[서울=뉴시스]박은비 기자 = 정부가 추진하는 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에 참여 중인 SK텔레콤이 '에이닷(A.X) K2'로 "답하는 AI를 넘어 일하는 AI를 본격화한다"고 밝혔다. 하반기 중으로 이를 양자화해 국방부에 공급할 계획이다.

독파모 개발을 총괄하는 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 담당은 4일 SK텔레콤 뉴스룸을 통해 "(이전 모델에 비해 가장 크게 개선된 점이) 스스로 계획하고 실행하는 AI로 무게 중심을 옮겼다는 점"이라며 이같이 말했다.

김 담당 설명에 따르면 A.X K2는 6880억개 매개변수 규모의 초거대 언어모델로 이전 모델인 K1보다 성능과 추론 효율을 함께 강화했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 K1 대비 32.2%포인트 향상됐고, 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9%포인트 개선이 이뤄졌다.

A.X K2는 긴 문맥에서도 더 빠르고 안정적으로 작동할 수 있도록 독자 구조인 SGA를 개발해 적용했다. SGA는 긴 대화, 다단계 도구 호출, 대규모 문서 참조가 반복되는 AI 에이전트 환경을 겨낭한 기술이다.

김 담당은 "입력 길이가 보고서 한 편, 50장 전후 단편소설 한 권 분량을 넘어서면 A.X K2 처리량과 지연 시간 측면의 이점이 본격적으로 나타난다"며 "회의록 수십건, 300페이지가 넘는 장편소설 한 권 분량 입력을 기준으로는 이전 모델보다 전체 토큰 처리량이 67.7% 개선된다"고 소개했다.

산업 현장이 텍스트로만 움직이지 않는다는 게 그의 생각이다. 김 담당은 "제조 공정의 도면과 같은 시각 정보, 상담과 안내 과정에서 발생하는 음성 정보가 함께 얽혀 있다"며 "실제 현장에서 일할 수 있는 준비된 산업 AI가 되려면 이런 다양한 모달리티와 어울러야 한다고 판단했다"고 설명했다.

A.X K2와 함께 이미지와 텍스트를 이해하는 비전 언어 모델(A.X K2 VL Light-Preview), 상담·회의 등 음성을 인식·분석하는 음성 언어 모델(A.X K2 ALM’, ‘A.X K2 Raon-Speech)을 함께 선보인 것도 이 때문이다.

김 담당은 이를 활용하는 기업이 숙련공 보유 암묵지와 곳곳에 흩어진 현장 문서를 디지털 자산으로 정리해 품질 판정과 생산 효율을 높일 수 있다고 언급했다.

◆KG스틸·코넥 등 제조 특화 현장 실증…국방부 공급 계획

그는 "반도체·자동차·화학 등 3개 분야의 한국어 제조 AI 벤치마크를 자체 개발해 내부적으로 활용하면서 데이터-학습-평가가 하나로 연결되게 했다. 현장에서 곧바로 활용할 수 있는 모델을 만들기 위함"이라며 "대표적으로 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥을 대상으로 제조 특화 AI 에이전드 현장 실증을 추진하고 있다"고 했다.

SK하이닉스 사내 AI 도구(LLM Chat)에도 경량 모델을 연동해 반도체 지식 검색과 정보 정리 등에 활용할 수 있도록 지원 중이다.

국방부에도 A.X K2를 공급할 계획이다. 김 담당은 "앞서 이전 모델을 양자화해 제공했듯 양자화 과정을 거치면 모델이 사용하는 메모리와 처리 부담을 줄여 자원이 제한된 환경에서 모델을 안정적으로 구동할 수 있다"고 밝혔다.

◆후속 모델은 조단위 매개변수 규모 확장…보안 역량 심화

후속 모델은 조 단위 매개변수 규모로 확장을 구상하고 있다. 김 담당은 "정부가 지원하는 그래픽처리장치(GPU) 인프라에 추가 투자를 더해 진행할 계획"이라며 "기술적으로는 A.X K2를 한층 고도화하고, 에이전틱 강화학습과 사이버 보안 역량을 더 강화한다. 동시에 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 있다"고 말했다.

마지막으로 "SK텔레콤이 가려는 방향은 '답하는 AI를 넘어 일하는 AI로, 그리고 세계가 인정하는 소버린 AI로' 요약할 수 있다"며 "기술 자체에 머무르지 않고 업계와 고객이 체감할 수 있는 실질적인 가치로 보답하겠다"고 강조했다.


◎공감언론 뉴시스 silverline@newsis.com