위기의 엔비디아, KAIST와 AI특화모델·미래인재 육성 승부수

[이데일리 강민구 기자] 글로벌 인공지능(AI) 반도체 시장을 주도하는 엔비디아가 한국과학기술원(KAIST)과 손잡고 한국을 차세대 AI 연구 거점으로 육성한다. 그래픽처리장치(GPU) 공급을 넘어 고품질 한국어 학습 데이터 확보와 AI 모델 학습기술 개발, 핵심 인재 양성까지 협력 범위를 넓혀 국내 AI 생태계의 경쟁력을 끌어올린다는 구상이다.

10일 엔비디아코리아에서 진행된 그룹인터뷰에서 김현우 엔비디아-KAIST AI 공동연구소장(KAIST 김재철AI대학원 조교수)은 “글로벌 AI 경쟁이 GPU 중심의 인프라 확보에서 데이터와 모델 학습기술, 핵심 인재 확보로 확장되고 있다”며 공동연구소 설립의 의미와 향후 연구 방향을 설명했다.

엔비디아와 KAIST가 설립한 공동연구소는 엔비디아의 아시아 첫 AI 공동연구 거점이다. KAIST 김재철AI대학원에 마련된 연구소는 차세대 AI 핵심기술 개발을 목표로 한국어 데이터 생성과 모델 학습 효율화, 글로벌 연구 협력 등을 추진한다. 최근 젠슨황 CEO의 불륜 여파가 미치는 상황에서 엔비디아가 반도체 공급업체를 넘어 AI 생태계 전반으로 영향력을 확대하는 계기가 될지도 주목된다.

김 소장은 “우리나라 AI 생태계가 나무 한 그루를 키우는 데 그치지 않고 다양한 나무와 생명체가 어우러진 건강한 숲으로 발전하도록 하는 것이 목표”라며 “양질의 한국어 데이터를 합성하고 이를 최대한 활용할 수 있는 학습 방법론을 개발하겠다”고 밝혔다.

김현우 엔비디아-KAIST AI 공동연구소장.(사진=이데일리 강민구 기자)

5년간 3억달러 투자···한국어 AI 데이터 경쟁력 강화

엔비디아와 KAIST는 향후 5년간 총 3억달러(약 4000억원)를 투입해 AI 공동연구를 추진할 계획이다. 이 가운데 2억5000만달러는 컴퓨팅 자원 확보에, 나머지 5000만달러는 연구인력 등 관련 분야에 활용하는 방안을 논의하고 있다. 컴퓨팅 자원은 국내 클라우드 사업자를 통해 컴퓨팅 자원을 공급받을 계획이기 때문에 국내 AI 인프라 산업에도 파급효과가 예상된다.

공동연구소가 가장 먼저 주목한 분야는 고품질 한국어 학습 데이터 확보다. 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 육성 정책과 국내 기업들의 투자 확대에 힘입어 한국형 AI 모델 개발이 활발해지고 있지만, 모델 성능을 고도화하는 데 필요한 양질의 한국어 데이터는 여전히 부족하다는 판단에서다.

김 소장은 “지금까지 국내 AI 산업이 모델 개발과 GPU 확보에 집중했다면 앞으로는 데이터라는 토양을 강화해야 한다”며 “AI 모델의 지능을 결정하는 핵심 요소가 바로 데이터”라고 강조했다.

실제 한국어는 영어와 중국어에 비해 학습 데이터 규모가 작다. 글로벌 AI 모델이 한국어로 답변할 때 부자연스러운 번역 말투나 기계적인 표현을 사용하고, 한국어로 수학 문제를 풀면 영어보다 성능이 떨어지는 문제가 발생한다.

공동연구소는 내년에 최소 100만건의 고품질 한국어 학습 데이터를 생성해 공개할 계획이다. 기존 영어 데이터를 단순 번역하는 방식에서 벗어나 한국어의 언어적 특성과 실제 사용 환경을 반영한 데이터를 처음부터 생성하는 것이 핵심이다.

특히 AI가 새로운 학습 자료를 만드는 합성 데이터 기술에 집중한다. 다만 무분별한 합성 데이터 생성은 비슷한 표현의 반복이나 부정확한 정보로 모델 성능을 떨어뜨릴 수 있는 만큼 데이터를 생성한 뒤 품질을 검증하고 수정하는 기술도 함께 개발할 예정이다.

엔비디아 네모트론 활용···국내 AI 모델 전반에 개방

기술적 기반은 엔비디아의 풀스택 AI 기술과 엔비디아 네모트론 오픈 모델, 국내 엔비디아 클라우드 파트너이다. 공동연구소는 네모트론을 한국어와 국내 산업 환경에 최적화하는 한편, 연구 과정에서 확보한 데이터와 학습 방법론을 국내 AI 기업들이 활용할 수 있도록 오픈소스 형태로 공개할 방침이다.

엔비디아 모델만을 위한 연구가 아니라는 점이 특징이다. 김 소장은 “네모트론을 한국어에 최적화하는 것도 포함되지만 공개된 데이터와 학습 방법을 국내 다른 AI 모델들도 활용하도록 하는 것이 목표”라며 “파운데이션 모델을 자체적으로 새로 만드는 것보다는 기존 모델들의 경쟁력을 높이는 데 집중하겠다”고 말했다.

실제 연구소가 앞서 공개한 ‘네모트론 페르소나 코리아’ 데이터셋은 AI 개발 플랫폼 허깅페이스에서 약 열흘간 인기 데이터셋에서 전 세계 1위를 기록하며 양질의 우리말 데이터의 파급력을 입증했다.

미래 AI 인재 양성도 이번 협력의 핵심 축이다. 엔비디아는 공동연구소를 통해 매년 최소 10명의 학생에게 인턴십 기회를 제공하고 우수 인재의 정규직 연구원 채용도 검토한다. 한국인이 엔비디아에 입사한 적은 있었지만 한국에 엔비디아 리서치 조직이 구축돼 정규직 연구원을 직접 채용한다는 점에서 의미가 크다.

KAIST 연구진과 학생들은 엔비디아의 글로벌 연구조직과 온라인으로 연결돼 공동 프로젝트도 수행하게 된다. 김 소장은 “글로벌 연구진들과 일주일에도 여러 차례 회의를 진행하고 코드를 공유하며 협업하고 있다”며 “KAIST의 연구 역량이 세계 AI 연구 생태계에 직접 영향을 미칠 수 있는 글로벌 패스트트랙이 만들어진 것”이라고 강조했다.

공동연구소는 한국어 데이터 구축을 시작으로 산업용 AI 에이전트와 멀티모달 AI, 피지컬 AI 분야까지 연구를 확대할 계획이다. 우선 범용 한국어 학습 데이터의 품질을 높인 뒤 제조·금융 등 산업 현장의 요구를 반영한 특화 AI 기술로 확장한다는 구상이다. 다만 구체적인 산업별 협력 대상과 피지컬 AI 연구 일정은 아직 확정되지 않았다.

이번 협력은 한국의 소버린 AI 전략과도 맞닿아 있다. 글로벌 빅테크의 기술과 자원을 활용하면서 국내 AI 기술 자립성을 확보할 수 있느냐가 관건이다. 다만, 연구 결과가 해외 AI 기업에도 공개되는 만큼 국내 기업뿐 아니라 글로벌 경쟁사의 한국어 AI 성능까지 높일 수 있다는 우려도 제기된다.

이에 김 소장은 “글로벌 최상위 AI 모델이 얼마나 더 좋아지는지보다 우리나라 자체의 연구 역량을 기르는 것이 중요하다”며 “국내 연구자들이 데이터를 활용하고 실험하면서 쌓는 경험 자체가 한국 AI 생태계의 자산이 된다”고 강조했다.

엔비디아와 KAIST는 한국어에서 확보한 데이터 생성·학습 기술을 일본어와 인도 언어 등 다른 언어권에도 적용할 계획이다. 한국을 단순한 AI 기술 소비시장이 아니라 글로벌 AI 학습기술의 연구 거점으로 발전시키겠다는 구상이다.

김 소장은 “KAIST는 미국, 중국 대학 다음으로 부각될 정도로 떠오르는 별로 AI 연구 분야에서 영향력이 크며, 엔비디아가 아시아 최초로 연구 거점으로 선택한 이유”라며 “5년 뒤 우리가 만든 데이터와 학습 방법론이 국내 다른 AI 모델에 폭넓게 적용되는 등 우리나라 AI 연구 생태계를 만드는데 힘쓰겠다”고 전했다.