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국산 AI 주권 쟁취를 위한 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 구체 목표와 전략

일반 리포트 2025년 06월 30일
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목차

  1. 프로젝트 개요 및 배경
  2. 구체적 목표 및 성과 지표
  3. 지원 체계 및 선발 방식
  4. 일정 및 향후 계획
  5. 정책적 의의 및 향후 전망
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 6월, 과학기술정보통신부가 주도하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트는 대한민국의 AI 주권 확보와 글로벌 경쟁력 강화를 목표로 출범했습니다. 이 프로젝트는 글로벌 AI 모델에 대한 의존도를 낮추고, 자주적인 AI 생태계를 구축하려는 의지가 담겨 있습니다. 구체적으로, 정부는 NIPA, NIA, IITP와 협력해 최대 5개의 정예팀을 선발하고, 이 팀들에 GPU, 데이터, 인재 패키지를 지원함으로써 실질적인 성과를 도출하고자 하고 있습니다. 주요 목표로는 95% 이상의 글로벌 AI 모델 성능 달성, 내년 상반기까지 1만8000장의 고성능 GPU 확보, 2027년까지 AI 유니콘 기업 5개와 전문 AI 기업 100개 육성이 설정되었습니다.

  • 현재 진행 중인 정예팀 공모는 6월 20일부터 7월 21일까지 이루어지며, 각 팀은 혁신적인 개발 계획을 기반으로 경쟁력을 증명해야 합니다. 이 과정은 한국의 AI 생태계에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 정부는 정기적인 평가와 피드백을 통해 프로젝트 효과를 극대화할 계획입니다. 또한, 각 팀은 개발된 모델을 오픈소스로 공개하게 되어, 다양한 산업 분야에서 AI 기술 적용과 혁신 확산이 촉진될 것으로 기대하고 있습니다.

  • 이러한 추진 과정은 한국의 AI 생태계를 한 단계 발전시키고, 글로벌 시장에서의 경쟁력 있는 주체로 자리매김하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 민관 협력체계를 통해 이루어지는 이 프로젝트는 AI 기술의 발전뿐만 아니라, AI 인재 양성과 관련 산업의 활성화에도 기여하고 있습니다.

2. 프로젝트 개요 및 배경

  • 2-1. 프로젝트 명칭 및 출범 배경

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 2025년 6월, 과학기술정보통신부 주도로 출범했습니다. 이 프로젝트의 목적은 대한민국의 AI 주권을 확보하고 글로벌 AI 경쟁력 강화를 이루는 것입니다. 특히, 국내 AI 모델의 성능을 국제적 수준으로 끌어올리기 위한 필수적인 기반으로 여겨지고 있으며, 이는 AI 생태계의 발전과 대국민 AI 서비스 접근성을 높이는 데 매우 중요합니다. 이전부터 존재했던 ‘월드베스트 LLM’ 사업이 새로운 형태로 발전하여 더욱 견고한 목표를 세우고 시작된 것입니다.

  • 2-2. 민관 협력 체계 구성

  • 이 프로젝트는 민관 협력 기반으로 운영되며, 정부는 NIPA(정보통신산업진흥원), NIA(한국정보화진흥원), IITP(정보통신산업진흥원)와 협력하여 파트너십을 구축했습니다. 이를 통해 최대 5개의 정예팀을 공모·선발하고, 각 팀에게 필요한 GPU, 데이터, 인재를 집중 지원하여 프로젝트를 성공으로 이끌 계획입니다. 이러한 협력 체계는 AI 기술 발전의 동력을 제공하며, 국내 AI 기업과 연구자들이 힘을 모아 AI 모델 개발에 힘쓴다는 점에서 큰 의미를 지닙니다.

  • 2-3. 초기 추진 경과

  • 프로젝트 출범 이후, 민간의 전문성을 최대한 활용하기 위해 6월 20일부터 7월 21일까지 정예팀을 공모하는 과정을 진행 중입니다. 이때 팀들은 프로젝트에 대한 구체적인 개발 계획과 방법론을 제시해야 하며, 국산 GPU를 확보하고 데이터 활용 방안을 마련하는 등의 작업을 통하여 단계별 성과를 달성해 나가고 있습니다. 이러한 추진 경과는 국내 AI 생태계에 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 정부는 경제 전반의 AI 전환을 지원하기 위해 정기적인 에세이 평가와 피드백을 통해 프로젝트 효과를 극대화하려 하고 있습니다.

3. 구체적 목표 및 성과 지표

  • 3-1. 글로벌 모델 대비 95% 이상 성능 달성

  • 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트는 글로벌 AI 모델 대비 95% 이상의 성능 달성을 목표로 하고 있습니다. 이는 최근 6개월 이내에 출시된 최신 AI 모델과의 성능 비교를 기반으로 하며, 이 목표를 달성하기 위해 참여 정예팀은 독자적인 개발 전략과 방법론을 제시해야 합니다.

  • 이러한 목표는 단순히 성능 수치에 그치는 것이 아니라, 질 높은 AI 서비스의 제공과 더불어, 다양한 산업 분야에서의 AI 도입 및 적용을 촉진하는 데 기여할 것입니다. 이 과정에서 정예팀은 단계적으로 평가받으며 최적의 성능을 목표로 지속적으로 발전해 나가게 됩니다.

  • 3-2. 내년 상반기 GPU 1만8000장 확보

  • 프로젝트의 일환으로 과학기술정보통신부는 내년 상반기까지 총 1만8000장의 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)를 확보할 계획입니다. 이러한 GPU는 AI 모델 개발에 필수적인 컴퓨팅 파워를 제공하여 프로젝트의 성공적인 수행을 지원합니다.

  • 정부는 초기에는 민간에서 임차한 GPU를 활용하여 지원할 예정이며, 향후에는 정부가 직접 구매한 GPU를 통해 지속적인 자원 공급이 이루어질 계획입니다. GPU 지원은 단순히 수치적인 목표를 설정하는 것에 그치지 않고, 성능 향상과 개발 속도 또한 극대화하는 데 기여할 것입니다.

  • 3-3. 2027년까지 AI 유니콘·전문기업 육성

  • 프로젝트의 또 다른 핵심 목표는 2027년까지 AI 유니콘 기업 5개와 제조 AI 전문기업 100개를 육성하는 것입니다. 이를 위해 정부는 약 3조 원 규모의 AI 집중펀드를 조성하여 AI 스타트업의 성장을 지원하고, 필요한 자원을 집중적으로 공급할 계획입니다.

  • 이러한 계획은 AI 생태계를 더욱 강화하기 위해 AI 기업들의 연구개발 지원과 시장 확장을 도모함으로써, 한국이 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 가진 선도 국가로 도약할 수 있는 기반을 다지는 데 중점을 두고 있습니다.

4. 지원 체계 및 선발 방식

  • 4-1. NIPA·NIA·IITP의 패키지 지원 내용

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 성공적인 추진을 위해 정부는 NIPA(정보통신산업진흥원), NIA(한국지능정보사회진흥원), IITP(정보통신기획평가원)와 협력하여 다양한 패키지 지원을 제공합니다. 제안된 지원 패키지는 각 정예팀의 필요에 맞춰 GPU, 데이터, 인재를 포함한 솔루션으로 구성되어 있습니다.

  • 우선, GPU 지원의 경우 2026년 상반기까지 민간 보유 GPU를 임차해 제공하며, 이후에는 정부가 직접 구매한 GPU를 통해 지원이 이루어질 예정입니다. 각 팀은 최대 1000장의 GPU를 지원받을 수 있습니다. 이는 인공지능 모델 개발에 필요한 높은 컴퓨팅 파워를 제공하려는 목적을 가지고 있습니다.

  • 데이터 지원 부분에서는 정예팀의 저작물 데이터 공동구매와 개별 데이터 구축 및 가공을 지원하며, 연간 최대 100억원 규모로 데이터를 공동구매하고, 각 팀에 30억에서 50억원 사이의 데이터 구축비를 제공하는 방식으로 이루어집니다.

  • 또한, 인재 지원 측면에서도 해외 우수 연구자를 유치할 경우 연간 20억원 규모로 인건비 및 연구비를 매칭 지원하고, 이는 2027년까지 지속될 예정입니다. 이러한 지원은 장기적으로 AI 인재 확보의 연속성을 보장하는 중요한 요소가 될 것입니다.

  • 4-2. 정예팀 선발 기준 및 절차

  • 정예팀의 선발 기준은 매우 철저하게 설정되어 있으며, 정부는 최대 5개의 팀을 선발하여 단계적으로 경쟁을 통해 최종 팀을 선정합니다. 이를 위해 전문가들로 구성된 평가위원회를 통해 각 팀의 제안 사항을 다각도로 평가하게 됩니다.

  • 각 팀은 6개월 이내에 출시된 글로벌 AI 모델에 대해 95% 이상의 성능을 목표로 해야 하며, 개별 팀이 자율적으로 개발 전략을 제시하고 이를 기반으로 진행상황을 평가받게 됩니다. 이러한 방식은 베타 테스트와 같은 유연한 목표 조정 체계를 가지고 있어, 급변하는 AI 기술 환경에 적응성을 보입니다.

  • 특히, 평가 기준은 모델의 설계 및 개발 능력뿐 아니라, 국내 기여, 오픈소스 공개 수준, 그리고 안전성 검증 등을 종합적으로 고려합니다. 이로 인해 기술 역량이 높은 팀이 우선적으로 선발될 수 있는 환경이 조성됩니다.

  • 4-3. 컨소시엄 구성 허용 여부

  • 현재 진행 중인 프로젝트에서 여러 기업 및 기관의 연합체인 컨소시엄구성이 허용되고 있으며, 이는 다양한 기술 및 인프라를 결합하여 더욱 효과적인 AI 모델 개발을 도모하기 위한 조치입니다. 각 팀은 기술적 사안에 대한 상호 협력은 물론, 각 기관이 보유한 리소스를 최적화하여 프로젝트 성공률을 높이나는 목표를 가지고 있습니다.

  • 이러한 방식은 소규모 AI업체와 대학 연구기관들이 대기업과 협력하여 시너지를 낼 수 있도록 하고, 동시에 중소기업 및 연구기관도 프로젝트에 참여할 수 있는 기회를 마련합니다. 정예팀으로 선정된 경우, 각 팀은 AI 모델의 오픈소스 개발이 사회 전체에 미치는 긍정적 영향을 고려하여 국민의 AI 접근성을 높이는 방안도 포함해야 합니다.

  • 따라서, 컨소시엄의 형성은 여러 혁신적 아이디어와 기술적 전문성을 접목하여 대한민국의 AI 생태계 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

5. 일정 및 향후 계획

  • 5-1. 공모 기간(6월20일~7월21일)

  • 2025년 6월 20일부터 7월 21일까지, 과학기술정보통신부를 주관으로 한 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 정예팀 공모가 진행되고 있습니다. 이 기간 동안 AI 기업 및 연구기관들은 팀을 구성하여 프로젝트에 참여하고자 하는 의사를 밝힐 수 있습니다. 공모는 최대 5개의 정예팀을 선정하기 위해 경쟁형 구조로 이루어지며, 각 팀은 단계적인 평가를 통해 최종 선발을 위해 준비해야 합니다. 이 공모는 국내 AI 생태계의 발전을 도모하고, 혁신적인 기술 개발을 위한 중요한 첫 번째 단계라 할 수 있습니다.

  • 5-2. 단계별 평가 일정

  • 정예팀 선정 이후, 단계별 평가가 예정되어 있습니다. 이번 프로젝트는 AI 분야에서의 빠른 기술 변화에 대응하기 위해 무빙타겟(Moving target) 방식의 평가 방법론을 도입합니다. 단계별 평가에서 각 팀은 국내외 AI 전문가들로 구성된 평가위원회의 심사를 받게 됩니다. 첫 번째 단계의 검증 평가는 오는 12월로 예정되어 있으며, 참가팀들은 성과를 입증하기 위해 다양한 기준을 충족해야 합니다. 이번 평가 방식은 팀들이 자율적으로 개발 목표와 방법론을 지속적으로 수정하고 발전시킬 수 있도록 하여, 유연성 있는 팀 운영을 가능하게 합니다.

  • 5-3. 장기 로드맵(2027년까지)

  • 프로젝트의 장기적인 목표는 2027년까지 대한민국 내에서 AI 유니콘 기업 5개를 육성하고, 전문 AI 기업 100개를 지원하는 것입니다. 이 목표는 크게 두 가지 측면으로 진행됩니다. 첫째, 성공적인 아이디어와 기술의 상용화를 통해 국내 AI 산업의 기반을 다지고, 둘째, 해외 진출을 위한 지원 방안을 마련하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 정부는 다양한 지원 정책을 마련하며, 정예팀들은 이러한 지원을 바탕으로 성과를 창출하여 대한민국을 AI 강국으로 도약시키는 데 기여해야 합니다. 이러한 비전과 목표는 단순히 특정 기업이나 팀의 발전에 그치지 않고, 전체 국가의 AI 생태계의 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

6. 정책적 의의 및 향후 전망

  • 6-1. AI 주권 확보의 전략적 의미

  • AI 주권 확보는 대한민국의 기술적인 위상을 강화하는 데 있어 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. '소버린 AI(Sovereign AI)'라는 개념은 단순히 기술적인 자립도를 넘어, 데이터 및 인프라, 인재의 유기적 결합이 필요하다는 점을 강조합니다. 이재명 정부는 하정우 AI 미래기획수석을 임명하고, AI의 기초 환경을 구축하기 위한 100조 원 대 투자를 발표함으로써, 국가 전략 차원에서 AI 주권 확보를 이루겠다는 의지를 드러냈습니다. 이와 같은 움직임은 AI 생태계가 외부 요인에 의해 좌우되는 것을 방지하고, 자국의 데이터와 기술로 완결된 생태계를 구축하기 위한 포석으로 해석됩니다.

  • 6-2. 국내 생태계 파급 효과

  • AI 파운데이션 모델 프로젝트는 국내 IT기업과 연구기관 간의 협업 모델을 통해 생태계 전반에 긍정적인 파급 효과를 미칠 것으로 기대됩니다. LG AI 연구원, 네이버, 카카오 등 대기업들이 참여하며, 그동안 축적한 기술을 기반으로 급속히 발전하는 AI 시장에서 경쟁력을 갖출 수 있는 기회를 마련하고 있습니다. 특히, 정예팀으로 선발된 기업들은 정부의 파격적인 지원을 통해 더욱 혁신적인 AI 솔루션을 개발할 것으로 보입니다. 이는 AI 기술의 고도화뿐만 아니라, 인재 양성 및 관련 산업의 활성화를 통해 AI 생태계 전반에 이바지할 것입니다.

  • 6-3. 향후 과제 및 제언

  • 프로젝트가 성공적으로 진행되기 위해서는 몇 가지 과제가 남아 있습니다. 첫째, 인프라 구축과 함께 인재 양성을 위한 체계적인 교육 시스템이 필요합니다. AI 분야는 빠르게 변화하는 환경이므로, 지속적인 교육과 훈련이 필수적입니다. 둘째, 공공 및 민간 부문 간의 협력 체계를 더욱 강화해야 합니다. 이는 국산 AI 솔루션이 실질적으로 활용될 수 있는 기반이 됩니다. 마지막으로, AI 기술의 윤리적 사용과 관련한 규제가 필요합니다. 사회적 부담감을 덜고 국민의 신뢰를 쌓기 위해 투명한 시스템 구축이 중요합니다. 이러한 과제를 해결함으로써, 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 대한민국의 AI 주권을 더욱 확고히 하고 글로벌 경쟁에서도 우위를 점할 수 있을 것입니다.

결론

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 대한민국의 AI 주권과 글로벌 경쟁력을 확보하기 위한 국가 전략을 상징합니다. 정부의 다양한 지원이 함께하고 있으며, 이러한 지원은 AI 모델의 성능 향상과 산업의 혁신적 발전에 기여할 것으로 예상됩니다. 프로젝트가 설정한 목표는 구체적이며, 95% 이상의 성능 달성, 1만8000장의 GPU 확보 및 유니콘 기업 석세스를 포함합니다. 이러한 목표는 기술 경쟁력 강화의 기초가 될 것입니다.

  • 향후 공모 결과에 따른 단계적인 지원이 중요한 결정을 내릴 것으로 보이며, AI 솔루션의 오픈소스 공개는 산업 전 분야의 AI 전환을 가속화할 것입니다. 또한, 국제 협력의 확대 및 윤리적인 AI 개발 기준 설정이 선행되어야 할 것입니다. 지속 가능한 AI 생태계를 구축하기 위해서는 인재 양성을 위한 체계적인 교육 시스템과 민관 협력의 강화가 필수적이며, 사회적 책임을 다할 수 있는 투명한 시스템 구축이 필요합니다.

  • 궁극적으로, 이러한 프로젝트는 대한민국이 AI 강국으로 성장하는 데 기여하며, 전 세계 AI 생태계에서 중요한 위치를 차지하게 할 기반을 다질 것입니다.

용어집

  • 독자 AI: 국내에서 개발되고 운영되는 인공지능 시스템으로, 외부 글로벌 AI 모델에 대한 의존도를 줄이고 자 sovereignty(AI 주권)을 확보하기 위한 노력의 일환이다.
  • 파운데이션 모델: 기본이 되는 대규모 AI 모델로, 특정 작업에 맞춰 조정이 가능하며, 다양한 AI 응용 프로그램의 기초로 활용된다.
  • 월드베스트 LLM: 이전 명칭의 '세계 최고의 대형 언어 모델'을 의미하며, 이는 정교한 자연어 처리 기능을 가진 대규모 AI 모델을 포함한다.
  • AI 주권: 국가 또는 지역이 자국의 데이터 및 AI 기술에 대한 통제력을 행사할 수 있는 권리를 의미하며, 자주적인 AI 생태계 구축을 강조한다.
  • 정예팀: 정해진 기준을 만족하는 최고의 팀으로, '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 독창적이고 창의적인 AI 모델을 개발할 책임을 가진 그룹이다.
  • GPU: 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit)의 약자로, AI 모델 학습과 실행에 필요한 대규모 계산을 지원하는 장비이다.
  • NIPA: 정보통신산업진흥원의 약자로, 한국의 정보통신 산업의 발전과 진흥을 위한 정부 기관이다.
  • NIA: 한국정보화진흥원의 약자로, 정보화 사회 구축과 AI 기술 발전을 지원하는 정부 기관이다.
  • IITP: 정보통신기획평가원의 약자로, 정보통신 기술의 기획 및 정책을 수립하는 기관이다.
  • 하정우: 2025년 현재 이재명 정부의 AI 미래기획수석으로, AI 관련 정책 개발 및 실행을 주도하고 있다.
  • 이재명 정부: 2022년부터 대한민국의 대통령으로 재직 중인 이재명의 정부 조직으로, AI 기술 발전 및 관련 정책을 적극적으로 추진하고 있다.

출처 문서