딥노이드 '독자 AI 모델' 주장에 업계 의문 — '프롬 스크래치'의 기준은?

딥노이드, '독자 AI 모델' 개발 선언

• 딥노이드가 과기부 첨단 GPU 지원 사업에 단독 선정되면서 의료 AI 파운데이션 모델 '메드제로(MedZero-32B)' 개발을 발표함
  • 엑스레이, CT, MRI 등 다양한 의료 영상을 다루는 멀티모달 모델
  • 약 1PB 규모의 의료 영상·텍스트 데이터 기반, H200 GPU 256장 확보
  • 구글의 의료 특화 AI '메드젬마'를 능가하겠다는 목표
• 핵심 논란: "오픈소스를 활용하지 않는 완전한 독자 개발"이라는 주장
  • 딥노이드 측은 "깃허브 등 오픈소스 소스는 활용하지 않는다"고 선을 그음

업계 반응: "그건 '프롬 스크래치'가 아니다"

• AI 스타트업 대표 왈: "오픈소스 안 쓴다고 독자 개발은 아님"
  • 대부분의 국내 파운데이션 모델은 해외 빅테크의 테크 리포트와 논문을 역조합해서 만듦
  • "남의 설계도를 짜깁기해서 건물 올리면서 직접 설계했다고 하는 것과 같다"
• 진짜 '프롬 스크래치'란 아키텍처 직접 설계 + 코드베이스 전체 자체 개발 + 사전학습도 자체 데이터
  • 라마, 큐웬 같은 오픈소스를 아예 안 쓰는 것
• 실용적 비판도 나옴: "딥노이드 규모의 기업이 제로 베이스에서 파운데이션 모델을 만드는 것 자체가 의미 없는 도전"
  • 차라리 메드젬마 같은 공개 모델 기반으로 한국 의료 데이터를 학습시키는 게 현명하다는 지적

'독자 개발' 표현, 한국 AI 업계의 고질적 문제

• 이 논란은 전례가 있음 — 과기부의 '독파모' 사업에서 네이버클라우드가 탈락한 사건
  • 네이버가 제출한 '하이퍼클로바 X 씽크 32B'가 알리바바 큐웬 모델의 인코더·가중치를 사용한 것으로 드러남
  • "독자성 기준 미달"로 판정
• 아이러니한 건 네이버클라우드가 평소 '소버린 AI'를 강하게 주장해왔다는 점
  • 대표가 "외국 기술에 자사 상표 붙이는 건 언어도단"이라고 비판했는데, 정작 자기들도 중국 모델 활용
  • "오픈소스 활용은 글로벌 표준"이라고 반발했지만 받아들여지지 않음
• 업계 관계자: "아키텍처 역조합 + 자체 데이터 학습 자체는 나쁘지 않지만, 그걸 완전한 독자 개발이라고 포장하면 기술 수준에 대한 오해를 낳음"

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기술 맥락

• '프롬 스크래치(from scratch)' 개발이 왜 논란인지 이해하려면, AI 모델 개발의 레이어를 알아야 해요. 아키텍처 설계(트랜스포머 변형 등), 코드 구현, 사전학습 데이터 수집, 학습 인프라까지 전부 직접 하는 건 구글이나 오픈AI급 자원이 필요한 일이거든요
• 현실적으로 대부분의 기업은 공개된 논문의 아키텍처를 참고해서 코드를 구현하고, 오픈소스 가중치를 파인튜닝하는 방식을 쓰는데요. 이걸 '독자 개발'이라고 부르는 건 좀 무리가 있어요
• 과기부의 '독파모' 사업이 이 문제를 수면 위로 끌어올렸어요. 네이버클라우드가 큐웬 인코더를 썼다가 탈락한 사건 이후, '독자성'의 기준이 뭔지가 업계 화두가 된 거예요. H200 256장(약 수십억 원 규모)으로 제로 베이스 파운데이션 모델을 만드는 건 컴퓨팅 자원 면에서도 도전적인 시도예요