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국내 인공지능(AI) 기업들이 독자 파운데이션 모델 개발 경쟁을 이어가는 가운데, 글로벌 기술 경쟁력 확보를 위해 기업 간 협력을 확대할 필요성이 제기됐다. 제한된 그래픽처리장치(GPU) 자원과 막대한 개발 비용을 고려할 때 개별 기업의 기술 경쟁을 넘어 연구 성과와 개발 경험을 공유할 필요가 있다는 주장이다. 9일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 데이 서울 2026'에서는 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지의 AI 모델 개발 담당자들이 참석한 가운데 'K-AI 프론티어 빌더스 패널' 세션이 진행됐다. 이날 참석자들은 독자 AI 파운데이션 모델 개발 과정에서 확보한 기술적 경험을 공유하고, GPU 활용 효율화와 모델 학습 전략, 국내 AI 생태계 발전 방향 등을 논의했다. 이날 현장에선 한정된 GPU 자원을 활용한 모델 개발 효율성 확보 방안이 주요 화두로 떠올랐다. 특히 기업들은 모델 규모를 무작정 확대하기보다 학습 데이터의 품질을 높이고 기술적 최적화를 추진하는 데 주력하고 있다고 입을 모았다. 조현직 LG AI연구원 엑사원랩 팀장은 “글로벌 프런티어 모델을 만들기 위해서는 사전학습과 지도 미세조정(SFT), 강화학습(RL)이 모두 중요하다"며 “자원 효율성 측면에서는 SFT 데이터의 품질을 높이는 데 중점을 두고 있다"고 말했다. SK텔레콤은 모델 설계 단계부터 학습·추론 효율성을 고려하는 전략을 강조했다. 양현호 SK텔레콤 연구원은 “모델 학습 속도가 10%만 빨라져도 GPU 사용 시간을 약 6일 단축할 수 있다"며 “이를 비용으로 환산하면 약 6억원에 달한다"고 언급했다. 엔비디아와의 기술 협력 성과도 소개됐다. SK텔레콤은 엔비디아의 데이터 처리 솔루션 '네모 큐레이터'를 활용해 기존 2~3주가 소요되던 학습 데이터 중복 제거 작업을 약 3일로 단축했다고 밝혔다. 업스테이지 역시 AI 모델의 상용화 과정에서 추론 효율화에 집중하고 있다. 송인서 업스테이지 LLM 테크리드는 GPU 활용도를 높이는 양자화 기술과 엔비디아의 추론 프레임워크 '다이나모'를 활용해 제한된 자원으로 처리 성능을 개선했다고 설명했다. 국내 AI 기업 간 기술 협력 확대 필요성도 제기됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 개발 경쟁이 기술 발전을 촉진하고 있지만, 기업별로 유사한 연구를 반복하면서 자원 낭비가 발생할 수 있다는 지적이다. 송 테크리드는 “글로벌 AI 기술 발전 속도가 빨라지는 가운데 6개월 단위의 개발 일정으로는 새로운 연구 흐름에 신속하게 대응하기 어려운 측면이 있다"며 “경쟁도 중요하지만 기업들이 함께 참여하는 공개 연구 프로젝트를 추진하는 것도 의미가 있을 것"이라고 제안했다. 조 팀장 역시 기업 간 경쟁을 유지하면서도 연구 성과를 공유할 수 있는 환경이 필요하다는 데 공감했다. 그는 “축구 선수들이 리그에서는 경쟁하지만 국가대표팀에서는 서로 경험과 기술을 공유하는 것과 비슷하다"며 “기술 보고서를 통해 실험 결과를 충실히 공개하고, 이를 산업계와 학계가 활용할 수 있도록 하는 것부터 시작할 수 있다"고 말했다. 이어 “GPU 문제를 개별 기업이 모두 해결하기는 어려운 만큼 국가적인 역량을 결집할 수 있는 대규모 공동 연구 프로젝트도 필요하다"고 덧붙였다. LG AI연구원은 이날 엑사원 API 플랫폼을 무료로 공개했다고 밝혔다. 향후 개발 중인 엑사원 모델의 중간 버전도 순차적으로 선보이며 이용자 의견을 기술 개발에 반영할 계획이다. 조 팀장은 “모델을 사용하고 싶어도 접근이 어렵고 많은 장비가 필요하다는 의견이 있었다"며 “이용자들의 다양한 목소리를 반영해 글로벌 모델과 경쟁할 수 있는 기술력을 확보하겠다"고 말했다. 박주성 기자 wn107@ekn.kr

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