「한국형 AI」 움직임은 단순히 파인튜닝 차원을 넘어, 우리만의 토양에서 자라는 독자 기반의 AI 생태계를 구축하려는 야심 찬 도전이죠.

두 가지 접근 방식으로 볼 수 있어요

1. 파인튜닝 방향인가

기존 GPT 같은 거대모델에 한국어 데이터를 다시 학습시키거나 보정하는 건 비용 효율적이고 빠르게 구현할 수 있는 방식이에요.

다만 이 방법은 기반 모델의 한계를 완전히 극복하긴 어렵죠.

2. 완전한 LLM 엔진 구축인가

네이버, SKT, NC AI 등 정예 5팀은 완전히 자주적인 AI 엔진을 처음부터 개발하는 쪽으로 나아가고 있어요.

콘소시엄 구성, 막대한 GPU·데이터 지원, 옴니모달 기술 적용, 오픈소스 생태계까지…

글로벌 AI 기반을 꿈꾸는 본격 사업이에요 비즈니스포스트+3인더뉴스+3CIO+3.

네이버·이해진의 강점은?

이해진 의장은 네이버만의 데이터 주권과 활용 익숙함을 강조해 왔어요 투데이경제+6경향신문+6비즈니스포스트+6.

또 각각의 회사가 “실시간 AI 에이전트 허브”나 산업 특화 모델을 목표로 삼고 있어서,

단순 모델 복제가 아니라 사용자 밀착형, 현장 적용형 AI 생태계 구축 의지가 강해 보여요.

살찐용 시선에서 본다면?

• 파인튜닝은 빠르고 친숙한 느낌이지만,

• 한국 전용 AI의 진짜 가치는 완전히 독립적인 시스템 구축에서 나올 수 있어요.

• 네이버 이혜진 의장이라면 이 방향에서

  “형식보다 실용”, “속도보다 주권”, “모방보다 창작”이라는 창의적 접근을 펼칠 수 있을 것 같아요.

즉, 네이버의 AI는

“기존 글로벌 AI시스템이 만들어온 구조를 기반으로 사용자 중심 플랫폼으로 확장”하는 쪽이 아닐까요?

의견

그리고... 중요한 건 사용자의 기억 데이터 같다.

AI 시스템과 연결되고 공유되는 사용자의 결과물이

독창성과 창작성을 표현한다면…

그게 정말 한국형 AI의 시작이 아닐까?