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"사진첩도 AI가 기억한다"…SKT, 에이닷에 '로그' 기능 추가
[경제일보] 스마트폰 사진첩에 쌓인 수많은 사진을 인공지능(AI)이 분석해 필요한 순간 다시 찾아주는 시대가 열리고 있다. SK텔레콤이 사진 속 정보를 AI로 분석해 기록하고 검색할 수 있는 '에이닷 로그(A.log)'를 선보이면서 에이닷을 단순 대화형 AI를 넘어 이용자의 일상을 기록하고 관리하는 개인 AI 플랫폼으로 확장하고 있다. 31일 SK텔레콤은 메타(Meta)의 AI 글래스와 안드로이드 스마트폰으로 촬영한 사진을 AI가 정리하고 다시 찾을 수 있도록 돕는 에이닷 로그를 에이닷 앱에서 선보인다고 밝혔다. 에이닷 로그는 사진 속 정보를 분석해 제목과 설명을 생성하고 적합한 태그를 자동으로 부여하는 기능이다. 기존 스마트폰 사진첩이 촬영 날짜나 장소, 인물 등을 기준으로 사진을 저장하고 보여주는 것으로 끝났지만, 에이닷 로그는 사진 자체에 담긴 내용을 이해해 '기록'으로 전환하도록 설계됐다. SK텔레콤은 이용자가 시간이나 키워드를 입력해 원하는 기록을 찾거나 AI가 생성한 태그를 기준으로 관련 사진을 모아볼 수 있다고 설명했다. 예를 들어 공연 포스터를 촬영하면 AI가 사진 속 정보를 분석해 공연명과 일시, 장소 등을 기록한다. 명함이나 영수증, 화이트보드, 회의 자료, 주차 위치 등도 각각의 특성에 맞춰 자동으로 분류한다. 사진을 단순히 보관하는 것을 넘어 사진 속 정보를 검색 가능한 데이터로 만드는 방식이다. 특히 이번 기능은 AI 글래스와 결합하면서 활용 범위를 넓혔다. 이용자가 메타의 AI 글래스로 촬영한 사진을 에이닷 로그와 자동 연동하면 별도로 사진을 옮기지 않아도 AI가 이를 기록으로 활용할 수 있다. 레이밴 메타 젠2를 비롯한 메타의 AI 글래스 전 기종을 지원한다. AI 글래스가 일상에서 발생하는 순간을 빠르게 포착하는 '입력 장치'라면 에이닷 로그는 그렇게 쌓인 정보를 정리하고 다시 꺼내는 역할을 맡는 구조다. 스마트폰으로 사진을 찍고 나중에 직접 분류하는 기존 방식과 달리 촬영부터 정보 정리, 검색까지 AI가 개입하도록 구현했다. 안드로이드 스마트폰 이용자도 에이닷 앱의 에이닷 로그 카메라로 직접 촬영하거나 기존 사진첩의 사진을 불러와 기능을 이용할 수 있다. 에이닷 앱 업데이트를 통해 안드로이드 운영체제(OS)에서 사용할 수 있다. 앞서 SK텔레콤은 지난해 에이닷에 회의나 강의, 상담 등의 음성을 실시간으로 받아쓰고 요약·정리하는 '노트'를 선보인 바 있다. 당시 노트는 출시 일주일 만에 누적 사용자 30만명을 돌파하며 일상 기록형 AI 서비스의 가능성을 구현했다면, 이번에는 음성에 이어 사진으로 기록 영역을 넓혔다. 향후 에이닷 노트와 에이닷 로그를 연계해 사진과 메모를 함께 돌아볼 수 있는 통합 기록 기능도 제공할 예정이다. 음성·텍스트에 이어 이미지까지 개인의 일상에서 발생하는 다양한 정보를 AI가 정리하고 연결하는 것이다. 특히 AI 글래스와 결합해 차세대 기기에 대한 저변을 넓히고 있다. AI 글래스가 스마트폰을 꺼내지 않고도 사진과 같은 정보를 빠르게 수집할 수 있는 새로운 개인 디바이스로 자리 잡을 경우, AI 서비스가 처리해야 할 개인 데이터의 양도 늘어날 수밖에 없는 것으로 알려졌다. SK텔레콤은 에이닷 로그를 통해 AI 글래스를 단순 촬영 기기가 아니라 개인 AI 서비스로 연결되는 입력 장치로 활용하려는 모습이다. 다만 AI가 개인의 일상을 이해하고 기록하는 영역으로 들어오면서 개인정보 보호 문제도 중요한 과제로 떠오른다. 사진에는 주민등록번호와 같은 민감정보뿐 아니라 명함의 연락처, 영수증의 결제정보, 회의자료 등 업무상 민감한 내용이 포함될 수 있기 때문이다. 이에 SK텔레콤은 에이닷 로그 이용 과정에서 사진에 주민등록번호 등 민감정보가 포함된 경우 자동으로 마스킹한 뒤 분석하며, 사진 자체는 서버에 저장하지 않고 이용자의 단말에만 보관한다고 설명했다. AI가 개인의 기억과 기록을 관리하는 서비스가 확대될수록 편의성과 함께 데이터 통제권도 중요한 경쟁 요소가 될 전망이다. 특히 AI 글래스처럼 사용자가 의식하지 않는 순간에도 주변 정보를 촬영할 수 있는 기기가 확산될 경우 사진 속 본인뿐 아니라 주변 사람의 개인정보를 어떻게 보호할 것인지도 풀어야 할 과제다. 장성국 SK텔레콤 AI서비스개발담당은 "'에이닷 로그'는 AI 글래스처럼 순간을 빠르게 담을 수 있는 새로운 디바이스의 활용성을 일상의 기록 경험으로 확장한 기능"이라며 "앞으로도 고객이 사진과 메모 등 다양한 형태의 정보를 보다 쉽게 남기고 다시 활용할 수 있도록 에이닷 서비스를 지속 고도화하겠다"고 말했다.
2026-08-31 10:51:51
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NC AI, 사우디서 '피지컬 AI' 승부…K-AI 중동 공략 본격화
[경제일보] NC AI가 사우디아라비아를 발판으로 피지컬 AI의 중동 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 소개하는 수준을 넘어 국산 AI 반도체부터 클라우드·인프라, AI 모델과 애플리케이션까지 연결한 한국형 ‘풀스택 AI’를 현지 산업에 적용하는 데 초점을 맞춘다. NC AI는 31일부터 9월 3일까지 사우디아라비아 리야드에서 열리는 글로벌 기술 전시회 ‘LEAP 2026’에 참가해 한국 풀스택 AI 컨소시엄 공동관을 운영한다고 밝혔다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 주도로 마련된 공동관에는 메가존클라우드, 업스테이지, 퓨리오사AI, 유라클 등이 참여한다. NC AI는 이번 전시에서 산업특화 AI ‘배키(VAETKI)’를 중심으로 피지컬 AI 기술을 선보인다. 가상 공간을 구현하는 디지털트윈, 현실 세계를 이해하는 월드모델, 물리적 행동을 제어하는 로봇 파운데이션 모델을 하나의 체계로 연결하는 방식이다. 물류센터와 도시 환경을 구현한 디지털트윈을 통해 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줄 계획이다. 특히 ‘바르코 3D(VARCO 3D)’와 ‘배키 트윈’을 활용한 시연도 진행한다. 물류센터 운영 상황과 도시 건축물을 3D 환경으로 구현하고, LEAP 전시장과 공동관까지 가상 공간으로 재현해 디지털트윈 구축 기술을 소개한다. NC AI는 텍스트와 이미지로 3D 자산을 생성할 수 있는 기술을 통해 디지털트윈 제작에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다고 설명한다. 이번 행사가 주목받는 이유는 사우디가 AI를 국가 산업전환의 핵심 분야로 육성하고 있기 때문이다. 사우디는 정부와 국부펀드(PIF), 아람코 등을 중심으로 AI 반도체와 데이터센터, AI 모델 및 서비스에 대한 투자를 확대하고 있다. LEAP에도 구글클라우드·AWS·엔비디아·AMD 등 글로벌 빅테크와 중국 기업들이 대거 참여해 현지 AI 시장을 둘러싼 경쟁이 치열해지고 있다. 한국 기업들은 이미 현지 실증에도 들어갔다. 메가존클라우드는 지난 5월 퓨리오사AI·NC AI·업스테이지·유라클과 컨소시엄을 구성해 아람코 디지털을 대상으로 국산 AI 반도체 기반 서버형 AI 인프라 실증 사업을 추진한다고 밝혔다. NC AI는 이 사업에서 AI 기반 3D 렌더링과 디지털트윈 서비스를 맡는다. 따라서 이번 LEAP 참가가 단순 전시회 마케팅에 그치지 않고 기존 실증 사업을 실제 계약과 현지 레퍼런스로 확대하는 계기가 될지가 관건이다. 특히 사우디가 제조·에너지·도시개발·국방 등 산업 전반에서 AI 도입을 추진하고 있는 만큼 현실 세계의 설비와 공간을 이해하고 제어하는 피지컬 AI는 국내 기업이 차별화할 수 있는 분야로 꼽힌다. 다만 중동 시장을 선점하려면 기술 시연만으로는 부족하다. 현지 데이터와 산업 환경에 맞춰 모델을 재학습하고, 보안·데이터 주권을 충족하면서 실제 프로젝트의 투자비와 운영비까지 낮출 수 있는지가 중요하다. 사우디 시장에서 글로벌 빅테크와 중국 기업까지 경쟁하는 만큼 한국 기업 간 기술 결합을 넘어 현지 기업과의 장기적인 파트너십을 확보해야 한다는 과제도 남는다. NC AI 이연수 대표는 “최고 수준의 한국형 풀스택 AI 역량을 글로벌 시장에 널리 알리고 현지 파트너들과 긴밀히 소통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하겠다”고 말했다.
2026-08-31 09:01:07
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팀네이버, ECCV에 논문 23편 채택…3D·로봇 공간지능 경쟁력 고도화
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI)의 시선을 현실 공간으로 넓히고 있다. 생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성을 넘어 실제 공간을 인식하고 이해하는 공간지능으로 확대되는 가운데 네이버랩스와 네이버랩스 유럽 등이 3차원(3D) 공간 재구성, 자율주행 지도, 로봇 시뮬레이션 기술 개발을 고도화하고 있다. 논문 성과를 넘어 네이버의 로봇·자율주행 사업과 연결될 수 있는 원천기술 확보에 속도를 내는 것으로 분석된다. 28일 네이버는 팀네이버가 발표한 연구 논문 23편이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'ECCV 2026' 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다. 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버 AI Lab, 네이버클라우드 등 여러 기술 조직이 3D 공간 인식과 재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 연구 성과를 낸 것으로 알려졌다. 특히 네이버랩스와 네이버랩스 유럽은 로봇과 자율주행 기술에 활용할 수 있는 공간지능 연구를 대거 선보였다. 공간지능은 AI가 주변 환경의 형태와 구조, 위치 관계 등을 이해하고 이를 바탕으로 현실 세계에서 움직이거나 판단하는 능력을 의미한다. 로봇이 사람처럼 주변 공간을 인식하고 경로를 계획하기 위해서는 이런 기술이 필수적으로 평가된다. 네이버랩스 유럽은 지난 2023년 공개한 3D 재구성 기술 '더스터(DUSt3R)'의 후속 연구인 '블래스터(BLASt3R)'를 공개했다. 블래스터는 여러 이미지를 분석해 3D 공간을 재구성하는 동시에 로봇의 위치를 파악하고 지도를 만드는 SLAM 기술을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 로봇이 주행하면서 주변 환경을 실시간으로 지도화하고, 별도의 고성능 장비에 의존하지 않고 온디바이스 환경에서도 3D 재구성을 수행할 수 있도록 기술을 개선했다. 기존보다 속도와 정확도를 높여 로봇이 실제 환경을 인식하는 데 필요한 연산 부담을 낮추는 데 초점을 맞춘 것이다. 네이버랩스는 360도 파노라마 이미지 한 장만으로 실내 공간을 3D로 생성하는 연구도 선보였다. '인스페이스(InSpace)' 기술은 이미지 속 방의 구조와 사물 배치를 분석해 공간을 입체적으로 재구성하는 방식이다. 자율주행과 연결되는 공간 인식 기술도 개발했다. 네이버랩스는 비전언어모델(VLM)을 활용해 학습하지 않은 물체까지 인식하고 이를 실시간으로 조감도 형태의 BEV 지도에 반영하는 기술을 공개했다. 자율주행 차량이나 로봇이 기존에 학습하지 않은 환경에서도 주변 정보를 파악할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 네이버 AI Lab과 KAIST가 공동 연구한 '서울월드모델'은 이런 네이버의 공간지능 기술의 연장선에 있는 것으로 평가된다. 서울의 파노라마 이미지 등 방대한 공간 데이터를 활용해 실제 도시를 반영한 장거리 영상을 생성하고, 이를 지도 기반 가상 탐색과 디지털트윈, 자율주행·로보틱스 시뮬레이션 등에 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 서울월드모델과 3D 공간 재구성 기술을 결합하면 현실 공간을 AI가 이해하고 이를 가상환경으로 재현해 다양한 상황을 시뮬레이션하는 방식으로 확장할 수 있다. 실제 도로나 건물에서 모든 상황을 반복적으로 테스트하기 어려운 자율주행이나 로봇 분야에서 가상환경을 활용한 학습과 검증의 중요성이 커지고 있다. 네이버클라우드 역시 이미지와 영상에 대한 AI의 이해도를 높이는 연구를 진행했다. 영상 속 사물의 움직임을 인식하는 기술과 이미지 공간에 텍스트 기반 추론을 결합해 입체적 정보를 더 정밀하게 파악하는 연구가 이번 학회에서 채택됐다. 네이버는 이를 통해 컴퓨터비전 분야의 기초 기술 경쟁력을 확대한다는 계획이다. 이번 학회에서는 전체 제출 논문 가운데 약 1~2%에 해당하는 'ECCV Spotlight'에도 관련 논문 4편이 선정됐다. 360도 이미지를 활용한 3D 공간 생성 연구와 서울월드모델 등이 포함됐다. 네이버가 공간지능을 강조하는 배경에는 AI 기술의 활용 범위가 디지털 공간에서 현실 세계로 확대되고 있기 때문이다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 만들어내는 것을 넘어 로봇이 실제 환경에서 이동하고 작업하도록 하기 위해서는 공간을 이해하고 물리적 세계의 변화를 예측하는 능력이 필요하다. 특히 로봇 산업에서는 카메라로 주변을 보는 것만으로는 충분하지 않다. 사물의 위치와 거리, 공간의 구조를 파악하고 자신의 위치를 지속적으로 추정하면서 장애물을 피해 움직여야 한다. 네이버랩스가 3D 재구성과 SLAM, 자율주행 지도 기술을 동시에 고도화하는 것도 이런 현실 세계의 요구에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 네이버 관계자는 "팀네이버는 3대 비전 학회로 불리는 ECCV, ICCV, CVPR에서 매년 두 자릿수 논문이 채택되는 등 글로벌 기술력을 입증해왔다"며 "팀네이버는 앞으로도 적극적인 연구개발을 이어가며 차세대 AI·공간지능 기술을 확보하고, 이를 다양한 서비스에 접목해 사용자가 일상에서 쉽게 체감할 수 있는 기술 경험을 제공해 나갈 계획"이라고 말했다.
2026-08-28 17:06:10
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AI가 책 읽는 시대…밀리의서재, 10주년 컨퍼런스서 독서의 미래 모색
[경제일보] AI가 책을 읽고 요약하는 시대가 본격화되면서 전자책과 오디오북을 제공하는 것을 넘어 인공지능(AI)을 활용해 독서 경험을 확장하고, AI 시대에도 인간에게 필요한 '읽기'의 가치를 어떻게 만들어갈지가 독서 플랫폼의 새로운 과제로 떠올랐다. 국내 독서 플랫폼 밀리의서재가 창립 10주년을 맞아 '읽는 미래'를 주제로 컨퍼런스를 열고 AI 시대 독서의 의미와 플랫폼의 미래를 모색한다. 20일 밀리의서재는 서울 코엑스 오디토리움에서 10주년 컨퍼런스 '읽는 미래'를 내달 3일 개최한다고 밝혔다. 얼리버드 티켓이 전석 매진되는 등 행사 시작 전부터 관심이 이어지고 있는 이번 컨퍼런스는 AI가 읽기와 쓰기 영역까지 빠르게 확장하는 상황에서 인간에게 읽기가 어떤 의미로 남을 것인지에 초점을 맞춰 진행될 예정이다. 이번 행사는 단순한 창립 10주년 기념행사를 넘어 AI 확산에 따른 독서 환경의 변화와 독서 플랫폼의 역할을 논의하는 자리로 마련됐다. AI가 긴 글을 요약하고 필요한 정보를 찾아주는 것을 넘어 콘텐츠를 직접 생성하는 단계까지 발전하면서 독자가 책을 읽는 방식 자체가 달라지고 있기 때문이다. 특히 밀리의서재는 이번 컨퍼런스를 통해 AI 시대에 독서가 단순한 정보 습득을 넘어 사고하고 질문하는 능력을 키우는 과정이라는 점을 강조할 계획이다. 철학과 데이터, 인지심리학, 문학 등 다양한 분야의 전문가를 초청해 기술 발전이 인간의 사고와 읽기에 미치는 영향을 다각도로 조명한다. 컨퍼런스에는 정재욱 밀리의서재 대표를 비롯해 김재인 철학자, 안나 로슬링 작가 겸 데이터 전문가, 김경일 인지심리학자 등이 참여한다. 각 분야 전문가들은 AI 시대에 인간에게 필요한 언어와 질문, 사고와 읽기의 힘을 주제로 강연과 대담을 진행할 예정이다. 최근 밀리의서재는 AI 확산으로 독서 플랫폼의 경쟁 환경도 달라지고 있다는 판단으로 '읽기' 자체에 주목하고 있다. AI가 책의 내용을 빠르게 요약하고 이용자가 원하는 정보를 선별해 제공할 수 있게 되면서 단순히 많은 콘텐츠를 확보하고 이를 디지털 방식으로 제공하는 것만으로는 차별화하기 어려워지고 있다. 이에 앞으로 독서 플랫폼 경쟁은 AI를 활용해 이용자의 독서 경험을 얼마나 정교하게 만들어내느냐로 확대될 것으로 전망된다. 개인의 관심사와 독서 이력을 바탕으로 콘텐츠를 추천하거나 책의 내용을 이해하는 과정을 돕는 등 AI와 독서를 결합하는 방식이 새로운 경쟁 요소로 자리 잡을 수 있는 것으로 분석된다. 밀리의서재 역시 AI를 독서 경험에 접목하는 방향을 지속적으로 모색하고 있다. 향후 AI 기반 추천과 검색, 콘텐츠 활용 등 독서 경험을 고도화하는 한편 AI 시대에 독서 플랫폼이 제공해야 할 새로운 가치를 확보하는 것이 과제로 꼽힌다. 이번 컨퍼런스에서 밀리의서재는 창립 10주년을 기념해 특별 앤솔러지 '북키퍼'도 선보인다. 'AI 시대, 그럼에도 왜 우리는 읽는가'를 주제로 김초엽, 이유리, 홍한별, 장강명, 신형철 등 5명의 작가가 소설과 에세이를 통해 AI 시대에도 유효한 읽기의 가치에 대한 질문을 풀어냈다. 현장에서는 '북키퍼'를 주제로 한 북토크도 열린다. 김초엽 작가와 신형철 문학평론가, 홍한별 번역가가 참여해 작품의 기획 의도와 창작 과정, 텍스트를 읽고 쓰고 번역하는 창작자의 관점에서 바라본 '읽는 미래'에 대해 이야기를 나눌 예정이다. 밀리의서재는 이번 컨퍼런스를 계기로 AI 시대 독서의 의미를 재조명하는 동시에 10주년 이후 독서 플랫폼의 성장 방향도 모색한다는 계획이다. 전자책과 오디오북을 중심으로 성장해온 기존 사업에 AI를 접목해 이용자 경험을 확대하고, 콘텐츠와 기술을 결합한 독서 생태계를 구축하는 것이 향후 사업 경쟁력의 핵심으로 떠오를 전망이다. 이성호 KT 밀리의서재 독서당 본부장은 "컨퍼런스 '읽는 미래'에 보내주신 관심을 통해 AI 시대에도 스스로 읽고 생각하는 힘에 대한 독자들의 관심을 확인할 수 있었다"며 "컨퍼런스와 10주년 특별 앤솔러지 '북키퍼'를 통해 '왜 읽는가'를 다시 생각해보고, AI 시대 독서의 의미와 방향을 찾아가는 하나의 이정표가 되길 기대한다"고 말했다.
2026-08-20 14:01:17
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카카오 '카나나2', 허깅페이스 공개 두 모델, 안전성 평가 종합 1위
[경제일보] 카카오가 오픈소스로 공개한 경량언어모델(SLM) '카나나-2' 시리즈의 안전성 평가 결과를 18일 내놨다. 유사 규모 글로벌 모델과 비교해 종합 1위를 기록했다고 밝혔다. 평가 대상은 지난달 28일 허깅페이스에 공개한 4종 가운데 'Kanana-2-1.3B-Instruct'와 'Kanana-2-3B-Instruct'다. 카카오는 당시 4종을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포했고, 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 적용해 한국어 처리 효율을 30% 이상 높였다고 밝힌 바 있다. 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화·통화 요약, AI 국민비서 등에 카카오의 경량 모델이 쓰이고 있다. 이번 평가는 카카오가 자체 구축한 'AI 안전성 평가 플랫폼'으로 진행됐다. 지난해 11월 한국정보통신기술협회(TTA), KAIST, 카카오 등이 과학기술정보통신부 사업으로 공동 구축한 한국어 특화 벤치마크 'AssurAI'를 활용했다. AssurAI는 한국의 사회·문화적 맥락을 반영해 AI 위험 요소를 측정하며, 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오 등 멀티모달 환경과 악의적 프롬프트 입력 상황까지 평가할 수 있다. 총 35개 위험 범주에 9560개 평가 항목으로 구성됐고, 카카오는 이를 △사회적 리스크 △성적 콘텐츠·아동보호 △범죄·불법 행위 △폭력 △권리 침해 등 5개 대분류로 재편해 집계했다. AI 모델이 사전 정의된 채점 기준에 따라 다른 모델의 응답을 평가하는 방식을 적용해, 대규모 평가에서도 주관적 편차를 줄이고 동일한 기준으로 비교할 수 있게 했다는 설명이다. 비교 대상은 유사 파라미터 규모의 구글 '젬마'와 알리바바 '큐웬'이었다. 결과는 카나나2 1.3B 모델이 종합점수 0.70으로 젬마(0.68), 큐웬(0.58)을 앞섰고, 3B 모델도 0.70으로 젬마(0.66), 큐웬(0.62)보다 높았다. 대분류별로는 1.3B 모델이 범죄·불법 행위 영역에서, 3B 모델이 성적 콘텐츠·아동보호와 권리 침해 영역에서 비교 모델을 크게 앞섰다. 카카오는 앞으로 자체 개발 모델에 상시적인 사전 안전성 평가를 확대 적용할 계획이다. 텍스트 언어모델을 넘어 멀티모달 모델과 스스로 작업을 수행하는 에이전틱 AI 리스크 평가로도 범위를 단계적으로 넓힌다는 방침이다. 카카오는 이에 앞서 AI 안전성 검증 도구 '카나나 세이프가드'도 오픈소스로 공개한 바 있다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "이번 평가는 자체 검증 체계를 통해 오픈소스 모델의 안전성을 사전에 점검하고, 그 결과를 공개하고자 한 사례"라며 "앞으로도 책임 있는 AI 개발 원칙 아래 안전성 검증을 모델 출시 프로세스의 핵심 단계로 정착시켜 나갈 것"이라고 말했다.
2026-08-18 11:09:21
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"내 글에 낙인 찍나"…AI 워터마크, '투명성'인가 '감시'인가
[경제일보] “내가 직접 쓴 글인데 인공지능(AI)이 일부 손봤다는 이유만으로 AI 글로 분류되는 것 아닌가.” 생성형 AI를 업무와 학업에 활용하는 이용자들 사이에서 이런 우려가 커지고 있다. 글로벌 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 자사의 AI 서비스 ‘클로드(Claude)’가 생성한 텍스트에 사람이 눈으로 확인하기 어려운 식별 패턴을 넣기 시작하면서다. 단순한 기능 업데이트로만 보기 어려운 이유는 이 기술이 앞으로 AI 콘텐츠의 ‘신분증’ 역할을 할 가능성이 있기 때문이다. 지금까지 AI 생성 여부는 별도의 탐지 프로그램을 통해 추정하는 방식이 중심이었다. 앞으로는 AI가 콘텐츠를 만들어내는 순간부터 식별 정보가 함께 따라붙는 구조로 바뀔 수 있다. 앤트로픽은 지난 2일부터 새로 출시되는 클로드 모델의 텍스트에 보이지 않는 워터마크를 적용하고 있다. 기존 모델에도 순차적으로 적용할 계획이며, 유럽연합(EU)뿐 아니라 전 세계 서비스에 적용한다. API(응용프로그램 인터페이스), 클로드 코드 등 개발자용 서비스에도 같은 원칙이 적용된다. ◆ 왜 갑자기 AI 글에 ‘도장’을 찍나 출발점은 유럽연합의 ‘AI법(EU AI Act·유럽연합 인공지능법)’이다. EU AI법 제50조는 AI로 생성된 콘텐츠가 사람이나 다른 콘텐츠인 것처럼 오인되지 않도록 AI 생성·변조 콘텐츠를 기계가 식별할 수 있는 방식으로 표시하도록 하는 투명성 의무를 담고 있다. 이 규정은 지난 2일부터 적용되기 시작했다. AI가 만든 콘텐츠가 허위정보나 사칭 등에 악용되는 것을 막고 정보의 출처를 보다 명확하게 하려는 취지다. 다만 EU가 특정한 하나의 ‘워터마크’ 기술을 의무화한 것은 아니다. 워터마크나 메타데이터, 콘텐츠 출처 인증 등 기술적으로 가능한 방법을 활용해 AI 생성 여부를 식별할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 앤트로픽은 이 가운데 텍스트 자체에 보이지 않는 통계적 패턴을 심는 방식을 선택했다. 앤트로픽이 이를 전 세계에 적용한 것은 유럽과 비유럽 지역의 서비스를 별도로 운영하기보다 하나의 모델과 시스템으로 대응하기 위한 것으로 풀이된다. ◆ 사람 눈에는 안 보이는데 어떻게 찾나 앤트로픽이 사용하는 방식은 글에 ‘AI 작성’이라는 문구를 붙이는 기존의 표시와 다르다. AI가 문장을 생성할 때 특정 단어나 토큰(인공지능이 문장을 생성할 때 사용하는 최소 단위)의 선택 확률을 미세하게 조정해 통계적인 패턴을 만들어내는 방식이다. 사람 눈에는 일반적인 문장과 차이가 없지만 별도의 탐지 기술을 이용하면 해당 패턴을 찾아낼 수 있다. 구글 딥마인드가 개발한 ‘SynthID Text(AI가 생성한 텍스트를 식별하는 기술)’와 같은 방식이 대표적이다. AI가 다음 단어를 선택하는 과정에 일정한 패턴을 남겨 생성 여부를 판별하는 방식이다. 다만 이 기술을 ‘완벽한 AI 탐지기’로 봐서는 안 된다. 워터마크가 발견됐다고 해서 글 전체를 AI가 작성했다는 뜻은 아니며, 반대로 워터마크가 발견되지 않았다고 해서 사람이 100% 작성했다는 의미도 아니다. 앤트로픽 역시 기술의 한계를 인정하고 있다. ◆ “내가 쓴 글인데 왜 AI 글인가” 이용자들의 반발은 바로 이 지점에서 나온다. AI에게 글 전체를 작성하도록 한 것이 아니라 직접 쓴 글의 오탈자를 수정하거나 문장을 다듬고, 번역하거나 일부 표현을 고치는 데 AI를 활용하는 경우가 대표적이다. 미국 커뮤니티 사이트 ‘레딧(Reddit)’ 등에서는 앤트로픽의 발표 이후 “AI를 사용했다는 사실과 AI가 글의 저자라는 것은 다른 문제”라는 의견이 이어졌다. 일부 유료 이용자는 구독 취소를 거론했고, 실제로 다른 AI 서비스로 옮기겠다는 이용자도 나타났다. 반면 AI 사용 사실을 투명하게 밝히는 것은 오히려 필요한 조치라는 반론도 나온다. 특히 논란이 되는 것은 학교와 직장이다. 대학이 과제물의 AI 사용을 금지하거나 기업이 업무 결과물의 AI 사용 여부를 관리할 경우 워터마크가 새로운 판단 기준으로 활용될 수 있기 때문이다. 앤트로픽은 이에 대해 워터마크가 ‘저자’를 증명하는 기술이 아니라고 설명한다. 사람이 작성한 글을 일부만 가볍게 수정하거나 AI가 작성한 글을 사람이 크게 다시 작성하는 경우에는 식별 성능이 떨어질 수 있다는 것이다. ◆ “AI 표시”와 “AI 낙인” 사이 문제는 AI 활용 방식이 이미 ‘AI가 쓴 글’과 ‘사람이 쓴 글’로 깔끔하게 나뉘지 않는다는 데 있다. 사람이 아이디어를 내고 AI에게 초안을 만들게 한 뒤 다시 사람이 고칠 수도 있고, 사람이 작성한 글을 AI가 교정할 수도 있다. 번역과 요약, 자료 정리처럼 인간의 작업을 보조하는 용도로 AI를 사용하는 경우도 많다. 그런데 워터마크 하나만으로 이 과정을 모두 ‘AI 콘텐츠’로 묶어버리면 실제 창작 과정과 다른 판단이 내려질 가능성이 있다. AI 사용 여부와 부정행위 여부, 저작권 침해 여부는 서로 다른 문제이기 때문이다. 워터마크의 실효성도 논쟁거리다. 가벼운 편집이나 복사·붙여넣기에도 일부 흔적이 남도록 설계됐지만, 대규모 재작성이나 번역 등을 거치면 식별 성능이 떨어질 수 있다. 이미 해외 개발자 커뮤니티에서는 워터마크를 우회하거나 탐지를 어렵게 만드는 방법에 대한 논의도 나타나고 있다. 연구자들 역시 텍스트 워터마크의 견고성과 탐지 정확도에 한계가 있을 수 있다고 지적한다. 결국 ‘워터마크를 심는 AI’와 ‘워터마크를 지우는 기술’의 경쟁으로 이어질 가능성도 배제할 수 없다. ◆ 클로드에서 끝나지 않을 가능성 앤트로픽의 결정은 특정 서비스의 기능 변경에 그치지 않을 가능성이 높다. EU AI법의 투명성 의무는 특정 기업이 아니라 해당 규정의 적용을 받는 AI 시스템 전반을 대상으로 하기 때문이다. EU 집행위원회도 AI 생성 콘텐츠의 표시와 식별을 위한 실천강령을 마련하고 있다. 따라서 앞으로 주요 AI 기업들이 비슷한 기술을 도입할 경우 AI가 만든 콘텐츠에는 생성 과정에서부터 디지털 흔적이 남는 것이 새로운 표준이 될 수 있다. 관건은 그 흔적을 어떻게 사용할 것인가다. 학교가 워터마크를 이유로 과제를 일괄적으로 부정행위로 판단하거나 기업이 채용 과정에서 AI 사용 여부만으로 지원자를 평가한다면 기술의 본래 취지와 다른 문제가 발생할 수 있다. AI 워터마크 논쟁의 본질은 결국 ‘AI를 표시할 것인가’가 아니다. AI가 어디까지 개입했을 때 그것을 AI 콘텐츠라고 부를 것인가에 있다. AI가 인간의 작업을 대체하는 단계를 넘어 인간과 함께 결과물을 만드는 도구로 자리 잡은 상황에서 ‘AI 사용’과 ‘AI 작성’을 같은 의미로 취급해서는 안 된다는 지적도 나온다. 한편 투명성을 높이겠다는 취지는 분명하다. 하지만 식별 기술이 사회적 기준보다 앞서가면 투명성을 위한 표시가 또 다른 낙인이 될 수도 있다. 앞으로 AI 워터마크가 신뢰를 높이는 ‘디지털 출처 표시’로 자리 잡을지, 아니면 AI를 사용하는 사람을 구분하는 새로운 꼬리표가 될지는 기술보다 이를 해석하고 활용하는 사회의 기준에 달려 있다.
2026-08-17 13:54:56
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알리바바 'Wan3.0' 베타 공개…AI 영상 생성, 짧은 클립 넘어 제작 도구로
[경제일보] 알리바바가 생성형 인공지능(AI) 영상 생성 모델의 한계를 길이와 입력 방식 측면에서 동시에 넓히고 있다. 최대 30초 영상 생성에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·오디오, 웹페이지와 문서까지 참조할 수 있도록 기능을 확장하면서 단순한 영상 제작 도구를 넘어 콘텐츠 제작 전반을 자동화하는 방향으로 기술 고도화에 나섰다. 11일 알리바바는 영상 생성 모델 'Wan3.0' 베타 버전을 공개하고 공개 베타 테스트를 시작했다고 밝혔다. 사용자는 알리바바 클라우드의 AI 개발 플랫폼 '모델스튜디오'와 AI 네이티브 클라우드 플랫폼 'Qwen 클라우드'를 통해 테스트를 신청할 수 있다. Wan3.0의 가장 큰 변화는 생성할 수 있는 영상의 길이다. 기존 AI 영상 생성 모델이 수초에서 최대 15초 안팎의 짧은 영상을 만드는 데 초점을 맞췄다면 Wan3.0은 클립 하나를 최대 30초까지 생성할 수 있도록 했다. 알리바바의 이전 모델인 Wan2.7-Video가 지원했던 최대 15초와 비교하면 생성 가능한 영상 길이가 두 배로 늘었다. 영상 길이가 길어지면서 AI 영상 제작의 활용 범위도 넓어질 것으로 전망된다. 짧은 장면 하나를 만드는 데 그치지 않고 인물의 움직임이나 카메라 이동이 이어지는 장면을 하나의 클립으로 구성할 수 있기 때문이다. 알리바바는 사용자가 입력한 프롬프트를 분석해 적절한 영상 길이를 추천하는 기능과 기존 영상의 시간적 흐름을 이어 영상을 확장하는 기능도 Wan3.0에 적용했다. 단순히 영상 생성 시간을 늘리는 것만으로는 실제 콘텐츠 제작에 활용하기 어렵다는 점에서 입력 방식도 확대했다. Wan3.0은 텍스트와 이미지뿐 아니라 영상과 오디오를 함께 참조할 수 있으며 웹페이지, PDF, 파워포인트 프레젠테이션 등 문서 자료도 영상 제작을 위한 입력 자료로 활용할 수 있다. 예를 들어 기업이 제품 소개 자료나 프레젠테이션을 보유하고 있다면 이를 기반으로 마케팅 영상을 만들 수 있고, 교육 기관은 문서 형태의 교육 자료를 영상 콘텐츠로 전환할 수 있다. 영상 제작자가 기존 촬영본이나 이미지, 음성 자료를 제공해 새로운 장면을 구성하는 방식도 가능하다. AI 영상 생성 시장의 경쟁이 단순히 '얼마나 그럴듯한 영상을 만드는가'에서 '사용자가 가진 자료를 얼마나 정확하게 영상으로 전환할 수 있는가'로 이동하고 있다는 점도 주목된다. 영상 제작 과정에서는 새로운 이미지를 만들어내는 것보다 기존 캐릭터나 제품, 브랜드의 특징을 유지하면서 여러 장면을 연결하는 것이 중요한 경우가 많기 때문이다. Wan3.0은 이 같은 문제를 해결하기 위해 시각적 일관성 확보에도 초점을 맞췄다. AI 영상에서 반복적으로 지적돼온 인물의 얼굴이나 의상, 소품 등이 장면마다 달라지는 현상을 줄이고 참조 자료에 포함된 캐릭터와 제품의 세부적인 특징을 유지하도록 설계했다. 화면 구성과 음성의 일관성도 주요 기능으로 제시됐다. 알리바바는 인물의 표정과 움직임을 자연스럽게 표현하고 다국어 음성을 생성하는 동시에 소프트웨어 사용자 인터페이스(UI)와 모션 그래픽 등 상대적으로 구현하기 까다로운 요소도 안정적으로 생성할 수 있다고 설명했다. 알리바바가 영상 생성 모델을 지속적으로 고도화하는 것은 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 텍스트와 이미지에서 영상으로 이동하고 있기 때문이다. 영상은 텍스트나 이미지보다 생성에 필요한 연산량이 많고 시간적 일관성까지 유지해야 하는 만큼 AI 모델의 기술 수준을 가늠하는 분야로 꼽힌다. 특히 글로벌 빅테크와 AI 기업들이 영상 생성 모델의 품질과 길이, 입력 방식 등을 경쟁적으로 개선하면서 영상 생성 AI의 활용 범위도 점차 전문 콘텐츠 제작 영역으로 확대되고 있다. 짧은 영상을 단순히 만들어주는 수준을 넘어 기존 콘텐츠를 분석하고 새로운 영상으로 재구성하는 제작 도구로 발전하고 있는 것이다. 알리바바 역시 Wan 시리즈를 통해 이 시장을 공략하고 있다. Wan 시리즈는 2023년 7월 처음 공개된 이후 이미지와 영상 생성 기능을 지속적으로 고도화해왔다. Wan3.0에서는 영상 길이를 늘리는 동시에 멀티모달 참조 입력과 시각적 일관성 강화에 집중하면서 실제 제작 환경에서의 활용성을 높이는 데 초점을 맞췄다. AI 영상 생성 시장에서도 앞으로는 생성 품질뿐 아니라 기존 제작 과정에 얼마나 자연스럽게 편입될 수 있는지가 경쟁력을 좌우할 전망이다. 알리바바가 Wan3.0을 통해 영상 생성 시간을 늘리고 참조 입력 범위를 확대한 것도 이 같은 제작 환경의 변화를 겨냥한 것으로 풀이된다. 알리바바 관계자는 "'Wan3.0'은 영화 제작자의 제작 과정 효율화, 숏폼 드라마와 소셜 미디어 콘텐츠 제작, 기업의 텍스트·이미지 기반 마케팅 및 교육 영상 제작을 지원하는 등 다양한 산업 영역에서 활용될 수 있도록 설계됐다"며 "또한 자율주행차와 로보틱스 시스템 학습에 필요한 사실적인 시뮬레이션 영상을 생성할 수 있어 기술 개발자에게도 유용한 도구로 활용될 수 있다"고 말했다.
2026-08-11 11:25:24
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LG유플러스 "AI는 인프라부터"…2조원 투자로 AIDC 사업 속도
[경제일보] LG유플러스가 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)를 중심으로 AI 기업(B2B) 사업 확대에 속도를 낸다. 수도권 최대 규모인 파주 AI 데이터센터 구축에 약 2조원을 투자하는 동시에 AI 컨택센터(AICC)와 AI 보안 사업까지 육성하며 AI 기반 기업 사업을 미래 성장동력으로 키운다는 전략이다. AI 투자 확대에도 별도 외부 자금 조달 없이 재무 건전성을 유지하며 성장과 주주환원을 병행하겠다는 방침도 재확인했다. 6일 LG유플러스는 올해 2분기 실적 발표 이후 진행한 컨퍼런스콜에서 AI 인프라 투자와 기업 AI 사업 전략을 공개했다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO) 부사장은 이날 컨퍼런스콜에서 "급증하는 데이터센터 수요에 대응하기 위해 파주 AI 데이터센터 구축 일정을 앞당겼다"며 "현재 GPU 기반의 AI 수요를 정확히 예측하기는 쉽지 않지만, 수요 변화에 탄력적으로 대응할 수 있는 단계적이고 확장 가능한 AIDC 파이프라인을 확보하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 2조원을 투자해 현재 파주에 수도권 최대 규모인 200MW급 AI 데이터센터를 구축하고 있으며 내년부터 오는 2028년까지 4개 동을 순차적으로 개소할 예정이다. 수도권에서는 AI 추론 서비스 수요를, 지방에서는 학습과 비실시간 추론 수요를 담당하는 전략도 추진하고 있다. 투자 재원은 외부 차입보다 자체 현금 흐름을 활용한다는 계획이다. 여 부사장은 "2026년도 CAPEX(자본적 지출)는 AIDC 투자 확대를 통해 전년 대비 증가할 것으로 예상하고 있지만 EBITDA 범위 내 투자 기조를 유지하며 프리캐시플로(잉여현금흐름)를 안정적으로 확보하고 있다"며 "AIDC 사업은 자체 센터 외에도 임차, DBO 등 에셋라이트한 모델을 병행해 가면서 자본의 효율성을 높이고 현금 흐름 부담을 완화하고 있다"고 말했다. LG유플러스는 신규 AI 데이터센터가 기존 데이터센터보다 높은 수익성을 확보할 것으로 전망하고 있다. AI 서버 운영에 필요한 액체냉각과 전력 인프라 투자로 상면 단가가 높아지는 데다, AI 서비스 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 전력 사용량도 증가해 수익성이 개선될 것이라는 설명이다. 기업 AI 사업도 AI 컨택센터(AICC)를 중심으로 확대한다. LG유플러스는 자체 AI 기술을 활용한 음성인식(STT), 음성합성(TTS), 상담 지원, 품질관리 솔루션을 금융권 등에 공급한 데 이어 하반기에는 대규모 언어모델(LLM) 기반 챗봇과 고객의 소리(VOC) 분석 등으로 상품군을 확대하며 AI 기반 기업 서비스 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 정용훈 LG유플러스 기업 AI 사업 담당은 "파주 AI AIDC를 비롯한 신규 데이터센터는 기존 센터 운영 대비 수익성 개선이 가능할 것으로 기대하고 있다"며 "상반기에는 익시 STT(온디바이스 기반 음성 인식), TTS(텍스트 음성 변환), 상담 어드바이저 '오토 QA' 등 자체 내재화한 상품을 금융권 중심의 구축형 사업에 적용했고, 하반기에는 LLM 기반 챗봇, VOC(고객의 소리) 인사이트 도출 등으로 상품 라인업을 확대해 AICC 사업 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. 이어 "앞으로도 기업 인프라 사업은 파주 AI DC를 비롯한 데이터센터 구축 및 고객 확보를 통해 성장 기반을 강화하는 한편 내재화된 AICC 상품 경쟁력을 바탕으로 AI 기반 신사업에 실질적인 성과 창출을 가속화해 나가겠다"고 강조했다. LG유플러스는 AI 서비스와 보안 사업도 함께 확대한다. AI 통화 서비스 '익시오'의 기능 고도화와 해외 진출을 추진하는 동시에 에릭슨과 협력해 네트워크와 AI를 결합한 보이스 AI 역량을 강화한다는 계획이다. 또한 MDR(관리형 탐지·대응) 전문기업 파고네트웍스 인수를 바탕으로 위협 탐지와 분석 역량을 내재화하고 기업 보안 사업 경쟁력도 높인다. 내부적으로는 워크플로 표준화와 AI 에이전트 기반 업무 자동화, 클라우드 중심 인프라 전환 등을 통해 전사 AI 전환(AX)을 가속화하며 운영 효율성과 보안 대응 역량도 함께 강화할 방침이다. LG유플러스는 그룹 차원의 AI 전략에서 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 역할도 맡는다. 그룹 계열사들의 냉각·전력·네트워크 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 결합해 AI 인프라 밸류체인을 구축하고, LG유플러스는 수도권 데이터센터와 통신망 운영 역량을 바탕으로 AI 인프라 사업을 확대한다는 전략이다. 자체 AI 데이터센터뿐 아니라 데이터센터 구축·운영(DBO) 사업을 병행해 AI 인프라 공급 능력을 확대하고, 수요 기반 투자로 운영 리스크와 자본 부담을 동시에 관리해 나갈 계획이다. 케빈 조 LG유플러스 최고전략책임자(CSO)는 "LG그룹은 '원 LG' 전략을 바탕으로 AI 인프라를 구축하고 이를 통해 새로운 가치를 창출하고자 한다"며 "그룹 계열사들이 보유한 냉각, 전력, 운영, 네트워크 역량을 결집해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화하고 AI연구원의 엑사원 등 AI 기술과의 연계를 통해 밸류체인을 고도화하고자 하는 전략"이라고 말했다. 이어 "이 가운데 LG유플러스는 AI 인프라 운영을 담당하는 핵심 축으로서 역할을 수행하고 있으며 수도권 핵심 입지의 AIDC 인프라와 네트워크, 데이터센터 운영 노하우를 기반으로 증가하는 AI 수요에 대응해 AI 인프라를 확대해 나갈 계획"이라고 설명했다. LG유플러스는 AI 투자 확대에도 성장 투자와 주주환원을 병행하는 기조를 유지한다는 방침이다. 상반기 서비스 수입이 연초 제시한 가이던스를 웃돈 만큼 연간 목표 달성에는 무리가 없을 것으로 보고 있으며, AI 투자 확대에도 재무 건전성을 유지하면서 기업가치 제고를 이어간다는 계획이다. 중간배당 확대와 자사주 매입·소각 등 기존 주주환원 정책도 지속 추진할 예정이다. AI 인프라 투자 규모가 커질 수는 있지만 투자와 주주환원의 균형을 유지하고 시장과의 소통도 강화한다는 방침이다. 여명희 부사장은 "상반기 별도 기준 서비스 수입은 전년 대비 3.4% 증가하면서 연초에 저희가 제시한 가이던스 2%를 상회하고 있다"며 "하반기에 매출 성장이 다소 완화될 것으로 예상되고 있으나 연간 가이던스는 충분히 달성할 것으로 보고 있다"고 평가했다. 이어 "앞으로도 성장 투자와 재무 건전성과의 균형을 바탕으로 주주환원을 지속 확대해 나갈 계획"이라며 "AI 산업 환경 변화에 따라 투자 기회가 확대될 수 있으나 기업가치 제고와 주주환원 확대라는 방향성은 일관되게 유지할 것"이라고 강조했다.
2026-08-06 15:42:05
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SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략
[경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-04 10:10:29
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