과기정통부 독자 인공지능 파운데이션 모델 추가 공모 소식, 마감(2026-02-12)이 임박해 불안하시죠. 자격과 평가 기준이 애매하고 서류 부담이 큰 실무자(CTO·연구책임자·R&D 담당자)는 빠르게 우선순위를 정해 핵심 증빙부터 준비해야 합니다. 과기정통부 독자 인공지능 파운데이션 모델 추가 공모에 바로 적용 가능한 핵심 요약과 실무 체크리스트를 먼저 드립니다.
글의 목차
공모 핵심 요약
공모는 2026-01-23~2026-02-12 접수를 원칙으로 하며, 추가로 1개 정예팀을 선발합니다. 목표 성능은 "글로벌 최신 모델 대비 95% 이상"이며, 구체적 개발 전략과 벤치마크 계획 제출이 필수입니다. 지원팀은 국내 AI 기업·기관 중심이며 컨소시엄을 허용합니다. 지원 혜택은 B200 GPU 768장 급 인프라와 데이터 공동구매·구축·가공 지원, K-AI 기업 명칭 부여 등 기존 정예팀과 동등한 수준입니다.
과기정통부의 공식 공고문과 신청 양식을 먼저 확인하세요. 아래에서 공고 원문으로 바로 이동해 상세 조건을 점검할 것을 권합니다.
과기정통부 독자 인공지능 파운데이션 모델 추가 공모 자세히 보기
개요만으로 판단하기 어렵다면 공고문(자격·평가 기준·제출서류)을 우선 확보한 뒤, 아래 핵심 체크 항목을 빠르게 검토하세요.
- 접수기간: 2026-01-23 ~ 2026-02-12(마감일 엄수)
- 대상·규모: 국내 AI 기업·기관(컨소시엄 허용), 추가 선발 1개 팀
- 성능 요건: 글로벌 모델 대비 95% 이상 목표(벤치마크 계획 필수)
- 지원: B200 GPU 768장(유사 수준 인프라), 데이터 구축·가공·공동구매 지원, K-AI 명칭 등
- 개발·평가 일정: 개발 2026-02~07, 단계평가 2026년 8월 초(글로벌 리더보드+전문가·사용자 평가)
신청 자격·지원 규모(요건 요약)
공모는 '국내 생태계 성장·확장 기여'를 핵심 선발 요소로 봅니다. 단독 기업 또는 컨소시엄 지원이 가능하되, 전문가 평가위원 과반이 생태계 기여를 인정해야 최종 선정됩니다. 특히 독자성(타사 의존 최소화) 관련 증빙이 강조되므로, 기존 공개 모델의 단순 재학습(retraining)만으로는 불리할 수 있습니다.
지원 인프라와 혜택은 실무적 의미가 큽니다. 대략적 항목은 아래와 같습니다: 대규모 GPU 자원(B200 GPU 768장 수준), 데이터 전처리·구축/공동구매 지원, 기술검증 및 실증 연계(산업체·공공 실증 지원 가능), ‘K-AI 기업’ 명칭에 따른 후속 브랜드·연계 혜택 등.
아래 링크에서 자격·지원 항목을 상세 확인하고, 컨소시엄 구성 시 각 파트너의 역할·기여를 명확히 문서화하세요.
과기정통부 독자 인공지능 파운데이션 모델 추가 공모 지원 자격·요건 확인
컨소시엄 구성 팁: 산업(파일럿·실증), 연구(모델·안전성), 인프라(클러스터·추론 최적화) 파트너를 3축으로 구성하고, 각 파트의 산출물·기여지표(KPI)를 제안서에 명확히 적어야 합니다.
신청 절차·필수서류
접수는 공고문에 명시된 플랫폼(과기정통부·NIPA 등)을 통해 진행됩니다. 제출 서류는 기본적으로 사업계획서(기술계획·로드맵·성과목표 포함), 벤치마크 계획서, 컨소시엄 협약서(또는 MOU), 핵심인력 이력서, 인프라·데이터 확보 증빙서류, 지적재산권·윤리 관련 서약서·계획서 등입니다. 추가로 실증 연계 계획서·산업 영향성(생태계 기여) 자료를 요구할 가능성이 높으니 준비하세요.
아래는 우선 준비해야 할 실무 리스트입니다. 분량·양식은 공고문을 따르되, 핵심 증빙은 먼저 확보해 제출 직전 포맷에 맞춰 재정리하는 것이 빠릅니다.
- 기술계획서: 모델 구조·학습전략·성능 목표(95% 근거)·평가 지표
- 벤치마크 계획: 사용 데이터셋, 비교 대상 모델, 재현 방법, 예상 결과(표/그래프 예비)
- 컨소시엄 문서: 역할·지분(혹은 기여)·책임 범위·연락처
- 데이터·IP 증빙: 데이터 수집·가공 절차, 저작권·라이선스 상태, 개인정보 처리 방안
- 윤리·안전 계획: 위험요소 식별, 거버넌스·검증 절차, 사용자 영향성 평가 계획
- 핵심인력 CV 및 이전 성과(코드·논문·모델 데모 링크 포함 권장)
과기정통부 독자 인공지능 파운데이션 모델 추가 공모 제출서류·신청 방법 확인
서류 작성 팁: 벤치마크 계획은 '어떻게 재현 가능한가'를 중점으로 작성하세요(데이터 전처리 스크립트, 평가 코드 스니펫, 예상 메트릭 표 제공).
평가 기준 및 일정
평가 일정을 요약하면, 개발 기간은 2026-02~07이며 8월 초 단계평가에서 글로벌 리더보드 기반의 벤치마크 결과와 전문가·사용자 평가를 종합해 판단합니다. 선정 조건 중 핵심은 전문가 평가위원의 과반이 '국내 AI 생태계 성장·확장 기여'를 인정해야 한다는 점과 '독자성'에 대한 높은 비중입니다. 1차 심사에서 탈락한 대기업들이 재도전에 소극적인 이유도 이 독자성·생태계 기여 기준 때문입니다.
평가 대비 전략:
- 벤치마크 준비: 비교 대상 명시, 데이터·평가 코드 공개계획 포함
- 독자성 증빙: 아키텍처·학습 파이프라인의 고유 요소(논문·기술레포트) 강조
- 생태계 기여: 산업 실증(파트너 레퍼런스), 오픈소스/데이터셋 기여 계획 등 제시
- 안전성·윤리: 자동·수동 안전검증 계획과 초기 사용자평가(간단한 사용자 리포트) 제출
과기정통부 독자 인공지능 파운데이션 모델 추가 공모 평가 기준·일정 자세히 보기
신청 준비 체크리스트 & 실무 팁
마감이 촉박하므로 아래 체크리스트를 우선순위별로 실행하세요. 즉시 시작해야 할 항목을 위로 배치했습니다.
- 공고문 전체(특히 제출 양식·평가기준) 확인 후 책임자 지정
- 벤치마크 데이터·평가 코드 초안 작성(재현 가능성 확보)
- 기술계획서(로드맵·핵심 리스크·성과 지표) 초안 작성
- 컨소시엄 파트너 확보 및 역할·기여 문서화(서명 가능한 MOU 준비)
- 데이터·IP 현황 점검(라이선스 문제 조기 해결), 개인정보 영향평가 필요 시 계획 수립
- 윤리·안전 점검 목록 작성(자동·수동 검증 절차 포함)
- 핵심인력 CV·성과(데모 링크) 정리, 피칭 연습(심사질의 예상 답변 준비)
- 예비 예산·인프라(학습·추론 계획) 작성 및 지원 요청 계획 수립
실무 팁: 자격·요건이 불명확하거나 특정 증빙서류 해석이 모호하면, 공고문에 명시된 문의처로 질의(문서화된 답변 확보)를 하십시오. 질의-응답(공식 회신)은 향후 불이익을 줄이는 중요한 증빙이 됩니다. 또한 연구실·대학·산업 파트너와 빠르게 컨소시엄을 구성하면 '생태계 기여'를 설득력 있게 보완할 수 있습니다.
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신청 당일 체크: 제출 파일 형식(압축·PDF/A 여부), 서명·날인 누락, 파일 이름 규정 위반, 첨부 파일 누락 여부를 마지막으로 반드시 검수하세요.
문의·참고: 공식 공고문과 접수 플랫폼(과기정통부·NIPA·NIA)을 우선 확인하시고, 불명확한 점은 공고문에 기재된 문의처로 서면 질의 후 회신을 보관하십시오. 성공 가능성을 높이려면 '재현 가능한 벤치마크 계획'과 '국내 생태계 기여 방안'을 제안서의 핵심으로 삼으세요.
자주하는 질문
과기정통부 독자 인공지능 파운데이션 모델 추가 공모의 마감일과 주요 일정은 언제인가요?
누가 지원할 수 있고, 선정되면 어떤 혜택을 받나요?
제출해야 할 필수 서류와 마감 전 우선 준비 항목은 무엇인가요?
– 공고문(제출 양식·평가기준) 확인 및 책임자 지정
– 벤치마크 데이터·평가 코드 초안(재현 가능성 중심)
– 기술계획서 초안(모델 구조·학습전략·95% 목표 근거)
– 컨소시엄 MOU(역할·기여 명확화)
– 데이터·IP 상태 점검 및 개인정보 영향평가 필요시 계획
– 윤리·안전 검증 절차(자동·수동) 문서화
– 핵심인력 CV·데모 링크 정리, 제출 전 파일명·포맷·서명 검수
실무 팁: 독자성(아키텍처·파이프라인 고유 요소)과 국내 생태계 기여를 명확히 증빙하고, 공고문의 문의처에 서면 질의를 남겨 공식 회신을 확보하면 평가 시 유리합니다.
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