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'기본 기능은 무료, 고도화는 유료'…'모두의 AI' 윤곽 나왔다

_딘_ · · 수정

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[AI픽] 네카오·통신사·스타트업 한자리에…'모두의 AI' 본격 시동(종합)   | 연합뉴스

GPU 지원 넘어도 핵심 기능은 무료 유지 원칙

국산 AI 우선, 외산 모델은 최소한으로 허용


 정부가 국산 인공지능(AI) 기반의 전 국민 무료 AI 챗봇·에이전트 서비스를 연내 선보이는 '모두의 AI' 사업에 본격 시동을 걸었다.


정부 지원 자원 한도를 넘어서더라도 핵심 기능은 무료로 유지해야 하며, 외산 AI 모델은 국산으로 대체할 수 없는 최소한의 경우에만 쓸 수 있다는 원칙도 공식화했다.


공진호 과학기술정보통신부 AI정책기획과장은 21일 서울 공덕역 프론트원에서 열린 '모두의 AI' 사업 설명회에서 이 같은 방침을 밝혔다.


이날 설명회에는 네이버·카카오 등 대형 플랫폼사와 SK텔레콤·KT·LG유플러스 등 통신 3사, 업스테이지(AXZ·타임리)·에이투시스·이스트소프트·솔트룩스 등 AI·소프트웨어 기업, 리벨리온 등 신경망처리장치(NPU) 업체까지 100여개 기업이 참석해 높은 관심을 보였다.


전 국민 무료 AI·'1인 1 AI 에이전트' 추진



"GPU 초과해도 무료"…국산 AI 우선 원칙



"512장으로 전 국민 감당되나"…현장선 우려도 쏟아져




 "기본 기능은 무료, 고도화는 유료"…'모두의 AI' 윤곽 나왔다  | 뉴시스

과기정통부·NIPA, '모두의 AI' 사업설명회 개최…12월 정식 출시

공공 행정·기본 챗봇 무제한 무료…고도화 기능은 유료 수익 허용

국산 AI 모델 50% 이상 활용…엔비디아 최신 GPU B200 무상 지원



기초 챗봇·행정 대행은 무제한 무료…고급 서비스는 유료화



내년 운영비 지원 협의…이용 성과 저조 시 계속 지원 재검토



국산 모델 50%·타사 모델 30%…10곳 안팎 경쟁 전망


출처 : https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0016205714?sid=105 https://n.news.naver.com/mnews/article/003/0014078207?sid=105

댓글 8

  1. Mr.UN · · 공감 1
    프론티어 모델들 대비 떨어지는 항목이 존재하더라도 대다수의 소비자가 원하는 영역에 대한 답변은 충분히 커버할 수 있기 때문에 "전국민을 대상으로 한 복지"라는 관점에서 매우 훌륭한 정책이 될 수 있다고 봅니다.
  2. 천문공 ·
    @Mr.UN님
    말씀하신 대목이 제가 예전부터 주장해 온 것입니다.
    이번에 업스테이지 솔라 프로4가 그 정도 선에 처음 닿은 것 같습니다.
    그런데 아직도 아쉬운 부분이 있긴 있어서,
    어느 정도 만족할 선이 되려면 다음 정식 버전을 봐야 할 것 같네요.

    특히 오픈소스의 가장 큰 일상에서의 문제가
    검색 능력인데...
    이걸 다음을 인수 하면서 해결했기 때문에,
    만족도가 괜찮을 것 같습니다.
  3. L.in.E · · 공감 3
    fable5 사건보면서 소버린UI 필요성이 중요해졌죠. 계속해서 발전시켰으면 좋겠습니다
  4. jidi0109 · · 공감 1
    서비스를 제공하면서 또 거기서 학습하고 완성도가 높어지는 부분도 있고
    좀더 고급서비스는 광고정도로 제공하는 방법도 있겠네요.
  5. 크로아츠 ·
    해킹당하면 개인정보랑 대화내용 다 털릴듯요
    국민 당 1일 1고로시 가능할지도 모르겠네요..
  6. 야함나르 ·
    찬성입니다만, 누가 운영하게 될까요?. 그 옛날 한컴의 HWP 와 같이 몰아주기 + 갈라파고스 가 되지는 않았으면 합니다..
  7. nariyada ·
    70b쯤 되는 모델에 일 사용량 제한없으면 전국민 서비스는 어려울텐데요.
    한 회사가 운영하는것도 아니고 여러 회사가 나눠서 쓸텐데
    이미 사용자 눈은 높아질때로 높아졌는데 서비스하고 욕먹지 말았으면 합니다.
  8. 결론적으로 · · 공감 1
    음... 이미 유지중인 ai상황을 봤을 땐
    그정도는 제미나이나 GPT에서도 제공하고 있어서
    똑같은 카피 서비스는 비용만 낭비되지 않을까 싶네요...
    차라리 기업체나 연구체에 몰아줘서 로컬 LLM 서비스 개발하고
    정부 서비스나 고도화 했으면 좋겠어요

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