소버린 AI, LLM vs AI 생태계

글로벌 AI 경쟁력을 위한 필수요건은 무엇일까?

새로운 정부는 글로벌 AI 패권 경쟁에서 주권 확립을 위해 집권 5년간 100조원을 투자(국비 30조와 지방비 5조, 민간 투자 유도 65조)한다고 발표했다. 투자 내역도 AI 데이터센터 인프라 외에도 인재 양성과 산업별 AX 지원과 공공 데이터 개방과 한국형 AI 파운데이션 개발에 이르기까지 전방위에 걸쳐있다. 또한 월 2만원 내외로 국민 AI 체험 확대와 AI 스타트업 육성을 위한 AI 바우처까지 전분야를 망라하고 있다. 그만큼 한국 AI 주권 확보를 통해 범국가적 AI 대전환에 진심으로 정책을 펼치겠다는 의지를 천명했다.

이중 특히 눈여겨 봐야 할 것은 한국산 LLM 개발에 대한 의지이다. 2025년 6월 20일 울산 전시컨벤션센터에서 이대통령은 'ChatGPT가 있는데 소버린 AI를 왜 개발하냐, 낭비다"라는 의견에 대해 '베트남에 쌀이 많이 생산되는데 우리가 왜 쌀농사를 짓느냐, 사 먹으면 되지'라는 비유를 들면서 AI 기술의 중요성을 강조했다. 즉, 한국형 LLM 개발의 중요성을 농사에 빗대어 설명한 것이다. 즉, AI 시대의 핵심 플랫폼이 LLM(초거대 언어모델)으로 전환되고 있는 흐름 속에서 한국 역시 국가가 나서서 독자적인 LLM 개발을 하기 위해 수 십조 이상의 투자를 해야 한다는 정책이 대두된 것이다.

하지만 이는 과거 운영체제(OS) 개발 실패 사례를 떠올리게 한다. 1990년대 이후 다양한 국가들이 OS 개발에 나섰지만 세계 시장을 장악한 것은 IBM의 DOS, 마이크로소프트의 Windows, 애플의 iOS, 구글의 Android 등 미국 기업들이었다. 한국의 티맥스OS나 중국의 Kylin OS는 정부 주도 하에 개발됐지만 시장의 외면을 받으며 제한적 성공에 그쳤다. 이유는 단순하다. OS는 단순한 기술이 아니라 글로벌 자본, 인재, 생태계가 결합된 플랫폼이기 때문이다. 긴 시간과 막대한 자금, 글로벌 개발자 및 사용자 커뮤니티가 뒷받침되지 않으면 성공은 어렵다.

이제 LLM은 과거의 OS를 넘어 국가 안보와 자국 산업 자강을 위한 핵심 기술로 대두되고 있다. LLM은 OS보다 더 넓고 깊고 높은 수준으로 전 산업, 국가 안보와 국방 그리고 국민 안전을 위한 핵심 기술로 하루가 다르게 그 중요성이 커져가고 있다. 그렇다보니 한국 역시나 독자적 LLM 개발에 대한 필연성을 강조하고 있다. 그런데 문제는 그런 한국산 LLM을 개발한다는 것이 실현 가능할까? LLM보다 덜한 OS조차도 자립하지 못했는데 더 어려운 LLM을 만들 수 있는 것일까?