배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 20일 정부세종청사에서 열린 취임 1주년 출입기자단 간담회에서 발언하고 있다. [사진=디지털데일리]

[디지털데일리 강소현기자] “프론티어 AI를 구현하려면 차세대 '베라 루빈(Vera Rubin)' GPU 약 1만장과 최소 3조5000억원 규모의 투자가 필요합니다”

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 20일 정부세종청사에서 열린 취임 1주년 출입기자단 간담회에서 "지난 1년이 독자 AI의 필요성을 설득하는 시간이었다면, 이제는 산업·공공용 독자 AI와 프론티어 모델을 함께 키우는 투트랙 전략으로 가야 한다"며 이같이 밝혔다.

이날 간담회에선 AI 정책의 다음 단계가 제시됐다. AI 모델 개발에 정책 역량이 쏠리면서 서비스 경쟁력 확보는 상대적으로 부족했다며 '모두의 AI'를 중심으로 공공 AI 에이전트 서비스를 확대하고, 산업과 공공 전반의 AI 전환을 본격화해 AI 서비스 경쟁력을 높인다는 구상이다.

AI 모델 전략도 한 단계 확장한다. 기존 독자 AI 파운데이션 모델은 산업과 공공 현장에서 활용할 수 있는 모델로 육성하는 한편, 세계 최고 수준의 프론티어 모델 개발에도 도전하는 '투트랙 전략'을 추진한다.

특히 프론티어 모델 개발에는 차세대 엔비디아 '베라 루빈(Vera Rubin)' GPU 약 1만장과 GPU 구매 비용만 최소 3조5000억원이 필요할 것으로 내다봤다. 정부는 특정 기업에 대규모 출연금을 지원하는 방식 대신 특수목적법인(SPC) 설립이나 지분 투자 등을 통해 국가가 프로젝트에 직접 참여하는 방안도 검토하고 있다.

이와 함께 한국의 AI 모델과 서비스, 신경망처리장치(NPU), 데이터센터를 패키지로 해외에 제공하는 'K-AI ODA' 구상도 공개했다. 미국과 중국 중심의 AI 생태계에 대한 의존도를 낮추려는 국가들과 협력해 한국형 AI 생태계를 해외로 확산한다는 전략이다.

다음은 배 부총리 및 과기정통부 관계자들과의 일문일답.

Q. 지난 1년간 AI 정책의 가장 큰 성과와 아쉬운 점은 무엇인가.

A: 독자 AI가 필요한지, 정부가 고가의 GPU를 구매해 지원하는 것이 맞는지에 대한 의문이 많았다. 지난 1년간 우리도 독자적인 AI 역량을 가져야 한다는 공감대를 형성한 것은 성과다. 다만 AI 모델을 만드는 데 집중하면서 서비스 경쟁력에 대한 준비는 부족했다. 앞으로는 플랫폼과 AI 에이전트, 토큰 최적화 등 실제 서비스 경쟁력을 확보해야 한다.

Q. 부족했던 AI 서비스 경쟁력은 앞으로 어떻게 보완할 계획인가.

A: AI 모델 자체의 성능만으로는 이용자를 끌어오기 어렵다. 외산 서비스가 제공하지 못하는 공공 AI 에이전트 서비스를 ‘모두의 AI’에 결합할 계획이다. 올해 서비스를 시작하고 내년 하반기부터 본격적인 AI 에이전트 기능을 제공하겠다. 생성형 AI 서비스보다 에이전트 시대를 빠르게 선점하겠다는 전략이다.

Q. 기존 독자 AI 모델과 프론티어 모델 개발은 어떻게 병행할 계획인가.

A: 독자 AI 모델은 공공서비스 확산과 산업의 AI 전환에 실제 활용할 수 있는 모델을 확보하는 사업이다. 프론티어 모델은 세계 최고 수준의 AI 경쟁력을 갖추기 위한 별도의 도전이다. 두 사업은 목적과 역할이 다르다. 산업·공공용 독자 모델과 프론티어 모델을 함께 추진하는 투트랙 전략이 필요하다.

Q. 프론티어 모델 개발에 국가 자원을 집중하는 방안을 검토하고 있는가.

A: 지금까지 지원한 것보다 훨씬 큰 규모의 GPU와 재원 투입이 필요하다는 점을 정부 내부에서 논의하고 있다. 특정 기업이나 프로젝트에 자원을 집중할지는 아직 확정되지 않았다. 기존 독자 AI 모델 사업과의 자원 조정 방식도 함께 검토해야 한다. 현재는 계획을 수립하고 관계 부처와 재정당국을 설득하는 단계다.

Q. 프론티어 모델과 산업·공공 특화 AI 중 어느 쪽에 더 많은 자원을 배분할 것인가.

A: 어느 한쪽만 선택할 수 있는 문제는 아니다. 프론티어 모델의 경쟁력을 확보하는 동시에 산업과 공공 현장에서 활용할 특화 모델을 육성해야 한다. 산업·공공 AI 전환이 성공해야 프론티어 모델도 지속 가능한 생태계를 가질 수 있다. 구체적인 자원 배분 방식은 사업 설계 과정에서 정할 계획이다.

Q. 프론티어 모델 개발에 필요한 GPU와 투자 규모는 어느 정도인가.

A: 현재 독자 AI 모델 기업에는 엔비디아 B200 GPU 약 500~735장이 지원되고 있다. 반면 프론티어급 모델을 개발하려면 차세대 엔비디아 '베라 루빈(Vera Rubin)' GPU 약 1만장이 필요할 것으로 보고 있다. 베라 루빈은 블랙웰의 후속 AI 플랫폼으로 추론과 학습 성능을 크게 높인 차세대 AI 인프라다. GPU 구매 비용만 현재 기준 약 3조5000억원이며, 플랫폼과 클러스터링 등 인프라 구축 비용까지 포함하면 실제 투자 규모는 더 커질 수 있다

Q. 수조원 규모의 프론티어 모델 사업을 기존 출연형 R&D로 추진할 수 있는가.

A. 특정 기업 한 곳에 수조원 규모의 출연금을 지원하면 형평성 문제가 발생할 수 있다. 정부가 지분을 투자하거나 SPC를 설립해 프로젝트에 참여하는 방안도 검토할 수 있다. 정부가 단순히 예산을 지원하는 데 그치지 않고 결과물을 만드는 과정에 함께 책임지는 방식이다. 투자형 R&D를 확대할 필요가 있다.

Q. 프론티어 모델 관련 예산은 내년도 정부 예산에 반영되는가.

A: 프론티어 모델에 대규모 투자가 필요하다는 점을 관계 부처와 재정당국에 설명하고 있다. 다만 사업 방식과 투자 규모는 아직 결정되지 않았다. 본격적인 사업 추진은 내년도 예산이 확보돼야 가능할 수 있다. 현재는 정책적 필요성과 투자 방식을 설득하는 단계다.

Q. 독자 AI 모델 사업 참여 기업은 앞으로 어떤 역할을 맡게 되는가.

A. 독자 AI 모델 사업은 모델 성능을 평가하는 경연으로 끝나서는 안 된다. 참여 기업들이 공공과 산업 현장에서 실제 활용 사례를 만들어야 한다. 정부는 사업 결과를 ‘모두의 AI’와 공공 AI 에이전트 서비스에 연계할 계획이다. 프론티어 모델과는 목적을 구분해 병행하겠다.

Q. ‘모두의 AI’가 챗GPT나 클로드 등 외산 서비스와 경쟁할 수 있다고 보는가.

A: 이미 많은 이용자를 확보한 외산 서비스와 경쟁하는 것은 쉽지 않다. 이용자들이 당장 국내 서비스로 전환할 것으로 기대하지도 않는다. 외산 서비스에서 이용하기 어려운 공공서비스를 AI 에이전트 형태로 제공해 차별화하겠다. 한 번에 완성하기보다 단계적으로 경쟁력을 높일 계획이다.

Q. 중국 AI 기업의 프론티어 모델 성과를 어떻게 평가하는가.

A: 중국 기업들이 비교적 적은 비용으로 좋은 성과를 내는 것은 솔직히 부러운 일이다. 미국이 폐쇄형 AI로 이동하는 동안 중국은 모델을 공개하며 영향력을 확대하고 있다. 다만 중국도 목표를 달성한 뒤 폐쇄형으로 전환할 가능성이 있다. 한국도 기술 종속을 피하려면 독자 모델과 프론티어 모델을 모두 확보해야 한다.

Q. 외산 AI 기술에 대한 종속을 실제 위험으로 보고 있는가.

A: 프론티어 AI 모델은 앞으로 국가가 직접 통제하는 전략 자산이 될 가능성이 크다. 외산 서비스가 중단되거나 가격이 20배, 100배로 오를 수도 있다. 자체 AI 역량이 없다면 국내 산업과 공공서비스도 외부 통제에 영향을 받게 된다. 모델과 서비스 양쪽에서 독자적인 경쟁력을 확보해야 한다.

Q. K-AI ODA는 구체적으로 어떤 사업인가.

A: 국가별 수요에 따라 한국의 AI 모델과 솔루션, 데이터센터, 국내 서비스 기업을 패키지로 제공하는 구상이다. NPU와 플랫폼까지 포함한 AI 풀스택 제공도 검토하고 있다. 유상원조 방식이기 때문에 국내 AI 기업의 새로운 해외 진출 기회가 될 수 있다. 구체적인 사업 구조는 앞으로 정할 계획이다.

Q. K-AI ODA에 참여할 기업과 지원 분야는 어떻게 선정하는가.

A: 국내 기업의 선발 조건과 사업 참여 자격은 아직 확정되지 않았다. 전력과 상하수도 등 제시된 유망 분야도 확정안이 아니라 사업 아이디어다. 협력 국가의 수요를 바탕으로 구체적인 사업을 발굴할 계획이다. AI 모델부터 데이터센터 전후방 기업까지 함께 참여할 수 있다.

Q. 해외에 데이터센터 이용권이나 AI 토큰을 제공하는 방안도 검토하고 있는가.

A: 데이터센터 이용권과 토큰 제공은 여러 사업 아이디어 가운데 하나다. 국내 배정 물량과 해외 지원 물량을 어떻게 나눌지는 아직 정해지지 않았다. 대상 국가와 사업 구조가 구체화된 뒤 논의할 사안이다. 국내 AI 자원 확보에 영향을 주지 않는 방식으로 설계해야 한다.

Q. 해외 국가들이 한국과 AI 협력을 희망하는 이유는 무엇인가.

A: 유럽과 중동, 아세안 일부 국가는 미국과 중국에 종속되지 않는 AI를 원하고 있다. 한국은 상대국을 완전히 종속시키지 않고 협력할 수 있는 파트너로 평가받는 측면이 있다. 실제로 한국과 과학기술·AI 협력을 희망하는 국가가 적지 않다. 다만 먼저 국내 K-AI의 경쟁력을 충분히 확보해야 한다.

Q. 몽골 등 저자원 언어 국가에 국내 AI 모델을 바로 적용할 수 있는가.

A: 국내 모델도 일정 수준의 다국어 처리는 가능하지만 현지 서비스에 활용하기에는 데이터가 부족하다. 몽골어나 티베트어 등은 공개 데이터의 비중이 매우 낮다. 협력 국가와 현지 언어 데이터를 공동으로 수집하고 추가 학습해야 한다. 데이터 협력이 한국형 AI 연합체의 핵심이 될 수 있다.

Q. 중국이 한국에 자국 중심 AI 연합체 참여를 제안하면 어떻게 대응할 것인가.

A: 국내 이용자는 미국 AI 서비스를 많이 사용하고 산업계는 중국 오픈웨이트 모델도 활용하고 있다. 어느 한쪽을 즉시 선택하기는 어렵다. 미국과 중국과의 관계에서 최적점을 찾으면서 한국 자체의 AI 역량을 강화해야 한다. 매우 조심스럽게 접근할 정책적 사안이다.

Q. AI 모델에 비해 통신과 데이터센터 등 기반 인프라 투자가 부족하다는 지적에 대한 입장은.

A: AI 인프라는 GPU와 NPU만으로 완성되지 않는다. 데이터센터 클러스터링, 전력, 냉각, 장비와 통신 인프라가 모두 필요하다. 정부는 AI 모델뿐 아니라 과학기술과 인프라, 국민 생활의 AI 전환을 함께 보고 있다. 통신사들과 5G 고도화와 6G 전환 전략도 논의하고 있다.

Q. AI 시대에서 6G는 어떤 역할을 하게 되는가.

A: AI 에이전트와 피지컬 AI가 확산되면 더 많은 지능 토큰이 생산되고 소비된다. 이를 안정적으로 전달하려면 고도화된 통신 인프라가 필수다. 6G를 선도하지 못하면 AI 에이전트와 피지컬 AI 시대도 제대로 준비하기 어렵다. 통신과 AI 표준을 함께 확보해야 한다.

Q. 피지컬 AI 경쟁력을 확보하기 위해 가장 시급한 과제는 무엇인가.

A: 피지컬 AI용 데이터를 체계적으로 확보할 수 있는 환경이 필요하다. 수천대에서 많게는 1만대 수준의 로봇 인프라를 활용해 실제 데이터와 합성 데이터를 만들어야 한다. 월드모델과 피지컬 AI용 파운데이션 모델도 3년 안에 확보해야 한다. 관련 데이터 표준은 한국이 주도할 필요가 있다.

Q. 피지컬 AI 데이터 확보를 가로막는 규제는 어떻게 개선할 것인가.

A: 기업이 데이터를 외부에 공개하지 않는 문제와 데이터를 안전하게 거래할 제도가 부족한 문제가 함께 있다. 산업계와 협력해 필요한 규제를 풀고 합리적인 데이터 거래 체계를 마련하겠다. 실제 데이터와 합성 데이터를 함께 확보하는 구조가 필요하다. 3년의 골든타임 안에 성과를 내야 한다.

Q. AI 데이터센터의 전력 수요는 어떻게 충당할 계획인가.

A: 정부는 AI 데이터센터를 2029년 약 8.4GW, 2035년 15GW 이상 구축하는 방안을 보고 있다. 당장은 원전과 재생에너지를 확대하고 LNG 활용도 열어놓고 검토할 필요가 있다. 데이터센터 전용요금제도 필요하다. 장기적으로는 SMR 개발 일정을 앞당기는 방안을 논의하고 있다.

Q. SMR 상용화 일정을 앞당길 계획이 있는가.

A: 한수원, 기후에너지부, 과기정통부가 SMR 확보 전략을 논의하고 있다. 2035년 i-SMR 확보를 목표로 하되 일정을 더 앞당길 방안을 찾고 있다. 소듐냉각고속로와 고온가스로 등 비경수형 SMR 개발 일정도 단축할 필요가 있다.

Q. SMR 확대 과정에서 고준위 방사성폐기물 문제도 함께 검토하고 있는가.

A: 전력 생산만 볼 수 없으며 폐기물 처리 문제도 반드시 함께 고려해야 한다. 파이로프로세싱 등 관련 기술은 미국과 협력해 역량을 확보하려 한다. 국내 역량이 부족한 분야는 해외 협력을 통해 보완하겠다.

Q. 전기통신사업법 전면 개정 논의가 지연되는 이유는 무엇인가.

A: 기간통신과 부가통신 중심의 기존 규제 체계가 디지털·AI 환경에 적합한지 재검토하고 있다. 개정 필요성에 대한 문제의식은 변하지 않았다. 다만 통신 환경이 빠르게 변하고 있어 역무 구분과 규제 체계를 어떻게 설계할지 추가 논의가 필요하다. 적절한 시점에 공개 의견수렴도 진행하겠다.

Q. 독자 저궤도 위성통신망에 512기 이하 위성만으로 충분한가.

A: 독자 저궤도 위성통신망을 구축하려면 최소 200기 이상의 위성이 필요하다고 보고 있다. 위성 숫자뿐 아니라 발사체의 반복 발사 능력과 다수 위성 탑재 역량도 중요하다. 국내 민간기업과 협력하고 필요하다면 해외 발사 역량도 활용하겠다.

Q. 저궤도 위성통신망 구축에 최대 14조원이 필요하다는 전망에 대한 입장은.

A: 정확한 총사업비 수치는 추가 확인이 필요하다. 다만 현재처럼 발사체를 연 1회 발사하는 수준으로는 목표 달성이 어렵다. 발사 횟수와 탑재 역량을 높이고 해외 인프라도 활용해 2035년 상용서비스를 준비하겠다.

Q. 연구 현장의 PBS와 주 52시간제 등 제도 개선은 어떻게 추진하는가.

A: PBS는 2030년까지 매년 약 4000억원 규모로 전환하는 방안을 추진하고 있다. 주 52시간제와 IBS의 기타공공기관 문제도 관계 부처와 협의 중이다. 연구행정 서식과 절차 간소화도 추진하고 있다. 정책 발표와 현장 시행 간 시차를 줄이는 것이 중요하다.

Q. R&D 제도 개선이 현장에서 체감되지 않는다는 지적에 대한 입장은.

A: 정책을 발표해도 시행이 다음 해로 넘어가면서 정부와 현장 사이에 간극이 발생한다. 연구행정 서식 간소화 등 빨리 할 수 있는 과제는 즉시 시행해야 한다. 이미 바꾸기로 한 정책을 현장이 체감하지 못하는 상황을 줄이겠다.

Q. 공공 연구성과의 기술사업화와 딥테크 창업은 어떻게 지원할 계획인가.

A: 출연연 연구원과 과학기술원 교수가 창업할 때 발생하는 지분·이해충돌 규제를 개선하고 있다. 관련 특례 법안은 국회 법제사법위원회 단계에 있다. 연구개발특구와 기술사업화 전문기관을 연계해 딥테크 창업을 패키지로 지원하겠다.

Q. 기술사업화에 필요한 자금은 어떻게 마련할 계획인가.

A: 국민성장펀드에만 의존하지 않을 것이다. 과학기술·AI 혁신펀드와 KIF, 우정사업본부 펀드 등을 함께 조성할 계획이다. 카이스트 창업원 모델도 다른 과학기술원으로 확대해 기술사업화 기반을 강화하겠다.

Q. 투자형 R&D는 기존 출연형 R&D와 무엇이 다른가.

A: 기존 기업 R&D 지원은 대부분 출연금 형태이며 성공 이후 회수되는 기술료는 투자액 대비 약 1% 수준이다. 투자형 R&D는 정부가 SPC나 프로젝트 펀드에 지분으로 참여한다. 사업이 성공하면 정부도 지분 가치와 성과를 공유하는 방식이다.

Q. 통신사와 플랫폼 관련 침해사고 조사는 어디까지 진행됐는가.

A: 침투 경로와 정보 유출 경로, 정보보호 관리체계의 문제점을 정밀 조사하고 있다. 최대한 다음 달 중 조사 결과를 발표하기 위해 준비하고 있다. 조사가 정리되는 대로 구체적인 내용을 설명하겠다.

Q. LG유플러스 서버 폐기 의혹과 관련해 과기정통부가 확인한 사실이 있는가.

A: 과기정통부가 자체적으로 확인하기 어려운 부분은 경찰에 수사를 의뢰한다. 경찰 수사 과정에서 과기정통부에 사실관계를 확인하는 절차가 진행될 수 있다. 현재 수사 상황을 구체적으로 설명하기는 어렵고 결과가 공유되면 밝히겠다.

Q. 양자컴퓨터 등 전략기술 정책이 원론적 수준에 그친다는 지적에 대한 입장은.

A: 양자기술을 컴퓨팅·센싱·암호화로 단순 구분해 접근하는 것은 아니다. 국내 기반 역량이 부족한 분야는 IBM, 마이크로소프트 등과 협력하고 출연연의 기술을 사업화하는 방안을 찾고 있다. 정부는 2029년 양자컴퓨터 상용화를 목표로 세부 로드맵을 검토하고 있다.

Q. 전략기술 스타트업 생태계를 어떻게 연결할 계획인가.

A: 양자, 우주, 에너지 등 전략기술 분야 스타트업 간 네트워크가 부족할 수 있다. 생태계를 연결하고 수요를 만드는 것이 정부의 역할이다. 투자형 R&D와 프로젝트 중심 지원을 확대하고 현장과 전문가 의견을 반영해 세부 정책을 만들겠다.

Q. 화성 탐사 예산이 축소됐다는 지적에 대한 입장은.

A: 화성 탐사는 기본적인 기획 예산이 반영돼 있다. 2035년 화성 탐사선 발사와 2045년 화성 착륙선 추진을 목표로 하고 있다. 본격적인 대규모 예산이 들어가기까지는 시간이 남아 있다. 현재는 달 탐사 사업에 우선 집중하고 있다.

Q. 달 탐사 계획은 어떻게 추진되고 있는가.

A: 2029년부터 2032년까지 네 차례에 걸쳐 서로 다른 목적의 달 탐사 사업을 추진할 계획이다. 혁신본부와 재정당국의 지원을 받아 관련 기술과 임무를 준비하고 있다. 현재 우주항공청의 우선순위는 달 탐사다.

Q. 우정사업본부의 근무환경은 어떻게 개선할 계획인가.

A: 재정수지를 개선하는 동시에 직원들이 더 나은 환경에서 근무하도록 지원하겠다. 폭염과 폭우 시 집배원이 스스로 업무를 중지하고 복귀할 수 있는 제도를 운영하고 있다. 냉난방 설비와 안전 대책도 보완해 직원이 더 안전하고 편안하게 일하도록 하겠다.