미래 전장의 패러다임을 바꿀 인공지능(AI) 기술의 핵심인 반도체 주권 확보가 국방 분야의 최우선 과제로 떠올랐다. 무기체계의 첨단화는 물론, 방대한 국방 데이터를 처리하고 통제할 데이터센터 구축에 필수적인 AI 반도체의 안정적인 공급망 구축과 기술 자립이 시급하다는 데 민·관·군 전문가들의 의견이 모아졌다.

 

최근 AI 기술의 발전은 학습 단계를 넘어 실제 환경에서 데이터를 처리하고 판단하는 '추론' 영역으로 무게 중심을 옮기고 있다. 이는 국방 분야 역시 개별 무기체계에 탑재되는 칩뿐만 아니라, 전장 상황을 종합적으로 분석하고 지휘 통제를 수행하는 데이터센터 인프라의 중요성이 커지고 있음을 의미한다. 강력한 AI 모델을 운용하기 위한 대규모 인프라 투자가 국방 AI 경쟁력의 선결 조건으로 부상한 것이다.

 

이러한 시대적 요구에 발맞춰 정부도 발 빠르게 움직이고 있다. 방위사업청은 2025년부터 국방 반도체 연구개발(R&D)을 본격화하고, AI와 반도체를 통합적으로 관리하는 전담 조직을 신설해 정책 추진에 속도를 내고 있다. 특히, 예측 불가능한 국제 정세와 특정 국가의 수출 통제 강화 움직임에 대응하기 위해 자체적인 반도체 확보는 더 이상 선택이 아닌 필수라는 인식이 확산되고 있다.

 

방산업계와 반도체 기업들은 '국산화'와 '공급망 안정'을 한목소리로 강조한다. 국가의 생존과 직결되는 국방 분야에서 해외 기술에 대한 의존은 그 자체로 심각한 안보 리스크가 될 수 있기 때문이다. 이를 해결하기 위해 국내에서 설계부터 제조, 패키징까지 전 과정을 아우르는 '소버린 반도체 생태계'를 구축하고, 국산 AI 모델과 국산 반도체를 함께 활용하는 선순환 구조를 만들어야 한다는 주장이다.

 

기술적 과제도 명확히 제시됐다. 드론, 로봇 등 차세대 무기체계의 핵심이 될 온디바이스 AI 반도체 기술력을 극대화하는 한편, 특정 반도체(NPU)가 변경되더라도 기존 소프트웨어가 안정적으로 구동될 수 있는 표준화된 개발 환경 구축이 시급하다. 또한, 범용 칩보다는 국방의 다양한 요구사항에 최적화된 맞춤형 반도체 개발로 효율성을 높여야 한다는 의견도 제기됐다.

 

결국 국방 AI 반도체의 성공적인 안착은 실제 운용 환경에서의 성능으로 평가받게 될 것이다. 지연 시간, 동시 처리 용량 등 구체적인 사용자 시나리오를 기반으로 한 기술 개발과 평가가 이루어져야 하며, 데이터센터부터 최전방 엣지 디바이스까지 모든 요소를 고려한 통합적인 아키텍처 설계가 필요하다. 이를 위해 민·관·군이 긴밀히 협력해 사용자 피드백을 기술 발전에 반영하는 개방적인 생태계를 조성해야 한다.