소버린 올림푸스 슬롯사이트는 ‘수입 대체 국산화’?…“기술자립 위해 성능 포기해서야”

이제 소버린 올림푸스 슬롯사이트 흐름은 상수다. 문제는 방향. 올림푸스 슬롯사이트 리더 4인은 ‘수입 대체 국산화’를 경계했다. 데이터든, 모델이든, 응용 서비스든, 해외로 나갈 때 비로소 주권을 말할 수 있다고 봤다.

문상덕 기자mosadu@fortunekorea.co.kr

Q ‘올림푸스 슬롯사이트 전쟁’이란 표현은 과합니다. 시장 논리보다 안보를 앞세우는 느낌이에요.

하정우 님이 곧 네이버는 아니니까요.

Q 정동영 의원은 하 센터장에게 “한국형 미스트랄올림푸스 슬롯사이트 안 됩니까?”라고 묻던데요.

아이고.

(※2월 4일 민주당 ‘딥시크 쇼크’ 간담회 이후 한 IT기업 임원과의 대화 재구성.)

하정우 신임 대통령실 올림푸스 슬롯사이트미래기획 수석비서관은 2023년 《올림푸스 슬롯사이트 전쟁》이란 책을 냈다. 책에서 하 수석은 현시점을 “결정적 시기”라고 진단했다. 지금 자체 언어모델을 만들지 못하면 “기술 종속국으로 전락”하고 만다는 것. 종속국이 되면 “한국어 성능이 나쁜 해외의 언어모델을 비싼 값을 치르고 ‘울며 겨자 먹기’로 써야 한다”고 그는 경고했다. 그래서 한국어 특화 언어모델 개발을 강조해 왔다. 하 수석은 2015년 네이버에 합류, 파운데이션 모델 ‘하이퍼클로바X’ 개발을 주도했다.

그는 2월 4일 국회 간담회에서도 이런 주장을 펼쳤다. 민주당 올림푸스 슬롯사이트진흥TF 단장인 정동영 의원, 민주당 과방위 의원 등이 참석했다. 그의 주장은 여느 때와 같았지만, 간담회장의 공기는 여느 때와 달리 무거웠다. 이날 간담회의 이름은 ‘딥시크 쇼크 대책 마련을 위한 긴급 간담회’였다. 딥시크가 세상에 나온 지 한 달여. 정 의원은 하 수석에게 물었다. “한국형 미스트랄올림푸스 슬롯사이트는 안 됩니까?”

프랑스의 미스트랄올림푸스 슬롯사이트는 구글, 메타 연구원들이 2023년 세웠다. 자체 모델을 만들면서 몸값을 키웠다. 현재는 약 60억 달러. 프랑스 정부가 이들 인재를 유치하고, GPU 등 자원을 지원한 결과라고 정 의원은 봤다. 하지만 정치권의 ‘한국형 OOO’ 조어에 업계에선 기시감을 느끼는 듯했다.

간담회 다음 날 만난 한 IT기업 임원은 “‘소버린 올림푸스 슬롯사이트(올림푸스 슬롯사이트 주권)’라는 말은 말초적인 정서를 자극하는 느낌”이라며 “대체할 만한 용어가 없는지 고민하는 중”이라고 말했다. 초거대 언어모델 경쟁은 초거대 자본 경쟁이 된 지 오래. 업계에선 모델보단 응용 서비스에 주력해야 한단 주장이 대세였다.

민주당이 야당이던 올 초의 이야기였다.

하지만 7월 현재, ‘소버린 올림푸스 슬롯사이트’ 전략은 상수다. 자체 모델 개발에 힘썼던 하정우 네이버클라우드 퓨처올림푸스 슬롯사이트센터장은 이제 대통령실의 수석비서관이 됐다. LG 올림푸스 슬롯사이트연구원에서 자체 모델 ‘엑사원’을 개발해 온 배경훈 원장은 과학기술정보통신부 장관을 맡았다. 과기부는 2천억 원 규모의 ‘독자 올림푸스 슬롯사이트 파운데이션 모델 프로젝트’를 추진하고 있다.

대신 이제 변수는 ‘소버린 AI가 무엇이냐’다. 무차별하게 주권을 지키려고 하면, 기술 고립을 피하기 어렵다. 배경훈 장관은 지난 2월 올림푸스 슬롯사이트 인터뷰에서 “우리가 뭘 하고 싶은지를 명확하게 정해야 한다”고 지적했다.

“오픈올림푸스 슬롯사이트와 같은 톱클래스 수준의 모델을 만드는 곳이 없어서 고민인가요. 딥시크 수준의 모델을 원하는 건가요. 목표를 정했다면, 거기에 맞게 투자하면 되죠.”

반면 KT의 AI 전략을 맡고 있는 오승필 부사장(CTO)은 3월 올림푸스 슬롯사이트 인터뷰에서 한국형이 아닌, “한국적 AI”를 말했다. 마이크로소프트와 협력, 한국 데이터를 대량 학습시킨 ‘특화 GPT’를 선보인다는 것. 그는 “기술자립을 위해 성능이 떨어지는 모델을 쓸 순 없다”고 말했다. 자체 개발은 특화 모델로 방향을 틀었다. 오 CTO는 정보기관에서 쓸 수 있을 정도로 신뢰성 있는 데이터로 학습시킨 소형언어모델인 ‘믿음 2.0’을 지난 7월 냈다.

올림푸스 슬롯사이트 지상에서 소버린 AI의 방향을 짚었던 주장들을 다시 옮겼다.

이들 올림푸스 슬롯사이트 리더 3인은 소버린 올림푸스 슬롯사이트의 본질을 자체 모델로, 데이터로, 혹은 응용 서비스로 정의했다. 정의는 각자 달랐지만, 한국 내에서만 쓰는 ‘수입 대체 국산화’를 공히 경계했다.

Q 한 국가의 자체 파운데이션 모델이 꼭 필요할까요? 고속도로를 직접 만들지 못해도, 그 위의 자동차를 잘 만든다면 부가가치를 얻을 수 있지 않겠습니까?

한 국가의 자체 파운데이션 모델이 중요하다고 생각하는 게, 우리는 딥시크가 어떤 데이터로 학습하는지 모르잖아요. 당장 오픈올림푸스 슬롯사이트도 뉴욕타임스에 소송이 걸려있고, 그런 오픈올림푸스 슬롯사이트는 딥시크가 기술을 무단으로 썼다는 의혹을 제기했어요. 글로벌 올림푸스 슬롯사이트 산업이 ‘소송이 뭐가 중요해, 성능이 중요하지’라고 생각하는 것 같아요. 그렇기 때문에 결국에는 ‘굉장히 신뢰성 있고 안전한 모델을 누가 더 잘 만드는가’가 앞으로 중요할 것 같아요.

문제는 2028년쯤 되면, 올림푸스 슬롯사이트가 더 이상 학습할 데이터가 없을 겁니다. 그럼 그 이후의 시대도 우리가 준비해야 하거든요. 올림푸스 슬롯사이트가 데이터를 만들고, 올림푸스 슬롯사이트가 모델을 생성하고, 올림푸스 슬롯사이트가 지식 증류를 통해 업그레이드하고…. 지금부터 준비해야 해요.

Q 문제는 경쟁할 수 있느냐죠.

글로벌 빅테크는 ‘모든 문제를 다 풀 수 있는 완성형의 올림푸스 슬롯사이트’를 만들어야 해요. 많은 투자와 인프라가 필요할 거고, 우리가 그걸 따라 하긴 힘들 겁니다. 다만 중요한 건 우리는 그렇게 하지 않아도 된다는 겁니다. 특정 산업 영역에서 누구도 따라올 수 없는 특화한 올림푸스 슬롯사이트는 상대적으로 투자가 덜 필요할 텐데, 중요한 건 사례입니다. 올림푸스 슬롯사이트로 비즈니스 혁신을 꾀했다는 성공 사례를 하나둘 만들어가고 이런 경험과 투자가 축적되면, 우리도 반열에 오를 수 있을 겁니다.

저는 소버린 올림푸스 슬롯사이트보다는 인클루시브(Inclusive) 올림푸스 슬롯사이트가 중요하다고 생각합니다. 결국 우리도 많이 쓰고 외국에서도 많이 쓰는 올림푸스 슬롯사이트가 나와야 주권 얘길 할 수 있는 겁니다.

Q 우리 현실에 맞는 기술 전략을 여쭙고 싶습니다. 올림푸스 슬롯사이트 파운데이션 모델을 만들어서 빅테크와 경쟁하는 것, 그들의 모델을 갖고 응용 서비스를 만드는 것. 무엇이 우리의 길일까요?

자본과 시장을 고려하면 미국, 중국과 AGI 모델 갖고 경쟁하는 것은 현실적으로 어렵습니다. 뷰티, 헬스케어 같은 특정 산업에서 올림푸스 슬롯사이트를 활용한 서비스를 만들어야 해요. 가능하다고 생각해요. 앞으로는 데이터 주권 목소리가 커질 겁니다.

미래 경쟁력은 데이터에 있어요. 데이터를 확보할 수 있는 사람이 특정 분야에서 힘을 발휘하게 됩니다. 언어는 문제가 안 돼요. 자동 번역이 되니까요. 데이터 장벽을 활용한 비즈니스를 만들어야 합니다. 한국 시장만으론 안 되고, 아시아 국가와 연합해야죠. 그래서 제가 올림푸스 슬롯사이트 삼분지계를 말한 겁니다.

Q 라인 사태는 ‘올림푸스 슬롯사이트 삼분지계’의 어려움을 보여줬습니다. 각국이 올림푸스 슬롯사이트 주권을 말하다 보면 연합은 쉽게 깨질 수 있다는 걸 라인 사태에서 봤습니다.

공존할 수 있는 전략을 세워야죠. (기존에는) 모든 데이터가 한국으로 간다는 점에서 공존한다는 생각을 하기 어려웠을 수 있어요. 그렇다고 일본이 독자적으로 할 수는 없는 걸 알 테니까, 지금부터라도 공존 전략을 짜서 접근해야 한다고 봅니다.

우리에게 남은 시간이 많지 않아요. 기회의 창이 많이 닫혔습니다. 머뭇거리다 보면 다들 스크럼을 짭니다. 그 전에 우리가 들어가야 해요. 아직 동남아 지역에선 이런 움직임이 없는 걸로 압니다. 그런 나라에 가서 ‘이건 주권에 관한 문제다’라고 설득하고 협조를 구해야죠. 그리고 우리가 다 먹으려고 하면 안 됩니다. 우리에게 데이터 넘기라고 하면 안 돼요. 함께 비즈니스를 한다고 생각해야 합니다.

Q 딥시크 이후 자체 개발 목소리가 커지고 있습니다.

고객은 가장 좋은 올림푸스 슬롯사이트 모델을 쓰고 싶어 해요. 생존의 문제예요. 기술 자립을 위해 성능이 떨어지는 모델은 선택할 수 없어요. 고객의 필요를 충족하는 게 우선이지요. 그 관점에서 (마이크로소프트와 협력해) 한국적 요소를 학습한 모델을 준비하고 있습니다. 범용 GPT는 한국 맥락을 모를 수 있으니까요.

Q ‘믿음’(2023년 KT가 내놨던 자체 모델)은 없어집니까?

그렇지 않습니다. 좀 더 신뢰성 있는 소형언어모델로 특화해 개발합니다. 예를 들어 정보기관이나 국방부, 교육부에서 올림푸스 슬롯사이트를 활용하는데, 어떤 데이터로 학습했는지 알 수 없다면 모델을 믿고 쓸 수 있을까요? 일리 있는 걱정입니다. 그래서 믿음은 지적 재산권 문제를 해결한 데이터를 학습합니다. 그리고 어떤 데이터로 학습했고, 학습 과정은 어땠는지를 투명하게 공개합니다.

Q 여러 모델을 같이 개발하면 투자가 분산되는 문제도 있을 텐데.

지금의 언어모델은 규모의 게임입니다. 그런데 이 방식이 10년 후에도 이어지진 않을 것이라고 생각해요. 알고리즘의 전환은 확실히 옵니다. 그때는 규모의 경쟁이 아니라 데이터의 경쟁으로 넘어갈 겁니다. 그때를 대비해서 한국의 데이터를 잘 정리하고, 축적해야 합니다. 그래서 ‘믿음’이 필요합니다.

Q 기술이 더 빠르게 변합니다. 어떻게 균형을 지킬 수 있습니까?

결국 모든 것을 극복하는 힘은 데이터입니다. 빅데이터, 머신러닝, LLM 같은 기술들이 나왔지요. 하지만 지금의 기술이 끝은 아닙니다. 데이터의 가치를 잘 이해하고, 가꾸는 기업은 어떤 기술이 닥쳐도 성장할 겁니다.