“올해 안에 깃발 꽂는다” — 국산 LLM·피지컬 AI로 승부수
“올해 안에 깃발 꽂는다” — 국산 LLM·피지컬 AI로 승부수
1. K-AI, 닫힌 성에서 광장으로
연내 첫 국산 거대언어모델(LLM)이 공개된다. 정부가 지원한 한국형 파운데이션 모델 팀 다섯 곳이 초기 성과를 내놓는 일정이 잡혔다. 완성본은 오픈소스로 풀어 국내 연구진과 기업, 일반 사용자까지 누구나 가져다 개선할 수 있도록 설계한다. 폐쇄형 생태계로는 세계 속 속도를 따라잡을 수 없다는 판단이다.
또한 목표는 단순 대화 엔진을 넘어선다. 모델이 상황을 해석하고 실제 조치를 실행하는 거대행동모델(LAM)로 확장해, 소프트웨어와 하드웨어의 경계를 흐리는 ‘액션 중심 AI’로 고도화한다. 한마디로, 말하는 AI에서 움직이는 AI로 체급 전환을 시도한다.
2. 소버린을 넘어 ‘포용적 AI’로의 선회
프로젝트의 출발점은 자주성에 있었다. 다만 장관은 ‘국가 주권형’에 머무르지 않고, 글로벌 개발자가 택하고 해외 자본이 함께 뛰는 개방형 전략을 병행하겠다고 못 박았다. 규칙을 우리만의 울타리 안에서 만들기보다, 우리 규칙을 세계가 채택하게 만드는 길을 택한다는 얘기다.
한국이 파고들 틈새로는 피지컬 AI가 지목됐다. 제조, 의료, 방위, K-콘텐츠, 조선 등 데이터가 설비·현장과 맞물린 분야에 AI를 깊숙이 심어 “미국의 소프트웨어, 중국의 제조력”이 압도하는 판세에서 다른 각도로 승부하겠다는 계산이다. 공장 한 켠의 로봇, 병동의 보조 시스템, 드라마 제작 파이프라인에서 바로 성과가 튀어나오는 구조를 염두에 둔다.
3. 해킹이 먼저 오면? 조사도 먼저 간다
최근 통신사 연쇄 침해로 드러난 허점을 고치기 위해, 기업의 자진 신고 이전에도 정부가 직권으로 조사에 착수할 수 있도록 제도 개선을 추진한다. 공격의 양상은 AI 고도화와 함께 더 정교해졌지만 방어는 기업 단위의 분투에 머물러 있다. 장관은 “국가 차원의 대응력을 끌어올리는 구조 개편이 불가피하다”는 입장이다.
핵심은 속도와 권한이다. 사고 인지—분석—조치의 사슬을 정부가 앞단에서 잡아당겨 피해 확산을 줄이고, 재발 방지 규범을 업계 전반으로 신속히 공유·강제하는 체계를 만들겠다는 구상이다.
4. 인프라와 인재: 병목을 뚫는 하드 파워
‘AI 3강’으로 도약하려면 가장 먼저 컴퓨팅 자원과 전문 인력의 병목을 풀어야 한다. 정부는 GPU 5만 장을 2028년까지 확보하고, 수요에 맞춰 최대 20만 장까지 단계적 확대를 검토 중이다. 전력 문제는 소형모듈원전(SMR) 개발을 2030년 초를 목표로 추진해 데이터센터 전력 수요 급증에 대비한다. 동시에 현장 문제 해결형 교육 모델인 AX(인공지능 전환) 대학원을 새로 열어, 모델 연구자와 시스템 엔지니어, 현장 도메인 전문가를 한 데 묶는 인재 풀을 키운다.
이 같은 ‘하드 파워’ 확충은 K-AI와 LAM의 지속적 학습·실험·배포 파이프라인을 뒷받침하는 기반으로 작동한다. 연구실에서 나온 아이디어가 서버와 공장 라인을 통과해 생활과 산업의 효율로 변환되는 시간을 줄이는 것이 목표다.
5. 거버넌스 리셋: R&D 35조의 성과를 묻다
장관은 다음 달 과학기술부총리를 겸하며 범부처 조율의 운전대를 잡는다. 사상 최대 수준의 연구개발 예산 35조 원이 흩어지지 않도록, 중복 사업을 걷어내고 부처 간 전략을 한 방향으로 정렬하겠다는 계획이다. “정책의 목표—데이터—집행—평가”로 이어지는 링을 닫아, 퀀텀 점프가 아니라 지속 가능한 가속을 만들어 내겠다는 메시지다.
요컨대 올해는 ‘국산 LLM’이 깃발을 꽂는 시작점, 내년 이후는 피지컬 AI와 LAM이 산업 현장에서 체감을 키우는 전개 국면이다. 경주마의 순발력과 장거리 버티는 폐활량을 동시에 요구받는 만큼, 제도·인프라·인재라는 세 발이 같은 속도로 달려야 완주가 가능하다.
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