과기정통부, AI 특화 파운데이션 모델 추진…업계는 '차별성 부족'

AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트 사업 설명회, 15일 예정

최종 2팀 선정, 엔비디아 B200 256장, 총 512장 지원

전문가 "성능 검증을 위한 벤치마크를 잘 개발해야 할 것"

[사진=게티이미지뱅크]

과학기술정보통신부(과기정통부)가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 프로젝트 이어 AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트 사업을 추진한다고 밝혔으나 업계는 참여를 꺼리는 분위기다. 

12일 과기정통부에 따르면 AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트 사업 설명회가 오는 15일 열린다.

과기정통부가 이번에 추진하는 프로젝트는 특정 분야에 적용할 수 있는 AI 모델·기술을 개발하는 것이 골자다. 총 2개 과제를 선정하며 선정된 팀에게는 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU) B200 256장, 총 512장을 지원한다. 

오는 10월 선정평가 이후 11월부터 과제 수행에 들어가며 최종 평가는 오는 2026년 9월 이뤄진다. 

과제 공모가 내달 13일까지 진행되는 가운데 업계는 이번 프로젝트에 대해 회의적으로 보고 있다. 평가 기준과 절차가 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트와 크게 다르지 않고, 목표 역시 중복된다는 지적이다.

독자 AI 파운데이션에 참여했다 떨어진 한 업계 관계자는 "얻은 것보다 잃은 것이 더 많았던 것 같다"며 "AI 특화 파운데이션 모델 프로젝트 참여 여부는 고심 중"이라고 밝혔다. 

또 다른 관계자는 "'특화'라는 것이 정확히 무엇을 의미하는지 모르겠다"며 "독자AI 파운데이션 지원했던 기업도 결국 범용 모델을 만들어 각 산업에 특화하는 것을 목표로 했다"고 말했다. 

이어 "정확한 내용은 사업 설명회에서 들어봐야 알겠지만 현재까지 두 사업의 차이점이 불분명한 것 같다"고 덧붙였다. 

이에 대해 과기정통부는 특화 프로젝트는 범용 모델과 달리 산업별 적용성을 높이는 데 중점을 두고 있다는 입장이다.

과기정통부 관계자는 "구글 딥마인드의 알파폴드 처럼 특정 분야의 전문 지식과 데이터를 활용해 높은 정확도를 가진 모델을 만드는 것이 목표"라며 "데이터 역시 민감하고 핵심적인 데이터를 다뤄야 하기 때문에 요구하는 보안 수준도 더 높을 것"이라고 설명했다.

이 관계자는 "범용 모델보다 오류율을 줄이고 정확도를 높인 성능을 제시하는 것이 이번 프로젝트의 목표"라고 강조했다.

전문가들은 이번 사업이 성공하려면 독자 AI 파운데이션 모델과 차별화를 분명히 해야 한다고 지적한다. 특히 성능 검증을 위한 벤치마크 평가가 관건이라는 분석이다.

최병호 고려대학교 인공지능연구소 교수는 "단순 모델의 일반적 성능을 보면 안된다"라며 "독점적인 양질의 데이터 확보는 물론 객관성이 확보된 자체 벤치마크 개발, 또 이를 통한 성능 입증이 가장 중요할 것"이라고 덧붙였다.