[AI 뉴스] 국내 최대 750B AI 모델, 아파치 2.0으로 완전 개방된 K-EXAONE 2.0

[AI NEWS] 국내 최대 750B AI 모델, 아파치 2.0으로 완전 개방된 K-EXAONE 2.0

국내에서 개발된 AI 파운데이션 모델 중 최대 규모가 완전 개방형으로 풀렸습니다.

8월 국가대표 AI 2차 평가를 코앞에 둔 시점, LG가 던진 승부수를 정리했습니다.

 

안녕하세요, AI조씨입니다. 국산 대형 언어모델이 상업 이용까지 자유로운 라이선스로 공개되는 일은 흔치 않은데요, 이번에 LG AI연구원(LG AI Research)이 그 드문 선택을 했습니다. 이 글에서는 K-엑사원 2.0(K-EXAONE 2.0)이 정확히 무엇이고, 왜 지금 이 타이밍에 공개됐는지, 그리고 정부가 추진하는 국가대표 AI 사업과 어떻게 맞물리는지를 사실 위주로 정리해 드리겠습니다.

 

🧭 목차

1. 핵심 요약 3줄 2. 무슨 일이 있었나 3. 왜 중요한가 4. 국가대표 AI 서바이벌과 이번 공개의 맥락 5. 자주 묻는 질문 Q&A 6. 결론

1. 핵심 요약 3줄

 

이번 소식의 뼈대를 먼저 짚어 드리겠습니다. 규모와 라이선스, 그리고 타이밍이라는 세 가지 축으로 읽으면 이해가 빠릅니다.

 

• 규모: 총 7,500억(750B) 파라미터, 활성 370억(37B)의 MoE 구조로 국내 개발 파운데이션 모델 중 최대 규모입니다.
• 라이선스: 상업 이용·재배포·수정이 모두 자유로운 아파치 2.0(Apache 2.0)으로 완전 개방됐습니다.
• 타이밍: 정부 국가대표 AI 사업의 8월 초 2차 평가를 앞둔 시점의 공개라는 점이 중요합니다.

 

 

2. 무슨 일이 있었나

 

허깅페이스(Hugging Face) 모델 카드에 따르면 LG AI연구원은 7월 31일 저장소 LGAI-EXAONE/K-EXAONE-2.0-750B-A37B로 K-엑사원 2.0을 공개했습니다. 하이브리드 어텐션 기반의 전문가 혼합(MoE, 여러 전문가 모듈 중 일부만 골라 쓰는 구조) 방식으로 총 7,500억 파라미터를 갖되 토큰당 실제로 활성화되는 파라미터는 370억이며, 컨텍스트 창은 26만 2,144(262K) 토큰에 이릅니다. 총 2,360억·활성 230억이던 1세대와 비교하면 3배 이상 커진 셈입니다.

 

성능도 함께 공개됐습니다. 24개 벤치마크 평균 70.1점으로 1세대의 63.3점 대비 10% 이상 올랐고, 오픈AI-MRCR(OpenAI-MRCR) 94.4점, 한국어 장문 벤치마크 Ko-LongBench 89.6점으로 특히 긴 문서 처리에서 강세를 보였습니다. 다만 이 수치는 자체 공개 결과이므로 비교 대상과 벤치마크 구성에 따라 해석이 달라질 수 있어 독립적 검증을 함께 기다릴 필요가 있습니다.

 

3. 왜 중요한가

 

이번 소식의 진짜 핵심은 규모가 아니라 개방 수준입니다. 아파치 2.0은 상업적 이용과 수정, 재배포를 모두 허용하는 완전 개방형 라이선스인데, 국내 대형 모델이 이 정도로 풀린 전례가 드뭅니다. 최근 화제였던 중국 문샷AI(Moonshot AI)의 키미(Kimi) K3가 표준 오픈소스가 아닌 커스텀 라이선스였던 점과 비교하면 차이가 분명합니다. 아파치 2.0이면 국내 기업과 공공기관이 데이터를 밖으로 내보내지 않고 사내에 프런티어급 모델을 두는 선택지가 실제로 생깁니다.

 

이는 그동안 구호에 머물던 소버린 AI 논의가 실물로 내려온 지점이라 볼 수 있습니다. 다만 750B 규모의 MoE 모델을 자체 운용하려면 상당한 GPU 인프라가 필요하기 때문에, 현실적으로는 클라우드나 전문 사업자를 통한 활용이 먼저 늘어날 가능성이 큽니다. 완전 개방이 곧 누구나 손쉽게 돌릴 수 있다는 뜻은 아니라는 점을 함께 봐야 합니다.

 

 

4. 국가대표 AI 서바이벌과 이번 공개의 맥락

 

정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 사업, 통칭 국가대표 AI는 정예팀을 단계적으로 추려내는 서바이벌 방식입니다. 출발은 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지(Upstage), 네이버클라우드(Naver Cloud), NC AI 5개 팀이었는데, 2026년 1월 1차 평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 탈락했습니다. 네이버클라우드는 중국산 비전 인코더 사용 논란으로 모델 독자성 기준이, NC AI는 성능 평가가 발목을 잡았습니다. 이후 2월 재공고로 모티프테크놀로지스(Motif Technologies)가 합류해 현재는 4파전 구도입니다.

 

8월 초 2차 평가에서 1개 팀이 추가 탈락하고, 연말 3차 평가를 거쳐 최종 2개 팀만 생존하는 구조입니다. 최종 선발팀은 2027년 상반기까지 엔비디아(Nvidia) 최신 GPU B200과 데이터 지원을 받습니다. SK텔레콤은 6,880억(688B) 규모 A.X K2를, 업스테이지는 솔라 오픈2(Solar Open2)를, 30명 규모 스타트업 모티프테크놀로지스는 Motif-3 프리뷰를 내놓은 상황이라, LG의 이번 공개는 2차 평가를 앞둔 승부수 성격이 짙습니다. 다만 2차 평가 결과와 탈락팀은 이 글 작성 시점에 아직 발표되지 않았습니다.

 

 

5. 자주 묻는 질문 Q&A

 

Q 아파치 2.0 라이선스가 왜 그렇게 중요한가요?

상업적 이용과 수정, 재배포를 모두 허용하기 때문입니다. 기업이나 공공기관이 데이터를 외부로 내보내지 않고 자체 환경에 프런티어급 모델을 두고 활용할 수 있다는 점에서, 그동안 구호에 그쳤던 소버린 AI가 실제 선택지로 내려온 사례로 볼 수 있습니다.

 

Q 총 파라미터가 7,500억인데 활성 370억이라는 게 무슨 뜻인가요?

전문가 혼합(MoE) 구조에서는 전체 파라미터 중 입력 토큰마다 일부 전문가 모듈만 골라 사용합니다. 그래서 총 규모는 750B이지만 한 번에 실제로 계산에 쓰이는 파라미터는 37B로, 큰 용량과 연산 효율을 동시에 노린 설계입니다.

 

Q 이 모델이 정말 최고 성능이라고 봐도 되나요?

24개 벤치마크 평균 70.1점은 LG AI연구원이 자체 공개한 수치입니다. 벤치마크의 구성과 비교 대상에 따라 해석이 달라질 수 있으므로, 독립적인 검증 결과가 나올 때까지는 확정적으로 받아들이기보다 참고 자료로 보는 편이 안전합니다.

 

6. 결론

 

정리하면, LG AI연구원의 K-엑사원 2.0은 국내 최대 규모라는 타이틀보다 아파치 2.0이라는 개방 방식에서 더 큰 의미를 찾을 수 있습니다. 초대형 오픈웨이트를 쏟아내는 중국과 비공개 노선을 지키는 미국 프런티어 랩들 사이에서, 한국이 어떤 포지션을 잡을지 보여준 한 장면이라고 AI조씨는 생각합니다. 물론 벤치마크의 독립 검증과 서바이벌 평가에서 탈락한 팀의 성과가 어떻게 이어질지는 여전히 지켜봐야 할 숙제로 남아 있습니다.

 

여러분은 완전 개방형 국산 대형 모델이 실제 업무나 공공 영역에서 얼마나 쓰일 것이라고 보시나요? 8월 초 2차 평가 결과가 나오면 어느 팀이 살아남고 어떤 기준이 승부를 갈랐는지 다시 정리해 전해 드리겠습니다.

 

📚 출처 및 참고 자료
• Hugging Face 모델 카드 원문 — https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/K-EXAONE-2.0-750B-A37B
• 해외 테크 미디어 헤드라인 모니터링 — TechCrunch·The Verge·Ars Technica·MIT Technology Review
※ 본문 수치·사례는 상기 원문 보도 기준이며, AI가 초안을 작성하고 팩트체크를 거쳤습니다.