Shield AI의 Hivemind

1. 서론: 지능형 시스템을 통한 전장의 재정의

현대 전장은 데이터의 폭증, 의사결정 속도의 가속화, 그리고 전자전과 같은 비대칭 위협의 증대로 인해 그 복잡성이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 환경에서 인간의 인지적 한계를 극복하고 전술적 우위를 확보하기 위한 핵심 열쇠는 인공지능(AI)과 자율 시스템의 도입에 있다. 바로 이 지점에서 Shield AI와 그들의 핵심 기술인 Hivemind가 등장한다. Shield AI는 단순한 방산 기술 기업을 넘어, 전장의 근본적인 패러다임을 바꾸려는 명확한 비전과 철학을 가진 조직이다.

1.1 Shield AI의 기원과 철학

Shield AI의 설립 배경은 기술적 호기심이 아닌, 전장에서의 절박한 필요성에서 출발했다.1 공동창립자이자 전직 네이비 씰(Navy SEAL) 대원이었던 브랜든 증(Brandon Tseng)은 아프가니스탄에서의 전투 임무 중, 적대적인 건물에 대한 사전 정보 부족으로 인해 부대원들이 치명적인 위험에 노출되는 상황을 직접 겪었다.1 그는 이 경험을 통해 ’만약 지능을 가진 드론이 먼저 진입하여 내부를 정찰할 수 있었다면 인명 손실을 막을 수 있었을 것’이라는 확신을 갖게 되었다. 이 절실함이 바로 “지능형 시스템으로 군인과 민간인을 보호한다“는 Shield AI의 확고한 사명으로 구체화되었다.2 이는 단순한 기업 슬로건을 넘어, 회사의 모든 기술 개발과 전략적 결정의 근간을 이루는 핵심 DNA이다.

1.2 Hivemind의 비전 - ‘모든 항공기를 위한 탑건(Top Gun for Every Aircraft)’

Hivemind는 특정 드론을 위한 자율 비행 소프트웨어라는 개념을 뛰어넘는다. Shield AI는 Hivemind를 기종이나 임무에 구애받지 않고 어떠한 항공기에도 탑재될 수 있는 범용 ’AI 파일럿’으로 정의한다.3 이는 마치 최고의 전투기 조종사인 ’탑건’의 판단력과 기량을 모든 항공 자산에 부여하겠다는 야심 찬 비전이다. 이 접근법은 하드웨어 플랫폼이 중심이었던 전통적인 국방 산업의 패러다임을 근본적으로 뒤흔든다. 특정 플랫폼에 종속되지 않는 소프트웨어 스택으로서 Hivemind는 기존의 유인 전투기부터 최신 무인기, 나아가 미래의 잠수함이나 위성에 이르기까지 모든 군사 자산에 지능을 부여하여 그 가치와 생존성을 극대화할 수 있는 잠재력을 지닌다. 이는 소프트웨어, 특히 AI가 미래 국방력의 핵심이 될 것이라는 전략적 통찰을 담고 있다.3

1.3 보고서의 구조

본 보고서는 Shield AI의 Hivemind를 다각적이고 심층적으로 분석하는 것을 목표로 한다. 먼저 제1부에서는 Hivemind 아키텍처를 해부하여, EdgeOS, Pilot, Forge, Commander라는 네 가지 핵심 구성 요소가 어떻게 유기적으로 결합하여 하나의 강력한 자율성 생태계를 구축하는지 살펴본다. 제2부에서는 Hivemind를 구동하는 핵심 AI 기술, 특히 GPS가 거부된 환경에서의 항법을 가능하게 하는 SLAM, 지능적 기동을 생성하는 경로 및 궤적 계획, 그리고 동적인 전술 환경에 대응하기 위한 강화학습의 원리를 기술적으로 분석한다. 제3부에서는 이러한 기술이 실제 어떻게 구현되는지 V-BAT 플랫폼과 ’V-BAT Teams’라는 군집 지능 기술을 통해 실증적으로 탐구하고, 이것이 갖는 군사적 함의를 논한다. 마지막으로 제4부에서는 Hivemind를 더 넓은 전략적 지형도 위에 놓고, 미 국방부의 미래 전장 구상과의 연계성, 그리고 Anduril Industries와 같은 경쟁사와의 기술 철학 비교를 통해 미래 전망을 제시한다.

2. Hivemind 아키텍처 해부

Hivemind는 단일 소프트웨어가 아닌, 자율 시스템의 개발, 테스트, 배포, 운용에 이르는 전 과정을 지원하는 포괄적인 생태계이다. 이 생태계의 중심에는 ’Hivemind Enterprise’라는 모듈형 자율성 플랫폼이 자리 잡고 있으며, 이는 네 가지 핵심 구성 요소의 정교한 결합을 통해 구현된다.

2.1 Hivemind Enterprise 생태계: 모듈형 자율성의 구현

Hivemind Enterprise는 고객이 자신의 항공기 플랫폼에 직접 통합하여 자율성을 구현할 수 있도록 설계된 패키지형 자율성 스택(packaged autonomy stack)이다.3 이는 Shield AI의 핵심적인 ‘제품으로서의 자율성(Autonomy as a Product)’ 전략을 보여준다. 이 플랫폼은 단순히 완성된 자율 비행 기능을 제공하는 것을 넘어, 고객사의 개발팀이 스스로 자율성을 개발하고 발전시킬 수 있는 강력한 도구 모음을 제공한다. 이를 통해 “수년이 걸릴 개발을 수주로, 수개월이 걸릴 개발을 수일로” 단축시키고, 소규모의 개발팀이 막대한 영향력을 발휘할 수 있도록 하는 ’개발자 증강(developer hyper-enablement)’을 목표로 한다.4

이러한 혁신적인 개발 환경은 EdgeOS, Pilot, Forge, Commander라는 네 가지 핵심 구성 요소의 유기적인 상호작용을 통해 실현된다.3 EdgeOS는 자율 기체가 작동하는 안정적인 기반(운영체제)을 제공하고, Pilot은 사전 구축된 지능적 행동(의사결정 엔진)을 제공하며, Forge는 이들을 특정 임무에 맞게 훈련하고 검증하는 환경(개발/훈련 환경)을, Commander는 최종적으로 운용자가 자율 기체와 상호작용하고 기존 지휘통제 시스템에 통합하는 창구(통합/관제 인터페이스) 역할을 수행한다. 이 네 가지 모듈은 각각 독립적인 기능을 수행하면서도 서로 긴밀하게 연결되어, 완전한 자율성 개발 및 운용 라이프사이클을 지원한다.

이러한 모듈형 아키텍처는 기술적 우수성을 넘어 Shield AI의 핵심적인 비즈니스 및 시장 확장 전략을 가능하게 하는 기반이 된다. Hivemind가 ’Hivemind Enterprise’와 ’Hivemind Solutions’라는 두 가지 방식으로 제공될 수 있는 것은 바로 이 모듈성 덕분이다.3 록히드마틴과 같은 대형 방산 기업은 자신들의 정교한 시스템에 Hivemind의 특정 기능 모듈(예: Pilot의 공중전 능력)만을 통합하기를 원할 수 있다. 반면, 새로운 무인기 시스템을 개발하는 스타트업은 전체 Enterprise 스택을 라이선스하여 개발 기간을 획기적으로 단축하고 시장에 빠르게 진입하고자 할 것이다. 이처럼 모듈성은 기술적 종속(lock-in)을 피하면서 다양한 파트너십을 유연하게 확장하고, 각기 다른 고객의 요구사항에 맞춤형으로 대응할 수 있게 하는 핵심적인 전략적 자산이다. 즉, Hivemind의 기술 아키텍처는 그 자체로 비즈니스 모델을 정의하고 시장에서의 확장성을 부여하는 강력한 동력으로 작용한다.

2.2 EdgeOS: 강인한 엣지 컴퓨팅의 기반

EdgeOS는 자율 기체의 가장 기본적인 운영체제이자 신경계에 해당한다. 이는 GPS와 통신이 두절된(Denied, Disrupted, Intermittent, and Limited - DDIL) 극한의 환경에서도 모든 자율 기능이 실시간으로 안정적으로 실행될 수 있도록 보장하는 런타임 환경(run-time environment)이다.3 엣지(edge)에 배포된다는 것은 모든 연산이 기체 내부에서, 외부 서버와의 연결 없이 독립적으로 수행됨을 의미한다. 이는 전장에서 통신이 끊기는 순간에도 기체가 스스로 판단하고 임무를 계속 수행할 수 있는 강인함(resilience)의 근간이 된다. EdgeOS는 낮은 지연 시간(low-latency)을 보장하여 급변하는 상황에 대한 빠른 반응을 가능하게 하고, 다양한 종류의 컴퓨팅 하드웨어에 이식될 수 있는 확장성을 갖추고 있다.4 최근에는 AWS(Amazon Web Services)와의 협력을 통해, 클라우드에서 개발 및 테스트된 자율성 소프트웨어를 대규모 기체 플릿에 효율적으로 배포하고 업데이트하는 아키텍처를 시연함으로써 그 확장성과 관리 용이성을 입증했다.8

2.3 Pilot: 사전 구축된 자율성 카탈로그

Pilot은 Hivemind의 ’두뇌’에서 실질적인 의사결정을 담당하는 엔진이다. Shield AI가 지난 10년간 축적해 온 자율 비행의 핵심 기술들이 ‘카탈로그’ 형태로 사전 구축되어 제공된다.4 이 카탈로그에는 GPS 없이 자신의 위치와 자세를 추정하는 ‘상태 추정(state estimation)’, 주변 환경의 3D 지도를 생성하는 ‘매핑(mapping)’, 여러 기체가 협력하여 임무를 수행하는 ‘다중 에이전트 협응(multi-agent teaming)’, 그리고 장애물을 피해 목표 지점까지 최적의 경로를 생성하는 ‘모션 계획(motion planning)’ 등 필수적인 자율 기능들이 포함되어 있다.4 개발자들은 이러한 검증된 기능들을 레고 블록처럼 조합하여 기초적인 자율성 문제를 처음부터 해결할 필요 없이, 곧바로 고차원적인 임무 로직 개발에 집중할 수 있다. 특히, Pilot은 강화학습(Reinforcement Learning)을 통해 훈련된 복잡한 전술적 행동 모델을 불러와 실제 임무에 적용할 수 있는 통합 인터페이스를 제공한다.9

2.4 Forge: 자율성 모델의 대장간

Forge는 AI 파일럿을 ‘만들고, 시험하고, 단련하는’ 가상의 훈련장이자 자율성 공장(autonomy factory)이다.3 이곳에서 EdgeOS와 Pilot의 기능들이 결합되어 특정 기체와 임무에 최적화된 형태로 조정되고 검증된다. Forge의 핵심은 고충실도 시뮬레이션(high-fidelity simulation) 환경이다. 개발자들은 이 환경 속에서 실제 기체를 비행시키지 않고도 수천, 수만 번의 가상 임무를 수행하며 AI 알고리즘의 성능을 테스트하고 개선할 수 있다.10 이는 개발 비용과 시간을 획기적으로 절감할 뿐만 아니라, 실제 비행에서는 시도하기 어려운 위험한 시나리오(예: 적 미사일 회피)에 대한 테스트를 가능하게 한다. 특히, 인간 조종사와의 모의 공중전(dogfighting)과 같은 복잡하고 동적인 전술 기동을 학습시키기 위한 강화학습 모델의 훈련이 바로 이 Forge 환경에서 이루어진다.3

2.5 Commander: 인간-기계 통합의 교량

Commander는 고도로 자율화된 Hivemind 시스템과 인간 운용자, 그리고 상위의 지휘통제(Command and Control, C2) 체계를 연결하는 핵심적인 인터페이스 역할을 한다.3 Hivemind 기반 기체는 완전 자율적으로 임무를 수행할 수 있지만, 최종적인 통제 권한과 전략적 의사결정은 인간의 몫으로 남는다. Commander는 운용자가 임무를 계획하고, 자율 기체에게 임무 목표를 하달하며, 임무 수행 과정을 실시간으로 모니터링할 수 있는 직관적인 도구를 제공한다. 이는 인간이 상황을 감독하다가(human-on-the-loop) 필요시 직접 개입(human-in-the-loop)할 수 있는 유연한 운용을 보장한다. 또한, Commander는 백엔드 번역 서비스를 통해 Hivemind 시스템이 JADC2(합동 전영역 지휘통제)와 같은 국방부의 표준 C2 아키텍처와 원활하게 데이터를 교환하고 통합될 수 있도록 하는 교량 역할을 수행한다.4 이를 통해 자율 시스템에 대한 ’보정된 신뢰(calibrated trust)’를 구축하고, 인간과 기계가 하나의 팀으로 시너지를 창출하는 기반을 마련한다.6

<표 1> Hivemind Enterprise 구성 요소별 기능 비교

3. Hivemind를 구동하는 핵심 AI 기술

Hivemind의 뛰어난 자율성은 개별적인 AI 기술들의 단순한 집합이 아니라, ‘인식(Perception)’, ‘인지(Cognition)’, ’행동(Action)’이라는 로봇 공학의 기본 프레임워크 안에서 여러 핵심 기술들이 유기적으로 통합되어 시너지를 창출한 결과물이다. SLAM 기술이 제공하는 정확한 ’세계 모델(인식)’이 없다면 경로 계획(인지)은 무의미하며, 신뢰할 수 있는 경로 계획 없이는 강화학습으로 학습된 전술적 행동(인지)이 제대로 실행될 수 없다. 그리고 이 모든 인지적 판단은 정교한 제어(행동) 알고리즘을 통해 물리적 움직임으로 변환된다. Hivemind의 진정한 경쟁력은 이 전체 루프를 높은 수준으로, 그리고 어떠한 전장 환경에서도 끊어지지 않도록 강인하게 구현했다는 데 있다.

3.1 GPS 거부 환경에서의 항법: SLAM의 원리와 적용

자율 비행의 가장 기본적이면서도 어려운 과제는 ’내가 지금 어디에 있는가’를 아는 것이다. GPS 신호가 풍부한 야외 환경에서는 이 문제가 비교적 간단하지만, 실내, 지하, 혹은 적의 전자전 공격으로 GPS 신호가 교란되는 전장에서는 심각한 난제로 부상한다. 관성측정장치(IMU)와 같은 센서만으로는 시간이 지남에 따라 오차가 누적되어 결국 자신의 위치를 완전히 잃어버리는 ‘위치 추정 드리프트(position estimation drift)’ 현상이 발생하기 때문이다.13

Hivemind는 이 문제를 해결하기 위해 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping, 동시적 위치추정 및 지도작성) 기술을 핵심적으로 사용한다.13 SLAM의 원리는 간단하다. 기체는 카메라, LiDAR와 같은 센서를 이용해 주변 환경의 벽, 모서리, 가구 등 고유한 특징점(feature)들을 인식하여 실시간으로 3차원 지도를 생성하고(Mapping), 동시에 그 지도 안에서 특징점들과의 상대적 거리를 계산하여 자신의 위치를 추정한다(Localization).14 이 과정은 마치 사람이 낯선 방에 들어가 주변의 사물들을 기준으로 자신의 위치를 파악하는 것과 유사하다. SLAM의 가장 강력한 점은 이전에 방문했던 장소를 다시 인식했을 때(loop closure), 그동안 누적되었던 위치 오차를 한 번에 보정하여 장기적인 항법 정확도를 유지할 수 있다는 것이다.13

Shield AI의 Nova 드론은 여기서 한 걸음 더 나아가, 카메라, LiDAR, 음향 센서, IMU 등 십여 개에 달하는 다양한 센서에서 들어오는 정보를 실시간으로 융합(sensor fusion)한다.15 예를 들어, 어두운 환경에서는 카메라의 정보 가중치를 낮추고 LiDAR의 가중치를 높이며, 유리나 거울과 같이 LiDAR를 교란시키는 물체 앞에서는 음향 센서의 정보를 활용하는 식이다. 이러한 정교한 센서 퓨전 알고리즘을 통해 특정 센서의 약점을 상호 보완하고, 어떠한 악조건 속에서도 강인하고 신뢰성 높은 상태 추정을 달성한다.

이러한 상태 추정 과정은 수학적으로 칼만 필터(Kalman Filter)와 같은 베이즈 필터 기반의 최적화 프레임워크를 통해 구현된다. 시스템은 이전 상태를 기반으로 현재 상태를 예측하고(Prediction), 센서 측정값을 통해 예측을 보정하는(Update) 과정을 반복한다.

• 예측(Prediction) 단계: 현재 상태 추정치\hat{x}_{k-1|k-1}와 제어 입력(uk)을 이용해 다음 시점의 상태\hat{x}_{k|k-1}를 예측한다.
  \hat{x}_{k|k-1} = F_k \hat{x}_{k-1|k-1} + B_k u_k

P_{k|k-1} = F_k P_{k-1|k-1} F_k^T + Q_k

• 업데이트(Update) 단계: 실제 센서 측정값(z_k​)과 예측된 측정값의 차이를 이용해 칼만 이득(K_k​)을 계산하고, 이를 통해 상태 추정치를 보정한다.
  K_k = P_{k|k-1} H_k^T (H_k P_{k|k-1} H_k^T + R_k)^{-1}

\hat{x}_{k|k} = \hat{x}_{k|k-1} + K_k (z_k - H_k \hat{x}_{k|k-1})

P_{k|k} = (I - K_k H_k) P_{k|k-1}

3.2 지능적 기동의 생성: 경로 및 궤적 계획

자신의 위치를 정확히 파악했다면, 다음 과제는 ’어디로, 어떻게 갈 것인가’를 결정하는 것이다. Hivemind는 이 문제를 ’경로 계획(Path Planning)’과 ’궤적 계획(Trajectory Planning)’이라는 두 개의 계층적 문제로 나누어 해결한다.16

로보틱스에서 ’경로(Path)’는 출발점에서 목적지까지 이어지는, 시간 개념이 없는 순수한 기하학적 선을 의미한다.16 반면, ’궤적(Trajectory)’은 그 경로를 따라 이동할 때 각 시점에서의 정확한 위치, 속도, 가속도까지 모두 정의된 시간의 함수(a function of time)이다.16 예를 들어, “서울에서 부산까지 경부고속도로를 따라간다“는 것은 경로 계획이고, “오후 2시 15분에는 대전 IC를 시속 100km로 통과한다“는 것은 궤적 계획의 일부다.

Hivemind는 먼저 SLAM을 통해 생성된 넓은 범위의 전역 지도(global map) 상에서 장애물을 피하며 목표 지점까지 도달할 수 있는 거시적인 ’경로’를 계획한다.16 그 후, 기체 주변의 상세한 지역 지도(local map)를 바탕으로, 계획된 경로를 따라가기 위한 단기적이고 구체적인 ’궤적’을 실시간으로 생성하고 수정한다. 이 궤적 생성 과정은 단순히 충돌을 피하는 것을 넘어, ‘안전성(safety)’, ‘비행의 부드러움(smoothness)’, ‘임무 효율성(exploration speed)’ 등 여러 상충하는 목표들을 동시에 최적화하는 복잡한 수학적 문제(optimization problem)로 정의된다.16 이를 통해 Hivemind는 주변 환경과 임무 상황에 맞춰 가장 지능적이고 효율적인 기동을 실시간으로 생성해낸다.

3.3 동적 환경에서의 전략 학습: 강화학습의 역할

정적인 장애물을 피하는 것을 넘어, 적기의 움직임에 대응하여 공중전을 펼치거나 다수의 적 위협에 동시 대응하는 것과 같은 고도로 동적인 임무는 미리 프로그래밍된 규칙 기반 시스템으로는 한계가 명확하다. 상대방의 행동에 따라 최적의 수가 계속해서 변하기 때문이다. Hivemind는 이러한 복잡한 전술적 의사결정 문제를 해결하기 위해 강화학습(Reinforcement Learning, RL)을 도입했다.3

강화학습의 핵심은 AI 파일럿(에이전트)이 Forge와 같은 시뮬레이션 환경 내에서 수없이 많은 가상 임무를 수행하며 시행착오를 겪는 것이다.3 AI 파일럿은 특정 행동을 취했을 때 긍정적인 결과(예: 적기 격추)가 나오면 ’보상(reward)’을 받고, 부정적인 결과(예: 피격)가 나오면 ’벌점(penalty)’을 받는다. 이 과정을 수백만, 수억 번 반복하면서, AI는 누적 보상을 최대화하는 최적의 행동 패턴, 즉 ’정책(policy)’을 스스로 학습하게 된다.3 이는 인간 조종사가 수많은 비행 훈련을 통해 경험과 직관을 쌓는 과정과 유사하며, Hivemind가 ’승리 전략을 발견하고, 학습하며, 실행’할 수 있게 하는 핵심 원리이다.3

이러한 접근법의 잠재력을 일찍이 간파한 Shield AI는 2021년, 미 방위고등연구계획국(DARPA)이 주최한 AlphaDogfight Trials에서 베테랑 F-16 조종사를 상대로 5대 0의 압승을 거둔 AI를 개발한 Heron Systems를 인수했다.1 이는 단순한 기업 인수를 넘어, 세계 최고 수준의 공중전 강화학습 기술을 Hivemind에 직접 내재화하여 AI 파일럿의 전술적 능력을 비약적으로 향상시키기 위한 결정적인 전략적 행보였다.

강화학습의 목표는 벨만 최적 방정식(Bellman Optimality Equation)으로 수학적으로 표현될 수 있다. 이 방정식은 현재 상태(s)에서 최적의 행동(a)을 취했을 때 얻을 수 있는 미래 보상의 총합(최적 상태 가치 함수, V^∗(s))을 재귀적으로 정의한다. AI는 이 가치를 최대화하는 정책을 찾는 것을 목표로 학습한다.
V^*(s) = \max_a \mathbb{E}[R_{t+1} + \gamma V^*(s') | S_t = s, A_t = a]

V^*(s) = \max_a \sum_{s', r} p(s', r | s, a) [r + \gamma V^*(s')]

여기서 R_{t+1}은 다음 시점의 보상, \gamma는 미래 보상에 대한 할인율(discount factor)을 의미한다.

4. Hivemind의 실증: V-BAT과 군집 지능

Hivemind의 진정한 가치는 이론이나 시뮬레이션에 머무르지 않고, 실제 전장에서 그 능력을 입증했다는 데 있다. 그 대표적인 사례가 바로 V-BAT 무인항공기 시스템(UAS)과 이를 기반으로 한 군집 지능 기술 ’V-BAT Teams’이다.

4.1 V-BAT 플랫폼 분석: 전술적 유연성과 생존성

V-BAT(MQ-35A)은 Shield AI가 Martin UAV를 인수하며 확보한 Group 3 등급의 전술 UAS이다.1 V-BAT의 가장 큰 특징은 덕티드 팬(ducted-fan)을 이용한 수직이착륙(VTOL) 능력이다.19 이 혁신적인 설계 덕분에 V-BAT은 별도의 활주로나 발사/회수 장비 없이, 가로세로 12피트(약 3.7m)의 좁은 공간만 있으면 어디서든 이착륙이 가능하다.18 이는 구축함의 비좁은 헬리패드, 정글 속 작은 공터, 심지어 도심의 건물 옥상 등 기존 고정익 드론이 접근할 수 없었던 다양한 환경에서의 운용을 가능하게 하여 전술적 유연성을 극대화한다.

V-BAT의 진가는 혹독한 실전 환경에서 증명되었다. 우크라이나 전장에 투입된 V-BAT은 러시아군의 강력한 전자전(Electronic Warfare, EW) 공격으로 다른 드론들이 무력화되는 상황에서도 임무를 완수하며 뛰어난 생존성과 강인함을 입증했다.18 이는 Hivemind의 GPS 거부 항법 및 통신 두절 대응 능력이 실험실 수준을 넘어, 세계에서 가장 치열한 전자전 환경 중 하나에서 실질적으로 유효함을 보여주는 강력한 증거다. 또한, 최대 13시간 이상의 긴 체공 시간과 40파운드(약 18kg)에 달하는 탑재량은 동급 UAS 대비 월등한 성능을 자랑하며, 지속적인 감시정찰(ISR) 및 타겟팅 임무 수행에 최적화되어 있다.20

V-BAT의 성공은 단순히 뛰어난 소프트웨어(Hivemind)나 하드웨어(V-BAT) 하나만으로 이루어진 것이 아니다. 이는 Hivemind의 능력을 전장에서 극대화할 수 있도록 설계된 V-BAT 플랫폼과의 전략적 결합의 결과물이다. 이 둘은 서로의 가치를 증폭시키는 공진화(co-evolution) 관계에 있다. V-BAT의 VTOL 기능은 Hivemind 군집이 비정규적인 장소에서 분산 운용될 수 있게 하고, 긴 체공 시간은 Hivemind가 광범위한 지역을 지속적으로 감시하는 임무를 수행할 수 있게 한다. 또한, V-BAT의 전자전 내성은 Hivemind의 GPS 거부 항법 능력이 실제로 빛을 발할 수 있는 작전 환경을 보장한다. 반대로, Hivemind의 자율성은 V-BAT의 가치를 극대화한다. 단일 V-BAT은 훌륭한 정찰 자산이지만, Hivemind로 연결된 V-BAT ’팀’은 단순한 전술 자산을 넘어 전략적 임무 수행이 가능한 유기적 전투 단위로 격상된다. Shield AI가 Martin UAV를 인수한 것은 단순히 제품 라인업을 추가한 것이 아니라, 자신들의 핵심 역량인 AI 소프트웨어를 가장 효과적으로 실증하고 전개할 수 있는 ’최적의 그릇’을 확보한, 매우 통찰력 있는 전략적 결정이었다.

4.2 V-BAT Teams: 지능형 군집 운용의 구현

’V-BAT Teams’는 Hivemind의 능력을 한 차원 끌어올린 지능형 군집 운용 기술이다. 이는 단 한 명의 운용자가 최소 4대 이상의 V-BAT으로 구성된 편대를 지휘하여, 각 드론이 중앙 통제 없이 자율적으로 상호 협력하며 복잡한 임무를 수행하는 개념이다.1

이 기능의 기술적 핵심은 V-BAT의 모듈형 탑재 공간에 장착되는 NVIDIA GPU 기반의 고성능 컴퓨팅 모듈이다.22 이 강력한 엣지 컴퓨팅 파워 위에서 Hivemind AI 파일럿이 실행됨으로써, 각 V-BAT 개체는 분산된 환경에서 독립적으로 주변 상황을 인식하고 판단할 수 있는 능력을 갖게 된다. V-BAT Teams는 중앙 서버가 모든 드론을 일일이 제어하는 중앙집중형 방식이 아니다. 대신, 각 V-BAT이 ’적, 환경, 그리고 다른 아군 V-BAT’의 상태와 행동을 실시간으로 읽고 반응(read and react)하는 분산형 의사결정 아키텍처를 채택하고 있다.22 이는 일부 기체가 적의 공격으로 파괴되거나 통신이 일시적으로 두절되더라도, 살아남은 기체들이 스스로 대열을 재편하고 임무를 지속할 수 있는 뛰어난 강인함(resilience)과 생존성을 보장한다.

4.3 ’지능적이고 저렴한 대량(Intelligent, Affordable Mass)’의 군사적 함의

V-BAT Teams가 현실화한 ’지능적이고 저렴한 대량(Intelligent, Affordable Mass)’이라는 개념은 현대전의 패러다임을 바꿀 수 있는 잠재력을 지닌다. 이는 소수의 고가, 고성능 플랫폼(예: F-35 전투기, 이지스함)에 군사력을 집중하던 기존의 방식에서 벗어나, 다수의 상대적으로 저렴하고 소모 가능한(attritable) 지능형 플랫폼을 통해 군사적 목표를 달성하는 새로운 접근법이다.24

이 개념은 특히 미 국방부가 중국의 군사적 ’대량(mass)’에 대응하기 위해 추진하는 ‘Replicator’ 이니셔티브의 비전과 정확히 일치한다.24 예를 들어, 수적으로 우세한 적 함대에 맞서 V-BAT 군집은 조직적으로 광범위한 해역을 수색하여 적 함대를 식별하고, 지속적으로 추적하며, 필요시 자폭 공격을 감행하거나 아군 미사일을 유도할 수 있다. 이는 적에게 고가의 방공 미사일로 상대적으로 저렴한 V-BAT 드론을 요격하도록 강요하는 비대칭적 비용 강요(asymmetric cost imposition) 전략을 가능하게 한다.24 여기서 핵심은 단순히 드론의 ’대량’이 아니라, Hivemind에 의해 통제되는 ’지능형 대량’이라는 점이다. 이들은 단순한 미끼가 아니라, 스스로 판단하고 협력하며 정찰, 타겟팅, 전자전 공격 등 복합적인 임무를 수행하는 유기적인 전투 단위로서 기능한다.

물론 현재 기술에는 현실적인 과제도 존재한다. Hivemind 소프트웨어 자체는 이론적으로 수백 대 이상의 군집을 제어할 수 있지만, 실제 야전에서 수십, 수백 대의 드론을 동시에 발진시키고, 연료를 보급하며, 안전하게 회수하는 운용 로지스틱스(operational logistics)는 여전히 큰 도전 과제이다.24 이는 AI 기술의 발전과 함께 병참 및 운용 교리의 혁신이 병행되어야 함을 시사한다.

5. 전략적 지형도와 미래 전망

Hivemind는 단순한 기술적 성취를 넘어, 미 국방부의 미래 전장 구상과 방산 기술 생태계 전반에 깊은 영향을 미치고 있다. 이는 국방 전략의 변화 방향과 정확히 일치하며, 경쟁 구도를 재편하고 새로운 가능성을 열어가고 있다.

5.1 미 국방부의 미래 전장 구상과 Hivemind

미 국방부는 중국의 군사력, 특히 해군 함정, 미사일, 병력의 양적 우위에 대응하기 위한 전략적 돌파구로 ‘Replicator’ 이니셔티브를 발표했다.25 이 계획의 핵심은 2025년 8월까지 ‘소모 가능하고 자율적인(attritable autonomous)’ 시스템을 수천 대 규모로 신속하게 개발하고 배치하여, 적의 양적 우위를 무력화하는 것이다.25 Shield AI의 V-BAT Teams가 제공하는 ’지능적이고 저렴한 대량’이라는 개념은 Replicator 이니셔티브가 추구하는 목표를 가장 구체적으로 구현한 사례 중 하나로 평가받는다.24 이는 Shield AI가 국방부의 미래 전략 방향에 깊숙이 연계되어 있으며, 향후 국방 예산과 정책의 주요 수혜자가 될 가능성이 높음을 시사한다.

더 나아가, Hivemind는 미군이 추진하는 JADC2(Joint All-Domain Command and Control, 합동 전영역 지휘통제)의 비전 실현에도 핵심적인 역할을 할 수 있다.1 JADC2는 육해공, 우주, 사이버 등 모든 영역의 센서와 전투 자산을 하나의 네트워크로 연결하여 정보 우위를 달성하고 의사결정 속도를 극대화하는 개념이다. Hivemind로 구동되는 자율 기체들은 전장의 최전선에서 스스로 정보를 수집, 처리하고 전술적 기동을 수행함으로써, 중앙 지휘통제 시스템의 과부하를 줄여준다. 이는 JADC2가 추구하는 ‘AI for Maneuver(기동을 위한 AI)’ 개념의 핵심 요소로서, 더 빠르고 분산된 의사결정을 가능하게 하여 전장의 OODA 루프(Observe-Orient-Decide-Act)를 단축시키는 데 기여할 수 있다.

5.2 기술 철학 비교: Shield AI Hivemind vs. Anduril Lattice OS

현재 미국의 국방 기술 혁신을 이끄는 두 스타트업인 Shield AI와 Anduril Industries는 AI와 자율성을 국방에 적용한다는 공통된 목표를 가지고 있지만, 그 접근 방식과 기술 철학에는 미묘하면서도 중요한 차이가 존재한다.

Shield AI의 Hivemind는 ’AI 파일럿’이라는 철학에 기반한다.3 이 철학의 핵심은 항공기 자체에 내장된 ’엣지(edge)’의 지능이다. Hivemind는 기체 스스로가 주변 환경을 인식하고, 복잡한 전술적 판단을 내리며, 고도의 자율 기동을 수행하는 것에 집중한다. 이는 개별 자산의 지능과 자율성을 극대화하는 ’기체 중심의 분산형 자율성(decentralized autonomy)’을 강조하는 접근법이다. 즉, Hivemind는 ’어떻게 날고, 어떻게 싸울 것인가’라는 문제에 대한 답을 제공한다.

반면, Anduril의 Lattice OS는 ’전장 운영체제(Battlefield OS)’라는 철학을 따른다.29 Lattice의 핵심은 전장에 흩어져 있는 다양한 센서(감시 타워, 드론, 해저 센서 등)와 전투 자산을 하나의 소프트웨어 네트워크로 묶어, 인간 지휘관에게 통합된 단일 상황인식 그림(common operating picture)을 제공하는 것이다.29 AI는 방대한 센서 데이터를 융합하고 분석하여 위협을 자동으로 식별하고, 인간 지휘관의 의사결정을 지원하는 역할을 한다. 이는 ’네트워크 중심의 통합 지휘통제(integrated command and control)’를 강조하는 접근법이다. 즉, Lattice는 ’무엇을 보고, 어떻게 이해하며, 무엇을 지시할 것인가’라는 문제에 대한 답을 제공한다.

이러한 차이는 두 시스템이 미래 국방 생태계에서 서로 다른, 그러나 상호 보완적인 역할을 수행할 수 있음을 시사한다. Hivemind와 Lattice는 단순한 경쟁 관계를 넘어, 미래 전장 네트워크 아키텍처의 서로 다른 계층을 담당할 잠재력을 가지고 있다. 이상적인 미래 시스템은 Lattice와 같은 상위 C2 플랫폼이 “저 지역을 정찰하고 위협을 무력화하라“는 전략적 의도를 하달하면, Hivemind로 구동되는 자율 기체 ’팀’이 그 의도를 해석하여 세부적인 전술 기동과 협력 행동을 스스로 수행하는 형태가 될 수 있다. 즉, Lattice는 ’무엇을(What)’과 ’왜(Why)’를, Hivemind는 ’어떻게(How)’를 담당하는 계층적 구조를 형성할 수 있다. 따라서 이들의 경쟁은 ’승자독식’이 아니라, 미래 JADC2 아키텍처의 어느 계층에서 표준이 될 것인가를 둘러싼 경쟁으로 볼 수 있다.

한편, 또 다른 주요 자율 드론 기업인 Skydio는 컴퓨터 비전 기반의 탁월한 장애물 회피 기술에 강점을 보인다.31 Skydio의 드론은 복잡하고 협소한 공간에서도 인간 조종사 없이 안전하고 정밀하게 비행할 수 있어, 교량 검사나 실내 수색과 같은 근접 정찰 및 검사 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있다. 이는 고도의 군사적 기동이나 군집 운용보다는 단일 기체의 안전성과 운용 편의성에 초점을 맞춘다는 점에서 Shield AI의 접근법과 차별화된다.

<표 2> Shield AI Hivemind와 Anduril Lattice OS 비교

5.3 미래 과제와 확장 가능성

Hivemind 기술은 엄청난 잠재력을 가지고 있지만, 미래를 향한 길에는 여러 도전 과제가 놓여 있다. 기술적으로, 군집 운용의 규모가 현재의 수십 대에서 수백, 수천 단위로 커질 경우, 기체 간의 데이터 통신을 위한 대역폭 문제, 수많은 개체의 행동을 조율하는 협업 알고리즘의 복잡성 증가, 그리고 이 모든 기체를 야전에서 유지보수하고 관리하는 로지스틱스 문제가 현실적인 장벽으로 작용할 것이다.

또한, AI가 인간의 직접적인 개입 없이 치명적인 무력을 사용하는 ’완전 자율 무기(fully autonomous weapons)’로 발전할 가능성에 대한 윤리적, 법적 논의는 피할 수 없는 과제이다. Shield AI와 같은 기업들은 미 국방부 지침 3000.09(DoD Directive 3000.09)와 같이 ’의미 있는 인간 통제(meaningful human control)’를 강조하는 규제적 틀 안에서 기술을 개발하고 있지만, 기술이 발전함에 따라 이 경계에 대한 사회적 합의와 국제적 규범 마련이 더욱 중요해질 것이다.34

이러한 과제에도 불구하고 Hivemind의 확장 가능성은 무궁무진하다. 군사 분야를 넘어, Hivemind의 AI 파일럿 기술은 상업용 드론 배송, 도심 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM), 대규모 인프라(송전선, 파이프라인) 검사 등 다양한 민간 시장으로 확장될 잠재력을 가지고 있다.3 특히, 조종사 인건비가 전체 운영 비용의 상당 부분을 차지하여 경제성 확보에 어려움을 겪고 있는 UAM(에어택시) 시장에서, 신뢰성 높은 AI 파일럿은 게임 체인저가 될 수 있다. 군사 분야에서 축적된 안전성과 신뢰성 데이터는 민간 시장 진출 시 강력한 경쟁 우위로 작용할 것이다.

6. 결론: AI 파일럿이 열어갈 자율 전쟁의 미래

Shield AI의 Hivemind는 단순한 기술적 혁신을 넘어, 미래 전쟁의 양상과 국방 산업의 생태계를 근본적으로 변화시킬 잠재력을 지닌 패러다임의 전환을 예고한다.

Hivemind의 핵심 기여는 두 가지로 요약될 수 있다. 첫째, 플랫폼에 구애받지 않는 범용 ’AI 파일럿’이라는 개념을 통해, GPS와 통신이 두절된 가장 혹독한 전장 환경에서도 임무를 수행할 수 있는 강인한 자율성을 현실화했다. 둘째, V-BAT Teams를 통해 ’지능적이고 저렴한 대량’이라는 군사적 개념을 실증함으로써, 수적 열세를 기술적 우위로 극복할 수 있는 새로운 전략적 옵션을 제시했다.

Hivemind와 같은 소프트웨어 중심의 접근법은 전통적인 하드웨어 중심의 대형 방산 기업들에게 거대한 도전이자 기회를 제공한다. 이는 더 이상 기체의 물리적 성능만으로는 경쟁 우위를 담보할 수 없으며, AI와 소프트웨어 역량을 내재화하지 못하는 기업은 도태될 수 있음을 의미한다. 동시에 이는 Shield AI, Anduril과 같은 비전통적인 기술 기업들이 국방 혁신 생태계의 중심으로 진입하는 촉매제 역할을 하며, 산업 전반의 경쟁과 혁신을 가속화하고 있다.

결론적으로, AI 파일럿 기술은 단순히 인간 조종사를 대체하는 자동화를 넘어, 인간의 인지적 한계를 뛰어넘는 속도와 규모로 전장을 인식하고, 판단하며, 행동하는 새로운 차원의 전쟁 수행 방식을 열어가고 있다. Hivemind는 이러한 자율 전쟁의 미래를 개척하는 선두주자로서, 향후 10년간 국가 간의 군사력 균형을 결정짓는 가장 중요한 변수 중 하나가 될 것이 자명하다. 전장에서의 절박한 필요성에서 태어난 이 기술은 이제 전장의 규칙 자체를 다시 쓰고 있다.

7. 참고 자료

1. Shield AI - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Shield_AI
2. About Us - Shield AI, https://shield.ai/about/
3. Shield AI Business Breakdown & Founding Story - Contrary Research, https://research.contrary.com/company/shield-ai
4. Hivemind Enterprise - Shield AI, https://shield.ai/enterprise/
5. Shield AI raises $250M to scale Hivemind Enterprise autonomy developer platform, https://www.therobotreport.com/shield-ai-raises-250m-scale-hivemind-enterprise-autonomy-developer-platform/
6. Hivemind Solutions - Shield AI, https://shield.ai/hivemind-solutions/
7. Shield AI and HII Partner to Accelerate Modular Cross-Domain Mission Autonomy Solutions, https://hii.com/news/shield-ai-and-hii-partner-to-accelerate-modular-cross-domain-mission-autonomy-solutions/
8. Shield AI and AWS collaborate to deliver mission autonomy at fleet scale, https://aws.amazon.com/blogs/publicsector/shield-ai-and-aws-collaborate-to-deliver-mission-autonomy-at-fleet-scale/
9. Pilot - Shield AI, https://shield.ai/pilot/
10. Hivemind for Operational, Read-and-React Swarming - Shield AI, https://shield.ai/hivemind-for-operational-read-and-react-swarming/
11. Delivering Hivemind: A software ecosystem to enable autonomy on the edge - Shield AI, https://shield.ai/delivering-hivemind-a-software-ecosystem-to-enable-autonomy-on-the-edge/
12. Compare Lattice for Mission Autonomy vs. Shield AI in 2025, https://slashdot.org/software/comparison/Lattice-for-Mission-Autonomy-vs-Shield-AI/
13. Shield AI Fundamentals: On the Evolution of State Estimation | by …, https://medium.com/@shield_ai/shield-ai-fundamentals-on-the-evolution-of-state-estimation-d91894699bdf
14. Shield AI Fundamentals: On Mapping, https://shield.ai/shield-ai-fundamentals-on-mapping/
15. Shield AI Fundamentals: On The Challenges of Autonomy, https://shield.ai/shield-ai-fundamentals-on-challenges-autonomy/
16. Shield AI Fundamentals: Trajectory Planning, https://shield.ai/shield-ai-fundamentals-trajectory-planning/
17. Shield AI Fundamentals: On Path Planning & Controls, https://shield.ai/shield-ai-fundamentals-on-path-planning-controls/
18. BRIEFER: Shield AI V-BAT - Defense Security Monitor - Forecast International, https://dsm.forecastinternational.com/2025/02/10/briefer-shield-ai-v-bat/
19. Shield AI MQ-35 V-BAT - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Shield_AI_MQ-35_V-BAT
20. V-Bat - Shield AI, https://shield.ai/v-bat/
21. How Shield AI’s V BAT is Redefining Modern Warfare - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=1s5P7geJN8Q
22. Shield AI Launches V-BAT Teams for ‘Intelligent, Swarming’ Drone …, https://dallasinnovates.com/shield-ai-unveils-v-bat-teams-for-intelligent-swarming-drone-capabilities/
23. Shield AI Unveils V-BAT Teams: A New Type of Conventional Deterrence, https://shield.ai/shield-ai-unveils-v-bat-teams-a-new-type-of-conventional-deterrence/
24. Shield AI unveils V-Bat Teams drone swarm tech, with eye to …, https://www.defensenews.com/unmanned/2023/10/10/shield-ai-unveils-v-bat-teams-drone-swarm-tech-with-eye-to-replicator/
25. The Replicator Initiative - Defense Innovation Unit, https://www.diu.mil/replicator
26. DOD Replicator Initiative: Background and Issues for Congress, https://www.congress.gov/crs_external_products/IF/PDF/IF12611/IF12611.9.pdf
27. DOD Replicator Initiative: Background and Issues for Congress, https://www.congress.gov/crs-product/IF12611
28. 9 Different AI Companies In Defense And Security - 24/7 Wall St., https://247wallst.com/military/2024/06/20/different-ai-companies-in-defense-and-security/
29. Report: Anduril Industries Business Breakdown & Founding Story …, https://research.contrary.com/company/anduril
30. Anduril’s Lattice: a trusted dual use — commercial and military …, https://www.anduril.com/article/anduril-s-lattice-a-trusted-dual-use-commercial-and-military-platform-for-public-safety-security/
31. Military and Tactical Drones - Skydio, https://www.skydio.com/solutions/national-security/tactical-isr
32. Skydio Autonomy: AI-driven expert pilot skills in aerial robotics, https://www.skydio.com/skydio-autonomy
33. Autonomous Skydio Drone X2 Release, https://www.skydio.com/blog/skydio-x2-public-safety-military-enterprise
34. DoD Directive 3000.09, “Autonomy in Weapon Systems,” January 25, 2023 - Esd.whs.mil, https://www.esd.whs.mil/portals/54/documents/dd/issuances/dodd/300009p.pdf