[딜사이트 이다은 기자] 제21대 대통령 선거에 출마한 후보들이 앞다퉈 AI 산업 육성을 주요 공약으로 선언하고 있지만, 구체적인 실행 방식과 정책 철학은 부재하다는 지적이 잇따르고 있다. 특히 국가 주도 AI 전략의 핵심인 '소버린 AI(Sovereign AI)' 개념과 실현을 위한 인프라 문제 등 핵심 쟁점에 대한 깊이 있는 논의가 부족하다는 목소리가 높다.

지난 18일 열린 중앙선거방송토론위원회 주관 첫 TV토론에서 후보들은 'AI G3(세계 3대 AI 강국 진입)'이란 목표에 공감했다. 

이재명 후보는 AI 투자 100조원, '한국형 챗GPT' 개발, GPU(그래픽처리장치) 5만개 확보, 국가 AI 데이터 클러스터 조성 등을 공약했다. 김문수 후보는 100조원 규모 민관합동 펀드로 AI 유니콘을 육성하고, 차세대 반도체(HBM) 기술 개발 및 AI 인재 20만명 양성을 제시했다. 이준석 후보는 '압도적 데이터 자유'를 내세우며, 학습용 데이터 개방과 국내 LLM(대규모언어모델) 경쟁력 강화 기반 조성을 약속했다.

후보들의 공약은 정도의 차이는 있으나 국가가 인프라, 모델 개발 등 AI 사업을 주도한다는 면에서 '소버린 AI'와 맞닿아있다. 업계는 AI를 국가적 아젠다로 끌어올린 점은 긍정적으로 평가하면서도, 정작 현장에서는 이를 뒷받침할 정책 철학과 실행 기준이 부족하다는 점을 지적했다.

대표적인 쟁점은 '소버린 AI' 개념의 불명확성이다. 소버린 AI는 외산 기술에 의존하지 않고, 자국 내에서 독립적으로 운영하고 통제할 수 있는 인공지능 역량을 말한다. 특히 미국 빅테크들의 생성형 AI가 전 세계적으로 확산되면서 각국은 기술 주권을 지키기 위한 핵심 전략으로 이를 내세우고 있다.

하지만 국내에선 이 개념의 정의조차 제각각이다. 국가보다 기업 주도 하에 소버린 AI가 전개된 탓이다. 한 업계 관계자는 "어느 기업은 데이터부터 기술, 모델, 인프라까지 모두 자국에서 갖춰야 소버린이라고 말하는 반면, 다른 기업은 데이터 주권만 확보해도 소버린이라 주장한다"면서 "초기에는 그 나라의 문화나 특색을 학습한 LLM을 의미했지만 지금은 해석하는 쪽에 따라 의미가 달라지는 유동적 개념이 됐다"고 꼬집었다.

글로벌 주요 국가들은 각 나라의 실정에 맞는 소버린 AI의 개념과 실행 전략을 정립하고 있다. 프랑스는 정부 주도로 LLM 기업 미스트랄 AI(Mistral AI)를 육성, EU 법규(AI Act)에 기반한 투명하고 자율적인 AI 개발 체계를 운영 중이다. 중국은 '외산 완전 배제'를 목표로 ▲모델 ▲데이터 ▲인프라 ▲AI 반도체 등 모든 요소의 자립화를 추진하고 있다. 반면 일본은 기술 자립보다 '활용 우선'이라는 전략으로 오픈 소스를 활용하되 보안 등 거버넌스에 집중한 LLM 개발 프로젝트를 진행 중이다. 

반면 한국은 소버린 AI에 대한 철학적 방향이나 기준조차 부재한 상태다. 이는 정책 설계뿐 아니라 산업 지원에서도 기준 혼선을 낳고, 나아가 실행력 약화까지 초래할 수 있다는 지적이다.

정수환 숭실대학교 전자정보공학부 교수는 "소버린 AI는 반드시 새로운 파운데이션 모델을 직접 개발해야 한다기보다 기존 모델에 특화된 파인튜닝을 적용하는 방식도 논의되고 있다"며 "아랍에미리트 연합(UAE)처럼 자체 개발을 추진하다 한계에 부딪힌 사례를 참고해, 우리도 국가 현실에 맞는 전략적 접근이 필요하다"고 말했다.

기업 주도의 물리적 인프라 확보도 문제점으로 꼽힌다. 업계에 따르면 현재 국내 보유 GPU는 약 2000개(H100) 정도로 추산되나, 이는 CSP(클라우드서비스제공) 기업 혹은 AIDC 사업을 추진 중인 통신사들이 자체적으로 확보한 물량이다. 국가 주도 인프라로 분류되는 광주 AI 데이터센터와 대구 PPP(민관협력형) 데이터센터의 경우도 실제 GPU 등 서버는 NHN클라우드, KT클라우드, 삼성SDS 등 민간 클라우드 사업자가 보유한 장비를 국가가 임차하는 방식으로 운영되고 있는 실정이다.

최근 정부에서는 2027년을 목표로 '국가 AI 컴퓨팅 센터(SPC)' 건립과 함께 올해 GPU(H200B200) 1만장, 내년 상반기 8000장 확보를 추진 중이다. 컴퓨팅센터 완공 전 GPU 물량을 빠르게 확보해 수요에 대응하겠다는 취지다. 해당 GPU는 국가 AI 컴퓨팅 센터에 참여하는 클라우드 기업을 선정해 물량을 배분할 계획이다.

업계 관계자는 "최근 GPU의 성능이 고도화 됨에 따라 감가상각 기간이 5년에서 3년 주기로 줄고 있다"며 "정부가 나서서 GPU를 확보한다면 비용 부담이 줄어 기업 입장에서는 관심을 갖고 보고 있다"고 말했다. 이어 "GPU 확보 이후 이를 가동할 수 있는 시설, 전력 공급 계획들까지 차기 정부가 소화해야 할 것"이라고 덧붙였다.

데이터 인프라 규제 역시 풀어야 할 숙제 중 하나다. 소버린 AI가 가능하려면 AI 학습에 필요한 양질의 대규모 데이터를 수집·정제·운영할 수 있는 구조와 이를 통제할 수 있는 국가적 역량이 필수적이라는 점이 거론된다.

AI 전문가는 "규제를 완화해 다량의 데이터 학습을 시킨다면 양질의 LLM이 탄생할 수 있겠지만 정보 침해라는 부작용도 발생한다"며 "정부 역시 무조건적인 요구만을 하기에도 쉽지 않아 정부와 기업 간 합의가 필요한 작업"이라고 설명했다.