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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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네이버클라우드, '국방 AI' 전장으로…KCCS 겨냥한 소버린 AI 승부수
[경제일보] 네이버클라우드가 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순한 AI 모델 공급을 넘어 데이터센터, 폐쇄망 클라우드, 전장 엣지, 현장 엔지니어링을 묶은 ‘풀스택 국방 AI’ 전략을 제시하며 차세대 지휘통제체계 시장을 정조준했다. 네이버클라우드는 지난 10일 대전컨벤션센터에서 열린 ‘InLEX 대한민국 국방산업발전대전’에서 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’를 열고 국방 AI 구현 방안을 공개했다. 회사는 텍스트, 음성, 영상, 지도 데이터를 하나의 작전 상황으로 통합 이해하는 옴니모달 AI 모델과 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 핵심 축으로 제시했다. 이번 발표의 무게는 ‘국방 AI 주권’에 있다. 국방 데이터는 보안과 통제권이 핵심인 만큼 해외 AI 모델이나 외부 클라우드에 그대로 의존하기 어렵다. 네이버클라우드는 자체 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 모델, 운영 플랫폼을 결합해 군 내부 데이터가 통제된 환경에서 학습·추론될 수 있는 구조를 내세우고 있다. 유경범 네이버클라우드 상무는 하이퍼클로바X 옴니모달 모델이 다양한 전장 데이터를 통합된 상황으로 이해하고 전장 환경의 변화 가능성을 지휘관이 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환할 수 있다고 설명했다. 이는 국방 AI를 단순 행정 질의응답이나 문서 요약이 아니라 작전 판단을 보조하는 체계로 확장하려는 구상이다. 국방 전용 AI 데이터센터 구상도 핵심이다. 네이버클라우드는 중앙 데이터센터에서 합동참모본부와 육·해·공군 데이터를 학습해 AI 모델을 고도화하고 함정·전방부대·이동형 지휘소 등에는 엣지 데이터센터를 배치하는 방안을 제시했다. 통신이 끊기거나 제한되는 상황에서도 현장 단위 AI 운용이 가능하도록 하겠다는 의미다. 정낙수 네이버클라우드 상무는 구축형 클라우드와 온톨로지 기반 지식체계를 강조했다. 육·해·공군과 해병대에 흩어진 데이터를 단순 저장하는 데 그치지 않고 의미와 관계를 구조화해야 군사 의사결정 지원이 가능하다는 설명이다. 작전명령, 센서 정보, 지리 데이터, 교리와 절차를 AI가 추론 가능한 형태로 연결하는 것이 국방 AI의 실제 경쟁력이 된다는 얘기다. 네이버클라우드의 행보는 국방 AX 시장이 본격적으로 열리기 전 주도권을 잡기 위한 포석으로 풀이된다. 국방부는 국방AI센터를 중심으로 AI 과학기술 강군 전략을 추진하고 있으며 국방 생성형 AI ‘GeDAI’와 국방 AI 데이터센터 실증 사업도 진행하고 있다. AI 모델을 실제 군 업무와 작전 체계에 붙이려면 폐쇄망 클라우드, GPU 인프라, 보안 인증, 지휘통제체계 연동이 함께 필요하다. 경쟁도 빨라지고 있다. SK텔레콤은 국방부와 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 있다. 삼성SDS 등 IT서비스 기업들도 지휘통제체계와 클라우드 기반 국방 인프라 수요를 겨냥하고 있다. 국방 AX 시장은 모델 기업, 클라우드 사업자, SI 기업, 방산 기업이 역할을 나누는 컨소시엄형 경쟁으로 전개될 가능성이 크다. 시장 시선은 한국형 합동지휘통제체계(KCCS)와 국방 AI 데이터센터 사업으로 향한다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 핵심 체계로 꼽힌다. 클라우드, AI, 엣지 컴퓨팅, 통신망이 결합되면 감시정찰부터 상황 인식, 표적 식별, 지휘결심 지원까지 전장 데이터 운용 방식이 달라질 수 있다. 남은 문제는 기술 시연과 실제 전력화 사이의 간극이다. 국방 AI는 민간 서비스처럼 빠르게 배포하고 개선하기 어렵다. 보안성, 설명 가능성, 책임 소재, 교전 규칙과의 정합성, 군 작전 절차와의 연동이 모두 검증돼야 한다. 특히 지휘관의 판단을 보조하는 AI일수록 결과보다 추론 경로와 통제 가능성이 중요하다. 한편 네이버클라우드의 국방 AI 전략은 소버린 AI가 더 이상 산업용 구호에 머물지 않는다는 점을 보여준다. 전장은 데이터가 가장 민감하고 판단의 대가가 가장 무거운 현장이다. AI가 전장 의사결정을 돕는 시대가 온다면 기술의 우위만으로는 부족하다. 국가가 데이터를 통제하고 군이 신뢰할 수 있으며 현장에서 작동하는 체계로 증명될 때 국방 AX의 무게도 비로소 확인될 것이다.
2026-06-11 17:24:12
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