상호운용성, 데이터 주권, 프라이빗 AI 세 가지 축...기업이 특정 공급업체에 종속되지 않도록 지원
클라우데라(한국지사장 최승철)가 AI 독립성 확보를 위한 오픈소스 기반 전략을 발표했다.
해당 전략은 상호운용성, 데이터 주권, 프라이빗 AI라는 세 가지 핵심 요소를 축으로하며, 기업이 특정 공급업체에 종속되지 않고 데이터와 AI 인프라에 대한 완전한 통제권을 유지할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다는 설명이다.
오늘날 기술 산업은 빠르게 소수 기업 중심으로 재편되고 있다. 몇몇 공급업체들이 기업 데이터와 AI의 활용 방식에 대한 도구와 표준, 나아가 시장의 규칙까지 좌우하는 시대가 됐다는 것이다. 글로벌 기술의 근간이 되는 아키텍처를 일부 기업이 통제한다는 것은 결국 누가, 얼마에, 어떤 조건을 따라야 하는지까지 그들이 결정하도록 내버려 두는 것을 의미한다.
AI 에이전트 경제가 본격화되는 지금, 기업은 빌린 기술 역량을 영구적으로 통제할 수 있다고 착각해서는 안 된다고 업체 측은 전했다. 현재 많은 기업은 AI에 대한 본질보다 모델 자체에만 집중하는 오류를 범하고 있다. 생성형 AI가 마치 AI의 전부고, 모든 것이 프롬프트에서 시작되고 끝나는 것처럼 생각하고 있지만, 실상은 그렇지 않다는 것이다.
업체 측에 따르면, 이러한 기술을 서둘러 도입하는 과정에서 기업들은 한 가지 근본적인 진실을 간과하고 있다. AI의 출발점은 모델이 아니라 더 아래 단계인 데이터, 아키텍처, 거버넌스다.
이러한 근본이 특정 기술에 몰려있고, 불투명하며, 접근조차 어렵다면, 그 위에서 구현되는 AI 역시 동일한 한계를 그대로 답습할 뿐 아니라, 더 빠르게, 훨씬 큰 규모로 실패한다.
세르지오 가고(Sergio Gago) 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 “벤더 종속에서 벗어나 혁신을 달성하기 위한 가장 강력한 해법은 오픈소스다”며, “이는 특정 공급업체에 의존하는 대신, 누구나 참여할 수 있고 민주적인 생태계이기 때문”고 밝혔다.
이어, “클라우데라는 개방된 생태계를 선도하는 기업으로 30개 이상의 오픈소스 프로젝트에서 200명 이상의 개발자를 통해 오픈소스 발전에 기여하고 있다”며, “클라우데라는 아파치 아이스버그와 같은 개방형 데이터 표준을 기반으로 진정한 하이브리드 플랫폼을 구축해 기업이 데이터와 AI 인프라를 유연하게 운영하고, 필요에 따라 자유롭게 이전할 수 있으며, 완전한 통제권을 보장할 수 있도록 지원하고 있다”고 전했다.
기업이 단순한 기술 데모를 넘어, 실제 운영 가능한 수준의 AI 시스템을 구축하기 위해서는 기술 독립성을 구성하는 세 가지 핵심 요소를 이해해야 한다고 업체 측은 전했다.
1. 선택의 자유를 보장하는 상호운용성
상호운용성은 기업의 데이터 전략에서 반드시 확보해야 하는 핵심 요소로, 특정 공급업체에 영구적으로 종속되는 상황을 방지한다. 상호운용성을 확보한다면 특정 구성 요소를 교체하기 위해 전체 인프라를 다시 구축하지 않아도 된다. 뿐만 아니라, 모든 데이터를 단일 저장소나 특정 공급업체에 강제로 이전하지 않아도 된다.
AI 모델이 개방형이라고 할지라도 데이터 형식, 오케스트레이션, 클라우드 인터페이스가 모두 독점 기술이라면, 그 시스템은 여전히 폐쇄적이다. 특정 공급업체가 일방적으로 접근 권한을 제한하거나 가격을 변경할 수 있다면, 기업의 운영 유연성은 훼손된다.
예를 들어, 병원은 환자 데이터를 특정 공급업체의 시스템으로 복사하지 않고도, 하나의 스토리지 시스템과 또 다른 분석 엔진, 지역 상황에 맞게 최적화된 AI 모델을 함께 사용할 수 있어야 한다.
정부 역시 핵심 공공서비스를 처음부터 다시 구축하지 않고도 기술 공급업체를 교체할 수 있어야 하고, 연구자는 그들이 어디에 있든 개방형 데이터 포맷과 인터페이스를 사용해 이를 지역 언어와 데이터, 요구 사항에 맞게 원활하게 적용할 수 있어야 한다.
아파치 아이스버그와 같은 개방형 테이블 포맷과 폴라리스와 같은 개방형 엔진과 카탈로그, 오픈소스 컴퓨팅 엔진과 API, 공통 거버넌스 정책을 활용하면, 여러 팀들이 동일한 데이터에 대해 불필요한 복사를 하거나 특정 플랫폼으로 옮기지 않고도 함께 작업할 수 있으며, 이는 비용 효율성을 높여준다.
정형 및 비정형 데이터의 양이 계속 증가하면서, 기업은 데이터가 위치한 어떤 환경에서든 원하는 모델을 선택하고 실행할 수 있는 유연성이 필요하다. 이는 한 번의 구매로 영구적인 의존관계가 발생하지 않도록 근본적으로 방지한다는 설명이다.
2. 비즈니스 연속성을 뒷받침하는 데이터 주권
디지털 주권은 더 이상 규제가 엄격한 산업을 위한 정책이 아닌, 지속 가능한 기업 운영을 위한 필수 조건으로 자리 잡고 있다.
AI는 공공행정, 의료, 교육, 국방, 금융 등 다양한 분야의 핵심 구성 요소가 되고 있다. 다시 말해, AI 기술 자체가 새로운 사회 인프라가 되고 있는 것이다. AI가 핵심 업무에 깊숙이 통합될수록, AI 기술에 대한 통제권을 유지하는 것이 곧 비즈니스 연속성을 좌우하게 된다.
하지만 외부의 퍼블릭 클라우드나 폐쇄적인 독점 플랫폼에 전적으로 의존하는 것은 상당한 운영 리스크를 초래한다. 제3자 공급업체는 언제든 토큰 가격을 갑작스럽게 변경하거나, 라이선스 정책을 변경하고, 특정 모델의 지원 중단하거나, 서비스 이용 약관을 조정할 수 있다. 여기에 지정학적 갈등이나 새로운 규제까지 더해지면 하루아침에 기술 접근이 제한될 수 있다.
문제는 많은 기업과 국가가 자신들이 완전히 통제하지 못하는 기술을 기반으로 핵심 업무 프로세스를 구축하고 있다는 점이다. 이러한 상황이 이사회나 규제 당국, 국제 정세의 변화 등 어떤 이유에서든 그 결과는 동일하다. 어느 순간 기술에 대한 접근 권한이 사라질 수 있다.
그렇게 되면 자신들이 기술을 구매했다고 믿었던 조직은, 사실 그저 사용 권한을 빌린 것뿐이었다는 사실을 깨닫게 된다는 것이다.
따라서 AI 시대의 데이터 주권 전략은 다음과 같은 질문들에 답할 수 있어야 한다. △데이터가 어디에 저장되는가 △누가 어떤 권한으로 데이터에 접근할 수 있는가 △어떤 모델이 데이터를 활용할 수 있는가 △워크로드를 다른 곳으로 옮길 수 있는가 △모델을 즉시 교체할 수 있는가 △시스템을 감사하고 점검할 수 있는가. 그리고 무엇보다 중요한 질문으로, △공급업체의 상업적 또는 정치적 입장이 바뀌더라도 우리는 계속 운영할 수 있는가 하는 것이다.
데이터 주권은 외부와 단절된 고립을 의미하는 것이 아니라, 핵심 역량에 대한 통제권을 유지하면서도 글로벌 기술 생태계에 자유롭게 참여할 수 있다는 것을 의미한다. 이를 위해서는 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 데이터센터, 엣지 환경을 아우르는 하이브리드 인프라에서 워크로드를 원활하게 실행할 수 있어야 하며, 이를 통해 기업의 운영 로드맵이 전적으로 자사의 관할 아래에 놓이도록 보장해야 한다고 업체 측은 전했다.
3. 책임 있는 운영의 필수 조건인 프라이빗 AI
기업이 독자적인 데이터를 활용해 경쟁 우위를 확보하면서 지적재산을 안전하게 보호하기 위해서는 오픈소스 기반에서 프라이빗하게 수행되는 운영, 결과에 대한 책임성을 갖춘 프라이빗 AI 프레임워크가 필수적이다.
방대한 데이터셋을 외부 AI 애플리케이션으로 지속적으로 전송하는 대신, AI 모델을 데이터가 저장된 위치로 직접 가져올 수 있어야 한다. 검증 가능하고 신뢰할 수 있는 환경 안에서 모델을 실행한다면, 전체 생명주기에 걸쳐 일관된 보안, ID 접근 관리, 데이터 계보를 적용할 수 있다.
이러한 통합 접근 방식은 파일럿 단계에서 프로덕션으로의 전환과 신뢰할 수 있는 인사이트 확보의 기반이 된다는 설명이다.
AI 실험을 넘어 성과 창출까지
오늘날 시장에는 인상적인 AI 기술이 가득한 상황이지만, 기업의 진정한 가치는 월요일 아침에도 안정적으로 작동하고 중요한 자산을 보호하면서, 금요일 오후에는 엄격한 감사를 통과하는 견고한 시스템에서 나온다.
이를 위해서 상호운용성, 데이터 주권, 프라이빗 AI라는 세가지 요소를 함께 갖춰야 한다. 상호운용성은 기술을 자유롭게 교체할 수 있게 하고, 데이터 주권은 그러한 선택을 기업이 주도할 수 있게 하며, 프라이빗 AI는 그 모든 과정을 통제 가능한 환경에서 운영할 수 있도록 만든다.
책임 있는 AI 구축을 위해서는 신원 및 접근 권한 관리, 데이터 계보, 성능 평가, 편향 및 보안 검증, 레드팀 도구, 지속적인 모니터링, 투명한 사고 보고 체계, 감사 로그, 사람 중심의 감독 시스템, 이의제기 메커니즘, 그리고 필요할 경우 시스템을 즉시 종료시킬 수 있어야 한다. 그리고 이 모든 것은 디지털 공공재가 돼야 한다. 오늘날 AI 생태계가 지속적으로 발전하기 위해 가장 중요한 기반 중 하나가 바로 이러한 공동의 안전 체계이기 때문이다.
업체 측에 따르면, 하이브리드 환경의 유연성, 개방형 데이터 아키텍처, 데이터 주권을 기반으로 AI 전략을 수립하는 것은 리스크를 완화하면서도 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하는 확장 가능한 토대를 구축할 수 있는 방법이다. 오픈소스는 AI 비용 감소를 떠나 AI를 더욱 공정하고 유연하게 만들며, 지역의 특성과 요구에 맞게 발전시키면서, 궁극적으로 신뢰할 수 있는 기술로 만드는 핵심 기반이다.
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