- 추적된 소버린(Sovereign) LLM의 대다수는 기존 오픈 소스 기반 모델을 미세 조정(fine-tuning)한 적응형 모델로, 56%의 점유율을 차지하고 있습니다. 자국 데이터로 학습된 파운데이션 모델은 44%로 그 뒤를 잇고 있습니다.
- Llama는 적응형 소버린 LLM의 38%를 차지하며 가장 지배적인 해외 기반 모델 제품군으로 자리 잡고 있습니다.
- Qwen과 Mistral은 각각 20%와 19%의 점유율로 거의 대등하게 경쟁하며 그 뒤를 따르고 있습니다.
- 따라서 적응형 소버린 AI LLM은 여전히 미국 및 중국의 파운데이션 LLM 제품군과 같은 해외 공급업체에 크게 의존하고 있습니다.
베이징, 부에노스아이레스, 두바이, 홍콩, 런던, 뉴델리, 서울, 샌프란시스코, 타이베이, 도쿄 – 2026년 9월 21일
카운터포인트리서치의 2026년 상반기 소버린 AI LLM 지수(H1 2026 Sovereign AI LLM Index)에 따르면, 적응형 모델은 소버린 LLM 구축 구성의 56%를 차지하며 대다수를 점하고 있습니다. 이는 소버린 적응형 LLM을 위해 가장 선호되는 미국 오픈 소스 파운데이션 모델인 Meta의 Llama에 의해 주도되고 있으며, Llama는 38%라는 상당한 점유율을 기록하고 있습니다. 특히 Llama LLM 제품군은 본 연구에서 평가된 모든 지역에서 지배적인 기반 모델로 자리 잡고 있습니다.
대부분의 국가는 소버린 AI LLM 성숙도의 단계에 따라 파운데이션 LLM과 적응형 LLM을 혼합하여 포트폴리오를 구성하고 있습니다. 자국 데이터로 파운데이션 LLM을 개발하는 것은 상대적으로 어렵고 비용이 많이 드는 배포 과정을 고려할 때 전략적으로 결정적인 단계입니다.
카운터포인트리서치의 마크 아인슈타인(Marc Einstein) 리서치 디렉터는 이번 조사 결과에 대해 다음과 같이 언급했습니다. "소버린 AI는 통제권과 전략적 자율성에 관한 것이지만, 통제는 스위치처럼 켜고 끄는 것이 아니라 연속적인 과정입니다. '소버린' LLM의 과반수가 해외 오픈 소스 기반 모델을 미세 조정하여 만들어졌기 때문에, 진정한 자율성은 여전히 예외적인 경우입니다. 중요한 것은 나아가는 방향이며, 우리의 연구는 자국 데이터로 처음부터 구축하는 파운데이션 모델을 향한 명확한 움직임을 보여주고 있습니다."
본 분석의 첫 두 부분에서는 연구를 소개하고 중동, 중동부 유럽, 서유럽, 아시아 태평양(중국 제외), 중앙아시아, 아프리카, 북미(미국 제외), CALA 지역 전역에 걸쳐 55개 이상의 활발한 소버린 LLM 국가에 걸친 170개 이상의 모델을 평가하여, 미국과 중국 이외의 국가들이 어떻게 국내 LLM 역량과 AI 인프라를 구축하기 위해 경쟁하고 있는지 파악했습니다.
카운터포인트리서치 웹사이트에서 본 시리즈의 이전 내용을 확인하실 수 있습니다: 2026년 상반기 소버린 AI LLM 지수 순위에 관한 1부와 소버린 LLM을 뒷받침하는 AI 칩 인프라에 관한 2부.
전체 연구 보고서인 소버린 AI LLM 연구 보고서: 국내 LLM 구축을 위한 글로벌 경쟁 지도(Sovereign AI LLM Research Report: Mapping the Global Race to Build Domestic LLMs)도 해당 사이트에서 확인 가능합니다.
해당 분석은 소버린 LLM 모델 유형, 학습 및 추론을 위한 AI 칩 인프라, 그리고 소버린 LLM 소유권, 파운데이션 구축, 현지 언어 심도 및 애플리케이션 측면에서의 LLM 역량을 포함한 다양한 차원을 다루었습니다. 여기서는 동일한 연구를 바탕으로 분석을 더욱 확장하여 기반 모델 제품군별 적응형 모델을 살펴봅니다.
카운터포인트의 기반 모델 제품군별 적응형 모델의 소버린 AI LLM 점유율
출처: Counterpoint Research: AI 360 Practice: Sovereign AI Research, 2026년 7월
Llama를 바짝 추격하고 있는 중국의 Qwen은 더 넓은 다국어 기반과 효율적인 오픈 모델 아키텍처를 활용하여 현지 언어 맞춤화를 해결함으로써 중동부 유럽, 아시아 태평양, 아프리카 전역에서 현지화된 모델의 핵심 기반으로 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
서유럽에서 개발된 파운데이션 모델인 프랑스의 Mistral은 G42와 같은 전략적 파트너십을 통해 중동 지역에서 입지를 강화하고 있으며, 서유럽, 중동부 유럽, 아시아 태평양 전역에서도 폭넓은 관심을 받으며 강력한 도전자로 부상하고 있습니다.
아부다비가 이러한 파트너십을 어떻게 실제 AI 배포로 전환하고 있는지에 대한 자세한 내용은 작년 GITEX Global 기간 중 녹화된 Counterpoint Conversations: 아부다비의 예측형, 선제적, 책임감 있는 AI 대규모 배포를 위한 디지털 청사진을 참조하십시오.
지역별로 살펴보면, 적응형 LLM은 Llama, Qwen, Mistral, Gemma, NVIDIA Nemotron, DeepSeek와 같은 더 다양한 파운데이션 모델을 활용하는 추세입니다. 이는 단일 파운데이션 모델에 대한 완전한 의존도를 낮추기 위한 다변화를 반영합니다.
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