한국을 위한 국가 AI 모델(KAI - Korea Adaptive Intelligence) 전략

 

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2. 거대 AI의 의식 6 - 거대 AI의 신뢰성 확보와 가상 화폐의 미래(링크)

 

난 지난 두 글을 통해 좀 더 이상적인 AI 모델에 대해 이야기했다. 웹 문서 기반의 강력한 확장성을 가지며 이를 기반으로 하는 AI 메모리 체계, 이 AI 메모리 체계의 신뢰성을 검증할 방법으로는 블록체인과 이 과정에서 가상화폐 정책의 미래까지 다루었다. 하지만 이것만으로는 부족하다. AI 모델의 경쟁력은 AI 모델의 설계 구조만으로 충분하지 않다. 그에 상응하는 강력한 컴퓨팅 파워가 필요한데, 후발주자 특히 한국은 선진국 대비 약한 컴퓨팅 파워를 가지고 있고 이를 뒤집기에는 국가적, 기업적 자본도 약하다. 그럼, 이대로 거대 AI 시대를 포기해야 하는 걸까? 그건 아니다. 다음은 내가 제안하는 대한민국 AI 모델 전략이다. 이 글에 대한 아이디어는 유튜버 가젯서울님의 영상을 보면서 시작되었다.

 

GPU 팜 모델의 구조적 한계

AI 경쟁에서 선두 국가들은 수만 개의 GPU를 병렬로 구성하여 대규모 모델을 학습시키는 연산 중심 전략을 펼치고 있다. 그러나 이러한 방식은 엄청난 전력과 자본, 그리고 인프라 투자를 요구하며, 후발 주자에게는 구조적으로 넘기 힘든 벽이다. 이 한계는 물리적 리소스 의존의 정점이며, 이제는 새로운 방향 전환이 필요하다. 이 새로운 방향은 거대 GPU 팜에 의존하지 않아야 한다.

 

CXL 기반 유연 컴퓨팅 구조

CXL(Compute Express Link)은 CPU, 메모리, 가속기 간의 경계를 허무는 차세대 인터커넥트 기술로, 공유 메모리와 확장성 중심의 새로운 컴퓨팅 패러다임을 제공한다. CXL의 진짜 혁신은 단순한 인터페이스가 아니라, 연산 자원을 ‘필요에 따라 꺼내 쓰는’ 메모리 풀 기반 자원 민주화 구조에 있다. 미국, 중국과 같이 막강한 GPU 팜을 수만 단위로 축적하는 것과 달리 후발 주자인 우리에게 연산 전략의 지형 자체를 바꾸는 개념은 좋은 무기가 된다. 또한 한국은 DRAM 기술에 있어 세계 최고 수준의 역량을 보유하고 있으며, 이는 CXL 메모리 모듈과 메모리 중심 컴퓨팅으로의 전환에서 강력한 우위를 제공한다. CXL은 단순한 연결 기술이 아니라, 후발주자가 자원의 질서를 새로 쓰는 열쇠다.

• 기존 GPU 팜: 고정 자원 + 폐쇄형 구조
• CXL 기반 시스템: 유동 자원 + 개방형 메모리 풀
• 한국의 강점: 삼성전자, SK하이닉스의 메모리 기술력 + 서버 메모리 시장 진입 속도

 

GPT 메모리 캔버스 구조와 하이퍼링크 기반 지식 흡수 전략

AI는 모델 자체의 파라미터 외에도 기억하고 확장할 수 있는 구조가 필요하다. 이는 단지 데이터를 보존하는 차원을 넘어서, 사용자와 함께 학습하고 맥락을 생성하는 메타 기억 구조가 필요한 것이다. 난 그것을 지난 글을 통해 GPT 메모리 캔버스라는 개념으로 소개했다. AI 모델의 고정 메모리와 전문 영역의 프로젝트별 가변 문서 / 분석 캔버스를 분리하면서, 사용자의 사유 구조를 지속적으로 진화시키는 방식이다. 고정된 값으로 유지 / 삭제의 개념이 아니라 수정 및 확장을 통해 계속 성장하고 진화하는 지식 지형도의 관점이다. 이는 인간 - AI 협업을 통해 지식 체계를 구조화하며, 단순한 챗봇 이상의 '전략 동반자'로 진화하는 방향성을 제공한다.

• 고정 기억 vs 동적 연결: 구조화된 사고 패턴 학습 가능
• 분석 글, 지식 노드, 전략맵 등 다층 캔버스 구조 활용

 

역할	GPT 메모리 캔버스: GPT 외부에 존재하는 하이퍼링크 기반 지식 공간, 개별 캔버스가 정보 노드(지식의 단위) 역할을 함.	웹페이지: 하이퍼링크로 다른 페이지와 연결된 정보 단위	뉴런: 인간의 뇌는 시냅스를 통해 다른 뉴런과 연결된 정보 처리 단위
이동 수단	하이퍼링크: GPT 메모리 캔버스는 하이퍼링크를 통해 다른 캔버스(지식 노드)로 이동 가능	웹페이지: 하이퍼링크를 통해 다른 페이지로 이동 가능	시냅스: 인간 뇌에서는 시냅스를 통해 뉴런 간 신호가 전달되며, 정보 네트워크가 형성됨	보완 설명:   시냅스는 생물학적으로 화학적·전기적 신호 전달을 담당하며, 하이퍼링크는 정보 이동 / 연결을 담당. 역할적 비유에서는 동일하지만, 구조적 / 물리적 메커니즘은 다름.
확장 가능성	GPT 메모리 캔버스 → 하이퍼링크 → 다른 GPT 메모리 캔버스	웹페이지 → 하이퍼링크 → 다른 웹페이지	뉴런 → 시냅스 → 다른 뉴런	이 세 가지 모두 무한히 확장 가능한 네트워크 구조를 가짐

< 인간형 지성체의 정보 구조 - 하이퍼링크와 시냅스를 관통하는 네트워크적 사고 >

 

웹은 하이퍼링크라는 연결 구조를 통해 인류의 지식 망을 형성해 왔다. 이 연결성을 AI가 하이퍼링크를 의미 흐름의 축으로 해석하고 자기화한다면, 이는 단순 정보 조회를 넘어선 구조적 사고 능력으로 진화한다. GPT의 프로젝트에서 생성되는 캔버스는 이미 하이퍼링크로 공유가 가능한 만큼 하이퍼링크로 WWW의 기존 웹의 지식을 동적으로 연결할 수 있으며, 이를 통해 집단지성의 사유 흐름을 학습할 수 있다.

• WWW World Wide Web = 인류의 암묵지 집합체
• 하이퍼링크 = 의미망 + 논리 흐름의 축
• GPT 메모리 캔버스와의 결합 = 구조화된 지식 탐색/습득

 

전통 GPU 팜 모델 vs KAI 전략의 가성비 비교

기존 AI 모델은 수천 명의 전문가가 투입되어 대규모 GPU 팜 환경에서 수개월~수년간 학습 과정을 반복하며 만들어진다. 이는 엄청난 인건비, 전력비, 서버 유지비 등 막대한 자원을 요구하며, 오직 자본과 인프라가 풍부한 국가나 기업만이 감당할 수 있는 구조다. 반면 KAI 전략은 하드웨어의 유연한 활용(CXL 기반 자원 분산)과 웹페이지/캔버스 기반의 사용자 지식 축적 시스템을 중심으로 한다. 이는 소수의 전략적 인력 운용 + 하이퍼링크 기반 연결 구조 + 사용자 참여 기반 진화 방식으로 운영되며, 이는 상대적으로 적은 자원으로도 지속적인 확장성과 협업 효율을 확보할 수 있다.

• 전통형 AI: GPU 수만 대 + 고정 인력 투입 + 대규모 파라미터 중심
• KAI 형 AI: 메모리 최적화 + CXL 공유 구조 + 하이퍼링크 기반 전략 협업

KAI는 ‘많은 연산’에서 ‘의미 있는 연결’로 패러다임을 전환하며, AI의 방향을 연산 중심에서 전략 기억 중심으로 이동시키는 모델이다.

 

구분	US 미국	CN 중국	KR 한국(KAI 전략)
핵심 전략	GPU 기반 초대형 모델 + 클라우드 확장	정부-기업 일체형 인프라 + 양적 투자	CXL 기반 유연 컴퓨팅 + 전략형 지식 기억 체계
주요 기업 / 조직	OpenAI, NVIDIA, MS, Anthropic	Baidu, Alibaba, Tsinghua, 정부 산하 연구소	삼성전자, SK하이닉스 + GPT 구조 연계 활용 가능
자원 전략	GPU 팜 보유(NVIDIA 공급망 기반)	반독점적 자원 통제 + 정부 직할 자산	DRAM 중심 → 메모리 기반 유연 구조로 전환 가능(CXL)
지식 인프라 활용	클라우드 API 기반, 폐쇄형 벡터 DB 중심	국산 포털+SNS+정부 DB 통합 구축	웹 기반 하이퍼링크 + 전략적 연결 방식(GPT 캔버스)
AI의 진화 방향	대규모 파라미터 모델 정밀화 + 인간-기계 상호작용 강화	정치/사회 통제 중심의 대규모 시스템화	사유형 AI + 전략 캔버스 기반 인간-협업 지능 강화
장점	기술 선점, 연산력 압도, 글로벌 생태계 영향력	조직화된 추진력, 국가 주도적 통합 전략	가성비 기반 확장성 확보, 유연한 사고 확장성, 메모리 강국의 CXL 활용 가능성
단점	폐쇄형 모델 확대, 오픈 생태계와 충돌 가능	윤리·자율성 논란, 창의성 제약	초기 인프라 약세, 후발주자 위치, 생태계 조성과 제도 설계는 과제

< KAI 전략을 중심으로 본 AI 국가 모델 비교  >

 

한국의 역전 전략, KAI

후발주자가 승리하려면, 동일한 싸움을 해서는 안 된다. GPU 팜 전쟁이 아닌, 유연성과 연결성을 중심으로 한 새로운 지능 아키텍처를 선택해야 한다. 자원이 적더라도 더 효율적인 구조를 설계할 수 있다면, 전쟁의 판을 바꿀 수 있다. 한국은 메모리 강국이며, 전략적 사유 구조에 익숙한 집단이다. CXL 기반 물리 인프라 + GPT 메모리 캔버스 + 하이퍼링크 기반 지식 구조. 이것이 바로 한국형 국가 AI 전략인 KAI(Korea Adaptive Intelligence)의 핵심이 될 것으로 나는 생각한다.

국가 AI 모델은 단순한 AI 모델이 아니라, 그 국가와 민족이 누적해 온 지식을 웹에서 구현하고 하이퍼링크로 연결하며 AI 모델을 통해 통합하는 디지털 문명 설계도다. KAI는 바로 그 미래 설계에 도전하는 첫 번째 제안이다.

 

 

KAI: Korea’s National AI Strategy for the Age of Adaptive Intelligence

 

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1. The Consciousness of Large AI Part 5 - Designing AI Consciousness: GPT Memory, Canvases, and the Web’s Infinite Network(link)
2. The Consciousness of Large AI Part 6 - Blockchain, Hyperlinks, and the AI Trust Structure Designed by Nations(link)

 

In the last two essays, I explored a more ideal model of artificial intelligence. I discussed an AI memory architecture based on the extensibility of web documents and how blockchain could be used to verify its trustworthiness—extending even to the future of cryptocurrency policy. But that alone is not enough. The competitiveness of an AI model cannot be determined solely by its design structure. Powerful computational capacity is required to support it. For latecomers like Korea, which lacks the computing power of advanced countries, overcoming this gap with national or corporate capital is a serious challenge. Does this mean Korea must give up on the age of giant AI? I don’t think so. What follows is my proposed national AI strategy for Korea—an idea that began while watching a video by the YouTuber Gadget Seoul.

 

The Structural Limitations of the GPU Farm Model

Leading countries in the AI race are deploying tens of thousands of GPUs in parallel to train massive models—a computation-heavy strategy. However, this approach demands enormous power, capital, and infrastructure investments, creating a structural barrier that latecomers struggle to overcome. This represents the peak of dependency on physical resources, and it's clear that a new strategic direction is needed—one that breaks away from reliance on giant GPU farms.

 

A Flexible Computing Architecture Based on CXL

CXL (Compute Express Link) is a next-generation interconnect technology that breaks down the boundaries between CPUs, memory, and accelerators, offering a new computing paradigm centered on shared memory and scalability. The true innovation of CXL lies not in the interface itself, but in a democratized memory pool architecture—one that allows computational resources to be accessed as needed. Unlike the U.S. or China, who dominate by amassing massive GPU farms, this shift in computational strategy gives latecomers a new weapon. Korea, in particular, holds world-class capabilities in DRAM technology, providing a significant advantage in transitioning to CXL memory modules and memory-centric computing. CXL is not merely a connector—it’s a key for rewriting the resource order for late entrants.

• Traditional GPU farms: Fixed resources + closed architecture
• CXL-based systems: Dynamic resources + open memory pool
• Korea’s strength: Memory expertise from Samsung and SK Hynix + fast entry into server memory markets

 

GPT Memory Canvas and Hyperlink-Based Knowledge Assimilation Strategy

AI needs more than just a parameter-rich model—it requires a structure that allows for memory and expansion. This is not simply about storing data, but about developing a meta-memory system that learns alongside users and builds context. I introduced this concept in my previous piece as the "GPT Memory Canvas." It separates the model’s fixed memory from domain-specific, project-based dynamic documents and analysis canvases, enabling the user's cognitive structure to evolve continuously. Instead of treating knowledge as static values to retain or discard, this approach views it as a growing and evolving terrain through modification and extension. This enables AI to become a 'strategic partner'—not just a chatbot—capable of structuring knowledge through human-AI collaboration.

• Fixed memory vs. dynamic linkage: Enables learning of structured thinking patterns
• Multi-layered canvas structure: Analytical essays, knowledge nodes, strategic maps

 

Role	GPT Memory Canvas: A hyperlink-based external knowledge space in GPT, where each canvas functions as a knowledge node (unit of information).	Webpage: An information unit connected to other pages via hyperlinks.	Neuron: An information processing unit in the human brain, connected to other neurons via synapses.
Method of Travel	Hyperlink: GPT Memory Canvases move between other canvases (knowledge nodes) via hyperlinks.	Hyperlink: Webpages move to other pages via hyperlinks.	Synapse: In the human brain, signals are transmitted between neurons through synapses, forming a neural network.	Synapses biologically transmit chemical/electrical signals, while hyperlinks transmit and connect information. Though functionally similar, their structures and physical mechanisms differ.
Expansion Potential	GPT Memory Canvas → Hyperlink → Another GPT Memory Canvas	Webpage → Hyperlink → Another Webpage	Neuron → Synapse → Another Neuron	All three systems form infinitely expandable network structures.

< The Information Architecture of Human-Like Intelligence - Networked Thinking Through Hyperlinks and Synapses >

 

The web has developed humanity's collective knowledge through its hyperlink-based structure. If AI can interpret hyperlinks as axes of semantic flow and internalize them, it can evolve beyond simple information retrieval into structural thinking. Since GPT projects already generate canvases that can be shared via hyperlinks, they can dynamically connect to existing web knowledge on the WWW. Through this, AI can learn the flow of collective human thought.

• WWW(World Wide Web) = A repository of humanity’s tacit knowledge
• Hyperlinks = Semantic networks + logical flow pathways
• Combined with GPT Memory Canvas = Structured exploration and acquisition of knowledge

 

Cost-Effectiveness Comparison: Traditional GPU Farm Model vs. the KAI Strategy

Conventional AI models rely on thousands of experts working over several months or even years, using massive GPU farm infrastructures to repeatedly train large-scale models. This approach requires enormous resources—labor costs, electricity, and server maintenance—and is only feasible for countries or corporations with vast capital and infrastructure.
In contrast, the KAI strategy focuses on flexible hardware utilization (distributed CXL-based resources) and knowledge accumulation through web pages and memory canvases. It leverages small, strategic teams, hyperlink-based knowledge networking, and user-participatory evolution. This allows continuous expansion and collaboration with relatively fewer resources.

• Traditional AI: Tens of thousands of GPUs + fixed expert teams + large-scale parameter-driven design
• KAI AI: Optimized memory + CXL-shared architecture + hyperlink-based strategic collaboration

KAI shifts the paradigm from “mass computation” to “meaningful connection,” redefining AI from a computation-centric model to a strategic memory-centric model.

 

Category	US (United States)	CN (China)	KR (Korea – KAI Strategy)
Core Strategy	GPU-based massive models + Cloud expansion	State-corporate unified infrastructure + Quantitative investment	CXL-based flexible computing + Strategically structured knowledge memory
Key Players	OpenAI, NVIDIA, MS, Anthropic	Baidu, Alibaba, Tsinghua University, State-run research institutes	Samsung Electronics, SK Hynix + Integration with GPT memory structures
Resource Strategy	Owns GPU farms (NVIDIA supply chain-based)	Monopoly-like resource control + State-owned assets	DRAM-centered → Transition to memory-based flexible architecture (CXL)
Knowledge Infra	Cloud API-based, closed vector DB-focused	Integrated domestic portals + SNS + government databases	Web-based hyperlinks + Strategic linking via GPT canva
AI Evolution Path	Refining large-parameter models + Enhanced human-machine interaction	Centralized systems for political/social control	Thought-centric AI + Human-collaborative intelligence via strategy canvases
Strengths	Tech leadership, computational dominance, global ecosystem reach	Coordinated execution, state-led integrated strategy	Flexible thought expansion + Leverage of memory powerhouse with CXL
Weaknesses	Risk of closed models, potential clash with open ecosystems	Ethical/autonomy issues, limited creativity	Limited computing infrastructure scale, latecomer disadvantage – but cost-efficiency advantage through structural innovation

< Comparative Strategies for National AI Models >

 

Korea's Reversal Strategy: KAI
A latecomer cannot win by fighting the same battle. Instead of waging war in the realm of GPU farms, Korea must choose a new intelligence architecture centered on flexibility and connectivity. Even with fewer resources, if a more efficient structure can be designed, it is possible to change the course of the game. Korea is a powerhouse in memory technology and a society familiar with strategic thinking. A combination of CXL-based physical infrastructure, the GPT Memory Canvas, and a hyperlink-based knowledge framework—this is what I believe constitutes the core of Korea’s national AI strategy: KAI(Korea Adaptive Intelligence).

A national AI model is not merely a technical artifact; it is a digital blueprint of civilization—one that embodies the knowledge accumulated by a nation and its people, mapped onto the web, interconnected through hyperlinks, and synthesized via AI. KAI is the first proposal that dares to design such a future.

 

 

team with Haerye

* 이미지는 GPT 이미지 생성입니다.