"도메인 특화 소형 LLM"…트릴리온랩스, 국가전략기술 인정

도메인 특화 인공지능 기술이 국가 전략자산으로 격상되고 있다. 트릴리온랩스가 개발 중인 도메인 특화 증류 기반 소형 초거대언어모델 전문가 혼합 구조 기술이 정부가 지정한 인공지능 분야 국가전략기술에 해당하는 것으로 확인되면서다. AI 인프라 효율성과 정밀도를 동시에 겨냥한 이 기술은 국내 AI 반도체·클라우드 인프라 수요와 맞물려 산업 전반의 파급력이 주목된다. 업계는 이번 확인을 인공지능 경량화·전문화 경쟁의 분기점으로 보고 있다.  

과학기술정보통신부와 한국과학기술기획평가원은 18일 2025년도 제4차 국가전략기술 확인 신청에 대한 심사 결과를 발표하고, 트릴리온랩스의 도메인 특화 증류 기반 소형 LLM 전문가 혼합 구조 기술을 인공지능 분야 국가전략기술 연구개발 과제로 확인했다고 밝혔다. 이번 라운드에서는 총 28건이 접수됐으며 산·학·연 전문가 심사를 거쳐 AI 분야 1건만 국가전략기술 연구개발 과제로 선정됐다.  

국가전략기술 확인제도는 국가전략기술 육성에 관한 특별법 제9조에 근거한 제도로, 기업·대학·연구소 등이 보유하거나 개발 중인 기술이 국가전략기술 범주에 포함되는지 정부가 공식 확인하는 절차다. 국가전략기술로 인정받으면 초격차 기술 특례 상장 대상이 될 수 있고 병역지정업체 선정 시 가점, 정책금융 지원 등 각종 인센티브를 받을 수 있어 기술 기업 성장 단계에서 중요한 마일스톤으로 여겨진다.  

트릴리온랩스의 도메인 특화 증류 기반 소형 LLM 전문가 혼합 구조 기술은 인공지능 분야에서 효율적 학습과 AI 인프라 소프트웨어·하드웨어 고도화 기술로 분류됐다. 초거대언어모델의 지식을 축약·전달하는 증류 기법을 활용해 소형 모델을 만들고, 이를 의료·법률·과학·행정 등 각 도메인별로 특화된 전문가 모델로 세분화한 뒤 전문가 혼합 구조로 묶어 운영하는 방식이 핵심이다.  

원리 측면에서 보면, 먼저 대규모 범용 LLM이 보유한 언어 이해·추론 능력을 지식 증류 기술로 작은 모델에 전이한다. 이후 특정 산업 영역 데이터를 활용해 이 소형 모델을 재학습시켜 도메인별 전문가 모델을 만든다. 마지막 단계에서 이러한 다수의 전문가 모델을 MoE 구조로 결합해, 질의 유형에 따라 가장 적합한 전문가만 선택적으로 활성화함으로써 연산량을 줄이면서 응답 품질을 끌어올리는 구조다. 기존 단일 대형 모델 대비 파라미터 수를 줄이면서도 복잡한 전문 영역 질의에 대응할 수 있는 점이 특징으로 평가된다. 특히 이번 기술은 고성능 GPU 자원이 한정된 환경에서도 고도화된 언어처리 서비스를 구현할 수 있게 해 기존 초거대 모델 중심 접근의 한계를 보완했다.  

적용 영역은 의료 진단 보조, 판례·계약서 해석 등 법률 서비스, 과학기술 문헌 분석, 행정문서 자동 처리 등으로 확장될 수 있다. 도메인 특화 소형 LLM은 특정 영역 데이터에 최적화돼 일반 대형 모델보다 도메인 내 정확한 용어 사용과 문맥 해석이 유리하다는 평가가 나온다. 동시에 소형 구조와 MoE 아키텍처 덕분에 서버당 처리 가능한 사용자 수를 늘리고 응답 지연을 낮출 수 있어, 클라우드 기반 AI 서비스 사업자와 공공기관 모두 인프라 운영비 절감 효과를 기대할 수 있다.  

글로벌 시장에서는 이미 경량·전문화된 LLM 경쟁이 본격화된 상황이다. 미국과 유럽을 중심으로 의료·법률 특화 모델, 온디바이스(on-device) 소형 모델 등이 빠르게 개발되고 있으며, 클라우드 사업자들은 비용 효율이 높은 경량 모델 포트폴리오를 확대하는 추세다. 국내에서는 트릴리온랩스가 국가전략기술로 인정받으면서 도메인 특화·소형화·전문화 흐름에서 존재감을 키울 것으로 보인다. 반면 미국 빅테크·전문 AI 스타트업과의 모델 성능·생태계 격차는 여전히 과제로 남아 있어, 실제 서비스 상용화 성과가 중장기 경쟁력을 좌우할 전망이다.  

정책 측면에서 국가전략기술로 지정된 AI 기술은 세제·금융·규제 특례 등 다양한 지원을 받을 수 있는 여지가 커진다. 초격차 기술 특례 상장을 통해 자본시장 진입 장벽이 낮아지면, AI 인프라 확충과 고급 인재 채용 속도가 빨라질 수 있다. 병역지정업체 가점 부여는 고급 연구인력 확보에 유리하게 작용할 가능성이 있고, 정책금융 지원은 대규모 연산 인프라 구축 비용을 완화하는 수단이 될 수 있다. 다만 AI 모델이 의료·법률 등 규제 민감 분야에서 활용될 경우, 설명 가능성 확보와 책임 소재 규정 등 추가 제도 논의도 불가피해 보인다.  

조선학 과학기술정보통신부 과학기술정책국장은 기술패권 경쟁 심화 국면을 언급하며 국가전략기술의 신속한 확보 필요성을 강조했다. 그는 정부가 국가전략기술을 보유·관리하거나 연구개발 중인 유망 기술육성주체에 대한 지원을 확대하고, 추가 국가전략기술을 지속 발굴해 지원할 계획이라고 말했다. 산업계는 도메인 특화 소형 LLM과 같은 효율형 AI 기술이 실제 시장에 안정적으로 안착할 수 있을지, 그리고 이를 뒷받침할 제도·인프라 환경이 얼마나 빨리 따라올지 주시하고 있다.