아크릴, 310억 매개변수 AI로 구글·앤트로픽·오픈AI 제쳤다…'소버린 AI' 기술력 입증

인공지능 전환(AX) 인프라 전문기업 아크릴 이 자체 개발한 보건의료 특화 인공지능(AI) 모델로 구글·앤트로픽·오픈AI 등 글로벌 프론티어 AI 모델을 앞선 성능을 기록했다고 밝혔다. 전문지식이 필요한 의료 분야에서 도메인 특화 AI의 경쟁력을 입증하면서 소버린 AI 시장 공략에도 속도가 붙을 전망이다.

아크릴은 1일 보건의료 특화 AI 모델 '아름(ALLM).H2 프랭크(FRANK)'가 한국 보건의료인 국가시험 기반 공개 벤치마크 'KorMedMCQA'에서 의사시험 435문항을 모두 맞혔다고 밝혔다.

의사·치과의사·약사·간호사 등 4개 직역의 총 3009문항을 대상으로 한 평가에서는 2980문항을 맞혀 99.0%의 정답률을 기록했다. 합계 정답 수 기준으로 구글의 '제미나이 3.1 프로' 2959문항, 앤트로픽의 '클로드 오퍼스 5' 2952문항, 오픈AI의 'GPT-5' 2871문항을 각각 웃돌았다.

아름.H2 프랭크는 310억개(31B)의 매개변수를 가진 단일 모델이다. 아크릴은 동일한 문항과 프롬프트, 채점 방식을 적용해 비교 평가를 진행했다. 각 문항에 5회 응답한 뒤 다수결로 답을 결정했으며, 의사시험의 경우 별도 3회 측정에서도 두 차례 전 문항 정답을 기록했다.

아크릴은 평가 문항에 학습 데이터가 유입됐는지를 검증하고 평가 조건과 코드, 결과 원장 및 데모용 API를 공개해 결과의 재현성을 높였다고 설명했다.

이번 성능 개선에는 자체 증분학습 방법론인 'VICTOR'가 적용됐다. VICTOR는 AI 모델 전체를 다시 학습시키는 대신 필요한 전문지식만 선택적으로 추가하는 방식이다.

이를 통해 베이스 모델보다 185문항의 성능을 개선했으며, 지난 4월 공개한 전작 'ALLM.H'와 비교해서도 3주 만에 174문항을 추가로 맞혔다. 새로운 전문지식이나 변경된 규제·제도 등을 전면 재학습 없이 반영할 수 있다는 점이 특징이다.

아크릴은 이 같은 기술을 기반으로 의료 AI의 활용처를 의료진에서 병원 전체 직군과 바이오·제약 분야로 확대할 계획이다. 진료와 임상 업무뿐 아니라 연구, 원무·행정 등 병원 내 다양한 업무를 지원하고 바이오·제약 기업의 연구개발과 임상 관련 업무에도 적용한다는 전략이다.

특히 온프레미스 방식의 상용화에 주력한다. 아름.H2 프랭크는 병원이나 기업이 보유한 GPU 서버에 직접 구축할 수 있어 민감한 의료·연구 데이터를 외부 AI 서비스로 전송하지 않고 내부에서 처리할 수 있다. 대형 프론티어 모델보다 상대적으로 낮은 추론 비용도 강점으로 내세웠다.

아크릴은 국내 상급종합병원들과 진행 중인 AI 실증·배포 협력과 AI 기반 전자의무기록(EMR) 플랫폼 '나디아-앤(NADIA-ANE)'을 활용해 상용화를 추진한다. 암 검진 결과 요약 등 병원 업무지원 서비스를 시작으로 적용 범위를 넓힐 예정이다.

박외진 아크릴 대표는 "31B 규모의 모델로 글로벌 프론티어 모델을 상회하는 전문지식 이해·추론 역량을 구현했다는 점이 핵심"이라며 "의료진뿐 아니라 병원 내 다양한 직군과 바이오·제약 산업에서 활용할 수 있는 도메인 특화 AI로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

이어 "온프레미스 환경에서 데이터 주권을 확보하면서 전문지식을 지속적으로 추가할 수 있다는 것이 아크릴 AI의 경쟁력"이라며 "아름.H2 프랭크에서 검증한 기술을 다양한 전문영역으로 확대해 AX 인프라 경쟁력을 강화하겠다"고 덧붙였다.

장효원 기자 specialjhw@asiae.co.kr