# 팔란티어·엔비디아의 ‘AI 주권’ 협력, 기업 데이터 통제권 논쟁으로 확산 > 2026-07-03 · All-In Podcast · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/팔란티어-엔비디아의-ai-주권-협력-기업-데이터-통제권-논쟁으로-확산 > 원문: https://www.youtube.com/watch?v=wgdxSCsmS-Q ## 핵심 요약 - 팔란티어는 엔비디아의 공개 모델을 활용해 미국 정부용 맞춤형 모델을 구축하는 협력을 발표했다. 소개된 구상에 따르면 정부 기관이 하드웨어, 데이터, 모델 가중치를 소유한다. - 출연진은 기업의 독점 데이터와 업무 지식이 모델 제공업체로 넘어갈 위험을 논의했다. 다만 제공업체가 고객 데이터를 실제로 경쟁 제품 개발에 사용했다는 증거가 제시된 것은 아니다. - 차마스 팔리하피티야가 소개한 자사 실험에서 공개 모델을 자체 소프트웨어와 결합한 방식은 비교 대상보다 비용이 16.4배 낮았지만 실행 시간은 3배 길었다. - AI 도입과 고용을 다룬 연구에서는 도입 기업의 인원 증가가 관찰됐다. 출연진은 이 결과가 인과관계를 입증하지는 않는다고 짚었다. ## 팔란티어·엔비디아가 제시한 통제권 방송에서 소개된 협력의 핵심은 미국 정부 기관이 AI를 구동하는 하드웨어와 데이터, **모델 가중치**를 직접 보유하는 것이다. 모델 가중치는 학습을 거쳐 형성된 모델의 내부 값이다. 팔란티어는 엔비디아의 공개 모델을 바탕으로 정부 업무에 맞춘 모델을 만들고, 이를 ‘소버린 AI 운영체제’라는 이름으로 제시했다. 팔란티어 최고경영자 알렉스 카프는 기업 고객이 모델 업체에 자사 지식재산을 넘기고도 충분한 가치를 얻지 못할 수 있다고 주장했다. 데이비드 삭스는 이를 기업의 AI 안전 문제로 해석했다. 기업이 연산 자원, 모델, 데이터와 고유한 업무 지식을 통제할 수 있어야 한다는 뜻이다. ## 모델 제공업체가 경쟁자가 될 가능성 삭스는 기업이 모델 업체의 고객인 동시에 그 업체가 출시하는 응용 제품의 경쟁자가 될 수 있다고 지적했다. 그는 앤트로픽의 디자인 분야 제품 출시를 두고 피그마가 협력 관계에서 경쟁에 직면했다고 설명했다. 다만 이 사례는 사업 영역이 겹친다는 논거이며, 피그마의 데이터가 해당 제품에 쓰였다는 입증은 아니다. 데이비드 프리드버그는 생명과학 기업에도 비슷한 판단이 필요하다고 말했다. 그의 설명에 따르면 모델 업체가 독점적인 연구 데이터를 제공받아 분야별 모델을 만들려는 시도가 있었고, 그가 접촉한 기업 다수는 오랜 실험과 제품 개발로 축적한 데이터를 핵심 자산으로 보고 공유에 소극적이었다. 이는 프리드버그가 전한 업계 반응이지 모든 기업의 결정은 아니다. ## 비용 절감과 실행 속도의 절충 팔리하피티야는 자사 소프트웨어를 오래된 코드를 새 프레임워크로 옮기는 기업 업무에 적용한 실험을 소개했다. 공개 모델을 그 소프트웨어와 결합했을 때 비교 대상보다 비용은 16.4배 낮았지만 작업은 3배 느렸다. 그는 추가로 몇 시간이 걸리더라도 비용 차이가 클 수 있다고 평가했다. 실험은 해당 업무와 사용 환경에서 얻은 결과이므로 다른 업무의 성능까지 보여주지는 않는다. 출연진은 공개 모델을 기업이 직접 운영하면 데이터를 외부 모델 업체에 보내지 않고도 활용할 수 있다고 봤다. 프리드버그는 대형 클라우드에서 기본 모델을 개발하고, 기업이 자체 데이터로 모델을 조정하거나 사내 장비에서 일부 작업을 실행하는 구성을 전망했다. 그는 클라우드 사용이 완전히 사라지는 형태가 아니라 여러 실행 장소를 섞는 형태를 예상했다. ## 공개 모델에도 남는 보안 과제 공개 모델은 기업이 모델을 수정하고 자체 장비에서 실행할 여지를 준다. 삭스는 다른 나라에서 개발된 공개 모델이라도 미국 기업이 가져와 자체 하드웨어에서 운영하면 운영 데이터가 원 개발자에게 전송될 필요는 없다고 설명했다. 동시에 모델에 숨겨진 접근 경로가 없는지 확인하는 등 보안 검토는 필요하다고 강조했다. 자체 운영이 곧 안전성 검증을 대신하지는 않는다는 취지다. ## AI 도입과 고용에 관한 상반된 해석 대담 후반에는 AI가 일자리를 줄이고 있는지를 두고 의견이 갈렸다. 삭스가 소개한 연구는 미국 기업 2만1천 곳 이상의 급여 자료와 AI 지출을 함께 살폈다. 그의 설명에 따르면 AI 지출이 많은 기업의 직원 수는 도입 후 2년 동안 약 10% 늘었고, 초급 직원 수는 12% 증가했다. 삭스도 이를 **상관관계**로 설명하며 AI 도입이 채용 증가의 원인이라고 단정하지 않았다. 반면 진행자는 고객 지원과 운전 등 일부 업무가 자동화로 대체될 것이라고 전망했다. 다른 출연진은 현재 확인된 고용 변화와 미래의 직무 대체 예측을 구분해야 한다고 맞섰다. 대담에서 제시된 자료만으로는 AI가 전체 고용을 줄인다는 주장이나 모든 직무의 고용을 늘린다는 주장을 확정할 수 없다. 팔란티어와 엔비디아의 협력은 AI 성능뿐 아니라 기업과 기관이 데이터, 모델, 실행 환경을 누가 통제할지에 관한 선택을 부각했다. 출연진이 제시한 비용 실험과 고용 자료는 각각 특정 업무와 관찰된 상관관계의 범위에서 읽어야 한다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=wgdxSCsmS-Q)