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SKT, 6880억개 매개변수 'A.X K2' 공개…산업 AX 넘어 조 단위 AI 모델 간다 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)의 성능을 넘어 산업 현장에 얼마나 효과적으로 적용할 수 있느냐의 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 빅테크들이 조(兆) 단위 매개변수 모델을 앞세워 AI 주도권 경쟁을 벌이는 가운데 SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장의 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 향후 조 단위 모델로 확장하는 로드맵도 제시하며 글로벌 AI 경쟁력 확보에도 나설 계획이다. 29일 SK텔레콤은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 매개변수 6880억개(688B) 규모의 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개했다고 밝혔다. A.X K2는 지난해 공개한 5190억개(519B) 규모의 A.X K1의 후속 모델이다. 모델 규모를 확대하는 동시에 수학과 과학 추론 능력, 한국어 지식 이해 능력과 장문 추론 성능 등을 강화했다. SK텔레콤에 따르면 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2% 포인트 향상됐으며, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9% 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이번 성능 향상의 핵심은 SK텔레콤이 자체 개발한 'SGA(희소 게이트 어텐션)' 구조다. 긴 문맥을 처리할 때 관련성이 높은 정보만 선별적으로 참조하는 방식으로, 산업 현장에서 요구되는 정확성과 운영 효율을 높이기 위해 개발됐다. SK텔레콤은 이를 통해 장문의 문서를 이해하고 복잡한 추론을 수행해야 하는 기업용 AI 서비스에 보다 최적화된 성능을 구현했다고 설명했다. A.X K2는 최근 6개월 이내 공개된 글로벌 주요 AI 모델들과도 경쟁력을 확보했다. SK텔레콤은 큐원(Qwen3.5-397B-A17B)과 딥시크(DeepSeek-V4-Flash), GLM-5.1, 키미 K2.6(Kimi-K2.6) 등 해외 주요 AI 모델과 동급 수준의 벤치마크 결과를 기록했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 A.X K2 공개를 계기로 산업 현장과 국민의 일상에 AI를 적용하는 '산업 AI' 전략에도 속도를 낸다. 이를 위해 총 4차례의 사후 학습을 거쳐 응답 품질과 안정성, 운영 효율 등을 종합적으로 점검했으며 제조와 국방, 바이오 등 다양한 분야에서 활용 사례를 확대하고 있다. 제조 분야에서는 KG스틸과 코넥에 제조 특화 AI 에이전트를 적용한다. 하반기에는 KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 적용해 현장 실증을 진행할 예정이다. 산업 현장의 노하우를 AI에 접목해 생산성과 품질 관리 효율을 높이는 것이 목표다. 국방 분야에서는 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3종을 개발했다. 높은 수준의 보안과 데이터 주권이 요구되는 국방 분야의 특성을 고려해 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 높이는 양자화 기술을 적용했다. 국방부와 SK텔레콤은 육·해·공군과 해병대 산하 부대에서 해당 모델을 활용할 계획이다. 바이오 분야로의 적용도 검토 중이다. 현재 SK텔레콤은 SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있으며, 통상 1~2년이 소요되던 신약 개발 초기 연구 기간을 약 5개월 수준으로 단축하는 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 사무 환경과 일상 영역으로의 적용도 확대되고 있다. SK텔레콤은 A.X K2를 기업용 AI 서비스 '에이닷 비즈(A.Biz)'에 적용해 뉴스레터 생성과 자료 수집·분석, 보고서 작성 기능 등을 제공하고 있다. SK하이닉스의 사내 업무용 AI 도구에도 A.X K2 경량 모델을 제공해 문서 작성과 정보 정리 등 다양한 업무에 활용 중이다. 일상생활에서는 에이닷 전화의 'AI 제안' 기능과 에이닷 '노트' 기능에 A.X K2 경량 모델을 적용했다. 통화 내용을 기반으로 일정과 할 일을 추출하거나 기록된 내용을 목적에 맞게 정리해 이용자의 후속 행동을 지원한다. 이와 함께 SK텔레콤은 자사 AI 모델을 API 형태로 제공하며 국내 AI 생태계 확대에도 나서고 있다. 과학기술정보통신부가 주최하는 '전국민 AI 경진대회' 참가자들과 중소벤처기업부의 '모두의 챌린지 AX-LLM'에 선정된 스타트업 등에 A.X K1을 제공하고 있으며, 정부가 추진하는 '모두의 AI' 사업에도 참여할 예정이다. SK텔레콤은 향후 A.X K2의 후속 모델을 조 단위 매개변수 규모로 확대해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 계획이다. 최근 공개된 키미가 2조8000억개 규모의 매개변수를 기반으로 미국 최상위 AI 모델에 준하는 성능을 선보이는 등 글로벌 AI 시장에서는 조 단위 모델이 새로운 경쟁 기준으로 자리 잡고 있다. 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 글로벌 빅테크들은 모델 규모를 공개하지 않고 있지만, 최정상급 AI 모델은 조 단위 모델을 기반으로 구축한 뒤 이를 경량화하는 방식이 일반적인 흐름으로 평가된다. SK텔레콤 역시 글로벌 선도 사업자 수준의 AI 경쟁력을 확보하기 위해 독자 AI 모델의 규모와 성능을 지속적으로 고도화한다는 방침이다. 또한 SK텔레콤은 A.X K2를 중심으로 비전 인코더 기반의 비전 언어(VL) 모델과 오디오 인코더·디코더 기반의 음성 모델 등 파생 모델 라인업도 공개했다. 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 'A.X K2 VL Light-Preview'는 보고서와 매뉴얼, 법률 문서 분석 등에 활용할 수 있으며, 'A.X K2 ALM'은 고객센터 음성 통화 분석 등에 적용될 예정이다. 크래프톤이 개발한 'A.X K2 Raon-Speech'는 향후 게임 내 AI 음성 상호작용 기술 고도화에 활용된다. SK텔레콤은 제조와 국방, 바이오를 비롯한 산업 현장과 국민의 일상 전반에 AI를 적용하는 동시에 조 단위 독자 AI 모델 개발을 통해 글로벌 AI 경쟁력 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "개인의 일상생활부터 사무 환경, 제조 현장까지 폭넓게 활용될 수 있도록 다양한 기능을 고도화했다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여해 나가겠다"고 말했다.2026-07-29 09:16:12
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카카오, '카나나' 경량 언어모델 4종 공개…한국어 AI 생태계 확대 나선다 [경제일보] 인공지능(AI) 시장의 경쟁이 거대언어모델(LLM)을 넘어 스마트폰과 PC 등 기기에서 직접 구동되는 온디바이스 AI로 확대되면서 경량 언어모델(SLM)의 중요성이 커지고 있다. 글로벌 빅테크들이 경량 AI 모델을 앞세워 온디바이스 AI 생태계 선점에 나선 가운데 카카오가 자체 AI 모델 '카나나'의 경량 언어모델을 오픈소스로 공개하며 한국어 기반 AI 생태계 확대에 나섰다. 28일 카카오는 글로벌 AI 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 스마트폰 등과 같은 디바이스 환경에서 구동할 수 있는 경량 언어모델(SLM) 4종을 공개했다고 밝혔다. 공개된 모델은 'Kanana-2-1.3B-base', 'Kanana-2-1.3B-instruct', 'Kanana-2-3B-base', 'Kanana-2-3B-instruct' 등 총 4종이다. 최근 AI 업계는 거대언어모델 중심의 경쟁과 함께 스마트폰과 개인용 PC 등에서 직접 구동되는 온디바이스 AI 경쟁이 본격화되고 있다. 클라우드 기반 AI 서비스가 높은 성능을 제공하는 대신 높은 비용과 개인정보 보호 문제가 제기되면서 경량 AI 모델의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 글로벌 기업들 역시 온디바이스 AI를 핵심 전략으로 내세우거나 경량 오픈소스 모델을 공개하며 관련 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 카카오 역시 이 같은 흐름에 맞춰 클라우드 기반 대규모 AI와 온디바이스 AI를 동시에 확보하는 '투트랙' 전략을 강화하고 있다. 이번에 공개한 모델들은 카카오가 다양한 AI 모델을 개발하며 축적한 기술과 경험을 바탕으로 개발됐으며, 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화 요약 및 통화 요약, AI 국민비서 등 다양한 서비스에 카카오의 경량 AI 모델이 적용되고 있다. 카카오는 이번 모델들의 가장 큰 특징이 작은 크기에도 한국어와 영어 모두에서 경쟁력 있는 성능을 구현했다는 것이라고 설명했다. 카카오는 유사 규모의 최신 오픈소스 모델과 비교해 한국어와 영어, 지식, 수학, 코드 등 주요 벤치마크 대부분에서 우수한 성능을 기록했다고 강조했다. 특히 'Kanana-2-1.3B-instruct'와 함께 개발된 'Kanana-2-0.9B-instruct'는 대화와 지식, 코드 생성, 수학, 지시 이행, 툴 호출 등 실제 서비스 활용 역량에서도 글로벌 모델과 경쟁력 있는 성능을 보였다. 경량 모델임에도 실제 서비스 적용이 가능한 수준의 성능을 확보하는 데 초점을 맞춘 것이다. 특히 카카오는 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 모델 전반에 적용해 기존 대비 한국어 처리 효율을 30% 이상 개선했다. 토크나이저는 AI가 텍스트를 이해하기 위해 문장을 일정 단위로 분리하는 핵심 기술이다. 한국어에 최적화된 토크나이저를 적용할수록 같은 문장을 보다 적은 토큰으로 처리할 수 있어 연산 속도는 빨라지고 비용은 줄어드는 것으로 알려졌다. 온디바이스 환경에 최적화된 설계도 적용됐다. 카카오는 긴 대화를 처리할 때 메모리 사용량이 급격히 증가하는 문제를 해결하기 위해 '슬라이딩 윈도우 어텐션' 구조를 도입했다. 이를 통해 최대 3만2000 토큰(약 2만4000 단어) 길이의 대화에서도 메모리 사용량을 최대 72.7%까지 줄이면서 안정적인 성능을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 카카오는 이번 모델을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포한다. 개발자와 스타트업, 연구기관 등이 별도의 제약 없이 활용할 수 있도록 개방해 국내 한국어 AI 생태계 확대에도 기여한다는 방침이다. AI 시장이 클라우드 기반 거대언어모델과 온디바이스 AI를 중심으로 재편되면서 경량 AI 모델 확보 경쟁 역시 본격화되고 있다. 카카오는 이번 오픈소스 공개를 계기로 자체 AI 모델 경쟁력을 강화하는 동시에 한국어 기반 AI 생태계 확대에도 속도를 낸다는 계획이다. 노병석 카카오 유니파이드 파운데이션 모델 성과리더는 "에이전틱 AI 시대를 준비하며 클라우드의 대규모 AI와 온디바이스 경량 AI 모두의 중요성을 체감하고 있다"며 "카카오는 두 영역에서 기술 경쟁력을 높여가고 있으며, 이번 오픈소스 공개 모델들이 더 많은 개발자와 기업의 새로운 AI 서비스 개발로 이어져 국내 AI 생태계 활성화에 기여할 수 있기를 바란다"고 말했다.2026-07-28 11:13:17
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SKT, 스타트업에 독자 AI 모델 API 지원…A.X K1 활용처 넓힌다 [경제일보] SK텔레콤이 인공지능 서비스 개발을 돕기 위해 자사 AI 모델 기반 API를 지원한다. 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 개발한 A.X K1의 활용 범위를 스타트업 서비스 영역으로 넓히고 여러 적용 사례를 확보하려는 행보다. SK텔레콤은 국내 스타트업이 AI 서비스를 보다 쉽게 개발·검증할 수 있도록 자사 AI 모델 기반의 API를 지원한다고 26일 밝혔다. 회사는 중소벤처기업부가 주관하고 하는 ‘2026년 모두의 챌린지 AX-LLM’에 참여하고 있다. 이 사업은 국내 스타트업이 국산 AI 모델을 도입하고 활용하는 과정에서 필요한 기술 협업을 지원하기 위해 마련됐다. 이번 사업에는 자체 대규모언어모델을 보유한 7개 수요기업이 참여한다. SKT를 비롯해 업스테이지, LG AI연구원, NC AI, KT, 네이버클라우드, 오라클 등이 참여 기업으로 이름을 올렸다. 스타트업이 이들 수요기업 가운데 한 곳을 선택해 사업계획을 제출하면 수요기업이 협업 대상을 선정해 지원하는 방식이다. SK텔레콤은 수요기업 가운데 가장 많은 협업 신청을 받았다고 설명했다. 이후 외부 전문가와 함께 심사를 진행해 팀리미티드, 퍼셀리, 데브올컴퍼니 등 3개사를 협업 대상으로 선정했다. 팀리미티드는 영수증 플랫폼을 기반으로 개인화 쇼핑 큐레이션 에이전트를 운영하는 스타트업이다. 퍼셀리는 AI 기반 인플루언서 마케팅과 프로모션 자동화 솔루션을 제공한다. 데브올컴퍼니는 연체 채권 관리 AI 솔루션을 제공하고 있다. SK텔레콤은 이들 스타트업에 올해 말까지 A.X K1 API를 제공한다. 또 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램인 ‘SKTCH with AI’와 연계해 서비스 고도화와 사업화 검증을 지원할 계획이다. 선정된 스타트업은 협업 기간 동안 고객 접점에서 활용할 수 있는 AI 서비스를 개발하고 검증한다. 기존 서비스를 A.X K1 모델 기반으로 전환하고 향후 SK텔레콤과의 본격적인 사업 협력을 위한 개념검증도 준비한다. 엄종환 SK텔레콤 지속가능경영실장은 “스타트업과의 협력을 통해 SK텔레콤 독자 AI 모델의 활용 범위를 확대하고 국내 AI 생태계 활성화에 기여하겠다”라고 말했다.2026-07-26 14:58:49
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생성형 AI 경쟁력은 인재…카카오엔터프라이즈, 산학협력 확대 [경제일보] 카카오엔터프라이즈가 대학과의 산학협력을 확대하며 AI 시대를 이끌 클라우드 전문 인재 육성에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 확산으로 클라우드 인프라와 백엔드 기술의 중요성이 커지는 가운데 실무 중심 교육을 통해 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 인재를 조기에 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 3일 카카오엔터프라이즈는 가천대학교 클라우드공학과 재학생을 대상으로 진행한 4개월간의 현장 실습 프로그램을 성공적으로 마무리했다고 밝혔다. 이번 프로그램은 지난 3월부터 한 학기 동안 진행됐다. 학생들은 약 1개월간 클라우드 기초 교육을 받은 뒤 클라우드 인프라와 서비스 개발, 보안 등 다양한 현업 부서에 배치돼 약 3개월 동안 실무 프로젝트를 수행했다. 참여 학생들은 클라우드 서비스 품질관리(QA)와 벤치마크 테스트 자동화, 오픈소스 프로젝트 기여, 카카오클라우드 교육 프로그램 기획 등 실제 업무와 연계된 과제를 수행했다. 카카오엔터프라이즈는 이번 프로젝트가 현직 실무자의 멘토링 아래 진행됐으며, 학생들은 개발 환경과 협업 과정 등을 직접 경험하며 실무 역량을 키웠다고 설명했다. 이번 현장 실습은 단순한 직무 체험을 넘어 AI 시대 핵심 기반 기술인 클라우드 역량을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영하는 클라우드 인프라와 백엔드 기술의 중요성이 높아지고 있는 만큼 실무형 인재 양성이 기업 경쟁력 확보의 핵심 요소로 떠오르고 있기 때문이다. 카카오엔터프라이즈는 현직 엔지니어들이 학생들과 긴밀하게 소통하며 프로젝트 수행 전 과정을 지원하는 멘토링 체계를 운영했다. 학생들도 프로젝트 수행 과정에서 서로 기술을 공유하고 적극적으로 의견을 교환하며 협업 경험을 쌓았다. 이번 프로그램을 시작으로 카카오엔터프라이즈는 대학과의 산학협력을 지속 확대하고 AI·클라우드 분야 실무 인재 양성 체계를 강화할 방침이다. 단기 교육에 그치지 않고 산업 현장에서 요구하는 기술 역량을 갖춘 전문 인력을 꾸준히 육성해 국내 AI 생태계 경쟁력을 높인다는 구상이다. 앞서 카카오엔터프라이즈는 고용노동부와 직업능력심사평가원이 추진하는 'K-디지털 트레이닝 첨단산업·디지털 선도기업 아카데미'와 교육부·한국산업기술진흥원의 '첨단산업 인재양성 부트캠프' 사업에 참여해 왔다. 이 밖에도 한양대 ERICA 캠퍼스 산학협력 인턴십과 전주대학교 '전북 카카오클라우드 디지털혁신센터' 운영 등 다양한 산학협력 프로그램을 통해 클라우드와 AI 인재 양성을 지원하고 있다. 카카오엔터프라이즈 관계자는 "이번 현장 실습이 학생들이 미래 클라우드 시장을 이끌어갈 엔지니어로 성장하는 데 도움이 됐기를 바란다"며 "앞으로도 유수의 교육기관과 협력해 클라우드 및 AI 시대를 선도할 핵심 기술 인재를 양성하기 위해 노력할 것"이라고 말했다.2026-07-03 10:35:47
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AI 성능 넘어 '안전' 경쟁...KT 클라우드·카카오 AI 세이프티 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 AI 성능뿐 아니라 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 경쟁도 본격화되고 있다. 유해 콘텐츠 생성과 개인정보 유출, 프롬프트 공격 등 새로운 보안 위협이 부상하면서 AI를 실제 서비스에 적용하기 위해서는 'AI 세이프티'가 핵심 경쟁력으로 떠오른 것으로 분석된다. 26일 KT 클라우드와 카카오는 안전한 생성형 AI 서비스 구현을 위한 AI 세이프티 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 양사는 KT 클라우드의 AI 인프라 플랫폼과 카카오의 AI 세이프티 기술을 결합해 공공과 민간 분야에서 신뢰할 수 있는 AI 활용 환경을 구축한다는 계획이다. 최근 생성형 AI 도입이 빠르게 늘면서 AI 서비스의 안전성 확보가 기업들의 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI가 허위 정보를 생성하는 '환각' 현상은 물론 '프롬프트 인젝션'을 통한 악성 명령 실행, 개인정보 유출, 유해 콘텐츠 생성 등의 위험성이 실제 서비스 운영 과정에서 잇따라 제기되고 있기 때문이다. 특히 공공기관과 금융권, 대기업을 중심으로 AI 도입이 확대되면서 모델 성능만큼 보안성과 신뢰성, 규제 대응 능력을 함께 검증하려는 움직임도 강화되고 있다. AI를 업무 시스템과 연계하는 기업이 늘어날수록 안전성을 확보할 수 있는 운영 체계가 필수 요소로 자리 잡고 있는 것이다. 이에 양사는 AI 서비스 개발부터 운영까지 전 과정에서 활용할 수 있는 AI 세이프티 기술 고도화에 나선다. 협력의 첫 단계로 KT 클라우드는 지난 4월 공개한 공공기관 대상 생성형 AI 플랫폼 'RAG Suite 2.0'에 카카오의 AI 가드레일 모델인 '카나나 세이프가드'를 적용할 예정이다. 카나나 세이프가드는 한국어와 국내 문화·법률 환경을 반영해 개발된 AI 세이프티 모델이다. 생성형 AI가 부적절하거나 유해한 답변을 생성하는 것을 방지하고 프롬프트 공격이나 정책 위반 가능성을 탐지하는 역할을 수행한다. 현재 카카오의 주요 AI 서비스에도 적용되고 있다. 양사는 가드레일 기술 적용을 시작으로 AI 모델 안전성 평가 시스템과 다양한 공격 시나리오를 기반으로 취약점을 점검하는 '레드티밍' 시스템도 단계적으로 제공할 계획이다. AI 모델이 실제 서비스 환경에서 예상하지 못한 공격이나 악용 시도에 얼마나 안정적으로 대응하는지를 검증하는 체계까지 함께 구축한다는 구상이다. 향후에는 AI 세이프티 도구를 통합 관리하는 운영 플랫폼 구축으로 협력을 확대한다. KT 클라우드 환경에서 축적되는 운영 데이터와 고객 피드백을 기반으로 AI 안전성 관리 기능을 고도화하고, 생성형 AI 서비스의 개발과 배포, 운영, 모니터링까지 아우르는 통합 운영 체계를 마련할 계획이다. IT 업계에서는 AI 시장 경쟁이 모델 성능 중심에서 안전성과 신뢰성을 확보하는 방향으로 빠르게 이동하고 있는 것으로 전망한다. 생성형 AI 기술이 기업 핵심 업무에 적용될수록 모델의 정확도뿐 아니라 보안과 컴플라이언스, 운영 안정성 확보 여부가 AI 도입을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있기 때문이다. 이에 AI 가드레일과 레드티밍, 모델 평가 체계 등 AI 세이프티 기술도 AI 인프라의 필수 요소로 부상하고 있는 것으로 평가된다. KT 클라우드와 카카오는 이번 협력을 계기로 공공기관과 금융권을 비롯한 다양한 산업 분야에서 신뢰할 수 있는 생성형 AI 서비스 구축을 지원하는 한편, 국내 AI 생태계 전반의 안전성 확보에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "생성형 AI가 본격적으로 확산되면서 성능뿐 아니라 책임 있는 AI 활용 기반을 마련하는 것이 중요한 과제가 되고 있다"며 "카카오와의 협력을 통해 AI 인프라와 안전성 기술을 결합하고, 공공과 민간 고객이 보다 신뢰할 수 있는 환경에서 AI 서비스를 개발·운영할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 "카카오의 AI 세이프티 기술과 KT 클라우드의 인프라 역량이 만나는 이번 협력이 국내 AI 생태계의 안전성을 한 단계 높이는 계기가 되길 바란다"며 "앞으로도 이용자가 안심하고 사용할 수 있는 AI 환경을 만들기 위해 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-06-26 10:15:27
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"AI는 어떻게 생각하는가"…SKT, A.X K2 기술 세미나 개최 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 개발 과정과 기술적 배경을 공개하며 개발자 및 연구자 생태계 확대에 나선다. 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여하고 있는 SK텔레콤은 산학 협력을 바탕으로 차세대 AI 모델 경쟁력 확보에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 18일 SK텔레콤은 서울 을지로 본사에서 독자 AI 파운데이션 모델에 관심 있는 학생과 개발자를 대상으로 기술 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 SK텔레콤이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연구 방향과 기술적 기반을 공유하기 위해 마련됐다. 생성형 AI 기술 경쟁이 심화되는 가운데 국내 AI 생태계 확대와 연구 저변 강화를 위한 공개 소통 행보로 분석된다. 행사에는 개발자와 학생, SK그룹 관계자 등 200여 명이 참석했다. 참가자들은 강연 이후 질의응답과 토론을 통해 AI 기술 발전 방향과 활용 가능성에 대한 의견을 나눈 것으로 알려졌다. 첫 번째 강연자로 나선 서인석 서울대학교 수리과학부 교수는 '수학 인공지능: 그럴싸함과 올바름의 차이'를 주제로 AI의 작동 원리와 학습 과정을 설명했다. 특히 거대언어모델(LLM)이 수학적 개념을 학습하고 추론 능력을 발전시키는 과정을 수학자의 시각에서 소개했다. SK텔레콤은 이번 세미나를 포함해 총 3회에 걸쳐 AI 기술의 핵심 요소를 공유할 예정이다. 오는 23일에는 서울대 컴퓨터공학부 유영재 교수가 AI 추론 기술을, 내달 1일에는 서울대 전기정보공학부 윤성로 교수가 AI 모델 생태계를 주제로 강연을 진행한다. 이번 세미나는 AI의 추론 능력과 멀티모달 역량, 산업 활용 생태계 등 독자 AI 모델 구축에 필요한 핵심 요소들을 학문적 관점에서 설명하는 데 초점을 맞췄다. SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 수행하며 자체 AI 경쟁력 확보에 힘을 쏟고 있다. 독자 AI 모델은 해외 빅테크 기술 의존도를 낮추고 국내 산업 환경에 최적화된 AI 서비스를 구현할 수 있는 기반으로 주목받고 있다. 특히 A.X K2는 수학 문제 풀이와 코딩 등 에이전트 기능은 물론 멀티모달 이해 능력과 산업 적용성을 강화하는 방향으로 개발되고 있다. 이를 위해 SK텔레콤은 대학과 연구기관, 산업계가 참여하는 산학 협력 체계를 확대할 계획이다. SK텔레콤은 앞으로도 AI 기술 개발 과정과 연구 성과를 공개하며 개발자와 연구자, 학생들이 참여할 수 있는 개방형 생태계를 구축해 나간다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "모델 학습에 담긴 기술적 배경을 쉽게 전달해 독자 파운데이션 모델이 어떤 역량을 갖춰야 하는지 누구나 이해하고 공감할 수 있도록 하는 것이 이번 세미나의 취지"라고 말했다.2026-06-18 10:27:55
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NHN클라우드, 양평 AI 데이터센터 가동…GPU 7656장 공급 시작 [경제일보] NHN클라우드가 서울 영등포구 양평동에 구축한 인공지능(AI) 전용 데이터센터 가동을 시작했다. 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 7656장을 기반으로 대규모 AI 연산 인프라를 마련하고 공공과 산학연을 대상으로 GPU 자원을 공급한다. NHN클라우드는 13일 양평 데이터센터 구축을 완료하고 서비스형 GPU(GPUaaS) 기반 자원 공급에 들어갔다고 밝혔다. 해당 데이터센터는 고성능 GPU 7656장을 갖춘 AI 전용 인프라로 구축됐다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지난해 추진한 ‘AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업’을 통해 마련됐다. 전체 사업비 1조4600억원 가운데 NHN클라우드는 1조원 이상 규모의 GPU 인프라 구축을 담당했다. 양평 데이터센터에는 엔비디아 블랙웰 B200 GPU 7656장이 도입됐다. 이 가운데 약4000장 규모 GPU를 하나의 클러스터로 묶어 대규모 고성능 연산이 가능한 환경을 구현했다. 구축된 GPU 자원은 국가 자산으로 분류돼 정부 정책에 따라 배분된다. 전체 GPU 중 6120장은 과기정통부 주관 사업 등 국가 AI 프로젝트에 활용될 예정이다. NHN클라우드는 센터 가동과 함께 일부 GPU 자원을 지난달 1일부터 산학연에 우선 공급하고 있다. 자체 고성능 인프라를 확보하기 어려운 대학 연구기관 스타트업 등이 주요 활용 대상이다. 양평 데이터센터는 고성능 GPU 가동에 적합한 고밀도 환경으로 설계됐다. NHN클라우드는 판교 ‘NCC1’ 데이터센터와 광주 국가 AI 데이터센터를 운영하며 축적한 경험을 구축 과정에 반영했다. 대규모 GPU 환경에서 발생할 수 있는 전력 부하와 발열 문제를 사전에 고려해 안정적인 운용 기반을 마련했다는 설명이다. 냉각 방식으로는 수랭식 시스템을 적용했다. 냉각수를 순환시켜 GPU에서 발생하는 열을 낮추는 방식으로, 기존 공랭식 대비 에너지 사용량을 약15~20% 절감할 수 있다. 냉각수의 압력 유량 온도를 실시간으로 감시하고 이상이 감지되면 해당 구간을 자동 차단하는 안전장치도 갖췄다. 이번 데이터센터 가동은 국내 AI 생태계에서 의미가 크다. 대규모 AI 모델 개발과 학습, 추론 서비스를 위해서는 고성능 GPU 인프라가 필수적이지만 대학 연구기관 스타트업이 자체적으로 대규모 GPU를 확보하기는 쉽지 않다. 공공 기반 GPUaaS 공급이 확대되면 국내 AI 기업과 연구진의 개발 접근성이 높아질 수 있다. NHN클라우드는 양평 데이터센터를 클라우드 사업 성장의 핵심 기반으로 보고 있다. 안현식 NHN 최고재무책임자는 전날 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “CSP 매출 기준으로 연간 약30% 성장을 기대하고 있다”며 “양평 리전의 경우 5년간 약3000억원 매출 목표를 계획하고 있다”고 말했다. 향후 관건은 GPU 자원의 안정적 배분과 활용률이다. 국가 AI 프로젝트와 산학연 수요가 동시에 몰리는 만큼 연산 자원을 효율적으로 배정하고 산업별 특성에 맞는 GPU 환경을 제공하는 것이 중요하다. 특히 AI 모델 개발뿐 아니라 제조 금융 의료 공공 분야의 추론 서비스까지 수요가 확대될 경우 데이터센터 운영 역량이 경쟁력이 될 전망이다. NHN클라우드 관계자는 “양평 데이터센터 가동으로 대규모 AI 연산 수요에 대응할 기반을 마련했다”며 “산업별 특성에 맞춘 GPU 환경을 고도화해 국내 AI 생태계 확산을 이끄는 핵심 인프라 역할을 하겠다”고 말했다.2026-05-13 17:15:09
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SKT, 차세대 AI 'A.X K2' 개발 나선다…엔비디아 손잡고 AI 인프라 협력 확대 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 고도화에 나섰다. IT 기업들의 독자 인공지능(AI) 모델 경쟁이 본격화되는 가운데 생성형 AI 경쟁이 심화되면서 자체 AI 모델과 학습 인프라 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르는 것으로 분석된다. 22일 SK텔레콤은 국내에서 처음 개최된 '엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026'에서 지난 21일 진행된 테크니컬 패널 세션에서 엔비디아와 AI 모델 개발 분야에서 쌓아온 기술 협력 성과를 보이며 향후 협업 계획을 공개했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 발표에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트로 선보인 'A.X K1' 후속 모델인 'A.X K2' 개발 계획을 공개하며 국내 소버린 AI 생태계 구축을 위한 협력을 이어갈 방침이라고 설명했다. 최근 글로벌 빅테크 중심의 AI 경쟁이 심화되면서 국내 기업들도 독자 AI 모델 확보에 나서는 흐름이 이어지고 있는 가운데 SK텔레콤 역시 자체 모델 경쟁력 강화에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 앞서 양사는 SK텔레콤이 지난 2021년 구축한 A100 GPU 기반 슈퍼컴퓨터 '타이탄' 구축 단계부터 협력을 이어온 바 있다. 이후 데이터 구성과 학습 인프라, 모델 개발 환경 전반에서 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화해 왔다. 특히 SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 수행하면서 매개변수 5190억 개 규모의 초거대 모델 'A.X K1' 학습에 엔비디아 네모트론 데이터셋을 적용한 것으로 알려졌다. SK텔레콤은 초거대 모델 학습 과정에서 대규모 모델 분산 학습 프레임워크인 '메가트론-LM'과 학습 데이터 준비 및 정제를 위한 '네모 큐레이터' 등을 활용해 학습 안정성과 효율성을 높였다고 설명했다. 초거대 AI 모델 개발은 대규모 GPU 인프라와 데이터 처리 역량이 핵심 요소로 꼽힌다. 특히 모델 규모가 커질수록 분산 학습과 데이터 품질 관리의 중요성이 높아지면서 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 협력 구조가 필수 요소로 작용하고 있다. SK텔레콤과 엔비디아는 모델 개발 과정에서 격주 단위 기술 협의를 진행하며 학습 인프라 안정성 확보와 성능 최적화를 공동으로 추진해온 것으로 알려졌다. 양사는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 초거대 모델 개발 경험과 학습 인프라 관련 기술 정보를 공유하며 대규모 AI 모델 개발 역량을 고도화하고 있다. 이를 통해 보다 효율적인 연산 구조와 성능 개선을 동시에 확보할 수 있는 기반을 마련한 것으로 분석된다. 향후 SK텔레콤은 현재 개발 중인 후속 모델 'A.X K2'에도 엔비디아 기술을 활용할 계획이다. 특히 멀티모달과 비전언어모델(VLM) 등 차세대 AI 기술 영역에서도 공동 연구를 확대하며 모델 성능 고도화를 추진하고 있다. 텍스트 중심 AI 모델을 넘어 이미지·영상·음성 등을 함께 이해하는 멀티모달 AI 경쟁이 본격화되는 가운데 후속 모델의 기술 확장성도 주요 변수로 떠오를 전망이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화하고 국내 AI 생태계 구축에도 기여한다는 계획이다. 향후 AI 서비스 확대에 따라 학습 인프라와 모델 성능을 지속적으로 고도화하며 독자 AI 경쟁력을 강화해나갈 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "SK텔레콤과 엔비디아는 선제적으로 새로운 기술을 적용하고 상호 피드백을 통해 서로 발전해온 관계"라며 "협력 관계를 통해 국내 AI 생태계 발전에 함께 기여할 것"이라고 말했다.2026-04-22 10:16:00
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삼성SDS 컨소시엄, 국가 AI 컴퓨팅센터 우선협상자 선정…2조원 투입 국가 인프라 만든다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 추진하는 국가 인공지능 인프라 구축 사업의 윤곽이 본격적으로 드러나고 있다. 정부가 추진하는 대규모 AI(인공지능) 컴퓨팅 인프라 구축 사업의 우선협상대상자로 삼성SDS 컨소시엄이 선정되면서 국내 AI 인프라 경쟁이 새로운 국면에 접어든 것으로 평가된다. 10일 과학기술정보통신부는 '국가 AI 컴퓨팅센터 구축 사업'의 우선협상대상자로 삼성SDS 컨소시엄을 선정했다고 밝혔다. 이번 사업은 정부의 마중물 투자에 민간 자본을 결합하는 민관 합작 방식으로 추진된다. 이를 위해 특수목적법인(SPC)을 설립해 사업을 수행하며 국내 AI 연구와 산업을 위한 대규모 연산 인프라를 구축하는 것이 목표다. 정부는 이를 통해 기업·대학·연구기관이 활용할 수 있는 고성능 AI 연산 자원을 제공하고 민간 투자를 촉진하는 선순환 구조를 만들겠다는 방침이다. 이번 공모는 지난해 9월부터 10월까지 진행됐으며 삼성SDS를 주관사로 한 컨소시엄이 단독 입찰했다. 해당 컨소시엄에는 네이버클라우드, 삼성물산, 카카오, 삼성전자, KT, 클러쉬 등이 참여했으며 전라남도와 서남해안기업도시개발도 함께 참여했다. 정부는 기술·정책 평가와 정책금융기관의 금융 심사를 진행했으며 해당 컨소시엄은 모든 절차를 통과해 우선협상대상자로 선정됐다. 최근 글로벌 AI 경쟁이 대규모 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확산되면서 국가 차원의 인프라 구축 필요성이 빠르게 커지고 있다. 초거대 인공지능 모델은 학습 과정에서 막대한 연산 능력을 필요로 한다. 미국과 중국 등 주요 국가들은 수만 장 규모의 GPU를 확보한 데이터센터를 중심으로 AI 연구개발 경쟁력을 확대하고 있다. 반면 국내 기업과 연구기관은 상대적으로 제한된 연산 자원에 의존해 왔다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 이에 정부는 AI 산업 경쟁력의 핵심을 데이터와 알고리즘뿐 아니라 컴퓨팅 인프라로 보고 국가 차원의 대규모 연산 자원 확보에 나선 것으로 풀이된다. 민간 기업이 단독으로 감당하기 어려운 수준의 투자 규모를 고려해 공공 투자로 기반을 마련하고 민간 참여를 유도하는 구조다. 국가 AI 컴퓨팅센터가 구축될 경우 연구기관과 스타트업, 기업들이 안정적으로 연산 자원을 활용할 수 있는 환경이 마련되면서 국내 AI 생태계 전반의 경쟁력이 강화될 것으로 전망된다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 전남 해남의 '솔라시도 데이터센터 파크'에 구축될 예정이며 오는 2028년까지 첨단 AI 반도체인 GPU 1만5000장 이상을 확보해 완공할 예정이다. 센터는 올해 3분기 착공에 들어갈 계획이다. 센터가 완공되면 국내 기업과 대학, 연구기관이 AI 모델 개발과 연구를 수행할 수 있는 핵심 인프라로 활용될 전망이다. 정부는 장기적으로 GPU 규모를 지속적으로 확대해 국내 AI 연구와 산업 생태계의 기반을 강화한다는 계획이다. 국가 AI 컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 3대 강국 도약' 전략의 핵심 인프라로 평가된다. 대규모 GPU 자원을 기반으로 AI 연구개발을 지원하며 국산 AI 반도체 활용 확대와 글로벌 기업과의 협력을 촉진하는 역할을 맡게 된다. 또한 정부가 추진 중인 'AI 고속도로' 구축 계획의 핵심 시설로도 꼽힌다. AI 연산 인프라를 선제적으로 확충해 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처지지 않겠다는 전략이다. 이번 국가 AI 컴퓨팅센터 구축 사업에는 민관 출자와 정책금융 대출 등을 포함해 총 2조원 이상의 사업비가 투입될 전망이다. 향후 KDB산업은행과 IBK기업은행의 최종 출자 승인 절차를 거쳐 실시협약이 체결되면 특수목적법인이 설립되고 사업이 본격 추진된다. 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 "인공지능 고속도로의 핵심 기반 시설(인프라)이자 인공지능 생태계 성장의 이음터(플랫폼)인 국가 인공지능 컴퓨팅센터 구축 사업이 본격적으로 진행될 것으로 기대된다"며 "오는 2028년 이내에 국가 인공지능 컴퓨팅센터를 구축할 수 있도록 삼성SDS, 관계 기관 등과 긴밀히 소통하여 신속한 사업 추진에 만전을 기해 나가겠다"고 말했다. 삼성SDS 컨소시엄 관계자는 "국가 AI 컴퓨팅센터가 우리나라 인공지능 연구·산업 생태계의 글로벌 도약을 이끄는 토대가 될 수 있도록 컨소시엄 참여사들의 역량을 결집해 사업을 성공적으로 추진하겠다"고 말했다.2026-03-10 17:47:48
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