일례로 네이버(NAVER)는 초거대AI 기본모델 '하이퍼클로버X' 개발에 2017년 이후 1조원 이상을 투자했다. 글로벌 빅테크에 비해선 적지만, 네이버의 연간 영업이익(지난해 기준 1조3047억원)을 오롯이 단일 사업에 쏟아붓는 셈이다. 다른 기업도 비용 부담은 마찬가지다. GPU 등 AI 관련 컴퓨팅 자원의 가격 급등으로 국내 대기업도 머지않아 한계에 부닥칠 수 있다.
고 위원장은 "결국 국산AI가 폭넓게 활용돼야 (수익을 올려야) 개발 비용을 감당할 수 있다"고 강조했다. 다만 "성공 가능성이 높은 일거리가 중요하다"고 강조했다. 이어 "정제된 데이터와 우수한 인적자원이 뒷받침하는 과제, 그에 부합하는 공공부문의 발주가 핵심"이라고 강조했다.
위원회와 과학기술정보통신부는 내년 정부 전용 초거대AI를 구축할 계획이다. 공공 부문의 데이터를 초거대AI가 학습해 정부 업무의 이해도가 높은 AI를 구현하는 것으로, 복수 민간 기업의 초거대AI 인프라를 활용한다. 네이버, LG, KT, SK텔레콤, 카카오브레인 등이 도전할 전망이다.
고 위원장은 "국가 보안과 연관 있는 데이터, 또는 국민의 개인정보 데이터까지 포함해 정부가 보유한 민감 데이터를 학습하기 위한 정부 전용 초거대AI"라고 설명했다. 아무래도 글로벌 빅테크의 초거대 AI에 맡기기는 어려운 영역이다. 아울러 정부는 중소·벤처기업과 공공기관, 지방자치단체 등이 초거대AI를 주요 업무에 접목해 볼 수 있도록 '민간의 초거대 AI 활용지원 사업'도 추진 중이다.
고 위원장은 민간 기업들과 함께하는 정부 전용 초거대AI의 수출 모델도 제시했다. 고 위원장은 "민관 협력으로 현 정부 임기 내 공공부문의 생산성 향상 성과가 가시화될 것"이라며, 성과가 명시적인 숫자로 표시된다면 한국형 정부 AI 모델 수출의 물꼬를 틀 수 있다고 봤다. 주요 타깃은 중동을 비롯한 아시아권의 자체 언어를 쓰는 국가들이다. 자체 초거대AI를 보유한 미국·중국·이스라엘 등은 정치적 배경의 제약과 더불어 기술 및 운영 노하우 이전에 소극적인 데 반해 한국은 그렇지 않다는 게 그들의 판단이다.
고 위원장은 "초거대AI 모델의 수출은 구축 뿐만 아니라 파인튜닝(미세조정)과 뒤따르는 애플리케이션, 클라우드 등 AI생태계 참여자들과 함께 해야 한다"며 "관련 민간 기업들과 함께 우리의 초거대AI 생태계 자체를 수출하고, 그렇게 진출한 기업들은 글로벌 시장에서 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있을 것"이라고 내다봤다.
이와 함께 고 위원장은 국산 초거대AI 육성을 위한 또 다른 핵심 과제로 데이터 관련 법·제도의 확립을 강조했다. 그는 "개인정보 및 저작권 이슈는 앞으로 초거대AI 활용이 확산될수록 점점 더 심각하게 제기될 수 있는 문제"라고 말했다.
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