내년까지 글로벌 최고 수준 특화 모델 확보 및 오픈소스 공개 예정
루닛, 전주기 의과학 특화 AI 모델 세계 최초 개발 목표
KAIST, 알파폴드3 한계 보완한 차세대 바이오 모델 구축
                        
                        [서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 'AI 특화 파운데이션 모델' 프로젝트 수행팀으로 루닛 컨소시엄과 KAIST 컨소시엄을 선정하고, 내달 1일부터 GPU 지원을 시작한다고 31일 밝혔다. 
과기정통부에 따르면, 이번 프로젝트에는 총 18개 컨소시엄이 참여해 10대 1에 달하는 경쟁률을 기록했다. 과기정통부는 지난달 5일부터 이달 13일까지 프로젝트 참여팀을 공모, 이후 서면·발표 평가를 거쳐 루닛 컨소시엄과 KAIST 컨소시엄이 최종 선정했다. 두 팀에는 GPU B200 512장(과제당 256장)이 지원될 예정으로, 사업 기간은 내년 9월 9일까지다. 
이번 사업은 각 분야별 AI 혁신을 견인할 수 있는 특화 파운데이션 모델 개발을 목표로 추진된다. 개발된 모델은 내년까지 글로벌 최고 수준으로 구축돼, 상업용 오픈소스(아파치 2.0 라이선스) 형태로 공개될 예정이다.
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| 루닛 로고. [사진=루닛] | 
루닛 컨소시엄은 '분자에서 인구까지 전주기 의과학 혁신을 위한 멀티스케일 의과학 특화 파운데이션 모델 개발'을 목표로 사업을 추진할 예정이다. 루닛을 주관기관으로 트릴리온랩스, 카카오헬스케어, SK바이오팜, 리벨리온, 스탠다임 등 7개 기업과 6개 대학 연구실, 9개 의료기관이 컨소시엄에 참여하며, 의약품·임상시험·실세계 데이터를 아우르는 '증거사슬' 기반의 전주기 의과학 특화 AI 모델을 구축해 임상 의사결정의 정확성과 안전성, 연구개발 생산성, 국민 건강권 체감 효용을 동시에 높이겠다는 게 목표다.
루닛 컨소시엄은 자체 기술로 글로벌 최고 수준의 32B급 AI 모델을 프로 스크래치 방식으로 개발해 도메인별 재특화 모델(화합물·단백질, 오믹스, 임상)을 확장할 계획이다. 해당 모델은 오픈소스로 공개되며, 추후 자체 자본 투입을 통해 1T급 초거대 모델로 발전시킬 예정이다. 또한 리벨리온의 국산 NPU를 적용해 추론 비용 절감과 'AI모델+국산 반도체' 패키지 기반의 글로벌 진출도 추진한다. 카카오헬스케어 플랫폼을 통한 대국민 건강관리 챗봇 서비스 실증도 병행할 계획이다.
KAIST 컨소시엄은 '차세대 바이오 파운데이션 모델 K-Fold' 개발을 맡았다. KAIST와 히츠(HITS), 머크(Merck), 아토랩 등 3개 기업과 한국제약바이오협회, 한국바이오협회가 참여한다. 이들은 기존 글로벌 모델인 구글의 '알파폴드3'의 MSA(Multiple Sequence Alignment) 기반 예측 방식에서 탈피해 물리·화학적 상호작용의 인과구조를 학습하는 바이오 특화 AI 모델을 개발할 예정이다.
KAIST 컨소시엄은 7B급 메인 모델과 2B급 경량 모델을 함께 개발해 접근성을 높이고, 서비스형 소프트웨어 형태로도 배포할 계획이다. 또한 머크의 글로벌 신약발굴 플랫폼 'Digital Chemistry Solution'과 연계해 글로벌 협업과 상용화를 추진한다. 두 바이오 협회와의 협력을 통해 AI·바이오 융합 인력 양성 및 교육 프로그램도 정례화할 방침이다.
과기정통부는 "앞으로도 AI컴퓨팅 인프라 등을 기반으로 국내 산업 전반의 혁신을 가속화할 계획으로, 이번 프로젝트는 AI 고속도로 위에서 달리는 실질적 성과를 만드는 출발점이 될 것"이라며 "이번 프로젝트의 성과 확장 등을 지원하기 위해, 데이터 스페이스(2026년 신규사업, 정부안 기준) 등 데이터 지원 사업 연계도 검토하며, 이를 통해 의료 등 분야의 데이터 활용 촉진 도모에도 노력할 계획"이라고 전했다.
dconnect@newspim.com


 
                
 
           
       
                         
                                     
                                     
                                            
 
                                                     
                                                    







 
                         
                        