“'AI 추격조' 만들어야”…딥시크 등장에 머리 맞대는 민관

'데이터 개방ㆍ인프라 지원' 한목소리
스타게이트 프로젝트엔 의견 엇갈려
산업계 "AI 효율성ㆍ활용성에 집중해야"

▲과학기술정보통신부, 국가AI위원회, 초거대AI추진협외회는 6일 서울 중구 국가AI위원회에서 ‘국내 AI 산업 경쟁력 진단 및 점검’ 간담회를 열었다. 참석자들이 기념사진을 촬영하고 있다. (이은주 기자 letswin@)

중국의 인공지능(AI) ‘딥시크’ 충격에 대응하는 ‘소버린 AI’의 중요성이 대두되고 있다. 이에 AI 산업계도 정부를 만나 독자적 생태계를 구축하기 위한 정책의 필요성을 강조했다. 특히 ‘AI 추격조’를 만들어 국내 데이터를 전면 개방하거나, 그래픽처리장치(GPU) 등 핵심 인프라를 집중적으로 지원해주자는 대안도 나왔다.

과학기술정보통신부, 국가AI위원회, 초거대AI추진협의회는 6일 서울 중구 국가AI위원회에서 ‘국내 AI 산업 경쟁력 진단 및 점검’ 간담회를 열었다. 간담회에는 강도현 과기정통부 2차관, 조준희 한국SW산업협회장, 배경훈 LG AI연구원장, 김두현 건국대 컴퓨터공학과 교수, 신용식 SK텔레콤 부사장, 김유원 네이버클라우드 대표, 오승필 KT 최고기술책임자(CTO), 김병학 카카오 부사장, 김성훈 업스테이지 대표, 조강원 모레 대표 등이 참석했다.

업계는 딥시크 쇼크에 필적할 만한 ‘소버린 AI’를 선제적으로 확보해야 한다고 주장했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 한국 시장만 아니라 글로벌에서 우리가 어떻게 차별화된 경쟁력을 가질 수 있느냐가 관건"이라며 "네이버는 원천 기술을 많이 확보하고 소버린AI를 강조하는 접근을 취하고 있다”고 했다. 정혜동 정보통신기획평가원 PM도 "각국의 AI 모델은 자국의 이익, 언어, 문화에 특화해 발전하는 상황으로 우리의 독자적 AI 모델은 필요하다"며 "소버린 AI 개발을 위해 컴퓨팅 파워, 연구개발뿐 아니라 AI 생태계를 구성하는 인재 양성, 데이터 측면도 놓치지 말아야 한다"고 지적했다.

국내 AI 기업들은 스타게이트 프로젝트 참가 등 글로벌 기업과 협력하는 것에 대해선 이견을 보였다. 국내 ICT 대기업들은 적극적인 글로벌 협력을 사업 확장의 기회로 삼는 모양새다. 신용식 SKT 부사장은 “샘 올트먼 오픈AI 최고경영자와 최태원 SK하이닉스 회장 그리고 유영상 SKT 사장이 미팅했다. 스타게이트 프로젝트를 주도하는 게 오픈AI다 보니 그룹 차원에서 할 수 있는 부분을 논의했다”며 “고대역폭메모리(HBM)에 대한 부분이 있고, 사업적으로 고민하는 건 인공지능 데이터센터”라고 말했다.

토종 AI 기업들은 기술 주권을 보호하기 위해 반대하는 분위기다. 자체적인 김성훈 업스테이지 대표는 “정부에 던지고 싶은 질문은 딱 한 가지다. ‘범용인공지능(AGI)을 국가 전략화할 건지 안 할건지’다”라며 “기술적으로 종속될 거면 스타게이트 프로젝트 이런 곳에다 1조 원 주고 따라붙으면 될 일이다. 근데 저는 지금 우리가 반드시 이걸(AGI) 국가 전략 자산으로 만들어야 한다고 본다”고 했다. 조강원 모레 대표도 “소버린 AI 역량을 갖춰야 하는데 스타게이트 프로젝트를 따라가서 외산 기업인 엔비디아 GPU 더 사는, 돈을 많이 쓰는 방향으로만 경쟁해야 하는 건가 싶다”고 말했다.

산업계는 딥시크를 뛰어넘기 위한 ‘추격조’가 필요하다고 강조했다. 국가AI위원회 분과위원인 김두현 건국대 컴퓨터공학과 교수는 "오픈AI나 딥시크급으로 AI 기술을 끌어올릴 수 있는 추격조를 구성해야 한다"며 "국가AI컴퓨팅 센터에 특수 임무 조직을 둬서 제도에 묶이지 않도록 파격적으로 지원해야 한다"고 제언했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “올해 연말까지 우리나라에서 10개 이상의 딥시크 같은 회사를 만들 방법을 알려드리겠다”며 “추격조에 선정된 회사는 3년 정도 한국의 데이터를 다 가져다 쓸 수 있게 열어야 한다”고 강조했다. 이어 김 대표는 “오픈AI의 o 모델을 만드신 리더가 한국분이다. 이런 분들을 한국에 모셔와야 한다”며 “정부에서 이분들의 연봉, 10~20억의 절반 정도만 지원해주시면 저희도 충분히 데려올 용의가 있다”고 했다.

산업계는 “기술을 어떻게 산업에서 활용할 수 있는지”에 집중해야 한다고 강조했다. 신용식 SKT 부사장은 “MMLU 등 인공지능 성능 평가 지표도 중요하다. 근데 이 기술을 시장에서 쓰는지가 더 관건이지 않으냐”며 “이걸로 애플리케이션을 만들어서 쓰고 있는지, 누가 돈을 내고 쓸 건지 이 수준에서 생각을 해봐야 한다”고 말했다. 배경훈 LG AI연구원장도 “벤치마크 성능을 높이기 위해 ‘보여주기’식으로 모델을 만드는 게 중요한 것이 아니라, 산업 현장에서 이걸 어떻게 쓸지에 대해 고민해야 한다”며 “결국 그 산업에 적합한 모델을 비용 효율적으로 만드는 게 굉장히 중요하다”고 덧붙였다.

한편, 배경훈 LG AI연구원장은 "조만간 딥시크 R1 수준의 모델을 오픈 소스로 공개하겠다"고 밝혔다. 그는 자사 AI 모델 엑사원(EXAONE) 3.5 기반 32B 모델을 만들 때 70억 원이 들었다며 "글로벌 수준의 모델을 만들고 사업 가치를 창출하고 있지만 잘 알리는 활동이 부족했다"고 토로했다.