[딜사이트 변한석 기자] 네이버가 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 탈락 이후 소버린 AI 전략이 모델 경쟁에서 AI 인프라와 사업 적용 중심으로 재편되고 있다. 정부와 공공·국방 분야 AX 진행을 비롯해 AI 팩토리 구축을 추진하면서 소버린 AI 전략을 독자 모델에서 산업 적용 중심으로 이동시키고 있다는 해석이다.

독파모는 이재명 정부가 외산 인공지능(AI) 의존도를 낮추고 기술 주권 확보를 위해 실행한 프로젝트다. 네이버 자회사 네이버클라우드는 지난 1월 1차 평가에서 탈락했다. 중국 알리바바의 큐원 2.5 비전 및 음성 인코더 가중치 활용이 독자성 기준을 미충족했다는 게 탈락 이유다.

네이버는 독파모 탈락 이후 고도의 보안이 필요한 컴플라이언스 시장으로 사업 방향을 정교화하며 소버린 AI 돌파구를 마련했다. 최근에는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자가 방한하면서 기가외트(GW)급 초대형 글로벌 AI 팩토리 구축을 합의했다고 밝혔다. 양사는 아시아·태평양을 넘어 유럽·중동 시장까지 소버린 AI 인프라 생태계 확장할 방침이다. 또한 엔비디아는 자사의 네모트론과 네이버의 자체 데이터 학습 노하우를 결합해 하이퍼클로바X의 성능을 고도화하며 글로벌 확장을 추진할 계획이다.

이해진 네이버 이사회 의장은 “이번 협력을 통해 각 국가·지역이 독자적 소버린 AI 역량 구축할 수 있도록 구체적 대안을 제시할 수 있게 됐다”며 “네이버의 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약할 수 있는 계기를 마련했다”고 강조했다.

정부·공공 분야에서도 소버린 AI 확산에 나서고 있다. 대표적으로 한국은행은 지난 1월 네이버와 민관협력을 통해 금융·경제 특화 소버린 AI인 ‘BOKI’를 자체 구축했다. 네이버는 이 모델에 클라우드 인프라와 대형언어모델(LLM)을 제공했다. 본 사업은 소버린 AI와 망개선 사업을 최초로 동시에 추진한 것으로 알려졌다.

AX 분야에서 가장 난이도가 높은 국방 분야에도 진출한다. 네이버 자회사 네이버클라우드는 최근 국방 AX 전담조직을 꾸리고 국방 AI 구현방안을 공개했다. 특히 자체 멀티모달 AI ‘옴니(Omni)’ 모델과 구축형 클라우드 및 현장 밀착형 엔지니어 조직 FDE를 결합하는 것이 주된 계획이다. 또한 강력한 통제성이 필요한 국방 분야의 특성에 주목해 폐쇄망에서도 안전하게 운영 가능한 소버린 AI 체계를 핵심 비전으로 제시했다.

네이버 지도 역시 로컬 데이터 고도화로 ‘지도 주권’을 지키는 소버린 AI의 핵심 자산으로 평가된다. 네이버 지도에 축적된 국내 공간정보와 관심지점(POI) 데이터, 사업자 정보 등은 구글 등 해외 기업이 쉽게 접근할 수 없는 데이터 자산이다. 엔비디아와의 협력에도 네이버 지도의 자체 공간 모델링 및 거리뷰 데이터가 적극 활용될 예정이다. 네이버 관계자는 “소버린 AI는 데이터를 누가 보유하고 통제하느냐도 중요하다”며 “장기간 국내에서 축적한 데이터 경쟁력은 소버린 AI의 중요한 기반”이라고 설명했다.

이처럼 네이버의 소버린 AI 전략이 개별 모델 경쟁보다 데이터·인프라 기반의 산업 적용 중심으로 확장되고 있다. 업계에서는 독파모가 정부의 GPU나 데이터 지원이나 상징성 측면에서 의미가 있지만 네이버와 같은 IT 대기업 입장에서 독파모 프로젝트에 묶일 정도로 경제적 가치가 큰 사업은 아니라는 분석이 있다.

한 업계 관계자는 “독파모 탈락 이후 네이버는 파운데이션 모델 경쟁보다 AI 인프라 산업화로 전선을 이동시키는 모습을 보이고 있다”며 “파운데이션 모델 경쟁보다는 데이터센터, GPU 인프라, 국방·공공 분야 AX 등 사업에 역량을 집중하고 있다”고 했다.

또 다른 업계 관계자는 “네이버가 최근 독자 모델 대신 여러 산업 적용 중심 전략을 강화하고 있다”며 “이는 네이버의 소버린 AI 전략이 성공적으로 진화했다기보단 독자 모델 경쟁의 한계를 인정한 결과에 가깝다”고 주장했다.

네이버가 독자 AI 모델 경쟁과 별개로 실제 사업성과 고객 가치 창출에 더 집중한다는 뜻으로 풀이된다. 독파모와 같은 모델 개발 지원 사업보다 실제 시장에서 바로 활용 가능한 AI 인프라와 산업 적용 사례 확보하는 방향으로 이동하고 있다는 평가다. 업계 관계자는 이와 관련해 “현재 AI 산업 경쟁력은 글로벌 분업 구조에 의해 결정되고 있다”며 “이러한 환경에서 독자 모델 확보 여부 자체보다 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 핵심 경쟁력”이라고 설명했다.