국방 AI 경쟁력, 반도체 주권에 달렸다…국산 NPU·생태계 구축 시급

KIDA·과실연 '국방 인공지능 혁신 네트워크' 세미나…산·학·연·군 의견 제시

국방 AI 반도체 경쟁력 확보를 위해 소버린 반도체 구축과 공급망 안정화가 핵심 과제로 제시됐다.

한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 2026년 3월 18일 서울 강남구 모두의연구소 강남캠퍼스에서 산·학·연·군 관계자들이 참석한 가운데 '제26-3차 국방 인공지능 혁신 네트워크' 포럼을 공동 개최했다.

'국방 AI 반도체'를 주제로 열린 이번 세미나에서는 무기체계 고도화와 국방 데이터센터 구축에 필수적인 AI 반도체 기술 동향을 점검하고, 군의 AI 도입 전략과 국내 반도체 생태계 협력 방안이 집중 논의됐다.

(왼쪽부터) 방위산업청 이형진 서기관, 퓨리오사 백준호 대표, 모빌린트 신동주 대표, 하이퍼엑셀 이진원 CTO, 리벨리온 신성규 부사장, 네이버클라우드 김중훈 리더, 한화에어로스페이스 서영우 전무, LIG넥스원 이승영 CTO (사진=지디넷코리아)

발제자로 나선 백준호 퓨리오사AI 대표는 '국방 AI 반도체: 현재와 미래'를 주제로 발표했다. 그는 "국방 AI의 핵심은 무기체계에 들어가는 엣지 디바이스뿐 아니라, 강력한 모델을 학습하고 전체 상황을 통제하는 데이터센터 인프라에 있다"고 강조했다. 

이어 "AI 사용 확대로 추론 수요가 학습을 넘어서는 구조로 바뀌고 있다"고 진단했다. 국방 AI 역시 개별 무기체계보다 데이터센터 중심 구조가 중요하며, 이를 위한 인프라 투자가 필수라는 설명이다.

발제 이후에는 심승배 KIDA 책임연구위원의 사회로 패널 토의가 이어졌다. 토론에는 이형진 방위사업청 서기관, 신성규 리벨리온 부사장, 서영우 한화에어로스페이스 전무, 신동주 모빌린트 대표, 이승영 LIG넥스원 CTO, 이진원 하이퍼엑셀 CTO, 김중훈 네이버클라우드 리더가 참여했다.

백준호 퓨리오사AI 대표(사진=지디넷코리아)

이형진 방위사업청 서기관은 국방 반도체 정책 추진 상황을 소개하며 "2025년부터 국방 반도체 R&D를 본격 시작했고 전담 조직을 신설해 AI와 반도체를 통합적으로 추진하고 있다"고 밝혔다. 이어 "향후 예산 확대를 통해 AI 반도체 과제를 늘리고 관계 부처 협력을 통해 대형 과제도 추진할 계획"이라며 "수출 통제 환경을 고려하면 자체 반도체 확보는 필수"라고 강조했다.

신성규 리벨리온 부사장은 국방 AI 반도체의 핵심 과제로 공급망과 규제를 지목했다. 그는 "저지연 성능은 기본 전제"라며 "실제 사업에서는 전략물자 규제와 수출 통제 대응이 더 큰 장벽이 될 수 있다"고 말했다. 이어 "국내에서 설계, 제조, 패키징까지 이어지는 반도체 생태계를 구축하는 것이 공급망 관점에서 중요하다"고 밝혔다.

서영우 한화에어로스페이스 전무는 국산화 필요성을 강조했다. 그는 "국방은 국가 생존과 직결된 영역으로 외산 반도체와 AI에 의존하는 것은 리스크"라며 "국산 반도체와 국산 AI 모델을 함께 활용하는 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "민간 기업만으로는 한계가 있는 만큼 정부 차원의 적극적인 투자와 지원이 필요하다"고 덧붙였다.

국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나(사진=지디넷코리아)

신동주 모빌린트 대표는 엣지 AI 환경에서의 반도체 중요성을 강조했다. 그는 "드론과 로봇 등 차세대 무기체계에서는 온디바이스 AI 반도체가 핵심 역할을 한다"며 "국내 기술력은 이미 글로벌 수준에 올라와 있다"고 평가했다. 이어 "향후 2~3년이 산업 경쟁력을 좌우할 골든타임으로, 이 기간 내 협력을 통해 실질적인 성과를 만들어야 한다"고 말했다.

이승영 LIG넥스원 CTO는 실무 도입 관점에서의 과제를 짚었다. 그는 "무기체계는 높은 신뢰성과 검증이 요구된다"며 "NPU가 바뀌어도 기존 알고리즘이 동일하게 동작할 수 있는 소프트웨어 표준이 필요하다"고 설명했다. 이어 "시험·검증 인프라와 공통 소프트웨어 스택이 구축돼야 산업 확산이 가능하다"고 강조했다.

이진원 하이퍼엑셀 CTO는 AI 반도체의 방향성을 특화로 제시했다. 그는 "범용 칩보다는 사용 시나리오에 맞춘 특화 반도체가 중요해지고 있다"며 "국방도 요구사항을 명확히 제시하면 최적화된 칩을 빠르게 개발할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "사용자 피드백 기반 생태계가 기술 발전을 가속화할 것"이라고 덧붙였다.

김중훈 네이버클라우드 리더는 실제 서비스 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 그는 "AI 반도체 평가는 결국 사용자 시나리오가 기준"이라며 "지연시간, 처리량, 동시 접속자 수 등 실제 운영 환경을 고려해야 한다"고 설명했다. 이어 "데이터센터와 엣지 사이 중간 영역까지 고려한 아키텍처 설계도 필요하다"고 말했다.