[단독] 딥시크보다 가볍고 성능 동급···SK그룹 'AI 밸류체인' 구축 속도 작성일 05-23 112 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">■SKT, 딥시크급 AI 내주 공개<br>에이닷 720억개 vs R1 6710억개<br>변수 적게 쓰고도 언어능력 유사<br>GPT4o보다는 한국어 1.5배 유창<br>"비용·GPU 의존 줄여···韓 안성맞춤"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="QQBPvovalP"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0538765f677bace42ea929d2f3cf5ccf7538ed3ca5e4fbc5543b58d0b18c0bd6" dmcf-pid="xaxgFmFOS6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="SK텔레콤 가산 AI 데이터센터. 사진 제공=SK텔레콤" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/23/seouleconomy/20250523173327926tbex.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="6He1LBLKSx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/23/seouleconomy/20250523173327926tbex.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> SK텔레콤 가산 AI 데이터센터. 사진 제공=SK텔레콤 </figcaption> </figure> <div contents-hash="0b884247dee99cc4e825d28dca9bd080a93bf425046060b4a6960b95d35df35e" dmcf-pid="y3yFgKg2C8" dmcf-ptype="general"> [서울경제] <p><span stockcode="017670">SK텔레콤(017670)</span>이 ‘딥시크 쇼크’의 주인공인 추론형 인공지능(AI) 모델 R1보다 9배 가벼운 모델로 동급의 추론 성능을 구현하는 데 성공했다. SK텔레콤이 이처럼 추론형 모델 경쟁에 서둘러 뛰어들어 AI 가성비(비용 대비 효율)에 공들이는 것은 글로벌 AI 경쟁에서 만성적으로 한국 기업의 발목을 잡는 투자 여력 한계와 그래픽처리장치(GPU) 수급난이라는 이중고를 극복할 돌파구로 주목받기 때문이다. SK텔레콤은 이를 통해 오픈AI·구글·딥시크 등 쟁쟁한 글로벌 빅테크와의 AI 경쟁을 본격화하고 회사를 필두로 한 SK그룹 차원의 ‘AI 밸류체인(가치사슬)’ 구축에도 속도를 낼 방침이다.</p> </div> <p contents-hash="2f984f031051b302f432dd07fb1732c82dc58f66199c60037232f8843b3dc889" dmcf-pid="W0W3a9aVC4" dmcf-ptype="general">23일 정보기술(IT) 업계에 따르면 SK텔레콤의 추론형 모델 ‘에이닷엑스(A.X)4.1’은 ‘대규모다중작업언어이해(MMLU)’ 점수 87.3점으로 딥시크 R1(90.8점)과 맞먹는다. R1의 파라미터(매개변수·모델 크기)가 6710억 개인데 반해 에이닷엑스4.1은 720억 개에 불과해 글로벌 수준의 효율을 달성한 셈이다. 에이닷엑스4.1은 또 비(非)추론형 최신 모델인 오픈AI의 GPT4o보다 한국어 토큰 처리 성능이 1.5배 높다. 이에 관련 비용을 34% 절감할 수 있다. MMLU 점수도 GPT4o에 맞먹는 것으로 알려졌다.</p> <p contents-hash="0b0fc9d97f9a56346db227a54b8939b0dfe809e3917339393b1379c9781a110a" dmcf-pid="YpY0N2Nfvf" dmcf-ptype="general">올 초 ‘딥시크 쇼크’로 진가가 알려진 추론형 모델 개발은 한국 기업들에 특히 절실하다는 게 업계의 전언이다. 같은 작업에 드는 파라미터와 토큰 비용이 더 적을수록 모델 학습과 개발·운영에 드는 비용은 물론 모델 구동에 필요한 AI 반도체인 GPU 개수도 줄일 수 있기 때문이다. 한국 기업들은 투자 여력 부족으로 조(兆) 단위 파라미터로 커진 글로벌 대규모언어모델(LLM) 규모 경쟁을 따라가기 힘든 데다 그런 LLM을 만든다고 해도 이를 구동시킬 GPU를 확보하는 데도 국가적으로 난항을 빚는 이중고를 겪고 있는 상황에서 추론형 모델이 해법이 될 수 있다는 것이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="390ace648f060396af93eca3e937d85c03662b1ef59e2756da1ad0f2750fd9c3" dmcf-pid="GUGpjVj4CV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/23/seouleconomy/20250523173329383kdqx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="PZPL1w1mlQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/23/seouleconomy/20250523173329383kdqx.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="6b924703ff50b9d7e67a71ede2951d397422ccd334a4928fae36d8cd4734a1bd" dmcf-pid="HuHUAfA8h2" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 “LLM 개발사들이 고객사를 확보하려면 결국 비용 효율성과 해당 분야의 전문 지식이 필요하다”며 “추론형 모델은 비용 문제를 개선할 수 있을뿐더러 기존에는 파라미터를 크게 늘리지 않으면 어려웠던 복잡한 수학 계산, 과학 연구, 코딩, 제조 등 고난도 분야에 특화한 모델로도 응용될 수 있다”고 말했다. SK텔레콤 역시 그동안 에이닷엑스를 자사 AI 통화 에이전트(비서) ‘에이닷’에 탑재하는 정도였다면 앞으로는 다양한 고객사 확보에 나설 것이라는 관측이 나온다.</p> <p contents-hash="2e03501eb918081590c829489cee90703917ce7f9ea0c5f867a0efd9de96975c" dmcf-pid="X7Xuc4c6l9" dmcf-ptype="general">SK텔레콤뿐 아니라 국내 주요 기업들이 이 시장에 출사표를 던진 상황이다. LG AI연구원이 3월 엑사원 딥을 공개한 데 이어 양대 플랫폼 네이버와 카카오도 자체 기술을 개발 중이다. 네이버는 기존 ‘하이퍼클로바X’의 추론형 버전을 다음 달 출시한다. 이 모델은 벤치마크 ‘심플QA’에서 90.1점을 기록해 GPT4o(90점)급 성능을 보여줬다. 카카오 역시 “언어 모델 기반의 추론형 모델을 개발 중이며 이르면 상반기 공개할 것”이라고 밝혔다. 라이너·업스테이지 등 AI 스타트업들도 자체 모델을 출시했거나 준비 중이다.</p> <p contents-hash="30155ba8e8ff034efd8bc2d0e9a7963b3b8e9ce126359878e687308542f94958" dmcf-pid="ZzZ7k8kPTK" dmcf-ptype="general">해외 기업들도 주도권 선점을 위해 앞다퉈 고도화에 나서는 중이다. 구글은 ‘제미나이 2.5 프로’와 함께 이를 기반으로 한 고급 추론 기능 ‘딥 싱크’, 앤트로픽도 7시간 동안 스스로 코딩하는 등 자율성을 높인 ‘클로드 오푸스4’를 최근 공개했다. 샤오미도 지난달 말 70억 파라미터의 ‘미모’를 내놓았다.</p> <div contents-hash="daf893c0e73c377c5691df1fb1770f5db09469c355027933778d2e3726651a5f" dmcf-pid="5q5zE6EQlb" dmcf-ptype="general"> <p>SK그룹 차원에서도 이번 추론형 모델 출시를 계기로 AI 밸류체인 구축에 속도가 붙을 것으로 전망된다. SK그룹은 SK텔레콤의 AI 모델과 데이터센터 등 인프라 사업을 필두로 반도체 조달로 이를 떠받치는 SK하이닉스, 최근 사명 변경으로 AI 솔루션 조직으로 재편된 SK AX(구 SK C&C) 등을 통해 서비스 분야까지 독자적 밸류체인을 구축 중이다. SK텔레콤은 연내 에이닷 유료화와 북미 버전 ‘에스터’ 출시, GPU 6만 장 규모의 AI 데이터센터 구축을, SK하이닉스는 엔비디아 등에 고대역폭메모리(HBM)4 조기 공급을 추진 중이다.</p> 김윤수 기자 sookim@sedaily.com김성태 기자 kim@sedaily.com </div> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 NCT 위시, 핸드마이크 라이브로 대학 축제 찢었다…확신의 '원톱 대세' 클래스 05-23 다음 [동물do감] 시력 나빠 어망도 못보는 혹등고래 05-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
