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[IT뉴스]SKT, 국방부와 'AI 파운데이션 모델' 맞손… 보안 특화 '소버린 AI'로 국방 AX 가속

온카뱅크관리자

2026-05-14 15:17:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> SKT AI 기술력·GPUaaS 인프라 기반 국방 행정 AI 전환 MOU 
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 ‘A.X K1(에이닷엑스 케이원)’ 관련 이미지ⓒSK텔레콤 뉴스룸
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 SK텔레콤이 국방부, 과학기술정보통신부와 손잡고 국방 AI 전환(AX)에 나선다. 독자 AI 파운데이션 모델을 국방 분야에 활용하는 건 이번이 처음으로, 민·관·군이 협력해 AI 생태계를 확산하고 K-AI 경쟁력을 강화하겠다는 구상이다.
 SKT는 서울 중구 을지로 SKT타워 본사에서 국방부와 국방 AX 촉진을 위한 ‘과기정통부 독자 AI 파운데이션 모델 국방 분야 활용’ 업무 협약(MOU)을 체결했다고 14일 밝혔다. 이날 행사에는 김명국 SKT Industrial AI 본부장, 전준범 국방부 국방인공지능기획국장이 참석했다.
 SKT와 국방부는 ▲독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 특화 AI 모델 개발 및 실증 ▲국방 분야 공개데이터 수집·제공 및 활용 ▲국가 AI 프로젝트와 연계한 GPU 활용 지원 등 다양한 영역에서 협력을 추진하기로 했다. 이번 사업 협력을 통해 국방 행정 업무의 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다.
 이번 협약은 과기정통부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 일환으로, 국방 분야에 AI를 적용해 디지털 전환을 가속화하기 위한 후속 조치로 마련됐다.
 앞서 1월 SKT정예팀은 국내 최초 매개변수 5000억개를 넘긴 519B급 초거대 AI 모델 ‘A.X K1(에이닷엑스 케이원)’을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 2단계에 진출했다. 이번 협력은 단순 모델 개발을 넘어 실용성을 입증했다는 점에서 의미를 지닌다.
 SKT는 대규모언어모델(LLM) 개발 역량과 서비스형 GPU(GPUaaS) 인프라를 바탕으로 국방 특화 AI 모델 개발을 주도할 예정이다. 대규모 AI 모델을 효율적으로 운영하기 위해 A.X K1, K2에 경량화 기술을 적용하고, 국방 데이터를 추가 학습해 국방 환경에 최적화된 AI 모델을 구현할 계획이다.
 국방은 최고 수준의 보안과 데이터 주권을 요하는 특수성이 있다. 국방 자주권을 위한 ‘소버린 AI’ 도입의 첫발을 뗐다는 점에서 이번 협력이 지니는 의의가 크다. SKT는 A.X K1 모델의 용량은 줄이고 처리 속도는 높인 경량 모델을 국방부에 제공할 방침이다.
 국방부는 올 2분기 중 과기정통부 ‘국가 AI 프로젝트’를 통해 확보한 GPU 자원을 SKT에 지원한다. SKT는 이를 활용해 고성능 AI 모델 개발 및 실증을 추진하고, 국가 연구개발(R&amp;D) 인프라 기반 협력 체계를 강화한다.
 전준범 국방부 국방인공지능기획국장은 “이번 협약을 통해 독자 AI 파운데이션 모델 기반의 국방 특화 AI 모델을 신속히 개발·실증해 국방 AX가 한걸음 도약하는 계기가 될 수 있을 것”이라며, “국방 분야 전반에 AI를 효과적으로 도입하기 위해 SKT 등 민간과의 협력을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 밝혔다.
 최동원 과기정통부 인공지능인프라정책관은 “이번 협력은 우리 독자 AI 기술이 국방 현장에 본격적으로 활용되는 중요한 계기가 될 것”이라며 “민간의 우수한 기술 역량과 정부의 GPU 인프라를 결집해 국방 AI 전환을 적극 지원하고, 이를 통해 국내 AI 생태계가 활성화되는 선순환 구조를 만들어 나가겠다”고 말했다.
 김명국 SKT Industrial AI 본부장은 “SKT의 AI 기술력부터 데이터센터, 통신을 아우르는 통합 역량을 바탕으로 K-국방 경쟁력 강화에 기여하게 돼 의미가 크다”며 “앞으로도 데이터 주권 및 보안이 중요한 금융·제조·의료·공공 등 영역에서 AI 활용을 확산해 K-AI 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 전했다.
 한편 SKT 정예팀은 2단계 평가부터 이미지 데이터를 시작으로 멀티모달을 순차 적용할 예정이다. 예컨대 논문이나 업무 문서 이미지를 인식하고, 이를 텍스트로 요약하는 작업을 처리할 수 있게 된다.
 올 하반기 이후부터는 음성 데이터와 영상 데이터도 처리할 수 있도록 멀티모달을 고도화한다. 학습 데이터 규모도 1단계 대비 확대하고, 학습 언어도 5개 국어(한국어, 영어, 중국어, 일어, 스페인어)로 확대한다.
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