최근 인공지능(AI) 분야에서 파운데이션 모델 중요성이 주목받고 있다. 이러한 모델을 개발하려면 방대한 양의 데이터와 강력한 컴퓨팅 자원이 필수다. 그러나 이러한 자원은 대규모 자본을 보유한 대기업만이 감당할 수 있는 수준으로, 스타트업에는 큰 부담이 되고 있다.

대기업은 자사의 막대한 자본을 이용해 독자적으로 파운데이션 모델을 개발하거나, 이미 개발된 모델을 활용해 다양한 서비스를 출시하는 데 집중하고 있다. 이를 통해 시장에서 경쟁 우위를 점하고, 빠르게 변화하는 AI 시장에서 선도적 위치를 차지하려는 노력을 기울이고 있다. 반면에 스타트업은 대기업과의 경쟁에서 뒤처질 가능성이 커지고 있다. 자체적으로 파운데이션 모델을 개발하기에 기술적 ·자본적 한계로 기존 모델에 의존할 수밖에 없는 상황에 직면했다.

이러한 환경은 기술 격차를 심화시키고 있으며, AI 생태계 불균형을 초래할 우려가 있다. 스타트업이 혁신 아이디어와 기술로 시장에 진입하더라도, 대기업의 막대한 자본력과 자원에 의해 쉽게 시장에서 밀려날 수 있다. 이는 AI 기술 발전 다양성과 창의성을 저해하는 요소로 작용할 수 있다.

파운데이션 모델 개발에 필요한 대규모 자원과 기술 격차 문제는 AI 산업 미래를 좌우할 중요한 요소다. 이러한 상황에서 스타트업이 경쟁력을 유지하고 성장할 수 있는 방안을 모색하는 것이 시급하다. 대기업과 스타트업 간 협력과 상생 생태계를 구축하는 노력이 필요하다. 이를 위해 정부 주도 또는 민간 기업과 협력을 통해 오픈소스 모델 개발을 지원해야 한다. 대규모 언어 모델 등 오픈소스 파운데이션 모델을 개발하고 이를 공유함으로써, 기술 장벽을 낮추고 혁신을 촉진할 수 있다.

AI 모델 학습에 필요한 고품질 데이터를 안전하게 공유·활용할 수 있는 데이터 공유 플랫폼 구축도 절실하다. 데이터 접근성과 품질 문제가 있다. AI 모델 성능은 고품질 데이터에 크게 의존한다. 하지만 많은 기업이 데이터 수집 및 관리에 어려움을 겪으며, 이는 AI 모델 정확성과 신뢰성을 저하시킬 수 있다. 데이터 공유와 표준화, 개인정보 보호를 위한 법적 체계 구축이 시급하다.

AI 알고리즘이 편향된 데이터를 학습하면 불공정한 판단을 내릴 수 있다. 이는 사회적 불평등을 심화시키는 원인이 될 수 있으며, AI 개발자와 기업은 윤리 기준을 세우고 이를 준수해야 할 책임이 있다. 데이터공유 플랫폼은 데이터 부족 문제를 해결하고, 신뢰성 있는 데이터를 통해 다양한 AI 모델 개발을 촉진할 수 있는 중요한 기초가 될 것이다. 데이터의 안전한 공유는 중소기업과 스타트업이 경쟁력을 갖추는 데 필수 요소다.

AI 인재 양성도 중요한 과제다. 전문 인력 부족은 AI 서비스 품질 저하로 이어진다. 충분한 기술력을 갖춘 인력이 부족한 상황에서 개발된 AI 서비스는 사용자 요구를 충족하지 못할 가능성이 높다. AI 관련 교육 프로그램 확대와 함께 산학협력을 강화해 실제 산업에서 필요로 하는 인재를 양성해야 한다. 이를 통해 AI 기술 저변을 확대하고, 미래 AI 생태계를 이끌어갈 인재를 확보할 수 있을 것이다. 액셀러레이터(창업기획자, AC)는 스타트업을 투자하고 보육할 때 데이터바우처 사업 등을 통해 AI 학습데이터 확보 등이 가능하도록 교육하며 AI 인재 양성 및 팀빌딩에도 기여하고 있다.

전화성 초기투자액셀러레이터협회장·씨엔티테크 대표 glory@cntt.co.kr

[Copyright © 전자신문. 무단전재-재배포금지]