"AI 일상화 위해선 인프라 필수적"…과기정통부, 올해만 3900억 투입한다
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윤석열 정부가 추진 중인 '대한민국, 초거대 인공지능(AI) 도약 전략'의 핵심인 '전 국민 AI 일상화'가 실현되기 위해서는 이를 뒷받침할 AI 인프라가 필수적이다.
주무 부처인 과학기술정보통신부가 AI 학습을 위한 빅데이터, 국산 AI 반도체, 대규모 컴퓨팅 자원 등 국내 AI 기업들이 글로벌 수준의 초거대 AI를 개발할 수 있도록 인프라 지원에 나서고 있는 이유다.
이에 정부가 나서서 초거대 AI 개발에 필요한 양질의 텍스트 데이터 양을 크게 늘렸다.
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엔비디아 대체할 AI 특화 반도체 개발 지원
2027년까지 AI 인재 20만 명 육성 계획
윤석열 정부가 추진 중인 '대한민국, 초거대 인공지능(AI) 도약 전략'의 핵심인 '전 국민 AI 일상화'가 실현되기 위해서는 이를 뒷받침할 AI 인프라가 필수적이다. 주무 부처인 과학기술정보통신부가 AI 학습을 위한 빅데이터, 국산 AI 반도체, 대규모 컴퓨팅 자원 등 국내 AI 기업들이 글로벌 수준의 초거대 AI를 개발할 수 있도록 인프라 지원에 나서고 있는 이유다. 이를 통해 윤석열 대통령이 지난해 9월 발표한 디지털 혁신 전략인 '뉴욕 구상'을 뒷받침한다는 계획이다.
13일 과기정통부는 올해만 3,900억 원이 넘는 예산을 시작으로 초거대 AI 경쟁력 강화를 위한 생태계 구축에 팔을 걷어붙였다.
먼저 정부는 민간의 초거대 AI 개발·고도화를 지원하는 기술·산업 인프라 확충에 집중하고 있다. 초거대 AI를 만드는 과정에서 가장 큰 어려움은 학습용 데이터가 모자란다는 점이다. 특히 영어 대비 양질의 한국어 데이터는 턱없이 적은 것이 현실이다. 이에 정부가 나서서 초거대 AI 개발에 필요한 양질의 텍스트 데이터 양을 크게 늘렸다. 또 산업계 수요를 기반으로 분야별 특화 학습용 데이터와 비영어권 시장 공략을 위한 동남아·중동 등 언어 데이터를 2027년까지 200종(책 15만 권 분량) 마련하기로 했다. 초거대 AI 한국어 성능 향상을 위해 고품질 말뭉치와 한국어 응용 말뭉치도 2027년까지 130가지를 구축할 계획이다.
최신 정보를 반영하지 못한다거나 거짓 답변이 나오는 한계를 해결하기 위한 기초 기술 개발도 진행 중이다. 딥러닝 신뢰성 등 개선을 위해 지난해부터 2026년까지 추진 중인 기초연구에 더해 인과 추론, 편향성 필터링, 모델 경량화·최적화 등 기술을 만들고 있다.
AI 특화 반도체 개발도 추진하고 있다. 현재 개당 수천만 원에 달하는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) 의존도가 지나치게 높은 만큼 저렴하면서도 높은 성능의 국산 AI 반도체 개발을 지원해 새로운 먹거리를 창출한다는 방침이다. 국내 스타트업들이 제작한 AI 특화 칩을 실제 데이터센터(IDC)에 적용하고 클라우드 기반 AI 서비스까지 제공하는 실증 사업 방식으로 진행된다. 중소·벤처기업 및 대학·연구소 등에서도 초거대 AI를 연구할 수 있도록 컴퓨팅 자원 용량을 기존 테라플롭스(TF)급에서 페타플롭스(PF)급으로 확대해 제공한다.
AI 전문 인재도 해외 주요국과 비교했을 때 부족하다. 과기정통부는 기존 AI 인력 양성과 함께 초거대 AI 개발·활용에 전문화된 글로벌 수준의 인재를 추가로 키우기로 했다. 2027년까지 석박사 등 정규 과정에서 6만5,000명, 재직자 등 비정규과정에서 13만2,000명을 양성하는 것이 목표다.
안하늘 기자 ahn708@hankookilbo.com
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