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[IT뉴스][AI 3대 강국, 3년에 달렸다] AI거목 되려면… ‘소버린 모델·인프라’ 열매부터 맺어라
온카뱅크관리자
조회:
4
2025-08-20 18:47:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">‘훈련·구동·저장’ 주요 인프라인 클라우드 중요성 대두<br>통제권한 부족땐 종속 문제… 반쪽짜리 소버린AI 우려<br>학습 데이터 등 소형모델 엔지니어링 고도화 전략 짜야</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0g8cWvNfy8"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d683c7026589ddd616d9d36e3f39c2555099284d16f75b1a4df6bd921a817281" dmcf-pid="pa6kYTj4C4" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="아티피셜애널리시스(Artificial Analysis)가 다양한 벤치마크를 결합해 산정한 8월 기준 주요 AI모델 지능지수(Intelligence Index). 국산AI 중엔 LG AI연구원 ‘엑사원 4.0 32B’ 추론모델이 15위, 업스테이지의 ‘솔라 프로2’ 추론모델이 20위에 들었다. 아티피셜애널리시스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/20/dt/20250820184659488yquv.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="39QDHWc6h6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/20/dt/20250820184659488yquv.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 아티피셜애널리시스(Artificial Analysis)가 다양한 벤치마크를 결합해 산정한 8월 기준 주요 AI모델 지능지수(Intelligence Index). 국산AI 중엔 LG AI연구원 ‘엑사원 4.0 32B’ 추론모델이 15위, 업스테이지의 ‘솔라 프로2’ 추론모델이 20위에 들었다. 아티피셜애널리시스 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c7545d287e2ac6835d3b6edabe5ee952e945ad4ec36092ecf1fceb8d6d84dd2a" dmcf-pid="UljWquvavf" dmcf-ptype="general"><br> “‘챗GPT가 있는데 소버린AI를 왜 개발하냐, 낭비다’라는 얘기는 ‘베트남에서 쌀 생산 많이 되는데 뭐 하러 농사를 짓냐, 사 먹으면 되지’ 이런 얘기와 똑같다. 그게 얼마나 위험한 생각인지 모르는 것이다.”<br><br> 이재명 대통령이 지난 6월 울산전시컨벤션센터에서 국내 주요 인공지능(AI) 기업들과 가진 ‘AI 글로벌 협력 기업 간담회’에서 강조한 말이다. SK그룹이 아마존웹서비스(AWS)와 울산 AI데이터센터 구축을 위한 협약을 맺으며 ‘AI 고속도로’ 건설의 스타트를 끊는 자리였기에 더욱 의미가 깊다. AI주권 확보를 위한 AI모델 개발 의지를 재차 천명한 셈이다.<br><br> 2022년 말 오픈AI가 챗GPT를 내놓은 이래 주요 국가와 기업들 사이에선 대형언어모델(LLM) 개발 붐이 일면서 소버린AI에 대한 목소리도 커졌다.<br><br> 프랑스의 에마뉘엘 마크롱 대통령이 ‘앵글로색슨 편향 위험’을 제기하며 자국 AI기업 미스트랄 등의 기반(파운데이션)모델 개발에 대한 전폭적 지원에 나선 게 이런 각자도생의 대표적인 사례다.<br><br> 하지만 규모의 법칙(scaling laws)에 따라 글로벌 빅테크의 AI 개발 ‘군비 경쟁’은 점입가경으로 흐른다. 멀티모달과 추론모델, 에이전틱 AI·피지컬 AI 등으로 급변하는 AI 기술 흐름에 따라서도 빅테크와 AI 선도기업들의 영향력은 갈수록 확대되고 있다. 이에 일각에선 ‘소버린 AI 회의론’이 일기도 했다. 메타의 라마 모델을 필두로 여러 오픈모델이 공개되면서 이를 파인튜닝(미세조정)해 활용하는 비용효율적 방안이 주류로 자리잡은 것도 한 몫했다.<br><br> 올해 초 중국 딥시크의 등장은 이런 흐름에도 변화를 줬다. 나중에는 가성비를 뻥튀기해 발표한 것으로 밝혀졌고 증류기법으로 오픈AI의 추론모델을 베낀 점도 지적받았지만, 고성능 AI 모델을 효율적으로 자체 구현하고 오픈모델 생태계도 구축할 수 있다는 점에서 세계 각국에 깊은 인상을 심어줬다. 이 ‘딥시크 쇼크’를 기점으로 소버린 AI 행보가 다시 본격화되는 추세다.<br><br> 게다가 도널드 트럼프 미국 행정부가 자국우선주의를 강화하면서 세계 각국은 AI 영역에서도 기업용 소프트웨어(SW) 분야처럼 종속성 문제를 생각해보기 시작했다. 중국 모델들은 정부의 ‘AI 굴기’ 드라이브에 올라타 미국을 무섭게 추격하고 있지만 지속적으로 불거지는 보안성·안전성 문제, 사회주의 반영을 요구하는 생성형AI 관련 법·제도 등으로 인해 온전히 대안으로 삼기엔 어려운 상황이다.<br><br> 성낙호 네이버클라우드 하이퍼클로바 기술총괄(전무)은 “AI 모델 성능이 규모의 법칙을 따른다는 점은 여전하다. 경제 규모에서 미국의 50분의 1 수준인 한국이 우리가 투자규모를 그대로 따라갈 수는 없다”고 지적했다. 그러면서도 “다만, 학습데이터와 AI 반도체에 대한 효율적인 관리 등 AI 엔지니어링 역량도 함께 고도화되면서 현재 소형모델이 과거 대형모델보다 나은 성능을 보이기도 한다. 물론 이는 대형모델에도 적용돼 초지능(ASI)까지 거론되는 것”이라 설명했다. 성 총괄은 이어 “AI는 어떤 데이터를 넣느냐에 따라 달라지므로, 이제 모델만으로 부가가치를 만들긴 어렵더라도 모델을 보유한 것 자체로 가치를 지닌다”고 단언했다. 반대로 일단 시장과 공급망을 장악당하면 라이선스 정책 등으로 가격·기능 관련 횡포에 놓여도 다시 자립에 나서기 어렵다. 그는 “우리로선 무리한 경쟁이 요구되는 ASI 쪽보다는 일반 국민과 산업 분야에서 보다 쉽게 접근·활용할 수 있는 AI 쪽에 집중하며 소버린 AI를 추진할 필요가 있다”고 강조했다.<br><br> 글로벌 IT시장조사기관 가트너에 따르면 2027년까지 전 세계 기업들의 특화 소형언어모델(SLM) 사용량이 범용 LLM 사용량보다 최소 3배 이상 많아질 전망이다. 더욱이 오픈AI의 차세대 플래그십 모델인 GPT-5에 대해 일부에선 기대치에 못 미친다는 평이 나오자 기술 최전선에서도 변화 방향이 효율 및 활용 경쟁으로 흐를 것이란 관측도 제기된다. 미중 양강이 AI 수출에도 본격 나서면서 AI 패권다툼은 갈수록 달아오르나, 글로벌 정세와 기술 흐름상 한국이 이들 간 틈새를 파고들 가능성도 보다 커진 상황이다.<br><br> 과학기술정보통신부가 추진 중인 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 이를 위한 마중물 역할을 할 것으로 기대된다. 서면평가와 발표평가를 거쳐 이 사업을 수행할 정예팀으로 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원(가나다순)이 각각 주관하는 컨소시엄(정예팀) 5곳을 이달 초 선정했다. 이들은 정부의 AI인프라·데이터 등 지원을 받으면서 6개월마다 단계평가(1차 12월말)를 통해 한 곳씩 탈락하는 방식의 경쟁을 펼쳐 최종 2개팀만 ‘K-AI’에 등극하게 된다.<br><br> 송상훈 과기정통부 정보통신정책실장은 지난 4일 브리핑에서 “기술변화에 기민하게 대응할 수 있을지, 새로운 구조를 제안·실현한 경험이 검증되는지를 중점 평가했다”고 설명했다. 선정된 5개팀 모두 국내 AI생태계와 AI전환(AX)을 위해 높은 수준의 오픈소스 정책도 제시했다. 궁극적인 목표는 글로벌 파급력 있는 독자 AI 파운데이션 모델 확보다.<br><br> 소버린 AI를 위한 국산 기반모델 개발이 본격화하면서 소버린 클라우드가 함께 필요하다는 목소리도 다시금 높아진다. AI모델이 훈련·구동되고 해당 데이터가 담길 주요 인프라인 클라우드에 대해 통제 권한이 없거나 부족하다면 마찬가지로 종속성 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 클라우드와 AI반도체 등 AI인프라 영역에서 장차 독립적인 역량을 갖추지 못한다면 반쪽짜리 소버린AI가 될 수 있다고도 지적된다.<br><br> 김형철 소프트웨어정책연구소(SPRi) 소장은 “모델만 독자적으로 확보하는 것으로는 절반의 성공이라고 볼 수 있다”며 “앞으로 AI 데이터센터 소프트웨어 풀스택을 독자 기술로 확보하는 것도 중요하다. 이를 우리 손으로 설계·개발·운영하는 것은 흔들리지 않는 튼튼한 AI 고속도로를 기반부터 차근히 만드는 일이 될 것”이라 짚었다.<br><br> 독자AI파운데이션모델 프로젝트를 비롯해 정부 소버린AI 정책에 대한 AI업계의 기대는 크다. AI 3대강국(G3) 도약의 지름길로 자리하려면 칸막이를 넘나드는 협력이 어느 때보다 중요하다는 공감대도 형성됐다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어협회(KOSA) 회장은 “세계 최고 수준인 우리 제조업 등에서 보유한 데이터를 활용한 산업 AX, 현재 추진하고 한국형 LLM 개발에 따른 전 국민의 AI 활용성 증대 등이 이뤄지면 그간 인터넷·모바일 강국으로 군림했던 경험으로 비춰볼 때 근시일내 AI G3 도약은 충분히 달성 가능성 높은 목표”라고 말했다.<br><br> 팽동현 기자 dhp@dt.co.kr<br><br> </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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