김현우 엔비디아·KAIST AI연구소 소장 "AI 모델 키우는 토양은 데이터"

KAIST 세계적 연구 역량 주목…엔비디아와 공동연구

한국어 합성 데이터·학습 효율 연구…내년 하반기 성과 공개

(서울=연합인포맥스) 윤영숙 기자 = "나무에 해당하는 것이 AI 모델이고, GPU가 나무를 키우는 에너지라면 데이터는 뿌리를 내릴 토양입니다."

인공지능(AI) 산업이 그동안 모델 개발과 GPU 등 컴퓨팅 인프라에 집중해 왔다면, 이제는 AI 모델의 성능을 좌우하는 데이터에도 주목해야 한다는 것이다.

이러한 데이터 생태계 구축을 목표로 설립된 곳이 엔비디아·한국과학기술원(KAIST) 공동 AI 연구소다.

김현우 엔비디아·KAIST 공동 AI 연구소장은 10일 미디어 인터뷰에서 양질의 데이터를 확보하고 이를 효율적으로 학습하는 기술이 AI 경쟁력의 핵심이라고 강조했다.

특히 엔비디아가 KAIST를 공동연구 파트너로 선택한 이유에 대해 "KAIST가 세계에서 굉장히 주목하는 학교가 되었기 때문"이라며 KAIST의 세계적인 AI 연구 경쟁력을 높이 평가했다.

김 소장은 KAIST가 세계적인 AI 학술대회인 신경정보처리시스템학회(NeurIPS·뉴립스)에서 연구 실적 기준 세계 2위에 올랐다는 점을 강조했다.

실제 올해 NeurIPS 채택 논문을 제1저자 소속 기관별로 분석한 결과 KAIST는 166편으로 중국 칭화대에 이어 세계 2위를 차지했다. 미국 매사추세츠공과대학(MIT)과 스탠퍼드대보다 높은 순위다.

김 소장은 엔비디아의 글로벌 연구진과 KAIST 학생들의 교류, 대규모 컴퓨팅 자원 활용 등을 통해 한국 연구진이 세계 AI 연구 생태계에 직접 진출할 수 있는 '글로벌 패스트트랙'이 마련됐다고 평가했다.

엔비디아와 KAIST는 지난 7월 공동 AI 연구소 설립을 발표했다. 초기 5년간 총 3억달러(약 4천37억원) 규모로 협력하며, 이 가운데 2억5천만달러(약 3천364억원)는 컴퓨팅 자원 지원에 투입될 예정이다.

공동연구소는 매년 최소 10명의 KAIST 연구자에게 연구비와 엔비디아 인턴십 기회를 제공하고, 별도로 엔비디아 소속 정규직 연구원을 채용할 계획이다. 기존 산학협력과 달리 엔비디아의 글로벌 연구진과 국내 연구자들이 공동 연구를 수행하고 대규모 GPU 자원을 활용할 수 있다는 점이 특징이다.

현재 연구소는 연구 방향을 구체화하면서 인력 채용과 컴퓨팅 인프라 확보를 진행하고 있다. 김 소장은 정규직 연구원 채용을 시작했으며 연내 일부 인력을 선발할 계획이라고 밝혔다. 전체 연구인력 규모와 GPU 도입 수량 등은 아직 확정되지 않았다.

김 소장은 국내 연구진들이 GPU 수급에 어려움을 겪고 있다는 점을 언급하며 엔비디아의 컴퓨팅 자원 지원을 "단비와 같은 기회"라고 표현했다.

공동연구소의 핵심 연구 방향은 양질의 합성 데이터를 생성하는 기술과 기존 데이터를 더 효율적으로 활용해 AI 모델의 학습 성능을 높이는 기술이다.

김 소장은 그동안 국내 AI 산업이 GPU 등 컴퓨팅 인프라와 모델 개발에 집중해 왔지만, 정작 양질의 데이터 확보와 학습 방법에 대한 관심은 상대적으로 부족했다고 지적했다.

실제 다국어 학습 데이터 세트인 mC4에서 영어 데이터는 약 39억3천만건인 반면 한국어 데이터는 약 2천400만건으로, 영어가 한국어보다 약 163배 많다.

김 소장은 한국어 데이터를 영어만큼 확보하기 어려운 만큼 AI를 활용해 새로운 합성 데이터를 생성하고 적은 데이터에서도 더 많은 것을 학습하는 기술이 필요하다고 강조했다.

이러한 데이터 활용 방식은 이미 국내 AI 모델 개발에도 적용되고 있다.

LG AI연구원이 지난 9일 공개한 'K-엑사원(EXAONE) 2.5'는 엔비디아의 '네모트론 페르소나 코리아'(Nemotron-Personas-Korea)를 포함한 네모트론 데이터 세트를 학습에 활용했다.

네모트론 페르소나 코리아는 한국의 인구통계학적 특성을 반영해 가상 인물 700만개의 데이터를 합성한 개방형 데이터 세트다. 김 소장에 따르면 해당 데이터 세트는 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에서 10일간 인기 데이터 세트 1위를 기록하고 약 14만회 다운로드됐다.

이는 공동연구소의 직접적인 연구 성과는 아니지만, 향후 연구소가 추진할 개방형 데이터 연구의 활용 가능성을 보여주는 사례다.

연구소는 특정 엔비디아 모델뿐 아니라 다른 기업의 AI 모델에도 적용할 수 있는 데이터 생성 및 학습 방법론을 개발해 공개할 계획이다.

김 소장은 "저희가 내놓는 것들이 우리나라 다른 곳에서 쓰일 수 있다면 그것이 저희 연구의 성공이라고 생각한다"고 말했다.

김 소장은 구체적인 연구 과제에 대해서는 공개하기 어렵다면서도 주요 성과는 내년 하반기께 공개할 수 있을 것으로 예상했다.

김 소장은 이번 공동연구소가 해외에서 활동하는 한국 AI 인재를 국내로 불러들이는 계기도 될 것으로 기대했다.

그는 "해외에 있는 우리나라 인재들을 우리나라로 불러오는 것도 저희의 큰 목표 중 하나"라며 "이번 공동연구소는 KAIST의 뛰어난 연구 역량을 전 세계에 확인시켜 주는 것"이라고 강조했다.

김 소장은 서울대에서 컴퓨터공학 박사학위를 받은 뒤 미국 앨런인공지능연구소(Ai2)와 엔비디아에서 연구활동을 했다. 지난 8월 KAIST 김재철AI대학원 조교수로 부임했으며, 현재 엔비디아 리서치 매니저를 겸하면서 공동 AI 연구소를 이끌고 있다.

ysyoon@yna.co.kr