국산 인공지능 개발, 중국산 의혹

국가대표 인공지능(AI) 개발 계획의 근간이 된 모델 설계 경로에 대한 ‘중국산’ 의혹이 다시 수면 위로 떠올랐다. 최근 국회에서 증폭된 고석현 전 본투글로벌센터장과 정보통신기획평가원(IITP) 관계자 간 질의 응답을 계기로, 우리 정부의 범용 대형 AI 개발 추진 현황이 재조명되고 있다. 국내 AI 생태계 핵심은 글로벌 빅테크에 대항할 자체 언어모델(LLM) 구축이나, 실제 모델·데이터·인프라 단계별 독립성과 국산화의 매듭이 명확히 설명되지 않아 투명성 논란이 커진 상황이다.

AI 모델 ‘중국산 논란’이 시작된 배경은 국내 프로젝트의 기초가 되는 일부 AI 프레임워크, 학습데이터, 하드웨어 인프라 등이 실제로는 중국계 플랫폼·기업에서 나오거나 영향을 받았다는 주장이다. 실제 업계에서는 2025년 이후 범용 LLM 개발 로드맵에, 중국계 오픈소스 모델이나 하드웨어 설계 표준이 포함돼 있다는 소문이 무성하다. 본투글로벌 고석현 전 센터장은 공개적으로 이와 관련된 의혹을 제기했고, 정부는 최근까지 공식 입장 표명을 유보하거나, ‘글로벌 표준을 따르면서 자체 역량을 높이고 있다’는 취지의 중립적 답변으로 일관해 왔다.

여러 국내외 IT매체 역시 최근 미국과 EU의 AI 산업 자립 전략이 ‘공급망 독립’과 ‘자국 내 연산 인프라 강화’로 이동함에 따라 우리의 현 수준에 대한 우려를 표했다. 글로벌 추세는 AI 소프트웨어뿐 아니라 반도체, 데이터센터, 모델 검증체계 등 전(全) 영역에서 자립 기반을 강화하고 있다. 하지만 한국의 AI 개발 계획은 목표와 로드맵, 예산, 컨소시엄 구성에서는 상세하나, 구체적 하드웨어 독립성 확보나 ‘중국 의존 등 문제 구간’에 대해서는 명확한 설명이 부족하다는 지적이 여전하다.

실제 사례로, 지난해 공개된 일부 범용 AI 모델의 코드베이스에서 중화권 오픈소스 코드와 외부 pretrained(사전학습) 데이터셋 활용 흔적이 발견돼 논란이 커졌다. 또한 국내 AI 스타트업의 GPU 서버 조달처 상당수가 ‘미국산 불가’ 여파로 중국계 기업으로 옮겨간 점, 클라우드 인프라 이용 패턴에서 중국계 사업자 빈도가 높아졌다는 통계도 있다. 이 같은 공급망 구성은 한정된 국내 IT예산과 글로벌 기술 규제, 소재 수급 현실, 그리고 대용량 학습을 위한 최적화 과정에서 해외 요소차입이 불가피했던 구조에서 비롯된 측면이 있다.

하지만 기술 경계의 흐릿함이 ‘국산화’라는 이름 아래 합리화될 때, 이는 명확한 위험성을 동반한다. 미국 바이든 행정부는 이미 국방·핵심 AI 분야의 ‘탈중국(디커플링)’을 선언했고, 유럽연합도 AI법(AI Act)을 통해 자국 내 훈련/서비스 운영 및 위험평가 투명성 기준을 강화했다. 이번 논란은 단일 모델 소스만의 이슈가 아니라 모델 신뢰성, 거버넌스, 보안·윤리 규범 및 국제 표준 경쟁력에 직결된다. 특히 교육·행정 등 공공분야 AI 사용이 확대되는 가운데, ‘검증 불투명, 외산 의존, 보안 이슈’라는 3중고가 리스크로 상존하는 셈이다.

AI 전문가·시민단체에서 “AI 기술의 자립 전략을 공론화하라”는 요구가 들끓는 이유다. 현재 우리 정부의 답변은 자립적 기술개발 의지를 거듭 천명하면서도, 실제 모델 개발 경로(설계-학습-운영-배포)에서 외산 코드·데이터·하드웨어 차입을 어디까지 허용/통제할 것인가에는 소극적이다. 민간 컨소시엄에 많은 권한이 위임된 결과, 관외부 검증 또는 면밀한 리스크 관리가 실제로는 작동하지 못하는 단면도 드러났다.

한국형 AI 독립성 논란은 단순히 ‘중국산’ 여부를 넘어 하이브리드 개발이 현실화된 글로벌 생태계의 투명성·거버넌스 과제와 맞닿아 있다. 국내외 선진국 AI 확보 전략의 공통점은 소스코드 공개 및 진흥→인증-감시→공급망 검증이라는 전주기 체인으로 요약된다. 신뢰성 높은 AI 완성은 단순 도입이 아닌, 각 단계별 위험 분석과 인증 체계 강화, 핵심기술 내재화 노력의 전제 아래서 이뤄질 수 있다.

이번 사건으로 AI 산업계 내부에서조차 “공공 AI 모델의 내역과 기준, 점검 메커니즘을 국민에게 실시간으로 공개해야 한다”는 목소리가 늘었다. 동시에 연구 소스와 인프라 차입이 심화될수록, 정책·기술 양면에서 실질적 자립과 국제 협력의 균형점을 다시 설정해야 한다는 요구도 커지고 있다. 앞으로 범용 AI 운명을 가를 것은 ‘중국산/국산’ 이분법보다, 투명한 코드관리·모델공개·공급망 배분 등 체계적 투명성과 책임성 강화 체계가 될 전망이다. 해외 사례를 참고해 우리도 공급망 위험 점검, 거버넌스 수정, 인증 강화, 그리고 장기적으로는 핵심 인프라 내재화를 동시에 추진해야함은 자명하다.

기술의 융복합 시대, 진정한 ‘국가대표 AI’란 무오류·국산 타이틀을 넘어, 자신의 뿌리와 리스크를 정확히 드러내고, 국민 신뢰와 글로벌 경쟁 모두에서 인정받는 모델이어야 한다. 이제는 ‘사실에 기초한 설계 경로 공개’와 ‘공개·검증·내재화’의 선순환이 필수적이다.

— 유재혁 ([email protected])