국가대표 LLM: 한국형 파운데이션 모델 경쟁 현황과 미래 과제
목차
- 소버린 AI 전략과 국가대표 LLM의 출발점
- 주요 빅테크의 국산 LLM 개발 현황
- 인프라와 자립형 AI를 위한 하드웨어 기반 강화
- 거버넌스와 컨트롤타워 조직 구성
- 글로벌 경쟁 속 미래 과제 및 전망
- 결론
1. 요약
2025년 7월 현재, 한국은 '소버린 AI' 전략을 통해 국산 대형 언어 모델(LLM) 개발의 전환점을 맞이하고 있습니다. 이 보고서는 이재명 정부의 정책을 중심으로 국내 주요 ICT 기업들의 LLM 개발 경쟁 상황을 종합적으로 분석하고 있습니다. 네이버와 카카오 같은 빅테크 기업들은 다양한 기술 모델을 시장에 선보이며, 하드웨어 자립을 위한 인프라 구축, AI 정책의 기틀을 다지는 정책 컨트롤타워 구성 등의 노력을 병행하고 있는 상황입니다. 특히, 네이버는 '하이퍼클로바X 씽크'를 개발하고 이를 기반으로 한 AI 에이전트와 도메인 특화 서비스의 확장을 계획하고 있으며, 카카오는 경량 모델을 통해 즉시 활용 가능한 AI 솔루션을 시장에 선보이고 있습니다. 또한, LG CNS, KT, SK텔레콤과 같은 기업들도 독자적인 모델 개발에 힘쓰며 경쟁력을 높이고 있습니다. 이 모든 과정은 한국의 AI 생태계를 확장하고, 데이터 주권을 확보하기 위한 방향으로 나아가고 있습니다.
이 과정에서 국가AI컴퓨팅센터가 중심축으로 자리잡아 스타트업과 연구소의 AI 모델 개발을 지원하고 있으며, 고성능 그래픽처리장치(GPU)의 대규모 확보 계획은 AI 연구개발의 기초를 다질 중요한 요소로 작용하고 있습니다. 이는 민관 협력 체계를 통해 AI 기술이 효율적으로 통합되고, 한국의 자립형 AI 생태계가 확장될 수 있는 토대가 될 것입니다. 이러한 모든 노력들은 한국이 글로벌 AI 시장에서 자주적이며 경쟁력 있는 국가로 자리매김하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
2. 소버린 AI 전략과 국가대표 LLM의 출발점
2-1. 소버린 AI 개념과 정책 배경
소버린 AI(Sovereign AI)란 국가가 자국민의 데이터를 통제하고, 독립적으로 인공지능 모델을 개발할 수 있는 능력을 의미합니다. 이 개념은 국가 디지털 주권의 일환으로, 외산 AI에 대한 의존도를 낮추고 자국의 기술 생태계를 구축하기 위한 전략으로 채택되었습니다. 이재명 정부는 이러한 소버린 AI 전략을 통해 한국이 자주적으로 AI 기술을 생산하고 활용할 수 있는 기반을 마련하고자 했습니다. 이는 단순한 기술 경쟁을 넘어, 국가의 생존 전략으로 자리 잡고 있습니다.
소버린 AI 추진의 배경에는 글로벌 기술 패권의 재편이 있습니다. 미국과 중국과 같은 강대국들이 AI 기술 개발에 집중하고 있으며, 한국은 이러한 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 독자적인 AI 생태계를 구축하겠다는 목표를 세우고 있습니다. 특히, 한국은 LLM(대형 언어 모델)의 개발이 자국의 AI 전략에서 핵심 요소임을 인식하고, 이를 고도화하기 위해 정부의 지원과 함께 민간 기업들의 협력을 강조하고 있습니다.
2-2. 국가AI컴퓨팅센터 소개
국가AI컴퓨팅센터는 한국 정부가 설립한 주요 인프라로, AI 연구개발을 위한 초대형 GPU 서버를 제공합니다. 이는 스타트업과 연구소가 저렴한 비용으로 AI 모델을 개발할 수 있도록 지원하기 위한 목적으로 설계되었습니다. 정부는 향후 5년 간 5만 대의 GPU를 확보할 계획이며, 이 센터는 최신 GPU 슈퍼컴퓨터, 대용량 데이터 저장소, 고속 네트워크 등으로 구성되어 연구 및 교육, 인력 양성을 아우르는 통합 플랫폼으로 자리 잡을 예정입니다.
그러나 센터 설립 과정에서 민관 합동 특수목적법인(SPC) 설립에 어려움을 겪고 있습니다. 민간 기업들이 자율성을 느끼지 못하고 수익성을 우려하는 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 국가AI컴퓨팅센터는 소버린 AI 전략의 필수 요소로 자리매김하고 있으며, 자립형 AI 생태계를 구축하는 데 중요한 기반으로 작용할 것입니다.
2-3. 정부 정책 기조
이재명 정부의 AI 정책은 'AI 3대 강국'을 국정과제로 설정하고, 소버린 AI 전략을 통해 AI 자주성을 확보하고자 하였습니다. 정부는 공공 LLM의 개발을 추진하고, 민간과의 협력을 통해 AI 생태계를 조성하기 위한 다양한 전략을 마련하고 있습니다. 특히, K-AI 파운데이션 모델 개발 사업을 통해 95% 이상의 성능을 목표로 한 컨소시엄을 모집하고 있으며, 이는 한국이 세계적인 AI 강국으로 도약하기 위한 발판으로 작용하고 있습니다.
이를 위해 정부는 AI 반도체 개발, 공공기관의 AI 도입 확대 등의 노력을 통해 국내 AI 시장의 자립과 성장을 도모하고 있습니다. 결국, 이러한 정책 기조는 단순히 기술 개발에 그치지 않고, 한국이 글로벌 AI 생태계에서 자주적이고 독립적인 국가로 자리매김하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
3. 주요 빅테크의 국산 LLM 개발 현황
3-1. 네이버 하이퍼클로바X 씽크
네이버는 2025년 6월 30일 한국어 초거대 추론형 AI 모델인 '하이퍼클로바X 씽크'를 개발 완료하고 관련 기술 문서를 발표했습니다. 이 모델은 기존 대규모 언어모델에 단계적 추론 기능을 통합하여 복잡한 문제를 해결하는 데 중점을 두었습니다. 특히, 서울대학교의 한국어 LLM 벤치마크인 'KoBALT-700'과 종합 평가 지표인 'HAERAE-Bench'에서 모든 모델 중 최고의 성과를 보였으며, 멀티모달 추론 능력에서도 STEM 분야 문제 해결에 강점을 나타냈습니다.
네이버는 하이퍼클로바X 씽크를 기반으로 AI 에이전트와 도메인 특화형 서비스를 단계적으로 확장할 계획이며, 연내에는 오픈소스 모델도 공개 예정입니다. 하반기에는 '하이퍼클로바X 씨드'와 같은 경량 모델이 출시되었으며, 출시 한 달 만에 50만 다운로드를 기록해 생태계 확산에 기여하고 있습니다.
3-2. 카카오 경량·실용 모델
카카오는 초대규모 언어모델 경쟁에서 대규모 파라미터 모델을 개발하는 대신, 서비스에 즉시 적용 가능한 경량 모델에 집중하고 있습니다. 최근 공개된 '카나나-1.5-8B-Instruct' 모델은 한국어 LLM 벤치마크인 '호랑이 리더보드'에서 80억 파라미터 이하 부문에서 1위를 기록했습니다. 카카오는 이 모델을 카카오톡의 비즈니스, 쇼핑, 검색 서비스에 연내 적용할 계획이며, 이를 통해 서비스 현장에서 빠르게 활용되는 AI 솔루션을 제공할 방침입니다.
카카오는 '스몰 모델+에이전트 플랫폼' 전략을 통해 네이버와 차별화를 꾀하고 있으며, 서비스 즉시 구현 가능성을 높이고자 AI 전담 조직 '카나나'를 신설했습니다. 이를 통해 고객의 니즈에 맞춘 실용적인 AI 모델 개발에 집중하고 있습니다.
3-3. LG CNS 에이전틱 AI
LG CNS는 글로벌 AI 유니콘 기업 '코히어'와 손잡고 1110억개의 파라미터를 가진 추론형 LLM을 공동 개발하였습니다. 이 모델은 한국어, 영어 등 23개 언어를 지원하며, 금융과 공공 분야에서의 비즈니스 혁신을 위해 고급 추론 능력을 갖추고 있습니다. LG CNS는 모델 압축 기술을 통해 최소한의 GPU 환경에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 개발하였습니다.
특히 LG CNS는 개발한 모델이 한국어 및 영어에서 글로벌 LLM과의 비교 테스트에서 높은 점수를 기록한 것으로 나타났으며, 이는 국내 고객들이 민감한 데이터 환경에서도 AI 솔루션을 안전하게 사용할 수 있도록 지원하는 데 큰 역할을 할 것입니다.
3-4. KT 믿:음 2.0
KT는 자체 개발한 LLM '믿:음 2.0'을 공개하며 '한국적 AI'의 구현에 집중하고 있습니다. 이 모델은 115억 및 23억 파라미터 규모로 오픈소스로 제공되어, 기업과 개인이 상업적으로 활용할 수 있도록 개발되었습니다. KT는 '믿:음 2.0'이 한국적 가치와 문화, 언어적 특성을 반영하였음과 동시에 AI의 감정적 이해력을 제공한다고 강조하고 있습니다.
KT는 또한 데이터의 주권을 확보하기 위한 방향으로 AI 모델의 개발을 지속하겠다고 밝혔으며, 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에도 참여하여 성능 기준을 높이고 있습니다.
3-5. SK텔레콤 A.X 4.0
SK텔레콤은 한국어 특화 LLM인 'A.X 4.0'을 오픈소스로 공개하였습니다. 현재 모델은 표준 모델과 경량 모델로 구분되며, 각각 720억 및 70억 파라미터를 갖추고 있습니다. A.X 4.0은 기존 한국어 LLM보다 33% 더 높은 토큰 효율성을 보여주며, 데이터 보안성과 로컬 운영 가능성을 특징으로 합니다.
이 모델은 특히 수학 문제 해결과 코드 작성 같은 고급 추론 능력 향상을 위해 업데이트가 예정되어 있으며, SK텔레콤은 이를 통해 한국형 AI가 글로벌 시장에서도 경쟁력을 갖출 것이라 기대하고 있습니다.
4. 인프라와 자립형 AI를 위한 하드웨어 기반 강화
4-1. 국가AI컴퓨팅센터 건설
국가AI컴퓨팅센터는 이재명 정부의 AI 전략에서 중심축으로 자리잡고 있으며, AI 인프라 구축의 기초가 되는 중요한 시설입니다. 이 센터는 정부 주도로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버를 대규모로 설치하여 스타트업과 연구소가 저렴한 비용으로 AI 모델을 개발할 수 있는 환경을 조성하고자 하고 있습니다.센터의 목표는 향후 5년간 총 5만 대의 GPU를 확보하여 최신 GPU 슈퍼컴퓨터, 대용량 데이터 저장소, 고속 네트워크를 포함하는 통합 플랫폼을 구축하는 것입니다. 이렇게 함으로써 AI 연구개발과 교육 및 인력 양성을 아우르는 생태계를 조성할 계획입니다. 그러나 민관 합동 특수목적법인(SPC) 설립과 관련하여 민간 기업들이 자율성이 부족하다는 우려를 표출하고 있으며, 과반 지분을 차지하는 정부의 영향력 때문에 수익성 확보가 어려운 점이 사업의 진행에 도전 과제가 되고 있습니다.
4-2. 코코링크 국산 AI 칩
코코링크는 국산 AI 인프라 구현을 목표로 하여 AI 전용 서버와 차세대 프로세서 개발을 착수했습니다. 이동학 코코링크 대표는 "제조업 없이 인공지능(AI) 자립은 불가능하다"고 강조하며, AI 인프라의 핵심은 하드웨어 제조 능력에 있다고 언급합니다. 코코링크의 '클라이맥스-408' 고성능 AI 서버는 PCIe 5.0 기반 스위칭 기술을 적용해 다수의 GPU 및 NPU가 실시간으로 효과적으로 데이터를 주고받을 수 있도록 설계되었습니다. 이 서버의 개발로 연산 병목이 줄어들어 모델 훈련 시간을 최대 40%까지 단축할 수 있는 성과를 보였습니다. 코코링크는 또한 3년 내에 범용 AI 프로세서의 상용화를 목표로 하고 있으며, 이 과정에서 해외 기술 의존도를 최소화하고 한국의 기술력을 높이기 위해 꾸준히 연구개발을 진행하고 있습니다.
4-3. GPU 확보 전략
현재 GPU는 엔비디아(NVIDIA)의 독점 경향이 강해 민간 기업들이 확보하기 어려운 상황입니다. 이로 인해 정부는 GPU 확보 정책을 강화하고 있으며, 국가AI컴퓨팅센터의 GPU 확보 계획은 이러한 배경에서 더욱 중요해지고 있습니다. 정부의 계획에 따르면 총 5만 대의 GPU가 확보되면 연구개발 및 개인 개발자들이 AI 모델을 효율적으로 개발할 수 있는 기회를 제공받을 수 있게 됩니다. 정부는 이 인프라를 통해 국산 LLM 개발 및 AI 기술 주권 확보를 위한 스타트업의 성장을 지원하려 하고 있으며, 이는 AI 산업의 전반적인 경쟁력 강화를 도모하는 데 기여할 것입니다.
5. 거버넌스와 컨트롤타워 조직 구성
5-1. AI미래기획수석 임명
이재명 정부는 AI 기술의 발전과 관련된 정책을 시급히 추진하기 위해 AI미래기획수석을 새롭게 임명했습니다. 하정우 전 네이버클라우드 센터장이 이 자리에 안착하면서, 정부가 AI 주권과 생태계 구축을 위한 구체적인 실행 방안을 정립하게 되었습니다. 새로운 수석은 AI와 데이터 관리의 중요성을 인식하고 있으며, 국내 인공지능 분야의 경쟁력을 높이기 위한 전략적 비전을 제시하고 있습니다. 그 일환으로, AI미래기획수석은 실무 경험과 기술적 전문성을 갖춘 인재를 바로 채용하여 신속한 정책 추진이 가능하도록 지원하고 있습니다.
5-2. 과기정통부 인사 및 거버넌스
과학기술정보통신부(과기정통부)는 AI 관련 인사 개편을 통해 공공 부문에서의 AI 거버넌스를 강화하고 있습니다. 특히 '소버린AI' 실현을 목표로 AI 정책을 추진할 전문 인력이 배치되었습니다. 배경훈 장관 후보자와 류제명 전 네트워크정책실장이 주요 인사로 급부상하면서, 고위급 인사들이 AI 중심의 정책을 신속히 구현할 수 있도록 대한 기대가 커지고 있습니다. 이러한 인사들은 실무 경험이 풍부하여, 기업과 정부기관 간의 원활한 협력 체계를 구축하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.
5-3. 국가 컨트롤타워 역할
AI 생태계의 효율적 관리와 발전을 위해 설계된 국가 컨트롤타워의 역할이 강조되고 있습니다. 이 컨트롤타워는 민관 협력 체계를 통해 AI 관련 프로젝트를 보다 체계적으로 관리하고, 기업들이 개발하는 다양한 AI 모델을 통합하는 역할을 수행합니다. 특히, AI 연구소와 기업 간의 긴밀한 협력을 통해 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖춘 AI 시스템을 구축하려는 노력이 확인되고 있습니다. 이러한 거버넌스 모델은 AI 기술이 사회 전반에 안전하게 통합되고, 데이터 주권이 확보되는 데 기여할 것입니다.
6. 글로벌 경쟁 속 미래 과제 및 전망
6-1. 미·중 AI 패권 경쟁과 한국의 전략
2025년 현재, 인공지능(AI) 패권 경쟁이 전 세계적으로 심화되고 있는 가운데, 미국과 중국은 시장, 기술, 그리고 규제에서 광범위한 충돌을 보이고 있습니다. 한국은 이러한 미·중의 대립 속에서 'AI 3대 강국'으로 자리잡기 위해 독자적인 기술 개발과 데이터 주권 강화를 목표로 다양한 전략을 펼치고 있습니다. 한국의 전략은 단순한 대결이 아니라, 자국의 역량을 활용한 틈새 시장을 타겟으로 하는 접근이 필요한 시점입니다. 이와 같은 전략은 한국이 세계적으로 경쟁력을 갖춘 AI 모델을 개발하고, 동시에 국제적인 협력을 통해 자신만의 고유한 AI 생태계를 만드는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
6-2. 데이터 주권 확보 방안
AI 기술의 발전에 따라 데이터 유출 및 보안 문제가 중요성이 커지고 있습니다. 한국은 데이터 주권을 확립하기 위해 각종 법률 및 정책을 강화하고 있으며, 이를 통해 국내에서 생성된 데이터는 해당 국가의 규제 아래에서 안전하게 처리될 수 있도록 노력하고 있습니다. 특히 의료, 금융 및 정부 관리에 있어서 데이터 주권은 필수적이며, 이를 근본적으로 보장하기 위한 AI 시스템과 인프라 구축이 미래 과제로 부각되고 있습니다. 데이터 주권은 단순한 법적 기준을 넘어서, 글로벌 경제에서 한국의 경쟁력을 유지하는 중요한 요소로 작용할 것입니다.
6-3. 생태계 확산과 국제 협력
AI 생태계의 확산은 단순히 단일 국가의 노력만으로 이루어질 수 없습니다. 따라서 한국은 다양한 글로벌 AI 기업 및 연구 기관과의 협력을 통해 AI 기술의 기초와 응용 전반에 걸쳐 공동 연구 및 개발을 추진해야 합니다. 이를 통해 생산성과 혁신성을 높일 수 있는 방법을 모색하고, 나아가 한국의 AI 모델과 서비스를 세계 시장에 접목시키는 발판을 마련하고 있습니다. 특히 미·중 경쟁에 대응하기 위해서는, 한국은 아시아 국가들과의 협력을 강화하고, 기술 연대를 통해 공동의 이익을 도모해야 할 것입니다.
결론
2025년 7월 현재, 이재명 정부의 '소버린 AI' 전략은 국산 LLM 개발과 AI 인프라 자립이 주요 축을 이루며 가시적 성과를 창출하고 있습니다. 네이버, 카카오, LG CNS, KT, SK텔레콤 등 국내 주요 기업들은 각각의 고유한 파운데이션 모델을 지속적으로 공개하며 AI 경쟁 구도가 심화되고 있습니다. 이런 가운데, 국가AI컴퓨팅센터의 건설과 국산 AI 칩 개발이 함께 진행되고 있어 하드웨어 자립을 위한 발판이 마련되고 있습니다. AI 정책의 컨트롤타워 구축을 통해 거버넌스 기반이 강화된 것은 긍정적인 신호로 평가되며, 이로 인해 한국의 AI 생태계가 더 체계적이고 안정적으로 성장할 수 있을 것으로 보입니다.
앞으로는 데이터 주권 확보를 위한 법률 및 정책 강화, 생태계 확산을 위한 국제 협력의 필요성이 더욱 강조될 것입니다. 민관 협력을 통해 AI 산업의 경쟁력을 유지하고 발전시켜 나가는 것이 중요한 과제가 될 것입니다. 글로벌 미·중 AI 패권 경쟁이 격화되는 현 상황에서, 한국형 LLM이 지속적으로 성장하기 위해서는 지속적인 투자와 규제 체계 정비가 필수적입니다. 이렇게 함으로써 한국은 글로벌 AI 시장에서 독자적인 위치를 확립할 수 있을 것입니다.