머스크는 왜 한국 스타트업을 샤라웃했나

글로벌 AI 판을 흔든 작은 균열

[2025.08월 작성된 글입니다. 업로드가 늦었습니다.]

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[사진 1] 일론머스크가 Solar Pro2를 언급한 X 메시지 캡쳐

한국 유일의 프론티어 LLM

지난 7월, 테슬라의 CEO인 일론 머스크가 직접 자신의 소셜미디어에 한 장의 차트를 공유했습니다. 거기에는 그가 설립한 AI 회사 xAI의 대화형 모델 ‘그록(Grok)’이 상단에 올라 있었지만, 그 옆에는 한국 스타트업 업스테이지의 ‘솔라 프로 2(Solar Pro 2)’가 나란히 이름을 올리고 있었습니다. 머스크는 “여전히 그록이 1위”라고 강조했지만, 그가 한국의 모델을 직접 거론했다는 사실만으로도 전 세계 AI 업계가 술렁였습니다.

한국의 스타트업 ‘업스테이지(Upstage)가 공개한 경량 대형언어모델(LLM) '솔라 프로 2'는 310억 개의 파라미터(매개변수)만으로 세계적인 AI 평가 기관에서 프론티어 모델(Frontier Model)로 인정받으며 파란을 일으켰습니다. 프론티어 모델로 평가받았다는 것은 단순한 고성능 모델을 넘어, 세계 AI 연구와 산업 발전을 주도할 만큼의 능력과 파급력을 갖춘 모델을 의미합니다. 지금까지는 Open AI의 GPT Series, 구글 제미나이(Gemini), 메타 라마(Llama) 등 이름만 들어도 알 수 있는 초거대 모델들만이 이 그룹에 속해 있었습니다. 솔라 프로 2의 이례적인 성과는 그동안 LLM 시장에서 절대적인 규칙이었던 공식이 흔들리고 있음을 보여주는 중요한 신호입니다.

[사진 2] 글로벌 거대언어모델(LLM) 성능 및 효율성 비교_출처 segye.com

덩치가 아닌 효율성의 시대

AI 업계에는 오랫동안 모델의 크기가 곧 성능이라는 믿음이 있었습니다. 파라미터가 많을수록 더 다양한 패턴을 학습하고 더 정교한 추론값을 도출한다는 경험적 믿음이 있었기 때문입니다. 그래서 주요 빅테크 기업들은 수천억, 수조 단위 파라미터를 가진 모델을 경쟁적으로 내놓았습니다.

그러나 이러한 '무조건 크게' 전략은 중소기업이나 공공기관은 도입 비용과 운영 부담 때문에 신기술에 대한 접근의 벽을 쌓았습니다. 또한 막대한 연산 자원과 전력 소비라는 숙제를 남겼습니다. 이는 기술의 발전과 함께 환경 파괴는 물론 ESG적 관점에서는 의문을 갖기에 충분했습니다.

여기서 솔라 프로 2가 의미를 가집니다. 성능은 충분히 높으면서도 규모가 크지 않기에 비용 문제가 발목을 잡는 중소기업이나 공공영역에서도 활용 가능성을 열었습니다. 업스테이지는 '추론 모드'와 '대화 모드'를 분리하는 등 기술적 최적화를 통해 불필요한 연산 낭비를 줄였습니다. 이로써 같은 GPU 자원에서 더 많은 요청을 처리할 수 있고, 이는 곧 비용 절감으로 이어질 수 있었습니다.

이미 한국의 몇몇 금융사와 교육기관은 이미 이 모델을 파일럿 프로젝트에 투입해 문서 요약, 질의응답 등 업무에서 비용 대비 효과를 확인하고 있습니다. 단순히 벤치마크 성적표가 아니라, 실제 현장에서 사용되는 사례가 등장하고 있다는 점이 중요하다고 볼 수 있습니다.

[사진 3] 2024년 국가별 AI 민간 투자 규모(출처 donga.com)

기술주권을 향한 새로운 해법

일론 머스크가 굳이 그록이 1위라고 말한 이유는 단순합니다. 고객과 투자자는 성능 점수의 세부 항목보다 "이 모델이 믿을 만한가?"라는 확신을 원하기 때문입니다. 한국의 작은 스타트업에서 만든 LLM은 초거대 모델과 어깨를 나란히 하고, 실제 기업 환경에서 LLM 도입에 따른 비용 문제를 해소하는 사례를 만들어냈다는 사실 자체가 시장에 던지는 강력한 메시지였습니다. 더 이상 LLM의 트렌드가 더 이상 파라미터 개수 경쟁이 아닌, 문제 해결 능력에 초점을 맞추고 있다는 분명한 신호라고 볼 수 있습니다.

사실 미국과 중국이 AI 분야 투자 규모는 다른 국가들과 비교할 수 없을 정도로 압도적입니다. 2025년 스탠포드 대학교 AI 인덱스 보고서에 따르면, AI 민간 투자액은 2024년 한 해에만 미국이 1,091억 달러(약 150조 원)를 투자하며 전 세계 1위를 차지했습니다. 반면, 한국은 2013년부터 2024년까지 누적 투자금액이 89.6억 달러(약 12조 3천억 원)에 불과했고, 일본 또한 59억 달러(약 8조 1천억 원)를 투자했습니다.

모든 국가가 미국이나 중국처럼 막대한 자본과 인프라를 투입하여 AI 주권을 확보하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 솔라 프로 2는 하이브리드 모드와 한국어 특화 능력을 내세우며 가벼운 '대화 모드'와 복잡한 문제를 단계적으로 해결하는 '추론 모드'를 분리하여 효율성과 현지 특화라는 두 마리 토끼를 동시에 잡았습니다.

솔라 프로 2는 독자적인 AI 기술을 확보하고 경쟁력을 갖추는 또 다른 길이 있음을 증명했습니다. 그리고 이 길은 한국과 일본처럼 독자적인 언어구조를 가진 국가에게는 새로운 기술 개발 방법론으로 각광받을 수 있습니다.

특정 언어나 도메인에 특화된 효율적인 모델을 개발함으로써, 최근 논란이 되고 있는 AI 민주화와 특정 국가에 대한 기술 종속을 막고 각 국가의 복잡하고 고유한 비즈니스 환경에 맞는 맞춤형 AI 솔루션 개발을 가능하게 합니다.

‘다윗’의 증명, 그리고 남겨진 과제

거대한 골리앗에 도전했던 수많은 경량 LLM은 이전에도 있어왔습니다. 하지만 이번에 한국의 스타트업이 만들어낸 성공은 '자원 효율성'이 곧 새로운 경쟁력이 될 수 있다는 것을 보여주었습니다. 이는 AI를 핵무기처럼 일부 국가와 기업만 독점하는 기술이 아니라, 전기처럼 모두가 접근 가능한 공공 인프라로 만들 수 있다는 가능성을 보여주었기 때문입니다.

이러한 혁신은 한국과 일본처럼 특정 산업과 언어적 특수성을 가진 국가들에 단순한 성장 전략을 넘어선, '기술 주권'을 확보하는 새로운 해법을 제시합니다. 마치 반도체 칩 시장에서 TSMC가 파운드리 영역에서 독보적인 길을 개척했듯, AI 효율성이라는 새로운 가능성을 보여준 것입니다.

이제 업스테이지와 한국 AI 생태계에 남은 과제는 명확합니다. 벤치마크 성적은 단기적인 주목도를 높일 뿐입니다. 진정한 도약은 금융, 의료, 교육 등 각 산업에 특화된 성공 사례를 쌓아, ‘이슈'를 '표준'으로 바꾸는 데 있습니다. 솔라 프로 2가 머스크가 언급한 모델을 넘어 누구나 쓰는 모델이 될 때, 추후 이번 이슈는 한국 AI 산업의 결정적인 분기점으로 기억될 것입니다.