테크레이더에 따르면 기업 AI 시장에서 특정 모델에 종속되는 '모델 락인'의 위험이 커지고 있으며, 이제 기업들은 최신 모델 도입 자체보다 투자 대비 성과와 전환 비용을 더 중시하기 시작했다. 음성인식·번역·LLM 등 여러 영역에서 최고 모델은 분기 단위로 바뀌기 때문에, 특정 공급자에 시스템을 고정하면 가격·로드맵·정책 변화에 종속될 위험이 크다는 지적이다. 해법으로 제시된 '오케스트레이션 레이어'는 상용·오픈소스·자체 모델을 연결해 작업별로 최적 엔진을 배정하는 구조로, 모델은 교체 가능한 부품이 되고 기업이 소유한 데이터와 운영 계층이 진짜 기반이 된다. 진정한 소버린 AI는 단일 벤더 종속이 아니라 모델 다원성과 데이터 거버넌스, 실제 소유권을 갖춘 아키텍처에서 나온다는 점이 핵심 메시지다.

• •기업 AI 시장에서 특정 모델 종속에 따른 '모델 락인' 위험 부각
• •최고 성능 모델이 분기 단위로 바뀌어 단일 벤더 고정 시 가격·정책 변화에 취약
• •해법으로 상용·오픈소스·자체 모델을 연결하는 '오케스트레이션 레이어' 제시
• •모델은 교체 가능한 부품, 기업 소유 데이터와 운영 계층이 진짜 경쟁력의 기반
• •자사 데이터 기반의 지속적 모델 평가·교체 역량이 소버린 AI의 핵심