“왜 우리는 혁신 못 내놨나”…미·중 따라잡을 ‘추격조’ 제안

과기정통부, 국내 기업들과 간담회

“GPU 물량 등 한계로 격차 커져”

AI 기술 ‘국가 전략 자산’ 공감대

인공지능(AI)을 ‘국가 전략 기술’로 선정하고, 오픈AI나 딥시크 등을 따라잡을 ‘추격조’를 키워야 한다는 주장이 나왔다. 저비용으로 고성능 AI를 내놓은 딥시크 충격 이후 국내 AI 산업의 재도약을 위해 보다 파격적인 접근이 필요하다는 업계의 목소리다.

6일 LG AI연구원·SKT·KT·네이버클라우드·카카오 등 국내 대표 AI 기업 책임자 등이 참석한 과학기술정보통신부 주최 간담회에선 ‘한국에선 왜 딥시크의 혁신이 나오지 못했나’에 대한 솔직한 이야기가 오갔다.

일반의 인식과 달리 참석자들은 딥시크가 공개한 기술이 한국 기업 입장에서 새로운 것은 아니며, 딥시크의 혁신이 국내 기업에도 기회가 될 것이라는 반응을 보였다.

배경훈 LG AI연구원장은 “지난해 12월 오픈소스로 공개한 ‘엑사원 3.5’ 32B 모델에 70억원이 들었다”고 밝혔다. 딥시크의 V3 모델 학습에 들어간 것으로 알려진 600만달러(약 78억원)보다 적은 비용이다. 엑사원 모델은 딥시크 성능에 크게 뒤처지지 않는 것으로 평가되는데, 딥시크 성공의 핵심 요소로 꼽히는 ‘전문가 혼합’(MoE) 기법도 이미 적용됐다고 한다.

김성훈 업스테이지 대표는 딥시크의 발표 직후 더 나은 AI 모델을 선보인 중국 큐웬의 경우 1년6개월 전 공동 워크숍을 할 때만 해도 비슷한 실력이었다고 회고했다. 그는 그사이 격차가 벌어진 이유를 학습 데이터와 그래픽처리장치(GPU) 물량 등 현실의 한계에서 찾았다.

김 대표는 “우리는 GPU 500개를 가지고 AI 모델을 돌리면 3개월이 걸리는데, GPU가 우리보다 10배 많은 큐웬은 우리가 한 번 실험할 때 10번을 해볼 수 있다는 의미”라며 “올해 GPU를 1만개 확보해 상·하반기로 나눠 2000개씩 10개 기업에 제공하면 올해 말 딥시크를 넘는 AI 모델을 만드는 회사가 10곳은 나올 것”이라고 했다.

AI 기술을 ‘국가 전략 자산화’해야 한다는 데는 공감대가 형성됐다. 원자력 기술처럼 미국 같은 선도 국가에 편승해서 갈 것인지, 기술 주권을 확보해 나갈 것인지 방향성을 정해야 한다는 것이다.

김두현 건국대 컴퓨터공학과 교수는 “한국이 AI 분야 G3를 목표로 하는 상황에서 기존같이 (골고루 지원하는) 정책 접근에는 한계가 있다”면서 “향후 설립될 국가AI컴퓨팅센터에 오픈AI나 딥시크급으로 국가적 AI 기술을 상승시킬 특수 조직으로 ‘추격조’를 만들어 정부가 파격적으로 지원하는 것”을 제안했다.