배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 16일 한국의 인공지능(AI) 경쟁력이 국제 평가기관에서 세계 3위로 평가됐다며 세계 2위권 진입에 도전하겠다고 밝혔다.
나아가 미국이 전략 무기로 판단해 접근을 통제한 '미토스'급 프론티어 AI 모델을 대한민국도 만들 수 있다며, 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 지원만 뒷받침된다면 최고 수준의 성능 달성이 가능하다고 자신했다.
◇ "1만장 수준이면 미토스급 달성 가능"
배 부총리는 이날 국민참여단의 질문에 답하는 과정에서 미토스급 프론티어 모델 개발론을 공개적으로 꺼내 들었다.
"최근 미국이 뛰어난 AI 모델을 국가 전략 무기로 판단하고 차단한 만큼 우리도 그런 모델이 필요하다"는 질문에 그는 "감히 말하자면 대한민국도 만들 수 있다"고 자신했다.
관건은 인프라다.
배 부총리는 "1만장 정도의 GPU로 게임을 해볼 수 있다면 그 정도 성능 달성이 가능하다"고 했지만 "현재 독자 파운데이션 모델(독파모) 개발 기업들에 B200 기준 GPU를 500장씩밖에 지원하지 못하다가 지금은 735장 정도로 늘었다"며 여전히 갈 길이 멀다고 토로했다.
이재명 대통령도 "수년간 이 부분에 투자를 전혀 안 하는 바람에 남들은 전자계산기로 일하고 있는데 우리는 주판도 아닌 산가지를 가지고 경쟁했던 상황"이라며 인프라 확충이 시급하다고 힘을 실었다.
배 부총리는 프론티어급 모델 개발을 위한 추가 예산과 관련해 "재정당국과 예산기획처에서 적극적으로 지원해줘야 만들 수 있다"며 예산 협조의 필요성을 역설했다.
◇ 보안 특화 AI 모델 연내 출시…화이트해킹 법제화도
배 부총리는 AI를 활용한 사이버 위협에 대응하기 위해 보안 특화 독자 AI 모델을 연내 출시하겠다고 밝혔다.
미국의 AI 접근 통제가 언제 다시 강화될지 모르는 불확실한 환경에서 보안 자립 역량을 스스로 갖춰야 한다는 판단에서다.
단기적으로는 현재 보유한 독자 AI 모델에 보안 데이터를 추가 학습시켜 보안 특화 모델을 연내 구축하고, 중장기적으로는 미토스 수준의 고도화된 프론티어 모델 개발도 고민해야 한다고 그는 강조했다.
배 부총리는 또 범용 피지컬 AI 모델을 개발하는 동시에 산업 분야별 데이터를 확보하고 특화 모델을 만드는 작업을 병행해야 한다고 강조했다.
이어 분야별로 1만시간 규모의 데이터를 확보하기 어려운 만큼 범용 모델을 기반으로 100∼1천시간의 데이터만으로도 현장에 적용할 수 있는 체계를 3년 안에 구축하겠다고 설명했다.
이와 함께 데이터와 AI 모델, 부품의 국산화를 통해 피지컬 AI의 해외 수출 기반을 마련하겠다고 밝혔다.
화이트해킹 제도화 방안도 논의됐다.
최우혁 과기정통부 정보보호네트워크실장은 "현재 동의 없이 침투 점검을 허용하는 시범 사업을 진행 중"이라며 "아직 법적 기반이 없어 내년 이후 법제화를 통해 누구나 공격 환경을 활용할 수 있도록 준비하는 단계"라고 설명했다.
◇ 모두의 AI 연내 출시…"수평적 AI 협력 네트워크 구축"
이날 업무보고에서는 전 국민 AI 서비스 '모두의 AI'를 올해 안에 출시하겠다는 계획도 제시됐다.
배 부총리는 "범용 AI 챗봇 서비스뿐 아니라 공공 AI 에이전트 서비스도 확대해 나갈 것"이라며 2027년부터는 전 국민 '1인 1 AI 에이전트'로 고도화하겠다고 밝혔다.
이 대통령은 "모두의 AI가 다국어 지원도 잘 해낸다면 중진국들을 협력 체계로 끌어들이는 기반이 될 수 있다"며 "초기 단계부터 가능한 협업 시스템을 만들어 놓을 필요가 있다"고 강조했다.
배 부총리도 "모두의 AI를 성공시킨다면 이를 기반으로 중진국들과의 수평적 AI 협력 네트워크를 구축할 수 있다"며 미국·중국 양강 체제에 종속되지 않는 독자적 AI 외교 전략으로서의 가능성을 언급했다.
◇ K문샷 착수·실패의 자산화 도입…R&D 시스템 혁신
전략기술 분야에서는 양자컴퓨터(2029년), 암 특화 AI 바이오 모델(2028년), 뇌-컴퓨터 연결(BCI) 기술(2030년) 등 K문샷 과제 개발에 착수한다.
연구 환경 혁신 차원에서는 의미 있는 실패 연구에 후속 지원을 제공하는 '실패의 자산화' 제도를 이달부터 시행한다. 목표 달성에 실패하더라도 연구 과정이 우수하면 계속 도전할 수 있는 기반을 마련하겠다는 취지다.
이 밖에도 연구지원시스템 AI 기능 개발, 평가위원 추천·연구비 모니터링 등 R&D 관리 전반에도 AI를 도입해 공정성과 효율성을 함께 높이겠다는 방침이다.
<연합>