[AI인재강국] 연구가 깊어지는 곳에 인재가 모인다
국가AI연구거점(NAIRL)은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다. [편집자주] 지난 10월6일 서초 AICT에서 국가 AI 연구거점의 오픈랩 행사인 'NAIRL 이노베이션 쇼케이스 2026'이 열렸다. 지난 7월 개최된 글로벌 AI 프론티어 심포지엄과 함께 거점이 해마다 여는 두 행사 가운데 하나로, 그간 쌓아 온 연구를 전면 개방해 공유하고 관심 있는 기업과 연구자를 만나 기술이전을 심도 있게 논의하는 자리다. 올해는 카이스트·고려대·연세대·포스텍에 걸친 거점 연구실들이 AI 기술 45건을 들고 나왔고, 전시는 연구실이 가진 해결책과 기업이 가진 문제를 맞추는 방식으로 네 구역으로 나뉘었다. 행사장 곳곳에서는 연구진이 직접 데모를 시연했다. '논문을 내지 못하면 도태된다(Publish or Perish)'는 논문 중심의 잣대가 아니라, 실제로 작동하는 결과물로 연구를 증명하라는 '보여 주지 못하면 살아남지 못한다(Demo or Die)'는 정신을 살린 것이다. 개회사를 마치고 전시장을 돌며 필자가 본 것은 단순한 기술이 아니라 3년차에 접어든 거점의 궤적이었다. 국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원으로 지난 2024년 출범했다. 정부가 AI 3대 강국을 목표로 세우면서 캐나다의 벡터 연구소(Vector Institute)와 밀라(Mila), 프랑스의 인리아(Inria)와 PRAIRIE, 일본 이화학연구소의 혁신지능통합연구센터(RIKEN AIP)처럼 국가 차원의 연구 구심점이 필요하다고 판단했고, 거점은 그 판단에 대한 답으로 설계됐다. 국내 4개 대학에서 우수한 연구성과를 올리고 있는 45개의 개별 교수 연구실이 하나의 과제 체계 아래 들어왔고 석박사 연구인력 200여 명이 함께한다. 개별 대학 체제에서는 만나기 어려운 연구실들이 같은 과제 안에서 결합하는 것, 이것이 거점의 출발점이자 가장 큰 자산이다. 거점의 연구는 세 개의 연구주제로 짜여 있다. 모델을 키울수록 성능이 좋아진다는 스케일링 법칙의 비용 한계를 경량화와 새로운 학습 알고리즘, 데이터 효율화로 넘어서는 연구, 시각과 언어와 감각 데이터를 통합해 로봇이 물리 환경에서 스스로 판단하고 행동하게 하는 로봇 파운데이션 모델 연구, 그리고 영상과 분자 구조, 시계열까지 실제 물리와 생물학의 법칙을 지키며 생성하는 고차원 생성 모델 연구다. 세 주제 모두 미래지향적인 원천기술을 개발하는 기초연구다. 절대 규모의 컴퓨팅과 자본으로 겨루기 어려운 한국이 원천기술에서 자리를 만들려면 이 층위를 붙잡아야 한다는 것이 거점 교수들이 뜻을 모아 내린 판단이었다. 출범 이후 거점 교수진은 이 세 주제의 성과를 세계 최상위 학술대회에 꾸준히 발표해 왔다. 10월 전시장에 놓인 45건의 기술과 데모는 바로 그 논문들을 바탕으로 만든 것이다. 3년차의 거점이 확인한 것은 세 가지다. 첫째, 기초연구는 국경을 넘을 때 깊어진다. 데이터와 컴퓨팅은 규제에 묶여 국경을 넘기 어렵지만, 연구자와 지식은 넘을 수 있고 지식은 나눠도 줄지 않는다. 거점에는 출범 때부터 해외 석학급 교수 19명이 국내 연구진과 짝을 이뤄 참여해 왔다. 기관 간 협력은 지난해 7월 일본 RIKEN AIP, 12월 캐나다 이바도(IVADO)와의 협약으로 시작해 올해 7월 서울에서 한 번에 가시화됐다. ICML 직전 연 글로벌 AI 프론티어 심포지엄에 국내외 연구자와 산업계 1000여 명이 모였고, 이어 벡터 연구소와 협약을 맺었으며, 이달에는 프랑스 PRAIRIE와도 손을 잡았다. AI 주권에 수조 원을 투입하는 세 나라의 대표 연구기관들이 한국의 파트너로 거점을 택한 것이다. 둘째, 인재는 환경이 있어야 모이고 남는다. 컴퓨팅과 데이터는 투자하면 늘릴 수 있지만, 사람은 도전할 만한 환경이 없으면 머물지 않는다. 거점이 만들려 한 것은 국내 연구진이 해외 석학들과 머리를 맞대고 우리가 풀어야 할 난제를 치열하게 공략하는 환경이다. 석박사 대학원생 200여 명은 그 한가운데서 세계적 연구자들과 같은 문제를 붙잡고, 해외 연구기관과 글로벌 기업으로 파견되며, 전시장에서는 기업의 질문을 직접 받아 적는다. 이 과정에서 이들은 한국 AI를 이끌 차세대 핵심 연구자로 성장한다. 셋째, 기초연구는 현장을 만날 때 새로운 질문을 얻는다. 다만 대학의 연구와 기업의 당면 문제는 시간의 단위가 다르다. 기업은 분기와 제품 주기로 움직이고 기초연구는 수년에 걸쳐 쌓인다. 대학 연구를 산업의 일정에 억지로 맞추면 연구도 산업도 얻는 것이 없다. 그래서 거점은 둘을 붙이는 대신 만나는 자리를 만들었다. 협력 기업 12곳과의 파트너십 위에 지난해 6월 첫 오픈랩을 열었고, 올해는 참가 기업에 45개 기술을 미리 정리해 건네고 사전 예약과 현장 매칭으로 산학 간 일대일 상담을 주선했다. 그 테이블에서 나온 것은 연구실 안에서는 보이지 않던 질문들이었다. 고온다습한 비닐하우스는 농업 로봇에게 가혹한 환경이라 로봇의 센서가 고장 나도 AI는 강건하게 버텨야 한다는 이야기, 그럴듯한 서울의 모사가 아니라 실제 서울이어야 한다는 이야기, 치매 진료용 AI는 병원 폐쇄망 안에서 돌아가야 한다는 이야기. 센서 고장에도 흔들리지 않는 AI, 현실을 그대로 재현하는 생성, 폐쇄망 안에서도 돌아가는 가벼운 모델은 모두 거점의 세 연구주제가 아직 풀지 못한 기초연구의 질문이기도 하다. 현장의 다양한 이야기에서 새로운 기초연구를 발굴하는 것이 거점의 몫이다. 앞으로 할 일은 세 연구주제를 다음 단계로 끌어올리는 것이다. 적은 자원으로 더 믿을 수 있는 모델을, 실제 환경에서 검증되는 로봇을, 현실의 법칙을 지키는 생성 모델을 만드는 각 주제의 다음 질문이 정해져 있고, 감사하게도 정부가 지난해 대규모로 확보하고 지원한 그래픽처리장치(GPU) 인프라는 그 질문을 더 큰 규모로 실험할 수 있게 해 줄 것이다. 해외 파트너와의 협약은 방문연구와 연구자 교류 같은 실제 왕래로 구체화하고, 오픈랩에서 접수한 기업 수요는 공동연구와 기술이전으로 이어간다. 법칙 하나를 넘고 로봇 하나를 현장에 세우는 데는 수많은 실패와 몇 년의 시간이 들고, 그 시간을 지탱하는 것은 거점이 다음 단계로 이어질 수 있도록 하는 일관된 뒷받침이다. 정부가 거점에 기대한 것이 세계가 함께 일하고 싶어 하는 한국의 AI 연구 구심점이라면, 거점은 그 기대에 연구와 사람으로 답하려 한다. 넉 달 동안 이 지면에 글을 보내 준 국내외 필진께 감사를 전하며, 10월 서울 서초에서 받아 적은 질문들이 새로운 연구가 되어 돌아오기를 기대한다.
