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카톡·전화·포털이 AI 비서로…'모두의 AI' SKT·카카오·KT 3파전 본격화 [경제일보] 국민이 일상에서 사용하는 통신·메신저·포털이 인공지능(AI) 비서로 바뀌는 경쟁이 본격화한다. 정부가 추진하는 대국민 AI 서비스 ‘모두의 AI’ 사업에 SK텔레콤과 카카오, KT가 최종 선정됐다. 세 사업자는 정부가 지원하는 엔비디아 B200 GPU를 활용해 전 국민이 무료로 사용할 수 있는 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 개발하고 연내 정식 서비스를 시작할 계획이다. 과학기술정보통신부는 28일 ‘모두의 AI’ 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면·발표평가를 진행한 결과 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄을 사업 수행기관으로 선정했다고 밝혔다. 이스트소프트·엠케이디·제논은 최종 선정에서 제외됐다. 당초 2~3개 사업자를 선정할 계획이었으며, 평가 점수와 순위는 공개하지 않았다. ◆ SKT는 ‘질문→실행’…카카오는 카톡 안에서 SKT 컨소시엄의 핵심은 답변을 넘어 실제 업무를 대신하는 ‘실행형 AI’다. 이용자의 요청을 이해해 계획을 세우고 검색과 도구 호출을 거쳐 실제 업무를 처리하는 구조다. 앱과 웹뿐 아니라 전화·문자로도 이용할 수 있도록 해 디지털 취약계층까지 이용 범위를 넓힌다. 공공서비스 신청과 증명서 발급, 매장·관공서 전화 대행부터 건강·금융·교통 등 생활 서비스까지 확장하는 것이 목표다. A.X K2를 비롯해 업스테이지 ‘솔라’, 모티프테크놀로지스 ‘모티프3’, LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’ 등 여러 국산 모델을 활용해 서비스별 최적화를 추진한다. 카카오는 가장 강력한 국민 접점을 무기로 삼는다. 카카오톡에서 범용 챗봇과 AI 에이전트를 이용하고 예약·신청·결제까지 한 번에 처리하는 서비스를 구현한다. LG유플러스·LG CNS·LG AI연구원·루닛·신한은행 등과 협력해 전화 AI와 금융·의료·시니어 케어·세무 등 생애주기별 서비스를 붙인다. 특히 카카오톡이라는 기존 플랫폼 안에 AI를 심는 만큼 별도 앱 설치나 새로운 이용 습관을 요구하지 않는다는 것이 강점이다. AI를 ‘새로운 서비스’가 아니라 기존 디지털 생활 속 기능으로 만드는 전략이다. ◆ KT는 ‘채널 경계 없는 AI’…다음·지니TV까지 KT는 전용 AI 서비스에 이용자를 가두지 않는 전략을 제시했다. 포털 다음과 IPTV ‘지니TV’를 비롯해 쇼핑·부동산 등 기존 서비스 곳곳에 AI 진입점을 배치한다. 이용자가 검색을 시작하면 AI가 정보를 찾고 비교·판단한 뒤 필요한 서비스를 실제로 실행하도록 연결하는 방식이다. 교육·부동산·금융 등 생활 분야의 전문 서비스를 결합하는 것도 특징이다. 다음을 통한 검색과 뉴스, KT의 통신·미디어 고객 기반을 동시에 활용할 수 있다는 점에서 ‘플랫폼 연결형 AI’를 지향한다. 세 회사의 경쟁은 단순한 AI 모델 성능 대결과는 다르다. 이번 사업 평가에서도 AI 모델 자체의 경쟁력뿐 아니라 서비스 편의성, 이용자 확보 전략, 품질·안전성, AI 생태계 기여 등이 주요 평가 대상이었다. 정부가 ‘가장 좋은 모델’을 뽑는 것보다 국민이 실제로 자주 사용할 수 있는 AI 서비스를 만드는 데 무게를 둔 셈이다. ◆ 네이버 빠진 ‘국민 AI’…서비스 경쟁이 승부처 이번 선정에서 네이버의 불참도 눈길을 끈다. 네이버는 독자 AI 모델과 검색·쇼핑·지도 등 강력한 국민 접점을 보유하고 있지만 이번 공모에는 참여하지 않았다. 네이버클라우드는 앞서 “다른 진행 중인 사업에 더 집중하기 위해 참여하지 않기로 했다”고 밝혔다. 정부는 올해 확보한 B200 GPU 최대 512장을 세 사업자에 배분하고 9월 협약을 거쳐 베타서비스를 진행한 뒤 연내 정식 출시할 계획이다. 내년부터는 정부 예산으로 전 국민 서비스 운영에 필요한 비용도 지원한다. 당초 업계에서 운영비 부담을 주요 우려로 제기했던 만큼 장기적으로는 정부 지원에만 의존하지 않고 서비스의 지속가능성을 확보하는 것도 과제다. 궁극적인 경쟁은 ‘누가 더 똑똑한 AI를 만들었느냐’보다 누가 국민의 실제 행동을 가장 많이 바꾸느냐가 될 전망이다. 주민센터 업무를 대신 신청하고, 병원 예약과 결제를 처리하고, 쇼핑과 금융까지 연결하는 AI가 일상에 얼마나 자연스럽게 녹아들지가 관건이다. 특히 행정·금융·의료처럼 오류 비용이 큰 영역에서는 편리함보다 정확성·보안·개인정보 보호가 우선돼야 한다. 세 사업자가 연내 서비스를 내놓는 만큼 이후 경쟁은 모델 성능보다 실제 이용률, 처리 성공률, 재사용률과 같은 ‘AI가 얼마나 많은 일을 끝냈는가’로 옮겨갈 가능성이 크다. ‘모두의 AI’는 정부가 국민에게 AI를 보급하는 사업이지만 동시에 국내 플랫폼과 통신업계가 AI를 국민의 일상에 내재화할 수 있는지를 겨루는 최대 실증 무대가 될 전망이다.2026-08-28 10:22:05
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오픈AI 자체 추론칩 '할라피뇨' 돌풍…엔비디아 블랙웰 넘었다 [경제일보] 오픈AI가 자체 설계한 인공지능(AI) 추론 칩 ‘할라피뇨(Jalapeño)’의 첫 성능 결과를 공개하면서 AI 반도체 시장에 파장이 일고 있다. 오픈AI가 자체 테스트한 결과 할라피뇨는 엔비디아 GB200·GB300 기반 시스템보다 전력 효율과 응답 속도에서 앞서는 것으로 나타났다. 다만 이번 결과는 오픈AI와 벤치마크 업체 세미애널리시스가 공동으로 테스트한 수치인 만큼, 상용 환경에서의 경쟁력은 실제 대규모 배치 이후 다시 검증할 필요가 있다. 오픈AI는 25일(현지시간) 공식 블로그를 통해 GPT-OSS 120B, 딥시크 R1 670B, 키미 K2.5 1T를 대상으로 세미애널리시스의 ‘InferenceX’ 벤치마크를 적용한 결과를 공개했다. 세 모델 전체에서 할라피뇨는 비교 시스템보다 전력당 처리량이 1.5~1.9배 높았고 종단 간 지연시간은 1.7~3.6배 낮았다. 사용자와 상호작용하는 환경에서는 사용자당 처리 성능도 2.1~4.1배 높았다고 오픈AI는 밝혔다. ◆ 추론 시대 핵심은 ‘성능/W’…GB200·GB300과 정면 비교 가장 눈에 띄는 수치는 GPT-OSS 120B다. 할라피뇨의 최대 전력당 처리량은 초당 8만5448토큰으로 GB200 기반 시스템의 4만4960토큰보다 약 1.9배 높았다. 종단 간 응답시간도 1.03초로 비교 시스템의 1.80초보다 짧았다. 딥시크 R1 670B에서는 전력당 처리량이 1.7배, 지연시간은 3.6배 개선됐고 사용자당 디코딩 처리량은 초당 700토큰으로 GB300 기반 시스템의 169토큰을 웃돌았다. 오픈AI가 전력 효율을 강조한 것은 AI 서비스의 비용 구조가 학습에서 추론 중심으로 이동하고 있기 때문이다. 특히 AI 에이전트는 한 번의 질문에 답하는 대신 검색·도구 호출·추론을 여러 차례 반복하기 때문에 사용량이 늘수록 전력과 서버 비용 부담도 커진다. 오픈AI는 칩 성능뿐 아니라 메모리와 네트워크, 소프트웨어까지 함께 설계해 데이터 이동을 줄이고 KV 캐시를 효율적으로 배치했다고 설명했다. 할라피뇨는 단순한 자체 반도체 개발을 넘어 오픈AI의 풀스택 전략과 연결된다. 오픈AI는 지난 6월 브로드컴과 함께 칩을 공개하면서 제품과 모델, 소프트웨어에 이어 칩까지 직접 설계하는 컴퓨팅 전략을 밝혔다. 칩 구현과 네트워킹은 브로드컴, 보드·랙·시스템 통합은 셀레스티카 등이 맡으며 여러 세대에 걸쳐 기가와트 규모로 배치할 계획이다. 이번 개발에는 AI도 직접 활용됐다. 오픈AI는 설계부터 테이프아웃까지 개발 기간을 단축했고, 코드 생성 도구 ‘코덱스’ 등을 이용해 회로 최적화와 구현·검증을 진행했다고 밝혔다. 세미애널리시스도 할라피뇨가 특정 오픈AI 모델에만 최적화된 칩이 아니라 다양한 모델과 워크로드를 처리할 수 있다고 평가했다. 오픈AI는 올해 말부터 할라피뇨를 자체 컴퓨팅 인프라에 배치하고 2세대와 3세대 제품 개발도 진행 중이라고 밝혔다. 동시에 엔비디아 등 외부 가속기 활용도 계속한다. 결국 할라피뇨의 목적은 엔비디아를 단번에 대체하는 것이 아니라 추론에 특화된 자체 칩을 확보해 AI 서비스의 비용·속도·전력 효율을 직접 통제할 수 있는 선택지를 만드는 것에 가깝다. 한편 AI 반도체 시장 역시 단순 연산 성능 경쟁에서 벗어나 전력당 처리량과 지연시간, 메모리·네트워크까지 포함한 시스템 경쟁으로 이동하고 있다. 할라피뇨가 실제 대규모 서비스에서 이번 벤치마크 수준의 성능을 유지한다면 오픈AI의 칩 내재화가 AI 인프라 시장의 경쟁 구도에도 변화를 줄 가능성이 있다.2026-08-26 10:21:34
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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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![[AI시대 대격변] AI의 무대가 바뀐다…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/19/20260819142630737782.jpg)
"AI의 무대가 바뀐다"…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 대규모 연산을 데이터센터에서 처리하는 방식이 주류로 자리 잡은 가운데 AI를 단말과 산업 현장에 직접 배치하는 '온디바이스 AI'와 '엣지 AI'가 새로운 경쟁 영역으로 부상하고 있다. 영상 분석과 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 실시간 대응과 데이터 보안이 중요한 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하는 방식에 한계가 있기 때문이다. 국내 기업들도 AI 반도체와 경량화된 AI 모델을 결합해 현장에서 AI를 구동하는 사업에 속도를 내고 있다. 19일 업계에 따르면 최근 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 데이터센터와 GPU 확보에서 AI 연산을 실제 서비스가 발생하는 현장으로 분산하는 방향으로 확대되고 있다. 생성형 AI 서비스가 고도화하면서 데이터센터의 대규모 GPU 연산 능력이 중요해졌지만, 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리할 경우 네트워크 지연과 데이터 전송 비용, 보안 등의 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하는 로봇과 자동차, 산업 현장에서는 AI 연산을 가까운 곳에서 처리하는 것이 중요하다. 이에 AI 모델과 연산 장치를 단말이나 현장에 배치하는 온디바이스 AI와 엣지 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇, 자동차 등 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식이며, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 현장과 가까운 서버나 장비에서 AI 연산을 처리하는 개념이다. 두 방식 모두 중앙 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않으면서 실시간으로 AI를 구동할 수 있는 것으로 평가된다. 이에 AI 반도체 경쟁도 단순히 GPU와 NPU 가운데 어느 쪽이 우위에 있느냐를 넘어 사용처에 맞는 연산 구조를 확보하는 방향으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 활용되고, 현장에서 반복적으로 수행되는 추론 작업은 전력 효율과 지연 시간 등을 고려해 NPU를 활용하는 방식이다. KT는 국산 AI 반도체와 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 기업용 AI 어플라이언스를 출시하며 이 같은 시장 변화에 대응하고 있다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 추론 특화 신경망 처리 장치(NPU) 'ATOM-MAX'와 KT의 독자 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼을 하나의 서버에 통합한 완제품형 장치다. 기업 내부에 장비를 설치해 데이터와 AI 연산을 사내에서 처리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 망 분리 등 보안 규제가 적용되는 공공·국방·제약·제조·금융 분야에서 외부 클라우드 기반 생성형 AI를 활용하기 어려운 기업을 겨냥한 것으로 풀이된다. KT는 향후 이를 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터 센터로 확대해 저전력·저지연 AI 인프라로 활용한다는 계획이다. 제조 현장에서도 AI 연산을 현장 가까이에서 처리하려는 움직임이 나타나고 있다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용해 산업 현장에서 발생하는 비정형 데이터를 분석하는 플랫폼 개발에 나섰다. 공장 내 카메라와 센서 등에서 발생하는 데이터를 현장에서 AI로 분석해 설비와 작업 환경을 실시간으로 판단하는 방식으로, 제조 현장의 AI 적용 범위를 확대하려는 시도다. 특히 제조업에서는 생산 과정에서 발생하는 영상·센서 데이터의 양이 많고 외부 전송이 제한되는 경우도 있어 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 데 비용과 시간이 발생한다. 포스코DX는 현장에서 AI 추론을 수행하면 필요한 데이터만 선별해 처리할 수 있어 실시간성이 중요한 품질 검사와 이상 징후 탐지 등에서 활용도가 높아질 것으로 전망하고 있다. AI가 실제 공간에서 움직이는 피지컬 AI 시장이 커질수록 이러한 엣지 AI 수요도 확대될 전망이다. 로봇과 드론, 자율주행차 등이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하려면 카메라와 각종 센서에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리해야 한다. 자동차 역시 운전자 상태 분석이나 주행 환경 판단 등 일부 AI 연산을 차량 내부에서 처리하는 구조가 확대될 것으로 분석된다. 이 과정에서 AI 반도체 성능뿐 아니라 AI 모델 최적화와 소프트웨어 생태계 구축도 중요해지고 있다. 같은 NPU를 사용하더라도 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞게 최적화하지 못하면 기대한 성능과 전력 효율을 확보하기 어렵기 때문이다. 온디바이스 AI 시장의 경쟁은 'GPU 대 NPU'의 단순한 대결보다는 AI 연산을 어디에서, 어떤 방식으로 처리할 것인지에 대한 경쟁으로 확대될 전망이다. 데이터센터에서 단말과 공장, 자동차, 로봇 등으로 AI의 무대가 넓어지면서 AI 반도체 기업뿐 아니라 통신사와 제조·플랫폼 기업까지 새로운 시장을 둘러싼 경쟁에 뛰어들고 있다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'KT NPU LLM 스테이션'은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것"이라며 "데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것"이라고 말했다.2026-08-19 14:30:55
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SKT, '모두의AI' 출사표…A.X K2·AI 데이터센터·2250만 회선 총동원 [경제일보] SK텔레콤이 정부의 '모두의AI' 사업에 참여해 통신 가입자 기반의 대규모 AI(인공지능) 서비스 확산에 나선다. 자체 AI 모델과 데이터센터 등 인프라뿐 아니라 금융·의료·교육·모빌리티 등 생활 영역별 전문기업을 묶어 단순 챗봇을 넘어 공공서비스 신청과 결제까지 대신하는 AI 에이전트로 서비스를 확대한다는 전략이다. 19일 SK텔레콤은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의AI' 사업 공모에 참여한다고 밝혔다. SK텔레콤은 AI 모델·인프라·서비스를 모두 자체 보유한 역량을 기반으로 금융, 의료, 교육, 공공, 모빌리티 등 다양한 분야의 기업·기관과 컨소시엄을 구성했다. SK텔레콤은 이번 사업을 'AI를 누구나 쉽게 사용하는 서비스'를 목표로 진행한다. AI에 익숙하지 않은 이용자도 별도의 전문 지식 없이 일상적인 대화 방식으로 필요한 정보를 찾고 실제 업무까지 처리할 수 있도록 서비스 범위를 확대한다는 구상이다. SK텔레콤은 우선 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 지원하는 AI 챗봇을 구축한 뒤 공공서비스 탐색·신청과 증명서 발급, 금융·의료·교통·교육 분야의 예약과 신청·결제 등을 수행하는 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 기존 AI 서비스가 질문에 대한 답변이나 정보 검색에 집중했다면, SK텔레콤은 이용자의 요청을 실제 행동으로 연결하는 데 초점을 맞춘다. 이용자가 AI에 특정 서비스를 찾으면 AI가 관련 정보를 제공하는 데서 끝나는 것이 아니라 예약이나 신청 등 후속 절차까지 AI가 수행하는 방식이다. 이를 위해서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 외부 서비스와 연동할 수 있는 인프라와 이용자 인증·권한 관리, 개인정보 보호 등 운영 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. SK텔레콤이 금융·의료·공공 등 각 분야 전문기업을 컨소시엄에 포함한 것도 이 같은 서비스 실행력을 확보하기 위한 것으로 풀이된다. SK텔레콤은 자체 AI 모델인 'A.X K2'도 이번 사업에 활용한다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 자체 AI 모델로, 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 통해 개발됐다. SK텔레콤은 단순 질의에는 상대적으로 가벼운 모델을 활용하고 복잡한 작업에는 고성능 모델을 적용하는 방식으로 서비스 품질과 운영 효율을 동시에 확보한다는 계획이다. AI 서비스 확산의 기반으로는 약 2250만개에 달하는 통신 회선과 기존 고객 접점이 활용된다. 과학기술정보통신부에 따르면 지난 6월 기준 SK텔레콤의 이동통신 회선은 2249만8579개로, 사물인터넷(IoT)과 알뜰폰(MVNO)을 제외한 수치다. 기존 통신 서비스와 온·오프라인 채널을 통해 AI 서비스를 확산할 수 있어, AI를 통신 서비스의 부가 기능으로 제공하는 수준을 넘어 대규모 고객 기반을 활용해 AI 서비스의 초기 이용자를 확보할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. AI 인프라 확보에도 속도를 내고 있다. 앞서 SK텔레콤은 지난달 AI 데이터센터 사업을 전담하는 'SK하이퍼'를 설립하고 오는 2029년까지 5기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. AI 모델부터 데이터센터, 서비스까지 직접 확보하는 구조를 구축하면서 AI 사업의 수직계열화를 강화하고 있는 것이다. 특히 AI 에이전트가 본격적으로 확산될 경우 추론 수요가 크게 늘어날 수 있는 만큼 서비스 이용자 확대와 함께 AI 연산 인프라를 확보하는 것이 경쟁력으로 이어질 수 있다는 판단이다. 이번 '모두의AI' 컨소시엄에는 20여개 기업과 기관이 참여한다. 라이너와 페르소나AI 등은 특화 검색과 공공 데이터 연계 분야를 맡고, 신한카드와 하나카드는 금융·결제 서비스를 담당한다. 티맵모빌리티는 모빌리티, SK브로드밴드는 콘텐츠·미디어, 엘리스그룹은 교육 분야에서 협력한다. 의료·헬스케어 분야에서는 굿닥과 사운더블헬스가 참여하고 해빗팩토리는 보험 분야 서비스를 담당한다. 독거노인종합지원센터와 채널코퍼레이션, 알프레드, 한국세무사회전산법인 등도 공공·돌봄·중소사업자·세무 관련 AI 서비스 개발에 참여한다. AI 모델과 인프라 분야에서는 노타, 셀렉트스타, 에이투시스가 참여한다. 모델 최적화와 데이터 기반 학습, 모델 라우팅 등을 지원하며 에임인텔리전스는 인증·권한 관리와 AI 에이전트 실행 통제 등 보안 분야를 맡는다. 해시드벤처스는 AI 서비스와 기술 제휴 대상을 발굴하는 역할을 담당한다. AI 활용 격차를 줄이는 것도 이번 사업의 주요 목표다. AI 기술이 빠르게 확산하고 있지만 서비스별로 이용 방법을 익혀야 하거나 복잡한 프롬프트를 작성해야 하는 경우 일반 이용자의 접근성이 떨어질 수 있다. SK텔레콤은 기존 통신 서비스처럼 익숙한 이용 환경에서 AI를 제공해 이러한 진입장벽을 낮추겠다는 구상이다. SK텔레콤 역시 컨소시엄 참여 기업을 확대하고 사업 영역을 넓혀 AI 생태계를 구축한다는 계획이다. 통신 가입자 기반과 AI 모델, 데이터센터를 연결하고 외부 전문기업의 서비스를 결합해 국민이 일상에서 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스 확보를 목표로 진행된다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 "AI 활용 격차가 사회적 격차로 이어지지 않도록 누구나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 환경이 필요하다"며 "SK텔레콤은 AI 모델부터 인프라, 서비스 운영까지 아우르는 풀스택 AI 역량과 전국 통신 고객 접점을 바탕으로 국민 모두가 쉽게 사용할 수 있는 '모두의 AI' 서비스 구현에 힘쓰겠다"고 말했다.2026-08-19 09:54:35
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SKT 'A.X K2' 3단계행…셀렉트스타, AI 데이터 품질 검증 고도화 나선다 [경제일보] 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가에서 SK텔레콤 컨소시엄이 3단계에 진출한 가운데 컨소시엄의 데이터 부문을 맡은 셀렉트스타의 역할도 확대되고 있다. 인공지능(AI) 모델의 성능 경쟁이 고도화하면서 학습 데이터의 품질과 안전성을 관리하는 역량이 독자 AI 모델 경쟁력의 주요 요소로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 18일 셀렉트스타가 참여한 SK텔레콤 컨소시엄은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가를 통과해 3개 정예팀 가운데 하나로 선정됐다. 이번 평가에서는 SK텔레콤의 'A.X K2'를 비롯해 업스테이지 '솔라 오픈 2', LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 3단계 개발을 이어가게 됐다. 이번 프로젝트는 글로벌 AI 모델과 경쟁할 수 있는 국내 독자 AI 파운데이션 모델을 확보하기 위해 정부가 추진하는 국가 사업이다. 2차 평가는 벤치마크와 전문가 평가, 사용자 평가 등을 종합해 후속 개발팀을 가리는 방식으로 진행됐다. SK텔레콤 컨소시엄은 SK텔레콤을 중심으로 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, SK AX, 테크노매트릭스 등 기업과 서울대, KAIST 등 학계가 참여하고 있다. SK텔레콤 컨소시엄에서 셀렉트스타는 모델 개발에 필요한 학습 데이터의 품질 관리와 검수를 담당했다. 단순히 데이터를 구축해 공급하는 역할에서 나아가 여러 참여 기관에서 생성·구축한 데이터를 동일한 기준으로 검증하고 관리하는 역할을 맡았다. 셀렉트스타는 1차 단계에서 대규모 학습 데이터를 구축하고 품질을 검증해 SK텔레콤의 'A.X K1' 성능과 신뢰성 향상을 지원한 것에 이어 2차 단계에서는 컨소시엄 내 여러 기관이 생산한 데이터를 통합 관리하는 데 초점을 맞춰 품질을 검수했다. 최근 AI 모델의 성능이 학습 데이터의 양뿐 아니라 데이터의 정확성과 일관성에 영향을 받는 만큼 데이터 품질 관리의 중요성도 커지고 있다. 특히 여러 기관이 하나의 컨소시엄을 구성해 모델을 개발할 경우 기관마다 데이터 생성 방식이나 검수 기준이 달라질 수 있어 이를 통합하는 관리 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. 셀렉트스타는 2차 단계에서 모델 개발 과정에 필요한 데이터 품질 기준을 별도로 수립하고 세부 항목을 검증했다. 질문과 답변이 적절하게 구성됐는지를 확인하는 '질의·응답 적정성', 이미지와 질문·답변의 내용이 일치하는지를 살펴보는 'VQA(시각 질의응답) 적정성', 문장의 형식과 구조 등을 확인하는 '구문 정확성' 등이 검수 대상에 포함됐다. 특히 2차 단계에서는 1차보다 강화된 데이터 품질 기준이 적용되면서 여러 참여 기관이 구축한 데이터를 일관된 기준으로 검증하는 작업의 중요성이 커졌다. 이에 셀렉트스타는 데이터 품질 관리 프로세스를 고도화해 기관별 데이터의 품질 편차를 줄이고 사후 학습에 활용되는 데이터의 완성도를 높이는 데 주력했다. AI 안전성 확보를 위한 데이터 검수도 진행했다. 모델이 실제 서비스에 활용되는 과정에서 유해하거나 편향된 결과를 내놓는 것을 줄이기 위해 레드티밍 학습용 데이터셋의 품질을 점검했다. 레드티밍은 AI 모델에 의도적으로 취약점을 공격하거나 문제가 발생할 수 있는 질문을 제시해 모델의 위험 요소를 확인하는 방식이다. 셀렉트스타는 자체 AI 신뢰성 평가 플랫폼인 '다투모 플랫폼'과 산업·공공 분야에서 축적한 레드티밍 경험 등을 활용해 데이터 품질과 안전성 검증을 진행했다고 설명했다. AI 모델의 파라미터 규모나 벤치마크 성능뿐 아니라 어떤 데이터를 어떤 기준으로 학습시킨 것인지를 검증해 실제 서비스 경쟁력을 향상시킨 것으로 평가된다. 특히 3단계에 진입한 모델들이 향후 산업과 실생활에서 활용될 수 있는 수준으로 고도화될 경우 데이터 품질 관리와 안전성 검증에 대한 요구도 더욱 커질 전망이다. 연구·개발 단계에서 확보한 모델 성능을 실제 서비스로 연결하기 위해서는 데이터의 정확성과 안정성, 개인정보 및 편향 문제 등을 지속적으로 관리해야 하기 때문이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 2차 평가 통과는 SKT 컨소시엄 참여기관들이 각자의 영역에서 역량을 모아온 결과"라며 "셀렉트스타도 데이터 총괄 파트너로서 축적해 온 데이터 구축·품질 관리 역량을 바탕으로 모델 고도화를 안정적으로 지원해 나가겠다"고 말했다. 이어 "이번 프로젝트의 기술과 데이터 성과가 특정 기업에 머무르지 않고 국내 AI 생태계가 폭넓게 활용할 수 있는 결과물로 이어질 수 있도록 데이터와 신뢰성 평가 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 강조했다.2026-08-18 14:08:11
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'국가대표 AI' 2차 관문, 모티프 탈락…업스테이지·SKT·LG AI연구원 3단계 진출 확정 [경제일보] 정부의 국가대표 인공지능(AI) 모델 선발 프로젝트 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 2차 단계 평가에서 모티프테크놀로지스가 18일 탈락했다. 업스테이지와 SK텔레콤, LG AI연구원 3개 팀이 3단계로 넘어간다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관이 이날 오전 서울 종로구 정부서울청사에서 열린 브리핑에서 결과를 발표했다. 이번 평가는 LG AI연구원 'K-엑사원 2.0', SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)', 업스테이지 '솔라 오픈 2', 모티프테크놀로지스 '모티프 3' 네 모델을 대상으로 △벤치마크 40점 △전문가 평가 35점 △사용자 평가 25점, 총 100점 만점으로 진행됐다. 가장 눈길을 끈 것은 벤치마크 결과와 최종 순위의 엇갈림이다. 지난 13일 공개된 글로벌 AI 성능 평가기관 아티피셜 애널리시스의 'AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)'에서 모티프 3는 47점으로 4개 팀 중 가장 높은 점수를 받았다. 글로벌 거대언어모델(LLM) 가운데 10위, 오픈웨이트 모델 중 4위에 오르며 금융 업무 AI 에이전트와 코딩 부문에서 강점을 보였다. 이어 업스테이지 '솔라 오픈2 250B'가 37점, SK텔레콤 '에이닷엑스-K2'가 35점, LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 31점 순이었다. 30명 미만 인력이 5개월간 개발한 모델이 대기업 두 곳을 제친 결과였지만, AAII가 벤치마크 40점 중 25점만 차지하는 구조여서 이 점수가 곧바로 최종 순위로 이어지지는 않았다. 전문가 평가에서는 개발 전략·기술(10점), 개발 성과·계획(10점), 파급효과·기여계획(15점)을 심층 평가했다. 특히 독자성과 이를 기반으로 한 성능 향상 수준을 반영했다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 전문 사용자 49명과 일반 국민 평가단 185명이 나눠 참여했다. 벤치마크 평가에서 4개 팀 평균은 22.5점으로 1·4위 격차가 4점, 전문가 평가는 평균 28.8점에 격차 2.4점, 사용자 평가는 평균 17.6점에 격차 5점이었다. 세 항목 모두 격차가 크지 않아 근소한 차이로 순위가 갈렸을 가능성이 크다. 지난 1월 15일 1차 단계 평가에서는 LG AI연구원이 90.2점으로 종합 1위를 차지했고, SK텔레콤과 업스테이지도 관문을 넘었다. 네이버클라우드와 NC AI는 이때 탈락했다. NC AI는 종합 점수에서, 네이버클라우드는 독자성 기준에서 밀렸다. 과기정통부는 이후 추가 공모를 거쳐 모티프테크놀로지스를 합류시켜 현재의 4팀 체제를 만들었다. 2차 평가는 1차와 성격이 달랐다. 1차가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 커졌다. LG AI연구원은 엑사원의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력했고, 24개 벤치마크 지표 평균 점수를 1차 63.3점에서 70.1점으로 끌어올렸다고 밝힌 바 있다. 과기정통부는 다음 단계에 진출한 3개 팀에 고성능 GPU(B200) 지원을 확대하겠다고 밝혔다. 최종 3개 모델에는 GPU 1000장 지원 등 컴퓨팅 자원과 연구개발(R&D) 지원이 이어질 것으로 예상된다. 업계에서는 정부가 추가 탈락 없이 3개 팀을 그대로 프론티어급 AI 개발 프로젝트로 넘길 가능성도 거론되고 있다. 과기정통부 관계자는 "최근 AI 모델을 둘러싼 글로벌 경쟁이 더 치열해지고, AI 모델의 범분야 성능이 눈에 띄게 도약하는 가운데, 주요 선도국에서 AI 모델의 국가 안보 전략 자산화 움직임이 현실화되고 있다"며 "과기정통부도 AI 모델 개발 필요성을 깊이 인식하고 기존의 방식을 뛰어넘는 새로운 지원 체계를 관계 부처와 논의 중에 있으며, 곧 구체적인 내용을 준비해 발표할 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:23:40
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독파모 2차 관문 앞…3팀 압축 임박…LG '몸집 키우기' VS '효율형 AI 효율·에이전트' [경제일보] 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 평가 결과 발표가 임박했다. LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀 가운데 3개 팀만 다음 단계에 진출한다. 독파모는 새 정부의 'AI 3대 강국 도약' 전략 핵심 과제로 지난해 8월 시작됐다. 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 기술·경제·안보 리스크를 줄이겠다는 목적으로, 총사업비 1576억원을 들여 팀당 데이터 구축비 30억~50억원과 연간 20억원가량의 연구비, 컴퓨팅 자원을 지원한다. 6개월 단위 평가로 매번 팀을 떨어뜨려 2027년 상반기까지 최종 1~2개 팀만 남기는 구조다. 첫 단추부터 순탄치 않았다. 애초 선정된 5개 팀(네이버클라우드·NC AI·LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지) 가운데 지난 1월 15일 발표된 1차 평가에서 네이버클라우드와 NC AI가 동반 탈락했다. 네이버클라우드는 오픈소스 모델을 차용했다는 의혹이 불거지며 독자성 기준에 부합하지 못한다는 판정을 받았고, NC AI는 종합 점수 경쟁에서 밀렸다. 당초 계획보다 1개 팀이 더 빠지자 정부는 패자부활전을 열었지만 네이버클라우드와 NC AI, 그리고 최초 선정에서 탈락했던 카카오까지 국내 IT 양강이 모두 재도전을 거부했다. 결국 2월 20일 모티프테크놀로지스 컨소시엄이 새 정예팀으로 뽑히며 4개 팀 체제가 만들어졌다. 과학기술정보통신부는 독파모 2차 단계평가를 마무리하고 조만간 결과를 발표할 예정이다. 대상은 △LG AI연구원 'K-엑사원 2.0' △SK텔레콤 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' △업스테이지 '솔라 오픈 2' △모티프테크놀로지스 '모티프3'다. 평가는 벤치마크 40점(글로벌 평가기관 아티피셜 애널리시스 25점, NIA 자체 벤치마크 15점), 전문가 평가 35점, 국민 평가단 200명이 참여하는 사용자 평가 25점으로 구성된다. 외부에 공개된 벤치마크 지표만으로 결과를 예단하기 어려운 것도 이 때문이다. 네 팀의 전략은 두 갈래로 갈린다. 규모로 밀어붙인 쪽은 LG와 SKT다. LG AI연구원의 K-엑사원 2.0은 파라미터 7500억 개(750B)로 1차 모델(236B)보다 3배 이상 커졌고, 코딩·에이전틱 코딩 지표를 이전 대비 약 30% 개선했다고 밝혔다. 장문 이해 평가 OpenAI-MRCR 94.4점, 한국어 장문 이해 Ko-LongBench 89.6점을 기록했고 지원 언어도 10개로 늘렸다. SKT의 에이닷엑스 케이투(688B)는 수학·한국어 추론에 집중해 2026년 국제수학올림피아드(IMO) 평가에서 42점 만점에 29점으로 금메달 기준선을 넘겼고, 고난도 수학 추론 평가 MathArena AIME 2026에서는 97.1% 정확도로 싱킹 머신스랩의 오픈웨이트 모델 '잉클링'과 공동 최고점을 기록했다. 업스테이지와 모티프테크놀로지스는 작은 몸집으로 효율을 택했다. 업스테이지의 솔라 오픈 2(250B)는 실제 연산에는 150억 개만 쓰는 전문가 혼합(MoE) 구조로, 양자화 시 엔비디아 H200 GPU 2장으로 구동할 수 있다. 모티프3(314B)는 은행 업무 처리와 IT 장애 진단 등 실무형 평가에서 강점을 보였다. 공개된 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index) 지표에서는 이 구도가 뒤집힌다. 모티프3가 47점으로 1위, 업스테이지 솔라 오픈 2가 37점으로 뒤를 이었고 SKT 35점, LG 31점 순이었다. 모델 규모는 LG와 SKT가 앞서지만 공개 지표에서는 상대적으로 작은 모티프와 업스테이지가 높은 점수를 받은 셈이다. 다만 AAII는 전체 평가의 25%에 불과해 이 순위가 곧 정부 최종 순위로 이어지지는 않는다. 2차 평가를 통과한 3개 팀은 추가 단계평가를 거쳐 최종 2개 팀으로 압축된다. 정부는 이 과정에서 확보한 고성능 GPU 배분과 국가기록원·대법원 판결문 등 공공데이터 제공을 병행해 2027년까지 글로벌 톱10 수준의 모델을 만들겠다는 목표를 세웠다.2026-08-18 09:40:27
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현대로템, KAI와 KF-21 '국산 미사일' 협력…항공무장 사업 확대 [경제일보] 현대로템이 한국항공우주산업(KAI)과 손잡고 한국형 초음속 전투기 KF-21에 탑재할 장거리 공대공 미사일을 비롯한 항공무장 분야로 사업 영역을 넓힌다. K2 전차 중심의 지상무기체계를 넘어 유도무기와 항공우주 분야를 차세대 성장축으로 키우려는 행보다. 13일 현대로템에 따르면 양사는 지난 12일 경남 사천 KAI 본사에서 ‘항공무장 사업협력 업무협약(MOU)’을 체결했다. 협약에 따라 KF-21 등 항공기 플랫폼과 장거리 공대공 미사일의 개발·체계통합을 위한 기술 협력에 나선다. 항공기와 탑재 무장을 묶은 패키지형 수출 모델을 발굴하고 국내외 사업 기회와 글로벌 마케팅도 공동 추진한다. 핵심은 KF-21 무장의 국산화다. 현재 KF-21의 장거리 공대공 무장으로는 유럽 MBDA의 ‘미티어’가 도입되고 있다. 방위사업청은 2024년 미티어 1차분 100발 도입 계약을 체결했다. 정부는 해외 무장 의존도를 낮추기 위해 2026년부터 2033년까지 약 7535억원을 투입해 국산 장거리 공대공 유도탄을 개발할 계획이다. KF-21은 올해 하반기부터 공군에 본격 인도돼 2032년까지 총 120대가 배치될 예정이다. 전투기 전력화가 본궤도에 오르는 만큼 장거리 공대공 미사일을 비롯한 탑재 무장의 국산화도 후속 경쟁력을 좌우할 요소로 꼽힌다. 현대로템은 최근 글로벌 방산시장에서 항공기와 무장을 통합 제안하는 패키지형 수출이 확대되고 있다는 점에 주목하고 있다. 다만 이번 MOU가 현대로템의 장거리 공대공 유도탄 체계개발 사업 수주를 의미하는 것은 아니다. 해당 사업은 국방과학연구소(ADD) 주관으로 추진되며 KAI는 KF-21 항공기 체계통합을 맡고, 탄 시제업체는 일반 경쟁을 통해 선정된다. KAI는 지난 2월 한화에어로스페이스와도 항공무장 개발과 패키지 수출을 위한 유사한 협약을 맺었다. 현대로템은 장거리 공대공 유도탄의 핵심인 추진기관 기술을 경쟁력으로 내세우고 있다. 지난해 ADD의 한국형 장거리 공대공 유도무기 시제품 개발 과제를 통해 덕티드 램제트 엔진 제작에 착수했고, 극초음속 비행체 ‘하이코어(HyCore)’ 개발에도 참여해 시험비행에서 마하 6을 달성했다. 지상무기 중심이던 사업 포트폴리오를 유도무기와 우주 추진체계까지 확장하려는 흐름과도 맞닿아 있다. 현대로템 관계자는 “이번 협약은 양사의 핵심 기술을 결합해 미래 항공무장 분야 경쟁력을 한층 강화하는 계기가 될 것”이라며 “양사의 전문성과 사업역량을 바탕으로 건전한 경쟁을 통해 국방력 강화와 자주국방 역량 제고에 기여하고 국내 방위산업이 다양성을 바탕으로 발전하는데 힘쓰겠다”고 했다.2026-08-13 08:54:55
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SKT, 독립운동가 1만8776명 기록 AI로 분석…전국 '기억하길' 코스 마련 [경제일보] SK텔레콤이 광복 81주년을 맞아 독립운동가들의 발자취를 따라 걷고 달릴 수 있는 전국 코스를 마련했다. 독립운동가들의 활동 기록을 인공지능(AI)으로 분석하고 위치 정보와 결합해 시민들이 일상 속에서 독립운동의 역사를 접할 수 있도록 구성했다. 10일 SK텔레콤은 국가보훈부와 독립기념관의 협조를 받아 '1만8776명의 독립운동가 기억하길' 캠페인을 진행한다고 밝혔다. 이번 캠페인은 국가보훈부 공훈전자사료관에 등록된 독립운동가 1만8776명의 활동 기록을 SK텔레콤의 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'로 분석하고 위치 기반 데이터와 결합해 전국 10개 코스로 구성한 것이 특징이다. 코스는 서울을 비롯해 인천, 천안, 제주 등 주요 지역에 마련됐다. 전체 코스의 거리는 44.6㎞다. 해당 코스는 각 지역의 독립운동 관련 인물과 사건을 중심으로 주제를 정해 시민들이 해당 장소를 직접 걸으며 역사를 돌아볼 수 있도록 설계됐다. 서울 종로구에는 여성 독립운동가들의 활동을 기리는 '독립을 이끈 여성들을 기억하길' 코스가 조성됐다. 새문안교회에서 출발해 근우회관 터, 송계월 하숙 터 등을 거쳐 열린송현 녹지광장으로 이어진다. 서울 중구·종로구에는 교육을 통해 독립운동을 이끈 인물들을 돌아보는 '교육으로 밝힌 독립운동을 기억하길' 코스가 마련됐다. 인천에는 학생들의 독립운동을 주제로 한 '교복 입은 영웅들을 기억하길' 코스가, 천안에는 '천안 만세의 불꽃을 기억하길' 코스가 조성됐다. 제주에서도 지역 독립운동의 역사를 담은 코스를 운영한다. 이번 캠페인에는 정재헌 SK텔레콤 CEO와 가수 션, 마라토너 이봉주, 뮤지컬 배우 홍지민, 독립운동가 후손 등이 참여했다. 정재헌 CEO와 션은 서울 종로구의 여성 독립운동가 관련 코스를 함께 달렸다. 이봉주는 서울 중구·종로구 코스에 참여했으며, 홍지민은 인천 코스를 달렸다. 홍지민의 부친 홍창식 선생은 16세의 나이에 항일 활동을 한 독립운동가다. 천안 코스에는 독립운동가 이교옥 선생의 증손녀 최서윤 씨가 참여했다. SK텔레콤은 참여자들이 코스를 직접 달리는 모습을 담은 영상을 제작해 지난 8일 공식 유튜브 채널을 통해 공개했다. 해당 영상은 독립기념관 내 미디어큐브에서도 한 달간 상영될 예정이다. SK텔레콤은 이번 캠페인을 통해 기록으로 남아 있는 독립운동가들의 활동을 시민들이 직접 접할 수 있는 형태로 전달한다는 계획이다. AI를 활용해 독립운동가들의 활동 기록을 분석하고 이를 현재의 공간과 연결하면서 역사적 의미를 보다 쉽게 접할 수 있도록 하는 데 초점을 맞췄다. 일반 시민도 달리기 앱 '런데이'를 통해 전국 10개 코스를 걷거나 달리며 캠페인에 참여할 수 있다. SK텔레콤은 코스를 걷거나 뛴 고객과 공식 유튜브 영상에 응원 댓글을 남긴 고객을 대상으로 추첨을 통해 '2026 무한도전 Run in 경주' 참가권을 제공할 계획이다. 이승열 SK텔레콤 전략Comm실장은 "기록으로 남아 있는 1만8776명의 이름을 시민들이 직접 걷고 뛰며 기억할 수 있도록 이번 캠페인을 마련했다"며 "앞으로도 독립운동가들의 발자취를 알리는 활동을 이어가겠다"고 말했다.2026-08-10 08:31:41
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![[데일리 건설 브리프] IPARK현대산업개발, CSO 주관 혹서기 온열질환 예방 캠페인 진행 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/05/20260805170914299700.jpg)
IPARK현대산업개발, CSO 주관 혹서기 온열질환 예방 캠페인 진행 外 [경제일보] IPARK현대산업개발이 경기 파주 운정 아이파크 포레스트 건설 현장에서 최고안전책임자(CSO) 주관으로 혹서기 온열질환 예방 캠페인을 진행했다고 5일 밝혔다. 이번 캠페인은 지난 4일 열렸으며 회사가 운영하는 온열질환 예방 프로그램인 IPARK 고드름 캠페인의 일환으로 마련됐다. 양승철 CSO는 현장을 찾아 옥외 작업 근로자의 건강 상태를 살피고 예방 활동을 독려했다. 이날 고용노동부 관계자와 CSO, 현장소장 등은 옥외 작업 근로자에게 온열질환 예방 물품을 전달하고 근로자들의 수분과 전해질 섭취 여부를 직접 확인했다. 특히 관리감독자가 근로자의 휴식과 수분 섭취 여부를 직접 확인해 온열질환 예방 수칙이 실제 작업 현장에서 이행될 수 있도록 관리했다. 폭염 환경에서는 전해질 손실이 열경련과 열탈진, 열사병으로 이어질 수 있어 식염포도당과 전해질 분말, 이온음료를 얼음물과 함께 제공했다. 오후 2시 이후부터는 현장의 작업중지 이행 상황을 점검해 근로자 안전 관리 상태를 살폈다. 현장에서는 전 근로자가 참여할 수 있는 온열질환 예방 부스도 운영했다. 부스에서는 얼음물과 식염정, 기념품을 지급하고 온열질환 예방 수칙과 응급처치 요령을 안내하는 교육자료를 게시했다. 완전화 관련 전문기업 K2 safety와 함께 참여해 이온음료를 제공하고 개인용 냉방 장비를 체험할 수 있는 프로그램도 운영해 근로자들의 관심과 참여를 높였다. IPARK현대산업개발 관계자는 “기록적인 폭염이 이어지는 만큼 근로자들이 충분한 휴식과 수분·전해질 섭취를 할 수 있도록 지도하고 있다”며 “경영진이 직접 현장을 찾아 근로자들과 소통하고 IPARK 고드름 캠페인을 지속 확대해 안전보건 문화를 더욱 강화해 나가겠다”고 말했다. 김대헌 호반그룹 사장, 차세대 과학 인재 만나 도전과 성장 응원 호반그룹은 김대헌 기획총괄사장이 서울대학교에서 열린 'K-과학인재 아카데미 고등학생 캠프'를 찾아 참가 학생들을 격려했다고 5일 밝혔다. 이번 방문은 K-과학인재 아카데미의 첫 교육 프로그램이 본격적으로 운영되는 현장을 직접 살펴보고 미래 과학기술 인재들의 도전과 성장을 응원하기 위해 마련됐다. K-과학인재 아카데미는 호반그룹과 서울대학교가 함께 추진하는 미래 과학기술 인재 육성 플랫폼이다. 기업과 대학이 협력해 우수 인재를 발굴하고 연구와 교육, 산업 현장을 연결하는 새로운 인재 육성 모델을 구축하는 것이 목표다. 올해 처음 열린 고등학생 캠프는 전국의 과학 분야 우수 고등학생을 대상으로 지난 3일부터 서울대학교에서 2박 3일 일정으로 진행됐다. 약 300명이 지원해 10대 1의 경쟁률을 뚫고 최종 30명이 선발됐다. 참가 학생들은 서울대 교수진과 연구진의 지도를 받아 다양한 프로그램에 참여했다. 김대헌 사장은 서울대 연구실을 방문해 학생들의 연구 활동을 둘러보며 과학기술 분야에 대한 도전 정신을 응원했다. 이어 캠프를 준비한 서울대 교수진과 관계자들에게 감사의 뜻을 전하고 우수한 과학기술 인재 육성을 위한 산학 협력의 중요성을 강조했다. 김대헌 사장은 “호반그룹은 K-과학인재 아카데미를 통해 기업과 대학이 함께 미래 인재를 육성하는 새로운 교육 생태계를 만들어 가겠다”며 “청소년과 청년들이 세계를 무대로 성장할 수 있도록 지속적인 지원을 이어가겠다”고 말했다. 대방건설, 2026년 시공능력평가 22위…평가액 2조 3058억원 대방건설이 국토교통부가 발표한 2026년도 시공능력평가에서 지난해와 같은 종합 22위를 기록했다고 5일 밝혔다. 시공능력평가는 건설업체의 최근 3년간 공사실적과 자본금·재무구조 등 경영상태, 기술인 보유 현황 등 기술능력, 환경·안전 등 신인도를 종합평가해 시공 역량을 금액으로 산정하는 제도다. 건설산업기본법 제23조에 따라 매년 7월 말 공시되며 공공공사 입찰과 민간 시공사 선정, 신용평가 등에 활용된다. 대방건설의 토목건축공사업 시공능력평가액은 2조3058억원으로 집계됐다. 지난해보다 6.1% 늘었다. 세부 공종별 공사실적에서는 기타토목공사 분야가 1475억원으로 전국 6위, 기타조경공사 분야가 304억원으로 전국 8위를 기록했다. 조경 부문 실적은 323억원으로 전국 10위였다. 재무구조는 지난해 말 별도재무제표 기준 자산총계 3조6719억원, 자본총계 1조9790억원으로 나타났다. 현금 및 현금성 자산은 2177억원, 단기대여금은 1조1226억원이며 유동비율은 338.36%, 부채비율은 85.54%, 차입금 의존도는 26.26%로 집계됐다. 대방건설은 주택사업을 중심으로 도시정비사업과 공공사업으로 사업 영역을 넓히고 있다. 최근 한국토지주택공사가 발주한 과천과천 공공주택지구 조성공사 1공구를 수주했으며 주택 브랜드 디에트르로는 올해 4월 옥정중앙역 디에트르를 분양했다. 하반기에도 신규 단지 공급을 준비하고 있다고 회사는 밝혔다. 대방건설 관계자는 “건설경기 불확실성이 이어지는 가운데서도 안정적인 재무구조와 축적된 시공 역량을 바탕으로 시공능력평가 순위를 꾸준히 유지하고 있다”며 “주택사업뿐 아니라 공공사업과 도시정비사업 등 다양한 분야로 사업을 확대하고 차별화된 상품 경쟁력과 시공 역량을 기반으로 지속 가능한 성장 기반을 더욱 공고히 해 나가겠다”고 말했다.2026-08-05 17:14:28
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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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한화 방산·조선 3형제, 영업익 '1조 시대'…고선가 선박·K방산 쌍끌이 [경제일보] 한화그룹의 방산·조선 사업이 고선가 선박과 무기 수출을 앞세워 동반 성장했다. 한화에어로스페이스는 처음으로 분기 영업이익 1조원을 넘어섰고 한화오션과 한화시스템도 큰 폭의 이익 증가를 기록했다. 다만 이익이 상선과 지상방산에 집중된 만큼 특수선과 항공우주, 미국 현지 사업을 다음 수익원으로 키워야 하는 과제도 남았다. 31일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 한화오션, 한화시스템, 한화에어로스페이스는 지난 27일과 28일, 31일 차례로 올해 2분기 영업실적을 공시했다. 한화오션은 매출 5조4432억원과 영업이익 7361억원, 한화시스템은 매출 1조1176억원과 영업이익 1037억원을 기록했다. 한화에어로스페이스의 연결 매출은 9조2929억원, 영업이익은 1조3655억원이었다. 상선·방산 쌍끌이 한화에어로스페이스의 매출과 영업이익은 전년 동기보다 각각 47%, 59% 증가했다. 사업별 영업이익은 한화오션 7361억원, 지상방산 5330억원, 한화시스템 1037억원, 항공우주 370억원이었다. 기타·연결조정에서는 444억원의 손실이 발생했다. 한화오션과 지상방산이 연결 영업이익의 약 93%를 책임진 구조다. 지상방산 부문은 매출 2조1075억원, 영업이익 5330억원을 기록했다. 국내 천호·천검과 폴란드·이집트·중동 수출이 실적을 받쳤다. 영업이익률은 25.3%였다. 회사는 올해 K9 30문 이상과 천무 40대 이상을 인도한다는 계획을 유지했다. 2분기 폴란드 K9은 보수 품목 위주였지만 하반기에는 본격적인 인도가 시작되고 이집트와 호주 물량도 더해질 전망이다. 수주잔고는 38조3000억원으로 3년 이상의 매출을 확보할 수 있는 규모다. 수출 비중은 75%다. 폴란드가 수출 물량의 절반가량을 차지하지만 핀란드 K9과 에스토니아 천무 등 계약이 추가되며 지역은 북유럽과 중동, 호주로 넓어지고 있다. 한화오션은 매출이 전년 동기보다 65%, 영업이익은 98% 증가했다. 상선 부문은 매출 3조2397억원과 영업이익 7356억원을 냈다. 영업이익률은 22.7%로 사실상 전사 이익의 대부분을 LNG운반선 등 고수익 상선이 만들었다. 한화오션은 이번 실적을 단순한 업황 반등보다 2024년 이후 수주한 고수익 프로젝트의 건조 확대와 생산 경쟁력 개선이 함께 반영된 결과로 보고 있다. 관계자는 “하반기에도 고선가 프로젝트의 매출 인식이 지속되면서 매출과 영업이익 모두 견조한 개선세를 이어갈 것으로 기대한다”고 말했다. 에너지플랜트는 인도 기준 프로젝트의 누적 매출이 한꺼번에 반영되며 매출이 2조679억원으로 늘었지만 영업이익은 62억원에 그쳤다. 회사는 하반기 신규 프로젝트 착수와 조기 인도, 발주처 협의를 통한 추가 수익 확보로 수익성을 높인다는 계획이다. 특수선은 매출 3272억원을 기록했지만 29억원의 영업손실을 냈다. KDDX에서는 전투 성능뿐 아니라 승조원 생활 환경 개선도 설계 과제로 보고 있다. 한화오션은 현재 건조 중인 함정에 편의성 개선 항목을 적용하고 KDDX에도 새로운 거주 개념을 도입하기 위한 연구를 이어가고 있다. 필리조선소는 미국 현지 생산거점을 넘어 한미 조선 협력의 기반으로 활용된다. 한화오션 관계자는 “단순 기술 협력이나 프로젝트 단위 참여를 넘어 미국 내 생산거점을 통해 기술과 생산 역량을 현지에 이식하는 전략을 추진 중”이라고 했다. 방산전자의 약진…현지화, 다음 승부처 한화시스템은 매출이 전년 동기보다 45%, 영업이익은 219% 증가했다. 방산 부문은 매출 7006억원과 영업이익 1037억원을 기록했다. 폴란드 K2 전차 조준경·사격통제장치, 중동 천궁-Ⅱ 다기능레이다, 울산급 배치-Ⅲ 함정전투체계와 KF-21 AESA 레이다 양산이 실적을 이끌었다. 한화시스템 관계자는 “레이더와 전투체계는 무기체계의 눈과 뇌에 해당하는 핵심 시스템”이라며 “방산과 ICT의 시너지를 바탕으로 지상·해양·공중은 물론 우주와 사이버 분야까지 사업을 확장하고 있다”고 했다. ICT 부문은 매출 1873억원과 영업이익 208억원을 냈다. 반면 필리조선소 등이 포함된 기타 부문에서는 208억원의 손실이 발생했다. 다만 손실은 1분기 481억원에서 절반 이하로 줄었다. 한화시스템은 필리조선소의 전사적자원관리시스템 구축을 맡아 현지 업무와 자원 관리 체계를 디지털화하고 있다. 항공우주 부문도 매출 7600억원과 영업이익 370억원을 기록하며 흑자 전환했다. 군수 물량 증가와 GTF 엔진 국제공동개발사업 손실 축소가 영향을 줬다. 한화그룹은 K9·천무 등 육상 무기와 한화시스템의 레이더·전투체계, 한화오션의 함정 건조 역량을 묶어 해외 시장을 공략하고 있다. 한화에어로스페이스는 폴란드와 호주에서 현지 생산을 추진하고 미국 차세대 자주포와 장약 사업도 준비하고 있다. 중동에서는 방공무기 수요가 커졌지만 지정학적 긴장으로 행정 절차와 계약 진행이 늦어지고 있다. 대전사업장 조업 중단에 따른 일부 매출 이연 가능성도 하반기 변수다. 투자 확대에 따른 재무 부담도 관리 대상이다. 한화에어로스페이스의 2분기 말 연결 차입금은 15조4448억원, 순차입금은 6조2126억원으로 지난해 말보다 각각 25%, 38% 늘었다. 결국 2분기 성적표는 고선가 상선과 K방산의 쌍끌이로 요약된다. 다음 관건은 현재의 수출 호황을 현지 생산과 후속 계약으로 이어가고 필리조선소와 항공엔진, 특수선에 투입한 비용을 안정적인 이익으로 전환하는 일이다.2026-07-31 17:14:34
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크래프톤, 한국어 음성 AI 'A.X K2 라온' 공개…게임 캐릭터와 말로 협업한다 [경제일보] 크래프톤(대표 김창한)이 한국어 음성 이해와 생성에 특화된 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘A.X K2 Raon-Speech’를 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 공개했다. A.X K2 Raon-Speech는 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 참여한 SK텔레콤 정예팀의 2차수 성과다. 크래프톤은 컨소시엄에서 차세대 멀티모달 모델 연구를 맡고 있다. 모델은 총 210억개 파라미터 규모다. SK텔레콤의 A.X K2 기반 소형 언어모델에 크래프톤이 자체 학습한 음성 인코더와 코덱을 결합했다. 음성 인코더는 사람의 목소리를 AI가 처리할 수 있는 정보로 변환하고, 코덱은 AI의 답변을 음성으로 복원한다. 기존 음성 AI는 이용자의 말을 텍스트로 변환한 뒤 답변을 만들고 이를 다시 음성으로 합성하는 다단계 구조가 일반적이다. 이 과정에서 말투와 감정, 억양 등의 정보가 사라질 수 있다. A.X K2 Raon-Speech는 음성에 담긴 비언어적 정보까지 활용해 상황에 맞는 답변을 생성하도록 설계됐다. 크래프톤이 공개한 평가 결과에 따르면 이 모델은 300억개 이하 파라미터급 공개 음성 언어모델 가운데 한국어 종합 성능 1위, 영어 종합 성능 3위를 기록했다. 평가는 음성 인식·합성·이해와 음성·텍스트 질의응답, 도구 호출 등 6개 영역에서 이뤄졌다. 한국어 24개와 영어 22개 등 총 46개 벤치마크가 활용됐다. 크래프톤이 음성 AI에 투자하는 배경에는 게임 캐릭터를 정해진 대사만 반복하는 비플레이어 캐릭터(NPC)에서 이용자와 협업하는 ‘CPC(Co-Playable Character)’로 진화시키려는 전략이 있다. CPC가 이용자의 목소리와 의도를 이해하면 전투 지시를 수행하거나 게임 상황과 감정에 맞춰 대화하는 경험을 구현할 수 있다. 크래프톤은 지난 4월 AI 모델 브랜드 ‘라온’을 출범하고 음성 언어모델과 실시간 음성 대화 모델, 텍스트·음성 변환 모델, 비전 인코더를 공개했다. 이번 모델은 기존 라온의 음성 학습 기술을 A.X K2에 적용한 후속 성과다. 상용 게임 적용을 위해서는 빠른 응답 속도뿐 아니라 유해 발언 통제, 이용자 음성정보 보호, 캐릭터 설정의 일관성도 확보해야 한다. 여러 이용자가 동시에 접속하는 게임 환경에서 추론 비용을 낮추는 기술 역시 중요한 과제다. 이강욱 크래프톤 최고AI책임자는 “게임에 필요한 AI 파운데이션 기술을 지속해서 고도화해 새로운 게임 경험을 만들어 나가겠다”고 말했다. 크래프톤의 AI 전략은 연구 성과 공개를 넘어 실제 게임 플레이를 바꾸는 단계로 향하고 있다. A.X K2 Raon-Speech가 CPC에 적용돼 이용자와 자연스럽게 대화하고 협업하는 수준까지 발전한다면 음성 AI는 게임의 부가 기능이 아니라 플레이 방식을 구성하는 핵심 기술로 자리 잡을 전망이다.2026-07-29 11:10:22
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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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