[AI 도구 해부학] 공공 부문에서 국산 LLM이 외산을 앞지르다, 소버린 AI의 가시적 역습

AI 요약

정부는 2026년 AI 예산을 10조 1,000억 원으로 확정하며 소버린 AI(자국 데이터·인프라·알고리즘 통제) 구축을 국가 의제로 격상하고 공공 부문의 국산 LLM 도입을 본격화했습니다. 인프라·인재에 7조 5,000억 원을 배분하고 독자 파운데이션 모델 프로젝트에 5,300억 원을 투자해 SK텔레콤의 A.X K1(매개변수 5,000억 개 규모) 등 국산 모델과 NIA의 한국어 데이터셋을 기반으로 공공 조달이 온프레미스·소버린 클라우드 기반 LLM으로 이동하고 있습니다. 다만 범용 성능 격차, 높은 구축 비용, 일부 모델의 외산 기반 논란 등 데이터 독립성 확보 과제가 있어 정부는 학습 중간 체크포인트 제출 의무화 등 검증 제도를 도입했습니다.