'AI 최고위 전략대회' 개최...민관 함께 AI 발전 방안 논의
대기업 초거대 AI 기술 중소기업이 활용하는 발판 마련
'데이터'와 '인력' 부족 문제, 정부와 민관 협력 강화로 극복
AI 반도체 개발에 4027억원 추가 투입...시장창출도 지원
글로벌 기술패권 시대를 선점하기 위해 민관이 머리를 맞댔다. 국가 필수전략기술 중 하나인 인공지능(AI) 기술 강화를 위해 초거대 AI 생태계 활성화와 데이터 구축, AI 반도체 강화에 힘을 합치기로 했다.
과학기술정보통신부는 민관이 AI 분야 비전을 공유하고 전략적 협력방안을 논의하기 위해 19일 '제2회 인공지능 최고위 전략대화(AI Strategy Summit)'를 서울중앙우체국에서 개최했다. 지난해 9월 7일 개최한 제1회 인공지능 최고위 전략대화의 연장선상으로 열린 이번 회의에선 초거대 AI 모델을 기반으로 한 대기업·중소기업 간 생태계 구축, AI 인력양성, 학습용 데이터 고도화 등 AI 발전을 위한 실질적인 방안이 논의됐다.
이번 회의에는 정부 대표로 ▲임혜숙 과학기술정보통신부 장관 ▲윤성로 4차산업혁명위원회 위원장 ▲문용식 한국지능정보사회진흥원장이, 학계 대표로는 ▲이성환 인공지능대학원협의회장(고려대 교수)이 참가했다. 기업 대표로는 ▲송재호 KT 부사장 ▲이상호 SKT T3K센터장 ▲배경훈 LG AI 연구원장 ▲다니엘 리 삼성전자 글로벌 AI 센터장 ▲정석근 네이버 클로바 CIC 대표 ▲최동진 카카오엔터프라이즈 부사장 ▲백준호 퓨리오사 대표 ▲박성현 리벨리온 대표가 참석했다.
초거대 AI 생태계 구축으로 양극화 문제 해결
이번 회의에서 논의된 주요 내용 중 하나는 초거대 AI 활성화다. 대기업이 개발한 초거대 AI 모델을 중소기업이 활용할 기회를 마련하는 방안에 관한 얘기가 오갔다.
초거대 AI는 언어모델이나 이미지 학습 등에서 AI 사용 영역을 높여줄 주요 기술로 꼽힌다. 현재 네이버와 LG, 카카오가 각각 하이퍼클로바, 엑사원, 코지피티(KoGPT) 등의 모델을 출시했다. KT도 국내 주요 기업·연구기관과 AI 원팀을 꾸려 초거대 AI 개발에 속도를 내고 있다.
하지만 초거대 AI 모델 등장으로 제기되는 문제점도 있다. 구축 비용에 따른 양극화 문제다. 초거대 AI는 모델 구축에만 상당한 비용이 발생하기 때문이다. 네이버는 하이퍼클로바에 1000여 개 이상 GPU가 탑재됐다고 밝혔다. GPU 하나가 1000만원이라고 가정했을 때 연산처리 기능에만 최소 100억원 이상이 투자된 셈이다. AI 스타트업 관계자는 "초거대 AI 모델은 대기업 중에서도 최고경영자(CEO)의 강력한 의지가 있어야만 구축할 수 있는 기술"이라고 지적하기도 했다.
이번 회의에서는 초거대 AI 모델이 가져올 수 있는 양극화 문제를 줄일 수 있는 방안이 제시됐다. 대기업은 자사가 개발한 초거대 AI 모델을 활용해 AI 솔루션과 서비스를 개발하려는 국내 중소기업에 API(응용프로그램 인터페이스) 사용 비용을 지원하기로 했다. 공급기업은 초거대 AI 모델 규모와 용도 등에 따라 다양한 API 상품을 수요기관에 제공하고, 수요기관은 적절한 API를 선택적으로 활용하고 바우처를 통해 비용을 지원받게 된다.
중·대용량 GPU 컴퓨팅 자원 지원도 중소기업과 연구기관, 대학 등에 단계적으로 확대해 나가기로 했다. 중용량 단위(160/320TF) GPU 지원을 올해부터 추가하고, 컴퓨팅 자원도 2023년 44.3PF, 2024년 88.5PF로 확대 구축하기로 했다. 광주 인공지능 집적단지를 통한 1PF 이상 대규모 컴퓨팅 자원 지원도 검토할 계획이다.
AI 발전 주요 걸림돌 '데이터'와 '인력 부족' 극복 방안 마련
정부와 기업은 AI 산업 발전의 주요 걸림돌이던 학습 데이터 부족 문제와 인력 부족 문제를 함께 해결해나가기로 했다. 데이터 부족과 관련해서는 인터넷에 공개된 데이터를 AI 학습 목적으로 사용할 경우 저작권 문제를 두지 않는 저작권 이용 면책 규정 적용을 위한 법적 기반 마련을 추진하기로 했다.
현재 AI 개발·활용 목적으로 공개된 정보를 활용할 경우 저작물 이용 면책 규정을 포함한 법률안은 발의된 상태다. 이번 회의에서는 산업계 의견을 수렴 후 법 제·개정 과정에 적극 참여하자는 뜻으로 의견이 모아졌다. 또 AI 학습용 데이터 구축사업을 통해 저작권을 구매하거나 재연데이터를 제작하는 등의 방식으로 저작권 문제가 발생하지 않는 데이터의 개방을 확대해나가기로 했다.
정부는 AI 학습에 필요한 데이터를 2025년까지 1300여 종을 구축하겠다고 밝혔다. 현재 정부가 AI 허브(Hub)를 통해 개방한 데이터는 2021년 기준 잠정 190종이다. 이를 2025년까지 7배 가까이 높이겠다는 것이다.
이를 위해 정부는 '기반기술'과 '2대 전략분야'를 설정해 이를 축으로 AI 학습용 데이터를 종적·횡적으로 확대해나가겠다고 밝혔다. 한국어, 영상·이미지, 헬스케어, 제조 등 각 세부분야에 대한 구체적인 데이터 구축 목표와 방향도 제시했다.
과기정통부 측은 "이러한 로드맵에 따라 각 분야별로 단일한 목적이나 특정한 조건·환경의 기초적인 데이터부터 복합적인 내용·상황을 담은 멀티모달 데이터 등으로 수준과 범위를 고도화함으로써, 해당 기술과 산업 분야의 수준 높은 AI 서비스 개발을 적극 뒷받침해 나갈 것"이라고 밝혔다. 또 "이를 위해 데이터 구축 전반에서 주요 분야별로 전문성을 보유한 부처 및 전문기관 등과 적극 협력해나갈 계획"이라고 말했다.
AI 인재양성에 있어서도 정부와 기업은 힘을 합치기로 했다. AI 인재양성과 관련한 지원 정책을 확대하고, 기업과 대학 간 협력을 강화하기로 했다. 기업 전문가가 강의에 참여할 수 있도록 하고, 기업과 대학 간 양방향 산업 교차 인터십을 활성화하기로 했다.
AI 반도체 개발과 시장 창출 지원 강화
이번 회의에서는 한국이 가진 강점인 반도체 기술을 기반으로 AI 반도체 분야를 강화하겠다는 의견도 제기됐다.
정부는 차세대 AI 반도체 패러다임을 혁신할 수 있는 PIM(Processing In Memory) 반도체 개발에 2028년까지 총 4027억원을 추가 투입한다고 밝혔다. PIM은 메모리 내부에 연산 작업에 필요한 AI 프로세서 기능을 더한 지능형 반도체다. 기존 폰노이만 방식보다 많은 데이터를 빠르게 전달할 수 있어 AI의 학습 속도를 높이고, 전력 소모도 줄일 수 있는 강점이 있다.
과기정통부 측은 "최근 성장세가 두드러진 AI 반도체 NPU 칩의 설계기술을 확보하고 패키지형 제품 생산을 지원하는 한편, 우리가 취약한 AI 반도체 개발환경을 제공하는 소프트웨어 개발도 추진하겠다"고 밝혔다.
정부는 AI 반도체 개발뿐 아니라 개발한 반도체의 초기시장 창출도 지원한다고 밝혔다. 개발된 AI 반도체를 다양한 국가 연구개발(R&D) 실증 사업에 적용해 성능검증을 지원하고, 광주 AI 직접단지 데이터센터에 도입 추진해 민간 데이터센터까지 확산될 수 있도록 지원하기로 했다.
AI 반도체 설계툴 공동활용과 전문인력 양성도 강화한다. 과기정통부는 기술개발 과정에서 높은 비용이 수반되는 'AI 반도체 설계툴'을 공동 활용할 수 있도록 지원해 기업의 부담을 줄이기로 했다. 또 AI 반도체 관련 전문인력 부족 문제 해소를 위해 학사부터 석·박사까지 다양한 수준의 전문인력을 양성하고 재직자의 역량 강화도 병행하겠다고 밝혔다.
정부는 오늘 발표·논의된 정책들이 기업 등에 실질적 도움이 되고 AI 생태계에 활력을 불어넣을 수 있도록 관계부처, 기업 등과 긴밀히 협조해 나가겠다고 발표했다.
임혜숙 과기정통부 장관은 "인공지능 전략대화를 통해 기업과 정부가 함께 논의해가며 정책 실현 방안을 구체화 했다는 점에서 의미가 매우 크다"며 "향후에도 우리나라의 인공지능 경쟁력 확보를 위해 민･관이 함께 고민하고, 우리 기업이 글로벌 무대에 우뚝 설 수 있도록 정부도 정책적 지원에 최선을 다하겠다"고 말했다.
[제2회 인공지능 최고위 전략대화 '말말말']
ㅇ 초대규모 AI 인프라 집중 투자로 미래 핵심경쟁력 확보
- 한국형 초거대 AI 모델 구축 및 AI 컴퓨팅 인프라 지속 투자
- '22년 KAIST 공동연구소, AI 원팀을 통한 음성언어, 비전, 추론 등 AI 핵심 알고리즘 연구 강화
- AI Robot, AICC 등 AI로 실질적 매출 달성이 가능한 사업을 추진
ㅇ 한국형 AI GPU Full Stack 기술 확보 및 AI 반도체 경쟁력 강화
- Hyperscale AI Computing 출시('21.12월)를 통한 기술력 국산화 선도
- 다양한 브랜드의 NPU를 지원하는 SW 기술 국산화로 특정 GPU 벤더에 대한 종속성을 탈피하고 효율적인 GPU 인프라 구축
- 전문 스타트업들과의 협력을 통해 AI 반도체 자체 개발 병행
ㅇ AI 전문인력 확보 및 산·학·연 협의체 활성화
- AIVLE School(KT의 청년희망ON 프로그램)을 통한 AI 개발자 및 DX 컨설턴트 양성(3년간3,600명)
- Korea AI Startup 100, 오픈 이노베이션 등 AI 생태계 활성화
ㅇ SKT는 ‘AI & Digital Infra 서비스 컴퍼니’로서 인공지능을 기반으로 기술과 서비스 혁신 추구
- 통신/보안/미디어/커머스 등에 AI를 접목하여 고객경험을 혁신하고 이를 위해 언어/음성/Vision 각 분야 AI 핵심기술 고도화
- SKT ‘AI 통합 패키지’ ITU-T 표준과제 승인 등 AI 표준화를 선도하고 AI 컨퍼런스(ai.x), AI커리큘럼, AI팰로우십 등 생태계 지원활동을 통해 국내 AI 산업/기술 경쟁력 강화에 기여
- NUGU 케어콜, 인공지능돌봄 등 AI 기술로 ESG 가치 창출
ㅇ AI반도체 ‘사피온’ 기술개발·확산을 지속하고 미국법인 설립을 통해 글로벌 시장진출의 교두보 확보
- 정부과제에 적극 참여하며 민관협력의 결과물이 글로벌 시장에서 성과를 거둘 수 있도록 추진
- AI 반도체 공공수요 창출을 위한 타부처·지자체 협력사업 확대 필요
ㅇ LG AI는 단순한 기술을 넘어 고객의 삶을 더욱 가치 있게 하고자 함
- 이를 위해 LG그룹은 12개 계열사가 공동 투자(3년간 2천억원 이상)하여 AI전담조직 ‘LG AI연구원’을 출범시킴
ㅇ LG AI연구원은 사업적 임팩트가 크고 기술적 난이도가 높은 계열사 난제를 해결(AI for Company)하고 이를 바탕으로 고객 가치 실현(AI for Customer)을 위해 나아가고자 함
ㅇ 이러한 목적을 위해, 초거대 AI에 천억원 이상 투자 결정하고 ’21.12 국내 최대 규모 멀티모달 전문가 AI ‘EXAONE’ 발표
ㅇ 또한, AI 인재확보를 가속화하기 위하여 ‘22.상반기 LG AI대학원을 설립하여 AI 석/박사급 인력을 자체 육성하고, 해외 인재 확보 및 글로벌 AI 리더십 강화 차원에서 미국 분소 설립 예정
ㅇ 삼성전자는 AI 기술을 통해 다양한 제품간 끊김 없는 연결과 새로운 차원의 경험을 모든 사용자들에게 제공하고자 노력중
ㅇ 사용자를 이해하고 그들이 필요로 하는 것을 미리 예측할 수 있는 AI 기술은 당사 제품과 서비스에 가치를 더하는 중요한 열쇠
ㅇ 삼성은 집, 사무실, 여행지 등 어떤 환경에서도 잘 작동하는 AI 기술 및 시스템 개발을 위해 끊임없이 노력하고 있고, 이 일환으로 세계 최고 수준의 연구 네트워크 구축에 대규모 투자중
ㅇ 특히, 당사 전제품에 AI 기술을 탑재하여 일부 사용자에 국한된 편의성이 아닌 모든 사용자가 동일하게 누릴 수 있는 가치를 만들어 나가고자 함
ㅇ 삼성은 이러한 비전 실현을 위해 전세계 연구개발 인력들과 끊임없이 교류하여 새로운 AI 모델 및 선행기술 개발을 주도해 나갈 것임
ㅇ 글로벌 기술 기업들의 AI 투자 가속화라는 세계적인 흐름에 맞춰, 국내에서도 네이버를 시작으로 초거대 AI 생태계가 확산되고 있으며, 국가 경쟁력 차원에서 정부의 적극적인 지원 필요
ㅇ 네이버는 ‘20년 슈퍼컴퓨터 도입, ’21년 하이퍼클로바 공개 후, 올해도 초거대 AI 연구를 위한 대규모 GPU 및 HW 인프라 투자와 지속가능한 AI 및 난제 해결을 위한 연구를 이어갈 계획
ㅇ 서울대·카이스트 등 국내 산학연구 협력 증진 및 글로벌 Top tier 연구 그룹과의 협업을 통한 AI R&D 생태계 확대
ㅇ ‘모두를 위한 AI’라는 방향성 아래 누구나 쉽게 초대규모 AI를 활용할 수 있도록 CLOVA Studio 및 HyperClova API 공개
ㅇ AI클라우드 멤버십을 구성하여 AI연구 생태계 조성 예정. 산학연 등 GPU자원이 필요한 기관이 멤버십에 참여하여 인프라 공동 사용, 카카오엔터프라이즈의 AI 기술력 활용 등 규모의 경제를 통한 AI기술성장 촉진
※ 연내 멤버십 구성 및 서비스 확대 통한 선순환 사이클 구축을 목표로 AI인프라 구축 및 운영 역량 고도화 중
ㅇ AI연구인턴십, 포닥, 해외학회 지원, 리서치 멤버십 프로그램 등 자체 인재양성 프로그램 운영중이며, 서울대 AI대학원 등 대학과 산학협력을 통한 인재양성에 투자 중. 정규직 전환 인력 발생 등 가시적 효과 창출 중
ㅇ AI를 포함한 산업생태계 조성 목적으로 Boost-up program 운영을 통해 21년 20개사를 선정하여 클라우드, AI API, 기술멘토링, 사업 제휴 등 지원
ㅇ 초거대 인공지능 KoGPT, 연내 192B 모델(파라미터 기준) 개발 계획
ㅇ GPT-3 포함 초거대 모델 API 서비스에 최적화된 고성능 AI 칩 Renegade 개발 진행 중. Renegade는 GPU 대비 5배 이상의 가격 대비 성능 (Perf / TCO) 달성을 목표로 함
ㅇ 새롭게 생겨나는 국내 팹리스 회사는 반도체 인프라와 인력의 역량/성숙도 측면에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 제품을 보여줄 저력을 갖추고 있음
ㅇ 초거대 모델 서비스 제공회사들이 충분한 서비스 경쟁력을 갖추도록 칩 개발 단계에서부터 초거대 모델 서비스 제공까지 긴밀한 상호 협력이 필요하며 이런 협력 체계를 적극적으로 구축하기를 희망함
ㅇ 리벨리온 창업 후 1년이 지난 후 TSMC 7나노 공정의 첫 번째 AI칩이 나왔고, 현재 월스트리트 투자은행 및 헤지펀드들과 협업 중에 있음
ㅇ 두 번째 칩은 삼성 5나노로 2022년에 제작될 예정으로 클라우드 서버향 초거대 모델의 추론을 주목적으로 함
- 현재 예상되는 벤치마크 결과는 세계 최고 수준의 TFLOPS/W로서, 성능 뿐만 아니라 운용비용까지 절감할 수 있음
AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com
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