네이버클라우드, 추론모델도 상업용 무료 공개…원천기술로 국내 AI 생태계 확장
네이버클라우드, 추론모델도 상업용 무료 공개…원천기술로 국내 AI 생태계 확장
네이버클라우드, 추론모델도 상업용 무료 공개…원천기술로 국내 AI 생태계 확장
- 100분의 1 수준 학습 비용으로 동일 크기 해외 모델과 유사한 성능…경량화 기술 결합해 서비스 활용성 높아
- 같은 규모에서 더 고성능·저비용 AI 설계할 수 있는 독자 기술력 입증
- 하이퍼클로바X 오픈소스 모델 100만 다운로드 돌파…한국 AI 생태계 성장 이끈다
2025-07-22
네이버클라우드(대표 김유원)가 독자 기술을 활용해 ‘프롬 스크래치(from scratch, 토대부터)’로 개발한 경량화 추론(reasoning)모델 ‘HyperCLOVA X SEED 14B Think’를 상업용으로 이용할 수 있는 무료 오픈소스로 공개했다. 상용화된 해외 오픈소스 모델을 개조한 것이 아닌 원천기술로 추론 능력과 경량화 기술을 결합해 개발한 AI로, 국내 AI 역량을 한층 끌어올리는 데 기여할 것으로 예상된다.
또한 AI 에이전트 서비스의 핵심 기술로 주목받는 추론모델을 연구용으로만 제한하지 않고 비즈니스에도 적용할 수 있게 공개하여, 다양한 산업 영역에서 만들어질 AI 에이전트의 기반 기술로 활용되며 국내 AI 생태계를 한층 활성화시킬 것으로도 전망된다.
HyperCLOVA X SEED 14B Think는 지난달 30일 발표된 추론모델 HyperCLOVA X THINK를 안정적, 비용 효율적으로 서비스에 접목할 수 있게 경량화한 모델이다. 중요도가 낮은 파라미터를 가지치기(pruning)하되 원본 모델이 가진 지식을 최대한 보존시키고, 가지치기 과정에서 손실이 생긴 큰 모델의 지식을 작은 모델에 전이(distillation)하는 방식으로 학습 비용을 크게 낮춘 것이 특징이다.
회사 측에 따르면, 해당 모델은 140억 개 파라미터 규모의 모델임에도 불구하고, 5억 개 파라미터로 구성된 글로벌 오픈소스 모델보다 더 적은 비용(GPU Hours)으로 학습됐다. 동일 크기 글로벌 오픈소스 모델과 비교하면 1회 학습 비용은 약 100분의 1 수준이다.
[이미지] 주요 모델별 학습 비용 비교
또한 이처럼 적은 비용으로 학습된 모델이지만, 한국어·한국문화와 코딩·수학 관련 성능을 측정하는 평가들[1]에서 동일 크기(140억) 또는 상대적으로 큰 규모(320억) 모델과 유사하거나 높은 평균 점수를 기록해, 비용 및 규모 대비 뛰어난 성능을 갖춘 AI 모델을 구축할 수 있는 자체 기술력을 다시 한 번 입증했다.
네이버클라우드 하이퍼스케일(Hyperscale) AI 성낙호 기술 총괄은 “독자적 기술로 생성형 AI 모델을 꾸준히 업그레이드하면서 구축한 고성능 플래그십 모델과, 수많은 실험과 개선을 통해 설계한 효율적인 학습 전략을 바탕으로 동일 규모에서 비용·성능 등이 더 효과적인 추론모델을 구축할 수 있었다.”며 “해외의 상용 모델을 개조한 기술로 그들의 생태계에 편입되기보다는, 토대부터 자체 기술로 구축한 하이퍼클로바X가 한국 AI 생태계의 본격적 성장을 이끌 수 있기를 기대한다.”고 말했다.
한편, 지난 4월 오픈소스로 공개된 하이퍼클로바X 경량모델 3종은 7월 누적 다운로드 100만 건을 돌파하며, 모델의 사용성과 대중성을 입증하고 있다. 50여 개의 1차 파생모델을 바탕으로 새로운 파생모델이 생산·공유되고, 한국어 온 디바이스 AI 서비스가 출시되는 등 국내를 넘어 글로벌에서도 기술력과 비즈니스 활용성을 인정받으며 하이퍼클로바X 오픈소스 생태계가 빠르게 확장되는 모습이다. (끝)
[1] KMMLU, KoBALT, HAERAE, MATH500, HumanEval, MBPP, LiveCodeBench 등
