정부가 인공지능(AI) 생태계 확산을 위한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트’ 정예팀을 모집하는 가운데 대기업을 비롯한 스타트업, 대학 등이 출사표를 던졌다. 관련 업계에서는 대기업이 유리할 것으로 보인다는 예측이 나온다.
23일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 최근 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트 사업에 15개 컨소시엄이 지원했으며 서면평가와 발표평가 등을 거쳐 최대 5개 팀을 선발할 계획이라고 밝혔다. 사업비 심의·조정 등의 절차를 거쳐 정예팀 최종 선정과 협약 체결은 8월 초를 목표로 둔다.
정부는 정예팀을 대상으로 독자 AI 파운데이션 개발에 필요한 그래픽 처리 장치(GPU), 데이터, 인재를 종합 지원한다. 올해 1차 추가경정예산을 통해 총 1576억원 규모의 예산이 확보됐으며 팀당 최대 1000장 이상 규모의 GPU를 제공할 예정이다. 또 연간 30억~50억원 규모의 데이터 구축·가공비와 인건비, 연구비 등 연간 최대 20억원의 지원이 이뤄진다.
이에 SK텔레콤, LG AI연구원, KT, 네이버클라우드, 카카오, NC AI 등 대기업을 비롯해 루닛, 업스테이지, 코난테크놀로지, 모티프테크놀로지스, 사이오닉에이아이, 정션메드, 파이온코퍼레이션, 바이오넥서스 등 스타트업도 지원했다. 또 카이스트도 주관기관으로 컨소시엄을 구성해 참가 의사를 표했다.
각 기업들은 자신감을 표하고 있다.
LG AI연구원은 전날 ‘LG AI 토크 콘서트 2025’에서 해당 프로젝트에 대해 “글로벌 우수 모델들 대비 상대적으로 적은 양의 GPU로도 높은 성능을 확보한 경험이 있다”며 “국내 AI 생태계를 활성화하는 다양한 방안을 제안할 예정”이라고 밝혔다.
KT는 이번 프로젝트를 통해 ‘모두를 위한 한국적 AI, K 믿:음’이란 비전을 제시하며 범용성과 실수요 기반의 특화 모델을 결합한 독자적인 AI 파운데이션 모델 구축에 나선다고 23일 밝혔다. 국민의 삶을 변화시키는 한국적인 AI 혁신을 실현하겠다는 목표도 덧붙였다.
KT는 솔트룩스, 크라우드웍스, 매스프레소, 투모로 로보틱스, 경찰청, 고려대 의료원 등 각 분야에서 뛰어난 AI 기술력을 갖춰 성과를 내고 있는 국내 대표 기업과 기관들이 컨소시엄을 구성했다. 또 서울대, 고려대 AI 전문 연구진이 참여하는 민관학 연합체 AI 원팀을 만들었다.
KT는 “각 분야 최고의 전문가로 구성된 KT의 AI 원팀이 대한민국 국가 대표 AI 기술뿐만 아니라 국내 AI 대중화와 생태계 확산까지 선도하는 게임체인저가 될 것”이라고 공언했다.
SK텔레콤도 최근 독자 구축 LLM 에이닷 엑스 3.1을 선보였으며 에이닷 엑스 4.0 지식형 모델을 오픈소스로 공개했다. 연초부터 AI를 새로운 먹거리로 삼고 달려오고 있으며 최근 들어 속도전 양상을 보이고 있다. 업계에 따르면 SK텔레콤은 대규모 컨소시엄을 갖춘 것으로 알려졌다.
네이버클라우드는 AI 기술을 누구나 손쉽게 활용할 수 있는 ‘AI 풀스택 역량’을 갖춘 유일한 사업자라고 강조했다. 프롬스크래치 방식으로 자체 개발한 하이퍼클로바X를 포함해, 대규모 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 플랫폼, 애플리케이션, 사용자 서비스까지 전 과정을 자체 기술로 연결할 수 있는 역량을 보유하고 있다고 설명했다.
네이버클라우드 관계자는 “국내 어떤 기업보다 AI를 ‘서비스화’ 해본 실전 경험이 풍부하다”며 “국내는 물론 사우디, 태국, 일본 등 다양한 국가에서 소버린 AI 구축 경험을 축적하며 독자 AI 기술의 상용화와 AI 생태계 확장 측면에서도 차별화된 입지를 확보 중”이라고 말했다.
카카오도 자체 개발한 LLM ‘카나나’ 개발을 지속하고 있다. 카나나 모델은 세 가지 종류의 언어모델(LLM)과 멀티모달 언어모델(MLLM) 3종 등으로 구성됐다. 최근에는 자체 개발한 한국어 특화 LLM 오픈소스를 공개한 바 있다.
관련 업계에서는 AI 개발 경험 등 레퍼런스를 보유하고 있는 대기업이 유리하다고 보고 있다. 관련 업계 관계자는 “현재 참여한 대부분의 대기업이 상용화됐거나 출시를 앞두고 있는 AI 기술들이 있어 유리할 것으로 보인다”며 “다만 스타트업은 정책에 맞춰 발빠르게 전환할 수 있는 장점은 있다”고 말했다.
해당 프로젝트의 평가 기준은 기술력 및 개발경험(40점), 개발 목표 및 전략·기술(30점), 파급효과 및 기여 계획(30점)으로 이뤄진다.
