[창간기획] “과감한 결단이 지금의 경쟁력…클라우드 전환에서 AI 인재 양성까지”

공공 정보시스템의 클라우드 전환과 재해복구 체계 구축, 그리고 독자 파운데이션 모델을 축으로 한 '주권 인공지능(AI)' 전략이 최근 대한민국 정책 핵심 논의로 부상하고 있다. 싱가포르는 이 두 사안에서 상대적으로 앞선 시점에 정책적 결정을 내린 사례로 꼽힌다.

싱가포르 정부의 클라우드 전환은 2018년 '클라우드 우선' 원칙 선언과 함께 본격화됐고, 독자 대규모언어모델(LLM) 개발 역시 챗GPT 등장 이전부터 국가 연구 차원에서 추진돼왔다. 관련 정책 설계와 실행 경험을 들어보기 위해 싱가포르 현지에서 두 사람을 만났다. 애너벨 리 AWS 아시아태평양·일본(APJ) 전략 정책 협력 디렉터에게는 정부 클라우드 전환 과정과 공공 부문 AI 인프라 보안 체계를, 모한 칸카나할리 싱가포르국립대(NUS) 석좌교수· AI연구소장(AI 싱가포르 부의장)에게는 대학의 AI 인재 양성 구조와 주권 AI 전략의 정책적 함의를 물었다.

애너벨 리 AWS 아시아태평양·일본(APJ) 전략 정책 협력 디렉터

◆애너벨 리 AWS APG 디렉터 “온프레미스가 무조건 더 안전하다는 것은 오해”

싱가포르 정부가 공공 서비스와 데이터의 클라우드 전환을 고민하기 시작한 것은 2018년으로 거슬러 올라간다. 리셴룽 총리가 '클라우드 우선' 원칙을 공식화하며 5년 내 민감도가 낮은 적격 시스템의 70%를 클라우드로 옮기겠다는 목표를 제시했다. 그해 발생한 보건청 개인정보 유출 사고가 배경이었다. 150만 명분의 의료 기록이 유출됐고 총리 본인 정보도 포함됐다. 사후 조사 결과 원인은 기술 한계가 아닌 관리 공백이었다. 1년 넘게 패치되지 않은 단말기가 있었고, 담당자가 사망한 뒤에도 아무도 이를 인지하지 못했으며, 부서장조차 해당 자산의 존재를 몰랐다는 사실이 드러났다.

이후 목표는 계획보다 빠르게 달성돼, 2024년 기준 정부 적격 워크로드의 80% 이상이 클라우드로 이전됐다. 이 전환 과정에 참여한 리 디렉터는 가장 까다로웠던 지점으로 데이터 분류를 꼽았다. 대부분 기관은 오래전 만든 기밀등급 체계를 갖고 있는데, 한번 '기밀'이나 '제한'으로 분류된 데이터는 시간이 지나도 등급을 낮추기가 쉽지 않다. 실제 업무 단위로 내려가면 하나의 시스템 안에 여러 등급의 데이터가 섞여 있어 어려움이 가중됐다. 민감도가 다른 정보가 함께 존재해도, 시스템 전체는 가장 엄격한 기준으로 취급돼 전환이 지연되곤 했다.

싱가포르는 2023년 7월 사전 승인 체계인 '정부상용클라우드플러스(GCC+)'로 이 문제를 정면 돌파했다. 기밀 등급 워크로드도 명확한 보안 기준만 충족하면 상용 클라우드에 올릴 수 있도록 절차를 표준화한 것이다. 리 디렉터는 “승인이 건마다 이뤄지면 담당 공무원은 마찰과 시간 소요를 피하려 전환 자체를 회피하게 된다”며 “등급별 전환 경로와 예외 규정을 미리 만들어두는 게 정부가 할 수 있는 가장 실질적인 조치”라고 말했다.

GCC+로도 담기지 않는 최상위 등급 워크로드를 위한 것이 같은 해 8월 발표된 'AWS 전용 로컬 존'이다. 상용 클라우드와 동일한 API·서비스·운영 경험을 그대로 제공하면서, 정부가 요구하는 보안 사양을 반영해 몇 가지 통제를 추가했다. 정부가 요구하는 수준의 보안 기능을 기본 활성화하고, 고객이 직접 관리하는 암호화 키를 적용하며, 인프라에 물리적으로 접근하는 인력을 별도로 심사·검증하고, 모든 접근 이력을 전 구간 감사할 수 있게 했다. 리 디렉터는 “정부에 실제 보안 요구사항을 물어본 뒤, 이미 상용 클라우드에 존재하던 기능을 그 사양에 맞춰 기본값으로 켜 놓은 것”이라며 “완전히 새로운 걸 만든 게 아니라 이미 검증된 것을 재구성한 것”이라고 말했다.

애너벨 리 AWS 아시아태평양·일본(APJ) 전략 정책 협력 디렉터

그가 가장 강조한 요소는 하드웨어·소프트웨어 단에서 운영자 접근 자체를 원천 차단하는 보안 아키텍처 '나이트로'였다. 독립 보안기관 NCC그룹의 검증을 거친 아키텍처다. 리 디렉터는“AWS 직원을 포함해 그 누구도 니트로로 보호되는 인스턴스에는 접근할 수 없도록 설계했다”며 “이 부분이 싱가포르 정부가 전용 로컬 존을 채택하기로 결정한 핵심 이유 중 하나였다”고 전했다.

◇관건은 '사람'…거브테크가 자산

리 디렉터는 싱가포르 정부의 의지와 조직, 인력이 클라우드 전환 여정의 성공 열쇠였다고 짚었다. 싱가포르는 2016년 정부 디지털 서비스 조직과 시스템 통합 조직을 합쳐 '거브테크'를 출범시키며 개발자 약 700명을 신규 채용했다. 상당수가 대학 졸업자나 스타트업 출신 초급 인력이었고, 외부 위탁 대신 내부에서 직접 만드는 방식을 택했다. 주차 결제 앱 같은 단순한 서비스부터 시작해 여러 부처 시스템을 연동하며 신뢰를 쌓았고, 이 경험이 정부 전반의 표준 기술 스택으로 이어졌다. 거브테크 출신 상당수는 이후 민간·대기업으로 이동하며 국가 전체 기술 인력 풀의 수준을 끌어올렸다. 리 디렉터는 “채용이자 동시에 인큐베이션 프로그램이었다”고 평가했다.

이렇게 쌓은 조직·인재 기반은 AI 시대에도 그대로 자산이 되고 있다. 인력부(MOM)는 아마존 베드록 기반 생성형 AI 콜센터를 운영해 처리 시간을 12%, 상담 후 처리 업무를 약 50% 줄였다. 거브테크는 공공기관과 데이터 과학자들이 생성형 AI 솔루션을 직접 만들 수 있도록 돕는 내부 도구 '마에스트로'를 여러 부처에 보급 중이다.

이 흐름의 정점에 있는 것이 'AI 싱가포르'가 개발한 다국어 거대언어모델 '씨라이언'이다. 동남아시아 13개 언어와 지역 방언을 지원하며, 1조 개가 넘는 동남아 언어 토큰으로 학습해 이 지역 특유의 표현과 어법에 맞춰졌다. 정부는 물론 역내 기업과 스타트업, 개인까지 자유롭게 쓸 수 있도록 공개돼 있다. 리 디렉터는 “2018년 클라우드로 옮기겠다는 과감한 결단이 없었다면 지금의 AI 경쟁력도 없었을 것”이라고 말했다.

◇“온프레미스가 곧 안전은 아니다”

리 디렉터가 가장 힘주어 말한 대목은 “자체 데이터센터가 클라우드보다 안전하다”는 통념에 대한 반박이었다. 클라우드 사업자는 하나의 리전을 지을 때 최소 3개의 가용 영역을 서로 다른 전력망, 지질 구역, 범람원, 수계에 물리적으로 떨어뜨려 배치한다. 한 곳에서 자연재해나 정전이 발생해도 나머지가 서비스를 이어받도록 설계 단계부터 반영돼 있다는 것이다.

그는 우크라이나 사례를 예로 들었다. 러시아 침공 직전까지 우크라이나는 정부 데이터를 자국 서버에만 두도록 법으로 강제하고 있었다. 그런데 침공 위험이 현실화되자 상황이 뒤집혔다. 의회는 침공 불과 일주일 전 긴급 회기를 열어 데이터를 국외로 반출할 수 있도록 법을 고쳤다. 데이터를 자국 내에만 묶어두는 것이 오히려 공격 목표가 될 시설에 유일한 데이터 사본을 방치하는 결과가 될 수 있다는 우려 때문이었다.

그는 “보안은 사이버 공격 방어에 국한된 개념이 아니라, 최악의 시나리오에서도 데이터와 서비스를 지켜낼 수 있는 사이버 회복력의 문제”라고 강조했다. 다만 클라우드가 자체 인프라를 완전히 대체해야 한다는 의미는 아니라고 선을 그었다. 싱가포르 정부는 지금도 최상위 기밀 워크로드는 자체 데이터센터에 두고, 나머지는 상용 클라우드와 전용 로컬 존을 조합해 운용한다. 데이터 분류 기준 정비와 조직·인재 투자, 그리고 상황에 맞는 인프라 조합 전략이 필요하다는 게 그의 결론이다.

●애너벨 리는...

통신·기술 정책 분야에서 15년 이상 몸담으며 개인정보보호·사이버보안·신기술 등 디지털 정책 이슈를 산업계와 정부 양쪽 시각에서 다뤄왔다. AWS 합류 전에는 싱가포르 정보통신미디어개발청(IMDA)과 개인정보보호위원회(PDPC)에서 근무하며 공공·민간 조직에 통신·데이터 보호 관련 자문을 제공했고, 싱가포르 정부의 AI 산업 전략과 'AI 거버넌스 모델 프레임워크' 수립에도 참여했다. 이후 BSA(소프트웨어연합)에서 아시아태평양 소프트웨어 산업을 대표해 정책 옹호 활동을 폈다. 런던정치경제대학교(LSE)를 졸업했다.

모한 칸카나할리 싱가포르국립대(NUS) 석좌교수

◆모한 칸카나할리 싱가포르국립대(NUS) AI연구소장(AI 싱가포르 부의장) “프론티어 모델, 만들기전 사용자 정의가 우선”

한국이 독자 파운데이션 모델과 데이터센터, AI 산업 생태계를 놓고 '주권 AI' 논의를 이어가는 가운데, 싱가포르는 8년 전부터 이 질문에 답을 찾아왔다. 싱가포르국립대(NUS) AI연구소장이자 AI 싱가포르 부의장인 모한 칸카나할리 교수는 이 과정에 누구보다 깊게 참여했다.

칸카나할리 교수는 AI 경쟁력의 출발점을 인재로 꼽았다. “컴퓨팅 자원과 데이터, 인재 이 세 가지가 다 중요하지만, 그중에서도 대학은 인재를 끌어당기는 자석과 같은 존재”라는 것이다. 그가 설명하는 NUS의 방식은 일종의 선순환 구조다. 그는 “학생이 NUS에 오고 싶어지는 가장 좋은 방법은, NUS를 거쳐간 선배들이 이후 어떤 성과를 냈는지 보는 것”이라며 “오랜 시간 뛰어난 학생들을 잘 길러냈고, 그들이 성공하는 걸 보면서 또 다른 우수한 학생들이 몰려오는 선순환이 만들어졌다”고 말했다.

이 선순환의 다른 축은 교수진이다. 대학의 평판은 결국 교수의 역량에서 나오고, 뛰어난 신진 박사가 NUS를 택하는 이유도 “여기 오면 매우 우수한 학생들을 지도할 기회가 있다”는 확신을 주기 때문이라고 했다.

다만 돈과 인재만으로는 부족하다고 잘라 말했다. 그는 “연구비를 쏟아붓고 사람에게 많은 돈을 줘서 인재를 데려올 수는 있다. 하지만 좋은 문화가 없으면 그 잠재력을 끝내 실현하지 못한다”고 강조했다.

칸카나할리 교수는 이 연결 고리를 실제로 작동시키는 장치를 소개했다. 하나는 NUS AI연구소가 여는 행사다. 최근 마이크로소프트 리서치 아시아와 공동으로 연 에이전틱 AI 여름학교에는 박사과정생 100여 명과 업계 참가자들이 대거 몰렸다. 매년 열리는 'NUS AI 연구의 날'에서는 박사과정생·박사후연구원·교수진이 지난 1년의 성과를 발표하고, 산업계 관계자들이 그 자리에서 직접 채용 후보를 물색하거나 공동 연구를 제안한다.

두 번째는 인턴십이다. 칸카나할리 교수는 “많은 프로그램에 인턴십이 아예 커리큘럼에 내장돼 있다”며 “학생과 지도교수가 이 과정에서 자연스럽게 기업과 접점을 만든다”고 설명했다.

세 번째는 기업과 대학이 공동으로 문제를 정의하고 자금을 대는 '코퍼레이트 랩' 모델이다. 정부가 매칭 펀드를 지원하고 기업이 실제 비용을 분담하는 구조인데, 최근 게이밍 기업 레이저와 문을 연 AI 공동연구소가 그 사례다. 그는 이 모델을 “정부·기업·대학 모두에 이득이 되는 삼중 윈윈 구조”라고 표현하며, “공짜 돈이 아니기 때문에 기업은 그 돈이 목적에 맞게 쓰이도록 신경 쓸 수밖에 없다”고 강조했다.

이런 산학 연결 노하우가 국가 단위로 확장된 사례가 2017년 시작된 '100대 실험' 프로그램이다. 아직 챗GPT는커녕 AI 열풍 자체가 일기 전, 칸카나할리 교수가 NUS 컴퓨팅대학 학장으로서 국가 AI 프로그램 'AI 싱가포르'의 운영 주체 선정에 관여하던 시기였다.

그는 “그때만 해도 기업들은 AI가 자신들을 어떻게 도울 수 있는지 막연하게만 알고 있었고, 인력도 전혀 없었다”고 그는 회고했다. AI 싱가포르가 짠 구조는 기업이 과제를 제안하면 지역 대학 교수를 매칭해 방향을 잡아주고, 별도로 양성한 'AI 견습생'을 투입해 실제 개발까지 맡기는 방식이었다. 목표는 100건이었지만 실제로는 300건이 넘는 실험이 진행됐다. 이후 국가 전략은 개별 기업 지원을 넘어 물류·금융 등 업종 전체를 끌어올리는 섹터별 전환 방식으로 진화했다.

모한 칸카나할리 싱가포르국립대(NUS) 석좌교수

◇“살 것인가, 만들 것인가”

이렇게 쌓인 인재와 산학 협력 기반은 자연스럽게 '주권 AI'라는 질문으로 이어졌다. 그 결과물이 동남아 13개 언어와 방언을 지원하는 다국어 거대언어모델 '씨라이언'이다. 칸카나할리 교수는 직접 개발자는 아니지만 AI 싱가포르 부의장으로서 프로젝트 방향을 결정하는 자리에 있었다.

그는 “우리는 챗GPT가 나오기 전에 이미 자체 파운데이션 모델을 만들어야 한다는 전략적 결정을 내렸다”고 말하면서도 “씨라이언이 오픈AI와 경쟁할 수 있느냐는 질문을 자주 받는다. 하지만 우리 목표는 애초에 프런티어 모델과 경쟁하는 게 아니다. 우리는 기업이 아니라 정부 지원을 받는 국가 연구 프로그램”이라고 잘라 말했다. 그러면서 “영어나 중국어에서는 최상위권이 아니지만, 이 지역 13개 언어와 방언에서는 현존하는 최고 모델”이라고 덧붙였다.

이 경험을 바탕으로 그는 ACM(국제컴퓨터학회) 글로벌 기술정책위원회 위원 자격으로 '주권 AI: 사느냐 만드느냐, 정부를 위한 의사결정 프레임워크' 백서를 직접 작성해 올해 2월 인도 AI 서밋에서 발표했다.

한국을 향한 조언을 청하자 그는 “프런티어 모델을 진짜로 만들려면 막대한 투자가 필요하다. 모델을 만들고 나서도 사람들이 계속 오픈AI를 쓴다면, 그건 완전한 낭비”라고 지적했다. 이어 “모델부터 만들고 나중에 누가 쓸지 고민하지 말고, 개발 첫날부터 잠재 사용자를 참여시켜 프런티어 모델이 줄 수 없는 것을 처음부터 함께 정의해야 한다”고 조언했다.

◇“모두가 AI를 전공할 필요는 없어”

AI 전공 쏠림 현상에 대해서는 뜻밖의 소신을 밝혔다. 그는 “AI 전공 자체가 중요한 게 아니다. 어떤 전공을 하든 AI를 잘 다룰 줄 아는 게 중요하다”며 “각 도메인에서 전문성과 지식을 쌓으면 이를 기반으로 기술, 산업을 발전시킬 수 있는 여건이 바로 AI”라고 설명했다.

AI 격차 문제에 대해서는 대학이 직접 나서고 있다고 전했다. NUS 컴퓨팅대학의 '사회를 위한 컴퓨팅 센터'는 학생들을 지역 커뮤니티센터에 보내 고령층 등에게 무료 실습형 교육을 제공한다. AI 싱가포르 차원에서도 '모두를 위한 AI' 기초 강좌와 'AI 포 소셜 굿' 이니셔티브를 운영 중이다. 그는 “젊은 세대는 이미 AI에 익숙해 문제가 없다. 오히려 이들이 AI를 적절하고 책임 있게 쓰도록 하는 게 새로운 과제”라고 짚었다.

●모한 칸카나할리는...

싱가포르국립대(NUS) AI연구소장으로, NUS 컴퓨팅대학 학장을 지냈으며 2017년 국가 AI 프로그램 'AI 싱가포르' 출범 당시 운영 주체 선정에 참여했다. 현재 AI 싱가포르 부의장으로 다국어 거대언어모델 '씨라이언' 프로젝트의 방향을 결정하는 역할을 맡고 있다. 국제컴퓨터학회(ACM) 글로벌 기술정책위원회 위원으로 활동하며, 올해 2월 인도 AI 서밋에서 '주권 AI: 사느냐 만드느냐' 백서를 발표했다.

최호 기자 snoop@etnews.com