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SKT, '모두의 AI' 승부수…좋은 모델보다 빠른 '개선 루프'에 방점 [경제일보] SK텔레콤이 정부의 ‘모두의 AI’ 사업을 계기로 인공지능(AI) 경쟁의 기준을 모델 성능에서 서비스를 통해 지능을 얼마나 빠르게 개선하느냐로 확장하고 있다. 6880억개 파라미터의 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 확보한 데 이어 대규모 이용자가 실제로 사용하는 서비스와 AI 인프라를 연결하고, 여기서 축적되는 데이터를 다시 모델과 시스템 개선에 투입하는 순환 구조를 구축하겠다는 전략이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 24일 회사 뉴스룸에 게재한 칼럼에서 “미래의 AI 경쟁은 가장 좋은 모델을 한 번 만들어내는 경쟁이 아니라, 가장 빠른 ‘지능의 개선 루프’를 구축하는 경쟁이 될 것”이라고 밝혔다. 모델을 개발하는 것만으로는 부족하며 추론 비용, 서비스 완성도, 재학습 속도, 신뢰성까지 하나의 시스템으로 연결해야 실제 경쟁력이 된다는 설명이다. ◆ A.X K2에서 ‘모두의 AI’까지…모델을 서비스로 검증 SKT는 지난 7월 29일 6880억개 파라미터 규모의 A.X K2를 공개했다. 기존 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 지식, 장문 이해 및 에이전트 역량을 강화했으며, 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%포인트 향상됐다고 밝혔다. 최근에는 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준에 해당하는 점수를 기록했다고 발표하며 모델 자체의 성능도 강조하고 있다. 그러나 SKT가 이번에 강조한 것은 모델의 ‘크기’보다 이를 실제 서비스에서 얼마나 효율적으로 운영하느냐다. 수백만명이 동시에 AI를 이용할 경우 모든 질문을 최고 성능 모델로 처리하면 비용 부담이 커질 수밖에 없다. SKT는 이를 해결하기 위해 일부 매개변수만 활성화하는 MoE 구조, 질문 난이도에 따른 추론 방식 조절, 경량 모델과 대형 모델의 선택적 배치, 메모리와 연산 자원의 최적화 등을 제시했다. 특히 에이닷은 이 전략을 검증할 수 있는 핵심 서비스다. SKT에 따르면 에이닷은 지난해 9월 MAU 1000만명을 넘어섰고, 지난해 8월에는 에이전틱 워크플로우를 적용해 사용자의 요구를 해석하고 작업을 계획·실행하는 기능을 강화했다. 대규모 이용자가 실제 서비스를 사용하는 과정에서 발생하는 데이터를 AI 개선으로 연결할 수 있는 기반을 확보한 셈이다. ◆ ‘대화 수’ 아닌 ‘완료한 일’이 AI 성패 가른다 SKT가 정부 사업에서 강조하는 것도 이 같은 서비스 경험이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘모두의 AI’는 국산 AI 모델을 활용해 연내 전 국민 대상 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 사업이다. 지난 18일 공모를 마감한 결과 SKT·KT·카카오·이스트소프트·엠케이디·제논 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 최종 사업자는 선정되지 않았다. SKT는 금융·모빌리티·미디어·교육·의료·공공·세무·돌봄 등 다양한 분야 기업과 컨소시엄을 구성했다. AI 모델 하나로 모든 문제를 해결하는 것이 아니라 각 산업의 전문기업과 AI 모델·서비스를 연결하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 맡겠다는 구상이다. 유 CIC장은 특히 AI 성과를 “대화의 횟수가 아니라 완료된 일의 숫자로 측정해야 한다”고 강조했다. AI가 질문에 얼마나 정확하게 답했는지를 넘어 검색과 도구 호출, 실행을 거쳐 실제 사용자의 목적을 달성했는지 봐야 한다는 것이다. 이는 향후 AI 경쟁이 챗봇의 답변 품질에서 에이전트의 실행 성공률과 비용 효율성으로 이동할 가능성을 보여준다. ◆ 정부 사업은 SKT AI 전략의 실증 무대 ‘모두의 AI’는 SKT 입장에서도 사업성을 검증할 기회다. 정부는 국산 AI 모델 활용과 전국민 무료 서비스 출시를 조건으로 GPU 등을 지원하고 있으며, 2027년 이후에는 AI 에이전트 고도화도 추진할 계획이다. 결국 관건은 이용자다. 얼마나 많은 국민이 서비스를 실제로 사용하고, 그 과정에서 발생한 경험이 모델 개선과 서비스 고도화로 얼마나 빠르게 돌아가느냐가 중요하다. SKT가 통신망과 에이닷, 독자 모델, AI 데이터센터까지 갖춘 풀스택 역량을 강조하는 이유도 여기에 있다. AI 경쟁이 ‘누가 가장 좋은 모델을 보유했는가’에서 ‘누가 실제 생활에서 더 많은 일을 처리하게 만들고 더 빠르게 개선하는가’로 이동한다면, SKT의 승부처 역시 모델 자체보다 서비스→데이터→개선→재서비스로 이어지는 선순환 구조가 될 전망이다.2026-08-24 15:47:18
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메가존클라우드·핑거, 금융 AX 동맹…AI·금융 IT 결합해 시장 선점 [경제일보] 메가존클라우드와 핀테크 기업 핑거가 금융산업의 인공지능 전환(AX)을 겨냥한 전략적 파트너십을 체결했다. 금융권의 AI 도입이 단순한 생성형 AI 서비스 적용을 넘어 기존 애플리케이션과 데이터, 클라우드 인프라까지 바꾸는 단계로 확대되면서 금융 업무를 이해하는 핀테크와 AI·클라우드 전문기업의 결합이 필요하다는 판단에서다. 메가존클라우드는 핑거와 지난 21일 서울 여의도 핑거 본사에서 ‘금융산업 AX 사업 협력을 위한 전략적 파트너십’을 체결했다고 24일 밝혔다. 양사는 금융기관 AX 및 시스템통합(SI) 사업 공동 추진, 금융 업무 특화 AI 솔루션 공동 개발·상품화, 인프라와 애플리케이션 운영을 결합한 구독형 서비스 등을 추진한다. ◆ 금융 AI, 모델보다 ‘업무 시스템’ 전환이 관건 금융권의 AI 전환은 일반 기업보다 진입장벽이 높다. 금융사는 고객정보와 거래 데이터 등 민감정보를 다루는 만큼 보안과 규제 요건을 충족해야 하고, 기존 모바일뱅킹과 계정계·정보계 시스템 등과 AI를 연결하는 작업도 필요하다. 메가존클라우드는 클라우드 전환과 애플리케이션 현대화, AI 에이전트 시스템 개발, 보안 및 운영체계 구축 역량을 제공한다. 핑거는 2010년 국내 최초 스마트뱅킹 구축을 시작으로 은행권 모바일뱅킹과 오픈뱅킹, 비대면 채널 등 금융 IT 애플리케이션을 구축해왔다. 두 회사가 각각 가진 ‘인프라’와 ‘금융 업무’ 전문성을 결합하는 구조다. 특히 양사는 금융기관의 AI 전환 과정에서 발생하는 애플리케이션 현대화와 데이터 전환 수요를 공동으로 공략한다는 방침이다. 생성형 AI를 도입하는 것에서 끝나는 것이 아니라 기존 시스템을 AI 활용에 적합한 환경으로 바꾸고, 실제 업무에 AI 에이전트를 연결하는 사업으로 범위를 넓히겠다는 의미다. 양사는 금융 업무에 특화된 AI 솔루션을 공동 개발해 상품화하고, 구축 이후 운영까지 이어지는 사업모델을 추진한다. 인프라 운영과 애플리케이션 운영을 통합해 제공하는 구독형 서비스도 사업화 대상이다. 이는 금융 AX 시장이 일회성 SI 프로젝트에서 장기적인 운영·관리 사업으로 확대될 가능성을 겨냥한 것으로 풀이된다. AI 시스템은 구축 이후에도 모델 관리와 데이터 업데이트, 보안, 성능 개선 등이 지속적으로 필요하기 때문이다. 메가존클라우드는 최근 코리안리재보험과도 생성형 AI·빅데이터·클라우드를 활용한 재보험 AX 협력을 추진하며 금융 분야 사업 영역을 넓히고 있다. 이번 협력에서 양사가 각각 300억원 규모의 증권 투자를 추진하는 것도 주목된다. 핑거가 300억원 규모 CB를 발행하고 메가존클라우드가 이를 인수하는 한편, 핑거는 메가존클라우드 지분 약 300억원어치를 취득하는 구조다. 양사의 전략적 이해관계를 자본으로 연결했다는 데 의미가 있다. ◆ 국내 금융 레퍼런스 확보해 해외로 양사는 국내 금융권에서 쌓은 경험을 해외시장으로 확대할 계획이다. 메가존클라우드가 구축한 10개국 글로벌 거점에 핑거의 금융 애플리케이션 구축 역량을 결합해 국내 금융기관의 해외 진출을 지원하는 동시에 현지 금융기관 대상 사업도 추진한다. 특히 해외 금융시장은 국내와 규제 환경이 다른 만큼 퍼블릭 클라우드 기반의 금융 시스템 구축과 AI 적용을 보다 유연하게 추진할 수 있다는 판단이다. 다만 현지 금융 규제와 데이터 주권, 보안 인증 등 국가별 장벽을 넘어 실제 수주로 연결할 수 있을지는 별도의 과제다. 한편 이번 파트너십의 성패는 협약 자체보다 첫 금융 고객과 실제 매출을 얼마나 빨리 만들어내느냐에 달려 있다. 금융 AX 시장에는 삼성SDS와 LG CNS 등 대형 IT서비스 기업들도 적극적으로 뛰어들고 있다. 메가존클라우드와 핑거가 금융 업무 전문성과 AI·클라우드를 결합해 차별화된 상품을 만들고 이를 국내 레퍼런스에서 해외사업으로 확장할 수 있을지가 향후 경쟁력을 가를 전망이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 “핑거의 핀테크 전문성과 결합하면 금융 업무에 특화된 AX 모델을 만들 수 있을 것”이라며 “국내 금융시장의 선진화에 기여하고 해외 금융시장으로도 성과를 확대하겠다”고 말했다. 핑거 안인주 대표 역시 “메가존클라우드의 AI·클라우드 역량과 만나 금융 AI 분야와 해외 시장에서 새로운 성장 기회를 만들겠다”고 밝혔다.2026-08-24 11:57:51
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KT, '모두의 AI' 풀스택 승부수…국산 NPU부터 국민 서비스까지 잇는다 [경제일보] KT가 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 국산 AI 반도체부터 AI 모델·플랫폼, 클라우드·네트워크까지 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략으로 도전장을 냈다. 단순히 여러 AI 기업을 모으는 데 그치지 않고 각사의 기술을 하나의 서비스 체계로 연결해 실제 국민이 사용하는 AI 서비스로 구현하겠다는 구상이다. AI 모델 경쟁이 인프라와 서비스 운영 능력을 포함한 종합 경쟁으로 확대되는 가운데 KT가 통신·클라우드 사업자로서 강점을 내세운 셈이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원’ 사업은 국산 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 AI 서비스를 쉽고 부담 없이 이용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 당초 8월 11일까지였던 공모는 수정 공고를 거쳐 18일 마감됐으며, SK텔레콤·KT·카카오 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 사업자가 선정된 것은 아니며, 각 컨소시엄이 어떤 서비스와 기술을 제시했는지가 향후 경쟁의 핵심이 될 전망이다. ◆ 리벨리온부터 업스테이지까지…‘국산 AI 스택’ 결집 KT 컨소시엄의 인프라 영역에는 리벨리온, 래블업, 베슬AI코리아가 참여한다. 리벨리온은 국산 신경망처리장치(NPU), 래블업은 AI 컴퓨팅 자원 운영, 베슬AI코리아는 AI 개발·운영 플랫폼을 담당한다. 여기에 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 솔트룩스, 액션파워 등 AI 모델·플랫폼 기업들이 합류했다. KT는 전국 통신망과 클라우드·데이터센터, 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 이 기술들을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하는 역할을 맡는다. KT가 이처럼 인프라부터 모델까지 한꺼번에 묶은 것은 ‘모두의 AI’ 사업의 성격 때문이다. 일반적인 기업용 AI 사업이라면 특정 모델이나 솔루션의 성능이 중요하지만, 전 국민을 대상으로 하는 서비스는 수많은 이용자가 동시에 접속해도 안정적으로 작동해야 한다. 모델 성능뿐 아니라 GPU·NPU 자원 배분, 추론 비용, 네트워크 품질, 보안과 개인정보 보호, 장애 대응까지 하나의 운영 체계에서 관리해야 한다. 특히 국산 NPU를 실제 대규모 서비스에 적용할 수 있는지도 중요한 시험대다. 그동안 국내 AI 반도체 기업들은 기술력을 확보했지만 대규모 상용 서비스에서 성능과 안정성을 검증할 기회가 제한적이었다. 국민 대상 AI 서비스가 구축되면 국산 NPU가 실제 사용 환경에서 경쟁력을 입증할 수 있는 기회가 될 수 있다. ◆ 승부처는 ‘AI 오케스트레이션’…KT가 노리는 역할 KT가 강조하는 ‘AI 오케스트레이션’은 이 컨소시엄의 차별화 포인트다. 서로 다른 AI 모델과 컴퓨팅 자원을 서비스 목적에 맞춰 조합하고 관리하는 방식이다. 하나의 AI 모델에 모든 기능을 맡기는 것이 아니라 질문의 성격과 작업 난이도, 비용 등에 따라 적합한 모델과 인프라를 선택하는 구조다. 이는 AI 시장이 단순한 ‘최고 성능 모델’ 경쟁에서 실제 업무를 수행하는 에이전트와 서비스 경쟁으로 넘어가는 흐름과도 맞닿아 있다. 정부 사업 역시 모델 하나를 개발하는 것보다 국민 생활과 연결되는 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 다양한 서비스를 실제 이용환경에서 구현하는 것이 중요하다. 앞서 KT가 공개한 컨소시엄에는 다음, 무신사, 직방, EBS, BC카드 등 생활 밀착형 서비스 기업도 참여하고 있다. KT 입장에서는 이번 사업이 단순한 정부 사업 수주 이상의 의미를 갖는다. 통신사의 AI 전환 전략에서 가장 어려운 과제 가운데 하나가 AI 기술을 실제 고객이 돈을 내고 사용하는 서비스로 연결하는 것이기 때문이다. KT는 이미 클라우드·데이터센터와 AX 사업을 확대하고 있는 만큼 ‘모두의 AI’를 통해 국산 AI 모델과 인프라를 실제 대규모 서비스에서 운영한 경험까지 확보할 경우 향후 공공·금융·기업 시장에서 새로운 사업 기회를 만들 수 있다. 결국 이번 경쟁에서 중요한 것은 참여 기업의 숫자가 아니다. 국산 AI 모델과 NPU를 실제 국민 서비스에서 얼마나 안정적으로 돌리고, 이를 지속 가능한 비용 구조로 운영할 수 있느냐가 관건이다. KT가 내세운 AI 풀스택과 오케스트레이션 전략이 실제 서비스 품질과 운영 효율로 이어질 경우 통신사를 넘어 ‘AI 인프라·서비스 운영자’로서의 입지를 강화할 수 있을 전망이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장 상무는 “국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다”고 말했다.2026-08-23 16:30:00
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