중국 생성형 AI '딥시크' 충격으로 정부가 국가대표 AI를 만든다. 그동안 정부는 국가AI컴퓨팅센터 등 민간이 감당하기 힘든 고가의 AI 인프라 확충에 초점을 뒀다. 그러나 딥시크가 저성능 GPU(그래픽처리장치)로도 고성능 AI 모델을 만들 수 있다는 걸 입증한 만큼, AI 모델로 연구개발 지원범위를 넓히기로 했다. 소수정예팀을 전폭적으로 지원하는 '글로벌 추격조'를 만든 것이다.

20일 과학기술정보통신부는 최상목 대통령 권한대행 부총리 겸 기획재정부 장관 주재로 개최된 제3차 국가인공지능위원회에서 관계부처 합동으로 'AI컴퓨팅 인프라 확충을 통한 국가 AI역량 강화 방안'을 발표했다. △AI 컴퓨팅 인프라 확충 △차세대 AI 모델 개발 △AI 전환 가속화 3개 분야에서 6개 핵심과제를 달성한다.

눈길을 끄는 부분은 소수정예팀을 선발해 데이터와 GPU를 집중 지원하는 '월드베스트 LLM'(WBL) 프로젝트다. 그동안 산업계는 국내 AI 경쟁력을 높이려면 나눠먹기식 지원이 아니라 선두그룹을 초점지원 해야 한다고 입을 모았다. 정보통신기획평가원(IITP)에 따르면 한국 AI 모델 경쟁력은 미국 대비 1년 이상 뒤처졌고 유럽과도 격차가 벌어지는 추세다.
"1년 늦으면 3년 뒤처져"…올해 '월드베스트 LLM' 공개

이에 과기정통부는 대한민국을 대표할 LLM 파운데이션 모델(기초모델)을 개발한다. 예컨대 이를 추진할 팀 또는 컨소시엄을 반기마다 5개씩 선정해 GPU 2000개를 지원하는 식이다. 해당 팀이 글로벌 AI 핵심인재를 유치할 경우 인건비, 연구비, 체재비 파격지원도 검토한다. 이를 통해 허깅페이스 리더보드 평가에서 상위권을 차지하는 등 우수 AI 모델을 선별, 공공부문에 도입해 초기 수요를 창출한다. 국내 AI 기업으로선 R&D 지원에 초기 매출처까지 확보할 수 있는 셈이다.

월드베스트 LLM은 한국형이 아니라 글로벌을 지향한다. 영어 등 외국어 부문에서도 높은 성적을 내야 하는 셈이다. 다만 외국어 데이터 확보는 과제다. 이경우 국가AI위원회 지원단장은 "월드베스트 LLM은 한국어만 잘하는 우물 안 개구리가 아니다"라며 "산업체에서 영어권 데이터가 필요하다면 연구비에서 집행할 계획이 있다"고 말했다.

최근엔 멀티 LLM 전략으로 글로벌 빅테크의 파운데이션 모델을 파인튜닝(미세조정)해 활용하는 기업도 늘고 있다. 이들의 참여 가능성에 대해선 "개별 기업에 파운데이션 모델이 없어도 개발자가 LLM을 개발한 경험이 있다면 프로젝트 참여기회를 줄 것"이라며 "단 월드베스트 LLM은 국가 AI 생태계를 위해 사용할 수 있도록 오픈소스로 공개해야 한다"고 설명했다.

과기정통부는 연내 월드베스트 LLM을 공개한다는 방침이다. 관건은 예산 확보다. 과기정통부는 추가 예산이 확보되는 동시에 구체적인 기획안을 마련할 계획이다. 업계에선 엔비디아 GPU 'H100' 2000장 구매에 1000억원이 드는 만큼, 10개 기업을 지원할 시 1조원 이상의 예산이 필요할 것으로 본다.

최 권한대행은 이번 회의에서 "빠른 시일 내 한국형 챗GPT가 개발될 수 있도록 해달라"라며 당초 계획보다 빠른 추진을 강조했다. 유상목 과기정통부 장관도 "대응이 1년 늦어지면 경쟁력은 3년이 뒤처진다"며 속도감 있는 투자를 당부했다.