AI 애플리케이션 경쟁이 UI와 워크플로를 넘어, 제품의 성능을 좌우하는 Intelligence Layer의 소유권 경쟁으로 확대되고 있습니다. 이제 기업들은 단순히 외부 모델을 임대하는 것을 넘어, 비용(COGS), 속도, 독점 데이터 보호 및 제품 통제권을 확보하기 위해 자체적인 AI 역량을 구축하는 Sovereign AI 전략을 고민해야 합니다. 자체 지능을 성공적으로 구축하기 위해서는 네 가지 단계가 필요합니다. 먼저, 반복 가능한 Evaluation 체계를 구축하여 모델의 성능을 측정해야 합니다. 둘째로, 모델 주변에서 로직과 컨텍스트를 관리하는 Harness를 설계해야 합니다. 셋째로, 문제의 성격에 맞춰 SFT나 강화학습 같은 Post-training 기법을 선택해야 합니다. 마지막으로, 실제 서비스 과정에서 발생하는 Trajectory를 다시 학습 루프로 연결하여 지속적으로 개선해야 합니다. 비록 초기 운영 부담은 있을 수 있지만, 특정 도메인에서 압도적인 Performance Ceiling을 달성할 수 있는 핵심 전략입니다.