소버린 AI, 두 가지 길: 국가대표 AI에서 탈락한 네이버가 보여주는 것
최종 수정일: 10월 24일
'소버린 AI(주권 AI)'라는 말을 국내에 널리 알린 회사는 네이버였습니다. 그런데 2026년 1월, 바로 그 네이버가 정부가 뽑는 '국가대표 AI'에서 탈락했습니다. 성능이 아니라 '독자성'이 문제였습니다.
이후 네이버의 선택은 흥미롭습니다. 국가대표 재도전 대신 엔비디아의 오픈 모델을 받아들이고, 사우디·태국·유럽으로 '데이터 주권형 AI'를 팔러 나섰습니다. 같은 '소버린 AI'를 두고 정부와 네이버가 서로 다른 답을 내놓은 셈입니다. 어떤 AI를 도입하고 누구와 손잡을지 고민하는 경영진이라면 이 차이를 알아둘 필요가 있습니다.
1. 국가대표 AI는 어떻게 뽑나
과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'는 네이버클라우드, SK텔레콤, LG AI연구원, 업스테이지, NC AI 등 5개 정예팀으로 출발했습니다. 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점으로 이뤄지고, 단계마다 팀을 줄여 나가는 '서바이벌' 방식입니다.
여기에 '독자성' 기준이 따로 있습니다. 정부는 독자 모델을 해외 모델을 미세조정한 것이 아니라 설계부터 사전학습까지 국내에서 수행한 모델로 정의합니다. 오픈소스를 활용할 수는 있지만, 가중치를 초기화한 뒤 처음부터 다시 학습해야 한다는 것이 최소 요건입니다.
2. 네이버는 왜 탈락했나
2026년 1월 15일 발표된 1차 평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 함께 탈락했습니다. NC AI는 성능 평가에서 밀렸고, 네이버클라우드는 독자성에서 걸렸습니다. 이미지·음성까지 다루는 모델을 만들면서 중국 알리바바의 오픈소스 모델 큐엔(Qwen)의 비전 인코더를 그대로 가져다 쓴 점이 지적됐습니다.
경쟁은 계속됐습니다. 2월에는 모티프테크놀로지스가 추가로 합류했고, 8월 18일 2차 평가에서는 SK텔레콤(70.6점), 업스테이지(69.9점), LG AI연구원(69.0점)이 통과했습니다. 모티프는 일부 해외 벤치마크에서 가장 높은 점수를 받고도 탈락해 이의를 제기했고, 정부는 다음 단계 운영 방식을 재검토하겠다는 입장입니다.
3. 네이버의 다른 답: '데이터 주권'으로서의 소버린 AI
네이버는 방향을 틀었습니다. 2026년 6월 국내 기업 최초로 엔비디아의 오픈 모델 연합 '네모트론 연합(Nemotron Coalition)'에 합류했고, 앞으로 하이퍼클로바X를 엔비디아의 네모트론 모델에 자사 데이터를 더해 고도화하겠다고 밝혔습니다. 동시에 세종 데이터센터 '각 세종'을 엔비디아 AI 팩토리 플랫폼으로 확장해, 55MW에서 시작해 기가와트급까지 키운다는 계획입니다.
해외 성과도 쌓이고 있습니다. 사우디아라비아에서는 메카·메디나·제다의 디지털 트윈을 구축했고 2026년 5월 2단계 계약을 맺었습니다. 태국에서는 현지 기업 시암AI와 태국어 거대언어모델을 만들었고, 프랑스 미스트랄AI, 베트남 FPT와도 손잡았습니다. 국내에서는 2026년 4월 독립 서비스였던 클로바X와 큐:를 종료하고, AI를 네이버 검색 안으로 집중시켰습니다.
정리하면 네이버가 말하는 소버린 AI는 '모든 가중치를 우리가 만들었다'가 아니라 '데이터가 어디에 있고, 누가 시스템을 운영하느냐'에 가깝습니다.
4. 남은 국가대표: SK와 LG
결선에 오른 대기업 두 곳은 AI를 대하는 방식부터 다릅니다.
SK텔레콤은 5,190억 파라미터의 'A.X K1'을 만들었고, 이를 사업으로 넓히고 있습니다. AWS와 함께하는 울산 AI 데이터센터, 어떤 로봇 제조사든 쓸 수 있는 로봇 학습 플랫폼, 그리고 무엇보다 AI 반도체에 필수인 HBM 세계 1위 SK하이닉스가 있습니다. SK는 로봇을 직접 만들기보다 피지컬 AI 시대의 '곡괭이와 삽'을 파는 쪽에 가깝습니다.
LG AI연구원은 7,500억 파라미터의 'K-엑사원 2.0'을 누구나 상업적으로 쓸 수 있는 아파치 2.0 라이선스로 공개했고, 엑사원을 그룹의 공장과 로봇에 심고 있습니다. 결선에 오른 유일한 스타트업 업스테이지는 기업용 문서 AI에 강점이 있습니다.
5. 우리 회사 AI 전략에 주는 시사점
'국산 모델'과 '데이터 주권'을 구분하십시오. 공공·금융처럼 규제가 강한 분야는 독자 모델 여부가 중요할 수 있지만, 대부분의 기업에게 더 중요한 것은 데이터가 어디에 저장되고 누가 접근하느냐입니다. 도입 기준을 먼저 정해야 선택지가 보입니다.
오픈 모델을 적극 검토하십시오. K-엑사원 2.0처럼 상업적 이용이 자유로운 국산 모델도 있고, 네이버처럼 글로벌 오픈 모델을 기반으로 한 서비스도 늘고 있습니다. 한 모델에 묶이지 않는 구조가 협상력을 높입니다.
AI 인프라 투자는 해외 진출과도 연결됩니다. SK하이닉스의 미국 인디애나 공장처럼 AI 공급망은 현지 생산과 협력사 동반 진출로 이어집니다. 반도체·데이터센터 관련 협력사라면 해외 투자유치기관과의 접점을 미리 만들어 두는 것이 좋습니다.
해외 파트너와 함께 나가십시오. 네이버의 사우디·태국 사례처럼 소버린 AI 수출은 현지 파트너가 핵심입니다. AI 솔루션을 가진 기업이라면 중동·동남아의 데이터 주권 수요를 눈여겨볼 만합니다.
맺으며
정부의 경쟁은 소버린 AI를 '처음부터 우리 손으로 만든 모델'로 정의했고, 탈락한 네이버는 '우리가 통제하는 데이터와 인프라'로 답했습니다. 두 길은 함께 갈 것이고, 어느 쪽이든 글로벌 협력은 피할 수 없습니다. 우리 회사가 어떤 정의를 기준으로 AI를 고를지부터 정하는 것이 출발점입니다.
AI·데이터센터·반도체 분야에서 해외 진출이나 글로벌 파트너 발굴을 검토 중이시라면 글로벌리카가 도와드리겠습니다. 문의: info@globalrika.com
데이터 기준
수치는 2026년 10월까지의 정부 발표, 회사 발표, 국내 언론 보도를 기준으로 했습니다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 다음 단계 일정과 방식은 변경될 수 있습니다. 모델 규모와 점수는 회사와 정부가 발표한 수치입니다.
참고 자료
과학기술정보통신부, 독자 AI 파운데이션 모델 1차(2026년 1월 15일)·2차(2026년 8월 18일) 평가 결과
뉴시스·머니투데이방송, 1·2차 평가 관련 보도(2026년 1월·8월)
엔비디아 뉴스룸, 네이버-엔비디아 AI 인프라 협력(2026년 6월 7일)
딜사이트, 네이버 해외 소버린 AI 사업(2026년)
지디넷코리아, 클로바X·큐: 종료(2026년 2월)
SK텔레콤 뉴스룸, A.X K1 기술 보고서(2026년 1월)
LG AI연구원, K-엑사원 2.0 공개(2026년 7월 31일)
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