OpenAI의 등장 이후, 거대 언어모델(LLM)은 더 이상 연구실의 프로젝트가 아닙니다. 개인의 업무, 기업의 업무 방식, 국가의 디지털 전략, 그리고 전 세계적인 산업의 구조까지 바꾸는 기반 기술이 되었습니다. 현재 글로벌 AI 생태계는 소수의 빅테크 기업이 파운데이션 모델을 개발하고, 전 세계 기업은 그 위에 서비스를 얹는 구조로 형성되어 있습니다.
분명 합리적인 선택이고, 빠르고 편리한 결과를 갖고 오지만, 한편으로는 질문이 남습니다.
우리는 플랫폼 위의 사용자에 머무를 것인가?
우리는 기반 기술을 갖고 있을 필요가 있는가?
‘독자 AI 파운데이션 모델’ 논의는 이 질문에서 출발합니다. 단순히 “우리도 모델을 만들자”가 아니라, AI 시대에 기술 주권과 독립적인 생존, 그리고 협상을 어떻게 할 것인가에 대한 고민입니다.
독자 모델을 추진하는 표면적 이유는 분명합니다.
1) 데이터 주권 확보
2) 국가 안보
3) 산업 생태계 육성
4) 글로벌 기술 종속 최소화
그러나 한 단계 더 들어가 보면, 핵심은 ‘자립’ 그 이상이라 생각됩니다.
AI는 단순 소프트웨어가 아닙니다. 메모리, GPU, 클라우드, 데이터 센터, 로봇, 데이터, 에니지와 인재까지 연결되는 종합 산업입니다. 파운데이션 모델을 보유한다는 것은 단순한 기술 역량이 아니라, 산업 체인의 중심에서 밀려나지 않는 것을 의미합니다.
우리는 완전한 기술 독립을 추구하는가?
아니면 글로벌 질서 속에서 생존력과 협상을 위한 최소한의 자격을 갖추려는 것인가?
두 목표는 비슷해 보이지만, 전략은 전혀 다릅니다. 독자 모델이 기술 폐쇄주의, 기술 민족주의가 되어서는 안 됩니다. 동시에 무조건적 종속은 협상력은 물론 경쟁력을 약화시킬 수 있습니다. 결국 균형의 문제입니다.
독자 AI 파운데이션 모델이 탁상공론, 혹은 상아탑 안에 갇힌 결과에 그치지 않으려면, 몇 가지 현실적 조건이 필요합니다.
① 인프라의 문제
AI 모델은 코드가 아니라 자본 집약적 산업입니다. 데이터 수집과 정제, GPU 수급, 데이터 센터, 전력 비용은 전략의 일부입니다. 인프라가 뒷받침되지 않으면 모델 개발은 선언에 그칠 가능성이 큽니다.
② 인재의 문제
세계적 수준의 연구 인력은 글로벌 시장에서 경쟁합니다. 단순히 “국가 프로젝트”라는 명분만으로는 충분하지 않습니다. 연구 인력에 대한 보상 체계와 충분한 연구의 자율성, 그리고 글로벌 협업 구조까지 설계되어야 합니다.
③ 시장의 문제
이렇게 국가 수준의 자원을 투입해서 만든 모델을 누가 사용할 것인가에 대한 질문입니다. 정부 납품용 모델에 머무를 것인지, 민간 기업이 실제 업무에 적용할 수 있는 수준까지 확장할 것인지에 따라 성공 여부는 달라집니다.
파운데이션 모델의 진짜 가치는 모델 자체가 아니라, 그 위에서 작동하는 산업 생태계에 있습니다.
독자 AI 모델 논의는 쉽게 감정적 구도로 흐를 수 있습니다.
“우리 기술을 지켜야 한다”는 당위와 “글로벌 모델을 쓰는 게 더 효율적이다”는 현실론이 충돌합니다.
기술 안에서도 무엇이 우리의 기술인지, 우리만의 기술이라고 할 수 있는 것이 있는지 충돌합니다.
중요한 것은 감정이 아니라, 전략입니다. 핵심은 어디까지를 내부 역량으로 가져가고, 어디까지를 외부와 협력할 것인가를 설계하는 일입니다. 정부가 독자 모델을 만든다고 해서 경쟁력이 자동으로 확보되지는 않습니다. 기업은 수요자로 머무를 것이 아니라, 생태계를 함께 설계하는 플레이어가 되어야 합니다.
AI 시대는 단순한 기술 도입의 시대가 아닙니다. 누가 기준을 만들고, 누가 의존하는지를 결정하는 구조의 시대입니다. 독자 AI 파운데이션 모델은 단순히 LLM 모델 하나를 만드는 것이 아니라, 이런 하드웨어, 데이터 센터, 인프라, 데이터와 인재, 그리고 시장까지 연결된 큰 그림 안에서 이해되어야 할 것입니다.
참고.
1) 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 공고. 2025.07.01. https://www.bizinfo.go.kr/sii/siia/selectSIIA200Detail.do?pblancId=PBLN_000000000111561
2) LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B. https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/K-EXAONE-236B-A23B
3) skt/A.X-K1. https://huggingface.co/skt/A.X-K1
4) upstage/Solar-Open-100B. https://huggingface.co/upstage/Solar-Open-100B
5) naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B. https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-32B
6) naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Omni-8B. https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Omni-8B
7) NC-AI-consortium-VAETKI/VAETKI. https://huggingface.co/NC-AI-consortium-VAETKI/VAETKI
8) 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 - 구글 뉴스. https://www.google.com/search?q=%EB%8F%85%EC%9E%90+AI+%ED%8C%8C%EC%9A%B4%EB%8D%B0%EC%9D%B4%EC%85%98+%EB%AA%A8%EB%8D%B8+%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8&tbm=nws