가트너는 2027년까지 전 세계 국가의 35%가 독립적인 맥락 데이터를 사용하는 ‘소버린 AI(sovereign AI)’로 전환될 것으로 전망했다. 이는 현재 약 5% 수준인 AI 플랫폼 전환률보다 7배 높은 수치다.

소버린 AI란 국가 또는 조직이 자국의 법·규제와 지리적 경계 내에서 AI의 개발, 배포, 운영 방식을 독립적으로 통제할 수 있는 역량을 의미한다. 규제 강화, 지정학적 긴장, 클라우드 현지화 요구, 국가 AI 전략, 기업 리스크, 국가 안보 이슈 등이 맞물리며 정부와 기업 모두 소버린 AI에 대한 투자를 빠르게 확대하고 있다. 특히 AI 기술 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 위기감은 AI 스택 전반의 자립을 목표로 한 혁신과 투자를 더욱 가속화하고 있다.

지역 특화 AI 모델은 더 높은 맥락적 가치를 제공하며, 특히 비영어권 환경에서 교육, 법·규제 준수, 공공 서비스와 같은 분야에서는 글로벌 모델보다 지역 기반 대형 언어 모델(LLM)이 더 우수한 성과를 보이는 것으로 나타났다. 이와 함께 서구 중심 기술 생태계에 대한 의존을 줄이려는 움직임이 확대되면서, 소버린 AI 전략은 국가 간 협력 감소와 중복 투자 확대라는 구조적 변화를 초래할 가능성이 커지고 있다. 이에 따라 가트너는 소버린 AI 스택을 구축하는 국가들은 2029년까지 최소 GDP의 1%를 AI 인프라에 투자해야 할 것으로 전망했다.

가트너는 이에 따른 CIO 레벨의 대응 전략으로 ▲지역, 벤더 간 LLM 전환을 가능케하는 오케스트레이션 계층을 활용해 자유로운 워크플로 설계 ▲국가별 법, 규제, 문화, 언어 요건을 충족하는 AI 거버넌스와 데이터 거주성, 모델 튜닝 체계 보장 ▲시장 내 클라우드 벤더, LLM 벤더, 소버린 AI 스택 선도 기업과 협력 관계를 구축하고 검증된 파트너 확보 ▲AI 관련 법, 규제와 데이터 주권 정책, 신규 표준을 확인하고 AI 모델 배포, 데이터 처리 전략에 선제 반영 등을 제시했다.

가트너의 가우라브 굽타(Gaurav Gupta) VP 애널리시스트는 “디지털 주권을 중시하는 국가들은 폐쇄적인 미국 중심 AI 모델의 대안을 모색하고 있다. 이에 따라 컴퓨팅 파워, 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 모델까지 포함하는 자국 중심의 소버린 AI 스택에 대한 투자를 확대하고 있다”고 설명했다. 그는 이어 “AI 플랫폼 선택 기준 역시 변화하고 있다. 의사결정자들은 가장 방대한 학습 데이터를 보유한 글로벌 모델보다, 자국의 법·규제·문화·사용자 기대에 부합하는 AI 플랫폼을 우선적으로 고려하고 있다”고 말했다.

또한 굽타 애널리시트는 “데이터센터와 AI 팩토리 인프라는 소버린 AI의 핵심 기반이다. 향후 이 영역에 대한 투자가 본격화되면, AI 스택을 통제하는 일부 기업들이 두 자릿수 성장과 함께 수조 달러 규모의 기업가치를 달성할 가능성이 있다”고 내다봤다.