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韓 LLM 만들 'AI 국가대표' 선발 시동…하정우 입김 작용할까

약 2천억원이 투입되는 글로벌 톱 수준의 거대언어모델(LLM)을 만들 '인공지능(AI) 국가대표 정예팀' 선발전이 이달부터 본격화된다. 17일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 이르면 이번주, 늦어도 다음주 초쯤 '국가대표 초거대 AI 모델 육성' 사업, 일명 '월드베스트 LLM(World Best Language Model, WBL)' 사업자 선정을 위한 제안요청서(RFP)를 공고한다. 이 사업은 AI 정예팀을 선발해 단시간에 세계 최고 수준의 LLM을 개발할 수 있도록 필요한 데이터와 그래픽처리장치(GPU) 등 핵심 인프라를 전폭적으로 지원하는 것이 주 내용이다. 투입 예산은 1천936억원으로, 선발된 기업에겐 최대 3년간 GPU와 데이터, 인재 등 필요한 자원을 집중적으로 지원한다. 이경우 국가인공지능위원회 지원단장은 지난 2월 브리핑을 통해 "파운데이션 모델인 월드 베스트 LLM이 연내 나와줘야 효과가 있을 것"이라며 "예를 들어 10팀을 뽑아 한 팀이 GPU가 1천 개 이상 필요하다면 그걸 1년 동안 마음껏 쓸 수 있도록 해야 한다"고 설명했다. 그러면서 "세계적인 제도와 비교해 파격적으로 지원하라는 요청이 있었기에 그걸 감안해서 과기정통부에서도 실행 계획을 잡을 것"이라며 "여야정 협의체에서도 지원 방안을 강구해줄 것"이라고 덧붙였다. 업계에선 과기정통부가 이에 맞춰 오는 7월까지 사업자 평가를 마무리 해 최종 정예 개발팀 선발을 마무리 할 것으로 봤다. 최대 5개의 정예 개발팀이 선발될 예정으로, 대기업 3곳, 중소기업 2곳이 사업자로 선정될 가능성이 높은 것으로 점쳐졌다. 정부는 기업 규모나 오픈소스 수준 등에 따라 자부담도 최소화하겠다는 방침을 내세우고 있다. 이 프로젝트는 ▲신규 파운데이션 모델을 스크래치부터 개발하는 방식 ▲기존 모델을 고도화하고 산업 특화형 모델로 확장하는 방식으로 나뉜다. 이를 위해 정부에선 선정 기업에게 올해까지 GPU를 민간 임차 방식으로 제공한 후 내년부터 국가AI컴퓨팅센터가 구매한 GPU 자원을 직접 투입시킬 방침이다. 또 데이터는 공통적으로 사용할 수 있는 저작물 기반 데이터셋과 각 팀의 요구에 맞춘 데이터 구축·가공 작업을 병행 지원한다. 여기에 해외 우수 연구자 유치 시 인건비와 체제비도 매칭 방식으로 지원된다. 정부는 선정 기업들이 개발한 모델을 향후 공공사업에 우선 활용하도록 연계할 방침이다. 또 AI 생태계와 실사용 환경 연동에도 적극 나설 계획이다. 과기정통부 관계자는 "이번주에 사업 공고를 내는 것이 일단 목표"라며 "자세한 내용은 현재로선 밝히기 어렵다"고 말했다. 이처럼 정부가 WBL 프로젝트를 추진한다고 나서자 일부 기업들은 자체 LLM을 갖고 있다는 점을 앞세워 도전 의사를 적극 내비치고 있다. 현재 사업에 관심을 보이고 있는 곳은 네이버와 LG AI연구원, 삼성, KT, SKT, 코난테크놀로지, NC AI, 이스트소프트, 업스테이지 등으로 알려졌다. 가장 의지를 보이는 곳은 코난테크놀로지다. 이곳은 국내 처음으로 지난 2023년 자체 개발한 LLM '코난 LLM'을 선보인 데 이어 이듬해에는 미국 스탠퍼드대 에코시스템 그래프에 등재되며 한국을 대표하는 소버린 AI로 인정 받았다. 또 출범 3년차를 맞은 '코난 LLM'은 현재 공공과 민간을 아우르는 다양한 현장에 도입됐으며 올해 4월에는 국내 유일의 추론 통합모델인 'ENT-11'을 선보이며 '딥시크 R1' 대비 우수한 추론 성능을 입증하기도 했다. 최근에는 국산 AI 기술의 자립과 실질적 경쟁력 확보를 위해 반도체 기업인 리벨리온과도 적극 협력에 나서 기업형 AI 서버 '코난 AI 스테이션 서버'를 출시해 주목 받았다. 이스트소프트도 이날 자체 개발한 LLM '앨런 LLM'을 정식 출시하며 공개적으로 WBL에 도전장을 던졌다. 특히 AI 검색 엔진에 최적화된 자체 LLM을 개발하며 에이전틱 AI(Agentic AI) 서비스화에 있어 독립적인 기술 생태계를 구축하게 됐다는 점에서 경쟁력이 있다고 자신하고 있다. 이 중 업계에선 LG AI연구원과 함께 네이버, NC AI, 코난테크놀로지, 업스테이지 등 5곳을 사업자에 선정될 유력 기업으로 보고 있다. 특히 LG AI연구원은 2021년 12월 최초로 '엑사원 1.0'을 공개한 후 다양한 버전을 선보이며 지속적으로 고도화 해 왔던 만큼 사업자로 선정되기 충분한 요건을 갖췄다는 평가다. 네이버 역시 자체 개발한 초대규모 생산형 AI 언어모델인 '하이퍼클로바'를 갖고 있다는 점이 강점으로 꼽혔다. NC AI는 국내 게임사 최초로 자체 개발해 지난 2023년 공개한 생성 AI 언어모델 '바르코 LLM'으로 패션, 미디어 등 다양한 영역에서 사업을 펼치고 있다는 점에서 주목받고 있다. 업스테이지는 LLM 모델 '솔라'와 광학문자인식(OCR) 기반 '다큐먼트 AI' 등 자체 솔루션을 보유하고 있다. 업계 관계자는 "이제는 외부 모델을 가져와 파인튜닝(미세 조정)하는 방식만으로는 세계 시장에서 기술적으로 차별화 할 수 없을 것"이라며 "한국이 자체 파운데이션 모델 개발에 지금 집중하지 않으면 AI 시장에서 더 뒤처져 선두 그룹과 격차가 더 벌어지게 될 것"이라고 우려했다. 하지만 일각에선 최근 네이버클라우드 AI 혁신센터장 출신인 하정우 AI 미래기획수석이 최근 임명되면서 WBL 프로젝트 사업자 공고가 더 늦춰질 것이란 전망도 내놨다. 하 수석이 GPU를 더 적은 기업에게 몰아줘야 한다고 주장해왔던 만큼, 과기정통부가 준비했던 요건이 달라질 수 있다고 봐서다. 업계 관계자는 "하 수석이 그간 얘기했던 것을 보면 한 곳에 좀 더 힘을 몰아줘야 한다는 식인데, 만약에 이 같은 안으로 변경이 된다고 하면 네이버와 경쟁을 다른 기업들이 제대로 할 수 있을지 의문이 든다"며 "정부가 당초엔 5개 기업을 선정할 것이라고 했지만, 하 수석이 선임된 후 몇 개 기업을 선정할 지에 대한 것도 가늠이 안돼 답답하다"고 하소연했다. 그러면서 "WBL 프로젝트 공고도 사실 지난주쯤 나올 거라고 했다가 시기가 밀려 결국 하 수석이 임명된 후 정부가 요건을 새롭게 만든다는 얘기들도 나오고 있다"며 "이렇게 되면 과기정통부에서 말한 대로 이번주에 공고가 나올 수 있을지도 미지수"라고 덧붙였다. 이에 대해 과기정통부 관계자는 "이전부터 준비를 해왔던 프로젝트"아려 "그 사이에 정권이 바뀌었고 AI 수석도 새로 오긴 했지만, 원래 준비했던 대로 (공고를 내려고) 하고 있다"고 강조했다.

2025.06.17 17:37장유미 기자

"손·발 달린 AI"…엔비디아, 로봇·자율주행 위한 '물리 AI' 본격화

엔비디아가 '피지컬 인공지능(AI)' 기술을 앞세워 로보틱스·자율주행·의료 산업 공략에 나선다. 시뮬레이션과 합성 데이터를 결합함으로써 AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비해 휴머노이드 로봇·의료 로봇·자율주행차를 위한 핵심 기술을 준비하는 모양새다. 엔비디아는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 'GTC 2025'에서 물리 AI 관련 주요 기술을 공개한다. 지난 17일 개최돼 닷새간 진행되는 이 행사에서 회사는 ▲디지털 트윈 기반 시뮬레이션 '옴니버스' ▲AI 물리 세계 모델 '코스모스' ▲로봇 및 자율주행 플랫폼 '아이작' 등 다양한 신기술을 발표할 예정이다. 회사는 물리 AI 개발을 위해 세 가지 핵심 컴퓨팅 인프라인 'DGX', '옴니버스·코스모스', 'AGX'를 기반으로 산업 혁신을 추진한다. AI 학습부터 시뮬레이션, 실제 배포까지 모든 과정에서 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 목표다. 디지털 트윈 기반의 '옴니버스'는 로봇·자율주행차의 가상 환경 테스트를 지원한다. AI는 현실 세계 데이터를 그대로 학습하기 어려운 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 옴니버스를 활용해 현실과 유사한 가상 공간을 구축하고 AI가 실제 환경에서 작동하기 전에 충분한 시뮬레이션을 거칠 수 있도록 했다. '코스모스'는 AI가 물리 세계를 이해할 수 있도록 돕는 '월드 파운데이션 모델'을 제공한다. '코스모스 예측' 모델은 AI가 시각적 데이터를 분석해 특정 대상의 다음 행동을 예측하도록 지원한다. '코스모스 리즌' 모델은 이미지·영상 속 사물의 속성을 분석하고 맥락을 이해하는 기능을 수행한다. 또 엔비디아는 로봇 개발을 위한 '아이작(Isaac)' 시리즈를 공개한다. 이 시리즈는 휴머노이드 로봇, 물류 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 설계됐다. '아이작 그루트 N1'은 세계 최초의 오픈형 휴머노이드 AI 모델이다. 이 모델은 특정 로봇 제조사에 종속되지 않고 다양한 하드웨어 환경에서 활용할 수 있다. 또 AI가 빠르게 적응하도록 설계된 '듀얼 시스템 아키텍처'를 적용해 직관적이고 정교한 작업 수행이 가능하다. 의료 산업에도 AI 도입이 본격화되고 있다. 엔비디아는 제너럴 일렉트릭 헬스케어와 협력해 '아이작 헬스케어' 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 AI를 활용한 의료 영상 분석·로봇 수술·자동화 진단을 지원한다. 특히 초음파·엑스레이 분석에 AI를 도입해 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아는 자동차를 '운송 로봇'으로 정의하고 자율주행 AI 개발을 위한 투자도 강화하고 있다. 이를 위해 GM·현대차 등과 협력해 AI 팩토리·자율주행 기술을 공동 개발하고 있다. GM과의 협력은 엔비디아가 자동차 산업에서 차지하는 역할을 보여주는 대표적인 사례다. GM은 자율주행차 개발을 위한 클라우드 AI 학습부터 디지털 트윈 활용을 통한 제조까지 엔비디아 기술을 전방위적으로 도입하고 있다. 현대차는 AI 학습 및 시뮬레이션 개발에서 엔비디아와 협력 중이며 향후 자율주행 차량용 AI 시스템 개발로 협력을 확장할 가능성이 크다. 엔비디아는 자율주행의 안전성을 높이기 위해 '할로스(Halos)'라는 풀스택 자동차 안전 시스템도 발표했다. 이 시스템은 차량 설계 단계에서부터 AI 기반 안전 검증을 진행하고 실제 차량 운행 중에도 AI의 위험 감지 능력을 강화하는 역할을 한다. AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하나 실제 환경에서 모든 데이터를 수집하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 AI 학습을 위한 '합성 데이터 블루프린트'를 공개했다. 이 기술을 활용하면 소수의 실제 데이터만으로도 수십만 건 이상의 AI 학습 데이터를 생성할 수 있다. 일례로 기존에는 사람이 직접 촬영하거나 수집해야 했던 로봇 동작 데이터를 시뮬레이션으로 자동 생성해 AI 학습 시간을 크게 단축할 수 있다. 실제로 엔비디아는 150개의 GPU로 단 11시간 만에 78만 개의 휴머노이드 로봇 동작 데이터를 생성했다. 이는 기존 방식 대비 50배 이상의 생산성 향상을 의미한다. 이같이 엔비디아는 이번 GTC 2025에서 AI가 단순한 소프트웨어가 아니라 현실 세계에서 직접 작동하는 '물리 AI'로 확장될 것임을 강조했다. 레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 부문 부사장은 "AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구에서 벗어나 실제 환경에서 동작하는 기술로 진화하고 있다"며 "디지털 트윈·합성 데이터·자율주행·로보틱스 기술을 통해 물리 AI 시장을 선도할 것"이라고 말했다. 알리 카니 엔비디아 오토모티브 부문 부사장은 "자율주행 기술의 상용화를 위해 AI의 안전성과 신뢰성이 핵심 과제가 될 것"이라며 "다양한 AI 안전 솔루션을 통해 업계 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.03.19 05:00조이환 기자

구글·엔비디아, 멀티모달 뛰어넘다…"다음 세대는 '물리 AI'"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [김미정의 SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [김미정의 SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI)과 보안 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 구글과 엔비디아가 인공지능(AI)을 한 단계 끌어올린 기술을 공개하면서 새 AI 시대를 예고했다. 8일 업계에 따르면 구글은 월드 모델 개발팀을 꾸려 멀티모달을 뛰어넘은 AI 생태계 청사진을 공유했다. 엔비디아는 물리 AI 구현을 돕는 '엔비디아 코스모스' 도구를 공개했다. 구글은 현실을 가상 세계에서 실시간 시뮬레이션·예측할 수 있는 월드 모델 개발팀을 꾸렸다고 발표했다. 해당 팀은 딥마인드 소속으로 운영되며 팀 브룩스 연구원이 해당 업무를 담당한다. 그는 지난해 10월 오픈AI에서 비디오 생성기 '소라' 개발에 참여한 바 있다. 월드 모델은 외부 환경을 학습해 이를 가상세계에서 구현·예측할 수 있다. 가상에서 특정 시나리오를 테스트하거나 별도 전략을 학습하는 원리다. 이에 모델이 실제 환경에서 데이터를 직접 쌓지 않아도 기존보다 더 나은 의사 결정을 내는 식이다. 월드 모델은 비전 모델과 메모리 모델, 예측 모델을 결합해 작동한다. 단순히 문자와 이미지를 인식·생성하는 멀티모달보다 한 단계 더 성숙한 모델로 평가받고 있다. 구글 개발팀은 자사 '제미나이'와 '비오' '지니' 개발 연구 경험을 바탕으로 월드 모델을 구축할 방침이다. 제미나이는 구글의 대표 멀티모달 모델이며 비오는 비디오 생성 모델이다. 지니는 게임·3D 환경을 실시간 시뮬레이션할 수 있는 모델로 현실을 3D 세계에 구현할 수 있는 기능을 갖췄다. 구글은 이 모델들을 통합해 기존보다 한 단계 업그레이드한 월드 모델을 구축할 목표다. 젠슨 황 "차세대 AI 개척지는 '물리AI'에 있다" 엔비디아는 이번 CES에서 물리 AI 구현을 돕는 도구 엔비디아 코스모스를 발표했다. 엔비디아 코스모스는 월드 모델과 토크나이저, 영상 프로세싱 파이프라인으로 작동한다. 사용자는 코스모스를 통해 현실에 구축할 빌딩 설계 도면을 제작하거나 자동차 제작 등 물리 AI 시스템을 구축 작업을 할 수 있다. 물리 AI는 현실 속 물리적 법칙을 이해할 수 있는 AI다. 물리적 법칙을 알 수 있기 때문에 실제 환경에 맞는 자동차나 건물 설계를 시뮬레이션을 통해 진행할 수 있다. 이에 업계에서는 물리 AI가 멀티모달 기술을 뛰어넘은 시스템으로 평가하고 있다. 보통 멀티모달은 이미지나 문자, 영상 등을 생성할 수는 있다. 다만 실제 환경을 고려한 물체나 설계 작업을 수행할 수는 없다. 멀티모달이 특정 환경에 대한 물리적 상태를 이해할 수 없기 때문이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO도 "앞으로 AI의 차세대 개척지는 물리 AI"일 것이라고 CES 기조연설을 통해 밝힌 바 있다. 이날 황 CEO는 코스모스가 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 세계를 동영상 형태로 만들 수 있다고 도구 원리를 설명했다. 사용자는 코스모스를 통해 현실에 구축할 빌딩 설계 도면이나 자동차 제작, 특정 훈련 시나리오 검색, 모델 작동 테스트 등을 수행할 수 있다. 그는 "코스모스 목표는 AI 모델에 예측과 멀티모달 시뮬레이션 기능을 지원하는 것"이라며 "발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적 행위를 선택할 수 있게 돕는 것"이라고 강조했다. 이어 "거대언어모델이 생성형 AI를 혁신한 것과 같은 수준의 영향력을 보일 것"이라고 내다봤다.

2025.01.08 17:30김미정 기자

"현실과 똑같은 가상 구현"…구글, '월드 모델' 개발 착수

구글이 현실을 가상 세계에서 예측·시뮬레이션 할 수 있는 인공지능(AI) 모델 개발팀을 꾸렸다. 7일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글은 이같은 '월드 모델' 개발에 나섰다. 구글 딥마인드에서 해당 업무를 맡았으며 브룩스 연구원이 팀을 이끌 예정이다. 브룩스는 지난해 10월 오픈AI에서 비디오 생성기 '소라' 개발에 참여했다. 해당 팀은 구글의 제미나이와 비오, 지니 개발 연구 바탕으로 꾸려진다. 제미나이는 구글의 대표 멀티모달 모델이며 비오는 비디오 생성 모델이다. 지니는 게임·3D 환경을 실시간 시뮬레이션할 수 있는 모델로 현실을 3D 세계에 구현할 수 있는 기능을 갖췄다. 구글은 이 모델들을 통합해 기존보다 한 단계 업그레이드한 월드 모델을 구축할 목표다. 월드 모델은 물리·가상 세계의 구조, 동작, 규칙을 학습하고 이를 기반으로 시뮬레이션할 수 있도록 설계된 AI 모델이다. 해당 모델은 환경을 이해하고 그 안에서 일어날 수 있는 상황을 예측하거나 생성할 수 있다. 스타트업과 다른 빅테크도 월드 모델 개발에 뛰어든 바 있다. 페이페이 리 스탠포드대학교 교수는 월드랩스를 설립해 해당 모델 개발에 착수했다. 이스라엘 스타트업 데카르드, 오디세이도 해당 모델을 개발 중이다. 리 교수는 "월드 모델은 AI 능력을 언어 중심적 이해를 넘어 자연과 물리 세계, 우주까지 영역을 확장할 수 있을 것"이라며 "증강현실(AR)·가상현실(VR) 기술 발전에 기여할 수 있을 것"이라고 자신했다. 다만 일반 멀티모달보다 데이터 학습·훈련에 드는 시간이 상당해 구체적 출시 시기는 미정이다. 저작권 문제도 여전히 해결되지 않았다. 테크크런치는 "다수 월드 모델은 비디오 게임 영상 기반으로 훈련됐다"며 "이런 비디오가 허가 없이 사용되면 모델을 개발한 기업이 소송 대상이 될 수 있다"고 분석했다.

2025.01.07 09:41김미정 기자

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