🇰🇷 이재명 정부의 AI 산업 전략, GPU만으로는 부족하다: 한국형 LLM을 위한 현실적 해법

🇰🇷 이재명 정부의 AI 산업 전략, GPU만으로는 부족하다: 한국형 LLM을 위한 현실적 해법

“AI는 인류의 미래를 바꿀 핵심 기술입니다.
대한민국은 더 이상 추격자가 아닌, 선도국이 되어야 합니다.”

• 이재명 대통령

이재명 정부는 출범 초기부터 AI 산업 육성을 최우선 국정 과제로 삼고 있습니다.
하지만 단순히 GPU를 늘리고, 예산을 쏟아붓는다고 해서 진짜 한국형 AI가 만들어질 수 있을까요?
이 글에서는 이재명 정부의 AI 육성 로드맵을 정리하고, 실제 AI 개발자 시선에서의 본질적 문제와 해법을 함께 짚어봅니다.

---

🚀 1. 이재명 정부의 AI 산업 육성 전략 요약

✅ 핵심 투자 계획

• AI 산업에 100조 원 이상 투자: 국민참여형 AI펀드 포함
• 고성능 GPU 5만 개 확보 계획: 데이터센터 인프라 강화
• 광주 중심 AI 집적단지 구축
• ‘모두의 AI’ 개발: 한국형 공공 AI 챗봇 추진

✅ 제도적 기반

• 대통령 직속 AI 위원회 개편
• AI 규제 샌드박스 확대
• AI 특화 학과 및 대학원 신설
• AI 인재에게 병역 혜택 확대

✅ 지역별 혁신 전략

• 광주·전남: AI·모빌리티·전력 기반 AI 혁신 지구
• 군산·목포·여수: 해양·에너지+AI 접목

이러한 청사진은 국가 차원에서 AI 생태계를 육성하려는 의지를 보여줍니다. 하지만, 현업 개발자 관점에서 보면 단순 인프라 확보만으로는 AI 선도국가가 될 수 없습니다.

---

🔧 2. GPU만 있어선 AI가 되지 않는다

GPU는 말 그대로 연산 가속기일 뿐입니다.
AI 모델, 특히 LLM(대규모 언어 모델)을 훈련하고 활용하기 위해선 GPU 외에도 다음과 같은 요소가 필수입니다:

🧠 핵심은 소프트웨어 스택

• CUDA 같은 로우레벨 라이브러리 없이 GPU는 무용지물
• PyTorch, TensorFlow, XLA, Triton 등 고성능 연산을 위한 생태계 구축 필요
• 멀티 GPU 분산 학습 프레임워크(Deepspeed, FSDP, ColossalAI 등) 이해 및 실무 활용 가능 인재 필요

📚 한국형 LLM을 위한 전략적 방향

• LLAMA, Mistral, Claude 등 오픈소스 LLM을 벤치마킹(카피캣)
• 한국어 코퍼스 기반 재학습 (AI Hub, 위키, 공공문서 등 활용)
• LoRA(저비용 튜닝) 및 RAG(Retrieval Augmented Generation) 등 최신 기술 적용
• GPT처럼 처음부터 만드는 것이 아니라, LLM 구조를 뜯어보고 한국에 맞게 최적화하는 방식이 가장 현실적

---

🛠 3. 한국형 LLM 개발을 위한 실전 로드맵

단계	설명
1단계	LLAMA2/3, Mistral 등 오픈소스 모델 다운로드
2단계	CUDA 환경 세팅 → PyTorch 기반 Fine-tune 준비
3단계	한국어 데이터셋 확보 및 토크나이징
4단계	LoRA 또는 QLoRA 기반 경량 튜닝 적용
5단계	프론트엔드 UI 연동 (Gradio, FastAPI, Streamlit 등)
6단계	국민 서비스용 챗봇 API로 활용 가능

 

이 과정을 실제로 반복하다 보면, 진짜 한국형 LLM의 방향성과 필요 기술 스택이 자연스럽게 확보됩니다.

---

🎯 4. 지금 필요한 건 ‘카피캣’이 아니라 ‘탐구와 재구성’

일부에선 외산 모델을 가져다 쓰는 것을 ‘모방’이라고 비판하지만,
세계 대부분의 AI 강국들도 OpenAI, Meta, Google의 오픈소스를 기반으로 자기화(localization) 하는 전략을 쓰고 있습니다.

🤖 예시:

• 일본: ChatGPT 일본어 특화 모델 만들기 (RIKEN, NICT)
• 프랑스: Mistral 모델을 프랑스어+유럽 문화 기반으로 변형
• 중국: LLAMA 기반 Baichuan, Zhipu 등 자체 대체 모델 다수

대한민국도 “처음부터 다 만들겠다”는 자존심을 버리고,
먼저 구조를 이해하고, 실험하고, 튜닝하면서 진짜 우리만의 AI를 만들어야 합니다.

---

📌 결론: GPU는 뿌리고, ‘사람’을 키워야 한다

지금 정부가 추진하는 AI 육성 정책은 큰 방향은 맞지만, 질적 투자로 연결돼야 의미가 있습니다.

잘하고 있는 점	보완이 필요한 점
- 대규모 AI 예산 확보 - GPU 인프라 투자 - 지역 기반 AI 클러스터	- CUDA/PyTorch 실무 개발자 양성 - 오픈소스 LLM 해석 및 튜닝 역량 강화 - 카피캣을 넘어선 '재해석' 역량 확보

 

 

---

🔚 마무리하며

진짜 중요한 건 "얼마나 많은 GPU를 갖췄는가"가 아닙니다.
그 GPU를 가지고 의미 있는 모델을 개발하고, 그것을 국민과 산업 현장에 쓰이게 만드는 사람,
즉 현장의 개발자, 연구자, 프로그래머입니다.

AI는 하드웨어보다 '사람'이 만드는 기술입니다.
이제는 ‘복사’가 아니라, ‘탐구’와 ‘재구성’의 시대입니다.

https://johnchung.tistory.com/80

🇩🇪 독일을 기술강국으로 만든 핵심! 마이스터 제도란 무엇인가?

https://johnchung.tistory.com/78

📉 한국의 고급 기술자들이 거리로 내몰리는 현실: 40~50대 베테랑 전문가의 퇴장

 

 

📌 좋아요 & 구독은 큰 힘이 됩니다 😊