독파모 2차 탈락해 이의제기한 '모티프테크놀로지스 입장문 ' 전문

입장문

저희 모티프테크놀로지스는 이번 독자 AI 파운데이션 모델 사업 2차 단계 선정 결과와 관련해 8월 27일 정식으로 이의 제기를 신청하였고, 관련하여 저희의 입장을 밝힙니다.

독자 AI 파운데이션 모델 사업은 한국이 독자적인 기술로 글로벌 경쟁력을 갖춘 프론티어급 파운데이션 모델을 개발·확보하는 것을 가장 중요한 목적으로 하고 있다고 저희는 이해하고 있습니다. 정부가 제시한 성능 목표 역시 글로벌 프론티어 모델 대비 95% 수준이었습니다.

모티프테크놀로지스는 AI 모델의 아키텍처 설계와 구현에 대한 차별화된 기술력을 갖고 있으며, 이에 더해 적절한 지원이 주어진다면, 독파모 사업의 이러한 목표를 가장 잘 실현할 수 있다는 자신감을 갖고 사업에 지원했습니다.

1차 단계를 위한 초기 5개 팀 선정에서는 제외됐지만, 2차 단계를 위한 추가 선정에서 저희를 선정해 주신 것 역시 이러한 잠재력을 인정해 주셨기 때문이라고 생각합니다.

2026년 2월 768장의 GPU를 제공받은 이후 저희는 지난 5개월간 ‘모티프 3’ 개발을 위해 가능한 모든 노력을 기울였습니다. 국민의 세금으로 제공받은 자원이 얼마나 소중한 것인지 잘 알고 있으며, 독파모 사업이 갖는 국가적 중요성과 기대의 무게를 깊이 이해했기 때문입니다.

저희가 이번에 개발해 제출한 모티프 3 모델은 글로벌에서 폭넓게 활용되는 종합 성능지표인 AAII에서 47점을 획득했습니다. 이는 모델 업체 기준 글로벌 10위이며, 미국과 중국을 제외하면 1위에 해당하는 성과입니다. 저희는 AI 모델 업체로서 글로벌에 당당히 내놓을 수 있는 성과라고 자부합니다.

과기정통부 역시 8월 25일 국무회의 대통령 보고에서도 독파모 47점, 글로벌 3강의 성과를 강조한 바 있습니다. 참고로 독파모에 제출된 다른 모델의 AAII 점수는 업스테이지 37점, SK텔레콤 35점, LG AI연구원 31점이었습니다.

그러나 8월 18일 과기정통부의 결과 발표에서 저희는 가장 낮은 점수로 탈락했습니다. 평가 결과 자체는 존중하고 받아들였습니다. 하지만 이후 여러 차례 언론을 통해 과기정통부는 모티프 3가 AAII 벤치마크 점수만 높았을 뿐 전문가 평가와 사용자 평가에서 문제가 있었다고 설명한 것으로 보도됐습니다. 이어 벤치마크 평가의 신뢰성 문제를 이유로 다음 3차 평가에서는 벤치마크 비중을 낮추겠다는 방향도 제시됐습니다. 일부 언론에 보도된 과기정통부 고위관계자 발언에서는 모티프 3가 벤치마크 점수에 비해 실제 추론 성능이 미흡하고 사용성과 활용성이 떨어진다는 평가까지 언급됐습니다.

저희는 이러한 내용은 단순히 어떤 업체가 선정되고 어떤 업체가 탈락했느냐의 차원을 넘어, 독파모 사업의 본질과 향후 나아가야 할 방향에 대한 근본적인 의문을 제기한다고 생각합니다. 또한 저희가 추구해 온 기술적 방향성과 그 결과물에 대해 일부 오해가 있을 수 있다는 생각도 하게 되었습니다. 이러한 문제의식에서 저희는 평가점수의 상세한 공개와 재심의를 정중히 요청드립니다.

파운데이션 모델의 가치는 챗봇의 사용성이 아니라 여러 도메인으로 확장 가능한 기반 성능에서 나온다고 생각합니다. 저희는 모델의 본질적인 성능이 높을 때 사용성을 포함한 다양한 확장 가능성 역시 빠르게 만들어질 수 있다는 믿음을 갖고 있습니다. 물론 좋은 파운데이션 모델의 기준에 하나의 정답만 있는 것은 아닙니다. 본질적 성능을 중시하는 저희의 관점과 일부 전문가들이 중요하게 판단하는 요소가 다를 수 있다는 점도 인지하고 있습니다. 어느 방향이 더 적절한지는 앞으로의 기술 발전과 시장 검증을 통해 판단될 것입니다.

다만 저희는 한국 AI 업계가 이번 평가 과정을 충분히 이해하고 공개적인 논의를 거침으로써 독파모 사업이 추구하는 파운데이션 모델의 모습과 가치가 더욱 선명해지고, 이를 통해 국가 AI 경쟁력 강화에 기여할 수 있기를 바랄 뿐입니다.

컴퓨터공학에서 벤치마크의 정의는 ‘하드웨어, 소프트웨어, 모델, 알고리즘 등의 성능·속도·정확성·효율성을 비교하고 측정하기 위해 개발된 표준화된 평가’입니다. 좋은 벤치마크는 제품을 평가하는 기준이 되며, 따라서 기업과 연구자들이 해당 벤치마크에서의 좋은 평가를 위해서 제품을 개선하기 위해 노력하는 과정을 통해 산업과 기술 발전의 방향에도 영향을 미칩니다. 따라서 컴퓨터공학 연구자들은 벤치마크의 중요성을 잘 이해하고 있습니다.

오늘도 전 세계의 많은 연구자와 기관은 AI 모델을 더 잘 평가하기 위해 여러 새로운 벤치마크들을 제안하고 있습니다. 하지만 특정 벤치마크가 실제 업계에서 널리 통용되기 위해서는 충분한 논의와 사용 과정을 거쳐 이 벤치마크가 객관적으로 의미가 있다는 것을 인정하는 사회적 합의가 있어야 합니다. 그 합의에서는 평가 결과를 인위적으로 만들어내기 어렵다는 점도 중요한 요소로 고려됩니다.

이번에 모티프 3가 높은 점수를 받은 AAII는 단순한 하나의 벤치마크가 아닙니다. 글로벌 AI 업계에서 폭넓게 활용되는 9개의 대표적 벤치마크를 취합한 종합 평가 지표입니다. 특정 성능뿐 아니라 사용성과 관련된 평가까지 포함하는 종합적인 성능 평가입니다. 이를 주관하는 Artificial Analysis는 AI 모델에 적합한 평가 지표를 제공하는 전문 기관으로 Intelligence Index(AAII)를 지속적으로 고도화하기 위한 노력을 꾸준히 해오고 있습니다. 이러한 이유로 전 세계 AI 모델 업계에서 AAII는 주요 참고 지표 중 하나로 활용되고 있으며, 많은 AI 업체가 이를 통해 모델의 경쟁력을 비교하고 있습니다. 과기정통부 역시 이러한 활용도를 고려해 독파모 평가의 중요한 항목 중 하나로 AAII를 포함한 것으로 이해하고 있습니다.

물론 AAII라고 모든 측면을 완벽하게 평가하는 단일한 절대 기준일 수는 없습니다. 다만 글로벌 AI 업계에서 폭넓게 활용되는 복수의 벤치마크들을 종합한 지표인 만큼, 독파모 참여 모델 간 성능 차이를 판단하는 데 있어 중요한 참고 기준으로 충분히 고려돼야 한다고 생각합니다. 저희 모델이 AAII 점수를 통해 형성된 기대에 비해 일부 전문가들의 기대를 충족하지 못했을 가능성도 있다고 봅니다. 하지만 이번 평가의 핵심은 독파모 참여 모델 간의 비교입니다. AAII에서 모델 간에 47점과 31점이라는 상당한 차이에도 불구하고, 글로벌 주요 벤치마크 결과와 전문가 평가가 상반된 결과가 발생한 이유와 배경에 대해서 기업과 업계가 이해할 수 있도록 보다 구체적으로 설명될 필요가 있다고 판단합니다.

사용성 역시 마찬가지입니다. 사용성은 단순히 모델의 성능 하나만으로 결정되지는 않지만, 모델의 기본적인 성능은 사용성을 뒷받침하는 중요한 요소입니다. 모델의 성능은 사용성과 밀접하게 연결되며, 성능이 충분하지 않은 모델을 기업과 사용자가 지속적으로 선택하기는 어렵습니다. 하지만 언론 보도에 따르면 과기정통부 고위 관계자는 독파모 모델들의 성능은 이미 충분하며 이제는 사용성에 초점을 맞춰야 한다는 취지의 발언을 했습니다.

하지만 저희를 포함한 한국 모델들의 성능은 아직 글로벌 프론티어 모델과 상당한 차이가 있다고 저희는 생각합니다. 지금의 성능에 안주하기보다 더 큰 투자와 노력으로 글로벌 선도권에 한시라도 빨리 다가가야 할 때입니다. 특히 독파모 사업의 당초 목표가 글로벌 프론티어 모델의 95% 이상 성능 확보였다는 점을 고려하면, 현재 한국 모델의 성능을 이미 충분한 수준이라고 평가하기는 어렵습니다.

실제 AAII 점수 기준으로 글로벌 프론티어 모델은 63점입니다. 저희 모티프 3도 아직 75% 수준에 불과합니다. 심지어 글로벌 프론티어 대비 49% 수준인 31점의 모델을 두고 이미 성능이 충분하다고 판단하는 것이라면, 저희로서는 그 기준에 동의하기 어렵습니다. 아직 가야 할 길이 멉니다.

저희는 모델의 본질적인 성능 향상이 독파모 사업의 목표에 가장 부합한다고 생각해 오고 있습니다. 이러한 관점에서 저희는 이번 심사 결과와 현재 이뤄지고 있는 3차 평가 방향에 대한 논의가 독파모 사업이 추구해야 할 본래의 목표와 충분히 부합하는지에 대해 이의를 제기합니다.

이러한 이의 제기는 저희가 독파모에 선정돼야 한다는 주장을 위한 것이 아닙니다. 저희는 이번 이의 제기가 독파모가 무엇을 위한 것인지 합의를 이끌어내고, 저희와 다른 경쟁업체들이 모두 동의하고, 개선할 방향을 찾아가는 과정이 되기를 바랍니다. 저희는 이의 제기 결과와 관계없이 독파모 3차에는 참여하지 않겠습니다.

독파모 2차를 통해 저희의 기술력을 시험할 기회를 주신 정부에 깊이 감사드립니다. 앞으로는 스스로의 힘으로 저희가 한국에서 가장 우수한 프론티어 모델을 만들고 글로벌 경쟁에서 이겨낼 수 있는 팀이라는 것을 증명하겠습니다.

25일 부총리께서는 스타트업은 공공/산업 특화모델에, 대기업은 최상위 프론티어 모델에 집중하는 것이 맞다고 말씀하셨습니다. 글로벌에서 프론티어 모델을 평가하는 일반적인 기준은 벤치마크입니다. 독파모 2차 결과에서 벤치마크는 스타트업 2개사가 대기업 2개사보다 우수했습니다. 반대로 사용성에서는 대기업이 나았다고 합니다. 서로 부족한 점을 보완하라는 의미로 하신 말씀으로 이해됩니다. 하지만 전 세계를 선도하는 프론티어 모델 업체의 절대 다수는 스타트업들이고,

저희는 당당히 그 중의 하나가 되겠습니다.

독파모 사업에서 합리적인 방향 설정은 국가적으로도 매우 중요합니다. 국가 사업의 방향이 글로벌 AI 모델 업계의 발전 방향과 조화를 이루고, 추진 과정이 투명하고 공정하게 이뤄지는 것은 반드시 필요합니다. 이를 위해 이번 심사 과정과 결과가 충분히 공개되고 검증될 수 있어야 하며, 이를 바탕으로 3차에서는 참여 기업들이 보다 명확한 방향 아래 역량을 집중할 수 있기를 바랍니다.

3차에 선정된 3개사에는 축하의 말씀을 드립니다. 앞으로 더욱 좋은 모델을 만들어 글로벌 AI 3강이라는 목표를 향해 저희 모티프테크놀로지스와 선의의 경쟁을 이어갈 수 있기를 기대합니다.

감사합니다.

주식회사 모티프테크놀로지스

대표이사 임정환

이의 제기 사항

100점 만점의 평가 배점은 다음과 같은 것으로 이해하고 있습니다.

벤치마크 평가 40점: AAII 25점, NIA 15점

전문가 평가 35점: 개발 전략 및 기술 10점, 개발 성과 및 계획 10점, 파급효과 및 기여계획 15점

사용자 평가 25점: 전문 사용자 평가 15점, 일반 사용자 평가 10점

1. 평가 결과와 상세 평가 내용을 공개해 주십시오.

평가는 배점과 채점 방식이 사전에 충분히 공개돼야 하며, 평가가 진행된 결과 역시 가능한 범위에서 참여 기업이 확인할 수 있어야 한다고 생각합니다. 이는 과정의 투명성뿐 아니라 선정·탈락 기업이 향후 더 나은 모델과 전략을 준비할 수 있도록 실질적인 피드백과 방향을 제공한다는 측면에서도 중요합니다.

이에 전체 평가 항목별 업체별 상세 점수와 평가 기준, 평가 내용을 공개해 주시기를 요청드립니다.

2. 벤치마크 평가의 배점 산정 방식의 근거를 제시해 주십시오.

벤치마크는 컴퓨터공학 산업과 학계 전반에서 중요한 평가 방법론으로 활용되고 있습니다. 하지만 이번 평가의 배점 산정 방식은 최고점과 최저점 간의 차이를 상당 부분 축소하는 방식으로 계산되었습니다.

글로벌 1위 AAII 점수가 63점인데, 이를 25점 만점 기준으로 환산하면 15.75점에 불과합니다. 독파모 참여 모델 가운데 1위인 47점과 4위인 31점의 차이 역시 최종 배점으로 환산하면 4점으로 축소됩니다.

저희는 이러한 배점 산정 방식이 벤치마크 결과의 성능 차이를 충분히 반영하지 못할 가능성이 있다고 판단합니다. 따라서 현재 논의되는 것처럼 벤치마크의 비중을 낮추기보다는, 글로벌 업계에서 널리 활용되는 벤치마크의 중요성을 유지하고 배점 산정 과정에서도 실제 성능 차이가 보다 적절하게 반영될 수 있어야 한다고 생각합니다.

3. 전문가 평가의 상세 기준과 결과를 공개해 주십시오.

전문가 평가는 총 35점으로, 개발 전략 및 기술 10점, 개발 성과 및 계획 10점, 파급효과 및 기여계획 15점으로 구성된 것으로 이해하고 있습니다. 기술력과 개발 성과 관련 항목이 전체 평가에서 상당한 비중을 차지합니다.

AAII 점수가 가장 낮은 LG의 경우 이전 1차 대비 모델 규모를 2배 이상 키웠지만 벤치마크 점수 개선은 미미했고, 독파모 참여 모델 가운데 가장 낮은 점수를 기록했습니다.

이는 전문가 평가에서도 개발 전략과 기술, 개발 성과 분야에서는 높은 평가를 받기 어려웠을 것이라고 추정할 수 있는 대목입니다. 또한 낮은 모델 성능에도 불구하고 높은 파급효과와 기여 가능성을 인정한 것이라면 그 판단의 근거 역시 충분히 설명될 필요가 있다고 생각합니다.

이미 공개된 각 모델의 테크니컬 리포트를 고려하더라도 가장 성능이 낮은 모델이 전문가 평가에서 1위를 차지했다는 결과에 대한 평가의 구체적인 판단 근거를 이해하기 어렵습니다.

이에 더해 저희의 경우 전문가 평가 과정에서 “컨소시엄의 주관, 참여기업 중 외국계 자본이나 해외 법인이 의결권 있는 주요주주로 참여하고 있는 기업이 있느냐”와 같이 전문가 평가 기준에 비추어볼 때 그 목적을 이해하기 어려운 질문들을 서면으로 요청받은 바 있었습니다. 따라서 전문가 평가에서 이러한 질문들이 어떤 평가 목적과 기준에 따라 활용됐는지 역시 설명이 필요하다고 생각합니다.

이에 전문가 평가의 상세한 평가 기준과 항목별 평가 내용, 평가 결과를 공개해 주시기를 요청드립니다.

4. 사용자 평가의 방법론, 상세기준, 결과를 공개해 주십시오.

저희는 사용자 평가에 있어 블라인드 평가를 요청한 바 있습니다. 유명 대기업과 상대적으로 인지도가 낮은 스타트업이 개발한 모델을 일반 사용자가 평가하는 과정에서 개발사를 사전에 인지할 경우, 브랜드 인지도나 선입견이 평가에 영향을 미칠 가능성을 배제하기 어렵다고 판단했기 때문입니다.

더구나 과기정통부가 밝힌 바와 같이 AAII 벤치마크 평가에서 나타난 성능 차이 결과가 일반 사용자 평가를 통해 크게 달라졌다면, 사용자 평가의 방식과 조건이 결과에 어떤 영향을 미쳤는지에 대하여 납득할 수 있는 근거가 필요하다고 생각합니다. 또 이러한 상세한 내용은 저희와 다른 모델 업체들이 보다 나은 사용성을 위해 모델을 개선하기 위해서도 중요합니다.

이상 이의 제기 사항에 대한 성의 있는 답변을 정중히 요청드립니다.