[이데일리 김현아 기자] 오픈AI와 구글 같은 빅테크 기업들이 최신 AI 파운데이션 모델의 파라미터(매개변수)수를 1750억 개 이상으로 확대했지만, 모든 인공지능(AI) 서비스에서 모델 크기가 초거대일 필요는 없다.

특히 산업용 데이터를 활용하는 AI 시장에서는 모델 크기보다 데이터 프로세싱이 중요하며, 서버나 클라우드에 의존하지 않고 모바일 기기에서 정보를 처리하는 온디바이스AI(엣지AI)에서도 마찬가지다.

[이데일리 이미나 기자]

이런 가운데, LG AI연구원, 모레, 업스테이지, 엔쓰리엔 등이 세계 최대의 AI 플랫폼인 허깅페이스의 ‘오픈 LLM 리더보드’에서 1위를 차지해 2025년 이들의 활동에 관심이 집중되고 있다. 허깅페이스 오픈 LLM 리더보드는 개방형 AI 모델의 성능을 측정해 순위를 매기는 웹사이트다.

LG AI연구원, 모레, 업스테이지, 엔쓰리엔 1위

LG AI연구원은 이달 자사의 온디바이스용 AI 모델 ‘엑사원 3.5’를 통해 허깅페이스 리더보드의 ‘엣지’ 부문에서 1위를 기록했다. ‘엑사원-3.5-2.4B-인스트럭트’ 모델은 구글 ‘젬마 2’, 알리바바 ‘큐원 2.5’ 등을 제치고 최고 점수를 달성했다. 배경훈 LG AI연구원장은 지난 11월 이데일리글로벌AI포럼(GAIF)에서 “2021년 처음 엑사원 1.0을 발표했는데 거대언어모델(LLM)이다 보니 실제 산업현장에서 쓰기에는 효율성에 한계가 있었다”며 “이에 보다 작은 경량화 모델을 개발하게 됐다”고 전했다.

AI 인프라 소프트웨어 업체 모레는 지난 1월, 자체 모델 ‘MoMo-70B’로 매개변수 700억 개 기준 1위를 달성했다. 모델 개발에서 1위까지 단 3개월이 걸린 이유는 고도의 병렬 처리 기술 덕분이다. 모레는 매개변수를 1020억 개로 늘린 ‘Motif’를 개발했으며, 새해에는 공공 및 금융 시장을 겨냥한 마케팅을 본격적으로 추진할 계획이다. 조강원 모레 대표는 “오픈AI와 구글이 LLM을 잘하는 이유는 인하우스 소프트웨어 덕분”이라며, “비용과 에러를 줄이는 인프라 소프트웨어가 중요하다”고 말했다.

AI 모델 크기보다 ‘효율성’ ‘산업 최적화’ 중요

이 외에도 구글, 애플, 아마존 등 글로벌 기업 출신 인재들이 이끄는 업스테이지는 지난 9월 ‘솔라 프로 프리뷰’로 매개변수 700억 개 미만 기준으로 허깅페이스 리더보드 1위를 차지했으며, 엔쓰리엔은 지난 11월 자체 인프라를 기반으로 한 ‘오픈 LLM 리더보드 2’에서 110억 개 미만 기준 1위를 기록했다. 지난 6월 시작된 오픈 LLM 리더보드 시즌2는 시즌1의 평가 지표와 방식을 대대적으로 개편해 새롭게 출범했다.

업계 전문가는 “허깅페이스 리더보드는 객관적인 지표가 부족한 AI 시장에서 기술력을 평가할 수 있는 중요한 도구 중 하나”라며, “새해 트렌드 중 하나는 산업별 도메인에 최적화된 기업용 AI인 만큼, 기술력으로 무장한 한국 딥테크 기업들의 활약을 기대한다”고 말했다.