AI 기술 자립도는 크게 네 가지 핵심 영역에서 측정된다. 첫째, 핵심 알고리즘 및 모델 개발 역량이다. 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 미국이 전 세계 상위권 모델의 73%를 보유한 반면, 중국은 15%에 불과하다는 통계는 이 영역의 자립도 차이를 단적으로 보여 준다(Brookings Institution, 2023). 둘째, 컴퓨팅 인프라 보유 수준이다. TOP500 슈퍼컴퓨터 보유 수, 국가 AI 데이터 센터 규모, 고성능 GPU 접근성 등이 평가 지표가 된다(Anderson et al., 2023). 셋째, 하드웨어 자급 능력이다. AI 가속기, 특수 반도체 등 핵심 하드웨어를 설계하고 제조할 수 있는 역량은 기술 자립의 물리적 기반이다. 한국의 경우 메모리 반도체는 강하지만 AI 특화 칩 설계 역량은 상대적으로 취약한 것으로 평가된다(Kim et al., 2023). 넷째, 인적 자원과 생태계의 자생력이다. 핵심 AI 인재의 국제 유출입 비율, 자국 AI 특허 및 논문 수, 스타트업 생태계 활성화 정도 등이 구체적 측정 지표로 활용된다(TechRepublic, 2023).
--- 「02_AI 기술 자립도」 중에서

AI 주권의 관점에서 국가 간 데이터 협력의 의의는 중요하다. AI 주권을 위해서는 자국이 사용할 수 있는 풍부한 고품질 데이터를 확보하는 것이 핵심이지만, 동시에 글로벌 AI 발전 흐름에 참여하여 국제 협력을 통해 혜택을 얻는 것도 중요하다. 한 국가가 자국 데이터만 고집하여 고립된다면, 최신 AI 연구 동향이나 글로벌 AI 서비스에서 뒤처질 수 있다. 반면 국제 협력을 통해 다양한 데이터와 기술을 공유한다면, 자국의 AI 역량을 높이면서도 국제 규범 형성에 영향력을 행사할 수 있다.

결국 데이터 주권과 AI 거버넌스의 핵심은 국가 이익과 글로벌 협력 사이의 균형을 찾는 것이다. 자국의 데이터를 보호하고 통제하면서도, 혁신과 성장을 위한 국제 데이터 흐름을 유지하는 전략적 접근이 요구된다. 특히 AI 시대에는 이러한 균형이 더욱 중요해지며, 각국은 데이터 주권을 확립하되 고립을 피하는 방향으로 정책을 발전시켜 나가야 할 것이다.
--- 「04_데이터 주권과 AI 거버넌스」 중에서

공공재(public goods)란 경제학적으로 비배제성(non- excludability)과 비경합성(non-rivalry)을 특징으로 하는 재화를 의미한다(Kaul et al., 2003). 비배제성은 특정 개인이 해당 재화의 사용으로부터 배제될 수 없음을, 비경합성은 한 사람의 소비가 타인의 소비 가능성을 감소시키지 않음을 의미한다. AI 모델과 알고리즘은 디지털 재화로서 복제와 배포가 가능하기에 본질적으로 비경합적 특성을 가진다. 그러나 현실에서는 대규모 AI 모델 개발에 필요한 막대한 자본과 컴퓨팅 자원, 데이터에 대한 접근성 차이로 인해 강한 배제성이 나타난다(Acemoglu, 2021).
--- 「07_AI 공공재와 디지털 공공성」 중에서

“어떤 인간도 섬이 아니다.” 존 던의 이 명언처럼, 어떤 국가도 AI 기술 개발에서 독자적으로 존재할 수 없다. 기술적 자립을 추구하는 동시에 글로벌 협력을 강화해야 하는 역설적 상황에서, 국가들은 전략적 동맹을 형성하고 공통의 규범을 수립하며 다중심적 협력 모델을 구축해 나가고 있다.