과학 난제 해결용 AI를 개발하는 아스테로모프가 자사 시스템으로 제56회 국제물리올림피아드(IPhO 2026) 이론시험 현장 평가에서 30점 만점에 28.6점을 받았다고 7월 31일 발표했다. 이 시험은 7월 8일 콜롬비아 부카라망가에서 오전 9시부터 오후 2시까지 5시간 동안 진행됐으며, 아스테로모프의 시스템은 인터넷 검색이나 외부 API 호출, 사람의 개입 없이 문제 입력부터 답안 작성까지 전 과정을 시스템 내부에서 처리해 대회 조직위로부터 금메달급 성적으로 인정받았다.
오픈소스 LLM과 자체 구성요소를 결합한 멀티모달 아키텍처
이 시스템은 단일 상용 모델이 아니라 여러 오픈소스 대규모 언어모델과 자체 개발한 모델·구성요소를 결합한 구조로 만들어졌다. 연산은 아마존웹서비스(AWS) 클라우드 인프라 위에서 이뤄졌다. 특히 텍스트뿐 아니라 수식, 그래프, 그림이 섞인 실제 시험지를 멀티모달 방식으로 직접 해석해 답안을 작성했다는 점이 기술적 특징으로 꼽힌다. 다만 결합된 세부 모델명, 실제 사용한 연산 자원 규모, 프롬프트 구성 등은 공개되지 않아 외부에서 재현하거나 비교 검증하기는 어려운 상태다.
아스테로모프 관계자는 “최신 상용 모델에 의존하지 않고 오픈소스 모델과 자체 구축한 AI 시스템으로 고난도 물리 문제를 해결할 수 있다는 점을 확인했다”고 밝혔다. 이어 “LLM 자체의 성능뿐 아니라 복합적인 추론 과정을 설계하고 운영하는 시스템 역량도 중요하다”고 덧붙였다. 2025년 2월 설립된 아스테로모프는 공개된 벤치마크만으로는 AI의 과학 추론 능력을 정확히 평가하기 어렵다는 판단에 따라, 대회 현장에서 처음 공개되는 시험지를 실제 시험 조건과 동일하게 풀도록 시스템을 설계했다.
딥테크 AI 밸류체인에서의 위치
같은 현장 평가에는 메타 슈퍼인텔리전스 랩스와 화웨이도 참여했지만, 이들의 세부 점수와 평가 조건은 공개되지 않았다. 상용 거대 모델을 앞세운 빅테크와 달리 아스테로모프는 오픈소스 모델 조합과 자체 시스템 설계로 성과를 냈다는 점에서, 딥테크 영역의 AI 개발이 모델 자체의 규모 경쟁을 넘어 추론 파이프라인 설계 역량으로 옮겨가고 있음을 보여준다.
한편 같은 대회의 학생 공식 경쟁에서는 한국 대표단 5명 전원이 금메달을 받았고, 서울과학고 오주하 학생이 개인종합 1위에 올랐다. 과학기술정보통신부가 주목하는 이 결과와 별개로, 아스테로모프의 AI 현장 평가는 물리학 같은 과학기술 난제 영역에서 오픈소스 기반 AI 시스템의 실전 성능을 가늠할 수 있는 드문 사례로 남았다.