LG AI연구원 "AI 모델 개발보다 확산 속도 중요…국산 NPU 사용 늘려야"

"국산 파운데이션 모델 이용 환경 조성해야…API 비용 지원 필요"

"인공지능(AI) 모델 개발보다 산업에 기술 확산하는 속도가 더 중요해졌습니다. 자국 모델 기반으로 제조·물류·금융·공공에 활용 사례를 얼마나 빠르게 만들어내느냐가 국가 AI 경쟁력을 좌우할 것입니다."

김유철 LG AI연구원 전략부문장은 17일 서울 여의도 국회 의원회관에서 열린 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'에서 이같이 밝혔다. 해당 포럼은 더불어민주당 정동영 의원과 국민의힘 최형두 의원이 공동 추최한다.

김 부문장은 글로벌 파운데이션 모델 경쟁이 대규모 인프라 경쟁으로 전환됐다고 말했다. 그는 "모델 성능은 개별 기업 노력만으로 확보하기 어렵다"며 "연산 자원과 데이터, 이를 장기간 투입할 수 있는 인프라가 필수 조건일 것"이라고 판단했다.

LG AI연구원 김유철 전략부문장. (사진=김미정 기자)

김 부문장은 이같은 환경에서는 기업 규모 기준으로 경쟁 구도를 나누는 접근 자체가 의미 없을 것이라고 지적했다. 그는 "초거대 모델 경쟁에서는 기업의 크기보다 국가 차원의 자원 집중과 전략적 선택이 성패를 좌우하게 될 것"이라고 전망했다.

김 부문장은 파운데이션 모델 개발 자체보다 산업 전반으로의 확산 속도가 향후 국가 경쟁력을 좌우할 것이라고 강조했다. 자국 AI 모델을 기반으로 제조·물류·금융·공공 등 각 분야에서 실제 활용 사례를 얼마나 빠르게 만들어내느냐가 관건이라는 설명이다.

이를 위해 국내 기업들이 자국 파운데이션 모델을 자연스럽게 선택해 사용할 수 있는 환경을 조성해야 한다고 지적했다. 동시에 해외 시장에서도 한국의 AI 모델과 서비스를 찾아 활용하는 구조를 만들어야 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다고 강조했다.

김 부문장은 "모델 개발을 시작으로 산업 적용, 성과 축적, 글로벌 확산으로 이어지는 국가 파운데이션 모델 산업 경쟁력의 선순환 구조가 필요하다"며 "이를 정책적으로 설계하고 지속적으로 뒷받침해야 한다"고 말했다.

그는 인프라 측면에서 파운데이션 모델 API 비용 지원이 필요하다고 강조했다. 그는 "현재 미국과 유럽, 중국은 해당 비용을 기업에 확대 지원하고 있다"며 "우리 정부도 지원을 통해 국내 기업 부담을 덜어야 한다"고 말했다. 

또 국산 신경처리장치(NPU) 활용을 확대해야 한다고 강조했다. 그는 "엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 등 해외 기술 의존도를 낮춰야 한다"며 "모델뿐 아니라 인프라 전반에서 자립도 높이는 전략이 필요하다"고 덧붙였다.