한국형 AI, 왜 지금 ‘소버린 AI’를 말하는가?

📜 콘텐츠 목차

이 글에서는 아래와 같은 콘텐츠를 다룹니다.

• 한국만의 AI가 필요하다고? – ‘소버린 AI’ 개념 다시 보기

• 정부의 AI 정책, 실제로는 무엇이 달라졌나

• 국가대표 AI 5팀 선정: 누가, 왜, 어떻게 뽑혔나

• 많은 조직이 도입을 망설이는 이유, 그럼에도 AI 교육이 필요한 이유

• 그렇다면, 어떤 교육이어야 할까?

• 마무리: 지금 우리 조직이 던져야 할 질문

‘소버린 AI’의 개념과 정부의 AI 전략, 그리고 보안 이슈로 도입이 어려운 조직에서도 왜 지금 AI 교육이 필요한 이유에 대해 살펴봅니다.

2025년, 대한민국은 생성형 AI 기술의 주도권을 놓고 중요한 결정을 내렸습니다. 바로 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’, 즉 대한민국 주도의 독자적인 AI 생태계 구축을 국가 전략으로 삼은 것입니다. 이는 단순한 국산 AI의 개발을 넘어, 데이터·알고리즘·플랫폼까지 자체적으로 통제하고 활용할 수 있는 구조를 만들겠다는 선언에 가깝습니다. 정부는 국가대표 AI 개발팀을 선정하고 수천억 원 규모의 예산과 공공 데이터를 집중 투입하며 속도를 내고 있지만, 여전히 현장의 분위기는 조심스럽습니다. 많은 기업과 공공기관에서는 생성형 AI 도입에 대해 ‘기대’보다 ‘우려’가 앞서는 경우가 많습니다. 그 이유는 무엇일까요? 가장 큰 장애물은 바로 ‘보안’입니다.

1. 한국만의 AI가 필요하다고? – ‘소버린 AI’ 개념 다시 보기

AI는 더 이상 미래의 기술이 아닙니다. 이미 많은 기업들이 보고서 작성, 마케팅 콘텐츠 제작, 고객 응대 등 다양한 영역에서 생성형 AI를 도입하고 있습니다. 하지만 그 도입 과정에서 가장 자주 등장하는 이슈는 ‘내부 데이터의 외부 유출 가능성’입니다.

예를 들어, 다음과 같은 고민들이 반복되고 있습니다.

• “사내 전략 문서를 ChatGPT에 입력해도 될까요?”

• “AI가 우리 고객 데이터를 학습하는 건 위험하지 않을까요?”

• “업무 자동화에는 AI가 효율적일 것 같은데, 보안 정책 때문에 막혀 있습니다.”

이러한 우려는 단순한 기술 문제를 넘어 AI 도구를 ‘어떻게 통제할 것인가’라는 거버넌스 이슈로 확장되고 있습니다. 바로 이런 배경에서 등장한 개념이 ‘소버린 AI’입니다.
이는 AI 기술 전반을 외부가 아닌 국가와 조직이 통제 가능한 구조로 가져가겠다는 전략적 선언입니다.

소버린 AI란?

국가가 자국의 데이터, 인프라, 인재를 활용해 국가 이익을 증진하는 데 AI 기술을 개발하고 활용할 수 있는 역량을 의미합니다. 이는 외부 클라우드나 서비스에 대한 의존성을 줄이고, 자국 내에서 AI 모델이 운영되어 보안 및 독립성 강화에 초점을 맞추는 개념입니다. 이미 프랑스·영국·인도 등 여러 나라가 민간 또는 정부 주도로 소버린 AI 생태계를 구축하고 있습니다.

미국의 AI 수출 압박은 한국의 AI 기술 생태계에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이러한 맥락에서 소버린 AI는 단순히 기술적 독립을 넘어 국제 정치 및 경제적 역학 관계 속에서 국가의 '자율성'과 '통제력'을 확보하려는 전략적 필수 요건으로 이해됩니다. AI는 이제 국가 안보와 직결되는 핵심 자산으로 인식되고 있으며, '국가대표 AI' 프로젝트는 이러한 외부 위협에 대한 선제적 방어이자 미래 경쟁력 확보를 위한 투자로 해석될 수 있습니다. 이는 AI가 단순한 기술을 넘어 국가의 핵심 역량으로 인식되고 있음을 보여주는 중요한 지점입니다.

소버린 AI는 일반적으로 국가 법률 또는 업계 표준의 영향을 받는 견고한 IT 보안 관행에 기반합니다. 그 핵심 고려 사항은 규정 이해, AI 인프라 결정, 데이터 레지던시(데이터 국내 상주) 및 개인 정보 보호 제어 구현, 법적 제어 설정, 그리고 AI 스택 전반의 보안 확보입니다. 이는 AI 모델 자체뿐만 아니라 이를 구동하는 데이터, 인프라, 그리고 관련 규제 및 정책 전반에 걸친 통제권을 의미합니다.

소버린 AI의 핵심 가치는 크게 네 가지로 요약될 수 있습니다

• 국가 안보와 비즈니스 연속성
  외국 기술에 대한 종속성을 줄이고 자국 내에서 통제되는 AI 인프라를 통해 안정성과 보안성을 확보하는 것이 중요합니다. 특히 국방, 에너지와 같이 국가 안보에 직결되는 분야에서 그 중요성이 더욱 강조됩니다. AI가 기업의 핵심 업무에 깊이 통합될수록 특정 클라우드 벤더나 국가 기술에 과도하게 의존하는 것은 비즈니스 리스크로 직결될 수 있습니다.

• 경제 성장과 시장 경쟁력 확보
  자국의 AI 산업을 육성하여 경제 성장을 도모하고, 소버린 AI 개념을 선제적으로 준수하는 기업들이 경쟁 우위를 차지할 가능성이 높아집니다. 이는 국내 AI 생태계 활성화에도 기여합니다.

• 데이터 보호와 규제 준수
  자국민의 데이터를 자국 내에서 관리함으로써 개인정보 유출을 방지하고, 해당 국가 또는 지역의 데이터 주권 요구 사항을 충족하여 엄격한 규제 준수를 용이하게 합니다. 이는 기업이 법적 관할권 문제로부터 자유로워지고 데이터 프라이버시 및 주권 위험을 최소화하는 데 필수적입니다.

• 문화적 정체성과 시장 적합성
  국내 법률과 정서에 맞는 고객 응대 AI, 한국의 산업 환경에 최적화된 품질 검사 AI 등 우리 시장과 고객을 가장 잘 이해하는 AI를 개발하는 것은 서비스의 품질과 시장 적합성을 높이는 가장 확실한 방법입니다.

2. 정부의 AI 정책, 실제로는 무엇이 달라졌나

정부는 AI를 국가 경쟁력의 핵심으로 설정하고, 독자적인 대규모 언어 모델(LLM) 개발을 선도적으로 추진하고 있습니다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 2,136억 원의 예산을 투입하며, 총 5300억 원 규모의 GPU 지원(4500억원), AI 학습 데이터 확보(628억원), 인재 채용 지원(최대 250억원) 등을 지원합니다. 정부는 이를 통해 프런티어급 AI의 95%까지 기술 수준을 끌어올리겠다는 목표를 밝혔습니다.

• AI 파운데이션 모델(기반 모델) 개발을 위한 대규모 지원

• 공공데이터 개방 확대: 특허청, 국가기록원 등

• AI 규제 샌드박스 운영: 민간의 자유로운 실험 공간 제공

• AI 윤리 및 기본법 제정 추진

• AI 반도체 및 컴퓨팅 인프라 확보

특히 주목할 부분은 정부가 말하는 AI 전략이 단순한 기술 개발이 아닌 ‘AI 주권’의 확보를 전제로 한다는 점입니다. 다시 말해, “다른 나라에서 만든 AI를 우리가 그냥 쓰는 시대는 끝났다”는 것입니다.

독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 위해 지난 6월 공모에 15개 팀이 신청했고, 서면평가와 발표 평가를 거쳐 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 컨소시엄 5개 팀이 최종 선정되었습니다. 이들 팀은 6개월 단위 평가를 거쳐 2027년 상반기까지 최종 2개 팀으로 압축되는 경쟁을 치르게 됩니다. 평가 기준에는 초기 설계부터 사전 학습까지 독자적으로 수행할 수 있는 '프롬 스크래치(From Scratch)' 역량, 오픈소스 공개 가능성, 생태계 확장성, 글로벌 수준 성능 달성 계획 등이 종합적으로 심사되었습니다.

뉴스

정부 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 5개 컨소시엄 선정 GPU·데이터·인재 지원…연말 1차 평가 등 거쳐 단계적 압축 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원이 정부의 전폭적인

https://n.news.naver.com/mnews/article/001/0015547564?sid=105

정부가 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 대규모 예산 과 GPU, 데이터, 인재 지원 을 투입하고, 5개 팀을 선정하여 경쟁시키는 것은 정부가 강력한 의지를 가지고 AI 기술 주권 확보에 나서고 있음을 보여줍니다. "전 세계 각국이 단일 기업 규모를 넘어 범국가적으로 총력전을 전개하고 있기 때문에 한국도 독자 AI 파운데이션 모델을 구축해야 한다"는 과학기술정보통신부 관계자의 발언 은 정부가 AI 경쟁을 단순한 기업 경쟁이 아닌 '국가 간 총력전'으로 인식하고 있음을 보여줍니다. 또한, 6개월마다 팀을 압축하는 '경쟁형 단계 평가' 와 개발된 모델의 '오픈소스 공개' 정책은 단순히 특정 기업을 지원하는 것을 넘어, 경쟁을 통해 기술력을 극대화하고 그 성과를 국내 AI 생태계 전반에 확산시켜 '모두의 AI'를 실현하려는 정부의 장기적인 비전을 드러냅니다. 이는 정부가 시장의 역동성을 활용하여 국가적 목표를 달성하려는 고도화된 전략으로 해석될 수 있습니다.

그런데, 왜 ‘파운데이션 모델’이 그렇게 중요한 걸까요?

정부가 이번 ‘소버린 AI’ 프로젝트를 추진하며 특히 강조한 키워드는 ‘파운데이션 모델(Foundation Model)’입니다. 그렇다면 이 모델은 정확히 무엇이고, 왜 AI 기술 주권의 핵심으로 주목받고 있는 걸까요?

파운데이션 모델이란?

파운데이션 모델은 번역 그대로 ‘기초가 되는 AI 모델’입니다. 즉, 정해진 목적을 갖고 개발된 AI가 아니라, 방대한 데이터를 스스로 학습한 뒤, 특정 작업에 제한되지 않고 다양한 용도로 확장 가능한 모델을 말합니다. 한 번 학습이 완료되면, 이후에는 사용자의 목적에 맞게 간단히 미세 조정(fine-tuning)하여 글쓰기, 번역, 이미지 생성, 계산, 요약, 코딩 등 거의 모든 업무에 활용할 수 있는 범용성을 가집니다. 하지만 이처럼 범용성을 갖추기 위해선 막대한 양의 학습 데이터와 천문학적인 컴퓨팅 자원, 그리고 고성능 GPU 인프라가 필요하기 때문에, 개발 난이도와 비용 측면 모두에서 진입장벽이 매우 높은 기술로 꼽힙니다.

🌍 왜 파운데이션 모델이 ‘국가 경쟁력’과 연결되는가?

파운데이션 모델은 단순한 하나의 기술이 아닙니다. AI 시대에 국가의 주도권과 직결되는 핵심 인프라이자 무기라고 해도 과언이 아닙니다. AI 서비스의 90% 이상이 파운데이션 모델 위에서 작동하기 때문에, 이를 보유하고 있는 국가는 다른 국가보다 기술, 산업, 정책 전반에서 AI 자립성과 경쟁력을 선점할 수 있습니다.

🚩 K-AI 시대를 향한 새로운 움직임

정부는 이번 5개 대표팀 선정을 통해 단기적으로는 글로벌 수준의 독자 모델을 완성하고, 장기적으로는 ‘K-AI’라는 국가 브랜드를 구축해 전 산업의 AI 전환을 가속화하겠다는 계획입니다.

즉, 이번 프로젝트는 단순한 기술 R&D가 아니라

• 한국형 AI 플랫폼 확산

• 산업별 AI 모델 상용화

• 공공·국방·안보 등 민감한 영역까지의 도입

을 포괄하는 종합 전략으로 진행되고 있습니다. 또한, AI의 신뢰성과 안전성 확보를 위해 AI안전연구소 등과의 협업을 통해 검증 체계와 윤리 기준도 함께 마련할 예정이라고 합니다.

3. 국가대표 AI 5팀 선정: 누가, 왜, 어떻게 뽑혔나

과학기술정보통신부는 8월 4일 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여한 15개 팀을 대상으로 서면 및 발표 평가를 진행해 이들 5개 정예 팀(컨소시엄)으로 압축했다고 밝혔습니다. 이들 팀은 향후 6개월 단위의 평가를 거쳐 최종 2개 팀으로 압축되며, 대한민국의 대표 생성형 AI 모델로 자리매김할 예정입니다. 선정된 5개 팀은 국가기록원, 국사편찬위원회, 통계청, 특허청, 방송사 등 공공기관으로부터 공동 데이터 구매 또는 개별 구축 권한을 확보할 수 있으며, 총 1,576억 원 규모의 GPU 등 정부 컴퓨팅 인프라 자원도 순차적으로 제공받습니다.

네이버클라우드 컨소시엄

텍스트, 이미지, 오디오, 영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 이해하고 생성할 수 있는 ‘옴니 파운데이션 모델’ 개발을 목표로 하고 있습니다. 이 모델은 전 국민이 직접 AI를 체험하고 활용할 수 있는 플랫폼에 적용될 예정이며, ‘AI 에이전트 마켓플레이스’를 구축해 누구나 AI 에이전트를 개발하고 유통할 수 있도록 하는 개방형 생태계 조성에도 나섭니다. 범국민 AI 접근성 확대와 산업 확산을 동시에 추진하는 대표적인 대중 밀착형 전략이라 볼 수 있습니다.

업스테이지 컨소시엄

업스테이지 컨소시엄은 지속 가능한 국내 AI 생태계와 기술 주도권 확보를 목표로,
글로벌 수준의 대형 언어모델 ‘솔라 WBL(World Best LLM)’ 개발에 집중하고 있습니다. 특히 대국민 AI 서비스를 통해 3년간 1천만 명 이상 사용자 확보를 목표로 삼고 있으며, 민간 스타트업 중심의 컨소시엄으로 구성되어 경량화, 서비스화, 시장 반응성 측면에서 유연성이 강점입니다.

SK텔레콤 컨소시엄

SKT 컨소시엄은 생성형 AI의 핵심 기반이었던 ‘트랜스포머’를 한층 고도화한 ‘포스트-트랜스포머 AI 모델’을 개발하고 있으며, 이를 통해 누구나 쉽게 활용 가능한 범용 AI 에이전트 기반의 K-AI 서비스를 구현하는 것이 목표입니다. B2C는 물론, 제조·자동차·게임·로봇 등 다양한 산업군에 걸친 B2B용 AI 서비스 확산도 함께 추진하고 있습니다.

NC AI 컨소시엄

NC AI 컨소시엄은 200억 개 이상의 파라미터를 가진 초거대 AI 모델(200B)을 기반으로, 멀티모달 인지·생성 기능을 갖춘 모델 패키지와 산업 특화형 파운데이션 모델을 함께 개발합니다. 이를 바탕으로 운영·자동화·최적화 등 특정 분야에 특화된 ‘도메인 옵스 플랫폼’을 구축하고 있으며, 정부 서비스에도 연계 가능한 범용성과 확장성 확보에 주력하고 있습니다.

LG AI연구원 컨소시엄

LG AI연구원 컨소시엄은 ‘K-엑사원(K-Exaone)’이라는 이름의 고성능 AI 모델을 글로벌 최고 수준으로 고도화한다는 비전을 제시했습니다. 전문성과 범용성을 함께 갖춘 AI 파운데이션 모델을 개발하고, 이를 통해 산업 현장의 AI 전환(AX)을 가속화하는 것이 주요 전략입니다.

4. 많은 조직이 망설이는 이유, 그리고 그럼에도 AI 교육이 필요한 이유

생성형 AI의 가능성에 주목하고는 있지만, 여전히 많은 기업과 공공기관에서는 실제 도입을 망설이고 있습니다. 그 이유를 들어보면 대부분 “우리 조직은 보안상 어렵다”, “사용이 제한되어 실효성이 떨어진다”는 목소리입니다.

“AI는 잘 알겠는데, 우리 회사는 외부 툴 사용이 금지되어 있어요.”
“고객 데이터나 정책 문서를 AI에 입력할 수 없습니다.”
“사내 클라우드 접근 제한 때문에 실습도 어렵습니다.”

이처럼 AI 도입을 가로막는 가장 큰 벽은 보안과 데이터 통제입니다.
그렇다면 이런 조직은 생성형 AI 교육을 아예 포기해야 할까요? 오히려 그렇지 않습니다. 보안상 제약이 있는 조직일수록, 제대로 설계된 교육이 더 중요합니다

생성형AI 도구 사용이 ‘원천 금지’된 조직이라면?

예를 들어 정부 부처, 금융기관, 병원 등에서는 생성형 AI 도구 사용이 전면 금지된 경우도 많습니다. 하지만 이 경우에도 교육을 통해 얻을 수 있는 이점은 분명합니다.

• AI 기술의 흐름과 개념에 대한 체계적 이해

• 향후 AI 도입을 위한 정책 수립 기반 확보

• 자체 LLM 도입 또는 폐쇄망 기반 AI 모델 도입에 대비한 사전 학습

• 도입 시 실행력을 갖춘 내부 리더(AI앰배서더) 육성

지금은 못 쓰더라도, 나중에라도 제대로 쓰기 위해 준비된 인재가 필요합니다. 교육은 단순한 기능 학습이 아니라, AI 시대를 살아가기 위한 조직의 전략적 기반이 될 수 있습니다.

데이터 업로드만 막힌 조직이라면?

텍스트 입력은 가능하지만, 문서 업로드나 파일 첨부가 제한된 조직도 있습니다.
이 경우에는 AI 활용의 여지가 훨씬 넓습니다.

• 텍스트 기반 리서치, 요약, 초안 작성, Q&A 응답 등은 충분히 실습 가능

• 실무에 필요한 프롬프트 설계 및 흐름 제어 역량 확보

• 업로드 없이 가능한 과제 중심의 실습 구성

• 조직 내부의 보안 정책 내에서 안전하게 AI 활용법을 배울 수 있음

특히 사내에서 허용된 범위 안에서 최대한의 효율을 끌어내는 방법을 학습하는 것이
오히려 조직 전체의 AI 리터러시 향상과 활용 전략 정립에 더 효과적일 수 있습니다.

"도입할 수 없어서"가 아니라, "도입을 준비하기 위해" 배우는 교육

AI 도입은 하루아침에 일어나는 변화가 아닙니다. 하지만 그 변화는 점점 더 가까워지고, 더 강력하게 다가오고 있습니다. 지금은 불가능해도, 도입이 결정됐을 때 바로 실행할 수 있어야 합니다. 제한된 환경에서도 사용할 수 있는 범위를 명확히 파악하고, 프롬프트 활용 역량을 키워야 합니다. AI는 단순한 기술이 아니라, 조직의 경쟁력을 결정짓는 역량이 되고 있습니다. 이제는 AI를 ‘쓸 수 있는가’를 고민하기보다, ‘쓸 수 있는 환경이 올 때를 대비해 무엇을 준비할 것인가’를 고민해야 할 시점입니다.

5. 그렇다면, 어떤 교육이어야 할까?

툴 사용법이 아니라 ‘실행력’을 키우는 현업과제가 필요합니다. 앞서 이야기했듯, 단순한 기능 교육만으로는 조직의 변화로 이어지기 어렵습니다. ‘현업에 연결된 학습 설계’를 가져야지만, 교육의 효과가 높아집니다.

✅ 산업군별 생성형 AI 현업과제 예시

✅ 팀별 생성형 AI 현업과제 예시

이제 AI를 도입할지 말지를 고민하는 시대는 지나갔습니다. 중요한 건 ‘도입을 어떻게 준비하고, 어떻게 실행할 것인가’입니다. 지금 이 순간, 각 조직은 스스로에게 이런 질문을 던져야 합니다.

• 우리는 AI 도입에 대비한 내부 정책과 실행 계획을 갖추고 있는가?

• 조직 구성원들은 AI를 실무 도구로 활용할 수 있는 기본 역량을 가지고 있는가?

• 툴 사용을 넘어서, AI를 적용할 수 있는 문제 정의와 실습 설계 역량이 있는가?

AI는 이제 ‘누가 먼저 도입하느냐’보다, ‘누가 실행력을 갖춘 채 도입하느냐’가 성패를 좌우합니다.

지금 준비되지 않은 조직은, 도입이 가능해졌을 때도 뒤처질 수 있습니다.
지금 활용할 수 없는 조직이라도, 배우고 대비할 수는 있습니다.

그 준비는 기술이 아니라, 사람의 실행력에서 시작됩니다. 그리고 그 실행력을 만들어주는 것이 바로 현업 중심 AI 과제 기반 교육입니다.