SKT 정예팀 “독자 AI 파운데이션 모델 경쟁력은 정확·신뢰·확장·범용·효율” 작성일 12-14 18 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 기술 경쟁력 확보 위해 전문성 발휘<br>참여 기업 협력 속 풀스택 AI 구현 박차</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YUT3FUrNyf"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1f13fea25698d90a0096b5e197cc7d81d956a1514e976085c76e4c5d4e53077f" dmcf-pid="Guy03umjlV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="SK텔레콤(SKT)이 과학기술정보통신부의 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 프로젝트 정예팀으로 선정된 이후 컨소시엄 참여 기업들과 함께 한국형 AI 모델 개발에 속도를 내고 있다. SKT 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/14/dt/20251214122915612vjzx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="WqEvSWnQy4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/14/dt/20251214122915612vjzx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> SK텔레콤(SKT)이 과학기술정보통신부의 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 프로젝트 정예팀으로 선정된 이후 컨소시엄 참여 기업들과 함께 한국형 AI 모델 개발에 속도를 내고 있다. SKT 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="7544048fc3a1fd8d782f790be96401b8a9b1a9110bfac71a8bcff9c81d14f33d" dmcf-pid="H7Wp07sAC2" dmcf-ptype="general"><br> SK텔레콤(SKT)이 과학기술정보통신부의 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 프로젝트 정예팀으로 선정된 이후 컨소시엄 참여 기업들과 함께 한국형 AI 모델 개발에 속도를 내고 있다. 반도체부터 모델, 데이터, 서비스까지 전 과정을 아우르는 풀스택 구조를 앞세워 정확성, 신뢰성, 확장성, 범용성, 효율성 등 다섯 가지 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다.</p> <p contents-hash="f0f758a1d397077b010a26068b9b1fae99d6982a030c19bdf3bb16ddf1c3f483" dmcf-pid="XzYUpzOcl9" dmcf-ptype="general">14일 SK텔레콤에 따르면 SKT 컨소시엄에는 라이너, 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷(42dot), 리벨리온 등 각 분야에서 기술력을 보유한 기업들이 참여하고 있다.</p> <p contents-hash="005afea37fe5e5b5ddc61199f6c193dbed90f5489f4d3b44e54b63b7b129c4d4" dmcf-pid="ZqGuUqIkCK" dmcf-ptype="general">AI 검색·정보 처리 분야에서는 라이너가 신뢰성과 정확도를 높이는 역할을 맡고 있다. 전문 지식·정보 검색 특화 AI 에이전트를 개발하는 라이너는 문장 단위 평가를 통해 정확도를 향상하고, 한국어 환경에 최적화된 정보 처리 능력을 통해 모델의 경쟁력을 높이는 데 주력하고 있다. 또한 대규모 사용자 환경에서 대형언어모델(LLM)의 정보 처리 성능을 검증해 실사용 품질을 고도화하는 구조를 제시했다.</p> <p contents-hash="70100b947b762a9ce65cedce65aefa4ff9f1a0197e3659601d0136179d913e4d" dmcf-pid="5BH7uBCElb" dmcf-ptype="general">모델의 신뢰성과 안정성 확보는 셀렉트스타가 담당한다. 대규모 데이터 구축·검증 기술을 보유한 셀렉트스타는 AI 신뢰성 검증 솔루션 ‘다투모 이밸(Datumo Eval)’을 활용해 오류와 편향을 초기에 탐지하고 개선하는 구조를 구축하고 있다. 모델 성능의 수치적 성능 향상을 넘어 사용자가 체감할 수 있는 신뢰도를 확보하는 것이 목표다.</p> <p contents-hash="f0d7e73049311f80b23a67c928142afa0a4c17c1a59a7371d3c7b7ab103f70cd" dmcf-pid="1bXz7bhDTB" dmcf-ptype="general">글로벌 확장성 측면에서는 크래프톤의 역할이 두드러진다. 전 세계 이용자를 대상으로 게임 서비스를 운영해 온 크래프톤은 대규모 멀티모달 모델 개발, 합성 데이터 생성, 자체 평가 기법 등을 컨소시엄에 적용하고 있다. 크래프톤은 글로벌 서비스 운영 과정에서 축적된 사용자 행동 데이터와 시뮬레이션 기반 실험 환경이 독자 AI 모델의 확장성과 정합성을 높일 수 있다고 보고 있다.</p> <p contents-hash="4429e25e54b185173865958ea4522d511945d4e0c3528fe1434a55df5be55e20" dmcf-pid="tKZqzKlwlq" dmcf-ptype="general">범용성 강화를 위해서는 모빌리티 기업 포티투닷의 온디바이스 AI 기술과 경량화 모델 최적화 역량이 활용된다. 차량 내 AI 에이전트를 구현하기 위해 필요한 낮은 지연 시간, 실시간 판단 능력, 높은 안전성 등은 독자 AI 파운데이션 모델 개발 과정에 중요한 요소로 꼽힌다. 포티투닷은 정예팀 내 다양한 기업과의 협업을 통해 하드웨어-모델-데이터가 긴밀하게 연결된 풀스택 구조를 만들어 한국형 모델 차별성을 강화할 계획이다.</p> <p contents-hash="3f29bdf64cbe46fcf3f197ccce88a9d97b34df8bde6c26973c326bddb8388727" dmcf-pid="FfF9KfyOTz" dmcf-ptype="general">AI 인프라 효율성 부문에서는 AI 추론에 최적화된 신경망처리장치(NPU)를 개발하는 리벨리온이 참여하고 있다. 리벨리온은 국산 모델이 실제 서비스 환경에서 안정적이고 효율적으로 동작할 수 있도록 인프라 기반을 강화하는 역할을 맡는다. 국산 모델과 국산 반도체를 함께 최적화하는 구조는 컨소시엄의 차별화 요소로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="900abf7295a76dfd8fe46ae9528eecd07b563edaef9ae4bc2bae6463a5979919" dmcf-pid="343294WIl7" dmcf-ptype="general">SKT 컨소시엄 참여사들은 각기 다른 분야의 전문성을 바탕으로 독자 AI 파운데이션 모델이라는 하나의 목표 아래 유기적으로 협력하고 있다. 정보·데이터 정확도, 신뢰성 검증, 글로벌 멀디모달 경험, 온디바이스 기반 실사용 기술, 인프라 경쟁력이 결합된 구조다.</p> <p contents-hash="3fac0bc6920cd789e0f019ed61f592771a641a5008dc006a2005d89d456a1ba4" dmcf-pid="080V28YChu" dmcf-ptype="general">SK텔레콤은 모델·데이터·알고리즘·반도체·서비스 전 과정을 하나의 구조로 통합해 실사용 환경에서 체감할 수 있는 AI 기술을 확보한다는 방침이다. 향후 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 중심으로 국내 AI 생태계 경쟁력을 강화하고, 세계 시장에서도 통할 수 있는 한국형 풀스택 AI 모델 구축을 추진할 계획이다.</p> <p contents-hash="17a21c21078bec8ced4a29039cdcbf2aaea92c6996f20c694b891f5b8288b04f" dmcf-pid="p6pfV6GhCU" dmcf-ptype="general">이혜선 기자 hslee@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 삼성, 두 번 접는 ‘트라이폴드’ 흥행 신호…판매 첫날 물량 소진 12-14 다음 올해 마지막 경주마 경매, 총 낙찰금액 19억원 12-14 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
