엔비디아 GPU를 수만 장씩 사들이는 것이 AI 경쟁력의 척도였다. 빅테크들은 매 분기 수십조원의 CAPEX를 투입하며 GPU 확보 경쟁을 벌였다. 그런데 최근 몇 년 사이, 이 공식에 균열이 생기기 시작했다. 중국 딥시크가 기존 빅테크보다 적은 컴퓨팅 자원으로 경쟁력 있는 모델을 공개하며 시장에 충격을 줬고, 국내에서는 모티프테크놀로지스라는 신생 스타트업이 비슷한 방향을 제시하는 사례로 주목받고 있다. AI는 정말 수십만 장의 GPU와 수조원이 있어야만 만들 수 있는 걸까.
1. AI는 돈 싸움이라는 공식이 흔들리고 있다
구글, 메타, 마이크로소프트 같은 하이퍼스케일러들은 GPU 수만 장 규모의 인프라 경쟁을 벌여왔다. 이 흐름 속에서 딥시크는 상대적으로 적은 컴퓨팅 자원으로 성능 좋은 모델을 만들어내며 “많이 쓰는 것”보다 “잘 쓰는 것”이 중요할 수 있다는 가능성을 보여줬다. 국내에서도 비슷한 방향을 제시하는 사례가 나왔다. 모티프테크놀로지스가 그 사례다.
2. 모티프테크놀로지스는 어떤 회사인가
모티프테크놀로지스는 2025년 2월, AI 인프라 기업 모레(Moreh)의 자회사로 물적분할해 설립됐다. 옥스퍼드대학교 수학 박사 출신인 임정환 대표가 이끈다. 이 회사의 핵심 차별화는 ‘프롬스크래치(From Scratch)’ 철학이다. 국내 여러 AI 개발사가 메타의 라마(LLaMA)나 알리바바의 큰(Qwen) 같은 외산 오픈소스 모델을 가져와 파인튜닝하는 방식을 쓰는 것과 달리, 모티프는 모델의 핵심 아키텍처 자체를 밑바닥부터 독자 설계한다.
3. 왜 400장의 GPU가 화제가 됐나
회사 공개 자료에 따르면, 모티프는 설립 첫해인 2025년 하반기, 400장의 GPU와 5.5T 토큰의 데이터로 단 7주 만에 자체 LLM ‘모티프 12.7B’를 구축했다. 대형 AI 기업들이 보통 수만 장의 GPU를 쓰는 것과 비교하면 눈에 띄게 적은 규모다. 이 모델은 글로벌 AI 성능 평가 기관 Artificial Analysis가 운영하는 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index) 평가에서, 2025년 11월 기준 국내 모델 중 1위를 기록했다. 여기서 중요한 건 단순히 “적게 쓰고 잘 만들었다”는 결과보다, GPU 물량보다 아키텍처 설계와 학습 최적화 기술이 성능을 가르는 변수가 될 수 있다는 방향성이다.
4. 탈 엔비디아 전략
모티프의 기술은 엔비디아 GPU뿐 아니라 AMD GPU 환경에서도 구동할 수 있도록 설계됐다. 모회사인 모레의 GPU 최적화 인프라 소프트웨어 기술이 결합된 결과다. 특정 GPU 제조사에 대한 의존도를 낮추는 시도는 AI 인프라 비용 절감뿐 아니라, GPU 공급이 공급망 리스크에 흔들릴 때의 대응 측면에서도 의미가 있다.
5. 국가대표 AI 프로젝트 선정
2026년 2월, 모티프테크놀로지스는 과학기술정보통신부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에 참여하는 기업으로 선정됐다. 이 사업은 국내 기술로 글로벌 수준의 AI 모델을 개발하기 위한 공공·민간 협력 사업이다. 신생 스타트업인 모티프가 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 같은 대기업·대형 연구기관과 함께 이 사업에 참여하게 됐다는 점이, 앞서 보여준 개발 방식과 성능이 평가받은 결과로 해석된다.
6. Motif-3(beta) 성능
모티프는 이후 신규 모델 Motif-3(beta)를 공개했다. Artificial Analysis 집계 기준으로 44점을 받았는데, 이는 미국·중국 모델을 제외하면 가장 높은 점수이며, 오픈소스 모델 중에서는 3위, 상용 모델까지 합치면 전체 11위에 해당한다. 다만 이 점수는 베타 체크포인트 기준이다. 정식 버전은 8월 초 오픈소스로 공개될 예정이며, 정식 공개 시 점수와 순위는 달라질 수 있다.
7. 투자자가 봐야 할 포인트
모티프테크놀로지스는 비상장 기업으로, 개인 투자자가 직접 투자할 수 있는 대상은 아니다. 다만 이 사례는 국내 AI 생태계의 경쟁력을 가늠하는 참고 사례로서 의미가 있다. GPU 확보뿐 아니라 설계와 최적화 기술로도 승부할 수 있다는 흐름이 국내에서도 나타나고 있다는 점, 그리고 이런 흐름이 정부 국책사업과 연결되고 있다는 점을 산업 트렌드 관점에서 지켜볼 필요가 있다.
🚀 진스브리프 3초 요약: 모티프테크놀로지스가 400장의 GPU로 한국 1위 AI 모델 Motif-3을 만들었다. 독파모 프로젝트 선정까지, GPU 물량보다 설계와 최적화가 중요해지는 흐름을 보여주는 사례다.
💬 GPU를 적게 쓰고도 경쟁력 있는 AI를 만들 수 있다는 흐름, 여러분은 지속 가능한 변화라고 보시나요?
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