[영상] 김동환 포티투마루 "독자 AI 모델 확보, 산업 주권·경제 경쟁력 좌우"
정부의 '독자 파운데이션 모델' 프로젝트가 2차 심사를 마친 가운데 국내 인공지능(AI) 산업계에서는 자체 AI 모델 확보가 단순한 기술 개발을 넘어 산업 주권과 경제 경쟁력을 좌우할 과제로 중요성이 부각되고 있다. 김동환 포티투마루 대표는 3일 영상 인터뷰에서 "AI를 자동차에 비유하면 파운데이션 모델은 엔진"이라며 "기술뿐 아니라 대규모 데이터와 그래픽처리장치(GPU) 등 막대한 컴퓨팅 자원이 필요한 영역이어서 민간 기업이 단독으로 감당하기에는 한계가 있다"고 말했다. 그는 "초거대 AI 모델 개발에는 많게는 조 단위 비용이 들고, 한 번의 학습·구동에도 수백억원이 소요될 수 있다"며 "정부가 GPU, 데이터, 전문 인력 등을 지원해 대기업뿐 아니라 스타트업도 도전할 수 있게 하는 것이 프로젝트의 취지"라고 설명했다. 해외 AI 의존, 기술·경제적 종속 우려 일각에서는 이미 성능이 높은 해외 AI 서비스를 활용하면 되는데 굳이 국내에서 대규모 비용을 들여 자체 모델을 개발해야 하느냐는 지적도 있다. 이에 대해 김 대표는 AI 기술의 통제권을 확보하는 일이 장기적으로 중요하다고 강조했다. 김 대표는 "AI는 특정 산업에만 쓰이는 기술이 아니라 생활과 산업 전반에 적용될 기반 기술"이라며 "외산 모델에 전적으로 의존하다가 공급 정책이나 이용 조건이 바뀌면 국내 기업과 기관의 AI 활용이 제약될 수 있다"고 말했다. 이어 "초기에는 해외 빅테크가 시장 선점을 위해 AI 서비스를 낮은 가격에 제공할 수 있지만, 특정 사업자에 대한 의존도가 높아진 뒤 가격이 오르면 산업 전반의 비용 부담으로 돌아올 수 있다"며 "외국 제품과 경쟁할 수 있는 자체 엔진, 자체 모델을 지속적으로 만들어가야 한다"고 밝혔다. 관련 업계에선 독자 파운데이션 모델 프로젝트를 둘러싸고는 '독자성'의 기준을 두고 논쟁도 이어지고 있다. 오픈소스 활용 범위와 해외 모델 증류 여부, 모델을 처음부터 자체 개발했는지 등이 주요 쟁점으로 거론됐다. 김 대표는 독자성을 단순히 '프롬 스크래치(from scratch)' 개발 여부로만 판단해서는 안 된다고 봤다. 그는 "모델 설계와 구현, 학습을 모두 독자적으로 했는지 등 관점에 따라 기준이 달라질 수 있다"면서도 "더 중요한 것은 이후에도 모델을 완벽하게 컨트롤하고 관리할 수 있느냐"라고 말했다. 그러면서 "필요한 기능과 기술을 지속적으로 추가하고, 문제가 생긴 부분을 수정·제어하며, 품질과 성능까지 관리할 수 있는 구조가 핵심"이라고 덧붙였다. 실사용성 강조한 2차 심사 2차 심사 과정에서는 벤치마크 최적화, 이른바 '벤치맥' 논란도 제기됐다. 특정 평가 문제와 유사한 데이터에 모델을 집중적으로 학습시켜 성능 수치만 끌어올린 것이 아니냐는 우려다. 김 대표는 관련 의혹은 확인할 사안이지만, 논란이 국내 AI 개발 투자 자체를 위축시켜서는 안 된다고 말했다. 그는 "모델의 실제 품질이 아니라 시험 점수만 높아 보이는 착시가 생길 수 있다는 점에서 문제 제기가 나오는 것"이라며 "확인할 것은 확인하고 정리할 것은 정리하되, 지속적인 투자와 개발은 이어가야 한다"고 밝혔다. 특히 이번 2차 평가에서 일반 국민이 실생활에서 AI를 사용하듯 모델을 평가하는 '국민평가단' 방식이 도입된 점을 긍정적으로 평가했다. 다만 평가 인원이 약 200명으로 제한됐고 테스트 시간 및 사례도 제한적이었다는 점은 보완 과제로 꼽았다. 김 대표는 "단순히 시험 문제를 푸는 벤치마크만으로 평가하기보다 실제 사용성을 함께 보는 방향으로 시장이 바뀌고 있다"며 "향후 평가에서는 더 많은 이용자가 직접 모델을 써보고 평가할 수 있도록 비중과 범위를 확대할 필요가 있다"고 제언했다. 3개 팀 경쟁 지속…"대형·멀티모달·업무 특화, 서로 다른 강점" 프로젝트는 초기 5개 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 현재 3개 팀이 경쟁을 이어가는 구조로 진행되고 있다. 잔류 팀은 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지다. 정부는 최종적으로 2개 팀을 선정해 추가 지원할 계획이다. 김 대표는 각 팀이 동일한 모델을 만드는 것이 아니라, 범용 초거대 AI라는 큰 목표 아래 서로 다른 강점을 살려 발전할 수 있다고 내다봤다. SK텔레콤에 대해서는 대규모 파라미터 모델 개발에 도전할 수 있는 역량을, LG AI연구원에 대해서는 멀티모달 기술 및 그룹 계열사의 현장 과제를 해결해 온 경험을 강점으로 꼽았다. 업스테이지는 기업 내 업무 문서 처리 분야에 대한 투자와 멀티모달 확장 가능성을 특징으로 들었다. 김 대표는 "큰 모델은 성능 측면에서 장점이 있지만 운영 장비와 비용 부담도 커진다"며 "대형 모델뿐 아니라 기업과 개인이 활용하기 쉬운 소형 모델, 이미지·영상·표·그래프 등을 처리하는 멀티모달 모델, 에이전틱 AI 기능까지 함께 발전시켜야 한다"고 말했다. 독자 파운데이션 모델은 향후 일반 국민이 활용하는 대화형 AI 서비스뿐 아니라 산업 AI 전환(AX), 공공 AX, 피지컬 AI 등 다양한 영역에 적용될 것으로 전망된다. 일부 모델은 이미 기업 협력이나 개발자 플랫폼을 통해 활용 가능한 구조를 갖추고 있으며, 정부는 '모두의 AI' 프로젝트를 통해 일반 이용자 대상 서비스도 준비하고 있다. 포티투마루 역시 자체 모델 개발과 함께 국내 AI 모델 기업들과 공동 개발 및 사업화를 추진하고 있다. 김 대표는 "국내 팀들이 힘을 모아 해외 시장에 진출하는 작업도 중요하다"며 "AI는 기업의 해외 진출 과정에서 필요했던 인력과 비용, 준비 부담을 낮추고 있어 국내 기업의 글로벌 도전 가능성을 키울 수 있다"고 말했다. 이어 "글로벌 흐름은 멀티모달과 에이전틱 AI로 향하고 있다"며 "국내 독자 모델도 이 같은 기능을 지속적으로 보강해, 국내 산업의 경쟁력을 높이고 해외 시장에서도 성과를 내는 기반이 되길 기대한다"고 말했다.
