한국형 국가대표 LLM 구축 현황과 과제

1. 요약

• 한국은 최신 인공지능(AI) 기술을 국가적 전략으로 자리잡기 위해 '소버린 AI(Sovereign AI)'라는 개념을 도입하고, 이를 바탕으로 독자적인 초거대언어모델(LLM) 개발에 박차를 가하고 있습니다. 2025년 6월 27일에 시작된 '한국형 독자 AI 파운데이션 모델' 공모 사업은 현재 진행 중이며, 정부는 5개 팀을 이달 21일까지 선정할 예정입니다. 네이버와 이스트소프트와 같은 국내 기업들은 하이퍼클로바X 씽크와 앨런 LLM을 각각 출시하여 기술적 성과를 보여주고 있지만, 글로벌 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 보다 체계적인 오픈소스 전략과 인재 양성, 민관 협력 생태계를 구축하는 것이 필수적입니다. 특히, 이번 사업은 AI 모델의 기술력과 관련 인프라를 평가하는 데 중점을 두고 있으며, 기업들이 향후 글로벌 시장에서 경쟁력을 키우기를 기대하고 있습니다.

• 하이퍼클로바X 씽크는 국내에서 선보인 혁신적인 AI 모델로, 뛰어난 언어 이해력과 예측 능력을 자랑합니다. 이 모델은 국내 주요 벤치마크에서 높은 성능을 기록하며, 문맥 상의 질문에 대해 심층 분석을 제공하여 사용자에게 가장 적절한 답변을 할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 또한, 이스트소프트의 앨런 LLM 역시 AI 검색에 최적화된 모델로서, 한국어 특성에 맞춘 정보 검색 및 응답 능력을 보유하고 있습니다. 이들 모델의 출시는 한국 AI 생태계의 기술적 수준을 한층 더 높일 것으로 예상되며, 향후 기대되는 협력과 경쟁이 더욱 촉진될 것입니다.

• 결론적으로, 한국의 AI 산업은 정부의 강력한 지원과 민간 기업의 혁신적 노력을 통해 구축되고 있습니다. 그러나 글로벌 AI 경쟁에서 진정한 주도권을 확보하기 위해서는 오픈소스 전략의 강화와 함께 AI 분야에서 인재를 지속적으로 양성하는 것이 매우 중요합니다. 따라서 향후 기업과 정부가 협력하여 AI 생태계를 체계적으로 발전시키는 방안을 모색해야 할 것입니다.

2. AI 주권 확보를 위한 국가대표 LLM 전략

• 2-1. 소버린 AI 개념 및 정책 전환

• 최근 이재명 정부는 인공지능(AI)을 국가 전략의 핵심으로 내세우며 '소버린 AI(Sovereign AI)' 개념을 도입하였다. 소버린 AI는 단순히 자체 AI 모델을 개발하는 것을 넘어서, 데이터, 컴퓨팅 자원, 인재, 윤리, 규제 등 AI 생태계의 전반적인 주권을 확보하는 전략으로 이해할 수 있다. 이는 한국어 및 한국적 가치관을 반영한 AI 개발이 글로벌 경쟁력을 가질 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있다.

• 하정우 AI 미래기획수석의 임명은 이러한 정책 전환의 중요한 신호로 여겨지며, 그는 전문성과 경험을 바탕으로 한국의 AI 생태계를 강화하는 데 중점을 두고 있다. 정부는 인공지능 생태계 전반을 아우르는 정책을 통해 국가의 경쟁력을 높이는 것을 목표로 하고 있다. 이 과정에서 GPU와 같은 컴퓨팅 자원의 확보 역시 필수적이며, 이를 통해 강력한 AI 모델 개발을 촉진할 계획이다.

• 2-2. 100조원 규모 투자 계획

• 정부는 한국형 소버린 AI 생태계 구축을 위해 약 100조원의 투자 계획을 발표하였다. 이는 대규모 GPU 인프라 구축 및 인재 양성에 초점을 맞추고 있으며, AI 산업의 발전을 가속화하고 경쟁력을 확보하기 위한 초석이 될 것으로 보인다.

• 하지만 전문가들은 이러한 막대한 투자에도 불구하고 국산 AI 모델의 실제 수요와의 괴리가 여전히 존재한다고 지적하고 있다. 실제로 현재 글로벌 AI 시장에서 한국의 AI 생태계는 오픈AI, 구글, 메타 등 세계적인 기업들과 비교했을 때 충분한 경쟁력을 갖추지 못하고 있는 것이 현실이다. 이러한 상황을 극복하기 위해서는 정부의 정책적 의지가 매우 중요하며, 지속적인 산업 연계와 협력이 필요하다.

• 2-3. 정책 의지와 조직 개편 신호

• 하정우 수석의 임명은 정부가 인공지능 분야에 대한 의지를 더욱 확고히 하고 있다는 믿음을 제공한다. 특히 그는 직접 AI 생태계를 조성하고 초거대 AI 모델 개발의 필요성을 강조하며, 이를 위한 정책적 방안 모색을 지시하고 있다.

• 현재 한국의 AI 정책은 AI 주권 확보를 위한 다양한 접근을 포함하고 있으며, 이는 데이터 확보, 인재 양성, 그리고 민관 협력 강화 등을 통해 실현될 예정이다. 정부는 이러한 목표를 달성하기 위해 조직 부문에서도 개편을 고려하고 있으며, AI 관련부서를 강화하여 효과적인 정책 수립과 이행이 가능하도록 할 계획이다.

3. 정부 주도 한국형 독자 AI 파운데이션 모델 공모 사업 현황

• 3-1. 공모 일정 및 절차

• 한국형 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 공모가 2025년 6월 27일에 시작되었습니다. 정부는 5개 팀을 선정하기 위해 다음 달 21일까지 참여 기업을 모집할 예정입니다. 이번 프로젝트는 AI 모델의 기술력과 관련 인프라 구성을 평가하는 데 중점을 두고 있으며, 결과적으로 8월에 최종적으로 5개 팀이 선정될 계획입니다. 특히, 기업들은 컨소시엄 형태로도 신청할 수 있어, 다양한 기업들이 협력하여 프로젝트에 도전할 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.

• 3-2. 지원 규모 및 GPU 제공

• 선정된 5개 팀은 최신 그래픽 처리 장치(GPU) 1만 장을 포함한 집중적인 지원을 받을 수 있습니다. 이는 고성능 AI 모델을 개발하는 데 필수적인 자원으로, 모델의 학습 속도와 성능을 극대화하기 위한 기반이 될 것입니다. 각 팀은 이 GPU를 활용하여 독자적인 AI 모델을 개발하고, 이를 바탕으로 한국형 AI 생태계의 확장을 도모해야 합니다.

• 3-3. 선정 기준과 기대 효과

• 이번 공모의 선정 기준에는 AI 모델의 기술적 우수성, 국산 인프라 기반 구축 능력, 그리고 산업 현장 적용 가능성이 포함됩니다. 이를 통해 정부는 한국형 AI 모델의 질적 향상을 도모하고, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 높이고자 합니다. 또한, 이번 프로젝트를 통해 AI 반도체 업체와의 협업이 증가하면서, 국내 AI 산업 전반의 경쟁력이 강화될 것으로 기대되고 있습니다. 특히, 기업들은 경쟁력을 높이기 위해 전략적 제휴 및 협력 방안을 모색하는 상황입니다.

4. 국내 주요 기업별 LLM 개발 현황

• 4-1. 네이버 ‘하이퍼클로바X 씽크’ 출시와 성능

• 2025년 6월 30일, 네이버는 강화된 추론 능력을 지닌 생성형 인공지능(AI) 모델인 '하이퍼클로바X 씽크(HyperCLOVAX THINK)'를 공개했다. 이 모델은 뛰어난 언어 능력을 자랑하며, 'KoBALT-700' 벤치마크와 'HAERAE-Bench'를 통해 국내 주요 추론 모델 및 글로벌 오픈소스 모델들보다 높은 성능을 기록했다. 특히, 하이퍼클로바X 씽크는 사용자 질의에 대한 심층 분석과 적절한 답변 계획 수립을 통해 더 높은 정확도를 제공하며, AI 에이전트 서비스의 핵심 기술로 주목받고 있다.

• 하이퍼클로바X 씽크의 독창적인 설계는 'Peri-LN' 기법을 포함하여 ICML 2025에서 채택되었으며, AI 모델의 학습 효율성을 높이기 위해 네이버가 개발한 강화학습 방법도 글로벌 학계에 공유되었다. 또한, 이 모델은 STEM 문제를 이미지 입력으로 처리하고 적절한 답변을 도출하는 시각 추론 기술이 포함되어 있어, 다양한 실생활 문제 해결에 기여할 것으로 예상된다.

• 네이버는 하이퍼클로바X 씽크를 오픈소스로 공개할 계획을 밝히고 있으며, 이는 한국 AI 생태계의 발전을 촉진할 것으로 기대된다.

• 4-2. 이스트소프트 ‘앨런 LLM’ 특징

• 이스트소프트는 자사가 개발한 AI 검색 엔진의 노하우를 활용하여 2025년 6월 17일 '앨런 LLM'을 정식 출시했다. 앨런 LLM은 AI 검색에 최적화된 모델로서, 고도화된 팩트 체크, 검색 결과 필터링 및 랭킹 최적화 등의 기능을 탑재하여 높은 정확도를 자랑한다. 이 모델은 한국어 맥락을 잘 이해하는 능력 덕분에 사용자에게 적절한 정보를 제공할 수 있는 성능을 갖추고 있다.

• 또한, 앨런 LLM은 초거대 모델과 경량 모델로 나뉘어 제공되며, 데이터 센터에서의 대량 처리와 개인 디바이스에서의 빠른 응답이 모두 가능하다. 이스트소프트는 앨런 LLM을 통해 AI 검색 엔진의 성능 향상을 이루었을 뿐만 아니라, 정부 주도 초거대 AI 개발 프로젝트인 ‘월드 베스트 LLM(WBL)’에도 도전할 예정이다.

• 4-3. 모델별 기술적 강점 비교

• 네이버의 하이퍼클로바X 씽크와 이스트소프트의 앨런 LLM은 각각 고유한 기술적 장점을 갖고 있다. 하이퍼클로바X 씽크는 강화된 추론 능력과 멀티모달 능력을 통해 시각적 데이터를 분석하고, 언어적으로도 깊이 있는 처리 능력을 제공한다. 반면, 앨런 LLM은 검색 엔진에 최적화되어 한국어로 된 검색 쿼리를 효과적으로 분석하고 정답률을 높이는 데 중점을 두고 있다.

• 두 모델은 모두 오픈소스로 공개될 예정이며, 이는 국내 AI 기술의 발전에 기여할 것으로 판단된다. 기술적 강점 비교를 통해 AI 모델들이 제공하는 다양한 가능성과 차별성을 확인할 수 있다. 이러한 경쟁 구도는 국내 AI 생태계를 더욱 풍요롭게 만들 것으로 전망된다.

5. 오픈소스 전략과 글로벌 협력 대안

• 5-1. ‘만들기’보다 ‘쓰기’에 집중하는 접근

• 최근 AI 오픈소스 전략에 대한 논의에서 가장 두드러지는 부분은 '만들기'보다는 '쓰기'에 집중해야 한다는 점이다. 이는 단순히 새로운 AI 모델을 개발하는 것에서 벗어나, 이미 존재하는 오픈소스 모델을 활용해 실질적인 비즈니스 효과를 창출하는 데 초점을 맞추어야 한다는 것을 의미한다.

• AI 경쟁력 확보를 위해서는 선두 주자인 OpenAI나 구글과 같은 대기업을 따라잡기보다는, 국내 산업의 특성에 맞는 솔루션을 신속히 접목하고 적용하는 것이 중요하다. 예를 들어, 메타의 라마3나 미스트랄과 같은 오픈소스 모델을 활용하면 기존 데이터와 결합하여 산업별 맞춤형 솔루션을 만들 수 있으며, 이는 한국의 제조업, 금융업 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.

• 클라우드 기반 서비스의 예로 넷플릭스와 슬랙을 들 수 있다. 이들은 혁신적인 서비스 모델을 통해 성공한 사례로, AI도 비슷한 방식으로 접근할 필요가 있다. 오픈소스 모델을 기반으로 우리나라의 경쟁력 있는 도메인 지식과 데이터가 결합된다면 높은 생산성과 효율성을 달성할 수 있을 것이다.

• 5-2. 클라우드 인프라 활용 사례

• 클라우드 인프라는 AI 솔루션에 있어 중요한 자원으로 자리잡고 있다. 아마존이나 마이크로소프트와 같은 기업이 제공하는 클라우드 서비스는 AI 모델 훈련과 배포를 용이하게 하며, 기업들이 비용 효율적으로 AI를 도입할 수 있는 경로를 제공한다.

• 특히 허깅페이스(Hugging Face)는 오픈소스 AI 플랫폼을 제공하며, 메타의 라마나 미스트랄과 같은 고성능 모델을 누구나 쉽게 사용 가능하게 만들었다. 이러한 접근은 다양한 산업에서 AI 모델을 즉시 적용할 수 있는 기회를 제공하며, 매년 수억 달러의 가치가 생성되고 있다.

• 한국에서도 이러한 클라우드 인프라의 활용이 증가하고 있으며, 특히 중소기업들이 오픈소스 모델을 통해 혁신하고 있다. 클라우드를 활용한 서비스 모델은 기존 사용자 맞춤형 컨텐츠 제공, 데이터 분석, 또는 고객 서비스 개선에 큰 힘이 될 수 있다.

• 5-3. 산업 접목을 위한 전략

• AI 기술의 실제 적용에서 가장 중요한 것은 그 기술이 어떻게 산업에 접목될 수 있는가에 있다. 오픈소스 AI 솔루션은 저렴한 비용으로 고급 기능을 도입할 수 있는 근거가 된다. 특정 산업에 최적화된 AI 솔루션을 만드는 데 드는 비용과 시간을 절감할 수 있으며, 이는 광범위한 도메인 지식과 결합되었을 때 비로소 가치를 발휘한다.

• 예를 들어, 제조업체는 오픈소스 LLM을 활용해 설비 진단을 자동화하고 품질 관리에 사용할 수 있으며, 금융 기관은 고객 맞춤형 상담을 지원하는 AI 챗봇을 구현하는 데 활용할 수 있다. 의료 분야에서는 이미지 분석 AI를 통해 신속하게 진단 결과를 도출할 수 있는 가능성이 열리고 있다.

• 결국, 오픈소스 전략을 통해 한국은 산업별 맞춤형 솔루션을 신속하게 구현할 수 있는 경쟁력을 확보할 수 있으며, 글로벌 시장에서의 입지를 강화하는 데 유리한 조건이 된다. 이러한 점에서 정부와 기업 간의 협력이 필수적이며, AI의 혁신적 활용 방안을 모색해야 할 것이다.

6. 인재 양성 및 생태계 강화 과제

• 6-1. 기업 주도의 AI 교육 확대

• 최근 여러 국내 기업들이 AI 기술의 중요성을 인식하고 이를 직원들에게 전파하기 위해 다양한 AI 교육 프로그램을 도입하고 있다. 예를 들어, 삼성전자와 LG전자는 전사적인 AI 교육과 조직 개편을 통해 직원들의 AI 역량을 체계적으로 강화하고 있다. 삼성전자는 ‘AI 생산성 혁신 그룹’을 설립하고, AI 활용의 기본부터 실무 적용까지 다양한 교육 과정을 제공하며, 이를 통해 직원들이 AI 기술을 실제 업무에 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하고 있다. LG전자는 생성형 AI의 입문 과정과 다양한 실무 중심 교육을 제공하며, 임원진도 별도의 AI 교육 과정을 이수하게 함으로써 전사적인 AI 역량 강화를 추구하고 있다.

• 이외에도 네이버는 AI 리터러시 강화를 위해 정부와 협력하여 공공부문 AI 교육 과정을 운영하고 있다. 이러한 교육은 실제 산업 현장에서 적용 가능한 실습 중심의 과제 수행으로 이루어지며, 직원들은 LLM 기반 AI 서비스 구현, 챗봇 개발 등을 통해 실무 능력을 배양하게 된다. 이처럼 기업들은 AI 교육을 통해 직원들이 데이터 리터러시와 AI 활용 능력을 향상시킴으로써 빠르게 변화하는 산업 환경에 대응하고 있다.

• 6-2. 데이터 리터러시 강화

• AI 기술이 고도화됨에 따라 데이터 리터러시의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 데이터 리터러시는 데이터를 이해하고 해석하여 유용한 정보로 변환하는 능력을 의미한다. 현재 기업들이 제공하는 AI 교육 프로그램은 직원들이 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 데 중점을 두고 있다. 예를 들어, 많은 기업들이 데이터 분석 도구와 AI 플랫폼을 활용하여 직무에서 발생하는 문제를 정의하고 해결할 수 있는 능력을 배양하는데 주력하고 있다.

• HR 분야에서는 AI를 활용한 채용, 성과 평가 등 다양한 업무 자동화가 이루어지고 있으며, 이에 따라 직원들이 데이터 기반으로 인재를 관리하고 성과를 평가할 수 있는 역량을 기르는 데 도움이 되는 교육이 진행되고 있다. 이러한 데이터 분석 능력은 기업이 경쟁력 있는 인재를 선발하고 지속 가능한 성장을 이루는 데 필수적이라 할 수 있다.

• 6-3. 산학 협력 및 전문 인력 확보

• AI 인재 양성을 위해 기업과 학술기관 간의 협력이 중요하다는 인식이 확산되고 있다. 많은 기업들이 대학과 공동으로 AI 관련 연구 및 교육 과정을 운영하고 있으며, 이를 통해 젊고 유망한 인재들을 양성하려는 노력이 일어나고 있다. 예를 들어, 네이버는 대학 및 연구기관과의 협력을 통해 AI 전문 인재 양성 프로그램을 공동 운영하고 있으며, 이를 통해 실무 중심의 교육을 제공하고 있다.

• 이와 같은 산학 협력은 학생들에게 기업에서 필요로 하는 실제 기술과 지식을 접하게 하고, 기업에게는 필요한 인재를 조기에 발굴할 수 있는 기회를 제공한다. 또한, 이러한 협력은 기업들이 최신 기술 트렌드와 연구 결과를 신속하게 반영할 수 있는 기초를 마련해 주어, AI 생태계 전반에 긍정적인 영향을 미치고 있다.

결론

• 한국형 국가대표 LLM 경쟁은 정부의 정책적 의지와 민간 기업의 역량이 결합하여 폭넓은 노력이 이루어지고 있습니다. 정부는 파운데이션 모델 공모와 함께 대규모 투자 계획을 세웠으며, 이는 AI 산업의 발전과 경쟁력 확보에 중요한 초석이 될 것입니다. 그러나 이러한 정책적 노력만으로는 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 어려우며, 오픈소스 전략을 통한 기술 확산, 글로벌 파트너십 강화, 그리고 대규모 인재 양성 및 생태계 구축이 필수적입니다.

• 또한, 현재 진행 중인 AI 교육 및 연구 협력의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다. AI 기술은 매일 발전하고 있으며, 급변하는 시장 환경에 발맞추기 위해서는 기업과 학계의 협력뿐만 아니라 정부 차원의 체계적인 지원이 필요합니다. 이를 통해 한국이 AI 혁신의 허브로 자리매김할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것입니다.

• 향후에는 규제 완화와 연구 지원을 병행하여 한국이 글로벌 AI 생태계에서의 주도적 역할을 강화해야 하며, 민관 협업을 통해 AI의 응용 분야에서 실질적인 성과를 도출하는 것이 중요합니다. 이러한 경로를 통해 AI 기술이 다양한 산업에 성공적으로 접목될 수 있도록 지속적인 노력이 필요합니다.

용어집

• 소버린 AI(Sovereign AI): 소버린 AI는 데이터, 컴퓨팅 자원, 인재, 윤리, 규제 등 AI 생태계의 전반적인 주권을 확보하는 전략으로, 한국어 및 한국적 가치관을 반영한 AI 개발이 글로벌 경쟁력을 가질 수 있도록 하는 개념이다. 현재 2025년 6월 30일 기준으로, 이는 한국의 AI 정책에서 핵심적인 역할을 하고 있다.

• 초거대언어모델(LLM): 초거대언어모델(LLM)은 방대한 양의 데이터를 학습하여 자연어 처리 및 생성 작업을 수행하는 인공지능(AI) 모델을 의미한다. 한국형 LLM의 개발은 정부의 정책적 지원과 민간 기업의 기술 혁신을 통해 이루어지고 있으며, 한국 AI 생태계의 지속적인 발전을 지향하고 있다.

• 하이퍼클로바X 씽크(HyperCLOVAX THINK): 하이퍼클로바X 씽크는 네이버가 2025년 6월 30일에 공개한 생성형 AI 모델로, 강화된 추론 능력과 뛰어난 언어 능력을 자랑한다. 이 모델은 한국의 AI 생태계 발전에 기여할 것으로 기대되며, AI 에이전트 서비스의 핵심 기술로 주목받고 있다.

• 앨런 LLM: 앨런 LLM은 이스트소프트가 2025년 6월 17일에 출시한 AI 모델로, AI 검색에 최적화된 기능을 갖춘다. 한국어 맥락을 잘 이해하여 높은 정확도로 정보 검색 및 응답을 제공하는 이 모델은, 국내 AI 생태계의 기술 향상에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.

• AI 주권: AI 주권은 국가가 인공지능 기술과 관련하여 자주권을 유지하고 이를 통해 자국의 경쟁력을 강화하려는 전략적 접근을 의미한다. 한국은 AI 주권을 실현하기 위해 정책적 지원과 기업의 혁신을 통해 AI 생태계 전반을 개발하고자 한다.

• 이재명 정부: 현재 시점인 2025년 6월 30일 기준으로, 이재명 정부는 인공지능(AI)을 국가 전략의 중심으로 삼고 소버린 AI 개념을 도입하여 다양한 정책을 추진하고 있다. 이는 AI 생태계의 확장을 목표로 하는 중요한 정부의 정책적 의지를 반영한다.

• 오픈소스 전략: 오픈소스 전략은 기업이나 개발자가 만든 프로그램의 소스코드를 공개하여 누구나 사용할 수 있게 하는 방식이다. 한국에서는 AI 모델의 개발 속도를 높이고, 생태계를 강화하기 위해 이러한 전략이 중요하게 여겨지고 있다.

• GPU: GPU(Graphic Processing Unit)는 인공지능 모델 훈련과 같은 복잡한 계산을 수행하는 데 필요한 고성능 컴퓨팅 자원이다. 2025년 현재, 한국형 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서도 GPU의 제공이 중요한 지원 요소로 작용하고 있다.

• 인재 양성: 인재 양성은 특정 기술이나 지식을 갖춘 인재를 육성하기 위한 교육 및 훈련 과정을 의미한다. 현재 한국은 정부와 기업이 협력하여 AI 분야의 전문 인력을 양성하는 데 집중하고 있다.

출처 문서

• ⑤ 한국의 'AI주권' 성공하기 위한 조건은https://www.newspim.com/news/view/20250626000025
• AI 역량, 직장인 생존 좌우하는 경쟁력 돼…삼성‧LG 등 'AI 활용 인재' 대대적 양성https://www.news2day.co.kr/article/20250618500231
• "국가대표 AI 사업 꼭 따낸다"…업체마다 합종연횡·차별화 사활 : 네이트 뉴스https://news.nate.com/view/20250627n15017
• 네이버, 추론 모델 ‘하이퍼클로바X 씽크’ 공개…"최상급 언어 능력 자랑"https://www.sedaily.com/NewsView/2GU9VTN2NS/GD05
• https://www.newsis.com/view/NISX20250630_0003232386
• AI 혁신 스토리…AI 오픈소스 전략의 필요성, '만들기'보다 '쓰기에 집중할 때
• 국가대표 파운데이션 모델 도전...이스트소프트, 자체 개발 ‘앨런 LLM’ 출시https://www.boannews.com/media/view.asp?idx=137698&page=1&kind=3