과학기술정보통신부	보도자료

보도시점	2025. 6. 20.(금) 12:00 (2025. 6. 21.(토) 조간)	배포	2025. 6. 20.(금) 09:00

｢독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델)｣
사업 본격 박차

- 민관 협력으로 국제적 파급력 있는 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델) 확보 도전

- 해외 인공지능 모형(AI 모델) 대비 95% 이상 성능 목표로, 최대 5개 정예팀 선정 계획

- 최대 3년간 참여팀이 희망하는 그래픽 처리 장치(GPU) + 데이터 + 인재 종합 지원 계획

과학기술정보통신부(장관 유상임, 이하 과기정통부)는 정보통신산업진흥원(원장 박윤규), 한국지능정보사회진흥원(원장 황종성), 정보통신기획평가원(원장 홍진배)과 함께, ｢독자 인공지능 기초 모형(독자 AI 파운데이션 모델)｣* 사업에 참여할 국내 정예팀 공모(6.20 ~ 7.21)에 착수한다.

* 그간 가칭 세계 최고 거대언어모형(World Best LLM, WBL)으로 발표해 온 사업의 정식 명칭

< 배경 >

전 세계적으로 단일 기업을 넘어 범국가적 인공지능 패권 경쟁이 격화되는 가운데, 세계적인 경쟁력을 갖춘 독자 범용 인공지능 모형(AI 파운데이션 모델) 확보의 중요성이 지속 고조되고 있다.

세계적 수준의 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델)이 국내에 공개 소프트웨어(오픈소스)로 확산될 경우 다양한 인공지능 서비스 출시와 경제사회 전반의 인공지능 전환이 가속화되며, 인공지능 기술 발전으로 인한 사회적 편익이 확산되는 기반으로 작용할 전망이다.

이러한 관점에서 정부는, 세계적인 파급력 있는 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델) 확보를 목표로, 민관 협력 기반의 ｢독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델)｣ 사업을 준비해 왔으며, 정예팀 공모에 착수한다.

※ ｢국가 인공지능(AI)역량 강화방안｣(`25.2월) 등에서 추진방향 발표

< 정예팀 공모 >

실력있는 국내 인공지능 기업·기관 중심의 정예팀(연합체 가능)을 대상으로 공모하며, 최대 5개 정예팀을 선발하여 단계평가로 경쟁형 압축할 계획이다. 특히, 미래 인공지능 인재 육성 관점에서 대학·대학원생 참여를 필수로 한다.

※ 경쟁형 압축 예시 : 5개팀 → 4개팀 → 3개팀 → 2개팀 등

6개월 이내 출시된 최신 국제 인공지능 모형(글로벌 AI 모델) 대비 95% 이상의 성능을 목표로, 참여할 정예팀이 구체적인 개발 전략과 방법론을 주도적으로 제시할 수 있으며, 목표와 방법론 등은 단계평가마다 변동 목표(무빙타겟, Moving target) 방식을 도입하여 급변하는 인공지능 기술환경에 유연하게 대응해나갈 방침이다.

※ 목표만 제시하며, 구체적인 전략과 방법론은 참여 정예팀이 구현하는 “미국 국방고등연구계획국(DARPA)형” 지향

참여할 정예팀이 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델) 개발에 필요한 희망 자원(그래픽 처리 장치, 데이터, 인재)을 자유롭게 제시하도록 하는 한편, 추후 평가 등으로 적정규모 검토 후 지원할 계획이다.

참여 정예팀으로  하여금 국민 인공지능 접근성 증진, 공공·경제·사회 인공지능 전환 지원 등의 국내 기여계획을 제시하도록 하여 선정평가에 반영할 방침이며, 참여기업 규모와 공개 소프트웨어(오픈소스) 수준에 따라 정예팀의 연계 비율이 차등화될 예정이다.

※ 공개 소프트웨어(오픈소스) 수준이 확대될수록 정예팀 연계 비율이 낮아지는 구조

< 평가·선정 >

다양한 분야의 국내외 인공지능 전문가들이 참여하는 평가위원회를 구성하여 평가를 진행함으로써, 사업 지향점에 걸맞는 정예팀을 선정할 계획이다.

올해 12월 등에 이뤄지는 6개월 단위 단계평가의 경우, □경연(컨테스트, Contest) 기반의 국민·전문가 평가, □국내외 본보기 삼기(벤치마크)와 한국어 성능·안전성 검증체계 기반의 검증평가, □파생 인공지능 모형(파생 AI모델) 수 기반의 파생평가 등이 연계되는 입체적 평가를 추진할 방침이다.

※ 정예팀들과의 협의 거쳐 단계평가 확정 계획

< 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델) 개발 지원 >

정예팀 대상으로 세계적인 파급력 있는 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델) 개발에 필요한 그래픽 처리 장치(GPU), 데이터, 인재를 종합 지원한다.

그래픽 처리 장치의 경우, 올해부터 `26년 상반기까지는 민간이 보유한 그래픽 처리 장치를 임차하여 지원하고(1차 추경, 1,576억 원 규모), 그 이후는 정부 구매분(1차 추경, 첨단 그래픽 처리 장치 1만장)을 활용하여 지원함으로써, 팀당 그래픽 처리 장치 500장 등부터 시작하여 단계평가를 거쳐 1,000장 이상 규모의 그래픽 처리 장치를 지원할 예정이다.

※ 단, 정부에 그래픽 처리 장치를 임대해준 기업의 경우, 본 사업에서의 그래픽 처리 장치(GPU) 지원 대상에서 제외,
그래픽 처리 장치(GPU) 구매분을 활용하는 시점(`26.하반기~)부터는 지원 가능

데이터의 경우, 모든 정예팀들의 저작물 데이터 공동구매와 함께, 개별 정예팀의 데이터 구축·가공을 지원하며, 팀당 데이터 공동구매는 연간 100억 원, 데이터 구축·가공은 연간 30~50억 원(연도별 정예팀 압축에 따라 상이) 규모로 지원할 계획이다.

인재의 경우, 정예팀이 해외 우수 연구자(팀, 재외한인 가능)를 주도적으로 유치할 경우, 인건비, 연구비 등 필요 비용을 정부가 연계 지원하며, 연간 20억 원 규모의 지원이 이뤄진다. 특히 인재 지원은 인재 확보의 연속성 차원에서 정예팀 압축과 관계없이 `27년까지 지속 지원할 방침이다.

※ 상기의 그래픽 처리 장치(GPU), 데이터, 인재 지원 규모의 경우 대내외 여건에 따라 변동 가능

< 후속 확산 등 >

공개 소프트웨어(오픈소스)를 지향하여 개발된 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델)을 국내 인공지능 생태계에 확산해 나간다.

정예팀 공모시, 정예팀으로 하여금 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델) 기반의 국민 인공지능 접근성 증진과, 공공·경제·사회 인공지능 전환 지원 계획을 제시하도록 하고, 필요에 따라 정부도 연계하여 적극 확산해 나갈 방침이다.

※ 필요에 따라 정부 재정 사업 등을 활용할 방침

아울러, 인공지능 안전연구소와의 협업을 통해 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델)의 안전성 검증을 뒷받침하는 한편, “한국형 인공지능 모형(K-AI 모델), 한국형 인공지능(K-AI) 기업” 등의 명칭을 사용할 수 있도록 하여 국제 공신력 강화와 해외 시장 진출 가속화를 도모한다.

과기정통부 송상훈 정보통신정책실장은 “이번 사업은 단순한 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델) 개발을 넘어 인공지능 시대 대한민국의 기술주권 확보, 모두의 성장을 도모하는 생태계 구축이 목표”라고 강조하며,

“이를 통해 국내 최고 수준의 인공지능 정예팀들이 도전하여 세계적 수준의 독자 인공지능 기초 모형(AI 파운데이션 모델)을 확보, 확산함으로써, 대한민국이 인공지능 강국으로 도약하는 ‘모두의 인공지능’ 출발점이 되기를 기대한다”고 밝혔다.

담당 부서	과학기술정보통신부	책임자	과 장	장기철	(044-202-6360)
	인터넷진흥과	담당자	사무관	이현우	(044-202-6361)
		담당자	사무관	정동균	(044-202-6367)
	과학기술정보통신부	책임자	과 장	김수정	(044-202-6290)
	데이터진흥과	담당자	사무관	심지섭	(044-202-6287)
	과학기술정보통신부	책임자	과 장	이상민	(044-202-6320)
	소프트웨어정책과	담당자	사무관	김주호	(044-202-6318)
유관 기관	정보통신산업진흥원	책임자	팀 장	방용주	(043-931-5040)
		담당자	수 석	양우진	(043-931-5716)
		책임자	팀 장	임동현	(043-931-5750)
		담당자	수 석	박지혜	(043-931-5766)
	한국지능정보사회진흥원	책임자	팀 장	유호진	(053-230-4221)
		담당자	수 석	이창민	(053-230-4275)
	정보통신기획평가원	책임자	팀 장	정재훈	(042-612-8480)
		담당자	수 석	이은희	(042-612-8482)

붙임		독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 추진계획

1	추진 배경

□ (국가) 단일 기업을 넘어 범국가적 AI 전쟁이 격화되는 가운데,
AI 기술 자립 관점에서 독자 AI 파운데이션 모델 중요성 고조

□ (산업) 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델이 오픈소스로 확산될 경우, AI 생태계 활력 제고 + 경제사회 AX 확산 기대

□ (국민) AI 기술 발전의 사회적 편익을 우리나라 全계층이 향유 함으로써, AI를 가장 잘 활용하는 국민과 강국으로 나아갈 필요

◈ 민관 역량 결집 下 “독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트“ 추진

2	추진 방향

개발 전략		□ 실력있는 AI 정예팀 참여 下에 민관 협력 프로젝트 도전 □ 목표 제시 下, 참여팀이 개발전략을 구현하는 “DARPA형” 추진 □ 6개월 단위 경쟁형 평가·압축 + 무빙타겟(Moving Target) 추진
기술 확장		□ LLM언어, LMM멀티모달, LAM액션으로 고도화 또는 병행 지향 □ 오픈소스화 유도로 민간의 다양한 서비스 출시 강화 □ AI 모델 개발 후속, B2C · B2B · B2G · 글로벌진출 등 확장
활용 확산		□ 국민의 AI 접근성을 증진하는 방향으로 프로젝트 설계 □ 대국민 사용 평가제도(User based review) 등 추진 □ 대국민 컨테스트(Contest) 등 통해 국민들께 정례적으로 홍보
독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 추진
국민 AI 접근성 AI 발전의 사회적 편익 확산							오픈소스 지향 민간의 다양한 AI 서비스 출시					공공·경제·사회 AX AI 대전환 기반의 경제 성장

3	추진 방안

□ 정예팀 공모

➊ (대상) 실력있는 국내 AI 기업·기관 중심의 정예팀컨소시엄 가능 공모

▪ 최대 5개 정예팀을 선발하고, 단계평가로 경쟁형 압축 추진

※ 정예팀 內 대학·대학원생 참여 필수(방법은 자율 제안)

➋ (목표) 글로벌 파급력 있는 독자 AI 파운데이션 모델 개발*을 목표로 LLM언어, LMM멀티모달 등으로 고도화 또는 병행하되,

* 최신(6개월 내) 글로벌 AI 모델과 비교하여 95%↑ 성능 발휘 지향(“무빙타겟”)

▪ AI모델 개발 방법론 등은 정예팀이 주도적으로 제시(“DARPA형”)

※ 국민 AI 접근성 증진, 全 분야 AX 혁신 지원 등의 국내 기여계획 제시 병행

➌ (자원신청 및 매칭) 참여 정예팀이 희망 자원(GPU·데이터·인재)을 자유롭게 제시하도록 하고, 평가 등으로 적정규모 검토 후 지원

▪ 기업규모, 오픈소스 수준에 따라 자부담 차등화(오픈↑ → 자부담↓)

□ 평가·선정

➊ (선정평가) 실력있는 국내외 AI 전문가들이 참여하는 평가委 통해 프로젝트 지향점에 걸맞는 정예팀 평가·선정 추진

※ 정예팀이 제시한 과제 범위, 지원 희망내용 등 심의·조정 후 확정(심의·조정委)

평가기준(안)		배점
기술력 및 개발경험	▸ 독자 AI 파운데이션 모델 개발 기술력 등	40점
개발목표 및 전략·기술	▸ 모델 개발 목표·전략의 우수성, 실현가능성 등	30점
파급효과 및 기여계획	▸ 국민 AI 접근성 증진 등 국내 생태계 파급·기여계획	30점
계		100점

➋ (단계평가) 컨테스트 기반 ①국민·전문가 평가, ②검증평가벤치마크,  ③파생평가파생모델 수 병행으로 입체적 단계평가(6개월 단위) 추진

※ 정예팀 협의 거쳐 확정(일부 평가만 진행 가능)하고, 다음 단계 목표도 평가 병행

□ AI 파운데이션 모델 개발 지원

➊ (GPU) `25. ~ `26.上까지 민간이 보유한 GPU를 임차·지원하고, 그 이후는 정부 구매분(추경, 1만장)을 활용해서 GPU 지원

※ 팀당 지원규모 : (`25~`26.上) GPU 500 ~ 1,000장 (`26.下~`27.) 1,000장↑
- 256장, 512장, 1,024장 단위로 지원수량 조정 제공 계획

➋ (데이터) 全 정예팀의 저작물 데이터 공동구매 지원(공통수요) + 개별 정예팀이 필요로 하는 데이터 구축·가공 지원(개별수요)

※ 팀당 지원규모 : (공동구매) 年 100억원 + (구축·가공) 年 30 ~ 50억원 수준

➌ (인재) 정예팀이 해외 우수 연구자(팀, 재외 한인 가능)를 유치할 경우, 인건비·연구비·체재비 등 필요 비용 매칭 지원

※ 팀당 지원규모 : 年 20억원(`25.下 10억원) / 정예팀 압축과 관계없이 지속 지원(~`27)

□ 후속 확산 등

➊ (국민) 정예팀 공모時 독자 AI 모델 기반의 국민 AI 접근성 증진 지원 방안을 제시받아(필요시 정부매칭) 국민 AI 이용 뒷받침

➋ (공공·경제·사회) 정예팀 공모時 독자 AI 모델 기반의 공공·경제· 사회 분야 AX 지원계획 제시받아(필요시 정부매칭) AX 확산 도모

※ 오픈소스 기반으로 확산 / 공공 분야 AX의 경우, 국방·안보 등의 영역도 포함

이행계획 예시			`25년				`26년	`27년	`28년	`29년	`30년
➊ 프로젝트 추진				독자 AI모델 개발(오픈소스化)
➋ 全 분야 AX 혁신 지원		정부지원 고려, 기여계획 도출					정예팀 기여계획 + 필요시매칭 → 全 분야 AX 지원
➌ 국민 AI 접근성 증진							정예팀 기여계획 + 필요시매칭 → 국민 AI 접근성

➌ (신뢰성·확장성) AI 안전연구소와 협업 아래 독자 AI 모델의 안전성 검증을 뒷받침하고신뢰성, 글로벌 시장 진출 가속화*확장성

* “K-AI 모델·기업” 등의 명칭 부여 등으로 글로벌 공신력 강화 추진

◈ 정예팀 공모·선정 등 거쳐 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 확보 도전