기업의 안정성과 스타트업의 기술적 도전이 교차하는 이번 경쟁은, 한국형 AI가 글로벌 무대에서 설계 역량으로 평가받을 수 있을지 가늠하는 시험대가 될 전망이다.
