미국의 AI 함정: EU AI 법안이 갑자기 유럽의 가장 강력한 무기가 되는 이유 – 이미지: Xpert.Digital
거대증은 이제 과거의 일입니다. 유럽은 이 기발한 AI 계획으로 공격에 나서고 있습니다
유럽의 비밀 AI 혁명: 미스트랄과 알레프 알파는 어떻게 미국 거대 기업들을 능가하고 있는가
유럽은 미국과 중국과의 인공지능 경쟁에서 이미 오래전에 패배했다는 것이 일반적인 인식입니다. 미국의 거대 기술 기업들이 수천억 달러를 투자해 거대한 데이터 센터를 구축하고 ChatGPT와 같은 강력한 범용 언어 모델을 출시하는 동안, 유럽은 필요한 혁신 역량이 부족한 것처럼 보입니다. 하지만 이러한 인상은 크게 잘못된 것입니다. 유럽은 경쟁에서 진 것이 아니라 전략적으로 판도를 바꾼 것입니다. 고도로 전문화된 산업 솔루션, 미스트랄 AI와 같은 혁신적인 효율성, 알레프 알파에서 볼 수 있는 것과 같은 영리한 조직 개편, 그리고 갑자기 세계적인 경쟁 우위로 떠오른 규제 프레임워크를 통해 유럽은 독자적인 인공지능 미래를 구축하고 있습니다. 거대 기업에 대한 투자를 포기하는 것이 패배가 아니라 탁월한 전략인 이유, 그리고 많은 비판을 받아온 EU 인공지능법이 어떻게 중요한 촉매제가 되고 있는지 살펴보겠습니다.
유럽의 AI 전략: 규모는 크지 않지만 가장 적절한 전략
프랑크푸르트에서 ChatGPT가 열리지 않는다는 것은 패배가 아니라 계획의 일부입니다
인공지능(AI)의 세계적 발전은 숫자로 확인할 수 있으며, 그 수치는 명확합니다. 2025년 미국에 본사를 둔 기업들은 43개의 새롭고 중요한 AI 모델을 출시했습니다. 중국에서도 딥시크(DeepSeek)와 알리바바의 큐웬(Qwen) 시리즈를 포함해 수십 개의 모델이 더 나왔는데, 전문가들은 이들 기업이 수학이나 프로그래밍 같은 특정 분야에서 미국의 기술적 우위를 사실상 따라잡았다고 평가합니다. 그렇다면 유럽은 어떨까요? 2025년에 세계적으로 중요하다고 분류된 새로운 모델은 단 하나뿐입니다. 이 수치만으로 유럽이 AI 경쟁에서 실패했다고 결론짓는 것은 잘못된 생각입니다. 올바른 해석은 훨씬 더 복잡하고 흥미롭습니다.
비대칭 경쟁: 숫자가 말해주는 진실은?
유럽이 이 경쟁에서 승리할 수 없고, 또 승리하려 하지 않는 이유를 이해하려면 인프라만 살펴봐도 충분합니다. 메타(Meta)는 2025년까지 AI 인프라 확장에 600억~650억 달러를 투자하고 GPU 용량을 약 130만 개 프로세서로 늘릴 계획이라고 발표했습니다. 동시에 도이치텔레콤(Deutsche Telekom)은 뮌헨 투허파크(Tucherpark)에 최신 NVIDIA GPU 1만 개와 0.5엑사플롭스의 컴퓨팅 성능을 갖춘 새로운 AI 팩토리를 개설했습니다. 이는 유럽 기준으로 매우 주목할 만한 규모입니다. 이 데이터센터 건설만으로도 독일 전체 AI 컴퓨팅 용량이 약 50% 증가했기 때문입니다. 그러나 이러한 직접적인 비교는 구조적 비대칭성을 여실히 보여줍니다. 한쪽은 100만 개 이상의 GPU를 보유한 기업인 반면, 다른 한쪽은 1만 개의 GPU를 보유한 국가적 핵심 프로젝트인 것입니다.
이러한 수치들을 보면 유럽이 미국과 중국과 똑같은 경쟁을 벌이고 있지만, 자원은 훨씬 부족한 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 이러한 설명은 부족합니다. 유럽은 같은 방식으로 경쟁하는 것이 아닙니다. 유럽은 점점 더 의식적이고 전략적인 방식으로 다른 경쟁을 벌이고 있습니다.
전 세계 데이터 센터 용량의 86%가 미국과 중국에 집중되어 있습니다. 정부 보조금과 국가 주도의 정책을 통해 유럽이 단 몇 년 만에 이 격차를 줄일 수 있다고 생각하는 사람은 재정적 현실뿐 아니라 예산과 산업 우선순위가 각기 다른 27개 회원국으로 구성된 유럽 연합의 정치 구조까지 간과하고 있는 것입니다. 따라서 문제는 유럽이 최대 언어 모델 경쟁에서 패배했는지 여부가 아닙니다. 문제는 유럽이 어떤 경쟁에서 승리할 수 있느냐는 것입니다
알레프 알파 사례: 전략적 재조정의 교훈
유럽의 AI 딜레마를 알레프 알파만큼 명확하게 보여주는 사례는 없을 것입니다. 수년간 하이델베르크에 본사를 둔 이 스타트업은 유럽의 오픈AI에 대한 해답으로 주목받았습니다. 약 5억 유로의 자본금을 유치한 알레프 알파의 목표는 국제적으로 경쟁할 수 있는 독일의 표준 모델을 구축하는 것이었습니다. 그 야망은 현실적이었고, 비전은 이해할 만했지만, 결국 실망으로 끝나는 것은 불가피했습니다.
2024년, CEO 요나스 안드룰리스는 놀라울 정도로 명확한 전략적 변화를 공개적으로 발표했습니다. 그는 블룸버그와의 인터뷰에서 유럽 LLM(Lean Leadership Development Model)을 운영하는 것만으로는 충분한 사업 모델이 아니며 투자를 정당화할 수 없다고 설명했습니다. 규모가 크고 범용적인 모델은 수익은 적고 손실은 너무 많았다는 것입니다. 알레프 알파는 최대 규모의 음성 AI 경쟁에서 벗어나 기업과 정부 기관을 위한 오케스트레이션 플랫폼으로 방향을 전환했습니다. 그 결과물인 파리아AI(PhariaAI)는 생성형 AI를 위한 운영 체제로 구상되었으며, 정부 기관, 국방군, 규제 산업 분야에서 AI를 안전하고 자율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.
이러한 재편은 결코 조용한 후퇴가 아닙니다. 2026년 4월, 캐나다 AI 기업 코히어(Cohere)와의 합병이 발표되었습니다. 캐나다와 독일 양국에 사무소를 둔 이 새로운 합작 회사는 약 200억 달러의 가치를 지닌 것으로 평가됩니다. 이번 거래 이후 코히어는 지분의 약 90%를 보유하게 되었고, 기존 알레프 알파(Aleph Alpha) 주주들은 약 10%의 지분을 유지하게 되었습니다. 리들(Lidl)과 카우플란트(Kaufland)의 모회사이자 이전에 알레프 알파 지분 28%를 보유했던 슈바르츠 그룹(Schwarz Group)은 차기 투자 라운드에 5억 유로를 추가 투자할 예정입니다. 코히어가 이번 거래를 결정한 이유는 알레프 알파의 범용 모델이 시장 기대에 부응하지 못했음에도 불구하고, 유럽 언어, 규제 시장, 그리고 규정 준수에 민감한 정부 애플리케이션 분야에 특화된 전문성 때문이었습니다.
이것을 위안거리로 봐야 할지, 아니면 진정한 전략으로 봐야 할지는 솔직히 말해서 둘 다라고밖에 답할 수 없습니다. ChatGPT의 유럽 경쟁사를 만들겠다는 원래 목표는 실패했습니다. 하지만 결과적으로 나온 것은 그 자체로 내재적 가치를 지니고 있으며, 유럽이 장기적으로 성공할 수 있는 틈새시장을 정확히 공략하고 있습니다.
미스트랄 AI: 효율성을 핵심 전략으로 삼다
알레프 알파(Aleph Alpha)가 실패를 딛고 일어선 반면, 파리에 본사를 둔 미스트랄 AI(Mistral AI)는 처음부터 다른 철학을 추구했습니다. 미스트랄은 타협 없는 기술적 성능과 효율성 및 비용 구조에 대한 획기적인 접근 방식을 결합했습니다. 2025년 12월에 출시된 이 회사의 Large-3 모델은 410억 개의 활성 매개변수와 6,750억 개의 총 매개변수를 사용하는 혼합형 전문가 아키텍처를 활용합니다. 가격은 입력 토큰 백만 개당 0.50달러, 출력 토큰 백만 개당 1.50달러로, GPT-5(입력 토큰 1.25달러, 출력 토큰 10달러)에 비해 상당한 비용 절감 효과를 가져왔으며, 이는 대규모 산업 응용 분야에 매우 중요할 수 있습니다.
미스트랄은 미국의 하이퍼스케일러만큼의 자원 없이도 경쟁력 있는 언어 모델을 개발할 수 있음을 입증했습니다. 이 모델은 유사한 미국 제품보다 훨씬 적은 GPU 용량으로 학습되었음에도 불구하고 시장 관련 벤치마크에서 강력한 대안으로 자리매김했습니다.
2026년 3월, 미스트랄(Mistral)은 Bpifrance, BNP Paribas, HSBC, MUFG로 구성된 컨소시엄으로부터 8억 3천만 달러의 부채 자금을 조달했다고 발표했습니다. 이 자금은 파리 남부 브뤼에르르샤텔에 자체 데이터센터를 건설하는 데 사용될 예정입니다. 13,800개의 NVIDIA Grace Blackwell GB300 GPU를 탑재한 이 데이터센터는 44메가와트(MW)의 용량을 갖추게 되며, 2026년 2분기에 가동될 예정입니다. 동시에 스웨덴 레 율리스에도 10MW 규모의 데이터센터가 건설되고 있습니다. 미스트랄은 2027년까지 유럽 전역에 200MW의 컴퓨팅 용량을 제공하고, 2030년까지 1GW로 확장할 계획입니다. 총 장기 투자액은 최대 40억 유로에 달합니다.
특히 주목할 만한 점은 자금 조달 구조입니다. 미스트랄은 신주 발행 대신 부채 조달 방식을 택했습니다. 이는 회사의 독립성과 전략적 방향에 대한 통제권을 유지하는 데 도움이 됩니다. 이는 마이크로소프트, 아마존, 구글 등으로부터 수십억 달러의 투자를 받아 독립성을 사실상 제한받는 미국 경쟁사들과는 대조적인 전략입니다. 또한 미스트랄은 에어버스, BMW, ASML과 같은 기업들과 파트너십을 체결하여 유럽 경제에서 탄탄한 산업적 기반을 구축했음을 보여줍니다.
SOOFI: 유럽 산업계를 위한 오픈소스 솔루션
알레프 알파와 미스트랄이 민간 기업으로 운영되는 동안, 국제적인 주목은 거의 받지 못하지만 유럽의 산업 AI 주권에 전략적으로 중요한 또 다른 프로젝트가 국가 지원 부문에서 등장하고 있습니다. 바로 SOOFI(Sovereign Open Source Foundational Models for European Intelligence)입니다.
다름슈타트 공과대학교, 베를린 응용과학대학교 등을 포함한 독일 유수의 연구기관 컨소시엄이 약 1,000억 개의 매개변수를 가진 완전 개방형 AI 기반 모델을 개발하고 있습니다. 이 모델의 주요 특징은 명확하게 정의되어 있습니다. 24개 유럽 언어를 지원하고, 처음부터 EU AI법의 요건을 충족하도록 설계되었으며, 학습 데이터 소스를 공개적으로 이용할 수 있도록 합니다. 독일 연방 경제·기후변화부는 이 프로젝트에 2천만 유로를 지원합니다. 프로젝트는 2025년 10월부터 2026년 6월 말까지 진행되며, 2026년 3분기에 출시될 예정입니다.
미국과 중국의 AI 기업들이 투자한 수십억 유로에 비하면 2천만 유로는 터무니없이 적어 보일 수 있습니다. 하지만 SOOFI의 가치는 재정적 규모에 있는 것이 아니라, 그 핵심에 있습니다. 투명하고 검증 가능하며 다국어를 지원하고 규제 준수를 염두에 두고 설계된 오픈 소스 모델은 의료, 제약, 사법 시스템, 공공 행정 등 규제가 엄격한 분야에서 필수적인 요건들을 정확히 충족합니다. 미국의 주요 모델들은 이러한 요건들을 충족하지 못하는 경우가 많은데, 이는 기술적으로 열등해서가 아니라 구조적, 규제적 측면에서 다른 시장을 위해 구축되었기 때문입니다.
EU 인공지능법: 부담인가, 구조적 이점인가?
유럽 인공지능(AI) 규제 체계를 단순히 부담으로만 보는 사람들은 그 전략적 의미를 간과하고 있습니다. 2025년 8월 2일부터 EU AI법의 규정은 범용 AI(GPAI) 모델, 즉 유럽 시장에서 제공되는 모든 주요 언어 모델에 적용됩니다. 이러한 의무에는 기술 문서화, 훈련 데이터 투명성, 저작권 준수, 그리고 시스템적 위험이 있는 모델의 경우 독립적인 모델 평가, 심각한 사고 보고 의무, 강화된 사이버 보안 요건 등이 포함됩니다.
미국과 중국 모델의 경우, 이는 상당한 개조 비용과 조직적 조정이 필요하다는 것을 의미합니다. 반면, 처음부터 이러한 프레임워크를 염두에 두고 개발된 유럽 모델은 추가적인 노력이 필요하지 않습니다. 규정 준수는 부가적인 요소가 아니라 아키텍처의 필수적인 부분입니다. 시장 분석가들은 이러한 구조적 차이를 경쟁 우위로 점점 더 인식하고 있습니다. AI 시스템을 사용하고 규정을 준수해야 하는 규제 산업 분야의 기업들은 미국 모델을 개조하는 데 막대한 투자를 하기보다는 이미 유럽 요구 사항을 충족하는 제품을 제공하는 공급업체를 선택할 강력한 동기를 갖게 됩니다.
고위험 AI 관련 규정이 2026년 8월에 전면 발효될 예정입니다. 시간이 촉박한 상황에서 미국 기업들이 이 규정 준수 의무 없이 운영할수록 뒤늦게 규정을 준수하는 데 따른 불이익은 더욱 커질 것입니다. 더욱이, AI 관련 법안은 결국 세계적인 표준이 될 가능성이 높습니다. 처음에는 유럽 특유의 법으로 조롱받았지만 지금은 데이터 보호법의 세계적인 기준으로 여겨지는 GDPR처럼 말입니다. 이 프레임워크를 가장 먼저 완벽하게 숙지하는 기업이 진정한 시장 우위를 확보하게 될 것입니다.
2026년 1월, 유럽 위원회는 현재의 대규모 언어 모델을 뛰어넘는 AI 아키텍처에 자금을 우선적으로 배정해야 한다고 명확히 밝혔습니다. 소규모 언어 모델, 신경 기호 시스템, 그리고 특수 엔지니어링 모델은 소비자 중심의 챗봇보다 우선순위가 높은데, 이는 고위험 애플리케이션에 대한 테스트, 제어 및 인증이 더 용이하기 때문입니다.
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AI 주권: EU 모델이 하이퍼스케일러에 비해 강점을 보이는 부분
유럽의 AI 대륙 행동 계획: 구조적 목표
유럽이 인공지능(AI) 도전에 대응하기 위해 마련한 제도적 방안은 2025년 4월 유럽 위원회가 발표한 'AI 대륙 행동 계획'입니다. 이 계획은 EU를 인공지능 분야의 세계 선도국으로 만들겠다는 목표를 가지고 있는데, 현재의 자원 수준을 고려할 때 다소 과감한 주장으로 들리지만 전략적으로는 타당합니다.
2026년까지 유럽에 최소 13개의 AI 생산 공장이 설립될 예정입니다. 유로HPC 기금에서 100억 유로의 예산이 2027년까지 고성능 컴퓨팅 인프라에 투자될 것입니다. 이는 일반 공장보다 4배 더 강력한 이른바 AI 기가팩토리 건설로 보완될 것입니다. 투자 기관인 InvestAI는 이를 위해 추가로 200억 유로를 투입할 계획입니다. 2030년까지 EU의 데이터 센터 용량은 세 배로 늘어날 것입니다.
이와 동시에 프랑스는 유럽의 선도적인 위치를 확보하기 위해 노력하고 있습니다. 2025년 2월 AI 액션 서밋에서 프랑스 정부는 1,090억 유로 규모의 AI 인프라 투자 계획을 발표했는데, 이는 미국과 중국을 제외한 국가 중 가장 야심찬 AI 투자 프로그램입니다. 이러한 발표는 기술 의존성이 안보 위험으로 점점 더 인식되는 지정학적 변화의 시대적 맥락에서 이해해야 합니다. 러시아의 우크라이나 침략과 미·중 간의 고조되는 지정학적 긴장은 유럽 정책 입안자들에게 외부 기술 인프라에 대한 의존의 위험성을 일깨워주었습니다.
진정한 경쟁은 매개변수 개수보다 정밀도에 달려 있습니다
전 세계 인공지능 개발을 단순히 더 큰 모델을 만드는 일방통행으로만 보지 않는 것이 중요합니다. 2025년은 컴퓨팅 능력이 제한적인 중국이 미국과 경쟁할 수 있는 모델을 개발할 수 있음을 보여준 사례입니다. 딥시크(DeepSeek)가 대표적인 예입니다. 단순히 규모만 크다고 해서 우월성이 보장되는 것은 아니라는 점을 인식함으로써, 대안적인 접근 방식에 대한 가능성이 열립니다.
유럽의 접근 방식은 산업 기반, 규제 적합성, 언어적 다양성이라는 세 가지 구조적 이점을 결합합니다. 독일의 기계 공학, 스칸디나비아의 제약, 이탈리아의 제조업에 이르기까지 고도로 전문화된 산업 기업들이 이처럼 밀집되어 있는 세계 시장은 유럽 외에는 찾아볼 수 없습니다. 이러한 기업들은 전지전능한 챗봇이 아니라 특정 사용 사례에 맞는 정확하고 검증 가능하며 안전한 AI 도구를 필요로 합니다. 이러한 애플리케이션에 대한 시장은 실질적이며 지속적으로 성장하고 있습니다.
바로 이 지점에서 대규모 미국 모델이 구조적으로 제공할 수 없는 무언가가 등장하고 있습니다. 공공 조달법에 특화된 언어 모델로서 24개 EU 언어로 제공되고, AI법을 완벽하게 준수하며, 학습 데이터를 공개하고, 유럽 인프라에서 실행되는 것은 미국 AI 플랫폼의 특징이 아닙니다. 이는 하이퍼스케일 기업들이 규제 및 경제적 이유로 완전히 서비스를 제공할 수 없거나 제공하고자 하지 않는 시장을 위한 독립적인 제품입니다.
유럽의 접근 방식이 위안상인지 진정한 전략인지 묻는 질문 자체가 잘못되었습니다. 위안상이라면 유럽이 미국과 같은 방식으로 경쟁해서 패배하는 경우일 것입니다. 하지만 지금 상황은 그렇지 않습니다. 유럽은 부분적으로는 필요에 의해서, 부분적으로는 확신에 의해 다른 경쟁의 장을 선택하고 있습니다. 그리고 이 경쟁의 장에서는 규칙이 다릅니다. 규정 준수, 투명성, 다국어 사용, 데이터 주권은 장애물이 아니라 다른 국가들이 쉽게 넘을 수 없는 진입 장벽입니다.
개방된 측면: 유럽이 아직 해결하지 못한 문제
유럽의 전략이 서류상으로는 아무리 잘 짜여져 있더라도, 그 실행에는 상당한 위험이 도사리고 있습니다. 첫 번째 위험은 속도입니다. 규제 체계와 제도적 절차는 기술 혁신과는 다른 시간 척도로 작동합니다. 만약 EU의 AI 공장들이 2026년까지 설립되더라도, 실제 응용 프로그램이 시장에 성숙되는 시점이 2027년이나 2028년이라면, 미국 업체들은 이 전환기를 이용하여 규정 준수 부족분을 만회할 수 있을 것입니다.
두 번째 위험은 분열에 있습니다. 유럽은 민감한 데이터, 정부 조달, 국방 분야에 있어 통합된 시장이 아닙니다. 정부 애플리케이션을 위해 독일어, 프랑스어, 덴마크어에 각각 다른 언어 모델을 개발하는 것은 지역적 주권을 확보할 수는 있겠지만, 확장 가능한 유럽 시장을 만들지는 못합니다. 24개 EU 언어를 지원하는 SOOFI는 이러한 문제를 해결하고자 하지만, 2천만 유로의 연구 자금만으로는 산업 전략을 대체할 수 없습니다.
세 번째 위험은 자본 구조입니다. 미스트랄은 현재 효율성과 품질을 겸비한 유럽 AI 기업의 가장 대표적인 사례입니다. 117억 유로의 기업 가치와 39억 달러의 투자 유치 실적을 보유한 미스트랄은 자본력이 탄탄하지만, 이는 여전히 오픈AI, 구글 딥마인드, 앤스로픽과 같은 기업들이 보유한 자원의 극히 일부에 불과합니다. 만약 AI 개발이 다중 모달 추론이나 자율 AI 에이전트와 같이 상당한 투자를 필요로 하는 방향으로 나아간다면, 미스트랄은 현재의 구조적 효율성만으로는 더 이상 충분한 경쟁력을 확보하지 못하는 상황에 직면할 수 있습니다.
지정학적 요인이 촉매제 역할을 하다: 유럽은 진영 사이에 갇혔다
유럽의 AI 전략은 단순한 기술 정책이 아니라 지정학적 문제입니다. 트럼프 행정부 하에서 대서양 관계의 불확실성이 점차 커지면서 유럽 정책 입안자들은 기술적 의존성에 대한 인식을 높였습니다. 미국 인프라에서 운영되고 미국법의 적용을 받는 클라우드 서비스, 언어 모델, 데이터 센터 시설은 지정학적 긴장이 고조되는 세계에서 잠재적인 취약점으로 작용할 수 있습니다.
동시에 중국은 선택지가 될 수 없습니다. 중국산 AI 모델은 기술적으로 점점 경쟁력이 높아지고 있지만, 유럽 기업과 당국에게는 데이터 주권, 방첩, 가치관의 부합성 등의 문제로 진정한 대안이 될 수 없습니다. 유럽은 두 진영 사이에 위치해 있기 때문에, 이를 제대로 활용한다면 독특한 입지를 확보할 수 있습니다. 즉, 미국이나 중국 제품을 신뢰하지 않거나 신뢰할 수 없는 시장에서 신뢰할 수 있는 기술 파트너가 될 수 있는 것입니다. 이러한 시장에는 아프리카, 라틴 아메리카, 동남아시아, 중동 일부 지역이 포함되며, 이들 지역은 점점 제3의 길을 모색하고 있습니다.
중국 기업의 83%가 이미 생성형 AI를 사용하고 있으며, 이는 미국의 65%, 유럽의 70%와 비교됩니다. 따라서 유럽의 AI 도입률은 흔히 생각하는 것보다 훨씬 높습니다. 부족한 것은 수요가 아니라 신뢰할 수 있고 주권적인 공급입니다. 그리고 바로 그것이 유럽이 현재 구축하고 있는 것입니다. 비록 파편화되어 있고, 너무 느리고, 자본도 부족하지만, 올바른 방향으로 나아가고 있는 것은 분명합니다.
완벽한 핏에 걸었던 내기
유럽은 자체적인 ChatGPT를 구축하지 못할 것입니다. 필요한 인프라가 부족하고, 자본도 부족하며, 필요한 공공 투자를 위한 정치적 의지도 프랑스를 제외하고는 미흡합니다. 이러한 사실을 인정하는 것은 패배주의가 아니라 상황에 대한 현실적인 평가입니다.
유럽은 미국의 하이퍼스케일 기업들이 완전히 공략할 수 없는 시장을 겨냥하여, 특화된 모델, 규제 준수 인프라, 그리고 산업 현장에 기반을 둔 애플리케이션으로 구성된 생태계를 구축하고 있습니다. 미스트랄 AI는 규모 확장에만 매몰되지 않고도 기술적 경쟁력을 확보할 수 있음을 입증했습니다. 알레프 알파는 비록 다소 험난한 여정이었지만, 범용 AI에서 특화 솔루션으로의 전환이 실패가 아닌 전략적 선택이 될 수 있음을 보여주었습니다. SOOFI는 공공 자금으로 지원되는 투명한 산업 응용 모델이 독자적인 영역을 구축할 수 있음을 입증했습니다.
EU 인공지능법은 걸림돌이 아니라 오히려 차별화 요소입니다. "설계 단계부터 규정을 준수"하는 유럽 공급업체는 전 세계 규제 시장에서 구조적인 이점을 누리게 될 것입니다. 2026년 8월부터 비용이 많이 드는 미국산 개조 모델을 사용할지, 아니면 처음부터 규정을 준수하는 유럽산 솔루션을 사용할지 결정해야 하는 기업들은 이러한 차이를 구매 결정에 고려할 것입니다.
유럽은 최대 규모의 언어 모델 경쟁에서 사실상 패배했습니다. 제대로 경쟁해 본 적도 없었죠. 유럽 산업계를 위한 가장 신뢰할 수 있고, 산업별 특성에 맞으며, 규제 준수까지 완벽한 모델을 만들기 위한 경쟁은 이제 막 시작되었습니다. 그리고 이 경쟁의 출발점은 놀랍도록 유리합니다.
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