AI 안보 자산화와 독립 생태계 구축 필요
GPU 집중투자보다 단계적 접근 필요
인재양성과 한국어 데이터 확보 우선
이재명 정부가 민간 기업 네이버 출신 인사를 초대 인공지능(AI) 미래기획수석으로 임명하며, '소버린 AI(Sovereign AI)'를 국가 전략의 핵심 의제로 내세웠다. 초거대 인공지능 개발과 연구 생태계 조성에 앞장서 온 하정우 수석의 발탁은, 현장 전문성을 반영한 정책 전환의 신호탄으로 평가된다. 이재명 정부는 AI 분야에 100조원 규모의 투자를 예고했지만, 국산 초거대언어모델(LLM) 개발과 실제 수요 간의 괴리는 여전하다. 이미 글로벌 생태계가 선점한 상황에서, 뒤늦은 국산화 시도가 실질적 성과로 이어질 수 있을지에 대한 회의론도 제기된다. 이에 뉴스핌은 정부의 AI 전략과 산업 현실, 'AI 주권' 담론의 실체와 성공 요건을 다각도로 짚어본다.
[세종=뉴스핌] 이경태 기자 = AI 주권(Sovereign AI) 확보는 국가 경쟁력과 미래 생존을 위해 필수적이라는 목소리가 끊이지 않는다. 네이버, LG 등 국내 IT기업들이 수년간 추진해 온 한국형 거대언어모델(LLM)의 경우, 아직은 오픈AI, 구글, 메타 등 글로벌 빅테크 기업의 LLM과 비교할 때 여전히 경쟁력을 갖췄다고 평가를 받지 않는다.
그만큼 이재명 정부가 최근 하정우 대통령실 AI미래기획수석을 임명하면서 소버린AI를 강조한 이유이기도 하다. 그러나 전문가들의 시각은 정부의 방향과 다소 엇갈린다.
[소버린 AI] 글싣는 순서
1. "현장에 답 있다"…네이버 출신 하정우, AI 국가 전략 총괄
2. 李 공약 '100조 투자' 어떻게…재원 마련 난항
3. '삼국삼색' 중국-일본-유럽의 AI 주권 전략은
4. 국산 AI 누가 쓰나…네카오-대기업의 AI 전략은
5. 한국의 'AI 주권' 성공하기 위한 조건은
우선 하정우 수석이 말하고 있는 소버린 AI는 단순히 국산 AI 모델 하나를 만드는 차원을 넘어, 데이터·컴퓨팅 자원·인재·윤리·규제 등 AI 생태계 전반의 국가 주권을 확보하는 전략으로 분석된다. AI는 데이터, 반도체, 모델, 서비스까지 국가 내에서 완결돼야 진짜 주권을 찾을 수 있다는 개념으로 알려진다. 한국어와 한국적 가치관을 담은 AI가 글로벌 경쟁력을 갖는다는 취지다.
이를 위해 '그래픽 처리 장치(GPU)' 확보가 필요하다는 게 그의 생각이기도 하다. 현재 GPU 인프라가 절대적으로 부족한 것은 사실이다. 기본적인 인프라를 AI 3위권 국가의 투자 수준으로 맞춰나가야 한다는 점도 강조된다.
이를 토대로 1만장의 GPU를 여러 곳에 나눠주기보다는 특정 기업에 제공해서 강력한 성능의 모델이 나올 수 있도록 해야 한다는 점도 하 수석의 생각이다.
소버린 AI의 필요성에 대해 김명주 AI안전연구소장은 "미국도 이제는 경제, 안보 측면에서 AI를 바라보고 있고 이제는 전략적 자산이 되고 있다"며 "AI에 성공한 나라와 그렇지 않은 나라로 나뉘면서 국가적인 안보로 직결되는 상황"이라고 말했다.
김명주 소장은 "현재는 AI를 악용하는 사람이나 그렇지 않거나 누구나 AI를 사용할 수 있고, 미국을 볼 때 그들의 적대국도 다 쓸 수 있는 상황"이라며 "이렇다 보니 그대로 AI 사용을 방치할 것인가 아니면 제3자가 사용할 때 불편하게 이용되도록 차별화된 접근을 제시할 것인가에 대한 시나리오를 생각해 볼 수도 있다"고 말했다.
그는 "전체적인 산업에서 AI가 기반이 될 텐데 그렇게 영향을 받을 수 있다"며 "일각에서는 소버린 AI를 정치적인 수사로 말하기도 하나, 그럼에도 앞으로의 미래 경제가 외부적인 요인에 흔들리지 않도록 하려면 우리만의 생태계를 만들어 나가야 할 것"이라고 덧붙였다.
다만 이같은 접근 방식에 대해 재고가 필요하다는 목소리도 만만치않다. GPU 집중 투자와 토종 LLM(대규모 언어 모델) 개발에 매진하기보다는 데이터 인프라 구축, 산업별 특화 모델 개발, 교육 확대 등 단계적 전략이 우선돼야 한다는 얘기다.
이주석 연세대 AI데이터융합대학원 교수는 "아무리 생각해도 Sovereign AI는 아니다"라며 "미래에도 아니라는 게 아니라 아직은 아니라는 생각을 하게 된다"고 지적했다.
앞서 인텔코리아 부사장을 역임했던 이 교수는 "소버린AI를 하려면 파운데이션 모델이 필요하다고 하고, 이를 위해 GPU 몇만장이 필요하다고 말하는 상황"이라며 "현재 GPU는 고비용·저효율일 뿐더러 2~3년 뒤에는 애물단지가 된다"고 덧붙였다.
그는 "얼마 뒤면 GPU보다는 메모리가 더 중요한 시대가 올 것이고, 메모리 안에 GPU 기능이 포함되는 시대가 올 것으로 예상된다"며 "LLM도 극히 초기 단계이기 때문에 앞으로 세대가 몇번은 바뀌어야 고도화된 LLM이 나올 것"이라고 말했다.
그는 "지금 당장 소버린AI를 만들고자, 고가의 GPU를 구입하는 데 돈을 다 쓰고, 몇몇 기업만 이득을 보는 일은 절대 없어야 할 것"이라며 "경제 개발 5개년 계획을 만들었듯이, 순차적으로 계획을 짜고 접근하는게 맞다"고 조언했다.
이 교수는 "최근 1000개도 안되는 GPU를 활용해 LG가 만든 엑사온(EXAONE-3.0-7.8B) 오픈소스 모델을 토대로 각 기업들이 특성화된 사용해도 된다"며 "각각의 경쟁력을 갖춘 산업별 AI가 현장에서 만들어져서 합쳐지면 그것이 소버린 AI의 근간이 될 것"이라고 전했다.
임경태 한국과학기술원 문화기술대학원 교수는 "소버린 AI 개념으로 주권을 찾아가야 한다는 점에 대해서는 긍정적이다"면서도 "다만 현재 정부의 소버린 AI와는 약간은 다른 개념으로 지향점을 찾고 있다"고 전했다.
임 교수는 지난해 서울과학기술대 재직 시절 메타의 오픈소스 초거대 언어모델(LLM)인 라마(Llama) 시리즈를 기반으로, 한국어 특화 대형 AI 모델인 '한국어 최초 70B급 한국어-영어 초거대 언어모델 블라썸(Bllossom)'을 공동 개발한 핵심 인물이기도 하다.
그는 "AI 개발은 결국 인재 양성에서 비롯된다"며 "학교에 몸담고 있는 만큼 인재 양성을 위해 오픈소스 모델을 토대로 새로운 AI를 개발하고 이를 활용할 수 있는 인재를 배출하기 위해서는 현재의 소버린 AI 정책으로는 어려운 부분이 있다"고 지적했다.
임 교수는 데이터 부족 문제를 지적했다. 실제 한국형 LLM을 구축할 때 AI 전문가들이 우려하는 부분이기도 하다.
최근 그는 한국어 오픈소스 모델을 만들어온 Bllossom, Trillion labs, Polyglot-ko 팀과 한국과기원 3개 랩 연합 20명의 학생이 뭉쳐, 완전 공개형 한-영 언어모델인 Korean fully-open Language Model(#KOLMo) 프로젝트를 진행하고 있다. 그 가운데 한국어 데이터가 절실하다 보니 한국어 사전학습 데이터 후원을 온라인상에서 요청하는 상황이다.
그는 "한국어 데이터가 연구 현장에서 충분해야 할뿐더러 모델 개발의 모든 부분을 알고 이를 국내 개발자에게 공유해야 하는 방향이 필요하다"며 "특정 기업이 일부 오픈 소스를 내놓긴 했지만, 학습코드, 데이터, 모델의 중간 산출물 등을 모두 공개하지 않을 것이기 때문에 현재의 방향에서 소버린 AI로 구축된 모델이 충분히 활용가능할 지는 의문이 생긴다"고 덧붙였다.
biggerthanseoul@newspim.com
