아시아는 인구, 언어, 문화적으로 다양하면서도 기술 성장 속도가 빠른 지역으로, 최근 생성형 AI 연구 및 상용화 흐름에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 중국, 일본, 한국, 싱가포르 등 주요 국가들은 저마다의 방식으로 LLM(초거대언어모델)을 개발하고 있으며, 각국의 언어 특성과 데이터 환경을 반영한 독자적 전략이 등장하고 있습니다. 본 글에서는 아시아권의 LLM 개발 방향, 데이터 다양성과 특성, 그리고 국가별 AI 학습 전략을 분석하여, 아시아 AI의 현재와 미래를 조망합니다.
아시아권의 LLM 개발 전략
아시아의 주요 국가들은 초거대언어모델(LLM) 개발을 국가 전략 산업으로 육성하고 있습니다. 특히 중국, 일본, 한국은 자국 언어 기반의 독립적인 LLM을 구축하며, 미국 중심의 AI 기술 주도권에 도전하고 있습니다. 중국은 정부 주도의 강력한 자금 및 인프라 지원을 바탕으로, 대형 테크 기업들이 대규모 LLM을 선보이고 있습니다. 예컨대 Baidu의 'Ernie Bot', Alibaba의 'Tongyi Qianwen', Huawei의 'PanGu' 시리즈는 수천억 개의 파라미터를 바탕으로 다중 언어 및 다기능 대응이 가능하도록 설계되었습니다. 중국은 영어와 중국어 외에도 위구르어, 광둥어, 티베트어 등 다민족 언어까지 포함하여 LLM을 다문화적 방향으로 확장하고 있습니다. 일본은 상대적으로 보수적인 전략을 택하면서도 언어 정밀도에 강점을 보입니다. NICT(일본정보통신연구기구)와 Preferred Networks, Sony 등은 일본어에 최적화된 모델을 개발하며, 고정밀 언어 처리 및 비즈니스 특화 모델에 집중하고 있습니다. 특히 일본어는 고유 문법과 한자, 음독 구조가 복잡하기 때문에, 학습 알고리즘에서 문장 구조 분석과 의미 해석에 정교함이 요구됩니다. 한국은 네이버의 HyperCLOVA, 카카오브레인의 KoGPT, LG AI의 Exaone 등 다양한 프로젝트를 통해 LLM 경쟁력을 확보하고 있습니다. 한국은 ‘한국어 최적화’라는 목표 아래, 실제 서비스 접목과 산업화 중심의 모델 개발이 활발합니다. 또한 중소기업과 연구소를 위한 경량화 모델과 클라우드 학습 API 서비스 등도 꾸준히 개발되고 있어, 실용성과 확장성 면에서 강점을 보입니다.
데이터 다양성과 언어적 특수성
아시아권의 AI 개발은 단일 언어 환경이 아닌 다중 언어 및 방언, 고유 문자를 포함하는 복잡한 언어 체계 속에서 진행되고 있어, 데이터 다양성과 언어 처리가 핵심 과제가 됩니다. 중국은 인구와 인터넷 사용자 수에서 우위를 점하고 있어, 방대한 온라인 텍스트 자원을 확보할 수 있는 장점이 있습니다. 그러나 검열 정책으로 인해 데이터 다양성은 상대적으로 제한되며, 정치·사회적 중립성을 확보하는 데는 한계가 존재합니다. 일본은 방대한 문학, 논문, 기술 문서 기반의 데이터셋을 활용하고 있으며, 정제된 품질의 데이터를 중시합니다. 다만, 영어에 비해 일본어 데이터는 상대적으로 부족하며, 이를 보완하기 위한 번역 기반 다국어 학습이나 언어 모델 앙상블 전략이 활용됩니다. 또한, 일본 특유의 존댓말, 상하 관계 표현은 AI 모델이 맥락에 따라 다른 문체를 적용해야 하는 어려움을 안고 있습니다. 한국은 네이버 블로그, 뉴스, 커뮤니티, 논문 등 다양한 출처에서 한국어 데이터를 수집하여 대규모 자연어 데이터셋을 구축하고 있습니다. 한국어는 어순이 자유롭고 조사가 복잡하여, 모델이 문맥을 정확히 파악하고 생성하는 데 추가적인 언어처리 기술이 필요합니다. 이를 극복하기 위해 BPE(Byte Pair Encoding) 최적화, 형태소 분석기 연동, 문맥 유사도 학습 등의 기술이 적용되고 있습니다. 그 외에도 베트남, 인도네시아, 태국 등 동남아 국가들은 영어 외의 자국어 기반 AI 모델 구축을 시작하고 있으며, ASEAN 중심의 다국어 AI 데이터 플랫폼 개발도 추진되고 있습니다. 이처럼 아시아는 언어적 다양성이 도전이자 기회로 작용하고 있습니다.
국가별 AI 학습 인프라와 정책 흐름
아시아 국가들은 저마다의 정치·경제적 환경을 반영한 AI 정책과 학습 인프라를 구축하고 있으며, 민간과 공공의 협력이 활발하게 이루어지고 있습니다. 중국은 정부 주도의 대규모 투자와 통제된 AI 생태계를 통해 초고속으로 발전하고 있습니다. 중국공산당은 ‘차세대 인공지능 발전계획(2017)’을 통해 2030년까지 AI 세계 1위 국가를 목표로 설정했으며, 각 성(省) 단위로 AI 클러스터가 조성되고 있습니다. 또한, 국가 차원의 GPU 팜과 데이터센터가 확충되어 모델 훈련 환경이 뛰어납니다. 일본은 기술 윤리와 품질을 중시하는 방향으로 연구를 진행하며, METI(경제산업성), MEXT(문부과학성) 등이 AI R&D를 지원하고 있습니다. 정부는 2023년부터 초거대 AI 모델 개발 프로젝트에 민관 합동으로 자금을 투자하고 있으며, 고등교육기관과 협력하여 AI 인재 양성에도 집중하고 있습니다. 한국은 디지털 뉴딜, 초거대 AI 프로젝트, AI 바우처 지원 등 정책을 통해 LLM 연구와 상용화를 동시에 추진 중입니다. 특히 광주 AI 집적단지, 서울 AI 혁신지구 등 지역 클러스터가 활성화되어 있으며, 공공 데이터 개방, GPU 클라우드 지원, 연구장비 무상대여 등 인프라 지원이 강화되고 있습니다. 또한, 스타트업과 중소기업이 AI 솔루션을 도입할 수 있도록 정부 차원의 맞춤형 교육 및 기술 매칭 프로그램도 운영 중입니다. 싱가포르와 홍콩은 상대적으로 소규모지만, 글로벌 AI 테스트베드로서 빠른 기술 도입과 유연한 법제 환경을 강점으로 활용하고 있습니다. 다국적 기업의 AI 연구소가 활발히 진출하고 있으며, 영어 기반 AI 모델과 다언어 모델을 병행 개발하는 방식이 두드러집니다.
아시아권은 언어의 다양성과 기술적 수요가 높은 지역으로, 각국의 AI 학습 전략 또한 매우 다채롭습니다. 중국의 양적 확장, 일본의 언어 정밀도, 한국의 실용 중심 개발은 모두 아시아 AI의 잠재력을 보여주는 사례입니다. 앞으로는 국가 간 협력을 통한 다국어 LLM 개발, 공공 데이터 개방 확대, 윤리적 AI 기준 정립이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 지금 아시아의 흐름을 읽고, 자신만의 AI 전략을 수립할 때입니다.