"한국형 DARPA, 'K-문샷' 추진…원톱 리더십으로 12대 난제 해결"

/DARPA

정부가 ‘한국형 국방고등연구계획국(DARPA)’을 표방하며 각 1인 리더 체제 하에 8대 분야 12개 국가 난제를 해결하는 ‘K-문샷 전략’을 추진한다. 미션별 프로그램디렉터(PD)에게 기획·예산·과제 조정 권한을 부여하고, 출연연·대학·기업이 동일한 목표 아래 데이터를 결집해 인공지능(AI) 기반으로 연구 생산성을 끌어올린다는 구상이다.

8대 국가적 미션 'K-문샷'...PD에 권한 집중

25일 과학기술정보통신부가 발표한 'K-문샷 추진 전략'안. /과기정통부

과학기술정보통신부는 25일 국가AI전략위원회 제2차 전체회의에서 'K-문샷 추진전략'을 발표했다. K-문샷 전략은 AI를 활용해 과학기술혁신을 가속화하고 국가적 난제를 해결하기 위한 프로젝트다. 첨단바이오, 미래에너지, 피지컬 AI, 우주, 소재, 반도체, 양자, AI 과학자 등 8개 분야에서 총 12개 미션이 선정된다. 대학·출연연·기업이 개별적으로 수행하던 연구를 '국가과학AI연구센터(가칭)'를 중심으로 통합하고, 정부가 확보한 그래픽처리장치(GPU) 8000장과 슈퍼컴퓨터 6호기 등 컴퓨팅 자원을 공동 활용해 성과를 내는 것이 핵심이다.

K-문샷 전략은 도널드 트럼프 미국 대통령이 행정명령을 통해 지난해 발표한 ‘제네시스 미션’을 본뜬 것이다. 제네시스 미션은 미 연방 내 데이터와 슈퍼컴퓨터·클라우드를 통합한 플랫폼을 구축하고, 과학 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 통해 연구 워크플로를 자동화하는 국가 프로젝트다. 미션은 미국 에너지부(DOE) 주도 아래, 17개 산하 국립연구소와 구글·엔비디아·오픈AI·앤트로픽 등 24개 기업이 참여한다.

지난해 11월, 트럼프 미국 대통령이 '제네시스 미션' 행정명령에 서명한 뒤, 각료들과의 모습. /백악관

이번 발표 중 눈에 띄는 건 미션별 '프로그램디렉터(PD)'다. PD는 미션별 과제 기획, 관리 전반에 걸쳐 강력한 권한을 부여받는다. 미션을 특정 출연연이 주도하는 경우 해당 기관의 특임연구원을 PD로 선정하고, 기업이나 대학 주도의 미션은 컨소시엄 형태 사업단을 꾸려 단장을 PD로 정한다.

이는 각 미션마다 1명의 리더를 정하는 미국 DARPA의 '프로그램매니저(PM)' 제도와 유사하다. 1958년 세워진 DARPA는 미 국방부 산하 연구 기관으로, 인터넷, 전자레인지, GPS 등 수많은 혁신 기술을 탄생시킨 곳이다. 하이리스크, 하이테크 연구를 하는 곳인 만큼, 한 명에 전권을 부여하면서 프로그램을 일관성 있게 강하게 끌고 가자는 취지다.

과기정통부 관계자는 "각 기술별 로드맵이 다르니 K-문샷 PD는 정해진 임기는 없다"고 했다. 이어 "현재 각 기관별로 수요를 받아 분야별 후보 PD를 리스트업 하는 단계"라며 "기업, 연구소, 학계를 두루 경험한 인물이 맡게 될 것"이라고 말했다. 과기정통부는 K-문샷 예산 관련해선, 국가 전략연구 후보 과제로 약 1조원 규모 신청이 접수됐는데 이 가운데 K-문샷과 맞닿는 예산은 3000억원 규모라고 밝혔다. 다음 달 열릴 과학기술관계장관 회의 때 미션과 함께 정한다는 계획이다.

정부는 미션 성과 지표 중 하나로 우수 논문 생산률을 들었다. 김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 "한국은 노벨상에 도전할 만한 피인용 상위 1% 논문 생산 순위에서 현재 13위 정도"라며 "(K-문샷을 통해) 현재 점유율인 4.1%에서 2030년까지 8.2%까지 늘려 5위를 노릴 수 있을 것"이라고 했다.

"AI 과학 시대의 성패, 균질한 데이터 확보가 필수"

전문가들은 AI의 능력이 과학적 발견 영역에서 가장 먼저 활용될 것으로 보고 있다. 글로벌 컨설팅 기관 맥킨지는 지난해 보고서에서 AI가 R&D 속도를 1.2배 이상 가속할 것이라고 분석했다.

기업도 잇따라 AI 기반 연구 프로그램을 시작하고 있다. 오픈AI는 지난해 AI 기반 연구 지원 프로그램인 ‘오픈AI 포 사이언스’를 출범시켰다. 이를 이끄는 케빈 웨일 부사장은 최근 MIT 테크놀로지 리뷰와의 인터뷰에서 “AI가 가져올 거대한 기대효과는 새로운 의약품과 소재 개발 등 과학 발전의 가속화에서 나올 것”이라고 밝혔다.

AI는 최근 전문 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 지난해 12월 오픈AI가 공개한 GPT-5.2는 박사 수준의 물리학·화학 지식을 평가하는 GPQA 벤치마크에서 92%의 점수를 기록했다. 이는 평균 인간 전문가 수준인 70%를 훌쩍 뛰어넘는 수치다.

미국의 AI 기반 생명, 화학 유니콘 기업 '라일라 사이언스'의 홈페이지. 세계 최초의 과학 초지능 플랫폼을 선보일 것이라는 내용이 적혀있다. /라일라 사이언스

AI와 과학을 결합한 스타트업들은 뛰어난 생산성을 보이며 대규모 투자도 받고 있다. 미국의 생명과학 자동화 실험 기업 '라일라 사이언스'는 홈페이지 전면에 내건 회사 목표에 ‘AI 중심 과학적 발견’과 ‘과학 초지능 설계’를 명시했다. 해당 기업은 창업 2년 만에 기업가치 10억달러를 돌파하며 유니콘 반열에 올랐다.

전문가들은 이러한 AI 기반 과학적 발견연구가 잘 수행되기 위해선 데이터의 양과 질을 꼽는다. 같은 실험이라도 기관별 실험 조건이 제각각이면 데이터 정합성이 떨어져 AI 학습에 활용하기 어렵기 때문이다. K-문샷 전략의 성패 역시 AI에 적합한 'AI-레디 데이터’ 확보에 달려 있다는 분석이 나오는 이유다. 과기정통부 관계자도 "전략적인 목표를 세우고 양질의 데이터를 모을 것"이라고 말했다.

최영총 기자 youngchoi@hankyung.com