Naver Cloud, 「安全專注 AI」開發加速…「明年7月公開700B級」

Naver Cloud以美國出口管制導致海外模型使用中斷，以及以 AI 為基礎的駭客攻擊急增為背景，加速開發資安專用 AI foundation model。開發對象是資安專用人工智慧 foundation model，Naver Cloud已押注自有安全生態系。

為此，Naver Cloud自行投入了3000張 NVIDIA B200 GPU。Naver Cloud也與總計32個參與機構組成聯盟，並有獲選為特定用途模型事業者的經歷。目標時點是明年7月，目標規模為700B級模型。

Naver Cloud常務 Kim Jin-hui 於12日在首爾汝矣島 Conrad Hotel舉行的「FISCON 2026」上，公開了特定用途模型的開發現況與推進策略。Naver Cloud以這些推進現況與策略為基礎，正加快資安專用 AI foundation model 的開發。

Naver Cloud原本準備以 OpenAI 的「GPT」與 Anthropic 的「Claude」等海外最先進模型為基礎的 AI 安全策略，但受美國出口管制影響，約20天無法使用相關模型。Kim常務說明，在建立以 AI 為基礎的攻防策略期間，因美國出口管制導致模型使用中斷，曾經歷專案幾乎被迫中止的危機。他並指出，「AI 安全主權」與「實務應用的限制」是開發自有安全模型的背景。

Kim常務表示，在這種危機感之下，公司組建了自有團隊，並規劃啟動安全專用 AI 開發。接著他說明，自己是在特定用途模型招標公告之後參與該事業。

Naver Cloud判斷，僅靠政府支援的B200 GPU 256張，難以實現全球水準模型。因此，Naver Cloud決定自行投入B200 GPU 3000張。Kim常務對此表示，若換算成10個月使用成本，約為2000億韓元。

特定用途模型自9月18日起，基於 Naver Cloud 的「HyperCLOVA X(HCX)-Cyber」著手開發。特定用途模型已完成前置訓練，目前正進行監督式微調(SFT)與可驗證獎勵式強化學習(RLVR)階段。SFT是將前置訓練完成的 AI 模型依使用者需求形式進一步訓練，而 RLVR則是在模型輸出值符合事先設定的正確答案標準時才給予獎勵的學習過程。

Naver Cloud計畫在明年2月，對3000億(300B)參數規模的第1階段模型進行性能評估。接著，將在明年7月前公開700B級模型。這個700B級模型的比較對象，是 Z.AI 的「GLM-5.3」等全球模型。

技術差異化的標準，著眼於現場實戰性而非基準測試分數。Kim常務說明，實際部署到現場時，能多快生成 exploit、以及能否精準判別弱點，比把基準測試題目解得好更重要。他也表示，從近期研究來看，AI 的攻擊與防禦能力是由事後訓練而非前置訓練決定，自家模型也正聚焦於該事後訓練過程。

Naver Cloud正具體化面向金融業與公共機關封閉網環境的應用策略。Naver Cloud以支援金融、電力、國防、原子能、科學技術、通訊、行政等領域採用特定用途模型為目的，正在檢討包括無網路連線運作的 on-premises、SaaS、API 串接等部署方式。

Naver Cloud正與國內安全產業界合作。聯盟規模已從32家企業起步擴大至目前44個機構參與，Naver Cloud並以自家開發的 API、SDK 為基礎，進行聯盟內安全企業產品串接測試。未來也將推進支援，把 HCX-Cyber 模型的基本引擎嵌入國內解決方案的計畫。

由於金融業被點名為最優先的駭客攻擊目標領域，Naver Cloud正加強與金融業的合作。金融保安院已加入聯盟，Naver Cloud計畫先行提供特定用途模型給金融保安院，以便進行概念驗證(PoC)。此外，也將對參與實證的金融公司提供一段期間的免費額度並派遣 FDE，FDE將負責共同解決現場技術困難。

Kim常務指出，過去從弱點公開到實際攻擊，往往需要2年以上，但現在短到1天就可能發生，時間已極端壓縮；他並表示，這種變化使安全人力逐漸被推向極限。接著他說，若以前線累積的高品質資料共享為前提，便能以比美國 frontier AI 更低的成本，推廣更聰明的 AI。

來源: IT DAILY · Kim Ho-jun 原文: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242886

參考資料

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=242886