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MS, AI 해킹에 'AI 방패' 세웠다…보안 특화 모델·플랫폼 공개 [경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 빠르게 고도화하는 가운데 마이크로소프트(MS)가 AI로 AI 공격을 방어하는 에이전트 기반 보안 플랫폼을 내놨다. 보안 특화 자체 모델과 다수의 전문 에이전트를 결합해 취약점 탐지부터 위험 판단, 수정까지 이어지는 방어 체계를 구축한다는 구상이다. 연합뉴스에 따르면 MS는 27일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 보안 행사를 열고 에이전트형 보안 플랫폼 ‘프로젝트 퍼셉션’을 공개했다. 기존 보안 체계가 침해사고 발생 이후 경고와 분석에 집중했다면 퍼셉션은 조직의 디지털 환경을 지속적으로 살피며 공격 가능성을 사전에 찾아 대응하는 데 초점을 맞췄다. 퍼셉션은 레드팀과 블루팀, 그린팀 등 세 종류의 전문 에이전트가 협력하는 구조다. 레드팀 에이전트는 공격자가 악용할 수 있는 침투 경로를 탐색하고, 블루팀은 조직의 시스템과 자산·계정 정보를 종합해 실제 위험도를 판단한다. 그린팀은 취약점을 수정하거나 보호조치를 적용해 방어 수준을 높인다. 각 에이전트가 취약점을 개별적으로 탐지하는 데 그치지 않고 발견과 분석, 대응 결과를 다시 공유하는 순환형 구조를 갖춘 것이 특징이다. 다만 시스템이 모든 보안 결정을 독자적으로 내리는 것은 아니다. MS는 주요 대응과 위험성이 큰 조치는 보안 담당자가 통제하도록 설계했다고 설명했다. 퍼셉션은 MS가 앞서 공개한 다중 모델 기반 취약점 분석 시스템 ‘엠대시(MDASH)’와 연계된다. 엠대시는 100개 이상의 전문 에이전트를 활용해 소프트웨어 코드를 분석하고 취약점 발견과 검증, 중복 제거, 공격 가능성 입증, 패치 확인 등을 수행한다. MS는 이번에 자체 개발한 보안 특화 모델 ‘MAI-사이버-1 플래시’를 엠대시에 추가했다. 비교적 반복적이고 처리량이 많은 보안 작업은 자체 모델이 담당하고, 복잡한 추론이 필요한 일부 작업은 오픈AI의 GPT-5.4가 처리하는 다중 모델 구조다. 하나의 대형 모델에 모든 작업을 맡기지 않고 성능과 비용, 처리 속도에 따라 적합한 모델을 배치했다. 이 조합은 공개 보안 벤치마크인 ‘사이버짐’에서 95.95%의 성능을 기록했다. GPT-5.5 사이버의 85.6%, 앤트로픽 미토스5의 83.8%보다 10%포인트 이상 높은 수치다. 기존 엠대시 구성보다 운영비용도 약 50% 줄였다는 것이 MS의 설명이다. 다만 95.95%는 MAI-사이버-1 플래시 단일 모델의 점수가 아니라 GPT-5.4와 전문 에이전트를 결합한 엠대시 전체 시스템의 결과다. 벤치마크 성능이 실제 기업 환경의 모든 공격을 탐지하거나 차단한다는 의미도 아니다. 알려지지 않은 공격과 복잡한 조직별 환경에서 같은 성능을 유지하는지는 향후 검증이 필요하다. MS가 방어용 AI를 전면에 내세운 배경에는 자율형 AI 에이전트의 확산이 있다. AI가 취약점을 찾아 공격 코드를 만들고 여러 시스템을 이동하는 과정까지 자동화하면서 공격에 필요한 시간과 비용이 빠르게 낮아지고 있다. 사람 중심의 보안관제만으로 기계 속도의 공격을 따라가기 어려워진 만큼 방어 역시 상시 작동하는 AI 체계로 전환해야 한다는 판단이다. 프로젝트 퍼셉션은 오는 8월3일 공개 프리뷰로 제공된다. MS는 향후 소프트웨어 취약점 관리뿐 아니라 계정과 클라우드, 애플리케이션, 데이터, AI 에이전트 보호 등으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 실제 기업 환경에서 오탐을 얼마나 줄이고 인간 보안 담당자와 책임을 어떻게 나눌지가 상용화 성패를 결정할 전망이다.2026-07-28 07:55:43
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배경훈, "외산 AI 끊기면 속수무책"…한국형 프론티어 AI 승부수 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 미국과 중국의 인공지능(AI) 패권 경쟁에 대응해 세계 최상위 수준의 ‘프론티어 AI’ 개발에 나서겠다는 구상을 밝혔다. 국내 산업의 AI 전환을 지원하는 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 넘어, 미국·중국과 직접 성능을 겨룰 수 있는 모델을 확보해야 한다는 판단이다. 다만 프론티어 AI 개발은 아직 정부의 예산과 사업 구조가 확정된 단계는 아니다. 정부가 막대한 개발비를 보조금으로 지원하기 어려운 만큼 지분투자나 특수목적법인(SPC) 설립 등 새로운 투자 방식을 재정당국과 협의하는 구상에 가깝다. 배 부총리는 20일 정부세종청사에서 열린 기자간담회에서 “미국과 중국이 고성능 AI를 핵무기처럼 통제하려는 시대가 오고 있다”며 “우리만의 역량이 없다면 외산 AI 서비스가 갑자기 중단되거나 가격이 100배 올라도 대응하기 어렵다”고 말했다. ◆ 독파모 넘어 ‘미토스급’ 모델 도전 정부가 검토하는 전략은 투트랙이다. 현재 추진 중인 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업을 통해 국내 산업과 공공서비스에 활용할 모델을 확보하는 동시에, 앤트로픽의 ‘클로드 미토스5’처럼 세계 최고 성능을 겨루는 프론티어 모델 개발을 별도로 추진하는 방식이다. 프론티어 AI는 단순히 매개변수가 큰 모델을 뜻하지 않는다. 복잡한 추론과 코딩, 과학 연구, 사이버보안, AI 에이전트 등에서 기존 모델의 한계를 넓히는 최첨단 모델을 말한다. 개발에 성공하면 산업 경쟁력을 높일 수 있지만 공격적인 사이버 능력 등 이중용도 위험도 커 국가가 접근을 통제할 가능성이 높다. 실제로 미국 정부는 지난달 국가안보를 이유로 앤트로픽의 미토스5와 페이블5에 대한 외국인 접근을 제한했다가 이후 규제를 완화했다. 배 부총리는 이를 글로벌 AI 서비스를 언제든 사용할 수 있다는 전제가 무너질 수 있음을 보여준 사례로 들었다. 중국도 변수다. 문샷AI가 최근 공개한 ‘키미 K3’는 일부 평가에서 미국 최상위 모델과 대등한 성능을 보였다. 현재 중국 기업들이 오픈웨이트 전략으로 개발자 생태계를 넓히고 있지만, 기술 경쟁이 격화하면 중국도 고성능 모델을 폐쇄하거나 해외 제공을 제한할 수 있다는 것이 배 부총리의 진단이다. ◆ GPU만 3조5000억원…보조금으로 감당 어려워 가장 큰 장벽은 비용이다. 배 부총리는 미토스급 모델을 개발하려면 엔비디아 차세대 GPU ‘베라 루빈’을 기준으로 약 1만장이 필요하고, GPU 가격만 현재 추산으로 3조5000억원에 이를 것으로 전망했다. 이는 장관이 제시한 추정치로 실제 비용은 모델 구조와 학습 방식, GPU 도입 가격에 따라 달라질 수 있다. 데이터센터와 전력·냉각·네트워크, 데이터 구축, 연구인력 비용까지 포함하면 전체 투자액은 더 늘어난다. 현재 독파모 참여 기업에 배정되는 GPU가 엔비디아 B200 기준 500∼735장 수준이라는 점을 고려하면 프론티어 모델은 기존 지원 규모와 차원이 다르다. 특정 기업 한 곳에 수조원대 자원을 무상 지원하면 형평성과 특혜 논란도 불가피하다. 정부가 ‘투자형 R&D’를 검토하는 이유다. 기존 출연금처럼 예산을 지급하고 끝내는 대신 정부가 기업이나 SPC에 지분을 투자하고, 개발에 성공하면 지분 가치나 수익을 회수해 후속 연구에 다시 투입하는 구조다. 배 부총리는 “정부가 특정 기업에 이 정도 자원을 몰아주는 것은 현실적으로 어렵다”며 “지분투자나 SPC 설립 등 투자형 R&D 방식으로 재원을 마련하는 방안을 검토하고 있다”고 말했다. 내년도 예산 반영을 위해 재정당국과도 협의하고 있다고 덧붙였다. 다만 투자형 R&D가 작동하려면 실패 위험을 누가 부담하고 기술과 지식재산권을 누가 보유할지 정해야 한다. 정부가 투자한 모델을 특정 기업이 독점할 수 있는지, 공공과 중소기업에 어떤 조건으로 개방할지도 쟁점이다. ◆ 한국형 AI 풀스택, 미중 사이 제3국 공략 프론티어 모델은 수출 전략과도 연결된다. 정부는 국산 AI 모델과 서비스, NPU, 클라우드·데이터센터를 하나로 묶은 ‘한국형 AI 풀스택’을 구축해 미국과 중국 어느 한쪽에 종속되기를 원하지 않는 국가에 제공하는 방안을 구상하고 있다. 배 부총리는 유럽연합(EU)과 중동, 아세안 국가에서 한국과의 AI 협력을 희망하는 수요가 있다고 설명했다. 한국이 모델만 공급하는 것이 아니라 현지 언어와 데이터 주권, 보안 규제에 맞춘 인프라와 서비스를 함께 제공하면 미중 사이의 대안으로 자리 잡을 수 있다는 구상이다. 관건은 다국어 성능이다. 한국어에 강한 모델을 해외에 그대로 내놓는 것만으로는 글로벌 서비스가 될 수 없다. 배 부총리는 협력국 언어 데이터를 학습 데이터의 최소 1% 수준까지 확보해야 현지에서 활용 가능한 모델을 만들 수 있다고 진단했다. 중국이 러시아·브라질 등 29개국과 출범시킨 세계인공지능협력기구(WAICO) 참여 여부에는 신중한 입장을 보였다. 미국 AI 서비스를 광범위하게 이용하면서 중국 오픈모델도 활용하는 한국으로서는 어느 한쪽 진영에 서기보다 기술·안보·통상 영향을 함께 따져야 한다는 설명이다. 정부의 구상이 현실화하려면 ‘한국도 프론티어 모델을 보유해야 한다’는 선언을 넘어 개발 주체와 자금 조달 구조, 성능 목표, 데이터 확보, 상용화 경로까지 구체화해야 한다. 수조원을 들여 모델을 만든 뒤 실제 이용자와 매출을 확보하지 못하면 일회성 국가 프로젝트에 그칠 수 있다. 한편 프론티어 AI의 성패는 GPU를 몇 장 확보했느냐보다 모델을 지속해서 개선하고 산업과 해외 시장에서 쓰이게 할 생태계를 구축할 수 있느냐에 달렸다. 정부가 투자형 R&D를 꺼낸 것도 기술 개발과 사업 성과를 함께 요구받는 단계에 들어섰다는 의미로 풀이된다.2026-07-20 17:46:00
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오픈AI, 'GPT-5.6' 전면 개방…AI 전쟁, 성능 넘어 '토큰 효율'로 [경제일보] 프런티어 AI 경쟁의 무게중심이 최고 성능에서 비용 대비 성능으로 옮겨가고 있다. 오픈AI가 코딩·추론·보안 능력을 높이면서 토큰 사용량을 줄인 GPT-5.6을 정식 출시했다. 오픈AI(CEO 샘 올트먼)는 9일(현지시간) 제한적 사전 공개를 마치고 GPT-5.6 제품군을 일반에 제공한다고 밝혔다. 최상위 모델 ‘솔(Sol)’, 성능과 비용의 균형을 맞춘 ‘테라(Terra)’, 속도와 가격 경쟁력을 강조한 ‘루나(Luna)’로 구성됐다. GPT-5.6은 챗GPT와 코덱스, API를 통해 전 세계에 순차 적용된다. 챗GPT 유료 이용자는 추론 강도 ‘중간’ 이상에서 솔을 사용할 수 있다. 코덱스와 챗GPT 워크에서는 요금제에 따라 3개 모델을 선택할 수 있으며 API에서는 솔·테라·루나가 모두 제공된다. 오픈AI가 이번에 전면에 내세운 것은 ‘달러당 성능’이다. 더 많은 토큰을 투입해 점수를 높이는 기존 방식에서 벗어나 같은 비용으로 더 많은 작업을 끝내거나 동일한 결과를 더 싸게 제공하겠다는 전략이다. 올트먼 CEO는 CNBC 인터뷰에서 “GPT-5.6 솔의 에이전틱 코딩 작업 토큰 효율이 54% 향상됐다”며 기업 고객이 AI 비용 대비 가치를 중시하고 있다고 강조했다. 성능은 분야별로 엇갈렸다. 오픈AI가 공개한 터미널-벤치 2.1에서 솔은 88.8%로 앤트로픽의 미토스5(88%)를 근소하게 앞섰다. 사이버짐에서도 84.5%를 기록해 미토스5(83.8%)보다 높았다. 장기 전문 업무 수행 능력을 평가하는 ‘에이전트의 마지막 시험’에서는 52.7%로 페이블5(40.5%)와 오퍼스4.8(45.2%)을 웃돌았다. 모든 코딩 지표에서 우위에 선 것은 아니다. SWE-벤치 프로에서는 솔이 64.6%를 기록해 미토스5(80.3%)와 오퍼스4.8(69.2%)에 뒤졌다. 익스플로잇벤치에서도 73.5%로 미토스5(78%)보다 낮았다. 특정 벤치마크 승리를 모델의 전반적 우위로 해석하기 어려운 이유다. 아티피셜 애널리시스 지능지수에서도 솔은 58.9점으로 페이블5(59.9점)에 이어 2위를 기록했다. 다만 오픈AI는 솔이 페이블5와 한 점 이내 성능을 내면서 작업 시간은 61% 줄이고 추정 비용은 절반 수준으로 낮췄다고 설명했다. 사이버보안 능력이 높아진 만큼 안전장치도 강화했다. 오픈AI는 일반 공개 전 약 70만 A100 환산 GPU 시간을 자동 레드티밍에 투입했으며 실시간 검사와 계정 단위 모니터링을 함께 적용했다. 다만 자체 평가에서 GPT-5.6은 생물학과 사이버보안 분야 모두 ‘치명적 위험’ 기준을 넘지 않았다고 밝혔다. API 가격은 100만 토큰당 입력·출력 기준 솔 5달러·30달러, 테라 2.5달러·15달러, 루나 1달러·6달러다. GPT-5.6의 승부수는 최고 점수 하나가 아니라 성능과 속도, 비용을 함께 낮추는 데 있다. 기업용 AI 시장에서 모델의 경제성이 새로운 선택 기준으로 굳어질지 주목된다.2026-07-10 14:47:05
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오픈AI, 보안 특화 AI 'GPT-5.5-사이버' 출시…데이브레이크 확장 [경제일보] 오픈AI가 사이버 보안 특화 인공지능(AI) 모델과 글로벌 보안 협력 프로그램을 동시에 확대했다. AI가 취약점을 찾는 속도가 빨라지면서 보안 업계의 병목이 ‘발견’에서 ‘패치 적용’으로 옮겨가고 있다는 판단에 따른 것이다. 오픈AI는 22일(현지시간) 보안 특화 AI 모델 ‘GPT-5.5-사이버’ 정식 버전을 신뢰 기관과 검증된 방어자 대상으로 제한 출시하고 사이버 보안 계획 ‘데이브레이크’를 확대한다고 밝혔다. 데이브레이크는 오픈AI의 모델과 코덱스 시큐리티, 신뢰 기반 접근 체계, 보안 파트너를 묶어 취약점 검증과 위험 우선순위 판단, 패치 생성·검증을 지원하는 프로그램이다. GPT-5.5-사이버는 취약점 재현 능력을 측정하는 사이버짐 벤치마크에서 85.6%를 기록했다. 기존 범용 모델 GPT-5.5의 81.8%보다 높은 수치다. 오픈AI는 이 모델이 대규모 코드베이스를 분석하고 보안 관련 구성요소를 식별하며 취약 코드의 도달 가능성을 추적하고 통제된 환경에서 패치를 개발·시험하는 데 활용될 수 있다고 설명했다. 오픈AI는 보안의 병목이 바뀌고 있다고 진단했다. 과거에는 심각한 취약점을 찾는 데 희소한 전문성과 시간이 필요했지만 이제는 AI가 복잡한 코드베이스를 빠르게 탐색하면서 취약점 보고가 늘어나는 단계에 들어섰다는 것이다. 오픈AI는 “취약점 보고서만으로는 누구도 보호할 수 없다”며 “진정한 가치는 문제를 검증하고 영향을 파악하며 패치를 개발·시험하고 적용하는 과정에서 나온다”고 강조했다. 코덱스 시큐리티도 업데이트됐다. 오픈AI에 따르면 코덱스 시큐리티는 지난 3월 연구 미리보기 출시 이후 3만개 이상의 코드베이스와 3000만건 이상의 커밋을 스캔했다. 사람이 직접 고친 것으로 표시한 보안 이슈는 7만건 이상이며 자동으로 해결된 것으로 판단된 사례도 50만건을 넘었다. 데이브레이크 파트너 프로그램도 확대됐다. 오픈AI 공식 파트너 명단에는 아카마이, 체크포인트, 시스코, 클라우드플레어, 크라우드스트라이크, 다크트레이스, 엘라스틱, 포티넷, IBM, 옥타, 팰로앨토네트웍스, 프루프포인트, 레드햇, 센티넬원, 소포스, 테너블, 지스케일러 등이 포함됐다. 글로벌 시스템통합·컨설팅 파트너로는 IBM, 액센츄어, EY, KPMG, PwC, 코그니전트, NCC그룹 등이 참여한다. 오픈AI는 오픈소스 프로젝트의 취약점을 확인하고 보완하는 ‘패치 더 플래닛’ 계획도 공개했다. 트레일오브비츠, 해커원 등과 협력해 보안 연구자와 오픈소스 유지관리자가 취약점 검증과 패치 적용을 함께 진행하는 구조다. cURL, Go, Python, Sigstore, pyca/cryptography 등 30개 이상의 오픈소스 프로젝트가 참여 의사를 밝혔다. 한국도 협력 대상에 포함됐다. 오픈AI는 최근 한 달 동안 호주, 캐나다, 프랑스, 독일, 일본, 한국, 유럽연합 기관 등과 Trusted Access for Cyber 파트너십을 구축했다고 설명했다. 앞서 제이슨 권 오픈AI 최고전략책임자는 서울에서 데이브레이크를 소개하며 한국 정부와 기관, 기업이 첨단 AI 보안 역량에 접근할 수 있도록 지원하겠다고 밝힌 바 있다. 이번 발표는 앤트로픽의 최상위 모델 ‘미토스5’와 ‘페이블5’가 미국 정부의 수출통제 논란에 휘말린 시점과 맞물린다. 일부 외신은 미국 정부가 외국인과 해외 기관의 해당 모델 접근을 제한하도록 요구했고 앤트로픽이 규정 준수를 위해 모델 접근을 중단했다고 보도했다. 고성능 AI 모델이 사이버 공격과 방어 양쪽에 모두 활용될 수 있다는 우려가 커지면서 AI 기업의 보안 모델 배포 방식도 국가안보 이슈가 되고 있다. 오픈AI는 GPT-5.5-사이버를 일반 공개가 아니라 검증된 방어자 대상의 제한 접근 방식으로 운영한다. 강력한 사이버 능력을 방어 목적으로 활용하되, 오용 가능성을 줄이기 위해 신원 확인, 접근 범위 제한, 모니터링, 사람의 검토를 병행하겠다는 구조다. 한편 AI 보안 경쟁은 이제 취약점을 더 많이 찾는 싸움에 머물지 않는다. 발견한 취약점을 얼마나 빠르게 검증하고 실제 패치로 연결하느냐가 승부처가 되고 있다. 오픈AI의 데이브레이크 확대는 AI 모델 경쟁이 사이버 보안의 운영 체계와 국제 규범 경쟁으로 넘어가고 있음을 보여준다. 남은 과제는 강력한 AI 보안 도구를 방어자에게 충분히 열어주면서도 공격 도구로 전용되지 않도록 통제하는 일이다.2026-06-23 13:39:05
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![[데스크칼럼] 페이블5가 멈춘 날, 한국 AI의 시간이 시작됐다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/14/20260614154334283754.jpg)
페이블5가 멈춘 날, 한국 AI의 시간이 시작됐다 앤트로픽의 최신 인공지능(AI) 모델 페이블5와 미토스5가 멈췄다. 표면적인 이유는 보안이다. 안전장치를 우회하는 이른바 '탈옥' 가능성이 있고 이를 통해 소프트웨어 취약점 탐색이 사이버 공격에 악용될 수 있다는 논리다. 미국 정부는 국가안보를 이유로 외국 국적자의 접근을 차단했고 앤트로픽은 결국 전체 고객을 대상으로 해당 모델 사용을 비활성화했다. 여기까지 보면 하나의 보안 사고처럼 보인다. 그러나 이 말도 안 되는 상황은 미국이 인공지능을 반도체 다음의 전략물자로 공식 편입한 장면이다. 예전에는 칩을 막았다. 그다음에는 첨단 장비를 막았다. 이제는 AI 모델을 막는다. 더 정확히 말하면 최상위 AI의 지능에 접근할 권리 자체를 통제하기 시작한 것이다. 이번 조치의 핵심은 기술이 아니라 국적이었다. 미국 밖 이용자뿐 아니라 미국 내 외국인과 앤트로픽 내부의 외국 국적 직원까지 대상에 포함됐다. API 키와 결제 정보로 사용자를 구분하던 시대는 끝났다. 여권이 로그인 화면 위로 올라온 셈이다. "당신은 누구인가"가 아니라 "당신은 어느 나라 사람인가"가 인공지능 접근권의 마지막 질문이 된 것이다. 미국의 행태는 낯설지 않다. 미국은 늘 개방의 언어로 세계시장을 열어왔다. 자유무역을 말했고 혁신 생태계를 말했으며 글로벌 표준을 이야기했다. 그러나 결정적 기술이 안보와 연결되는 순간 문을 닫았다. 반도체에서 그랬고 첨단 장비에서 그랬으며 이제 AI에서도 같은 일이 벌어지고 있다. 미국 기업의 서비스라고 해서 끝까지 시장 논리로만 움직일 것이라고 믿는 것은 순진한 일이다. 마지막 스위치는 결국 워싱턴에 있다. 물론 미국에도 명분은 있다. 최상위 AI 모델은 더 이상 검색창의 연장선이 아니다. 긴 코드베이스를 읽고 취약점을 찾으며 생명과학 연구를 돕고 복잡한 업무를 대신 수행하는 에이전트로 진화하고 있다. 방어자에게 유용한 능력은 공격자에게도 유용하다. 미국 정부가 이를 안보 자산으로 보는 것은 자연스러운 흐름이다. 문제는 방식이다. 특정 위험을 정밀하게 통제하는 대신 국적이라는 거친 잣대를 꺼내 들었다. 글로벌 업무 환경에서는 버튼을 누른 사람과 결과물을 받은 사람이 다를 수 있다. 한국 국적자가 미국 법인에서 일하고 싱가포르 법인이 결제하며 유럽 고객 데이터를 다루는 시대다. 국적만으로 접근권을 자르는 방식은 현실의 업무 흐름을 따라가지 못한다. 더 큰 문제는 신뢰다. AI 인프라는 성능만으로 선택되지 않는다. 계속 사용할 수 있어야 한다. 기업의 업무 시스템에 한 번 들어간 모델은 전기나 통신망처럼 안정적으로 작동해야 한다. 그런데 어느 날 정부 지침 하나로 막힐 수 있다는 사실이 확인됐다. 페이블5가 언제 다시 열릴지는 부차적인 문제다. 이미 세계 각국의 정부와 기업은 새로운 질문을 던지기 시작했다. 우리 핵심 업무가 미국 모델 하나에 얼마나 묶여 있는가. 내일 더 강력한 모델이 국적이나 용도, 외교 문제로 막히면 무엇이 멈추는가. 대체 모델은 있는가. 자체 튜닝은 가능한가. 오픈 모델로 버틸 수 있는가. 이 질문이 시작된 순간 미국은 일부 신뢰 자본을 잃었다. 기술 패권국이 가장 경계해야 할 것은 경쟁자의 추격만이 아니다. 고객이 "이 인프라는 언제든 끊길 수 있다"고 느끼는 순간이다. 최고 성능보다 더 중요한 것이 생겼다. 지속 가능성이다. 한국은 바로 이 지점에서 길을 찾아야 한다. 소버린 AI는 더 이상 관료적 구호가 아니다. 산업 보험이자 디지털 안보이며 국가 경쟁력의 하부 구조다. 행정, 금융, 제조, 의료, 국방이 AI 위에서 돌아가기 시작하면 모델 접근권은 선택재가 아니라 필수재가 된다. 남의 나라 안보 판단에 따라 멈출 수 있는 AI에 핵심 업무를 모두 맡기는 것은 위험하다. 그렇다고 한국이 닫힌 모델의 작은 미국이 되자는 뜻은 아니다. 미국이 "누구는 못 쓴다"고 말할 때 한국은 "여기서는 만들 수 있다"고 말해야 한다. 한국에서 개발하고 한국에서 검증하며 한국의 인프라 위에서 세계가 함께 활용할 수 있는 개방형 AI 생태계를 구축해야 한다. 한국에는 그럴 자산이 있다. 메모리 반도체와 제조 공급망이 있고 초고속 통신망과 데이터센터 운영 경험이 있다. 금융·제조·의료·공공행정처럼 규제가 복잡하고 품질 검증이 중요한 산업 현장도 갖추고 있다. AI가 진짜 돈을 버는 곳은 화려한 시연장이 아니라 이런 현장이다. 거대 모델 하나를 자랑하는 데 그쳐서는 안 된다. 산업 데이터를 안전하게 연결하고 성능을 평가하며 보안을 통제하고 규제를 통과시키는 운영 체계를 만들어야 한다. 앞으로 기업이 원하는 것은 가장 똑똑한 모델 하나가 아니다. 모델이 바뀌어도 업무가 멈추지 않는 구조다. 오늘은 미국 모델을 쓰고 내일은 한국형 모델을 쓰며 특정 업무에는 오픈웨이트 모델을 적용하더라도 전체 시스템이 흔들리지 않는 환경이다. 모델 라우팅, 품질 평가, 비용 최적화, 보안 통제, 감사 기록, 데이터 주권을 묶은 운영층이 진짜 승부처가 된다. 한국 AI 산업이 잡아야 할 곳도 바로 그 지점이다. 정부의 역할도 달라져야 한다. 국산 모델 이름 몇 개를 지정하고 지원금을 배분하는 수준으로는 부족하다. 충분한 컴퓨팅 자원과 저렴한 추론 인프라, 안정적인 전력과 데이터센터, 공공 데이터의 안전한 개방, 산업별 평가 기준, 해외 개발자와 연구자가 들어올 수 있는 제도까지 함께 설계해야 한다. AI 주권은 연구실에서만 생기지 않는다. 전력망과 통신망, 클라우드, 법·제도, 인재 정책이 함께 움직일 때 비로소 완성된다. 기업도 선택해야 한다. 미국 모델을 붙여 업무 효율을 조금 높이는 수준에 머물 것인가. 아니면 제조 공정과 고객 상담, 금융 심사, 네트워크 운용, 보안 관제 같은 실제 업무에 AI를 깊숙이 심고 그 과정에서 축적되는 데이터와 평가 체계를 자산으로 만들 것인가. 앞으로의 해자는 모델 크기가 아니라 현장에서 쌓이는 경험에서 만들어진다. 매일 축적되는 업무 데이터와 사람이 고친 흔적, 실패 사례, 규정 해석, 산업별 언어가 진짜 경쟁력이다. 페이블5 사태는 불편한 현실을 보여줬다. 우리가 사용하는 최고 수준의 AI 상당수는 남의 나라 법과 남의 나라 안보 판단 아래 있다. 오늘은 앤트로픽이고 내일은 다른 회사일 수 있다. 미국이 동맹이라고 해서 모든 지능을 끝까지 나눠줄 것이라고 믿어서는 안 된다. 국가는 결국 자국의 이익을 먼저 본다. 그것이 국제질서의 냉정한 얼굴이다. 그러나 이 사건은 동시에 기회이기도 하다. 미국이 통제의 언어를 강화할수록 세계는 대체지를 찾게 된다. 중국 모델을 쓰기에는 안보가 불안하고 미국 모델에만 기대기에는 접근권이 불안한 나라들이 늘어날 것이다. 한국이 그 사이에서 신뢰할 수 있는 개방형 AI 인프라 국가로 자리 잡는다면 새로운 길은 열린다. 반도체를 수출하던 나라에서 AI 운영 인프라를 제공하는 나라로 도약할 수 있다. 페이블5가 멈춘 날, 한국 AI가 가야 할 길도 분명해졌다. 닫힌 제국의 주변부가 될 것인가. 열린 항구가 될 것인가. 남의 모델이 허락한 만큼만 일할 것인가. 우리가 만든 인프라 위에서 세계가 일하게 할 것인가. AI 주권은 선언으로 오지 않는다. 끊겨도 버틸 수 있는 능력, 세계가 믿고 들어오는 생태계에서 온다. 미국은 페이블5를 잠그며 힘을 과시했다. 동시에 세계에 불안을 심었다. 한국이 해야 할 일은 그 불안을 기회로 바꾸는 것이다. AI 시대의 승자는 가장 높이 성을 쌓은 나라가 아니라 가장 많은 사람이 드나드는 항구를 만든 나라가 될 것이다.2026-06-14 15:45:33
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