발간물
연구보고서
미·중 반도체 갈등과 러시아–우크라이나 전쟁을 계기로 글로벌 가치사슬(GVC)의 취약성이 심화되면서, 기술은 더 이상 단순한 산업 자본이 아니라 국가의 무역·외교·안보·정치 전반을 좌우하는 전략 자산으로 부상하였다. 미국은 「CHIPS and Science Act」와 「Inflation Reduction Act」를 통해 연구개발, 공급망, 신산업을 결합한 혁신 기반 경제안보 전략을 추진하고 있으며, 이에 대응해 유럽을 중심으로 기술주권론(Technological sovereignty)이 대두되었다. 기술주권론은 국가가 번영과 경쟁력에 핵심적인 기술을 독자적으로 개발하고 조달해 일방적인 의존을 관리 및 완화하는 능력을 확보하는 것을 목표로 한다는 이론이다.
이러한 흐름 속에서 미·중 기술패권 경쟁이 심화되자 각국은 데이터, 컴퓨팅, 모델, 클라우드, 규제 생태계를 자국에서 통제 가능한 구조로 설계하려는 소버린 AI(Sovereign AI) 전략을 추진하고 있다. 소버린 AI는 기술주권론의 네 요소인 ① 전략적 기술 식별, ② 의존의 관리, ③ 거버넌스 설계, ④ 사회·민주적 맥락을 AI 분야에 적용해 이해할 수 있는 개념으로 정의된다.
한국 정부도 소버린 AI를 국가 전략목표로 설정하고 100조 원 투자, 국가 AI 컴퓨팅센터 설립, GPU·데이터센터 확충, AI 특구 조성, 국산 파운데이션 모델 개발, 엔비디아와의 협력 강화 등 AI 진흥 정책을 공격적으로 전개하고 있다. 그러나 미국·중국과 비교했을 때 재정, 인재, 내수, 기술, 글로벌 영향력 측면에서 구조적 한계가 존재하며, 정부 주도 방식의 한계, 경쟁 대기업 간 이해 충돌로 인한 민간 컨소시엄의 취약성, 메모리·통신 인프라 강점에 대한 과도한 레버리지 기대 등이 주요 문제로 지적되고 있다.
이에 본 연구는 기술주권론이라는 관점에서 한국형 소버린 AI의 정의와 범위, 층위를 재정립하고 주요 국가들의 정책을 비교함으로써 한국의 전략적 포지셔닝과 정책 로드맵을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기술주권의 핵심요소를 AI 영역에 적용해 소버린 AI의 유형(풀스택형·하이브리드형·레버리지형)을 재구조화하고 미국, 중국, 일본, 프랑스 등 주요국의 AI·반도체·디지털 전략을 비교 분석하여 한국이 학습하고 참고 및 경계해야 할 정책 요소를 도출하였다. 또한 한국의 자원, 인재풀, 시장, 산업구조와 기술역량을 종합적으로 고려해 현실적으로 확보할 수 있는 권역을 식별하고 민간·공공·국제 협력구조를 포함한 실행 가능한 정책 방향을 제안하였다.
연구 방법으로는 문헌 및 정책문서 분석, 포커스 그룹 인터뷰(FGI), 해외 전문가 인터뷰를 병행하였다. 문헌 분석을 통해 주요국의 AI·반도체·디지털 전략 및 기술주권·경제안보 정책자료를 검토하고 스탠퍼드 AI Index 같은 핵심 지표를 활용해 AI 역량과 정책성과를 정량적으로 비교하였다. FGI는 AI·기술경영·산업정책·공공정책 분야 전문가를 대상으로 실시해 소버린 AI 정책의 한계와 수요, 제도적 병목지점을 파악하였으며, 해외 전문가 인터뷰를 통해 국가별 소버린 AI 전략의 지향점과 정책 설계방식, 한국과의 차별점 및 벤치마킹 가능요소를 수집하였다.
분석 결과 주요국들은 공통적으로 AI를 ‘핵심 전략 인프라이자 기술주권의 축’으로 인식하는 것으로 나타났다. AI를 단순 ICT 기술이 아니라 데이터 센터, GPU, 클라우드, 네트워크, 데이터와 인재가 통합된 인프라로 간주하며, 장기 투자 계획과 법·제도 정비를 병행하는 특징을 보인다. 이로 인해 데이터 주권과 연산 역량 확보, 민관 협력 강화, AI 안전·윤리 거버넌스, 국제표준 경쟁이 주요국 소버린 AI 정책의 공통적인 핵심축으로 자리 잡았다.
이처럼 각국은 자국의 기술·산업·외교 환경에 따라 고유한 전략적 방향을 설계하고 있다. 미국은 압도적인 기술우위 유지를 목표로 민간 중심의 AI 생태계를 강화하고 있으며, 중국은 미국 의존을 탈피하기 위해 칩–프레임워크–OS로 이어지는 풀스택 자립 생태계를 가속화하고 있다. 반면 영국은 미국 주도 생태계에 대한 접근성 강화와 규범 경쟁력 확보를 핵심으로 삼고 있으며, 일본은 글로벌 생태계 편입을 통해 기술 레버리지를 확보하는 전략을 선택하고 있다. 위와 같은 비교분석을 확장해 한국의 상황을 해석해보면, 한국은 세계 최고 수준의 통신과 메모리 반도체 역량이라는 강점을 가지고 있으나 GPU와 데이터, 후방연관산업에서 구조적인 제약이 존재하고 공공·산업 전반의 AI 활용 역시 아직 제한되어 있는 상황이다. 이에 따라 한국은 풀스택형 소버린 AI를 단기간에 실현하기보다는 기존의 강점을 전략적으로 활용하여 국제적인 협상력과 생태계 참여도를 높이는 레버리지형 소버린 AI를 우선 구현하고 부족한 영역을 점진적으로 보완한 후 하이브리드형 소버린 AI로 이행하는 전략이 가장 현실적인 대안으로 제시된다. 하이브리드형 소버린 AI를 구현하기 위해서는 우선 AI 기반의 경제적 부가가치가 실제 서비스와 응용 영역에서 창출된다는 점을 인식해야 한다.
이와 같은 측면에서 AI 애플리케이션 생태계를 필수적으로 활성화해야 한다. 우리나라는 제조업 중심인 기존의 지원 체계를 넘어 다양한 산업에서 활용 가능한 AI 서비스와 솔루션을 개발하는 기업들이 성장할 수 있도록 정책 환경을 혁신할 필요가 있다. 이를 통해 AI 모델과 컴퓨팅 인프라에 기반한 ‘기초적 자립’ 단계에서 벗어나 산업과 경제 전반에서 AI 활용을 확산함으로써 하이브리드형 소버린 AI로의 전환을 체계적으로 구축해야 한다.
이러한 흐름 속에서 미·중 기술패권 경쟁이 심화되자 각국은 데이터, 컴퓨팅, 모델, 클라우드, 규제 생태계를 자국에서 통제 가능한 구조로 설계하려는 소버린 AI(Sovereign AI) 전략을 추진하고 있다. 소버린 AI는 기술주권론의 네 요소인 ① 전략적 기술 식별, ② 의존의 관리, ③ 거버넌스 설계, ④ 사회·민주적 맥락을 AI 분야에 적용해 이해할 수 있는 개념으로 정의된다.
한국 정부도 소버린 AI를 국가 전략목표로 설정하고 100조 원 투자, 국가 AI 컴퓨팅센터 설립, GPU·데이터센터 확충, AI 특구 조성, 국산 파운데이션 모델 개발, 엔비디아와의 협력 강화 등 AI 진흥 정책을 공격적으로 전개하고 있다. 그러나 미국·중국과 비교했을 때 재정, 인재, 내수, 기술, 글로벌 영향력 측면에서 구조적 한계가 존재하며, 정부 주도 방식의 한계, 경쟁 대기업 간 이해 충돌로 인한 민간 컨소시엄의 취약성, 메모리·통신 인프라 강점에 대한 과도한 레버리지 기대 등이 주요 문제로 지적되고 있다.
이에 본 연구는 기술주권론이라는 관점에서 한국형 소버린 AI의 정의와 범위, 층위를 재정립하고 주요 국가들의 정책을 비교함으로써 한국의 전략적 포지셔닝과 정책 로드맵을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기술주권의 핵심요소를 AI 영역에 적용해 소버린 AI의 유형(풀스택형·하이브리드형·레버리지형)을 재구조화하고 미국, 중국, 일본, 프랑스 등 주요국의 AI·반도체·디지털 전략을 비교 분석하여 한국이 학습하고 참고 및 경계해야 할 정책 요소를 도출하였다. 또한 한국의 자원, 인재풀, 시장, 산업구조와 기술역량을 종합적으로 고려해 현실적으로 확보할 수 있는 권역을 식별하고 민간·공공·국제 협력구조를 포함한 실행 가능한 정책 방향을 제안하였다.
연구 방법으로는 문헌 및 정책문서 분석, 포커스 그룹 인터뷰(FGI), 해외 전문가 인터뷰를 병행하였다. 문헌 분석을 통해 주요국의 AI·반도체·디지털 전략 및 기술주권·경제안보 정책자료를 검토하고 스탠퍼드 AI Index 같은 핵심 지표를 활용해 AI 역량과 정책성과를 정량적으로 비교하였다. FGI는 AI·기술경영·산업정책·공공정책 분야 전문가를 대상으로 실시해 소버린 AI 정책의 한계와 수요, 제도적 병목지점을 파악하였으며, 해외 전문가 인터뷰를 통해 국가별 소버린 AI 전략의 지향점과 정책 설계방식, 한국과의 차별점 및 벤치마킹 가능요소를 수집하였다.
분석 결과 주요국들은 공통적으로 AI를 ‘핵심 전략 인프라이자 기술주권의 축’으로 인식하는 것으로 나타났다. AI를 단순 ICT 기술이 아니라 데이터 센터, GPU, 클라우드, 네트워크, 데이터와 인재가 통합된 인프라로 간주하며, 장기 투자 계획과 법·제도 정비를 병행하는 특징을 보인다. 이로 인해 데이터 주권과 연산 역량 확보, 민관 협력 강화, AI 안전·윤리 거버넌스, 국제표준 경쟁이 주요국 소버린 AI 정책의 공통적인 핵심축으로 자리 잡았다.
이처럼 각국은 자국의 기술·산업·외교 환경에 따라 고유한 전략적 방향을 설계하고 있다. 미국은 압도적인 기술우위 유지를 목표로 민간 중심의 AI 생태계를 강화하고 있으며, 중국은 미국 의존을 탈피하기 위해 칩–프레임워크–OS로 이어지는 풀스택 자립 생태계를 가속화하고 있다. 반면 영국은 미국 주도 생태계에 대한 접근성 강화와 규범 경쟁력 확보를 핵심으로 삼고 있으며, 일본은 글로벌 생태계 편입을 통해 기술 레버리지를 확보하는 전략을 선택하고 있다. 위와 같은 비교분석을 확장해 한국의 상황을 해석해보면, 한국은 세계 최고 수준의 통신과 메모리 반도체 역량이라는 강점을 가지고 있으나 GPU와 데이터, 후방연관산업에서 구조적인 제약이 존재하고 공공·산업 전반의 AI 활용 역시 아직 제한되어 있는 상황이다. 이에 따라 한국은 풀스택형 소버린 AI를 단기간에 실현하기보다는 기존의 강점을 전략적으로 활용하여 국제적인 협상력과 생태계 참여도를 높이는 레버리지형 소버린 AI를 우선 구현하고 부족한 영역을 점진적으로 보완한 후 하이브리드형 소버린 AI로 이행하는 전략이 가장 현실적인 대안으로 제시된다. 하이브리드형 소버린 AI를 구현하기 위해서는 우선 AI 기반의 경제적 부가가치가 실제 서비스와 응용 영역에서 창출된다는 점을 인식해야 한다.
이와 같은 측면에서 AI 애플리케이션 생태계를 필수적으로 활성화해야 한다. 우리나라는 제조업 중심인 기존의 지원 체계를 넘어 다양한 산업에서 활용 가능한 AI 서비스와 솔루션을 개발하는 기업들이 성장할 수 있도록 정책 환경을 혁신할 필요가 있다. 이를 통해 AI 모델과 컴퓨팅 인프라에 기반한 ‘기초적 자립’ 단계에서 벗어나 산업과 경제 전반에서 AI 활용을 확산함으로써 하이브리드형 소버린 AI로의 전환을 체계적으로 구축해야 한다.
Amid the intensifying U.S.–China semiconductor conflict and the Russia–Ukraine war, the vulnerabilities of global value chains (GVCs) have deepened, elevating technology from a mere industrial asset to a strategic lever shaping national trade, diplomacy, security, and politics. The United States has pursued an innovation-based economic security strategy that integrates R&D, supply chains, and emerging industries through the CHIPS and Science Act and the IRA, while Europe has responded by advancing the concept of technology sovereignty. Technology sovereignty emphasizes a nation’s ability to independently develop and procure critical technologies essential for national prosperity and competitiveness, thereby mitigating unilateral dependencies.
Against this backdrop, escalating U.S.–China technological rivalry has driven countries to pursue Sovereign AI strategies aimed at designing data, computing, models, cloud, and regulatory ecosystems in ways that are controllable within their own borders. Sovereign AI can be defined by applying the four pillars of technology sovereignty to the AI domain: (1) identification of strategic technologies, (2) dependency management, (3) governance design, and (4) social and democratic context.
The Korean government has also positioned Sovereign AI as a national strategic priority and is implementing aggressive promotion policies, including a 100-trillion won investment, the establishment of a National AI Computing Center, expansion of GPUs and data centers, designation of AI special zones, development of domestic foundation models, and strengthened cooperation with NVIDIA. However, Korea faces structural limitations compared to the United States and China in terms of financial resources, talent pool, domestic market size, technological breadth, and global influence. Additionally, concerns have been raised regarding the constraints of a government-centric approach, fragility of private-sector consortiums due to competition among major corporations, and excessive expectations placed on Korea’s strengths in memory semiconductors and telecommunications infrastructure.
This study aims to redefine the concept, boundaries, and stratified levels of the Korean model of Sovereign AI from the perspective of technology sovereignty and to present Korea’s strategic positioning and policy roadmap through comparative analysis of major countries. To this end, the study reconstructs Sovereign AI typologies (Full-stack, Hybrid, and Leverage-oriented) by applying the core elements of technology sovereignty to the AI domain, and analyzes the AI, semiconductor, and digital strategies of the United States, China, Japan, France, and others to identify policy elements that Korea should emulate or avoid. The analysis further identifies domains that Korea can realistically secure based on its resources, talent, market characteristics, industrial structure, and technological capacity, and proposes actionable policy directions including public-private-international cooperation strategies.
The research methodology integrates literature and policy document analysis, focus group interviews (FGIs), and interviews with international experts. The literature review examined AI, semiconductor, and digital strategies as well as technology sovereignty and economic security policy materials of major countries, while key indicators such as the Stanford AI Index were used to compare AI capabilities and policy outcomes quantitatively. FGIs were conducted with experts in AI, technology management, industrial policy, and public policy to identify policy gaps, institutional bottlenecks, and on-site needs related to Sovereign AI. Interviews with overseas experts provided insights into the objectives, policy design principles, and distinguishing features of each country’s Sovereign AI strategy, as well as elements that may be applicable to Korea’s policy environment.
The analysis shows that major countries commonly regard AI as a ‘core strategic infrastructure and a pillar of technology sovereignty.’ AI is conceptualized not as a standalone ICT technology but as an integrated national strategic infrastructure that combines data centers, GPUs, cloud computing, networks, data, and human capital, supported by long-term investment and regulatory development. Consequently, data sovereignty, computing capacity, public-private collaboration, AI safety and ethics governance, and international standards competition have emerged as universal strategic pillars of Sovereign AI policies.
Despite these commonalities, each country configures these elements differently according to its technological, industrial and geopolitical conditions. The United States aims to maintain overwhelming technological superiority by reinforcing a private -sector-driven AI ecosystem, whereas China seeks full-stack autonomy—from chips to frameworks to operating systems—to eliminate U.S. dependence. The United Kingdom focuses on maximizing access to the U.S.-led ecosystem and enhancing regulatory and normative influence, while Japan pursues a leverage-oriented strategy by embedding itself deeply in the global ecosystem.
A comparative interpretation suggests that Korea, while possessing world-leading competitiveness in telecommunications and memory semiconductors, faces structural constraints in GPUs, data, and upstream-downstream industrial linkages, and the overall level of AI utilization across the public and industrial sectors remains limited. Therefore, rather than pursuing a full-stack Sovereign AI model in the short term, Korea’s most realistic pathway involves initially operationalizing a ‘leverage-oriented Sovereign AI’ strategy—using existing technological strengths as a bargaining asset to increase global ecosystem participation and negotiating power—followed by a gradual transition to a ‘hybrid Sovereign AI’ model through targeted capability reinforcement.
To realize a hybrid Sovereign AI framework, it is critical to recognize that AI-driven economic value is ultimately generated in the application and service layers. Accordingly, activating an AI application ecosystem is imperative. Korea must reform its policy environment so that companies developing AI services and solutions applicable across diverse industries—not only manufacturing—can grow and scale. By moving beyond the ‘basic self-reliance’ phase centered on AI models and computing infrastructure and expanding AI utilization across industrial and economic activities, Korea can systematically transition toward a sustainable hybrid model of Sovereign AI.
Against this backdrop, escalating U.S.–China technological rivalry has driven countries to pursue Sovereign AI strategies aimed at designing data, computing, models, cloud, and regulatory ecosystems in ways that are controllable within their own borders. Sovereign AI can be defined by applying the four pillars of technology sovereignty to the AI domain: (1) identification of strategic technologies, (2) dependency management, (3) governance design, and (4) social and democratic context.
The Korean government has also positioned Sovereign AI as a national strategic priority and is implementing aggressive promotion policies, including a 100-trillion won investment, the establishment of a National AI Computing Center, expansion of GPUs and data centers, designation of AI special zones, development of domestic foundation models, and strengthened cooperation with NVIDIA. However, Korea faces structural limitations compared to the United States and China in terms of financial resources, talent pool, domestic market size, technological breadth, and global influence. Additionally, concerns have been raised regarding the constraints of a government-centric approach, fragility of private-sector consortiums due to competition among major corporations, and excessive expectations placed on Korea’s strengths in memory semiconductors and telecommunications infrastructure.
This study aims to redefine the concept, boundaries, and stratified levels of the Korean model of Sovereign AI from the perspective of technology sovereignty and to present Korea’s strategic positioning and policy roadmap through comparative analysis of major countries. To this end, the study reconstructs Sovereign AI typologies (Full-stack, Hybrid, and Leverage-oriented) by applying the core elements of technology sovereignty to the AI domain, and analyzes the AI, semiconductor, and digital strategies of the United States, China, Japan, France, and others to identify policy elements that Korea should emulate or avoid. The analysis further identifies domains that Korea can realistically secure based on its resources, talent, market characteristics, industrial structure, and technological capacity, and proposes actionable policy directions including public-private-international cooperation strategies.
The research methodology integrates literature and policy document analysis, focus group interviews (FGIs), and interviews with international experts. The literature review examined AI, semiconductor, and digital strategies as well as technology sovereignty and economic security policy materials of major countries, while key indicators such as the Stanford AI Index were used to compare AI capabilities and policy outcomes quantitatively. FGIs were conducted with experts in AI, technology management, industrial policy, and public policy to identify policy gaps, institutional bottlenecks, and on-site needs related to Sovereign AI. Interviews with overseas experts provided insights into the objectives, policy design principles, and distinguishing features of each country’s Sovereign AI strategy, as well as elements that may be applicable to Korea’s policy environment.
The analysis shows that major countries commonly regard AI as a ‘core strategic infrastructure and a pillar of technology sovereignty.’ AI is conceptualized not as a standalone ICT technology but as an integrated national strategic infrastructure that combines data centers, GPUs, cloud computing, networks, data, and human capital, supported by long-term investment and regulatory development. Consequently, data sovereignty, computing capacity, public-private collaboration, AI safety and ethics governance, and international standards competition have emerged as universal strategic pillars of Sovereign AI policies.
Despite these commonalities, each country configures these elements differently according to its technological, industrial and geopolitical conditions. The United States aims to maintain overwhelming technological superiority by reinforcing a private -sector-driven AI ecosystem, whereas China seeks full-stack autonomy—from chips to frameworks to operating systems—to eliminate U.S. dependence. The United Kingdom focuses on maximizing access to the U.S.-led ecosystem and enhancing regulatory and normative influence, while Japan pursues a leverage-oriented strategy by embedding itself deeply in the global ecosystem.
A comparative interpretation suggests that Korea, while possessing world-leading competitiveness in telecommunications and memory semiconductors, faces structural constraints in GPUs, data, and upstream-downstream industrial linkages, and the overall level of AI utilization across the public and industrial sectors remains limited. Therefore, rather than pursuing a full-stack Sovereign AI model in the short term, Korea’s most realistic pathway involves initially operationalizing a ‘leverage-oriented Sovereign AI’ strategy—using existing technological strengths as a bargaining asset to increase global ecosystem participation and negotiating power—followed by a gradual transition to a ‘hybrid Sovereign AI’ model through targeted capability reinforcement.
To realize a hybrid Sovereign AI framework, it is critical to recognize that AI-driven economic value is ultimately generated in the application and service layers. Accordingly, activating an AI application ecosystem is imperative. Korea must reform its policy environment so that companies developing AI services and solutions applicable across diverse industries—not only manufacturing—can grow and scale. By moving beyond the ‘basic self-reliance’ phase centered on AI models and computing infrastructure and expanding AI utilization across industrial and economic activities, Korea can systematically transition toward a sustainable hybrid model of Sovereign AI.
국문요약
제1장 서론
1. 연구의 추진 배경
2. 문제 인식: 현 소버린 AI 정책의 의의와 한계
3. 연구 방법론
제2장 글로벌 AI 정책
1. 영국의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
2. 일본의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
3. 프랑스의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
4. EU의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
5. 미국의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
6. 사우디아라비아의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
7. 아랍에미리트의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
8. 중국의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
9. 소결
10. 해외 소버린 AI 정책: 한국에 대한 시사점
제3장 우리나라 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
1. 우리나라 AI 정책 동향
2. 이재명 정부 123대 국정과제(2025. 9.)
3. 대한민국 AI 액션플랜
제4장 기술주권의 정책적 맥락
1. 기술주권론의 부상
2. 기술주권론하에서의 R&D와 산업정책
제5장 소버린 AI의 개념 및 포지셔닝
1. 기술주권론 관점에서의 소버린 AI 정책
2. 소버린 AI의 다층적 개념층위
3. 우리나라의 전략적 포지셔닝
제6장 지속가능한 소버린 AI를 위한 정책제언 및 포지셔닝
1. 소버린 AI 구현을 위한 기반정책
2. 소극형 소버린 AI 구현을 위한 정책
3. 레버지리형 소버린 AI 구현을 위한 정책
4. 하이브리드형 소버린 AI 구현을 위한 정책
5. 연구의 한계 및 향후 연구과제
참고문헌
Executive Summary
제1장 서론
1. 연구의 추진 배경
2. 문제 인식: 현 소버린 AI 정책의 의의와 한계
3. 연구 방법론
제2장 글로벌 AI 정책
1. 영국의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
2. 일본의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
3. 프랑스의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
4. EU의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
5. 미국의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
6. 사우디아라비아의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
7. 아랍에미리트의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
8. 중국의 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
9. 소결
10. 해외 소버린 AI 정책: 한국에 대한 시사점
제3장 우리나라 AI 정책 동향 및 소버린 AI 정책
1. 우리나라 AI 정책 동향
2. 이재명 정부 123대 국정과제(2025. 9.)
3. 대한민국 AI 액션플랜
제4장 기술주권의 정책적 맥락
1. 기술주권론의 부상
2. 기술주권론하에서의 R&D와 산업정책
제5장 소버린 AI의 개념 및 포지셔닝
1. 기술주권론 관점에서의 소버린 AI 정책
2. 소버린 AI의 다층적 개념층위
3. 우리나라의 전략적 포지셔닝
제6장 지속가능한 소버린 AI를 위한 정책제언 및 포지셔닝
1. 소버린 AI 구현을 위한 기반정책
2. 소극형 소버린 AI 구현을 위한 정책
3. 레버지리형 소버린 AI 구현을 위한 정책
4. 하이브리드형 소버린 AI 구현을 위한 정책
5. 연구의 한계 및 향후 연구과제
참고문헌
Executive Summary
판매정보
| 분량/크기 | 180 |
|---|---|
| 판매가격 | 7,000 원 |
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