한국에서 AI를 만드는 이유

한국이 자체 AI 모델을 개발하는 핵심 이유는 기술 주권을 확보하고, 한국어의 특성과 국내 문화적 맥락을 완벽하게 이해하는 서비스를 제공하기 위함입니다. 또한, 국내 기업의 민감한 데이터를 보호하고 관련 규제를 준수하며, 해외 모델 의존에 따른 비용 및 안정성 문제를 해결할 수 있습니다. 궁극적으로는 국내 AI 산업 생태계를 활성화하고 국가 경쟁력을 강화하는 데 그 목적이 있습니다.

한국어 및 문화 맥락 최적화: 높임말, 어미 변화 등 한국어의 복잡한 구조와 한국의 사회·문화적 맥락을 정확히 이해하고 반영하는 AI 서비스를 제공하기 위해 필수적입니다.
데이터 주권 및 규제 준수: 개인정보보호법 등 국내 규제를 준수하고, 기업 및 공공기관의 민감한 데이터가 해외로 유출되는 것을 방지하여 데이터 주권을 확보할 수 있습니다.
비용 및 안정성 통제: 해외 모델 사용 시 발생하는 네트워크 지연 및 높은 비용 문제를 해결하고, 트래픽 급증과 같은 상황에서 안정적인 서비스 운영을 보장할 수 있습니다.
산업별 특화 및 보안: 통신, 금융, 게임 등 특정 산업 분야에 맞춘 모델을 개발하여 데이터 보안을 강화하고 해당 분야에 최적화된 성능을 이끌어낼 수 있습니다.
국내 AI 생태계 경쟁력 강화: 자체 모델 개발은 국내 AI 연구 인력 양성, 스타트업 성장, 산업 전반의 기술 경쟁력을 높이는 핵심적인 기반이 됩니다.

한국의 대표적인 파운데이션 모델 개발 참여 회사

한국의 AI 모델 개발은 통신사와 IT 서비스 기업이 주도하고 있으며, 통신사 중에서는 LG(엑사원), SK텔레콤(텔코 LLM), KT(믿:음)가 각사의 강점을 살린 모델을 선보였습니다. 서비스 기업 진영에서는 네이버(하이퍼클로바X)가 압도적인 한국어 성능을 자랑하며, 카카오는 자체 개발과 외부 협력을 병행하고 있습니다. 더불어 업스테이지(솔라), 엔씨소프트(바르코) 등도 특정 분야에 특화된 고성능 모델로 기술 경쟁에 참여하고 있습니다.

통신사

통신사
- LG: LG AI연구원에서 전문가용 멀티모달 AI '엑사원(EXAONE)'을 개발하고 있으며, 최신 버전은 효율성과 성능을 크게 개선하여 일부를 오픈소스로 공개했습니다.
- SKT: 통신 분야에 특화된 '텔코(Telco) LLM'을 개발하여 고객센터 상담 자동화 등 실제 업무에 적용하고 있습니다.
- KT: '코리아 센트릭(Korea-Centric)' 철학을 바탕으로 한국 중심의 LLM '믿:음(Mi:dm)'을 개발하고, 기술 보고서를 통해 투명성을 높이고 있습니다.
서비스 기업
- 네이버: 압도적인 한국어 데이터로 학습한 '하이퍼클로바X(HyperCLOVA X)'를 개발했으며, 자사의 검색, 쇼핑 등 다양한 서비스에 연동하여 높은 활용도를 보입니다.
- 카카오: 과거 '코GPT(KoGPT)'를 공개했으며, 현재는 자체 모델 개발과 글로벌 모델 협력을 병행하는 전략을 취하고 있습니다.

참고: 업스테이지(Solar), 엔씨소프트(VARCO) 등도 국내 대표적 모델/플랫폼을 보유(게임 도메인 강점).

모델 확인 방법 및 순위 정보

개발된 AI 모델들은 AWS 같은 클라우드 마켓플레이스나 기업이 직접 제공하는 플랫폼을 통해 성능을 확인하고 사용할 수 있으며, 일부는 오픈소스로 공개되어 직접 테스트할 수 있습니다. 모델 간 순위는 허깅페이스의 'Open LLM Leaderboard'나 K-MMLU 같은 특정 성능 평가 결과를 통해 간접적으로 비교할 수 있습니다. 다만, 평가 기준에 따라 순위가 달라지므로 절대적인 순위는 없으며 사용 목적에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

확인 방법(체크리스트)

공식 문서·제품 페이지: 모델 라인업, 지원 모달리티(텍스트/이미지/오디오), 컨텍스트 길이, 가격·SLA.
모델 카드·허깅페이스 등: 학습/튜닝 데이터 특성, 라이선스, 한계·안전성 노트.
기술 보고서·논문(arXiv 등): 벤치마크 지표(K‑MMLU, HAE‑RAE 등)와 평가 방법 검증.
클라우드 마켓플레이스: AWS Bedrock/JumpStart, 각사 스튜디오(CLOVA Studio 등)에서 데모·API 체험.
사내 PoC: 자체 평가셋으로 정확도/환각, 응답지연, 토큰 비용(TCO)·스케일 안정성 검증.

순위를 볼 수 있는 곳(해석 팁 포함)

글로벌 리더보드
- Hugging Face Open LLM Leaderboard: 표준 벤치마크 기반 비교. 한국어 성능은 별도 지표 확인 권장.
- LMSYS Chatbot Arena: 사용자 체험 기반 ELO 순위. 대화 품질 감 잡기에 유용하나 한국어 가중치는 제한적일 수 있음.
- HELM/Papers with Code: 태스크별 세부 지표와 비교 참고용.
한국어 특화 벤치마크
- K‑MMLU, HAE‑RAE, KLUE, KoBEST 등 공개 리더보드/리포트.
- 기업·연구기관의 기술 보고서(예: EXAONE, HyperCLOVA X, Solar, VARCO) 최신 수치 확인.
정책·사업 선정 현황
- 정부 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 등 사업 발표 자료: 주요 참여 기업과 연구 방향 파악(순위라기보다는 공식 인정·로드맵 참고용).

Tip

순위는 평가축에 따라 달라집니다. 한국어 성능, 멀티모달, 추론/코딩, 비용·지연, 보안·온프레미스 요건 등 목적별로 상이하니, 사용 시나리오를 먼저 정의하고 그에 맞는 지표로 비교하세요.