오픈소스 AI, 글로벌 생태계 재편 가속… 한국의 전략적 대응 시급
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오픈소스 AI가 글로벌 AI 생태계의 구조 전환과 기술 민주화를 이끌고 있다는 분석이 나왔다.
AI 법·규제·정책 플랫폼 기업 코딧(CODIT, 대표 정지은) 부설 글로벌정책실증연구원(이하 '연구원')은 11일 발간한 오픈소스 AI 확산과 한국의 전략적 대응 방안 이슈 페이퍼를 통해 이같이 밝혔다.
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AI 3대 강국 도약을 위한 소버린 AI 정책 추진 과정에서 오픈소스 기반의 실용성과 속도 적극 활용 필요

오픈소스 AI가 글로벌 AI 생태계의 구조 전환과 기술 민주화를 이끌고 있다는 분석이 나왔다. AI 법·규제·정책 플랫폼 기업 코딧(CODIT, 대표 정지은) 부설 글로벌정책실증연구원(이하 ‘연구원’)은 11일 발간한 「오픈소스 AI 확산과 한국의 전략적 대응 방안」 이슈 페이퍼를 통해 이같이 밝혔다. 정부가 소버린 AI 정책을 추진하는 가운데, 오픈소스 AI의 실용성과 속도를 적극 활용해야 한다는 연구원의 제안이 주목된다.
오픈소스 AI, 개방성과 속도로 기술 민주화 실현
이슈 페이퍼는 오픈소스 AI가 기존 오픈소스 소프트웨어의 원칙을 계승하면서도 모델 구조, 학습 데이터, 가중치, 문서화 등 AI 고유 요소를 포괄하는 진화된 형태라고 진단했다. GitHub, Hugging Face 등 글로벌 플랫폼을 통한 실시간 협업이 활발히 이뤄지고 있으며, 고비용·폐쇄형 모델과 달리 진입장벽이 낮아 스타트업, 중소기업, 개발도상국 등 다양한 주체가 참여할 수 있다는 점을 강조했다.
대표적 사례로 Meta의 Llama 시리즈가 소개됐다. 소스코드와 가중치를 공개한 이 모델은 적은 자원으로도 구동하여 누적 다운로드가 10억 회를 돌파했다. 특히 현재 공개된 오픈소스 AI 기반 모델 중 최대 규모 수준의 범용 멀티모달 LLM인 ‘Llama 4 Maverick’은 그동안 제한적이었던 대형 모델 실험 환경을 개방해 오픈소스 생태계 전반의 확장과 응용을 가속화하고 있다.
경제·사회적 파급효과와 노동시장 변화
연구원은 또한 오픈소스 AI가 단순한 기술 확산을 넘어 경제적 효과도 크다고 분석했다. 총소유비용(TCO) 절감, 생산성 향상, 기술 자립, 신산업 창출 등 파급효과가 뚜렷하며, 노동시장에서도 직무 구조 재편을 촉진하고 있다는 것이다. 실무형 인재 수요가 증가하는 동시에 파생 모델 개발·튜닝을 수행할 수 있는 고급 인력에 대한 수요도 확대되면서, 오픈소스 AI가 인력 양성과 고용구조 변화의 주요 변수로 작용하고 있다는 것이다.
주요국 제도화 본격화, 한국은 정책 공백 지속
한편, 연구원에 따르면 미국, EU, 중국, 영국 등 주요국은 오픈소스 AI를 공공 기술로 인식하고 정책 제도화를 본격화하고 있다. 인프라 구축, 실증사업, 책임 라이선스 도입 등 다양한 수단을 통해 공공 활용 기반을 마련하는 추세다. 반면 한국은 법·제도, 인프라, 공공 도입 기반 등 전반에서 정책 공백이 지속되고 있는 것으로 평가됐다. 이에 따라 글로벌 기술 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려가 제기됐다.
코딧, 5대 실행 패키지 제안
특히 연구원은 이번 이슈페이퍼에서 한국의 전략적 대응 과제를 제시하였는데, 국회와 정부가 공공 R&D 강화, GPU 개방, 실증사업 추진 등을 포함한 ‘5대 실행 패키지’를 추진해 민간 혁신과 공공 역할이 조화를 이루는 생태계를 조성해야 한다는 것이다. 연구원은 “AI 3대 강국 도약을 목표로 하는 소버린 AI 정책 추진 과정에서, 오픈소스 기반의 실용성과 속도를 적극 활용해야 한다”며 “공공과 민간의 균형 있는 협력을 통해 글로벌 경쟁에서 우위를 확보할 필요가 있다”고 강조했다.
한편, 코딧은 AI 기술과 빅데이터를 기반으로 법·규제·정책 모니터링 솔루션을 운영하며, 글로벌정책실증연구원을 통해 ESG, AI, 헬스케어·제약, 순환경제 등 국내외 주요 산업의 입법·정책을 분석해 이슈페이퍼를 발행하고 있다. 아울러, 정기적으로 국회와 정부, 국책연구기관 등의 고위 정책 전문가를 연사로 초청하는 세미나를 개최해 논의의 장을 마련하여, 기업이 변화하는 규제 환경에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하고 있다.
김성준 기자 illust76@dt.co.kr
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