SK AX·테크노매트릭스 합류…산업 실증·모델 운영 역량 강화
독자 모델 ‘A.X K2’ 앞세워 제조·공공·국방 등 분야별 확산 추진
개발·반도체·데이터·운영 잇는 독자 AI 생태계 구축

지난 4월 열린 WIS 2026에서 SKT가 선보인 피지컬 AI 전시 부스. <출처=SKT 뉴스룸>

SK텔레콤이 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 2차 평가를 앞두고 산업AI 전환(AX)과 모델 운영 역량을 대폭 보강했다. 대규모 모델의 성능을 끌어올리는 데 그치지 않고, 개발한 모델을 제조·공공·국방 등 산업 현장에 배포해 지속적으로 운영·개선할 수 있는 체계를 갖추겠다는 전략이다.

SKT는 독자 AI 파운데이션 모델 컨소시엄에 SK AX와 테크노매트릭스가 새롭게 참여한다고 밝혔다. SK AX는 제조, 통신·미디어, 반도체, 금융, 공공 등에서 쌓은 사업 경험을 바탕으로 기업 간 거래(B2B) AX 사례 발굴과 현장 실증, 산업 확산 체계 구축을 맡는다. 테크노매트릭스는 AI·머신러닝·파운데이션 모델 운영체계(FM-Ops) 전문성을 활용해 모델 배포 이후 성능과 운영 효율을 최적화 한다.

참여사 확대는 독자 모델의 ‘라스트마일’을 보강하는 데 있다. 초거대 AI 모델을 개발하더라도 기업의 업무 시스템과 생산 공정에 연결하지 못하거나, 도입 이후 성능 저하와 비용 증가를 관리하지 못하면 상용화로 이어지기 어렵다. SK AX가 산업별 수요 발굴과 시스템 구축, 실증을 담당하면 테크노매트릭스가 현장에 배포된 모델을 모니터링 하고 지속적으로 개선하는 구조다.

SKT 정예팀은 컨소시엄 협력 체계를 모델·인프라, 선행연구, 데이터, 서비스 확산 등 4개 트랙으로 나눠 운영하고 있다. 모델 개발부터 데이터 구축, 국산 AI 반도체 활용, 학계 연구, 서비스 실증과 산업 적용을 하나의 흐름으로 연결하겠다는 구상이다.

이를 바탕으로 2차 단계평가용 모델인 ‘A.X K2’를 구축했다. A.X K2는 복잡한 업무를 이해하고 계획·수행하는 에이전틱 역량을 강화하는 동시에 산업 현장 확산에 필요한 개방성과 추론 효율을 함께 고려해 개발됐다.

지난 4월 열린 WIS 2026에서 SKT가 선보인 피지컬 AI 전시 부스. <출처=SKT 뉴스룸>

정부는 기존 3개 정예팀이 6월 말까지 개발한 모델과 추가 선발된 모티프테크놀로지가 7월 말까지 완성할 모델을 대상으로 오는 8월 2차 단계평가를 진행할 예정이다. 

모든 정예팀에 동일한 모델 개발 기간을 보장한 뒤 4개 모델을 평가하는 방식이다. 정부는 올해 세계 상위 10위권 수준의 독자 AI 모델을 확보하고, 이를 기반으로 국방·제조·문화 등 분야별 특화 서비스를 개발한다는 목표를 제시했다.

SKT는 이미 독자 모델의 제조 현장 적용에도 착수했다. KG스틸 당진공장 냉간압연 라인과 자동차 부품업체 코넥의 주조·가공 공정에 A.X K1 기반 제조 특화 AI 에이전트를 적용해 하반기 현장 실증을 진행한다.

공정 오류·사고 분석 보고서와 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 학습한 AI가 품질 문제의 원인을 찾아 작업자에 대응 방안을 제시하는 방식이다. 실증 과정에서 축적되는 제조 데이터와 현장 피드백은 A.X K2 학습과 제조 특화 에이전트의 성능 개선에도 활용된다.

A.X K1은 5190억개의 매개변수를 갖췄지만 추론 과정에서는 약 330억개만 활성화하는 구조를 적용해 산업 현장의 활용 효율을 높였다. 클라우드 뿐만 아니라 기업 내부 서버에 직접 구축하는 온프레미스 방식도 지원한다. 제조·국방·금융처럼 핵심 데이터를 외부로 반출하기 어려운 분야에서 해외 클라우드 기반 AI 서비스와 차별화할 수 있는 요소다.

소비자와 접하는 서비스 영역도 넓힌다. SKT는 에이닷과 에이닷 비즈, T맵을 통해 정보 탐색과 일정 조율, 공공·민간 서비스 연계 기능을 고도화할 계획이다. 포티투닷은 정예팀이 개발한 모델을 모빌리티와 온디바이스 영역으로 확장하고, 라이너는 검색·지식 서비스에서 사용자 의견과 구조화 학습 데이터를 확보한다. 국방 특화 모델을 비롯해 공공, 보안, 바이오, 게임 등으로도 적용 범위를 확대한다.

김태윤 SKT 파운데이션 모델 담당은 “독자 모델 개발부터 산업 AI 전환까지 정예팀 역량을 결집해 K-AI 생태계 확산에 기여할 것”이라고 말했다.

[CEO스코어데일리 / 김동일 기자 / same91@ceoscore.co.kr]