제8장. Foundation Model — Closed vs Open vs Sovereign
이 장을 다 읽고 나면 알게 될 것: Foundation Model 시장의 경쟁 구도가 어떻게 형성되었는지, Closed와 Open 모델의 장단점이 무엇인지, 그리고 한국의 Sovereign AI가 왜 필요하고 어디까지 왔는지
도입: 2022년 11월 30일
2022년 11월 30일, OpenAI가 ChatGPT를 공개했다. 5일 만에 100만 사용자를 돌파했다. 2개월 만에 1억 사용자를 넘겼다. 인스타그램이 2년 반 걸린 것을 두 달 만에 해냈다.
그 순간부터 세계가 바뀌었다. 모든 빅테크가 AI에 올인했다. 구글이 비상을 선언했다. 메타가 방향을 틀었다. 마이크로소프트가 OpenAI에 130억 달러를 투자했다. 그리고 수십 개의 Foundation Model이 쏟아져 나왔다.
Foundation Model은 디지털 AI 가치사슬의 심장이다. 모든 응용의 토대다. 이 층을 누가 장악하느냐가 AI 산업 전체의 권력 구조를 결정한다.
8.1 Closed 모델 — OpenAI, Anthropic, Google
Closed 모델은 가중치를 공개하지 않는 모델이다. API로만 접근 가능하다. 사용자는 모델의 내부를 볼 수 없다.
OpenAI (GPT 시리즈). GPT-4, GPT-4o, o1, o3. AI 산업의 개척자다. 가장 넓은 사용자 기반을 가진다. ChatGPT가 주간 활성 사용자 2억 명을 넘긴다. 마이크로소프트와의 독점 파트너십이 Azure 클라우드 사업을 키운다.
Anthropic (Claude 시리즈). Claude 3.5 Sonnet, Claude Opus 4. 안전성을 핵심 가치로 내세운다. Constitutional AI라는 자체 정렬 방법론을 개발했다. 아마존이 최대 80억 달러 투자를 약속했다. 기업 시장에서 빠르게 성장 중이다.
Google (Gemini 시리즈). Gemini Ultra, Pro, Flash. 구글의 자산(검색, 유튜브, Gmail)과 결합한다. 멀티모달에서 강점을 보인다. 그러나 ChatGPT의 마인드쉐어를 뒤집기는 어려운 상황이다.
Closed 모델의 장점은 무엇인가. 첫째, 수익 모델이 명확하다. API 과금, 구독료. 둘째, 안전 관리가 가능하다. 모델 사용을 통제할 수 있다. 셋째, 지속적 업데이트가 쉽다. 사용자가 항상 최신 버전을 쓴다.
단점은 무엇인가. 첫째, 벤더 종속. 사용자가 특정 회사에 묶인다. 둘째, 투명성 부족. 모델이 왜 그런 답을 내는지 검증하기 어렵다. 셋째, 데이터 주권 문제. 기업 데이터가 미국 회사의 서버로 간다.
8.2 Open 모델 — Meta Llama, Qwen, DeepSeek
Open 모델은 가중치를 공개하는 모델이다. 누구나 다운로드해서 쓸 수 있다. 수정하고 배포할 수 있다.
Meta Llama. Llama 2, Llama 3, Llama 3.1 405B. 메타가 오픈소스로 공개한다. 가장 널리 쓰이는 오픈 모델이다. 메타의 전략은 명확하다. AI 모델을 상품화(commodity)시켜서 다른 회사들의 수익원을 무력화하고, 자사는 광고 사업에서 AI를 활용한다.
Qwen (통의천문). 알리바바가 만든다. 중국어와 영어 모두에서 강하다. Qwen2.5 72B가 Llama 3.1에 필적하는 성능을 보인다. 중국 AI 생태계의 기반이 되고 있다.
DeepSeek. 중국 양적 투자회사(퀀트 펀드)가 만든 모델이다. DeepSeek-V3, DeepSeek-R1이 서양 모델에 필적하는 성능을 낮은 비용으로 달성해 충격을 줬다. 특히 R1은 추론 능력에서 OpenAI o1에 근접했다.
Mistral. 프랑스 스타트업. 유럽의 AI 자존심이다. Mixtral(MoE 모델)로 효율성에서 앞서간다. EU의 지원을 받는다.
잠시 멈추고 생각해보자 메타가 수십억 달러를 들여 만든 모델을 무료로 공개하는 이유는 무엇인가? 공짜 뒤에는 항상 전략이 있다. 메타의 전략이 성공하면 AI 산업의 가치 분배는 어떻게 변하는가?
8.3 Closed vs Open — 누가 이기는가
이 논쟁에 답은 없다. 둘 다 살아남을 가능성이 가장 크다. 그러나 각각의 영역이 다를 것이다.
Closed가 유리한 영역. 최첨단 성능이 필요한 곳. 안전이 중요한 곳. 기업이 책임 소재를 명확히 하고 싶은 곳. 금융, 의료, 법률.
Open이 유리한 영역. 커스터마이징이 필요한 곳. 비용을 낮춰야 하는 곳. 데이터 주권이 중요한 곳. 자국 서버에서 돌려야 하는 곳.
흥미로운 추세는 Closed와 Open의 경계가 흐려지고 있다는 것이다. OpenAI도 일부 모델을 오픈소스에 가깝게 공개한다. Anthropic도 연구를 공개한다. 반대로 메타의 Llama는 완전한 오픈소스가 아니다. 상업 이용에 제한이 있다.
20252026년의 추세는 이렇다. 최첨단 모델은 Closed 회사들이 612개월 리드한다. 그러나 Open 모델이 빠르게 따라잡는다. DeepSeek-R1이 o1에 근접한 것이 그 증거다. 리드 타임이 줄어들고 있다.
8.4 Sovereign AI — 국가의 AI 주권
Sovereign AI는 특정 국가나 지역이 자체 Foundation Model을 보유해야 한다는 개념이다.
왜 필요한가. 세 가지 이유다.
언어와 문화. 영어 중심 모델은 한국어, 아랍어, 스와힐리어에서 성능이 떨어진다. 자국 언어에 최적화된 모델이 필요하다.
데이터 주권. 기업 데이터가 미국 서버로 가는 것을 원하지 않는 정부와 기업이 많다. 특히 유럽, 중동, 동아시아에서.
안보. AI가 국가 안보의 핵심 인프라가 되면서, 외국 회사에 완전히 의존하는 것은 위험하다. 공급이 끊길 수 있다.
NVIDIA가 "Sovereign AI"를 적극적으로 밀고 있다. 각국 정부에 GPU를 팔면서 "자국 AI를 만들어라"고 권한다. NVIDIA 입장에서는 모든 나라가 자체 AI 인프라를 만들면 GPU 수요가 폭발하니까.
8.5 한국의 Foundation Model — HyperCLOVA, EXAONE
한국의 Sovereign AI 현황을 보자.
네이버 HyperCLOVA X. 한국어 최강 모델을 표방한다. 네이버의 방대한 한국어 데이터(블로그, 뉴스, 카페)로 학습. 한국어 자연어 처리에서 GPT-4에 근접하거나 일부 앞선다고 주장한다. 네이버 서비스에 통합되어 있다.
LG AI연구원 EXAONE. 기업용 AI를 지향한다. 전문 지식 영역에서 강점을 가진다. 오픈소스 버전도 공개했다.
삼성전자 Samsung Gauss. 2023년에 공개한 삼성의 자체 Foundation Model이다. 텍스트, 코드, 이미지 생성 세 갈래를 동시에 추구한다. 갤럭시 스마트폰의 Galaxy AI에 탑재되어 온디바이스 AI를 구동한다. 삼성의 강점은 1억 대 이상의 스마트폰이라는 배포 채널이다. 모델 성능에서 GPT나 Claude에 미치지 못하지만, 단말기 탑재라는 독자적 경로를 가지고 있다.
카카오. 카카오브레인에서 시작해 카카오로 AI 조직을 통합했다. KoGPT 시리즈를 개발했고, 카카오톡이라는 4천만 사용자 플랫폼에 AI를 통합하려 한다. 한국어 대화 데이터에서 강점이 있다.
업스테이지(Upstage). 한국 AI 스타트업 중 Foundation Model에 직접 도전하는 회사다. Solar 모델로 효율적인 소규모 모델 전략을 택했다. 문서 AI, OCR에서 글로벌 벤치마크 상위에 든다. 한국 스타트업이 Foundation Model 영역에서 생존하는 몇 안 되는 사례다.
KT, SKT의 AI. KT는 Mi:dm(믿음) 모델을, SKT는 A.(에이닷) 서비스를 운영한다. 통신 인프라와 고객 데이터를 AI와 결합하려는 전략이다. 독자 모델보다는 글로벌 모델을 활용한 서비스 특화에 가깝다.
한국 Foundation Model의 현실적 한계는 무엇인가.
첫째, 규모의 열세. 네이버의 학습 인프라는 OpenAI, 구글의 수십 분의 1이다. 모델 크기, 학습 데이터 양 모두에서 차이가 크다.
둘째, 글로벌 경쟁력 부족. 한국어에서는 강하지만, 영어나 다국어에서는 GPT, Claude에 밀린다. 글로벌 시장에서 경쟁하기 어렵다.
셋째, 인재 부족. Foundation Model을 만드는 핵심 인재(연구자)가 절대적으로 부족하다. 한국의 AI PhD 배출 수가 미국의 10분의 1 이하다.
그럼에도 불구하고, 한국어 특화 모델은 필요하다. 한국 기업과 정부가 미국 AI 회사에 완전히 의존하는 것은 장기적으로 리스크다. 문제는 독자 개발이냐, 오픈소스 기반 커스터마이징이냐의 선택이다.
잠시 멈추고 생각해보자 한국이 GPT-5 수준의 모델을 독자 개발하는 것은 현실적인가? 만약 아니라면, 차선의 전략은 무엇인가? Llama나 Qwen 같은 오픈 모델을 한국어에 특화시키는 것이 더 합리적인가?
8.6 Foundation Model의 미래 — 수렴인가 분화인가
Foundation Model 시장의 미래에 대해 두 가지 시나리오가 있다.
수렴 시나리오. 결국 2~3개의 모델만 살아남는다. 최첨단 성능을 유지하려면 엄청난 투자가 필요하므로, 자본력 있는 소수만 버틸 수 있다. 검색 엔진이 결국 구글 하나로 수렴된 것처럼.
분화 시나리오. 용도별, 언어별, 산업별로 다양한 모델이 공존한다. 범용 모델은 2~3개지만, 특화 모델은 수백 개. 생태계가 다양해진다.
현재로서는 분화 시나리오에 가까워 보인다. 모델의 성능이 일정 수준을 넘기면, 범용 성능보다 특화 능력이 더 중요해진다. 의료 AI, 법률 AI, 코딩 AI, 교육 AI. 각 영역에서 최적화된 모델이 범용 모델보다 낫다.
이 분화가 한국에게는 기회다. 범용 모델에서 미국을 이길 수 없지만, 한국어·한국 산업 특화 모델에서는 우위를 가질 수 있다. 핵심은 도메인 데이터와 도메인 전문 지식이다.
핵심 정리
Foundation Model 시장은 Closed(OpenAI, Anthropic, Google)와 Open(Meta Llama, Qwen, DeepSeek)으로 나뉜다. 둘 다 살아남을 가능성이 크며 각각의 적합 영역이 다르다.
Open 모델의 성능이 Closed 모델에 빠르게 근접하고 있다. DeepSeek-R1이 그 증거다. 리드 타임이 줄어드는 추세다.
Sovereign AI 개념이 부상하고 있다. 언어, 데이터 주권, 안보 이유로 각국이 자체 모델을 원한다.
한국의 HyperCLOVA X, EXAONE이 한국어 모델을 제공하지만, 글로벌 경쟁력과 규모에서 한계가 있다.
Foundation Model 시장은 범용 모델 수렴 + 특화 모델 분화의 방향으로 갈 가능성이 크다. 이 분화가 한국에게 기회를 제공한다.
반드시 답해봐야 할 질문 5가지
질문 1. OpenAI의 리드가 계속될 것인가? Anthropic이나 Google이 추월할 수 있는 영역은 어디인가?
질문 2. Open 모델이 Closed 모델만큼 좋아지면, Closed 모델의 비즈니스 모델(API 과금)은 유지 가능한가?
질문 3. 한국의 Sovereign AI 전략은 독자 개발이어야 하는가, 오픈소스 기반 커스터마이징이어야 하는가?
질문 4. 중국의 Foundation Model(Qwen, DeepSeek)이 서양 모델에 근접한다면, 미국의 수출통제는 의미가 있는가?
질문 5. Foundation Model의 학습 비용이 10억 달러를 넘어가면, 이 시장에 남을 수 있는 회사는 몇 개인가?
더 깊이 탐구하기
OpenAI, Anthropic, Google 각사 Technical Blog 및 Model Card. 각 모델의 공식 성능 데이터와 설계 철학.
Meta AI Blog, 「Llama 3 Technical Report」. 오픈소스 모델의 학습 방법론과 데이터 구성.
DeepSeek Technical Report. 중국 모델이 낮은 비용으로 높은 성능을 달성한 방법.
Stanford HAI, 「AI Index Report 2025」. Foundation Model 시장의 종합적 현황과 추세.
네이버 클라우드, HyperCLOVA X 기술 보고서. 한국어 Sovereign AI의 접근법과 성능.
다음 장에서는 Foundation Model 위의 층으로 올라간다. MLOps와 Agentic 미들웨어. 모델을 만든 후에는 그것을 운영하고 연결하고 에이전트로 만들어야 한다. LangChain, MCP, RAG. 이 층에서 실제로 에이전트 시스템이 어떻게 구축되는지를 다룬다.