유럽연합(EU)이 ‘AI 주권’을 향해 결정적인 첫 발을 내딛었다. 유럽집행위원회(European Commission)는 지난 6월 19일, 이탈리아 기업 Domyn이 이끄는 EUROPA 컨소시엄을 ‘Frontier AI Grand Challenge’ 최종 우승자로 선정했다. EUROPA는 EU 공식 24개 언어를 모두 지원하는 400억 파라미터 이상의 오픈소스 거대언어모델(LLM)을 개발하는 프로젝트다. 이 발표가 중요한 이유는 단순히 ‘유럽판 ChatGPT’가 생긴다는 것이 아니라, AI 기술 패권을 둘러싼 미·중·EU 삼각 구도에서 유럽이 처음으로 직접적인 플레이어로 나섰다는 데 있다.

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EUROPA 프로젝트, 무엇을 어떻게 만드나

2026년 2월 공식 출범한 Frontier AI Grand Challenge는 유럽 AI 주요 기업·연구소들에게 400억 파라미터 이상의 모델 개발 제안서를 공모했다. 400억 파라미터는 GPT-4급 이상을 목표로 하는 수준으로, 전 세계 최첨단 AI 시스템과 맞붙겠다는 의지를 담은 사양이다.

최종 우승한 EUROPA 컨소시엄은 밀라노 소재 Domyn(구 iGenius)이 이끌며, 유럽 최대 응용연구기관 Fraunhofer-Gesellschaft가 핵심 파트너로 참여한다. Domyn은 금융·정부·중공업 등 규제 산업 특화 ‘책임 있는 AI’ 연구개발로 자리 잡은 기업으로, 이미 6,000칩 엔비디아 블랙웰 클러스터를 자체 구축 중이다. 훈련 시작 전부터 연산 자원을 확보했다는 점은 여타 도전자들과의 차별점이다.

컴퓨팅 자원 측면에서 유럽집행위원회는 금전 지원 대신 EuroHPC 슈퍼컴퓨팅 인프라 전체 용량의 최대 2.5%를 1년간 EUROPA에 배정했다. EuroHPC는 유럽이 구축한 초고성능 컴퓨팅 연합망으로, 단순 수치로 환산하면 수억 달러에 달하는 연산 자원이다.

프로젝트의 핵심 목표는 세 가지다. 첫째, EU 공식 24개 언어 완전 지원. 현재 주요 영어권 LLM들은 유럽 소수 언어에서 심각한 성능 저하를 보인다. 둘째, 오픈소스 공개. EU 기업·연구자·공공기관 누구나 사용·수정할 수 있는 형태로 배포한다. 셋째, 유럽 슈퍼컴퓨터 인프라 기반 훈련—데이터가 EU 국경 밖으로 나가지 않는다.

출처: European Commission - Frontier AI Grand Challenge 공식 발표 (2026-06-19)

왜 지금 ‘주권 AI’인가: 유럽의 전략적 선택

표면적으로 이 프로젝트는 기술 경쟁이지만, 실질은 지정학적 리스크 관리다. 유럽집행위원회가 밝힌 문제의식은 명확하다: “유럽은 다른 곳에서 개발된 기술의 수동적 소비자로 머물 여유가 없다.”

구체적으로 세 가지 위험이 지적된다. ① 데이터 보안: 공공기관·금융·의료 데이터가 미국·중국 클라우드를 경유할 경우, GDPR을 준수하더라도 외국 정보기관의 접근을 법적으로 완전히 차단하기 어렵다. ② 규제 통제력: EU AI Act로 AI를 규제하지만, 정작 핵심 모델은 역외에서 만들어진다면 규제 실효성이 반감된다. ③ 지식재산권: AI 시스템이 유럽 언어·문화 데이터로 훈련되더라도 그 성과가 외국 기업의 것이 되는 역설.

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이 맥락에서 EUROPA는 단독 프로젝트가 아니라 EU의 AI 정책 생태계와 맞물려 있다. 2024년 8월 발효된 EU AI Act가 규칙을 정의했다면, EUROPA는 그 규칙을 내재화한 자체 기반 모델을 만드는 작업이다. 또한 EU는 2030년까지 AI 분야 공공·민간 투자 2,000억 유로를 목표로 하는 ‘AI Continent’ 전략을 추진 중이다—EUROPA는 그 전략의 기술적 닻이다.

400억 파라미터의 벽: 현실적 도전들

EUROPA의 비전에 동조하면서도 업계 전문가들이 공통적으로 제기하는 질문이 있다: 400억 파라미터 모델이 GPT-4o나 Claude Opus 수준과 실제로 경쟁할 수 있겠는가?

현재 미국 주요 프론티어 모델들은 훈련 비용만으로 수억~수십억 달러가 투입됐으며, 지속적인 업데이트와 파인튜닝을 위한 연간 연산 비용도 막대하다. EuroHPC 용량의 2.5%는 초기 훈련에는 충분할 수 있지만, 유지·개선을 위한 장기 재원이 확보되지 않으면 한 번의 발사로 끝나는 로켓이 될 위험이 있다.

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언어 다양성 문제도 도전이다. 24개 언어를 동등하게 지원하는 모델을 만들려면, 영어·독어·불어처럼 데이터가 풍부한 언어뿐 아니라 몰타어·라트비아어처럼 훈련 데이터가 희소한 언어도 고품질로 커버해야 한다. 이는 단순 파라미터 수 문제가 아니라 훈련 데이터 수집·정제·균형의 문제이기도 하다.

그럼에도 EUROPA에 유리한 변수가 있다. 2023년 Meta의 Llama 오픈소스 공개 이후 모델 효율성이 급격히 개선됐다. 2026년 현재, 400억 파라미터 모델이 2022년의 1,750억 파라미터 GPT-3보다 월등히 뛰어난 성능을 내는 것은 이미 입증된 사실이다. EUROPA가 Mistral, Falcon, LLaMA 등 기존 유럽 오픈소스 연구 성과를 적극 활용한다면, 처음부터 시작하는 것보다 훨씬 효율적인 경로를 탈 수 있다.

AI 패권의 새 삼각 축, 그 의미

지금까지 글로벌 AI 패권 경쟁은 사실상 미국 대 중국의 양자 구도였다. 미국은 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind를 앞세우고, 중국은 국가 주도로 바이두 어니, 알리바바 통이 등을 키웠다. EU는 강력한 AI 규제로 세계 표준을 이끌었지만, 기술 개발에서는 소비자 역할에 머물렀다.

EUROPA는 이 구도를 바꾸려는 시도다. 단기적으로 미국·중국의 최첨단 모델과 성능 경쟁을 할 수는 없더라도, 유럽 공공기관·기업·연구소에 규정 준수가 내재화된 신뢰할 수 있는 기반 모델을 제공하는 것 자체가 가치 있다. 병원 진단 보조, 법률 문서 분석, 정부 민원 응대처럼 데이터가 EU 내에 머물러야 하는 영역에서 EUROPA의 수요는 즉각적이다.

2026년 6월, 미국은 AI 혁신을 장려하는 새 행정명령(EO 14409)을 내놓았고, 유럽은 자체 모델 개발 파트너를 선정했다. AI의 미래가 어디서 만들어지느냐는 곧 누구의 가치관이 AI에 녹아드느냐와 같은 질문이다. EUROPA 프로젝트가 성공하든 그렇지 않든, 유럽이 더 이상 관전자가 아님을 선언한 것 자체가 이 경쟁의 지형을 바꾼다.

참고 자료