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권무혁 인투월드테크놀러지 대표이사/한국인공지능산업협회 창립멤버

[투데이에너지] 전 세계가 인공지능(AI)을 국가 전략의 핵심으로 삼으면서, 미국·유럽은 민간 주도의 초거대 모델을, 중국은 국가 주도형 AI 산업을 앞세운 경쟁에 나서고 있다. 이러한 흐름 속에서 부상한 개념이 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’다. 각국 정부가 안보와 경제적 자율성을 이유로 공공 재원을 투입해 AI 데이터센터와 국가 차원의 대규모 언어모델(LLM) 역량을 확보하려는 움직임으로, 자유무역과 개방 생태계 중심의 질서가 기술 패권과 공급망 리스크 관리 중심으로 재편되는 과정에서 등장한 정책적 대응이다. 첨단 AI 기술을 보유한 소수 국가나 글로벌 빅테크기업에 대한 과도한 의존이 가격·접근성·정책 결정에서 불리하게 작용할 수 있다는 우려가 배경이다.

그러나 제약도 만만치 않다. GPU 중심의 AI 하드웨어 성능이 빠르게 고도화되면서, 데이터센터 설계와 투자 결정이 완공 시점에 이미 이전 세대로 평가받는 사례도 나타난다. 국내에서 2024년 전후 구축된 일부 공공 AI 데이터센터의 노후화 우려 역시 이러한 기술 변화 속도와 무관하지 않다.

그럼에도 국가 차원의 AI 인프라가 지니는 전략적 의미는 여전히 크다. 첫째, 핵심 데이터 주권을 확보함으로써 개인정보와 산업 기밀을 외부 의존 없이 관리·보호할 수 있다. 둘째, 행정·국방·보건 등 공공부문의 안정적인 수요는 일정 수준의 활용률을 보장해 AI 생태계의 기초 체력을 유지하는 데 기여한다. 셋째, 지정학적 갈등이나 규제 변화로 해외 클라우드 접근이 제한될 경우에도 자체 모델과 인프라를 통해 최소한의 기능을 유지하며 위기 대응이 가능하다. 넷째, 자국의 법·윤리·보안 기준에 부합하는 AI 운영 원칙을 직접 설계·적용함으로써 사회적 신뢰를 높일 수 있다. 모델 개발부터 소프트웨어에 이르는 전 주기 경험이 산업 경쟁력으로 축적될 수 있다는 점도 장점이다.

하지만 ‘방어선’을 갖췄다고 해서 그것이 곧바로 ‘해결책’은 아니다. 첫째, AI 하드웨어의 기술 교체 주기가 1~2년 단위로 짧아 초기 투자 자산이 충분히 활용되기도 전에 경쟁력이 약화될 수 있다. 둘째, 전력·냉각·네트워크 등을 포함한 총소유비용(TCO)은 규모의 경제를 갖춘 글로벌 하이퍼스케일러에 비해 상대적으로 불리할 수 있다. 셋째, 하드웨어 투자만으로는 고급 인재 확보와 데이터 품질 격차를 해소하기 어렵다. 넷째, ‘자국 모델’ 중심 전략이 커질 경우, 글로벌 연구 협력과 오픈소스 혁신 흐름에서 고립 위험이 있다. 외산 기술 의존도가 커지면, 소버린 AI의 취지가 약화될 수 있다. 다섯째, 빠른 기술 변화에 유연하게 대응하지 못하면, 장비 세대교체 과정에서 프로젝트가 지연되거나 비효율이 발생할 가능성도 있다.

따라서 ‘무조건적 구축’이 아니라, 핵심 기밀업무와 민감 데이터는 국가 데이터센터에서 관리하고, 범용연산과 비핵심 서비스는 민간 클라우드와 병행하는 ‘유연한 주권’ 전략이 요구된다.

데이터 품질과 거버넌스 정비 역시 핵심과제다. 공공·산업 데이터를 표준화하고, 비식별화와 동의 관리체계를 강화해야 AI 활용에 대한 신뢰가 제고된다. 에너지 인프라 측면에서도 재생에너지 연계, 고효율 냉각 기술, 열 회수 시스템 등을 도입하면 탄소 배출과 운영비를 함께 줄일 수 있다. 우방국과의 협력을 통해 모델 검증 및 보안 표준을 공동으로 마련하고 상호운용성을 확보한다면, 완전한 고립이 아닌 ‘신뢰가능한 상호 의존’이라는 대안 모색도 가능하다.

특히 중요한 것은 성과 중심의 투명한 거버넌스다. 예산 집행과 사업 성과는 명확한 지표에 따른 평가, 외부 전문가 검증, 사전 수요 조사를 통해 정치적 판단에 따른 과잉 투자를 예방하는 최소한의 안전장치가 된다.

국민의 세금으로 추진되는 AI 주권 실효성은 하드웨어 규모가 아니라, 얼마나 유연하고 지속 가능한 전략으로 관리되느냐에 달려 있다.

출처 : 투데이에너지(https://www.todayenergy.kr/)