한국형 챗GPT, 가능할까? – AI 국대 선발 프로젝트 분석

최근 정부가 ‘AI 국가대표 정예팀’을 선발하여 한국형 챗GPT 개발을 추진한다고 발표했습니다. 이는 인공지능(AI) 기술 경쟁이 국가 간 대결로 확대되는 상황에서, 한국이 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖추기 위한 중요한 전략이라고 볼 수 있습니다. 이번 글에서는 정부의 AI 국가대표 프로젝트 개요와 그 기대 효과를 살펴보겠습니다.

한국형 챗GPT, 가능할까? – AI 국대 선발 프로젝트 분석

AI 국가대표 프로젝트란?

정부는 세계 최고 수준의 대형언어모델(LLM)을 개발하기 위해 AI 국가대표 프로젝트인 ‘월드 베스트 LLM’ 프로젝트를 추진합니다. 이를 위해 AI 연구 역량이 뛰어난 정예팀을 선발하고, 데이터 및 그래픽처리장치(GPU) 등 핵심 인프라를 집중적으로 지원할 계획입니다. 정부는 가능하면 1년 이내에 한국형 LLM을 개발할 수 있도록 적극적으로 투자할 예정입니다.

또한, AI 인재 발굴과 기술 개발을 촉진하기 위해 ‘글로벌 AI 챌린지’라는 대규모 경진대회를 개최할 계획입니다. 이를 통해 국내외 AI 인재를 확보하고, 우수한 기술을 보유한 기업 및 연구진이 적극적으로 참여할 수 있도록 유도할 것으로 보입니다.

AI 국가대표 프로젝트인 ‘월드 베스트 LLM’ 프로젝트 추진 현황

구분	내용
프로젝트명	월드 베스트 LLM 프로젝트
목표	세계 최고 수준의 대형언어모델(LLM) 개발
추진 배경	글로벌 AI 경쟁 심화에 대응, AI 3대 강국 도약 목표
핵심 전략	- AI 국가대표 정예팀 선발
	- 데이터 및 GPU 등 핵심 인프라 지원
	- 글로벌 AI 챌린지 개최
컴퓨팅 인프라 확충	- 2025년까지 1만 8000장 GPU 확보
	- AI 컴퓨팅 센터 중심으로 1만 장 확보
	- 슈퍼컴퓨터 6호기 구축(8000장 GPU)
데이터 개방 확대	- 공공·민간 데이터 개방 확대
	- 비정형 원본 데이터 활용 가능(자율주행 외 산업 확대)
국산 AI 반도체 도입	- 2030년까지 국가 AI 컴퓨팅 센터 내 국산 AI 반도체 비율 50% 목표
기대 효과	- AI 기술 경쟁력 강화
	- AI 연구 인프라 확충
	- 국내 반도체 산업 발전 기여

프로젝트의 기대 효과

현재 한국의 AI 기술력은 미국, 중국, 유럽에 비해 1년 이상 뒤처져 있는 것으로 평가됩니다. 이번 프로젝트를 통해 글로벌 AI 경쟁에서 도태되지 않도록 국가 차원의 집중적인 지원이 이루어질 전망입니다.

AI 연구 인프라 확충정부는 2025년까지 1만 8000장의 첨단 GPU를 확보하고, AI 컴퓨팅 센터 및 슈퍼컴퓨터 6호기 구축을 통해 연구 인프라를 대폭 강화할 계획입니다. 이는 AI 연구자들에게 보다 나은 환경을 제공하고, 새로운 기술 개발을 촉진할 것으로 기대됩니다.

한국 vs 미국, 중국, 유럽 AI 경쟁력 비교

구분	한국	미국	중국	유럽(EU)
AI 연구 역량	세계 7~10위권	세계 1위, 최상위 AI 연구진 보유	2위, AI 논문 수 및 특허 출원 세계 최상위권	3위, AI 연구 및 기술 표준화 주도
대형언어모델 (LLM) 개발 수준	초보적 단계, 글로벌 LLM 대비 성능 격차 존재	GPT-4 등 초거대 LLM 보유	Baidu, Alibaba, Tencent 등 자체 LLM 개발	Mistral, Luminous 등 유럽형 LLM 개발 중
컴퓨팅 인프라	2025년까지 1.8만 장 GPU 확보 목표	세계 최상위급 AI 슈퍼컴퓨터 보유	자체 GPU 생산 및 활용 증가	EuroHPC 슈퍼컴퓨터 프로젝트 진행 중
데이터 활용 및 개방	공공·민간 데이터 개방 확대 중	방대한 데이터 자원 및 클라우드 인프라 활용	국가 차원 데이터 수집 및 활용 정책 강화	GDPR 규제로 데이터 활용 제약 존재
AI 반도체 개발	2030년까지 국산 AI 반도체 50% 목표	NVIDIA, AMD 등 세계 최강 AI 반도체 기업 보유	자체 AI 반도체 개발 가속화 (Huawei Ascend 등)	유럽 내 AI 반도체 기업 육성 중 (Graphcore 등)
정부 지원 및 투자	‘월드 베스트 LLM 프로젝트’ 등 국가적 지원 확대	연방 정부 및 빅테크 기업 중심 대규모 투자	정부 차원의 AI 굴기 정책 강력 추진	EU 차원의 AI 규제 및 지원 병행

 

국산 AI 반도체 발전 기여정부는 2030년까지 국가 AI 컴퓨팅 센터에서 국산 AI 반도체 사용 비율을 50%로 끌어올릴 계획입니다. 이는 국내 반도체 산업 발전에도 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

AI 데이터 개방 확대AI 학습을 위해 공공 및 민간 데이터를 적극적으로 개방하고, 기존에 자율주행 분야에만 허용되었던 비정형 원본 데이터를 다양한 산업에서 활용할 수 있도록 확대할 계획입니다.

한국형 챗GPT, 가능할까?

정부의 전폭적인 지원과 연구 인프라 확충 계획은 긍정적인 신호입니다. 하지만 AI 기술 경쟁이 매우 치열한 만큼, 한국형 챗GPT 개발을 위해서는 우수한 인재 확보와 장기적인 지원 정책이 필수적입니다. 국내 AI 인재들이 해외로 유출되는 문제를 해결하고, AI 기업들이 지속적으로 성장할 수 있도록 다양한 지원책이 마련되어야 할 것입니다.

국형 챗GPT 개발 – 도전 과제 및 해결 방안

도전 과제	설명	해결 방안
데이터 부족	AI 학습을 위한 한국어 데이터가 상대적으로 부족함	- 공공·민간 데이터 개방 확대
		- 비정형 원본 데이터 활용 강화
컴퓨팅 인프라 미흡	대형언어모델(LLM) 학습에 필요한 GPU 및 슈퍼컴퓨터 부족	- 2025년까지 1만 8000장 GPU 확보
		- 슈퍼컴퓨터 6호기 구축
AI 인재 유출	국내 AI 인재들이 해외로 유출되는 문제	- AI 연구 지원 확대
		- 글로벌 AI 챌린지 개최로 인재 육성
국산 AI 반도체 부족	엔비디아 GPU 의존도가 높아 비용 부담이 큼	- 2030년까지 국산 AI 반도체 50% 도입 목표
기술 격차	미국, 중국 대비 LLM 개발 경험 부족	- AI 국가대표 프로젝트를 통해 정예팀 구성
		- 글로벌 협력 강화
규제 이슈	AI 윤리 및 개인정보 보호 관련 규제 강화	- AI 윤리 가이드라인 정비
		- 개인정보 보호 기술 연구 지원

 

이번 AI 국가대표 프로젝트가 성공적으로 추진된다면, 한국도 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖춘 국가로 자리 잡을 수 있을 것입니다. 앞으로 프로젝트 진행 상황을 꾸준히 살펴보며, 한국 AI 기술의 발전을 기대해봅니다