[일문일답] 정부 "독자 AI 개발 위한 GPU·데이터 격차 해소 총력 기울일 것"

기사입력 : 2025년08월04일 16:07

최종수정 : 2025년08월04일 18:04

과기정통부, 4일 정부서울청사서 '독자 AI 파운데이션 모델' 5개 정예팀 발표
"GPU는 CSP 통해 서비스형 제공, 스타트업도 충분히 활용 가능"

[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)가 4일 정부서울청사에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여한 5개 정예팀 선정 결과를 발표했다. 선정된 팀은 ▲네이버클라우드 ▲업스테이지 ▲SK텔레콤 ▲엔씨에이아이(NC AI) ▲LG경영개발원 AI연구원 등이다.

이번 평가에서는 기술력, 개발 전략, 파급효과 등 다양한 요소가 종합적으로 고려됐다. 정부는 우선 5개 팀만을 선정해 집중 지원할 계획으로, 올 연말 1차 평가를 거친 뒤 남은 팀을 중심으로 후속 지원을 이어갈 예정이다.

4일 정부서울청사에서 열린 '독자 AI 파운데이션 모델' 브리핑 현장. 김경만 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관 국장이 발표하고 있다. [사진=양태훈 기자]

다음은 이날 브리핑에서 진행된 질의응답의 주요 내용이다.

- 선정 기업 구성이 대기업, 연구원, 플랫폼사, 통신사, 스타트업으로 다양하다. 고려된 요소인가
▲ (장기철 과학기술정보통신부 인터넷진흥과 과장, 이하 장기철 과장) 이번 프로젝트는 중소기업이나 스타트업 할당을 고려한 사업이 아니다. 국내 기업의 체력을 키워주고 글로벌 시장에서 파급력 있는 팀을 선정하는 데 목적이 있다.

- 인재 분야에서 업스테이지만 지원을 받았다. 별도 가이드라인이 있었나
▲ (이상민 과학기술정보통신부 소프트웨어정책과 과장) 업스테이지 외에도 신청은 있었으나, 최종 다섯 개 팀 중 점수를 획득한 기업은 업스테이지 하나뿐이었다. 지원 조건으로는 트리플A 랭킹 CSP 분야 대학에서 10년 이상 연구 경력, 시총 2,000억 달러 이상 빅테크 기업에서 7년 이상 프로젝트 경험 등 기준이 있었으며, 인재 계약 협의 등에 시간이 부족했을 수도 있다.

- 발표 내용에 연차별 단계 평가가 명시되지 않았다. 2027년까지 2개 팀으로 압축 계획은 유효한가
▲ (장기철 과장) 계획은 유효하다. 올해 연말 5개 팀에서 4개 팀으로, 내년 상반기에는 3개 팀으로 줄이며 6개월 단위 단계 평가를 이어간다.

- 대국민·전문가 콘테스트는 어떻게 진행되나
▲ (장기철 과장) 단계 평가 시점에 맞춰 구체적인 계획을 발표할 예정이다. 대국민 참여 방식도 유력한 방안 중 하나다.

- 탈락한 기업들의 활용 방안은
▲ (장기철 과장) 6위 이하 팀이나 초기 탈락 팀을 대상으로 특화 모델 개발 등 다른 사업으로의 연계 지원 방안을 검토 중이다.

- 5위와 6위의 당락 기준은
▲ (장기철 과장) 공모 안내서에 공개된 기준에 따라 국내외 전문가들이 공정하게 평가했다. 6위부터 10위까지는 그리고 처음에 접수했던 나머지 5개 팀까지도 추가적으로 다른 사업을 기획해서라도 지원할 수 있는 방안, 꼭 파운데이션 모델이 아니라도 특화 모델이나 다른 방식으로도 충분히 전할 수 있는 기회가 있다.

- 평가 항목 중 프롬 스크래치 역량이 강조됐는데, 탈락 기업들도 유사한 주장을 한다. 기준은
▲ (장기철 과장) 프롬 스크래치는 독자 데이터와 아키텍처를 기반으로 한 개발 경험 여부, 오픈소스 개방 이력 등이 모두 고려됐다.

- 데이터 제공 계획은 구체화돼 있나
▲ (이소라 과학기술정보통신부 데이터진흥과 과장) 데이터 공동 구매하는 부분과 팀별로 데이터셋을 구축을 할 수 있도록 지원하는 부분이 있다. 데이터 공동 구매 관련해서는 현재 단계에서 정해져 있거나 하는 것은 아니다. 정예팀과 협약을 하는 과정에서, 그리고 협약 이후에도 계속 협의를 하면서 정예팀의 수요에 맞춰서 공동 구매를 할 예정이다. 다양한 공공기관 등과도 협의를 진행하고 있다.

- 데이터 저작권 문제는 어떻게 대응하나
▲ (김경만 과학기술정보통신부 인공지능정책관 국장, 이하 김경한 국장) 저작권을 고려해 데이터 제공기관을 선정하고 있으며, 적정 비용 지급 원칙하에 과제를 설계했다.

- GPU 자원은 순위에 따라 배분되나 점수·순위는 공개 가능한가
▲ (장기철 과장) 규정상 점수·순위는 비공개다. GPU 자원은 공급사 및 3개 팀과 협의해 안배할 계획이다.

- 스타트업 등 자체 인프라 부족 팀은 어떻게 대응하나
▲ (김경만 국장) 스타트업은 CSP와의 협력을 통해 GPU를 확보해 사용하고 있다. 국가 재정이 충분하다면 더 많은 자원을 지원할 수 있겠지만, 민간 주도성을 살리기 위해 마중물 역할에 초점을 두고 있다.

- 정부의 GPU 공급 계획은
▲ (김경만 국장) 이번 추경으로 지원하는 외에, 별도로 1조 4,100억 원 규모의 GPU 구매 사업이 진행 중이다. 내년부터 약 1만 장을 공공목적으로 공급할 계획이며, 이번 선정 팀에도 할당할 예정이다.

- 대국민 서비스 체험 시점은 언제인가
▲ (장기철 과장) 올 연말 단계 평가 때 대국민 평가도 함께 추진될 예정이며, 이를 통해 서비스 체험 기회가 제공될 수 있다.

- 향후 평가의 기준은 어떻게 정해지나
▲ (장기철 과장) AI 기술이 빠르게 변화하는 만큼, 평가도 고정된 기준이 아니라 무빙 타깃 개념으로 진행된다. 정예팀과 협의를 통해 공정한 벤치마크를 설정하고 적용할 계획이다.

- 평가위원 구성은 공개 가능한가
▲ (장기철 과장) 평가위원 명단은 비공개가 원칙이다. 국내외 전문가가 균형 있게 참여했다.

■ 용어설명

* 프롬 스크래치(From Scratch) : 기존 모델이나 외부 라이브러리 없이 데이터 수집부터 모델 설계, 알고리즘 구현, 학습 및 테스트까지 모든 과정을 자체 기술로 처음부터 개발하는 것을 의미.

* CSP(Cloud Service Provider) : 클라우드 서비스 제공업체의 약자로, 서버·스토리지·네트워크 같은 클라우드 인프라와 소프트웨어 플랫폼, 각종 클라우드 기반 IT 서비스를 인터넷을 통해 제공하는 회사.

* 멀티모달(Multi Modal) : 텍스트, 이미지, 오디오 등 서로 다른 유형의 데이터를 통합적으로 처리하고 이해하는 AI 기술.

* 옴니(Omni) 파운데이션 모델 : 이종 데이터의 통합 이해 및 생성 등이 가능한 단일 모델.

* 도메인옵스(DomainOPs) : 특정 도메인에서의 운영, 자동화, 최적화 등이 가능한 프레임 워크.

* 글로벌 프런티어 모델 : 기존 최고 수준의 AI를 능가하거나 대등한 성능을 가진, 방대한 데이터와 초대규모 파라미터로 다양한 작업과 멀티모달 처리가 가능한 최첨단 대형 AI 모델.

dconnect@newspim.com

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