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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
사람이 모은 우리말, AI가 다시 읽는다…SKT '말모이' 프로젝트 [경제일보] '윤슬', '숫눈', '볼우물'. 지금은 일상에서 쉽게 접하기 어려운 우리말이 인공지능(AI)을 통해 다시 활용할 수 있는 언어 자원으로 탈바꿈한다. 100여년 전 사람들이 직접 모아 기록했던 우리말을 AI가 분석해 글꼴과 새로운 언어 콘텐츠로 재구성하면서 오래된 언어 기록의 활용 방식도 달라지고 있다. 7일 SK텔레콤은 국립국어원·국립한글박물관과 함께 한글날 제정 100주년을 기념한 '2026 말모이' 캠페인을 진행한다고 밝혔다. SK텔레콤은 주시경 선생과 제자들이 남긴 우리말 사전 원고 '말모이' 전체 스캔본과 국립국어원 표준국어대사전, 우리말샘의 고유어 데이터를 자체 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'로 분석했다. 이번 프로젝트에서 AI는 단순히 옛 문헌의 글자를 읽는 데 그치지 않는다. 말모이 원고 속 글자의 형태를 분석해 자음과 모음의 특징을 정리하고 이를 기반으로 새로운 글꼴인 '말모이체'를 제작했다. SK텔레콤은 국립국어원의 검수를 거쳐 해당 글꼴과 함께 AI가 선정한 '인공지능이 모은 아름다운 순우리말 100'도 공개할 예정이다. 100년 전 '말모이'가 사람의 손으로 우리말을 모으고 기록하는 작업이었다면, 이번 프로젝트에서는 AI가 이미 축적된 언어 기록을 분석하고 새로운 형태로 재구성하는 역할을 맡았다. 우리말을 지키기 위해 수집했던 자료가 AI 시대에는 한국어를 분석하고 활용하는 데이터로 다시 쓰이는 것이다. '말모이체'의 출발점은 원고에 남아 있는 'ㄱ(갈죽)' 설명이다. A.X K2는 원고 이미지를 분석해 글자 형태를 파악하고 자음과 모음의 형태를 정리한 뒤 이를 바탕으로 서체를 완성했다. 완성된 글꼴은 한글학회 홈페이지를 통해 누구나 내려받아 사용할 수 있다. AI는 사전에 수록돼 있지만 현재 일상에서 자주 쓰이지 않는 우리말을 다시 찾아내는 데도 활용됐다. SK텔레콤은 표준국어대사전과 우리말샘에 수록된 자료를 대상으로 뜻풀이에 서정적이거나 긍정적인 심상이 담긴 말, 현재 사용해도 어색하지 않은 말, 제목·이름·자막 등으로 활용할 수 있는 말 등을 기준으로 100개를 선정했다. 선정된 단어에는 햇빛이나 달빛에 비치어 반짝이는 잔물결을 뜻하는 '윤슬', 눈이 와서 쌓인 상태 그대로의 깨끗한 눈을 뜻하는 '숫눈', 서로 낯이나 익힐 정도로 앎을 뜻하는 '풋낯', 볼에 팬 우물이라는 뜻의 '볼우물' 등이 포함됐다. 이 과정은 AI가 단순히 새로운 문장을 생성하는 것과는 다른 활용 사례라는 점에서 주목된다. 이미 존재하는 한국어 기록과 문헌을 AI가 분석해 형태와 의미를 분류하고, 이를 새로운 콘텐츠로 만들어내는 방식이기 때문이다. 생성형 AI의 활용 영역이 텍스트 생성에서 이미지·음성·문서 분석 등으로 넓어지는 가운데 역사적 언어 자료 역시 AI가 활용할 수 있는 데이터 자원으로 확장되고 있다. 특히 한국어는 단어의 의미뿐 아니라 호칭과 높임말, 문맥에 따른 표현 변화 등 언어 자체에 문화적 맥락이 담겨 있다. 이 때문에 한국어를 제대로 이해하는 AI를 개발하기 위해서는 단순한 번역 데이터뿐 아니라 실제 한국어가 사용돼 온 과정과 특성을 담은 데이터가 중요한 것으로 분석된다. SK텔레콤이 이번 캠페인에 자체 AI 파운데이션 모델인 A.X K2를 활용한 것도 AI 기술의 적용 범위를 넓히기 위한 시도로 풀이된다. 통신 서비스와 기업 업무를 넘어 언어와 문화 등 비정형 데이터를 분석하는 데까지 AI 모델의 활용처를 확대하면서 기술 적용 사례를 확보할 수 있기 때문이다. SK텔레콤은 이번 프로젝트를 통해 AI와 우리말 기록을 연결하는 데 그치지 않고 고객 참여형 캠페인으로도 확장한다. 지역의 사투리와 세대별 신조어를 소재로 한 릴스와 카드뉴스를 제작하고, 고객들이 SNS를 통해 자신이 사용하는 우리말을 공유하도록 돕는다. 과거의 우리말을 보존하는 동시에 현재 사용되는 언어까지 수집한다는 점에서 ‘말모이’의 개념을 현재로 확장한 것이다. 말모이가 글로 남은 기록이라면 소리로 남은 우리말 기록도 AI와 만난다. SKT는 프랑스 국립도서관에 보관된 한글학자 이극로 선생의 육성 녹음을 활용해 캠페인 영상을 제작했다. 100년 전 우리말을 지키기 위해 남겨진 기록을 현재의 AI 기술과 결합해 새로운 콘텐츠로 재구성한다는 취지다. SK텔레콤은 향후에도 AI가 우리말과 우리 문화의 가치를 지키는 데 활용될 수 있도록 관련 활동을 이어갈 계획이다. 이승열 SK텔레콤 전략Comm실장은 "100여년 전 선조들이 모은 우리말을 AI로 이어 쓰고, 누구나 쓰는 글꼴과 말로 나눌 수 있도록 이번 캠페인을 마련했다"며 "앞으로도 AI가 우리말과 우리 문화의 가치를 지키는 데 쓰일 수 있도록 힘쓰겠다"고 말했다.
2026-10-07 08:33:58
KT, 사내 업무부터 로봇까지…'일하는 AI'로 기업 AX 공략 [경제일보] KT가 기업의 사내 업무와 로봇·설비 운영, 통신·미디어 서비스를 연결하는 AI 사업 구성을 선보인다. AI 에이전트를 만들고 업무 시스템에 연결하는 플랫폼부터 사내 설치형 AI 장치까지 함께 제시해 기업별 보안·운영 환경에 맞춘 AX(AI 전환) 수요를 공략한다. KT는 6~8일 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘AI Festa 2026’에 참가해 ‘AI로 대한민국이 성장하는 이야기’를 주제로 전시한다고 6일 밝혔다. 전시 공간은 AI 인프라와 플랫폼, 서비스 등 세 영역으로 구성했다. 기업용 플랫폼 ‘Agentic On(에이전틱 온)’은 이번 전시의 핵심이다. 에이전트 제작과 AI 모델 활용, 데이터 연계, 운영·관리 기능을 제공한다. 기업이 필요한 기능을 골라 도입한 뒤 활용 범위를 넓힐 수 있도록 모듈형 구조를 적용했다. 에이전틱 AI는 여러 단계의 업무를 계획하고 도구와 시스템을 활용해 처리하는 AI다. KT는 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 방식으로 기업 업무에 AI를 적용하는 과정을 소개한다. 모델 성능에 더해 기존 데이터와 시스템을 연결하고, 업무 권한에 맞춰 운영하는 기능을 전면에 배치했다. 이는 KT가 올해 이어온 기업 AI 전략과 맞닿아 있다. 지난 3월 MWC 2026에서는 여러 에이전트의 협업과 보안·정책·비용 관리를 지원하는 ‘에이전틱 패브릭’을 공개했다. 당시 KT는 사내 시스템 연동과 데이터 보안, 예측하기 어려운 AI 판단을 기업 도입의 걸림돌로 꼽았다. 이번 전시는 고객이 필요한 기능부터 선택해 적용할 수 있는 플랫폼과 인프라를 함께 제시했다. 데이터를 사내에서 처리하려는 기업에는 ‘KT NPU LLM Station(스테이션)’을 소개한다. 국산 신경망처리장치(NPU) 서버에 AI 모델과 운영 플랫폼을 결합한 완제품형 장치다. 지난 8월 출시 당시 리벨리온의 추론 특화 NPU ‘아톰 맥스’와 KT의 ‘믿음 K 2.5 프로’를 탑재했다. 이 장치는 사내 문서를 바탕으로 질문에 답하고 답변의 출처를 보여준다. 관리자는 AI 사용량과 모델 상태, 사용자별 문서 접근 권한을 확인할 수 있다. 외부로 데이터를 보내기 어려운 금융·공공·제조 고객이 내부 환경에서 AI를 구축·운영하도록 지원하는 제품이다. 물리적 현장에 AI를 적용하는 피지컬 AI도 전시한다. 작업 데이터로 AI를 학습시키고 시뮬레이션과 디지털트윈에서 운영 방식을 확인한 뒤 로봇·설비에 적용하는 과정을 체험할 수 있다. 실제 운영에서 쌓인 데이터를 다시 학습에 활용하는 구조다. 인프라 전시에는 위성·해저케이블과 데이터센터를 연결하는 데이터 처리 흐름을 담았다. 전기가 통하지 않는 냉각유로 서버의 열을 직접 식히는 액침 냉각과, 데이터센터 내부를 이동하며 시설을 점검하는 자율관제 로봇도 선보인다. 고성능 AI 장비 운용에 필요한 냉각과 시설 관리 기술을 함께 소개한다. 생활 서비스는 AI가 정보를 찾은 뒤 다음 행동으로 이어지는 기능에 초점을 맞췄다. ‘모두의 AI’에서는 생활 정보의 검색·비교·추천과 함께 아이디어를 3D 콘텐츠로 만들고 출력하는 체험을 제공한다. ‘마이케이티 마이 AI’는 대화로 요금제·로밍·멤버십 등을 조회·처리하고, 가입 상품과 약정에 맞는 혜택을 안내한다. ‘지니TV AI 에이전트’는 시청 중인 콘텐츠를 바탕으로 배우와 출연작 정보를 찾아준다. 기기에서 일부 연산을 처리하는 온디바이스 AI를 활용한 화질·음성·자막 조절 기능도 소개한다. 소상공인용 ‘SOMA AI’는 매장 데이터를 분석해 마케팅 활동을 제안하고 홍보 이미지와 문구를 제작하며, 점주가 확인·승인한 뒤 활용하도록 구성했다. 보안 분야에서는 ‘안심365’를 통해 문자 스팸과 보이스피싱 탐지를 체험할 수 있다. 보이스피싱 탐지 서비스 3.0은 음성과 텍스트, 어조를 종합해 위험 여부와 판단 근거를 안내한다. 김동훈 KT 홍보실장 전무는 “답변하는 AI를 넘어 실제 업무를 수행하고 생활 속 서비스를 만드는 KT의 AI가 대한민국 성장에 기여할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 한편 KT는 7일 코엑스 컨퍼런스룸 402호에서 기업 고객 100명을 초청하는 ‘AI Innovation Day 26’ 세미나를 연다. 인프라부터 피지컬 AI까지 적용 전략을 설명하고, 전시 체험과 기업별 AX 상담을 진행할 예정이다.
2026-10-06 10:23:08
가을·겨울 아우터 공식 달라진다…'멀티 시즌'에 소재 차별화까지 [경제일보] 계절의 경계가 흐려지면서 패션업계의 가을·겨울 아우터 전략도 달라지고 있다. 삼성물산 패션부문은 경량 패딩의 활용 기간을 간절기부터 한겨울까지 넓힌 '멀티 시즌 아우터'를 강화하고 K2는 알파카와 에어로겔을 결합한 충전재를 적용하며 소재 차별화에 나섰다. 4일 패션업계에 따르면 삼성물산 패션부문은 기후 변화와 세분화된 소비자 취향을 반영해 주요 자체 브랜드의 경량 패딩 라인업을 확대하고 있다. 삼성패션연구소의 시장 분석과 자체 패션 플랫폼 SSF샵의 고객 데이터를 상품 기획에 반영해 경량 패딩을 '멀티 시즌 아우터'로 육성한다는 전략이다. 삼성패션연구소는 기후 변화로 계절 구분이 유연해지면서 날씨와 계절에 크게 구애받지 않는 '웨더리스(Weatherless)' 트렌드가 패션 시장에 자리 잡고 있다고 분석했다. 이에 따라 가벼운 아우터를 상황에 맞게 겹쳐 입는 '레이어링(Layering)' 수요도 함께 늘고 있다. 이 같은 변화로 주로 아웃도어 활동에 활용됐던 경량 패딩의 착용 범위도 넓어지고 있다. 가볍고 다른 옷과 겹쳐 입기 쉽다는 특성을 활용해 간절기에는 단독으로 입고 기온이 떨어진 뒤에는 이너 아우터로 활용하는 방식이다. 출근, 일상, 레저 등 착용 상황이 다양해지면서 경량 패딩을 찾는 소비자도 빠르게 늘고 있다. 실제 늦더위가 이어진 지난 8월 20일부터 9월 27일까지 SSF샵에서 경량 패딩을 구매한 고객 수는 전년 동기 대비 101% 증가했다. 같은 기간 장바구니에 경량 패딩을 담은 고객 수도 384% 늘었다. 아이보리와 파스텔 등 화사한 색상의 경량 패딩 판매량 역시 82% 증가하면서 방한 기능과 함께 스타일을 고려하는 수요도 확인됐다. 삼성물산 패션부문은 이런 수요를 반영해 에잇세컨즈·빈폴·빈폴키즈·구호플러스 등 브랜드별 특성에 맞춘 경량 패딩을 선보이고 있다. 에잇세컨즈는 초경량 소재와 휴대성을 강화한 '올데이 에어'를 출시했으며 지난달 15일부터 28일까지 SSF샵 경량 패딩 신규 구매 고객 가운데 20·30대 비중이 68%를 차지했다. 빈폴은 고밀도 나일론과 구스다운을 적용한 '베러 라이트 다운'을 내놨고 구호플러스는 다른 의류와 겹쳐 입을 수 있도록 초경량 소재를 사용한 '비트윈(Between) 아우터'를 선보였다. 같은 경량 패딩 안에서도 연령과 착용 상황에 따라 소재와 디자인을 세분화한 것이다. 삼성물산 패션부문 관계자는 "경량 패딩의 새로운 활용 방식을 제안하고 브랜드별 강점에 맞춰 상품과 스타일을 차별화했다"며 "간절기에는 단독 아우터로, 한겨울에는 레이어링 아이템으로 활용할 수 있도록 멀티 시즌 아우터 시장을 확대할 계획"이라고 말했다. 아우터 착용 기간을 넓히는 움직임과 함께 본격적인 겨울철을 겨냥한 제품에서는 충전재와 원단 자체를 차별화하려는 시도도 이어지고 있다. K2는 알파카 소재를 충전재와 겉감에 적용한 '알파카 파카(AL-PACA PARKA) 다운'을 출시하며 겨울 아우터의 보온성과 착용감을 강화했다. 제품에는 K2가 이탈리아 임보텍스(Imbotex)와 공동 개발한 '에어로 알파카 플록(AERO ALPACA FLOCK)' 충전재가 적용됐다. 알파카 원사에 단열 소재인 에어로겔을 결합한 것으로 섬유 내부에 공기를 머금을 수 있는 알파카의 구조를 활용해 보온성과 통기성을 높였다. 부위에 따라 충전재도 다르게 구성했다. 등판과 소매에는 구스다운을 넣고 앞판과 후드에는 에어로 알파카 플록을 적용해 보온성과 가벼운 착용감을 함께 고려했다. 겉감에는 천연 알파카 원사를 5% 혼방한 플리스 원단을 사용해 촉감과 볼륨감도 강화했다. K2 관계자는 "알파카 소재의 장점과 K2의 기술력을 결합한 차별화된 플리스 다운"이라며 "편안한 착용감과 색다른 겨울 스타일을 원하는 소비자에게 새로운 선택지를 제안할 것"이라고 밝혔다.
2026-10-04 15:00:00
SKT '모두의 AI' 20개사 출범…정부24 서류·병원 예약 한곳서 [경제일보] SK텔레콤이 금융·교육·헬스케어 등 8개 분야 기업·기관과 ‘모두의 AI’ 컨소시엄을 출범시켰다. 정보를 찾아주는 챗봇에서 나아가 본인 확인과 행정 신청, 결제, 병원 예약까지 처리하는 실행형 인공지능(AI) 서비스를 개발한다. SK텔레콤은 지난 9일 서울 중구 T타워에서 컨소시엄 출범식을 열고 참여사별 역할과 서비스 개발 방향을 공유했다고 10일 밝혔다. 컨소시엄에는 SK텔레콤을 포함해 20개 기업·기관이 참여한다. 별도로 11개 기업·기관과 업무협약을 맺어 협력 대상은 모두 31곳이다. 컨소시엄은 △금융·결제 △소상공인 △공공·헬스케어 △돌봄·복지 △투자·벤처 △교육·미래세대 △AI 기술·보안 △생활서비스 등 8개 분야로 구성됐다. 금융·결제 분야에는 신한카드·하나카드·해빗팩토리가 참여해 대화형 결제와 마이데이터 기반 자산관리 서비스를 개발한다. 라이너와 엘리스그룹은 취업 준비와 AI 교육을 지원한다. 채널코퍼레이션·알프레드·한국세무사회전산법인은 소상공인의 고객 상담과 세무·경리 업무를 맡는다. 공공·헬스케어 분야에서는 페르소나에이아이가 행정 서비스를, 굿닥이 병원 검색과 예약을 담당한다. 사운더블헬스코리아는 의료진의 검증을 거친 건강정보를 제공하고 기침·배뇨 소리 등을 분석하는 기술의 연계 가능성을 검토한다. 독거노인종합지원센터는 전국 680여개 수행기관과 어르신 안부 확인 및 생활 안전 점검에 참여한다. SK텔레콤은 컨소시엄의 모델과 서비스를 조율하는 ‘AI 오케스트레이터’를 맡는다. 이용자의 요청을 분석해 자체 개발한 ‘A.X K2’를 비롯한 국산 AI 모델 가운데 적합한 모델을 고르고 해당 분야 참여사의 서비스를 연결하는 역할이다. 공공서비스는 정부24와 PASS를 연계해 주민등록표등본 등 증명서 83종을 발급받도록 하는 방안을 추진한다. 이용자가 이사를 앞두고 필요한 절차를 물으면 전입신고와 주거지원, 자녀 학교 배정 정보를 안내한 뒤 본인 동의와 인증을 거쳐 신청으로 연결하는 방식이다. 금융정보와 건강기록을 다루는 기능에는 이용자의 확인과 승인 절차를 적용하고 개인정보 사용을 최소화한다는 게 SK텔레콤의 설명이다. 에임인텔리전스는 공격 상황을 가정해 취약점을 찾는 ‘AI 레드티밍’을 담당하고 셀렉트스타는 모델과 에이전트의 평가용 데이터 구축 및 품질 검증을 맡는다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 “이번 모두의 AI 사업 선정은 SK텔레콤 한 회사가 아닌 참여 기업·기관 전체의 역량으로 이룬 결과”라며 “각 기업의 역량이 하나의 서비스로 구현되도록 역할을 다하겠다”고 말했다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 “이용자의 상황에 맞춘 답변과 후속 조치까지 수행하는 엔드 투 엔드 실행형 에이전트를 목표로 한다”며 “단순 챗봇을 넘어 국민의 일상을 돕는 서비스를 선보이겠다”고 밝혔다. 한편 모두의 AI 사업에는 SK텔레콤과 카카오, KT가 이끄는 3개 컨소시엄이 참여한다. 정부는 올해 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 512장을 지원한다. SK텔레콤 컨소시엄은 10월 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 출시할 계획이다.
2026-09-10 16:43:57
SKT·카카오·KT '모두의 AI' 10월 베타…2500억원 지원, 이용 실적으로 갈린다 [경제일보] 정부가 추진하는 전 국민 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’가 본격적인 개발 단계에 들어갔다. SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄은 이르면 9월 말부터 10월 사이 베타 서비스를 선보이고 연내 정식 출시에 나선다. 내년에는 이용자 수와 서비스 이용량 등을 기준으로 정부 지원 규모가 달라질 가능성이 있다. 과학기술정보통신부는 4일 서울 중구 한국프레스센터에서 ‘모두의 AI 프로젝트 착수 간담회’를 열고 3개 컨소시엄의 서비스 개발 계획과 민관 협력 방안을 논의했다. 모두의 AI는 국산 AI 모델을 기반으로 범용 챗봇과 공공·생활 분야 AI 에이전트를 국민에게 제공하는 사업이다. 이번 사업에는 총 6개 컨소시엄이 지원했고 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄이 최종 선정됐다. 정부는 세부 평가 점수와 순위를 공개하지 않았다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 선정된 3개 컨소시엄의 점수 차는 크지 않았지만 탈락한 컨소시엄과는 격차가 있었다고 설명했다. ◆ 카카오는 카톡, SKT는 전화·문자, KT는 멀티모델 세 컨소시엄이 내놓은 서비스의 공통점은 AI가 답변에 그치지 않고 정보 탐색부터 신청·예약·결제까지 대신 처리한다는 것이다. 차이는 이용자가 AI를 만나는 접점과 요청을 처리하는 방식에 있다. 카카오 컨소시엄은 별도 애플리케이션을 설치하지 않고 카카오톡과 전화에서 AI를 이용하도록 할 계획이다. 카카오의 ‘카나나’와 LG AI연구원의 ‘엑사원’ 등 국산 모델을 결합하고 카카오톡 내 서비스 진입점을 통해 이용자 접근성을 높인다는 구상이다. 카카오는 올해 12월 서비스 출시와 함께 월간 활성 이용자 수(MAU) 500만명을 우선 확보하고 2027년 1000만명, 2030년 3000만명으로 확대한다는 목표를 제시했다. 개인별 AI 에이전트를 넘어 건강·금융·세무 등 여러 전문 에이전트를 이용할 수 있는 개방형 에이전트 생태계로 서비스를 확장할 방침이다. SK텔레콤 컨소시엄은 자체 모델 ‘A.X K2’를 중심으로 실행형 AI를 개발한다. 스마트폰 앱과 웹뿐 아니라 전화와 문자로도 AI를 이용할 수 있도록 해 고령층과 디지털 취약계층의 접근성을 높이겠다는 구상이다. 이용자가 병원을 찾아달라고 요청하면 검색에 그치지 않고 인증과 예약, 결제까지 이어주는 방식이다. SK텔레콤은 10월 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 내놓고 이용자 확대에 나선다. 정재헌 SK텔레콤 대표는 외산 AI에 대한 의존이 커질 경우 서비스 접근 차단이나 비용 인상 등의 위험이 발생할 수 있다며 독자적인 AI 서비스의 필요성을 강조했다. KT 컨소시엄은 범용 AI와 공공·교육·금융·쇼핑 등 10여 개 분야의 전문 서비스를 연결한 ‘이음’을 공개했다. 다양한 국산 AI 모델 가운데 이용자 요청에 적합한 모델을 자동으로 연결하는 방식이다. KT는 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’를 기반으로 GPU와 신경망처리장치(NPU) 인프라를 통합 운영하고 모델별 연산량과 비용을 관리한다. 출시 초기 MAU 500만명을 목표로 하고, 내년에는 2000만명 규모의 MAU 트래픽을 감당할 수 있는 시스템을 구현한다는 계획이다. 이는 실제 이용자 목표라기보다 시스템 수용능력에 관한 설명이다. ◆ 내년 2500억원 지원…이용량에 따라 차등 가능성 정부는 올해 세 컨소시엄에 엔비디아 B200 GPU 512장을 현물로 지원한다. 내년도 모두의 AI 사업 예산은 2500억원 규모로 책정됐다. 이 가운데 1700억원은 B200급 GPU 2000장 임차에, 300억원은 3개 컨소시엄 운영비로 각각 100억원씩 배분된다. 나머지 500억원은 외부 전문 에이전트 등 AI 에이전트 생태계 확장에 투입된다. 2500억원은 내년도 예산안 기준으로 국회 심의 과정에서 규모와 세부 배분이 달라질 수 있다. 정부는 특정 컨소시엄을 탈락시키는 경쟁 방식은 적용하지 않되 연차평가 과정에서 가입자 수와 실제 이용량 등을 살펴 지원 규모를 차등화할 가능성을 열어뒀다. 무료 공공서비스를 표방하면서도 실제 이용 성과가 정부 지원과 연결될 수 있는 만큼 세 회사의 기존 플랫폼과 서비스 접점이 성과에 적지 않은 영향을 미칠 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “국민이 이미 외산 AI를 쓰고 있으므로 외산 대비 확실한 차별점을 만들어내지 못하면 모두의 AI는 실패한 것”이라며 국민이 체감할 수 있는 서비스를 주문했다. 한편 세 컨소시엄의 경쟁력은 단순한 이용자 목표보다 AI가 실제 업무를 얼마나 정확하고 안전하게 처리하느냐에서 판가름 날 전망이다. 예약과 결제를 대신하는 실행형 AI가 일상에 들어오는 만큼 개인정보 보호와 오류 발생 시 책임 소재, 보안 등 신뢰 기준을 얼마나 갖추느냐도 핵심 시험대가 될 것으로 보인다. ‘모두의 AI’는 10월 전후 베타 서비스를 시작해 초기에는 기본 챗봇과 검색 연동 기능 등을 중심으로 운영한 뒤 이용자를 단계적으로 확대하고 12월 정식 출시로 이어갈 계획이다.
2026-09-04 16:12:40
"AI 도입했다고 생산성 오르지 않는다"…정재헌 SKT CEO가 말한 'AX의 J커브' [경제일보] SK텔레콤이 인공지능(AI) 전환 과정에서 겪은 시행착오와 독자 AI 개발 경험을 바탕으로 'AX 시대의 일하는 방식'과 미래 인재상을 제시했다. 정재헌 SK텔레콤 CEO는 AI를 도입한다고 곧바로 생산성이 높아지는 것이 아니라 초기의 불편함을 견디고 업무 자체를 다시 설계해야 생산성의 급격한 상승으로 이어질 수 있다고 강조했다. 2일 SK텔레콤에 따르면 정재헌 CEO는 전날 서울대학교 제1공학관에서 대학생·대학원생 약 300명을 대상으로 'AI 시대의 선택과 기회'를 주제로 특강을 진행했다. 이번 강연은 SK텔레콤과 서울대가 10년째 운영하는 AI 공동과정의 첫 수업으로, 지난 1987년 서울대 공법학과에 입학한 정 CEO가 약 40년 만에 모교 강단에 선 자리로 알려졌다. 정 CEO가 이날 제시한 핵심 개념은 'AX의 J커브'다. AI 전환(AX) 초기에는 재교육과 업무 재설계, 데이터·조직 정비 등으로 오히려 생산성이 떨어질 수 있지만 이른바 '불편함의 골짜기'를 넘어선 조직은 어느 순간 생산성이 가파르게 상승한다고 설명했다. 그는 AX 전환을 위해 낯설게 보기, 극한 마주하기, 불편해지기 등 세 가지 방법론을 제시했다. 기존 업무 방식을 당연하게 받아들이지 않고 AI를 전제로 업무를 다시 설계하는 동시에 기존 방식으로는 달성하기 어려운 목표에 도전하고 AI 도입 초기의 시행착오를 견뎌야 한다는 의미로 풀이된다. SK텔레콤 내부 사례도 소개했다. 한 개발자가 고객 요청에 따른 시스템 수정 업무를 기존 방식으로 약 50시간에 걸쳐 처리했지만, 이를 AI로 전환하는 과정에서는 오히려 500시간 이상이 소요됐다. AI 에이전트를 새로 만들고 수정하며 수백 차례 검증하는 과정이 필요했지만 전환 작업이 완료된 이후 같은 업무에 걸리는 시간은 약 1시간으로 감소했다. 정 CEO가 강조한 '극한 마주하기'에는 독자 AI 모델 개발 경험도 포함됐다. SK텔레콤은 제한된 GPU 환경에서도 6880억 파라미터 규모의 초거대 AI 모델 'A.X K2'를 개발했다. A.X K2는 지난 7월 오픈웨이트 모델로 공개됐으며, 최근 공개된 기술보고서에서는 6880억 파라미터 규모의 전문가 혼합(MoE) 모델로 소개됐다. 특히 AI가 기업을 넘어 국가 간 경쟁으로 확산하고 있으며, 독자적인 AI 역량을 확보해야 한다는 것이다. 다만 정 CEO는 AI 시대에도 인간의 역할이 사라지는 것은 아니라고 강조했다. AI가 코딩 등 기술적인 업무를 점점 더 잘 수행할수록 사람에게는 자신의 전문 분야를 이해하고 AI를 활용해 생산성을 높이는 능력이 중요해진다는 설명이다. 특히 그는 AI 시대 인재에게 필요한 역량으로 '생각 근육', '적응 근육', '공감 근육', '신체 지능'을 제시했다. 본질을 파악하고 새로운 환경에 적응하며 다른 사람을 이해하고, 경험을 바탕으로 가치를 만들어내는 능력이다. 정재헌 CEO는 "AI가 모든 것을 결정할 것 같은 시대지만 그렇지 않다"며 "주도성을 가지고 스스로 방향을 정하는 통찰력과 공감 능력이 경쟁력"이라고 말했다. 이어 "가치를 판단하고 결정하는 일은 끝까지 사람의 몫일 것"이라며 "10년 뒤 AI 시대의 새로운 질문에 대한 답을 만들어갈 여러분과 혁신 현장에서 동료로 다시 만나기를 기대한다"고 전했다.
2026-09-02 10:44:57
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
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
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
"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
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
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
'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
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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