‘한국 AI’라더니 뼈대는 중국산? 올해 새로 나온 한국 AI 모델 절반이 알리바바 ‘큐원’ 기반이라는 보고서로 본 ‘기반 모델·파생 모델’의 뜻과 크래프톤 ‘라온-1 미니’ 같은 ‘바닥부터 만든 AI’의 차이, 내 AI 앱 원산지 확인법을 초보도 쉽게

배달앱에서 김치찌개를 시킬 때 ‘김치: 국내산’ 표시를 한 번쯤 보셨죠? 그런데 요즘 쏟아지는 ‘한국어 잘하는 한국 AI 모델’에도 비슷한 질문을 던져 볼 수 있어요. “이 AI, 뼈대는 어디서 왔을까?”

최근 공개된 한 보고서가 이 질문에 꽤 놀라운 숫자를 내놨어요. 올해(1~8월) 한국 개발자들이 세계 최대 AI 모델 공유 사이트 허깅페이스(Hugging Face)에 새로 올린 AI 모델 1,845건 중 49.3%가 중국 AI 모델을 바탕으로 만들어졌고, 그중 대부분이 알리바바의 ‘큐원(Qwen)’이었다는 거예요. 3년 전엔 겨우 1.2%였는데요. 마침 같은 주에 게임 회사 크래프톤은 “설계부터 학습까지 바닥부터 직접 만들었다”는 AI ‘라온-1 미니’를 공개했고요.

오늘은 이 소식을 계기로 ‘기반 모델’과 ‘파생 모델’이 뭔지, 숫자가 실제로 뜻하는 것과 뜻하지 않는 것, 그리고 내가 쓰는 AI 앱의 ‘원산지’를 확인하는 방법까지 초보 눈높이로 풀어 볼게요.

한눈에 보는 요약

먼저, ‘기반 모델’과 ‘파생 모델’이 뭐예요?

빵집을 떠올려 볼게요. 밀가루부터 반죽, 발효까지 처음부터 직접 만드는 건 시간과 돈이 엄청 들어요. 그래서 많은 빵집은 잘 만들어진 냉동 반죽을 사 와서, 자기만의 토핑과 굽는 법을 더해 ‘우리 가게 빵’을 만들죠.

AI도 똑같아요. 거대한 데이터로 처음부터 학습시킨 큰 모델이 기반 모델(파운데이션 모델), 즉 반죽이에요. 그걸 내려받아 한국어 자료를 더 먹이거나, 가볍게 줄이거나, 특정 업무에 맞게 다듬은 결과물이 파생 모델이에요. 이번 보고서는 바로 이 ‘반죽의 출처’를 센 거예요.

숫자로 보는 보고서: 3년 만에 1% → 49%

연구팀은 한국어 태그와 검색어로 찾은 한국 계정 1,993개가 허깅페이스에 올린 언어 모델 7,939건을 분석했어요. 지금까지 쌓인 전체 숫자로 보면 미국 기반이 더 많지만, 그중 60%는 2024년 이전에 만들어진 것이었죠. ‘올해 새로 만든 것’만 떼어 보면 흐름이 확 달라져요.

재미있는 건 딥시크예요. 설문에서 기업 담당자의 84.3%가 딥시크를 안다고 답했지만, 실제 파생 모델은 1%뿐이었어요. 반대로 큐원은 응답자의 45.1%가 “처음 들어 본다”고 했는데, 개발 현장에선 압도적 1위였죠. 뉴스에 자주 나오는 AI와 개발자가 실제로 쓰는 AI는 다를 수 있다는 뜻이에요.

개발자들은 왜 큐원을 고를까

개발자 커뮤니티 긱뉴스(GeekNews)에도 “국책 과제 제안서엔 빼지만, 서비스 시제품을 만들 땐 큐원을 반드시 후보에 넣는다”는 현직자 댓글이 달렸어요. 현장 분위기를 잘 보여 주는 말이죠.

잠깐! 이 숫자가 ‘뜻하지 않는 것’

“한국 AI 절반이 중국산”이라는 제목만 보면 깜짝 놀랄 수 있어요. 하지만 보고서도 분명히 선을 그었어요. 이건 허깅페이스에 공개된 파생 모델을 센 거지, 우리가 매일 쓰는 AI 서비스나 기업 전체의 AI 사용량을 센 게 아니에요.

회사들의 속마음: 설문 결과

연구팀은 중소·중견기업 102곳에도 물어봤어요. 질문을 어떻게 하느냐에 따라 답이 달라진 게 흥미로워요.

즉 “성능이 별로라서”보다 “내 데이터가 어디로 갈지 몰라서” 꺼린다는 거예요. 또 실무자는 중국 모델 사용을 더 많이, 관리자급은 더 적게 보고했어요. 윗선이 모르는 사이 현장에서 쓰이고 있을 수 있다는 뜻이죠.

‘중국 기반’이면 내 데이터가 중국으로 가나요?

초보가 가장 헷갈리는 부분이에요. 답은 “어떻게 쓰느냐에 따라 다르다”예요. 같은 반죽이라도 어느 가게 오븐에서 굽느냐가 중요하거든요.

그렇다고 ‘국내 서버면 무조건 안심’도 아니에요. 모델이 학습한 데이터에 따라 특정 주제에 대한 답변이 치우칠 수 있고, 기반 모델을 만든 회사가 라이선스를 바꾸거나 새 버전 공개를 멈추면 그 위에 지은 서비스들이 한꺼번에 흔들릴 수 있어요. 보고서가 ‘특정 모델 쏠림’을 경고한 이유예요.

반대편 사례: 크래프톤 ‘라온-1 미니’는 바닥부터

‘배틀그라운드’로 유명한 크래프톤은 10월 21일 자체 개발 AI 라온-1 미니(Raon-1 mini)의 미리보기(프리뷰) 버전을 공개했어요. 회사는 모델 설계부터 학습까지 프롬 스크래치, 즉 남의 반죽 없이 밀가루부터 직접 만들었다고 밝혔어요.

보고서가 국내 모델에 요구한 조건은 “성능만으로는 부족하고, 상업적으로 쓸 수 있는 라이선스, 다양한 크기, 고쳐 쓸 도구와 사례까지 갖춰야 한다”였어요. 라온-1 미니가 상업 이용이 자유로운 아파치 2.0을 고른 건 이 조건 중 하나를 채운 셈이에요. 다만 개발자들이 실제로 많이 골라 쓸지는 정식판 성능과 도구·사례가 얼마나 쌓이느냐에 달려 있어요.

나라 차원에선? ‘소버린 AI’ 이야기

소버린(Sovereign) AI는 ‘자기 나라가 스스로 통제할 수 있는 AI’를 뜻해요. 한국 정부도 국산 기반 모델을 키우는 프로젝트를 진행 중인데, 이번 보고서가 그 고민을 다시 꺼낸 셈이에요.

내 AI 앱 ‘원산지’ 확인하는 법

어려운 기술 지식 없이도 3가지만 보면 돼요. 김치찌개 원산지 표시를 보듯, AI에도 ‘표시’가 있는 곳이 많아요.

상황별로 이렇게 해요

자주 묻는 질문

마무리: 국적보다 ‘표시’를 보는 습관

이번 보고서를 한 줄로 줄이면 “앱 순위엔 안 보이지만, 개발 현장의 반죽은 빠르게 바뀌고 있다”예요. 큐원이 인기를 끈 이유는 싸고, 크기가 다양하고, 쓰기 편해서였어요. 한국 모델이 그 자리를 차지하려면 성능과 함께 ‘쓰기 편한 반죽’이 되어야 하고요. 우리 같은 사용자는 거창한 걱정보다 ① 기반 모델 ② 라이선스 ③ 데이터가 가는 곳, 이 세 가지 표시를 확인하는 습관이면 충분해요. 오늘 내가 쓰는 AI 앱 하나만 골라 ‘원산지’를 확인해 보세요. 🍞