Motif Technologies

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모티프테크놀로지스는 처음부터 자체 아키텍처로 파운데이션 모델을 만드는 대한민국 AI 스타트업이야.¹ LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지 같은 큰 이름들과 함께 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 사업에 선정돼, 서울대·KAIST 등 17개 기관과 3000억 파라미터급 추론 특화 대형언어모델을 함께 개발하고 있어.¹

그런데 한 외부 평가에서는 가장 작은 활성 파라미터로 만든 이 회사 모델 ‘모티프 3’가 가장 높은 점수를 받았어. 회사 규모나 자금력으로 보면 눈에 띄지 않을 스타트업이 정부 사업 심사와 다른 잣대에서는 앞서 나간 셈이야.

이 회사가 내세우는 차별점은 모델 설계 하나가 아니라 GPU 인프라까지 스택 전체를 직접 최적화한다는 것이야.² 2026년 5월에는 이 방향을 계속 밀고 갈 자금으로 약 1,660만 달러(약 240억원) 규모의 시리즈 B를 유치했어.¹

항목	내용
정식 명칭	Motif Technologies2
소재	대한민국1
CEO	Junghwan Lim2
최근 투자(2026-05-28 기준)	시리즈 B 약 1,660만 달러(약 240억원)1
정부 프로그램	과학기술정보통신부 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업 선정(2026년 2월)1
공개 모델	Motif 2-12.7B(오픈 웨이트, 2025년 11월 기술보고서 공개)3

자체 아키텍처로 스택 전체를 최적화한다

모티프테크놀로지스는 모델 설계만으로는 진짜 혁신이 나오지 않고, 인프라(GPU·AI 소프트웨어)까지 포함한 스택 전체를 끝에서 끝까지 최적화해야 성능과 비용의 한계를 깰 수 있다고 주장해.² 그래서 대규모 GPU 클러스터를 직접 설계하고 운영하는 것을 정체성의 한 축으로 내세운다.² 삼성 C-Lab, Microsoft Azure 같은 글로벌 파트너와 함께 기업용 AX(AI 전환) 프로젝트도 함께 진행하고 있어.²

이 회사가 공개한 오픈 웨이트 모델 ‘Motif-2-12.7B’는 이 원칙을 보여주는 사례다. 이전 세대 모델 Motif-2.6B에 자체 개발한 ‘그룹 미분 어텐션(Grouped Differential Attention, GDA)’ 구조를 결합해 만들었고,³ 언어·수학·과학·프로그래밍 영역을 아우르는 5.5조 개 토큰으로 사전 학습했다.³ 학습 과정에서는 MuonClip 옵티마이저와 자체 개발한 고성능 커널(PolyNorm 활성화 함수, Parallel Muon 알고리즘)을 함께 썼다고 밝혔다.³ 학습 이후에는 지시 순응·구성적 이해·언어 정밀도를 순차적으로 강화하는 3단계 지도 미세조정을 거쳤고, 회사는 이런 설계 덕에 훨씬 큰 모델과도 견줄 만한 성능을 낸다고 설명한다.³

같은 원칙은 정부 사업에 낸 모델 ‘모티프 3’에도 이어진다. 모티프테크놀로지스는 다른 회사의 오픈소스 모델 설계를 빌려오지 않고 자체 아키텍처로 처음부터 모델을 짓는다는 접근으로 이 대상을 다루는 언론의 주목을 받았고, 이 원칙이 독파모 사업 선정으로 이어졌다.¹

왜 중요한가

독파모 사업은 정부가 4개 팀 중 3개 팀만 다음 단계로 남기는 구조라, 심사 결과 자체가 각 회사의 생존을 가른다. 모티프테크놀로지스는 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지와 함께 이 좁은 문을 통과해야 하는 4팀 중 하나야. 그런데 벤치마크 배점을 그대로 반영하지 않는 제3자 평가에서는 가장 작은 활성 파라미터로 만든 모티프 3가 가장 높은 점수를 받았고, 1차 평가 1위였던 LG의 모델이 오히려 최하위로 갈렸다. 회사 규모나 이전 순위가 곧바로 성능 우위로 이어지지 않는다는 걸 보여준 사례라, 앞으로 나올 정부의 최종 선정 결과가 이 외부 지수와 같은 방향을 가리킬지가 이 회사를 계속 지켜봐야 할 이유다.

이 대상을 볼 때의 핵심 축

• 총 파라미터 대비 활성 파라미터 비율을 보면, 추론 비용 효율을 가늠할 수 있다. 모티프 3는 총 3140억 개 파라미터 중 132억 개만 활성화해 추론하는데, 이 비율이 낮을수록 같은 하드웨어로 더 많은 요청을 처리할 여지가 커져 추론 비용이 낮아진다.
• 독파모 사업의 최종 선정 결과를 보면, 이 회사가 계속 정부 자금과 협력 기관 네트워크를 유지하는지 판별된다. 4팀 중 3팀만 남는 구조라, 탈락하면 지금 진행 중인 3000억 파라미터급 모델 공동 개발도 흔들릴 수 있다.
• 다음 투자 라운드의 규모와 투자자 구성을 보면, 로드맵에 적힌 비전-언어 모델·비전-언어-행동 모델 확장을 실제로 밀어붙일 자금이 있는지 판별된다.

최근 관찰된 신호

• 2026-08-13: 제3자 평가 지표 ‘아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)‘에서 모티프 3가 47점으로 독파모 참여 4팀 중 가장 높은 점수를 받았고, 업스테이지 솔라 오픈2 37점·SK텔레콤 A.X-K2 35점·LG AI연구원 K-엑사원 2.0 31점 순으로 이어졌다.⁴
• 2026-05-28: 약 1,660만 달러(약 240억원) 규모 시리즈 B를 유치했다. 기존 투자자 NICE 투자파트너스·노틸러스인베스트먼트가 후속 투자자로, 디토인베스트먼트·포레스트벤처스가 신규 투자자로 참여했다.¹
• 2026-02: 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업에 선정돼 서울대·KAIST·삼일회계법인 등 17개 기관과 3000억 파라미터급 추론 특화 언어모델을 공동 개발하기 시작했다.¹
• 2025-11-07: 오픈 웨이트 모델 ‘Motif-2-12.7B’의 기술보고서를 arXiv에 공개했다.³

이어서 읽기

• 이 회사 모델이 정부 심사에서 받은 점수와 다른 세 팀의 설계 전략이 궁금하면 모티프 3는 3140억개 중 132억개만 쓰고도 가장 높은 점수를 받았다를 읽어봐.

남은 질문들

• 독파모 사업의 최종 선정 결과가 나오면 모티프테크놀로지스는 3팀 안에 남을까?
• ‘모티프 3’는 언제 정식 기술보고서나 모델 카드로 공개될까?
• 시리즈 B 이후 추가 투자 라운드는 언제, 어떤 규모로 이뤄질까?

각주

1. WOWTALE, 이준희(John Lee), 「Motif Technologies Raises $16.6M Series B to Advance Korea’s Homegrown AI Foundation Model」(2026-05-28) 기사 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶ ↩︎⁷ ↩︎⁸ ↩︎⁹

2. Motif Technologies, 「Company」 공식 소개 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶

3. Junghwan Lim 외, 「Motif 2 12.7B Technical Report」(arXiv:2511.07464, 2025-11-07 제출) 논문 ↩︎ ↩︎² ↩︎³ ↩︎⁴ ↩︎⁵ ↩︎⁶

4. 전자신문, 「‘독파모’ 4강 승부처는 ‘효율’…모델별 전략 뜯어보니」(2026-08-17) 인용, 모티프 3는 3140억개 중 132억개만 쓰고도 가장 높은 점수를 받았다 ↩︎