국방 AI, 보안 도구는 있는데 체계가 없다

1) CVD·RMF 등 ‘전용 AI 반도체 아키텍처’ 필요성 부각 기존 범용 GPU 구조 한계 인식. 국방 환경에 최적화된 전용 구조 필요 CVD(Compute Vector/Domain 구조), RMF(Reduced Memory Footprint) 등 → 연산 효율·전력 효율·지연시간 최소화 중심 설계 강조 특히 전장 환경은 데이터센터와 달리 전력·공간·통신 제약 존재 → 경량화·최적화된 AI 반도체 요구됨 범용 칩이 아닌 임무 맞춤형 특화 반도체 구조로 전환 2) ‘엣지 AI + 저전력 구조’ 중심으로 국방 AI 방향 재설정 국방 AI는 클라우드 의존 불가. 현장(엣지)에서 바로 연산 필요 이에 따라 대규모 학습보다 → 소형·저전력·고효율 추론(inference) 구조가 핵심으로 부상 RMF 기반 메모리 사용 최소화, 데이터 이동 감소 등 → 실시간 대응 가능한 구조 설계 중요 즉 국방 AI는 → “대형 모델 경쟁”이 아니라 “현장 적용 가능한 효율성 경쟁”으로 이동 https://zdnet.co.kr/view/?no=20260319110023