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AI 국가대표 5팀, 독자 모델 경쟁
뉴스보이
2025.12.30. 13:10
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2025.12.30. 13:10
AI 국가대표, 누가 될까?
1
과학기술정보통신부 주최 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 1차 발표회가 개최됨
2
SKT, 네이버클라우드, LG AI연구원, 업스테이지, NC AI 5개 정예팀이 참여하여 모델을 공개함
3
각 팀은 초거대 파라미터, 멀티모달, 산업 특화 등 독자 AI 모델의 성능과 전략을 선보임
4
1차 평가는 내년 1월 15일까지 진행되며, 최하위 1개 팀이 탈락할 예정임
5
정부는 선정된 팀에 GPU 등 컴퓨팅 자원 및 연구비 연간 30억~50억 원을 지원함
AI 국가대표 프로젝트, 그 배경은?
독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 목적은?
파운데이션 모델과 멀티모달 AI란?
파라미터와 AI 성능의 관계는?
독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 목적은?
•
과학기술정보통신부가 대한민국을 AI 강국으로 도약시키고 경제 사회 전반의 AI 대전환을 완성하기 위해 추진하는 프로젝트입니다. 국내 기업들이 글로벌 AI 경쟁력을 확보하고, AI 3강에 진입할 수 있도록 독자적인 AI 모델 개발을 지원하는 것이 핵심 목표입니다.
•
이 프로젝트는 국내 AI 기술 자립을 강조하며, 최태원 SK 회장도 '우리만의 AI 모델이 없다면 진정한 주도권을 가질 수 없다'고 언급했습니다. 정부는 선정된 정예팀에게 GPU 등 컴퓨팅 자원과 데이터 구축·가공 비용, 해외 우수 연구자 인건비 등을 연간 최대 50억 원까지 지원합니다.
파운데이션 모델과 멀티모달 AI란?
•
파운데이션 모델은 다양한 산업과 서비스에 적용될 수 있는 기반이 되는 거대 인공지능 모델을 의미합니다. 이 모델은 방대한 데이터를 학습하여 일반적인 지식과 추론 능력을 갖추며, 이를 바탕으로 특정 분야에 특화된 AI를 개발하는 데 활용됩니다.
•
멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 이는 인간이 현실 세계에서 다양한 감각 정보를 통합적으로 처리하는 방식과 유사하여, 복합적인 정보 처리 능력을 통해 AI의 활용도를 크게 높일 수 있습니다.
파라미터와 AI 성능의 관계는?
•
AI 모델의 성능을 나타내는 중요한 지표 중 하나는 '파라미터(매개변수)'의 규모입니다. 파라미터는 인공신경망 모델이 학습하는 과정에서 조절되는 값들로, 인간 뇌의 시냅스와 유사하게 많을수록 AI가 더 복잡하고 고차원적인 사고와 추론을 할 수 있게 됩니다.
•
이번 프로젝트에 참여한 기업들은 수천억 개에 달하는 파라미터 규모의 초거대 AI 모델을 개발하며 성능 경쟁을 벌이고 있습니다. SKT의 A.X K1(5000억 개), LG AI연구원의 K 엑사원(2360억 개), NC AI의 배키(1000억 개에서 2000억 개 확장 예정) 등이 대표적입니다.
독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 목적은?
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과학기술정보통신부가 대한민국을 AI 강국으로 도약시키고 경제 사회 전반의 AI 대전환을 완성하기 위해 추진하는 프로젝트입니다. 국내 기업들이 글로벌 AI 경쟁력을 확보하고, AI 3강에 진입할 수 있도록 독자적인 AI 모델 개발을 지원하는 것이 핵심 목표입니다.
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이 프로젝트는 국내 AI 기술 자립을 강조하며, 최태원 SK 회장도 '우리만의 AI 모델이 없다면 진정한 주도권을 가질 수 없다'고 언급했습니다. 정부는 선정된 정예팀에게 GPU 등 컴퓨팅 자원과 데이터 구축·가공 비용, 해외 우수 연구자 인건비 등을 연간 최대 50억 원까지 지원합니다.
파운데이션 모델과 멀티모달 AI란?
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파운데이션 모델은 다양한 산업과 서비스에 적용될 수 있는 기반이 되는 거대 인공지능 모델을 의미합니다. 이 모델은 방대한 데이터를 학습하여 일반적인 지식과 추론 능력을 갖추며, 이를 바탕으로 특정 분야에 특화된 AI를 개발하는 데 활용됩니다.
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멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 이는 인간이 현실 세계에서 다양한 감각 정보를 통합적으로 처리하는 방식과 유사하여, 복합적인 정보 처리 능력을 통해 AI의 활용도를 크게 높일 수 있습니다.
파라미터와 AI 성능의 관계는?
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AI 모델의 성능을 나타내는 중요한 지표 중 하나는 '파라미터(매개변수)'의 규모입니다. 파라미터는 인공신경망 모델이 학습하는 과정에서 조절되는 값들로, 인간 뇌의 시냅스와 유사하게 많을수록 AI가 더 복잡하고 고차원적인 사고와 추론을 할 수 있게 됩니다.
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이번 프로젝트에 참여한 기업들은 수천억 개에 달하는 파라미터 규모의 초거대 AI 모델을 개발하며 성능 경쟁을 벌이고 있습니다. SKT의 A.X K1(5000억 개), LG AI연구원의 K 엑사원(2360억 개), NC AI의 배키(1000억 개에서 2000억 개 확장 예정) 등이 대표적입니다.
#AI
#과학기술정보통신부
#SKT
#네이버클라우드
#LG AI연구원
