국산 AI 기업들, 이번엔 국방 AI 시장으로 이동 중

국산 AI 기업들이 국방으로 방향을 트는 중

• 네이버클라우드가 6월 1일부로 국방 인공지능 전환 전담 태스크포스를 새로 꾸렸음

  • 김유원 대표 직속 조직이고, 사업 개발·전략·기술 지원·개발 인력이 한 팀으로 묶인 프로젝트형 조직임
  • 군 현장에 맞춤형 AI 시스템을 붙이는 현장 밀착형 엔지니어도 포함된 것으로 알려짐

• 이건 단순히 “군 전용 모델 하나 만들겠다” 수준의 얘기가 아님

  • 국방 AI는 폐쇄망 클라우드, 데이터센터, 보안 체계까지 같이 요구하는 시장임
  • 그래서 모델 성능만이 아니라 프라이빗 클라우드와 운영 인프라를 같이 낼 수 있는 기업이 유리함

• 네이버클라우드가 들고 갈 카드는 하이퍼클로바X와 자체 인프라 조합임

  • 텍스트·이미지·음성을 함께 이해하는 옴니모달 역량도 언급됨
  • 자체 거대언어 모델(LLM)에 클라우드·데이터센터 역량을 묶으면 국방 쪽이 요구하는 “안에서 돌리는 AI” 그림이 나옴

NC AI는 로봇과 시뮬레이터 쪽으로 들어감

• NC AI는 국방과학연구소 과제에서 현대로템과 함께 최종 사업자로 선정됐음

  • 과제 이름은 피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터·모듈형 로봇 시스템임
  • 목표는 미래 전장에서 여러 종류의 무인 로봇을 통제하고, 현실과 가상 환경의 차이를 줄이는 디지털 트윈 기반 시뮬레이터를 만드는 것임

• NC AI가 맡은 핵심은 로봇 파운데이션 모델(RFM)의 월드모델 개발임

  • 월드모델은 가상 환경에서 학습한 로봇이 실제 전장에 나갔을 때 생기는 시뮬레이션-현실 격차를 줄이는 기술임
  • 쉽게 말하면 “게임 엔진 안에서는 잘 움직였는데 현실에 나오니 버벅임”을 줄이는 쪽임

• NC AI는 지난 3월 경량화 월드모델 성능도 공개했음

  • 글로벌 최고 성능 모델 대비 그래픽처리장치(GPU)를 4분의 1 수준만 쓰고도 핵심 18개 태스크에서 엔비디아 코스모스와 근접한 성공률을 냈다고 밝힘
  • 국방 로봇은 현장 배치와 비용 문제가 크니, 가벼운 모델로 비슷한 성공률을 내는 건 꽤 중요한 포인트임

독파모 탈락 이후의 다음 전장

• 흥미로운 건 네이버클라우드와 NC AI 모두 올해 1월 독자 AI 파운데이션 모델 1차 단계평가에서 2차 정예팀에 들지 못했다는 점임

  • 과학기술정보통신부 평가는 벤치마크, 전문가 평가, 사용자 평가를 합산했고 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지가 2단계로 올라감
  • 네이버클라우드는 종합 점수로는 상위 4개팀 안에 들었지만 독자성 기준을 넘지 못했음

• 네이버클라우드의 탈락 사유는 비전 인코더 일부에 외부 오픈소스를 쓴 점이었음

  • 추론 핵심부는 자체 기술이었지만, 시각 정보 처리 일부가 걸림돌이 됨
  • 이후 자체 비전 인코더 개발을 마쳤다고 밝힌 만큼, 국방 쪽에서는 “기술 자립성”을 다시 어필할 수 있는 상황임

• NC AI는 원래부터 산업 특화 모델 전략을 밀고 있었음

  • 게임, 제조, 국방을 아우르는 모델을 이야기해왔고, 이번 현대로템 과제는 방위산업에서 거둔 첫 대형 성과로 강조됨
  • 범용 챗봇 경쟁보다 특정 산업 현장에 깊게 들어가는 쪽이 더 맞는 전략일 수 있음

국산 AI의 새 격전지가 될 가능성

• 국방 AI에는 이미 펀진, 코난테크놀로지, 마키나락스 같은 기업들도 관심을 둬왔음

  • 여기에 정부 평가를 거친 자체 모델 기업들이 들어오면서 경쟁이 더 빡세질 가능성이 큼
  • 특히 국방은 한 번 들어가면 장기 유지보수와 인프라 운영까지 붙는 시장이라 단발성 프로젝트로 끝나기 어려움

• 한국 개발자 입장에서도 그냥 방산 뉴스로 넘기기엔 아까운 흐름임

  • 소버린 AI, 폐쇄망 클라우드, 멀티모달 모델, 로봇 월드모델이 한꺼번에 만나는 분야임
  • 앞으로 국산 AI 기업들의 기술 검증 무대가 웹 서비스나 챗봇이 아니라 군·제조·로봇 현장으로 이동할 수 있다는 신호로 볼 만함

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기술 맥락

• 국방 AI에서 왜 자체 모델이 중요한지부터 봐야 해요. 군 데이터는 외부 클라우드로 보내기 어렵고, 모델 호출 로그나 학습 데이터가 밖으로 새면 바로 보안 이슈가 되거든요. 그래서 모델을 잘 만드는 것만큼 내부망에서 직접 운영 가능한지가 중요해져요.

• 네이버클라우드가 유리하게 보는 지점은 모델과 인프라를 같이 낼 수 있다는 점이에요. 하이퍼클로바X 같은 거대언어 모델(LLM)만 따로 파는 게 아니라, 프라이빗 클라우드와 데이터센터 운영까지 묶으면 국방 쪽 요구사항에 더 가까워져요.

• NC AI의 월드모델은 로봇 쪽 문제를 겨냥해요. 무인 로봇을 실제 전장에 바로 투입해 학습시키기는 위험하고 비싸니까, 가상 시뮬레이터에서 먼저 학습시키는 흐름이 자연스럽거든요. 문제는 가상과 현실이 다르다는 점이고, 월드모델은 그 간극을 줄이는 역할을 해요.

• 결국 이 시장은 범용 AI 모델 순위표만으로 승부가 안 나요. 보안 요구, 폐쇄망 배포, 로봇 시뮬레이션, 현장 엔지니어링까지 붙어야 해서 전체 시스템을 꾸릴 수 있는지가 더 큰 평가 기준이 돼요.