네이버 AI도 중국산 논란? '프롬 스크래치'가 대체 뭐길래 궁금하신가요?

안녕하세요. 친절하고 신뢰감 있는 IT 뉴스 해설가, K입니다.
최근 국내 IT 업계가 'AI 모델의 독자성'을 두고 뜨거운 논란에 휩싸였어요. 특히 네이버클라우드나 업스테이지처럼 국내 대표적인 AI 기업들이 개발한 모델까지 도마 위에 오르면서, '프롬 스크래치(From Scratch)'라는 용어가 연일 화제가 되고 있는데요.
이게 정확히 무슨 뜻인지, 왜 논란이 되는지, 그리고 우리에게 어떤 영향을 미치는지 오늘 쉽고 명쾌하게 풀어드릴게요.
1. ‘프롬 스크래치’란 무엇인가요? 독자 AI가 중요한 이유
이번 논란의 핵심 단어인 '프롬 스크래치(From Scratch)'는 직역하면 '바닥부터, 처음부터'라는 뜻이에요.
AI 모델 개발에서는 데이터 수집, 모델 구조 설계, 그리고 학습에 사용되는 가중치(Weights)까지 모든 과정을 오롯이 자체적인 기술력으로만 진행했다는 의미로 사용되죠. 기존에 존재하는 모델이나 데이터를 활용하지 않고 백지 상태에서 시작한다는 뜻입니다.

 

 

그렇다면 왜 '프롬 스크래치'가 중요할까요? 바로 '소버린 AI(Sovereign AI)', 즉 주권적인 AI와 직결되기 때문이에요. 특히 미국과 중국이 기술 패권을 두고 경쟁하는 현 상황에서, 국가의 안보와 산업 경쟁력을 지키기 위해 외부 의존성 없이 자체적으로 제어 가능한 AI 기술이 필수적이라는 인식이 강해지고 있어요.
국내 기업들도 정부 지원 사업을 통해 이러한 '독자 파운데이션 모델'을 개발하고 있죠 [1].
2. 네이버클라우드가 마주한 ‘중국산’ 의혹
하지만 최근 네이버클라우드의 AI 모델인 '하이퍼클로바'의 일부 구성 요소가 논란의 중심이 되었어요.
의혹은 네이버클라우드의 모델이 알리바바의 오픈소스 언어모델이나 특히 중국의 '큐웬(Qwen)'이 개발한 '비전 인코더(Vision Encoder)'의 가중치 부분에서 높은 유사도를 보였다는 점에서 시작됐습니다 [5], [7].
'비전 인코더'란 AI가 이미지를 인식하고 처리하는 '눈' 역할을 하는 핵심 부품이라고 쉽게 이해하시면 돼요.

 

 

프롬 스크래치를 주장하려면 모든 구성 요소와 학습 과정이 독자적이어야 하는데, 해외의 오픈소스나 타사 모델의 가중치(학습 결과물)를 참고했거나 사용했다면, 과연 이를 '순수 국산' 혹은 '프롬 스크래치'로 부를 수 있느냐는 것이 논란의 요점인 거죠.
3. 네이버의 해명: "글로벌 기술 생태계의 전략적 채택"
이에 대해 네이버클라우드 측은 논란이 불거진 부분에 대해 적극적으로 해명하고 나섰습니다. 네이버는 해당 외부 인코더를 도입한 것은 맞지만, 이는 글로벌 기술 생태계와의 효율성을 극대화하기 위한 '전략적 채택'이었다고 설명했어요 [6].
또한, 외부 기술을 사용했더라도 모델 라이선스와 기술 정보는 투명하게 공개하겠다고 밝히면서, 전체 모델 구조와 핵심 기술 자체는 자체적으로 개발했음을 강조했습니다.
하지만 AI 업계 내부에서는 이 '프롬 스크래치'의 기준 자체가 너무 모호하다는 지적이 이어지고 있어요. 해외 모델 구조를 참조하되 가중치만 100% 자체 학습하면 독자 AI로 봐야 하는지, 아니면 핵심 컴포넌트까지 모두 자체 제작해야 하는지에 대한 명확한 가이드라인이 없기 때문입니다 [3].

 

 

현재 정부나 관련 기관이 이 기준에 대해 묵묵부답인 상황이 논란을 더욱 키우고 있다는 우려의 목소리도 커지고 있는데요. 결국 AI 기술의 독자성을 지키는 것도 중요하지만, 어느 선까지를 '우리 기술'로 인정할 것인지에 대한 사회적 합의가 시급해 보여요.
4. 정리하며: 필요한 것은 ‘투명성’과 ‘명확한 기준’
이번 '프롬 스크래치' 논란은 기술력이 부족해서 발생했다기보다는, 급변하는 AI 기술 트렌드 속에서 '독자 기술'의 정의가 시대의 변화를 따라가지 못해 발생한 충돌로 해석할 수 있어요.
네이버클라우드가 주장하는 '전략적 채택'의 필요성도 이해가 가지만, 국민 세금이 투입되는 정부 사업이라면 그 기준을 명확히 하고 투명성을 확보하는 것이 중요해 보입니다.
앞으로 정부와 국내 AI 기업들이 힘을 합쳐 국제적 기술 협력과 독자적인 기술 보호 사이의 균형점을 어떻게 찾을지 기대가 되네요. 다음에도 더 흥미롭고 유익한 IT 뉴스로 찾아뵙겠습니다! 😊


% 본 포스팅은 AI를 활용하여 작성된 정보성 글입니다.