소프트웨어(SW) 기술·산업 혁신을 선도해오던 오픈소스 생태계가 인공지능(AI) 기 술 혁신을 선도하며 AI 산업 혁신을 촉발하고 있다. 대표적으로 오픈소스 AI 프레임워 크 기술들이 언어 모델의 대형화를 선도하였고, 구글이 혁신적인 모델 구조를 오픈소 스로 공개하면서 생성형 AI 시장을 태동시켰다. 그리고 메타는 OpenAI의 chatGPT에 대항하기 위해 라마를 공개하며, 빠르게 성능을 향상시며 생태계 영향력을 확대하였고 중국 기업들의 오픈소스 모델들이 공개되며 미국의 AI 주도권을 위협하고 있다.
이와 같이 오픈소스 생태계가 AI 기술·산업 혁신을 촉발하고 기술 주도권 경쟁 및 산업 영향력 확대 수단으로 활용되고 있기 때문에 AI 3강 도약을 위한 우리나라는 이 러한 오픈소스 생태계 변화를 면밀히 살펴보고 우리의 나아갈 방향을 효과적으로 설정 할 필요가 있다. 따라서, 본 연구는 글로벌 오픈소스AI 동향을 심층 분석하고 이를 통 해 정책적 시사점과 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다.
3. 연구의 구성
본 연구는 아래와 같이 총 5장으로 구성되어 있으며, 1장 서론으로 연구 배경과 방법 에 대해 소개하고 제2장은 오픈소스AI에 대해 이해하기 위해 최근 오픈소스AI가 중요 해지는 이유와 오픈소스AI 개념에 대하여 소개하고 있다.
3장부터 본격적인 본론 부분으로 국내외 오픈소스AI 동향에 대해 파악하기 위해 국내 외 주요 오픈소스AI 기업을 선정하여 동향을 조사하였다. 그리고, 이들 주요 기업들의 주요 오픈소스 모델에 대한 현황을 조사하여 기술 동향을 파악하고자 하였다. 4장은 국내외 오픈소스AI 현황에 대한 실증적으로 분석하기 위해 글로벌 현황으로 EpochAI의 유명 AI 모델 데이터를 기반으로 전체 모델과 오픈소스 모델을 비교 분석하였다. 그리 고 국내 오픈소스AI 인식과 현황에 대해 파악하고자 AI 개발자 대상의 설문조사를 수 행하여 분석하였다.
마지막 5장은 본 보고서의 결론 부분으로 정책적 시사점을 도출하고 이를 기반으로 정책 제언을 통해 오픈소스AI 활성화를 위한 정책 방안을 제시하고 있다.
4. 연구 내용 및 결과
최근 오픈소스 기술이 SW 산업을 넘어 AI 기술 혁신과 산업 태동의 원동력이 되고 있다. 텐서플로우, 파이토치 같은 오픈소스 AI 프레임워크 기술들이 머신러닝 개발 편 의성과 효율성을 제공하며 본격적인 머신러닝 중심의 인공지능 시대를 개막하는 동력 이 되면서 머신러닝의 대형화를 선도하며 대형 언어 모델(LLM) 중심의 생성형AI 시장 을 태동시켰다.
이러한 오픈소스 생태계의 AI 기술·산업 혁신의 근간에는 AI 분야 오픈소스 생태계 의 성장이 있다. 대표 오픈소스 개발 협업 플랫폼인 깃허브의 성장과 함께 AI 관련 프 로젝트가 빠르게 증가하여 약 430만개가 되었으며, 이들의 누적 스타 수도 1764만개로 매우 빠르게 증가하였다. 그리고 핵심 AI 개발 협업 플랫폼인 허깅페이스는 2025년 가 입자 수가 500만명을 넘어섰고, 공개된 모델 수가 224만개가 넘어서며 빠르게 영향력 을 키우고 있다.
이러한 오픈소스AI(오픈소스 생태계의 AI 기술 분야)의 빠른 성장으로 많은 개발자들 이 AI 개발 과정에 오픈소스를 보편적으로 활용할 수 있게 되었다. 리눅스 재단 보고 서에 의하면 AI 개발 기업 중 인프라에 오픈소스 채택 비율이 89%일 정도로 오픈소스 는 AI의 기술적 기반을 제공하며 비용 절감, 위험 회피, 산업 표준(호환성 제공) 같은 긍정적 효과를 얻을 수 있게 되었다. 예를 들어 오픈소스 모델 기반 AI 서비스의 비용 은 chatGPT의 1/30에 불과하며 이는 오픈소스 기술을 활용하였기 때문에 가능하게 되 었다.
이와 같이 오픈소스AI가 보편적 AI 기술 인프라 역할을 수행하면서 국가적 차원의 AI 역량 강화를 위한 소버린 AI 관점에서 오픈소스AI의 중요성이 커져가고 있다. 리눅스 재단 보고서에서 국가 안보 및 경쟁력 강화를 위한 소버린 AI의 필요성에 공감하는 비 율이 79%에 달하고 있으며 소버린AI의 주체로써 국가의 역할이 중요해지고 있다. 그 이유는 AI 기술 혁신이 가속화되면서 국가 경제 및 산업 활성화에 미치는 AI 영향력이 점점 커져가고 있기 때문이다. 특히 학습용 데이터 유출에 따른 개인 정보 침해, 국가 안보 위협, 기업 경쟁력 훼손이 우려되기 때문에 오픈소스AI를 활용한 자체 AI 시스템 구축 필요성이 커져가고 있기 때문이다.
오픈소스 생태계에서 AI 기술 비중이 증가하고 영향력이 확대되면서 이를 오픈소스AI 라고 부르며 이 용어의 사용이 빈번해지고 있다. 따라서, 기존 SW 중심의 오픈소스 생 태계와 구분하여 AI의 기술적 특징을 기반으로 오픈소스AI의 재현성과 투명성을 제고 하기 위해 오픈소스AI 개념을 새로이 규정하기 위한 움직임이 있다. 대표 사례로 OSI의 오픈소스AI 정의와 리눅스 재단의 모델 개방성 프레임워크가 있다.
OSI의 오픈소스AI 정의는 4가지 자유(사용, 연구, 수정, 공유)가 보장된 AI 시스템으로 정의하고 있으며, 기술 범주에 따라 AI 시스템, AI 모델, AI 웨이트로 구분하며 각각에 대한 오픈소스AI 시스템, 오픈소스 모델, 오픈 웨이트로 구분하고 있다. 리눅스 재단의 모델 개방성 프레임워크는 AI 개발 생애주기 관점에서 모델 재현성을 제공하기 위한 개방성 수준을 정의하고 있다. 가장 개방적인 오픈사이언스 모델, 오픈 도구 모델, 오 픈 모델로 구분하여 구분된 모델 개념간 활용 범위를 명확히 제시하고 있다.
이와 같은 오픈소스AI 태동과 새로운 개념의 규정에 따른 시사점들은 다음과 같다.
① 오픈소스AI의 중요성 : AI 기술·산업 혁신의 원동력
② 오픈소스AI의 전략적 가치 : 기술 인프라, 기업 경쟁력 요소, 소버린AI(기술 확보) 수단, 기술 경쟁 수단, 글로벌 협업 수단
③ 소버린AI를 위한 오픈소스AI의 주요 역할 : 기반 기술 제공, 외부 의존성 완화(자 율성 확보), 신뢰성 확보 수단
④ 오픈소스AI 개념 정립으로 인한 기준 제시
글로벌 오픈소스AI 생태계는 AI 선도 기업들이 적극적인 기술 공개와 홍보를 통해 성 장하고 있다. 특히 오픈소스AI의 핵심이라고 할 수 있는 오픈소스 모델은 선진 AI 기업 들이 주도하고 있다. 따라서, 오픈소스AI 생태계를 선도하는 국내외 기업과 이들 기업들의 오픈소스 모델을 중심으로 글로벌 오픈소스AI 동향을 조사하였다.
대상 기업으로 글로벌 오픈소스AI 생태계를 선도하는 해외 기업 8개(메타, 구글, OpenAI, EleutherAI, 알리바바, 바이두, 딥시크, 미스트랄AI)를 선정하였다. 조사 결과, 기업들은 AI 기술을 기반으로 자체 플랫폼 경쟁력 강화, 상용AI 서비스 제공, AI 솔루 션 공급을 하고 있다. 그리고 이들 기업들의 오픈소스AI는 단순한 기술 공개를 넘어 특정 기업 견제(종속성 회피), 생태계 영향력 확보 및 확장, 기술력 입증, 개방형 협업, 글로벌 진출, 기술 주권 확보 등 다양한 목적 달성을 위한 전략적 수단으로 볼 수 있다.
국내 기업으로는 오픈소스 AI를 선도하는 기업 5개(네이버, LG AI Research, SK텔레 콤, 업스테이지, 엔씨 AI)를 선정하였다. 조사 결과, 국내 기업들은 보편적으로 기술력 입증을 위한 모델 공개 전략을 추진하고 있는 것으로 보인다. 아직은 국내 기업들의 AI 기술력의 인지도 부족과 생태계 영향력 부족으로 인한 것으로 기술 공개를 통해 전 략적 입지 마련을 위해서로 생각된다. 향후에 국내 오픈소스 모델이 글로벌 오픈소스 모델 대비 성능이 견줄 수 있다면 해외 진출을 추진할 수 있다고 보며, 한국어 처리 능력에서 우월성이 증명된다면 국내 시장의 해외 오픈소스 모델의 점유율 하락을 기대 할 수 있을 것으로 생각된다.
국내외 오픈소스AI 기업 동향을 통해 도출한 시사점들은 다음과 같다.
① 오픈소스AI 전략의 실질적 목표: 기술·산업 영향력 확대 ② 중국 기업의 차별화 오픈소스 전략: 적극적 공개(혁신 기술 + 오픈소스 라이선스) ③ 오픈소스AI 영향력 확대 방안: 빠른 기술 혁신과 잦은 반복 출시로 개발자 락인 ④ 다양한 오픈소스AI 공개 방안 : 완전 공개, 제한적 공개, 폐쇄 전략 ⑤ 오픈소스AI 수익화 모델 : 간접 수익화 - 자체 제품/서비스 혁신 및 로스 리더(Loss Leader) 전략 ⑥ 오픈소스AI의 주요 수익원 : B2B 시장(엔터프라이즈 고객)
4장은 국내외 오픈소스AI 생태계에 대한 실증적 분석을 위해 EpochAI의 유명 AI 모 델 데이터를 기반으로 글로벌 AI 생태계에서 오픈소스 모델의 영향력과 현황을 분석하 였고 국내 현황으로 371명의 AI 개발자들의 오픈소스AI 인식 및 현황을 파악하기 위해 설문 조사를 수행하여 분석하였다.
EpochAI의 유명 AI 모델 데이터는 1950년부터 2025년 6월 초까지 발표된 AI 모델 중 4가지 조건(① 공인 벤치마크의 최첨단 개선, ② 인용 수 1000개 이상, ③ 기술 발전의 중요성, ④ 중요한 활용)중 하나 이상을 충족한 964개의 AI 모델 정보를 제공하고 있 다. 이 데이터를 기반으로 OSI의 오픈소스AI 정의를 기반으로 주요 공개 항목(데이터, 모델 구조, 웨이트, 학습 & 추론 코드 등)을 중심으로 오픈소스 모델 269개를 분류하여 참여 기관, 참여 기관 국가, 조직 분류, 발표 일시, 유형, 활용 분야, 선정 기준 등을 분석하였다.
참여 기관에서 가장 많은 유명 모델 개발에 참여한 기관은 구글로 타 기관 대비 압 도적이었으며 오픈소스 모델 공개는 메타(페이스북 포함시)가 45개로 1위를 차지하였 다. 그리고, 기관 유형은 산업계가 참여한 AI 모델이 626개 이었으며, 오픈소스 모델은 208개로 기업들이 AI 기술 혁신을 주도하고 있었다.
연도별 현황을 보면 AI 모델은 2013년부터 지속적으로 증가하고 있으며, 오픈소스 모 델은 2015년에 처음 등장하여 2018년부터 지속 증가하는 추세이다. 그리고, 2019년 이 후 유명 모델의 51.9%는 오픈소스 모델일 정도로 오픈소스 생태계 영향력이 최근 빠르 게 증가하고 있다.
모델별 참여 국가 현황을 보면 미국이 AI 모델과 오픈소스 모델 모두 1위였고 이어서 중국이 2위 었으며, 우리나라는 오픈소스 모델 분야에서 양적으로 7위에 위치하고 있 었다. 이러한 데이터는 최근 AI 생태계에서 중국 기업의 부상을 데이터로 입증하는 자 료이며 허깅페이스 자료에서도 중국 모델들이 전세계적으로 주목을 받고 있음을 보여 주고 있다.
데이터 정보 공개, 모델 접근성, 학습 코드 접근성, 추론 코드 접근성의 분석 결과를 보면 유명 모델의 약 절반인 48.3%(458개) 모델들이 학습 데이터 정보를 공개하고 있으 며 학습 데이터 종류는 276개로 다양한 데이터들이 활용되고 있음을 알 수 있다. 이에 반해 모델 접근성, 학습 코드 접근성, 추론 코드 접근성을 공개한 모델은 각각 269개, 237개, 225개로 상대적으로 적음을 알 수 있다.
국내 오픈소스AI 인식 및 활용 현황 조사는 선행 문헌들을 분석하여 총 60개의 설문 문항을 개발하여 모바일 온라인 설문 조사를 통해 총 371명의 AI 개발자로부터 응답 결과를 수집하였다. 주요 구성은 Part 1은 성능 기대, 노력 기대, 사회적 영향, 촉진 조 건, 저항 요인, 활용 의사, 사용 행동, 기술 적합성, 환경 역동성, 제품 난이도에 대해 40개의 리커드 척도 문항으로 구성하였다. Part2는 오픈소스AI 관련 개발자들의 직접적인 인식과 상세 현황을 위한 설문으로 핵심 공개 항목, 중요성, 만족도 및 향후 예측, 국산 중요성, AI 도입 유형, 적용 분야 및 활용 수준, 모델 유형, 장단점, 저해 요인 및 촉진 조건, 플랫폼/기업 종속성, 전문가 필요성 및 핵심 역량에 관한 20개의 문항으로 구성하였다.
Part 1의 오픈소스AI 활용 동기 측면에서 성능 기대에서 업무 생산성과 빠른 업무 수 행에 상대적으로 많은 응답자들이 동의하였으며, 노력 기대에서 필요 정보 획득에 가 장 많은 응답자들이 선택하였으며, 사회적 영향에서 의사결정자와 고위 경영진이 상대 적 으로 많은 응답자들이 동의하였고, 촉진 조건에서 필요 지식이 가장 많이 응답되었 다. 저해 요인으로는 저작권 침해에 가장 많은 응답자들이 동의하였다.
AI 개발자들의 오픈소스AI 활용 현황을 보면 활용 의사에서 보면 주변 추천, 자주 사 용, 지속 사용, 방법 탐색 등 다양한 측면에서 활용을 확산할 의사를 가지고 있음을 확 인하였다. 그리고 실질적 행동으로 기술 문서 탐색, 새로운 정보 획득, 학습 자료 활용 등을 통해 오픈소스AI 역량을 강화하려는 응답 비중이 50%를 넘었다.
Part 2에서 개발자들은 오픈소스AI의 핵심 공개 항목으로 모델, 데이터 정보, 학습 데 이터, 기술 문서를 선택하였다. 이는 공개된 정보를 기반으로 활용과 성능 향상을 위한 핵심 정보들도 판단된다.
다양한 측면의 오픈소스AI 중요성에 대해 개인적인 업무상 중요성 외에 국가 AI 기술 력 강화, 기업 AI 경쟁력 강화, AI 기술 확산 측면에 오픈소스AI 중요하다는 응답에 90% 안팎으로 응답할 정도로 중요하게 인식되고 있었다. 그리고 오픈소스AI에 만족하 는 개발자 비율이 54.4%로 과반이 넘었고, 향후 활용이 확대될 것으로 예상하는 개발 자 비율이 89%이었다. 실제로 AI 원천 기술 도입 형태에서 오픈소스AI를 활용하는 비 율은 68.5%이었다.
적용 분야와 활용 수준을 보면 사내 업무 및 서비스 적용과 기존 제품/서비스 개선 이 각각 60.4%와 59.0%로 새로운 제품/서비스 개발에 활용하는 비율보다 높았으며, 활 용 수준도 제품 적용 보다는 기술 탐색 및 연구개발 진행 중이 전체의 72.3%로 아직까 지는 제품 적용 단계는 소수인 것으로 파악되었다.
그리고 오픈소스AI 기술의 장단점으로 빠른 기술 발전 속도, 라이선스 비용 절감, 및 기술 내재화 가능성에 많은 응답자들이 선택하였으며, 단점으로는 기술 완성도 부족, 책임 주체의 불명확성, 부족한 문서화 등이 선택되면서 기술 역량 확보가 오픈소스AI 확산의 주요 요소로 판단된다.
Part1의 오픈소스AI 저항 요인과 촉진 조건을 상세히 묻는 설문에서 주요 저해 요인 으로는 조직의 오픈소스AI 전략(비전) 부재, 인력 부족, 자체 인프라 부족, 조직의 정책 /거버넌스 부재 순으로 응답되며 개인적 오픈소스AI 활용 의사에 비해 환경적 요인이 부족한 것으로 판단된다. 그리고 주요 촉진 조건으로는 연구개발 인프라, 전문가 양성 및 발굴, 기업/기관 거버넌스 확립, 오픈소스AI 활용 기업 발굴 등이 응답되며 오픈소 스AI 활용 기반 조성 및 인력 양성 필요성이 제기되었다.
기술 종속성 관점에서 국산 오픈소스AI의 중요성과 특정 플랫폼/기업 종속성에 대한 설문 결과를 보면 국산 오픈소스AI 기술이 중요하다고 응답한 비율이 해외 오픈소스AI 가 중요하다고 응답한 비율보다 10.2% 높았으나, 둘 다 중요하다고 응답한 비율이 절 반이 넘는 50.9%임을 고려하면 개발자들은 국산 혹은 외산 구분 보다는 우수한 오픈소 스AI에 관심이 많다고 추정할 수 있다. 다만, 특정 플랫폼 및 기업 종속성에 대한 우려 에 대한 응답은 50.7%로 이에 대한 우려가 있음을 확인하였다.
마지막으로 오픈소스AI 확산의 주요 저해 요소인 인력(개발자, 기여자) 부족이자 주요 촉진 조건인 전문가 양성을 위한 오픈소스AI 전문가 육성 필요성에 중요하다고 응답한 비율은 88.1%로 많은 개발자들이 동의하고 있었다. 그리고, 전문가의 주요 역량으로 AI 모델 개발, 오픈소스 프레임워크 활용, 데이터 처리 및 품질 관리와 데이터셋 구축 역 량, 오픈소스 기여 및 협업 역량 순이었다.
이러한 국내외 오픈소스AI 현황 분석을 통해 다음과 같은 시사점들을 도출하였다. ① 빠르게 성장하는 오픈소스AI 생태계 ② 기업/국가 경쟁력 강화를 위해 중요한 오픈소스AI ③ 기업 인식 개선 필요 ④ 오픈소스AI 활용을 위한 전제조건 : 기술 역량 확보 ⑤ 오픈소스AI 인재 양성 필요 ⑥ 자주적 AI 역량 확보가 필요
최근 오픈소스AI가 빠르게 성장하면서 AI 기술 혁신 및 산업 혁신의 원동력이 되면서 AI 3강 도약을 위한 오픈소스AI 정책의 필요성이 커져가고 있다. 따라서 마지막 5장에 서 본 연구 내용을 기반으로 다음과 같은 정책적 시사점과 정책을 제언하고자 한다.
① 선진 기술의 빠른 수용을 위한 오픈소스AI 활용 확산 지원 ② AI 기술력 강화를 위한 선진 오픈소스AI 기술 내재화 추진 ③ 기업의 오픈소스AI 인식 개선 필요 ④ 오픈소스AI 전문가 양성 및 교육 확대 필요 ⑤ 오픈소스AI 전문 컨설팅 제공 필요 ⑥ 오픈소스AI 전문기업 육성
5. 정책적 활용 내용
AI의 중요성이 급부상하면서 우리나라는 최근 AI 3강 도약을 위한 투자 및 정책적 지 원이 집중되고 있다. 최근 글로벌 AI 동향을 보면 AI 선도 기업을 중심으로 오픈소스 모델을 공개하며 기술·산업 주도권 확보 경쟁이 치열해지면서 오픈소스AI 생태계가 중요해지고 있다. 특히 오픈소스AI는 글로벌 기업 중심의 AI 대외 의존도를 완화할 수 있는 대안을 제시하고 있다. 이러한 현실에서 본 보고서는 국가 AI 경쟁력 강화를 위 한 오픈소스AI 정책 수립을 지원을 위한 연구 목적으로 작성되었다.
따라서, 본 보고서는 AI 3강 도약을 위한 오픈소스AI 정책을 위한 당위성 제공과 정 책 방향 수립를 위한 핵심 근거 자료를 제공할 수 있으며, 국가 AI 경쟁력 확보를 위 한 오픈소스AI 기반 기술 확보 방안, 오픈소스AI 기업 육성, 오픈소스 생태계 활성화 정책 수립의 근거 자료로 활용될 수 있다.
6. 기대효과
오픈소스AI는 국가 AI 기술 경쟁력 강화, 기업 AI 경쟁력 강화, AI 기술 확산 등 다양 한 관점에서 중요하다. 특히 글로벌 기업 중심의 AI 기술 혁신에 의해 해외 의존도가 심화되고 있다. 오픈소스AI는 대외 의존도를 완화할 수 있는 가장 효율적인 대안으로 자주적인 AI 역량 확보를 통한 산업 경쟁력 강화에 큰 기여를 할 수 있다. 따라서, 본 연구는 오픈소스AI 정책 수립을 위한 기초 자료 제공과 정책 방안 제시를 통해 국가 AI 경쟁력 제고를 위한 AI 기술력 확보, AI 기업 경쟁력 강화를 통한 AI 산업 활성화 등 다양한 측면에서 긍정적 효과가 기대된다.
