[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.
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