정부가 추진하는 국가대표 초거대 AI 프로젝트가 본궤도에 올랐다.

과학기술정보통신부가 주관하는 이번 사업은 ‘소버린 AI’ 전략을 위한 것으로, 총 5300억 원이 투입될 전망이다.

글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 생존하기 위해 5개 정예 팀을 선정하고 최종 2개 팀만 남기는 경쟁 속에서 어떤 혁신을 가져올 수 있을지 정리했다.

▲ 정책 구조와 선발 과정은?

먼저 국가대표 AI 구축을 위해 정부는 약 4500억 원의 GPU 인프라와 628억 원 규모의 데이터망 구축, 250억 원의 인재 채용 등을 지원한다고 밝혔다.

현재 네이버클라우드와 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 팀이 최종 선발됐으며 이들은 글로벌 LLM 대비 95% 이상 성능을 목표로 한국형 모델을 개발하게 된다.

평가는 추론·종합지식·수학·코딩 등 7대 대표 벤치마크로 진행되고, 독자적 모델 개발 능력(프롬 스크래치)과 학계 협력 여부도 중요한 기준으로 작용한다.

선발된 팀들은 최대 1,000장의 GPU를 지원받고, 국가기관·방송영상 등 다양한 공공·민간 데이터셋을 공급받는다.

먼저 네이버클라우드는 텍스트·이미지·음성·영상까지 처리하는 옴니모달 모델을 개발하고, 국민 체험형 서비스와 AI 에이전트 마켓을 구축한다고 밝혔다.

업스테이지는 자체 LLM ‘솔라’ 기반으로 산업 특화 AI를 상용화하고, 3년 내 1,000만 사용자 확보를 노린다.

SK텔레콤은 ‘포스트-트랜스포머’ 모델을 개발하며, 산업별 B2B 적용과 옴니모달 기능 확장을 강조한다.

현재 생성형 AI는 트랜스포머 모델로, 이를 넘어선 포스트 트랜스포머 모델은 반도체 모델 경량화와 학습 효율화 등을 통해 저전력·저비용·고속 생성 능력을 갖게 되는 것이 특징이다.

끝으로 NC AI는 2000억 매개변수 규모 멀티모달 모델을 목표로 도메인 특화 AI 플랫폼을 설계할 방침이며, LG AI 연구원은 자체 LLM ‘엑사원’ 기반의 산업 현장 최적화 AI를 구현한다고 밝혔다.

LG AI 연구원 관계자는 “LG 컨소시엄은 글로벌 최고 수준의 프런티어 AI 모델 개발부터 이를 활용한 생태계 구축까지 AI 전주기 관점에서 국내 AI 기술 경쟁력을 높일 것”이라고 말했다.

이어 “전 국민과 기업, 공공 분야에 이르기까지 폭넓은 AI 활용 확산을 통해 대한민국이 글로벌 AI 선도국으로 도약할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 덧붙였다.

대한민국 국가대표 AI 선발전 [Chat-GPT 생성 이미지]

▲ 해킹 사태에도 KT 밀어낸 SKT

한편 이번에 해킹 사태로 대국민 사과와 위약금 면제 등의 조치가 이루어졌던 SKT가 국대 AI 프로젝트에 선발되고, KT와 카카오 컨소시엄은 탈락한 것으로 알려졌다.

탈락한 구체적인 원인은 공개되지 않았으나, AI의 밑바닥부터 자체 개발하는 ‘프롬 스크래치’ 역량과 LLM 모델의 오픈소스 공개 경험 차이 등이 원인으로 거론되는 분위기다.

아울러 상용화된 LLM 성과에서도 상대적으로 밀렸을 가능성 역시 존재한다.

일례로 카카오도 자체 AI 모델 ‘카나나’를 출시한 바 있으나, 사용자 수가 출시 초기 약 4만 명에서 지난 6월 약 7700명까지 80% 이상 급감했다.

카카오톡과 연동되지 않고 별도의 앱 설치가 필요하며, 사용자 접근성이 떨어진다는 것이 주된 이유 중 하나다.

이후 카카오는 오픈AI와 전략적 제휴를 맺으며 외부 AI 모델의 API를 활용하는 ‘모델 오케스트레이션’ 전략을 사용 중이다.

다만 이 전략이 정부가 요구한 완전한 독자 AI 개발과는 맞지 않았을 가능성 역시 제기되고 있다.

AI 강국 도약 프로젝트 발표하는 배경훈 장관 [과학기술정보통신부 제공]

▲ 데이터·보안 전략과 시장 파급효과는?

정부는 이번 사업에서 단순 성능 경쟁을 넘어 데이터 품질·보안까지 평가에 반영할 방침이다.

기업별 데이터는 자체 학습 후 결과만 공유하는 ‘연합 AI 전략’이 논의되고 있으며, 개인정보·저작권 문제를 해결하기 위한 거버넌스 체계도 강화된다.

또 오는 2030년까지 미래를 내다보는 AI 보안 로드맵을 통해 민감정보 유출 방지, 모델 역공격 대응, 훈련 데이터 보호를 위한 표준을 마련한다고 밝혔다.

아울러 일각에서는 향후 소버린 AI가 구축되면 기술 주권 확보와 더불어 경제적 파급효과도 클 것으로 기대하고 있다.

실제로 이미 과기정통부에서는 지난해 ‘대한민국 디지털전략 2.0’을 수립하면서 AI 경제효과가 3년 후 최대 300조 원에 달할 것으로 전망한 바 있다.

또, AI 도입에 따라 국내 취업자 중 약 50% 이상이 일자리·직무 변화를 경험하는 등 사회적 파급효과도 상당하다는 설명이다.

아울러 국가가 AI 브랜드를 주도하기에 글로벌 빅테크 종속을 줄이고, 국내 AI·클라우드 산업 투자 활성화를 촉진할 수 있다.

끝으로 AI 경쟁력 활성화 과정에서 주목해야 할 부분으로는 데이터센터가 꼽힌다.

대량의 GPU를 모아 가동하는 데이터센터는 그 자체로 AI를 학습하고 실행하기 위한 기반이지만, 이를 활용해 다른 기업에 AI 활용 권한을 판매하는 핵심 수익성 서비스 ‘GaaS’가 떠오를 것으로 기대받고 있다.