국가대표 AI팀 선발 계획
국가대표 AI팀 선발 계획
- 정부의 목표: 세계적인 수준의 생성형 인공지능(AI) 모델 개발을 위해 기업들을 대상으로 'AI국가대표 정예팀'을 선발할 계획이다.
- 지원 내용: 정예팀으로 선발된 기업에는 데이터, 컴퓨팅, 연구비를 지원할 방침이다.
- AI 패권 경쟁: 정부는 글로벌 AI 패권 경쟁이 '딥시크' 돌풍으로 새로운 국면에 진입했다고 보고, 파격적인 지원을 약속하였다.
- 참여 기업: 네이버, 모레, 라이너 등 민간기업에서 40여명이 참석한 국가AI위원회 3차 회의에서 이 계획이 발표되었다.
AI 모델 경쟁력 확보 필요성
- AI 모델 경쟁력: 최 대행은 독자적인 AI 모델 경쟁력을 확보해야 한다고 강조하였다.
- 프로젝트 추진: 'AI 국가대표 프로젝트인 ‘월드 베스트 LLM(이하 WBL)’을 추진하겠다고 밝혔다.
- 거대언어모델(LLM): LLM은 방대한 텍스트 데이터를 학습한 언어 모델로, 오픈AI의 챗GPT 서비스는 GPT-4와 같은 LLM을 기반으로 한다.
- 목표: 국내 기업들의 분산된 LLM 개발 역량을 결집할 필요성이 있다.
기업 컨소시엄 구성 및 지원
- 개별 기업 개발 현황: 현재 기업들이 개별적으로 LLM을 개발하고 있으나, '각개전투' 방식으로는 모델 고도화에 상당한 시간이 소요된다.
- 정부의 역할: 정부는 기업 컨소시엄을 구성하여 자원과 자본을 통합하고, GPU, 데이터, 인재에 대한 지원을 더해 개발 효율을 높일 계획이다.
- 모델 개발 방식: 기업들은 완전히 새로운 모델을 개발하거나 기존 보유 모델을 고도화하는 것이 가능하다.
- 연계 프로젝트: 개발된 모델은 정부가 정한 선도 프로젝트와 연계하여 초기 실증을 진행할 예정이다.
AI 컴퓨팅 인프라 구축 계획
- 미래 AI 경쟁력: 정부는 1조원 규모의 범용인공지능(AGI) 핵심원천기술 확보를 계획하고 있다.
- GPU 확보 계획: 내년 상반기까지 고성능 GPU 1만8000장을 확보할 예정이다.
- AI 컴퓨팅 센터: 국가 AI 컴퓨팅 센터를 중심으로 민관이 협력하여 연내 1만장을 확보하고 AI 데이터센터를 조기 가동할 계획이다.
- 비용 예측: 첨단 GPU로 알려진 엔비디아 'H100'을 1만장 확보하는 데 8000억원이 소요될 것으로 예상된다.
세제 지원 및 제도 개선
- AI 데이터센터 투자 활성화: 정부는 민간의 AI 데이터센터 투자를 활성화하기 위해 세제 지원을 늘릴 예정이다.
- 조세특례제한법: AI를 국가전략기술로 지정하여 첨단 AI 연구개발(R&D)과 AI 인프라 투자를 지원한다.
- 공제율: R&D는 30~50%, 투자는 15~35%의 공제율이 적용된다.
- 전력 및 입지 관련 제도 개선: 비수도권 AI 데이터센터에 대한 전력계통영향평가 우대를 검토하고, 항만 배후단지나 공항구역 내에 센터가 입지 가능하도록 하는 방안을 논의하고 있다.
AI 데이터 활용 및 개인정보 보호
- 데이터 확충 계획: AI 학습을 위해 공공 및 민간 데이터를 확충할 예정이다.
- 비정형 원본 데이터 활용: 자율주행 분야에만 허용된 영상 등 비정형 원본 데이터 활용을 타 분야로 확대하기로 하였다.
- 개인정보 활용특례 마련: AI 연구 시 데이터를 안정적으로 활용할 수 있도록 개인정보 활용특례를 마련할 계획이다.
- 공익적 AI 개발: 범죄 예방과 같은 공익적 AI를 개발하는 데 개인정보를 활용할 수 있도록 제도를 개선할 예정이다.
AI 국가대표 정예팀 지원 방안
- AI 컴퓨팅 인프라 집중 지원: 확보한 AI 컴퓨팅 인프라는 기술력이 검증된 'AI 국가대표 정예팀'에 집중 지원할 계획이다.
- 정부의 지원 약속: 정부는 세계 최고 수준의 AI 모델을 개발할 수 있도록 집중 지원하겠다고 밝혔다.
- AI 핵심 인재 양성: AI 핵심 인재 양성과 해외 우수 인재 유치를 강화할 예정이다.
- AI 스타트업 육성: AI 활용과 산업화에서 세계 1등이 될 수 있도록 AI 스타트업 육성과 시장 창출을 지원하겠다고 강조하였다.
네이버의 하이퍼클로바X 모델
- 신모델 발표: 네이버는 저비용·고성능을 앞세운 '하이퍼클로바X 플래그십 모델'을 선보였다.
- 성능 개선: 신모델은 한국어, 영어, 코딩·수학 등 모든 분야에서 기존 모델의 점수를 앞질렀다.
- 비용 절감: 신모델에 활용된 파라미터 수는 기존의 40% 수준에 그쳤고, 운영비용은 기존 모델 대비 50% 이상 개선되었다.
- 기술적 특징: 더욱 강력해진 성능에도 불구하고 비용을 아꼈다는 것이 신모델의 주요 특징이다.
