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중국 스타트업 딥시크가 발표한 동명의 AI모델은 상대적으로 저가·저성능의 AI 칩 등을 쓰면서도 오픈AI의 챗GPT 등 글로벌 AI모델과 유사한 성능을 선보여 업계에 충격을 선사했다. 대규모 자본 투입이 필요하다는 기존 AI 모델 개발 시각을 새롭게 환기한 것이다.
하 센터장은 “LLM(거대언어모델) 1단계인 ‘Knowledge AI’의 시대를 지나 2단계인 ‘Thinking AI’의 시대가 온 것으로 본다”라며 “추론 강화 LLM 모델은 아주 긴 논리나 수리적 추론 능력을 보유한 AI 단계”라고 설명했다.
그는 “미국처럼 천문학적인 투자가 아니어도 국가에서 수조원 단위의 투자를 한다면 딥시크의 R1정도 모델을 만드는 건 가능하고 국회와 과학기술정통부가 그 일을 진행하고 있다”라며 “중기부는 더 넓은 산업에 더 확장될 수 있는 부분을 챙겨주실 필요가 있다”고 조언했다.
CoT(Chain of Thought)는 복잡한 문제를 단계별로 풀어나가는 사고 과정을 뜻하는 말로 AI 언어 모델에서 복잡한 질문에 대한 답변을 단순히 제공하는 대신, 중간 과정을 단계별로 설명하면서 최종 답변에 도달하는 방식을 의미한다.
박승록 중소벤처기업부 중소기업정책실 미래기술대응지원단 단장은 “지난해 연말부터 제조 분야에서 AI 공급 전문 기업을 키우겠다는 대책이 나와 있다”라며 “제조 분야의 데이터를 쌓거나 실제 거래하는 데 어려움이 있는데 우리가 제조 분야에 강점을 갖고 있다 보니 어떻게 데이터를 쌓고 제조 분야에 AI 모델을 적용할 수 있는지 개발해서 선제적 대응에 나서겠다”라고 말했다.