앤트로픽의 최신 AI 모델 미토스(Mythos) 5와 페이블(Fable) 5가 출시 사흘 만에 미국 정부의 수출통제 조치로 해외 사용자 접근이 차단됐다. 어제까지 쓸 수 있었던 최고 성능 AI가 하루 만에 손에서 사라지는 경험을 국내 개발자와 기업들이 실시간으로 겪으면서, 오랫동안 실효성 논쟁에 묻혀 있던 소버린 AI(Sovereign AI) 담론이 다시 수면 위로 부상하고 있다.
이번 사건에서 충격적인 것은 차단의 속도와 전면성이었다. 미국 정부는 국가 안보를 명분으로 자국 기업의 의사와 무관하게 전 세계 어느 지역으로든 하루 만에 접근을 끊을 수 있다는 것을 실증해 보였다. 우방국 관계 여부와 상관없이, 해당 도구의 생사여탈권이 다른 나라 정부에 있다는 현실이 이번 사태를 통해 분명해졌다. 사이버 보안 취약점을 즉시 탐지하고 익스플로잇을 만들어낸다는 미토스의 능력을 기대했던 국내 보안 연구자나 기업들로서는 예고도 없이 도구를 빼앗긴 셈이다.
미국의 최첨단 전투기 수출 정책이 종종 비유로 사용된다. F-22 랩터는 세계 최강의 전투기로 꼽히지만, 미국은 동맹국에도 판매하지 않는다. 동맹국조차 한 세대 아래 기종인 F-35를 통해 군사력 격차가 유지되는 구조를 허용하는 셈이다. AI도 유사한 경로를 걷고 있다는 우려가 커지고 있다. 가장 고성능의 모델은 미국 내에서만, 혹은 미국이 명시적으로 허용한 일부 기관만 사용할 수 있고, 나머지 국가는 한 단계 아래 모델로 만족해야 하는 구조가 현실화될 수 있다.
이 문제가 군사력 격차와 다른 이유는 AI의 활용 범위가 산업 전반에 걸쳐 있기 때문이다. 신약 후보물질 설계, 반도체 공정 결함 탐지, 사이버 공격 방어처럼 특정 AI 능력의 유무가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 나누는 영역이 빠르게 늘고 있다. 한국 기업들이 글로벌 시장에서 미국·중국 기업과 경쟁하는 상황에서, 전자는 접근 가능한 최고 성능 AI를 쓰고 후자는 제한된 모델만 쓸 수 있다면, 이 기술 격차가 비즈니스 경쟁력 격차로 그대로 이어질 수 있다는 점에서 사안의 무게가 다르다.
한국 정부는 이미 소버린 AI 목표를 설정하고 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업을 추진 중이며, 엔비디아로부터 GPU 26만 장 확보 약속을 받아낸 것으로 알려졌다. 그러나 이 수준의 계획만으로 실질적인 AI 주권이 확보된다고 보는 시각은 많지 않다. 모델 하나를 만드는 것과 다양한 산업 수요에 대응할 수 있는 생태계를 갖추는 것은 전혀 다른 차원의 과제이기 때문이다. 비용 효율성 면에서 해외 AI를 빌려 쓰는 것이 더 저렴하고 성능도 높다는 현실은 변하지 않는다. 다만 이번 사태는 그 효율성 계산에 공급 차단 리스크라는 항목을 추가해야 한다는 점을 명확히 했다.
국제적으로도 비슷한 움직임이 동시에 진행 중이다. 인도의 릴라이언스 인더스트리스는 무케시 암바니 회장이 직접 나서 자국이 AI의 단순 소비자가 아닌 주체가 돼야 한다는 기조 아래 자국 기반 AI 서비스를 공격적으로 확장하고 있다. 유럽연합은 AI법과 함께 역내 AI 역량 구축을 위한 대규모 투자 계획을 추진하고 있다. 이는 소버린 AI가 한국만의 고민이 아닌 글로벌 기술 주권 재편 과정의 일부임을 보여준다. 릴라이언스의 AI 내재화 전략은 이 맥락에서 참조할 만한 사례다.
소버린 AI 전략에 대한 시각은 여전히 엇갈린다. 한쪽에서는 글로벌 기업들과의 성능 격차가 워낙 크고 투자 규모도 비교할 수 없어, 자체 모델 개발에 집중하기보다 산업용 솔루션이나 피지컬 AI 등 특화 분야에 역량을 집중하는 것이 현실적인 전략이라는 주장이 여전히 설득력을 갖는다. 반면 이번 사태는 비용 효율성 논리만으로는 충분하지 않다는 점, 즉 최고 성능 AI를 원할 때 돈만 내면 쓸 수 있다는 가정이 더 이상 유효하지 않다는 점을 상기시킨다. 기반 기술에 대한 통제권 부재는 장기적으로 기술 안보와 산업 경쟁력 모두에 영향을 미칠 수 있다.
이 논의에서 균형 있게 살펴야 할 점은 소버린 AI가 반드시 ‘처음부터 끝까지 자체 개발’을 의미하지 않는다는 것이다. 오픈소스 모델의 활용, 파운데이션 모델의 파인튜닝·도메인 특화, 국내 데이터를 활용한 특수 목적 모델 개발, 클라우드 인프라의 국내화 등 다양한 스펙트럼이 존재한다. 전략의 핵심은 “무엇을 자체적으로 보유해야 차단되어도 핵심 기능을 유지할 수 있는가”를 명확히 정의하는 것이며, 모든 것을 자체 개발하는 것은 비현실적이므로 어느 레이어에서 의존성을 끊을 것인지 전략적 선택이 필요하다.
한국 산업의 구체적 맥락에서 보면 의존성의 무게가 불균등하다는 점도 중요하다. 범용 생산성 도구로 AI를 쓰는 기업과, AI의 특정 추론 능력이 핵심 제품 경쟁력과 직결되는 기업은 차단 리스크의 크기가 전혀 다르다. 보안, 바이오, 반도체 설계처럼 고성능 모델에 의존도가 높은 분야는 대안 확보 시급성이 크고, 범용 업무 자동화에 AI를 활용하는 경우는 상대적으로 대체 가능성이 높다. 따라서 소버린 AI 전략도 분야별로 우선순위를 다르게 설정하는 레이어드 접근이 필요하다는 판단이 설득력을 얻는다. 한국 AI 정책과 GPU 인프라 투자 흐름을 보면 하드웨어 확보에 집중하는 현재 기조가 이 레이어드 전략과 얼마나 정합적인지도 함께 검토할 필요가 있다.
수출통제는 미토스 사례로 끝나지 않을 가능성이 크다. 미국의 AI 수출통제 체계는 행정부의 판단에 따라 대상과 범위가 언제든 변경될 수 있는 구조다. 오늘 허용된 모델이 내일의 기준에서는 통제 대상이 될 수 있다는 불확실성 자체가 산업 의사결정에 영향을 미친다. 이 불확실성을 헤징하는 방식, 즉 어떤 기술을 반드시 자체 보유하고 어떤 기술은 외부 의존을 허용할지의 결정이 기업과 국가 모두에게 필요한 전략 과제가 되고 있다.
소버린 AI 논의가 실효성을 갖추려면 정부 주도의 선언적 목표와 별개로 기업과 연구기관이 실제로 어떤 역할을 분담할 것인지 구체화할 필요가 있다. 현재까지 국내 논의는 파운데이션 모델 자체 개발의 필요성 여부에 집중돼 있지만, 더 중요한 질문은 자체 모델이 있다고 해서 수출통제와 같은 외부 충격을 실질적으로 흡수할 수 있는 산업 생태계가 갖춰지느냐다. 학습 데이터, 평가 인프라, 추론 서빙 기술, 도메인 특화 파인튜닝 역량이 함께 내재화되지 않으면 모델 하나만 보유해도 실질적 자립도는 낮다고 봐야 한다. 이 관점에서 소버린 AI 전략은 단일 모델 개발 프로젝트가 아니라 기술 공급망 전반에 대한 중장기 설계로 접근해야 한다는 판단이 타당하다.
AI 기술 접근의 지정학적 위험이 이번처럼 가시화될수록, 기업과 정부 모두 공급 다변화 전략을 병행할 필요성도 커진다. 미국 기업 의존도를 낮추는 한 가지 경로로 유럽의 오픈소스 기반 모델이나 국내 파인튜닝 모델을 활용하는 방안이 있고, 중국산 AI를 활용하는 것은 또 다른 지정학적 위험을 내포하기 때문에 현실적 선택지로 보기 어렵다. 결국 가장 현실적인 방향은 미국산 최신 모델 접근이 허용될 때 최대한 활용하면서, 동시에 핵심 기능을 내재화하는 이중 전략을 유지하는 것이다. 소버린 AI가 옳은 방향인지 아닌지를 다투는 단계는 이제 지났다는 판단이 설득력을 얻고 있으며, 관건은 독자 파운데이션 모델 개발과 GPU 확보를 넘어 어떤 기술 역량을 언제까지 어떤 방식으로 내재화할지 실행 가능한 로드맵을 구체화하는 일이다.
