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한국판 월드베스트 LLM ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트: 구체적 목표와 공모 세부 내역

일반 리포트 2025년 07월 04일
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목차

  1. 프로젝트 배경과 개요
  2. 공모 일정 및 참여 조건
  3. 성능 목표 및 기대 효과
  4. 향후 추진 일정 및 전망
  5. 결론

1. 요약

  • 2025년 6월 중순, 과학기술정보통신부는 '월드베스트 LLM'이라는 프로젝트의 정식 명칭을 '독자 AI 파운데이션 모델'로 확정하였다. 이는 국내에서 스스로 개발한 인공지능 파운데이션 모델을 통해 글로벌 AI 경쟁에 맞서 기술 주권을 확보하기 위한 목표를 지닌 프로젝트이다. 이러한 명칭 변경은 프로젝트의 방향성과 목적을 보다 명확히 하여 괄목할 만한 진전을 기대하게 한다. 이 보고서는 사업 배경, 공모 일정 및 참여 조건, 성능 목표와 기대 효과, 그리고 향후 추진 일정 등을 종합적으로 분석하여 프로젝트의 핵심 목표와 실행 전략을 상세히 제시하고 있다.

  • 특히, 본 프로젝트의 특징 중 하나는 최대 1,000장의 GPU 지원과 데이터 및 인재 인센티브 프로세스를 포함한 다양한 지원 체계이다. 이러한 지원을 통해 민관 협력이 이루어짐으로써, 분야를 초월한 정예팀들이 모여 창의적이고 경쟁력 있는 AI 솔루션을 개발할 수 있는 기회를 제공받는다. 이로 인해, 한국은 AI 기술에 있어 국제적 위치를 강화하고, 데이터와 인재의 질적 개선을 통해 생태계를 더욱 발전시키는 방안을 모색하고 있다.

  • 또한, 이 프로젝트는 95% 이상의 성능 목표를 설정하고, '모두의 AI' 실현이라는 비전 아래 모든 국민이 AI 기술을 접근할 수 있도록 지원하는 포괄적인 방향을 담고 있다. 오픈소스 생태계 구축을 통한 다양한 혁신이 일어날 것으로 기대되며, 이를 통해 AI 기술의 사회적 편익이 증대될 수 있는 기반이 마련될 전망이다.

  • 현재, 정예팀의 공모가 진행 중이며, 2025년 7월 21일까지 국내 AI 기업 및 기관을 대상으로 이뤄질 planned 과정은 한국 AI 시장에 긍정적인 기여를 할 것으로 보인다. AI 모델 개발에 대한 기대와 함께, 관련된 기술의 진보와 활용이 더욱 가속화될 것으로 예상된다.

2. 프로젝트 배경과 개요

  • 2-1. 사업 명칭 변경 및 공식화

  • 2025년 6월 중순, 과학기술정보통신부는 그간 '월드베스트 LLM'이라는 가칭으로 알려진 프로젝트의 정식 명칭을 '독자 AI 파운데이션 모델'로 공식화하였다. 이 프로젝트의 목표는 국내에서 자체적으로 개발한 인공지능 파운데이션 모델을 통해 글로벌 AI 경쟁에 맞서 기술 주권을 확보하는 것이다. 기존의 명칭은 프로젝트의 이념을 충분히 반영하지 못했으나, 새로운 명칭은 개발의 주체적이고 독자적인 특성을 emphasized하여 결국 목표를 더욱 선명하게 드러내게 되었다.

  • 2-2. 추진 배경과 전략

  • 한국 정부는 현재 글로벌 AI 패권 경쟁이 심화됨에 따라, 독자적인 AI 파운데이션 모델 개발의 필요성이 증가하고 있다고 판단하였다. '독자 AI 파운데이션 모델'은 민·관 협력을 기반으로 하여 국내 AI 생태계를 확장하고, 대국민 AI 접근권을 높이는 것을 주된 목표로 삼고 있다. 이 프로젝트는 실력 있는 AI 정예팀을 선발하여, 이들에게 GPU, 데이터, 인재 등 다양한 자원을 지원함으로써 3년 내에 세계적 수준의 AI 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다. 특히 이 모델은 최근 6개월 이내 출시된 글로벌 AI 모델들에 비해 최소 95% 이상의 성능을 달성해야 한다.

  • 2-3. 주관 기관 및 역할 분담

  • 이 프로젝트는 과학기술정보통신부 주관 하에 여러 기관들이 협력하여 추진된다. 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP) 등과 같은 전문 기관들이 각자의 역할을 맡아 사업을 구체화하고 실행하는 데 기여할 예정이다. 주관 기관들은 정예팀 공모 및 선발 과정에서 함께 협력하여, 참가팀의 성과를 평가하고, 필요한 자원의 배분과 관리 감시를 진행할 계획이다. 이는 프로젝트의 성공적인 진행을 위한 필수적인 협업 체계를 구축함으로써, 국내 AI 생태계의 경쟁력을 한층 더 강화하고자 하는 전략의 일환이다.

3. 공모 일정 및 참여 조건

  • 3-1. 공모 기간 및 대상(7월 21일 마감)

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 2025년 7월 21일까지 국내 AI 기업 및 기관을 대상으로 정예팀을 공모하고 있습니다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 이번 공모를 통해 최대 5개의 정예팀을 선발할 예정입니다. 이 공모는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 대한민국의 기술 주권을 확보하고, 독자적인 거대 AI 모델 개발을 목표로 하며, 참가 팀은 다양한 분야에서의 인재를 포함해야 합니다. 특히 대학 및 대학원생의 참여가 필수로 요구되며, 이는 차세대 AI 인재를 육성하기 위한 방안입니다.

  • 3-2. 참여 자격 및 컨소시엄 구성

  • 공모에 참여하기 위해서는 국내 AI 기업 또는 기관이 주체가 되어야 하며, 컨소시엄 참여도 가능합니다. 즉, 여러 기업과 기관이 함께 팀을 구성하여 참가할 수 있습니다. 이러한 구조는 다양한 기술과 아이디어가 결합하여 보다 창의적이고 경쟁력 있는 프로젝트 제안이 가능하다는 점에서 중요한 의미를 가집니다. 참여하는 팀은 AI 개발에 필요한 특정 자원(GPU, 데이터, 인재)을 자유롭게 제시할 수 있으며, 이는 프로젝트의 활성화에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

  • 3-3. GPU·데이터·인재 지원 내용

  • 선정된 팀은 GPU, 데이터, 인재 등 다양한 자원 지원을 받을 수 있습니다. 특히 GPU 지원은 팀당 최대 1,000장으로, 초기에는 민간 GPU를 임차하여 지원하고, 이후 정부 구매분을 활용할 계획입니다. 데이터 지원은 정예팀이 요구하는 저작물 공동구매 및 구축·가공 비용이 연간 지원되며, 그 규모는 팀 선정에따라 다르게 책정됩니다. 또한, 정예팀이 해외 우수 연구자(재외한인 포함)를 유치하여 인건비와 연구비 지원을 받을 경우, 연간 20억원 규모로 매칭 지원이 이루어져 지속적인 인재 확보가 가능해집니다.

  • 3-4. 데이터 제공기관 인센티브

  • AI 개발에 필요한 고품질 데이터의 중요성은 두말할 필요가 없습니다. 과기정통부는 데이터 공급기관을 모집하여, 지원이 승인된 기관은 데이터 가공 및 전처리 비용 보전을 받을 수 있으며, 유료 저작물 제공 시에도 적절한 비용이 보전됩니다. 이는 데이터 공급자들이 보다 안정적으로 고품질 데이터를 제공할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 이들의 데이터가 개발되는 AI 모델의 기초가 되는 만큼, 데이터 제공이 확정된 기관은 프로젝트에서 큰 가치를 차지하게 됩니다.

4. 성능 목표 및 기대 효과

  • 4-1. 글로벌 LLM 대비 95% 성능 목표

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 핵심 목표 중 하나는 세계 수준의 거대언어모델(LLM)과 비교하여 95% 이상의 성능을 달성하는 것입니다. 최근 글로벌 AI 모델 시장에서 경쟁이 심화됨에 따라, 한국은 독자적인 AI 모델 개발을 통해 국제적 기술 주권을 확보하고자 합니다. 특히, 이 프로젝트는 AI 기술의 발전에 따라 지속적으로 변화하는 환경에서도 안정적인 성과를 내기 위해 '무빙타겟' 방식의 단계 평가를 도입하고 있습니다. 이는 각 단계마다 평가 기준을 유연하게 조정하여 기술 발전에 대응할 수 있도록 합니다.

  • 이러한 성능 목표는 단순한 기술적 성과를 넘어, 국내 기업과 연구기관이 협력하여 AI 생태계를 조성하는 데 기여하며, 결국은 한국의 AI 산업 전반의 경쟁력을 강화하는 결과로 이어질 것입니다. 또한, 성능 목표를 달성하기 위해 AI 정예팀은 구체적인 개발 전략과 방법론을 제시하고, 이를 통해 지속적으로 개선할 수 있는 피드백 루프를 구축할 예정입니다.

  • 4-2. ‘모두의 AI’ 실현 비전

  • 이 프로젝트가 추구하는 비전 중 하나는 '모두의 AI' 실현입니다. 이는 모든 국민이 AI 기술을 쉽게 접근하고 사용할 수 있도록 지원하는 것입니다. 독자 AI 파운데이션 모델이 성공적으로 개발되고 오픈소스로 공개될 경우, 다양한 AI 서비스가 국민의 생활 전반에 걸쳐 활용될 수 있는 기회를 제공하게 됩니다.

  • 이를 통해 공공과 민간 영역 모두에서 AI의 확산이 가속화될 것이며, 특히 교육, 보건, 산업 등 다양한 분야에서의 혁신을 촉진할 것입니다. 정부는 이를 통해 AI 기술의 사회적 편익을 증대시키고, 전 국민이 혜택을 누릴 수 있는 기반을 마련할 것입니다.

  • 4-3. 오픈소스 생태계 확산 전략

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 개발에 있어 오픈소스 전략은 중요한 축을 형성하고 있습니다. 정부는 모델을 오픈소스로 공개하여 다양한 연구자와 기업들이 이를 기반으로 혁신적인 서비스를 개발할 수 있도록 할 계획입니다. 오픈소스 방식은 다른 개발자와의 협업을 장려하고, 프로젝트의 투명성을 높이는데 기여합니다.

  • 또한, 정부는 오픈소스 생태계의 확산을 위해 'K-AI 모델', 'K-AI 기업' 등의 명칭 사용을 승인하여, 국내 AI 모델의 국제적 공신력을 강화하고 글로벌 시장 진출을 가속화할 것입니다. 이를 통해 AI 생태계의 다양한 참여자들이 협력하여 지속 가능한 AI 발전을 도모할 수 있는 토대를 마련하고자 합니다.

  • 4-4. 국내 AI 산업 경쟁력 강화

  • 이번 프로젝트는 단순한 AI 모델 개발을 넘어, 한국의 AI 산업 전반에 긍정적인 영향을 미치는 다양한 기대 효과를 제시합니다. AI 기술이 발전함에 따라, 관련 산업의 경쟁력도 함께 증가할 것으로 예상됩니다. 정부는 최대 5개의 정예팀을 선정하여 단계 평가를 통해 경쟁을 유도하고, 프로젝트 성공을 위한 다양한 자원을 지원할 예정입니다.

  • 특히, 프로젝트에서는 AI 인재 양성, 데이터 수집 및 처리 지원, GPU 자원 배분 등 포괄적인 지원 체계를 구축하고 있습니다. 이러한 조치들은 기업과 연구기관이 AI 분야에서 경쟁력을 갖출 수 있도록 도와줄 것이며, 결국 한국이 글로벌 AI 시장에서의 입지를 강화할 수 있는 기반이 될 것입니다.

5. 향후 추진 일정 및 전망

  • 5-1. 정예팀 선발 일정 및 후속 평가

  • 2025년 7월 21일까지 진행되는 정예팀 공모 후, 과학기술정보통신부는 제출된 제안서를 바탕으로 최대 5개의 정예팀을 선발할 예정이다. 각 팀은 공모기간 동안 AI 개발에 필요한 자원을 제시하고, 제안하는 전략과 방법론이 단계평가에서 검증받게 된다. 단계평가 과정은 6개월 단위로 시행되며, 이 과정에서 선정된 팀들은 성과에 따라 점진적으로 지원을 확대받게 된다. 특히, 참여 팀들은 성능 목표를 정하고 이에 적합한 개발 계획을 수립해야 하며, 각 평가는 전문가와 일반 국민이 참여하여 이루어지는 복합적인 방식으로 진행될 것이다.

  • 5-2. 모델 개발 단계별 로드맵

  • 정예팀이 선정된 후, 모델 개발은 여러 단계로 나뉘어 진행된다. 각 단계에서는 목표 성능인 95% 이상의 글로벌 LLM 성과를 목표로 정합니다. 초기 단계에는 기초 모델 학습이 이루어지며, 이후 점진적으로 성능 개선을 위한 세부적인 기법이 적용될 예정이다. 이러한 단계별 접근법은 유연한 기술 변화에 대응하기 위해 필요하며, 정기적인 평가를 통해 기술 발전 현황이 반영된다.

  • 5-3. 민관 협력 확대 방안

  • 이번 프로젝트는 민관 협력을 통해 데이터 제공 및 인재 지원을 더욱 강화할 계획을 세우고 있다. 과기정통부는 정부와 민간 데이터 보유 기관 간의 협력 체계를 구축하여 데이터의 질과 양을 한층 높일 예정이다. 정예팀이 사용할 수 있는 고품질의 데이터 확보는 AI 모델의 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 이러한 민관 협력은 필수적이다. 다양한 데이터 제공 기관들과 협력하여, AI 모델 학습에 필요한 대규모 데이터에 접근할 수 있는 기회를 마련하게 된다.

  • 5-4. 국제 협력 및 상용화 전망

  • 국제 협력 또한 이번 프로젝트의 중요한 축으로 자리잡고 있으며, 세계 유수의 연구기관 및 기업과의 협력을 통해 글로벌 스탠다드에 부합하는 기술력을 확보하는 것이 목표다. AI 기술의 빠른 변화에 대응하기 위해 국제적인 벤치마킹 및 협업 기회를 활용하여 기술 출처와 적용 가능성을 넓히려 한다. 이 외에도 상용화 과정에서의 협력 모델을 구축하여 시장에 진입할 수 있도록 지원 체계를 마련할 예정이다.

결론

  • 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 한국 정부가 국내 AI 주권을 확보하기 위한 중장기 전략으로, 현재 진전되고 있는 공모 과정은 매우 중요한 이정표가 되고 있다. 2025년 7월 21일까지 정예팀이 선발되어 각 팀은 3년에 걸쳐 세계적 수준의 AI 파운데이션 모델을 개발하는 목표를 가지고 있으며, 이를 위해 최대 1,000장의 GPU와 다양한 데이터 및 인센티브가 지원될 계획이다. 이러한 과정을 통해 95% 이상의 성능 목표를 달성할 것으로 기대된다.

  • 향후 이 프로젝트는 공공과 민간이 동반자로서 협력함으로써 AI 기술을 확산시킬 수 있는 발판이 될 것이다. 특히 오픈소스 공개 정책은 국내 AI 생태계를 더욱 확장하고, 국제적으로 경쟁력을 갖춘 AI 모델 개발의 토대를 마련할 것이다. 국제 협력을 통해 다양한 글로벌 스탠다드에 부합하는 기술력을 확보하는 방향으로도 나아가게 되며, 이는 한국 AI 산업의 경쟁력 강화에 기여할 것이다.

  • 그러나 프로젝트의 성공을 위해서는 고도화된 기술력 확보와 더불어, 민관협력 체계를 강화하고 지속적인 피드백 루프 구축이 핵심 과제로 남아 있다. 단순한 기술적 성과를 넘어, 국내 기업 및 연구기관과의 협력이 이루어질 때, 한국 AI 생태계는 지속 가능한 발전을 이룰 수 있을 것이다. 이러한 길을 통해 한국은 AI 분야에서의 글로벌 리더로서 자리매김할 수 있을 것으로 기대된다.

용어집

  • 독자 AI: ‘독자 AI’는 한국 정부가 주도적으로 개발 중인 인공지능 파운데이션 모델로, 글로벌 AI 패권 경쟁에서 기술 주권을 확보하기 위한 목표를 가지고 있다. 독자 AI의 개발은 국내 기업과 연구기관의 협력을 통해 추진되며, '모두의 AI' 실현이라는 비전을 지닌다.
  • 파운데이션 모델: 파운데이션 모델은 대규모 데이터셋에서 학습하여 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 기본적인 인공지능 모델을 의미한다. ‘독자 AI 파운데이션 모델’은 한국에서 자체 개발한 모델로, 글로벌 LLM(OpenAI의 GPT 등)과 비교하여 높은 성능을 목표로 한다.
  • LLM (Large Language Model): LLM은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해 및 생성에 뛰어난 성능을 보이는 인공지능 모델이다. 이러한 모델은 대화형 AI, 번역기, 요약 프로그램 등 다양한 AI 응용 프로그램의 기초가 된다. ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 기존 LLM과의 성능 비교를 통해 95% 이상의 성능 목표를 설정하고 있다.
  • 과기정통부: 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 한국 정부의 차관급 행정 기관으로, 과학 기술과 정보 통신 분야의 정책을 수립하고 추진하는 책임을 가진 부처이다. ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트를 주관하며, AI 생태계의 확장과 기술 주권 확보를 위해 다양한 지원을 하려 하고 있다.
  • NIPA (정보통신산업진흥원): NIPA는 한국의 정보통신 산업을 지원하고 진흥하는 역할을 하는 기관이다. ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서 NIPA는 민·관 협력의 일환으로 정예팀 선발 및 프로젝트의 필수적인 기술적 지원을 맡고 있다.
  • IITP (정보통신기획평가원): IITP는 정보통신 기술의 연구 및 발전을 지원하는 한국의 정부 기관이다. ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 참여하여 AI 모델 개발에 필요한 평가 및 자원 지원을 제공하는 역할을 한다.
  • GPU 지원: GPU(Graphic Processing Unit) 지원은 AI 모델 학습과 데이터 처리를 효율적으로 수행하기 위해 제공되는 고성능 컴퓨팅 자원을 의미한다. ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서는 선정된 팀에게 최대 1,000장의 GPU를 지원하여 AI 개발을 촉진할 계획이다.
  • 오픈소스: 오픈소스는 소프트웨어의 소스 코드가 공개되어 누구나 사용하고 수정할 수 있도록 허용하는 개념이다. ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서 오픈소스 공개는 다양한 연구자와 기업들이 공동으로 개발하고 혁신할 수 있는 기회를 제공하며, AI 생태계의 확장을 촉진한다.
  • 성능 95%: ‘성능 95%’라는 목표는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’이 세계 수준의 LLM에 비해 최소 95% 이상의 성능을 달성해야 한다는 것을 의미한다. 이는 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 기술 주권을 확보하고, AI 모델의 신뢰성을 높이기 위한 중요한 기준이다.
  • 공모 일정: 공모 일정은 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 참여할 정예팀을 모집하는 기간을 의미하며, 현재 공모가 진행 중이다. 2025년 7월 21일까지 국내 AI 기업 및 기관을 대상으로 공개되며, 최대 5개의 정예팀이 선정될 예정이다.

출처 문서