카카오·KT 제친 게 이변? NC AI “14년 AI 뚝심 있었다” [팩플]

작성일 08-07

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 정부가 지난 4일 ‘국가대표 인공지능(AI)’ 모델을 개발할 정예 팀 5곳을 발표하자 정보통신기술(ICT) 업계가 술렁였다. 온라인 게임 ‘리니지’로 유명한 엔씨소프트의 자회사 NC AI가 카카오와 KT 등 유력 후보들을 제치고 선발 명단에 포함됐기 때문이다. 하지만 NC는 이번 성과를 이변으로 생각하지 않는다. 지난 14년간 뚝심 있게 AI에 투자하고 연구한 결과물이라고 판단해서다. 
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 <img alt="김건수 NC AI 에이전틱AI랩 실장이 6일 중앙일보와의 인터뷰에서 국가대표AI 선정 이유를 설명하고 있다. 사진 NC AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/07/joongang/20250807184337801cvob.jpg" data-org-width="560" dmcf-mid="trCNXOxpv8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/07/joongang/20250807184337801cvob.jpg" width="658">
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 김건수 NC AI 에이전틱AI랩 실장이 6일 중앙일보와의 인터뷰에서 국가대표AI 선정 이유를 설명하고 있다. 사진 NC AI
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 이번 프로젝트를 이끈 김건수 NC AI 에이전틱AI랩 실장은 6일 경기도 성남시 NC 연구·개발(R&amp;D)센터에서 진행된 중앙일보와 인터뷰에서 “NC는 오픈AI의 챗GPT와 구글 딥마인드의 알파고가 등장하기 전인 2011년부터 AI 연구를 해왔다”며 “사전 학습된 모델이나 데이터 없이 백지부터 AI 모델을 만드는 ‘프롬 스크래치’(from scratch) 노하우가 선발의 결정적 이유라고 생각한다”고 강조했다. 
 Q : ‘프롬 스크래치’ 노하우가 왜 중요한가. A : AI 모델을 토대부터 개발한 경험과 노하우가 있어야 AI 모델에 오류가 생겼을 때 이를 확인하고 제대로 수정할 수 있다. 이미 공개된 대규모언어모델(LLM)을 변형하는 방식으로는 한계가 있다. 우리는 2022년 챗GPT가 공개될 때부터 돈이 많이 들고 어려워도 ‘프롬 스크래치’부터 시작하겠다고 결정했다. 이듬해 8월 출시한 자체 LLM ‘바르코 1.0’이 그 첫 성과물이다. 
 Q : 또 어떤 강점이 있나. A : AI 모델을 실제 게임을 비롯해 패션, 스마트시티, 제조 현장에 적용해 서비스화 한 사례가 풍부하다. 다국적 이용자를 보유한 ‘리니지W’ 같은 게임에서 매일 1000만 건 이상의 채팅을 번역할 수 있는 것도 자체 개발한 우리 AI 모델이 기반이 됐다. 텍스트 외에 이미지와 영상 데이터까지 이해할 수 있는 ‘멀티모달’(다중정보) 기술도 강점이다. 게임사 특성상 각종 이미지와 3D 그래픽 데이터가 대량 축적돼 있다. 이 데이터를 기반으로 글로벌 소타(SOTA·세계에서 가장 앞선 기술) 성능을 가진 비전 AI 모델인 ‘바르코 비전 2.0’도 최근에 출시했다. 
 Q : 이번 공모에서 산업 특화 AI모델 개발을 강조했다. A : 멀티모달 기술과 LLM을 접목하면 비전언어모델(VLM)을 개발할 수 있다. VLM은 시각적 데이터를 AI가 인식하고, 이를 텍스트와 연계해 연산한다. 다른 AI 모델보다 범용성이 더 크다. 공장 내 불량품 평가, 생산 라인 관리 등 시각 데이터를 확보할 수 있는 곳이면 어디든 최적화된 AI 모델을 적용할 수 있다. 
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 김건수 NC AI 에이전틱AI랩 실장이 6일 중앙일보와의 인터뷰에서 국가대표AI 선정 이유를 설명하고 있다. 사진 NC AI
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 Q : 컨소시엄에 14개 기업과 대학, 연구 기관이 합류했다. A : AI 모델을 아무리 잘 만들어도, 쓰는 사람이 없으면 무용지물이다. 산업 특화 AI 모델을 개발하려면 기업들의 참여가 중요했다. 제조·유통·로봇·미디어 등 4가지 업종에 초점을 맞췄다. 모두 한국 기업이 글로벌 시장을 선도하고 있는 업종이다. 
 Q : 정부 지원은 왜 필요한가. A : AI 모델을 학습시키는 그래픽처리장치(GPU)도 부족하지만, 양질의 데이터가 절실하다. 특히 한국어 데이터 세트(데이터 집합)가 부족하다. 영어 데이터는 오픈소스로 공개된 경우가 많은데 한국어 데이터는 희소하다. 곳곳에 흩어져 있는 한국어 데이터를 한곳에 모아서 관리만 해도 개발이 한결 수월해질 거다. 이번 프로젝트 선정으로 특히 한국어 멀티모달 데이터를 대량 확보할 수 있을 것으로 기대한다. 
 Q : ‘K-AI’ 브랜드는 실제 가치가 있나. A : 가치는 우리가 앞으로 만들어 가야 한다. ‘K-콘텐트’처럼 잘할 수 있다면 누구나 우리 AI 모델 앞에 ‘K’가 붙은 걸 인정할 거다. 
 Q : 향후 계획은 A : 오는 12월 2차 평가 전까지 LLM의 매개변수(파라미터) 규모를 키워 성능을 개선하는 데 초점을 맞출 예정이다. 이전까진 경량화된 모델을 개발해왔는데, 대규모 모델로 확장할 수 있는 소중한 기회라고 생각한다. 또 우리의 AI 모델을 최대한 개방할 거다. 모델만 좋다고 성과가 나오는 게 아니라 이 모델을 누가, 어떻게 쓰려고 하는지 알아야 사업 기회가 만들어질 수 있어서다. 협업을 원하는 기업에 NC는 언제나 열려있다. 
 오현우 기자 oh.hyeonwoo@joongang.co.kr
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