'에이닷 엑스' 뛰어넘는 하이퍼스케일AI 개발… 글로벌 정조준 [K-AI 인터뷰]

작성일 08-10

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">SKT 김태윤 파운데이션 모델 담당<br>"1000억개 규모로 만들겠다" 목표<br>계산량 줄고 빠른 추론에 정확도↑<br>국대AI 5개팀 선정 소버린AI 속도<br>반도체 기업과 협업 시너지 기대감</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Q5kUVr6FAf">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="53a0cd36822a7e59f1c9202dd6eae18161865dce31dbff493aa4a22425c6af6c" dmcf-pid="x1EufmP3kV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/10/fnnewsi/20250810180642755stkp.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="PMEufmP3j4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/10/fnnewsi/20250810180642755stkp.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="a63179c290f9667700401b97c930138a614e4200a660ec9c6943dd2bd58d42b1" dmcf-pid="yLzcCKvaA2" dmcf-ptype="general">
           <br>"기존 '에이닷 엑스(A.X) 모델의 파라미터 크기가 약 10B(100억개)라면, 다시 만드는 모델은 최소 그것보다 10배 이상 굉장히 큰 모델이 될 거다." 
          </div>
          <p contents-hash="e4ce36f5f8bc9cdbf516d561af2a418cae3fd81a36806acad676bf68748d5221" dmcf-pid="Woqkh9TNj9" dmcf-ptype="general">SK텔레콤 김태윤 파운데이션 모델 담당(사진)은 지난 6일 서울 중구 페럼타워에서 진행한 파이낸셜뉴스와 인터뷰에서 이같이 강조했다. 하이퍼스케일 대형언어모델(LLM)을 만들겠다는 목표다. 글로벌 시장에서 거론하는 하이퍼스케일 LLM은 통상 100B(1000억개) 또는 그 이상 규모를 의미한다. </p>
          <p contents-hash="4f29298319121e2266760be3f64e69c8937150cb429c5e7813c86df35f924605" dmcf-pid="YgBEl2yjAK" dmcf-ptype="general">SKT는 정부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델'5개 정예팀에 합격해 독자 모델 개발에 속도를 내고 있다. 각 팀은 독자 AI 모델을 개발해 경쟁하며 오는 2027년 최종 2팀만 남는다. 지난 2018년부터 에이닷 엑스 개발을 주도한 김 담당은 컨소시엄 총괄 책임자 역할을 맡고 있다. </p>
          <p contents-hash="5bc2fb4c32ffe970dda70b97c477e420925c04186a9390841efe3b345d30a839" dmcf-pid="GabDSVWAob" dmcf-ptype="general">김 담당은 "모델 성능이 강력해지면 편리함이 따라온다"면서 "간단한 글 작성부터 코딩 업무, 시스템 자동화 등 다양한 부분에서 (타 AI 모델을) 단기간에 따라잡을 수 있게 된다"고 말했다. 그는 AI 모델 개발을 통해 국민들의 접근성을 높이는 동시에 국내 산업 생태계 전반에 긍정적 파급 효과를 내겠다고 강조했다. </p>
          <p contents-hash="1c0a8f9060ee9ec60278464fd9240d9a26f59c8036f970f37bd395bc52683fb6" dmcf-pid="HNKwvfYcoB" dmcf-ptype="general">그는 "SK텔레콤 컨소시엄에 참여한 기업들 모두 대규모 서비스 사업을 갖추고 있어, 그 서비스들에 우리 모델을 넣으면 빠르게 확산시킬 수 있다"면서 "SKT 컨소시엄 참여 기업중엔 해외 지사를 둔 곳도 많이 있는 만큼 해외 서비스를 통한 글로벌 확산의 청사진을 그리고 있다"고 언급했다. 특히 한국이 강점을 지닌 반도체 산업과 시너지를 내겠다는 구상이다. </p>
          <p contents-hash="3f99c0d75da18aa8149d275e3af78ac2e2e9d46dedba1d6e37599acc44691af3" dmcf-pid="Xj9rT4Gkjq" dmcf-ptype="general">김 담당은 "컨소시엄에서 모델을 만들면서 AI 반도체를 대형 서비스에서 서빙할 수 있는 지 실증을 진행할 예정"이라며 "국내에서 신경망처리장치(NPU) 반도체를 가장 잘하는 리벨리온과 공동으로 최적화 작업을 할 것"이라고 전했다. </p>
          <p contents-hash="693c12d0dcfaa24b387ecccae8150246037be86c6d5df739826078891fad1a49" dmcf-pid="ZA2my8HENz" dmcf-ptype="general">김 담당은 자체 개발 AI 모델 구축에도 자신감을 드러냈다. </p>
          <p contents-hash="1c6825a572e9a226d453301f8600820d0068c0c0cd7844ef70521815b4245a2e" dmcf-pid="5mQS5e3Ij7" dmcf-ptype="general">SKT는 오픈소스를 이용한 AI개발과 함께 토대부터 자체 개발하는 프롬 스크래치(from scratch) 모델도 만들어왔다. 김 담당은 "SK텔레콤은 '에이닷 엑스 3'는 프롬 스크래치, '에이닷 엑스 4'는 오픈소스 활용 등 AI 모델 구축에 있어 투트랙 전략을 쓰고 있다"면서 "둘 다 원천 기술을 확보하고 있어 프롬 스크래치 방식에 기술적 장벽을 특별히 느끼지 않고 있다"고 말했다. </p>
          <p contents-hash="8610bd7b9fbbf604a14de51ead4f85265ac1c801bcf1d3bc8cf793b385c858fe" dmcf-pid="1sxv1d0CAu" dmcf-ptype="general">SK텔레콤 컨소시엄은 '전문가 조합(MoE)' 아키텍처로 AI 모델 학습속도를 가속화시킨다는 계획이다. MoE는 여러개의 전문가 모델을 두고, 꼭 필요한 매개변수만 활성화함으로써 계산량을 줄이고, 빠른 추론과 높은 정확성을 달성할 수 있다. 김 담당은 "모델이 크긴 하지만 일부 만을 활성시키며 학습·서빙하기 때문에 굉장히 큰 모델도 빠른 시간 안에 학습할 수 있을 것으로 예상하고 있다"고 전했다. </p>
          <p contents-hash="50082787ef32778eb6803d3d757e5a2a4b859d862ab74e4b522498adebe84fb0" dmcf-pid="tOMTtJphoU" dmcf-ptype="general">mkchang@fnnews.com 장민권 기자</p>
         </section> 
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