국대 AI 관심 뚝, 특화 AI는 관심 집중...이유는 '속도전'

[사진=게티이미지뱅크]
과학기술정보통신부(과기정통부)가 추진 중인 '인공지능(AI) 파운데이션 모델' 사업을 둘러싸고 참여 기업의 온도 차가 뚜렷하게 드러나고 있다.  

24일 업계에 따르면 과기정통부가 추진 중인 '독자AI 파운데이션 모델(독자 모델)' 참여 기업들이 사업 피로감을 호소하는 가운데 '특화 AI 파운데이션 모델(특화 모델)' 사업 기업들이 "실속 있다"는 반응이 나오고 있다.

독자 모델에 참여중인 한 업체 관계자는 "국가대표 AI라는 타이틀이 사업에 큰 도움이 될 것으로 예상해 참여했지만 수익성이 당장 보이는 상황은 아니다"라며 "참여 기업들이 투입하는 자원이 상당히 크다 보니 이에 상응하는 정부 지원이 적게 느껴져 '가성비'가 안 나온다는 얘기를 하는 업체들이 상당수"라고 설명했다.

반면 특화 모델 참여 기업의 분위기는 다르다. 서비스 상용화에 방점을 둔 덕분에 그래픽처리장치(GPU)를 바로 지원 받았고 본업 경쟁력을 강화할 수 있다는 이유에서다.  

한 업계 관계자는 "사업 평가 과정이 길지 않아 서비스 고도화와 사업에 집중할 수 있는 여건이 마련됐다"고 말했다.  

전문가들은 이렇게 참여 기업의 반응이 갈리는 원인으로 정부 정책과 시장 속도의 '괴리'를 꼽았다. 구글, 오픈AI 등 글로벌 빅테크가 매달 새로운 모델을 쏟아내며 속도전을 벌이는 가운데 정부의 AI 정책이 지나치게 단계적이고 느슨하다는 비판이다.  

최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 "AI 시장은 총성 없는 전쟁터인데 정부는 기업을 모아놓고 '전국 노래자랑' 하듯 단계별 평가를 진행하고 있다"며 "정부가 빠르게 추진해 내년 상반기 안에는 사업 결론을 내야 한다"고 지적했다.

이와 함께 모델 개발 구조 차이도 반응 차이를 키운다고 설명한다. 특화 모델 개발은 비교적 적은 GPU로 가능해 빠른 상용화와 수익 창출이 가능한 반면 독자 모델 개발은 대규모 GPU와 자본이 필요한 만큼 개발 기간이 길어지고 부담이 커질 수 밖에 없다는 이야기다.

소버린 AI 구현을 목표로 시작한 사업이라는 점을 감안해 무리하게 속도를 내기보다는 신중한 접근이 필요하다는 반론도 나온다.

최재식 한국과학기술원(KAIST) 교수는 "지금 필요한 건 '누구를 빨리 떨어뜨리냐'는 것이 아닌 살아남은 팀이 챗GPT나 딥시크 같은 글로벌 모델보다 한국어를 더 잘하는 경쟁력 있는 모델을 만드는가 하는 문제"라고 짚었다.  

이어 "기업들이 개발에 전념할 수 있도록 부족한 자원을 적극적으로 채워주는 것이 정부의 역할"이라며 "탈락한 팀도 이 노하우를 바탕으로 다시 도전할 수 있도록 오픈소스 노하우나 기술적 자산이 생태계에 남을 수 있도록 유도해야 한다"고 했다.  
아주경제=나선혜 기자 hisunny20@ajunews.com