8월 2주 국내외 오픈소스SW 관련 동향을 모아 정리하였습니다.
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□ 국산 AI 4개사, 독파모 2차 모델 공개…오픈웨이트 생태계 확산 경쟁
LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지가 과학기술정보통신부 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업 2차 평가를 위한 AI 모델을 허깅페이스에 공개하며 개방형 AI 생태계 확산에 나섰습니다. LG AI연구원은 750B 규모 ‘K-엑사원 2.0’을 Apache 2.0 라이선스로 공개했고, SK텔레콤은 장문 추론과 에이전트 성능을 강화한 688B 규모 ‘A.X K2’를 Apache 2.0 라이선스로 개방했으며, 모티프테크놀로지스는 자체 설계한 314B MoE 모델 ‘모티프3’ 프리뷰를 공개하고 정식 버전에 MIT 라이선스를 적용할 예정입니다. 업스테이지는 250B 규모 MoE 모델 ‘솔라 오픈 2’에 에이전트 성능과 한국어 경쟁력, 최대 100만 토큰 문맥 처리 능력을 구현하고 기업이 자체 인프라에서도 비용 부담을 낮춰 활용할 수 있도록 효율성에 초점을 맞췄습니다. 정부는 이렇게 개발된 모델을 전 국민의 AI 문해력을 키우고 국산 모델 사용 기반을 확대하는 '모두의 AI' 사업에 활용한다는 계획입니다.
기업별 모델 확산 전략은 업스테이지는 포털 다음과 AI 에이전트 플랫폼을 기반으로 서비스 적용을 확대하고, LG AI연구원은 대국민 체험 서비스를 준비중이며, SK텔레콤은 제조·국방·바이오 분야 산업 현장 실증, 모티프테크놀로지스는 금융·회계 분야 상용 레퍼런스 확보를 추진하고 있습니다.

(참고뉴스)
1. 개방형 국산 AI 출격…국가대표 4사4색 전략은(지디넷코리아) 

□ 허깅페이스 CEO “중국, 오픈모델 넘어 최첨단 AI까지 주도 가능”
클레망 들랑그 허깅페이스 최고경영자는 중국이 현재 오픈모델 분야를 주도하고 있으며, 발전 속도가 이어지면 최첨단 AI 분야에서도 선두에 설 수 있다고 전망했습니다. 그는 중국 AI 산업의 경쟁력으로 기술을 공유하고 공동 개발하는 개방형 생태계를 꼽았습니다. 반면 미국 기업들이 폐쇄적이고 고립된 개발 방식을 유지하면 경쟁에서 뒤처질 수 있다고 지적했습니다. 사이버보안 분야에서도 오픈소스 모델의 역할이 확대될 것으로 내다봤습니다.
(참고뉴스)
1. 허깅페이스 CEO "中, 오픈모델 이어 최첨단 AI 분야도 지배할 수 있어"(조선비즈) 

□ 구글, 사이클론 예측 AI ‘웨더넥스트’ 오픈소스 공개
구글이 열대성 사이클론의 이동 경로와 강도, 풍속 구조를 예측하는 AI 모델 ‘웨더넥스트 2(WeatherNext 2)’와 ‘웨더넥스트 사이클론즈(WeatherNext Cyclones)’를 공개하고 소스 코드와 모델 가중치를 오픈소스로 개방했습니다. 구글은 이 모델이 기존 예측 방식과 비교해 평균 하루 이상 빠른 예측 정확도를 제공하며, 단일 TPU로 1분 이내에 최대 15일 예보를 생성할 수 있다고 설명했습니다. 공개 대상에는 실제 허리케인 시즌에 운영된 ‘웨더넥스트 사이클론즈’, 후속 모델 ‘웨더넥스트 2’, 무료 구글 코랩에서 단일 TPU로 실행할 수 있는 경량 모델 ‘웨더넥스트 2-미니’가 포함됩니다.
이번 연구는 구글 딥마인드와 구글 리서치가 미국 국립허리케인센터, CIRA, 영국 기상청 등과 공동 연구를 진행했으며, 오픈소스 공개를 통해 각국 기상기관과 연구자들이 지역 맞춤형 예측 모델과 재난 대응 기술을 개발할 수 있도록 글로벌 기상 AI 생태계를 확대할 계획입니다.
* WeatherNext 2(WN2) 모델의 소스 코드와 모델 가중치(깃허브) https://github.com/google-deepmind/weathernext
(참고뉴스)
1. 사이클론 예측의 새로운 돌파구를 이끈 AI 모델(구글코리아 블로그) 
2. "인공지능, 태풍 예측 정확도 하루 앞당겼다"...구글 AI 기상예측 '웨더넥스트', 모델·코드 전면 오픈소스 공개(인공지능신문) 

□ 마이크로소프트, AI 에이전트 연구용 오픈소스 프레임워크 ‘Orchard’ 공개
마이크로소프트가 소프트웨어 개발, 웹 탐색, 개인비서 등 다양한 AI 에이전트를 하나의 환경에서 학습·평가할 수 있는 오픈소스 프레임워크 ‘Orchard’를 공개했습니다. 핵심 구성요소인 ‘Orchard Env’는 쿠버네티스 기반 실행 환경으로 데이터 수집부터 지도학습(SFT), 강화학습(RL), 성능 평가까지 동일한 환경에서 수행할 수 있으며, 특정 AI 모델이나 작업 유형에 종속되지 않도록 설계됐습니다. 특히 실제 서비스에서 사용하는 실행 프레임워크(Harness) 안에서 AI를 직접 학습시킬 수 있다는 점이 특징이며, Codex, OpenClaw, ZeroClaw 등 실제 운영 환경에서 모델 호출과 실행 과정을 그대로 학습 데이터로 활용해 연구 환경과 실제 서비스 간의 성능 차이를 줄였습니다.
함께 공개된 Orchard-SWE는 약 3B 활성 파라미터 규모 오픈모델로 SWE-bench Verified에서 69.7%, 가치모델 재순위 적용 시 73.0%를 기록했으며, Orchard-GUI는 주요 웹 탐색 벤치마크에서 평균 68.4%의 성공률을 기록, Orchard-Claw은 개인 생산성 업무에서 최대 73.9%의 성공률을 기록했습니다. 마이크로소프트는 프레임워크와 함께 학습 데이터, 평가 방법론, 개발 워크플로우를 공개해 오픈소스 AI 에이전트 연구의 진입장벽을 낮추고, 학습 경험을 지속적으로 재활용하는 ‘누적형 에이전트 학습’ 연구를 확대할 계획입니다.(참고뉴스)
1. AI 에이전트 개발 문턱 낮춘다... 마이크로소프트, 오픈소스 플랫폼 'Orchard' 출시(테크데일리) 

□ 레드햇, AI 거버넌스 자동화 오픈소스 프로젝트 ‘아사고’ 출범
레드햇이 AI 안전과 거버넌스 절차를 자동화하는 오픈소스 커뮤니티 프로젝트 ‘아사고(Asago)’를 출범했습니다. 아사고는 기업과 규제기관 AI 거버넌스 정책을 분석한 뒤 이를 실제 시스템에 적용할 수 있는 리스크 통제 체계로 변환합니다. 운영 절차는 리스크 매핑과 평가, 완화, 프로덕션 배포 등 네 단계로 이뤄졌다. 우선 조직 정책 요구사항을 미국 국립표준기술연구소 AI 위험관리 프레임워크와 오왑 대규모 언어모델 톱10, IBM AI 리스크 아틀라스 등 검증된 기준에 연결해 실행 가능한 리스크 프로파일로 만듭니다. 식별된 위험을 바탕으로 사용 사례별 안전성 시험을 생성·실행하고, 시험 결과와 정책 근거를 기록해 컴플라이언스 담당자·개발자·외부 감사인이 동일한 근거를 확인할 수 있도록 지원합니다. 검토된 통제 방안은 쿠버네티스·테라폼·앤서블용 선언형 구성으로 변환돼 하이브리드 클라우드와 온프레미스 환경에 동일한 안전 기준을 적용할 수 있으며, 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스로 공개됩니다. 레드햇과 함께 마이크로소프트, 엔비디아, IBM 리서치, MIT 링컨 연구소, 앨런 튜링 연구소 등 산업계·학계 기관이 참여합니다.
(참고뉴스)
1. "AI 정책-운영 간극 줄인다"…레드햇, 오픈소스 프로젝트 '아사고' 출범(지디넷코리아) 

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