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대한민국 AI 주권 확보를 위한 월드베스트 LLM 프로젝트: 글로벌 경쟁력 강화 전략

심층 리포트 2025년 06월 27일
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목차

  1. 요약
  2. 서론
  3. 월드베스트 LLM 프로젝트의 전략적 개요: 기술 주권과 글로벌 AI 경쟁력 확보
  4. 기술 혁신과 인프라 전략: 경쟁형 지원 체계와 GPU 확보
  5. 시장 영향과 산업 전망: 다국어·다분야 데이터 확보와 기업 생태계 활성화
  6. 도전과제와 위험 관리: 데이터·경쟁·제도·윤리
  7. 전략적 권고와 미래 로드맵: 성공을 위한 핵심 변수와 위험 완화 방안
  8. 결론

1. 요약

  • 본 보고서는 대한민국 AI 경쟁력 강화를 목표로 추진 중인 월드베스트 LLM 프로젝트의 전략적 중요성을 분석합니다. 2025년 현재, 정부는 AI 기술 자립과 글로벌 주도권 확보를 위해 총력 지원 체계를 구축하고 있으며, 2026년부터 2032년까지 AGI 연구개발에 약 9313억 원을 투자할 예정입니다.

  • 본 프로젝트는 글로벌 AI 기술 경쟁 심화 속에서 한국 AI 산업의 혁신을 촉진하고, HBM 시장 선점 및 네이버 AI 광고 효율 개선 등 차별화된 강점을 활용하여 글로벌 AI 생태계에서 전략적 위치를 확보하는 데 기여할 것입니다. 성공적인 프로젝트 수행을 위해서는 데이터 확보, 제도적 지원, 윤리적 고려 등 다양한 도전 과제에 대한 적극적인 대응이 필요합니다.

2. 서론

  • 최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술은 전 세계적으로 급속한 발전을 이루어왔으며, 그 중심에는 대규모 언어 모델(LLM)이 있습니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 번역 등 다양한 분야에서 혁신적인 가능성을 제시하며, 산업 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있습니다. 이에 따라 각국은 LLM 기술 경쟁력 확보를 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.

  • 대한민국 역시 AI 기술 주도권 확보를 국가적 과제로 설정하고, '월드베스트 LLM 프로젝트'를 추진하고 있습니다. 본 프로젝트는 국가 AI 역량 강화, 글로벌 AI 생태계에서의 주도적 역할 수행, 그리고 미래 사회 변화에 대한 선제적 대응을 목표로 합니다. 특히, 2025년 현재, 정부는 AI 기술 자립과 생태계 확장을 국가적 과제로 설정하고, 최상목 대통령 권한대행은 국가AI위원회를 통해 “AI 3대 강국 도약을 위해 민관이 힘을 모아 국가 AI 역량 강화를 빠르게 추진해야 할 중대한 시점”임을 강조하며, 범정부 차원의 지원 의지를 천명했습니다.

  • 본 보고서는 월드베스트 LLM 프로젝트의 전략적 개요, 기술 혁신 및 인프라 전략, 시장 영향과 산업 전망, 도전 과제와 위험 관리, 그리고 전략적 권고와 미래 로드맵을 종합적으로 분석합니다. 이를 통해 프로젝트의 성공적인 추진을 위한 핵심 변수와 위험 완화 방안을 제시하고, 대한민국 AI 경쟁력 강화에 기여하고자 합니다.

3. 월드베스트 LLM 프로젝트의 전략적 개요: 기술 주권과 글로벌 AI 경쟁력 확보

  • 3-1. 프로젝트의 출범 배경과 전략적 목표

  • 본 서브섹션에서는 월드베스트 LLM 프로젝트의 출범 배경과 국가적 목표를 명확히 설정하여, 향후 기술 혁신, 시장 영향, 도전 과제 분석의 토대를 마련한다.

AI 주권 확보: 국가 AI위원회와 정부 총력 지원의 배경

  • 2025년 현재, 대한민국은 글로벌 AI 기술 주도권 경쟁 심화 속에서 AI 기술 자립과 생태계 확장을 국가적 과제로 설정하고, '월드베스트 LLM 프로젝트'를 공식 출범시켰다. 이는 국가AI위원회의 주도하에 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원, 한국지능정보사회진흥원, 정보통신기획평가원 등 정부 부처와 기관이 총력 지원하는 체계로 운영된다. 특히, 최상목 대통령 권한대행은 국가AI위원회를 통해 “AI 3대 강국 도약을 위해 민관이 힘을 모아 국가 AI 역량 강화를 빠르게 추진해야 할 중대한 시점”임을 강조하며, 범정부 차원의 지원 의지를 천명했다(Ref 3, 12).

  • 정부의 총력 지원 배경에는 글로벌 AI 주도권 구도에 대한 위기감이 존재한다. 미국, EU 등 선진국들은 이미 대규모 투자를 통해 AI 기술 경쟁력을 확보하고 있으며, 이는 한국의 AI 기술 주권 확보에 도전으로 작용한다. 특히, AI 모델 개발에 필수적인 GPU 확보 경쟁이 치열해지면서, 한국은 민간 GPU 임차 형태에서 정부 구매 GPU 활용으로 전환하며, GPU 자원 확보에 총력을 기울이고 있다. 이러한 GPU 확보 노력은 월드베스트 LLM 프로젝트 참여팀에게 최대 1천 장 이상의 GPU를 단계별로 지원하는 데 활용된다(Ref 3, 1).

  • 월드베스트 LLM 프로젝트는 초기 목표로 최신 글로벌 AI 모델 성능의 95% 이상 달성을 제시하며, 장기적으로는 범용 AI(AGI) 준비를 목표로 한다. 이를 위해 참여팀은 자체적인 개발 전략과 방법론을 자유롭게 설계할 수 있으며, 프로젝트는 일괄지원이 아닌 6개월 단위 경쟁형 압축 방식을 도입하여 민첩한 기술 진화를 유도한다. 또한, 국민 AI 접근성 향상, 공공·경제·사회 전환(AX) 기여계획도 함께 제출해야 하며, 오픈소스 수준에 따라 정부 매칭 비율과 자부담 비율이 달라지는 구조를 통해 기술 공유와 기밀 보호 사이의 균형을 모색한다(Ref 3, 1).

AGI R&D 예산 규모: 2026-2032년 9313억 원 투자 계획

  • 한국 정부는 장기적인 AI 경쟁력 확보를 위해 범용 인공지능(AGI) 연구개발에 대한 투자를 확대하고 있다. 2025년 현재, 1조 원 규모의 AGI 연구개발을 추진하여 차세대 AI 핵심원천기술을 확보하는 방안을 마련하고 있으며, 혁신적인 AI 알고리즘 개발을 위해 우수 인재를 적극 발굴하고 있다(Ref 1, 50).

  • 특히, '범용인공지능(AGI) 개발 사업'은 2025년 초 예비타당성 조사 대상으로 선정되었으며, 2026년부터 2032년까지 7년에 걸쳐 약 9313억 원이 투자될 예정이다. 이 프로젝트는 인간 수준의 실질적인 세계 이해 및 적용 능력, 기억 및 자율적 지식 축적 및 성장 능력, 상호 작용 및 행동 적응 및 성능 능력을 구현하는 독창적인 기술 개발을 목표로 한다(Ref 61, 62).

  • AGI 연구개발 투자는 한국이 AI 분야에서 진정한 세계 3위 강국으로 도약하기 위한 핵심 전략으로 간주되고 있다. 김 국장은 “궁극적 목표인 사람다운 AI는 스스로 상황을 인식하고, 스스로 학습해서 판단하는 AI”라며 “그만큼 AGI 연구가 상당히 중요하다. 이 부분에서는 대한민국에도 기회가 돌아올 수 있을 것이라고 생각한다”고 강조했다(Ref 50).

범용 AI 준비 로드맵: 2032년 인간 능가 AGI 개발 목표

  • 월드베스트 LLM 프로젝트의 장기 목표는 범용 AI(AGI) 개발을 통해 미래 AI 경쟁력을 확보하는 것이다. 한국 정부는 2032년까지 인간의 능력을 능가하는 AGI를 개발하는 것을 목표로, 9313억 원 규모의 '범용인공지능(AGI) 개발 사업'을 추진하고 있다(Ref 3, 61).

  • ETRI(한국전자통신연구원)는 AI 기술 로드맵에서 인간-AI 협업기술을 차세대 AI 원천기술로 선정하고, 인간과 AI가 서로 공존하기 위해 신뢰성 있고, 의사 소통하며 협업이 가능하게 하는 기술 개발을 추진하고 있다. ETRI는 복합지능, 유의미한 상호작용, 자기인식 학습의 세 가지 기술을 우선순위로 논의하며, 인간의 말과 행동을 이해하고 대화의 맥락을 파악하여 인간과 상호작용하기 위한 복합적인 인터랙션 기술 개발에 집중하고 있다(Ref 139).

  • 정부는 AGI 개발을 위한 구체적인 단계별 목표와 전략을 수립하고 있으며, 2030년까지 AI 3대 강국의 위상을 확립하고, 정부와 민간의 AI 투자 100조 원 시대를 달성할 계획이다. 이를 위해 AI 데이터 집적 클러스터 구축, 연구개발 투자 확대, AI특구 등 국가 AI 혁신 거점 육성, 정책금융 지원과 펀드 조성 등을 추진하고 있다(Ref 51, 52).

  • 3-2. 글로벌 AI 생태계에서의 전략적 위치

  • 이 서브섹션에서는 월드베스트 LLM 프로젝트의 출범 배경을 바탕으로, 글로벌 AI 생태계에서의 전략적 위치를 진단하고, 주요 경쟁국(미국, EU, 프랑스)의 AI 프로젝트 투자 규모와 한국의 대응 전략을 비교 분석하여 한국 AI 경쟁력의 현 위치를 파악한다.

미국 AI 투자 독주: 5000억 달러 vs 유럽 80억 달러, 격차 심화

  • 미국은 2013년부터 2023년까지 AI 분야에 약 5000억 달러의 민간 투자를 유치하며 글로벌 AI 시장을 압도적으로 선도하고 있다. 이는 유럽 전체의 투자액인 80억 달러의 60배가 넘는 수치로, 미국 AI 기업들이 전 세계적으로 혁신을 주도하고 있음을 보여준다(Ref 209, 210). 유럽은 디지털 주권 확보를 목표로 AI 투자를 확대하고 있지만, 미국의 막대한 투자 규모와 비교하면 여전히 상당한 격차가 존재한다.

  • 유럽연합(EU)은 디지털 유럽 프로그램(2021-2027)을 통해 AI 개발 및 활용에 8억 3530만 유로를 투자하고, 호라이즌 유럽 프로그램(2021-2027)에는 기술 및 사회적 측면의 AI 개발 및 활용 지원에 955억 유로를 투입할 계획이다(Ref 206). 프랑스는 국가 AI 전략의 일환으로 1090억 유로를 투자하여 AI 인프라 프로젝트를 추진하고 있으며, 특히 탄소 배출이 적은 풍부한 전력 공급을 강점으로 내세워 데이터 센터 유치에 적극적으로 나서고 있다(Ref 205, 207).

  • 하지만 유럽 AI 산업은 미국의 벤처 캐피털 투자 규모에 비해 현저히 낮은 수준이다. 2024년 미국의 벤처 캐피털 투자 규모는 808억 달러인 반면, 유럽은 128억 달러에 그쳐 경쟁력 저하를 우려하는 목소리가 높다(Ref 201). 또한, 엄격한 규제 중심의 EU AI 법(EU AI Act)은 유럽 AI 산업의 혁신을 저해할 수 있다는 비판도 제기되고 있다. 이러한 투자 및 규제 환경의 차이는 유럽 AI 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하는 데 어려움을 야기하고 있으며, 인력 유출, 지적 재산 손실, 미국 투자자에 대한 과도한 의존 등의 문제로 이어지고 있다(Ref 210, 211).

한국 AI, HBM 시장 선점과 네이버 AI 광고 효율로 차별화 모색

  • 한국은 글로벌 AI 경쟁에서 메모리 반도체, 특히 HBM(High Bandwidth Memory) 시장을 선점하고 있다는 강점을 활용하여 차별화를 시도하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM 시장에서 선도적인 위치를 점하고 있으며, AI 서버 및 인프라 투자 확대에 따라 고용량 SSD 수요가 증가하면서 관련 시장에서의 성장도 기대된다(Ref 13, 17). SK하이닉스는 2024년 4분기 12단 HBM3E 양산 공급을 개시하며, 2024년과 2025년 영업이익이 각각 23.4조원, 37.6조원으로 증가할 것으로 예상된다(Ref 17).

  • 또한, 네이버는 AI 기술을 기반으로 광고 타겟팅 효율성을 높여 수익성을 개선하고 있다. 이는 AI 기술이 실제 산업에 적용되어 가치를 창출하는 성공적인 사례로 평가받고 있으며, 한국 AI 산업의 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있다(Ref 17). 그러나 한국은 AI 인프라 역량은 유럽보다 우수하지만, R&D, 전문 인력, 제도 기반은 여전히 미흡하다는 지적도 있다(Ref 204).

  • 한국 정부는 이러한 약점을 보완하기 위해 월드베스트 LLM 프로젝트를 통해 AI 국가대표 정예팀을 선발하고 데이터·GPU 등 연구 자원을 집중 지원하여 세계 최고 수준의 AI 모델 개발을 목표로 하고 있다(Ref 8). 또한, AI 학습을 위한 양질의 공공·민간 데이터 확충과 개방 확대, 2027년 AI 유니콘 5개 육성, AI·반도체 등 분야에 정책 금융 지원 등 다양한 정책을 추진하고 있다. 이러한 노력을 통해 한국은 AI 분야에서 경쟁력을 강화하고 글로벌 AI 생태계에서 전략적 위치를 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

프랑스, AI 생태계 투자 확대 및 지속가능한 AI 환경 조성

  • 프랑스는 AI 개발을 위한 투자를 적극적으로 확대하고 있으며, 특히 지속 가능한 AI 환경 조성에 주력하고 있다. 2024년 유럽 AI 자금 지원이 130억 달러로 22% 증가한 가운데, 프랑스는 750개 이상의 스타트업을 통해 역동적인 AI 생태계를 구축하고 35, 000개의 일자리를 창출하고 있다(Ref 211).

  • 프랑스는 2030년까지 AI 인프라 프로젝트에 1, 090억 유로 이상을 투자할 계획이며, 특히 엔비디아와 미스트랄 AI 간의 협력을 통해 최첨단 컴퓨팅 플랫폼을 구축하고 있다(Ref 205). 또한, 프랑스는 탄소 배출이 적은 풍부한 전력 공급을 강점으로 내세워 데이터 센터 유치에 적극적으로 나서고 있으며, 30개 이상의 저탄소 AI 사이트를 통해 세계에서 가장 친환경적인 AI 리더 중 하나가 되는 것을 목표로 하고 있다(Ref 205, 207).

  • 프랑스의 이러한 노력은 유럽 AI 산업의 경쟁력을 강화하고 글로벌 AI 시장에서 주도적인 역할을 수행하는 데 기여할 것으로 기대된다. 하지만 프랑스는 AI 채택률이 5.9%로 유럽 평균 8%에 비해 낮고, 클라우드 채택률도 22.9%로 EU 평균 38.9%에 비해 낮아 AI 기술의 확산과 활용을 위한 노력이 더욱 필요하다(Ref 211).

4. 기술 혁신과 인프라 전략: 경쟁형 지원 체계와 GPU 확보

  • 4-1. 경쟁형 지원 체계와 계산 인프라

  • 본 서브섹션에서는 월드베스트 LLM 프로젝트의 핵심 동력인 경쟁형 지원 체계와 GPU 인프라 구축 전략을 심층 분석한다. 특히, 6개월 단위의 압축 경쟁 방식이 기술 혁신을 가속화하고, 확보된 GPU 자원을 효율적으로 활용하는 메커니즘을 규명한다.

WBL 1차 경쟁형 성과향상률: 압축 경쟁의 실질적 효과

  • 월드베스트 LLM 프로젝트는 6개월 단위의 경쟁형 압축 방식을 도입하여 기술 진화를 가속화하고 있다. 이는 단순히 참여 팀 수를 줄이는 것을 넘어, 각 팀이 단기간 내에 가시적인 성과를 창출하도록 유도하는 전략이다. 과기정통부는 성능, 전략, 파급효과 등을 기준으로 최대 5개 정예팀을 선정한 후 단계별 평가를 통해 점진적으로 압축하는 방식을 통해 경쟁을 심화시키고 있다(문서 3).

  • 경쟁형 압축 방식의 핵심은 '무빙 타겟(Moving target)' 방식이다. 평가 기준은 6개월 이내 출시된 최신 글로벌 AI 모델 대비 95% 이상의 성능 달성을 목표로 설정되며, 급변하는 AI 기술 환경에 유연하게 대응하도록 설계되었다(문서 36). 또한, 국민 AI 접근성 증진, 공공·경제·사회 AI 전환 지원 등 국내 기여 계획은 선정 평가에 반영되어 기술적 우수성과 사회적 가치 창출을 동시에 추구한다.

  • 경쟁형 압축 방식은 GPU, 데이터, 인재라는 세 가지 축을 중심으로 자원 지원의 효율성을 높이는 데 기여한다. GPU는 팀당 500장부터 시작하여 단계 평가를 거쳐 1000장 이상 규모로 지원되며, 데이터는 저작물 데이터 공동 구매와 개별 정예팀의 데이터 구축·가공을 지원한다. 인재 분야에서는 해외 우수 연구자 유치 시 연간 20억 원 한도 내에서 인건비와 연구비를 매칭 지원한다(문서 3, 36). 이러한 자원 지원은 경쟁을 통해 성과를 창출하는 팀에게 집중되어, 제한된 자원의 효율성을 극대화한다.

  • 그러나 경쟁형 압축 방식은 팀 간 협력 저해, 단기 성과에 치중, 평가의 공정성 문제 등 도전 과제도 안고 있다. 이를 해결하기 위해 정부는 팀 간 협력 및 지식 공유를 장려하는 메커니즘을 도입하고, 단기 성과 외에 장기적인 연구 역량 강화에 대한 평가 비중을 높이는 방안을 고려해야 한다. 또한, 평가위원회의 전문성과 독립성을 강화하여 평가의 공정성을 확보해야 한다.

팀당 GPU 실사용량 통계: 개발 영향도 분석의 핵심 지표

  • 월드베스트 LLM 프로젝트의 성공적인 모델 개발을 위해서는 GPU 자원의 효율적인 활용이 필수적이다. 정부는 팀당 연간 1천 장 이상의 GPU를 지원할 계획이지만, GPU 실사용량 통계를 정확히 파악하고 분석하여 개발 영향도를 평가하는 것이 중요하다(문서 10).

  • GPU 실사용량 통계는 GPU 사용률(Utilization), 메모리 사용량(Memory Usage), GPU 온도(Temperature), 전력 소비량(Power Consumption), 클럭 속도(Clock Speed) 등 다양한 지표를 포함한다(문서 121, 125). GPU 사용률은 GPU가 작업 중 얼마나 사용되는지를 나타내는 지표로, 학습 모델의 효율성을 확인하거나 병목 현상을 파악하는 데 사용된다. 메모리 사용량은 GPU 메모리(VRAM)의 현재 사용량을 나타내며, 인공지능 학습에서는 대규모 데이터셋 및 모델 파라미터를 처리할 때 메모리 관리가 중요하다.

  • 와치텍의 와치올(WatchAll) GPU 모니터링 솔루션은 각 Infiniband 포트의 활성화 여부를 실시간으로 확인하여 장애를 조기에 발견하고 속도 저하 문제를 파악하며, 일정 시간 동안 송수신한 데이터의 총 바이트 수를 나타내 네트워크 사용 패턴을 이해하고 용량 계획을 수립하는 데 도움을 준다(문서 121). 또한, HPE OpsRamp Software는 GPU 온도, 사용률, 메모리 사용량, 전력 소비량, 클럭 속도 및 팬 속도를 모니터링하여 AI 인프라의 전반적인 상태와 성능을 관찰하고, 작업 스케줄링 및 리소스를 최적화하며, 특정 이벤트에 대한 자동 응답을 통해 GPU 손상을 방지한다(문서 125).

  • GPU 실사용량 통계를 기반으로 개발 영향도를 분석하기 위해서는 팀별 GPU 사용 패턴, 모델 성능과의 상관관계, 자원 부족으로 인한 개발 지연 사례 등을 종합적으로 고려해야 한다. GPU 사용률이 낮은 팀은 모델 아키텍처 개선, 데이터 전처리 최적화, 불필요한 연산 제거 등을 통해 GPU 활용도를 높여야 한다. 또한, GPU 자원 부족으로 인해 개발이 지연되는 팀에게는 추가 GPU 할당, 클라우드 GPU 활용, 코드 최적화 등을 지원하여 개발 속도를 향상시켜야 한다.

  • 4-2. 오픈소스 수준에 따른 차등 지원 전략

  • 본 서브섹션에서는 월드베스트 LLM 프로젝트의 성공적인 오픈소스 모델 확산과 해외 인재 유치를 위한 정부의 차등 지원 전략을 심층 분석한다. 오픈소스 수준에 따른 정부 매칭 비율 조정이 기술 공유와 기업 기밀 보호 사이의 균형을 어떻게 맞추는지, 그리고 해외 우수 인재 유치 인센티브가 연구 역량 강화에 실질적으로 기여하는지 살펴본다.

오픈소스 등급별 매칭비율: 기술 공유와 기밀 보호 사이 딜레마

  • 월드베스트 LLM 프로젝트는 오픈소스 수준에 따라 차등화된 정부 매칭 비율을 적용하여 기술 공유와 기업 기밀 보호 사이의 균형을 추구한다. 과학기술정보통신부는 참여팀이 개발한 AI 모델의 오픈소스 수준에 따라 정부 지원 비율을 차등 적용하고, 기업의 자부담 비율을 조정함으로써 기술 생태계 확산과 핵심 기술 보호라는 상반된 목표를 동시에 달성하고자 한다 (문서 3). 하지만 구체적인 오픈소스 등급별 매칭 비율과 그 근거가 명확히 공개되지 않아 정책 효과에 대한 면밀한 검토가 필요하다.

  • 일반적으로 오픈소스 라이선스는 MIT, Apache-2.0, GPL 등으로 나뉘며, 각 라이선스별로 허용하는 범위와 의무사항이 다르다 (문서 189). MIT 라이선스는 가장 자유로운 라이선스 중 하나로, 상업적 이용, 수정, 배포가 자유롭지만, 저작권 표시와 라이선스 조항을 포함해야 한다. Apache-2.0 라이선스도 유사한 자유도를 제공하지만, 특허 관련 조항이 추가되어 있다. 반면, GPL 라이선스는 소스 코드 공개 의무가 있어 파생된 소프트웨어에도 동일한 라이선스를 적용해야 한다. 정부의 차등 지원 정책은 이러한 라이선스 특성을 고려하여 설계되어야 한다.

  • 정부 매칭 비율이 높은 오픈소스 모델은 기술 공유를 촉진하지만, 기업의 핵심 기술 유출 우려를 야기할 수 있다. 반대로, 정부 매칭 비율이 낮은 모델은 기업의 기밀 보호에는 유리하지만, 기술 생태계 확산에 제약이 될 수 있다. 따라서 정부는 기업의 기술 경쟁력과 생태계 확산 효과를 종합적으로 고려하여 적절한 매칭 비율을 설정해야 한다. 또한, 오픈소스 모델의 경제적 가치, 기술적 난이도, 시장 경쟁 상황 등을 종합적으로 고려하여 매칭 비율을 조정하는 유연성을 확보해야 한다.

  • 성공적인 오픈소스 차등 지원 전략을 위해서는 다음과 같은 방안을 고려해야 한다. 첫째, 오픈소스 등급별 매칭 비율을 구체적으로 공개하고, 그 근거를 명확히 제시해야 한다. 둘째, 기업의 기술 유출 우려를 해소하기 위해 기술 보호 장치 마련, 계약 조건 명확화 등의 노력을 기울여야 한다. 셋째, 오픈소스 모델의 경제적 가치, 기술적 난이도, 시장 경쟁 상황 등을 고려하여 매칭 비율을 조정하는 유연성을 확보해야 한다.

연 20억 인센티브 성과지표: 해외 인재 유치 효과 측정의 난제

  • 월드베스트 LLM 프로젝트는 해외 우수 인재 유치를 위해 연간 20억 원 한도의 인센티브를 제공한다 (문서 3). 하지만 구체적인 성과지표가 명확히 제시되지 않아 인센티브의 실효성을 평가하기 어렵다. 해외 인재 유치는 연구 역량 강화에 기여할 수 있지만, 실제 성과로 이어지기까지 시간차가 존재하며, 성과 측정이 용이하지 않다는 문제점이 있다.

  • 해외 인재 유치 인센티브의 성과를 측정하기 위해서는 다음과 같은 지표를 고려할 수 있다. 첫째, 유치된 해외 인재의 수와 국적, 전문 분야 등을 파악해야 한다. 둘째, 해외 인재의 연구 성과(논문 발표, 특허 출원 등)와 기술 개발 기여도를 측정해야 한다. 셋째, 해외 인재의 국내 연구 생태계 기여도(연구 협력, 인력 양성 등)를 평가해야 한다. 넷째, 해외 인재 유치로 인한 경제적 파급 효과(기술 이전, 창업 등)를 분석해야 한다.

  • 해외 인재 유치 인센티브는 연구 역량 강화에 기여할 수 있지만, 다음과 같은 도전 과제도 존재한다. 첫째, 언어와 문화 차이로 인한 의사소통의 어려움이 있을 수 있다. 둘째, 국내 연구 환경에 대한 적응에 시간이 필요할 수 있다. 셋째, 해외 인재의 장기적인 정착을 보장하기 어렵다. 따라서 정부는 해외 인재 유치뿐만 아니라 국내 연구 환경 개선, 문화적응 지원, 장기적인 정착 지원 등 다각적인 노력을 기울여야 한다.

  • 해외 인재 유치 인센티브의 효과를 극대화하기 위해서는 다음과 같은 방안을 고려해야 한다. 첫째, 성과지표를 명확히 설정하고, 정기적으로 평가를 실시해야 한다. 둘째, 해외 인재의 국내 연구 환경 적응을 돕기 위한 지원 프로그램을 제공해야 한다. 셋째, 해외 인재의 장기적인 정착을 유도하기 위한 비자, 주거, 교육 등의 지원책을 마련해야 한다. 넷째, 국내 연구자와 해외 인재 간의 협력을 장려하고, 시너지 효과를 창출해야 한다.

5. 시장 영향과 산업 전망: 다국어·다분야 데이터 확보와 기업 생태계 활성화

  • 5-1. 다국어·다분야 데이터 확보 전략

  • 본 서브섹션은 월드베스트 LLM 프로젝트의 시장 경쟁력 확보를 위한 데이터 확보 전략의 중요성을 강조하며, 다음 서브섹션에서는 기업 생태계 활성화와 AGI 준비에 대한 논의로 연결됩니다.

글로벌 LLM 경쟁: 언어·산업 데이터 확보 전쟁

  • 세계 최고 수준의 LLM 개발을 위해서는 다국어 및 다분야 데이터 확보가 필수적이다. 미스트랄AI는 이미 불어권 데이터뿐만 아니라 영어, 힌디어, 아랍어 LLM을 출시하여 다국어 데이터의 중요성을 입증했다. 이는 한국어와 영어권에서 최고 결과를 목표로 하는 월드베스트 LLM 프로젝트에도 시사하는 바가 크다. 데이터 확보 경쟁은 단순한 양적 경쟁을 넘어, 질적 경쟁으로 심화되고 있으며, 특히 특정 산업 분야의 전문 데이터를 확보하는 것이 LLM의 성능 향상과 직결된다.

  • 하지만 다국어·다분야 데이터 확보는 단순한 문제가 아니다. 언어별 데이터 양(TB) 목표 설정, 산업별 데이터 도메인 수 결정 등 구체적인 목표량과 범위를 설정하는 것부터 난관에 부딪힐 수 있다. 특히 데이터는 저작권, 개인정보보호 등 다양한 법적 규제를 받기 때문에, 국경 간 데이터 협력은 더욱 복잡한 문제로 이어진다. 또한, 데이터 품질 유지, 데이터 편향 해소 등 기술적인 도전 과제도 해결해야 한다. 예를 들어, 각 언어별 데이터의 품질을 균일하게 유지하고, 특정 문화권에 편향되지 않도록 데이터를 구성하는 것은 매우 중요한 과제이다.

  • 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 정부는 공공·민간 공동 구매 방안을 적극적으로 검토해야 한다. 특히 데이터 부족 문제를 겪고 있는 특정 산업 분야에 대해서는 공공 기관과 민간 기업이 협력하여 데이터를 확보하고, 이를 LLM 개발에 활용할 수 있도록 지원해야 한다. 또한, 데이터 확보 과정에서 발생할 수 있는 법적 문제에 대해서는 법률 전문가의 자문을 받아 해결하고, 데이터 품질 관리 및 편향 해소 기술 개발에도 적극적으로 투자해야 한다. 궁극적으로, 월드베스트 LLM 프로젝트는 데이터 확보 전략을 통해 글로벌 경쟁력을 확보하고, 한국 AI 산업의 발전을 이끌어야 한다.

  • 성공적인 데이터 확보 전략은 LLM의 성능 향상뿐만 아니라, 다양한 산업 분야에 걸쳐 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다. 예를 들어, 의료 분야의 전문 데이터를 활용하여 의료 진단 정확도를 높이거나, 금융 분야의 데이터를 활용하여 금융 상품 추천 시스템을 개발하는 등 다양한 응용 분야를 모색할 수 있다. 데이터 확보 전략은 한국 AI 산업의 미래를 결정하는 중요한 요소이며, 정부와 기업은 적극적인 투자와 협력을 통해 데이터 경쟁력을 강화해야 한다.

  • 5-2. 기업 생태계 활성화와 AGI 준비

  • 본 서브섹션은 월드베스트 LLM 프로젝트의 시장 경쟁력 확보를 위한 데이터 확보 전략의 중요성을 강조하며, 다음 서브섹션에서는 기업 생태계 활성화와 AGI 준비에 대한 논의로 연결됩니다.

글로벌 AI 챌린지: 스타트업 등용문, 혁신 촉진

  • 정부는 최고급 AI 인재 양성 및 확보를 목표로 '글로벌 AI 챌린지'를 개최하여 국내외 스타트업들에게 혁신적인 솔루션을 선보일 기회를 제공하고 있다. 이 챌린지는 단순한 경진대회를 넘어, AI 분야의 난제를 해결하고 새로운 아이디어를 발굴하는 데 초점을 맞추고 있으며, 최근 글로벌 액셀러레이터 넥스트챌린지는 '2025 Around X 프로그램'을 통해 125개의 국내 유망 스타트업이 글로벌 진출을 위한 첫걸음을 내딛도록 지원하고 있다. 이 프로그램은 중소벤처기업부와 창업진흥원이 추진하는 대표 창업지원 사업으로, 글로벌 선도기업과 국내 유망 스타트업 간 공동 실증(PoC), 기술 협업, 글로벌 시장 진출을 종합적으로 지원한다. 챌린지 참여 스타트업 수는 구체적인 목표치를 제시하기 어렵지만, 넥스트챌린지의 사례처럼 다양한 지원 프로그램을 통해 스타트업들의 참여를 유도하고 있다.

  • 글로벌 AI 챌린지는 AI 기술의 발전과 스타트업 생태계 활성화에 중요한 역할을 한다. 혁신적인 아이디어를 가진 스타트업들이 경쟁을 통해 기술력을 향상시키고, 투자 유치 및 사업화 기회를 얻을 수 있도록 지원하는 메커니즘을 구축하는 것이 핵심이다. 또한, AI 챌린지는 대기업과의 협업을 촉진하여 스타트업들이 실제 시장에서 필요로 하는 기술을 개발하고 적용할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 부산창조경제혁신센터는 롯데월드와 함께 '스타트업 오픈이노베이션 챌린지 2025'를 통해 롯데월드에 즉시 기술 적용이 가능한 서비스를 가진 스타트업을 발굴하고 있다. 이러한 챌린지를 통해 선정된 스타트업은 롯데월드 현업 팀과의 협업을 통해 검증 단계를 거친 후 롯데월드 온·오프라인 현장 내 PoC(사업 실증) 기회를 제공받게 된다.

  • 글로벌 AI 챌린지의 성공적인 운영을 위해서는 지속적인 관심과 투자가 필요하다. 정부는 AI 챌린지에 참여하는 스타트업들에게 자금 지원, 멘토링, 네트워킹 기회 등을 제공하고, 챌린지를 통해 발굴된 우수 기술이 실제 사업화로 이어질 수 있도록 적극적으로 지원해야 한다. 이를 통해 AI 챌린지는 스타트업 생태계의 활성화와 AI 기술 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것이다. 넥스트챌린지는 오는 7월 싱가포르에서 진행되는 'Immersion Week'를 시작으로 본격적인 글로벌 현지 실증 단계에 돌입할 예정이다. 해당 프로그램은 동남아 시장 진출을 희망하는 스타트업을 대상으로 현지 파트너 밋업, IR 발표, PoC 연계 기회를 제공하여 실질적인 글로벌 시장 진입 기반을 마련할 계획이다.

AI 집중펀드 3조원 조성: 스타트업 도약 발판 마련

  • 정부는 AI 스타트업 육성을 위해 2027년까지 약 3조원 규모의 AI 집중펀드를 조성·운용하여 AI 스타트업에 대한 자금지원을 대폭 확대할 계획이다. 이는 AI 스타트업들이 자금 부족으로 인해 기술 개발 및 사업 확장에 어려움을 겪는 문제를 해결하고, 혁신적인 아이디어를 가진 스타트업들이 성장할 수 있는 발판을 마련하기 위한 것이다. AI 집중펀드의 구체적인 집행 일정 및 규모는 아직 확정되지 않았지만, 정부는 AI 스타트업들의 성장 단계별로 필요한 자금을 지원할 수 있도록 펀드를 운용할 계획이다.

  • AI 집중펀드는 스타트업 생태계 활성화에 중요한 역할을 한다. 자금 지원을 통해 스타트업들이 기술 개발에 집중하고, 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있도록 지원하는 메커니즘을 구축하는 것이 핵심이다. 또한, AI 집중펀드는 민간 투자 유치를 촉진하여 스타트업들이 지속적으로 성장할 수 있는 환경을 조성한다. 미래에셋벤처투자는 1220억원 규모 신규 AI 펀드를 결성하여 AI에 집중적으로 투자하고 있으며, 정부 주도 펀드와 기관투자자의 참여가 늘어나면서 미래에셋벤처투자의 위탁운용사(GP) 선정 가능성도 커질 것으로 전망된다.

  • AI 집중펀드의 성공적인 운영을 위해서는 투자 전문성을 강화하고, 투자 대상 기업에 대한 철저한 평가가 필요하다. 정부는 AI 분야에 대한 전문성을 가진 펀드 운용사를 선정하고, 펀드 운용사가 투자 대상 기업의 기술력, 사업성, 성장 가능성 등을 종합적으로 평가하여 투자 결정을 내릴 수 있도록 지원해야 한다. 또한, AI 집중펀드는 투자 대상 기업에 대한 멘토링, 네트워킹 기회 등을 제공하여 투자 기업의 성장을 적극적으로 지원해야 한다. 이를 통해 AI 집중펀드는 스타트업 생태계의 활성화와 AI 기술 경쟁력 강화에 기여할 수 있을 것이다.

AGI 연구개발: 미래 기술 경쟁력 확보, 범용 AI 시대 선도

  • 정부는 장기적으로 미래 AI 경쟁력 확보를 위해 1조원 규모의 범용 인공지능(AGI) 연구개발(R&D)을 추진하여 차세대 AI 핵심원천기술을 확보할 계획이다. AGI는 인간과 유사한 수준의 지능을 가진 AI를 의미하며, AGI 기술 확보는 미래 사회의 다양한 분야에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. AGI 연구개발 계획은 월드베스트 LLM 성과를 확장하여 미래 기술 경쟁력 확보에 기여하는 방식을 제시하고 있으며, AGI 연구개발을 통해 확보된 기술은 의료, 금융, 제조, 교육 등 다양한 산업 분야에 적용되어 생산성 향상, 비용 절감, 새로운 서비스 창출 등에 기여할 수 있을 것이다.

  • AGI 연구개발은 미래 기술 경쟁력 확보에 필수적이다. AGI 기술은 단순한 작업 자동화를 넘어, 인간의 지능을 모방하여 복잡한 문제를 해결하고 새로운 지식을 창출할 수 있도록 지원하는 메커니즘을 구축하는 것이 핵심이다. 또한, AGI 연구개발은 AI 기술의 윤리적 문제에 대한 해결책을 제시하고, 인간과 AI가 공존하는 사회를 만들어가는 데 기여할 수 있다. 캐나다에서 열린 G7 정상회의에서 이재명 대통령은 AI 산업 성장을 위해 국민펀드를 조성하겠다는 의지를 강조하며, "AI 혁신에서 민간의 역할이 중요하다"고 밝혔다.

  • AGI 연구개발의 성공적인 추진을 위해서는 장기적인 비전과 투자가 필요하다. 정부는 AGI 연구개발에 대한 지속적인 투자와 지원을 통해 AI 기술 경쟁력을 강화하고, AGI 기술이 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 노력해야 한다. 또한, AGI 연구개발은 윤리적 문제에 대한 고려와 함께 진행되어야 하며, AI 기술이 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있도록 노력해야 한다. 바이든 행정부의 2025년도 예산안에도 AI 관련 예산 약 30억 달러가 포함되어 있으며, 연방 기관 전반에 걸쳐 AI 행정명령에 명시된 주요 지침 이행 및 각 부처별 AI 기술 개발·사용 기준 정립을 지원하고 있다.

6. 도전과제와 위험 관리: 데이터·경쟁·제도·윤리

  • 6-1. 데이터 확보와 글로벌 경쟁

  • 본 서브섹션에서는 월드베스트 LLM 프로젝트의 성공을 위협하는 데이터 확보 및 글로벌 경쟁 환경의 위험 요소를 심층적으로 분석하고, 국경 간 협력과 기술적 대응 방안을 모색한다. 특히 HBM 시장의 수급 불균형과 AI 기반 기기 수요 증가가 데이터 확보에 미치는 복합적인 영향을 진단하고, 관련 위험을 완화하기 위한 전략적 접근법을 제시한다.

HBM 공급 부족 심화: AI 반도체 경쟁력 발목 잡나

  • 글로벌 HBM 시장은 급증하는 AI 모델 수요에 힘입어 폭발적인 성장세를 보이고 있지만, 공급망 불안정성이 심화되면서 월드베스트 LLM 프로젝트의 발목을 잡을 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 대신증권의 2025년 산업 전망 보고서에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 생산 능력은 각각 월 170K, 145K 수준으로 예상되지만, 시장 수요는 이를 초과하는 250억 기가비트에 달할 것으로 전망된다(Ref 13). 이는 HBM의 가격 상승과 물량 확보 경쟁을 심화시켜 프로젝트의 비용 부담을 가중시키고, GPU 인프라 구축에 차질을 초래할 수 있다.

  • HBM 공급 부족은 AI 모델 개발 속도를 늦추고, 글로벌 경쟁에서 뒤쳐지는 결과를 초래할 수 있다. HBM은 기존 메모리보다 데이터 처리 속도가 월등히 빠르기 때문에, 대규모 데이터를 학습하고 추론하는 데 필수적인 부품이다. 특히 SK하이닉스는 4Q24부터 12단 HBM3E 양산을 시작하고, 삼성전자는 1Q25부터 8단 HBM3E 양산을 본격화할 예정이지만, 생산 수율 확보에 어려움을 겪을 경우 공급 차질이 더욱 심화될 수 있다(Ref 13). 또한 AI 모델이 LLM에서 LMM(Large Multi-Modal Model)으로 전환되면서 데이터 저장 용량 및 성능에 대한 요구사항이 더욱 높아지고 있어, HBM의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상된다.

  • HBM 공급 부족 문제를 해결하기 위해서는 정부 차원의 적극적인 지원이 필요하다. 우선, HBM 생산 능력 확대를 위한 투자 인센티브 제공, 연구 개발 지원 등을 통해 국내 메모리 반도체 기업의 경쟁력을 강화해야 한다. 또한 HBM 외에 GDDR, High Bandwidth Cache 등 다른 고성능 메모리 기술 개발을 지원하여 HBM 의존도를 낮추는 방안도 고려해야 한다. 장기적으로는 AI 반도체 설계 기술 자립도를 높여 자체적인 메모리 솔루션을 개발할 수 있도록 지원해야 한다.

  • HBM 공급 부족은 일시적인 문제가 아닌, AI 시대의 핵심 경쟁력과 직결된 문제다. 월드베스트 LLM 프로젝트의 성공을 위해서는 HBM 공급망 안정화 및 기술 자립도 확보를 위한 정부와 기업의 적극적인 협력이 필수적이다. 또한 HBM 외에 다른 고성능 메모리 기술 개발을 지원하여 HBM 의존도를 낮추고, AI 반도체 설계 기술 자립도를 높이는 등 다각적인 노력을 기울여야 한다.

AI 기기 수요 폭증: 데이터 확보 경쟁 더욱 치열해진다

  • AI 기능이 탑재된 스마트폰, PC 등 AI 기반 기기 수요가 폭발적으로 증가하면서 데이터 확보 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상된다. 대신증권의 2025년 산업 전망 보고서에 따르면 2025년 PC 출하량은 2.6억대(YoY +4.3%), 스마트폰 출하량은 12.6억대(YoY +2.5%)로 증가할 것으로 전망되며, 특히 AI PC 침투율 증가와 윈도우 10 서비스 종료에 따른 교체 수요 발생이 PC 시장 성장을 견인할 것으로 예상된다(Ref 15). 이는 AI 모델 학습에 필요한 데이터 수요를 급증시켜 데이터 확보 경쟁을 더욱 심화시킬 수 있다.

  • AI 기반 기기 수요 증가는 데이터 확보 경쟁뿐만 아니라 데이터 편향성 문제도 심화시킬 수 있다. 특정 지역, 특정 연령대, 특정 성별 등 특정 집단의 데이터가 과도하게 수집될 경우 AI 모델의 성능이 편향될 수 있으며, 이는 사회적 차별을 심화시키는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 다양한 계층의 데이터를 확보하고, 데이터 편향성을 해소하기 위한 노력이 필요하다.

  • AI 기반 기기에서 생성되는 데이터는 개인정보와 밀접하게 관련되어 있기 때문에, 데이터 유출 및 오남용에 대한 우려도 제기되고 있다. 개인정보보호법, GDPR 등 개인정보보호 관련 규제를 준수하고, 데이터 익명화, 가명화 등 기술적 안전 조치를 강화하여 데이터 유출 및 오남용을 방지해야 한다.

  • AI 기반 기기 수요 증가는 데이터 확보 경쟁 심화, 데이터 편향성 문제, 개인정보보호 문제 등 다양한 도전 과제를 야기할 수 있다. 데이터 확보 경쟁에서 우위를 점하고, 데이터 관련 문제를 해결하기 위해서는 정부, 기업, 연구기관 간 협력이 필수적이다. 또한 데이터 공유 및 활용을 위한 제도적 기반을 마련하고, 데이터 윤리 및 안전에 대한 사회적 공감대를 형성해야 한다.

한-미 데이터 공유 협력: 데이터 주권 확보 위한 초석

  • 글로벌 AI 경쟁에서 데이터 주권을 확보하기 위해서는 국경 간 데이터 협력이 필수적이다. 특히 한국과 미국은 반도체·AI 협력대학 지정, AI 반도체 고급 패키징 및 연구개발 시설 구축 등 다양한 분야에서 협력 관계를 강화하고 있으며(Ref 93, 94, 95), 이를 바탕으로 데이터 공유 협력을 확대할 필요가 있다. 한-미 데이터 공유 협력은 국내 AI 기업의 데이터 접근성을 높이고, AI 모델의 성능 향상을 통해 글로벌 경쟁력을 강화하는 데 기여할 수 있다.

  • 한-미 데이터 공유 협력을 위해서는 데이터 표준화, 데이터 품질 관리, 데이터 보안 등 해결해야 할 과제가 많다. 양국 간 데이터 표준이 다르고, 데이터 품질 수준에 차이가 있을 경우 데이터 공유가 원활하게 이루어지지 않을 수 있다. 또한 데이터 유출 및 오남용에 대한 우려를 해소하기 위해 데이터 보안 기술을 강화하고, 관련 법규 및 제도를 정비해야 한다.

  • 한-미 데이터 공유 협력은 데이터 주권 확보뿐만 아니라 AI 기술 개발 및 산업 육성에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 양국 간 AI 기술 및 인력 교류를 활성화하고, 공동 연구 개발 프로젝트를 추진하여 AI 기술 경쟁력을 강화할 수 있다. 또한 AI 스타트업 육성, AI 인재 양성 등 AI 산업 생태계를 조성하여 AI 경제를 활성화할 수 있다.

  • 한-미 데이터 공유 협력은 데이터 주권 확보, AI 기술 개발 및 산업 육성 등 다양한 분야에서 긍정적인 효과를 창출할 수 있다. 데이터 공유 협력을 위한 제도적 기반을 마련하고, 데이터 관련 문제를 해결하기 위한 노력을 지속적으로 기울여야 한다. 이를 통해 한국은 글로벌 AI 경쟁에서 우위를 점하고, AI 강국으로 도약할 수 있을 것이다.

  • 6-2. 제도적·윤리적 조정

  • 본 서브섹션에서는 월드베스트 LLM 프로젝트의 성공을 위협하는 데이터 확보 및 글로벌 경쟁 환경의 위험 요소를 심층적으로 분석하고, 국경 간 협력과 기술적 대응 방안을 모색한다. 특히 HBM 시장의 수급 불균형과 AI 기반 기기 수요 증가가 데이터 확보에 미치는 복합적인 영향을 진단하고, 관련 위험을 완화하기 위한 전략적 접근법을 제시한다.

차등 지원의 함정: 기밀 보호 vs 생태계 공유

  • 월드베스트 LLM 프로젝트는 오픈소스 기여도에 따라 정부 매칭 비율을 차등화하는 전략을 채택하여 기술 생태계 공유를 장려하고 있지만, 이는 기업의 핵심 기술 기밀 유출 우려를 야기하며 또 다른 규제 도전 과제를 낳고 있다. 과학기술정보통신부는 프로젝트 참여팀에게 오픈소스 수준에 따라 정부 지원 비율을 차등 적용하고 자부담 비율을 조정하는 방식으로 운영하고 있다(Ref 3, 11). 높은 수준의 오픈소스를 지향할수록 더 많은 정부 지원을 받을 수 있지만, 이는 곧 기업의 핵심 기술을 공개해야 한다는 부담으로 이어진다.

  • 기업들은 핵심 기술을 오픈소스로 공개할 경우 경쟁 우위 상실, 기술 모방 및 탈취, 투자 회수 불확실성 증가 등 다양한 위험에 직면할 수 있다. 특히 LLM 모델 개발은 막대한 비용과 시간이 소요되는 만큼, 기업들은 기술 기밀 유출을 최소화하면서 생태계 공유에 참여할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 예를 들어, 모델의 일부 기능만 오픈소스로 공개하거나, 특정 조건 하에서만 기술 사용을 허용하는 라이선스를 도입하는 등의 전략을 고려할 수 있다.

  • 이러한 딜레마를 해결하기 위해서는 정부와 기업 간 긴밀한 협력이 필요하다. 정부는 기업의 기술 기밀 보호를 위한 제도적 장치를 마련하고, 오픈소스 기여에 따른 인센티브를 확대하는 등 균형 잡힌 정책을 추진해야 한다. 또한 기업들은 자체적인 기술 보호 전략을 수립하고, 오픈소스 참여 범위를 신중하게 결정해야 한다. 장기적으로는 기술 생태계 공유와 기술 기밀 보호 간의 조화를 이루는 것이 월드베스트 LLM 프로젝트의 지속 가능한 성공을 위한 핵심 과제가 될 것이다.

AI 규제 샌드박스: 혁신과 안전 사이 줄타기

  • AI 기술 규제는 혁신을 저해하지 않으면서도 안전성을 확보해야 하는 딜레마를 안고 있다. 유럽연합(EU)은 AI법(AI Act)을 통해 위험 기반 접근 방식을 채택하여 고위험 AI 시스템에 대해서는 엄격한 규제를 적용하고 있지만, 이는 혁신을 위축시킬 수 있다는 우려를 낳고 있다(Ref 173, 176, 179). 반면, 미국은 규제를 최소화하여 AI 기술 혁신을 장려하는 정책을 추진하고 있지만, 안전성 문제에 대한 우려가 제기되고 있다.

  • 한국은 AI 기본법을 통해 AI 기술 발전을 장려하면서도 국민의 안전과 권리를 보호하는 것을 목표로 하고 있다. 하지만 AI 기본법의 하위 법령 제정 과정에서 규제 강도에 대한 논란이 지속되고 있으며, 이는 AI 산업 발전에 불확실성을 야기하고 있다. 특히 고영향 AI에 대한 사전 의무 규정은 기업들의 혁신 의지를 저해할 수 있다는 지적이 제기되고 있다.

  • 이러한 딜레마를 극복하기 위해서는 규제 샌드박스 제도를 적극 활용하여 AI 기술 혁신을 지원하고, 동시에 안전성을 검증할 수 있는 환경을 조성해야 한다. 규제 샌드박스는 새로운 기술이나 서비스가 기존 규제에 제약받지 않고 시험적으로 운영될 수 있도록 허용하는 제도로, AI 기술의 혁신과 안전성을 동시에 추구할 수 있는 효과적인 방안이다. 정부는 규제 샌드박스 운영 과정에서 얻은 데이터를 기반으로 AI 규제를 합리적으로 개선하고, AI 기술 발전을 위한 제도적 기반을 마련해야 한다.

7. 전략적 권고와 미래 로드맵: 성공을 위한 핵심 변수와 위험 완화 방안

  • 7-1. 성공을 위한 핵심 변수

  • 이 섹션은 월드베스트 LLM 프로젝트 성공의 핵심 동인들을 종합적으로 분석하고, 정책 입안자와 기업 리더가 즉시 해결해야 할 과제를 제시합니다. 앞선 섹션에서 논의된 기술 혁신, 시장 영향, 도전 과제를 바탕으로, 프로젝트의 장기적인 성공을 위한 전략적 방향을 설정합니다.

AI벤처펀드 연도별 집행계획: 스타트업 성장 촉진

  • 월드베스트 LLM 프로젝트의 성공을 위해서는 AI 스타트업에 대한 지속적인 자금 지원이 필수적입니다. 정부는 2027년까지 약 3조 원 규모의 AI 집중 펀드를 조성하여 AI 스타트업에 대한 자금 지원을 대폭 확대할 계획입니다(Ref 1, 11). 특히 중소기업 R&D 신규 예산(3, 301억 원)의 50% 이상을 AI 등 전략 기술 분야에 투자하고, R&D 자금과 민간 투자를 합해 최대 100억 원까지 지원하는 고위험·고성과 R&D 사업에서 AI 분야 도전적 과제를 집중 지원할 계획입니다(Ref 67).

  • 성공적인 벤처 펀드 집행을 위해서는 연도별 집행 계획을 구체화하여 자금 할당 타임라인을 확보해야 합니다. 모태펀드 예산 대폭 확대 및 존속 기간 연장, 중소기업 AI 스케일업 펀드 조성, 글로벌 모태펀드 설립을 통한 글로벌 투자자의 국내 벤처투자 참여 촉진 등의 정책 과제를 제시하고 있습니다(Ref 74, 76, 79). 특히, 퇴직연금의 벤처투자 허용, 연기금의 벤처펀드 출자 확대 유도 방안 마련, 민간 벤처모펀드 출자 시 세액공제 확대 등은 벤처펀드 신규 LP 확대를 위한 핵심적인 역할을 할 것으로 예상됩니다. 2024년 말 기준으로 431조 7000억 원에 이르는 퇴직연금 적립금이 벤처투자로 유입될 경우, AI 스타트업에 대한 자금 지원이 획기적으로 증가할 수 있습니다.

  • 따라서 정책 입안자는 AI 벤처 펀드의 연도별 집행 계획을 구체화하고, 퇴직연금 및 연기금의 벤처 투자 참여를 확대하기 위한 제도적 기반을 마련해야 합니다. 또한, 미래에셋벤처투자와 같이 AI 밸류체인에 투자 레코드를 보유한 벤처캐피털(VC)을 적극 활용하여 AI 관련 펀드의 GP로 선정하고, AI 스타트업에 대한 투자를 선도해야 합니다(Ref 74, 77, 78). 이를 통해 AI 스타트업의 성장과 혁신을 촉진하고, 월드베스트 LLM 프로젝트의 성공에 기여할 수 있습니다.

팀당 GPU 자원 할당: 인프라 요구치 명확화

  • 월드베스트 LLM 프로젝트의 기술 혁신을 위해서는 대규모 계산 인프라 확보가 필수적입니다. 과기정통부는 프로젝트 참여팀에게 팀당 연간 1천 장 이상의 GPU를 지원할 계획입니다(Ref 3, 10). 내년 상반기까지 국가AI컴퓨팅센터, 슈퍼컴 6호기에 총 1만8000장 규모의 고성능 GPU를 확보하고, 이 중 1만 장은 국가 AI컴퓨팅 센터를 중심으로 민·관 협력을 통해 연내 확보할 예정입니다(Ref 1, 11). 또한 초기 1년 동안 민간에서 임차한 H100과 B100 GPU를 각각 최소 1000장씩 제공할 예정입니다(Ref 147).

  • 효율적인 GPU 자원 할당을 위해서는 팀당 월 GPU 할당량을 구체화하고, 프로젝트의 단계별 목표에 따라 자원 배분 계획을 수립해야 합니다. 이를 위해 Backend.AI와 같은 AI 워크로드 관리 플랫폼을 활용하여 GPU 자원을 효율적으로 관리하고, 사용자별 컴퓨팅 자원 할당 및 이용 현황을 모니터링할 수 있습니다(Ref 117). 또한, GPU 메모리의 초과 예약을 지원하기 위한 데이터 사용 시점 기반 GPU 메모리 할당 기법을 도입하여 GPU 자원의 활용률을 극대화할 수 있습니다(Ref 146).

  • 따라서 정책 입안자와 기업 리더는 팀당 월 GPU 할당량을 구체화하고, AI 워크로드 관리 플랫폼 도입을 통해 GPU 자원 활용률을 극대화해야 합니다. 또한, 민간 클라우드 서비스 사업자(CSP)와의 협력을 통해 GPU 임대 파트너십을 구축하고, GPU 자원 확보에 만전을 기해야 합니다. 이를 통해 AI 모델 개발 팀이 충분한 컴퓨팅 자원을 확보하고, 월드베스트 LLM 프로젝트의 기술 혁신을 가속화할 수 있습니다.

  • 7-2. 위험 완화 방안과 미래 로드맵

  • 이 섹션에서는 데이터·경쟁·제도·윤리 위험을 완화하기 위한 구체적 방안을 제시하고, 단계별 목표와 자원 할당 방식이 포함된 미래 로드맵을 제안합니다. 이전 섹션에서 논의된 성공을 위한 핵심 변수를 바탕으로, 프로젝트의 지속 가능한 발전을 위한 실행 가능한 전략을 제시합니다.

데이터 MOU 체결 확대: 국경 간 데이터 협력 규모 확장

  • 월드베스트 LLM 프로젝트의 성공적인 데이터 확보를 위해서는 국경 간 데이터 협력 규모를 확대하고, 데이터 MOU 체결 건수를 늘리는 것이 중요합니다. 현재 한국지역난방공사(한난)는 한국전력, 전력거래소, 한국전기안전공사, 한국석유공사 등 5개 공공기관과 데이터 업무협력 MOU를 체결하여 에너지 분야 데이터 융복합을 추진하고 있습니다(Ref 228, 229, 230). 이를 통해 각 기관이 보유한 열, 전기, 석유 관련 데이터를 '데이터 안심구역'에서 통합 활용할 수 있게 되었습니다.

  • 데이터 MOU 체결 확대를 위해서는 데이터 거래소 구축 및 데이터 패브릭 기술 적용이 필수적입니다. 데이터스트림즈는 베트남 국영 우체국 기업 VNPOST와 데이터 분야 전략적 파트너십 MOU를 체결하여 데이터 거래소를 구축하고, VNPOST의 기존 우편 및 물류 서비스에 데이터를 적극 활용한 플랫폼을 개발할 예정입니다(Ref 236, 237). 이러한 사례를 바탕으로, 다양한 분야의 국내외 기관과 데이터 협력 MOU를 체결하여 데이터 확보 채널을 다각화해야 합니다.

  • 데이터 협력 MOU 체결 시 데이터 제공 범위, 데이터 활용 목적, 데이터 보안 방안 등을 명확히 규정하고, 데이터 유출 및 오남용 방지를 위한 안전장치를 마련해야 합니다. 또한, 빠띠와 기후정치바람은 기후정치 여론조사 데이터 제공 및 활용을 위한 MOU를 체결하여 공익데이터를 활용한 기후위기 문제 해결에 나서고 있습니다(Ref 238). 이처럼 공익적 목적의 데이터 공유를 확대하고, 데이터 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 사전에 예방해야 합니다.

개인정보특례 조항 확대: 윤리·제도 위험 완화 위한 규제 유연화

  • 월드베스트 LLM 프로젝트의 윤리적·제도적 위험을 완화하기 위해서는 개인정보보호법의 개인정보특례 조항 수를 확대하고, 데이터 활용을 위한 규제를 유연화해야 합니다. 개인정보보호법은 공공의 안전과 보안, 공중 보건 등의 긴급한 필요가 있는 경우 개인정보 처리에 대한 예외를 인정하고 있지만(Ref 255), AI 모델 개발 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 다양한 윤리적 문제에 대한 구체적인 가이드라인은 부족한 상황입니다.

  • 개인정보특례 조항 확대를 위해서는 개인정보보호법, 정보통신망법 등 관련 법률의 개정이 필요합니다. 예를 들어, 공익제보를 위한 개인정보의 목적 외 이용·제공을 허용하고, 가명정보와 관련된 정보주체의 권리 보장 근거를 마련하는 개인정보보호법 개정안이 제안된 바 있습니다(Ref 260). 또한, 아크테라와 법무법인 린은 데이터 컴플라이언스 및 거버넌스 사업 협력을 통해 데이터 관리와 보안 규제 준수를 지원하는 솔루션을 제공하고 있습니다(Ref 232, 233). 이러한 법률 및 솔루션을 참고하여, AI 모델 개발에 필요한 데이터 활용을 지원하고, 개인정보 침해 위험을 최소화하는 균형점을 찾아야 합니다.

  • 개인정보특례 조항 확대와 함께 데이터 활용에 대한 투명성을 강화하고, 개인정보 침해 발생 시 신속하게 대응할 수 있는 체계를 구축해야 합니다. 개인정보보호위원회는 개인정보보호법 위반 행위에 대한 조사 및 처분 권한을 강화하고, 개인정보 침해 피해자에 대한 구제 절차를 개선해야 합니다(Ref 261, 266). 또한, 개인정보보호 책임자의 역할과 책임을 명확히 하고, 내부 감사 및 교육을 강화하여 개인정보 보호에 대한 인식을 높여야 합니다(Ref 256).

8. 결론

  • 월드베스트 LLM 프로젝트는 대한민국 AI 기술 경쟁력 강화에 중요한 역할을 수행할 것입니다. 본 프로젝트는 AI 기술 자립, 글로벌 AI 생태계에서의 주도적 역할 수행, 그리고 미래 사회 변화에 대한 선제적 대응을 목표로 합니다. 특히, 경쟁형 지원 체계, 대규모 계산 인프라 확보, 그리고 데이터 확보 전략은 프로젝트 성공의 핵심 변수가 될 것입니다.

  • 본 보고서는 월드베스트 LLM 프로젝트의 전략적 개요, 기술 혁신 및 인프라 전략, 시장 영향과 산업 전망, 도전 과제와 위험 관리, 그리고 전략적 권고와 미래 로드맵을 종합적으로 분석했습니다. 이를 통해 프로젝트의 성공적인 추진을 위한 핵심 변수와 위험 완화 방안을 제시하고, 대한민국 AI 경쟁력 강화에 기여하고자 했습니다. 프로젝트의 성공적인 완수를 통해 대한민국은 AI 선도 국가로 도약할 수 있을 것입니다.

  • 향후 월드베스트 LLM 프로젝트는 AGI 연구개발을 통해 미래 기술 경쟁력을 확보하고, 다양한 산업 분야에 걸쳐 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있을 것입니다. 또한, AI 기술 윤리 및 안전에 대한 사회적 공감대를 형성하고, 데이터 공유 및 활용을 위한 제도적 기반을 마련하여 AI 기술이 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만들 수 있도록 노력해야 할 것입니다.

출처 문서