대한민국 AI 언어모델, 무작정 개발하면 공중에 돈을 뿌리는 꼴이 된다.

1. AI 언어모델, 무조건 만들면 답이 아니다.

AI 기술이 발전하면서 국가와 기업들은 AI 언어모델(LLM, Large Language Model) 개발에 막대한 자금을 투입하고 있다.
그러나, 무작정 거대 언어모델을 개발한다고 해서 글로벌 AI 경쟁력을 확보할 수 있는 것은 아니다.

👉 거대 모델 개발에는 천문학적인 비용이 소모된다.
👉 제대로 된 전략과 노하우 없이 진행하면, 시행착오로 인해 막대한 자원이 낭비된다.
👉 기술 발전 속도가 빠르기 때문에, 현재 최고 성능을 자랑하는 모델도 1년 내 구식이 된다.

결국, 무리한 모델 개발 경쟁은 공중에 돈을 뿌리는 것과 다를 바 없다.
국가가 효율적인 전략을 마련하지 않으면, "혈세 낭비"라는 비난에서 벗어나기 어렵다.

2. AI 언어모델을 직접 개발하는 것이 답인가? 아니면 구매가 답인가?

거대 언어모델을 개발할 때, 국가와 기업이 고려해야 할 핵심 질문이 있다.

✅ 1) 직접 개발하는 것이 경제적으로 타당한가?

AI 언어모델을 개발하려면 데이터, GPU, 학습 인프라, AI 전문가 등 엄청난 자원이 필요하다.
그러나, 노하우가 부족하면 시행착오로 인해 비용이 기하급수적으로 증가할 수 있다.

✅ 2) 이미 존재하는 모델을 사는 것이 더 합리적인가?

OpenAI, Google DeepMind, Mistral 등 여러 글로벌 기업들이 최신 언어모델을 출시하고 있다.
최고 성능 모델도 1년 내 감가상각이 발생하며, 결국 기술 발전 속도에서 뒤처질 위험이 크다.
국내에서 개발한 모델이 글로벌 모델보다 경쟁력이 떨어지면, 결국 구식 기술에 막대한 비용을 낭비하게 된다.

✅ 3) 그렇다면 가장 효율적인 대안은?

국가 차원에서 기본적으로 잘 만든 AI 언어모델을 개발하고, 이를 산업과 연구소에 개방하는 방식이 가장 합리적이다.
이를 기반으로, 각 기업과 산업이 필요에 맞게 추가 학습(파인튜닝)하여 활용하는 방식이 더 경제적이고 효율적이다.

3. 무리한 독자 개발, 결과는 실패로 이어진다

과거에도 국가 주도의 IT 프로젝트가 비효율적인 방식으로 진행되면서 막대한 예산을 낭비한 사례가 많았다.

화려한 외형과 큰 목표를 세웠지만, 실제 산업에서 활용되지 못하고 사장된 기술들이 많다.
최신 AI 언어모델 기술은 속도가 핵심이다.
1년 전 최고 성능의 AI 모델도 현재는 뒤처진 기술이 될 가능성이 크다.

따라서, AI 언어모델 개발은 단순히 기술력을 과시하는 것이 아니라, 실용성을 중심으로 접근해야 한다.

❌ 독자적인 AI 모델 개발에 집착하면, 시장에서 경쟁력을 잃을 가능성이 높다.
❌ 국가와 기업이 개별적으로 연구하는 방식은 오히려 비효율적일 수 있다.

🚀 해결책은?

국가가 개발한 AI 언어모델을 정부와 비영리 전문가 그룹이 협력하여 공유하는 방식으로 운영해야 한다.
산업과 기업이 이를 기반으로 맞춤형 AI 언어모델을 구축하도록 지원하는 것이 핵심이다.

4. 국가 주도의 AI 언어모델, 어떻게 개발하고 운영해야 할까?

현재 대한민국이 AI 언어모델 강국으로 도약하기 위해서는,
🔹 비효율적인 독자 개발을 지양하고, 체계적인 AI 모델 공유 전략을 마련해야 한다.

(1) 정부·비영리단체·기업이 협력하는 AI 언어모델 공유 시스템 구축

정부와 공공기관이 기본적인 AI 언어모델을 개발하고, 이를 산업에 개방해야 한다.
비영리 전문가 단체가 참여하여 모델의 품질과 연구 방향을 검토해야 한다.
기업과 SI(시스템 통합) 회사들이 이를 활용하여, 산업별 맞춤형 모델을 개발하도록 지원해야 한다.

(2) 효율적인 국가 AI 언어모델 개발 전략

✅ 거대 모델 개발은 선택과 집중이 필요하다.

무조건 "국산 AI 모델"을 만들겠다는 접근이 아니라, 산업이 필요로 하는 AI 모델을 먼저 구축해야 한다.
한국어 최적화 모델, 산업별 특화 모델, 온디바이스 AI 등 실질적 활용이 가능한 모델 개발이 필요하다.

✅ 오픈소스 모델을 활용하여, 국내 맞춤형 AI 언어모델을 구축해야 한다.

무작정 새롭게 모델을 만들기보다, 이미 공개된 오픈소스 모델을 활용하는 것이 효율적이다.
기존 AI 모델을 기반으로 산업 맞춤형 최적화 모델을 개발하는 방향이 현실적이다.

✅ GPU·데이터 인프라를 공유하는 체계 구축

거대 모델 개발에는 데이터와 GPU 자원이 핵심이다.
국가가 개별적으로 AI 모델을 개발하는 것보다, GPU 인프라와 데이터를 공유하여 개발 비용을 절감해야 한다.
산업과 연구기관이 공동으로 인프라를 활용할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다.

5. 대한민국 AI 언어모델의 미래, 선택과 집중이 필요하다

대한민국이 AI 강국으로 도약하려면, 비효율적인 AI 언어모델 개발 경쟁에서 벗어나야 한다.

❌ 국내 여러 기관이 개별적으로 거대 모델을 만들며 시행착오를 반복하면, 결국 국가 예산만 낭비된다.
❌ 기술 발전 속도가 너무 빠르기 때문에, 1년 뒤에는 더 저렴하고 성능 좋은 모델이 나올 가능성이 높다.

🚀 그러므로, AI 언어모델 개발은 다음과 같은 방향으로 진행해야 한다.
✔ 국가 주도의 거대 모델을 개발하되, 이를 산업과 연구소에 개방하여 공유하는 체계를 마련한다.
✔ 각 기업과 SI(시스템 통합) 회사들이 필요에 맞게 모델을 활용하고 파인튜닝할 수 있도록 지원한다.
✔ 무작정 독자 개발을 하는 것이 아니라, 오픈소스를 활용하고 기존 기술을 최적화하는 방향으로 간다.
✔ GPU 및 데이터 인프라를 국가가 통합적으로 운영하고, 산업과 연구기관이 이를 활용할 수 있도록 한다.

6. 결론: 대한민국 AI 언어모델 정책, 실용성과 지속 가능성을 고려해야 한다

AI 언어모델 기술은 빠르게 변화한다.
단순히 "우리는 AI 언어모델을 만들었다!" 라는 보여주기식 정책이 아니라,
실제로 산업과 연구소에서 활용할 수 있는 AI 모델을 어떻게 만들 것인가?가 핵심이다.

🇰🇷 대한민국이 AI 언어모델 강국이 되려면, 선택과 집중이 필요하다.

✅ 무리한 거대 모델 개발 경쟁이 아니라, 실질적인 AI 활용 전략을 마련해야 한다.
✅ 국가 주도의 AI 모델을 개발하되, 이를 공유하고 활용할 수 있는 체계를 구축해야 한다.
✅ 산업과 연구소가 협력하여 AI 기술을 최적화하고, 지속적으로 발전시킬 수 있는 환경을 조성해야 한다.

🚀 지금이 바로, 대한민국 AI 언어모델의 미래를 결정할 중요한 순간이다.

올바른 정책과 전략이 없다면, 우리는 공중에 돈을 뿌리는 것과 다름없는 길을 걷게 될 것이다.
하지만, 현실적인 AI 개발 및 공유 전략을 마련한다면, 대한민국은 글로벌 AI 시장을 선도하는 국가로 도약할 수 있다.

2025년 2월 11일

사단법인 한국인공지능연구소

이강훈 소장