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독자 구조 SGA 적용…긴 문맥 처리·추론 성능 강화
제조 AI·보안 확장…소버린 AI 고도화 추진
[SK텔레콤 제공. 재판매 및 DB 금지]
(서울=연합뉴스) 오지은 기자 = SK텔레콤은 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 'A.X K2'가 이전 모델보다 벤치마크 평균 성능을 32.2%포인트(p) 끌어올린 데 이어 제조·반도체 등 산업 현장과 보안 분야로 활용 범위를 넓히며 소버린 AI 생태계 구축에 속도를 내고 있다고 4일 밝혔다.
SK텔레콤[017670]은 뉴스룸에 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 특징과 향후 고도화 방향을 언급한 김태윤 파운데이션 모델 담당의 인터뷰를 게재했다.
김 담당은 A.X K2가 긴 문맥에서도 더 빠르고 안정적으로 작동할 수 있도록 독자 구조인 SGA(Sparse Gated Attention)를 개발했다고 밝혔다.
SGA는 긴 대화, 다단계 도구 호출, 대규모 문서 참조가 반복되는 AI 에이전트 환경을 겨냥한 기술이다.
또한 김 담당은 고성능 추론은 대형 모델이 담당하고, 현장 접점과 확산은 경량 전문 모델이 맡는 방식으로 산업 현장의 도입 가능성을 높이는 전략도 언급했다.
이를 위해 텍스트 모델인 A.X K2와 함께 이미지와 텍스트를 이해하는 비전 언어 모델 'A.X K2 VL 라이트-프리뷰', 상담·회의 등 음성을 인식·분석하는 음성 언어 모델 'A.X K2 ALM', 'A.X K2 라온-스피치'도 함께 선보였다고 전했다.
아울러 김 담당은 A.X K2를 활용하는 기업이 숙련공이 보유한 암묵지와 곳곳에 흩어진 현장 문서를 디지털 자산으로 정리하고, 품질 판정과 생산 효율을 높일 수 있다고 설명했다.
김 담당은 이에 대해 "고난도 과업은 대형 모델이 담당하고 단순 작업은 경량 모델이 처리하도록 구성해 비용과 성능의 균형도 맞출 수 있다"라고 부연했다.
이를 위해 SKT 정예팀은 내부적으로 반도체·자동차·화학 분야의 한국어 제조 AI 벤치마크를 자체 개발하고, 데이터 확보부터 학습·평가까지 연결하는 체계를 구축했다.
또 업무협약(MOU)을 맺은 KG스틸[016380], 코넥 등과는 제조 특화 AI 에이전트 현장 실증을 추진하고 있다.
해당 에이전트는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습하고, 불량 발생 원인을 분석해 조치 방법을 안내하는 방식으로 개발되고 있다고 SK텔레콤은 전했다.
또한 SK하이닉스[000660]의 사내 AI 도구 'LLM 챗'에는 경량 모델을 연동해 반도체 지식 검색, 정보 정리, 바이브 코딩 등을 지원하고 있다고 말했다.
김 담당은 보안 측면에서는 공공·산업 영역으로 확산할 역량을 갖췄다고 강조했다.
외부 피싱 탐지 봇, 오디오 언어모델 기반 보이스피싱 실시간 탐지 등 국민 안전과 연계된 활용 사례도 확대하고 있다고 설명했다.
김 담당은 A.X K2 후속 모델을 조 단위 매개변수(파라미터) 규모로 확장하는 방안을 준비하고 있다고 밝혔다.
에이전틱 강화학습, 사이버 보안 역량, 긴 문맥 처리 효율, 고속 서빙 기술을 고도화하고, 서울대·KAIST·크래프톤 등과 차세대 아키텍처 연구도 병행한다고 김 담당은 설명했다.
컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화할 계획이다.
김 담당은 "역량을 내부에만 보유하지 않고 개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 토대로 만들겠다"라며 "A.X K2의 지향점은 긴 문맥을 이해하고 필요한 도구를 활용해 과업을 수행하는 '일하는 AI', 국내 산업과 제도·문화적 맥락을 이해하면서 민감한 데이터를 안전하게 다룰 수 있는 소버린 AI다"라고 강조했다.
built@yna.co.kr
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