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[IT뉴스][취재수첩] 중국은 AI를 퍼뜨리는데, 한국은 아직 ‘국가대표 선발전’

온카뱅크관리자

2026-07-30 05:07:28

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="136e6e5d047e959c07cb61db45bd129a1c89ec72da3b4d067e3c7b09cbb2e779" dmcf-pid="brjpJaoMlv" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/30/552796-pzfp7fF/20260730050012474besg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qHZivHYCSy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/30/552796-pzfp7fF/20260730050012474besg.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="2c69e384482751e56b379d1bd85071455dd0332d8ae4e52f21581d5e9b464435" dmcf-pid="KmAUiNgRSS" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 구아현기자] 중국은 오픈웨이트와 낮은 가격을 앞세워 세계 개발자와 서비스 기업을 끌어들이고 있다. 반면 미국은 최상위 인공지능(AI) 모델을 국가 전략자산으로 보고 폐쇄형 응용프로그램인터페이스(API) 중심의 통제 전략을 펴고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 취임 1주년 기자간담회에서 중국 기업이 적은 비용으로 좋은 성과를 내는 점이 “솔직히 부럽다”고 했다.</p>
          <p contents-hash="09f4ac1a6afa8a286071c2161d48be769bfc32b758f6ee975a9add43d233d553" dmcf-pid="9scunjaeWl" dmcf-ptype="general">그 부러움은 한국 AI의 속도를 높이는 자극제가 돼야 한다. 미국의 통제 전략이나 중국의 개방 전략을 그대로 따라가는 대신, 외부 의존을 낮추면서도 세계 시장에서 선택받을 모델을 빠르게 만드는 한국만의 전략이 필요하다. 정부가 소버린 AI를 내세워 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 현재 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 4개 정예팀이 경쟁하는 2단계 평가 국면에 들어섰다.</p>
          <p contents-hash="53d621437792992d857ebd131883e533ebced13ec3b2d6664747e41edf360051" dmcf-pid="2Ok7LANdTh" dmcf-ptype="general">앞서 공개된 1단계 모델들은 허깅페이스에서 관심을 끌었다. 그러나 일부 실증을 제외하면 국내에서조차 이를 기반으로 한 대표적인 상용 서비스나 대규모 도입 사례를 찾기 어렵다. 다운로드 이후 실제 채택으로 이어지는 연결고리가 약했다. 2단계 모델도 수학·코딩·한국어·장문 추론 성능을 높였다고 각 기업은 강조한다. 문제는 국내 평가에서 받은 성적이 세계 시장의 선택으로 이어지고 있느냐다.</p>
          <p contents-hash="4baac38a6dfcce24f1799e9886b65cec443446b9b090484510b6554d930cc301" dmcf-pid="VIEzocjJSC" dmcf-ptype="general">최근 젠스파크의 한국 진출 미디어 브리핑에서 이를 실감했다. 스파크가 업무에 따라 연결한다는 60개 넘는 AI 모델에는 오픈AI·앤트로픽·구글뿐 아니라 중국의 딥시크·문샷AI·미니맥스·즈푸AI도 있었다. 국내 모델은 단 한 개도 없었다.</p>
          <p contents-hash="c24bc69cc79deca4767d825cd4a6f8926622d64726d69c2c09fa9ecf04835fe6" dmcf-pid="fCDqgkAivI" dmcf-ptype="general">AI 모델은 기업이 성능과 가격, 속도, 안정성을 따져 자사 서비스에 연결해야 비로소 시장에서 검증됐다고 할 수 있다. 정부 사업의 성과도 벤치마크와 국민평가단 점수에 머물지 않고 해외 API 호출량과 유료 고객, 글로벌 서비스 탑재 실적으로 이어져야 한다.</p>
          <p contents-hash="b6f55876022509ec909427115a97087972952a9db46eb56b0ca7602410964c73" dmcf-pid="4hwBaEcnhO" dmcf-ptype="general">독자 모델과 인프라를 확보하겠다는 방향은 맞다. 외산 모델의 공급 중단이나 가격·정책 변화에 대비하려면 소버린 AI는 필요하다. 한정된 연산 자원을 경쟁력 있는 팀에 집중하는 단계평가에도 이유가 있다.</p>
          <p contents-hash="6c2c222aeb554a8fa5dc178623f00e768300043f7f81d975c2dffcaacc4d6873" dmcf-pid="8yIVksrNhs" dmcf-ptype="general">다만 문제는 속도다. 정부가 반년 단위 평가와 탈락 절차를 밟는 동안 세계 시장에서는 새 모델이 공개되고 곧바로 API와 에이전트 플랫폼에 연결된다.</p>
          <p contents-hash="601c2423837167af88dcbbdfa5f80a8aaa3920c45c9bbc500bf4f7b2d070a998" dmcf-pid="6WCfEOmjWm" dmcf-ptype="general">정부는 별도의 단기 개발·실증 과제를 수시로 열어 시장 변화에 대응해야 한다. 평가 기준도 벤치마크에 머물지 않고 해외 API 호출량과 글로벌 플랫폼 탑재, 유료 고객, 추론 비용·속도·안정성 등 실제 채택 지표까지 넓혀야 한다.</p>
          <p contents-hash="5d37e171d68a3c75d9362613a9bcbee1d56b897a515ef4b35b112ce30693304b" dmcf-pid="PYh4DIsAhr" dmcf-ptype="general">기업도 정부의 그래픽처리장치(GPU)와 ‘국가대표’ 간판만 기다려서는 안 된다. 중국에 대한 부러움이 한국의 전략이 되려면 정부는 더 빠른 경쟁장을 열고, 기업은 자기 자본을 걸고 세계 시장에서 선택받아야 한다.</p>
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