[딜사이트 최령 기자] 네이버클라우드가 군의 데이터·AI 모델 통제권을 바탕으로 민간 기술을 신속하게 전력화하는 국방 인공지능(AI) 전환 전략을 제시했다. 일회성 구축·납품에서 벗어나 민간과 군이 현장에서 모델을 개발·검증하고 지속적으로 성능을 개선하는 협력 체계를 만들자는 구상이다.

네이버클라우드는 18일 서울 신라호텔에서 ‘국방 AI 전략 세미나’를 열고 소버린 AI 기반의 국방 AI 전환(AX) 방향과 실행 방안을 발표했다.

김유원 네이버클라우드 대표는 “네이버는 자체 기술로 데이터를 모으고 우리의 언어와 문화, 규범을 담아낼 수 있는 기반을 만들어 왔다”며 “자주국방의 ‘자주’와 우리가 말하는 ‘소버린’의 의미에 소프트웨어 엔지니어들도 뜻을 같이해 왔다”고 말했다.

이어 일본의 라인과 미국에 상장한 웹툰 등 해외 사업을 언급하며 “자주와 수출이라는 맥락에서 이어온 노력이 국방 분야에서도 이어지기를 기대한다”고 밝혔다.

그러면서 “우리가 가진 AI 기술과 소프트웨어가 국방 분야에서도 쓸모 있게 활용될 수 있을 것”이라며 “이렇게 마련한 기반이 한국에만 머무르지 않고 전 세계로 확산하는 계기가 됐으면 한다”고 덧붙였다.

이 같은 민간의 기술 역량을 실제 전력으로 연결하려면 군의 작전 수행 방식과 협력 구조도 달라져야 한다는 제언이 나왔다. 김선호 전(前) 국방부 차관은 “국방 AX의 본질은 단순히 새로운 체계를 도입하는 것이 아니라 전쟁과 작전 수행 방식 자체를 바꾸는 것”이라며 “AI가 상황을 인식하고 대응 방책을 제시하더라도 최종 결심과 명령, 결과에 대한 책임은 반드시 인간의 영역에 남아 있어야 한다”고 강조했다.

김 전 차관은 “소요를 만드는 단계부터 전력화와 야전 배치, 전장 운용에 이르기까지 민간과 군이 현장에서 함께 문제를 보고 해결해야 한다”며 “국방 AX를 통해 이전보다 얼마나 더 강한 군이 됐는지를 증명해야 한다”고 밝혔다.

구체적인 실행 전략은 유경범 네이버클라우드 국방 사업 총괄 전무가 제시했다. 그는 “국방에서 소버린은 선택이 아니라 생존”이라며 군이 데이터와 AI 모델, 플랫폼의 통제권을 확보해야 한다고 강조했다.

또 “결심 주기를 빠르게 만드는 것은 단순히 AI 모델 하나가 아니라 전체 운영 체계를 갖추는 것”이라며 데이터 연결 체계와 AI 에이전트, 클라우드, 데이터센터가 함께 작동해야 한다고 설명했다.

국방 AX의 걸림돌로는 데이터, 사업 구조, 획득·계약 체계, 보안 등 네 가지를 꼽았다. 각 군과 체계별로 데이터 형식이 달라 연결이 어렵고 판단 결과만 저장돼 AI 학습에 필요한 맥락이 부족하다는 진단이다. 유 전무는 “지휘관이 판단한 결과뿐 아니라 왜 그렇게 판단했는지에 대한 상황과 환경 데이터까지 연결돼야 AI에 활용할 수 있다”고 말했다.

개별 발주되는 인프라·모델·애플리케이션 사업의 성과와 운영 경험을 연결하고 이를 조율할 주체도 필요하다고 제언했다. 장기간이 소요되는 무기 획득 절차에 대해서는 “AI 모델의 개선 주기가 수개월 단위로 줄었고 앞으로도 더 짧아질 것”이라며 지속적인 개선이 가능한 도입 체계를 주문했다. 보안을 유지하면서 실제 군 데이터와 환경을 활용할 개발 여건도 강조했다.

이에 대한 해법으로는 ‘결집·전개·실증·진화’의 4단계 전략을 내놨다. 유 전무는 “역량을 모으고, 빨리 들어가고, 보여주고, 같이 진화해야 한다”고 설명했다. 대기업은 인프라·데이터센터·AI 모델 등 대규모 투자가 필요한 분야에 집중하고, 스타트업은 그 위에서 애플리케이션을 개발·실험하는 구조다. 기존 방산 체계기업은 무기체계와의 연계를, 군은 전체 방향 설계와 제도적 지원을 맡는다.

‘전개’ 단계에서는 공개·비기밀 데이터로 초기 모델을 개발한 뒤 군 폐쇄망 안에서 고도화하는 방식을 제시했다. 그는 “반제품 형태로 먼저 만든 모델과 도구, 사람이 국방망 안으로 들어가는 것”이라며 “현장 배치 엔지니어(FDE)는 군이 가진 문제를 정리하고, 어떻게 해결할지 군과 함께 개발하는 문제 해결사”라고 설명했다. 대규모 인프라 구축을 기다리기보다 개발을 시작하고 군 데이터와 현장 요구를 반영하자는 취지다.

‘실증’은 빠른 성과 확인과 전체 체계 검증을 병행한다. 유 전무는 “데이터가 있고 성과를 측정할 수 있는 영역에 빨리 진입하는 것이 중요하다”며 군수·교육·행정 등을 예로 들었다. 동시에 “좁은 범위라도 실제 군 환경에서 전체 체계가 돌아가는 것을 보여줘야 한다”며 인프라·모델·데이터·애플리케이션의 연동을 검증한 뒤 적용 범위를 넓혀야 한다고 밝혔다.

‘진화’ 단계에서는 구독을 통한 지속적인 성능 개선을 제안했다. 그는 “한 번의 구축 사업보다 구독을 통해 지속적으로 개선하는 방식이 필요하다”며 “구독 기간 내내 반복되는 개선의 과정까지 구매할 수 있어야 한다”고 말했다. 현장 엔지니어가 초기 소요 기획부터 도입·운영·개선까지 군과 함께해야 한다는 설명이다.

유 전무는 “국방 소버린 AI의 목표는 진화하는 전력 체계를 갖추는 것”이라며 지휘부의 제도적 지원과 현장의 소요 제기, 기업의 기술 투입이 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 그는 이어 “과거의 납품 방식, 공급자와 수요자의 관계에서 벗어나 동반 성장하는 방식으로 접근해야 한다”며 군과 함께 진화하는 파트너가 되겠다고 강조했다.