국방 AI 개발 전략 놓고 업계 격론…'범용이냐 특화냐'

요약

15일 경기스타트업캠퍼스에서 열린 '26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'에서 범용 AI 활용과 국방 특화 모델 개발 전략을 두고 업계 전문가들의 다양한 견해가 제시됐다. 업스테이지 김성훈 대표 등은 범용 AI가 고도화되면 국방 특화 전략의 중요성이 낮아질 것이라고 주장한 반면, 일부 전문가는 한국의 제한적인 자원과 데이터 환경을 고려할 때 범용 모델에 RAG 등을 결합한 특화 모델이 현실적인 대안이라고 강조했다. 특히 LG AI연구원 유정상 리더는 특정 도메인에 최적화된 소형 모델(32B 파라미터 등)이 범용 대형 모델보다 우수한 성능을 낼 수 있다고 설명했다. 반면 네이버클라우드 유경범 상무는 GPU 비용 등 막대한 자체 개발 비용을 지적하며, 특정 영역부터 실증 후 단계적으로 확대하는 방식이 효율적이라고 조언했다. 국방부는 직접 거대언어모델(LLM)을 개발하기보다 민간 모델을 활용해 파인튜닝과 RAG로 최적화하고, 데이터센터 등 인프라 표준화에 집중하겠다는 현실적인 방향성을 밝혔다.

AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.