대한민국 국가대표 언어모델 연구개발 계획안 - 20250205
대한민국 국가대표 언어모델 연구개발 계획안
(DeepSeek V3 / R1 수준의 대형 언어모델 개발 프로젝트)
1. 개요
대한민국의 인공지능 기술 경쟁력을 강화하고 글로벌 AI 시장에서 주도권을 확보하기 위해, DeepSeek V3 / R1 수준의 대형 언어모델을 개발하는 프로젝트를 추진한다. 본 프로젝트는 국가 주도의 연구개발을 통해 대한민국 대표적인 초거대 언어모델(LLM)을 구축하고,
이를 공공·민간 부문에 적용하여 AI 산업을 선도할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.
2. 프로젝트 목표
- DeepSeek V3 수준의 Mixture of Experts (MoE) 기반 초거대 언어모델 개발
- 한국어 최적화: 한국어를 중심으로 다국어 지원 가능하도록 설계
- 1000억 개 이상의 파라미터, MoE 기반 아키텍처 적용
- 효율적인 추론과 비용 절감을 위한 Multi-Token Prediction 도입
- DeepSeek R1 수준의 강화 학습(RL) 기반 최적화된 GPT 개발
- 한국어 Long-CoT (Chain-of-Thought) 최적화
- RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) 적용
- 강화 학습 기반의 최적화된 문장 생성 및 논리적 추론 향상
- 국가 인공지능 인프라(데이터센터) 구축 및 최적화
- H200 GPU 1000개 이상을 활용한 AI 전용 데이터센터 구축
- 전력 소비 및 운영 비용 최적화 방안 적용
- 공공·민간 협력을 통한 한국형 AI 생태계 구축
- 공공기관, 대학, 민간기업과 협력하여 AI 모델 연구개발
- 정부 지원을 통해 AI 스타트업 및 기업의 활용 촉진
3. 프로젝트 추진 전략
3.1 연구개발 전략
① DeepSeek V3 기반 초거대 언어모델 개발 (Phase 1 – 4개월)
- Mixture of Experts (MoE) 기반 아키텍처 설계
- 한국어 최적화 데이터 구축 및 사전학습 (Pretraining)
- 1000억 개 이상의 파라미터 모델 학습
- 1차 프로토타입 공개 및 벤치마크 테스트 진행
② DeepSeek R1 기반 최적화 모델 개발 (Phase 2 – 4개월)
- 강화 학습 (RLHF) 기반의 성능 최적화
- 논리적 추론과 대화 품질 개선을 위한 RL 전략 적용
- 지속적인 모델 튜닝 및 피드백 반영
③ 모델 검증 및 공공·민간 적용 (Phase 3 – 4개월)
- 산업별 응용 사례 연구 및 적용 (금융, 의료, 법률, 공공 서비스 등)
- 국내외 벤치마크 비교 및 성능 평가
- 오픈소스 모델 공개 및 기업 협업 유도
3.2 인프라 구축 전략
① AI 학습을 위한 국가 GPU 데이터센터 구축
- DGX H200 서버 125대 (H200 GPU 1000개) 구축
- 고속 네트워크 및 병렬 학습 환경 최적화
② AI 모델 학습 및 운영 비용 최적화
- 전력 소비 최적화 및 친환경 데이터센터 구축
- AI 모델 학습에 특화된 분산 컴퓨팅 기술 적용
3.3 데이터 확보 및 전처리 전략
① 한국어 특화 데이터셋 구축
- 국내 뉴스, 논문, 공공 데이터, 법률 문서 등 수집
- 인터넷 대규모 크롤링 및 데이터 필터링
- 데이터 품질 검증 및 AI 윤리적 기준 적용
② 한국어 + 다국어 지원 모델 개발
- 다국어 학습 데이터셋 추가 (영어, 일본어, 중국어 등)
- 한국어 중심의 자연어 이해 (NLU) 모델 강화
3.4 연구개발 조직 구성
역할주요 담당 업무필요 인원
| 총괄 PM | 프로젝트 관리 및 전략 수립 | 1명 |
| AI 연구팀 | 모델 설계, 학습 및 평가 | 10명 |
| 데이터 엔지니어팀 | 데이터 수집 및 전처리 | 8명 |
| 인프라 엔지니어팀 | H200 데이터센터 운영 | 5명 |
| 강화 학습 전문가 | RLHF 및 CoT 최적화 | 5명 |
| 산업 응용 연구팀 | AI 모델의 실용화 연구 | 5명 |
| 윤리 및 법률팀 | AI 윤리 기준 연구 및 검증 | 3명 |
👉 총 인원: 37명 (필요 시 추가 채용 가능)
4. 프로젝트 예상 비용 분석
항목비용 (예상)비고
| H200 GPU 1000개 구입 비용 | 875억 원 | DGX H200 서버 125대 |
| 데이터센터 구축 및 운영 비용 | 50억 원 | 전력, 냉각, 유지보수 포함 |
| AI 연구개발 인건비 (1년) | 40억 원 | 연구진 및 엔지니어 |
| 데이터 확보 및 가공 비용 | 20억 원 | 크롤링, 필터링, 클리닝 |
| 벤치마킹 및 검증 비용 | 15억 원 | AI 테스트 및 평가 |
| 산업 협력 및 실증 비용 | 10억 원 | 기업 및 연구기관 협력 |
| 예비 비용 (비상 상황 대응) | 20억 원 | 시행착오 대응 |
| 총 비용 | 1030억 원 | 2년 기준 |
5. 기대 효과
✅ 한국어 최적화 초거대 AI 모델 확보
✅ 국내 AI 연구 역량 강화 및 글로벌 경쟁력 확보
✅ 산업별 AI 활용 사례 확대 및 AI 산업 활성화
✅ 국가 차원의 AI 데이터센터 구축 및 기술 자립 실현
✅ GPT-4 및 DeepSeek V3와 경쟁 가능한 대한민국 대표 AI 모델 확보
6. 프로젝트 일정 (총 1년 계획)
단계기간주요 목표
| Phase 1 | 1~4개월 | DeepSeek V3 수준 모델 개발 및 학습 |
| Phase 2 | 5~8개월 | DeepSeek R1 수준 모델 개발 및 최적화 |
| Phase 3 | 9~12개월 | 모델 적용 및 공공·민간 활용 |
7. 결론
본 프로젝트는 대한민국을 대표하는 초거대 언어모델을 연구개발하여 AI 기술 자립을 실현하는 것을 목표로 한다.
DeepSeek V3 및 R1을 벤치마킹하여 최신 AI 기술을 적용한 한국어 중심의 LLM 개발을 추진하며,
이를 통해 공공·민간 AI 생태계를 활성화하고 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 확보할 계획이다.
👉 1년간 1030억 원 규모의 투자로 대한민국 대표 AI 모델을 구축할 수 있음.
👉 연구개발, 인프라 구축, 산업 협력을 통해 국가 AI 경쟁력을 극대화할 것.