엔씨소프트의 AI 전문기업 'NC AI'가 공개한 한국 산업 특화 AI 모델 '배키'가 글로벌 모델 대비 우수한 성능을 기록했습니다.

8일 NC AI는 한국 주력 산업의 AI 전환을 위한 멀티모달 생성용 파운데이션 모델 '배키(VAETKI, Vertical AI Engine for Transformation of Key Industries)'를 공개했습니다.

특히 주목할 부분은 배키 100B 모델이 자체 성능 평가에서 오픈AI의 GPT OSS, 메타 Llama 등 기존 글로벌 SOTA 오픈소스 모델들과 대등하거나 이를 넘어서는 결과를 보였다는 점입니다. 

사진 제공 = NC AI

한국 산업 현장에 최적화된 소버린 AI로 개발된 배키는 10조 토큰의 대규모 코퍼스로 학습됐습니다. 배키는 토크나이저 어휘의 20%를 한국어에 배정하고 고어까지 처리할 수 있는 한글 조합 기능을 탑재해 한국어 전문성을 강화했습니다.

이를 통해 GPT-OSS-120B 시리즈와의 한국어 주요 벤치마크 3종 비교에서 평균 101% 앞선 성능을 기록했습니다.

글로벌 주요 벤치마크에서도 메타의 Llama4 Scout 대비 약 1.9배의 성능 우위를 달성했습니다. 특히 지시 이행 능력(IFEval)에서는 265%, 박사 수준의 추론능력(HLE) 영역에서는 137%의 성능을 나타냈습니다.

사진 제공 = NC AI

엔씨 AI는 배키를 활용해 한국 강점 산업군의 AI 전환을 통한 글로벌 1위 달성을 목표로 설정했습니다. 이를 위해 독자적인 '도메인 옵스(DomainOps)' 체계를 구축했습니다. 범용 LLM의 한계를 넘어 제조 현장의 피지컬 AI, 국방 분야의 전술 지능, 콘텐츠 산업의 창의적 AI 등 각 산업군 특화 데이터를 최적화한 AI 모델을 공급할 계획입니다.

엔씨 AI는 지난 12월 정보시스템 분야 국제 학술 워크숍 '정보기술·시스템 워크숍(WITS 2025)'에서 산업 특화형 AI 운영 플랫폼 연구 성과를 발표하며 도메인옵스 연구의 학술적 성과를 인정받았습니다.

배키의 핵심 강점은 산업 확산을 위한 효율성과 확장 가능성입니다. 모델 크기 확대와 동시에 운영 효율성 극대화를 위해 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 적용했습니다. 차세대 어텐션 기술인 MLA(Multi-Latent Attention)와 국소-전역 인터리빙 기법을 결합해 기존 방식 대비 KV 캐시 메모리 사용량을 약 83% 줄였습니다.

배키는 답변 도달 과정의 논리적 구조를 보여주는 'think 구조'를 채택해 국방, 제조, 금융 등 높은 신뢰도가 필요한 분야의 의사결정 지원에 특화됐습니다.

사진 제공 = NC AI

엔씨 AI는 시장 수요 대응을 위해 초고성능 100B, 범용 20B, 온디바이스용 7B 모델로 구성된 멀티 스케일 라인업을 구성했습니다.

배키는 이러한 성과를 바탕으로 미국 비영리 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델' 목록에 선정됐습니다.

에포크AI는 전 세계 AI 모델 중 학습 데이터 양, 연산 효율성, 기술적 혁신성 등을 기준으로 엄격히 선별해 리스트를 발표하는 기관으로, 이 평가는 글로벌 AI 기술력 측정의 주요 지표로 활용됩니다.

이연수 엔씨 AI 대표는 "배키는 단순히 글로벌 기술을 따라잡는 것을 넘어, 대한민국의 주력 산업이 AI를 무기 삼아 글로벌 시장을 선도하게 만드는 전략적 자산이 될 것"이라고 말했습니다. 이어 "독자적인 도메인 옵스 기술력을 바탕으로 산업 현장에서 실제로 가치를 창출하는 소버린 AI 생태계를 구축해 나가겠다"고 강조했습니다.

사진 제공 = NC AI