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글로벌 AI 경쟁전략 및 대응방안: 풀스택(Full-stack)의 관점에서
정보통신정책연구원은 AI 풀스택 경쟁에 대응한 한국의 기술 경쟁력 확보 정책 방향을 모색한 보고서를 발표하였다.
- AI 기술 경쟁이 반도체·모델·플랫폼·서비스를 통합하는 풀스택 구도로 전환되면서, 기술 스택 전반에 걸친 구조적 기술 종속성이 국가 경쟁력의 핵심 변수로 작용하고 있음.
- 본고에서는 주요국의 AI 풀스택 전략을 비교 분석하고, 한국의 기술 종속성 현황과 정책적 한계를 진단하여 최소한의 종속성과 최대한의 경쟁력을 동시에 확보하는 정책 방향을 제시함. 이를 위해 기존 강국과의 정면 경쟁이 아닌 한국의 메모리 반도체 및 모바일 생태계 강점을 활용한 전략을 제안함.
구체적으로는 ① GPU 기반 학습과 NPU 기반 추론의 하이브리드 인프라 구축, ② 범용 LLM에서 도메인 특화 모델로 이어지는 상호 환류 구조 설계, ③ 칩 설계사와 모델 개발사 간 초기 단계 협력을 통한 하드웨어-소프트웨어 최적화, ④ 산업 현장 중심의 AI 서비스 적용 및 비즈니스 모델 창출 가속화, ⑤ 글로벌 시장성과 리더십 확보라는 다섯 가지 정책 방향을 제시함.
- AI 기술 경쟁이 반도체·모델·플랫폼·서비스를 통합하는 풀스택 구도로 전환되면서, 기술 스택 전반에 걸친 구조적 기술 종속성이 국가 경쟁력의 핵심 변수로 작용하고 있음.
- 본고에서는 주요국의 AI 풀스택 전략을 비교 분석하고, 한국의 기술 종속성 현황과 정책적 한계를 진단하여 최소한의 종속성과 최대한의 경쟁력을 동시에 확보하는 정책 방향을 제시함. 이를 위해 기존 강국과의 정면 경쟁이 아닌 한국의 메모리 반도체 및 모바일 생태계 강점을 활용한 전략을 제안함.
구체적으로는 ① GPU 기반 학습과 NPU 기반 추론의 하이브리드 인프라 구축, ② 범용 LLM에서 도메인 특화 모델로 이어지는 상호 환류 구조 설계, ③ 칩 설계사와 모델 개발사 간 초기 단계 협력을 통한 하드웨어-소프트웨어 최적화, ④ 산업 현장 중심의 AI 서비스 적용 및 비즈니스 모델 창출 가속화, ⑤ 글로벌 시장성과 리더십 확보라는 다섯 가지 정책 방향을 제시함.
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