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‘월드 베스트 LLM(독자 AI 파운데이션 모델)’ 프로젝트의 구체적 목표와 현황 분석

일반 리포트 2025년 08월 07일
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목차

  1. 프로젝트 개요
  2. 구체적 목표
  3. 주요 추진 전략
  4. 진행 절차 및 평가 현황
  5. 최종 5개 정예팀 선정
  6. 향후 일정 및 과제
  7. 결론

1. 요약

  • ‘월드 베스트 LLM’ 프로젝트는 대한민국 정부의 주도로 진행되는 국책 사업으로, 독자 AI 파운데이션 모델을 개발하기 위한 체계적인 방안을 마련하고 있습니다. 본 프로젝트의 출범 배경은 국가의 AI 기술 주권을 확보하고, 글로벌 AI 경쟁력 강화를 통한 범국가적 전환을 지향하는 것입니다. 프로젝트의 명칭이 처음 발표된 이후 ‘독자 AI 파운데이션 모델’로 변경된 이유는 보다 명확한 목표 전달과 이해관계자들의 참여를 유도하기 위한 것이었습니다. 2025년 8월 7일 현재, 이 프로젝트는 약 2136억원의 예산과 최신 GPU 지원을 포함하여 전환 및 투자에 대한 높은 기대를 받고 있습니다.

  • 프로젝트의 구체적 목표는 선진 AI에 대비하여 95% 이상의 성능을 확보하는 것으로, 이는 정부가 이 목표 달성을 위해 마련한 예산 배정과 기술 지원에 기반하고 있습니다. 빠르게 변화하는 AI 기술 환경에서 고성능 모델을 개발하기 위해 정예화된 5개 팀이 선정되었으며, 각 팀은 정부가 제공하는 데이터와 자원에 극대화하여 활용할 예정입니다.

  • 2025년 7월 25일에 진행된 초기 단계 평가를 통해 15개 팀이 10개 팀으로 줄어드는 과정에서, 각 팀은 서면 평가 및 발표 평가를 통해 기술적 능력과 기여 계획 등을 평가받았습니다. 이 프로젝트는 AI 성능이 시장에서 어떻게 평가받고 반영되는지를 시험하는 중요한 계기가 될 것입니다. 향후 6개월 간의 단계별 평가는 각 팀의 성과를 모니터링하고, 글로벌 기준에 부합하는 기술 개발을 유도할 것입니다.

2. 프로젝트 개요

  • 2-1. 월드 베스트 LLM 프로젝트 정의

  • ‘월드 베스트 LLM’ 프로젝트는 대한민국 정부가 추진하는 국책 사업으로, 독자 AI 파운데이션 모델을 개발하기 위해 설계된 프로그램입니다. 이 프로젝트의 주된 목표는 글로벌 수준의 인공지능(AI) 파운데이션 모델을 구축하여 국가의 AI 기술 주권을 확보하고, 범국가적 AI 전환을 지원하는 것입니다. 특히, 이 모델은 최신 AI 기술의 발전을 반영하여 6개월 내에 기존 글로벌 AI 모델 대비 최소 95% 이상의 성능을 목표로 설정하고 있습니다. 이 프로젝트는 정부의 총 예산 2136억원을 바탕으로, 필요한 컴퓨팅 자원과 인력을 지원받는 것을 주요 골자로 삼고 있습니다. 참가 팀들은 엔비디아 H100 GPU와 같은 첨단 하드웨어, 학습 데이터, 해외 인재 영입 비용 등을 지원받아 경쟁을 통해 최종 모델을 발전시키게 됩니다.

  • 2-2. 프로젝트 명칭 변경 배경

  • ‘월드 베스트 LLM’ 프로젝트는 처음 발표된 명칭이지만, 각종 개발 및 연구의 효율성을 높이기 위해 정식 명칭이 '독자 AI 파운데이션 모델'로 변경되었습니다. 이 명칭 변경은 프로젝트의 본질을 명확히 하고, 프로젝트의 범위와 목표를 보다 잘 전달하기 위한 노선의 일환으로 이해됩니다. 명칭 변경은 또한 국내외 AI 업계의 공감을 얻을 수 있는 방향으로의 조정으로도 볼 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트는 더 많은 참여자와 협력사를 끌어들이고, 글로벌 기술 흐름에 발맞추어 저마다의 독창성을 발휘할 수 있는 토대를 마련하였습니다. 따라서 '독자 AI 파운데이션 모델'이라는 명칭은 단순한 이름 변경을 넘어, 사업의 비전을 재확인하고 주요 목표를 명확히 하는 데 중점을 둔 결정이라고 할 수 있습니다.

3. 구체적 목표

  • 3-1. 글로벌 성능 목표(선진 AI 대비 95% 이상)

  • ‘월드 베스트 LLM’ 프로젝트의 핵심 목표 중 하나는 글로벌 선진 AI 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성하는 것입니다. 이 목표는 단순히 수치적인 성과에 그치지 않고, 우리나라의 AI 기술을 세계적 수준으로 끌어올리겠다는 의지를 반영하고 있습니다. 이를 실현하기 위해 정부는 2136억원의 예산을 편성하고, 엔비디아 H100 GPU 1000대를 포함한 다양한 하드웨어 지원과 연구개발 인프라를 제공할 계획입니다.

  • AI 성능은 일반적으로 모델의 크기, 훈련 데이터의 양과 질, 그리고 알고리즘의 효율성에 따라 결정되는 만큼, 참여 기업들은 고도화된 알고리즘과 방대한 트레이닝 데이터를 확보해야 합니다. 이 프로젝트는 국가의 기술 자립과 글로벌 AI 경쟁력을 높이기 위한 기반이 될 것입니다. 특히, 기존 모델들보다 우수한 성능을 자랑할 수 있는 AI 파운데이션 모델 개발은 궁극적으로 국내 기업들의 수익성 향상과 새로운 시장 창출로 이어질 수 있습니다.

  • 또한, 이 프로젝트는 '다르파(DARPA)' 방식을 지향하며, 각 정예팀이 개발한 모델의 성능을 단계적으로 검증하는 시스템을 도입했습니다. 이는 급변하는 AI 기술 환경에 유연하게 대응하면서, 지속 가능한 고성능 AI 모델 개발을 촉진하기 위한 중요한 전략입니다.

  • 3-2. 개발 기간(6개월) 및 예산(2136억원)

  • ‘독자 AI 파운데이션 모델’의 개발은 총 6개월의 기간 내에 완료해야 하며, 이는 프로젝트의 시급성과 긴박함을 나타냅니다. 정부는 이 기간 동안 단계별 평가를 통해 프로젝트 진행 상황을 체계적으로 관리하고 있습니다. 초기 15개 팀이 선정된 후, 발표 평가 및 서면 평가를 거쳐 5개 정예팀이 최종 선정되었습니다. 이들은 6개월 동안의 고강도 개발 경쟁을 통해 성과를 내야 합니다.

  • 예산 측면에서 총 2136억원이 투입되며, 이는 단순한 프로젝트 위탁비용을 넘어서 AI 기술 주권 확보와 글로벌 경쟁력 강화를 위한 대규모 투자로 간주됩니다. 정부는 878억원을 하드웨어와 데이터 구매, 인재 유치 등에 사용하고, 나머지 예산은 각 팀의 전략적 개발 방향에 맞춰 유동적으로 지원됩니다.

  • 이 기간 동안 개발될 AI 모델은 후속 프로젝트 및 연구의 기초가 되는 만큼, 성공적인 결과를 도출하는 것이 필수적입니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 각 정예팀은 기술력과 혁신성을 바탕으로 범국민 접근성과 국내 산업 전반의 AI 전환을 이끌어야 할 책임이 있습니다.

4. 주요 추진 전략

  • 4-1. 소버린 AI 전략(기술 주권 확보)

  • 소버린 AI 전략은 국가의 기술 주권 확보를 목표로 하며, 이는 한국이 AI 기술을 독자적으로 개발하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추기 위한 기초가 됩니다. 현재 인공지능 기술은 모든 산업에 걸쳐 필수 요소로 자리 잡고 있으며, 그 기술 주권은 각 국가의 경제적 뿐만 아니라 안보적 측면까지 영향을 미치고 있습니다. 2025년에 들어서면서 한국 정부는 이러한 필요성을 인지하고, 소버린 AI 전략을 통해 독립적이며 효과적인 AI 기술 개발에 대한 투자와 지원을 적극적으로 추진하고 있습니다. 이 전략의 일환으로, 정부는 '독자 AI 파운데이션 모델 개발사업'을 통해 기술 주권을 확보하려 하고 있으며, 이는 K-AI 모델 개발의 주요 축인 동시에 한국의 AI 기술을 세계 시장에서 인정받게 할 중요한 이정표입니다. 이러한 모델 개발은 정부의 지원을 통해 고성능의 AI 솔루션을 개발할 수 있는 기반을 마련하게 됩니다. 조기성과와 기술력 향상은 소버린 AI 전략의 성공을 가늠할 수 있는 중요한 지표가 될 것입니다.

  • 4-2. 모두의 AI 전략(범국가적 AI 전환)

  • 모두의 AI 전략은 범국가적 AI 전환을 위한 구체적인 계획으로, 이는 단순히 기술 개발에 그치지 않고 모든 국민이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 하는 포괄적인 접근 방식입니다. 정부는 이를 통해 모든 산업 분야에서 AI를 활용한 혁신을 이끌어 내고, 국민의 삶의 질을 향상시키고자 합니다. 이러한 전략은 특히 제조업, 서비스업, 교육, 의료 등 다양한 분야에서 AI 기술의 적용을 통해 생산성과 효율성을 극대화할 수 있습니다. 2025년 현재, 모두의 AI 전략은 다수의 기업과 연구 기관들, 그리고 교육 기관이 협력하는 형태로 진행되고 있으며, 이들은 AI 인재 양성과 기술 생태계 조성을 위한 주체로 활동하고 있습니다. 정부는 AI 생태계를 확장하기 위해 데이터 공유, 연구개발 협력, 오픈 이노베이션을 장려하고 있으며, 이러한 과정에서 다양한 이해관계자들이 참여하여 협업할 수 있는 환경을 조성하기 위해 힘쓰고 있습니다. 지난 몇 년간 이러한 노력을 통해 국내 AI 시장의 성장은 가속화되고 있으며, 이는 한국이 글로벌 AI 강국으로 도약하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

5. 진행 절차 및 평가 현황

  • 5-1. 공모 및 서면평가 단계(15→10팀)

  • 2025년 7월 25일, 과학기술정보통신부(과기정통부)는 15개 정예팀이 제출한 제안서 중 서면평가를 통해 10개 팀을 선정하였다고 발표했다. 이들 팀은 네이버클라우드, LG AI연구원, 카카오, SK텔레콤, KT, NC AI, 업스테이지, 모티프테크놀로지스, 코난테크놀로지, 한국과학기술원(KAIST)으로 구성되어 있으며, 이들은 각자의 강점을 살려 독자 AI 파운데이션 모델 개발에 참여할 예정이다. 이 프로세스는 정부가 제시한 KPI 성과를 도달하기 위한 중요한 첫 번째 단계로 간주된다.

  • 첫 번째 서면평가에서 선정되지 못한 팀으로는 AI 의료진단 분야의 루닛 컨소시엄, 바이오넥서스, 사이오닉AI, 정션메드, 파이온코퍼레이션 등 5개 팀이 있으며, 이는 정부의 평가 기준이 기술력뿐만 아니라 기여 계획 및 자원 매칭의 필요성과 방향성을 어느 정도 반영하고 있음을 보여준다.

  • 5-2. 발표평가 결과(10→5팀)

  • 2025년 7월 30일과 31일 이틀에 걸쳐 발표평가가 진행되었으며, 이 자리에서는 각 팀이 제출한 비디오 데이터와 AI 모델 개발 과정 및 능력에 대한 프레젠테이션이 이루어졌다. 이 발표평가는 객관적인 외부 전문가로 구성된 평가위원회에 의해 이루어졌고, 최종적으로 5개 팀이 선정될 예정이다. 전문가들은 각 팀의 기술적 우수성과 발전 가능성을 바탕으로 평가를 진행했으며, 그 결과 'K-AI 모델'로 나아갈 팀들이 귀추가 주목되고 있다.

  • 위 평가 과정에 따라 최종 5개 팀은 고성능 AI 모델을 개발하기 위해 추가적인 자원 지원과 함께 최대 1000장의 엔비디아 H100 GPU와 학습용 데이터에 대한 정부 지원을 받게 된다.

  • 5-3. 단계별 평가 계획(6개월마다)

  • 정부는 이번 프로젝트의 일환으로 최대 5개 팀이 선정된 이후, 6개월마다 단계별 평가를 진행할 계획이다. 이 단계평가는 '무빙타겟' 방식으로 진행될 예정이며, 각 평가 단계마다 평가 기준은 유동적으로 조정된다. 이는 AI 기술이 급변하는 환경에서 적시에 적절한 경쟁을 이끌어내기 위한 전략이다.

  • 각 단계에서는 국민과 전문가들의 컨테스트 기반 평가, 한국어 성능 및 안전성 검증과 같은 다양한 요소들이 통합된 입체적 평가가 진행된다. 궁극적으로 각 팀의 성과와 기술 완성도는 향후 AI 기술 생태계의 확산에 직접적으로 기여할 것으로 기대된다.

6. 최종 5개 정예팀 선정

  • 6-1. 선정 팀 명단(네이버클라우드·업스테이지·SKT·NC AI·LG AI연구원)

  • 2025년 8월 4일, 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 최종 5개 정예팀을 발표했습니다. 선정된 팀은 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤(SKT), NC AI, LG AI연구원 등으로, 이들 팀은 기술력 및 개발 경험, 개발 목표의 우수성, 그리고 개발 전략 및 기여 계획 등에서 뛰어난 평가를 받았습니다.

  • 이번 프로젝트에서 각 팀은 고성능 AI 모델 개발을 목표로 하며, 이에 따라 엄격한 서면 및 발표 평가를 거쳐 최종 명단에 이름을 올렸습니다. 특히 주목할 점은 KT와 카카오가 평가에서 탈락했으며, 이는 각 팀 간 경쟁이 얼마나 치열했는지를 보여줍니다.

  • 각 팀은 독자 AI 모델 확보를 위해 실리콘밸리의 트웰브랩스와 같은 전문 인력을 포함한 다양한 대학 및 연구기관과 협력하고 있습니다. 이들은 다루는 데이터의 종류에서도 구체적인 차별점을 보이고 있어, 예를 들어 네이버클라우드는 텍스트·음성·이미지·비디오 데이터를 통합하여 '옴니 파운데이션 모델'을 개발하는 것을 목표로 하고 있습니다.

  • 6-2. 향후 역할 및 지원 내용(GPU·데이터·인재)

  • 정예팀으로 선정된 다섯 팀은 각기 다른 역할과 목표를 가지고 있으며, 이를 달성하기 위해 정부의 다양한 지원을 받을 예정입니다. 주요 지원 내용으로는 그래픽 처리장치(GPU), 데이터 구축·가공 예산, 그리고 인재 유치 및 연구 비용 지원이 포함됩니다.

  • 구체적으로, 선정된 팀들은 팀당 최대 1, 000장의 GPU를 정부로부터 임대받을 수 있으며, 이는 AI 모델 학습에 필수불가결한 자원입니다. 또, 각 팀이 필요로 하는 데이터를 공동으로 구매할 수 있는 기회도 제공되며, 이를 통해 고품질의 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대합니다.

  • 정부는 데이터 공동구매 외에도 각 팀별로 28억 원씩 추가 지원할 계획이며, 주요 데이터 구축에 있어서도 200억 원의 예산을 배정했습니다. 이러한 지원은 단순히 하드웨어의 제공을 넘어서서, AI 생태계를 구현하고 발전시키기 위한 중요한 기반이 되어 줄 것입니다.

  • 마지막으로, 특별히 업스테이지 정예팀은 해외 우수 연구자 및 팀의 인건비와 연구비를 정부가 연계 지원하기로 하여, 팀의 연구 역량을 한층 더 강화할 수 있는 기회를 부여받았습니다. 이로 인해 각 팀은 글로벌 경쟁력 있는 AI 모델을 개발하는 데에 집중할 수 있게 되었습니다.

7. 향후 일정 및 과제

  • 7-1. 6개월 단계평가 일정 및 기준

  • 정부의 ‘월드 베스트 LLM’ 프로젝트는 향후 6개월 단위로 단계 평가를 실시하여 최종적인 진전을 확인하고, 각 선정 팀의 기술적 성과를 모니터링할 계획입니다. 단계평가는 각 팀이 목표한 성능 기준을 달성했는지 확인하는 과정으로, 이번 프로젝트의 성공적인 수행을 위해 필수적인 절차입니다. 평가 기준은 기술력, 개발 경험, 목표의 우수성, 개발 전략 및 기술, 그리고 파급 효과와 기여 계획 등을 포함하게 됩니다. 각 단계 평가를 통해 개발된 AI 모델의 성능이 글로벌 경쟁력 수준인 95%에 도달했는지 여부를 확인하며, 이러한 과정을 통해 남은 팀의 개별 발전에 대한 지속적인 피드백을 제공할 예정입니다.

  • 7-2. 연말 4개팀 압축 및 최종 2개 컨소시엄 선발 전망

  • 올해 말까지 5개 팀에서 4개 팀으로 압축하는 과정이 진행됩니다. 이를 통해 각 팀의 기술 및 시장성을 객관적으로 평가하고, 최종적으로 2개 컨소시엄을 선정하는 과정을 차질 없이 진행하겠다는 계획입니다. 최종 선발된 2개 팀은 향후 2년간 제품 개발에 매진할 것이며, 이들은 'K-AI 기업'으로서 글로벌 AI 시장에서의 경쟁력을 높일 책임과 권한을 지닐 것입니다. 이 과정에서 정부는 데이터 지원 및 인재 유치와 같은 각종 지원을 통해 팀들이 강력한 경쟁력을 유지할 수 있도록 돕겠다는 의지를 표명하고 있습니다. 따라서, 앞으로 몇개월 동안의 평가를 통해 선정될 팀들은 단계별로 더욱 발전할 수 있는 기회를 얻게 됩니다.

결론

  • 현재 진행 중인 ‘월드 베스트 LLM’ 프로젝트는 향후 AI 기술 생태계의 질적 발전과 국가 AI 주권 확보의 기반을 마련하는 데 중대한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 이 프로젝트는 목표 달성을 위한 서울시와의 협력, 해외 인재 유치, 데이터 생태계의 구축 등 여러 측면에서 양질의 성과를 도출해야 합니다.

  • 또한, 정부는 연말까지 4개 팀으로 압축하여 최종 2개 컨소시엄을 선정하는 계획을 가지고 있으며, 이는 국내 AI 기술이 글로벌 시장에서 우위를 점할 수 있는 기회를 제공할 것입니다. 최종 선발되는 팀들은 향후 2년간 상업적 제품 개발에 매진하게 되며, 이 과정에서 기술력의 완성도와 함께 한국의 AI 생태계가 세계적 수준으로 성장할 수 있을지 기대가 모아집니다.

  • 결국, 성공의 열쇠는 각 팀의 기술적 우수성 확보와 정부의 정책적 지원이 어떻게 조화를 이루는가에 달려 있습니다. 이들은 AI 기술을 통해 혁신적인 변화를 가져오며, 이는 국내 경제의 새로운 성장 동력이 될 것으로 예상됩니다.

용어집

  • 월드 베스트 LLM: 대한민국 정부에서 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 비공식 명칭으로, 글로벌 수준의 인공지능 모델 개발을 목표로 하는 국책 사업입니다. 이 프로젝트는 국가의 AI 기술 주권을 확보하고 범국가적 AI 전환을 지원하기 위해 설계되었습니다.
  • 독자 AI 파운데이션 모델: ‘월드 베스트 LLM’ 프로젝트의 공식 명칭으로, 글로벌 AI 경쟁력 강화를 위해 개발되는 인공지능 모델입니다. 이 모델은 기존의 AI 시스템보다 향상된 성능을 목표로 하며, 2025년에 6개월 내에 95% 이상의 성능을 목표로 설정하고 있습니다.
  • 소버린 AI: 국가의 기술 주권 확보를 목표로 하는 전략으로, 한국 정부가 AI 기술을 독자적으로 개발하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해 추진하는 정책입니다. 현재 인공지능 기술은 모든 산업에서 필수 요소로 자리 잡고 있으며, 소버린 AI 전략은 그 중요성을 강조합니다.
  • 모두의 AI: 범국가적 AI 전환을 위한 전략으로, 모든 국민이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 하여, 산업 전반에서 AI 기술을 활용한 혁신을 이끌어내는 것을 목표로 합니다. 이 전략은 교육, 제조, 서비스 등 다양한 산업에서 AI 적용을 극대화하고자 합니다.
  • K-AI: 한국형 인공지능을 의미하며, 한국의 AI 기술 발전과 독자적 모델 개발을 위한 노력의 일환으로, '독자 AI 파운데이션 모델' 등의 프로젝트를 통해 추진되고 있습니다. 이는 글로벌 AI 생태계에서 한국의 위상을 높이기 위한 전략입니다.
  • 단계평가: 프로젝트의 성과를 검증하기 위해 설정된 평가 시스템으로, 각 팀의 개발 진행 상황과 기술적 성과를 6개월마다 점검하는 절차입니다. 이는 급변하는 AI 기술 환경에 맞추어 평가 기준이 유동적으로 조정되는 특징이 있습니다.
  • GPU 지원: 고성능 AI 모델 학습을 위해 제공되는 그래픽 처리장치(Graphic Processing Unit) 지원을 의미합니다. '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서는 각 팀에 최대 1, 000개의 GPU를 지원하여 모델 개발의 필수 자원으로 활용됩니다.
  • 예산 2136억: ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 배정된 총 예산으로, 기술 주권 확보와 AI 개발을 위한 투자를 포함합니다. 이 예산은 하드웨어와 데이터 구매, 인재 유치 등에 활용될 예정입니다.
  • 엔비디아 H100 GPU: AI 모델 학습에 사용되는 고성능 GPU로, '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 핵심 자원 중 하나입니다. 최신 AI 연구에서 높은 성능을 발휘하여 모델 개발에 필수적인 장치입니다.
  • 정예팀: ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에서 선발된 5개의 팀을 의미하며, 이들은 AI 모델 개발을 위한 심사를 통과한 팀으로, 정부의 지원을 통해 고성능의 AI 솔루션을 개발하는 역할을 맡고 있습니다.
  • AI 기술 생태계: AI 기술의 연구, 개발, 적용이 이루어지는 환경을 의미하며, 정부와 기업, 연구기관 간의 협력으로 확장되고 있습니다. '모두의 AI' 전략을 통해 AI 기술이 사회 전반에 통합되는 활성화된 생태계를 지향합니다.

출처 문서