인공지능 산업은 이제 생태계를 구축하는 단계에 접어들었습니다. 그 생태계는 아마도 소수의 AI 프론티어 기업들의 기득권을 보장하는 방향으로 짜여질 가능성이 높습니다. 제 추측이 맞다면, 기득권을 보장하는 도구는 특허가 될 것입니다.
최근 몇 달 사이에 인공지능 분야에서 주목할 만한 움직임들이 있었습니다. 인공지능 분야 전체라고 말하기 보단, IP를 다루는 사람의 입장에서 보았을 때 의미심장해 보이는 움직임들이라고 해야겠네요.
SAIL Foundation - 선두주자들이 특허에 대해 신경쓰기 시작했다
2026년 4월에 인공지능 분야의 선두기업들이 SAIL Foundation 을 설립했습니다. 앤스로픽, 메타, IBM, 마이크로소프트 같은 기업들이 상호 크로스 라이선스를 전제로 하는 공동체를 설립했습니다. AI 분야의 선두기업들이 공동체를 구성하는건 갑자기 벌어진 일은 아닙니다. 2018년도에 저희가 국내 소프트웨어 대기업에 발표한 자료에 아마존, 애플, 딥마인드, 구글, 페이스북, IBM, 마이크로소프트 등이 창립멤버로 모인 “Partnership on AI”라는 파운데이션에 대한 소개가 있네요. 창립 멤버들도 상당수 겹칩니다.
<2018년1월 파이특허 발표 자료 - Partnership on AI 소개>
<2018년1월 파이특허 발표 자료 - 대기업의 특허 대응전략 제안>
그때와 지금이 달라진 건, Partnership on AI는 AI 기술을 인간에게 도움이 되는 방향으로 발전시키기 위한 선언적 협의체로서 기능했다면, SAIL Foundation은 특허 이슈를 꼭 집어서, 여기에 합류한 기업들끼리 포괄적인 크로스라이선스를 제공한다는 (즉, 우리끼리는 특허로 싸우지 말자는), 구체적인 목적을 가진 모임이라는 점입니다.
2018년과 2026년은, 특히 인공지능 특허의 관점으로 보았을 때, 하늘과 땅 차이입니다. 2018년에는 대부분의 기업들이 인공지능 기술에서 어느 부분이 특허가 되는지 부터 배워야 했던 시점입니다. 파이특허의 수많은 세미나들이 이 부분을 다뤘죠. 2026년 현재는 이미 인공지능 기술의 전주기에서 특허가 나오는 분야들이 정립되고, AI 기업들도 특허를 확보하기 위한 인프라를 어느정도 갖추고 있습니다.
SAIL Foundation에서 정의하고 있는 특허 분야를 보면 (a) 파운데이션 모델 자체, (b) 모델의 트레이닝 방법, (c) 파운데이션 모델 자체나 그 출력에 대한 검증 및 테스트, (d) 파운데이션 모델간의 상호작용 및 모델내의 기능 내재화 (e) 모델과 보안, 안전과 관련된 기술로 나뉘어져 있으며, 이는 대체로 업계에서 생각하는 AI특허의 기술분류 구분과 일치합니다.
저희의 경험상 2010년대 초반의 AI 연구자들은 오픈이노베이션의 수혜를 입고 있었고, 특허에 대한 나이브한 관점도 널리 퍼져 있었습니다. 저희가 Batch Normalization Layer가 구글에 의해 특허가 등록되어 있다는 칼럼을 쓰자마자, AI 커뮤니티에서 화제가 되었습니다. 나이브한 관점의 흔적은 지금도 어느정도 유지되는데, 올 연초에 Upstage 김성훈 대표님께서 “Transformer 가 특허가 되어있지 않다”는 코멘트를 하시고, 제가 관련 특허를 보여드린 게시물이 제 Linkedin 과 Facebook 에서 다른 게시물에 수십배가 넘는 주목을 받기도 했었습니다.
SAIL Foundation의 설립, 그리고 이것이 정확하게 특허를 타겟으로 만들어진 집단이라는 사실이 던지는 함의는 명확합니다. 이제 AI 특허는 비즈니스에서 더 이상 나이브하게 미뤄둘 수 있는 존재가 아닙니다. 업계의 프론티어들은 특허가 서로를 겨누는 칼날이 되지 않도록 뭉치고 있고, 곧 그 칼날은 모임 외부로 향할 것입니다.
Demis Hassabis의 선언 - AI를 규제할 프레임워크를 만들자
2026년 7월 14일 딥마인드 창업자이자 노벨 화학상을 수상한 데미스 하사비스는 X에 "A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age"이라는 장문의 글을 게재했습니다. 데미스 하사비스의 메시지는 명료합니다: AGI의 탄생이 임박했으며, 이를 체계적으로 관리할 시스템이 필요하다.
<Demis Hassabis on X - “A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age">
데미스 하사비스는 미국 금융산업 규제국(Financial Industry Regulatory Authority; FINRA)의 예시를 들면서, 인공지능의 발전을 이끌고 관리하기 위한 정부의 감독 아래 업계가 운영하는 독립 기구의 설립을 제안하고 있습니다. 새롭게 제안되는 기관은 기업들로부터 인공지능 모델의 출시 30일 이전에 자발적으로 모델을 공유받아 이를 검토하는 기능을 하도록 하자고 제안합니다. 데미스 하사비스는 이러한 절차를 통해 새롭게 설립된 기관이 다음과 같은 역할을 할 수 있다고 말합니다: 1) 인공지능 기술의 표준화 및 표준화된 성능 기준을 만족하는 프론티어 모델과 이를 개발할 수 있는 역량을 가진 프론티어 랩의 선정, 그리고 2) 프론티어 모델들에 대한 안전성 검증.
10여 년 전 알파고가 인류를 놀라게 만든 시점이었다면, 데미스 하사비스가 인공지능에 대한 표준화, 규제, 관리 감독을 주장하는 것은 무척이나 어색하게 느껴졌을 것입니다. 그러나 인공지능은 더 이상 소수 과학자들의 연구 과제가 아닙니다. 이 글을 보고 계신 많은 분들은 이미 일상생활에서 인공지능을 활용하고, 인공지능이 생산한 상업적 결과물을 소비하고 있습니다. 인공지능은 이제 산업의 영역에 들어와 있으며, 데미스 하사비스와 같은 업계 프론티어들은 이제 인공지능의 산업화에 따른 변화를 준비하고 있습니다.
인공지능의 산업화는 새로운 현상이지만, 산업화는 기술의 발전 사이클에서 일반적인 현상입니다. 인공지능이 산업화되면서 어떤 현상이 생길지는 데미스 하사비스의 글에서도 힌트를 얻을 수 있지만, 다른 기술의 산업화 과정을 되돌아 보는 것으로도 그 추세를 예측해볼 수 있습니다. 산업화 과정에서 특허와 같은 지식재산(IP)이 어떠한 역할을 가지는지도 말이죠.
10여 년 전 알파고가 인류를 놀라게 만든 시점이었다면, 데미스 하사비스가 인공지능에 대한 표준화, 규제, 관리 감독을 주장하는 것은 무척이나 어색하게 느껴졌을 것입니다.
만질 수 없는(intangible) 혁신과 표준화, 그리고 지식재산
지금은 LTE가 일상용어가 되었지만, 제가 변리사로서 경력을 시작했던 2000년대에 LTE는 3세대 이동통신 표준화를 위해 결성된 3GPP가 그다음 세대를 준비하며 붙인 프로젝트명이었습니다. Long Term Evolution이라는 용어의 단순 약자로 구성된 LTE라는 용어를 일찍 접할 수 있던 이유는, 제가 통신 표준 특허를 다루는 특허사무소에서 해당 분야의 특허들을 다루게 되었기 때문입니다.
무선이동통신의 발전 초기에 각국의 산업정책을 담당하는 기관들은 개별적으로 이동통신 기술 표준들을 채택했습니다. 대한민국의 ETRI는 CDMA 기술을 상용화시켰습니다만, 유럽의 GSM 기술과는 호환성이 없었죠. 2000년도 초반에 유럽출장을 가는 비즈니스맨들은 유럽 바이어들과 연락하기 위해 GSM 기반의 폰을 별도로 구매하는 일이 흔했습니다.
3GPP는 3세대 이동통신 기술을 도입하면서 이러한 문제들을 해결하기 위해, 3세대 이동통신 기술이 가져야 하는 기준들을 제시하고, 이를 만족하는 기술들을 3세대 이동통신 표준으로 선정합니다. 3GPP를 구성하는 회원들(미국, 유럽, 한국, 일본 등의 국가 또는 지역별 표준화 단체 및 퀄컴, 삼성, 노키아 등 이동통신 기술을 개발하는 민간 기업들)은 선정된 표준을 받아들이고 이에 맞춰 제품과 서비스를 개발합니다. 3GPP에 의한 표준화의 혜택 중 가장 직관적인 것은, 통신 사업자들을 넘나들면서 티나지 않게(Seamless) 이동통신을 이용할 수 있게 해주는 로밍 서비스일 것입니다.
이러한 표준 기술과 특허(IP)는 SEP(Standard Essential Patent; 표준필수특허)라는 키워드로 한데 엮입니다. 통신 표준 기구를 구성하는 회원사들은 표준 기술을 구현하는 데 필수적인 특허인 표준필수특허를 확보하는 데 심혈을 기울입니다. 회원사들은 자신들의 특허를 SEP로서 선언하고, 이후 해당 표준을 실시하는 기업으로부터 로열티를 거둬들입니다.
표준화와 특허의 결합은, 해당 기술을 선도하는 기업들에게, 기술 투자의 대가를 거둬들일 수 있는 유력한 무기가 됩니다. 특히나 기술의 진보가 누적적으로 발생하고, 제품의 형태로 눈에 보이지 않는(intangible) 통신 프로토콜이나 인공지능 소프트웨어 발명과 같은 분야는 더욱 더 그러합니다. 이러한 분야들은 상대방이 나의 특허를 침해하고 있다는 증거 수집이 어렵습니다. 나의 특허 기술도, 상대방의 침해 행위도 눈에 보이지 않는 영역에서 행해지기 때문입니다. 이러한 기술 분야에서, ‘표준화된 기술에 우리 회사의 특허가 매칭되어 있다’는 사실은, 눈에 보이지 않는 기술 분야의 특허에 강력한 날개를 달아줍니다. 상대방이 표준 기술을 실시하고 있다는 사실 자체가, 나의 특허의 권리범위를 침해하고 있다는 사실과 동의어가 되기 때문입니다.
통신 기술의 경우, 기술 자체가 커뮤니케이션을 하는 양 당사자가 호환되는 기술을 사용할 것을 전제하고 있습니다. 따라서 표준화는 자연스러운 선택일 수 있습니다. 표준화 과정에서, 기술을 선도하는 거대 기업들이 자신들의 기술을 표준에 관철시키고, SEP를 도구로 하여 통신 기술의 혜택을 받는 수혜 기업들에게 로열티를 징수하면서 통신 기술 생태계의 먹이사슬을 완성하는 구조를 자연스럽게 구축하게 되었습니다.
인공지능 선도 기술이 그리는 산업 지형 - 표준화와 규제가 수반하는 기득권 형성
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network; CNN)이 인공지능 모델의 주류이던 시절, 작은 규모의 스타트업들도 뛰어난 연구자들과 실행력만 있으면 업계의 주류에 빠르게 편입하는 것이 가능했습니다. 파이특허의 고객들이자 2010년 초에 설립된 수아랩, 마키나락스, 뷰노, 노타와 같은 기업들도 이런 루트로 성장했습니다.
트랜스포머 기반 언어 모델이 인공지능 모델의 주류가 된 지금은 다릅니다. 트랜스포머 모델은 자체적으로 CNN에 비해 학습과 추론에 훨씬 더 많은 자원을 요구합니다. 산업화된 인공지능 비즈니스 환경은 소수의 기업에 자금과 인적 자원이 몰리게 만들고, 언더독들이 업계를 놀라게 만드는 성과를 거두는 일은 점점 어려워지고 있습니다.
현재에도 인공지능 산업 생태계는 파운데이션 모델을 만들 수 있는 몇몇의 선도기업들과, 해당 파운데이션 모델을 활용하면서 버티컬 분야에서 시장을 창출하는 작은 기업들로 재편되고 있습니다.
인공지능 산업에서도 통신 분야처럼, 파운데이션 모델을 만들수 있는 소수의 기술 선도 기업들이, 기술에 대한 대가를 회수할 수 있는 생태계 구축이 필요합니다. 통신은 기술 자체의 쌍방향 특성으로 인해 표준화가 필요했습니다. 인공지능은 쌍방향 특성은 없지만, 대신 인공지능이 신뢰성 있는 결과를 내도록 검증하고, 인공지능이 인간의 통제를 벗어나지 않도록 하는 규제와 통제의 필요성이 있습니다. SAIL Foundation 에서 파운데이션 모델의 검증이나 테스트 그리고 보안 관련 특허를 언급하고 있는 것, 데미스 하사비스의 X게시글에서, 모델의 검증 및 규제를 언급하면서 표준화를 언급하고 있는 것은 우연이 아닙니다.
현재는 인공지능 모델의 헤게모니를 장악하기 위해, 인공지능 선도 기업들이 상대적으로 저렴한 사용료로 자신의 모델을 상업적으로 공개하고, 인공지능 인프라를 위한 투자 또한 감내하고 있습니다. 인공지능 산업이 성숙해지면 이러한 투자금은 언젠간 회수되어야 합니다. 파운데이션 모델을 개발한 인공지능 선도기업들이 고려할 수 있는 자연스러우면서 검증된 방법 중 하나가 바로 SEP를 통한 로열티 수익 창출입니다.
상대방이 표준 기술을 실시하고 있다는 사실 자체가, 나의 특허의 권리범위를 침해하고 있다는 사실과 동의어가 되기 때문입니다.
한국 기업들의 과제 - 미래 AI SEP확보를 위한 고민
인공지능 분야의 표준화는 분야별로 진행될 것입니다. SAIL Foundation이 정의한 분야를 참고하면, 파운데이션 모델 자체의 아키텍쳐, 트레이닝 방법, 결과 검증 및 파운데이션 모델의 보안 및 안전과 관련한 방법론들이 파운데이션 모델을 개발할 능력이 되는 소수의 기업에 의해 표준화될 것이고, 인공지능 분야에서 선도 기업들을 보유한 정부 기관들이 제도를 통해 이를 뒷받침할 것입니다. 정확한 그림은 데미스 하사비스가 제안한 FINRA식 모델과 다르게 구성되더라도, 인공지능 분야의 선도 기술을 보유한 소수의 기업들과 이러한 기업들을 보유한 소수의 국가들이 주도권을 쥐고 기득권을 구축할 것은 자명합니다.
제가 업계에서 지켜본 바로는, 안타깝게도 아직 한국은 데미스 하사비스가 제안한 프론티어 랩에 포함될 만한 기업을 가지고 있지는 못합니다. 트랜스포머 기반 모델로 인공지능 주류가 넘어간 뒤로는 더욱 그렇습니다. 이를 극복하기 위해 대대적인 투자와 지원이 이루어지고 있지만 말이죠.
인공지능 분야의 산업화가 진전되고, 소수의 선도기업들이 기술 투자에 쏟은 자원을 회수하기 위해 표준화 생태계를 구축한다면, 대한민국은 인공지능 혁신으로 인한 과실의 상당부분을 SEP 사용에 대한 로열티로 반납해야 하는 처지가 되거나, 혹은 표준화에서 동떨어진 기술 스택으로 인해 해외 시장진입 자체가 거부될 수도 있습니다.
인공지능 생태계에서 선도기업들이 SEP를 자신들이 기술에 투자한 자원을 회수하는 매개체로 활용한다면, 대한민국 기업들은 SEP가 될 가능성이 있는 기술 분야에 선제적으로 특허 확보를 꾀하면서 이를 대비해볼 수 있습니다.
특히나, 파운데이션(프론티어) 모델의 검증, 보안 및 안전과 관련된 기술들은, 상대적으로 한국 기업들이 비대칭 특허 전력으로 활용할 수 있는 분야가 될 것입니다. 파운데이션 모델의 아키텍쳐 자체를 설계하고, 이를 학습시키고 그 성능을 테스트하기 위해서는 축적된 기술력과 많은 자원이 필요합니다. 그러나 모델 자체의 결과물에 대한 검증이나, AI의 보안이나 안전 관련된 기술은 상대적으로 모델 아키텍쳐와 독립적으로 설계할 수 있어, 프론티어급의 모델 설계 능력이 부재한 상황에서도 시도해 볼 수 있는 영역입니다.
또한, 파운데이션 모델의 검증, 보안 및 안전의 방향은 정부기관의 규제와 보조를 맞출 수 밖에 없고, 이러한 정부기관의 규제와 관련된 정보는 누구에게나 열려 있으며, 예측가능성이 존재합니다. 프론티어급 파운데이션 모델의 개발에 필요한 기술과 노하우는 쉽게 확보하기 어렵지만, AI 선도 국가들의 AI 규제 현황과 전망에 대한 정보는 상대적으로 쉽게 확보할 수 있습니다.
실제로, 유럽 연합의 AI Act는 1) 생성형 AI 콘텐츠에 워터마크 표시, 2) 시스템적 위험을 가진 모델에 대한 적대적 테스트 수행과 사고 추적·보고를 의무화하는 내용을 담아 시행단계에 있으며, 한국도 AI 기본법이 2026년 7월 21일자로 개정되어 실행되고 있습니다. 이러한 규제 법안의 추이와 입법활동에서 공개되는 데이터들을 활용하여 규제와 관련된 IP 들을 확보하는 것이, 대한민국 기업이 표준화와 SEP에 의해 닫혀 있는 해외 시장에 접근할 수 있는 대안이 될 수 있습니다.
또한, 미래의 프론티어 랩이 되기 위해 노력중인 한국 기업들이나, 스타트업이지만 현재 공개된 프론티어 모델의 아키텍쳐를 수정하여 성능을 개선할 수 있는 기술력을 가진 기업들은 모델 아키텍쳐 관련 특허 확보에 더 많은 자원을 투입해야 합니다.
인공지능 분야의 프론티어 랩들이 기술을 선도한다고 해서, 모든 기업이 제로 부터 인공지능 모델 아키텍쳐를 설계하지 않습니다. 기존의 모델의 정확도를 높이거나, 학습이나 추론의 효율성을 높이는 Add-on architecture나 특정 레이어에 대한 설계 변형이 있다면, 미국과 유럽같은 인공지능 선도 국가에 대한 적극적인 해외 특허 출원등을 통해 모델 아키텍쳐에 대한 특허 확보에 비용을 투자해야 합니다.
마지막으로, 버티컬 AI 기업들 또한 자신들의 기술을 권리화할때 도메인을 지나치게 한정하지 않고, 출원 부터 일반화된 기술로 확장하여 권리를 확보할 수 있는 준비를 해야 합니다. 혹은 최초 출원시에 도메인 한정을 통해 자신의 비즈니스 분야에 특화된 권리를 확보하고, 미국의 계속출원과 같은 제도 활용을 통해, 추가로 더 넓은 권리 확보를 꾀하는 투트랙 전략도 고려해볼 수 있습니다. 이를 위해서는 최초 특허 출원 단계에서, 추후 권리 확장을 위해 특허 명세서에 기술의 일반화에 대한 충분한 서술을 포함시켜야 합니다.
2000년대에 통신표준 기술을 다루는 변리사로 경력을 시작했고, 2010년대에는 인공지능 기술을 주로 다루는 특허사무소의 대표가 되었습니다. 2020년대가 된 지금 인공지능 산업이 성숙해 가는 과정을 나름의 관점으로 바라볼 수 있게 되었습니다.
2010년대부터 인공지능 분야의 표준화 가능성에 대해서 말해왔지만, 해당 시점에서 인공지능 산업의 성숙도를 고려할 때, 저희 주장이 받아들여지기에는 다소 시기상조였던 감이 있습니다. 이제 인공지능 분야는 산업으로서 생태계가 구축되려는 시점에 도달했으며, 최근의 움직임들도 같은 방향을 바라보고 있습니다. 이 글이 국내 인공지능 기업들이 이러한 가능성에 빠르게 대응할 수 있는 계기가 되었으면 좋겠습니다.
