한국어 특화 대형언어모델(LLM) 개발이 본격화하는 가운데, 실시간 데이터 파이프라인 기업 비큐AI가 선보인 데이터 공급 솔루션 ‘RDPLINE(Real-time Data Pipeline)’이 업계의 주목을 받고 있다. 지난 7일 뉴스핌 보도에 따르면 비큐AI는 데이터 저작권 문제를 해결하는 동시에 인공지능 모델의 신뢰성을 높이는 데이터 공급 체계를 구축해 국내 AI 생태계에서 존재감을 키우고 있다.
비큐AI, RDPLINE으로 실시간 데이터 공급 사업 확대
비큐AI는 데이터 분석 기업 비플라이소프트가 사명을 변경해 출범한 회사로, 합법적으로 확보하고 정제한 뉴스 데이터를 실시간으로 AI 학습과 추론에 공급하는 것을 핵심 사업으로 삼고 있다. 이 회사가 운영하는 RDPLINE은 크게 두 갈래로 나뉜다. 하나는 AI 모델의 학습·추론용 데이터셋을 공급하는 ‘데이터셋 공급 사업’이고, 다른 하나는 AI 에이전트 플랫폼이나 디바이스에 실시간 데이터와 분석 데이터를 연결해 주는 ‘서비스 파이프라인 사업’이다.
업계에 따르면 비큐AI는 이러한 데이터 공급 체계를 통해 삼성전자, LG, SK텔레콤, KT 등 국내 주요 기업에 AI 학습용 데이터를 공급해 온 것으로 알려졌다. 대규모 언어모델이 정확하고 시의성 있는 답변을 내놓으려면 최신 데이터를 지속적으로 학습해야 하는데, 기존 LLM은 특정 시점까지 수집된 데이터로 훈련된 뒤에는 새로운 정보를 즉각 반영하기 어렵다는 한계가 있었다. 비큐AI 측은 RDPLINE이 이러한 정보 지연 문제와 함께 생성형 AI의 고질적 문제로 꼽히는 할루시네이션, 즉 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성하는 현상과 데이터 편향 문제를 완화할 수 있는 현실적 대안이라고 설명하고 있다.
정부 소버린 AI 전략과 맞물린 데이터 확보 경쟁
이 같은 움직임은 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘소버린 AI(자주적 AI)’ 정책과도 맞물려 있다. 과기정통부는 지난 6월 20일 해외 빅테크에 의존하지 않는 독자적인 AI 파운데이션 모델을 개발하겠다는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업 공모를 발표했으며, 오는 21일 참여팀 접수를 마감할 예정이다. 정부는 이 사업에서 처음부터 자체적으로 모델을 개발하고 상업적 활용이 가능한 수준의 오픈소스 정책을 제시하는 팀을 우대해 선정한다는 방침이어서, 그 전제 조건이 되는 고품질 한국어 데이터 확보 경쟁도 한층 치열해질 전망이다.
한국어는 높임법과 존댓말, 상황에 따른 어투 변화 등 다른 언어권과 구별되는 복잡한 문법 체계를 갖고 있어, 해외에서 개발된 범용 LLM만으로는 정확한 맥락 이해에 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 이 때문에 국내 AI 기업들은 대규모 한국어 데이터셋을 자체적으로 구축하는 동시에, 정치·경제·사회 전반의 최신 이슈를 실시간으로 반영할 수 있는 데이터 공급 체계 마련에 나서고 있다. 비큐AI의 RDPLINE도 이러한 흐름 속에서 등장한 서비스 가운데 하나로 꼽힌다.
데이터 인프라 시장 경쟁 심화 전망
업계에서는 한국형 LLM이 상용화 단계에 안착하기 위해서는 모델 자체의 성능뿐 아니라, 이를 뒷받침하는 데이터 인프라의 안정성과 신뢰성이 함께 갖춰져야 한다는 분석이 나온다. 특히 데이터 저작권 문제는 국내외 AI 기업 모두가 직면한 공통 과제로, 합법적으로 확보된 데이터를 안정적으로 공급할 수 있는 기업의 역할이 점차 커지고 있다는 평가다. 그동안 글로벌 빅테크가 주도해 온 대형언어모델 시장에서 국내 기업들은 모델의 파라미터 규모나 연산 인프라 경쟁만으로는 격차를 좁히기 쉽지 않았던 만큼, 한국어 데이터의 양과 질에서 상대적 우위를 확보하는 전략이 대안으로 거론돼 왔다.
비큐AI는 이후에도 대한민국 대표 AI 유스케이스 기업으로 선정되는 등 정책적 지원 대상으로도 이름을 올리며 사업 확장을 이어간 것으로 전해졌다. 국내 AI 데이터 인프라 시장에서는 앞으로도 비슷한 형태의 실시간 데이터 공급 서비스를 내세운 기업들의 경쟁이 이어질 것으로 전망된다. 다만 개인정보 보호와 데이터 편향성 해소 등은 관련 기업들이 상용화 과정에서 계속 풀어야 할 과제로 남아 있다.
특히 언론사 등 콘텐츠 저작권자의 동의 없이 뉴스나 창작물을 학습 데이터로 사용해 온 관행이 국내외에서 잇따라 법적 분쟁으로 이어지면서, 데이터 확보 과정의 적법성 자체가 AI 기업의 신뢰도를 가르는 요소로 부상하고 있다. 이런 배경에서 비큐AI처럼 정제되고 출처가 명확한 데이터를 안정적으로 공급하는 사업 모델이 주목받는 것으로 풀이된다. 한국형 LLM의 상용화 속도와 완성도는 결국 이러한 데이터 공급망을 얼마나 촘촘하게 갖추느냐에 달려 있다는 게 업계의 대체적인 시각이다.
