국가대표 AI를 가리는 ‘독파모'(독자 AI 파운데이션 모델) 2차 평가에서 탈락한 모티프테크놀로지스가 이의를 제기하자, 과학기술정보통신부가 27일 평가 세부 점수를 전면 공개했어요. 종합 1위는 70.6점을 받은 SK텔레콤이었고, 이어 업스테이지 69.9점, LG AI연구원 69.0점, 모티프 65.8점 순이었어요. 정부가 점수를 공개한 건 모티프의 요청에 따른 거예요. 모티프는 글로벌 벤치마크에서 1위를 하고도 탈락했다며 반발했고, 과기정통부는 이의신청을 정해진 절차에 따라 처리해 … 더 읽기
과학기술정보통신부가 20일 독파모(독자 AI 파운데이션 모델) 2차 평가의 항목별 세부 점수를 전격 공개했어요. SK텔레콤과 LG AI연구원이 각각 두 개 항목에서 1위를 차지했고, 항목마다 1위 기업이 모두 달랐다는 점이 이번 공개의 핵심이에요. 독파모가 뭔지 잠깐 짚어두면 이해가 쉬워요. ‘독자 AI 파운데이션 모델’의 줄임말로, 해외 빅테크에 의존하지 않고 한국이 자체적으로 대형 AI 기초모델을 만들기 위한 정부 주도 … 더 읽기
“소수 승자만 뽑는 지금의 방식을 탈피해야 한다는 공감대가 있다.” 류제명 과학기술정보통신부 2차관이 18일 독파모(독자 AI 파운데이션 모델) 2차 평가 결과를 발표하면서 던진 말이에요. 결과를 놓고 나온 말치고는 이례적으로, 이 프로젝트의 방향 자체가 바뀔 수 있다는 신호로 읽히거든요. 과기정통부는 이날 2차 평가에서 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 3개 팀이 다음 단계로 진출했다고 밝혔어요. 1차 평가에서 ‘패자부활전’으로 합류했던 모티프테크놀로지스 컨소시엄은 … 더 읽기
왜 지금 이 결과가 눈길을 끌까요. 정부가 글로벌 빅테크 의존에서 벗어나려고 추진하는 독파모(독자 AI 파운데이션 모델) 프로젝트에서, 대기업이 아닌 후발주자 스타트업이 1위에 오르는 이변이 나왔거든요. 참여 모델을 대상으로 한 글로벌 벤치마크 평가 결과예요. 연합뉴스와 전자신문 등이 8월 13일 보도한 내용을 종합하면, 독파모 참여 모델을 대상으로 한 글로벌 성능 평가에서 스타트업 모티프의 ‘Motif 3’가 국내 1위에 … 더 읽기
전년 동기 대비 92%, 세계 수학 추론 벤치마크 최상위권. 숫자 두 개만 봐도 SK텔레콤의 AI 전략이 이제 ‘선언’에서 ‘실행’ 단계로 넘어왔다는 느낌이 확 오네요. 11일 SKT가 공개한 자체 AI 모델 ‘에이닷엑스(A.X) K2’의 벤치마크 결과와 데이터센터 실적이 그 방증이에요. SKT는 이날 A.X K2가 수리 추론 능력을 측정하는 글로벌 벤치마크에서 세계 정상급 성적을 기록했다고 공식 발표했어요. 특히 … 더 읽기
대한민국 AI 주권을 좌우할 ‘독파모'(독자 AI 파운데이션 모델) 프로젝트가 2차 평가에 돌입했어요. 1차 관문을 통과한 네 팀이 이번 주말이면 절반으로 줄어들게 되는데요, 왜 이 시점에 평가가 더 깐깐해졌을까요? 데이터·비용·활용성, 세 갈래 검증 지난 5월 출범한 독파모는 정부가 추진하는 ‘AI 3대 메가 프로젝트’ 중 하나로, 글로벌 빅테크에 의존하지 않는 한국형 AI 기초모델을 직접 만드는 게 목표예요. … 더 읽기
국산 AI 모델의 실력을 시민이 직접 가린다면, 그 결과는 과연 어떤 모습일까요? 오늘(8일)부터 과기정통부가 진행하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 2차 단계평가’가 시작되면서, 일반 국민 200명이 평가단으로 투입됐습니다. 지난 7월 과기정통부는 국내 AI 기업들이 개발한 파운데이션 모델을 대상으로 1차 평가를 진행했어요. 당시 네이버·카카오·LG·SKT 등 국내 대표 기업들과 AI 스타트업의 모델들이 경쟁했고, 상위 4개 팀이 국가대표 AI … 더 읽기
솔직히 말씀드리면, 이번 결과는 좀 아쉬워요. 진심이에요. 과기정통부가 추진하는 ‘국가대표 AI'(독자파운데이션모델·독파모) 1차 평가에서 네이버, SKT, LG, NC소프트, 업스테이지 5개 팀이 최종 합격했고 — 카카오와 KT는 탈락했어요. 심사 결과는 오늘 오후 각 컨소시엄에 통보됐다고 합니다. 숫자로 보면 냉정해요 독파모 사업은 국내 기업들이 독자 AI 파운데이션 모델을 개발하도록 정부가 연구개발비를 지원하는 초대형 프로젝트예요. 1차에 10개 컨소시엄이 지원했는데 … 더 읽기