정부가 2030년까지 기업가치 1조원 이상의 신안보 유니콘 5곳과 매출 1000억원 이상의 혁신기업 50곳을 육성하는 K-팔란티어 구상을 내놨다. 향후 5년간 정책·민간 자금을 합쳐 최대 10조원 규모의 투자 재원을 조성하고, 국방 데이터를 민간에 개방해 혁신기업의 기술을 군에서 시험하고 구매하는 경로를 넓힐 계획이다.
팔란티어의 경쟁력은 거대언어모델(LLM) 하나보다 분산된 데이터를 연결하고 권한을 통제해 실제 의사결정에 쓰도록 만드는 운영체계에 있다. 한국형 전략도 범용 모델 성능 경쟁에만 집중하기보다 국방·제조·물류·공공 데이터가 업무와 작전에 연결되는 구조를 만드는 데 초점을 맞출 필요가 있다.
한국은 반도체와 자동차, 조선, 배터리 등에서 생산·설계·품질 데이터를 축적했지만 부서와 계열사, 공장, 협력업체별 시스템이 달라 활용이 쉽지 않다. 생성형 AI를 도입하기 전에 데이터 형식과 접근 권한, 책임 체계를 정비하지 않으면 모델이 실제 현장 상황을 반영하기 어렵다. 국방 데이터도 보안 등급과 활용 범위를 명확히 나눠야 민간기업의 기술 검증에 쓸 수 있다.
| 정책 항목 | 정부 목표·과제 |
|---|---|
| 유니콘 목표 | 2030년까지 기업가치 1조원 이상 5곳 |
| 혁신기업 목표 | 매출 1000억원 이상 50곳 |
| 투자 재원 | 향후 5년간 최대 10조원 |
| 시장 조성 | 국방 데이터 개방·군 시험·신속 구매 |
| 핵심 한계 | 데이터 보안·권한 통제·책임 기록 |
정부 지원은 연구개발비 지급에 그치지 않고 공공 구매와 수출 금융을 연결해야 한다. 신안보 기업은 초기 매출이 작고 기술 공개가 제한되기 때문에 재무 실적뿐 아니라 데이터 통합 능력과 정부 수요, 해외 확장 가능성을 함께 평가해야 한다. 여러 기업이 국방·공공 문제를 놓고 경쟁할 수 있는 시장을 만드는 것도 특정 기업을 한국판 팔란티어로 지정하는 것보다 중요하다.
데이터 오용과 권력 집중은 동시에 관리해야 할 한계다. 누가 어떤 데이터에 접근했는지 기록하고 AI의 권고와 인간의 결정을 구분하며 민감 정보를 분리하는 설계가 필요하다. K-팔란티어의 성패는 10조원이라는 투자 규모보다 정부가 안전한 데이터 개방과 신속 구매, 책임 있는 감독을 함께 구현할 수 있는지에 달려 있다.
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