NAVER Cloudは15日、防衛環境に最適化した軽量オムニモーダルAIモデル「HyperCLOVA X SEED 4B」を発表した。済州で開かれた学会では、ドローンや戦術車両などのエッジ環境を想定したリアルタイム分析の活用事例と、閉域網対応の防衛AIロードマップもあわせて示した。
同社は10〜12日に済州で開催された「2026 Korea Military Science & Technology Society 総合学術大会」で同モデルを披露した。会場では、エッジ環境での実装事例に加え、閉域網での運用を前提とした防衛AI戦略を紹介した。
「HyperCLOVA X SEED 4B」は、自社開発のビジョンエンコーダー「HyperCLOVA X CLIP」とオーディオエンコーダーを備え、画像、映像、音声、テキストを同時に処理できる。韓国の防衛環境に合わせたデータを学習したという。
ベースには8B級の大規模言語モデル（LLM）を採用し、プルーニング（Pruning）や知識蒸留（Distillation）といった軽量化技術で最適化した。モデルサイズは半分に縮小した一方、性能は従来の8B級オムニモデルを上回り、エッジ環境でも低遅延で推論できるとしている。
想定する活用分野としては、ドローンや海岸監視映像を用いた物体検知、衛星画像の変化検知、射撃場や生活施設における危険要素の識別、軍用装備の自動認識、戦場地図の分析などを挙げた。
NAVER Cloudは、インフラからMLOps、LLM、エージェントに至るまで、閉域網で配備・運用できる防衛AIフルスタックの構築を中核戦略に据える。2026年までに防衛AI基盤を整備し、2030年までに全領域で段階的にAI転換を完了する計画だ。
著者について
Seulgi Son (손슬기)
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