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MIT Tech Review • 16일 전

자율 시스템 시대의 AI·데이터 주권 확보

IMP
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핵심 요약

기업들이 생성형 AI 도입 초기에 감행했던 '성능은 지금, 통제는 나중에'라는 방식에서 벗어나 자체 데이터와 AI 시스템에 대한 완전한 통제권을 쥐기 위한 'AI 주권' 확보에 나서고 있습니다. 엔터프라이즈DB(EDB)의 조사에 따르면 전 세계 경영진의 70%가 성공을 위해 주권형 AI 및 데이터 플랫폼이 필수적이라고 답하며, 이는 타사 클라우드 종속성을 끊고 자사의 핵심 지식재산(IP)을 보호하려는 산업계의 뚜렷한 변화를 시사합니다.

번역된 본문

후원: EnterpriseDB(엔터프라이즈DB) 제휴

생성형 AI가 처음 연구실을 벗어나 실제 비즈니스 애플리케이션으로 적용되던 시절, 기업들은 암묵적인 타협을 맺었습니다. 바로 "성능은 지금, 통제는 나중에"라는 것이었습니다. 자체 데이터를 서드파티 AI 모델에 투입하면 강력한 결과를 얻을 수 있었습니다. 하지만 그 과정에서 데이터는 기업이 소유하지 않은 시스템과 기업이 설정하지 않은 거버넌스를 통과하게 됩니다. 기업이 의존하는 보호 조치는 서비스 제공업체의 다음 정책 업데이트에 따라 언제든 무효화될 수 있는 불안정한 상태였습니다.

이제 생성형 AI가 일상적인 비즈니스 운영에 자리 잡고, 정교한 새로운 에이전트 AI(Agentic AI) 시스템이 매일 발전함에 따라 기업들은 이 타협의 조건을 다시 평가하고 있습니다.

EDB의 CEO 케빈 댈러스(Kevin Dallas)는 고객들의 공통된 우려를 반영하며 이렇게 말했습니다. "데이터는 진정한 새로운 화폐이자 많은 기업의 지식재산(IP)입니다. 가장 큰 우려는 클라우드 기반 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 AI 융합 애플리케이션을 배포할 때 우리의 핵심 IP를 잃게 되는 것은 아닌지, 경쟁 우위를 상실하는 것은 아닌지 하는 점입니다."

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이러한 질문은 이제 핵심 비즈니스 인프라로 빠르게 자리 잡은 데이터와 AI 시스템에 대한 통제권을 되찾으려는 움직임을 촉발하고 있습니다. 중앙화된 서비스 제공업체에 대한 의존을 끊고 모델과 데이터 자산에 대한 진정한 통제권을 확립하는 것을 의미하는 'AI 및 데이터 주권'이 많은 기업들의 시급한 최우선 과제가 되었습니다. 댈러스는 EDB 내부 데이터를 인용하며 이렇게 덧붙였습니다. "전 세계 경영진의 70%가 성공하기 위해 주권형 데이터 및 AI 플랫폼이 필요하다고 믿고 있습니다."

AI 주권의 개념은 글로벌 정책 논의로도 확산되고 있습니다. 엔비디아(NVIDIA)의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO 역시 2026년 1월 세계경제포럼(WEF) 다보스 연차 총회에서 이러한 변화의 필요성에 대해 연설했습니다. "저는 모든 국가가 AI 인프라를 구축하고 자체 AI를 개발하며, 언어와 문화라는 근본적인 천연 자원을 활용해 AI를 발전시키고 계속 다듬어 국가 지능이 자국 생태계의 일부가 되도록 나서야 한다고 진심으로 믿습니다."

이 보고서는 급격한 AI 도입 시대에 기업들이 자체 모델과 데이터 자산에 대한 주권을 어떻게 추구하고 있는지 탐구합니다. EDB가 2,050명 이상의 최고 경영진을 대상으로 실시한 설문조사와 업계 전문가들과의 일련의 인터뷰를 바탕으로 한 이 연구는 기업 차원의 주권 확보 움직임이 이미 잘 진행되고 있음을 확인시켜 줍니다.

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이 콘텐츠는 MIT Technology Review의 맞춤형 콘텐츠 부서인 Insights에서 제작했습니다. MIT Technology Review의 편집진이 작성한 것이 아니며, 인간 작가, 편집자, 분석가 및 일러스트레이터에 의해 리서치, 디자인 및 작성되었습니다. 여기에는 설문조사 작성 및 데이터 수집도 포함됩니다. 사용된 AI 도구는 철저한 인간 검토를 거친 보조 제작 과정에 국한되었습니다.

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Sponsored In partnership with EnterpriseDB When generative AI first moved from research labs into real-world business applications, enterprises made a tacit bargain: “Capability now, control later.” Feed your proprietary data into third-party AI models, and you will get powerful results. But your data passes through systems you do not own, under governance you do not set. The protections you rely on are only as durable as the provider’s next policy update. Now, with generative AI established in everyday business operations and sophisticated new agentic AI systems advancing every day, companies are reevaluating the terms of that deal. “Data is really a new currency; it’s the IP for many companies,” says Kevin Dallas, CEO of EDB, echoing a recurrent anxiety from customers. “The big concern is, if you’re deploying an AI-infused application with a cloud-based large language model, are you losing your IP? Are you losing your competitive position?” DOWNLOAD THE REPORT That question is now fueling a movement toward reclaiming both the data and AI systems that have rapidly become part of core business infrastructure. AI and data sovereignty, which refers to breaking dependence on centralized providers and establishing genuine control over models and data estates, it is an urgent priority for many companies, says Dallas, citing internal EDB data: “70% of global executives believe they need a sovereign data and AI platform to be successful.” The idea of AI sovereignty is becoming a global policy conversation. NVIDIA CEO Jensen Huang recently spoke about the need for such a shift at the World Economic Forum’s annual meeting at Davos in January 2026: “I really believe that every country should get involved to build AI infrastructure, build your own AI, take advantage of your fundamental natural resource—which is your language and culture—develop your AI, continue to refine it, and have your national intelligence be part of your ecosystem.” This report explores how enterprises are pursuing sovereignty over their models and data estates in an era of rapid AI adoption. Drawing on a survey conducted by EDB of more than 2,050 senior executives and a series of interviews with industry experts, the research confirms that the sovereignty movement on the enterprise level is already well underway. Download the report. This content was produced by Insights, the custom content arm of MIT Technology Review. It was not written by MIT Technology Review’s editorial staff. It was researched, designed, and written by human writers, editors, analysts, and illustrators. This includes the writing of surveys and collection of data for surveys. AI tools that may have been used were limited to secondary production processes that passed thorough human review. Deep Dive Artificial intelligence OpenAI is throwing everything into building a fully automated researcher An exclusive conversation with OpenAI’s chief scientist, Jakub Pachocki, about his firm's new grand challenge and the future of AI. By Will Douglas Heaven archive page Want to understand the current state of AI? Check out these charts. According to Stanford’s 2026 AI Index, AI is sprinting, and we’re struggling to keep up. By Michelle Kim archive page Musk v. Altman week 1: Elon Musk says he was duped, warns AI could kill us all, and admits that xAI distills OpenAI’s models Musk kept his cool, and OpenAI’s lawyer bulldozed him with piercing questions about his motivations for suing the company. By Michelle Kim archive page 10 Things That Matter in AI Right Now MIT Technology Review's authoritative overview of the 10 technologies, emerging trends, bold ideas, and powerful movements in AI in 2026. By Amy Nordrum archive page Stay connected Illustration by Rose Wong Get the latest updates from MIT Technology Review Discover special offers, top stories, upcoming events, and more. Enter your email Privacy Policy Thank you for submitting your email! Explore more newsletters It looks like something went wrong. We’re having trouble saving your preferences. Try refreshing this page and updating them one more time. If you continue to get this message, reach out to us at customer-service@technologyreview.com with a list of newsletters you’d like to receive.
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