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[IT뉴스]한국형 독자 파운데이션 모델 첫 평가, 내년 1월 1일부터 15일
온카뱅크관리자
조회:
52
2025-11-20 14:07:32
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">네이버·업스테이지·SKT·엔씨·LG 5개 컨소에 2000억 원 지원<br>"최신 GPU 노하우 차이로 일부 컨소 지연…공정 평가기준 숙제"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ylRN2zlwZx"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3558aeac8c4d756a4a9503dbdc33417e6fdad7e83a7e9f29b05c8939930d8f29" dmcf-pid="WSejVqSrYQ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="과학기술정보통신부 /뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/20/NEWS1/20251120140225325vcfv.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="x75zSsMVGM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/20/NEWS1/20251120140225325vcfv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 과학기술정보통신부 /뉴스1 </figcaption> </figure> <p contents-hash="f8bf73ac020c7692e3dba435da36a89478563a69bcc8291511c74eef185bc5d3" dmcf-pid="YvdAfBvmHP" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 윤주영 기자 = 정부가 추진하는 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 사업의 결과물 평가가 내년 1월 1일부터 1월 15일까지 진행된다. 글로벌 주요 파운데이션 모델의 성능 95% 이상을 목표로 5개 컨소시엄이 개발에 매진하고 있다.</p> <p contents-hash="9e5ca5d19f4eb0ca782239fc83a477bac586b28fea823bdb468607a4e2294bb3" dmcf-pid="GTJc4bTsG6" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부는 최근 이같은 내용으로 평가 기간을 각 컨소시엄에 통지했다고 20일 밝혔다.</p> <p contents-hash="a79fae4ef2238c2abd3b3da15a05176ff312ad8ecab96a2de19a60426c908662" dmcf-pid="Hyik8KyOH8" dmcf-ptype="general">과기정통부는 올해 8월 사업에 참여할 5개 정예 컨소시엄을 선정했다. 네이버클라우드·업스테이지·SK텔레콤(017670)·엔씨 AI·LG AI연구원 5개 사가 각 팀을 이끌고 있다. </p> <p contents-hash="f5db2787cb3f12b52f5243ad72a136cb531d46d435c24d7cffd667ef8f456ccc" dmcf-pid="Xr4J7FrNt4" dmcf-ptype="general">이들에는 고성능 그래픽처리장치(GPU)·데이터·인건비 등 총 2000억 원 규모의 정부 지원이 투입된다.</p> <p contents-hash="15bf8b1efd2e11a412275d2db56d954bdaa194a9d0e32d6b8675f947fbcee677" dmcf-pid="Zm8iz3mjYf" dmcf-ptype="general">과기정통부는 6개월마다 단계 평가로 1개 팀을 탈락시켜, 2027년 상반기까지 최종 2개 팀을 추려낸다. 내년 1월 평가로 첫 탈락 컨소시엄이 나온다.</p> <p contents-hash="11dbf95a3fc81d8025f78e1ccac6958b00e933d6b2717d758198cec7c0d4ed93" dmcf-pid="5s6nq0sAZV" dmcf-ptype="general">컨소들은 현재 연말까지 개발을 완료하는 것을 목표로 모델 학습에 주력하고 있다.</p> <p contents-hash="c12756315146ed29d0e6c0889efafc57f4ee4a130e2a4f7bf02199735a5b9087" dmcf-pid="1OPLBpOc52" dmcf-ptype="general">다만 GPU를 빌려다 개발한 곳을 중심으로 일정이 다소 촉박하다는 불만이 나온다. 이들 기업은 엔비디아 B200, H200 등 최신 GPU 운용에 필요한 초기 최적화, 기술적 연결, 시스템 정합성 확보 등 노하우가 부족해 출발이 늦어졌다고 호소했다.</p> <p contents-hash="b47338bf58e95c3ffffb0704e6b52bfcff8babfec9ae955f7676137388ec2bcd" dmcf-pid="tIQobUIkX9" dmcf-ptype="general">사업은 컨소시엄 중 네이버클라우드·SKT 두 곳의 GPU 물량을 빌려 나머지에 지원하는 방식이다. SKT는 B200 1000장을, 네이버클라우드는 H200 1000장을 '클라우드 기반 GPU 서비스(GPUaaS)' 형태로 제공하고 있다. </p> <p contents-hash="ba57f5ab11d8d39fb666837afdcaf3b38fd7758f71521c58cecf42d07f12c44a" dmcf-pid="FCxgKuCEYK" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "물론 국내 최신 GPU 물량이 부족하다 보니 정부로선 민간 물량에 우선 기댈 수 밖에 없었을 것"이라면서도 "그래도 임대해준 두 곳 컨소시엄이 출발에서 앞섰던 건 사실이다. 나머지 컨소는 시스템 최적화 등을 하느라 8월 중하순, 늦으면 9월이 돼서야 모델 학습에 들어갈 수 있었다"고 전했다.</p> <p contents-hash="3248ae4f6fe2c507e3fe6a7619534e6c735e8bd458c541713c64394d4dba1c75" dmcf-pid="3hMa97hDHb" dmcf-ptype="general">이외에도 컨소별로 모델 규모 등 정량적 목표와 개발 컨셉이 달라 과기정통부의 고심이 깊어지는 상황이다. 모두를 만족시킬 평가 기준을 만들기 어려워서다. </p> <p contents-hash="a2af53a4b68de1870eead6e2721d1860569b3cb832a95d72e7ad31d1fbb836fc" dmcf-pid="0lRN2zlwYB" dmcf-ptype="general">어려움이 있긴 하지만, 사업 일정이 당초 계획에서 연기된 건 아니라고 과기정통부는 강조했다.</p> <p contents-hash="2be66eec4e702400a3bca083b8d03db7329068cd9eef6df217f3f34c0eb61952" dmcf-pid="pSejVqSrHq" dmcf-ptype="general">과기정통부 관계자는 "물론 정보통신산업진흥원(NIPA) 사업 공고 상으로는 올해 12월 중 평가가 이뤄지는 걸로 돼 있다. 하지만 계획이 상황에 따라 변동될 수 있단 것도 함께 명시했다"며 "1차 평가는 이후 차수와 비교해서 초기 세팅 등 시간이 걸리고, 업체간 이해관계도 달라 변수가 많다.애로사항을 충분히 반영해 평가 기간을 정했다"고 말했다.</p> <p contents-hash="57b37bcf0a90a7beb428d7c9fe3ad9bf382d75e3458ad12ec3cf64b8bca35471" dmcf-pid="UvdAfBvmHz" dmcf-ptype="general">한편 이 사업은 한국 독자 기술로 만든 고품질 파운데이션 모델을 산업계·국민 일상에 오픈소스 형태로 보급하는 걸 목표로 한다.</p> <p contents-hash="c24da1d5547d1f778c81b98d92ebac1ff691fc0de8715c932a9e8148c8c2a7c5" dmcf-pid="uFkhixFY57" dmcf-ptype="general">legomaster@news1.kr<br><br><strong><용어설명></strong><br><br>■ 파운데이션 모델<br>광범위한 데이터를 기반으로 훈련된 AI 신경망이다. 광범위한 작업에 응용이 가능하다. 오픈AI의 챗GPT와 구글 제미나이(Gemini)가 대표적이다. 이 모델들은 텍스트 생성, 이미지 분석, 코드 작성 등 여러 분야에서 활용된다.<br><br> </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p>
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