파운데이션 모델 (기반 모델)
영어 Foundation model · 일본어 基盤モデル（ファウンデーションモデル） · 읽는 법 기반 모데루 (파운데-숀 모데루)
파운데이션 모델은 아주 많은 자료로 미리 학습해 두고, 그 위에 여러 서비스와 작업을 얹어 쓰는 바탕 AI 모델입니다. 한 모델의 장점과 약점이 그 위의 서비스들에 함께 이어지므로 중요합니다.
HowtoAI 글에서는 주로 Microsoft Copilot이 입력한 내용과 파일을 파운데이션 모델 학습에 쓰지 않는다는 데이터 취급 설명에서 나오고, DeepSeek와 국내 AI 모델을 소개하는 대목에도 나옵니다.
확인 2026-10-26출처 논문 「On the Opportunities and Risks of Foundation Models」(Rishi Bommasani 외, arXiv 2108.07258, 2021-08-16): 넓은 데이터로 대규모 학습해 여러 하위 작업에 맞춰 쓸 수 있는 모델, 예로 BERT·DALL-E·GPT-3, 바탕 모델의 결함이 그 위 모델에 이어진다는 점
1이 말, 이런 곳에서 만납니다
처음 보는 말이 낯선 것은 당연합니다. 대개 이런 자리에서 마주칩니다.
HowtoAI 글 「파워포인트 Copilot 사용법」의 개인용 요금제 데이터 취급
Microsoft 한국어 지원 페이지에 프롬프트, 응답, 파일 콘텐츠는 파운데이션 모델 학습에 쓰이지 않는다고 적혀 있다는 내용입니다.
HowtoAI 글 「Copilot과 ChatGPT의 차이」의 회사용 Copilot Chat
회사 계정으로 쓰는 Copilot Chat은 프롬프트와 응답에 엔터프라이즈 데이터 보호가 적용되고 파운데이션 모델 학습에 쓰이지 않는다는 설명입니다.
HowtoAI 글 「DeepSeek 사용법과 ChatGPT와의 차이」의 개발비 확인
600만 달러는 R1 자체가 아니라 R1의 바탕이 된 기반 모델의 비용이라는 내용입니다.
2한 장면으로 이해하기
파운데이션 모델은 건물의 기초 공사에 비유할 수 있습니다. 기초를 한 번 튼튼하게 해 두면 그 위에 카페, 서점, 사무실을 각각 올릴 수 있습니다. 하지만 기초에 금이 가 있으면 그 위의 가게들이 모두 영향을 받습니다.
한 번 크게 만든 바탕 위에 여러 서비스를 올린다.
3우리 회사도 해당될까요?
이런 경우 해당됩니다
- AI 서비스 약관이나 도움말에서 「파운데이션 모델 학습에 쓰지 않는다」는 문장을 봤다
- 여러 AI 서비스가 같은 회사의 모델을 바탕으로 한다는 말을 듣고 무슨 뜻인지 궁금하다
- 업무에 쓸 AI 도구를 고르면서 내 자료가 학습에 쓰이는지 확인하려 한다
이런 경우는 걱정을 덜어도 됩니다
- AI 모델이 학습한 자료 자체가 궁금하다(‘학습 데이터’ 페이지를 보세요)
- 모델 무게를 내려받아 직접 돌리는 방식이 궁금하다(‘오픈 웨이트’ 페이지를 보세요)
파운데이션 모델은 특정 제품 이름이 아니라 모델의 쓰임새를 가리키는 말입니다. ChatGPT나 Copilot을 쓰기만 할 때는, 그 서비스가 내 입력을 바탕 모델 학습에 쓰는지 정도만 확인하면 충분합니다.
4조금 더 자세히
파운데이션 모델은 글·그림 같은 넓은 자료를 대량으로 먼저 학습한 큰 AI 모델입니다. 회사들은 이 모델을 새로 만들지 않고, 그 위에 채팅·번역 같은 기능을 얹어 자기 서비스로 만듭니다. 건물의 기초 공사를 한 번 해 두고 그 위에 여러 가게를 올리는 것과 비슷합니다. Stanford 연구진은 BERT, DALL-E, GPT-3를 예로 들었습니다.
주의할 점 기초가 같으면 약점도 같이 물려받습니다. 한 모델의 잘못된 답이나 치우침이 그 위의 여러 서비스에 함께 나타날 수 있습니다. 또 약관의 「입력 내용을 파운데이션 모델 학습에 쓰지 않는다」는 문장은 내 자료가 바탕 모델 학습에 쓰이는지에 대한 약속이니, 쓰는 요금제 기준으로 확인합니다.
5그래서 무엇을 하면 되나요?
- 1쓰고 있는 AI 서비스의 데이터 취급 페이지에서 입력 내용이 파운데이션 모델 학습에 쓰이는지, 개인용과 회사용 중 어느 요금제 기준인지 확인합니다.사장님
- 2AI 기능을 넣은 홈페이지나 도구를 납품할 때, 어떤 파운데이션 모델을 바탕으로 하는지와 고객 자료의 학습 사용 여부를 문서로 알려 줍니다.제작사
- 3바탕 모델이 바뀌면 답의 방식이 달라질 수 있으니, 모델 변경 시점과 내용을 고객에게 미리 공지합니다.서비스 회사
제작사에 이렇게 물어보세요
“이 AI 기능은 어떤 파운데이션 모델을 바탕으로 하나요? 저희가 입력한 내용이나 올린 파일이 그 모델의 학습에 쓰이나요?”
6자주 묻는 질문
Q. 파운데이션 모델과 LLM은 같은 말인가요?
겹치지만 같지는 않습니다. LLM은 글을 다루는 큰 언어 모델이고, 파운데이션 모델은 여러 작업의 바탕으로 쓰이는 모델을 넓게 가리키는 말이라 그림을 만드는 모델 등도 포함됩니다.
Q. 「파운데이션 모델 학습에 쓰지 않는다」면 내 자료는 저장되지 않나요?
꼭 그렇지는 않습니다. 이 문장은 학습에 쓰는지에 대한 약속이고, 저장 기간이나 보관 방법은 따로 정해져 있습니다. 서비스의 개인정보·데이터 취급 페이지에서 함께 확인합니다.
7이 풀이의 근거
- 출처
AWS 설명 페이지 「What are Foundation Models?」: 대규모 데이터로 학습한 범용 모델로, 더 전문적인 응용의 바탕 모델로 쓰고 파인튜닝으로 새 기능을 만든다는 설명 (확인 2026-10-26)
Microsoft 지원 문서 「Copilot in Microsoft 365 apps for home: your data and privacy」: 개인용 앱의 프롬프트·응답·파일 내용은 파운데이션 모델 학습에 쓰지 않음 (확인 2026-10-26)
- 확인한 날
- 2026-10-26 · 다음 확인 2027-01-26
- 풀이
- 양진석 · 따뜻한기술 대표
이 정의를 인용하려면
“파운데이션 모델은 아주 많은 자료로 미리 학습해 두고, 그 위에 여러 서비스와 작업을 얹어 쓰는 바탕 AI 모델입니다. 한 모델의 장점과 약점이 그 위의 서비스들에 함께 이어지므로 중요합니다.” — 용어집 「파운데이션 모델 (기반 모델)」 (확인 2026-10-26), atatakaidigital.com/kr/glossary/foundation-model
8이어서 알아 두면 좋은 말
- 대규모 언어 모델 (LLM)
- 학습 데이터 (AI 학습 데이터)
- 오픈웨이트 (학습된 모델 가중치를 공개한 모델; 오픈소스와의 차이)
- 생성형 AI (글·이미지·음악·영상을 새로 만들어 내는 AI)
이 말이 쓰인 글
- Microsoft 365 Copilot 사용법｜요금·도입·데이터 보호
- Llama 3.1 다시 보기: 오픈소스의 의미와 그 뒤
- DeepSeek 사용법과 ChatGPT와의 차이｜2026년 10월 최신판
- Copilot과 ChatGPT의 차이｜요금·잘하는 작업·업무용 선택법 (2026년판)
- Microsoft 365 Copilot Word 사용법｜초안·요약과 프롬프트 작성법
- GPT-4·GPT-4 Turbo·GPT-4o 차이와 종료｜지금 ChatGPT에서 쓰는 모델
- Microsoft 365 Copilot 파워포인트 사용법｜발표 자료 제작과 번역 (2026)