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네이버, AI 모델서 중국산 뺀다…한국어 특화 멀티모달로 승부수 [경제일보] 네이버(대표 최수연)가 자사 인공지능 모델에 적용했던 중국산 비전 인코더를 완전히 배제하고 자체 개발한 독자 기술을 전면 적용한다. 이로써 국가 파운데이션 모델 사업 당시 불거졌던 기술 종속 논란을 잠재우고 한국 문화에 최적화된 멀티모달 경쟁력을 한층 끌어올릴 전망이다. 17일 정보기술 업계에 따르면 네이버클라우드는 지난달 초 독자적인 비전 인코더 개발을 마무리 짓고 향후 개발하는 멀티모달 모델 전반에 이를 적용하기 위한 내재화 작업에 돌입했다. 비전 인코더는 이미지와 영상 정보를 인공지능이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 핵심 모듈로 텍스트와 음성 등을 종합적으로 다루는 멀티모달 모델에서 시신경 역할을 수행하는 기술이다. 새롭게 개발된 비전 인코더는 네이버클라우드의 기존 자체 기술인 브이유클립(VUClip)의 성능을 대폭 개선한 최신 모델이다. 현재 오픈소스 생태계에서 활용성이 검증된 중국 알리바바의 큐웬 등 글로벌 최상위권 모델의 인코더와 대등한 수준의 정보 처리 성능을 확보한 것으로 알려졌다. 앞서 네이버클라우드는 올해 초 정부가 주도한 독자 인공지능 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에 참여하는 과정에서 거센 비판에 직면한 바 있다. 자사 옴니모달 모델 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크에 큐웬 2.5 모델의 비전 인코더와 가중치를 일부 차용했다는 사실이 외부 검증을 통해 알려지면서다. 당시 정부는 모델 학습 초기 단계부터 자체 기술로 구축하는 이른바 프롬 스크래치 원칙을 강력하게 내세웠다. 네이버클라우드는 비전 인코더가 단순한 시각 정보 변환 모듈이며 언제든 자체 기술로 교체 가능한 부품이라고 해명했지만 결국 해당 논란의 여파로 지난 1월 국책 사업 1차 심사에서 고배를 마시는 뼈아픈 결과를 낳았다. 네이버클라우드는 이번 자체 인코더 개발과 전면 적용을 통해 당시의 약속을 기술력으로 증명함과 동시에 외산 모듈 의존도를 완벽히 끊어내게 됐다. 다만 이미 오픈소스로 외부에 배포된 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크 모델의 인코더 교체 여부와 적용 시점은 아직 구체적으로 확정되지 않았다. 이번 비전 인코더의 가장 큰 기술적 특징은 인공지능을 학습 단계부터 한국어 중심으로 훈련시켜 이미지와 한국어를 중간 번역 과정 없이 직접 연결하는 구조에 있다. 기존 글로벌 인코더들이 제주 하르방 이미지를 인식할 때 먼저 영어 단어인 석상으로 치환해 처리하는 한계를 보였다면 네이버 모델은 이미지를 보는 즉시 하르방이라는 한글 고유명사를 직관적으로 도출해 낸다. 이러한 다이렉트 데이터 처리 방식은 정보 왜곡 현상을 원천 차단해 한국의 지리와 문화 특유의 복잡한 맥락을 완벽하게 읽어낼 수 있게 만든다. 국내 공공기관이나 금융권처럼 데이터 주권 확보와 문화적 정확성이 생명인 산업군에서는 외산 모델이 범접할 수 없는 차별화된 경쟁력으로 작용할 공산이 크다. 전문가들은 네이버클라우드가 고도화된 시각 데이터 해석 능력을 바탕으로 자사의 핵심 비전인 소버린 인공지능 생태계 확장에 더욱 강력한 드라이브를 걸 것으로 분석한다. 글로벌 빅테크들이 주도하는 인공지능 패권 경쟁 속에서 핵심 기술 자립은 정보기술 기업의 생존을 결정짓는 최우선 과제로 떠올랐다. 단순한 부품 교체를 벗어나 설계부터 데이터 융합까지 완전한 내재화를 이룬 네이버가 글로벌 인공지능 시장에서 독자적인 플랫폼 사업자로서의 입지를 확고히 다질 수 있을지 시장의 이목이 집중되고 있다.2026-04-17 16:53:49
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연이은 AI 모델 카피 논란…업스테이지·네이버클라우드 '진땀' [이코노믹데일리] 업스테이지의 '솔라 오픈 100B' 카피 의혹에 이어 최근 네이버클라우드의 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크 모델'에 대한 프롬 스크래치 논란이 제기됐다. '독자 AI(인공지능) 파운데이션 모델' 프로젝트 대표 5사 중 2개의 기업에 프롬 스크래치를 둘러싼 논란이 연이어 터진 것이다. 6일 업계에 따르면 네이버클라우드의 '하이퍼클로바X 시드 32B 싱크 모델'이 중국 알리바바의 'QWEN-2.4 언어모델'과 일부 유사한 부분이 있다는 목소리가 나왔다. 두 모델 간 비전 인코더 웨이트(가중치)의 코사인 유사도와 피어슨 상관계수가 높다는 주장이다. 네이버클라우드 관계자는 "이번 모델에서는 글로벌 기술 생태계와의 호환성과 전체 시스템의 효율적 최적화를 고려해 검증된 외부 인코더를 전략적으로 채택했다"며 프롬 스크래치 방식이 아니라는 논란에 대해서는 "네이버클라우드는 핵심 엔진을 프롬 스크래치 단계부터 100% 자체 기술로 개발했다"고 부인했다. 프롬 스크래치라는 표현은 기존 기계학습 연구 현장에서 매우 제한적으로 쓰이던 용어다. 모델 아키텍처 설계부터 가중치 초기화, 학습 데이터 구성까지 기존 자산에 기대지 않고 처음부터 구축했을 때에만 사용된다. 그러나 최근 대규모언어모델(LLM) 시대에 들어 이 개념은 사실상 이론적 표현에 가깝다는 평가가 나온다. 수천억 파라미터 모델을 개발하면서 공개 논문, 오픈소스 코드, 선행 연구를 전혀 참고하지 않는 경우는 거의 없기 때문이다. 국내에서는 프롬 스크래치라는 표현이 유난히 강조돼 왔다. 배경에는 정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 있다. 이 사업은 해외 빅테크 의존도를 낮추고 국가 차원의 AI 자립을 달성하겠다는 목표 아래 출범했다. 문제는 이 과정에서 독자성, 자립성 같은 개념이 기술적 정의가 아닌 선언적 언어로 사용됐다는 점이다. 업스테이지 역시 비슷한 논란에 휩싸였다. 업스테이지는 '솔라 오픈 100B 모델'을 공개하며 독자 개발을 강조했지만, 최근 중국 AI 모델과의 구조적 유사성이 제기되면서 논쟁에 휘말렸다. 업스테이지는 학습 데이터와 훈련 방식의 독립성을 강조하며 해명에 나섰고, 외부 검증 절차까지 진행했다. 김성훈 업스테이지 대표는 지난 2일 공개 검증회에서 "유사성이 지적된 구간은 모델 전체의 0.0004%에 불과한 미세 영역이며 나머지 99.9996%는 완전히 다르다"며 "언어모델의 구조적 특성상 레이어놈의 유사도가 높게 나오는 것은 자연스러운 현상"이라고 설명했다. 해외에서는 이런 논란이 상대적으로 적다. 오픈AI, 메타, 구글 모두 기존 연구와 구조를 적극적으로 활용한다는 사실을 숨기지 않고 어떤 부분에서 차별화를 했는지, 어떤 성능을 달성했는지를 설명한다. 알리바바의 'QWEN2-Audio'는 오픈AI의 음성인식 기술을 기반으로 구축됐고 'QWEN3-Omni'는 구글의 이미지 인식을 기반으로 제작됐다고 알려졌다. 또한 SKT는 자사의 한국어 특화 LLM(거대언어모델) 'A.X 4.0'이 오픈소스 기반 모델인 알리바바의 'Qwen 2.5'를 기반으로 설계됐다고 밝힌 바 있다. 네이버클라우드 관계자는 "이번 모델의 핵심 기여는 단순한 부품 조립이 아닌 통합 아키텍처의 완성에 있다"며 "글로벌 AI 업계에서도 이러한 방식은 시스템 확장성을 위한 보편적인 설계 표준으로 자리 잡고 있다"고 말했다.2026-01-06 13:37:52
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