[국방 AX 컨퍼런스] “국방 AI, GPU 확보만으로 안 돼···'미션 중심 운영체계' 구축해야”

국방 인공지능(AI)을 실제 전력으로 활용하려면 단순한 GPU·클라우드 도입을 넘어 데이터와 모델, 서비스, 운영을 하나로 연결하는 국방 특화 AI 인프라가 필요하다는 제언이 나왔다.

박종건 네이버클라우드 이사는 'AI 전력화를 위한 국방 AI Infrastructure의 새로운 조건-소버린 AI에서 미션 AI까지'를 주제로 발표하고 “AI는 GPU가 아니라 운영체계의 변화라는 관점에서 접근해야 한다”고 강조했다.

핵심은 데이터를 수집·정제·연계하고 AI 모델을 학습·검증한 뒤 임무 애플리케이션으로 배포·운영하는 전 과정을 하나로 연결하는 것이다. 현장에서 발생하는 데이터를 다시 AI 학습과 성능 개선에 활용하는 반복 가능한 구조도 필요하다.

특히 국방 AI는 민간과 요구조건이 다르다. 데이터와 AI, 인프라에 대한 군의 최종 통제권을 확보하고 민감한 데이터와 모델을 보호해야 한다. 통신이 제한되거나 단절된 환경에서도 핵심 AI 서비스와 임무 수행을 지속할 수 있어야 한다.

학습과 전장 운용에 필요한 컴퓨팅 구조도 구분해야 한다. AI 학습에는 대규모 GPU와 초고속 네트워크가 중요하지만 실제 전장에서는 초저지연 추론과 임무 현장에 가까운 컴퓨팅 역량이 핵심이다.

박 이사는 GPU·서버·스토리지·네트워크부터 클라우드, 데이터·AI 플랫폼, 미션 AI 모델·에이전트·애플리케이션을 연결하는 '소버린 AI 풀스택'을 제시했다.

그는 “기술이 임무를 결정하는 것이 아니라 군의 임무가 필요한 기술을 결정해야 한다”며 “군이 AI의 최종 통제권을 확보하면서 민간의 빠른 AI·클라우드 혁신을 활용하는 구조가 중요하다”고 강조했다.

소성렬 기자 hisabisa@etnews.com