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 100조 원 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.

[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 정부가 '소버린 AI(AI 주권)'를 내세우며 100조 원 규모의 투자와 국가 AI 인프라 확충에 나선 가운데, 국내 대기업들도 국산 인공지능(AI)과 초거대언어모델(LLM) 전략을 본격화하고 있다. 네이버, 카카오, SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 주요 기업들은 고유 기술 확보와 오픈소스, 산업 맞춤형 AI 등 다양한 전략을 통해 실제 수요와 접점을 넓히는 데 집중하고 있다.

[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

◆ 공공·대기업 중심 실사용…"이제는 생태계 전환"

이재명 정부는 '소버린 AI'를 국가전략 핵심 과제로 제시하며, AI 데이터센터 구축과 GPU 확보 등 인프라 조성에 나설 예정이다. 정부는 이를 통해 국가 차원의 AI 주권을 강화하고, 민간 영역과의 협력을 촉진해 디지털 대전환의 기반을 마련하겠다는 방침이다. 연내에만 GPU 1만 장 확보를 목표로 하는 국가 AI 컴퓨팅 센터는 특히 AI 스타트업과 중소기업에게 필수적인 연산 자원을 공공 자원 형태로 제공하게 된다. 이 인프라는 단순한 연산 장비 제공을 넘어서, 국산 AI 모델의 연구와 서비스 실증에 필요한 테스트베드 역할도 수행하게 된다.

정부는 이와 함께 AI 인재 양성, 산업별 맞춤형 AI 융합, 모두의 AI 프로젝트, AI 데이터 클러스터 조성, 규제 특례 등 다양한 정책을 추진해 AI 강국 도약과 미래 산업 경쟁력 확보에 나서고 있다. 이 같은 흐름 속에서 주요 기업들도 LLM 개발뿐 아니라, 경량화 모델, 산업 특화형 모델, 사용자 경험 중심 AI 서비스 등으로 전략의 다변화를 추진하고 있다. 기업들은 자체 인프라 외에도 정부의 GPU 인프라 활용 방안을 모색하고 있으며, 일부는 공공 프로젝트 참여나 B2B 연계 모델도 함께 검토 중이다. 특히 일부 기업은 클라우드 기반 API 플랫폼을 통해 중소기업과 외부 개발자의 접근성을 높이며, 오픈소스 전략과 상용 API를 병행해 생태계 확장과 수익성을 동시에 노리는 복합 전략을 취하고 있다.

이재명 대통령은 지난 20일 울산전시컨벤션센터에서 열린 '울산 AI 데이터센터 출범식'에 참석해 SK그룹과 AWS의 협력으로 진행되는 약 7조 원 규모, GPU 6만 장 투입의 대형 AI 데이터센터 구축을 공식 발표했다.

이 대통령은 이날 행사에서 "지방에서도 첨단 산업이 가능하다는 모범 사례"라며 "AI 고속도로의 출발점이 될 울산은 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하는 상징적 장소"라며 "AI 바우처, 스타트업 펀드 확대 등 민간 혁신 지원을 강화하겠다"고 밝혀, 정부의 실질적 실행 의지를 강조했다.

특히, 이날 행사에는 최태원 SK그룹 회장, AWS 인프라 총괄, 카카오·네이버·LG 등 주요 기업 대표들이 참석한 가운데, 최태원 회장은 "AI 인프라가 우리 산업의 새로운 AI 고속도로가 될 것"이라며 산업계 의지를 대변했다. 이 같은 현장 중심 행보는 '소버린 AI' 전략이 단순 구호에 그치지 않고, 정부와 민간이 손잡고 실행 단계에 나섰다는 강력한 신호로 해석된다.

◆ '소버린 AI'에 화답한 민간…국산 LLM 상용화 경쟁 본격화

이재명 정부가 '소버린 AI'를 국가 핵심 전략으로 제시하며 100조 원 규모의 AI 인프라 투자 계획을 본격화하고 있는 만큼 국내 주요 기업들도 각자의 사업 모델과 기술 역량에 기반해 국산 LLM 개발과 AI 기술 내재화에 박차를 가하고 있다. 네이버, 카카오, SK텔레콤, KT, LG유플러스 등은 실용성과 생태계 연계에 초점을 맞춘 전략을 구사하며, 국내 AI 수요 기반을 확대하는 데 주력하고 있다.

먼저, 네이버는 한국어와 한국 문화에 특화된 초거대언어모델 '하이퍼클로바X(HyperCLOVA X)'를 고도화하는 동시에, 경량화된 'HyperCLOVA X Seed'를 출시해 중소기업·스타트업을 포함한 다양한 사용자층의 접근성을 강화하고 있다. 특히 이 경량 모델은 챗봇, 고객상담, 문서 요약 등 실제 비즈니스 현장에 적용되고 있으며, 일부는 오픈소스로 공개해 개발자 커뮤니티와의 협력도 활발히 이뤄지고 있다. 아울러 대학 연구소 및 비영리기관을 대상으로 AI API를 무료로 제공하는 프로그램도 운영 중이며, 이는 공공 분야의 AI 활용 확산을 목표로 한 전략적 조치다.

카카오는 자체 LLM '카나나(Kanana)'와 오픈AI의 '챗GPT'를 병행 활용하는 '오케스트레이션 전략'을 통해 사용자 경험 중심의 서비스를 지속적으로 확장하고 있다. 카카오톡에는 이미 AI 챗봇 기능이 일부 적용되었으며, 광고 및 콘텐츠 자동화, 이미지 생성, 음악 추천 등 멀티모달 기반 실험도 활발히 이뤄지고 있다. 포털 서비스 '다음'은 생성형 AI 기능을 강화하기 위해 별도 법인 'AXZ'로 분사되어 뉴스 큐레이션, 검색 추천, 숏폼 콘텐츠 등에서 새로운 사용자 경험을 구현하고 있다. 또, '카카오 i' 플랫폼을 중심으로 초개인화된 AI 에이전트 '카나나' 개발을 통해 금융, 커머스, 콘텐츠 등 전 사업 부문에 AI 적용을 확대 중이다.

SK텔레콤은 'AI 피라미드 2.0' 전략을 통해 AI 인프라(1층), B2B 서비스(2층), B2C 서비스(3층)로 구성된 수직 계열적 구조를 정립하고 '돈 버는 AI' 구축에 방점을 두고 있다. 울산 등지에 대형 데이터센터를 구축하고 있으며, 액침 냉각 등 친환경 인프라 기술을 도입해 에너지 효율성도 확보하고 있다. 또한, 글로벌텔코AI얼라이언스를 통해 독일 도이치텔레콤 등과의 공동 개발을 진행하며, 다국어 LLM 공동연구와 글로벌 시장 동시 진출도 준비 중이다. 이 밖에도 AI 스타트업 엑셀러레이터, K-AI 얼라이언스를 통해 국내 AI 생태계와의 연결고리를 강화하고 있다.

LG유플러스는 AI 전문 조직 'AX 컴퍼니'로 전환해 전사적 AI 전략을 가속화하고 있다. 자체 개발한 sLLM '익시젠(ixi-GEN)'을 바탕으로 B2B 특화 솔루션인 '익시 엔터프라이즈'를 제공하고 있으며, 통합 AI 플랫폼을 통해 AICC, 기업 커뮤니케이션, 모빌리티 등 산업별 응용 서비스를 강화하고 있다. LG유플러스는 통신 기반 범죄 예방을 위한 AI 보안 기술 고도화에도 주력하고 있다. 세계 최초로 온디바이스 형태로 상용화한 '안티딥보이스(Anti-DeepVoice)' 기술을 자사 AI 통화 에이전트 서비스 '익시오(ixi-O)'에 탑재해 보이스피싱 탐지 기능을 강화했으며, AI가 합성한 얼굴을 식별하는 '안티딥페이크(Anti-Deepfake)' 기술도 개발해 영상 기반 사기 대응력도 높였다. 이와 함께 파주에는 대형 AI 데이터센터를 구축 중이며, 딥엑스와의 협업을 통해 온디바이스 AI 반도체 출시도 앞두고 있다. AI 스타트업 발굴 프로그램 '쉬프트'와 글로벌 빅테크와의 협업을 통해 기술 내재화와 시장 확대를 동시에 추진 중이다.

KT는 국내 AI 인프라 구축과 산업 특화형 B2B 솔루션 공급에 집중하며, 특히 AI 컨택센터(AICC) 분야에서 시장 점유율 69%를 확보하고 있다. 2027년까지 5,000억 원의 매출을 목표로 설정하고 있으며, 청주·용산·경북 등에 GPU 특화 데이터센터를 구축하고 AI 리전 서비스를 출시할 예정이다. 해외에서는 태국 JTS와 함께 태국어 LLM 및 GPU팜을 구축한 데 이어, 베트남 비엣텔과의 협업을 통해 AI 데이터센터 및 AI 에이전트 사업을 전개 중이다. 이 외에도 마이크로소프트·팔란티어 등 글로벌 기업과의 협업을 통해 '소버린 AI' 및 보안형 클라우드 솔루션도 개발하고 있다.

LG그룹은 LG AI연구원을 통해 초거대 AI 모델 '엑사원(EXAONE)' 개발에 박차를 가하고 있다. 2021년 첫 공개 이후 성능과 활용 범위를 지속적으로 확장해왔으며, 지난해 말 공개된 엑사원 3.5는 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI가 선정한 '주목할 만한 AI 모델'로 등재되며 기술력을 입증받았다. 개발비는 약 70억 원으로, 중국 딥시크 대비 낮은 비용에 글로벌 수준의 성능을 구현한 점이 주목받았다. LG는 엑사원을 그룹 내 계열사 전반에 적용하고 있으며, LG유플러스는 소형 언어모델 '익시젠'을, LG생활건강은 신소재 개발에 활용 중이다. 현재는 추론형 AI '엑사원 딥'을 통합한 엑사원 4.0 공개를 앞두고 있으며, 의료용 AI '엑사원 패스 2.0'도 연내 출시될 예정이다. LG는 AI와 바이오의 융합을 통해 산업특화 AI 경쟁력을 강화하고 있다.

삼성전자는 자체 LLM '가우스(Gauss)'를 고도화하며 AI 내재화에 속도를 내고 있다. 가우스2는 텍스트, 이미지, 코드 등 멀티모달 처리 기능을 갖춘 슈프림(Supreme), 밸런스드(Balanced), 콤팩트(Compact) 세 가지 모델로 구성됐다. 특히 콤팩트 모델은 갤럭시 스마트폰과 태블릿에 온디바이스 AI로 적용돼 통역, 요약 기능 등을 지원한다. 사내에서는 문서 요약·메일 자동화·코딩 지원 도구 '코드아이(code.i)' 등에 활용되며, 소프트웨어 개발자의 60% 이상이 실제 사용 중이다. 반도체 부문에서는 공정 최적화 특화 모델 '샘(SAM)'도 개발 중으로, 전사적 확산이 예상된다.

삼성SDS는 AI 에이전트 시대를 선언하며, 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스(FabriX)', 협업 솔루션 '브리티 코파일럿', 자동화 솔루션 '브리티 오토메이션'을 통해 기업용 AI 시장 공략에 나서고 있다. 특히 패브릭스는 온디바이스 기반 AI 에이전트 플랫폼으로 진화하며, 금융권을 포함한 70여 개 고객사에서 활용 중이다. 삼성SDS는 사용자 개입 없이 문제를 인식하고 해결하는 '에이전틱' 기능을 탑재한 솔루션들을 잇달아 출시하고 있으며, 퍼스널 에이전트와 RPA 기반 에이전틱 봇 등도 연내 상용화 예정이다.

◆ '기술보다 활용 기반이 중요'…소버린 AI 성공 조건은 '생태계'

전문가들은 '소버린 AI' 전략의 성공 여부는 기술 독립성보다 실제 활용 기반 확산에 달려 있다고 입을 모은다. 단일 초거대모델을 구축하는 데 집중하기보다는, 다양한 산업군에서 실질적으로 활용될 수 있는 경량화 모델, 맞춤형 솔루션, API 기반 플랫폼 등을 통해 수요 중심의 생태계를 조성해야 한다는 지적이다.

최병호 고려대 인공지능연구원 교수는 "소버린 AI는 단순히 국산 기술을 보유하자는 차원이 아니라, 자국 문화와 데이터 주권을 지키기 위한 필연적인 선택"이라며 "유럽은 이미 1조 원 이상을 투입해 AI 독립을 추진하고 있고, 오픈AI가 일본 전용 모델을 만드는 등 세계 각국이 저마다의 소버린 전략을 구체화하고 있다"고 설명했다.

이어 "한국은 아직 조 단위 투자조차 부족해 GPT 계열 모델과 단순 비교하기 어렵다"며 "지금처럼 뒤를 좇는 전략만으론 한계가 있고, 따라가되 동시에 독자적 영역을 선도해야 한다"고 강조했다.

특히 최근 AI 연구에서 부상하고 있는 '월드 모델'과 같은 차세대 개념을 언급하며, "멀티모달·AI 에이전트·비전·언어·행동 통합 등의 특성을 갖춘 월드 모델은 아직 글로벌 시장에서도 초기 단계여서, 한국이 기술 선도국으로 전환할 수 있는 기회가 될 수 있다"고 덧붙였다.

인프라 구축과 관련해서도 현실적 조언이 이어졌다. 최 교수는 "정부는 내년 중반을 시작 시점으로 보고 있지만, 인프라가 갖춰지는 시점부터 따라가기 시작하면 늦는다"며 "지금부터 단기 실행 전략과 중장기 방향을 동시에 준비해야 한다"고 지적했다.

이어 "중국은 GPU 제재를 우회해 해외에서 자체 데이터를 학습시키는 방식으로 대응하고 있다"며 "우리나라도 데이터만 잘 정비된다면, 해외 클라우드와 연계한 유연한 AI 학습 인프라 활용이 가능하다"고 설명했다.

최 교수는 또 정부가 추진해야 할 과제로 ▲GPU 인프라 확충 ▲병역특례 확대 ▲공공 연구 인프라 공유 ▲학계 연구비 및 데이터 지원 등을 꼽으며, "특히 실패를 허용하는 연구 문화가 마련되면, 학계는 공개 데이터를 활용한 실험을 적극 추진할 수 있다"고 제언했다.

나아가 "고난도 연구는 학계 중심으로 진행, 네이버·카카오 등 기업이 카이스트·서울대와 같은 주요 대학과 원천기술 공동연구에 나서야 한다"며 "한국에는 충분히 뛰어난 인재가 있지만, 지금은 한 명의 연구자가 산업을 바꿀 수 있는 시대다. AI 대학원을 새로 만드는 것보다 기존 학과에 집중 투자하고, 국내외 인재 유치 전략을 병행하는 것이 훨씬 효과적"이라고 강조했다.

한국인공지능·소프트웨어산업협회는 국산 LLM 개발과 국가 AI 인프라 투자에 대해, 이를 단순한 기술 개발이 아닌 국가의 역사와 문화, 언어, 가치체계를 담는 지식 주권 확보의 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 또한, 외산 LLM에 의존할 경우 문화적·지적 주권을 상실할 수 있다는 점을 지적하며, 한국형 LLM 개발은 문화적 정체성과 자주성 확보라는 측면에서도 전략적으로 중요하다고 평가했다.

한국인공지능·소프트웨어산업협회 관계자는 "국가 AI 인프라 투자와 국산 LLM 개발은 AI 패권 경쟁이 격화되는 글로벌 환경에서 매우 시의적절한 전략적 결정"이라며 "LLM은 단순한 기술 자산이 아니라, 해당 국가의 역사와 문화, 언어, 가치체계를 반영한 국가적 지식 인프라"라고 강조했다.

이어 "한국의 정체성과 관점을 올바르게 구현하는 LLM 확보는 기술 자립을 넘어 문화적 주권의 문제로, 외산 모델에 의존하는 것은 우리의 지적 주권을 포기하는 것과 다름없다"며 "현재 산업계의 기술 역량은 상당 수준에 도달한 만큼, 민간의 혁신성과 정부의 전략적 투자가 결합된다면 반드시 성과로 이어질 것으로 본다. AI 산업을 대표하는 민간단체로서 현장의 전문성을 반영해 실효성 있는 정책이 추진되도록 적극 협력하겠다"고 전했다.

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