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정부의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 목표 분석: 성능·생태계·국가 전략

일반 리포트 2025년 07월 04일
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목차

  1. 프로젝트 개요와 배경
  2. 주요 개발 목표
  3. 추진 일정 및 지원 내용
  4. 결론

1. 요약

  • 2025년 7월 현재, 과학기술정보통신부(과기정통부)는 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발 프로젝트를 통해 글로벌 상위 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성하며, 결과물의 오픈소스 공개 및 민간 활용 확대, 대규모 GPU 및 데이터 지원을 핵심 목표로 설정하고 있습니다. 이 프로젝트는 한국 정부의 AI 분야에서 자주 발생하는 세계적인 경쟁에 대응하기 위한 방안으로, 독자적인 AI 주권 확보를 목표로 하고 있습니다.

  • 프로젝트의 주요 추진 배경은 급변하는 AI 기술 환경에서 기술 주권을 확보하고 경쟁력을 강화할 필요성입니다. 특히 글로벌 시장에서 AI 기술의 패권 경쟁이 치열해짐에 따라 한국은 효과적으로 대응할 전략이 요구됩니다. 과기정통부는 이와 같은 배경 속에서 국민의 AI 접근성을 높이고, AI 기반의 사회·경제 시스템 전환을 지원하기 위한 방안을 마련하고 있습니다.

  • 또한, '소버린 AI' 개념에 기반하여 프로젝트는 한국의 국가 전략과 깊은 연관을 맺고 있으며, AI 기술의 자주성을 확보하는 것이 목표입니다. 정예팀 구성이 필수적인 이 과정은 차세대 AI 인재 육성을 도모하며, 민관 협력을 통해 더 혁신적인 솔루션을 개발하는 환경을 조성할 것입니다. 이러한 노력들은 AI 생태계 전반에 긍정적인 영향을 미치고, 국가의 경제와 사회에 기여하는 역할을 할 것으로 기대됩니다.

2. 프로젝트 개요와 배경

  • 2-1. 프로젝트 명칭 및 역사

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 한국 정부의 AI 분야에서 자주 발생하는 글로벌 경쟁에서 독자적인 주권 확보를 위한 중요한 노력의 일환으로 진행되고 있습니다. 이 프로젝트는 과학기술정보통신부(과기정통부) 주관 하에, 국내 AI 기업과 연구기관을 중심으로 구성된 정예팀을 통해 진행됩니다. 이전에는 이 사업이 '월드 베스트 LLM'이라는 명칭으로 알려져 있었으나, 최근 정식 명칭으로 '독자 AI 파운데이션 모델'이 채택되었습니다. 이는 단순한 개발을 넘어, AI 생태계의 활성화 및 기술적 자주성을 확보하자는 목표를 포함하고 있습니다.

  • 2-2. 추진 배경

  • 현재 AI 기술은 세계적으로 빠르게 발전하고 있으며, 이러한 발전은 많은 산업에 영향을 미치고 있습니다. 따라서, 독자적인 AI 파운데이션 모델을 개발함으로써 우리나라의 기술 주권을 확보하고 경쟁력을 강화하려는 필요성이 대두되었습니다. 특히, 글로벌 시장에서 AI 기술의 패권 경쟁이 치열해짐에 따라, 국가 차원에서 효과적으로 대응할 전략이 필수적입니다. 과기정통부는 AI 산업의 지속 가능한 발전을 위해, 국내 기업과 기관이 협력하여 최고의 기술력을 갖춘 모델을 개발할 수 있도록 지원하고자 합니다. 이러한 배경 속에서, 국민의 AI 접근성을 높이고 AI 기반의 사회·경제 시스템 전환을 지원하는 방안마련이 요구되고 있습니다.

  • 2-3. 국가 전략과 소버린 AI

  • 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발은 단순한 기술 개발 프로젝트를 넘어, 한국의 국가 전략 전반에 깊이 뿌리내리고 있습니다. '소버린 AI' 개념은 AI기술이 국가의 주권 및 자주성에 기여해야 한다는 믿음에 기초합니다. 따라서 프로젝트의 성공은 단순한 기술적 성과를 넘어서, 국가 경제와 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. 이러한 맥락에서, 정예팀은 대학 및 대학원생의 참여를 필수로 하여 미래 AI 인재를 육성하는 데에도 기여하고 있습니다. 이는 AI 기술의 지속 가능한 발전을 위한 인적 자원 확보와 직결되며, 국가의 기술 주권을 확보하기 위한 장기적 전략의 일환으로 볼 수 있습니다.

3. 주요 개발 목표

  • 3-1. 글로벌 모델 대비 95% 성능 달성

  • 과학기술정보통신부(과기정통부)가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 핵심 목표 중 하나는 최신 글로벌 AI 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성하는 것입니다. 이를 통해 국내 AI 생태계의 경쟁력을 높이고, 각종 AI 서비스의 발전을 이끌어 나갈 것입니다. 이 목표 달성을 위해 정예팀은 구체적인 개발 전략과 방법론을 주도적으로 제시해야 합니다.

  • 이러한 성능 목표는 '무빙 타겟(Moving Target)' 방식을 기반으로 하고 있으며, 기술환경에 따라 유동적인 조정이 가능하다는 점이 특징입니다. 각 팀은 6개월 이내에 출시된 AI 모델을 기준으로 성능을 검증받게 되며, 정기적인 단계별 평가가 이루어질 예정입니다.

  • 이는 AI 모델 개발의 최신 동향과 기술 발전에 유연하게 대응할 수 있는 구조로, 각 팀이 세계적 수준의 모델을 개발하도록 고무할 것입니다.

  • 3-2. 오픈소스 공개로 생태계 확장

  • 프로젝트를 통해 개발된 독자 AI 파운데이션 모델은 오픈소스로 공개될 예정입니다. 이는 국내 AI 생태계의 확장을 촉진하는 중요한 요소이며, 다양한 민간 기업들이 자율적으로 이 모델을 활용할 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 오픈소스 공개는 AI 기술의 민주화와 접근성을 높이는데 기여할 것으로 기대됩니다.

  • 과기정통부는 이러한 오픈소스 모델을 통해 공공, 경제, 사회 전반에서 AI 전환을 지원하고, 결국에는 각종 AI 서비스의 다양성을 확대해 나갈 것입니다. 오픈소스를 통한 생태계 확장은 표준화된 AI 기술의 확산 또한 용이하게 하여, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화시킬 수 있습니다.

  • 3-3. 범국가적 민관 협력 강화

  • 이번 프로젝트는 범국가적 AI 패권 경쟁 속에서 민관 협력 기반으로 진행됩니다. 정예팀 공모를 통해 구성된 팀은 국내 AI 기업과 기관을 중심으로 하며, 각 팀은 정부의 지원을 받아 자율적으로 개발을 진행하게 됩니다. 이러한 협력 관계는 AI 개발 생태계에서의 협력을 더욱 공고히 할 것입니다.

  • 특히, 대학 및 대학원생의 참여가 필수적이며, 이러한 구조는 차세대 AI 인재를 양성하고, 미래의 AI 발전을 위한 기반을 마련하고자 합니다. 민관 협력은 또한 다양한 분야의 전문가들이 결합하여 더 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있도록 합니다.

  • 3-4. AI 주권 확보

  • AI 주권 확보는 이번 프로젝트의 가장 중요한 목표 중 하나입니다. 글로벌 AI 기술의 발전에 따라 인공지능 주권을 확보하는 것은 필수적이며, 이는 국가의 정보 자산과 전략 산업의 보호에도 기여하게 될 것입니다.

  • 정확한 기술 확보와 인재 육성을 통해, '모두의 AI'를 목표로 하는 프로젝트는 대한민국이 AI 기술에서 독립성을 유지하고 글로벌 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 돕는 역할을 수행할 것입니다. 이와 더불어, 오픈소스 모델을 통해 글로벌 시장에서도 신뢰도를 높일 수 있는 기회를 제공합니다.

4. 추진 일정 및 지원 내용

  • 4-1. 정예팀 공모 기간 및 선발 규모

  • 과학기술정보통신부는 2025년 7월 21일까지 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여할 국내 정예팀을 모집하고 있다. 이 과정은 국내 유수 AI 기업과 기관을 통해 진행되며, 최대 5개 팀이 선발되어 이들 팀은 단계적인 평가를 거쳐 최종 팀으로 압축될 예정이다. 프로젝트의 주요 목표는 차세대 독자적인 초거대 AI 모델 개발로, 선정된 팀은 6개월 이내 출시된 글로벌 최신 AI 모델의 95% 이상의 성능을 목표로 삼아야 한다.

  • 참여하는 정예팀은 전략 및 방법론을 자율적으로 제시할 수 있으며, 특히 대학 및 대학원생의 참여가 필수적으로 요구된다. 이는 차세대 AI 인재 양성을 위한 중요한 요소로 작용하게 된다. 정예팀 선발 과정은 단계 평가 방식으로 진행되며, 이는 기술 환경의 변화에 유연하게 대응하기 위해 목표 조정 체계를 도입하는 '무빙 타겟(Moving Target)' 방식으로 운영된다.

  • 4-2. GPU·데이터·인재 지원 계획

  • 정부는 정예팀이 독자 AI 파운데이션 모델 개발에 필요한 GPU, 데이터 및 인재를 지원할 예정이며, GPU의 경우 총 1000장 이상의 지원을 목표로 설정하고 있다. 지원은 2026년 상반기까지 민간 보유 GPU의 임차로 시작하며, 이후에는 정부 구매 GPU를 사용하여 팀당 최대 1000장까지 지원할 계획이다. 이는 팀의 성과와 연계되어 개선될 것이다.

  • 데이터 지원도 중요한 요소로, 정예팀의 저작물 공동 구매에 해마다 100억원을 지원하고, 각 팀이 필요한 데이터 구축 및 가공에 대해서는 연간 30~50억원 정도의 지원을 제공한다. 이러한 지원은 정부의 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 목표에 부합하는 데이터를 확보하기 위한 전략이며, 성공적인 데이터 협력이 AI 성능을 극대화하는 데 필수적이다. 또한, 해외 우수 연구자를 유치할 경우, 이를 위해 연간 20억원까지 인건비 및 연구비를 매칭 지원할 방침이다.

  • 정부는 정예팀의 피드백을 통해 골고루 지원을 이어가는 한편, 모델 관련 안전성 검증을 추가로 보장할 예정이다.

  • 4-3. 단계별 평가 및 운영 체계

  • 단계별 평가는 6개월 단위로 진행되며, 국민 및 전문가 참여의 컨테스트 평가 역시 포함된다. 이 평가는 글로벌 기준과 한국어 성능 및 안전성을 검증하는 프로세스를 통합하여 진행된다. 평가 과정에서의 피드백은 정예팀의 프로젝트 개선을 위해 반영될 것이며, 평가 후에 최종 팀 수를 조정하고 가능한 한 글로벌 파급력이 클 수 있도록 유도할 계획이다.

  • 이번 프로젝트는 단순한 기술 개발을 넘어 국내 AI 산업 전체에 긍정적인 영향을 미치는 방향으로 운영될 것이며, 경쟁력 있는 모델의 개발이 이뤄지도록 지속적으로 지원하고 점검할 예정이다. 정부는 독자 AI 파운데이션 모델이 오픈 소스로 확산될 수 있도록 유도함으로써, AI 생태계 전반에 긍정적인 기여를 하도록 할 방침이다.

결론

  • 결론적으로, 과기정통부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트는 2025년부터 본격화된 국가 AI 주권 전략의 핵심 과제로 자리잡았습니다. 이 프로젝트는 글로벌 최고 수준의 성능 확보를 목표로 하며, 결과물의 오픈소스 공개를 통해 민간 부문의 활용을 극대화하고 있습니다. 더불어, 대규모 GPU와 데이터, 인재 지원을 통해 국내 AI 생태계의 종합적인 경쟁력을 강화하고 있습니다.

  • 향후 진행될 정예팀 공모 결과에 따른 성과 및 생태계 확산 상황의 모니터링이 중요합니다. 이는 국제 AI 패권 경쟁에서의 위치를 공고히 하는 데 필수적인 요소로 작용할 것입니다. 각 팀이 세계적 수준의 AI 모델을 개발하도록 지원하는 동시에, 국내 AI의 기술적 독립성과 글로벌 경쟁력을 확보하게 될 것입니다. 이러한 방향성은 향후 2026년 상반기까지도 계속 유지될 것이며, AI 생태계의 지속적인 발전에 기여할 것입니다.

용어집

  • 독자 AI 파운데이션 모델: 한국 정부가 개발 중인 인공지능 모델로, 글로벌 상위 모델 대비 95% 이상의 성능을 목표로 하며, 결과물을 오픈소스로 공개하여 민간 활용을 극대화하는 프로젝트입니다. 이 모델은 정부의 'AI 주권' 확보 전략의 일환으로 진행되고 있습니다.
  • 소버린 AI: AI 기술이 국가의 주권과 자주성에 기여해야 한다는 개념으로, 이번 프로젝트는 소버린 AI를 통해 한국의 기술 독립성을 확보하고 글로벌 경쟁에서 우위를 점할 것을 목표로 하고 있습니다.
  • 95% 성능: 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 핵심 목표로, 최신 글로벌 AI 모델 대비 최소 95% 이상의 성능을 달성하여 국내 AI 생태계의 경쟁력을 높이는 것을 의미합니다. 이는 정예팀이 세계적 수준의 모델을 개발하도록 유도하는 기준이 됩니다.
  • 오픈소스: 프로젝트 개발 결과물이 공개되는 형식으로, 다양한 민간 기업이 자율적으로 활용할 수 있는 기회를 제공하며 AI 기술의 민주화와 접근성을 높입니다. 이는 또한 AI 생태계의 확장을 촉진합니다.
  • GPU 지원: 정예팀이 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 위해 필요한 그래픽 처리 장치(GPU) 지원을 의미합니다. 정부는 총 1000장 이상의 GPU를 지원할 계획으로, 이는 팀의 성과와 연계되어 개선될 예정입니다.
  • 데이터 공급: 정예팀이 AI 모델을 개발하는 데 필요한 데이터의 제공을 의미하며, 정부는 매년 100억원을 지원하여 저작물 공동 구매와 필요한 데이터 구축 및 가공을 지원하는 전략을 채택하고 있습니다.
  • 인재 육성: AI 분야의 미래 인재를 양성하기 위한 노력을 뜻하며, 정예팀에는 대학 및 대학원생의 참여가 필수적으로 요구됩니다. 이는 차세대 AI 기술 개발을 위한 기반을 마련하는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 민관 협력: AI 모델 개발을 위해 민간 기업과 정부가 협력하는 구조를 의미합니다. 이 협력 관계는 AI 생태계에서의 기술 혁신과 팀의 자율적인 개발을 촉진합니다.
  • AI 생태계: AI 기술과 서비스를 중심으로 한 생태계를 일컫는 용어로, 독자 AI 파운데이션 모델의 개발과 오픈소스 공개를 통해 확장되고 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.
  • 국가 전략: 한국 정부가 AI 기술을 통해 국가의 주권과 경쟁력을 확보하기 위해 설정한 계획으로, 독자 AI 파운데이션 모델 개발은 이러한 전략의 중심에 위치합니다.
  • 모델 성과: 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 목표 달성 정도를 측정하는 기준으로, 정기적인 평가 과정을 통해 각 팀의 성과를 점검하고 조정하는 체계를 포함합니다.

출처 문서