[AI 기반 산업 대전환②] “한국형 AI 전략은 ‘범용-특화 연동’에 달렸다”

전 세계가 인공지능(AI) 모델 개발 경쟁에 뛰어들었다. 미국, 중국, 유럽은 물론이고 일본과 중동까지 파운데이션 모델(FM) 개발을 위해 막대한 규모의 예산을 쏟아붓고 있다. 한국도 예외가 아니다. 정부는 5대 컨소시엄을 중심으로 언어 모델을 육성하며 ‘소버린 AI' 확보를 목표로 삼고 있다.

다만 산업 현장에서 체감되는 AI 활용 양상은 사뭇 다르다. 언어 모델보다 특정 분야에 맞춘 도메인 특화형 AI가 빠르게 확산되고 있다. 이는 범용 모델이 기술 주권과 장기 경쟁력 확보에 필수적이지만 산업 현장에서는 즉각적인 생산성과 실효성을 높이기 위한 특화 모델이 요구되기 때문이다.

특히 LoRA, PEFT, 프롬프트 엔지니어링 같은 경량화 기술이 발전하면서 중소기업이나 스타트업도 상대적으로 적은 비용으로 자신만의 맞춤형 모델을 만들 수 있는 환경이 마련되는 모양새다.

이런 분위기 속에 전문가들은 범용 모델과 특화 모델의 관계를 ‘플랫폼-적응-응용’ 구조로 설명한다. 범용 모델이 공통의 언어와 추론 능력을 제공하는 기반이라면, 특화 모델은 그 위에 쌓인 산업별 경험과 맥락의 집합체라는 뜻이다.

이에 테크월드는 ‘AI기반 산업 대전환, 산업용 AI와 AX’를 주제로 좌담회를 열고 국가 AI 전략이 나아가야 할 방향을 논의했다. 참석자들은 “범용 모델을 국가 전략의 기반으로 삼되 그 위에서 특화 AI 생태계가 자율적으로 성장할 수 있도록 지원해야 한다”고 입을 모았다. 특히 기술 주권과 산업 혁신을 동시에 실현하기 위한 ‘한국형 AI 전략’의 해법이 심도 깊게 논의됐다.

참가자(가나다순)

▲강필성 서울대 산업공학과 교수 ▲김현배 딥파인 대표 ▲박찬진 서울AI허브센터장(좌장) ▲이일구 도슨티 대표 ▲이준수 라이너 엔지니어 리드 ▲이현동 슈퍼브에이아이 부대표

(중략)

이현동 부대표: 국가 AI 전략은 FM을 기반으로 하되 FM이 현장의 미세한 지식을 이해하도록 돕는 ‘데이터 온톨로지’와 ‘특화 임베딩 모델‘ 개발에 집중해야 한다. 이는 한국 산업의 고유한 도메인 경쟁력(제조, 헬스케어 등)을 AI에 주입하는 가장 효율적인 경로다. 이 확장된 임베딩 지식을 기반으로, 특정 산업 문제에 최적화된 SOTA급 딥러닝 모델(Vision Transformer 등)을 추가적인 파인튜닝을 통해 현장에 맞게 빠르게 적응시켜 응용 모델을 최적화해야 한다.

가장 이상적인 구조는 ‘플랫폼(FM) – 지식 확장(Ontology & Embedding) – 응용(특화 모델)’이다. FM이 광범위한 기초 지식을 제공하고 온톨로지·임베딩을 통해 산업 지식을 확장한 뒤 이를 기반으로 현장 문제를 직접 해결하는 응용 모델을 개발하는 형태가 돼야 한다.

FM 기업은 단순히 성능을 높이는 데 그치지 않고 도메인 특화를 위한 개방성과 호환성을 제공해야 한다. 이를 위해 소프트웨어 개발 키트(SDK)·고품질 데이터셋을 손쉽게 연결하고 검증하는 데이터 인터페이스를 제공해 도메인 적응 과정을 단순화해야 한다. 도메인 파트너가 안전하게 파인튜닝할 수 있는 데이터 중심의 환경을 구축해야 한다.