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오해와 진실 4 ‘소버린 AI’ 논쟁
산업 전략과 연계 중요
1차 평가 네이버 탈락과 맞물려 ‘소버린 AI(Sovereign AI·주권 AI)’ 논쟁도 재점화한다. 글로벌 AI 시장이 상용 모델과 오픈소스의 결합으로 숨가쁘게 진화하는 상황에서 정작 국내 기업은 ‘AI 주권’ ‘소버린 AI’ 같은 선언적 프레임에 갇혀 자칫 글로벌 생존 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려가 나온다.
배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 최근 국가대표 AI 선발 사업 1차 평가 결과를 놓고 불거진 논란에 페이스북을 통해 입장 바다이야기슬롯 을 밝혔다. 그는 “평가 기준이 과도하게 엄격하다는 의견, 오픈소스 활용을 보다 폭넓게 인정해야 한다는 지적도 있다”며 “기업 현장을 경험한 사람으로서 그런 문제의식에 충분히 공감을 한다. 다만, 국가대표 AI를 목표로 하는 사업인 만큼 기준은 분명해야 한다”고 강조했다. 배 부총리는 “독파모는 100% 자체 기술만을 요구하는 사업이 아니다”라며 “그러나 오션파라다이스게임 위기 상황에서도 우리가 통제하고 개선할 수 있는 핵심 역량, 즉 기술적 주권만큼은 확보돼야 한다”고 말했다.
막대한 비용과 실패 위험에도 불구하고 한국이 ‘독자 AI’를 포기하기 어려운 이유는 명확하다. 데이터 주권과 보안 측면에서 해외 클라우드 기반 AI API에 대한 의존은 정부 기밀이나 기업 민감 정보가 국경 밖 서버로 이전될 수 있 황금성오락실 다는 구조적 위험을 안고 있다. 문화적·법적 적합성 문제도 있다. 미·중 AI 모델은 한국의 역사, 법 체계, 사회적 맥락을 충분히 학습하지 못해 국내 특수 사안에서 오류나 ‘환각’을 반복한다. AI 반도체에서 서비스로 이어지는 밸류체인 완성을 위해서도 독자 AI 존재가 구심점이 된다. 국내 빅테크와 반도체 기업, 통신사들이 국산 칩과 서버, 파운데이션 모 백경게임 델을 연계하려면 자체 모델이라는 테스트베드가 있어야만 가능하다. 독자 AI가 없을 경우, 한국 반도체 산업은 엔비디아 하청 기지로, 소프트웨어 산업은 구글에 종속된 구조로 고착될 수 있다는 우려가 제기되는 이유다.
그러나, 전문가들은 국가대표 AI 선정 사업을 두고 무엇을 목표로 하는지 모호한 대목이 적지 않다고 지적한다. ‘소버린 AI’ 황금성게임랜드 와 ‘기술 주권’을 평가 기준으로 내세우지만, 이번 사업은▲독자 파운데이션 모델 개발 ▲데이터 주권 확보▲공공 부문 활용 ▲산업 경쟁력 제고라는 서로 다른 목표가 혼재돼 있다는 주장이다. AI 업계 관계자는 “모든 것을 바닥부터 다시 시작해야 한다는 것인지에 관한 논쟁부터 국산 기술 비중, 외부 모델·가중치 활용 허용 범위 등 사업 본격화 전부터 평가 기준에 관한 논란이 많았으나 명확하게 정리하지 않은 채 성급하게 추진됐던 측면이 있다”고 꼬집었다.
이승현 포티투마루 부사장은 개발자 온라인 커뮤니티 ‘깃허브’에 AI 모델 주권 수준을 판별하는 7단계(T0~T6) 등급 체계를 제시했다. 빅테크 응용 프로그램 인터페이스(API)를 그대로 쓰면 0단계(T0), 국산 클라우드와 신경망장치(NPU) 등을 활용한 7단계(T6) 등으로 구분했다. 이승현 부사장은 “2차 평가에서는 퍼포먼스에 초점을 맞춘 논의가 오가길 바란다”고 말했다.
AI 업계에서는 소버린 AI 경쟁 프레임 자체를 바꿔야 한다는 목소리도 높다. 사실상 글로벌 경쟁이 끝난 범용 AI 모델에서 국가대표를 선발하기보단 특정 산업에 특화한 ‘버티컬 AI’를 적극 개발해 한국 산업 경쟁력을 고도화하는 선순환 체계를 구축해야 한다는 주장이다.
무엇보다 소버린 AI 구축과 AI 주권 확보라는 거대 담론을 ‘AI 3대 강국’이라는 실질적인 산업 전략과 어떻게 연결시킬 것인지는 중장기 과제로 지목된다. 김유석 최종현학술원 대표는 ‘AI 주권 시대, 대한민국의 선택’ 보고서에서 “AI 주권은 모든 것을 직접 만들겠다는 선언이 아니라, 국가가 반드시 통제해야 할 영역과 글로벌 협력을 활용할 영역의 경계를 어떻게 설정할 것인가에 대한 전략적 결정”이라며 “지금 필요한 것은 기술 경쟁 속도 못지않게 방향, 즉 국가 차원의 목표와 책임 범위를 분명히 설정하는 일”이라고 밝혔다.



서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회’에서 참석자들이 네이버클라우드 부스를 체험하고 있다. (연합뉴스)



오해와 진실 5 ‘독이 든 성배’ 우려

‘제2한컴오피스’ 될라
유일하게 옴니모달을 제시했던 네이버의 탈락으로 국가대표 AI 후보는 대형언어모델(LLM) 진영으로 압축됐다. 국대 AI가 ‘차세대 AI’ 경쟁보다 ‘국산 LLM’ 성능 경쟁으로 변질됐다는 지적이 나온다.
관련 업계에선 “올바른 방향성인지 의구심이 든다”는 주장이 나온다. 국가대표 AI가 글로벌 수준 경쟁력을 갖춘 ‘차세대 AI’를 목표로 한다면, 이미 성숙 단계에 접어든 LLM 경쟁에 집중하는 전략이 적절한지 의문이라는 지적이다. 글로벌 시장에서 LLM 성능 경쟁은 무의미한 상태다. 이미 승부가 상당 부분 갈린 분야다. 일찌감치 막대한 투자로 역량을 쌓아온 미국과 중국 빅테크 경쟁력을 정부 프로젝트로 따라잡는다는 건 희망고문에 가깝다. 예를 들어, 미국 마이크로소프트(MS)와 오픈AI는 1000억달러(약 135조원) 규모 프로젝트를 가동 중이다. 중국은 민관 합동으로 매년 100조원 이상을 AI 굴기에 쏟아붓는다. 국가대표 AI 프로젝트는 최종 2팀을 뽑아 인프라 이용 등을 합쳐 2000여억원을 지원하는 게 전부다. 현실적으로 ‘쩐의 전쟁’에서 밀릴 수밖에 없는 구조다.
글로벌 AI 경쟁의 무게 추도 이미 LLM 이후로 이동하고 있다. 그나마 이런 트렌드에 부합하던 네이버 옴니모달도 빅테크 기준으론 옛 기술이다. 오픈AI는 2024년 GPT 4o를 통해 옴니모달을 제시했다. 이제는 GPT와 구글 제미나이 등 대부분 서비스가 에이전트 AI로 방향성을 잡고 개발을 이어가고 있다. 현실 세계와 상호작용하는 피지컬 AI로 확장을 전제로 한 설계다.
이를 고려하면 국가대표 AI는 자칫 ‘독이 든 성배’로 전락할 수 있다는 우려가 벌써부터 고개를 든다. 내수용 LLM으로 머물 가능성이 크기 때문이다. 익명을 원한 AI 스타트업 개발 부문 총괄은 “정부 차원에서 진행한 프로젝트인 만큼, 공공·행정 분야에서 안정적 수요를 확보할 가능성은 있다”면서도 “그 순간부터 글로벌 시장과 격차는 더 벌어질 것이다. 글로벌 경쟁력을 고민하기보다 정부 조달 기준이나 행정 수요에 초점을 맞춰야 하기 때문”이라고 말했다. 또 다른 AI 스타트업 대표도 “프롬 스크래치를 강조하며 LLM을 선발하는 건 AI 응용 역량을 늦춰 국가 경쟁력을 후퇴시키는 일”이라며 “국대 AI 선정 시 글로벌 스펙을 몰아내고 해당 LLM을 쓰도록 강제할까 우려된다”고 밝혔다.
일각에서 이번 프로젝트를 두고 ‘한컴오피스’를 떠올리는 이유다. 한컴오피스 아래아한글(HWP) 형식은 1990년대 초·중반 정부의 국산 소프트웨어(SW) 사용 독려 정책 덕분에 시장에 쉽게 자리 잡았다. 오피스 SW 핵심 시장이던 공공기관과 정부 부처 수요 덕분이다. 하지만 거기까지였다. 글로벌 오피스 SW 시장에서는 경쟁력을 확보하지 못했고 국내 민간 시장에서도 점차 입지가 좁아졌다. 공공 부문이라는 안정적 수요에 의존하는 구조가 굳어져 글로벌 표준과 호환성이나 민간 시장에서 요구되는 기능 경쟁에서 뒤처졌다는 평가가 뒤따랐다. IT 업계 관계자는 “국대 AI 역시 공공·행정 분야에 특화된 국산 LLM으로 안착할 경우, 같은 경로를 밟을 가능성을 배제하기 어렵다”고 우려했다.


국대 AI 3사 경쟁력 비교해보니최고점 LG…작지만 강한 업스테이지
국가대표 AI 프로젝트 1차 평가에서 가장 압도적인 경쟁력을 보인 곳은 LG AI연구원이다. LG AI연구원의 ‘K-엑사원(EXAONE) 236B(파라미터 규모)’는 ▲벤치마크 평가 ▲전문가 평가 ▲사용자 평가에서 모두 최고점을 받았다.

그룹 계열사와 연계한 현장 적용 경험도 강점으로 꼽힌다. LG그룹 계열사 LG디스플레이, LG화학, LG생활건강 등에서 엑사원을 활용한 다양한 서비스를 제공한다. 안전성도 눈에 띈다. 엑사원 개발 과정에는 LG AI연구원이 자체 개발한 ‘엑사원 넥서스’가 활용된다. 이는 시스템 및 데이터 컴플라이언스(규정 준수) 기반 에이전틱 AI다. AI윤리위원회를 통해 AI가 답변 분류를 체계적으로 관리하고 안전성 편향 등을 제거하는 작업을 수행한다.
2020년 설립된 업스테이지는 ‘솔라 오픈 100B’를 앞세워 1차 평가를 통과했다. 경쟁 모델과 비교해 효율성이 뛰어나단 평가다. 파라미터 규모는 1000억개로 다른 후보에 비해 적은 편이다. LG AI연구원 K-엑사원(2360억개)과 비교해도 절반 수준이다. 하지만 성능만큼은 확실했다. 특히 ‘글로벌 개별 벤치마크 평가’ 항목에서 LG AI연구원과 어깨를 나란히 했다.
이미 서비스화돼 활용 중이란 점도 눈에 띈다. 솔라 오픈은 ‘아숙업(AskUp)’ ‘솔라 오픈 서치(Solar Open Search)’ ‘솔라 딥 리서치(Solar Deep Research)’ 등 서비스에 적용되고 있다. 금융결제원·로앤컴퍼니·뷰노 등과 협업해 금융·법률·의료·공공 분야 사업실증(PoC)도 진행 중이다. 업스테이지는 2차 평가에서 솔라 오픈 100B 모델을 200B 모델로 확장하겠다는 목표를 세웠다. 또 한국어 이외에도 영어, 일본어 등 3개 언어를 지원할 예정이다.
SK텔레콤은 파라미터 규모가 특징이다. 519B(5190억개)로 1차 평가를 통과한 곳 중 가장 크다. 지금까진 우려의 시선이 많았던 게 사실이다. 규모만 크고 성능은 제대로 안 나오는 ‘허수아비 모델’ 우려가 제기됐다. 하지만 SK텔레콤은 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 평가에서 LG AI연구원과 공동 1위를 했다. SK텔레콤은 2단계 평가부터 이미지 데이터를 시작으로 멀티모달을 순차 적용할 예정이다.
[배준희 기자 bae.junhee@mk.co.kr, 최창원 기자 choi.changwon@mk.co.kr]
[본 기사는 매경이코노미 제2345호 (2026.01.28~02.03일자) 기사입니다]
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