2025년 AI 파운데이션 모델과 독자 AI 파운데이션 모델이 전 산업에 걸쳐 혁신적 변화를 주도하며, 한국 정부의 2,000억원 규모 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 글로벌 최고 수준 모델 개발 경쟁이 본격화되고 있습니다.
파운데이션 모델 개념과 핵심 특징
파운데이션 모델(Foundation Model)은 대규모 데이터세트를 기반으로 훈련된 대규모 딥 러닝 신경망으로, 데이터 사이언티스트가 기계 학습(ML)에 접근하는 방식을 변화시킨 혁신적 기술입니다.
이러한 foundation model은 전통적인 AI 모델과 달리 특정 작업에 국한되지 않고 언어 이해, 텍스트 및 이미지 생성, 자연어 대화와 같은 다양한 일반 작업을 수행할 수 있는 범용적 특성을 가지고 있습니다.
파운데이션 모델의 핵심 특징
- 확장성(Scalability): 3억 4천만 개의 파라미터를 가진 BERT(2018년)에서 170조 개의 파라미터를 가진 GPT-4(2023년)까지 급격한 규모 확장
- 적응성(Adaptability): 입력 프롬프트를 기반으로 높은 정확도로 다양한 이질적인 작업을 수행
- 범용성(Generality): 언어, 이미지, 코드 등 다양한 모달리티 처리 가능
- 학습 효율성: Transfer Learning을 통한 빠른 도메인 특화
파운데이션 모델 vs 전통적 AI 모델 비교
| 구분 | 파운데이션 모델 | 전통적 AI 모델 |
|---|---|---|
| 학습 데이터 | 대규모 범용 데이터셋 | 특정 작업용 제한된 데이터 |
| 활용 범위 | 다양한 작업에 재사용 가능 | 단일 작업에 특화 |
| 개발 비용 | 초기 비용 높지만 재사용성 뛰어남 | 작업별 개발 필요 |
| 성능 | 일반화 성능 우수 | 특정 작업에서 최적화 |
2025 AI 트렌드: 정부 주도 독자 파운데이션 모델 개발
한국 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트
2025년 6월 중순, 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트, 이른바 월드베스트 LLM을 공식 출범시켰습니다.
이 사업은 2000억 원 규모로, 최대 5개의 정예팀을 선발하여 3년 동안 집중적으로 지원하는 대규모 국가 프로젝트입니다.
프로젝트 핵심 목표
글로벌 상위 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성하며, 결과물의 오픈소스 공개 및 민간 활용 확대, 대규모 GPU 및 데이터 지원을 핵심 목표로 설정하고 있습니다.
2025년 정부 AI 투자 확대
정부가 범용인공지능(AGI) 개발에 6년간 1조원을 투입합니다. 8100억원대 AI정책펀드를 조성하고,
AI 연구개발(R&D)에 대해 최대 50% 세액공제를 추진한다고 발표했습니다.
정부 지원 내용
- 예산 규모: 총 2000억 원의 예산이 확보되어 있으며, 최대 5개 팀이 정예팀으로 선발되어 3년간 단계별로 집중 지원
- 세제 혜택: AI R&D 세액공제 최대 50%까지 확대
- 인프라 지원: GPU, 데이터, 인재 등 다양한 자원 지원
AI 시장 전망과 글로벌 투자 동향
글로벌 AI 시장 규모 전망
전 세계 인공지능(AI) 시장 규모가 2023년 1502억달러(약 200조원)에서 2030년에는 1조3452억달러(약 1800조원)로 9배가량 성장한다는 예측이 나왔습니다.
글로벌 인공 지능 시장 규모는 2032 년 2025 년에 294.16 억 달러로 2032 년까지 1,771 억 6 천 2 백만 달러로 증가 할 것으로 예상되며, CAGR은 29.2%를 나타냅니다.
생성형 AI 시장 급성장
글로벌 유전자 AI 시장 규모는 2024년 USD 21.3억에 달하며 2025년과 2034년 사이에 24.3%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다.
시장 성장 동력
- 2030년까지 AI 시장에서 가장 높은 성장률을 기록할 분야로는 생성 AI가 아닌, 비전 AI를 꼽았다.
자율주행과 보안, 안전 등 현 산업에 바로 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문 - 멀티모달 AI 기술의 발전과 클라우드 인프라 확산
- 기업의 AI 전환(AX) 가속화
주요 파운데이션 모델 사례 분석
글로벌 파운데이션 모델 현황
OpenAI GPT 시리즈
GPT-4는 현재 가장 주목받는 파운데이션 모델로, 조지 호츠는 GPT-4가 실제로는 2,200억 개의 파라미터를 분야별로 8개 모델로 나누어 학습하고, 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 구조로 총 1조 개의 파라미터가 있는 것처럼 보이도록 설계했다는 분석이 있습니다.
GPT-4는 GPT-3.5에 비해 Speed는 떨어졌지만 Reasoning과 Conciseness가 많이 올라간 것으로 보입니다. 또한 GPT-4는 8배 증가한 25,000 단어까지 처리가 가능합니다.
Anthropic Claude
Constitutional AI 기법을 통해 안전성과 유용성을 균형있게 구현한 모델로, 긴 컨텍스트 처리 능력과 인간 피드백 학습을 통해 신뢰할 수 있는 응답을 제공합니다.
Meta LLaMA
오픈소스 정책을 통해 연구자와 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있는 foundation model을 제공하여 AI 생태계 발전에 기여하고 있습니다.
국내 파운데이션 모델 개발 현황
우리나라의 경우 하이퍼클로바X(네이버, '23.8), 엑사원 2.0(LG AI 연구원, '23.7), 가우스(삼성전자, '23.11), 코난LLM(코난테크놀로지, '23.8), 바르코(엔씨소프트, '23.7) 등 다수의 독자 파운데이션 모델을 보유하고 있는 상황입니다.
네이버 하이퍼클로바 X
한국어 특화 대형 모델로 국내 언어와 문화적 맥락을 잘 이해하는 독자적인 AI 모델을 구축했습니다.
LG AI연구원 엑사원 2.0
LG CNS가 코히어와 손잡고 1110억개(110B)의 매개변수를 갖춘 추론형 거대언어모델(LLM)을 공동 개발했다고 최근 발표했습니다.
삼성전자 가우스
삼성의 독자적인 생성형 AI 모델로 다양한 삼성 제품과 서비스에 통합되어 활용되고 있습니다.
파운데이션 모델 장점과 활용 분야
기술적 장점
Transfer Learning 효과
사전 훈련된 지식을 새로운 작업에 효과적으로 전이할 수 있어 AI 학습 데이터가 부족한 도메인에서도 높은 성능을 달성할 수 있습니다.
Few-shot Learning
적은 양의 예시만으로도 새로운 작업을 학습할 수 있어 데이터 수집과 라벨링 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
Zero-shot Capability
별도의 훈련 없이도 자연어 명령만으로 다양한 작업을 수행할 수 있어 사용자 친화적인 AI 인터페이스를 구현할 수 있습니다.
주요 활용 분야
콘텐츠 생성 및 마케팅
유전 AI의 사용은 개인화 된 텍스트, 이미지, 오디오, 그리고 큰 규모에 비디오를 만들 수 있으며 시간과 비용을 줄이면서 품질을 유지하면서 동일한 생산 비용을 절감합니다.
- 블로그 글, 소셜미디어 콘텐츠 자동 생성
- 광고 카피 및 마케팅 문구 작성
- 다양한 형태의 창작 콘텐츠 제작
고객 서비스 자동화
- 챗봇과 가상 어시스턴트 구현
- 다국어 고객 지원 서비스
- 개인화된 상품 추천 시스템
연구 개발 지원
- 논문 요약 및 분석
- 코드 생성 및 디버깅
- 데이터 분석 및 인사이트 도출
기업 독자 모델 개발 전략
독자 모델 개발 프로세스
1단계: 요구사항 분석
기업의 특정 비즈니스 요구사항과 기술적 제약사항을 명확히 정의하고, 기존 범용 모델과의 차별화 포인트를 식별합니다.
2단계: 데이터 수집 및 준비
고품질의 도메인 특화 데이터를 수집하고, 데이터 클리닝과 전처리를 통해 학습에 적합한 형태로 가공합니다.
3단계: 모델 아키텍처 설계
비즈니스 요구사항에 맞는 최적의 모델 구조를 설계하고, 컴퓨팅 리소스와 성능 간의 균형을 고려합니다.
4단계: 훈련 및 최적화
대규모 분산 훈련 환경을 구축하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 모델 성능을 최적화합니다.
5단계: 평가 및 배포
다양한 메트릭을 통해 모델 성능을 평가하고, 프로덕션 환경에 안전하게 배포합니다.
경량화 모델의 등장
마이크로소프트(MS)가 텍스트뿐 아니라 이미지를 이해하고 답변할 수 있는 멀티모달 언어모델 '파이-1.5(Phi-1.5)'를 공개했다.
놀라운 것은 매개변수가 고작 13억개(1.3B)에 불과한 경량 모델로, 훨씬 적은 비용과 시간으로 대형언어모델(LLM)에 맞먹는 결과를 얻을 수 있다고 주장했습니다.
이러한 경량화 모델의 장점
- 비용 효율성: GPU 2장만으로도 구동 가능
- 빠른 응답 속도: 실시간 처리에 적합
- 도입 용이성: 중소기업도 활용 가능한 수준
AI 혁신의 미래 전망
기술 발전 방향
멀티모달 통합
시각 언어 모델과 같은 파운데이션 모델을 활용하면 인터넷 규모의 지식을 활용할 수 있죠.
이는 AV 분야에서 가장 어려운 문제 중 하나인 희귀한 코너 케이스를 효율적이고 안전하게 추론하는 데 도움을 줍니다.
물리 AI의 발전
LLM은 주로 인간의 피드백을 통한 강화 학습이 필요하지만, 물리 AI(Physical AI)는 물리 법칙을 모방한 '세계 모델(world model)'에서 학습해야 합니다.
비용 효율성 개선
에이전틱 AI가 로봇에 새로운 인텔리전스를 부여함에 따라, 로봇의 도입은 증가하고, 비용은 급격히 낮아질 것입니다.
산업용 로봇의 평균 비용은 2025년까지 1만 8백 달러로 떨어질 것으로 예상됩니다.
산업별 활용 확산
헬스케어
인간과 로봇의 상호 작용: 로봇은 다양한 방식으로 인간 임상의를 지원할 것입니다.
인간의 명령을 이해하고 이에 반응하는 것부터 복잡한 수술을 수행하고 보조하는 것까지 의료 분야 전반에 걸친 AI 활용이 확대될 것입니다.
제조업
스마트 팩토리, 예측 정비, 품질 관리 등 제조 공정 전반의 디지털 전환이 진행될 것입니다.
금융 서비스
리스크 관리, 투자 자문, 보험 심사 등 금융업무의 자동화와 지능화가 가속화될 것입니다.
교육
개인 맞춤형 학습, 자동 평가, 가상 튜터 등 교육 방식의 혁신이 이루어질 것입니다.
국가별 AI 정책 동향
주요국 AI 투자 현황
2025년 AI는 전 세계가 집중하는 핵심 기술로 자리잡아 AI 경쟁력 및 역량 강화를 위한 전략과 투자가 이루어지고 있으며,
이러한 전략은 크게 △ 인프라 구축 △ 인재양성 △ AI 전환으로 구분 가능합니다.
미국
미국은 AI 혁신의 리더십으로 인해 시장을 지배, 주요 기술 플레이어의 위치 (예 : OpenAI, Google, Meta), 강력한 벤처 캐피탈 투자를 바탕으로 글로벌 AI 시장을 주도하고 있습니다.
유럽
2025 년 2 월, 유럽위원회는 유럽을 AI 혁명의 최전선에 놓기 위해"AI Contenent Action Plan"이라는 2,200 억 달러 이니셔티브를 시작했습니다.
아시아-태평양
2025 년 2 월, 인도와 한국은 주권 강화 및 협업 심화에 이중 초점으로 AI 기능을 발전시켰다.
인도는 AI 개발을위한 18,000 개의 고급 GPU 기반 컴퓨팅 시설을 제공 할 계획을 발표했으며 한국에서 대통령 AI위원회 회의는 세계적 수준의 대형 언어 모델 (LLM)을 개발하기위한 프로젝트를 개설했습니다.
한국의 AI 주권 확보 전략
AI 주권 확보는 이번 프로젝트의 가장 중요한 목표 중 하나입니다.
글로벌 AI 기술의 발전에 따라 인공지능 주권을 확보하는 것은 필수적이며, 이는 국가의 정보 자산과 전략 산업의 보호에도 기여하게 될 것입니다.
핵심 전략
- 독자적인 AI 파운데이션 모델 개발
- 오픈소스 생태계 활성화
- 민관 협력을 통한 혁신 가속화
- AI 인재 양성 및 확보
파운데이션 모델 비교 분석
성능 평가 지표
| 모델명 | 매개변수 수 | 언어 지원 | 특화 분야 | 오픈소스 여부 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4 | 추정 1.8T (MoE) | 100+ | 범용 | 아니오 |
| Claude-3 | 추정 1T | 95+ | 안전성, 추론 | 아니오 |
| LLaMA-2 | 70B | 20+ | 연구용 | 예 |
| 하이퍼클로바X | 204B | 한국어 특화 | 한국어 NLP | 아니오 |
| 엑사원 2.0 | 110B | 23개 언어 | 추론 특화 | 부분 공개 |
국내 모델 경쟁력
양사가 개발한 LLM은 한국어와 영어에서 우수한 추론 능력을 보였다.
추론역량 벤치마크 테스트인 Math500과 AIME 2024 영역에서
한국어·영어 모두 GPT-4o, GPT4.1, 클로드 3.7 소넷보다 높은 점수를 기록했습니다.
선택 기준
- 비즈니스 요구사항 매칭: 기업의 구체적인 사용 사례와 요구사항에 적합한 모델 선택
- 비용 효율성: 라이선스 비용, 운영 비용, 개발 비용의 종합적 고려
- 기술적 호환성: 기존 시스템과의 통합 가능성과 기술적 제약사항 검토
- 데이터 보안: 민감한 정보 처리 시 온프레미스 배포 필요성
결론 및 향후 전망
AI 파운데이션 모델과 독자 파운데이션 모델 개발은 2025년 AI 산업의 핵심 동력으로 작용하고 있습니다.
특히 한국 정부의 2,000억원 규모 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트는 글로벌 최고 수준의 성능 확보를 목표로 하며,
결과물의 오픈소스 공개를 통해 민간 부문의 활용을 극대화하려는 전략적 접근을 보여주고 있습니다.
주요 전망
- 시장 성장: 2030년에는 1조3452억달러(약 1800조원)로 9배가량 성장할 것으로 예상
- 기술 발전: 멀티모달 AI와 물리 AI의 융합을 통한 새로운 혁신
- 비용 효율화: 경량화 모델과 MoE 구조를 통한 운영 비용 최적화
- 국가 경쟁력: AI 주권 확보를 통한 기술 독립성 강화
성공 요인
성공적인 파운데이션 모델 구축을 위해서는 명확한 비즈니스 목표 설정, 고품질 데이터 확보, 전문 인력 양성, 적절한 인프라 투자가 필수적입니다.
또한 지속적인 기술 혁신과 시장 변화에 대응할 수 있는 유연한 개발 전략을 수립하는 것이 중요합니다.
앞으로 AI 기술의 발전과 함께 더욱 정교하고 효율적인 파운데이션 모델들이 등장할 것이며, 이는 전 산업에 걸쳐 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.
특히 한국의 독자 AI 파운데이션 모델 개발은 글로벌 AI 생태계에서 한국의 위상을 높이고, 국내 AI 산업 발전의 새로운 전환점이 될 것으로 전망됩니다.
참고 자료:
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