SKT "A.X K2, 답하는 AI 넘어 스스로 실행하는 AI로 진화" 작성일 08-04 33 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 에이전트 서비스에 맞춘 성능 개선에 집중<br>텍스트 넘어 시각·음성 지원하는 파생 모델도 공개<br>후속 모델, 조 단위 매개변수 규모 확장할 것</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7ZMthqB3le"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cbb8284474facf1668e75d3e87f2e2836c44c3d0957d5253652c09ea080ae889" dmcf-pid="zQCRBaNdCR" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="김태윤 SKT 파운데이션 모델 담당 [사진=SKT 뉴스룸]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552779-26fvic8/20260804143110897kzsf.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="ukyLfEDgyd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552779-26fvic8/20260804143110897kzsf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 김태윤 SKT 파운데이션 모델 담당 [사진=SKT 뉴스룸] </figcaption> </figure> <p contents-hash="a6d99af6724eb1405946d6b33727e38e100eb69e2fff346bb564c392dc56a5ca" dmcf-pid="qxhebNjJWM" dmcf-ptype="general">"A.X K2의 가장 큰 변화는 기존 '답하는 인공지능(AI)'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 무게중심을 옮겼다는 점입니다.'"</p> <p contents-hash="9be853b8880251389658f2bf813360d17b5d2bea9c1a207a98898de361b61f4c" dmcf-pid="BMldKjAihx" dmcf-ptype="general">김태윤 SK텔레콤(SKT) 파운데이션 모델 담당은 4일 자사 뉴스룸을 통해 과학기술정보통신부 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에 제출한 'A.X K2'를 이같이 평가했다. 그는 "에이전틱 AI 시대에 맞춰 추론 역량을 크게 끌어올렸다"며 "전체 모델 규모는 6880억개(688B) 파라미터로 확장했지만 실제 추론 과정에서 활성화되는 매개변수는 33B 수준으로 유지해 효율성을 높였다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="4c27e840779bb41d85438caab141a70d86fb1f4a9bd4a83289629f8c54075fd3" dmcf-pid="bRSJ9AcnTQ" dmcf-ptype="general">SKT는 특히 AI 에이전트 서비스에 맞춘 성능 개선에 집중했다고 강조했다. 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention) 구조를 적용해 긴 문맥을 안정적으로 처리할 수 있도록 했으며, 입력 길이가 길어질수록 처리량과 지연 시간에서 전작인 A.X K1 대비 성능 우위를 보인다는 설명이다. 실제 300쪽이 넘는 문서를 한 번에 처리하는 환경에서 전작보다 처리량이 67.7% 향상됐다.</p> <p contents-hash="e5eb1561ad8d93e8ac4f977915011a50a1d2b32b425f49760446a8140794b4f7" dmcf-pid="Kevi2ckLvP" dmcf-ptype="general">텍스트 중심 모델을 넘어 시각과 음성까지 지원하는 파생 모델도 함께 공개했다. 비전 모델 'A.X K2 VL 라이트-프리뷰'는 자체 개발한 비전 인코더 'A.X VE'를 결합해 제조 도면과 문서, 차트 등을 분석할 수 있으며, 음성 분야에서는 자체 오디오 언어모델 'A.X K2 ALM'과 크래프톤과 공동 개발한 'A.X K2 Raon-Speech'를 선보였다. 김 담당은 "산업 현장은 텍스트만으로 움직이지 않는다"며 "실제 현장에서 활용되려면 다양한 모달리티를 아우르는 AI가 필요하다"고 말했다.</p> <p contents-hash="b7222d65d22c7228e3f63595bcb9ecefd422706809ca0c65e5b05827cfaed3e1" dmcf-pid="9dTnVkEoT6" dmcf-ptype="general">SKT는 A.X K2를 실제 산업 현장에도 적용하고 있다고 밝혔다. KG스틸과 자동차 부품업체 코넥을 대상으로 제조 특화 AI 에이전트 실증을 진행 중이며, 생산라인의 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 대응 방안을 제시하는 시스템을 개발하고 있다. SK하이닉스 사내 AI 도구 'LLM Chat'에도 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리 등에 활용하고 있다. </p> <p contents-hash="50442e4a8f8b6a7b28a9aed8959562e2f1b2721b87c4e29d9caf9778e4bc098f" dmcf-pid="2JyLfEDgT8" dmcf-ptype="general">향후 SKT는 독자 AI 모델을 무료 라이선스로 공개해 개발자와 스타트업의 상업적 활용을 지원하고, 액셀러레이팅 프로그램과 연계해 서비스 사업화도 지원할 계획이다. 후속 모델의 경우 조 단위 매개변수 규모로 확장하고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량, 차세대 AI 아키텍처 연구도 이어갈 방침이다.</p> <p contents-hash="82e25efe994308a074d9d267eb44239bc1b2c625e109d1f904f228383f737e99" dmcf-pid="ViWo4DwaT4" dmcf-ptype="general">김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 모델이 수학과 한국어 분야에서 세계 최상위권에 도달할 수 있다는 가능성을 보여줬다"며 "기술에 그치지 않고 고객과 산업 현장에서 체감할 수 있는 가치로 이어가겠다"고 말했다. </p> </section> </div> 관련자료 이전 “AI가 만든 노래, 어디까지 창작일까”…저작권 문 연 음저협 [뉴스+] 08-04 다음 [CSW 2026] “슈퍼앱, 보안 SDK의 기회”…카스퍼스키, APAC B2B2C 공략 08-04 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
