Sovereign AI

주권 AI는 국가나 조직이 통제하는 컴퓨팅 자원, 데이터, 모델을 기반으로, 자체 법률에 따라 운영되는 인공지능을 구축하고 배포하며 관리할 수 있는 역량입니다. 2024년에 이 용어를 널리 알린 NVIDIA는 이를 국가가 자체 인프라, 데이터, 인력, 비즈니스 네트워크를 이용해 AI를 생산하는 역량으로 정의합니다. 주권 AI를 추구하는 이유로는 최첨단 모델과 GPU를 소수의 해외 공급자에게 의존하는 문제, 다른 국가의 법률이 적용되는 기업에 데이터를 보관할 때 발생하는 법적 위험, 현지 언어와 기관의 요구를 충분히 충족하지 못하는 모델, AI 역량 자체의 경제적 가치가 있습니다.

주권 AI 스택#

주권은 계층별로 결정되며, 한 계층의 공백은 다른 계층을 제약합니다. 먼저 컴퓨팅 자원과 에너지가 필요합니다. 정부나 기업이 소유하거나 자체 관할권 아래에서 계약할 수 있는 데이터센터와 GPU 같은 가속기가 이에 해당합니다. 2025년 2월에 시작된 유럽연합의 InvestAI 계획은 AI에 2,000억 유로를 투입하고, 각각 약 10만 개의 첨단 AI 칩을 갖춘 대규모 AI 팩토리 네 곳을 위한 200억 유로 규모의 기금을 포함하는 것을 목표로 합니다.

두 번째 계층은 데이터입니다. 관할권 내에 보관하고 현지 언어, 법률, 기관을 반영하도록 선별한 공공 기록, 현지 언어 텍스트, 산업별 데이터로 구성된 학습 데이터가 이에 해당합니다. 세 번째는 모델로, 국내에서 학습하거나 개방형 가중치 파운데이션 모델을 파인튜닝해 조정할 수 있습니다. 스위스의 Apertus는 2025년 EPFL, ETH Zurich, 스위스 국립 슈퍼컴퓨팅 센터가 공개했습니다. 8B 및 70B 파라미터 규모로 제공되는 대규모 언어 모델이며, 1,000개가 넘는 언어를 포괄하는 15조 개의 토큰으로 학습했고 가중치, 학습 데이터, 레시피를 공개했습니다. 소형 언어 모델과 소형 컴퓨터 비전 모델을 활용하면 국가 슈퍼컴퓨터 없이도 자체 호스팅을 실현할 수 있습니다. 마지막 계층은 인력과 규칙입니다. 스택을 운영할 수 있는 엔지니어와 관할권 내에서 사용되는 AI의 조건을 정하는 EU AI Act와 같은 규제가 여기에 해당합니다.

주권, 데이터 보관 위치, 개인정보 보호#

데이터 보관 위치는 데이터가 물리적으로 저장되는 곳을 의미합니다. 데이터 주권은 데이터에 어떤 국가의 법률이 적용되는지를 의미하며, 이 둘은 다를 수 있습니다. 2018년 미국 CLOUD Act에 따라 미국 당국은 미국에 기반을 둔 공급자가 통제하는 데이터를 해외에 저장한 경우에도 제출하도록 강제할 수 있습니다. 주권 AI는 저장을 넘어 하드웨어 운영 주체, 모델을 업데이트하거나 철회할 수 있는 주체, 모델이 실행되는 위치를 포함한 전체 파이프라인으로 논의를 확장합니다. 데이터 개인정보 보호와 데이터 보안은 이러한 모든 구성에서 개인정보와 시스템을 보호하며, 기밀 AI는 사용 중인 데이터에 하드웨어 보호 기능을 추가합니다.

조직은 보통 워크로드별로 필요한 주권의 수준을 결정합니다:

데이터 레지던시는 그 경로의 첫 단계입니다. Ultralytics Platform은 온보딩 시 각 계정에 미국, EU 또는 아시아 태평양 데이터 리전을 선택하도록 요청하고, 데이터 세트, 학습된 모델, 관리형 학습 데이터를 해당 리전에 보관합니다. 자세한 내용은 Ultralytics Academy 강의 개인정보 보호, 리전 및 규정 준수에서 확인할 수 있습니다.

응용 분야#

• 국방을 위한 위성 이미지 분석: 기밀 데이터는 국가 통제 범위를 벗어날 수 없으므로 정부는 에어갭 시스템이나 정부 운영 시스템에서 이미지 및 문서 처리를 수행합니다.
• 의료: 병원과 국가 의료 시스템은 환자 스캔을 관할권 내에 보관하고 자체적으로 또는 승인된 국내 공급자가 운영하는 인프라에서 진단 모델을 실행합니다.
• 언어와 문화: 국가별 언어 모델은 공공 행정과 교육 등의 분야에서 글로벌 모델이 충분히 다루지 못하는 언어와 법률 체계를 지원합니다.
• 산업 분야의 엣지 AI: 제조업체는 공장 하드웨어에서 시각 검사 모델을 실행하여 생산 이미지를 현장에 보관하고 외부 서비스에 대한 의존성을 제거합니다.

주권에는 비용이 따릅니다. 국내 컴퓨팅 인프라를 구축하고 운영 인력을 확보하는 데 많은 비용이 들고, 개방형 가중치 모델은 대개 최대 규모의 독점 모델보다 성능이 뒤처집니다. 거의 모든 첨단 AI 가속기가 소수의 기업에서 설계되고 대만의 TSMC에서 제조되므로 외국 하드웨어로부터 완전히 독립하기도 어렵습니다.