과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원, 한국정보통신기술협회는 대한민국 AI 경쟁력 확보와 생태계 확장성을 위해 ‘AI 특화 파운데이션 모델’ 프로젝트를 추진하고 있다. 이 프로젝트는 범용 독자 AI 모델에 더해 한국만의 특화된 AI 모델 개발을 목표로 하며, 지난해 10월 말 루닛과 KAIST 컨소시엄이 선정되어 10개월간 개발을 진행 중이다. 정부는 각 컨소시엄에 GPU B200 256장을 지원하며, 중간성과 평가 결과에 따라 2단계 지원 여부를 결정한다. 두 컨소시엄 모두 프롬스크래치 방식으로 모델을 개발했으며, 한국정보통신기술협회(TTA) 검증 결과 해당 방식이 확인되었다.
루닛 컨소시엄은 16B급 의과학 AI 특화 모델을 개발하여 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)을 구축하고, 실제 의료 데이터 환경에서 성능을 실증했다. KAIST 컨소시엄은 2B급 바이오 파운데이션 모델(K-Fold)을 개발해 단백질 복합체 구조 예측에서 구글 알파폴드3에 근접한 정확도와 최대 30배 빠른 예측 속도를 달성했다. 두 컨소시엄 모두 중간 평가에서 80점 이상의 점수를 받아 2단계 GPU 지원이 계속된다. 개발된 모델은 다음 달 초 허깅페이스에 오픈소스로 공개될 예정이다.
🎯 metaqsol opinion:
AI 의료·바이오 특화 모델 개발은 혁신과 안전, 형평성의 균형이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.
핵심 쟁점: 정책 대상 선정의 형평성과 다양한 기관 참여 기회 보장 문제 장기적 비용 부담 및 오작동 시 안전성 확보 방안
공통 인식: AI 특화 파운데이션 모델 개발의 정책 목표와 필요성에 대한 공감 KPI 및 보완 설계의 중요성에 대한 인식 공유
AI 의료·바이오 특화 모델 개발은 혁신과 안전, 형평성의 균형이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.
핵심 쟁점: 정책 대상 선정의 형평성과 다양한 기관 참여 기회 보장 문제 장기적 비용 부담 및 오작동 시 안전성 확보 방안
공통 인식: AI 특화 파운데이션 모델 개발의 정책 목표와 필요성에 대한 공감 KPI 및 보완 설계의 중요성에 대한 인식 공유