● 챗GPT와 딥시크 - AI 관련 시리즈
[이슈분석] 딥시크가 이끈 LLM 대격변.. “논문 봤더니?!”
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[이슈] 딥시크, 위조 계정·허위 정보 주의 당부…각국 차단 조치 속 첫 공식 입장
[이강훈 칼럼] '딥시크와 챗GPT' 열풍... 생성 AI, 미래의 핵심 경쟁력은?
[이강훈 칼럼] 딥시크 충격, 소형 범용 모델이 AI 산업 이끈다
데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 곽중희 기자 | 인공지능 열풍(AI)이 거세다. AI 업계에서는 중국의 한 스타트업이 AI계의 절대강자였던 오픈AI의 챗GPT와 견주는 챗봇 ‘딥시크’를 출시하면서 큰 바람이 불고 있다. 이제 세계는 AI 전쟁 시대에 돌입했다.
하지만 한국은 비교적 조용하다. 코로나 사태, 경기 침체, 정치 혼란, 미국의 트럼프발 관세 전쟁 등 이슈로 국가 경쟁력이 위협받는 절체절명의 시기에도, 미래 산업의 핵심인 AI에는 정부든 기업이든 아직 제대로 손을 대지 못하고 있는 실정이다.
의문이 든다. 우리 한국은 왜 챗GPT나 딥시크와 같은 AI 모델을 개발하지 못하고 있을까.
“없어도 너무 없어”... AI 전문가
한국은 AI 전문 인력이 절대적으로 부족하다. 관련 통계에 따르면, 국내 이공계 분야에서 박사로 배출된 인력 중 AI 전공자는 단 6%에 불과하다.
18일 한국과학기술기획평가원(KISTEP)의 ‘국가전략기술 R&D 인력 실태조사’에 따르면, 지난해 말 기준 국내 AI 연구자 수는 2만 1,000여 명, 지난 6년간 발간된 AI 분야 논문 수는 1만4000여 건으로 나타났다. 연구자 수는 세계 9위, 논문 수는 세계 12위 수준이다.
국내 이공계 박사 인력 중 AI 전공자의 비율에 대한 정확한 통계 자료는 제한적이지만, 2024년 기준으로 국내 AI 관련 직종 종사자 수는 약 5만 1,425명으로 추산되며, 이 중 박사 학위 소지자는 약 4,124명으로 전체의 8%를 차지한다.
또한, 2020년 기준으로 전 세계 AI 분야 전문 인재는 약 47만 8천 명으로 추산되며, 국가별 분포를 살펴보면 미국이 약 18만 8천 명, 인도 8만 6천 명, 영국 3만 5천 명, 중국 2만 명 순입니다. 한국은 약 2,551명으로 주요 국가들에 비해 AI 전문 인력이 부족한 상황이다.
특히, 대형 언어 모델(LLM) 연구 경험이 있는 전문가가 드물어 이러한 분야의 개발이 더욱 어렵다. 또한, 해외 기업들의 파격적인 처우로 인해 국내 AI 인재의 해외 유출은 더욱 가속화되고 있다.
양중의 질이란 말이 있다. 한국의 AI 전문 인력 비중이 다른 주요 국가들에 비해 상대적으로 낮다. 국내 AI 분야의 인재 양성과 확보에 있어 적극적 투자가 필요함을 알 수 있다.
AI의 심장 GPU, 비용 부담 높아
한국의 AI 경쟁력이 저하되는 주요 원인 중 또 하나는 고성능 GPU 등 인프라 비용의 부담이다. 대형 언어 모델을 훈련하려면 엔비디아의 A100, H100과 같은 고성능 GPU가 필요하며, 이러한 장비의 가격은 개당 수천만 원에 달한다.
예를 들어, H100의 경우 한 장당 약 5,000만 원 수준으로 알려져 있다. 이러한 고가의 장비를 대량으로 확보해야 하므로 기업들에게는 큰 부담이 된다.
특히, 중소기업과 스타트업에게 큰 장애 요인으로 작용한다. 대한상공회의소 조사에 따르면, 국내 기업들이 AI 기술 도입 시 겪는 가장 큰 장애 요인으로 'IT 인프라 부족(34.6%)'과 '비용 부담(23.1%)'이 지목됐다.
또한, 국내 AI 연구기관들도 예산 삭감으로 인해 GPU 구입량이 급격히 감소하여 연구에 어려움을 겪고 있다. 특히, 2024년에는 연구개발(R&D) 예산이 대폭 삭감되면서 GPU 구입량이 급감하였고, AI 연구에 직격타를 줬다.
이러한 상황은 AI 연구와 개발에 필요한 인프라를 충분히 확보하지 못하게 해, 결과적으로 한국의 AI 경쟁력을 저하시킨다. 특히, 고성능 GPU의 확보와 유지에 드는 높은 비용은 기업들이 AI 분야에 적극적으로 투자하고 참여하는 데 큰 걸림돌이 되고 있습니다.
국내 기업, 투자 망설이는 이유?
국내 기업들도 AI 분야에 상당한 투자를 하고 있지만, 글로벌 빅테크와 비교하면 절대적인 투자 규모에서 차이가 난다.
예를 들어, 글로벌 빅테크 기업들은 매출 대비 20% 이상의 비중을 AI 연구개발에 투자하고 있는 반면, 국내 기업들은 이에 미치지 못하는 상황이다.
이러한 이유로 국내 대기업조차 자체적인 파운데이션 모델 개발에 신중한 태도를 보이고 있다.
일례로, 카카오는 사법 리스크까지 더해져 AI 경쟁력에 제동이 걸릴 수 있다는 우려로 인해 AI 신사업 동력 확보에 신중한 태도를 보이고 있다.
중국과의 차이점
중국 정부는 AI 산업 발전을 위해 막대한 자금을 투입하고 있다. 2024년 7월 상하이시는 집적회로, 생물의학, AI 산업을 지원하기 위해 총 1,000억 위안(약 13조 7,900억 원) 규모의 펀드를 조성했다. 이 펀드는 지능형 칩, 소프트웨어, 자율주행, 지능형 로봇 등 분야에 집중 투자될 예정이다.
또한, 중국의 AI 산업 규모는 2020년 약 1,500억 위안(약 25조 7,890억 원)에서 2025년에는 약 4,500억 위안(약 77조 3,640억 원)으로 성장할 것으로 전망되며, 이는 연평균 26.8%의 성장률을 나타냈다.
이처럼 중국 정부는 AI 분야의 인재 확보를 위해 적극적인 노력을 기울이고 있다. 최근에는 최정상급 AI 인재 5만 명 확보를 목표로 하는 '삼중나선형(三螺旋) 계획'을 수립 중이며, 이를 통해 딥시크에 버금가는 국가대표급 AI 모델을 다수 출시할 계획이다.
정부의 지원과 투자는 중국이 AI 분야에서 빠른 발전을 이루는 데 중요한 역할을 하고 있다. 다만, 일부 전문가들은 정부의 강력한 통제가 혁신을 저해할 수 있다는 우려를 제기하기도 한다. 하지만, 중국이 AI에 엄청난 비용과 인력을 투자하고 있다는 사실은 변함이 없다.
그래도 가능성을 보자!
카카오, 네이버, LG의 AI 경주
그러나 최근 AI 시장의 변화와 글로벌 경쟁 구도 속에서 국내 기업들도 점진적으로 언어 모델 개발에 대한 관심을 높이고 있다. 특히, 딥시크의 오픈소스 모델 공개 이후, LLM 개발 비용이 점차 감소하고 있으며, 이에 따라 국내 기업과 정부도 자체적인 모델 개발을 긍정적으로 검토하기 시작했다.
- 카카오: 최근 오픈AI와의 협업을 발표하며 AI 모델을 자사 서비스에 통합하는 방안을 모색 중이다. 기존의 AI 모델뿐만 아니라, 외부 AI API를 적극 활용하여 카카오톡, 카카오모빌리티 등 다양한 서비스에 적용할 계획이다.
- 네이버: 자체 개발한 하이퍼클로바(X)를 지속적으로 개선하며, 글로벌 AI 모델과의 경쟁력을 강화하려 하고 있다.
- LG AI 연구원: 고성능 AI 모델 개발을 위해 연구개발을 지속하고 있으며, 국내 산업에서 AI 활용도를 높이는 데 집중하고 있다.
하지만 아직까지 국내 기업들이 글로벌 LLM(대형언어모델) 시장에서 차지하는 비중은 미미하다. 이는 단순히 기업 차원의 문제뿐만 아니라, 정부 차원의 연구개발 지원이 부족했던 것도 한 요인이다. 미국, 중국과 같은 국가들은 이미 수조 원 규모의 AI 연구개발 예산을 투입하여 자국 기업들이 독자적인 언어 모델을 개발할 수 있도록 지원하고 있다.
한국도 정부 차원의 GPU 인프라 구축, 데이터 확보 지원, AI 연구개발 투자 확대 등의 정책이 필요하다. AI 모델의 경쟁력을 갖추기 위해서는 기업들이 단독으로 감당하기 어려운 리소스를 정부가 적극적으로 지원할 필요가 있다.
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