[유미's 픽] "해외선 '통제'가 핵심"…독자 AI 기준 두고 국내선 '온도차'

최근 1차 평가 결과 발표 후 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(K-AI)' 사업을 둘러싼 논란이 해외 소버린 AI 논의와 대비되며 확산되고 있다. 우리나라는 '프롬 스크래치(from scratch)' 여부와 가중치 주권 등 기술적 독자성 기준을 둘러싸고 공방이 지속되고 있는 반면, 해외 주요국은 데이터 통제와 운용 주권을 중심으로 소버린 AI 전략을 전개하고 있다는 점에서 대조적인 모습을 보이고 있다. 20일 업계에 따르면 과학기술정보통신부가 지난 15일 'K-AI' 1차 평가 결과를 발표한 이후 ▲독자 AI모델과 해외 모델의 유사성 ▲외부 가중치 활용 범위 ▲독자성 판단 기준 등을 둘러싼 논쟁이 국내에서 불거졌다. 특히 네이버클라우드, NC AI가 1차 평가에서 탈락하면서 성능 경쟁을 넘어 '어디까지를 독자 AI로 볼 것인가'를 둘러싼 정책·기술적 논의가 본격화됐다는 평가가 나온다. 이번 논란은 특정 기업의 성패를 넘어 한국 독자 AI 정책이 해외 소버린 AI 사례와 비교해 기술적 출발점과 설계 주체성에 과도하게 초점을 맞췄기 때문으로 분석된다. 해외에선 '누가 통제하고 어디서 운용하느냐'를 주권의 핵심으로 삼는 반면, 한국은 '직접 만들었는가'를 기준으로 삼으면서 논쟁의 강도가 커진 것으로 보인다. 이는 해외 주요국의 소버린 AI 접근 방식과 비교하면 차이가 더욱 두드러진다. 우선 유럽연합(EU)은 미국 빅테크 의존을 줄이기 위해 데이터 주권과 규제(AI Act)를 중심으로 전략을 전개하고 있다. 또 오픈소스 모델을 활용하더라도 유럽 내 인프라에서 통제 가능하고 법·가치 체계에 부합한다면 주권을 확보한 것으로 보는 경향이 강하다. 일본은 자국어 특화 대형언어모델(LLM) 개발을 지원하는 한편, 글로벌 기업과의 협력을 통한 인프라 구축을 병행하는 전략을 택하고 있다. 인도, 아랍에미리트(UAE)는 한국처럼 미국·중국에 대한 기술 종속을 경계하면서도 독자성을 정의하는 방식에서 보다 유연하고 실용적인 접근을 취하고 있다. 특히 인도는 정부가 단일 '국가대표 모델'을 직접 설계하기보다 여러 민간 기업을 선정해 자국 언어와 산업 환경에 특화된 파운데이션 모델 개발을 지원하는 방식에 방점을 찍고 있다. 수십 개의 공용어와 복잡한 산업 구조를 가진 인도에서는 '밑바닥부터 코드를 만들었는지'가 아닌 인도어 데이터와 현지 산업 맥락을 얼마나 효과적으로 반영했는지가 독자성의 핵심 기준으로 작용한다. 또 해외 모델을 활용하더라도 인도의 언어·데이터로 재학습하고 실사용 가능한 형태로 고도화한다면 소버린 AI의 일환으로 인정하는 구조다. 이는 기술적 혈통보다는 데이터 주권과 현지 적합성을 중시하는 분위기다. UAE는 오픈소스를 통한 글로벌 주도권 전략으로 주목받고 있다. 이곳은 정부 산하 기술혁신연구소(TII)가 개발한 '팔콘(Falcon)' 시리즈 모델을 오픈소스로 공개해 전 세계 개발자들이 이를 개선·확장하도록 유도하고 있다. 이를 통해 팔콘은 사실상 글로벌 기술 표준 중 하나로 자리 잡게 됐다. 또 최근에는 중국 모델 '큐원(Qwen)' 등 외부 오픈 웨이트 모델을 참고해 성능을 보완한 모델도 공개하며 기술적 순수성보다 실용성과 확장성을 강조하는 전략을 이어가고 있다. 이는 기술적 순수성보다 확산성과 영향력을 주권의 요소로 보는 UAE식 접근을 보여준 것으로 평가받는다. 반면 한국의 소버린 AI 논쟁은 모델 개발의 출발점과 내부 구조에 대한 기술적 독자성으로 집중되고 있다. 앞서 정부는 공모 단계에서 해외 AI 모델을 단순 미세조정(fine-tuning)한 파생형 모델은 독자 AI로 인정하지 않겠다는 원칙을 제시한 바 있다. 또 이번 1차 평가에서는 사전학습(pre-training) 단계에서 핵심 가중치를 자체적으로 학습·갱신했는지 여부가 주요 판단 기준으로 적용된 것으로 알려졌다.이를 두고 일각에선 가중치 초기화 여부만으로 독자성을 단정하기는 어렵다고 지적했다. 토크나이저 설계, 학습 데이터 구성, 모델 아키텍처 변형 여부 등 복합적인 요소가 함께 고려돼야 하지만, 정부가 이를 제대로 반영했는지에 대해 의구심을 드러냈다. 이 과정에서 성능보다는 학습의 출발점과 가중치 통제 여부가 평가의 핵심 변수로 작용했다는 의견도 제기됐다. 업계에선 글로벌 오픈소스 생태계 활용이 일반화된 상황 속에 정부가 외부 모델 활용의 허용 범위와 독자성 기준을 사전에 충분히 공유하지 않았다는 점이 논쟁을 키웠다고 보고 있다. 업계 관계자는 "독자성이 곧 '모든 것을 혼자 만드는 것'을 의미하는 것은 아니다"며 "외부 기술을 활용하더라도 이를 통제하고 개조하며 장기적으로 유지할 수 있는 역량 역시 주권의 중요한 요소"라고 짚었다. 이어 "데이터의 질과 현지 최적화, 글로벌 생태계와의 호흡이 기술적 혈통 못지않게 중요해지고 있다"고 지적했다. 이와 함께 과기정통부의 역할에 대한 요구도 커지고 있다. 정부가 가중치 초기화 여부, 사전학습 수행 범위, 컴포넌트별 오픈소스 허용 기준 등을 보다 명확히 제시해 독자성 판단의 불확실성을 줄여야 한다고 봐서다. 또 기술적 순수성 중심의 단일 기준에서 벗어나, 실질적 통제 가능성과 활용도를 함께 평가하는 다층적 기준이 필요하다는 의견도 제기된다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 특정 기업의 탈락 여부를 넘어 한국이 AI 주권을 어떤 기준으로 정의하고 확보할 것인지에 대한 시험대가 되고 있다"며 "정부가 단순한 예산 집행자를 넘어 인도, UAE 처럼 유연하면서도 현실적인 방향성을 제시할 수 있을지가 향후 독자 AI 정책의 성패를 가를 핵심 변수가 될 것"이라고 전망했다.