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‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트: 출범부터 현황·논란·향후 전망

일반 리포트 2025년 07월 17일
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목차

  1. 프로젝트 개요 및 목표
  2. 추진 일정 및 현황
  3. 참여 기업·컨소시엄 구성
  4. 선정 기준 및 주요 논란
  5. 후속 조치 및 향후 전망
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 6월 중순, 과학기술정보통신부는 세계적인 경쟁력을 갖춘 거대언어모델(GPT) 개발을 위한 프로젝트인 ‘World Best LLM(WBL)’의 명칭을 ‘독자 AI 파운데이션 모델’로 변경하여 출범했습니다. 이 프로젝트는 총 1936억에서 2000억 원에 달하는 예산을 투자하여, 국가 차원의 AI 주권 확보를 목표로 하고 있습니다. 2025년 6월 20일에 시작된 공모는 7월 21일 마감 예정으로, 국내 주요 기업 및 연구기관이 참여하는 컨소시엄의 치열한 경쟁이 예상됩니다. 삼성전자, KT, 네이버, SK텔레콤 등의 대기업과 스타트업, 연구소들이 협력하여 AI의 기술력을 극대화하고 있습니다. 그러나, 공모 기준의 모호성에 대한 지적과 함께, 성능 평가 데이터의 구축이 24억 원 규모로 필요하다는 후속 과제가 부각되고 있습니다. 본 프로젝트는 사업의 개요, 일정, 참여현황 및 선정 기준을 시기적으로 분석하여 국내 AI 생태계에 미칠 영향력을 진단하고 있습니다.

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 한국형 AI 모델 개발을 통해 AI 기술의 국제적 경쟁력을 높이는 데 중점을 두고 있습니다. 정부는 AI 생태계의 발전을 위해 95% 이상의 글로벌 AI 모델 성능을 목표로 하고 있으며, 이는 한국 경제와 다수의 산업에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 특히, 프로젝트에 의해 개발되는 AI 모델이 오픈소스로 공개된다면, 기업들은 이를 통해 다양한 수익 모델을 창출할 수 있을 것이며, 한국의 AI 기술 신뢰성을 높일 수 있는 기회가 될 것입니다.

2. 프로젝트 개요 및 목표

  • 2-1. 사업명 및 명칭 변경 배경

  • 2025년 6월, 과학기술정보통신부는 세계적으로 경쟁력 있는 거대언어모델(LLM) 개발을 위한 프로젝트에서 운영명이었던 'World Best LLM(WBL)'을 '독자 AI 파운데이션 모델'로 변경했다. 이 명칭 변경은 AI 분야의 기술주권을 확보하고, 대국민 AI 서비스의 접근성을 개선하기 위한 보다 포괄적이고 심층적인 목표 설정의 일환이다. 프로젝트의 주요 목적은 한국형 AI 모델을 개발하여 AI 기술의 국제적 경쟁력을 확보하는 데 있다.

  • 2-2. 예산 규모와 지원 내용

  • 이 프로젝트에 투입되는 예산은 대략 1936억 원에서 2000억 원 사이로 책정되었다. 이 예산은 정부의 지원으로 이루어지며, 정예팀에게 필요한 다양한 자원(예: GPU, 데이터, 인재)에 대한 지원이 포함된다. 예를 들어, GPU에 대한 지원은 팀당 500장에서 시작하여 단계 평가 후 최대 1000장 이상의 GPU가 제공될 예정이다. 데이터 구축 및 가공을 위한 예산 또한 별도로 마련되어 있으며, 연간 30억에서 50억 원 이상의 지원이 이뤄진다.

  • 2-3. 주요 목표와 기대 효과

  • 이 프로젝트의 주요 목표는 글로벌 AI 모델에 대한 95% 이상의 성능을 목표로 하는 독자 모델 개발이다. 이를 통해 정부는 국내 AI 생태계를 확립하고, 경제적으로도 이익을 창출하는 것을 기대하고 있다. AI 기술의 발전은 단순히 기술적 진보를 넘어서, 다양한 산업에 걸쳐 AI 서비스의 출시를 가속화하며 이러한 혁신적인 변화는 한국 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 특히, 프로젝트에서 개발된 AI 모델이 오픈소스로 공개될 경우, 국내외 벤치마크 기능을 수행하며, AI 산업의 안전성과 신뢰성을 증진하는 데 기여할 수 있을 것이다.

3. 추진 일정 및 현황

  • 3-1. 공모 개시 및 마감 일정

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 공모는 2025년 6월 20일에 시작되어 7월 21일까지 진행될 예정입니다. 이는 과학기술정보통신부가 총 1936억~2000억 원 규모의 예산을 투입하여 국가 차원의 AI 주권을 확보하기 위한 전략적 프로젝트입니다. 공모 기간 동안 참가자는 실력 있는 AI 기업 및 기관들로, 최대 5개의 정예팀을 선발하여 경쟁하게 됩니다. 이제 막 공모가 시작되었으며, 기업들은 적절한 파트너를 찾아 컨소시엄을 구성하는 데 집중하고 있습니다.

  • 3-2. 접수 진행 상황

  • 현재까지 확인된 바에 따르면, 10개 이상의 컨소시엄이 이미 이 프로젝트에 참여를 희망하고 있으며, 본격적인 수주전도 예고되고 있습니다. 각 컨소시엄은 기술력과 철학이 맞는 기업들을 중심으로 연합체를 구성하고 있으며, 접수 마감일이 다가오면서 참여 기업들의 기본 얼개도 대부분 완성 단계에 접어들고 있습니다. 특히, AI 모델의 성능을 평가하는 데 필수적인 한국어 및 문화 반영을 위한 자체 평가 기준 개발이 추진되고 있다는 점도 주목할 만합니다.

  • 3-3. 향후 심사 및 팀 선정 단계

  • 7월 21일 공모 마감 후, 선정된 정예팀은 단계 평가를 통해 압축되는 방식으로 운영될 계획입니다. 평가 과정은 다양한 분야의 AI 전문가들이 참여하는 평가위원회를 통해 이뤄지며, 국내외 AI 벤치마크와 한국어 성능, 안전성을 검증하는 입체적 평가 방식이 적용됩니다. 프로젝트는 6개월마다 진행되는 단계 평가를 통해 각 정예팀의 기술력과 활용도를 점검할 계획이며, 최종적으로 1개 모델로 압축될 예정입니다. 이는 독자 AI 모델 개발의 효율성과 지속 가능성을 높이기 위한 전략으로, 오픈소스 확산과 함께 국내 AI 생태계의 전반적인 경쟁력을 강화하는 중요한 기반이 될 것입니다.

4. 참여 기업·컨소시엄 구성

  • 4-1. 대기업 참여 현황

  • 2025년 7월 기준, 삼성전자, KT, 네이버, LG, 카카오, SK텔레콤 등 국내 주요 대기업들이 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 적극적으로 참여하겠다는 의지를 표명하였습니다. 이들 기업은 각각 고유한 AI 모델을 개발하거나 기존 모델을 기반으로 정부의 프로젝트에 공모하기 위해 컨소시엄을 구성하고 있습니다.

  • 삼성전자는 로봇 파운데이션 모델 (RFM) 개발에 중점을 두고 있으며, 서울대 및 KAIST와 협력하여 제조업 중심의 멀티모달 모델을 통한 AI 기술 개발을 진행하고 있습니다. KT는 '믿음 2.0'이라는 초거대 언어모델을 오픈소스로 공개하며, 한국어 특화 데이터 얼라이언스를 통해 생성형 AI 기술 확보 및 상업적 활용을 목표로 하고 있습니다. SK텔레콤은 독립형 모델 개발에 집중하며, 에이닷 엑스 시리즈와 같은 자체 AI 모델을 정부 프로젝트에 적용하고 있습니다.

  • 네이버는 자체 초거대 AI 모델인 '하이퍼클로바X'를 중심으로 참여 여부를 검토하고 있는 상황입니다. LG 역시 엑사원(Exaone) 모델을 기반으로 사업에 나설 가능성이 높으며, 이는 텍스트, 이미지, 도표 등을 통합 처리가 가능한 구조로 차별화된 기술력을 입증하고자 합니다. 카카오는 한국어 특화 LLM '카나나(Kanana)'를 통해 경쟁에 나설 예정입니다.

  • 4-2. 스타트업·연구소 협업 동향

  • 대기업뿐만 아니라 중견기업과 스타트업들도 적극적으로 컨소시엄에 참여하고 있습니다. 코난테크놀로지, 업스테이지, 솔트룩스, 이스트소프트 등의 기업들이 주요 참여자로 부각되고 있으며, 각 기업의 특화된 기술력을 바탕으로 경쟁에 나설 것입니다. 코난테크놀로지는 공공 및 금융 분야를 위한 '코난 LLM'을 통해 다양한 AI 구축 사례를 보유하고 있으며, 최근 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 협력하여 국산 AI 인프라 생태계 확장에 힘쓰고 있습니다.

  • 업스테이지는 '솔라(SOLAR)' 모델을 기반으로 AI 솔루션 공급 경험을 가지고 있으며, 퓨리오사AI의 차세대 NPU와 협력하여 온프레미스 AI 시스템 개발에 참여하고 있습니다. 솔트룩스는 다국어 이해 및 생성 기술을 강화하기 위해 '루시아3.0' 모델을 개발하고 있으며, 이스트소프트는 검색 증강 생성(RAG) 최적화를 위한 '앨런' 모델을 준비하고 있습니다. 이러한 중소기업과 스타트업의 참여는 AI 생태계에 기술적 다양성과 혁신을 제공합니다.

  • 4-3. 주요 컨소시엄 사례

  • 참여 기업들은 다수의 협업 모델을 통해 컨소시엄을 구성하고 있으며, 10개 이상의 컨소시엄이 본 프로젝트에 참여를 타진하고 있습니다. 각 컨소시엄은 연구개발(R&D)부터 상용화까지 아우르는 'AI 풀스택' 형태로 구성되며, 목표에 따라 자율적으로 평가받는 구조입니다. 이는 기업들이 협력하여 AI 모델을 개발하고, 최적화하며, 서비스화하는 데 필요한 포트폴리오를 갖추는 데 유리하게 작용할 것입니다.

  • 예를 들어, SK텔레콤과 코난테크놀로지가 따로 다른 컨소시엄으로 참여하며, 각기 다른 AI 모델을 개발하고 기술 경쟁력을 강조할 계획입니다. 각 기업은 협력 관계를 통해 경쟁력을 높이고, 궁극적으로는 국내 AI 생태계의 발전에 기여하고자 합니다.

5. 선정 기준 및 주요 논란

  • 5-1. 공모 기준의 모호성 지적

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 국내 AI 기술의 경쟁력을 확보하기 위해 설계된 프로젝트로, 그 선발 기준이 명확하지 않다는 비판이 제기되고 있습니다. 이 프로젝트는 이재명 정부의 ‘AI 3대 강국’ 정책의 핵심으로, 약 2000억 원의 예산을 기반으로 하여 국가 차원의 AI 주권 확보를 목표로 하고 있습니다. 그러나 프로젝트의 초기 설명회에서 공모 기준에 대한 혼란이 발생하였습니다. 예를 들어, 글로벌 오픈소스 모델을 기반으로 하는 AI 모델도 지원 대상에 포함된다면, '독자성'이라는 신뢰의 토대가 흔들릴 수 있다는 우려가 나타났습니다.

  • 이러한 기준의 불명확성은 중소기업 및 스타트업이 지원을 망설이게 만들며, 결과적으로 AI 산업 생태계의 화합과 협력을 방해할 수 있습니다. 정부의 기준이 애매모호하여 일부 기업 관계자들은 자칫 '지원사업을 통한 기업 진입 장벽의 해소'는커녕 '부적격 기업의 진입'을 초래할 수 있다는 불안을 제기하고 있습니다.

  • 5-2. 평가 절차 및 기준 개선 요구

  • 지난 6월 27일 서울에서 열린 지원사업 설명회에서, 과학기술정보통신부의 관계자는 모델 개발에 필요한 평가 절차와 기준을 명확히 해야 한다는 의견에 동의하였습니다. 일각에서는 클리어한 기준 없이 진행되는 평가 과정이 향후 선정 과정에서 불공정성을 초래할 가능성이 있다는 지적이 나오고 있습니다. 특히, 참여 기업들이 제출한 사업 제안서의 평가 기준이 구체적으로 정의되지 않으면, 결과적으로 선정된 기업들은 ‘운’에 의존하게 되고, 이는 모든 참여자가 신뢰할 수 있는 결과를 담보하지 못하게 됩니다.

  • 한편, 과기정통부는 이러한 지적을 수용하여 공모 기준에 대한 개정과 함께, 평가 기준을 보다 철저히 설정하겠다는 입장을 밝혔습니다. 이는 프로젝트의 신뢰도를 높이고, 무작위적이거나 주관적인 평가는 최소화할 수 있는 방향입니다.

  • 5-3. 정책적 대응 과제

  • 프로젝트의 성공적인 시행은 한국 AI 기술의 발전에 엄청난 영향을 미칠 것이며, 이를 위해서는 정책적 대응도 필수적입니다. 과기정통부는 향후 진행될 평가 절차와 기준을 개선하기 위해 외부 전문가 의견을 적극 반영하겠다고 밝혔습니다. 이는 민주적 참여를 유도하고, 프로젝트에 대한 공신력을 높이는 데 기여할 것으로 예상됩니다.

  • 또한, 공모 기준의 명확성을 확보하기 위해 보다 세분화된 워크숍이나 설명회를 개최하여 관련 기업 및 연구자들의 의견을 지속적으로 수렴하는 것이 중요합니다. 이 과정을 통해, 관련 주체들이 공모의 목적에 보다 쉽게 접근할 수 있을 뿐만 아니라, 프로젝트 자체의 성공 가능성 또한 높일 수 있을 것입니다.

6. 후속 조치 및 향후 전망

  • 6-1. 한국형 성능평가 데이터셋 구축 사업

  • 2025년 7월 17일 기준으로 과학기술정보통신부는 한국형 생성형 AI 모델의 경쟁력을 높이기 위해 성능평가 데이터셋 구축 사업을 진행하고 있습니다. 이 사업은 독자 AI 파운데이션 모델의 후속 조치로, 총 24억 원의 예산을 투입하여 다양한 분야에서 고품질 평가 데이터를 생산할 계획입니다.

  • 주요 목표는 기존 영어 중심의 평가 체계를 한국어 기반으로 보완하여, 한국의 문화와 문맥을 반영한 새로운 평가 기준을 제시하는 것입니다. 이 데이터셋 구축 사업은 수학, 지식, 장문이해 등 세 가지 분야를 목표로 하고 있으며, 한국어-영어 병렬 데이터와 같은 형식으로 고난도의 문제집을 활용한 평가가 포함됩니다.

  • 특히, 장문이해 분야에서 32K 이상의 긴 문맥을 사용하여 논리적 판단과 문맥 간의 연결성을 테스트할 수 있는 데이터 조합이 핵심입니다. 생성된 데이터셋은 '정예팀' 외에도 국내 모든 AI 개발기관에 공개될 예정이며, 향후 멀티모달 및 에이전트 AI 영역으로 평가 영역을 확장해 나갈 계획입니다.

  • 6-2. 모델 상용화 및 오픈소스 확산 기대

  • 독자 AI 파운데이션 모델은 향후 상용화 및 오픈소스 확산이 큰 기대를 모으고 있습니다. 이 모델이 성공적으로 개발되고, 그에 따른 성능평가 데이터셋이 충분히 구축되면, 다양한 산업에서의 활용 가능성이 크게 증대될 것입니다.

  • AI 모델의 상용화는 특히 기업들이 AI 기술을 통해 업무 효율성을 높이고, 고객 맞춤형 서비스를 개발할 수 있는 토대를 마련하는 데 기여할 것으로 예상됩니다. 이를 통해 국내 기업의 글로벌 시장 경쟁력이 향상될 것으로 기대됩니다.

  • 또한 오픈소스를 통한 AI 모델의 확산은 활발한 연구와 개발 생태계를 조성하고, 개발자들이 이 기술을 기반으로 혁신적인 솔루션을 구축하는 데 기여할 것입니다. 이 과정에서 정책, 교육, 인프라 등 다양한 측면에서의 지원이 병행되어야 하며, 국내 AI 생태계의 품질 향상에 중요한 역할을 할 것입니다.

  • 6-3. 국내 AI 주권 확보 영향

  • 한국형 AI 파운데이션 모델의 개발은 국가 차원의 AI 주권 확보에 중요한 영향을 미칠 것입니다. 정부는 6월 말 공모를 시작하고, 7월 말까지 5개 이내의 정예팀을 선발할 계획인데, 이는 국내 AI 기술 생태계의 자주성을 강화하고 글로벌 경쟁에서 우위를 차지하는 데 기여할 것으로 보입니다.

  • AI 주권은 단순한 기술 발전을 넘어, 국가의 전략적 자산으로 자리 잡을 것이며, 인공지능 기술의 발전과 함께 국가의 상황, 윤리적 기준, 사회적 가치 등이 모두 반영된 결과물로 나타날 것입니다. 과학기술정보통신부는 이를 통해 예방 및 대응 체계, 관련 정책 수립 및 범정부적 협력을 통해 한국이 미래 AI 기술의 강국이 될 수 있도록 지속적인 지원과 노력을 기울일 계획입니다.

  • 결국 이러한 노력들은 국내 AI 산업의 활성화뿐만 아니라, 국제적인 경쟁력 강화를 통한 경제적 이익까지 창출하는 긍정적인 효과를 낳을 것입니다. 인프라 투자, 인재 양성, 기술 이전 및 협력 역량 강화를 통해 한국은 AI 분야에서의 글로벌 리더 역할을 계속해서 수행해 나갈 것입니다.

결론

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 현재 2025년 6월 20일에 시작된 공모를 통해 7월 21일 내에 최대 5개의 정예팀을 선발할 예정입니다. 이 프로젝트는 대기업 및 스타트업의 전략적 컨소시엄으로 구성되어 정책을 추진하며, 총 2000억 원 규모의 정부 예산 투입은 국가 차원의 AI 주권 확보를 위한 강력한 신호탄을 제공합니다. 이러한 컨소시엄 구성은 다양한 기술적 접근과 협력의 기반이 될 것입니다. 하지만 참가 기업들의 적극적인 참여를 유도하기 위해서는 공모 기준의 명확성과 평가 절차 투명성 강화가 필수적입니다.

  • 또한, 한국형 성능 평가 데이터셋 구축 사업이 24억 원 규모로 진행됨으로써 AI 모델의 성능을 보다 정교하게 평가하고 불확실성을 줄이는 데 기여할 것입니다. 향후 프로젝트의 성공적인 상용화와 오픈소스 모델의 확산은 국내 AI 생태계의 혁신을 촉진할 것으로 예상됩니다. AI 주권의 확보는 단순한 기술적 진보를 넘어 국가의 전략적 자산으로 자리잡게 될 것이며, 이는 궁극적으로 한국 AI 산업의 경쟁력을 강화하고 경제적 이익 창출로 이어질 것입니다.

용어집

  • 독자 AI 파운데이션 모델: 한국 정부가 주관하여 AI 기술의 국제적 경쟁력을 확보하고자 하는 대형 R&D 프로젝트로, 총 1936억~2000억 원의 예산을 투입하여 AI 주권 확보를 목표로 하고 있습니다. 2025년 6월 20일부터 공모가 시작되었으며, 7월 21일까지 참여 기업과 연구기관이 정예팀으로 선정됩니다.
  • World Best LLM: 이전 명칭으로, 한국형 AI 모델 개발을 위한 프로젝트 이름입니다. 현재 '독자 AI 파운데이션 모델'로 변경되었으며, 글로벌 AI 기술 성능 95% 이상을 목표로 하고 있습니다.
  • 공모 일정: ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 공모는 2025년 6월 20일에 시작되어 7월 21일까지 진행될 예정입니다. 이 기간 동안 기업 및 연구기관이 팀을 구성하여 참여합니다.
  • AI 주권: AI 기술 및 데이터의 자주성을 의미하며, 국가가 국내 AI 생태계를 강화하고 글로벌 기술 경쟁에서 우위를 점하기 위해 중요하게 여기는 개념입니다. '독자 AI 파운데이션 모델'은 이를 기반으로 설계되었습니다.
  • 성능평가 데이터셋: 한국형 생성형 AI 모델의 경쟁력을 높이기 위해 구축되는 평가 데이터셋으로, 2025년 7월 17일 기준으로 24억 원의 예산을 들여 만들고 있습니다. 이 데이터셋은 한국어 문화와 문맥을 반영하여 AI 모델의 실효성을 검증하는 데 사용됩니다.
  • 컨소시엄: 여러 기업과 연구기관이 협력하여 프로젝트에 참여하기 위해 구성된 연합체입니다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 대기업과 스타트업 등이 컨소시엄을 이루어 경쟁 및 협력을 진행하고 있습니다.
  • GPU 지원: AI 모델 개발에 필요한 그래픽 처리 장치(GPU)의 지원을 의미합니다. 이 프로젝트에서는 정예팀에게 최대 1000장 이상의 GPU가 지원될 예정입니다.
  • 모호성 지적: 프로젝트의 공모 및 선정 기준이 명확하지 않다는 비판으로, 이는 중소기업과 스타트업의 참여를 저해하는 요소로 작용하고 있습니다. 향후 평가기준이 명확해져야 한다는 요구가 있습니다.
  • 오픈소스: 프로젝트 결과로 개발된 AI 모델이 누구나 활용할 수 있도록 공개되는 것을 의미합니다. 이는 한국의 AI 기술 생태계를 활성화하고 다양한 연구와 개발을 촉진할 것으로 기대됩니다.
  • AI 생태계: AI 기술과 관련된 기업, 연구기관, 정부 등 다양한 주체가 상호 작용하고 협력하는 체계를 의미합니다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 이러한 생태계를 강화하는 역할을 합니다.
  • 정예팀: ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 선정된 엘리트 팀으로, AI 모델 개발을 이끌어가는 주체가 됩니다. 최대 5개 팀이 선발될 예정입니다.

출처 문서