대한민국 소버린 AI, 실현 가능한 이야기인가요?
챗 GPT, 그록 , 제미나이 등을 쓰고 있는 입장에서 후발 주자로서의 대한민국 소버린 AI가 성공할 수 있는 이야기 인가요?
제조업처럼 다음 단계로의 진화가 시간이 오래걸리는 분야라면 후발주자도 선발주자를 따라 잡을 수 있겠지만, 인공지능 분야는 발전 속도가 너무 빨라 후발주자가 선발주자를 더 이상 쫓아가지 못하는 구조 아닌가요?
심지어 미국 기업들이 훨씬 더 많은 예산을 쏟아붇고 있기도 하구요
암울한 전망이긴 하나 미국과 중국의 우위를 인정해야 하는거 아닐까요?
안녕하세요. 경제전문가입니다.
한국은 AI 인프라와 인재는 빠르게 성장 중이지만, 데인터 개방, 규제완화 속도가 관건입니다.
빅테크, 제조, 금융 분야에서 AI 활용이 확대되면 소비력 향상과 신산업 창출이 가능하나, 후발 주자로서 글로벌 표준 선점이 필요합니다.
1명 평가안녕하세요. 배현홍 경제전문가입니다.
지금은 AI에이전트 시장입니다. AI에이전트와 AI엔진모델은 다릅니다 크게 이야기 하자면 이렇습니다 구글스토어나 앱스토어 이런 전체 플랫폼은 AI엔진이라고 볼 수 있습니다 AI에이전트는 이 AI엔진모델을 활용하여 어떤 특정작업에 최적화되도록 만든 일종의 어플리케이션같은 모델입니다.
그리고 이런 AI에이전트는 미국의 여러 스타트업도 있지만 의외로 중국쪽과 아시아쪽에서 빠르게 치고나가는 중입니다 대표적으로 젠스파크AI 감마AI 퍼플렉시티 미드저니등 현재 시장에서 수십개씩 나오면서 경쟁을 하고 있습니다 오히려 AI에이전트에선 오픈 AI가 이들보다 밀리면서 처지는 모습을 보이고 있는게 사실입니다.
즉 국내도 이런 AI에이전트와 같은 최적화된 서비스와 국내의 맞추혐 에이전트서비를 만들기 위해서 소버린 AI도 국가적인 안보차원에서도 필요하지만 그러면서 정부의 지원으로 민간기업이 AI에이전트에 뒤쳐지지않도록 시행착오와 기술투자가 필요한시점입니다
1명 평가안녕하세요. 하성헌 경제전문가입니다.
소버린 인공지능 ai라고 하는 것은 타국이나 타기업과 연관하여 개발하는 것이 아닌 자국 또는 자신의 기업의 힘으로 인공지능을 개발하여 운영하는 것을 말합니다. 이러한 것은 자립적인 응용력, 독창성, 기술력 등이 바탕이 되어야 하는 것으로 한국의 위치를 본다면 반도체 분야의 기술력이 매우우수한 것으로 이러한 r&d 사업의 예산을 충분히 지원이 된다면 이러한 소버린 인공지능 ai가 가능하지 않을까 합니다.
1명 평가안녕하세요. 정의준 경제전문가입니다.
우리나라의 소버린 AI의 성공 가능성은 도전적이지만 불가능하지 않다고 봅니다.
AI 발전 속도가 빠르고 미국·중국의 자본 및 인프라 우위는 분명하나, 우리나라는 인터넷 강국, 반도체 강국의 나라입니다.
우리나라 ai 기술에서 세계 선수권에 속하며, 2018년 81.6% 2022년 88.9%로 미국(100%)과의 격차를 좁히고 있습니다. 초고속 인터넷, H100 데이터센터, 그리고 최근 네이버·LG의 LLM 개발 경험 등 강점이 있스빈다.
소버린 AI는 기술 주권과 데이터 안보를 위한 필수 전략이며, 오픈소스 활용과 민간 협력으로 격차를 줄일 수 있다 봅니다. 정부의 100조 원 투자와 K-AI 프로젝트는 경쟁력을 높일 기회이며 미국·중국 독주를 인정하되, 한국 특화 AI와 글로벌 협업으로 틈새시장을 공략하면 성공 가능성있다고 보는 시각입니다.
1명 평가안녕하세요. 김민준 경제전문가입니다.
대한민국 소버린 AI는 국가가 독자적으로 AI 인프라, 알고리즘, 데이터를 통제하며 글로벌 기술 의존도를 줄이는 것을 목표로 하며, 정부와 기업의 투자와 협력으로 2026년까지 도입 비율이 크게 늘어날 전망입니다. 다만, 아직은 글로벌 빅테크와 기술 격차가 크고 비용 및 시스템 통합 문제가 있어 범국민적 AI 서비스 실현은 도전적이지만,국방과 안보 등 필수 분야와 제조 및 문화 산업 중심 특화 AI로 전략적 접근 시 충분히 실현 가능하다는 평가입니다. 성공을 위해서는 윤리, 투명성, 인재 확보, 산업 현장과의 연계가 중요합니다.
1명 평가안녕하세요. 윤지은 경제전문가입니다.
소버린 ai라는 게 국가 독자 모델을 갖는다는 의미라면 기술력보다 생태계가 더 큰 변수입니다. 우리나라도 반도체처럼 하드웨어는 강점이 있지만 ai는 데이터 양과 인재풀에서 이미 격차가 큽니다. 미국은 민간과 정부가 수십조 단위로 투자하고 있고 중국은 정책적으로 밀어붙이고 있습니다. 게다가 ai는 발전 주기가 너무 빨라서 후발주자가 따라잡기 전에 다음 세대 기술이 나와버립니다. 다만 특정 언어와 문화에 최적화된 좁은 영역에서는 가능성이 남아있습니다. 범용 ai로 정면 승부는 힘들어도 특화형 모델은 자리 잡을 수 있는 여지는 있다고 봅니다.
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