기술 2026. 08. 01.

외국산 오픈소스 AI, 사용 제한해야 할까?

중국산 오픈소스 AI 확산에 정부가 공공·산업 부문 사용을 제한해야 한다는 주장이 커지고 있다

배경

2025년 말 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 저비용 고성능 오픈소스 언어모델을 공개한 뒤, 국내 기업과 공공기관에서도 무료로 내려받아 쓰는 외국산 오픈소스 AI 모델 사용이 빠르게 늘고 있다. 알리바바 큐원(Qwen), 메타 라마(Llama) 등 해외 빅테크가 가중치를 공개한 모델이 국내 스타트업의 서비스 개발과 대학 연구실 실험에 폭넓게 쓰이는 상황이다. 미국은 2025년 초 연방 정부 업무망에서 딥시크 앱과 API 사용을 금지했고, 이탈리아와 호주 등 일부 국가도 공공부문 접근을 제한했다. 국내에서도 국가정보원이 공공기관 업무용 PC의 생성형 AI 사용 지침을 배포한 바 있으며, 네이버 하이퍼클로바X와 LG 엑사원 등 국산 모델 육성을 위한 정부 지원 예산이 매년 편성되고 있다. 이런 가운데 외국산, 특히 중국산 오픈소스 AI에 대해 정부 차원의 사용 제한이나 보안 심사를 도입해야 한다는 주장과, 오픈소스의 개방성과 비용 효율성을 훼손해서는 안 된다는 반론이 정면으로 맞서고 있다.

찬성 vs 반대

👍 찬성: 안보와 데이터 주권을 위해 제한해야 한다

1. 데이터 주권과 보안 공백

다수 해외 정부가 이미 공공부문에서 중국산 AI 사용을 제한하고 있다. 미국 정부는 2025년 초 연방 기관 업무망에서 딥시크 앱과 API 접근을 차단했고, 이탈리아 개인정보보호청은 딥시크의 이용자 데이터 처리 방식에 대한 설명이 불충분하다며 자국 내 서비스 접근을 차단한 바 있다. 오픈소스 모델이라도 클라우드 API나 모바일 앱 형태로 쓰일 경우 입력 데이터가 해외 서버로 전송될 위험이 남아 있고, 공공기관·금융권처럼 민감 정보를 다루는 조직이 검증되지 않은 해외 모델을 도입하면 정보 유출 사고 발생 시 책임 소재조차 불분명해질 수 있다는 지적이 나온다.
출처: 국가정보원 공공기관 생성형 AI 활용 지침 2025
2. 국내 AI 산업 생태계 보호

무료로 배포되는 고성능 해외 오픈소스 모델이 국내 스타트업과 연구기관의 선택지를 사실상 장악하면서, 국산 모델에 대한 투자 유인이 줄어들 수 있다는 우려가 제기된다. 정부는 하이퍼클로바X, 엑사원 등 국산 초거대 AI 개발에 매년 수천억 원 규모의 예산을 투입하고 있는데, 성능과 비용에서 우위를 점한 해외 오픈소스 모델로 수요가 쏠리면 국산 모델의 시장 진입 자체가 어려워지고 장기적으로 핵심 AI 기술의 해외 종속이 심화될 수 있다는 산업계 목소리가 있다.
출처: 과학기술정보통신부 인공지능 산업 육성 정책 2025
3. 이중용도 기술의 지정학적 리스크

AI 모델은 민간 서비스뿐 아니라 감시·심리전 등 안보 영역에도 활용될 수 있는 이중용도 기술로 분류된다. 미중 기술패권 경쟁이 반도체를 넘어 AI 모델 자체로 확산되는 상황에서, 한국이 특정 진영의 기술에 과도하게 의존하면 외교적 압박이나 기술 공급 중단 같은 리스크에 노출될 수 있다는 분석이 나온다. 최소한 공공·국방·핵심 인프라 영역에서는 원산지에 따른 보안 심사와 접근 통제가 필요하다는 것이 찬성 측의 핵심 논리다.
출처: 국가안보전략연구원 기술패권 분석 보고서 2025

👎 반대: 오픈소스의 개방성과 효율을 지켜야 한다

1. 오픈소스는 오히려 검증 가능하고 통제 가능하다

오픈소스 모델은 가중치가 공개돼 있어 기업과 연구기관이 이를 다운로드해 자체 서버에서 오프라인으로 구동할 수 있고, 이 경우 입력 데이터가 해외로 전송될 위험 자체가 사라진다. 폐쇄형 API와 달리 코드와 학습 구조를 국내 연구자가 직접 들여다보고 파인튜닝할 수 있기 때문에, 오히려 블랙박스인 폐쇄형 해외 서비스보다 보안 통제가 용이하다는 것이 오픈소스 커뮤니티의 오랜 주장이다. 실제로 국내 다수 기업이 큐원과 라마 계열 모델을 온프레미스로 운영하며 외부 데이터 반출을 원천 차단하고 있다.
출처: 한국정보통신기술협회 오픈소스 AI 보안 가이드 2025
2. 중소기업·스타트업의 비용 효율과 혁신 기회

고성능 해외 오픈소스 모델은 자체 개발 비용이 없는 중소기업과 스타트업에게 사실상 유일한 경쟁 수단이다. 국산 초거대 모델은 아직 성능과 다국어 처리 능력에서 최상위 해외 오픈소스 모델과 격차가 있다는 평가가 있고, 이를 무료로 대체할 수단을 정부가 규제로 막을 경우 개발 비용 부담이 커져 오히려 국내 AI 스타트업 생태계의 진입장벽이 높아질 수 있다는 반론이 있다. 소프트웨어정책연구소 조사에서도 국내 AI 스타트업의 상당수가 해외 오픈소스 모델을 기반으로 서비스를 개발하고 있는 것으로 나타났다.
출처: 소프트웨어정책연구소 AI 스타트업 실태조사 2025
3. 보호무역 신호와 국제 신뢰도 훼손

특정 국가 원산지를 이유로 기술 사용을 전면 제한하면 보호무역주의적 조치로 비칠 수 있고, 이는 한국이 참여하는 자유무역 규범이나 국제 기술협력 관계에 마찰을 일으킬 수 있다는 우려가 있다. 또한 개방적 기술 생태계를 표방해온 한국이 특정국 기술을 배제하는 신호를 보내면 해외 AI 인재와 투자 유치에도 부정적 영향을 줄 수 있다는 지적이 나온다. 실제로 다수 국가의 제한 조치는 전면 금지가 아니라 공공부문에 한정된 접근 통제 수준에 머물러 있다.
출처: 대외경제정책연구원 통상정책 브리프 2025

교차 반론

👍 찬성 → 👎 반대 반박

오픈소스라서 안전하다는 주장은 절반만 맞다. 가중치가 공개돼 있어도 학습에 사용된 데이터셋의 출처와 정렬(alignment) 방식은 대부분 비공개이며, 특정 정치적 사안에 대한 검열이나 편향이 모델 내부에 은밀히 심어져 있어도 외부에서 완전히 검증하기 어렵다. 온프레미스로 구동해 데이터 반출은 막을 수 있어도, 모델 자체의 숨은 취약점이나 편향된 응답 패턴까지 걸러내려면 별도의 보안 심사 체계가 필요하다는 것이 찬성 측 반박이다.

👎 반대 → 👍 찬성 반박

국내 산업 보호를 명분으로 내세우지만, 정작 한국이 세계 오픈소스 AI 생태계 참여를 스스로 제한하면 장기적으로 기술 격차가 더 벌어질 수 있다. 오픈소스 생태계는 전 세계 연구자가 개선한 결과물을 실시간으로 흡수하는 구조인데, 여기서 이탈하면 국산 모델 개발자들도 최신 기법을 참고할 기회를 잃는다. 또한 해외 다수 국가의 조치도 전면 금지가 아니라 공공기관 업무망 등 특정 영역에 한정된 것이지, 민간과 연구 부문까지 포괄하는 전면 제한은 사례를 찾기 어렵다는 점도 짚어야 한다.

👍 찬성 → 👎 반대 반박

공공부문 한정 조치라 해도 파급력은 작지 않다. 공공기관과 금융권은 국민 개인정보와 국가 핵심 데이터를 다루는 영역이므로, 단 한 건의 유출 사고라도 사회적 비용이 막대하다. 전면 금지가 아니라 국가핵심기술을 다루는 영역에 한해 원산지 심사와 접근 통제를 도입하자는 것이지, 민간 스타트업의 오픈소스 활용 자체를 막자는 주장이 아니다. 최소한의 게이트키핑과 완전한 개방 사이에서 균형점을 찾는 것이 핵심이라는 것이 찬성 측 재반박이다.