10여개社 국방사업 입찰계획
스페이스X·오픈AI 등 참여
자율드론·AI 결합해 승부수
록히드마틴·레이시언·보잉
전통 방산기업 맞서 도전장
8500억弗 시장판도 변화 촉각
스페이스X·오픈AI 등 참여
자율드론·AI 결합해 승부수
록히드마틴·레이시언·보잉
전통 방산기업 맞서 도전장
8500억弗 시장판도 변화 촉각
<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다> |
미국의 인공지능(AI) 기반 방산업체 팰런티어테크놀로지와 안두릴이 스페이스X·오픈AI 등 기술기업과 손잡고 방산 컨소시엄을 추진한다. 이러한 스타트업 중심의 방산 컨소시엄이 탄생하면 록히드마틴 등 전통적 방산업체가 과점해온 미 국방산업이 재편될 것이라는 분석이 나온다.
22일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT) 보도에 따르면 미 방산업체 팰런티어와 안두릴이 AI 스타트업 10여 곳과 컨소시엄을 구성하는 방안을 논의 중이다. 이르면 내년 1월 컨소시엄을 발표한다는 계획이다.
컨소시엄에는 일론 머스크의 우주기업 스페이스X와 챗GPT 개발사 오픈AI, 자율해상선박(ASV) 제조업체 서로닉, AI 데이터업체 스케일AI 등이 포함될 전망이다. 컨소시엄 관계자는 FT에 “새로운 세대의 방위산업체가 되기 위해 협력하고 있다”고 설명했다.
해당 컨소시엄은 실리콘밸리의 기술기업들이 국방부에 첨단 무기와 방어 시스템을 보다 효율적으로 공급하기 위한 레버리지 역할을 한다는 방침이다. 이에 록히드마틴 등 전통의 방산업체가 과점해온 미 국방산업 분야에서 경쟁이 심화할 것으로 기대된다.
미 방산업계는 오랜 과점체제로 경쟁과 혁신이 부족하다는 비판을 받아왔다. 현재 미 방산시장은 록히드마틴·보잉·레이시언·노스럽 그러먼·제너럴 다이내믹스 등 5대 방산기업이 과점하고 있다. 대형 방위산업체들이 국방부와 장기 계약을 맺고 안정적으로 탱크, 전투기, 전함 등을 생산해 공급하는 방식이다. 내년 미 국방부 예산은 8500억달러(약 1232조원)에 달한다.
반면 컨소시엄 참여를 고려하고 있는 실리콘밸리 기술기업들은 현대전에 유용한 작고 저렴한 자율형 무기 개발에 집중하고 있다. 컨소시엄을 통해 국방부의 기술 과제를 선제적으로 해결하고 군의 소프트웨어 기반을 강화한다는 포부다.
특히 도널드 트럼프 미국 대통령 당선인이 국가 안보, 국경 감시, 우주 탐사 등을 최우선 국정 과제로 내세우면서 방산 스타트업이 더욱 힘을 받을 전망이다.
컨소시엄에 참여할 것으로 기대되는 일부 기업은 이미 상호 연계를 통해 협력하기로 합의했다고 FT는 익명의 소식통을 인용해 전했다. 일례로 안두릴은 이달 초 팰런티어, 오픈AI와 연달아 파트너십을 체결했다.
안두릴은 2017년 설립된 방산 스타트업으로 AI 기반 감시 시스템 및 자율 드론을 개발하는 업체다. 국경 자율 감시 시스템인 센트리 타워와 지능형 탐지 솔루션 레티스 등을 개발해 미국 국토안보부와 협력하고 있다. 드론, 레이더, 카메라 등 하드웨어 기반의 센서를 이용해 실시간 상황 인식 기능을 제공하며 국방 데이터를 실시간으로 시각화하는 점이 강점이다.
팰런티어는 이달 초 자사 AI 훈련에 안두릴의 국방 데이터를 사용하는 내용의 파트너십을 체결했다.
오픈AI도 이달 초 안두릴과 파트너십을 체결하고 자율 드론 방어 시스템에 AI 기술을 제공하기로 했다. 양 사는 이 같은 파트너십을 활용해 드론과 같은 공중 위협 대응 관련 정부 계약을 수주할 방침이다.
러시아·우크라이나 전쟁, 이스라엘·헤즈볼라 전쟁으로 군사 목적의 첨단 AI 기술 개발의 중요성이 두드러지고 있다. 이와 더불어 미·중 지정학 갈등도 고조되면서 AI 방산업체에 자금이 쏠리고 있다. 팰런티어 주가는 최근 6개월 새 3배 이상 폭등했다. 팰런티어의 시가총액은 1834억달러로 록히드마틴(1159억달러)을 크게 웃돌고 있다. 안두릴은 올해 들어 140억달러의 기업가치를 평가받았다.
AI 기반 무기 혁신이 주목을 받으면서 오픈AI 등 실리콘밸리의 중량감 있는 AI 스타트업이 방산 분야에 뛰어들고 있다는 분석이 나온다.
[ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지]
이 기사의 카테고리는 언론사의 분류를 따릅니다.
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.