[5월2일]AI 추경예산 1.9조, AI 블록체인 오픈렛저, 합성데이터 NeRF 기술 기반

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2025년  5월 2일(금) 주요 IT 뉴스

AI 추경 예산 1.9조원 확보…과기정통부, GPU 확보 등 총력 지원

AI추경안

1조9067억원 규모 인공지능 분야 추경안이 국회 본회의에서 통과됐다. 정부안 대비 618억원 증가했다.

 

과학기술정보통신부는 추경을 계기로 인공지능 컴퓨팅 인프라 확충과 차세대 AI 모델 개발, 인재양성 등 글로벌 인공지능 3대강국(G3)으로 도약을 위한 핵심 과제를 신속하게 추진할 예정이다.

 

AI 분야 2024 추경안

개요

• 총 1조9067억원 규모 인공지능 분야 추경안 국회 통과 (정부안 대비 618억원 증액)
• 추진 부처: 과학기술정보통신부
• 목표: 글로벌 AI 3대 강국(G3) 도약

 

핵심 투자 분야

1. 컴퓨팅 인프라 확충
   • GPU 1만장 확보, 민간 GPU 3000장 임차
   • 관련 예산 1조6341억원 신규 투자
2. 국산 인공지능 반도체 실증사업 확대
   • 예산 417억원 → 871억원 증액
   • NPU 상용화, 온디바이스 AI, 해외 실증 등 지원
3. 글로벌 인공지능 모델 개발
   • 월드 베스트 LLM 프로젝트(WBL):
   • 예산 2136억원, 국내 5개 정예팀 선정
   • GPU·데이터·인재 등 자원 집중 지원
   • 인공지능 패스파인더 프로젝트:
   • 해외 인공지능 인재 유치, 연간 최대 20억원 지원
4. 인공지능 인재 양성
   • 글로벌 AI 챌린지 개최 (예산 150억원)
   • 박사후연구원 400명 대상 최고 수준 처우 및 융합연구 보장
5. AI 산업 확산 및 활용
   • 인공지능 스타트업 지원 확대, 혁신펀드 1000억원 증액
   • 기술 사업화 및 전환(AX) 지원 (100억원)
   • 배리어프리 키오스크 보급 (92억원 신규 투입)

 

정부 입장

• 글로벌 경쟁 속 빠른 예산 집행으로 기술·인재·산업 기반 강화
• 인공지능 주도권 확보 및 디지털 전환 가속화 의지 표명

 

차세대 AI 블록체인 네트워크 '오픈렛저' 정식 공개

인공지능 기술이 급격히 발전하고 있는 가운데, 핵심 자산인 데이터와 모델, AI 에이전트는 여전히 소수의 대형 기업들에 의해 통제되고 있다. 이러한 가운데 오픈렛저(OpenLedger), 인공지능을 위한 블록체인 네트워크다.

 

오픈렛저(OpenLedger 기업 개요

• 인공지능 특화 블록체인 네트워크 개발
• 데이터 제공자·모델 개발자·AI 배포자가 기여하고 보상받는 탈중앙화 생태계 구축

 

핵심 기술 및 메커니즘

• Proof of Attribution(기여도 증명) 메커니즘으로 기여 기록 및 투명한 보상 체계 운영
• Data, 모델, AI 에이전트 모두 블록체인 위에서 작동

 

기술 특징

• 벡터 임베딩 기반 고성능 모델 자체 개발
• OpenLoRA 기술로 단일 GPU에서 저비용·고효율 운용 (GPU 비용 최대 99.9% 절감)
• Solidity 특화 AI 모델 제공 → 블록체인 개발자 맞춤 도구

 

투자 현황

• 시드 라운드에서 1,120만 달러 투자 유치
• 주요 투자사: Polychain Capital, Borderless Capital, Finality Capital, Hashkey

 

향후 방향

• 탈중앙화 AI 생태계 확장
• 투명하고 공정한 AI 기술 확산을 위한 새로운 글로벌 인프라 구축 목표

 

`NeRF 기술 기반` 아이케미스트, 2025 대한민국 임팩테크 대상 수상

 

합성데이터 전문 기업 아이케미스트가 '2025 대한민국 임팩테크 대상'에서 한국정보통신진흥협회 회장상을 수상하는 영예를 안았다.

 

최근 인공지능 기술이 인간의 시각적 판단 영역을 대체하면서 정밀 학습 데이터의 중요성이 부각되고 있다. 하지만 실제 환경에서 Data를 수집하는 데에는 시간, 비용, 공간 등의 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결할 대안으로 합성데이터가 주목받는 추세다.

 

기업 개요

• 합성데이터 전문 스타트업
• ‘2025 대한민국 임팩테크 대상’ 한국정보통신진흥협회 회장상 수상

 

핵심 기술 및 제품

• 시뮬레이션 기반 합성데이터 생성 플랫폼 ‘CEN’ 개발
• 범용 3D Data로 실제 환경 정밀 재현
• NeRF 기법 적용해 다양한 시각 정보 확보 및 자연스러운 이미지 생성

 

기술 의의 및 방향

• 단순 대체재를 넘어 학습 정확도 향상 및 효율적 관리 지원
• NeRF 기술 고도화 및 산업 맞춤형 데이터셋 개발로 글로벌 경쟁력 강화 목표

 

향후 계획

• 지속적인 R&D 및 산업 협력 통해 데이터 생태계 발전에 기여

 

 

뉴럴 래디언스 필드(NeRF)

 

정의:

• 신경망을 활용해 2D 이미지들로부터 3D 장면을 재구성하는 기술

기술 개요:

• 복수의 이미지와 카메라 위치 데이터를 입력받아, 장면의 색상(Color)과 밀도(Density)를 연속적인 3D 공간에서 예측
• 광선(ray marching)과 볼륨 렌더링(volume rendering) 기반으로 새로운 시점의 이미지를 생성

 

특징:

• 고품질의 3D 재구성 가능 (섬세한 디테일과 사실적 조명 표현)
• 기존 3D 복원 기술보다 적은 데이터로 우수한 성능 발휘
• 훈련에 시간 많이 소요되며, 실시간 응답에는 한계 존재

 

활용 분야:

• 디지털 트윈, 메타버스, 영화·게임용 가상 배경, AR/VR 콘텐츠 제작, 부동산·문화유산 복원 등

 

대표 연구:

• 2020년 Google Research 발표, 이후 Instant NeRF(NVIDIA) 등으로 발전