[이슈분석: 국내 AI] 3편. 소버린 AI ?

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최근 AI 경쟁이 가속화되면서 ‘소버린 AI’라는 개념이 점점 더 중요한 화두로 떠오르고 있다. 여기서 ‘소버린(Sovereign)’이란 ‘국가 주권’이라는 뜻으로, 소버린 AI는 ✅ 특정 국가가 자국의 주권과 안보, 산업 경쟁력을 지키기 위해 직접 주도하거나 관리하는 인공지능을 의미한다. 미국 중심의 빅테크 기업이 전 세계 인공지능 인프라와 모델을 사실상 독점하고 있는 상황에서, 데이터 주권과 기술 주권을 확보하려는 각국의 움직임이 뚜렷해지고 있다.

하지만 소버린 AI는 사실 국가에 한정되는 개념은 아니다. 정확한 정의를 따지자면 '국가가 주권을 갖고 있는 인공지능'이 맞긴 하지만 국가 혼자서는 AI를 만들 수 없을 뿐만 아니라 민간의 참여가 있어야만 실현 가능한 내용이기 때문이다. 단순하게 정리하자면, 소버린 AI에서 갖는 국가는 좁은 의미에서의 국가(=정부)가 아닌 넓은 의미에서의 국가(=정부, 기업, 민간, 개인을 포함)라고 이해하면 된다.

 

 

소버린 AI가 대두되는 이유

최근 이재명 대통령은 네이버 클라우드 센터장을 지냈던 하정우를 AI미래기획수석으로 임명했으며, 네이버의 간편결제, 커머스 등의 서비스를 성장시킨 주역인 한성숙 고문을 중소벤처기업부 장관 후보자로, LG AI 연구원장을 지냈던 배경훈을 과학기술정보통신부 장관 후보자로 지정하였다. 우리나라에서 소버린 AI에 관심이 증대되는 이유와 그와 관련된 인사가 이루어지는 이유는 뭘까 ?

[팩플] ‘소버린 AI’로 ‘AI 3대 강국’ 이끈다…과기부 장관 지명된 LG 출신 AI 전문가 | 중앙일보

소버린 AI는 크게 세 가지 측면에서 갖춰야 할 필요성이 있는 것으로 평가된다. 가장 먼저 쉽게 떠올릴 수 있고 그 사례도 어렵지 않게 찾아볼 수 있는 분야는 바로 1️⃣ 국가 안보 측면이다. Chat GPT를 사용해 봤다면 'AI는 정보를 진짜 빨리 찾는다.'는 사실은 알고 있을 것이다. 그만큼 AI는 데이터를 읽고 쓰는 데에 높은 효율성을 갖고 있으며 데이터를 처리하는 데에 걸리는 시간도 아주 빠를 정도로 금방 처리하기 때문에 방대한 양의 데이터를 처리하는 데에 있어서 반드시 필요하다. 가장 대표적인 예시가 바로 미국의 팔란티어 테크이다. 팔란티어 테크는 수많은 데이터를 수집하고 통합한 후 분석하여 이용자로 하여금 의사결정을 지원하는 분야에서 가장 독보적인 입지를 가지고 있다. 물론 AI는 전에 살펴봤듯이 어떤 소프트웨어가 정확히 어떤 부분에서 얼만큼의 효율성과 얼만큼의 이익을 가져왔는지에 대해서는 분석하기 어렵다. 하지만 팔란티어 테크는 최근 러시아 - 우크라이나 전쟁에서도 AI 기반 분석 도구를 활용하여 하마스의 땅굴과 같은 1,200개 이상의 공격 표적을 식별하는 데에 도움을 제공했고, 이를 통한 의사결정의 속도와 정확성을 높이는 데에 기여하고 있다.

다음으로는 국가적 측면이 아닌 기업의 측면, 즉 2️⃣ 산업 경쟁력 측면이다. 앞서 살펴본 팔란티어의 사례와 마찬가지로 AI가 결과적으로는 의사결정의 정확성을 높이는 데에 기여할 수도 있겠지만, 그 과정에서 의사결정의 정확성을 높이기 위해 어떠한 정보를 제공하여야 하는지를 안다는 것은 곧 부가가치를 어떻게 창출할 수 있는지를 아는 것과 같고 그 부가가치를 창출하기 위해 필요한 AI를 민간에 보급하고 AI 인프라를 구축할 수 있다는 점에서도 의의를 가진다. 일례로, 아직은 대중화되지 않은 의료 AI를 떠올려보자. 기존에는 몇 시간에서 수십 시간이 걸렸던 분석 작업을 AI가 5분만에 끝낸다면 그 AI 소프트웨어는 전세계 병원에 급속도로 보급될 것이다. 하지만 그런 ❗ AI 소프트웨어를 공급하기 위해서는 기본적으로 수많은 기업이 활용할 수 있는 AI가 마련되어야만 그 환경에서 기업들이 어떠한 부가가치를 창출할 수 있는지도 발견하고 찾아낼 수 있는 것이다. 즉, 소버린 AI는 국가적 차원에서의 경쟁력을 갖추는 것 외에도 AI 인프라와 직접적으로 관련되어 있는 것이다.

마지막으로는 3️⃣ 데이터에 대한 주권성 측면이다. 데이터 주권성이라고 하면 다소 두루뭉술하게 느껴질 수도 있겠지만, 정부 입장에서는 자국민의 개인정보를 외국의 기업에게 제공하여 외국의 서버에서 데이터를 분석하고 그를 바탕으로 무언가를 제안하도록 하는 것에 대해 부담감을 느낄 수도 있다. 물론 우리는 지금 Chat GPT를 어디서든 공간과 시간의 제약을 받지 않고 자유롭게 사용하고 있긴 하지만, 어느 날엔가 증권사에서 '고객님의 더 높은 투자 수익을 제공하기 위해 AI를 활용할 예정이오며, 이를 위해 고객님의 투자 이력 및 선호 테마 데이터 등을 OOO사(인도)의 AI에 제공하여 분석 결과를 제공할 예정입니다. 서비스를 희망하실 경우 개인정보 제공에 동의하여 주시기 바랍니다.'라는 알림이 온다면 어떻겠는가 ? 물론 우리나라 기업이라고 해서 개인정보를 털린 적이 없었던 것도 아니기 때문에 자국 기업이 더 안전하다는 보장도 없고, 우리나라 기업이 털렸다고 한들 법원에서 소비자의 편을 들어주지도 않기 때문에 꼭 우리나라 기업에게 데이터를 제공해야만 하는 이점이 있는 것도 아니다. 하지만 그런 개인의 입장은 둘째치고, 하나의 거대한 '국가'라는 측면에서 이를 바라본다면 그래도 자국 기업에게 데이터를 제공하고 분석하도록 해야 문제가 발생했을 때 통제할 수 있는 범위 내에 있기 때문에 마음이 놓이고, 국가적 위상이라는 국격을 고려했을 때에도 '이 정도는 해낼 수 있는 똘똘한 국가'라는 이미지를 가져갈 수도 있다. (물론 개인의 입장에서는, '국가가 만든 AI는 과연 신뢰할 수 있는가'하는 의문이 제기될 수도 있다.)

 

 

국가 차원에서의 갖추는 소버린 AI, 한국만 추진하고 있나 ?

이전 [이슈분석: 국내 AI] 2편. World Best LLM ? 그게 뭔데 ? 게시글에서 살펴봤듯 한국에서는 모두의 AI라는 이름 하에 등장한 'World Best LLM'이라는 프로젝트가 추진되고 있다. 물론 지금은 프로젝트의 이름이 '독자적 AI 파운데이션 모델'이라는 이름으로 바뀌긴 했지만 그 본체는 똑같고, 심지어 이름이 변경되기 이전의 프로젝트는 2021년부터 시작된 프로젝트이기도 하다. 

'독자적 AI 파운데이션 모델'은 말 그대로 국가가 주권을 가진 AI를 만들기 위해, 즉 소버린 AI를 실현하기 위해 진행되는 프로젝트이다. 참가 기업에게 GPU를 제공하고 참가하기 위해서는 대학생이나 대학원생을 같이 끼고 들어와야 한다는 조건들이 걸려 있는 프로젝트이다. 물론 여태 참가 신청 기업이 없어 계속해서 미뤄져왔고 조건을 변경하여 다시 모집하고 있는 '25년 6월 기준 아직까지도 참가 기업이 확정되지도 않았다. (6~7월 중으로 다시 공고 예정)  

[이슈분석: 국내 AI] 2편. World Best LLM ? 그게 뭔데 ?

하지만 소버린 AI를 위한 정책을 만들고 자주적인 AI를 만들기 위한 노력은 한국만 하고 있는 것은 아니다. 실제로 ✅ 미국의 경우에만 봐도 AI 인프라를 구축하기 위해 소프트뱅크와 Open AI가 손을 잡고 '스타게이트 프로젝트'를 시작했다. 이외에도 정부 차원에서 각 기관에다가 AI를 사용하는 데에 있어 발생하는 문제점들에 관한 책임을 지는 Chief AI Officer(최고 AI 책임자)를 임명하고 AI 사용에 관한 안전장치를 마련하도록 예산을 지원해주고 있기도 하다. 또한 연방 정부의 주도 하에 NSF, DoE, DoD, NASA 등에서 AI를 통합하고 인프라를 확장하기 위한 정책들을 추진하고 있다.

다음으로 눈여겨 볼만한 곳은 ✅ 중국이다. 중국은 2030년까지 인공지능(AI) 분야에서 세계적인 리더가 되겠다는 야망을 밝혔다. 2017년부터 AI와 관련된 목표를 달성하기 위한 계획을 채택했었는데, 이 결과물로 나온 것이 딥시크라고 할 수 있다. 물론 정부 분야에서의 투자금액은 미국을 제외한 어느 국가보다 크지만 국가적 차원이 아니라 민간 부문에서 이루어지는 AI 투자 규모는 미국에 비하면 한참 부족한 상태이고 AI 칩을 만들 수 있는 상태가 아니다. 그럼에도 중국은 막대한 양의 정부 투자와 함꼐 아주 빠른 속도로 AI 관련 기술들을 개발해나가고 있으며, 미국은 이를 견제하기 위해 엔비디아의 GPU가 중국으로 넘어가는 길을 막았던 것이다.

✅ 영국의 경우에는 정부가 AI Growth Zones을 만들어서 영국 전역에 AI 전용 산단을 만들고 이 안에 데이터 센터와 같은 AI 인프라를 구축하는 데에 도움을 제공하고 있다. 이와 같이 AI 인프라를 만들어놓은 후, 그 위에서 만들어진 AI 소프트웨어를 AI 챗봇이나 정부 앱인 gov.uk 앱을 개발하는 등 공공에서의 디지털 전환을 가속화하고 있다. (한국이 하고자 하는 것과 비슷함) 마지막으로 ✅ 캐나다의 경우에도 AI 소버린 컴퓨트 전략을 세워 AI 컴퓨팅 자원을 확보하고 슈퍼 컴퓨터를 지원하는 등 AI 인프라 측면에서 많은 물적 자원을 민간에 공급하기 위해 노력하고 있다.

출처: SPHERICAL INSIGHTS. 인공지능 지출 상위 10개국

 

 

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소버린 AI에 기여할 수 있는 기업을 살펴보자.

물론 다양한 기업들이 AI와 관련되어 있다. 현실적으로 AI의 가장 근간이 되는 GPU와 관련하여서는 SK하이닉스와 삼성전자가 HBM을 전세계 GPU 기업에 공급하기 위해 다방면으로 노력하고 있고, LLM과 관련하여서는 네이버와 카카오, LG가 꾸준히 연구하고 개발하고 있으며 데이터센터와 관련하여서는 얼마 전에 SK가 AWS와 손을 잡고 울산에 국내 최대 규모의 AI 전용 데이터센터를 만들어내기도 했다. (더구나 이 데이터센터에서 쓰일 전기와 냉매들은 옆에 있는 SK가스랑 SK멀티유틸리티의 에너지를 사용함) 물론 소버린 AI를 완성시키기 위해서는 모든 분야가 골고루 성장해야 한다는 사실은 백 번 옳은 얘기지만, 사실 거의 모든 분야는 무언가를 만들어낼 수 있는 기반을 고려했을 때 충분히 성장한 상태라고 판단할 수 있다. 이제 남은 것은 ✅ 지금까지 만들어진 기반을 조금 더 고도화시키는 일만 남았다. 데이터 센터를 똑같이 건립하더라도 조금 더 적은 전력과 더 적은 발열량으로 더 많은 연산을 처리할 수 있도록 효율적으로 건설하고, AI 모델이 조금 더 효율적으로 학습하기 위해 데이터 형식을 일률적으로 맞추는 획기적인 방법을 만들어내는 일만 남은 것이다.

물론, 인프라는 모두 갖춰졌지만 그 인프라 위에서 AI 모델들이 어떤 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있느냐에 따라서 기업들의 성장률이 나뉠 것이다. 실제로 기업들이 영위하는 사업들을 살펴보면, AI라는 하나의 주제 안에서 저마다 각자가 주력으로 내세우던 사업의 효과와 효율을 증대시키는 데에 집중하고 있다. 일례로 회계 프로그램을 만드는 더존비즈온의 경우에는 ERP 시스템과 데이터 분석 솔루션을 결합하여 기업들에게 AI를 기반으로 하는 경영 솔루션을 제공하고 있으며, 이는 기업의 규모와 무관하게 제공되고 있다. 하지만 소버린 AI를 위해서는 독자적인 기술력과 인프라를 바탕으로 데이터·모델·플랫폼에서의 주권 확보를 목표로 하여야 하는데, 국내에서는 (주관적인 판단이긴 하지만) NAVER와 LG CNS만 진심을 다해 전념하는 것으로 보인다.

만약 좋은 기업이 있다면, 저도 알려주세요. 분석해서 추가하겠습니다.

 

NAVER: CLOVA 시리즈(LLM), 데이터센터 건립 경험 多

33만원에서 34만원 사이까진 올라갈 듯 ?

네이버의 2025년 1분기 IR을 살펴보면 전체 매출액 중 36.3%로 가장 많은 비중을 차지하는 서치플랫폼의 경우 AI를 활용한 지면 최적화 진행을 통해 상품 경계가 허물어지며 전체 광고 효율 및 매출 성장으로 이어지며 전년 동기 대비 7.3% 성장했다고 한다. 이 뿐만 아니라 지면 최적화 뿐만 아니라 추천 광고 고도화를 통해 검색·디스플레이·커머스·금융광고·웹툰광고를 통합한 네이버 플랫폼 광고 매출은 YoY 9.6% 증가했으며, AI 콘텐츠와의 연계를 통해 '스노우' 카메라 앱은 유료 구독자수가 지속적으로 확대되고 있다. 다만 네이버는 현재까지는 AI를 통해 당사의 사업을 어떻게 하면 더 효율적으로 만들고 더 높은 매출액을 창출해낼 수 있는지를 찾는 데에 주력하고 있는 것으로 보인다.

'25년 3월 경 한국은행과 하이퍼클로바 X를 탑재한 뉴로클라우드 도입 계약을 체결함으로써 금융 경제에 특화된 생성형 AI 모델('NeuroCloud for HyperClova X' 플랫폼)을 구축하고, '25년 10월부터 온프레미스 방식으로 한국은행 ✅ 내부 서버(=온프레미스)에서 운영을 시작할 예정이라고 한다. 기업의 내부 서버에 AI 플랫폼을 구현하게 되면 외부 인터넷과 아예 분리된 폐쇄망에서 운영되므로 보안을 확보할 수 있게 된다. 이 플랫폼은 초기에는 문서 조회, 요약, 번역, Q&A 챗봇 기능을 탑재하지만 나중에는 경제와 금융 데이터를 분석하거나 조사하는 전문 도구로 발전시킬 예정이며, 한국은행 내부 직원들이 사용할 수 있는 AI 툴이다. 하나의 기업이 갖는 특성 상, 기업마다 다른 데이터 형식을 갖추고 있기 때문에 이 AI 모델은 한국은행만의 데이터 형식에 맞춰 데이터를 수집하고 분석하게 된다.

더 나아가 자회사인 네이버 클라우드는 세종과 춘천에 '각'이라는 데이터 센터를 건립하여 운영하고 있으며, 최근에는 엔비디아, 넥서스 코어 시스템즈와 함께 파트너십을 체결하여 모로코에 500MW 규모의 AI 데이터 센터를 건립하는 사업에 뛰어들었으며, 이는 2025년 4분기 중에 착공할 예정이다.

만약 한국은행 내부 전산망에 설치한 뉴로 클라우드 사업이 성공하게 된다면 국가 차원에서의 소버린 AI는 아니라 할지라도 한 기업 측면에서의 소버린 AI를 구축하게 되는 것이며, 이후 성공적으로 운용된다면 이는 네이버의 이력서에 가장 메리트있는 한 줄로 남을 것이다. 이를 바탕으로 여러 공공기관을 대상으로 내부 전산망에 AI 플랫폼을 설치해줄 수 있을 뿐만 아니라, 보안 측면에서 가장 뛰어난 수준을 요구하는 증권사와 금융권에서도 AI 플랫폼의 정착을 믿고 맡길 수 있는 근거가 되어줄 수도 있다.

 

LG CNS: 엑사원을 활용한 DAP Gen AI와 생산성 증대, 데이터센터 건립 경험 多

16만원까진 올라갈 듯한데, 흐름을 봐야할 듯 ?

LG AI 연구원은 사실 LG 그룹의 AI 싱크탱크로, 계열사의 주력 사업 난제 해결과 최신 AI에 대한 선행 연구를 진행하고 AI 윤리원칙 수립 및 이행을 통해 그룹 차원에서의 AI 역량을 강화하고 있다. 하지만 LG AI 연구원과 LG CNS는 엄연히 다른 조직이다. 흔히들 말하는 LG의 LLM인 EXA ONE(엑사 원)은 LG AI 연구원에서 만들어진 AI 모델일 뿐, LG CNS는 그 모델 개발에 전혀 관여하지 않았다.

그렇다면 LG CNS는 무엇을 만드는 조직일까 ? 바로 LG AI 연구원에서 만들어진 엑사원을 활용하여 AI 응용 소프트웨어를 만드는 조직이다. 다시 말해, 엑사원을 가지고 챗봇이나 업무 자동화 시스템을 만들어서 다른 기업에 공급하는 조직인 것이다. 여기서 만들어진 AI 응용 소프트웨어의 이름은 DAP Gen AI로, 이 역시 기업의 내부 문서를 검색해주거나 검색해서 요약해주거나 아니면 챗봇을 통해 문서를 찾는 등의 기능을 구현할 수 있는 'GenAI Knowledge Lake', 'GenAI Text', 'GenAI Image', 'GenAI Talk' 등과 같은 모듈을 제공하고 있다. 이를 바탕으로 NH농협은행과 생성형 AI 플랫폼 구축 프로젝트에 착수했고 신한카드와 생성형 AI 기반의 상담사 응대 시스템을 구축하고 있다. 또한 신한은행과는 LLM 기반 영업점인 'AI 브랜치'를 개발했으며 KB금융그룹에는 AI와 클라우드 등의 디지털 기술을 접목시킨 미래형 고객센터(FCC, Future Contact Center)를 구축하여 운영 중이기도 하다. 더 나아가 한국은행에서 진행 중인 블록체인 기반의 디지털 화폐를 만드는 '프로젝트 한강' 사업에 참여하여 '25년 6월 현재 시험 사업을 진행 중이다. 

동사의 1분기 IR을 살펴보면 클라우드 기반 AI 서비스를 통한 매출액이 전년 동기 대비 30.1%의 상승률을 보이며 급격하게 성장하고 있다. 물론 LG CNS의 경우에도 기업 내부의 자료들을 찾고 그를 바탕으로 분석하고 요약해주는 등의 플랫폼을 제공하고 있긴 하지만, 앞서 살펴봤던 네이버의 '온프레미스' 방식의 플랫폼과 비교해보면 LG CNS는 정말 소버린 AI를 위해 노력하고 있는가 하고 묻는다면 그렇다고 답하기에는 조금은 어려워 보인다. 기업에 Gen AI 플랫폼을 제공해주고 있긴 하지만 기본적으로 AI가 작동하는 공간은 클라우드에서 동작하기 때문에, 챗봇 등과 같은 분야에만 집중할 수 있기 때문이다. 그럼에도 LG CNS는 여태 그래왔듯 다른 방법을 찾아낼 것이고, 그 결과로 또 다른 매출 증대를 만들어낼 수 있을 것이다. 이미 늘어나고 있는 매출액이 이를 증명한다.

또한 데이터센터 관련하여서도 매출액이 본격적으로 발생하고 있는 상태라고 한다. LG CNS는 ✅ 데이터 센터에 대한 설계, 시공, 운영을 모두 맡을 수 있는 역량을 보유하고 있는 상태다. 일례로 네이버 클라우드의 경우에는 자체 데이터 센터를 갖고 있긴 하지만 생성형 AI 및 클라우드 인프라 수요가 확대됨에 따라 LG CNS의 데이터 센터에 대한 임차 계약을 체결했다. 이 데이터 센터의 계약 기간은 '25년 6월부터 '33년 5월까지 8년에 해당하는 장기 계약이며, 계약의 규모는 최소한 1,495억원보다 클 것으로 추정된다. (추후 금액 확정 시 공시 예정이라고 함)

또한 이에 그치지 않고 ✅ 피지컬 AI(Physical AI) 시대를 선도하기 위해 산업용 AI 휴머노이드 로봇 시장에 진입했다. 최근 미국의 AI 로봇기업인 '스킬드 AI'와 전략적 협력 계약을 체결하고 이에 대한 투자를 진행시켰다. 성과야 지켜봐야 알겠지만, 최근 엔비디아의 젠슨 황이 '다음 먹거리는 양자 컴퓨팅과 로봇이다. 근데 그 두 먹거리에 어떤 부품이 들어가겠는가 ?'하는 언급을 했듯 AI 로봇 시장은 빠른 속도로 성장할 것이다. 실제로 골드만삭스는 '글로벌 휴머노이드 로봇 시장의 CAGR은 50.2%로, 2035년까지 약 53조원 규모에 이를 것'이라는 보고서를 내기도 했다.

 

 

마치며

소버린 AI를 주제로 게시글을 작성하긴 했지만, 사실 AI 분야에서는 네이버와 LG CNS 말고도 수많은 기업들이 존재한다. 다만 제각각 LLM이면 LLM, 데이터 센터면 데이터 센터, AI 응용 소프트웨어면 AI 응용 소프트웨어 등과 같이 저마다의 사업 효율성을 증대시키기 위해서만 노력하는 기업이 대부분이었다. AI로 끝발 좀 날릴 것 같은 카카오 역시 'AI 오케스트레이션'이라는 별명이 붙을 정도로 독자적인 기술력보다는 Open AI와 함께 무언가를 만들어내고자 하는 데에 집중하고 있으며 자주적인 AI보다는 AI를 활용하여 성과를 내는 데에 집중하고 있다고 보인다.

하지만 소버린 AI이든 뭐든 간에, 그때마다 시장에서 반기는 AI의 분야가 있을 것이다. 휴머노이드라면 휴머노이드, 소버린 AI라면 소버린 AI, 의료 AI라면 의료 AI 등 ···· 시장에서 반응하는 AI 분야에 발맞추어 우리도 함께 움직이면 된다.

 

 

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