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최홍준 업스테이지 부사장이 인공지능(AI) 주권을 확보하기 위해 한국이 특화된 AI 언어모델을 집중 공략해야 한다고 제언했다.
구글·마이크로소프트(MS)와 같은 글로벌 빅테크 기업들이 거대언어모델(LLM) 주도권을 쥐고 있는 상황에서 상대적으로 투자 여력이 부족한 한국 기업은 소형언어모델(sLLM)이라는 빈틈을 노려야 한다는 것으로 풀이된다.
최 부사장은 이를 위해 기업의 노력과 함께 정부의 전폭적 지원도 필수라고 강조했다.
최 부사장은 17일 서울 중구 더플라자호텔에서 아주경제신문이 주최한 '2024 초거대 인공지능 포럼'에서 이 같이 말했다.
최 부사장은 "글로벌 빅테크 기업들이 LLM을 꽉 잡고 있기 때문에 지난해 많은 기업이 AI 언어모델 개발에 회의적이었다"며 "그러나 올해 초 미국과 일본을 방문해 보니 sLLM으로 AI 언어모델 시장을 개척하려고 하는 스타트업을 많이 만났다"고 했다.
AI 언어모델은 매개변수 개수에 따라 LLM과 sLLM으로 구분된다.
매개변수가 1000억개 이상이면 LLM, 그 미만이면 sLLM이다.
매개변수는 정보를 학습하고 기억하는 뇌의 시냅스와 같은 역할을 한다.
AI 언어모델이 가진 매개변수가 많을수록 성능이 좋다고 평가되지만 그만큼 작업이 복잡하고 방대한 컴퓨팅 자원이 필요하다.
최 부사장은 무어의 법칙을 거론하며 LLM보단 sLLM에 집중하는 것이 전략적 판단이라고 주장했다.
무어의 법칙은 마이크로칩에 저장할 수 있는 데이터 분량이 18~24개월마다 두 배씩 늘어난다는 법칙이다.
이는 곧 컴퓨터 성능이 5년마다 10배, 10년마다 100배씩 향상된다는 것을 의미한다.
그는 "무어의 법칙에 따라 AI 언어모델의 성능이 기하급수적으로 고도화되는 만큼 전력 소모량도 굉장히 크다"며 "투자 수익률(ROI)을 따져 봐야 한다"고 했다.
최 부사장은 "특정 영역에선 sLLM이 오픈AI의 LLM보다 뛰어난 성능을 보인다"고 강조하며 수학에 특화된 '매쓰(MATH) GPT'와 바이오 분야의 '바이오 GPT'를 예시로 들었다.
그는 "실제 두 sLLM은 GPT4를 성능 면에서 능가한다"며 "특히 sLLM은 엉뚱한 대답을 내놓는 이른바 '환각 현상'(할루시네이션)을 줄여준다"고 했다.
즉 전력 소모량이 적은 sLLM이 특정 분야에선 성능도 뛰어나다는 설명이다.
전 세계적 AI 경쟁에서 주권을 확보하기 위해선 정부 지원도 필수적이라고 했다.
 최 부사장은 "업스테이지와 비슷한 규모인 유럽 스타트업 기업들은 정부의 적극적 지원 덕분에 굉장히 큰 평판을 가지고 있다"고 말했다.
 또 "일본은 올해부터 예산을 준비해서 크고 작은 스타트업들에 대한 투자를 늘리면서 일본어에 기반한 AI 언어 모델을 만들기 위해 총력을 다하고 있다"고 했다.
이어 "해외 빅테크 기업들이 국내 AI 산업을 점령하고 서비스를 독점적으로 공급하는 상황 속에서 'AI 주권 프로젝트'를 통해 국내 AI 기술·서비스가 활성화되길 바란다"고 덧붙였다.