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[IT뉴스]AI 상호운용성, 빅테크 클라우드 ‘락인’ 깬다…MS·오픈AI 독점 균열이 보여준 AI 시대의 새 경쟁

온카뱅크관리자

2026-05-21 12:47:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 모델이 클라우드 경쟁력 좌우 KISDI “상호운용성은 독자 AI 위한 핵심 인프라” EU는 클라우드 전환권 법제화 한국도 인증·조달 연계 필요 
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 [이데일리 김현아 기자] AI(인공지능) 시대 들어 클라우드 시장의 경쟁력은 더 이상 서버나 저장공간만으로 결정되지 않는다. 어떤 AI 모델을 확보하고, 이를 얼마나 독점적으로 제공하느냐가 클라우드 시장의 판도를 좌우하는 핵심 변수로 떠올랐다.
 실제로 마이크로소프트(MS)는 오픈AI의 생성형 AI 모델을 기반으로 클라우드 시장에서 강력한 경쟁 우위를 확보했다. 그러나 오픈AI가 독점 구조를 종료하고 멀티클라우드 전략으로 전환하면서, AI 모델 독점이 클라우드 지배력에 미치는 영향과 동시에 그 한계도 드러났다. MS는 여전히 오픈AI의 주요 클라우드 파트너지만, 오픈AI는 이제 다른 클라우드 사업자에서도 자사 모델과 서비스를 제공할 수 있게 됐다. 이는 AI 모델 확보가 클라우드 경쟁력의 핵심이지만, 개방성과 상호운용성이 강화될 경우 특정 사업자의 독점적 지배력은 약화될 수 있다는 점을 보여주는 사례로 평가된다.
 이런 상황에서 AI 모델과 데이터, 서비스가 특정 사업자 환경에 묶이지 않고 자유롭게 이동·연동될 수 있는 ‘AI 상호운용성(interoperability)’이 글로벌 빅테크의 독점 구조를 완화하고, 한국형 ‘독자 AI’ 구축의 핵심 기반이 될 수 있다는 국책 연구기관의 분석이 나왔다.
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 21일 정보통신정책연구원(KISDI)이 발간한 정책보고서 ‘개방형 AI 생태계 구축을 위한 상호운용성 정책방향 및 과제’(연구책임: 김현수 선임연구위원)에 따르면, 개방성이 결여된 독자 AI는 외형상 주권을 표방하더라도 또 다른 형태의 기술 고착(lock-in)을 초래할 수 있다. 
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 보고서는 AI 상호운용성 정책이 개방형 AI 생태계 구축과 기술 주권 확보의 핵심 과제라고 강조했다.
 현재 글로벌 클라우드 기업들은 단순 인프라를 넘어 AI 모델 개발 환경, API, 런타임, 배포 체계를 자사 플랫폼에 묶어 제공하며 사실상 ‘기술적 고착’을 만들고 있다. 
 기업이나 정부가 특정 클라우드에서 AI 모델을 학습·배포하면 다른 환경으로 옮기기 어렵고, 가격 인상이나 서비스 조건 변경에도 유연하게 대응하기 힘든 구조다.
 보고서는 이런 구조를 깨는 핵심 수단으로 ‘AI 상호운용성’을 제시했다. 공통 모델 포맷과 표준 API 등이 자리 잡으면 AI 모델과 서비스가 특정 클라우드에 종속되지 않고 다른 환경으로 이전·배포될 수 있기 때문이다. 
 이에 따라 빅테크의 폐쇄형 생태계 지배력이 약화되고, 클라우드 시장도 독점 구조에서 벗어나 가격과 성능 중심의 경쟁 체제로 이동할 수 있다는 분석이다.
 AI 상호운용성, 4개 층위에서 구현
 KISDI는 AI 상호운용성을 크게 인프라·모델·서비스·데이터 등 4개 층위로 구분했다.
 먼저 인프라 상호운용성은 AI 모델이 특정 클라우드나 GPU 환경에 묶이지 않고 다른 클라우드나 자체 서버(On-premise)로 자유롭게 이전되는 구조다. 이를 통해 공공기관이나 기업은 특정 사업자에 대한 의존도를 낮추고 멀티클라우드 전략을 활용할 수 있다.
 모델 상호운용성은 AI 모델 자체를 특정 개발 도구에 묶지 않는 방식이다. 대표 사례인 ONNX(Open Neural Network Exchange) 같은 공통 포맷을 활용하면, 파이토치(PyTorch)나 텐서플로(TensorFlow)에서 만든 모델을 다양한 클라우드와 하드웨어 환경에서 별도 수정 없이 실행할 수 있다. 업계에서는 이를 ‘AI 모델의 PDF 포맷’에 비유한다.
 서비스 상호운용성은 서로 다른 AI 서비스와 외부 시스템이 표준 API를 통해 연결되는 구조다. AI 에이전트가 일정 관리, 검색, 결제 등 외부 도구를 표준 인터페이스로 호출해 협업하는 방식이 대표적이다. 최근 주목받는 MCP(Model Context Protocol) 등이 이에 해당한다.
 데이터 상호운용성은 서로 다른 시스템이 데이터를 동일한 형식과 의미로 이해하고 자유롭게 이동·활용할 수 있도록 만드는 구조다. 의료·교육·공공 등 분야별 표준 데이터 공간이 구축되면, AI 모델이나 클라우드를 바꾸더라도 핵심 데이터 자산은 그대로 유지할 수 있다.
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 생성형AI로 제작
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 해외는 이미 ‘표준+조달+법제화’로 대응
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 주요국은 이미 AI 상호운용성을 단순 기술 표준이 아니라, 빅테크 독점 구조를 견제하는 정책 수단으로 활용하고 있다.
 미국은 연방정부 클라우드 보안 인증 제도(FedRAMP)와 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF)를 활용해, 인증과 실증 테스트를 연계하는 방식으로 AI 상호운용성 확보를 유도하고 있다.
 유럽연합(EU)은 가장 강력한 법제화 사례로 꼽힌다. AI법(AI Act)과 데이터법(Data Act)을 통해 조화 표준 준수를 유도하고, 클라우드 전환 장벽과 수수료 철폐를 추진하고 있다. 여기에 디지털시장법(DMA)을 통해 빅테크 ‘게이트키퍼’ 기업들에 상호운용성 의무를 부과하면서, 사실상 데이터 이동성과 클라우드 전환 권리를 법으로 보장하는 구조를 만들고 있다.
 영국은 공공 조달 과정에서 ‘개방형 표준’과 ‘API 기본 적용 원칙’을 사실상 필수 조건으로 반영해, 시장 참여 기업들이 자연스럽게 표준을 따르도록 유도하고 있다.
 KISDI는 이들 국가의 공통점으로 표준, 시험, 인증, 조달, 규범을 결합해 시장의 행동 자체를 바꾸고 있다는 점을 꼽았다.
 한국도 인증·조달·법제화 패키지 필요
 보고서는 한국이 아직 AI 전 영역을 포괄하는 통합 상호운용성 프레임워크가 미흡하고, 인증 제도 역시 보안과 품질 중심에 머물러 있다고 지적했다.
 이에 따라 ▲모델·서비스·데이터 기준을 통합한 AI 상호운용성 프레임워크 구축 ▲AI·클라우드 상호운용성 시험·인증 체계 마련 ▲의료·교육 등 도메인별 데이터 공간 설계 ▲공공 조달 단계에서 데이터 이동성과 클라우드 전환 조건 반영 ▲산업 데이터 이동성과 클라우드 전환 권리의 법제화 등을 주요 과제로 제시했다.
 특히 공공 조달 단계에서 표준 포맷 지원, 계약 종료 시 데이터 이전 가능성, 멀티클라우드 구조 등을 조건으로 반영할 경우 특정 사업자 종속을 실질적으로 줄일 수 있다는 게 보고서의 분석이다.
 김현수 KISDI 선임연구위원은 “이러한 정책 패키지는 특정 사업자나 기술에 대한 의존도를 낮추는 동시에 국내 AI 산업의 경쟁력을 높여 기술 주권 확립에 기여할 수 있다”며 “한국형 AI 생태계가 지속 가능한 국가 인프라이자 글로벌 경쟁력을 갖춘 수출 자산으로 자리매김하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.
 김현아 (chaos@edaily.co.kr) 
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