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[IT뉴스][K-VIBE] 임기범의 AI 혁신 스토리…AI 오픈소스 전략의 필요성

온카뱅크관리자

2025-03-08 09:27:27

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 [※ 편집자 주 = 한국국제교류재단(KF)의 지난해 발표에 따르면 세계 한류 팬은 약 2억2천5백만명에 육박한다고 합니다. 또한 시간과 공간의 제약을 초월해 지구 반대편과 동시에 소통하는 '디지털 실크로드' 시대도 열리고 있습니다. 바야흐로 '한류 4.0'의 시대입니다. 연합뉴스 동포·다문화부 K컬처팀은 독자 여러분께 새로운 시선의 한국 문화와 K컬처를 바라보는 데 도움이 되고자 전문가 칼럼 시리즈를 준비했습니다. 시리즈는 매주 게재하며 K컬처팀 영문 한류 뉴스 사이트 'K-바이브'에서 영문으로도 보실 수 있습니다.] 
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 <img alt="임기범 인공지능경영학회 이사 본인 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/08/yonhap/20250308092303812xdam.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="6N5bFqbYRm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/08/yonhap/20250308092303812xdam.jpg" width="658">
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 임기범 인공지능경영학회 이사 본인 제공
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 영화 '매트릭스'에서 주인공 네오는 자신이 살고 있는 세계가 시뮬레이션이라는 충격적인 진실을 마주했다. 그에게는 두 가지 선택이 있는 상황. 
 빨간 약을 먹고 불편한 진실을 마주할 것인가, 아니면 파란 약을 먹고 편안한 환상 속에 계속 살 것인가. 
 필자가 바라보는 지금 한국의 AI 전략 방향이 바로 이런 선택의 갈림길에 있다.
 오픈소스 활용은 불편하지만, 진실을 마주하는 '빨간 약'과 같다.
 정부가 최근 AI 경쟁력 강화를 위해 적극적인 GPU 확보 계획을 발표했다. 국내 언론 보도에 따르면 정부는 내년 상반기까지 고성능 GPU 1만8천장을 확보할 예정이라고 한다. 
 이 중 연내 1만장을 우선 확보하고, 내년 상반기에 8천장을 추가 도입한다는 계획이다. 
 이 GPU 자원은 세계 최고 수준의 대규모언어모델(LLM) 개발에 투입될 예정이다. 당초 목표보다 4년이나 앞당긴 이 계획은 중국 스타트업 딥시크의 등장과 같은 급변하는 AI 환경에 대응하기 위한 조치라고 봐야 할 것이다.
 늦은 감이 없진 않지만, 반가운 소식이 아닐 수 없다. 하지만, 하드웨어 확보만으로는 충분하지 않다. 
 이 자원을 어떻게 효율적으로 배분하고 활용할 것인지가 더 중요한 과제로 떠올랐다. 
 어떤 전략으로 이 제한된 자원을 최대한 활용할 수 있을까를 고민해야 한다.
 '만들기'보다 '쓰기에 집중할 때
 '당장 한국형 챗GPT를 만들어야 한다'라는 압박감에서 벗어날 필요가 있다. 
 초거대 AI 경쟁에서 한국이 OpenAI나 구글, 앤트로픽과 같은 선두 기업을 따라잡기는 현실적으로 어렵다. 그렇다고 포기해야 한다는 얘기가 아니다. 
 생성형 AI의 진정한 가치는 기술 자체가 아니라 어떻게 산업에 접목해 효율을 높이거나 새로운 시장을 창출하는가에 있기 때문이다.
 클라우드 컴퓨팅 인프라는 아마존이나 마이크로소프트가 주도하고 있지만, 넷플릭스나 슬랙 같은 혁신적인 서비스는 이 인프라를 활용해 성공적인 비즈니스 모델을 구축했다. 
 AI도 마찬가지다. 메타의 라마3, 미스트랄, 스테이블 디퓨전과 같은 오픈소스 모델은 이미 높은 성능을 갖추고 있다. 우리나라 산업 현장에 맞게 튜닝하고 적용하는 것만으로도 놀라운 생산성 혁신과 수익 창출이 가능하다.
 오픈소스 AI 모델은 누구나 무료로 사용할 수 있지만, 특정 업무에 최적화하는 노하우와 데이터가 있다면 충분히 경쟁우위를 확보할 수 있다. 한국은 이미 제조, 금융, 의료 등 다양한 산업 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖추고 있다. 
 이러한 도메인 지식과 데이터를 AI와 결합한다면 어떨까?
 예를 들어 제조업의 설비 진단과 품질 관리, 금융권의 고객 맞춤형 상담, 의료 영상 해석 등 분야별 특화 솔루션을 오픈소스 LLM을 기반으로 빠르게 구현할 수 있다. 
 세계 시장에서는 이미 오픈소스 LLM과 생성형 AI 활용 성공 사례가 다수 등장하고 있다.
 가장 주목할 만한 사례로, 허깅페이스(Hugging Face)는 오픈소스 AI 플랫폼을 통해 메타의 라마나 미스트랄과 같은 고성능 오픈소스 LLM을 누구나 쉽게 접근하고 활용할 수 있게 만들어 줬다. 허깅페이스는 이런 서비스 응용으로 10억 달러가 넘는 기업 가치를 인정받았다. 
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 <img alt="허깅페이스 사진 출처 : 홈페이지 캡처" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/08/yonhap/20250308092304010zdso.jpg" data-org-width="436" dmcf-mid="PG3VU9VZJr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/08/yonhap/20250308092304010zdso.jpg" width="658">
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 허깅페이스 사진 출처 : 홈페이지 캡처
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 비즈니스 영역에서는 글로벌 기업이 미스트랄 AI의 '미스트랄 7B' 같은 소규모 LLM(sLLM)을 활용해 기업 내부 데이터에 특화된 솔루션을 개발하는 추세다. 이러한 모델은 상대적으로 적은 자원으로도 특정 도메인에 최적화된 높은 성능을 제공할 수 있어 주목받고 있다.
 삼성SDS의 2023년 국내 AI 도입 조사에 따르면, 많은 기업이 상용 솔루션(76.7%)을 선호하지만, 오픈소스(11.6%)와 자체 개발(8.2%)도 활용하고 있어 다양한 접근법이 공존하고 있음을 보여준다. 
 특히 삼일회계법인이 최근 발간한 '생성형 AI를 활용한 비즈니스의 현주소'라는 보고서에 따르면, 생성형 AI는 금융, 제조, 의료 등 전통 산업에서도 고객 서비스 개선, 업무 자동화, 데이터 분석 등에 폭넓게 활용되고 있다. 도입한 기업의 생산성과 경쟁력 역시 크게 향상되고 있다고 한다.
 성공 조건: 데이터 가공 역량과 빠른 실행력
 오픈소스 모델 활용의 핵심은 두 가지다. 
 바로 도메인 특화 데이터 확보와 현장 적용 속도다.
 첫째, '한국형 데이터' 구축이 필요하다. 국내 제조업의 생산 데이터, 금융 거래 패턴, 의료 영상 등 현장 밀착형 데이터 세트를 표준화해 공유 플랫폼을 운영해야 한다. 의사나 교사, 변호사 등 각 분야 전문가의 지식과 경험을 자료화하는 것도 중요하다. 외국 기업이 쉽게 복제할 수 없는 우리만의 경쟁력이 될 수 있다.
 둘째, 중소기업과 스타트업도 쉽게 LLM을 활용할 수 있는 국내 기반 통합 플랫폼이 필요하다. 우선 정부가 구축 중인 국가 AI 컴퓨팅센터와 국가 슈퍼컴퓨팅센터의 인프라를 잘 살펴봐야 한다. 이곳을 기반으로 네이버 클라우드, KT 클라우드, NHN 클라우드 등 국내 클라우드 서비스와 연계해 오픈소스 LLM을 쉽게 튜닝·배포할 수 있는 솔루션을 제공해야 한다. 
 데이터 주권 확보와 비용 효율성 측면에서도 글로벌 클라우드보다 국내 인프라를 우선 활용하는 전략이 바람직하다. 국내 기업이 부담 없이 생성형 AI를 실험하고 적용할 수 있는 환경을 조성해야 한다. 
 마지막으로, 인력 재교육이 시급하다. 개발자가 아닌 현업 종사자도 생성형 AI 툴을 활용할 수 있도록 교육 프로그램을 확대해야 한다. 특히 프롬프트 엔지니어링과 같은 기술을 통해 비전문가도 LLM의 성능을 최대한 끌어낼 수 있도록 하는 실용적인 교육이 중요하다.
 오픈소스 AI 활용 전략은 다양한 주체가 동시에 참여하는 방식으로 전개할 수 있다. LG '엑사원', '업스테이지 솔라'와 같은 국내 모델과 중국의 딥시크, 메타의 라마, 미스트랄 등 해외 오픈소스 모델을 산업 현장에 접목해 혁신적 솔루션을 개발해야 한다. 
 특히 최근 딥시크는 복잡한 다중 질문 테스트에서 82%의 성능을 보여 미국 최고 모델보다 앞서거나 동등한 수준이라는 평가를 받고 있다. 이런 고성능 모델을 국내 산업 환경에 맞게 최적화하는 작업을 대기업, 중소기업, 스타트업, 공공기관 등 모든 영역에서 동시에 추진해야 한다. 
 광범위한 적용 과정에서 축적된 데이터와 노하우를 바탕으로 한국 산업 환경에 특화된 도메인 특화 모델 개발을 가속해야 한다.
 이런 과정에서 정부의 역할은 직접 모델을 개발하는 것보다 인프라 지원과 규제 샌드박스를 통해 혁신을 뒷받침하는 것이 더 효과적이다. 이미 과학기술정보통신부에서 운영 중인 'AI 허브'와 같은 플랫폼을 확장해 데이터 세트 공유뿐만 아니라 오픈소스 모델의 튜닝과 배포를 지원하는 AI 모델 허브로 발전시켜야 한다. 여기에 의료·법률 분야 실증 특구 지정 등을 통해 기업들이 자유롭게 혁신할 수 있는 환경을 조성해야 한다.
 미국 민간연구단체 에포크 AI(EPOCH AI)의 조사에서 한국은 '챗GPT' 수준의 거대언어모델을 총 11개 개발해 미국, 중국에 이어 3위를 기록했다고 한다. 최근에는 LG의 엑사원 3.5 모델이 에포크 AI 선정 '주목할 만한 AI'에 등재되기도 했다. 한국이 AI 기술 역량을 꾸준히 쌓아가고 있음을 보여주는 고무적인 사례다.
 AI 패권은 '빠른 적용자'에게
 한국이 AI 경쟁에서 의미 있는 성과를 내려면 '기술 자립'을 고집하기 전에 '기술 활용'으로 현장의 생산성을 혁신해야 한다. 제조, 금융, 의료 등 우리의 강점 분야에서 오픈소스 기반 성공 사례가 쌓이면 자연스럽게 국내 AI 생태계가 성장할 것이다.
 반도체 산업에서 하드웨어 경쟁력을 확보했듯이, AI 시대에는 데이터와 도메인 지식을 결합하여 차별화된 AI 솔루션을 만들어야 한다. 특히 제조업에서의 스마트팩토리 구축이나 금융, 의료와 같은 규제 산업에서 한국 특화 AI 솔루션을 개발한다면 세계 시장에서도 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다.
 지금은 거창한 비전보다는 창업가 정신으로 작은 실험을 반복할 때다. 정부가 확보한 GPU 자원이 초거대 AI 모델 한두 개를 개발하는 데 모두 소진되기보다는 수백 개의 혁신적인 산업 특화 AI 솔루션이 탄생하는 밑거름이 되길 바란다. 
 그것이 한국이 AI 시대에 진정한 경쟁력을 갖출 수 있는 지름길일 것이다.
 임기범 인공지능 전문가 
 ▲ 현 인공지능경영학회 이사. ▲ ㈜컴팩CIO. ▲ 신한 DS 디지털 전략연구소장 역임.
 &lt;정리 : 이세영 기자&gt; 
 seva@yna.co.kr
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