AI 과학에 50억 달러 건 해, 국립과학재단 AI 사업은 32% 삭감안

맨해튼 프로젝트를 불러낸 행정명령

제네시스 미션은 트럼프 대통령이 2025년 11월 24일 서명한 행정명령 14363으로 시작했습니다. 행정명령은 지금의 과제가 2차 세계대전 승리에 결정적이었던 맨해튼 프로젝트에 견줄 만한 긴급성과 야망을 요구한다고 적었습니다. 에너지부가 수십 년 동안 쌓은 연방 과학 데이터로 과학용 파운데이션 모델을 훈련하고, 가설을 시험하고 연구 절차를 자동화하는 AI 에이전트를 만든다는 구상입니다. 이를 위해 에너지부가 세우는 공용 기반이 「미국 과학·안보 플랫폼」이고, 목표는 10년 안에 미국 과학·공학의 생산성과 영향력을 두 배로 늘리는 것입니다.

7월 22일 발표로 사업은 범정부 규모가 됐습니다. 크라치오스 실장은 미국의 가장 위대한 과학적 성취가 새 기관 설립과 짝을 이룬 국가 총동원에서 나왔다며 제네시스 미션을 그 전통의 다음 장이라고 불렀습니다. 보건복지부와 국립보건원, 교통부, 내무부, NASA, 국립과학재단, 전쟁부, 농무부, 국립표준기술연구소 수장들이 같은 발표문에 이름을 올렸습니다. 부처들은 연구 과제와 공모, 전문 데이터셋, 연구 시설을 내놓고 에너지부가 만든 플랫폼 위에서 이를 잇습니다.

같은 날 공개된 국가 과학기술 과제는 소아암과 만성질환의 원인 규명, 기존 약의 새 용도 찾기, 전력망, 반도체, 자율 실험실, 양자, 생물 위협 탐지까지 걸쳐 있습니다. 전쟁부와 국가핵안보청(NNSA)이 재래식·핵무기 부품의 설계와 시험, 인증 기간을 에이전트 워크플로로 줄이는 과제, NASA가 망원경과 궤도선, 착륙선에서 모은 150페타바이트 넘는 데이터를 분석하는 과제도 목록에 있습니다.

50억 달러와 8억 달러, 그리고 2억 9,300만 달러

발표된 숫자는 성격이 셋으로 나뉩니다. 백악관의 50억 달러는 연방 부처들의 약정이고, 발표문은 이 돈이 새로 배정되는 예산인지 부처가 이미 운영하던 사업을 묶은 것인지 항목별로 밝히지 않았습니다. 크라치오스 실장은 같은 날 X에 15개 넘는 부처가 연구 과제와 자금, 데이터셋, 시설로 50억 달러를 기여한다고 적었습니다. 50억 달러 안에는 데이터셋과 연구 시설처럼 부처가 이미 가진 자산도 들어 있습니다. 에너지부의 8억 달러는 컨소시엄에 들어온 기업과 비영리단체의 약정으로, 컴퓨팅 자원과 크레딧, 파운데이션 모델 접근권, 클라우드, 전문 인력, 공동 연구, 직접 자금이 섞여 있습니다. 컨소시엄에는 에너지부 국립연구소 17곳 전부와 NNSA 시설 5곳, 기업·비영리·자선단체 41곳이 들어와 있습니다.

278개 과제에 걸린 연구비는 에너지부가 3월 17일 공고한 2억 9,300만 달러 규모 공모에서 나옵니다. 1단계 과제는 9개월 동안 50만~75만 달러, 2단계 과제는 3년 동안 600만~1,500만 달러를 받는 구조입니다. 에너지부는 이 공모에 부처 역사상 가장 많은 신청이 몰렸다고 밝혔습니다.

가장 큰 과제는 원자력 시설을 더 빠르고 안전하게 짓고 운영비를 줄이는 데 AI를 쓰는 3년짜리 6,000만 달러 사업입니다. 에너지부는 발표문 끝에 선정이 지원 약속이 아니며, 협상 과정에서 어떤 이유로든 선정을 취소할 수 있다는 단서를 붙였습니다. 사업의 뿌리인 행정명령 본문에도 가용 예산 범위에서라는 조건을 단 문장이 여섯 개 들어 있습니다. 행정명령 서명 270일 안, 곧 2026년 8월 하순까지 적어도 한 과제에서 플랫폼의 초기 운영 능력을 시연하라는 조항도 그 조건 아래 있습니다. 50억 달러라는 머리기사 숫자와 연구팀이 실제로 받을 돈 사이에는 이렇게 여러 층이 있습니다. 공고로 확정된 금액은 2억 9,300만 달러이고, 나머지 상당 부분은 부처 예산과 협상을 거쳐야 연구비가 됩니다.

빅테크가 내놓은 것은 크레딧과 좌석

마이크로소프트는 6,000만 달러를 약속했습니다. 3년에 걸쳐 나눠 주는 애저 컴퓨팅·AI 크레딧 4,000만 달러와 엔지니어링 지원 서비스 2,000만 달러로 짜여 있고, 협업을 조율할 전담 조직 SPARK를 새로 만들었습니다. 공동 연구는 마이크로소프트 연구자와 에너지부가 함께 고른 과제로 진행하고, 이정표와 논문, 지식재산권은 양쪽이 합의한 조건을 따른다고 적었습니다. 구글은 4,000만 달러어치 AI 토큰과 클라우드 크레딧을 걸었습니다. 구글 딥마인드는 앞서 국립연구소 17곳 전부에 AI 과학 도구 조기 접근 프로그램을 열었고, 퍼시픽노스웨스트 국립연구소에서는 알파에볼브로 사람이 손으로 따라가기 어려운 거대한 수학 구조를 탐색하는 연구가 진행되고 있다고 소개했습니다. 이번 약정으로 제네시스 선정팀에는 알고리즘을 설계하는 코딩 에이전트 알파에볼브, 단백질 구조를 예측하는 알파폴드 3, DNA 변이를 해석하는 알파지놈 같은 딥마인드 도구를 열고, 국립연구소 직원 수만 명에게 정부용 제미나이 좌석과 토큰을 1년 동안 제공합니다.

두 회사의 약정은 대부분 자사 서비스로 치르는 현물입니다. 크레딧에는 기한이 있어서 마이크로소프트 크레딧은 3년, 구글의 제미나이 좌석은 1년 뒤에 끝납니다. 그 뒤에도 연구소가 같은 도구를 쓰려면 정가를 내거나 새 계약을 맺게 되고, 그사이 쌓인 데이터 파이프라인과 코드는 이미 그 클라우드에 맞춰져 있습니다. 회사 입장에서 크레딧의 원가는 쉬는 자원을 돌리는 비용에 가깝고, 정부 연구 시장은 한 번 들어가면 오래 머무는 시장입니다. 공동 연구에서 나온 지식재산권의 귀속이 과제마다 합의로 정해진다는 점도, 공공 예산으로 만든 성과가 어디에 남는지를 과제 계약마다 따로 보게 만드는 부분입니다.

국내에서도 민관 협력이라는 이름으로 클라우드 크레딧을 받아 국가 과제를 돌리는 방식이 늘고 있습니다. 이런 계약에서는 크레딧 기간이 끝난 뒤의 단가가 계약서에 적혀 있는지가 3년 차 예산을 정합니다. 단가가 비어 있으면 그 사업의 다음 예산은 공급사가 정하게 됩니다.

같은 해 과학재단 예산안은 55% 삭감

국립과학재단은 미국 대학 기초연구를 떠받치는 연방 기관입니다. 1945년 버니바 부시가 트루먼 대통령에게 낸 보고서 「과학, 끝없는 프런티어」가 전후 연방 정부의 대학 연구 지원 체계를 그렸고, 재단은 그 구상에서 1950년에 태어났습니다. 2027 회계연도 예산 요청서에서 재단의 재량 예산은 39억 6,315만 달러로, 2025 회계연도 88억 2,600만 달러보다 55.1% 적습니다. 지난해에도 비슷한 폭의 삭감안이 나왔지만 의회는 2026 회계연도 예산을 87억 5,000만 달러로 정했습니다. 삭감은 제네시스가 내건 분야를 비껴가지 않았습니다.

AI를 과학의 새 엔진으로 내세운 행정부의 예산안에서 재단의 AI 사업은 3분의 1가량 줄고, 제네시스 과제 목록의 앞줄에 선 소재와 양자, 바이오 연구비도 함께 줄었습니다. 재단 연구비는 대부분 연구자가 먼저 주제를 제안하고 동료 평가를 거쳐 받는 돈이고, 제네시스 공모는 정부가 정한 국가 과제에 맞춰 신청하는 돈입니다. 같은 분야를 연구하더라도 주제를 정하는 쪽이 연구자에서 정부로 옮겨 갑니다.

네이처는 7월 10일, 재단이 백악관 과학기술정책실의 사업에 돈을 대려고 주요 과학 프로그램 예산을 깎을 계획이며 이 때문에 거의 확정된 연구 제안서의 지원을 거둬들일 수 있다고 보도했습니다. 제네시스 발표 하루 전인 7월 21일 크라치오스 실장이 낸 보고서 「과학: 새로운 황금기」는 방향을 적어 두었습니다. 백악관은 이 보고서를 부시의 보고서 이후 80여 년 만에 미국 과학기술 체계를 처음 전면 재검토한 문서라고 소개했습니다. 연구 지원을 기존 기관보다 개별 과학자에게 맞추고, 느린 합의형 동료 평가 밖으로 자금 방식을 넓히고, X-랩 같은 새 연구 조직을 세우고, 제네시스 미션을 대표 사업으로 삼아 전액 지원하고 규모를 키우라는 권고입니다. 연방 연구개발 기관은 90일 안에 실행 계획을 내고 2028 회계연도 예산안에 이를 반영하게 돼 있습니다.

278개 과제 가운데 168개를 대학이 이끌고 142개 대학이 참여하는데, 대학 기초연구의 주된 돈줄은 절반 넘게 줄이는 안이 올라와 있습니다. 재단 삭감액 48억 6,285만 달러는 백악관이 내건 50억 달러와 규모가 비슷합니다. 두 숫자가 같은 돈인지는 발표문과 예산서 어디에도 적혀 있지 않습니다. 다만 네이처 보도와 OSTP 보고서를 함께 읽으면 연구비가 연구자의 제안에서 출발하던 방식에서 국가가 정한 임무 쪽으로 옮겨 가는 방향은 뚜렷합니다.

국가가 가진 것과 빌리는 것

맨해튼 프로젝트는 국가가 연구 시설과 주요 기술을 직접 소유했습니다. 제네시스에서 국가가 가진 것은 국립연구소와 슈퍼컴퓨터, 수십 년 동안 쌓은 실험 데이터이고, 가장 앞선 AI 모델은 기업에서 빌립니다. 에너지부는 선정팀이 산업 파트너가 제공하는 AI 모델과 소프트웨어, 에이전트 프레임워크를 제네시스 플랫폼에서 쓸 수 있다고 밝혔습니다. 데이터와 계산 설비는 국가의 것이고, 그 위에서 도는 최상위 모델은 크레딧 기간 동안 빌린 것입니다.

계산 설비에는 전력이라는 조건도 붙습니다. 플랫폼에 묶인 슈퍼컴퓨터 40대만 230MW가 넘고, 가장 큰 선정 과제가 원전 건설과 운영을 AI로 앞당기는 사업이며, 국가 과제 목록에는 AI와 디지털 트윈으로 전력망 계획과 운영을 개선하는 과제가 들어 있습니다. AI가 전력을 쓰고 그 AI로 발전 설비를 앞당기는 순환을 한 사업 안에 넣은 설계입니다. 국내 데이터센터가 전력망에 연결되기까지 거치는 심사는 데이터센터 전력 심사를 다룬 글에서 다뤘습니다.

한 달 전 중국에 내준 슈퍼컴퓨터 1위

계산 설비의 순위표는 발표 한 달 전에 흔들렸습니다. 6월 공개된 제67회 TOP500에서 중국 선전 국가슈퍼컴퓨팅센터의 LineShine이 HPL 기준 초당 2.198엑사플롭스로 1위에 올랐습니다. 중국 시스템이 1위에 오른 것은 2017년 선웨이 타이후라이트 이후 처음이고, 로런스리버모어 연구소의 엘 캐피탄은 초당 1.809엑사플롭스로 2위가 됐습니다. 3위 프런티어와 4위 오로라도 에너지부 연구소의 기계입니다.

이 순위가 AI 계산력을 그대로 보여 주지는 않습니다. LineShine은 GPU 없이 자체 CPU만 쓰는 설계라 AI 학습에 가까운 혼합 정밀도 벤치마크(HPL-MxP)에서는 4위에 머물렀습니다. AI 모델 학습에 쓰이는 GPU 계산력은 이 순위표만으로 비교하기 어렵습니다. 중국은 2023년부터 과학기술부와 국가자연과학기금위원회가 AI for Science 사업을 벌였고, 2025년 8월에는 산업 전반에 AI를 퍼뜨리는 「AI 플러스」 행동 방안을 내놓았습니다. 미국을 거쳐 중국으로 돌아간 AI 연구 인력의 흐름은 중국 AI 인재가 자라는 경로를 다룬 글에서 다뤘습니다.

알파폴드 밖의 검증

AI가 과학을 앞당긴다는 주장에서 가장 단단한 근거는 알파폴드입니다. 딥마인드는 2억 개가 넘는 단백질 구조 예측을 공개했고, 190여 개국 300만 명 넘는 연구자가 이 데이터베이스를 썼습니다. 데미스 하사비스와 존 점퍼는 이 성과로 2024년 노벨 화학상을 받았습니다. 제네시스가 노리는 것도 이런 성공을 소재와 신약, 기후로 넓히는 일입니다.

그 밖의 분야에서는 발표와 검증 사이에 거리가 있었습니다. 딥마인드가 2023년 신소재 후보 220만 개를 찾았다고 한 GNoME 연구와, 로런스버클리 연구소의 자율 실험실 A-Lab이 새 화합물 41개를 합성했다고 한 연구에는 2024년 재료과학자들의 반박 논문이 나왔습니다. 새롭다고 센 물질 상당수가 이미 알려진 물질의 변형이거나 판정이 틀렸다는 지적이었습니다. 마이크로소프트가 2025년 2월 네이처에 낸 위상 큐비트 논문에는 이 결과를 마요라나 제로 모드가 있다는 증거로 볼 수 없다는 편집자 주석이 붙었습니다.

생산성 두 배라는 목표를 받치던 실증 연구도 흔들렸습니다. 2024년 11월 arXiv에 올라온 MIT 경제학과 대학원생의 논문은 AI 도구를 쓴 소재 연구소에서 찾아낸 신물질이 44%, 특허 출원이 39% 늘었다고 보고해 널리 인용됐습니다. MIT는 2025년 5월 16일 이 논문의 데이터 출처와 신뢰성, 타당성을 믿을 수 없다며 arXiv에 철회를 요청했습니다. 제네시스 행정명령은 그로부터 6개월 뒤에 나왔습니다.

OSTP 보고서도 AI 기반 검증 인프라와 자율 실험실에 투자하라고 적었습니다. 사업을 설계한 쪽도 검증을 따로 돈을 들일 항목으로 올려 둔 것입니다. 278개 과제의 결과가 논문과 공개 데이터로 재현되는지가 알파폴드 다음의 성공 사례를 가르는 기준이 됩니다.

첫 해외 파트너는 일본

제네시스의 국제 협력은 일본이 먼저 열었습니다. 에너지부는 6월 4일 일본 문부과학성, 경제산업성과 10억 달러 규모 전략 협력을 발표하며 일본을 제네시스 미션의 첫 해외 파트너로 소개했습니다. 공동 연구팀 11개가 에너지부 국립연구소 12곳과 일본 연구기관 12곳을 묶어 양자정보과학과 핵융합, 바이오기술, 첨단소재, 입자물리, 자율 실험실 연구를 함께 합니다. 일본 쪽은 제7기 과학기술·혁신 기본계획에서 AI와 컴퓨팅 자원을 연구와 산업 경쟁력의 기반으로 삼았다고 설명했습니다.

백악관은 7월 22일 발표문 끝에 산업계와 자선단체, 국제 협력에 관한 발표가 이어진다고 예고했습니다. 미국 국립연구소의 데이터와 계산 설비에 접근하는 창구가 국가 간 협정으로 열리는 구조라, 국내 연구기관이 이 틀에 들어갈지는 다음 해외 협력 발표에서 확인할 대목입니다.

확인할 세 가지

이 사업의 성패는 세 곳에서 드러납니다. 의회가 2027 회계연도 예산에서 국립과학재단을 얼마나 되살리는지, 9개월짜리 1단계 과제들이 검증된 논문과 데이터로 결과를 내는지, 1년과 3년짜리 크레딧이 끝난 뒤 연구소가 같은 도구를 유료 계약으로 이어 가는지입니다.

국내에도 닮은 구도가 있습니다. 우리도 2024년 정부 연구개발 예산 삭감으로 기초연구 과제가 줄어드는 조정을 겪었고, 지금은 독자 AI 파운데이션 모델처럼 국가가 목표를 정한 대형 사업에 예산이 모입니다. 이 사업의 목표는 정부가 독자 AI 모델의 목표를 최신 글로벌 모델 대비 95%로 잡은 과정에서 다뤘습니다. 미국의 설계가 국내 논의에 인용될 때 알파폴드의 성공과 MIT가 철회를 요청한 논문이 함께 인용되면 기대와 검증을 같은 눈높이에서 볼 수 있습니다. 국가가 목표를 정하는 사업일수록 목표를 달성했는지 가릴 검증 장치를 먼저 설계에 넣었는지가 예산보다 오래 남는 차이가 됩니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림