배경훈 장관 "중소기업 위한 GPU 5만장 2028년까지 조기확보"
"중소기업 대상으로 GPU 수요를 조사한 결과 오는 2030년까지 총 14만 7천장이 필요한 것으로 나왔다. 과기정통부는 이 때까지 5만 장을 확보하려 한다. 2028년까지 조기달성하도록 할 것이다." 배경훈 과학기술정보통신부 장관이 4일 대전 한국에너지기술연구원에서 열린 AI for S&T 전문가 간담회 모두 인사말로 이같이 언급했다. 배 장관은 "필요한 GPU의 3분의 1인 30% 정도를 정부가 만들면, 나머지는 시장 투자로 어느정도 해결할 것"으로 기대하며 "올해 1.3만장을 포함해 내년까지 3만 7천장의 GPU를 확보할 것"이라고 말했다. 배 장관은 또 "GPU 확보는 우리가 앞으로 나아갈 체력을 만드는 일"이라며 "2030년이 아니라 가능하면 2028년까지 GPU 5만장을 조기 확보하려 한다"고 덧붙였다. 인공지능(AI) 활용 예도 설명했다. 배 장관은 "서울대 교수 한 분이 본래 AI를 했던 연구자도 아닌데, 바이오 분야에서 AI를 쓰더니 3년뒤 AI를 누구보다 잘쓰는 연구자가 돼 있었다"며 "과학기술 혁신위해 AI를 하는 사람들도 중요하지만, 현장 전문가들이 AI를 잘 써서 과학기술(S&T) 만드는게 중요하다는 걸 깨달았다"고 부연 설명했다. 배 장관은 "AI가 과학기술 분야를 바꿀 수 있다"며 "그런 측면에서 본다면 AI를 과학기술 분야에 적용해서 노벨 과학상 수상자도 배출해야 되는 것 아니냐. 실제 지난해 알파폴드 단백질 예측 만으로도 노벨상을 수상했다"는 말로 과학기술계에 대한 바람과 화두를 던졌다. 이어 AI사례 발표에서는 ▲김정호 KAIST 전기 및 전자공학과 교수의 '반도체 엔지니어링을 위한 에이젠틱 AI' ▲유용균 한국원자력연구원 인공지능응용연구실장의 '원자력 분야 에이전트 AI 적용' ▲김우연 KAIST 화학과 교수의 'AI 신약개발 기술개발과 현황' ▲박근완 KIST 천연물시스템생물연구센터 책임연구원의 'AI와 천연물 신약' ▲이제현 한국에너지기술연구원 에너지AI 계산과학실장의 '에너지 분야 AI활용 사례 ▲권오욱 ETRI 지능정보연구본부장의 '소비린 AI 전략'이 각각 소개됐다. 자유토론은 각 사례 발표를 하며 진행됐다. 김정호 교수 "지금은 지도교수, 에이젠틱 AI 비교 평가시 0.4점 앞서" 김정호 교수는 판별형 AI로 시작해 생성형 AI, 지금은 대리형(에이젠틱) AI 시대를 지나고 있다며 물리적 실행능력을 보유한 피지컬 AI로 거듭 진화중이라고 설명했다. 김 교수는 또 대만의 반도체 수호 전략을 소개하며, 삼성과 반도체 분야 R&D인력 현황을 비교해 관심을 끌었다. 김 교수에 따르면 파운드리에 삼성은 2만명, TSMC는 6만명, 시스템 반도체 분야에서는 삼성 시스템LSI가 1만명, 퀀컴은 4만 5천명을 보유했다. 지도교수와 에이젠틱 AI의 평점도 비교했다. 연구실 분위기와 인품, 강의 전달력, 실질인건비, 논문지도력 등을 기준으로 지도교수는 평점 5.0 만점에 4.0, AI는 3.6점이 나왔다고 설명했다. 아직은 아니더라도, 조만간 에이젠틱 AI가 교수직을 대체할 것이라는 역설적 해석이 가능했다. 과학기술에서 에이젠틱 AI 모델 성공요소로는 △분명한 목표, 서비스, 공정 개선, 비용절감, 경쟁력 향상 △시장의 규모, 사회적 공공성 △학습 데이터의 확보 가능성, 구체성 △멀티-도메인 전문가 확보 △기초 모델 확보 △모듈화, 확장 가능성 △재사용 가능성 등을 꼽았다. 이에 대해 김 장관은 데이터베이스 확보 문제와 비용에 대해 질문하며 관심을 드러냈다. 차세대 원자력 부문 AI에 대해서 유용균 실장은 "원자력분야 국제 경쟁력 확보를 위해 원자력 전주기 에이전트 AI 도입이 시급하다"고 강조했다. 김 장관 "원자력연 조직 전체에 AI 도입 가속화 가능할까" 질문도 김 장관은 "SMR(소형모듈 원자로) 개발 기간을 앞당길 수 있는 도구가 AI고, 프로세서를 개선할 수 있는 요소"라며 "원자력연 조직 전체 차원서 AI 도입의 가속화"에 대한 의견을 개진했다. 이에 대해 유용균 실장은 "AI 전면 도입에 100% 동의한다. 하지만, 관련 기술 인허가에 몇 년씩 걸리기도 한다"며 "AI로 대체되면 사실 연구자 일자리 걱정도 하지만 SMR 경쟁력 확보를 위해 AI를 설계 및 운용 과정에 적용해야 한다고 본다"고 답변했다. 김우연 교수는 "24시간 학습 4가지 물성 및 합성 경로 고려한 분자 생성을 하고 있다"며 AI를 이용하면 10분에 수 백개를 만든다"고 효율성을 강조했다. 또 GPU 등 구입비가 5억 원을 넘을 경우 전문 관리자가 있어야 하는 등 제약 조건이 따르는 불편이 있다고 애로를 호소했다. 김우연 교수는 "한국의 GDP가 2배가 되려면 결국 바이오 시장에 진입해야 한다"며 "바이오시장 전세계 규모가 2경 원, 의약품 시장만 2천조 원인데, 한국이 이 시장의 1.5%정도만 장악하면 된다"고 설명했다. 이외에 김 교수는 "전방산업 파급효과가 큰 인재양성+기초기술+산업화가 합쳐져 일체형 플래그십 프로젝트 등을 진행해야 하는데, 한국은 100개 과제로 쪼개져 개별 과제화하는 것 같다"는 의견도 제시했다. 이외에 박근완 KIST 책임연구원과 이제현 한국에너지기술연구원 실장은 AI를 천연물 신약 발굴이나 연구계획서 작성, 논문 및 서지정보 분석 시스템, 차세대 고성능 배터리 설계, 수요 맞춤형 열공급 제어 시스템(16개 건물군 적용 6300만원 절감) 등의 적용 사례를 소개했다. 마지막 사례 보고는 권오옥 ETRI 기능정보연구본부장이 진행했다. 권 본부장은 "돈이 많이 들수록 좋은 AI 지능이 나온다"며 과학 소버린 멀티모달 파운데이션 모델의 전반적인 개발 현황에 대해 언급했다. "AI 3대 강국 진입은 3위 하자는 것 아냐…강점 분야 1위 마땅" 배경훈 장관은 마무리 발언으로 "대한민국 AI 목표는 3대 강국 진입이지만, 3위를 하자는 것이 아니다"라며 "파운데이션 모델 등에서는 뒤질지 몰라도, 과학이나 제조 분야 등 강점이 있는 분야에서는 세계 1등을 해야한다"고 강조했다. 배 장관은 또 바이오나 에너지, 반도체, 원자력, 천연물 등의 분야 만큼은 세계 1등을 하도록 지원하겠다"며 "1년에 2~3차례씩 소통하며 끝까지 로드맵 갖고 계획 공유해 나가겠다"고 덧붙였다.
