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전차만큼 AI가 중요해진 전장…IT·게임 기업, 국방 기술 경쟁 뛰어든다
[경제일보] 국내 IT·게임 기업들이 인공지능(AI)을 앞세워 방산 시장에 잇따라 진출하고 있다. 과거 무기체계와 장비 중심이었던 방위산업이 AI·데이터·소프트웨어 중심으로 재편되면서 자체 AI 역량을 보유한 기업들이 새로운 성장 기회를 모색하는 것으로 분석된다. 2일 업계에 따르면 네이버는 최근 국방 AI 전담 조직 신설을 추진하며 국방 분야 AI 사업 확대에 나선 것으로 알려졌다. 해당 조직은 국방 특화 AI 모델 개발과 사업화를 담당할 예정으로, 네이버가 보유한 초거대 AI 모델과 클라우드, 데이터센터 역량을 국방 분야에 적용하는 역할을 맡을 것으로 전망된다. 하나증권의 '인터넷, 게임 기업의 국방 AI 진출' 보고서에 따르면 국내 IT 기업의 방산 시장 진출은 최근 들어 더욱 활발해지고 있다. 크래프톤은 지난 3월 한화에어로스페이스와 전략적 협력 관계를 구축하고 피지컬 AI와 국방 분야 공동 사업 기회를 모색하고 있다. 양사는 향후 합작법인(JV) 설립을 통해 국방 AI와 무인체계, 시뮬레이션 분야 사업화 가능성을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. 또한 NC AI는 최근 현대로템과 컨소시엄을 구성해 국방과학연구소가 추진하는 피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템 연구개발(R&D) 사업에 참여했다. NC AI는 해당 사업에서 피지컬 AI의 핵심 요소인 월드모델 개발을 담당해 디지털 트윈을 구축한다. IT 기업들의 해당 움직임은 단순한 신사업 확대 차원을 넘어 방산 산업 구조 변화와 맞물려 있는 것으로 풀이된다. 기존 방산 산업이 전차와 전투기, 미사일 등 하드웨어 중심이었다면 최근에는 AI 기반 정보 분석과 의사결정 지원, 자율 무기체계, 전장 시뮬레이션 등 소프트웨어 경쟁력이 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 실제로 우크라이나 전쟁과 중동 지역 분쟁 등을 계기로 AI 활용 사례가 빠르게 늘고 있다. 방대한 전장 데이터를 실시간 분석하거나 무인체계 운영을 지원하고, 군사 정보 분석과 의사결정을 보조하는 AI 기술의 중요성이 높아지고 있는 것으로 평가된다. 특히 올해 초 미국이 군사 작전 과정에서 생성형 AI를 활용한 사실이 알려지면서 국방 분야에서 AI의 전략적 가치가 다시 한 번 주목받았다. 단순한 정보 검색을 넘어 군사 정보 분석과 상황 판단, 계획 수립 등 다양한 영역에서 AI 활용 가능성이 검증되고 있는 것이다. 다만 국방 AI 시장은 일반 기업용 AI 시장과는 성격이 다르다. 군사 정보와 작전 데이터는 국가 안보와 직결되는 만큼 해외 AI 모델 활용에 제약이 많다. 폐쇄망 환경에서 운영할 수 있는 자체 AI 모델과 인프라 확보가 필수적이라는 점에서 '소버린 국방 AI' 필요성이 커지고 있다. 국내에서도 군 전용 생성형 AI와 국방 특화 AI 플랫폼 구축 논의가 본격화되고 있다. 국방부와 방산업계는 군 내부 데이터를 활용한 독자 AI 체계 구축을 검토하고 있으며, 이를 위해 국내 기업들의 기술 참여도 확대될 것으로 전망된다. 업계에서는 국내 국방 AI 시장이 글로벌 경쟁국 대비 아직 초기 단계인 만큼 기업 간 경쟁보다는 협력 중심 구조로 발전할 가능성이 높다고 보고 있다. AI 모델과 클라우드, 시뮬레이션, 무인체계 등 각 기업이 보유한 강점을 결합하는 방식이 현실적이라는 분석이다. 이준호 하나증권 연구원은 보고서를 통해 "크래프톤-한화에어로스페이스, NC AI-현대로템에 이어 NAVER가 국방 AX 전담 조직을 신설하는 것으로 알려졌다"며 "소버린 국방 AI 모델 개발은 선택이 아닌 필수로 국내에서도 개발이 추진되는 과정에서 자체 LLM 모델 개발 역량을 보유한 NAVER, 게임 엔진을 비롯한 AI 역량을 내재화하던 크래프톤, NC가 사업에 참여하는 것은 자연스러운 흐름"이라고 말했다.
2026-06-02 17:03:50
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K-방산 수출 2막 연다… 2026년, '무기 판매' 넘어 '운용·정비·현지화' 경쟁
[이코노믹데일리] 한국 방산업계가 2026년을 기점으로 무기 체계 판매 중심 수출에서 벗어나 운용·정비(MRO)와 현지 생산을 포함한 장기 경쟁 국면에 진입하고 있다. 단순 계약 규모보다 장기 운용과 후속 지원을 통해 동맹국 군수 생태계에 얼마나 깊이 안착하느냐가 방산 수출의 성패를 가르는 기준으로 떠오르고 있다. 업계에서는 그동안의 단품 중심 수출을 '1단계', 운용·정비와 현지화 경쟁이 본격화되는 국면을 '2단계'로 구분한다. 지난 수년간 한국 방산업계는 대규모 무기 체계 수출을 통해 글로벌 시장에서 존재감을 빠르게 키웠다. 전차·자주포·미사일 등 주요 무기 체계가 연이어 수출되며 단기간에 수주 실적을 쌓았지만 2026년을 전후해 방산 수출의 성격 자체가 달라질 것이라는 시각이 힘을 얻고 있다. 무기 체계는 판매 이후 수십 년간 운용과 유지·보수가 필수적으로 뒤따른다. 이에 따라 초기 계약 규모보다 운용 안정성, 정비 체계, 부품 공급 능력이 무기 체계의 실제 가치와 추가 수익을 좌우하는 구조다. 이 같은 변화는 방산 수출 구조에서도 확인된다. 단품 납품 중심 계약은 일회성 매출 비중이 크지만 MRO와 현지 생산·조립 체계가 결합될 경우 장기 매출과 안정적인 현금 흐름으로 이어질 수 있다. 발주국 입장에서도 단순 구매보다 자국 내 운용 역량 확보와 군수 생태계 육성이 중요한 과제로 부상하고 있다. 특히 유럽과 중동, 아시아 일부 국가들은 무기 도입 과정에서 △현지 생산 비중 △기술 이전 △정비 역량 구축을 계약 조건으로 요구하는 사례를 늘리고 있다. 이에 따라 방산 수출은 단순 무기 거래를 넘어 산업·안보 협력 모델로 확장되는 양상이다. 국내 주요 방산 기업들도 이러한 흐름에 맞춰 전략을 재정비하고 있다. 한화에어로스페이스는 폴란드 K9에서 기술이전·추가 실행계약을 이어가며 단순 납품을 넘어 현지 운용·정비 체계까지 묶는 방향을 강화하고 있다. 천무(Homar-K) 역시 유도탄 공급 실행계약과 함께 WB그룹과의 현지 생산 협력을 공개하며 플랫폼 수출에서 탄약·부품, 정비·성능개량으로 이어지는 장기 지원 사슬을 전제로 한 사업 구조를 넓혔다. 현대로템은 폴란드 K2 전차 2차 계약에서 현지 생산과 정비·훈련 패키지가 포함되는 구조를 통해 완제품 납품 이후 유지·운용 단계까지 사업 범위를 확장하고 있다. 단순 전차 인도에 그치지 않고 현지 조립과 정비 역량 구축, 운용 인력 교육을 결합한 장기 협력 모델이 계약의 핵심 축으로 자리 잡고 있다는 평가다. LIG넥스원도 사우디아라비아와 이라크 등으로 방공체계 수출이 확대되면서 체계 특성상 장기간 운용을 전제로 한 후속 지원과 부품·정비 공급이 필수적으로 동반되는 구조가 부각되고 있다. 미사일·방공체계는 운용 소프트웨어와 요격체계 유지, 성능 개량 등이 지속적으로 요구되는 무기체계다. 초기 계약 이후에도 장기 운용 지원이 수익성과 직결되는 구조로 '판매 이후 경쟁'의 대표 사례로 꼽힌다. 한화시스템은 전차·자주포·방공체계에 적용되는 전투체계, 지휘통제(C4I), 레이더·센서 분야를 중심으로 무기 체계가 현지 군의 운용 환경에 안정적으로 통합·정착될 수 있도록 하는 역할을 맡고 있다. 플랫폼 수출 이후 현지 군의 지휘·통제 체계 연동, 소프트웨어 업그레이드, 운용 교육 및 기술 지원이 동반되면서 '판매 이후 운용 단계'에서의 장기 협력 비중이 확대되는 흐름이다. 이는 방산 수출 경쟁이 하드웨어 중심에서 체계 통합과 운용 안정성까지 포함하는 방향으로 확장되고 있음을 보여준다. 방산 수출의 무게 중심이 이동하면서 방산 기업의 역할도 달라지고 있다. 단순 제조·납품 기업이 아니라 운용·정비·교육·부품 공급까지 아우르는 종합 파트너로서의 역량이 요구되는 국면이다. 이는 곧 방산 기업이 발주국의 안보 전략과 산업 정책을 함께 고려해야 하는 위치에 섰다는 의미이기도 하다. 한화시스템 관계자는 "방산 수출 경쟁이 단순 무기 납품을 넘어 운용 안정성과 체계 통합 역량으로 옮겨가고 있다"며 "레이더와 지휘통제·통신 등 핵심 소프트웨어 역량을 바탕으로 무기 체계가 현지 군의 운용 환경에 안정적으로 정착할 수 있도록 지원하고 있다"고 말했다. 업계에서는 2026년을 한국 방산 수출 '2막'이 본격적으로 열리는 해로 평가한다. 계약 숫자와 수주 금액보다 운용·정비 체계와 현지화 전략이 얼마나 실질적으로 작동하느냐가 성패를 가를 것이라는 전망이다.
2026-01-04 08:03:00