국가 안보의 필수 요건
세계가 인공 지능의 급속한 발전에 고심하고 있는 가운데, 인도는 다음과 같은 중요한 질문에 직면해 있습니다. 세계에서 가장 인구가 많은 민주주의 국가가 진정으로 자국의 디지털 미래를 외국 AI 시스템에 아웃소싱할 여유가 있을까요? ChatGPT, Google의 Gemini, 그리고 최근의 경제 모델 DeepSeek와 같이 의료에서 거버넌스에 이르기까지 여러 분야를 재편하고 있는 변혁적인 모델의 등장과 함께, Large Language Model (LLM) 개발의 최전선에서 인도가 눈에 띄게 부재하다는 것은 단순한 기술 격차 이상의 전략적 취약성입니다.
인도는 전 세계 디지털 데이터의 20% 이상을 생성하는 국가이며, 이 수치는 2026년까지 25%로 급증할 것으로 예상됩니다. 이러한 상황에서 인도는 위태로운 위치에 놓여 있습니다. Large Language Models (LLMs)와 관련하여 이 데이터의 압도적인 대다수가 외국 AI 시스템에 의해 처리됩니다. 이는 즉각적인 주의를 요하는 중대한 주권 위험을 야기합니다.
민감한 정부 통신, 개인 건강 기록, 중요한 금융 거래가 모두 외국 AI 모델을 통해 전달된다는 점을 고려해 보십시오. 이는 인도를 상당한 관할권 위험에 노출시킵니다. 미국의 CLOUD Act와 같은 법률에 따라 미국 LLM에서 처리되는 데이터는 미국의 법적 요청 대상이 될 수 있습니다.
2024년 2월 국가 사이버 보안 전략 보고서는 AI 의존성이 ‘지정학적 긴장 상황에서 악용될 수 있는 중요한 지렛대’를 생성한다는 점을 강조하며 이러한 취약성을 명확히 지적했습니다. 이는 단순한 이론적 우려가 아닙니다.
이와 대조적으로 중국은 정부 운영에 50개 이상의 자국 LLM을 적극적으로 배포했습니다. 이러한 전략적 움직임은 민감한 분야에서 외국 AI 의존성을 효과적으로 제거했습니다. 중국의 접근 방식은 부분적으로 미국의 첨단 AI 칩 수출 제한에 대한 대응이었으며, 인도는 이러한 곤경에 직면할 수 있습니다.
언어적 분열: 발전을 가로막는 장벽
인도에서 자체 AI의 필요성은 아마도 언어 처리 영역에서 가장 절실하게 느껴질 것입니다. 인도의 언어 환경은 22개의 공식 인정 언어와 120개 이상의 주요 방언으로 이루어진 태피스트리입니다. 이러한 다양성은 문화적 자산이지만 AI 개발에 독특한 과제를 제시합니다.
AI4Bharat가 실시한 최근 벤치마크 테스트는 냉혹한 현실을 보여주었습니다. 주요 글로벌 LLM은 인도 언어를 처리할 때 영어에 비해 성능이 30-40% 감소하는 것으로 나타났습니다. 아삼어, 마이틸리어, 도그리어와 같은 언어의 경우 성능이 사용 가능한 임계값 이하로 떨어집니다.
핵심 문제는 외국 AI 모델이 인도 언어에 내재된 문화적 맥락과 언어적 뉘앙스에 대한 깊은 이해가 부족한 경우가 많다는 것입니다. 이는 디지털 격차를 만들어 인도 인구의 대다수인 비영어 사용자를 급성장하는 AI 시대에 2등 시민으로 전락시킵니다.
국립 디지털 도서관의 연구 결과는 이러한 불균형을 더욱 잘 보여줍니다. AI 지원 학습 도구는 언어 장벽으로 인해 비영어권 지역에서 채택률이 78%나 낮습니다.
경제 주권: 다가오는 위협
AI 의존성의 경제적 영향은 마찬가지로 심각합니다. 2023년 2,000억 달러로 평가된 인도의 디지털 경제는 2030년까지 8,000억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다. 그러나 현재 AI 애플리케이션에서 발생하는 경제적 가치의 상당 부분이 외국 기술 제공업체로 흘러가고 있습니다.
2023년에만 인도 기업은 외국 AI API 서비스에 약 3,700억 루피를 지출했습니다. NASSCOM 추정치에 따르면 이 수치는 2026년까지 17,500억 루피로 급증할 것으로 예상됩니다. 현재 외국 AI 기업이 인도 기업 AI 시장의 94%를 장악하고 있습니다.
다른 국가들의 경험은 설득력 있는 반증을 제시합니다. 자체 AI 모델을 보유한 국가는 AI 스타트업 형성률이 3~4배 더 높습니다. 2023년 35억 달러로 평가된 인도의 AI 스타트업 생태계는 자체 기반 모델 개발을 통해 2027년까지 160억 달러에 이를 수 있습니다.
현재의 노력과 장애물
인도에서 여러 유망한 이니셔티브가 진행 중이지만, 종종 글로벌 리더에 뒤처져 있습니다.
- AI4Bharat의 Indic-LLMs: 이 모델은 인도 언어에서 강력한 성능을 보여주지만 추론 능력에서는 여전히 뒤떨어져 있습니다.
- C-DAC의 Sajag 프로젝트: 이 야심 찬 프로젝트는 2026년까지 1,000억 개의 매개변수 모델을 개발하는 것을 목표로 합니다.
- 기업 이니셔티브: Reliance Jio (BharatGPT 포함) 및 Tata (Project Indus 포함)와 같은 회사가 진전을 보이고 있지만 이러한 노력은 아직 초기 단계입니다.
과제와 정부의 로드맵
강력한 정부 지원에도 불구하고 인도에서 자체 LLM을 개발하는 데는 상당한 어려움이 따릅니다. 현재 인도의 고성능 컴퓨팅 용량은 약 6.4 페타플롭스입니다. 이는 경쟁력 있는 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 용량의 2% 미만입니다.
정부가 2024-25년 예산에서 AI에 7,500억 루피를 할당한 것은 긍정적인 조치이지만, 글로벌 AI 기업이 모델 개발에 매년 투자하는 100억~250억 달러에 비하면 미미한 수준입니다.
또 다른 중요한 과제는 특히 지역 언어에서 고품질의 주석이 달린 데이터 세트의 가용성입니다. 이러한 데이터 세트는 경쟁력 있는 AI 모델을 훈련하는 데 필수적입니다. 또한 인도는 기초 AI 연구 및 대규모 모델 훈련 분야에서 인재 부족에 직면해 있습니다.
이러한 다면적인 문제를 해결하기 위해 정부는 다음과 같은 여러 이니셔티브를 시작했습니다.
- AI Kosha: 이 이니셔티브는 LLM 연구를 지원하는 것을 목표로 합니다.
- 18,000개의 공유 GPU: 이는 중요한 컴퓨팅 인프라를 제공합니다.
- Bhashini: 이 프로젝트는 AI 기반 언어 모델 개발에 중점을 둡니다.
- Semicon India 및 Supercomputing Mission: 이 프로그램은 AI 하드웨어 기능을 향상시키기 위해 설계되었습니다.
Reliance Jio, TCS, Infosys를 포함한 주요 인도 기업들도 AI 연구에 막대한 투자를 하여 LLM 개발에서 국가의 발전을 가속화하고 있습니다.
무대응의 대가: 엄중한 경고
자체 LLM 역량을 육성하지 못하면 단순한 기술 의존성을 넘어선 광범위한 결과가 초래됩니다.
2030년까지 AI는 인도에서 4,500억~5,000억 달러의 엄청난 경제적 가치를 창출할 것으로 예상됩니다. 자체 모델이 없으면 이 가치의 상당 부분이 외국 기술 제공업체로 흘러갈 것입니다.
그러나 더욱 시급한 문제는 연구자들이 ‘알고리즘 식민지화’라고 부르는 현상입니다. 이는 인도의 정보 생태계, 문화적 서사, 의사 결정 과정에 대한 외국 AI 시스템의 영향력이 증가하는 것을 의미합니다.
다른 국가들이 AI 개발을 적극적으로 추진함에 따라 인도는 중대한 기로에 서 있습니다. 자체 LLM 개발은 단순한 기술적 열망이 아니라 인도의 주권을 수호하고 디지털 시대의 미래를 확보하기 위한 전략적 필수 과제입니다. 이는 인도의 고유한 언어 및 문화적 다양성이 보존될 뿐만 아니라 AI에 의해 강화되도록 보장하는 것입니다. 이는 인도 기업과 시민에게 혜택을 주는 경제 성장을 촉진하는 것입니다. 그리고 궁극적으로는 인도의 디지털 운명에 대한 통제권을 유지하는 것입니다. 앞으로 나아갈 길은 정부, 산업, 학계 간의 지속적인 투자, 협력, 그리고 혁신에 대한 끊임없는 집중을 필요로 합니다. 무시하기에는 위험이 너무 큽니다.
자체 LLM 개발은 다음에 필수적입니다.
국가 안보 보호: 외국 AI 시스템에 대한 의존도를 줄이면 데이터 관할권 및 지정학적 긴장 상황에서의 잠재적 악용과 관련된 위험이 완화됩니다.
언어 격차 해소: 인도 언어를 이해하고 처리하는 AI 모델을 만들면 모든 시민이 AI 기반 기술에 대한 포용성과 동등한 접근성을 보장할 수 있습니다.
경제 성장 확보: 국내 AI 산업을 발전시키면 혁신을 촉진하고 일자리를 창출하며 경제적 가치가 외국 기술 제공업체로 유출되는 것을 방지할 수 있습니다.
알고리즘 식민지화 저항: AI 시스템에 대한 통제권을 유지하면 인도의 정보 생태계, 문화적 서사, 의사 결정 과정이 외국 기관의 부당한 영향을 받지 않도록 할 수 있습니다.
혁신 촉진: 자체 AI 모델은 특정 인도 요구 사항 및 상황에 맞게 조정될 수 있으므로 보다 효과적이고 관련성 높은 솔루션으로 이어질 수 있습니다.
데이터 프라이버시: 인도 시민과 기업의 민감한 데이터가 국내에 머물고 인도 법률의 적용을 받도록 보장합니다.
전략적 자율성 강화: 외국 기술에 대한 의존도를 줄임으로써 인도는 디지털 시대의 글로벌 리더로서의 입지를 확고히 할 수 있습니다.
경쟁력 강화: 자체 AI 모델에 접근할 수 있는 인도 기업은 글로벌 시장에서 보다 효과적으로 경쟁할 수 있습니다.
연구 개발 촉진: LLM 개발에 대한 투자는 컴퓨터 과학, 언어학, 데이터 분석과 같은 관련 분야의 연구와 혁신을 촉진합니다.
디지털 인도 강화: 자체 LLM은 디지털 인도 이니셔티브의 초석이며 다양한 분야에서 디지털 전환을 주도합니다.
지금 필요한 것은 학계, 산업, 정부의 최고 인재를 한데 모으는 일치되고 협력적인 국가적 노력입니다. 이는 단순한 기술 발전이 아니라 21세기 국가의 자기 결정에 관한 것입니다. 디지털 시대 인도의 미래는 AI의 힘을 자체적으로 활용하는 능력에 달려 있습니다. 지금이 행동할 때입니다. 선택은 분명합니다. 자체 AI 개발을 수용하거나 새로운 세계 질서에서 디지털 식민지가 될 위험을 감수해야 합니다. 인도는 전자를 선택하여 디지털 주권이 안전하고 언어적 다양성이 존중되며 경제적 번영이 스스로 결정되는 미래를 향해 나아가야 합니다.