네이버가 국가대표AI 사업에 탈락한 이유 하정우 엔지니어의 생각

댓글 24

1. 컴구조 · 2026-01-16 20:32:53 · 공감 22

   아무 생각 없이.. 국가 AI에 일부 모듈이라도 중국 오픈소스를.. 사용해서 제출한 것 자체가.. 문제죠.
2. 모꼬이게 · 2026-01-16 20:36:08 · 공감 2

   @컴구조님 재참여 안한다는거 보면 네이버도 그 때문에 큰 기대는 안한듯 싶어요. 본인들는 떨어질거라 예상했는데 다른 사람들이 아니 네이버가 떨어지다니... 이러고 있는건지도요.
3. 아범테크 · 2026-01-17 08:15:05

   @컴구조님 만약 미국쪽 모듈을 쓰면 괜찮았을까요?
   오픈소스 AI 소프트웨어 기반이 미국과 중국이 다 쌓아올렸는데 안쓰는건 거의 불가능하지 않나 싶습니다.
   특히 이번 1차 평가가 실질적으로 3개월만에 단시간에 뽑아내야 했던 상황에서요.
4. 기타사외유출 · 2026-01-17 09:51:47

   @님 오픈소스를 쓴 게 문제가 아니라 다른 회사들도 오픈소스는 쓰는데 프롬 스크래치라는 조건으로 가중치 초기화한 다음 전면 재학습을 하는 조건이었는데 비전 인코더 쪽은 그대로 갖다 붙여서 문제가 된 것입니다.
   
   각 회사들이 원래 AI를 안 하던 회사들도 아니고 기존에 축적한 역량 위에서 하라는 거였는데 안 될 거 같으면 그 부분은 빼고 했어야 되지 않나 싶어요
5. When2Fly · 2026-01-16 20:43:23 · 공감 1

   어차피 규정위반인 상황에서 왜 떨어졌냐느니 최고의 모델이라 판단한다느니 라는 말이 무슨 소용이 있을까요.
   각 모델의 평가점수 등 개별 항목에 대해서 발표시 순위를 다 공개했는데요.
6. 블루텀 · 2026-01-16 21:34:39 · 공감 2

   네이버 이외엔 모두 텍스트 기반 모델이라 아쉽더군요. 그리고 LLM 모델 돌릴 때도 임베딩 모델은 범용적인 거 가져다 쓰는데 그런거랑 좀 비슷한 것 아닌가요?
7. 제이닷 · 2026-01-17 07:42:14

   @블루텀님 맞아요 그리고 bge-m3도 중국발인데... 다른 팀들 과연 이거 안썼을지 궁금합니다 ^^
8. 아범테크 · 2026-01-17 08:17:09

   @블루텀님 뭐 텍스트 기반이라도 먼저 잘해야하지 않나 싶더라고요. 지금 결과들 보면요
9. 파루라마 · 2026-01-17 03:51:29

   NC 탈락한 얘기는 누구도 어디에도 안 나오네요. 너무나 당연하다는 듯한.. ㅋㅋ
10. lattice · 2026-01-17 06:37:35

    근데 너무 당연한 얘기라 답변을 했는데 사실 답변을 안한것과 별 차이가 없네요 ㅋ
11. Chappelle · 2026-01-17 07:57:02

    이쉽네요
12. 아범테크 · 2026-01-17 08:12:02 · 공감 1

    다들 텍스트기반했는데 자기 혼자 평가방식이 다른 옴니모달해서 잡음을 일으켰다 하더라고요. 오히려 감정요인이 된...
13. 블루텀 · 2026-01-17 08:24:53

    @님 정작 시장에서 필요한 건 옴니모달이죠. 피지컬ai나 버티컬ai 같은 국내 소버린ai 목표를 위해서는요. 또 텍스트 모델이었기 때문에 비전인코더가 필요 없었을 테고, 옴니였다면 마찬가지로 가져다 썼겠죠. 텍스트 임베딩 모델처럼요.
14. 아범테크 · 2026-01-17 09:42:12

    @블루텀님 음 우선 정확히 하자면 시장에서는 아직 옴니모달은 형성이 매우 미미합니다. 피지컬 ai 시대 들어가면 좀 필요해지겠지만 이직은 형성중이죠.
    
    지금 텍스트기반이 시장이 압도적으로 제일 크고, 텍스트+이미지 멀티모달이 상당히 치고 올라오고 있죠.
    
    멀티모달이었으면 상당히 좋게 생각했을텐데 첫 스타트부터 옴니모달하니 조금은 읭 하더라고요.
15. 따뜻남 · 2026-01-17 08:17:40 · 공감 1

    오픈소스니까 갖다썻지
    Openai도 마찬가지입니다.
    
    모든근간부터 다 직접개발하나요? 오픈소스가 왜 오픈소스인데...
    국가대표 한컴오피스, 반디집, 알집은 오픈소스가 없을까요?
    
    적당히 튜닝잘해서 성능을 끌어올리고 한글지원 되게끔만들고 국내에 최적화해서 온국민이 잘쓰면 그게 k-ai입니다.
    
    애초부터 지난정권에서 알앤디예산 대폭깍아버린 시점에 선점랄기회를 미국. 중국에 다 뒤쳐져서 빠르게 따라잡을람 그거갖다쓸수밖에 없어요. 다음번에 모듈 교체하던가 해야지... 원
16. SoGentle · 2026-01-17 09:08:37 · 공감 1

    @따뜻남님 코딩 오픈소스랑 weights 같은걸 갖다 쓰는건 다르지 않을까요. 뭔가 트레이닝 하는 코드가 오픈소스고 그걸 갖다 썼다면 말씀하신 것처럼 저도 생각이 같은데. 모델의 결과물 갖다 쓰는건 지속 가능성이 없다는 점에서 정부 과제 취지랑 안 맞는건 맞는거 같아요.
17. 아범테크 · 2026-01-17 09:43:30

    @SoGentle님 그러기엔 1차 평가기간이 많이 짧지 않았나 생각이 듭니다.
18. 아쿠아루비 · 2026-01-17 09:45:43

    @따뜻남님 단순히 오픈소스를 써서 탈락한게 아닙니다. 중요한건 독자적으로 바닥부터 재현할 수 있냐는 겁니다.
    
    학습 데이터까지 다 갖다 쓰면, 바닥부터 재현하자는 의도에 맞지 않는 거죠.
19. Mr.UN · 2026-01-17 11:37:32

    @따뜻남님 오픈소스 모델을 가져다 쓰는게 문제가 아니라 가중치를 그대로 쓴게 문제인 겁니다.
20. 보리 · 2026-01-17 09:16:09

    이런 글과 댓글 너무 소중하고 감사합니다. 문과생한텐 큰 도움이 되네요 ㅎㅎ
21. 칸호 · 2026-01-17 10:01:28

    멀티모달 하다 보니 오히려 시각 부분 인코더를 중국 오픈소스(웨이트) 이용해서 탈락한 건가요? 그렇다면 멀티모달로 간 게 오히려 손해를 본 꼴이네요. 이건 억울할 만도 한데..? 그러면 주가에는 악재가 아닌 것인가 ㅎ. 다른 모델들이 다 텍스트 위주였다면, LLM 쪽만 보고 비교 평가하는게 더 맞지 않았을까, 라고도 생각이 드네요.
22. 알이랑 · 2026-01-17 10:15:04

    @칸호님
    멀티모달이 아닌 옴니모달이었다고 하네요.
    
    제가 옴니모달과 멀티모달 차이를 몰라서 조사한 내용 덧붙입니다.
    ——————————
    멀티모달이 서로 다른 감각을 담당하는 여러 모델을 이어 붙인 **'조립식 시스템'**이라면, 옴니모달은 하나의 신경망이 모든 데이터를 동시에 처리하는 **'일체형 유기체'**입니다.
23. 내인생의로또 · 2026-01-17 10:30:01

    네이버가 그닥 참여 의사가 없었던거 같네요.
    그냥 형식적으로 참여정도..
24. Mr.UN · 2026-01-17 11:43:50

    가중치를 그대로 썼다는 건 그 학습한 데이터 내용을 알지 못 한 채 쓴다는 것이니 국가 관련 업무나 서비스에는 적용해서는 안 되는 게 맞고 국가대표 Ai라는 취지에서는 배제되는게 타당합니다.