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SKT, 2300만 고객 기반 'AI 관문' 노린다…통신·인프라 묶어 새 성장축 구축
[경제일보] SK텔레콤이 통신에서 확보한 2300만 고객 기반을 AI 서비스와 데이터센터 사업으로 연결하는 성장 전략을 내놨다. 기업과 개인의 AI 사용을 적합한 모델·인프라로 연결하는 ‘토큰 게이트웨이’를 추진한다. 통신 고객 접점에서 AI 수요를 모으고, 자체 플랫폼과 연산 인프라로 이를 처리하는 사업 구조를 만들겠다는 구상이다. SK텔레콤에 따르면 정재헌 최고경영자(CEO)는 전날 서울 SKT타워에서 구성원 대상 타운홀을 열고 ‘SKT 성장 기어 전략’을 발표했다. 통신, AI 서비스, AI 인프라를 AI 기술과 인공지능 전환(AX)이라는 공통 동력으로 연결하는 것이 핵심이다. 정 CEO는 “AI 경쟁의 축이 모델과 인프라를 넘어 토큰을 안정적으로 생성·공급·활용하는 생태계로 확대되고 있다”며 “통신과 AI 역량을 응집해온 SKT에는 새로운 성장 기회”라고 말했다. 이번 전략의 배경에는 기존 사업의 수익 기반을 유지하면서 AI 사업을 키워야 하는 성장 과제가 있다. 올해 2분기 SKT의 연결 매출은 4조3591억원으로 전년 동기보다 0.5% 증가했다. 같은 기간 AI 데이터센터 매출은 가동 확대에 힘입어 92.5% 늘어난 1362억원을 기록했다. 회사 전체 매출이 완만하게 증가하는 가운데 AI 인프라 사업은 빠르게 성장하고 있다. 투자 규모도 커지고 있다. SKT는 지난 6월 엔비디아와 AI 클라우드 협력 계획을 발표했고, 7월에는 대규모 AI 데이터센터 개발을 전담하는 SK하이퍼를 설립했다. 8월에는 SK브로드밴드의 데이터센터·해저케이블 사업을 분할해 SK호라이즌을 신설하는 계획과 함께 3조800억원 규모의 지분 투자 계약을 발표했다. 이번 성장 기어 전략은 이렇게 확대하는 공급 기반을 고객의 AI 이용 수요와 연결하는 방향을 제시했다. 토큰은 AI가 문장 등을 처리하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 생성형 AI 서비스의 사용량과 비용을 계산하는 기준으로도 쓰인다. AI를 실제 업무에서 반복적으로 활용할수록 모델을 구동하는 연산 자원과 비용 관리가 중요해진다. 기업에는 업무에 적합한 모델을 고르고 사용 현황을 관리하는 기능이 필요하다. 글로벌 클라우드 기업들도 이 영역을 사업화하고 있다. 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록은 동일한 모델 계열 안에서 요청별 응답 품질과 비용을 고려해 모델을 선택하는 기능을 제공한다. AI를 제공하는 경쟁에 사용 효율을 관리하는 경쟁이 더해지는 흐름이다. SKT가 추진하는 토큰 게이트웨이는 기업과 고객의 AI 사용 패턴을 관리하고 최적의 모델·인프라로 연결하는 관제센터 역할을 한다. 회사는 2300만 고객과 결제 체계, 다양한 모델을 제공할 수 있는 플랫폼을 강점으로 제시했다. 이용자가 AI를 선택하고 사용하는 접점을 확보해 인프라 투자와 서비스 사업을 연결하려는 구상으로 풀이된다. 이 방향은 기존 AI 인프라 전략에서도 드러났다. 정석근 SKT AI CIC장은 지난 8월 회사 뉴스룸 인터뷰에서 앞으로 고객이 토큰을 요구하게 될 것이라며, 이를 만들어낼 인프라와 효율화 기술을 직접 확보하는 것이 통신 사업의 새로운 동력이 될 수 있다고 설명했다. 이번 발표는 고객의 AI 사용을 관리·연결하는 사업을 구체적으로 제시했다는 점에서 그 연장선에 있다. 통신 사업에는 AI 기반 초개인화와 AI 친화형 자율 네트워크를 적용한다. 고객별 이용 특성에 맞춰 서비스를 개선하고 AI 확산에 필요한 네트워크 경쟁력을 확보할 계획이다. 정 CEO는 AI가 통신의 초개인화·보안·차세대 네트워크 과제를 해결하고, 통신은 AI를 고객과 산업 전반으로 확산하는 기반이 될 수 있다고 강조했다. AI 서비스 사업은 기업과 개인 고객을 아우르며 서비스 구현부터 운영까지 지원하는 방향으로 추진한다. 네트워크와 모델·서비스 역량을 활용해 국방·공공 AI, 산업 특화 AI, ‘모두의 AI’ 등으로 사업 영역을 확대한다. 인프라 사업은 SK호라이즌과 SK하이퍼가 역할을 나누는 구조다. 내년 1분기 분할·신설을 목표로 추진 중인 SK호라이즌은 기존 데이터센터 운영·확장과 해저케이블 사업을, SK하이퍼는 대규모 신규 데이터센터 개발을 담당한다. SKT는 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄의 투자를 통해 인프라 확장 재원을 확보할 계획이다. 엔비디아와 협력하는 AI 팩토리는 내년 상용 서비스 개시를 목표로 단계적으로 확장한다. 양사는 칩과 시스템, 운영 소프트웨어를 함께 설계·최적화해 토큰 생성 비용과 전력당 처리 성능을 개선할 방침이다. 토큰 게이트웨이가 AI 이용을 적합한 모델과 인프라로 연결한다면, AI 팩토리는 이를 처리할 연산 기반을 제공하는 구조다. 조직 운영도 바꾼다. 정 CEO는 반복 업무 자동화와 업무 속도 개선에 이어 업무 방식과 조직 구조를 AX 중심으로 재설계하겠다고 밝혔다. SKT는 조만간 사내 공모를 통해 다양한 경험과 역량을 갖춘 구성원을 핵심 성장 사업에 배치할 계획이다. 정 CEO는 “통신과 AI는 함께 맞물려 SKT의 미래를 만들어가는 하나의 성장 엔진”이라며 “AX를 기반으로 조직 생산성과 시너지를 극대화하고 성장의 속도를 높이는 원팀 문화를 이어가자”고 당부했다.
2026-10-09 10:33:05
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독자 AI, 이제 '실전'으로…SKT·업스테이지, 보안 데이터로 성능 검증
[경제일보] 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁이 모델 성능을 겨루는 단계를 넘어 실제 산업 현장에 투입해 경쟁력을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. SK텔레콤과 업스테이지는 국내 정보보호 기업들이 보유한 실제 보안 데이터를 독자 AI 모델에 학습시키고, 두 모델이 서로를 공격하는 레드티밍까지 진행하며 사이버보안 분야에서 실전 성능 검증에 나선다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트(독파모)'를 통해 확보한 모델 경쟁력을 산업 현장으로 확장하려는 움직임이다. 8일 SK텔레콤은 업스테이지와 전날 SKT타워에서 국내 정보보호 기업 6곳, 대학 3곳과 함께 '독자 AI 사이버보안 협의체'를 출범하고 AI 정보보호 기술 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 밝혔다. SK쉴더스·시큐아이·안랩·라온시큐어·지니언스·파이오링크 등 보안기업과 고려대·숭실대·부산대가 참여했다. 이번 협의체는 국내 보안기업이 현장에서 축적한 데이터를 독자 AI 모델 개발에 연결하는 것을 목표로 설립됐다. SK텔레콤의 A.X K 시리즈와 업스테이지의 솔라에 악성코드 분석, 취약점 분석, 보안관제 등 실제 보안 업무 과정에서 생성되는 데이터를 학습시키고, 이후 보안기업의 제품과 서비스에 적용해 성능을 검증한다. 이는 독파모를 통해 개발한 AI 모델의 활용처를 산업별로 넓히는 과정으로 분석된다. SKT와 업스테이지는 독파모 3단계에 진출하며 국내 독자 AI 모델 경쟁력을 입증한 데 이어, 이번에는 보안이라는 구체적인 산업 영역에서 모델의 활용 가능성을 시험한다. 특히 사이버보안은 일반적인 생성형 AI 서비스와 달리 현장 데이터의 중요성이 큰 분야다. AI가 실제 공격을 탐지하고 취약점을 분석하려면 과거 공격 사례와 악성코드, 보안관제 기록 등 전문 데이터에 대한 이해가 필요하기 때문이다. 새로운 공격 방식이 계속 등장하는 만큼 최신 위협 데이터를 얼마나 빠르게 모델에 반영하느냐도 성능을 좌우할 전망이다. 협의체에 참여한 보안기업들은 각자의 현장 데이터를 바탕으로 모델 고도화를 지원한다. SK쉴더스는 통합 보안관제 플랫폼을 통해 하루 170억건 규모의 위협 이벤트를 분석하고 있으며, 안랩은 2.5PB 이상의 보안 데이터를 보유하고 있다. 시큐아이는 방화벽 등 네트워크 보안 영역, 라온시큐어는 보안 데이터와 자율 모의침투, 지니언스는 보안 솔루션 운영 데이터와 사후학습 데이터셋, 파이오링크는 자율 공격 검증과 탐지룰 생성 분야의 역량을 제공한다. SK텔레콤과 업스테이지는 사전학습과 사후학습을 나눠 진행한다. 사전학습에서는 보안 데이터를 활용해 모델의 기초적인 보안 지식을 강화하고, 사후학습에서는 소프트웨어 취약점 분석·패치, 보안관제센터의 사고 대응, 보안 도구 활용 등 실제 업무 수행 능력을 높인다. SK텔레콤은 차기 모델인 A.X K3에 보안 분야 데이터를 체계적으로 학습시키는 한편 전 국민 대상 AI 서비스인 '모두의 AI'를 안전하게 운영하는 데 필요한 데이터도 보강한다. 업스테이지는 대용량 코드와 장기간 로그를 분석할 수 있는 차기 솔라 모델에 취약점 탐지·분석 데이터를 집중적으로 학습시킬 계획이다. 이 과정에서 두 독자 AI 모델이 서로를 공격하는 '상호 레드티밍'도 진행한다. 한 모델이 다른 모델의 취약점을 찾아 공격하고, 여기서 발견된 문제를 다시 학습 데이터로 활용해 방어 능력을 높이는 방식이다. AI 모델을 대상으로 한 공격과 방어를 반복하면서 기존 벤치마크 점수만으로 확인하기 어려운 보안 취약점을 찾아내겠다는 것이다. SK텔레콤은 앞서 A.X K2 개발 과정에서 자체 레드티밍 자동화 체계인 SERT(셀프 익스펜딩 레드티밍)를 구축해 약 1만5000건의 공격 대응 데이터를 생성·학습한 바 있다. 이를 이번 협의체의 상호 레드티밍에도 확대 적용한다. 업스테이지 역시 고난도·안전성 데이터 21만건과 AI가 위험한 요청을 거부하도록 학습시키는 정렬 체계를 활용한다. 양사가 각각 축적한 AI 안전성 기술을 사이버보안이라는 실제 공격·방어 환경에 적용하는 것이다. 해당 구상에서 대학이 제3자 검증 역할을 맡는다. 고려대는 AI의 실행 파일 분석 능력과 공격 방어력을 평가하고, 숭실대는 AI 보안 성능 평가 기준과 안전장치 우회 공격 대응력을 검증한다. 부산대는 차기 모델과 경량 모델의 성능 및 안전성을 평가한다. 기업이 직접 개발한 AI 모델을 자사 기준으로만 평가하는 것이 아니라 대학의 독립적인 검증을 병행한다는 점에서 이번 협의체의 차별점이 있다. 특히 보안 AI는 모델이 공격을 잘 탐지하는 것뿐 아니라 공격자가 AI의 판단을 우회하거나 잘못된 답변을 유도했을 때도 안정적으로 대응하는지가 중요하다. 최종적으로는 실제 보안 제품과 서비스에 A.X K와 솔라를 적용하는 단계까지 이어진다. 참여 기업들은 제로데이 취약점 분석과 실시간 보안 관제 등 각자의 제품·서비스에 AI 모델을 적용하고 운영 환경에서 성능을 확인할 계획이다. 여기서 확보한 분석·대응 결과는 다시 모델 학습에 반영한다. '보안 데이터 확보 → AI 학습 → 레드티밍 → 현장 실증 → 재학습'으로 이어지는 순환 구조를 만드는 것이 협의체의 목표다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "보안 AI의 수준은 결국 모델이 얼마나 넓고 깊게 추론하느냐에 달려 있다"며 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 검증된 모델들이 국내 대표 정보보호 기업·대학과 함께 실제 보안 현장에서 효과를 입증해, 국가 대표 AI 모델의 활용 성과를 사이버보안 영역에서도 보여주겠다"고 말했다.
2026-10-08 08:55:43
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SKT, 고객 신뢰 '측정' 나선다…요금·보안·서비스 경험 데이터화
[경제일보] SK텔레콤이 고객에게 직접 신뢰도를 묻는 방식에서 벗어나 실제 고객 행동을 통해 기업 신뢰를 측정하는 지표 마련에 나선다. 요금과 약정 정보를 반복해서 확인하거나 고객센터에 다시 문의하는 등의 행동을 줄이고, 고객이 기업을 별도로 확인하지 않아도 되는 상태를 신뢰의 신호로 삼겠다는 구상이다. 지난해부터 이어온 고객 신뢰 회복 활동을 실제 측정·관리할 수 있는 지표로 구체화해 상품·서비스 개선과 경영 전반에 활용한다는 계획이다. 22일 SK텔레콤은 전날 고객자문단과 고객신뢰위원회가 함께 참여한 '2026 인사이트 데이'를 열고 고객이 직접 제안한 기업 신뢰의 기준과 지표를 논의했다고 밝혔다. 이번 행사는 지난 1월 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)를 비롯한 주요 임원진과 고객신뢰위원회가 간담회를 열고 마련한 '2026년 신뢰 회복 강화 방안'의 후속 조치다. 당시 논의한 신뢰 회복 방향을 고객의 실제 경험을 바탕으로 측정할 수 있는 지표로 구체화하는 것을 목표로 이번 행사가 진행됐다. 이날 행사에는 한명진 SK텔레콤 MNO CIC장과 이혜연 고객가치혁신실장 등 주요 임원진을 비롯해 안완기 고객신뢰위원회 위원장과 위원, 고객자문단 30명이 참석했다. 참석자들은 요금제 가입·변경, 통신 서비스 이용, 멤버십 관리·활용, 고객 접점, 기업과의 신뢰 유지 등 5개 영역에서 고객이 신뢰를 판단하는 구체적인 상황과 행동 변화를 논의했다. SK텔레콤이 주목한 것은 고객의 '말'보다 '행동'이다. 기업을 얼마나 신뢰하는지 직접 묻는 설문만으로는 실제 고객 경험을 파악하는 데 한계가 있을 수 있다는 판단으로 풀이된다. 고객이 서비스를 이용하면서 별도의 확인이나 검증을 얼마나 필요로 하는지를 살펴 신뢰 수준을 측정하겠다는 것이다. SK텔레콤은 대표적인 사례로 선택약정할인을 꼽았다. 선택약정 만료 시점을 미리 안내받아 혜택을 놓친 적이 없는 고객이라면 재신청 날짜를 별도로 확인하거나 고객센터에 문의하지 않고 안내 문자만 보고 신청할 수 있다. 유료 부가서비스를 해지한 뒤에도 다음 달 청구서를 통해 실제 해지 여부를 다시 확인하지 않을 수 있다. SK텔레콤은 이처럼 고객이 회사가 제공한 정보를 다시 검증하지 않아도 되는 상태 자체를 신뢰를 보여주는 행동으로 보고 있다. 앞서 SK텔레콤은 고객자문단 100명을 대상으로 기업 신뢰의 의미와 신뢰를 형성하거나 훼손하는 요인에 대한 온라인 조사와 심층 집단 인터뷰(FGI)를 진행했다. 조사에서는 요금·가격 정보의 투명성, 개인정보와 보안 관리, 문제 발생 시 책임 있는 해결, 안정적인 서비스, 장기고객과의 약속 등이 주요 신뢰 요인으로 나타났다. 이번 인사이트 데이에서는 해당 추상적인 신뢰 요인을 실제 고객 행동과 연결하는 작업이 이뤄졌다. 참석자들은 각 영역에서 어떤 행동이 신뢰와 연결되는지를 정리하고 우선순위를 매긴 뒤 해당 지표를 높이기 위해 SK텔레콤이 상품과 서비스에서 무엇을 바꿔야 하는지를 논의했다. SK텔레콤은 이날 나온 지표 후보를 일반 통신 고객을 대상으로 추가 조사해 검증할 예정이다. 고객자문단에서 제시한 의견만으로 지표를 확정하는 것이 아니라 보다 넓은 고객층을 대상으로 실제 신뢰를 측정할 수 있는 지표인지 확인한다는 방침이다. 검증을 거쳐 확정된 지표는 실제 고객 행동 데이터와 연결한다. 고객의 서비스 이용 과정에서 신뢰가 흔들리는 조짐을 조기에 파악하고 필요한 조치를 취하는 데 활용할 계획이다. 단순히 연간 한 차례 고객 만족도를 조사하는 방식에서 나아가 고객 경험의 변화를 지속적으로 살펴보겠다는 것으로 분석된다. 신뢰 지표의 활용 범위도 고객 응대에 한정하지 않는다. SK텔레콤은 향후 상품과 서비스 출시 전에 고객 관점에서 신뢰 요소를 점검하는 기준으로 활용하고, 요금과 약정, 혜택 안내가 고객에게 충분히 투명하게 전달되는지도 다시 살필 계획이다. SK텔레콤은 향후 추가 조사를 통해 신뢰 지표를 확정하고 실제 고객 행동 데이터와 연계하는 작업을 이어갈 계획이다. 고객이 기업을 얼마나 신뢰하는지를 묻는 데서 나아가 고객이 서비스를 이용하면서 얼마나 안심하고 별도의 확인 없이 이용할 수 있는지를 측정하는 방식으로 신뢰 관리 체계를 구체화한다는 방침이다. 안완기 SK텔레콤 고객신뢰위원회 위원장은 "이번 자리는 고객이 일상 경험을 토대로 직접 신뢰의 기준을 제시했다는 점에서 의미가 크다"며 "이번 논의가 일회성 의견 수렴에 그치지 않고 실질적인 변화로 이어질 수 있도록 고객의 관점에서 실행 과정과 성과를 지속적으로 점검해 나갈 계획"이라고 말했다. 한명진 SK텔레콤 MNO CIC장은 "신뢰는 기업이 선언하는 가치가 아니라 고객이 구체적인 경험을 통해 판단하는 결과"라며 "고객자문단이 직접 제안한 신뢰의 기준을 상품과 서비스, 고객 응대 전반의 점검 기준으로 발전시켜 고객의 목소리가 실제 변화로 이어지도록 할 것"이라고 말했다.
2026-09-22 09:53:56
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AI가 주문하고 문자가 승인한다…SKT, 'AI 시대 문자' 표준화
[경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 에이전트가 예약·결제 등 실제 행동까지 대신하는 시대에 맞춰 '문자'의 역할 재정의에 나선다. AI가 이용자를 대신해 거래를 준비하고 실행하는 과정에서 스마트폰의 기본 문자 앱을 최종 승인 채널로 활용하는 방안을 글로벌 메시징 표준으로 제안했다. 사람과 사람을 연결해온 문자메시지를 사람과 AI를 연결하고 이용자의 최종 의사결정을 확인하는 '신뢰 채널'로 확장하겠다는 구상이다. 15일 SK텔레콤은 서울 SKT타워에서 오는 18일까지 세계이동통신사업자연합회(GSMA) RCS 그룹 대면 표준화 회의를 개최하고 AI와 메시징 서비스의 결합 방안을 논의한다고 밝혔다. 이번 회의에는 AT&T, T모바일, 보다폰, 오렌지 등 글로벌 통신사와 애플, 구글, 삼성전자 등 16개사의 실무진과 GSMA 사무국 관계자 33명이 참석한다. 이번 회의에서는 기존 RCS 표준화 안건과 함께 AI를 주제로 한 특별 세션도 진행된다. 해당 세션은 SK텔레콤이 GSMA에 AI 의제를 직접 제안하면서 마련된 세션으로, 오는 17일 'AI와 메시징의 진화'를 주제로 열린다. RCS와 AI 에이전트의 결합 방향을 비롯해 AI에 대한 신뢰와 이용자 통제, AI를 활용한 브랜드 등록 절차 개선, 비즈 메시징의 AI 기반 스팸 대응 등이 논의될 예정이다. SK텔레콤이 AI와 메시징의 결합을 추진하는 배경에는 AI 에이전트의 역할 확대가 있는 것으로 분석된다. 기존 AI가 질문에 답하거나 정보를 제공하는 수준이었다면 최근에는 이용자를 대신해 상품을 찾고 예약하거나 결제하는 등 실제 행동까지 수행하는 방향으로 발전하고 있다. AI가 처리할 수 있는 업무가 늘어날수록 이용자가 AI의 실행 내용을 직접 확인하고 최종 결정을 내릴 수 있는 별도의 접점이 필요한 것이다. SK텔레콤은 이번 회의에서 'RCS 기반 AI 에이전트 승인'을 표준 안건으로 제안했다. AI 에이전트가 거래를 실행하기 전에 RCS 메시지를 통해 이용자에게 주문 내용과 결제 금액 등을 보여주고 최종 승인을 받도록 하는 구조다. 예를 들어 이용자가 AI 에이전트에 상품 구매를 요청하면 AI가 상품을 검색하고 주문 및 결제 정보를 준비한다. 이후 RCS 메시지를 통해 이용자에게 승인 요청을 보내고, 이용자는 스마트폰의 기본 문자 앱에서 상품과 결제 금액을 확인한 뒤 승인 버튼을 눌러 거래를 확정할 수 있다. AI가 거래 준비와 같은 복잡한 과정을 대신 처리하면서도 최종 실행 단계에서는 이용자가 직접 판단하도록 하는 방식이다. SK텔레콤은 RCS가 AI 에이전트의 최종 승인 채널로 활용될 경우 거래 상대방에 대한 확인도 가능하다고 설명했다. 사전에 등록·검증된 기업만 이름과 로고를 표시할 수 있어 이용자가 승인 요청을 보낸 주체를 확인할 수 있고, 메시지에 상품 이미지와 승인 버튼을 함께 넣을 수 있어 별도의 애플리케이션으로 이동하지 않아도 되는 것이다. 승인 요청과 결과는 스마트폰 기본 문자 앱의 대화 목록에 남아 이후에도 확인할 수 있도록 따로 설계할 수 있다. SK텔레콤이 구상하는 RCS의 역할은 단순한 메시지 전달을 넘어서는 것으로 풀이된다. AI 에이전트가 이용자를 대신해 행동하는 과정에서 실제 기업과 AI가 보낸 요청을 확인하고, 거래 내용을 검토한 뒤 이용자가 최종 결정을 내리는 공식적인 접점으로 메시징을 활용하겠다는 것이다. 전화와 메시지를 통한 연결, 전화번호와 인증을 기반으로 다양한 서비스 이용을 지원해온 통신사의 역량을 AI와 결합해 'AI 신뢰 인프라'로 발전시킨다는 구상이다. AI 에이전트가 여러 기업의 서비스를 대신 이용하는 환경에서는 이용자가 해당 요청의 주체와 거래 내용을 확인할 수 있는 장치가 중요해질 전망이다. SK텔레콤은 기업 인증이 가능한 RCS를 활용해 AI 에이전트의 행동과 이용자의 최종 승인을 연결함으로써 AI 서비스의 편의성과 이용자 통제권을 동시에 확보한다는 전략이다. 앞서 SK텔레콤은 국내에서 RCS 망과 서비스를 운영하며 관련 기능을 글로벌 표준에 반영해왔다. 지난해 5월 서울에서 열린 RCS 회의에서 제안한 메시지 서식 표현 기능은 올해 초 RCS 표준 규격인 'Universal Profile 4.0'에 반영됐다. 올해 회의에서는 기존 메시징 기능을 넘어 AI 에이전트와 RCS의 결합으로 논의 범위를 확대하고 글로벌 통신사와 단말·플랫폼·메시징 사업자 간 협력을 추진한다는 계획이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "이용자를 대신해 AI가 할 수 있는 일이 늘어날수록 이용자가 중요한 내용을 직접 확인하고 최종 결정하는 접점이 중요해진다"며 "메시징이 AI 에이전트와 이용자를 잇는 신뢰 기반의 채널로 발전할 수 있도록 글로벌 파트너들과 표준 논의를 구체화해 나가겠다"고 말했다.
2026-09-15 14:26:48
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출연연, 美 보스턴서 글로벌 사업화 승부…KIST 'G-KIC-NST 미주' 출범
[경제일보] 정부출연연구기관이 연구실에서 개발한 원천기술을 미국 시장에서 직접 검증하고 사업화하는 전진기지가 문을 열었다. 연구성과의 기술이전에서 멈추지 않고 제품화와 임상, 투자유치까지 연결해 출연연 기술의 글로벌 사업화 속도를 높이겠다는 구상이다. 국가과학기술연구회(NST)와 한국과학기술연구원(KIST)은 지난 28일(현지시간) 미국 매사추세츠주 케임브리지에서 ‘G-KIC-NST 미주’ 개소식을 열고 운영을 시작했다고 31일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 지정한 미주 권역 전략 거점으로, 정부 차원의 첫 보스턴 과학기술 거점이다. 거점이 자리 잡은 곳은 케임브리지 혁신센터(CIC)다. 지난 7월 8일 매사추세츠주 비영리법인 등록을 마쳤으며 센터장을 포함해 국내 파견과 현지 채용 등 6명 안팎으로 운영할 예정이다. 현지 규제·시장·투자 전문가로 구성된 자문단도 꾸린다. 출연연 기술사업화의 가장 큰 약점으로 꼽히는 것은 기술이전 이후 단계다. 특허나 원천기술이 기업에 넘어가더라도 실제 제품화 과정에서는 현지 규제와 임상, 추가 연구, 자금 조달 등 새로운 장벽을 넘어야 한다. G-KIC-NST 미주는 이 공백을 직접 메우는 역할을 맡는다. 현지 수요가 확인된 출연연 기술을 병원·기업·벤처캐피털(VC)과 연결해 기술검증(PoC)과 후속 연구를 지원하고, 1대1 기술 파트너링과 국제 컨퍼런스 등을 통해 기술이전·현지 창업·투자유치까지 이어지도록 지원할 계획이다. 특히 보스턴을 거점으로 정한 것은 바이오 사업화에 필요한 생태계가 한곳에 모여 있기 때문이다. 하버드와 MIT를 비롯한 대학, 대형병원, 글로벌 제약사, 바이오 벤처와 투자기관이 밀집해 있어 출연연 기술의 현지 검증과 사업 파트너 발굴에 유리하다. 실제 개소식과 함께 열린 협력성과 발표 세미나에서는 KIST와 휴온스바이오파마, 휴온스USA가 첨단바이오 분야 협력을 위한 의향서(LOI)를 체결했다. 해외 거점을 개설하는 데 그치지 않고 실제 기술 협력으로 이어질 가능성을 보여준 사례다. 이번 거점의 또 다른 특징은 특정 연구기관의 해외사무소가 아니라 출연연 공동 활용 플랫폼이라는 점이다. 과기정통부가 정책과 제도적 지원을 맡고 NST가 출연연 기술과 해외거점을 연결한다. KIST는 주관기관으로 운영과 성과관리를 담당하며 한국생명공학연구원과 한국화학연구원 등이 전문성과 인력을 지원한다. 이는 독일 자를란트에 위치한 KIST 유럽연구소와도 역할이 구분된다. KIST 유럽연구소가 한·EU 공동연구와 유럽 기술협력의 가교 역할을 강화해왔다면, G-KIC-NST 미주는 미국 특히 보스턴의 바이오 산업 생태계와 출연연 기술을 연결해 사업화와 시장 진출에 무게를 둔 거점이다. KIST 유럽연구소 역시 최근 기술사업화와 기업의 유럽 진출 지원까지 역할을 넓히고 있다. 오상록 KIST 원장은 이번 거점을 “바이오 연구의 성과를 논문과 특허에 머무르지 않고 글로벌 시장 개척으로 확장하는 임무중심연구의 새로운 출발점”이라고 설명했다. 한편 성패는 사무실을 열었느냐가 아니다. 출연연 기술 몇 건을 미국 기업과 실제 공동개발로 연결하고, 그중 몇 건을 임상·투자·제품화까지 끌고 가느냐가 성과의 기준이 될 전망이다. 정부가 출연연 연구성과의 글로벌 사업화를 강조하는 만큼 향후에는 논문과 특허뿐 아니라 해외 기술이전과 투자유치, 글로벌 매출 등 사업화 성과가 새로운 평가 지표로 부상할 가능성도 크다.
2026-08-31 10:39:02
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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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SK텔레콤, 피지컬 AI 스타트업 8곳 모아 로보틱스 생태계 키운다
[경제일보] SK텔레콤이 피지컬 AI·로보틱스 스타트업 8개사와 공동 실증 방안을 논의했다고 7월 31일 밝혔다. 간담회는 7월 30일 서울 종로구 SK 서린사옥에서 열렸다. 피지컬 AI는 로봇이 현실 세계를 인식하고 스스로 판단해 행동하도록 하는 기술이다. 챗봇처럼 화면 안에서 답을 내놓는 데 그치지 않고 물리적 작업을 수행한다는 점에서 구분된다. 참석 기업은 가우스랩스, 리얼월드, 마키나락스, 씨메스로보틱스, 위로보틱스, 유일로보틱스, 컨피그인텔리전스, 홀리데이로보틱스 8곳이다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇, 산업용 협동로봇, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등을 다룬다. 협동로봇은 사람과 같은 공간에서 상호작용하는 산업용 로봇이고, RFM은 로봇이 여러 작업을 인식하고 계획해 수행하도록 돕는 AI 모델이다. SK텔레콤과 SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 임원이 함께했다. 8곳 가운데 가우스랩스는 순수 외부 스타트업으로 보기 어렵다. SK하이닉스가 2020년 자본금 5500만 달러를 전액 출자해 미국 실리콘밸리에 세운 산업용 AI 회사다. 간담회의 배경에는 하반기 출시를 준비 중인 로봇 학습 플랫폼이 있다. SK텔레콤은 SK하이닉스와 구축한 제조 AI 디지털 트윈 플랫폼을 로봇 작업 데이터 생성으로 넓히고 있다. 7월 23일에는 회사가 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T)에 제안한 '로봇 데이터 팩토리(RDF) 연동 구조 및 방식'이 신규 표준화 과제로 채택됐다고 발표했다. 로봇 학습 데이터를 만들고 주고받는 규격을 국제 표준으로 밀어 올리려는 시도다. 이번 자리에서 SK텔레콤이 스타트업들과 집중적으로 다룬 것도 디지털 트윈 공간에서 RFM 학습용 데이터를 만드는 방안이다. 로봇 AI를 훈련시키려면 대규모 동작 데이터가 필요한데 로봇 기종과 소프트웨어마다 수집 방식이 달라 호환이 어렵다. 플랫폼이 팔리려면 데이터를 넣을 로봇 기업이 먼저 붙어야 한다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 7월 들어 잇달아 내놓은 AI 사업 행보의 연장선에 있다. 회사는 7월 21일 AI 사업 파트너로 삼을 스타트업 발굴 계획을 밝혔고, 7월 23일에는 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 신설을 발표했다. 정재헌 대표 체제에서 통신 사업의 무게중심을 AI 인프라와 산업 AI로 옮기는 작업이 이어지고 있다. 참석자들은 제조와 물류, 서비스 현장의 공동 실증 방안을 논의했다. AI 반도체와 AI 데이터센터, 디지털 트윈, AI 모델 분야의 SK그룹 역량을 스타트업 기술과 결합하는 방안도 다뤘다. SK텔레콤은 앞으로 로봇 하드웨어와 데이터, 모델 전반으로 협력 대상을 넓혀 개방형 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "피지컬 AI 산업에서는 반도체부터 로봇 파운데이션 모델, 응용 서비스에 이르는 풀스택 AI 생태계가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 혁신이 가능하다"며 "국내 피지컬 AI 스타트업과의 파트너십을 지속 확대하겠다"고 말했다.
2026-07-31 10:24:19
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SKT, 15GW AI 데이터센터 승부수…'SK하이퍼'에 7500억 투입
[경제일보] SK텔레콤이 총 15GW 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC) 구축 계획을 실행할 전문회사 ‘SK하이퍼’를 설립한다. 통신사가 직접 모든 데이터센터를 짓는 방식이 아니라 부지와 전력망, 글로벌 고객을 먼저 확보해 여러 AIDC 사업을 개발하는 역할을 맡긴다. SK텔레콤은 23일 이사회를 열고 AIDC 사업개발 전문법인 SK하이퍼 설립과 7500억원의 출자 한도를 의결했다고 밝혔다. SK하이퍼는 SK텔레콤이 지분 100%를 보유하는 자회사로 출범한다. 7500억원을 한꺼번에 투입하는 것은 아니다. SK텔레콤은 사업 진행 상황에 맞춰 2030년까지 필요한 자금을 나눠 출자한다. 투자금은 AIDC 부지 인수와 변전소 구축·운영, 고객 유치 등 사업 기반을 마련하는 데 사용한다. SK하이퍼라는 이름에는 하이퍼스케일급 AIDC 사업을 빠르게 확장한다는 의미를 담았다. 신설 법인은 데이터센터를 운영하는 데 앞서 입지와 전력 공급 가능성을 검토하고, 토지를 확보한 뒤 인허가와 전력계통 연계, 입주 고객 계약을 추진한다. AIDC는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 사용한다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 안정적으로 가동하려면 변전소와 송전망, 냉각설비를 함께 설계해야 한다. 부지부터 전력 공급까지 준비하는 데 수년이 걸릴 수 있어 초기 사업개발을 전담할 조직이 필요하다는 게 SK텔레콤의 판단이다. SK텔레콤은 2029년부터 총 5GW 규모의 AIDC를 단계적으로 여는 것을 1차 목표로 제시했다. 이후 실제 AI 연산 수요와 글로벌 고객 유치 상황을 반영해 2035년까지 총 15GW 규모로 확대할 계획이다. 15GW는 하나의 데이터센터 용량이 아니라 여러 지역에 구축할 AIDC의 전체 설비용량을 합산한 장기 목표다. SK텔레콤은 울산을 시작으로 충청권과 서남권 등에 GW급 AIDC를 조성해 권역별 AI 인프라를 구축한다는 구상이다. 첫 사업은 울산에서 진행 중이다. SK그룹은 아마존웹서비스(AWS)와 함께 울산에 GPU 약 6만장을 수용하는 하이퍼스케일급 AIDC를 건설하고 있다. 2027년 하반기 가동을 목표로 하며, SK텔레콤은 이를 향후 GW급 클러스터로 확장하기 위한 출발점으로 삼고 있다. SK텔레콤은 최근 최고경영자 직속으로 ‘AI DC 통합추진단’도 신설했다. SK하이퍼는 개별 사업의 부지·전력·고객 확보를 담당하고, 통합추진단은 SK그룹 계열사의 반도체와 에너지, 통신, 데이터센터 운영 역량을 조율한다. SK하이퍼 초대 대표에는 정석근 SK텔레콤 AI CIC장이 선임됐다. 정 대표는 AI DC 통합추진단장을 겸임하며 그룹 내 AIDC 관련 조직과 사업을 연결한다. 정석근 대표는 “SK하이퍼는 SK그룹의 ‘아시아 AI 인프라 허브’ 청사진을 실제 사업으로 구체화하는 역할을 맡는다”며 “핵심 인프라와 고객을 신속하게 확보해 한국의 AI 3대 강국 도약에 기여하겠다”고 말했다.
2026-07-23 17:38:22
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SKT, CEO 직속 'AI DC 추진단' 신설…140조 AI 인프라 실행체제 가동
[경제일보] SK텔레콤이 140조원 규모의 AI 데이터센터(AI DC) 구축 사업을 본격적인 실행 단계로 전환했다. 최고경영자(CEO) 직속 전담 조직을 신설하며 정부의 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트' 가운데 하나인 AI 컴퓨팅 인프라 구축의 민간 실행축 역할을 강화하는 모습이다. 15일 SK텔레콤에 따르면 회사는 최근 정재헌 CEO 직속 조직인 'AI DC 통합추진단'을 신설하고 정석근 AI 사내독립기업(CIC)장을 추진단장으로 선임했다. 추진단은 사업개발과 엔지니어링·구축 조직으로 구성된다. AI 데이터센터 부지 선정부터 설계, 구축, 전력 확보, 고객 유치까지 사업 전 과정을 하나의 조직에서 총괄하도록 했다. AI 인프라 사업이 부동산 개발, 전력망, GPU 조달, 클라우드 운영, AI 서비스 기업 유치 등 다양한 영역이 동시에 움직여야 하는 만큼 의사결정 구조를 단순화하기 위한 조치로 풀이된다. SK텔레콤은 현재 SK그룹이 추진하는 총 140조원, 15GW 규모 AI 데이터센터 사업을 총괄하고 있다. 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남과 호남 등 전국으로 AI 인프라를 확대하는 계획이다. AI 데이터센터는 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 생성형 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스를 구동하는 핵심 인프라다. AI 모델 경쟁이 거대언어모델(LLM) 자체보다 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 옮겨가면서 글로벌 빅테크와 각국 정부 모두 AI 데이터센터 투자에 속도를 내고 있다. 이번 조직 개편은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'와도 맞물린다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 AI 경쟁력의 핵심 기반으로 보고 대규모 민간 투자와 전력 인프라 확충을 동시에 추진하고 있다. SK그룹 역시 울산 프로젝트를 시작으로 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축에 참여하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 이번 추진단 신설은 단순한 조직 확대 이상의 의미를 갖는다. AI 데이터센터 사업은 통신사의 기존 네트워크 사업과 달리 전력, 부지 개발, GPU 확보, 냉각 설비, AI 플랫폼 운영, 글로벌 고객 유치가 동시에 이뤄져야 하는 초대형 프로젝트다. 사업개발과 구축 조직을 하나의 컨트롤타워 아래 묶은 것도 실행 속도를 높이기 위한 결정으로 해석된다. SK텔레콤은 현재 조직을 구성하는 단계로 AI 데이터센터 관련 임원들이 겸직 형태로 참여하고 있으며, 사업 확대에 맞춰 그룹 계열사 인력도 추가 합류할 예정이라고 설명했다. ◆ AI 인프라 경쟁, 이제는 '계획'보다 '실행' 이번 조직 개편에서 주목할 부분은 AI 전략의 무게중심이 연구개발에서 인프라 구축으로 이동하고 있다는 점이다. AI 산업의 경쟁력은 더 이상 우수한 모델만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 안정적으로 공급하고, GPU를 효율적으로 운영하며, 기업 고객이 즉시 활용할 수 있는 데이터센터를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 국가 경쟁력을 좌우한다. SK텔레콤 역시 AI 서비스 기업에서 한 걸음 더 나아가 AI 인프라 사업자로 역할을 확대하고 있다. CEO 직속 추진단은 이 같은 전략 변화를 보여주는 상징적인 조직이다. 다만 초대형 AI 데이터센터 사업은 해결해야 할 과제도 적지 않다. 막대한 전력 확보와 송전망 구축, 지역 주민 수용성, GPU 공급망, 대규모 투자비 회수 등이 사업 성패를 좌우할 핵심 변수다.
2026-07-15 22:36:53
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SKT 독자 AI, 철강·자동차 부품 공장 들어간다…제조 현장 '베테랑 노하우' 학습
[경제일보] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 고객 상담이나 업무 보조를 넘어 철강과 자동차 부품 공장의 오류 대응과 공정 관리에 AI를 접목하는 시도다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 현장 실증을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다. SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류 분석 보고서와 사고 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 확보했다. 이를 토대로 독자 모델 ‘A.X K1’을 활용한 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델이다. 공개 기술보고서에 따르면 A.X K1은 필요한 전문가 모델 일부만 활성화하는 MoE 구조를 적용했다. 전체 모델 규모는 크지만 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. SKT는 이 구조가 산업 현장에서 효율적인 추론에 유리하다고 보고 있다. 실증은 하반기부터 진행된다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전이 적용된다. 두 회사는 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고 SKT는 현장 피드백을 반영해 성능과 추론 속도를 개선할 계획이다. 제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽힌다. 공장에는 데이터가 많지만 설비 로그와 품질 기록, 작업자 메모가 공정별로 흩어져 있는 경우가 많다. 숙련공의 판단과 경험에 의존하는 업무도 적지 않다. 베테랑의 은퇴나 이직이 현장 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. SKT가 주목하는 지점은 현장 노하우의 디지털 자산화다. 작업자가 과거 오류를 어떻게 판단했는지, 어떤 매뉴얼을 확인했는지, 조치 순서는 어땠는지를 AI가 학습하면 같은 지식을 다른 작업자와 공정에서도 활용할 수 있다. 특정 숙련자에게 머물던 경험을 조직 전체의 운영 자산으로 바꾸는 방식이다. 이번 협력은 글로벌 피지컬 AI 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 실제 물리 환경을 인식하고 판단하며 로봇과 설비를 통해 행동하는 기술 흐름을 뜻한다. 엔비디아는 2025년 휴머노이드 로봇을 위한 오픈 파운데이션 모델 GR00T N1을 공개했다. 글로벌 제조 기업들도 디지털 트윈과 로봇 자동화, 공정 최적화를 결합하며 AI의 활용 범위를 넓히고 있다. 국내에서도 철강과 자동차, 전자 산업을 중심으로 AI 기반 비전 검사와 예지보전, 스마트팩토리 고도화가 진행돼 왔다. 다만 기존 사례가 특정 공정의 자동화와 효율 개선에 초점이 맞춰졌다면 이번 실증은 언어모델 기반 에이전트가 보고서와 매뉴얼, 설비 데이터를 함께 읽고 현장 판단을 돕는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 보안은 상용화의 핵심 조건이다. 제조 데이터에는 설비 조건과 생산 노하우, 품질 이슈가 담겨 있어 외부 반출 부담이 크다. SKT는 독자 AI 파운데이션 모델이 클라우드뿐 아니라 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다고 설명했다. 기업 내부 서버에서 데이터를 처리할 수 있으면 제조 현장의 보안 우려를 낮출 수 있다. SKT는 실증 과정에서 확보한 제조 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에도 활용할 계획이다. 실증 완료 후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 도입을 검토한다. 필요할 경우 후속 독자 AI 파운데이션 모델로 교체하는 방안도 검토한다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 적용 사례를 확대하겠다”고 말했다. 한편 제조 AI의 평가는 실증 현장에서 갈릴 전망이다. 답변을 잘하는 모델보다 중요한 것은 오류 조치 시간을 줄이고 품질 문제를 빠르게 잡아내는 성과다. SKT의 제조 특화 AI 에이전트가 공장 안에서 실질적 효율을 입증한다면 독자 AI 모델의 활용처는 국방과 제조를 넘어 금융, 공공, 의료 등 보안이 중요한 산업으로 넓어질 수 있다.
2026-06-25 09:52:59
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