독파모 2차 평가 결과, 모티프는 왜 탈락했을까

AI 기술과 통찰 · AI 이슈 해설

AAII 최고점과 종합평가 탈락 사이, 8월 20일까지 공개된 5개 평가 항목과 당시 미공개 점수

자료 범위: 이 글의 평가 결과·배점 설명은 2026년 8월 20일까지 공개된 자료를, Artificial Analysis 비교표는 8월 21일 확인값을 기준으로 한다. ‘미공개 점수’와 자료의 한계에 관한 설명은 당시 확인 범위를 뜻하며, 이후 공개 상태를 나타내는 설명이 아니다.

독파모 2차 평가에서 가장 눈에 띈 장면은 분명했다. 글로벌 범용 성능을 보는 AAII에서 참가팀 중 최고점을 기록한 모티프테크놀로지스가 탈락하고, 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 다음 단계에 진출했다.

제목만 보면 답은 단순해 보인다. 모티프가 다른 항목에서 낮은 점수를 받았기 때문일 것이다. 하지만 당시 공개된 자료는 어느 항목이 몇 점 차이를 만들었는지까지 보여주지 않았다. 최고점 팀과 평균은 공개됐지만 네 팀의 전체 성적표와 최종 총점은 당시 확인할 수 없었다.

따라서 이 글의 목적은 확인되지 않은 탈락 공식을 만드는 것이 아니다. 공개된 100점 평가표를 따라가며 AAII 최고점이 왜 종합 통과를 보장하지 않았는지, 정부가 모델 성능과 함께 어떤 가치를 평가했는지, 그리고 당시 자료로 어디까지 말할 수 있었는지를 구분하는 데 있다.

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1. 독파모 2차 평가 결과, 누가 통과하고 누가 탈락했나

2026년 8월 18일 발표된 독파모 2차 단계평가 결과, 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 다음 단계에 진출했고 모티프테크놀로지스는 탈락했다. 정부는 벤치마크 40점, 전문가 35점, 사용자 25점을 합산한 종합 결과라고 밝혔다. 네 팀의 격차는 근소했다고 설명했지만 당시에는 팀별 점수와 항목별 1위를 공개하지 않았다. 8월 18일 정책뉴스

‘독파모’는 과학기술정보통신부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 줄여 부르는 말이다. 목표는 해외 모델을 단순히 가져다 쓰는 수준을 넘어 국내 기술로 범용 AI 모델을 개발하고, 이를 산업·공공·서비스 생태계로 연결하는 데 있다. 그래서 단계평가는 모델 성능만이 아니라 독자 기술, 개발 전략, 현장 확산과 사용 경험까지 함께 보도록 설계됐다.

결과 발표 이틀 뒤, 세부 점수가 다시 공개됐다

자료는 사흘에 걸쳐 조금씩 구체화됐다. 8월 18일에는 통과·탈락 결과와 세 평가 영역의 평균·격차가 발표됐다. 19일 공개된 브리핑 전문에서는 AAII 25점과 NIA 15점, 전문가 평가의 세부 배점과 사용자 평가 방식이 설명됐다.

20일 과기정통부는 투명성 논란이 이어진 뒤 5개 평가 항목의 최고점 팀·최고점·4팀 평균을 추가 공개했다. 다만 8월 20일 추가 자료에도 네 팀 전체 성적표와 최종 총점은 포함되지 않았다. 8월 19일 브리핑 전문 · 8월 20일 보도설명

한편 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 결과 발표 당일 뉴스1과의 통화에서 결과를 받아들이며 이의제기할 계획이 없다고 밝혔다. 이는 회사 홈페이지의 공식 공지라기보다 대표의 언론 인터뷰로 확인된 입장이라는 점을 구분할 필요가 있다. 뉴스1 인터뷰 보도

2. 독파모 평가 기준, 100점은 어떻게 나뉘었나

평가표는 하나의 ‘AI 실력’을 다섯 번 재는 구조가 아니었다. 각 항목은 서로 다른 질문을 던졌다.

평가 항목	배점	공개된 최고점 팀	최고점	4팀 평균	무엇을 봤나
AAII 글로벌 벤치마크	25	모티프	11.9	9.48	에이전트·코딩·일반·과학적 추론
NIA 한국 특화 벤치마크	15	SK텔레콤	13.4	13.05	수학·지식·장문이해·지시이행·한국어·안전성·신뢰성
전문가 평가	35	LG AI연구원	29.5	28.75	개발 전략·기술·성과·계획·파급효과·기여계획
AI 전문 사용자 평가	15	SK텔레콤	11.6	10.53	전문 사용자의 실제 모델·서비스 사용 평가
일반 국민 평가	10	LG AI연구원	7.6	7.03	일반 국민의 실제 모델·서비스 사용 평가

AAII는 글로벌 공통 환경에서 에이전트·코딩·일반·과학적 추론을 평가했다. NIA 평가는 한국어와 한국적 맥락, 안전성과 신뢰성까지 포함했다.

가장 큰 35점이 배정된 전문가 평가는 모델 자체뿐 아니라 개발 전략과 성과, 향후 계획, 국내외 생태계 파급효과를 살폈다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 185명이 실제 사용 후 절대평가하는 방식으로 진행됐다.

3. 모티프 탈락 이유, 공개된 점수로 어디까지 설명할 수 있나

AAII 47점이 전체 평가 47점은 아니다

2026년 8월 21일 확인한 Artificial Analysis 공개 비교표에서 Motif 3의 Intelligence Index는 47점이다. 같은 페이지에서 업스테이지 Solar Open2는 37점, SK텔레콤 A.X-K2는 35점, LG AI연구원 K-EXAONE 2.0은 31점으로 표시됐다.

이 순위와 점수는 페이지 갱신에 따라 달라질 수 있다. Artificial Analysis 공개 비교표

하지만 47은 독파모 종합점수가 아니다. 정부는 AAII 결과를 25점 만점으로 환산해 반영했고, 추가 공개한 모티프의 해당 점수는 11.9점이었다. 외부 페이지의 47과 정부 평가의 11.9는 척도와 적용 시점이 다르므로 둘 사이의 산식을 임의로 복원해서는 안 된다. 확실한 것은 모티프가 AAII 항목에서 참가팀 중 최고점을 받았다는 사실뿐이다.

나머지 75점이 모두 ‘사용성’이었던 것도 아니다

정부는 브리핑에서 모티프가 기술력은 뛰어났지만 사용성·활용성 측면에서 상대적으로 낮은 평가를 받았다고 설명했다. 다만 이를 ‘성능 25점 대 사용성 75점’으로 단순화하면 평가표를 잘못 읽게 된다. 나머지 75점에는 한국어·안전성·신뢰성을 본 NIA 15점, 전략·기술·성과·확산을 본 전문가 35점, 실제 사용 경험을 본 사용자 평가 25점이 섞여 있다.

즉 모티프의 역설은 ‘가장 똑똑한 AI가 사용성이 낮아 떨어졌다’는 한 문장으로 끝나지 않는다. 더 정확한 설명은 글로벌 범용 성능을 측정한 AAII 항목에서 가장 앞선 팀이, 서로 다른 목적을 합친 종합평가에서는 통과권 밖에 놓였다는 것이다.

당시 자료만으로는 정확한 탈락 계산을 할 수 없다

8월 20일까지 과기정통부가 공개한 것은 각 항목의 1위 팀과 최고점, 4팀 평균이다. 모티프의 AAII 점수 외에 다른 네 항목 점수, 통과팀들의 전체 항목별 점수, 최종 총점과 순위, 통과 경계에서의 정확한 점수 차이는 공개되지 않았다. 일반 국민 평가가 당락에 결정적 영향을 미치지 않았다는 정부 설명은 있지만, 어느 항목이 몇 점 차이를 만들었는지는 확인할 수 없다.

업스테이지는 공개된 5개 항목에서 최고점 팀으로 이름이 나오지 않았지만 종합평가를 통과했다. 모티프는 한 항목에서 최고점을 받고도 탈락했다. 두 사실만으로도 항목 하나의 1위가 종합 순위를 설명하지 못한다는 점은 분명하다. 그 이상을 숫자로 단정하면 공개 자료의 범위를 넘는다.

4. 업스테이지·SKT·LG는 무엇에서 평가받았나

정부가 공개한 전문가위원회 평가 의견을 나란히 놓으면, 네 팀이 서로 다른 강점을 제시했다는 점이 보인다.

팀	공식 평가 의견에서 언급된 강점	평가표에서 읽히는 구조적 의미
업스테이지	Daum·Timely 연계, 퓨리오사AI NPU 협력과 실증	모델을 국산 서비스·하드웨어와 연결하는 실행
SK텔레콤	수리 추론·한국어, 대규모 상용 서비스, 국방·제조·법무·세무 적용	국내 환경 성능과 실제 운영·산업 확산
LG AI연구원	에이전틱 AI, 글로벌 협업, 안전성과 신뢰성, 위험 관리	장기 기술 전략과 신뢰 가능한 확장
모티프	자체 아키텍처·토크나이저·옵티마이저·커널, 학습 효율화	외부 의존을 줄인 독자 기술 스택

이 표는 정부가 공개한 전문가 평가 의견을 비교한 것이다. 개별 항목의 순위나 각 강점이 통과에 기여한 정도를 뜻하지 않는다.

이 비교에서 모티프의 기술력이 낮았다는 결론은 나오지 않는다. 정부도 모티프의 독자 기술과 글로벌 성과를 높게 평가했다. 반대로 업스테이지가 어느 항목에서 몇 점을 얻어 통과했는지도 당시 공개 자료만으로는 알 수 없었다. 확인할 수 있었던 것은 각 팀이 보여준 강점과 최종 통과 여부이며, 둘 사이의 정확한 인과관계는 당시 미공개 점수표 없이는 따지기 어려웠다.

5. 가장 똑똑한 모델과 실행 가능한 팀, 정부는 무엇을 함께 봤나

독파모 2차 평가표는 세 층을 포개 놓은 구조에 가깝다.

1. 모델 능력 — 에이전트, 코딩, 추론, 한국어, 안전성, 신뢰성
2. 개발 조직의 실행력 — 기술 전략, 개발 성과와 계획, 서비스 운영
3. 생태계 확장 가능성 — 산업·공공 적용, 하드웨어 협력, 사용자 체감

이 구조는 정부가 어떤 팀을 왜 통과시켰는지 직접 증명하지 않는다. 대신 평가체계가 무엇을 평가 대상으로 삼았는지는 보여준다. 모델의 벤치마크 성능이 높아도 전략과 확산, 실제 사용 경험까지 같은 방향으로 높다는 보장은 없다. 반대로 개별 항목의 최고점이 없어도 여러 영역을 합산한 총점에서는 통과할 수 있다.

여기에는 정책 목표의 긴장도 있다. 하나는 글로벌 프런티어 모델과의 성능 격차를 줄이는 목표다. 다른 하나는 국내 산업과 공공 현장에서 실제로 쓰이는 AI 생태계를 만드는 목표다. 작은 연구기업의 독자적 설계 역량과 대규모 사업자의 실증·운영 역량은 모두 중요하지만 같은 지표로 쉽게 환산되지는 않는다.

그래서 이번 결과를 ‘스타트업 대 대기업’이나 ‘기술 대 사업성’으로만 읽으면 핵심을 놓친다. 작은 기업이 구조적으로 불리했다고 단정할 점수도, 대기업이 규모 때문에 통과했다고 단정할 근거도 공개되지 않았다. 더 생산적인 질문은 모델 선발과 생태계 육성을 한 평가표에 함께 넣을 때 각 가치에 얼마의 무게를 줄 것인가다.

6. 평가는 공정했나, 공개된 것과 공개되지 않은 것

공정성은 평가가 정해진 기준과 절차에 따라 일관되게 진행됐는지를 묻는다. 투명성은 그 기준·절차·결과를 외부가 어느 정도 확인할 수 있는지를 묻는다. 두 질문은 연결돼 있지만 같지는 않다.

당시 확인된 것	당시 확인할 수 없었던 것
평가 기준·절차를 참여팀과 사전 협의했다는 정부 설명	네 팀의 전체 항목별 점수와 최종 총점
네 모델 모두 독자성 기준을 확보했다는 평가	통과 경계의 정확한 점수 차이
벤치맥싱 논란은 결과에 반영하지 않았다는 정부 설명	사용자 평가의 전체 질문·프롬프트·응답 데이터
전문 사용자 49명, 일반 국민 185명의 참여와 절대평가	이상값 처리와 환산 과정의 전체 원자료
모델 노출 순서 무작위화, 최소 사용 시간 등 절차 설명	모티프의 상대적 열세가 어느 항목에서 얼마나 발생했는지
5개 항목의 최고점 팀·최고점·평균	통과팀 내부 순위

전체 점수가 공개되지 않았다고 해서 곧바로 평가가 불공정했다고 단정할 수는 없다. 반대로 참여팀이 기준에 합의했고 일부 절차가 설명됐다는 사실만으로 결과가 충분히 투명하게 공개됐다고 보기도 어렵다. 8월 20일 추가 공개는 설명의 폭을 넓혔지만, 당시 독자가 최종 결과를 재현할 수 있는 수준의 공개는 아니었다.

이 구분은 논쟁을 흐리지 않는다. 오히려 ‘부정이 있었나’와 ‘공적 자금이 투입된 선발을 얼마나 설명해야 하나’를 따로 묻게 한다. 당시 공개 자료로는 전자에 확정적 결론을 내리기 어렵고, 후자에는 더 많은 설명을 요구할 여지가 있다.

7. 독파모 3차 평가에서 반드시 확인해야 할 세 가지

1. 평가 기준과 배점은 어떻게 달라지는가

정부는 2차 결과에 대한 이의제기 절차 뒤 3차 단계를 진행하고, 세부 방안은 진출한 세 팀과 협의해 확정하겠다고 밝혔다. 따라서 2차의 25·15·35·15·10이 그대로 유지된다고 가정해서는 안 된다. 새 배점이 성능, 독자성, 비용 효율, 활용성 가운데 무엇을 더 크게 보는지가 첫 번째 확인점이다.

2. 최종 두 팀은 무엇을 위해 선정되는가

기존 계획은 3차 평가를 거쳐 두 팀을 선정하는 것이었다. 그러나 브리핑 질의응답에서 정부는 지금과 같은 경쟁 방식과 지원체계를 전면적으로 재검토하고 있다고 설명했다. ‘두 팀 선발’이 단순 순위 압축인지, 더 큰 프런티어 모델 개발을 위한 컨소시엄 재편인지, 산업 확산을 맡을 장기 지원인지 목표가 분명해져야 한다.

3. 2027년 지원체계는 어떻게 재편되는가

정부는 관계부처와 새 지원체계를 논의 중이며 예산이 확정되면 발표하겠다고 했다. 최종 선발팀뿐 아니라 탈락팀의 독자 기술과 개발 성과가 국내 생태계에 어떻게 남는지, GPU·데이터·실증 기회가 어떤 기준으로 배분되는지가 정책의 실제 효과를 좌우한다.

8. 모티프의 탈락보다 중요한 것은 평가표가 선택한 가치다

이번 결과만으로 어떤 모델이 대한민국에서 가장 뛰어난 AI인지 단정할 수는 없다. 확인할 수 있는 것은 평가체계가 글로벌 벤치마크뿐 아니라 한국어·안전성·신뢰성·개발 전략·생태계 확산·사용자 경험을 함께 반영하도록 설계됐고, 그 종합 결과 세 팀이 다음 단계에 진출했다는 사실이다.

모티프의 탈락은 기술력의 실패라기보다 독파모가 모델 성능만 겨루는 대회가 아니었다는 점을 선명하게 드러냈다. 동시에 당시에는 최고점과 탈락 사이를 독자가 완전히 이해하려면 더 많은 점수가 공개돼야 한다는 과제도 남겼다.

이제 3차 평가에서 볼 것은 누가 살아남는가만이 아니다. 정부가 말하는 ‘국가대표 AI’가 가장 높은 벤치마크 점수를 받은 모델인지, 국민과 산업이 실제로 사용할 수 있는 시스템인지, 혹은 그 둘을 함께 만들어낼 구조인지가 더 분명해져야 한다. 다음 발표를 볼 때는 팀 이름보다 먼저 평가표가 어떤 가치를 몇 점으로 선택했는지를 확인해야 한다.

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확인 자료

• 대한민국 정책브리핑, 한국 대표 ‘독파모’, 업스테이지·SK·LG 3파전…세계 수준 입증, 2026-08-18.
• 대한민국 정책브리핑, 독자 AI 파운데이션모델 프로젝트 2차 단계평가 결과 브리핑 전문, 2026-08-19.
• 과학기술정보통신부, 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가 기준과 결과 보도설명, 2026-08-20.
• 연합뉴스, 독파모 2차 성적표 공개…항목별 1위는 달랐다, 2026-08-20. 과기정통부 첨부자료의 항목별 점수 교차확인.
• 뉴스1, 정부, 독파모 2차 평가 투명성 논란에 세부 지표 공개, 2026-08-20. 사용자 평가 참여 인원·점수 교차확인.
• Artificial Analysis, Open Source Model Comparison, 2026-08-21 확인. 실시간 비교표이므로 수치와 순위는 갱신될 수 있음.

최종 사실 확인: 2026년 8월 21일, Asia/Seoul.