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한국 ‘국가대표 AI’ 파운데이션 모델 개발 프로젝트 현황과 목표

일반 리포트 2025년 08월 09일
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목차

  1. 프로젝트 개요와 정책 목표
  2. 공모 및 평가 절차 운영 현황
  3. 선발 결과와 주요 이슈
  4. 정예팀 특징 및 경쟁력 분석
  5. 향후 일정 및 전망
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 8월 현재, 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘국가대표 AI’ 파운데이션 모델 개발 프로젝트는 한국형 AI의 독립적 발전을 목표로 하여 진행되고 있습니다. 이 사업은 15개 컨소시엄의 지원을 통해 시작되었고, 1차 서면평가와 발표평가를 통해 최종적으로 5개 정예팀이 선정되었습니다. 현재 이들 팀은 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원으로 구성되어 있으며, 각 팀은 향후 1차 성과 평가를 준비하고 있습니다. 이 프로젝트는 글로벌 AI 기술의 현안을 반영하여 자국의 AI 주권을 확립하고, 경쟁력 있는 기초 AI 모델을 개발하기 위한 포괄적인 지원 체계를 마련하고 있습니다. 특히, 이 사업은 기술 발전을 촉진하고 사용자 경험을 중시하는 방향으로 운영되고 있으며, 범국민적으로 사용 가능한 AI 서비스의 개발에 중점을 두고 있습니다. 따라서 프로젝트의 성공 여부는 오는 12월 예정된 1차 성과 평가의 결과에 달려 있으며, 이를 통해 각 팀의 모델이 얼마나 실질적으로 활용 가능한지를 판단할 수 있는 중요한 기준이 마련될 것입니다. 향후 2027년까지 지속적인 단계 평가를 통해 최종 2개 팀을 선정할 계획이 수립되어 있어, 한국 AI 산업 생태계의 새로운 지평을 여는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

2. 프로젝트 개요와 정책 목표

  • 2-1. 소버린AI·모두의 AI 정책 연계

  • 소버린AI 정책은 국가의 AI 기술 주권을 확보하기 위한 전략의 일환으로, 해외 의존도를 낮추고 경쟁력 있는 AI 기술을 자국에서 개발할 수 있도록 지원하는 데 중점을 둡니다. 이는 국제 AI 표준을 준수하면서도 자국의 필요에 맞는 AI 모델 개발을 장려하는 방향으로 추진됩니다. 이러한 정책은 국내 기업들과 연구 기관들이 협력하여 실질적인 AI 모델을 개발하는 기폭제가 될 것입니다. 또한, 이러한 정책이 일관되게 추진되기 위해서는 범국가적인 AI 생태계의 조성과 협력이 필요합니다. 범국가적 AI전환(AX) 정책은 이러한 소버린 AI의 목표와 결합하여 모두가 혜택을 누릴 수 있는 AI 기술을 활용하도록 하는 데에 목적이 있습니다. 이로 인해 AI 기술이 사회 전반에 확산될 수 있게 하여, 국민들이 실질적으로 사용할 수 있는 AI 서비스를 개발하는 것이 중요합니다.

  • 2-2. 월드베스트 LLM 프로젝트 명칭과 목표

  • 이 프로젝트는 전국적으로 AI 능력 향상 및 국산 AI 모델의 개발을 위한 훌륭한 기회로 여겨지며, 주관 부처인 과학기술정보통신부는 글로벌 경쟁력을 갖춘 두 개의 AI 파운데이션 모델을 최종적으로 2027년까지 선정할 계획입니다. 선정된 팀들은 고성능 그래픽처리장치(GPU), 데이터, 인재 지원을 통해 강력한 AI 모델 개발에 집중할 수 있게 됩니다. 이와 관련하여 모든 팀들은 개발단계에서 실질적인 성과를 내기 위해 반기마다 요구되는 단계 평가 기준인 95% 이상의 성능을 달성해야 합니다. 이러한 목표는 기술적으로 우수한 AI 모델을 보장하기 위한 것이며, 과학기술정보통신부는 이 기간 동안 지속적인 관리와 지원을 통해 프로젝트의 추진력을 유지하고 있습니다. 또한, 발주처는 최종 목표가 단지 모델의 성능에 그치지 않고, 이를 통해 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 제공하는 데 주안점을 두고 있음을 강조하고 있습니다. 이러한 목표는 물론 기술적인 접근만큼이나 많은 국민이 향후 사용할 수 있는 실제 활용 가능성을 갖춘 AI 서비스를 개발하는 데 큰 의미가 있습니다.

3. 공모 및 평가 절차 운영 현황

  • 3-1. 참여 컨소시엄 현황(15개→10개→5개)

  • 2025년 8월 기준으로, 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트에 총 15개의 컨소시엄이 지원하였다. 이들은 AI 기업 및 기관들의 연합체로, 과학기술정보통신부의 공모에 참여한 결과다. 그러나 서면 평가를 통해 10개 팀으로 1차 선정되었으며, 이후 발표 평가를 통해 최종적으로 5개 정예팀이 선발될 계획이다.

  • 선정된 10개 팀에는 LG AI연구원, 네이버클라우드, 카카오, SK텔레콤, KT, NC AI 등의 주요 IT 기업이 포함되었다. 이 외에도 업스테이지, 모티프테크놀로지스, 코난테크놀로지, 한국과학기술원(KAIST) 컨소시엄 등이 있으며, 이들은 독자 AI 파운데이션 모델의 성능 목표인 6개월 이내 글로벌 최신 AI 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성하기 위해 경쟁하게 된다.

  • 3-2. 서면평가 결과와 발표평가 절차

  • 서면 평가 결과 10개 팀이 선정된 이후, 과학기술정보통신부는 이들 팀을 대상으로 발표 평가를 진행하여 최종 5개 팀을 선발할 예정이다. 발표 평가는 비공식적인 질의응답과 영상 데이터를 분석하는 방식으로 진행되며, 이는 팀의 AI 모델 개발 과정과 능력을 평가하는 데 중요한 역할을 한다.

  • 발표 평가에서 성공적으로 선발된 팀은 정부의 대규모 지원을 받을 수 있으며, 지원 내용에는 NVIDIA H100 GPU 및 데이터 구축 비용 등이 포함된다. 이러한 지원은 확실한 성과를 이끌어내기 위한 핵심 요소로 작용할 것이다. 또한, 평가 결과에 따라 최종 팀이 선정되면 이들은 ‘K-AI 모델’ 및 ‘K-AI 기업’이라는 명칭을 사용할 수 있는 권한이 주어진다.

  • 3-3. 평가 기준과 단계별 경쟁 구조

  • 이 프로젝트에서는 다단계 경쟁 구조를 통해 정예팀을 선발한다. 첫 번째 단계에서 내놓은 아이디어와 전략이 평가되며, 두 번째 단계에서는 팀별 퍼포먼스가 중요해진다. 각 팀은 6개월 단위로 성과를 평가받고, 이 평가 결과에 따라 점점 더 축소된 경쟁 구도를 형성하게 된다.

  • 예를 들어, 첫 단계에서 통과한 10개 팀 중 한 차례의 평가는 5개 팀으로 줄어들고 이후 4개 팀, 3개 팀으로 점차적으로 경쟁을 제한하게 된다. 평가 기준은 유동적으로 조정되며, 이는 급변하는 AI 기술 환경에 신속히 대응하기 위해 마련된 전략적 접근이다.

  • 이와 함께, 평가 기준에는 AI 모델의 성능, 기술적 접근 방법, 시장성 및 사회적 기여도 등이 포함된다. 이러한 종합적인 평가는 각 팀이 제시한 계획의 실행 가능성과 효과성을 판단할 수 있도록 돕는다.

4. 선발 결과와 주요 이슈

  • 4-1. 최종 5개 정예팀 선정 결과

  • 2025년 8월 4일, 과학기술정보통신부는 국가대표 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트의 최종 5개 정예팀을 발표하였다. 선정된 팀은 ▲네이버클라우드 ▲업스테이지 ▲SK텔레콤 ▲NC AI ▲LG AI연구원으로, 이들은 향후 정부의 데이터, GPU, 인재 지원을 받아 개발에 착수하게 된다. 이들은 고도화된 AI 모델을 개발함으로써 K-AI 모델의 진정성을 구현하는 것을 목표로 하고 있다.

  • 선정 과정에서는 각팀의 기술력, 개발 경험 및 계획이 종합적으로 평가되었으며, 특히 사용자 경험과 개발 목표의 우수성이 부각되었다. 이러한 평가 결과는 각 팀이 독자 AI 파운데이션 모델을 통해 산업 전환 및 AI 주권 실현에 기여할 수 있는 기반을 제공할 것으로 기대된다. 정부는 약 210억 원의 지원을 통해 이들 팀이 글로벌 경쟁력을 갖추도록 도울 방침이다.

  • 4-2. 의료·바이오 컨소시엄 탈락 사례

  • 이번 평가에서 루닛을 주관으로 한 의료 AI 컨소시엄이 탈락하게 되어 업계에서는 아쉬운 목소리가 제기되었다. 의료·바이오 분야에 초점을 맞춘 팀들이 대거 제외된 것은 이들이 정책상 강조되는 독자적인 AI 기술 개발에 반하는 협업을 강조했기 때문으로 해석된다.

  • 특히 루닛 컨소시엄은 데이터 활용에 있어 특화된 팀임에도 불구하고, 최종 발표에서 사용자 경험에 대한 평가가 부족하여 탈락하게 되었다. 이는 정부의 ‘소버린 AI’ 실현 목표와 맞지 않는 기업 전략으로 볼 수 있으며, 향후 기업들은 개발 방향성과 정부의 지원 방향 간의 정렬이 필요하다는 점에서 교훈을 찾아야 할 것이다.

  • 4-3. 카카오·KT 탈락 배경

  • 카카오와 KT는 이번 프로젝트에서 탈락하며 업계에 큰 반향을 일으켰다. 이들 기업은 각자의 대규모 언어 모델을 보유하고 있었음에도 불구하고, 정부의 평가에서 상대적으로 낮은 점수를 받았다. 평가자들은 이 기업들이 글로벌 대기업과의 협력 관계보다는 독립적인 기술 개발에 대한 성과가 부족했다고 지적하였다.

  • 카카오는 '카나나'라는 AI 모델을 통해 AI 네이티브 기업으로 발전하고자 하였으나, 사용자의 초기 반응이 저조하여 시장에서의 입지를 다지는 데 실패하였다. 마찬가지로 KT도 자사의 'Mid:Um' 모델을 활용하여 공공 분야에서 여러 프로젝트를 수행하였지만, B2C 시장 진출에는 실패하였다. 이러한 점에서 카카오와 KT는 향후 사용자 경험을 중시하고 독립적인 AI 기술 개발에 집중할 필요성이 대두된다.

5. 정예팀 특징 및 경쟁력 분석

  • 5-1. 네이버클라우드·SK텔레콤 등 강점

  • 네이버클라우드는 AI 파운데이션 모델 개발에서 명확하고 강력한 목표를 설정하고 있습니다. 그들은 범국민 접근성을 높이기 위한 '옴니(Omni) 파운데이션 모델'을 목표로 하고 있습니다. 이를 통해 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 데이터를 통합하여 사용자 맞춤형 AI 서비스를 제공할 계획입니다. 네이버클라우드는 다수의 학술기관과 협력하여 연구개발의 기초를 다지고 있으며, 이는 기술의 다양성과 접근성을 크게 높일 것입니다.

  • SK텔레콤은 '언어·멀티모달·행동 융합'에 중점을 두어, 포스트-트랜스포머 기반 초거대 모델을 개발하고 있습니다. 이들은 기업과 소비자 간의 서비스 전환을 강화하기 위해 다양한 AI 유즈케이스를 발굴하고 있습니다. SK텔레콤은 높은 기술적 전문성을 지닌 여러 기업들과 협력하여 안정적인 AI 서비스를 제공할 예상입니다.

  • 5-2. NC AI의 프롬 스크래치 전략

  • NC AI는 고유의 '프롬 스크래치(from scratch)' 전략으로 주목받고 있습니다. 이들은 AI 모델을 처음부터 완전히 새롭게 개발하는 능력이 있으며, 이는 기존의 모델을 수정하는 것에 비해 오류 수정과 개선에 유리합니다. NC AI는 그동안 축적된 AI 개발 노하우를 바탕으로, 2027년까지 글로벌 최첨단 성능(SOTA)을 목표로 하고 있습니다. 이러한 전략은 특히 '도메인옵스' 플랫폼 구축에 연계되며, 산업별 맞춤형 AI 모델을 생성하는 데 활용됩니다.

  • 5-3. LG AI연구원 컨소시엄의 히든카드

  • LG AI연구원은 다양한 기업과의 협력을 통해 글로벌 최고 수준의 프론티어 AI 모델을 개발하려는 목표를 가지고 있습니다. 이들은 전문성과 범용성을 동시에 갖춘 AI 모델을 구축하며, 이를 통해 AI 산업 생태계를 조성하고 있습니다. LG AI연구원은 대중이 쉽게 접근할 수 있는 풀스택 AI 솔루션을 제공하고, 이를 다양한 산업 분야에 적용할 계획을 세우고 있습니다. 이들의 혁신은 기존 산업의 AI 전환을 가속화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

6. 향후 일정 및 전망

  • 6-1. 1차 성과 평가(12월)

  • 2025년 12월에는 '국가대표 AI' 프로젝트의 1차 성과 평가가 예정되어 있습니다. 이 평가는 정예팀이 개발한 AI 파운데이션 모델의 성능을 검토하여 5개 팀에서 4개 팀으로 압축하는 과정을 포함합니다. 평가 기준은 최신 글로벌 AI 모델과의 비교를 통해 95% 이상의 성능을 요구하는 형태로 설정되어 있습니다. 이 과정에서는 각 팀의 모델이 실제 사용 가능한 수준에 이르렀는지를 판단하기 위한 여러 지표가 활용될 것입니다. 또한, 평가 결과에 따라 각 팀의 향후 개발 방향성과 자원 지원이 결정될 예정입니다. 전문가들은 이번 평가를 통해 특히 국민들이 실질적으로 사용할 수 있는 모델의 개발이 얼마나 이루어졌는지를 면밀히 분석할 것으로 예상하고 있습니다.

  • 6-2. 6개월 단위 단계평가 로드맵

  • 이 프로젝트는 2027년까지 최종 2개 팀을 선정하기 위한 6개월 단위의 단계평가 로드맵을 기반으로 운영됩니다. 매 6개월마다 진행되는 평가는 각 정예팀에게는 지속적인 압박과 동기 부여의 역할을 하게 됩니다. 단계평가는 각 팀이 개발 중인 모델의 진척 상황을 점검하고, 필요할 경우 개선 방안을 제시하는 형식으로 진행될 것입니다. 특히, 이러한 정기적인 평가는 각 팀이 AI 모델의 성능뿐만 아니라 실제로 대중의 수요를 반영하는 서비스로 발전할 수 있도록 유도하는 중요한 과정으로 자리할 것입니다. 이와 같은 평가를 통해 기술적 성과뿐만 아니라 대국민 친화적인 API와 서비스 모델 개발에 필요한 피드백도 포함될 것입니다.

  • 6-3. 2027년 최종 2개 팀 선정 전망

  • 2027년에는 궁극적으로 2개의 최종 정예팀이 선정될 것으로 전망됩니다. 이 과정은 각 팀이 경쟁을 통해 축적한 경험과 성과를 바탕으로 이루어지며, 세계 시장에서의 경쟁력 또한 중요한 평가 요소가 될 것입니다. 특히, 글로벌 AI 생태계의 급변하는 환경 속에서, 선택된 팀은 자체적인 기술력 확보뿐만 아니라 산업 전반에 영향을 미치는 혁신적인 AI 모델을 개발하는 데 초점을 맞출 것으로 보입니다. 최종 선정된 팀은 대국민 서비스와 함께 여러 산업에 걸쳐 AI 기술을 도입하는 데 있어 중요한 역할을 함으로써 한국의 AI 주권을 실현하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 정부는 이를 통해 AI 기술의 상용화 및 생태계 조성을 더욱 촉진할 계획입니다.

결론

  • ‘국가대표 AI’ 프로젝트는 한국의 AI 주권을 확보하고 글로벌 경쟁력을 높이기 위한 전략적 사업입니다. 현재 5개 정예팀이 본격적으로 개발에 착수하였으며, 이들은 정부의 지원을 받아 고도화된 AI 모델 개발에 매진하고 있습니다. 연내 진행될 1차 성과 평가가 이 사업의 성패를 가르는 중요한 분수령이 될 것으로 보이고, 특히 6개월 단위로 시행될 단계 평가들은 각 팀에게 지속적인 압박과 동기를 부여할 것입니다. 이러한 정기적인 평가는 기술적 성과뿐만 아니라 대중의 수요에 부합하는 AI 서비스를 개발하는 데 필수적인 요소로 작용할 것입니다. 또한, 2027년에는 최종 2개 팀이 선정될 예정이며, 이들은 향후 한국의 AI 주권을 실현하는 핵심 역할을 맡게 될 것입니다. 정부는 이를 통해 AI 기술의 상용화와 산업 생태계 조성을 더욱 촉진할 계획입니다. 따라서 기업과 연구기관은 정부의 지원 자원을 효과적으로 활용하면서도 국제적인 협력 및 표준화 대응 전략을 강화해야 하고, 정부는 투명한 평가 체계와 후속 지원 정책을 통해 프로젝트의 성공을 확고히 해야 합니다. 이러한 노력이 상호 이루어질 때, 한국은 글로벌 AI 시장에서 영향력 있는 주체로 우뚝 설 수 있을 것입니다.

용어집

  • 국가대표 AI: 한국에서 개발하고 지원하는 인공지능(AI) 시스템으로, 자국의 AI 기술 주권을 확립하고 글로벌 경쟁력을 제고하기 위해 설계되었습니다. 이 프로젝트의 일환으로 여러 기업과 연구 기관이 협력하여 AI 모델을 개발합니다.
  • 파운데이션 모델: 기초적인 인공지능 모델로, 다양한 응용 프로그램의 기초가 되는 모델입니다. 국가대표 AI 프로젝트에서는 이 파운데이션 모델을 개발하여, 한국의 AI 기술 발전을 도모하기 위해 고안되었습니다.
  • 소버린AI: 국가의 AI 기술 주권을 확보하기 위한 전략으로, 해외 의존도를 줄이고 자체적인 AI 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다. 이는 자국의 필요성을 반영하고 자립적인 AI 생태계를 조성하는 데 기여합니다.
  • K-AI: 한국형 인공지능을 의미하는 용어로, 자국의 특성을 반영한 AI 기술 및 모델을 개발하고 지원하기 위해 사용됩니다. 이는 한국의 AI 산업을 대표하는 브랜드로 자리하고자 합니다.
  • 단계평가: 프로젝트의 성과를 주기적으로 평가하는 과정으로, AI 모델의 성능과 개발 진행 상황을 체크하기 위해 6개월 주기로 시행됩니다. 이 평가를 통해 최종 팀을 선정하는 데 중요한 기준이 됩니다.
  • 2027년 목표: 한국의 국가대표 AI 프로젝트의 최종 목표 시점으로, 이 해까지 두 개의 AI 파운데이션 모델을 선정하고 이를 통해 글로벌 경쟁력을 갖추는 것이 계획되어 있습니다.
  • AI 주권: AI 기술과 관련하여 국가가 자립적으로 기술을 개발하고 활용할 수 있는 능력과 권한을 의미합니다. 이는 외부 의존도를 줄이고 자국의 이익을 최우선으로 두는 접근 방식을 포함합니다.
  • 공모 절차: 프로젝트에 참여할 기업이나 연구소를 선정하기 위해 공표된 절차로, 제출된 제안서와 아이디어를 평가하여 최종적으로 컨소시엄을 구성하는 과정을 포함합니다.
  • 정예팀: 국가대표 AI 프로젝트에서 최종적으로 선정된 다섯 개의 팀을 지칭하며, 이 팀들은 정부의 지원을 받아 앞으로의 AI 모델 개발에 착수하게 됩니다.
  • GPU: 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit)를 의미하며, 고성능 AI 모델 개발에서 빠른 데이터 처리와 계산을 위한 필수 요소입니다.
  • 딥러닝: 인공지능의 한 분야로, 다층 신경망을 통해 데이터를 학습하고 예측하는 기술입니다. 현재 AI 모델 개발에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

출처 문서