56. 소버린AI의 현실: 딥시크가 보여준 쓰라린 교훈
DeepSeek 사례로 본 소버린AI의 구조적 장벽과 현실적 돌파구
'지연'일까? '소버린 AI 실험'일까?
2025년 8월 14일, 파이낸셜타임스는 중국 AI 스타트업 DeepSeek의 R2 모델 출시가 지연되었다고 보도했습니다. 당국의 권유로 화웨이 칩을 사용하려 했지만 기술적 문제로 엔비디아 칩으로 회귀했고, 이 과정에서 5월 예정이었던 출시가 연기되었다는 내용입니다.
https://www.yna.co.kr/view/AKR20250814129000009
하지만 이를 단순한 '지연'으로 보는 것은 사건의 본질을 놓치는 것일지도 모릅니다. 이는 중국이 AI 분야에서 진정한 기술 주권, 즉 '소버린 AI'를 확보할 수 있는지를 실험한 결과였습니다. 그리고 그 결과는 현재 소버린 AI가 얼마나 어려운 목표인지를 적나라하게 보여주었습니다.
소버린 AI란 무엇인가
소버린 AI 정의 논쟁의 핵심 문제
소버린 AI(Sovereign AI)에 대한 논의가 혼란스러운 이유는 서로 다른 기술 층위를 혼재해서 논의하기 때문입니다. 어떤 이는 데이터 주권을, 다른 이는 클라우드 인프라를, 또 다른 이는 반도체 제조 능력을 소버린 AI의 핵심으로 봅니다. 이런 층위별 혼선이 생산적 논의를 가로막고 있습니다.
더 근본적인 문제는 소버린 AI를 추상적 개념으로만 다루고, 실제 구현 가능성과 비용을 충분히 고려하지 않는다는 점입니다. "AI 주권을 확보해야 한다"는 당위적 주장은 많지만, "어느 수준까지 어떤 비용을 들여 확보할 것인가"에 대한 구체적 논의는 부족합니다.
AI 시스템의 7계층 스택과 취약점
AI 시스템을 7개 계층으로 나누어 볼 수 있습니다.
최상위부터
1. 법제도·정책 계층
2. 데이터 계층
3. 모델·가중치 계층
4. 학습 파이프라인 계층
5. 추론 인프라 계층
6. 엣지 장비 계층,
그리고 7. 최하위 칩·제조 계층입니다.
이 구조에서 중요한 것은 하위 계층의 취약성이 상위 계층 전체를 위험에 빠뜨릴 수 있다는 점입니다. 아무리 훌륭한 정책과 데이터, 모델을 보유해도 칩 공급이 중단되면 전체 시스템이 마비됩니다. 이는 건물에서 기초가 흔들리면 전체 구조물이 위험해지는 것과 같은 원리입니다.
특히 현재 AI 시스템에서는 칩·제조 계층과 추론 인프라 계층의 외부 의존도가 극도로 높습니다. 엔비디아 GPU 없이는 대규모 AI 모델 훈련이 현실적으로 불가능하고, 클라우드 서비스 없이는 AI 서비스 운영이 어려운 상황입니다.
소버린 AI 판별의 3가지 기준
소버린 AI를 판별하는 기준을 고려해볼 수 있습니다. 첫째는 관할성(Jurisdiction)입니다. 해당 AI 시스템이 자국의 법과 제도 하에서 완전히 통제 가능한가의 문제입니다. 외국 기업의 서비스에 의존한다면 관할성을 확보하기 어렵습니다.
둘째는 지속성(Continuity)입니다. 외부 제재나 공급 중단, 서비스 종료 상황에서도 AI 시스템을 지속적으로 운영할 수 있는가의 문제입니다. 이는 단순히 기술적 대안이 존재하는 것을 넘어, 실제로 서비스 중단 없이 전환할 수 있어야 한다는 의미입니다.
셋째는 대체성(Substitutability)입니다. 문제가 발생했을 때 정해진 기한 내에 완전한 대체 수단을 확보할 수 있는가의 문제입니다. 이론적 대안이 아니라 실제 작동하는 대안을 의미합니다.
소버린 AI의 3단계 정의
이 기준을 바탕으로 소버린 AI를 3단계로 정의할 수 있습니다.
최소 소버린 AI(Minimal Sovereign AI)는 데이터, 모델, 추론 시스템이 국내 관할 하에 있고, 빠른 시일 내에 다른 시스템으로 완전 이전하거나 대체할 수 있는 수준입니다. 여기서 핵심은 '완전 이전'입니다. 단순히 데이터를 옮기는 것이 아니라, 성능 저하 없이 서비스를 지속할 수 있어야 합니다.
강화 소버린 AI(Strong Sovereign AI)는 학습과 추론이 상시 국내에서 운용되며, 유사시 어느정도 시일 내에 완전한 대체 경로를 입증할 수 있는 수준입니다. 이는 평상시에도 외부 의존도를 최소화하고, 위기 시에도 빠른 대응이 가능한 체계입니다.
완전 소버린 AI(Full Sovereign AI)는 여기에 더해 가속기 설계부터 제조, 장비, 소재까지 동맹망 내에서 통제 가능한 '소버린 반도체'까지 포함하는 개념입니다. 이는 하드웨어 차원에서의 완전한 독립성을 의미합니다.
소버린 반도체의 필요충분 관계
여기서 중요한 것은 소버린 반도체와 소버린 AI의 관계입니다. 소버린 반도체는 완전 소버린 AI의 충분조건에 가깝지만, 최소나 강화 소버린 AI의 필요조건은 아닙니다.
즉, 반도체를 완전히 통제하지 못해도 일정 수준의 AI 주권은 확보할 수 있다는 의미입니다. 이는 현실적인 소버린 AI 전략 수립에 중요한 시사점을 제공합니다. 모든 것을 다 가져야 한다는 완벽주의적 접근보다는, 핵심 영역부터 단계적으로 확보하는 현실적 접근을 주장하는 분들도 많습니다.
DeepSeek 사건은 소버린 AI의 한계 확인
중국의 소버린 AI 실험과 그 결과
DeepSeek R2 사건을 소버린 AI 관점에서 재해석해보겠습니다. 중국 정부가 DeepSeek에 화웨이 칩 사용을 권유한 것은 단순한 국산품 애용 정책이 아니었습니다. 이는 AI 분야에서 미국 의존도를 줄이고, 최소한의 소버린 AI라도 확보할 수 있는지를 실험한 것이었습니다.
실험의 결과는 명확했습니다. 현재 중국의 기술 수준으로는 엔비디아와 동등한 성능의 AI 칩을 제공할 수 없고, 따라서 세계 최고 수준의 AI 모델 개발에는 여전히 미국 기술에 의존해야 한다는 것이었습니다. 이는 중국이 아직 AI 분야에서 최소 소버린 AI조차 달성하지 못했음을 의미합니다.
지속성 기준에서의 실패
소버린 AI의 지속성 기준에서 보면, DeepSeek의 실험은 명백한 실패였습니다. 화웨이 칩으로는 원하는 성능의 AI 모델을 훈련할 수 없었고, 결국 엔비디아 칩으로 돌아가야 했습니다. 이는 미국이 AI 칩 공급을 중단하면 중국의 AI 개발이 심각한 타격을 받을 수 있음을 보여줍니다.
더 심각한 것은 대체성의 문제입니다. 화웨이가 수년간 AI 칩 개발에 투자했음에도 불구하고, 여전히 엔비디아를 대체할 수 있는 수준에 도달하지 못했습니다. 이는 소버린 AI 달성이 얼마나 어려운 목표인지를 보여주는 사례입니다.
다른 국가들의 소버린 AI 현황
중국만이 이런 문제를 겪는 것은 아닙니다. 유럽 연합도 자체적인 AI 주권 확보를 위해 노력하고 있지만, 여전히 미국 기술에 크게 의존하고 있습니다. 일본은 미국과의 협력을 통해 이 문제를 해결하려 하고 있고, 한국도 비슷한 상황입니다.
실제로 미국을 제외하고는 완전 소버린 AI를 달성한 국가는 존재하지 않습니다. 대부분의 국가가 최소 소버린 AI조차 확보하지 못한 상태입니다. 이는 소버린 AI가 이론적 개념이 아니라 현실적으로 매우 도전적인 목표임을 보여줍니다.
소버린 AI가 극도로 어려운 구조적 이유
AI 반도체 공급망의 복잡성과 집중도
소버린 AI 달성이 어려운 가장 근본적인 이유는 AI 반도체 공급망의 극도로 복잡하고 집중된 구조입니다. 최첨단 AI 칩 하나를 만들기 위해서는 설계(미국), 제조(대만/한국), 장비(네덜란드/일본), 소재(일본/독일) 등 전 세계의 특화된 기업들이 협력해야 합니다.
특히 ASML의 EUV 노광 장비는 전 세계에서 이 회사만이 제조할 수 있고, 한 대 가격이 2,000억원을 넘습니다. 이런 장비 없이는 최첨단 반도체 제조가 불가능하며, 이는 소버린 AI의 가장 큰 장벽이 됩니다.
더욱 심각한 것은 이런 공급망이 지정학적 동맹 관계와 밀접하게 연결되어 있다는 점입니다. 미국과 동맹국들이 핵심 기술을 통제하고 있어, 이들과 대립하는 국가가 독자적인 공급망을 구축하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝습니다.
기술 발전 속도의 비대칭성
두 번째 구조적 문제는 소프트웨어와 하드웨어 발전 속도의 근본적 비대칭성입니다. AI 알고리즘은 논문으로 발표되면 몇 주 안에 전 세계에서 재구현이 가능합니다. 오픈소스로 공개된 모델은 즉시 다운로드할 수 있습니다.
하지만 하드웨어는 완전히 다릅니다. 반도체 공장 건설에는 최소 5년이 걸리고, 공정 기술 개발과 양산 안정화에는 10년 이상이 필요합니다. 전문 인력 양성에도 수년이 소요되며, 이 모든 과정에서 막대한 자본 투자와 높은 실패 위험을 감수해야 합니다.
이런 시간 비대칭성은 소버린 AI 추진을 더욱 어렵게 만듭니다. 자체 기술 개발을 시작하는 순간부터 선두 주자와의 격차가 벌어지기 시작하고, 따라잡으려는 동안 목표는 계속 멀어져 갑니다.
CUDA 생태계의 네트워크 효과
세 번째 장벽은 CUDA 생태계의 강력한 네트워크 효과입니다. 전 세계 AI 개발자들이 지난 15년간 CUDA에 최적화된 코드를 작성해왔습니다. 모든 주요 AI 프레임워크가 CUDA를 기본으로 지원하고, 수많은 라이브러리와 도구들이 CUDA 환경에서 개발되었습니다.
새로운 하드웨어가 등장해도 이 거대한 소프트웨어 생태계와 호환되지 않으면 실용성이 크게 떨어집니다. 개발자들은 새로운 플랫폼으로 이주하는 비용과 학습 비용을 감당하기 어려워하고, 결국 기존 CUDA 환경을 선호하게 됩니다.
이는 전형적인 플랫폼 잠금 효과로, 기술적으로 우수한 대안이 있어도 전환 비용이 너무 크면 기존 플랫폼이 지배적 위치를 유지하게 됩니다. 소버린 AI를 위해서는 하드웨어뿐만 아니라 이런 소프트웨어 생태계까지 새로 구축해야 하는데, 이는 기술적으로나 경제적으로 엄청난 도전입니다.
제도적 장벽의 강화
마지막으로 각국의 수출 규제, 기술 표준, 조달 정책 등 제도적 변수들이 소버린 AI 달성을 더욱 어렵게 만들고 있습니다. 미국의 CHIPS Act는 자국 반도체 산업에 막대한 투자를 통해 기술 격차를 더욱 벌리고 있습니다. 동시에 중국을 겨냥한 수출 규제는 중국의 기술 발전을 의도적으로 지연시키고 있습니다.
국제 기술 표준 설정에서도 미국과 동맹국들이 주도권을 쥐고 있어, 다른 국가들이 독자적 기술을 개발해도 글로벌 시장에서 인정받기 어려운 구조입니다. 이런 제도적 장벽들이 기술적 장벽과 결합하여 소버린 AI 달성을 구조적으로 어렵게 만들고 있습니다.
우리나라의 현실적 소버린 AI 전략
한국의 현재 위치와 딜레마
한국은 소버린 AI 추진에 있어 독특한 위치에 있습니다. 메모리 반도체에서는 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있지만, AI 칩에서는 설계와 제조 모두 외국에 의존하고 있습니다. 소프트웨어 인재는 풍부하지만, 글로벌 AI 플랫폼에서는 주변적 위치에 머물고 있습니다.
하지만 한국이 가진 강점도 상당합니다. 삼성과 SK하이닉스의 HBM(고대역폭 메모리) 기술은 전 세계 시장의 일부분을 점유하고 있어, AI 하드웨어 생태계에서 핵심적인 위치를 차지하고 있습니다. 또한 첨단 패키징 기술, 데이터센터 냉각 기술, 전력 관리 기술에서도 상당한 경쟁력을 보유하고 있습니다.
고려 가능한 접근 방향들
한국의 현실을 고려할 때, 여러 가지 접근 방향을 검토해볼 수 있습니다. 완전 소버린 AI는 현재로서는 도전적인 목표로 보이지만, 상황에 따라 추진 가능성을 배제할 수는 없습니다. 다만 현실적으로는 우리의 강점을 활용한 단계적 접근이 더 실현 가능성이 높아 보입니다.
데이터-모델 중심 접근법입니다. 정부와 공공기관의 데이터를 국내에서 처리하고, 한국어 특화 모델을 자체 개발하는 것부터 시작하는 방안입니다. 이는 상대적으로 달성 가능해 보이면서도 소버린 AI의 기초를 다질 수 있는 방향으로 평가됩니다. 다만 이 접근법만으로는 하드웨어 의존성 문제를 근본적으로 해결하기 어려울 수 있습니다.
HBM 중심 하드웨어 전략도 있습니다. 삼성과 SK하이닉스의 HBM 기술을 중심으로 AI 하드웨어 생태계에서의 영향력을 확대하는 방안도 있습니다. HBM이 AI 칩의 성능을 좌우하는 핵심 부품인 만큼, 이 영역에서의 우위를 바탕으로 AI 하드웨어 가치사슬에서 더 큰 역할을 할 가능성이 있습니다. 하지만 HBM만으로는 전체 하드웨어 생태계를 좌우하기 어려울 수도 있습니다.
동맹망 협력도 중요한 전략입니다. 미국, 일본 등 기술 동맹국과의 협력을 통해 사실상의 소버린 AI를 구축하는 접근법입니다. 완전한 독립보다는 신뢰할 수 있는 파트너들과의 협력을 통해 AI 주권을 확보하는 방향입니다. 이 접근법의 장점은 현실적 달성 가능성이지만, 동맹국과의 관계 변화나 지정학적 변수에 취약할 수 있다는 한계가 있습니다.
복합적 접근의 필요성
실제로는 이런 접근법들을 복합적으로 추진하는 것이 현실적일 수 있습니다. 상황과 기회에 따라 우선순위를 조정하면서 다층적 전략을 구사하는 방안을 고려해볼 수 있습니다.
단기적으로는 데이터 주권 확보와 한국형 모델 개발에 집중하면서, 중장기적으로는 HBM 기술을 중심으로 한 하드웨어 생태계 확장을 추진할 수 있습니다. 동시에 기술 동맹국과의 협력 체계를 구축하여 급변하는 지정학적 환경에 대응하는 전략도 병행할 수 있을 것입니다.
변수와 불확실성
물론 이런 전략들도 많은 변수와 불확실성에 직면할 수밖에 없습니다. 기술 발전 속도, 지정학적 환경 변화, 글로벌 공급망 재편, 국내 정치적 우선순위 변화 등이 모두 전략의 실행에 영향을 미칠 수 있습니다.
특히 AI 기술의 급속한 발전은 현재의 전략적 가정들을 무의미하게 만들 수도 있습니다. 예를 들어, 양자 컴퓨팅 기반 AI나 뉴로모픽 칩 같은 새로운 기술이 등장하면 현재의 반도체 중심 전략이 재검토되어야 할 수도 있습니다.
지속적 전략 재평가의 필요성
따라서 고정된 전략보다는 상황 변화에 따라 유연하게 조정할 수 있는 적응적 접근이 필요할 것 같습니다. 정기적으로 기술 환경과 지정학적 상황을 재평가하고, 그에 따라 우선순위와 자원 배분을 조정하는 체계를 구축하는 것이 중요할 수 있습니다.
결국 소버린 AI는 고정된 목표가 아니라 지속적으로 추구해야 할 방향성으로 이해하는 것이 더 적절할 수 있습니다. 완벽한 독립보다는 '선택할 수 있는 능력'을 점진적으로 확대해나가는 과정으로 접근하는 것이 현실적인 방향일 것입니다.
현실적 소버린 AI의 길
DeepSeek 사건이 주는 교훈
DeepSeek R2 사건은 소버린 AI가 얼마나 달성하기 어려운 목표인지를 보여주었습니다. 중국처럼 강력한 국가 의지와 막대한 자원을 투입해도 단기간에 AI 주권을 확보하는 것은 불가능에 가깝다는 것이 드러났습니다.
하지만 이것이 소버린 AI 추진을 포기해야 한다는 의미는 아닙니다. 오히려 현실적이고 단계적인 접근이 필요하다는 교훈을 주고 있습니다. 완전한 독립보다는 핵심 영역에서의 자립 능력 확보, 신뢰할 수 있는 파트너와의 협력, 그리고 장기적 관점에서의 역량 구축이 현실적인 전략입니다.
한국형 소버린 AI의 방향
한국은 미국도 중국도 아닌 제3의 길을 모색해야 합니다. 완전한 독립은 현실적으로 불가능하지만, 핵심 영역에서의 자립 능력과 선택권을 확보하는 것은 가능합니다. HBM, 패키징, 시스템 최적화 등 우리가 강점을 가진 영역을 중심으로 AI 생태계에서 없어서는 안 될 파트너로 자리매김하는 것이 현실적인 전략입니다.
소버린 AI의 재정의
결국 소버린 AI는 완전한 독립이 아니라 '선택할 수 있는 능력'의 확보로 재정의되어야 합니다. 위기 상황에서도 최소한의 AI 서비스를 지속할 수 있는 능력, 외부 압력에 굴복하지 않고 자주적인 결정을 내릴 수 있는 능력, 그리고 신뢰할 수 있는 파트너들과 협력할 수 있는 능력이 진정한 AI 주권일 것입니다.
DeepSeek R2 사건은 이런 현실적 소버린 AI의 중요성을 다시 한번 확인시켜준 사례였습니다. 이제 우리는 이 교훈을 바탕으로 한국만의 소버린 AI 전략을 구체화해나가야 할 때입니다.
