[이데일리 김혜선 기자] 최근 국내 인공지능(AI) 업계에서 자주 등장하는 말이 있다. 바로 ‘독파모’다. 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업의 줄임말이다. 말은 어렵지만 뜻은 간단하다. 외국 기업의 인공지능에 의존하지 않고, 다양한 서비스에 활용할 수 있는 인공지능을 우리 기술로 직접 만들겠다는 것이다.

국내 기업들은 이렇게 개발한 인공지능을 세계에 무료로 공개하고 있다. 누구나 내려받아 사용하거나 이를 바탕으로 새로운 인공지능을 만들 수 있도록 문을 연 것이다. 그렇다면 세계 개발자들은 한국 인공지능을 얼마나 활용하고 있을까.

23일 이데일리가 인공지능 공유 누리집 ‘허깅페이스(Hugging Face)’와 ‘모델플러스(ModelPlus)’의 공개 자료를 분석한 결과, 최근 한달간 LG AI연구원의 ‘K-엑사원 2.0’은 약 3100회, SK텔레콤의 ‘A.X K2’는 약 1만4200회, 업스테이지의 ‘솔라 오픈2’는 약 7900회 내려받았다. 비슷한 규모의 중국 인공지능 ‘딥시크 V3’는 약 140만회, 알리바바의 ‘큐원3 235B’는 약 42만7000회였다.

기존 인공지능을 고쳐 만든 새로운 인공지능의 수도 차이가 났다. LG 엑사원을 바탕으로 만든 인공지능은 3개, SK텔레콤 A.X K2는 4개, 업스테이지 솔라 오픈2는 22개였다. 중국 딥시크 V3는 54개, 큐원3 235B는 129개였다.

특히 눈에 띄는 것은 작고 가벼운 인공지능의 인기다. 중국의 ‘큐원3 8B’는 최근 30일간 약 860만회 내려받았고, 이를 바탕으로 만든 인공지능도 6500개가 넘었다. 덩치가 큰 인공지능은 성능이 뛰어나더라도 실행하는 데 많은 컴퓨터 자원과 비용이 필요하기 때문이다. 국내 3개 사가 개발한 인공지능은 매개변수가 수천억 개에 달하는 초대형 모델이다. 이를 실행하려면 값비싼 고성능 컴퓨터가 필요하다. 장비를 직접 구입하는 데 수억원이 들 수도 있어 개인 개발자에게는 부담이 크다.

이에 개발자들은 인공지능의 성능을 최대한 유지하면서 크기를 줄이는 작업을 한다. 이를 ‘양자화’라고 한다. 허깅페이스에서 ‘백피카(Baekpica)’라는 이름으로 활동하는 백성훈 개발자는 업스테이지의 솔라 오픈2를 개인용 소형 컴퓨터에서도 실행할 수 있도록 압축했다.

백 개발자는 이데일리와의 인터뷰에서 “우리나라가 패스트팔로워 전략으로 세계적인 AI 경쟁을 하기 위해서는, 허깅페이스와 같은 오픈소스 커뮤니티에서 확장성 있는 생태계가 구축될 필요가 있다고 본다”고 했다. 그러면서 “이러한 모델 작업들의 시작점 또한 국내 AI 모델들의 오픈소스 생태계 활성화에 조금이나마 기여하고자 시작한 작업이었다”고 했다.

백 개발자는 “개인 수준에서 운용하기 어려운 모델을 개인 컴퓨터에서 사용할 수 있도록 만들고 싶었다”며 “솔라 오픈2는 개인용 장비에서 실행하기에 너무 크지 않은 수준의 모델 파라미터 수를 갖고 있기에 품질 측면에서도 높은 정밀도를 유지할 수 있다는 이점이 있다”고 솔라 오픈2를 압축한 경위를 설명했다.

이어 국산 인공지능에 대해서는 “적어도 납득 가능한 수준의 성능을 갖는 모델이 국내에서도 나오기 시작했다”면서도 “실사용 수준에서는 아직 큐원3.8-27B 등과 같이 더 적은 파라미터를 가진 모델의 성능도 잘 따라가지 못한 것이 사실”이라고 지적했다.

개발 환경의 차이도 짚었다. 백 개발자는 “큐원, 딥시크와 달리 최적화 작업 등에 참고할 레퍼런스의 양이 압도적으로 적고, 유명 서빙 프레임워크의 공식 지원 또한 상대적으로 더딘 편”이라고 했다. 중국 인공지능보다 참고 자료와 실행 프로그램의 지원이 부족하다는 뜻이다.

그는 “모델 라인업의 다각화가 충분히 이루어져야 할 것”이라며 “AI 모델을 다각화하여 커뮤니티가 활성화되고, 그 커뮤니티 안에서 또 새로운 결과물들이 만들어지는 선순환 구조가 자리잡아야 된다”고 강조했다. 한국 인공지능이 세계로 뻗어나가려면 뛰어난 기술을 개발하는 것뿐 아니라 세계 개발자들이 쉽게 사용하고, 고쳐 쓰고, 다시 나눌 수 있는 환경을 만드는 일이 중요하다는 지적이다.