요즘은 AI에도 ‘Made by’가 붙습니다. 각국 정부가 자국 데이터를 기반으로 AI를 직접 개발하고 운영하려는 흐름이 빨라지고 있습니다. 바로 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 이야기입니다.

AI는 이제 단순한 기술을 넘어, 디지털 주권의 핵심 자산으로 부상하고 있습니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 “모든 국가는 고유한 AI를 스스로 생산할 수 있어야 한다”고 강조했습니다.

소버린 AI는 자국의 데이터, 인프라, 알고리즘, 인재를 기반으로, 독립적으로 개발·운영되는 국가 주도형 인공지능 전략을 뜻합니다. 단순한 기술 자립을 넘어, 언어, 제도, 문화, 가치관 등 고유 정체성까지 반영한 AI 생태계를 구축하는 방향으로 확장되고 있습니다.

이러한 흐름은 세계 곳곳에서 정책화되고 있습니다.

▲ 미국은 2025년 백악관이 발표한 ‘미국 AI 행동계획(America’s AI Action Plan)’을 통해 국가 차원의 AI 전략을 본격화했습니다. 해당 계획은 혁신 가속화, 인프라 강화, 국제 외교·안보 주도라는 세 가지 핵심 방향으로 구성되어 있으며, 엔비디아, 마이크로소프트 등 민간 기업과 협력해 산업과 안보 분야에서의 AI 활용 및 인프라, 연구 역량 강화에 나서고 있습니다.

▲ 중국은 AI를 국제 공공재로 정의하고 글로벌 협력 체계 강화를 제안한 ‘글로벌 AI 거버넌스 행동계획(Global AI Governance Action Plan)’을 발표했습니다. 동시에, 2024년부터 추진 중인 국가 전략인 ‘AI+ 이니셔티브(AI+ Initiative)’를 통해 산업 전반에 AI를 융합하고 있습니다. 378억 달러(약 52조 원) 규모의 예산이 투입되며, 딥시크 R1, KIMI K2 등 자체 모델 개발을 통해 기술 자립과 글로벌 확장을 동시에 모색하고 있습니다.

▲ 영국은 정부 산하에 소버린 AI 전담 조직인 ‘소버린 AI 유닛(Sovereign AI Unit)’을 신설하고, 6억 3천만 달러(약 0.9조 원)를 투자해 지속 가능한 국가 AI 인프라 구축을 추진 중입니다. 이 조직은 AI 인재 육성, 지역 균형 발전, 민관 협력 등을 종합적으로 수행하는 것을 목표로 합니다.

▲ 대만은 정부가 발표한 ‘10대 AI 인프라 프로젝트’를 중심으로 소버린 AI 구축과 컴퓨팅 인프라 확충을 동시에 추진하고 있습니다. 향후 4년간 AI 전문가 20만 명 양성을 목표로, 3억 219만 달러(약 0.4조 원)를 투자하고 있으며, 2040년까지 약 5,100억 달러(약 714조 원)의 경제 효과를 기대하고 있습니다.

▲ 사우디아라비아는 AI 생태계 조성과 글로벌 AI 허브 도약을 목표로 한 국가 전략 ‘프로젝트 트랜센던스(Project Transcendence)’를 통해 AI 중심 국가 전환을 본격화하고 있습니다. 약 1,000억 달러(약 140조 원) 규모의 투자가 이뤄지며, 아랍어 기반 초거대 언어모델(LLM)* 개발과 대규모 데이터센터 구축 등이 포함되어 있습니다.

* 초거대 언어모델(LLM, Large Language Model): 대규모 텍스트 데이터를 기반으로 학습한 AI 모델로, 자연어 처리에 특화되어 있음

한국도 이 흐름에서 예외는 아닙니다. 정부는 2030년까지 글로벌 AI 종합 경쟁력 순위를 3위까지 끌어올린다는 목표 아래 약 25조 원을 투입해 ‘AI 고속도로’ 구축을 포함한 국가 주도 투자를 추진하고 있습니다. 한국어, 역사, 문화 데이터를 기반으로 한 국산 소버린 AI 개발, GPU 5만 개 확보, AI 데이터센터 구축, AI 특구 조성 등 다방면의 전략이 동시에 전개되고 있습니다.

특히, 올해에만 국산 초거대 언어모델 기반 파운데이션 모델(Foundation Model)* 개발에 약 2,000억 원이 투입될 예정이며, 5개 팀이 선정되어 단계별 토너먼트 경쟁을 거쳐 2027년까지 최종 2개 사업자가 확정될 계획입니다.

* 파운데이션 모델(Foundation Model): 다양한 AI 작업에 범용적으로 적용 가능한 대규모 사전 학습 모델

현재 한국은 세계에서 세 번째로 많은 초거대 언어모델을 보유하고 있습니다. 기술뿐 아니라 AI 인프라 확충, 글로벌 인재 양성, 윤리·법제 정비 등 민관이 함께 생태계 구축에 나서고 있습니다.

이러한 변화는 특정 국가에 국한된 이야기가 아닙니다. AI의 미래를 국가 차원에서 재정의하려는 움직임은 전 세계적으로 확산되고 있으며, 소버린 AI는 이제 ‘기술의 진화’가 아닌 ‘국가 전략’으로 자리 잡고 있습니다.

세상을 재편하는 AI의 흐름, [AI SNACKchip]이 쉽게 풀어드립니다. 다음 편도 기대해 주세요!

전 세계 AI∙반도체 최신 이슈를 ‘한입 크기’로 전하는 [AI SNACKchip] 시리즈! 빠르게 변하는 기술 트렌드 속, 핵심만 간결하고 알기 쉽게 전달합니다. 이번 2편에서는 스스로 생각하고 행동하는 ‘AI 에이전트’에 대해 알아봅니다.

지난 7월, 오픈AI(OpenAI)는 자사의 대표적인 인공지능 서비스인 챗GPT(ChatGPT)에 ‘챗GPT 에이전트(Agentic 기능)’를 정식으로 통합해 공개했습니다. 이번에 선보인 챗GPT 에이전트는 기존의 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)*에 웹 브라우징 전문 운영자(Operator)*와 심층 분석 도구(Deep Research)*를 결합한 형태로, ‘무엇을 말할지’뿐 아니라 ‘무엇을 해야 할지’까지 스스로 판단하고 실행하는 자율형 지능 시스템입니다.

챗GPT 에이전트는 사용자의 목적과 목표를 이해한 뒤 웹 탐색, 정보 수집, 문서 작성, 예약 및 결제 등 다양한 업무를 사람 대신 수행하는 디지털 비서 역할을 하며, 단순 반복 업무를 넘어서 실제로 업무를 수행하는 역량을 갖추었습니다. 예컨대 여행 일정 수립과 항공권 예약, 호텔 비교와 같은 복합적인 업무도 한 번의 요청으로 즉시 처리할 수 있습니다. 글로벌 기업들도 이미 다양한 형태의 ‘퍼스널 에이전트(Personal Agent)*를 도입해 업무 자동화를 적극 추진 중입니다.

챗GPT: “하와이 여행할 때 가볼 만한 곳 추천해 줘.”
챗GPT 에이전트: “하와이 3박 여행 일정 잡아 줘.”

챗GPT 에이전트는 사용자의 간단한 한마디만으로도 여행 준비의 시작부터 끝까지 일사천리로 처리합니다. 요청이 입력되자마자 에이전트는 웹에 접속해 인기 관광지, 맛집, 액티비티 등 필수 정보를 빠르게 수집하고, 사용자의 과거 여행 이력과 선호 데이터를 분석해 맞춤형 여행 루트를 자동 설계합니다. 항공편과 호텔은 가격과 이용자 평점을 종합 비교해 최적의 조건을 찾아낸 뒤 예약까지 모두 마무리하죠.

완성된 일정과 예약 정보는 문서 형태로 정리돼 이메일이나 메신저를 통해 자동 전송됩니다. 사용자는 별도 조치 없이 최적화된 여행 계획을 바로 확인하고 실행에 옮길 수 있습니다. 복잡하고 번거로웠던 여행 준비가 AI 에이전트를 통해 단 몇 분 만에 끝나는 셈입니다.

에이전트 AI는 환경 인식, 목표 정의, 계획 수립, 행동 수행, 학습의 전 과정을 반복하며 스스로 고도화됩니다. 이러한 ‘에이전트(Agentic)’ 특성 덕분에 단순 생성형 AI보다 실제 비즈니스 현장에 더 적합하다는 평가를 받고 있습니다.

CES*를 포함한 주요 시장 조사기관들은 ‘에이전트 AI’를 2025년 AI 분야의 핵심 트렌드로 지목하고 있습니다. CES 2025에서는 ‘AI 에이전트’가 단연 화두로 떠올랐으며, 가트너(Gartner), 딜로이트(Deloitte), 매켄지(McKinsey) 등도 동일한 전망을 내놓았습니다. 시장조사업체 리서치앤드마켓은 글로벌 AI 에이전트 시장이 2024년 128억 6,000만 달러(약 18조 6,500억 원)에서 2030년 332억 1,000만 달러(약 48조 1,600억 원)까지 성장할 것으로 내다보고 있습니다.

다만, 아직 초기 단계에 있는 만큼 정보 오류, 과잉 실행, 개인정보 유출 등 예상치 못한 위험이 존재합니다. 윤리적 책임과 보안 문제도 주요 과제로 부각되고 있습니다. 특히 모델 제한을 우회하려는 탈옥(Jailbreak)* 시도와 기술 오남용 가능성도 제기되는 상황으로, 이를 통제할 안전장치(Guardrails)*와 적절한 규제 체계 마련이 시급합니다.

향후 전망에 따르면, 2025~2026년 사이 조직과 기업에서 파일럿 형태의 에이전트 도입이 활발히 시도될 것으로 보입니다. 2027년을 기점으로는 본격적인 업무 자동화가 확산할 가능성도 높게 점쳐지고 있습니다. 이제 AI는 ‘말하는 도구’를 넘어 ‘실행하는 동료’로 진화하며, 구성원들이 보다 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있는 기반을 만들어갈 것입니다. 동시에 에이전트 기술 확산에 따른 윤리적·법적 논의 또한 지속적으로 병행돼야 할 시점입니다.

앞으로도 ‘AI SNACKchip’은 인공지능의 발전이 가져오는 중요한 변화를 누구나 이해하기 쉽고 간결하게 전달하겠습니다. 다음 에피소드에서 또 다른 흥미로운 AI 이야기를 만나보세요!

* LLM(Large Language Model): 대형 언어 모델로, 대량의 데이터를 통해 학습한 인공지능 모델
* 전문 운영자(Operator): 인공지능 내에서 웹 브라우징이나 복잡한 작업을 전문적으로 수행하는 도구 또는 모듈
* 심층 분석 도구(Deep Research): 특정 주제에 대해 심층적이고 상세한 분석을 수행하는 인공지능 기반 분석 도구
* 퍼스널 에이전트(Personal Agent): 사용자 개인 맞춤형으로 설계된 업무 수행 및 보조를 목적으로 하는 인공지능 에이전트
* CES(Consumer Electronics Show): 미국 라스베이거스에서 매년 개최되는 세계 최대 규모의 전자 및 기술 박람회로, 글로벌 테크 업계의 트렌드를 가늠하는 중요한 행사
* 탈옥(Jailbreak): 인공지능이 설계된 한계를 넘어, 본래 제한된 작업을 우회하거나 무단으로 수행하는 행위
* 안전장치(Guardrails): 인공지능의 오작동이나 오남용을 막기 위한 규제, 기술적 제약, 윤리 기준 등의 안전장치

전 세계 AI∙반도체 최신 이슈를 ‘한입 크기’로 전하는 [AI SNACKchip] 시리즈! 빠르게 변하는 기술 트렌드 속, 핵심만 쏙쏙 골라 쉽고 간결하게 전달합니다. 1편에서는 글로벌 AI 인재 확보 경쟁의 신호탄이 된 ‘초지능 AI’에 대해서 알아봅시다.

2025년 7월, 메타(Meta)는 ‘초지능 AI(Superintelligence)’ 전담 연구소 설립을 공식 발표했습니다. 초지능은 일반적으로 알려진 범용 인공지능(AGI*)의 다음 단계로, 인간의 기억력, 창의력, 판단력을 포함한 모든 인지 능력을 능가하는 AI를 말합니다.

AI 발전 단계는 크게 세 가지로 나뉩니다. 특정 분야에서 인간을 능가하는 ‘좁은 AI(ANI, Artificial Narrow Intelligence)’, 인간과 비슷한 수준의 지능을 가진 ‘범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)’, 마지막으로 인간 고유의 영역인 정서, 예술 창작, 복잡한 문제 해결 능력까지 갖춘 ‘초지능 AI’입니다.

‘초지능’ 개념은 1998년, 영국 철학자이자 작가 닉 보스트롬(Nick Bostrom)이 “거의 모든 영역에서 인간의 가장 뛰어난 두뇌를 초월한 지적 능력”이라 정의하며 처음 등장했습니다. 이후 2014년 그의 저서 「슈퍼인텔리전스(Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies)」를 통해 대중적으로 알려졌습니다. 현재 메타뿐 아니라 OpenAI, 구글 딥마인드, 마이크로소프트, 엔비디아 등 글로벌 AI 선도기업들이 초지능 및 범용 AI 실현을 위한 본격적인 경쟁을 펼치고 있습니다.

▲OpenAI는 구글의 TPU 인프라*로 전환하며 차세대 GPT 모델 개발에 박차를 가하고 있고, ▲구글 딥마인드는 멀티모달 모델* 제미나이(Gemini)를 기반으로 범용 AI 생태계를 적극적으로 확장하고 있습니다. ▲마이크로소프트는 챗GPT 기술을 의료와 교육 분야로까지 확장하며 AGI 상용화를 적극 추진 중입니다. ▲엔비디아는 초지능 개발의 안전성을 목표로 하는 스타트업 ‘Safe Superintelligence(SSI)*’에 공동 투자하며 AI 인프라의 주도권 확보에 나섰습니다.

특히 메타는 업계 최고 수준의 인재들을 파격적인 조건으로 영입하며 ‘AI 인재 블랙홀’이라는 별칭까지 얻었습니다. AI 연구자들에게 수백억 원대 조건을 제시하며 CEO 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)가 직접 인재 채용에 나선 것으로 알려졌습니다. 초지능 시대를 준비하는 기업 간의 경쟁은 단순히 기술적 우위 다툼을 넘어 인재, 윤리, 책임 등 전반적 구조에 걸친 총력전 양상을 띠고 있습니다. 초지능 AI는 아직 현실화되지 않았으나, 이 기술에 대한 현재의 투자가 미래 산업 구조를 근본적으로 변화시킬 가능성이 큽니다. 따라서 현재의 흐름을 정확히 이해하는 것이 중요합니다.

하지만 여전히 의문점은 남아 있습니다.

‘이 기술이 실제로 구현 가능한 기술인가?’
‘통제 가능한 기술인가?’
‘인간보다 뛰어난 존재를 우리가 과연 다룰 수 있는가?’

이러한 질문들이 전 세계 연구소와 정부, 철학자들 사이에서 치열하게 논의되고 있습니다.

이 때문에 초지능 AI는 단순한 기술로만 접근할 수 없으며, 우리가 만들고 있는 것이 무엇인지 정확히 아는 것이 초지능 시대를 준비하는 첫 번째 단계입니다. 앞으로도 ‘AI SNACKchip’은 중요한 기술 트렌드를 누구나 이해하기 쉽게 1분으로 요약하여 전달합니다. 다음 한입도 기대해 주세요.

* AGI(Artificial General Intelligence): 사람처럼 다양한 문제를 이해하고 학습, 추론, 창작, 의사결정이 가능한 범용 인공지능
* TPU 인프라: 구글이 개발한 AI 전용 연산 장치(Tensor Processing Unit)로, AI 모델의 학습과 추론 속도를 향상시키는 하드웨어
* 멀티모달 모델(Multimodal Model): 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 동시에 처리하고 이해하는 AI 모델
* Safe Superintelligence(SSI): NVIDIA 등이 투자한 스타트업으로, 안전하고 통제 가능한 초지능 AI 개발을 목표로 함