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[IT뉴스]SKT "답하는 AI 넘어 '일하는 AI'"…A.X K2 제조·국방 확산

온카뱅크관리자

2026-08-04 17:17:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 688B 독자 AI 공개…추론·한국어·에이전트 성능 대폭 강화 KG스틸·코넥 제조 실증·국방 공급 추진…"산업 현장서 일하는 AI 구현" 
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 [뉴스토마토 이지은 기자] SK텔레콤(017670)이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 산업 현장 공략에 속도를 냅니다. 단순히 질문에 답하는 생성형 AI를 넘어 스스로 계획하고 실행하는 일하는 AI(Agentic AI)를 구현해 제조와 국방, 바이오 등 산업 전반으로 확산하겠다는 전략입니다. 
 A.X K2 개발을 총괄한 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 4일 SK텔레콤 뉴스룸 인터뷰에서 "가장 큰 변화는 답하는 AI에서 스스로 계획하고 실행하는 AI로 무게 중심을 옮긴 것"이라며 "산업 현장에서 실제 업무를 수행하는 일하는 AI를 구현하는 것이 A.X K2의 핵심"이라고 말했습니다. 
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 <img alt="김태윤 파운데이션 모델 담당. (사진=SK텔레콤 뉴스룸)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552844-rQASa10/20260804170852486rpha.jpg" data-org-width="694" dmcf-mid="prgP3u71sd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552844-rQASa10/20260804170852486rpha.jpg" width="658">
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 김태윤 파운데이션 모델 담당. (사진=SK텔레콤 뉴스룸)
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 A.X K2는 총 6880억개의 매개변수(688B)를 갖춘 초거대 언어모델입니다. 이전 모델인 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 이해, 장문 처리, AI 에이전트 역량을 대폭 강화했습니다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 32.2%포인트 향상됐고, 장문 이해와 에이전트 관련 평가는 83.9%포인트 개선됐습니다. 
 다만 SK텔레콤이 이번 모델에서 강조한 것은 단순한 성능 경쟁이 아닙니다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고 필요한 도구를 활용해 업무를 수행하는 에이전틱 AI를 구현하는 데 초점을 맞췄습니다. 
 김 담당은 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 역량을 크게 끌어올렸고 특히 수학과 한국어 영역에서 두드러진 성과를 냈다"며 "단순히 매개변수만 늘린 것이 아니라 데이터 품질과 독자 아키텍처, 정교한 사후학습이 복합적으로 작용한 결과"라고 설명했습니다. 
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 <img alt="벤치마크 비교. (자료=SK텔레콤 뉴스룸)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552844-rQASa10/20260804170853709qkgy.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="UYPzTGHlwe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/552844-rQASa10/20260804170853709qkgy.jpg" width="658">
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 벤치마크 비교. (자료=SK텔레콤 뉴스룸)
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 기술적 효율도 높였습니다. 모델 규모는 688B까지 확대했지만 실제 추론 과정에서 활성화되는 매개변수는 33B 수준으로 유지해 성능을 높이면서도 추론 비용은 늘리지 않았다는 설명입니다. 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention) 구조를 적용해 긴 문맥 처리 성능도 개선했습니다. 120K 길이 입력 기준 전체 토큰 처리량은 A.X K1보다 67.7% 향상됐습니다. 
 이 같은 기술은 산업 현장 적용을 염두에 두고 개발됐습니다. SK텔레콤은 텍스트 모델과 함께 비전언어모델(VLM), 오디오·음성 모델도 함께 공개했습니다. 제조 도면과 차트 등 시각 정보를 이해하고 상담과 회의 음성을 분석하는 등 실제 산업 현장에서 활용 가능한 AI 생태계를 구축하겠다는 구상입니다. 
 무엇보다 제조 분야 적용에 속도를 내고 있습니다. SK텔레콤은 KG스틸과 자동차 부품 제조기업 코넥을 대상으로 제조 특화 AI 에이전트 실증을 추진하고 있습니다. 생산라인의 과거 불량 데이터를 학습해 불량 원인을 분석하고 조치 방안을 제안하는 AI를 개발 중입니다. SK하이닉스의 사내 AI 도구에도 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 분석 등에 활용하고 있습니다. 
 김 담당은 "기업은 숙련공이 가진 암묵지와 현장 문서를 디지털 자산으로 전환하고 품질 관리와 생산 효율을 높일 수 있다"며 "고난도 작업은 대형 모델이, 반복 업무는 경량 모델이 담당하도록 구성해 비용과 성능의 균형도 맞출 수 있다"고 말했습니다. 
 국방 분야도 주요 적용 대상으로 제시했습니다. SK텔레콤은 기존 A.X K1을 국방부에 공급한 데 이어 A.X K2도 공급을 추진할 계획입니다. 기밀 데이터는 모델 학습에 활용하지 않고 기관 내부 온프레미스 환경에서만 특화 학습을 수행하는 방식으로 보안성을 확보한다는 전략입니다. 
 김 담당은 "기밀 데이터가 모델 학습에 반영되는 일은 없으며 보안이 중요한 분야의 특화 학습은 폐쇄형 온프레미스 환경에서 수행한다"며 "외부 피싱 탐지나 보이스피싱 실시간 탐지처럼 국민 안전과 직결되는 분야까지 활용 범위를 넓혀갈 계획"이라고 밝혔습니다. 
 AI 생태계 확대에도 나섭니다. A.X K2는 허깅페이스를 통해 Apache 2.0 라이선스로 공개되며 개발자와 스타트업이 상업적으로 자유롭게 활용할 수 있도록 지원할 예정입니다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램과 API 지원을 통해 서비스 고도화와 사업화 검증도 함께 지원한다는 계획입니다. 
 김 담당은 "개발 성과를 학계와 산업계, 스타트업과 공유해 국내 AI 생태계 전체의 토대를 만드는 것이 목표"라며 "기술 자체에 머무르지 않고 산업 현장과 고객이 체감할 수 있는 실질적인 가치로 이어지는 AI를 만들어 가겠다"고 말했습니다. 
 이지은 기자 jieunee@etomato.com
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