국방부 소프트웨어 조달 전략의 자체 개발 전환과 인공지능 활용

주장국방부는 기존의 상용 소프트웨어 우선 구매 정책에서 벗어나 인공지능 도구를 활용한 내부 개발 중심으로 전략을 전환해야 합니다. 상용 제품의 라이선스 비용과 데이터 권한 제한이라는 한계를 극복하기 위해 자체 개발 역량을 강화하는 작업이 필수적입니다.

팩트미국 국방부 장관은 2025년 11월 전장에서의 신속한 능력 확보를 위해 상용 솔루션을 우선 도입하는 획득 개혁안을 발표했습니다. 해당 정책은 개발의 불확실성을 방지하고 즉시 사용 가능한 기술을 도입하는 목표를 설정했습니다.

교차검증상용 제품 우선 도입 전략은 개발 기간을 단축한다는 장점이 있으나, 고가의 라이선스 비용과 소프트웨어 데이터 권한에 대한 제약이라는 명확한 한계가 존재합니다. 기술 환경이 급변함에 따라 이러한 비용 효율성은 재평가가 필요합니다.

팩트자체 개발 역량 강화의 가능성은 제이콥 그린 육군 최고정보책임자실의 파일럿 프로그램에서 확인됩니다. 해당 프로젝트는 에이전트형 인공지능을 활용해 약 6만 페이지 분량의 법률 및 정책 데이터를 처리하는 시스템을 구축했습니다.

팩트시스템 구축에는 총 9,500줄의 코드가 사용되었습니다. 기존 방식대로라면 6,000시간에서 7,000시간의 엔지니어링 작업이 필요했습니다. 이는 비용으로 환산할 경우 84만 달러에서 120만 달러에 달하는 규모입니다.

팩트실제 프로젝트 수행에는 20시간 미만의 시간과 약 1,700달러의 인공지능 모델 추론 비용만 소요되었습니다. 이는 인공지능 도구가 소프트웨어 개발 생산성을 비약적으로 향상시킨다는 사실을 증명합니다.

주장국방부는 인공지능 모델 자체를 개발하기보다 상용 인공지능 모델과 인프라에 대한 접근권을 구매하는 방식으로 자원을 집중해야 합니다. 이를 통해 부서 전체의 비용을 절감하고 공통의 개발 환경을 구축할 수 있습니다.

팩트2026년 1분기에만 상위 인공지능 기업들이 조달한 벤처 자금은 1,780억 달러에 이릅니다. 이는 미국 국방부가 2027 회계연도에 인공지능 및 합동 전영역 지휘통제(CJADC2)를 위해 요청한 예산 585억 달러의 3배가 넘는 규모입니다.

교차검증개별 프로그램 사무국이 파편화된 방식으로 인프라를 조달할 경우 관리 비용과 규정 준수 부담이 중복되는 문제가 발생합니다. 국방부 차원의 통합 조달은 이러한 비효율을 줄이고 조직 전체의 개발 기반을 표준화합니다.

주장국방부의 소프트웨어 조달 전략은 이제 기술적 자립과 비용 효율성을 동시에 달성하는 방향으로 나아가야 합니다. 인공지능 도구의 도입은 국방 소프트웨어 생태계의 패러다임을 바꿀 핵심 동력이 됩니다.

주장앞으로 국방부는 상용 기술의 장점을 흡수하면서도 내부 개발의 유연성을 확보하는 하이브리드 모델을 지향해야 합니다. 이는 급변하는 안보 환경에서 기술 우위를 점하기 위한 필수적인 선택입니다.

출처War on the Rocks의 제이콥 그린 기고문(2026년 7월 20일)을 교차 검증했습니다.