사우디 HUMAIN-M3가 보여준 ‘주권 AI’의 현실적 경로

사우디아라비아의 humain-m3는 ‘주권 AI’가 실제로 어떤 방식으로 만들어지고 있는지를 보여주는 사례다. 사우디 국부펀드(PIF) 지원을 받는 HUMAIN은 최첨단 기반 모델을 처음부터 모두 학습하는 대신, 중국 AI 개발사 MiniMax의 M3 계열을 바탕으로 아랍어 우선 모델을 구축했다. 이는 모델을 현지 언어와 평가 기준에 맞게 바꾸고, 사우디가 통제하는 인프라에서 운영할 수 있는 가능성을 만든다. 34

LEAP 2026에서 공개된 HUMAIN-M3

HUMAIN은 2026년 9월 3일 리야드에서 열린 LEAP 2026에서 humain-m3를 공개했다. 현재 이 모델은 HUMAIN의 모델·추론 접근 플랫폼인 HUMAIN Node를 통해 연구 및 평가 프리뷰 형태로 제공된다. HUMAIN은 추가적인 안전성과 정렬 작업 뒤 MiniMax 커뮤니티 라이선스에 따라 오픈웨이트 공개도 계획하고 있다고 밝혔다. 3414

모델은 MiniMax M3의 전문가 혼합(MoE) 구조를 따른다. 전체 파라미터는 약 4,280억 개이지만, 토큰 하나를 처리할 때 실제로 활성화되는 파라미터는 약 230억 개다. HUMAIN은 여기에 1조 개 이상의 아랍어 원어민 콘텐츠 토큰을 추가 사전학습했다고 설명했다. 347

핵심은 단순히 범용 모델을 아랍어로 번역한 데 있지 않다. 고성능 기반 모델 위에 대규모 아랍어 특화를 적용했다는 점이 이 프로젝트의 성격을 규정한다.

오픈웨이트 기반 모델이 바꾸는 주권 AI의 계산법

오픈웨이트 모델은 학습된 파라미터(가중치)를 제공하므로, 이용자는 독자 인프라에 배포하고 추가 미세조정하며 외부 기업의 독점 API에만 의존하지 않고 추론을 수행할 수 있다. 브루킹스 연구소는 이런 방식이 배포와 평가에 대한 통제력을 높일 수 있다고 보면서도, 가중치 접근만으로 학습 데이터·개발 과정·편향까지 완전히 감사할 수 있는 것은 아니라고 지적한다.

정부 지원 프로젝트에는 이 방식이 현실적인 중간 경로가 된다.

• 이미 검증된 기반 모델을 출발점으로 삼아, 최첨단 모델의 전 과정을 처음부터 학습하는 시간과 비용을 줄일 수 있다.
• 국가 언어, 전문 분야 지식, 자체 평가 기준, 안전 요구사항에 맞춰 모델을 특화할 수 있다.
• 데이터 처리와 서비스 연속성이 중요한 업무를 통제된 인프라에서 운영할 수 있다.
• 특정 해외 API 사업자의 가격·정책·서비스 제공 여부에만 묶이지 않고 지속적으로 모델을 개량할 선택지를 남길 수 있다.

미국 신안보센터(CNAS)도 경쟁력 있는 최첨단 모델을 처음부터 구축할 컴퓨팅 자원, 데이터, 인재, 자본을 모두 갖춘 나라는 극소수라고 본다. 그래서 다수의 정부 주도 프로젝트는 비용을 낮추면서 국가 언어와 문화적 맥락, 분야별 전문성을 반영하기 위해 현지 데이터로 오픈웨이트 모델을 미세조정한다.

중요한 것은 파라미터 수보다 ‘아랍어 우선’ 특화

humain-m3의 가장 중요한 기술적 선택은 아랍어를 우선에 둔 추가 학습이다. HUMAIN은 1조 개가 넘는 아랍어 원어민 콘텐츠 토큰으로 추가 사전학습을 했다고 밝혔다. 34

국가·공공 부문과 기업에서 유용한 AI는 직역을 넘어야 한다. 아랍어로 된 추론, 현지 용어, 지역별 언어 사용, 실제 사용자가 쓰고 말하는 언어로 이뤄진 평가가 필요할 수 있다. 현지화된 모델은 이런 능력을 최적화하면서 배포와 추가 조정의 통제권도 프로그램 내부에 둘 수 있는 경로다.

기반이 된 M3 계열은 텍스트뿐 아니라 이미지·영상 이해, 도구 사용, 컴퓨터 조작 기능도 지원하는 것으로 알려졌다. 이러한 기능이 현지화 이후에도 효과적으로 유지된다면, 국가 모델 프로젝트는 최첨단 모델 개발의 모든 계층을 독자적으로 다시 만들지 않고도 이를 활용할 수 있다. 7

89.37% 벤치마크 성적, 다만 해석에는 주의가 필요하다

HUMAIN은 7개 공개 아랍어 벤치마크의 동일 가중 평균에서 humain-m3가 **89.37%**를 기록했다고 발표했다. 자사가 제시한 비교에서 이는 MiniMax M3 기준 모델의 80.34%보다 높았고, 평가에 포함한 GPT-5.6 SOL 및 Claude Opus 5보다도 앞섰다. HUMAIN은 7개 시험 가운데 5개에서 humain-m3가 선두였다고 밝혔다. 5

다만 이 결과는 신중하게 봐야 한다. 평가는 HUMAIN이 직접 수행한 자체 보고 결과이며, 보도에 따르면 독립적으로 재현되거나 Open Arabic LLM Leaderboard에 제출된 성적은 아니다. 따라서 이는 현지화 전략이 성과를 낼 가능성을 시사하는 근거이지, 모델 간 우열을 확정하는 결론은 아니다. 15

가중치를 확보한다고 곧바로 주권을 얻는 것은 아니다

humain-m3는 재사용 가능한 모델 체크포인트의 매력을 보여주지만, ‘주권’이라는 말의 한계도 분명히 한다. 모델을 현지에서 사용할 수 있으면 해외 API 의존도를 낮추고, 국내 호스팅·미세조정·추론을 지원할 수 있다. 하지만 모델 가중치는 AI 공급망의 한 층일 뿐이다.

실질적인 주권 AI 역량에는 컴퓨팅 인프라, 반도체, 클라우드와 데이터센터 운영, 전문 인력, 보안 체계, 지속적인 모델 업데이트, 기반 모델 라이선스 조건이 함께 필요하다. CNAS는 주권 AI를 단지 국내 이름을 단 모델이 아니라, 국가 전략 이익과 연계되고 컴퓨팅·모델·데이터 생태계에 실질적 공공 투자가 이뤄진 정부 지원 이니셔티브로 정의한다.

이는 회복탄력성 측면에서도 중요하다. 자체 배포 가능한 가중치는 호스팅 서비스의 정책 변경이나 서비스 중단에 대비한 대안이 될 수 있다. 그렇다고 하드웨어 공급업체, 인프라 파트너, 기반 모델 사용을 규정하는 법적 조건에 대한 의존까지 사라지는 것은 아니다.

재사용 가능한 기반 모델을 둘러싼 국제 시장

HUMAIN-M3는 중국 AI 연구소들에도 새로운 기회를 보여준다. 중앙에서 운영하는 소비자 서비스나 API만으로 경쟁하는 것이 아니라, 해외 조직이 자국 언어·데이터·인프라에 맞춰 개조할 수 있는 고성능 기반 모델을 공급할 수 있기 때문이다.

이는 더 넓은 흐름의 일부다. CNAS는 2026년 상반기까지의 신규 프로젝트를 포함한 집계에서 67개국, 184개 정부 지원 주권 AI 프로젝트를 확인했다. 이 가운데 인프라 중심 프로젝트가 가장 큰 비중을 차지했다는 분석은, 국가 AI 전략의 관심이 모델 자체를 넘어 전체 운영 환경으로 이동하고 있음을 보여준다.

이런 환경에서 오픈웨이트 배포의 의미는 더욱 커진다. 허깅페이스는 국내 하드웨어에 배포 가능한 모델이 외국 통제 클라우드 인프라 의존도를 줄이고, 공공기관이 자국 법 체계 아래에서 모델을 조정할 수 있게 한다고 평가했다.

결론: ‘처음부터 개발’과 ‘API 소비’ 사이의 선택지

HUMAIN-M3가 오픈웨이트만으로 AI 주권을 보장한다는 뜻은 아니다. 그러나 이 프로젝트는 더 실현 가능한 전략을 눈에 띄게 보여준다. 즉, 역량 있는 기반 모델을 확보하거나 라이선스하고, 현지 데이터와 평가에 집중 투자하며, 국내 운영 통제 아래 배포하고, 시간이 지나도 모델을 바꿔 나갈 수 있는 능력을 유지하는 방식이다.

사우디아라비아에 당장의 목표는 아랍어 우선 AI 역량이다. MiniMax 같은 중국 AI 연구소에는 적응 가능한 모델 체크포인트가 수출 가능한 AI 인프라가 될 수 있다는 뜻이기도 하다. 그리고 최첨단 모델을 처음부터 구축하기 어렵거나 그럴 필요가 없다고 판단하는 각국 정부에는, 내려받아 현지에서 운영할 수 있는 모델이 점점 더 중요한 전략적 선택지가 되고 있음을 보여준다. 3