SKT, 국방부에 독자 AI 파운데이션 모델 첫 적용

• SKT가 국방부·과기정통부와 손잡고 국방 AI 전환, 즉 국방 AX에 들어감

  • 서울 을지로 SKT타워에서 ‘과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델 국방 분야 활용’ 업무협약을 체결함
  • 과기정통부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 국방 분야로 들어가는 첫 사례라는 점이 포인트임

• 이번 협력의 핵심은 국방용 AI 모델을 따로 만들고 실증하는 것임

  • SKT와 국방부는 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 AI 모델 개발·실증을 추진함
  • 국방 분야 공개데이터 수집·제공·활용도 협력 범위에 들어감
  • 국가 AI 프로젝트와 연결된 GPU 활용 지원까지 포함돼서, 단순 선언보다는 인프라까지 묶은 협력에 가까움

• SKT 쪽 기술 베이스는 A.X K1과 A.X K2, 그리고 GPUaaS 인프라임

  • SKT 정예팀은 1월에 매개변수 5,000억 개를 넘긴 519B급 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’으로 독자 AI 파운데이션 모델 2단계에 진출한 상태임
  • 이번에는 이 모델을 그냥 보여주는 게 아니라, 국방 데이터로 추가 학습하고 경량화해서 실제 국방 환경에 맞추겠다는 그림임
  • 큰 모델을 그대로 밀어 넣는 게 아니라 용량은 줄이고 처리 속도는 높인 경량 모델을 국방부에 제공할 계획이라고 밝힘

• 국방 분야라서 ‘소버린 AI’ 얘기가 자연스럽게 붙음

  • 국방 데이터는 보안, 데이터 주권, 운영 통제 요구가 매우 강한 영역임
  • 해외 모델이나 외부 클라우드 의존도가 높으면 민감한 데이터 처리에서 제약이 커질 수밖에 없음
  • 그래서 이번 협약은 국방 자주권 관점에서 독자 모델을 실제 업무에 넣어보는 첫발로 해석됨

• 국방부는 2분기 중 GPU 자원을 SKT에 지원할 예정임

  • 이 GPU는 과기정통부 ‘국가 AI 프로젝트’를 통해 확보한 자원임
  • SKT는 이 자원으로 고성능 AI 모델 개발과 실증을 진행하고, 국가 연구개발 인프라 기반 협력 체계를 강화하겠다는 계획임

• 관계자 발언을 종합하면 방향은 꽤 명확함

  • 국방부는 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 모델을 빠르게 개발·실증해 국방 AX를 끌어올리겠다는 입장임
  • 과기정통부는 민간 기술력과 정부 GPU 인프라를 결합해 국내 AI 생태계 선순환을 만들겠다고 봄
  • SKT는 국방을 시작으로 금융·제조·의료·공공처럼 데이터 주권과 보안이 중요한 영역으로 AI 활용을 넓히겠다는 메시지를 냄

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기술 맥락

• 이번 선택의 핵심은 범용 대규모 언어 모델을 국방 업무에 바로 꽂는 게 아니라, 독자 파운데이션 모델을 국방 데이터로 다시 맞추는 쪽이에요. 국방 행정은 용어, 문서 구조, 보안 기준이 일반 기업 업무와 다르기 때문에 그냥 범용 모델만으로는 정확도와 통제성이 애매해질 수 있거든요.

• SKT가 경량화를 강조하는 이유도 현실적인 제약 때문이에요. 519B급 모델은 크기만 보면 상징성이 크지만, 실제 현장에서 쓰려면 추론 비용, 응답 속도, 배포 환경을 같이 봐야 해요. 그래서 A.X K1·K2에 경량화 기술을 적용해 용량은 줄이고 처리 속도는 높이겠다는 흐름이 나와요.

• GPU 지원이 같이 언급된 것도 중요해요. 국방 특화 모델을 만들려면 추가 학습과 실증에 GPU가 계속 필요하고, 이 비용은 작은 조직이 감당하기 어렵거든요. 국가 AI 프로젝트의 GPU 자원을 붙이면 민간 모델 개발 역량과 공공 인프라가 한 프로젝트 안에서 연결돼요.

• 소버린 AI라는 표현은 마케팅처럼 들릴 수 있지만, 국방에서는 꽤 실무적인 의미가 있어요. 민감한 데이터를 어디에 저장하고, 어떤 모델이 처리하고, 운영 권한을 누가 갖는지가 곧 보안 정책이기 때문이에요. 이번 사례는 그 통제권을 국내 모델과 국내 인프라 쪽으로 가져오려는 시도에 가까워요.