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8일 NC AI는 멀티모달 생성용 파운데이션 모델 배키(VAETKI·Vertical AI Engine for Transformation of Key Industries)를 공개했다. 과학기술정보통신부의 독자 AI파운데이션 모델 프로젝트 결실로, 글로벌 빅테크 주도 AI 생태계에서 기술 주권을 지키는 데에 일조한다는 방침이다.
NC AI는 성능 평가 결과 배키100B 모델이 오픈AI의 GPT OSS, 메타 Llama 등 현존하는 글로벌 SOTA(State-Of-The-Art) 오픈소스 모델들과 비교해 대등하거나 이를 상회하는 성능을 기록했다고 밝혔다.
특히 대한민국 산업 현장에 최적화된 소버린 AI 역할을 다한다는 방침이다. 10조 토큰의 코퍼스를 바탕으로 학습됐으며, 토크나이저 어휘 20%를 한국어에 할당하면서다. 특히 고어(古語)까지 처리 가능한 한글 조합(Jamo) 기능을 포함해 한국어 전문성을 극대화했다는 설명이다. 유사한 파라미터 규모를 가진 하이엔드급 모델 GPT-OSS-120B 시리즈와는 한국어 주요 벤치마크 3종에서 평균 101% 우세한 성능을 기록했다.
한국어 외 글로벌 주요 벤치마크 지표 평균에서도 우수한 성능을 보였다. 메타의 Llama4 Scout 대비 약 1.9배에 달하는 성능우위를 점했으며, 특히 지시 이행 능력(IFEval)에서 265%, 박사 수준의 추론능력(HLE) 영역에서 137%의 성능 수치를 기록했다. 이는 한국적 맥락은 물론 업무수행과 추론 관련 평가에서 실질적인 기술 경쟁력을 확보했음을 입증한 결과다.
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NC AI는 도메인옵스에 대한 연구를 통해 지난 12월 정보시스템 분야 국제 학술 워크숍 '정보기술·시스템 워크숍(WITS 2025)'에서 산업 특화형 AI 운영 플랫폼 연구 성과를 발표하며 학술적인 성과를 거두기도 했다.
배키는 모델의 크기를 키우면서 운영 효율성을 극대화하기 위해 혼합전문가 아키텍처를 도입, 차세대 어텐션 기술 MLA(Multi-Latent Attention)와 국소-전역 인터리빙(Local-Global Interleaving) 기법을 결합한다. 이를 통해 기존 방식 대비 KV 캐시 메모리 사용량을 약 83% 절감했다.
이는 대규모 AI 도입을 검토하는 기업들에게 인프라 운영비용을 낮춰주는 핵심 요소라는 설명이다. 1016장의 NVIDIA H100 GPU를 동원해 단 3.5개월 만에 학습을 완료한 고효율 프로세스는 국내 기업들이 막대한 인프라 투자 부담 없이도 SOTA 수준의 AI를 도입할 수 있는 경제적 토대를 마련했다는 평가다.
또한 모델이 답변에 도달하는 논리적 과정을 보여주는 'think 구조'를 채택해 국방, 제조, 금융 등 높은 신뢰도가 요구되는 분야의 의사결정 지원에 최적화됐다.시장의 다양한 수요에 대응하기 위해 초고성능100B, 범용 20B, 온디바이스용 7B 모델로 이어지는 멀티 스케일 라인업을 선보였다.
NC AI 배키는 이런 성과를 바탕으로 미국 비영리 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델' 목록에도 이름을 올렸다. 에포크AI는 AI 모델 연산 능력과 데이터 트렌드를 추적·분석하는 미국 비영리 연구 기관으로 전 세계 AI 모델 중 학습 데이터 양, 연산 효율성, 기술적 혁신성 등을 기준으로 엄격히 선별해 리스트를 발표하고 있다. 이 평가는 글로벌 AI 기술력을 측정하는 주요 지표로 활용된다.
이연수 NC AI 대표는 "배키는 단순히 글로벌 기술을 따라잡는 것을 넘어, 대한민국의 주력 산업이 AI를 무기 삼아 글로벌 시장을 선도하게 만드는 전략적 자산이 될 것"이라며 "독자적인 도메인 옵스 기술력을 바탕으로 산업 현장에서 실제로 가치를 창출하는 소버린 AI 생태계를 구축해 나가가겠다"고 강조했다.








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