소버린(Sovereign) AI란 무엇이며 핵심인프라 과제와 한국의 현 시점
소버린(Sovereign) AI란 무엇이며 핵심인프라 과제와 한국의 현 시점
소버린 AI (Sovereign AI): '주권(Sovereign)'과 AI의 합성어입니다.빅테크 기업에 의존하지 않고, 국가가 자체적인 데이터와 인프라를 활용해 구축한 독립적인 인공지능 역량을 의미합니다.
소버린 AI는 한 국가 또는 조직이 인공지능(AI) 기술과 데이터를 외부에 의존하지 않고, 자체 인프라와 시스템을 통해 개발·운영하는 AI 체계를 의미합니다.
소버린 AI는 한 국가 또는 조직이 인공지능(AI) 기술과 데이터를 외부에 의존하지 않고, 자체 인프라와 시스템을 통해 개발·운영하는 AI 체계를 의미합니다.
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| 소버린(Sovereign) AI란 무엇이며 핵심인프라 과제와 한국의 현 시점 |
구체적으로, 소버린 AI는 다음 세 가지 핵심 요소를 포함합니다.
⭕데이터 주권(Data sovereignty): AI에 필요한 데이터가 자국 내에 저장되고, 그 저장·처리·관리 권한이 내부에 있다는 것⭕인프라 자율성(Infrastructure autonomy): 컴퓨팅 자원, 서버, 클라우드, 하드웨어 등이 외국 기업이나 해외 인프라가 아닌 국내(또는 조직 자체) 인프라에서 운영된다는 것
⭕거버넌스 및 정책 통제(Governance & control): AI 모델 설계, 운영, 규제, 윤리, 법제도 등도 자국 또는 조직의 가치와 규범, 법률에 따라 관리된다는 것
즉, 소버린 AI는 단순히 “AI를 쓰는 것”이 아니라 “누가, 어디서, 어떻게 AI를 관리하고 통제하느냐”까지 포괄하는 개념입니다
소버린 AI (Sovereign AI) 기본 설명
'소버린 AI(Sovereign AI)'는 최근 기술 및 지정학적 논의에서 중요하게 다루어지는 개념입니다. 쉽게 말해, 국가나 정부가 자국의 가치, 법률, 안보 이익에 부합하도록 통제하고 소유하는 인공지능 능력을 의미합니다.1. 주요 정의 및 배경
정의: 특정 국가가 AI 모델, 데이터, 컴퓨팅 인프라(하드웨어)의 전 과정을 자국 영토 내에서 구축하고 통제할 수 있는 주권을 확보하는 것을 목표로 합니다.배경:
지정학적 경쟁: 미국, 중국 등 주요 AI 강국에 대한 기술적 종속성을 줄이고, AI 분야에서 국가 경쟁력을 확보하려는 노력에서 시작되었습니다.
데이터 주권 및 안보: 민감한 국가 및 국민 데이터가 해외 기업의 AI 모델 학습에 사용되거나, 해외 서버에 저장되어 유출되거나 통제 불가능해지는 것을 막기 위함입니다.
2. 핵심 구성 요소
소버린 AI를 구축하고 유지하는 데 필요한 핵심 요소는 다음과 같습니다.| 요소 | 설명 | 중요성 |
| 데이터 주권 (Data Sovereignty) | AI 학습 및 운영에 사용되는 국가 및 국민 데이터가 자국 법률 및 규제에 따라 처리되고 보호됩니다. | AI 모델이 자국 가치와 맥락을 반영하며, 데이터 유출 위험을 최소화합니다. |
| AI 모델 주권 (Model Sovereignty) | 국가가 자체 AI 모델을 개발하거나 통제할 수 있는 능력을 보유합니다. 해외 거대 기술 기업(Big Tech)에 의존하지 않습니다. | 국가 안보, 공공 서비스 등 핵심 분야에 맞춤형 AI를 적용할 수 있습니다. |
| 컴퓨팅 인프라 (Compute Infrastructure) | AI 모델 학습 및 운영에 필요한 슈퍼컴퓨터, 반도체(칩), 데이터 센터 등의 하드웨어를 자국 내에 구축하고 운영합니다. | 외부의 공급망 중단이나 기술 통제 위험 없이 AI 능력을 지속적으로 유지할 수 있습니다. |
소버린 AI (Sovereign AI) 기본 설명
'소버린 AI(Sovereign AI)'는 최근 기술 및 지정학적 논의에서 중요하게 다루어지는 개념입니다. 쉽게 말해, 국가나 정부가 자국의 가치, 법률, 안보 이익에 부합하도록 통제하고 소유하는 인공지능 능력을 의미합니다.1. 주요 정의 및 배경
정의: 특정 국가가 AI 모델, 데이터, 컴퓨팅 인프라(하드웨어)의 전 과정을 자국 영토 내에서 구축하고 통제할 수 있는 주권을 확보하는 것을 목표로 합니다.배경:
지정학적 경쟁: 미국, 중국 등 주요 AI 강국에 대한 기술적 종속성을 줄이고, AI 분야에서 국가 경쟁력을 확보하려는 노력에서 시작되었습니다.
데이터 주권 및 안보: 민감한 국가 및 국민 데이터가 해외 기업의 AI 모델 학습에 사용되거나, 해외 서버에 저장되어 유출되거나 통제 불가능해지는 것을 막기 위함입니다.
2. 핵심 구성 요소
소버린 AI를 구축하고 유지하는 데 필요한 핵심 요소는 다음과 같습니다.| 요소 | 설명 | 중요성 |
| 데이터 주권 (Data Sovereignty) | AI 학습 및 운영에 사용되는 국가 및 국민 데이터가 자국 법률 및 규제에 따라 처리되고 보호됩니다. | AI 모델이 자국 가치와 맥락을 반영하며, 데이터 유출 위험을 최소화합니다. |
| AI 모델 주권 (Model Sovereignty) | 국가가 자체 AI 모델을 개발하거나 통제할 수 있는 능력을 보유합니다. 해외 거대 기술 기업(Big Tech)에 의존하지 않습니다. | 국가 안보, 공공 서비스 등 핵심 분야에 맞춤형 AI를 적용할 수 있습니다. |
| 컴퓨팅 인프라 (Compute Infrastructure) | AI 모델 학습 및 운영에 필요한 슈퍼컴퓨터, 반도체(칩), 데이터 센터 등의 하드웨어를 자국 내에 구축하고 운영합니다. | 외부의 공급망 중단이나 기술 통제 위험 없이 AI 능력을 지속적으로 유지할 수 있습니다. |
3. 소버린 AI의 목표
⭕기술적 독립: 해외 기술 기업에 대한 의존도를 낮추고, 독자적인 AI 생태계를 구축합니다.⭕안보 강화: 군사, 정보, 국가 핵심 인프라 등 민감한 영역에서 AI 사용 시 발생할 수 있는 외부 통제 및 간섭 위험을 제거합니다.
⭕경제적 기회 창출: 자국 내 AI 산업을 육성하고, 새로운 경제 성장 동력을 확보합니다.
⭕가치 및 윤리 반영: AI 모델이 자국의 문화적, 윤리적, 법적 가치에 맞게 개발되고 운영되도록 보장합니다.
소버린 AI는 단순히 기술을 확보하는 것을 넘어, 국가 안보와 경제, 가치관이 융합된 전략적 목표라고 이해하시면 되겠습니다.
소버린 AI 구축을 위한 핵심 인프라 구성 요소
소버린 AI(Sovereign AI)를 실현하기 위해서는 단순히 소프트웨어 모델만 필요한 것이 아니라, 국가적 통제와 독립성을 보장하는 물리적, 논리적 인프라 전체를 자국 내에 구축하고 운영해야 합니다.소버린 AI 인프라의 핵심 구성 요소는 크게 세 가지 계층으로 나누어 설명 할 수 있습니다.
1. 컴퓨팅 자원 (Compute Resources)
AI의 두뇌 역할을 하며, 가장 핵심적인 물리적 인프라입니다. 해외 의존도를 낮추고 안정적인 AI 역량을 확보하는 데 필수적입니다.고성능 컴퓨팅 센터 (HPC / AI 데이터센터):
대규모 AI 모델(LLM 등)을 학습하고 추론하는 데 필요한 슈퍼컴퓨팅 자원을 집적한 시설입니다.
GPU (Graphic Processing Unit) 및 NPU (Neural Processing Unit): 대규모 병렬 연산에 최적화된 AI 반도체를 대량으로 확보하고 운영하는 것이 핵심입니다. 해외 기업 의존도를 줄이기 위해 국산 AI 반도체(NPU) 개발 및 적용이 중요한 과제입니다.
국가 AI 클라우드: 정부 및 공공기관, 국내 기업 및 연구기관이 자국 법규를 준수하면서 안전하게 AI 자원을 활용할 수 있도록 제공되는 클라우드 환경입니다.
데이터 스토리지 및 네트워크:
AI 학습에 필요한 대규모 데이터셋(TB/PB 단위)을 저장하고 초고속으로 접근할 수 있는 저장 공간 및 이를 연결하는 고대역폭 네트워크가 필수입니다.
데이터 유출 방지를 위한 물리적 보안과 접근 제어가 철저해야 합니다.
2. 데이터 및 플랫폼 (Data & Platform Layer)
AI 모델을 구축하고 운영할 수 있도록 지원하는 논리적 기반입니다.국가 주도 데이터셋 (Sovereign Data Lake/Data Hub):
공공 데이터, 산업 데이터, 학술 데이터 등 AI 학습에 필수적인 고품질의 자국어 및 자국 상황에 특화된 데이터를 수집, 가공, 저장하는 저장소입니다.
데이터 주권 확보를 위해 데이터의 현지화(Data Localization) 및 거버넌스 체계를 확립하여, 데이터가 자국 법률과 윤리 기준에 따라 활용되도록 보장합니다.
AI 개발 및 운영 플랫폼 (MLOps Pipeline):
AI 모델의 개발, 학습, 테스트, 배포, 모니터링 및 업데이트 전 과정을 자동화하고 관리하는 소프트웨어 환경입니다.
모델의 무결성과 보안을 유지하며, 국산 및 외산 모델을 혼합하여 사용할 수 있는 유연한 파이프라인 구축이 중요합니다.
파운데이션 모델/LLM:
국가 전략적 관점에서 개발되거나 통제가 가능한 **자체 초거대 언어 모델(LLM)**을 확보하여, 외부 종속성을 줄입니다.
AI 반도체 기술 자립: GPU와 NPU 등 핵심 AI 칩 설계 및 제조 기술에 대한 자립 능력을 확보하여, 해외 공급망 리스크에 대비합니다.
AI 전문 인력 양성: AI 모델 개발자, 인프라 운영자, 데이터 엔지니어 등 AI 생태계 전반을 아우르는 국가 핵심 인재를 양성하고 유치합니다.
법적/윤리적 거버넌스: AI의 개발과 활용이 자국의 법률, 문화, 윤리적 기준에 부합하도록 명확한 제도적 장치를 마련하고, 기술과 제도가 함께 발전하는 환경을 조성합니다.
이러한 인프라가 유기적으로 통합되어야 비로소 국가 안보, 공공 서비스, 산업 경쟁력 등 다양한 분야에서 소버린 AI의 역량을 발휘할 수 있습니다.
공공 데이터, 산업 데이터, 학술 데이터 등 AI 학습에 필수적인 고품질의 자국어 및 자국 상황에 특화된 데이터를 수집, 가공, 저장하는 저장소입니다.
데이터 주권 확보를 위해 데이터의 현지화(Data Localization) 및 거버넌스 체계를 확립하여, 데이터가 자국 법률과 윤리 기준에 따라 활용되도록 보장합니다.
AI 개발 및 운영 플랫폼 (MLOps Pipeline):
AI 모델의 개발, 학습, 테스트, 배포, 모니터링 및 업데이트 전 과정을 자동화하고 관리하는 소프트웨어 환경입니다.
모델의 무결성과 보안을 유지하며, 국산 및 외산 모델을 혼합하여 사용할 수 있는 유연한 파이프라인 구축이 중요합니다.
파운데이션 모델/LLM:
국가 전략적 관점에서 개발되거나 통제가 가능한 **자체 초거대 언어 모델(LLM)**을 확보하여, 외부 종속성을 줄입니다.
3. 기술 및 인력 (Ecosystem & Talent)
인프라를 지속 가능하게 발전시키는 무형의 요소입니다.AI 반도체 기술 자립: GPU와 NPU 등 핵심 AI 칩 설계 및 제조 기술에 대한 자립 능력을 확보하여, 해외 공급망 리스크에 대비합니다.
AI 전문 인력 양성: AI 모델 개발자, 인프라 운영자, 데이터 엔지니어 등 AI 생태계 전반을 아우르는 국가 핵심 인재를 양성하고 유치합니다.
법적/윤리적 거버넌스: AI의 개발과 활용이 자국의 법률, 문화, 윤리적 기준에 부합하도록 명확한 제도적 장치를 마련하고, 기술과 제도가 함께 발전하는 환경을 조성합니다.
이러한 인프라가 유기적으로 통합되어야 비로소 국가 안보, 공공 서비스, 산업 경쟁력 등 다양한 분야에서 소버린 AI의 역량을 발휘할 수 있습니다.
소버린 AI가 기업과 사회에 미치는 영향 분석
소버린 AI(Sovereign AI)의 구축은 단순한 기술 확보를 넘어, 국가 안보, 경제 경쟁력, 사회 질서 전반에 걸쳐 광범위하고 심층적인 변화를 가져올 것으로 전망됩니다. 긍정적 영향과 함께 극복해야 할 과제들도 존재합니다.1. 기업(Business)에 미치는 영향
| 관점 | 긍정적 영향 (기회) | 부정적 영향 (위험 및 과제) |
| 데이터 활용 및 보안 | 데이터 주권 및 규제 준수 강화: 자국 법률(GDPR 등) 및 규제에 완벽하게 부합하는 환경에서 민감한 데이터를 안전하게 처리하고 AI를 개발할 수 있어, 법적 리스크를 줄입니다. (특히 금융, 의료 등 규제 산업) | 시장 진입 장벽 및 비용 증가: 자체 인프라 및 모델 구축에 막대한 초기 **투자 비용(GPU, 데이터센터)**이 발생하며, 기술 경쟁력 확보가 늦어질 수 있습니다. |
| 경쟁력 및 혁신 | 산업 특화 AI 모델 개발: 한국어, 한국 문화, 그리고 제조/금융/헬스케어 등 국내 산업 환경에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하여 생산성 및 경쟁력을 높일 수 있습니다. | 글로벌 표준 및 호환성 문제: 폐쇄적인 환경은 글로벌 빅테크 기업의 선도적인 기술 혁신 속도를 따라가기 어렵게 만들고, 기술 고립(디지털 갈라파고스) 우려를 낳습니다. |
| 공급망 및 자립 | 기술 종속성 완화 및 안정성 확보: 해외 클라우드 및 AI 칩(GPU) 공급망 중단 위험으로부터 벗어나, 비즈니스 연속성을 보장합니다. | 인력 및 기술 격차 심화: 국가 차원의 인재 양성 및 확보가 미흡할 경우, AI 인프라를 운영하고 고도화할 전문 인력 부족 문제가 심화될 수 있습니다. |
2. 사회 및 국가에 미치는 영향
✅ 긍정적 영향 (국가 주권 및 사회 가치 실현)국가 안보 및 정보 주권 수호:
군사, 정보, 국가 핵심 인프라와 관련된 민감한 데이터와 알고리즘이 외부 국가나 해외 기업의 통제에서 벗어나 국가 안보가 강화됩니다.
외부의 기술적 간섭이나 통제로부터 국가의 핵심 의사결정 체계를 보호할 수 있습니다.
문화적/언어적 정체성 보존:
자국어와 문화적 맥락을 깊이 있게 이해하고 반영하는 AI 모델 개발을 통해, AI 서비스의 품질과 사회적 수용성을 높입니다. (예: 한국어 특화 LLM)
공공 서비스 효율화 및 투명성:
정부 행정, 재난 대응, 보건/의료 등 공공 부문에 자국 환경에 최적화된 AI를 적용하여 서비스의 정확성과 효율을 극대화합니다.
AI 시스템의 작동 방식과 데이터 활용에 대한 **투명성과 감사 가능성(Assurance Sovereignty)**을 확보하여 국민의 신뢰를 얻습니다.
경제 성장 동력 창출:
국내 AI 반도체, 데이터센터, 소프트웨어 산업 등 국가 AI 생태계 전반에 대규모 투자를 촉진하여 새로운 일자리 창출과 산업 경쟁력을 확보합니다.
⚠️ 부정적 영향 및 사회적 과제
디지털 갈라파고스 위험:지나친 국산화나 규제 강화는 국제적인 기술 협력과 개방적인 혁신을 저해하고, 결국 국내 AI 기술 수준을 글로벌 표준 이하로 고립시킬 수 있습니다.
정부/기업 간 역할 분담의 충돌:
소버린 AI 구축이 정부 주도의 대규모 투자를 필요로 하지만, 민간 기업의 혁신 동기를 꺾거나, 국가 자원이 비효율적인 분야에 집중될 위험이 있습니다.
균형점 모색의 어려움:
안보와 개방, 규제와 혁신 사이에서 적절한 균형점을 찾는 것이 매우 중요하며, 이는 지속적인 사회적 논의와 합의를 필요로 합니다.
궁극적으로 소버린 AI는 '기술 자립'을 통해 '국가 이익과 가치'를 AI 시대에 구현하려는 전략이며, 성공적인 구현 여부가 해당 국가의 미래 경쟁력을 결정할 중요한 요소가 될 것입니다.
소버린 AI (Sovereign AI)의 현재 위치 및 동향
소버린 AI는 현재 단순한 개념 단계를 넘어, 각국 정부와 주요 기업들이 막대한 자원을 투입하는 '국가 전략의 핵심 축'으로 자리매김하고 있습니다. 전 세계적으로 기술 종속성을 벗어나 안보와 경제 주권을 확보하기 위한 골든타임으로 인식되고 있습니다.현재 소버린 AI가 와있는 지점과 주요 동향을 인프라, 모델, 국가별 전략 측면에서 정리해 드립니다.
1. 인프라 및 기술적 동향: '컴퓨팅 자원 확보 경쟁' 심화
GPU 확보전: 소버린 AI의 핵심 인프라인 고성능 GPU(AI 반도체)는 현재 미국 빅테크 기업들이 압도적인 비중을 차지하며 대규모로 확보하고 있습니다. 엔비디아(NVIDIA) H100과 같은 최신 칩을 자국 내에 대량으로 들여와 국가 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하는 것이 소버린 AI 전략의 가장 시급한 과제입니다.국가별 투자: 프랑스, 이탈리아 등 유럽 주요국과 UAE 등은 자국 언어 모델 개발을 위해 AI 슈퍼컴퓨터에 집중적으로 투자하고 있습니다.
소버린 클라우드 부상: 특정 국가나 지역의 법률과 규정을 준수하면서 클라우드 서비스를 제공하는 '소버린 클라우드(Sovereign Cloud)' 개념이 확대되어, 민감한 데이터를 자국 내에 위치시키고 현지 법률을 준수하는 방향으로 인프라가 발전하고 있습니다.
2. 모델 및 데이터 동향: '맞춤형 LLM' 개발 가속화
Top 5 쏠림 현상: 초거대 언어 모델(LLM) 시장은 여전히 ChatGPT 등 상위 5개 글로벌 기업(대부분 미국 기반)으로의 쏠림 현상이 뚜렷합니다.국가별 LLM 개발 추진: 이러한 종속성을 극복하기 위해 각국은 자국의 문화, 언어, 법률, 산업 특성에 맞춘 '국민 LLM' 또는 '산업 특화 모델'을 개발하는 데 주력하고 있습니다.
예시: 인도(IndiaAI Mission)는 국내 컴퓨팅 인프라를 확장하고, 힌디어를 포함한 현지 언어 및 문화에 특화된 모델 개발을 지원합니다.
오픈소스 전략 변화: 오픈소스 AI 모델의 위험성에 대한 인식이 높아지면서, 동맹국 이외 국가에는 기술 공개 및 공유를 금지하는 등 기술 보호주의 경향이 강화되고 있습니다.
3. 주요 국가별 전략: '독립적 자립'과 '전략적 제휴' 병행
| 국가/지역 | 핵심 전략 및 현재 위치 | 특징 |
| 미국 & 중국 | 기술 주도권 경쟁: AI의 핵심 자원(칩, 모델)을 사실상 장악하며, 기술 통제를 통해 소버린 AI를 추구합니다. | 이미 성숙한 생태계와 압도적인 민간 투자를 바탕으로 글로벌 표준을 선도합니다. |
| 유럽 연합 (EU) | 데이터 주권 및 규제 선도: AI 법(AI Act) 등 강력한 **규제와 데이터 주권(Data Sovereignty)**을 바탕으로 유럽의 가치에 부합하는 AI 생태계(예: 가이아-X, 신뢰 클라우드)를 구축하려 합니다. | 민간 기업의 막대한 자본력 부족으로 인해 국가 간/민관 협력을 통한 대규모 투자에 집중하고 있습니다. |
| 인도 | 'IndiaAI Mission'을 통한 자립: 10억 달러 이상의 예산을 투입하여 국내 컴퓨팅 용량을 늘리고, 자국 스타트업이 토종 LLM을 개발하도록 지원합니다. | 가장 야심 찬 전략을 추진하며 경제 성장과 기술 자립을 결합하고 있습니다. |
| 한국 (대한민국) | 협력형 하이브리드 전략: 디지털플랫폼정부 등 공공 서비스 혁신을 목표로 합니다. 정부는 첨단 GPU 1만 8천 장 이상 확보를 추진하며 인프라 투자에 집중하고, 네이버, 카카오 등 민간 기업의 우수한 모델(HyperCLOVA X 등) 역량을 활용하는 협력 모델을 구축하고 있습니다. | 기술 자립과 글로벌 파트너십을 병행하며, 우수한 전자정부 역량을 AI로 전환하는 데 초점을 맞추고 있습니다. |
한국의 소버린 AI 전략에서 추진 중인 구체적인 정책 목표
한국의 소버린 AI 전략: 구체적인 정책 목표한국의 소버린 AI 전략은 단순히 자체 AI 모델을 개발하는 것을 넘어, 'AI 3대 강국(G3)' 도약을 목표로 하며, 독립적인 AI 생태계(Ecosystem) 전체를 구축하는 것에 중점을 두고 있습니다. 특히, 정부와 민간이 협력하여 '디지털 플랫폼 정부'를 실현하고 산업 경쟁력을 확보하는 데 구체적인 목표를 두고 있습니다.
다음은 한국의 소버린 AI 전략에서 추진 중인 핵심 정책 목표 및 구체적인 과제들입니다.
1. 인프라 주권 및 컴퓨팅 자원 확보 목표
소버린 AI의 핵심 기반인 물리적 인프라에 대한 해외 의존도를 낮추고 안정성을 확보하는 것이 목표입니다.대규모 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축:
목표: 고성능 AI 반도체(GPU, 특히 NVIDIA H100/H200 급)를 대량으로 확보하여 국가 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하고, 이를 민간 및 공공에 제공합니다.
구체적 실행: 2025년 1차 추경 등을 통해 1만 장 이상의 GPU를 조기에 도입하고, 장기적으로 최대 5만 장 규모까지 확대를 검토하여 파운데이션 모델 개발을 직접 지원합니다.
AI 반도체 자생력 강화:
목표: AI 인퍼런스(추론)용 반도체 수요 기반을 마련하고, 국산 AI 반도체 생태계를 육성하여 해외 공급망 리스크를 완화합니다.
민간 주도 데이터센터 활성화:
목표: 민간 기업이 자체적으로 데이터센터를 구축하고 운영할 수 있는 환경을 조성하여, 국가 전체의 AI 인프라 역량을 확대합니다.
2. AI 모델 및 생태계 구축 목표
자국의 문화와 산업에 최적화된 AI 모델을 확보하고 AI 산업 전반의 경쟁력을 높입니다.한국형 파운데이션 모델(LLM) 개발 및 확산:
목표: 글로벌 빅테크 모델에 대응하고 한국 사회와 문화적 특성을 반영하는 World Best LLM 프로젝트를 추진하고, 이를 공공 및 산업 분야에 확산합니다.
특징: 모델 자체를 목표로 하기보다, 모델 개발부터 서비스까지 이어지는 AI 전 계층의 산업 인프라와 생태계를 만드는 데 주력합니다.
버티컬(Vertical) 데이터 전략 병행:
목표: 제조, 의료, 금융 등 산업별 특화된 고품질 데이터를 공공 및 민간이 연계하여 AI 학습에 활용할 수 있는 '원-윈도우' 플랫폼 구축을 추진합니다.
AI 기술 통제 대응 전략:
목표: 완전한 독립이 아닌, 전략적 자율성을 확보하면서도 실용적인 글로벌 협력을 추구하는 '중견국 해법'을 모색하여 유연성을 확보합니다.
AI 기반 맞춤형 행정 서비스 제공:
목표: 국민이 찾기 전에 필요한 서비스를 AI가 알아서 찾아 제공합니다. (예: 정부 혜택 알리미, 생애주기 맞춤형 서비스)
구체적 실행: 범정부적 AI 기반 행정을 위해 정부 전용 초거대 AI 기반 구현을 위한 로드맵을 마련하고, 공공부문 AI 도입·활용 가이드라인을 배포하여 공무원의 AI 활용 역량을 강화합니다.
데이터 기반 과학적 국정 운영:
목표: 부처 간 칸막이를 넘어 데이터를 공유하고 분석하여, 인공지능과 데이터 기반으로 정책적 의사결정을 과학화합니다.
구체적 실행: 모든 법령을 네거티브 데이터 공유·개방 방식으로 전환하는 등 낡은 법제도를 정비하여 데이터 활용을 가속화합니다.
목표: 글로벌 빅테크 모델에 대응하고 한국 사회와 문화적 특성을 반영하는 World Best LLM 프로젝트를 추진하고, 이를 공공 및 산업 분야에 확산합니다.
특징: 모델 자체를 목표로 하기보다, 모델 개발부터 서비스까지 이어지는 AI 전 계층의 산업 인프라와 생태계를 만드는 데 주력합니다.
버티컬(Vertical) 데이터 전략 병행:
목표: 제조, 의료, 금융 등 산업별 특화된 고품질 데이터를 공공 및 민간이 연계하여 AI 학습에 활용할 수 있는 '원-윈도우' 플랫폼 구축을 추진합니다.
AI 기술 통제 대응 전략:
목표: 완전한 독립이 아닌, 전략적 자율성을 확보하면서도 실용적인 글로벌 협력을 추구하는 '중견국 해법'을 모색하여 유연성을 확보합니다.
3. 공공 및 사회 적용 목표 ('디지털 플랫폼 정부' 실현)
AI를 통해 국민 편의를 증진하고 국가 행정의 효율성을 극대화합니다.AI 기반 맞춤형 행정 서비스 제공:
목표: 국민이 찾기 전에 필요한 서비스를 AI가 알아서 찾아 제공합니다. (예: 정부 혜택 알리미, 생애주기 맞춤형 서비스)
구체적 실행: 범정부적 AI 기반 행정을 위해 정부 전용 초거대 AI 기반 구현을 위한 로드맵을 마련하고, 공공부문 AI 도입·활용 가이드라인을 배포하여 공무원의 AI 활용 역량을 강화합니다.
데이터 기반 과학적 국정 운영:
목표: 부처 간 칸막이를 넘어 데이터를 공유하고 분석하여, 인공지능과 데이터 기반으로 정책적 의사결정을 과학화합니다.
구체적 실행: 모든 법령을 네거티브 데이터 공유·개방 방식으로 전환하는 등 낡은 법제도를 정비하여 데이터 활용을 가속화합니다.
사회 현안 해결:
목표: 보이스피싱 피해 대응, 응급 환자 이송을 위한 실시간 의료 자원 통합 플랫폼 등 사회 문제 해결을 위한 AI 서비스 실증 사례를 창출하고 확산합니다.
한국의 소버린 AI 전략은 '기술 자립'과 '민간 협력'의 균형을 통해 AI 시대의 경제적 성장과 안보를 동시에 추구하는 하이브리드형 접근 방식이라고 할 수 있습니다
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