인공지능 개발의 주도권이 전 세계로 확산되는 가운데, 인도의 SarvamAI가 ‘인도 AI 임팩트 서밋 2026’에서 자사의 새로운 모델인 Sarvam 105B와 30B를 공식 발표했다. 이 모델들은 해외 기술에 의존하지 않고 인도 현지의 컴퓨팅 자원을 활용해 처음부터 완전히 독자적으로 학습되었다는 점에서 주권 AI 인프라 구축의 중요한 이정표로 평가받는다.

이 모델들은 Mixture-of-Experts 구조를 채택해 효율성을 높였다. 전체 매개변수를 구동하는 대신 요청마다 필요한 일부만 활성화하는 방식이다. 특히 Sarvam 105B는 128K의 문맥 창을 제공하여 방대한 정보를 한꺼번에 처리할 수 있다. 벤치마크 점수에서는 최상위 모델에 다소 뒤처지지만, AI가 스스로 복잡한 단계를 수행하는 에이전트 작업에서는 인상적인 성능을 보여준다.

또한 SarvamAI는 Apache 2.0 라이선스를 통해 모델을 공개하며 접근성과 협업의 가치를 강조했다. 이들은 HuggingFace와 AIKosh 같은 플랫폼에서 누구나 자유롭게 내려받아 연구하거나 수정할 수 있다. 이러한 오픈 웨이트 전략은 특정 국가에 편중된 AI 생태계를 보다 포용적인 구조로 바꾸는 데 기여할 전망이다.

인공지능 개발의 주도권이 전 세계로 확산되는 가운데, 인도의 SarvamAI가 ‘인도 AI 임팩트 서밋 2026’에서 자사의 새로운 모델인 Sarvam 105B와 30B를 공식 발표했다. 이 모델들은 해외 기술에 의존하지 않고 인도 현지의 컴퓨팅 자원을 활용해 처음부터 완전히 독자적으로 학습되었다는 점에서 주권 AI 인프라 구축의 중요한 이정표로 평가받는다.

이 모델들은 Mixture-of-Experts 구조를 채택해 효율성을 높였다. 전체 매개변수를 구동하는 대신 요청마다 필요한 일부만 활성화하는 방식이다. 특히 Sarvam 105B는 128K의 문맥 창을 제공하여 방대한 정보를 한꺼번에 처리할 수 있다. 벤치마크 점수에서는 최상위 모델에 다소 뒤처지지만, AI가 스스로 복잡한 단계를 수행하는 에이전트 작업에서는 인상적인 성능을 보여준다.

또한 SarvamAI는 Apache 2.0 라이선스를 통해 모델을 공개하며 접근성과 협업의 가치를 강조했다. 이들은 HuggingFace와 AIKosh 같은 플랫폼에서 누구나 자유롭게 내려받아 연구하거나 수정할 수 있다. 이러한 오픈 웨이트 전략은 특정 국가에 편중된 AI 생태계를 보다 포용적인 구조로 바꾸는 데 기여할 전망이다.