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[IT뉴스]‘답하는 AI’ 넘어 ‘일하는 AI’로…SKT A.X K2, 산업 현장 정조준

온카뱅크관리자

2026-08-04 17:47:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 제조·국방 특화 에이전트 본격화 조 단위 독자 AI 모델 개발 추진 
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 A.X K2 및 파생 모델 특징. SKT 제공
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 SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘에이닷엑스 K2’(A.X K2)를 앞세워 ‘답하는 AI’에서 실제 업무를 수행하는 ‘일하는 AI’ 시장 공략에 나섰다. 단순한 성능 경쟁을 넘어 제조와 국방 등 산업 현장에서 활용할 수 있는 에이전트 AI를 구현하고, 한국형 소버린 AI 생태계 구축에도 속도를 낸다는 전략이다.
 4일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면 A.X K2는 총 6880억개의 매개변수를 갖춘 초대형언어모델(LLM)이다. 추론 과정에서 실제 활성화되는 매개변수는 330억개로 유지해 모델 규모를 늘리면서도 추론 비용 증가를 억제했다. 해당 모델은 이전 모델인 A.X K1보다 수학·과학 추론과 한국어 이해, 장문 처리, 에이전트 역량을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 32.2%포인트 향상됐고, 장문 이해와 에이전트 관련 평가는 83.9%포인트 개선됐다.
 특히 수학과 한국어 영역에서 두드러진 성과를 냈다. 초고난도 수학 벤치마크 ‘에이펙스’(Apex) 점수는 A.X K1의 1.0에서 45.8로 올랐고, 미국 수학 경시대회 AIME26에서는 97.1을 기록해 글로벌 오픈웨이트(공개형) 모델 최상위 수준에 도달했다. 한국어 지식 평가 ‘KMMLU-프로’에서는 80.5, 한국 문화 이해 벤치마크 ‘클릭’(CLIcK)에서는 91.6을 기록했다. 에이전트의 도구 사용 능력을 평가하는 ‘타우스퀘어드-벤치 텔레콤’(τ²-Bench Telecom)에서도 98.0으로 비교 대상 오픈웨이트 모델 가운데 1위에 올랐다.
 이러한 성능 향상에는 데이터 품질 우선 전략, 독자 아키텍처(설계 구조), 정교한 사후학습이 큰 역할을 했다. SKT는 학습량보다 분야별 전문 지식이 담긴 고품질 데이터를 엄선·정제하는 방식을 택했다. 여기에 자체 개발한 집중(어텐션) 구조 ‘희소 게이트 어텐션’(SGA)을 결합해 긴 문맥을 더 효율적으로 처리할 수 있도록 했고, 다단계 강화학습 기반의 사후학습을 더해 추론과 에이전트 역량을 끌어올렸다. 그 결과 입력 길이 12만 토큰 기준으로 이전 모델보다 전체 토큰 처리량이 67.7% 개선됐다.
 A.X K2와 함께 비전 언어 모델(시각 정보 이해 모델), 오디오·음성 모델 등 파생 모델 라인업도 갖췄다. 제조 공정 도면 등 시각 정보를 처리하는 ‘A.X K2 VL(비전 언어) 라이트-프리뷰’, SKT가 자체 개발한 오디오 언어모델 ‘A.X K2 ALM(오디오 언어모델)’, 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 ‘A.X K2 라온-스피치’ 등을 선보인다.
 산업 현장 실증도 본격화한다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥을 대상으로 불량 원인 파악과 조치 안내를 담당하는 제조 특화 AI 에이전트 실증을 추진 중이다. SK하이닉스 사내 AI 도구 ‘대형언어모델(LLM) 챗’에도 경량 모델을 연동해 반도체 지식 검색 등에 활용하도록 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4(숫자 정밀도를 낮춰 모델을 경량화하는 양자화 방식) 세 가지 형태로 제공했으며, A.X K2 공급 계획도 수립 중이다.
 A.X K2는 해외 오픈웨이트 모델과 비교해 데이터 주권과 보안을 갖춘 소버린 AI를 지향한다. 소버린 AI란 특정 국가나 기업에 종속되지 않고 독자적으로 설계·운영할 수 있는 AI를 말한다. SKT는 처음부터 모델을 자체 데이터로 구축했으며, 보안이 중요한 기업·기관에는 자체 서버 구축(온프레미스) 환경에서 특화 학습을 진행해 데이터가 외부로 나가지 않게 한다.
 SKT는 A.X K2 가중치와 추론 코드를 아파치(Apache) 2.0 라이선스로 공개해 개발자와 스타트업이 상업적으로 자유롭게 활용할 수 있도록 했다. ‘모두의 챌린지 AX-LLM’ 프로젝트를 통해 스타트업 3곳에도 A.X K1 응용프로그램 인터페이스(API)를 제공하고 AI 서비스 개발을 지원하고 있다.
 SKT는 A.X K2 후속 모델을 조 단위 매개변수 규모로 확장해 글로벌 경쟁력을 확보할 계획이다. 서울대·KAIST·크래프톤과 ‘매니폴드 제약형 하이퍼 연결’(mHC)과 같은 포스트-트랜스포머(차세대 AI 아키텍처) 구조를 선행 연구하고 있으며, 리벨리온과는 국산 신경망처리장치(NPU)에서의 모델 서빙(실시간 구동) 최적화 실증을 강화하고 있다.
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 <img alt="벤치마크 비교. SKT 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/dt/20260804173842391bdum.png" data-org-width="640" dmcf-mid="Xw1Hq92uhr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/04/dt/20260804173842391bdum.png" width="658">
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 벤치마크 비교. SKT 제공
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 이혜선 기자 hslee@dt.co.kr
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