• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
반도체
인공지능
AI의 눈
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'SK텔레콤'통합검색 결과 입니다. (717건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

SKT, 23년 만에 3G통신 종료 수순…오늘부터 신규 가입 중단

SK텔레콤이 23년간 운영해 온 3G 서비스 종료 수순에 들어간다. 우선 3G 신규 가입을 중단하고 기존 이용자의 LTE·5G 전환을 지원한 뒤 정부 승인을 거쳐 점진적으로 서비스를 종료할 계획이다. SK텔레콤은 20일부터 3G 단말과 HD보이스를 지원하지 않는 LTE 단말의 신규 가입과 번호이동, 기기변경을 중단한다고 밝혔다. 유심기변도 중단된다. HD보이스 미지원 LTE 단말은 음성통화를 3G망을 통해 제공하기 때문에 3G 서비스가 종료되면 정상적인 서비스 이용이 어렵다. SK텔레콤은 2003년 3G 서비스를 시작한 이후 23년간 서비스를 운영했다. 3G는 영상통화와 모바일 인터넷 대중화 등 국내 이동통신 서비스 확산에 기여했으나 최근 가입자와 트래픽이 지속적으로 감소하고 단말과 장비도 노후화됐다. 미국 버라이즌, T모바일, AT&T와 일본 NTT도코모, 소프트뱅크, KDDI 등 글로벌 주요 통신사업자들도 이용자 감소와 주파수 활용 효율화, 네트워크 운영 지속가능성 등을 이유로 3G 서비스를 종료했다. SK텔레콤은 이번 신규 가입 중단을 시작으로 기존 3G 이용자의 LTE, 5G 전환을 지원한다. 이후 과학기술정보통신부에 3G 서비스 종료 승인을 신청해 점진적인 종료 절차를 밟을 계획이다. 3G 가입자 LTE·5G 전환 지원…단말 교체·요금 할인 SK텔레콤은 기존 3G 단말 이용자와 HD보이스를 지원하지 않는 LTE 단말 이용자를 대상으로 서비스 전환 지원 프로그램을 이날부터 시행한다. 대상은 20일 0시 기준 해당 단말 이용자다. LTE·5G로 전환하면 기존 결합할인과 장기고객 혜택을 그대로 유지할 수 있다. 지원 대상자는 ▲지정된 LTE·5G 단말 3종 중 1종 무료 교체와 24개월간 월 최대 1만 2000원 요금 할인 ▲최대 38만원의 단말 구매 지원금과 24개월간 월 최대 1만 2000원 요금 할인 ▲24개월간 가입 요금제 월정액 최대 70% 할인 중 하나를 선택할 수 있다. 요금제 할인액은 최대 70만원이다. 어떤 프로그램을 선택하더라도 음성 또는 데이터를 추가로 사용할 수 있는 리필 쿠폰 4장이 제공된다. 스마트기기 회선은 최대 19만원의 단말 구매 지원금과 24개월간 월 최대 6000원 할인 또는 24개월간 월정액 최대 35% 할인 가운데 선택할 수 있다. 월정액 할인 규모는 최대 35만원이다. 고령층을 위한 별도 지원책도 마련했다. 만 65세 이상 3G 가입자가 LTE·5G로 전환하면 기존 '뉴실버요금제'에 가입할 수 있다. 월정액은 9900원이며 가입 후 다른 요금제로 변경하지 않으면 계속 이용할 수 있다. 타사 이동·해지해도 지원금…위약금 면제 LTE·5G 전환 대신 서비스를 해지하거나 다른 통신사로 이동하는 고객도 지원한다. 전환 지원 프로그램을 이용하지 않고 해지하거나 다른 통신사로 이동하면 4만원의 해지지원금을 받을 수 있다. 스마트기기 회선은 2만원이다. 서비스 전환이나 해지, 타사 이동 과정에서 발생하는 위약금도 면제한다. SK텔레콤은 3G 가입자에게 문자메시지와 T월드, 우편과 이메일 요금안내서 등을 통해 점진적인 서비스 종료 계획과 지원 프로그램을 안내할 예정이다. 고령층 등 디지털 이용에 어려움을 겪는 고객에게는 별도 안내를 제공한다. 서비스 전환 지원은 전국 T월드 매장과 SK텔레콤 고객센터, 공식 온라인몰 T다이렉트샵을 통해 신청할 수 있다. 윤재웅 SK텔레콤 프로덕트&브랜드본부장은 “3G를 오랫동안 이용해 오신 고객 한 분 한 분의 상황을 세심하게 살피며 전환을 지원하겠다”며 “모든 고객이 보다 안정적이고 편리한 통신 서비스를 누릴 수 있도록 네트워크 품질과 서비스 경쟁력을 지속 강화하겠다”고 말했다.

2026.08.20 08:42박수형 기자

오픈AI·딥마인드가 짚은 벤치마크 함정, AI 승부는 '현장'서 갈린다

인공지능(AI) 경쟁 기준이 성적표에서 현장으로 옮겨가고 있다. 벤치마크 점수가 아무리 높아도 실제 업무에서 쓰이지 않으면 좋은 모델로 보기 어렵다는 인식이 확산 중이다. 18일 발표된 정부의 국가대표 AI 선발 2차 평가가 이 변화를 그대로 보여줬다. 이날 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 단계평가에서는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII 지표에서 참여팀 중 최고점을 받은 모티프테크놀로지스가 사용성·활용성에서 밀려 탈락했다. 반면 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 3차에 진출했다. 이번 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 진행했다. AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀의 모델을 직접 써보고 채점하는 사용자 평가를 새로 도입해, 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조였다. 류제명 과기정통부 제2차관은 브리핑에서 "기술력이 뛰어나도 75점의 상당한 배점이 주어진 사용성·활용성에서 낮은 평가를 받으면 종합 결과가 달라질 수 있다"고 설명했다. 성적표가 실력을 보증하지 못하는 이유는 벤치마크 구조적 한계에 있다. 벤치마크는 미리 정해진 문제와 정제된 환경에서 모델을 시험한다. 문제 유형이 고정돼 있어 특정 시험에 맞춰 최적화하면 점수를 끌어올릴 수 있지만, 이렇게 얻은 고득점이 실제 업무 능력으로 이어진다는 보장은 없다. 현장 입력은 지저분하고 예외적이며, 사용자의 질문은 시험지처럼 정돈돼 있지 않기 때문이다. 이 문제는 최전선 연구자들이 먼저 지적해왔다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 지난달 서울에서 열린 글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026에서 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI의 추론 모델 'o1'과 'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크 점수 하나가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 한다고 지적했다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 달라지는데, 단일 점수로는 이 차이가 드러나지 않는다고 강조했다. 국제 AI 학회 ICML 참석차 방한한 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 시험을 통과했다고 실제 도로에서 잘 달릴 수 있는 것은 아니란 뜻이다. 그는 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 사례를 들며 "정제된 환경에서 잘 작동하던 모델도 조건이 조금만 어긋나면 무너질 수 있다"고 지적했다. 통과한 팀들이 활용성을 전면에 내세운 배경도 여기에 있다. LG AI연구원은 이번 모델의 차별점으로 파라미터 규모가 아니라 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 AI 에이전트 성능을 앞세웠다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 집중했다"며 "단순히 큰 모델을 만드는 게 아니라 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라고 밝혔다. 정부는 독파모 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2개 팀을 선정한다. 2027년 이후 지원 방식은 개발 주관사 중심의 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토하기로 했다. 글로벌 프론티어 모델과의 격차를 좁히기 위해 지원 규모와 경쟁 방식을 다시 짠다는 방침이다. 고얄 엔지니어는 10년 전 알파고가 정복한 대상이 규칙이 정해진 바둑판이었다면, 지금 마주한 대상은 규칙이 수시로 바뀌는 현실 속 AI라고 했다. 그는 "AI 실력은 정해진 판 위 고득점이 아니라, 판이 흔들리는 현실에서 얼마나 믿을 만한 결정을 내리느냐에 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:13김동원 기자

SKT, '모두의 AI' 출사표...풀스택 역량 총동원

SK텔레콤이 국민 누구나 일상에서 AI를 쉽게 활용할 수 있도록 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 '모두의 AI' 사업 공모에 참여한다고 19일 밝혔다. AII 모델과 인프라, 서비스를 모두 자체 보유한 '풀스택' 역량을 이 사업에 총결집한다는 방침이다. 풀스택AI 역량에 2250만 통신 가입자 기반 확산 전 국민이 쓰는 AI 서비스는 일상 곳곳의 다양한 영역을 폭넓게 아우를 수 있어야 한다. SK텔레콤은 이 사업에서 AI 서비스, 모델, 인프라를 아우르는 풀스택 AI 역량을 기반으로 각 분야 전문기업과 협력해 다양한 생활 영역별 서비스를 구현해 나갈 계획이다. 실제 SK텔레콤은 월간 사용자 1000만 명 규모의 AI 서비스 '에이닷(A.)'을 운영하고 있고 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여해 매개변수 6880억 개 규모의 자체 AI 모델 'A.X K2'를 최근 선보였다. A.X K2 모델은 제조, 국방, 바이오 등 다양한 산업 분야에 적용되며 활용 범위를 넓혀가고 있다. 또한 AI 데이터센터 사업을 전담하는 'SK하이퍼'를 지난달 설립하고 2029년 5기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 오픈한다고 밝히는 등 AI 인프라도 적극적으로 확보해 나가고 있다. SK텔레콤은 통신 사업을 통해 쌓은 역량도 함께 활용한다. IoT와 알뜰폰 회선을 제외하고 약 2250만 규모의 이동통신 회선과 온오프라인 채널을 통해 AI 서비스를 빠르게 확산해 나갈 계획이다. AI 챗봇부터 생활 밀착 AI 에이전트로 확장 SK텔레콤은 이같은 역량을 바탕으로 대화, 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 지원하는 AI 챗봇을 먼저 선보인다. 국민에게 이미 익숙한 형태로 시작해 이용 문턱을 낮춘다는 구상이다. 이후에는 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 대신 처리하는 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 공공 서비스 탐색과 신청, 각종 증명서 발급은 물론 의료, 교통, 금융, 교육 등 다양한 생활 분야의 예약 신청 결제까지 지원하는 것이 목표다. 이를 위해 자체 AI 모델 'A.X K2'를 서비스에 적용한다. 간단한 질문은 가벼운 모델로 빠르게, 복잡한 업무는 고성능 모델로 정확하게 처리해 서비스 품질과 운영 효율을 함께 높인다는 계획이다. SK텔레콤은 '모두의 AI' 사업 참여를 통해 단순 정보 제공을 넘어 국민이 필요한 서비스를 쉽게 찾고, 믿고 맡기고, 안전하게 결과까지 받아볼 수 있는 전 국민 AI 플랫폼으로 고도화해 나갈 계획이다. 20여 개 전문 기업·기관과 컨소시엄 구성 SK텔레콤은 생활 전 영역을 아우르는 AI 서비스를 선보이기 위해 '모두의 AI' 컨소시엄을 구성했다. 컨소시엄에는 라이너(특화 검색), 신한카드와 하나카드(금융 결제), 티맵모빌리티(모빌리티), SK브로드밴드(콘텐츠), 페르소나AI(공공 데이터), 엘리스그룹(교육), 굿닥과 사운더블헬스(의료 헬스케어), 노타와 셀렉트스타(AI 모델과 인프라), 에임인텔리전스(AI 보안) 등 각 분야 전문 기업과 기관이 참여한다. 특히 SK텔레콤은 각 분야 서비스와 AI를 연계해 단순 정보 제공에 그치지 않고, 예약과 신청 등 이용자의 요청 사항을 실제로 실행하고 해결하는 서비스로 고도화한다는 계획이다. 이밖에 컨소시엄 참여사 외에도 추가로 다양한 기업들과 협력을 추진하고 있다. 앞으로 협력 기업과 사업 영역을 넓혀가며 국민의 AI 활용을 뒷받침하는 생태계 구축에도 힘쓸 계획이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 “AI 활용 격차가 사회적 격차로 이어지지 않도록 누구나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 환경이 필요하다”며 “SK텔레콤은 AI 모델부터 인프라, 서비스 운영까지 아우르는 풀스택 AI 역량과 전국 통신 고객 접점을 바탕으로 국민 모두가 쉽게 사용할 수 있는 '모두의AI' 서비스 구현에 힘쓰겠다”고 말했다.

2026.08.19 08:51박수형 기자

풀스택부터 대규모 연합까지…'모두의 AI' 6개 진영 강점과 전략은

'모두의 AI' 프로젝트에 도전장을 낸 6개 사업자가 저마다의 강점을 앞세워 수주 의지를 드러냈다. SK텔레콤은 인공지능(AI) 풀스택 역량을 카카오는 검증된 파트너와의 협력을 KT는 국내 대표 AI 기업 연합을 내세우며 국민 일상에 스며드는 AI 서비스를 만들겠다는 포부를 밝혔다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. '모두의 AI' 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. 이 가운데 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 가장 눈길을 끄는 것은 통신 3강 가운데 SK텔레콤과 KT, 그리고 플랫폼 강자인 카카오가 정면 승부에 나섰다는 점이다. 각 진영은 저마다 가장 잘할 수 있는 영역을 전면에 내세웠다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료, 금융, 모빌리티, 세무 등 생활 밀착형 분야를 폭넓게 묶어 활용 범위를 넓힌 것이 특징이다. SK텔레콤 측은 "독자 AI 모델 경험과 AI 풀스택 역량으로 대국민 AI 서비스 구축에 힘쓸 것"이라고 밝혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손을 잡았다. 의료와 금융은 물론 기업용 AI, 반도체 분야까지 아우르며 기술과 서비스 양쪽을 동시에 겨냥한 구성이 눈에 띈다. 카카오 관계자는 "모두의 AI는 AI 모델과 국민 접점, 서비스 운영 역량, 국민 생활 전반의 분야별 전문성이 함께 결합돼야 성공할 수 있는 과제"라며 "각 영역에서 검증된 역량을 가진 파트너들과 협력해 전 국민이 신뢰하고 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고자 한다"고 말했다. KT도 만만치 않은 진용을 꾸렸다. 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 함께 AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠를 망라하는 연합 전선을 구축했다. KT 측 관계자는 "국내 대표 AI 기업과 함께 모두의 AI 사업에 참여해 대한민국 AI가 국민의 일상에 실질적인 도움이 되고, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 적극적으로 기여하겠다"고 밝혔다. 이스트소프트도 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 꾸리고 경쟁에 합류했다. 알툴즈, 알약 등 국민 소프트웨어 서비스 운영 경험과 AI 서비스 역량을 결합해 경쟁에 나선다. AI 서비스와 클라우드, 보안, 생산성 소프트웨어 분야 전문 기업들이 힘을 모은 것이 특징이다. 이스트소프트는 "공급 인프라, 보안, 국민 서비스 경험 등 각 영역별로 충분한 노하우와 경험을 확보한 기업들이 모인 컨소시엄이기 때문에 이번 경쟁에서 충분히 좋은 결과가 있을 것으로 기대한다"고 했다. 단독 참여한 제논은 이미 운영 중인 AI 서비스 플랫폼을 강점으로 내세웠다. 회사는 지난해부터 '모두의 AI' 취지에 맞춰 B2C 기반 AI 서비스 플랫폼 '제나(GenA)'를 기획·개발해 올해 5월부터 운영하고 있다. 한 제논 관계자는 "제나는 국민 누구나 한곳에서 손쉽게 다양한 AI 서비스를 이용할 수 있도록 구축된 통합 포털 서비스"라며 "선정된다면 빠르게 모두의 AI 서비스로 전환해 운영할 수 있기 때문에 이번 모두의 AI에 도전하게 됐다"고 설명했다. 또 다른 단독 참가 기업인 MKD는 자체 개발 AI 모델 기반의 업무 자동화 통합 AI 플랫폼 '큐럴(Keural)'을 사업에 참여했다. 큐럴은 조직 내부 데이터를 기반으로 질의응답과 문서 정리, 에이전트 업무 처리를 지원하며, 온프레미스와 SaaS를 모두 지원해 기업 보안 환경에 맞춰 도입할 수 있는 것이 특징이다. 김민근 MKD 대표는 "현재 해외 중심 AI 서비스를 국산화하는 서비스를 제공하고 있다"며 "기존에 기업용으로 제공하며 검증된 AI 플랫폼이 모두의 AI 사업 방향과 유사하다고 판단해 사업에 참여하게 됐다"고 말했다. 이어 "이를 통해 국민들에게 실질적인 도움을 제공하는 것을 목표로 한다"고 덧붙였다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 또 무료로 제공되는 대국민 AI 서비스 특성상 안정적인 추론 인프라 운영 능력과 장애 대응 체계, 서비스 운영 경험도 중요한 평가 요소가 될 것으로 예상된다. 반면 복수의 국산 AI 모델을 결합해야 하는 사업 구조는 기술 통합과 운영 측면에서 적지 않은 부담으로 작용할 수 있다는 분석도 나온다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 한 업계 관계자는 "정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다"며 "결국 이번 사업은 모델 경쟁보다 국민이 실제 사용하는 서비스를 얼마나 편리하고 안정적으로 제공할 수 있는지가 승부를 가를 것"이라고 말했다.

2026.08.18 20:36남혁우 기자

모두의 AI, 6개 컨소시엄 출사표…SKT·카카오·KT 맞대결

SK텔레콤(SKT), 카카오, KT를 비롯한 국내 주요 인공지능(AI) 기업이 정부의 '모두의 AI' 프로젝트 수주 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. 모두의 AI 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료·금융·모빌리티·세무 등 다양한 생활 밀착형 서비스 기업들이 참여해 활용 범위를 넓혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손잡았다. 의료·금융·기업용 AI·반도체 분야 주요 기업들이 대거 합류한 점이 특징이다. KT는 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 컨소시엄을 꾸렸다. AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠 등 다양한 산업군의 기업을 포함했다. 이스트소프트 역시 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성하며 경쟁에 나섰다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 이달 말 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다.

2026.08.18 19:30남혁우 기자

SKT 손잡은 셀렉트스타, 독파모 3차 진출

셀렉트스타가 정부 주도의 국가대표 인공지능(AI) 개발 프로젝트에 참여 중인 SK텔레콤의 데이터 품질을 총괄하며 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업 2차 관문을 통과했다. 셀렉트스타는 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)'를 개발해 독파모 3차수에 진출한 SK텔레콤 정예팀에서 학습데이터 품질관리와 검수를 담당했다고 18일 밝혔다. 독파모 프로젝트는 대한민국을 대표할 독자적인 AI 파운데이션 모델을 개발하기 위한 국가 사업이다. 과학기술정보통신부는 이번 평가에서 벤치마크 평가와 전문가 평가, 국민평가 등을 종합해 후속 개발을 이어갈 3개 팀을 선정했다. 셀렉트스타는 1차 단계에서 대규모 학습데이터의 구축과 검증을 통해 SK텔레콤의 '에이닷엑스 케이원(A.X K1)' 성능과 신뢰성 향상을 지원한 바 있다. 이어 2차 단계에서는 여러 참여기관이 생성·구축한 데이터의 품질을 통합 관리하는 역할로 범위를 확대했다. 모델 개발 단계별로 요구되는 데이터 품질 기준을 수립하고 질문과 답변의 적절성을 보는 '질의·응답 적정성', 이미지와 질의응답 간 일치 여부를 평가하는 '시각 질의응답(VQA) 적정성', 문장의 형식과 구조를 확인하는 '구문 정확성' 등을 종합 점검해 안정적인 사후학습을 지원했다. 모델 안전성 강화를 위한 레드티밍 학습용 데이터셋 품질 검수도 진행하며 모델의 성능뿐 아니라 안전성 향상도 함께 지원했다. 자체 개발한 AI 신뢰성 평가 플랫폼 '다투모 플랫폼'과 산업·공공 분야에서 축적한 레드티밍 경험을 바탕으로, 실제 활용 과정에서 발생할 수 있는 안전성과 편향 위험까지 고려했다는 설명이다. 셀렉트스타는 후속 단계에서도 SK텔레콤 모델의 산업 및 실생활 확산 성과를 바탕으로 데이터를 고도화하고 모델 안전성과 신뢰성을 체계적으로 검증할 계획이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 2차 평가 통과는 SK텔레콤 정예팀 참여기관들이 각자의 영역에서 역량을 모아온 결과"라며 "이번 프로젝트의 기술과 데이터 성과가 특정 기업에 머무르지 않고 국내 AI 생태계가 활용할 수 있는 결과물로 이어질 수 있도록 데이터와 신뢰성 평가 기술을 고도화하겠다"고 말했다.

2026.08.18 16:02이나연 기자

[독파모 2차 발표] SK텔레콤 3차 진출, 다음 행보는 "산업·생활 서비스 확산"

SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' 지식·추론 능력과 산업 활용도를 동시에 높인다. 모델 성능을 실제 산업·서비스로 연결해 국내 AI 생태계가 활용할 수 있는 모델을 만든다는 구상이다. 18일 과학기술정보통신부에 따르면 SK텔레콤 정예팀은 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. SK텔레콤은 3차 단계에서 지식과 추론 중심으로 모델 역량을 확장한다고 밝혔다. 멀티모달 파생 모델과 산업별 서비스를 개발해 기업·기관이 실제 활용할 수 있는 형태로 모델 고도화에 나선다. 회사는 다음 단계에서 모델 산업 현장 적용도 확대한다고 강조했다. 특히 제조 분야에서는 KG스틸·코넥과 특화 AI 에이전트를 개발한다. 국방 분야에서는 국방부와 협력해 경량화 모델을 제공하고 바이오 분야에서는 SK바이오팜과 협업한다. 앞서 SK텔레콤은 2차 단계에서 비전언어모델 '에이닷엑스 케이투 브이엘 라이트 프리뷰(A.X K2 VL Light-Preview)'와 음성언어모델 '에이닷엑스 케이투 ALM(A.X K2 ALM)', '에이닷엑스 K2 라온-스피치(A.X K2 Raon-Speech)'를 공개했다. 이들 파생 모델을 활용한 데모까지 구현해 전문가·사용자 평가에서 실제 사용 가능성을 제시했다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모로 전작 A.X K1의 5190억개보다 커졌다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 전작보다 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9%포인트 개선됐다. 모델 수리 추론 능력도 강화됐다. SK텔레콤에 따르면 A.X K2는 국제수학올림피아드 2026 금메달 수준의 성능을 기록했다. '매스아레나 에이미 2026'에서 공동 최고점을 받았다. 긴 문맥 처리에는 SK텔레콤이 자체 개발한 '희소 게이트 어텐션(SGA)' 구조가 적용됐다. 긴 내용 가운데 관련성 높은 정보만 선별해 참조하는 방식으로 정확성과 운영 효율을 높인다. SK텔레콤은 앞으로 모델 경량화와 추론 가속 기술도 지속해서 공개할 계획이다. 모델 파일을 개방하는 데 그치지 않고 기업과 기관이 운영 과정에서 겪는 메모리와 속도·장비 부담을 낮추기 위해서다. 정부는 다음 평가에서 현재 3개 정예팀을 2개팀으로 압축할 예정이다. 구체적인 평가 방식과 배점은 참여 기업과 협의를 거쳐 확정한다. 프론티어급 AI 모델과 관련한 내용은 별도로 발표할 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각한다"며 "자체 AI 모델의 산업·실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 15:27김미정 기자

[독파모 2차 발표] 예정대로 2곳 선정…AI 개발 지원책은 재검토

국가대표 인공지능(AI) 모델 2개가 이르면 연말 결정되는 가운데, 정부가 기존 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업과 범용인공지능(AGI) 프로젝트 등을 연계한 프론티어급(최첨단) AI 모델 개발 지원 사업 전반을 재검토한다. 독파모 사업의 3차수 평가는 당초 계획대로 진행해 3개 정예팀 중 최종 2곳을 선정한다는 입장이다. 정부는 독파모 4차수 지속 여부 등을 포함해 프론티어급 모델 개발 사업의 구체적인 방향을 조만간 발표할 계획이다. 류제명 과학기술정보통신부 제2차관은 18일 정부서울청사에서 독파모 프로젝트 2차 단계평가 결과 브리핑을 열고 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 팀이 다음 단계에 진출했다고 밝혔다. 1차 평가 당시 모델 독자성 기준 등에 따른 2개 팀 탈락 후 추가 공모를 통해 합류했던 모티프테크놀로지스는 이번 관문에서 고배를 마셨다. 평가 항목 중 가장 높은 배점이 부여된 벤치마크 평가의 한 축인 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII)에서는 모티프테크놀로지스의 '모티프 3'가 47점으로 4개 팀 중 최고 점수를 기록한 것과 대조된 결과다. 2차 평가 항목별 1위 비공개…모티프 '사용성·활용성'서 약세 이번 2차 단계평가는 벤치마크 평가(40점)·전문가 평가(35점)·사용자 평가(25점)로 구성됐다. 이중 벤치마크 평가는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 벤치마크 평가가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 평가가 15점을 차지한다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 49명 AI 전문 사용자진과 최종 선정된 200명 중 실제 평가에 참여한 일반 국민 185명이 참여했다. 과기정통부는 1차 평가 발표 때와 달리 이번에 세부 평가항목별 1위 기업을 공개하지 않았다. 항목별 4개 팀의 점수 차이가 크지 않은 상황에서 개별 순위를 공개할 실익이 크지 않은 데다 나머지 기업에 미칠 영향도 고려했다는 설명이다. 2차 평가 결과에 따르면 벤치마크 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 22.5점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점이었다. 전문가 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 28.8점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 2.4점으로 나타났다. 사용자 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 17.6점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 5.0점이었다. 다만 모티프테크놀로지스는 AAII 기준 높은 벤치마크 성능에도 불구하고 사용성·활용성 측면이 약했던 것으로 알려졌다. 류 차관은 "모티프테크놀로지스 모델 기술력은 뛰어났지만 사용성과 활용성 부분에서는 다른 기업에 비해 낮은 평가를 받았다"며 "특정 한 항목이 (탈락에) 결정적이었다기보다는 각 평가 항목 결과가 종합적으로 반영된 것"이라고 역설했다. 벤치맥싱 논란, 점수 미반영…"AAII·전문가 검증서 문제 없어" 올해 초 발표된 1차 평가는 '프롬 스크래치' 등 모델 독자성이 주요 쟁점이었다면 2차 평가에서는 이른바 '벤치맥싱' 논란이 제기됐다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크를 겨냥한 데이터와 사후학습으로 점수를 집중적으로 끌어올리는 전략을 말한다. 애프터쿼리, 스케일AI, 머코 등 미국 AI 학습 전문업체들이 한국 시장에 진출을 본격화한 가운데 일부 업체가 지난달 서울에서 열린 머신러닝 분야 학회 'ICML 2026'에서 독파모 팀들을 상대로 영업에 나선 것으로 전해지면서 논란이 점화됐다. 과기정통부는 이번 평가에서 벤치맥싱 의혹을 점수에 반영하지 않았다고 선을 그었다. 정부가 AAII 운영기관인 아티피셜 애널리시스에 관련 의혹에 대한 검토를 요청한 결과, 평가를 위한 체계적인 암기나 과적화 문제를 입증할 단서를 찾지 못한 것으로 확인됐다. 류 차관은 "벤치맥싱 관련된 이슈는 평가에 반영되지 않았다"며 "AAII의 공식적인 답변과 함께 전문가 평가를 통해 교차 검증한 결과 불공정한 기술 지원 등은 없었다는 결론을 내렸다"고 말했다. 과기정통부는 향후에도 외부 평가기관과의 협력 등을 통해 평가 신뢰성과 공정성을 높인다는 방침이다. 이번 2차 평가에서도 AAII가 직접 벤치마크 평가를 수행했으며 3차수 평가와 관련해서도 전문적인 의견 교환과 자문 등 협력 관계를 이어갈 계획이다. 3차 평가 진행…2027년 이후 지원 체계 등 4차수는 재검토 이르면 연말에서 내년 초 진행될 3차 평가는 이번 결과 이의제기 절차가 끝난 뒤 구체적인 평가방식을 확정해 추진한다. 다음 단계에 진출한 3개 팀에는 고성능 그래픽처리장치(GPU)인 B200 지원도 확대된다. 과기정통부는 올해 상반기 768장 수준이었던 지원 규모를 하반기 1000장 수준으로 늘릴 계획이다. 3차수 평가를 통해 최종 2개 팀을 선정한다는 계획은 그대로 유지한다. 하지만 2027년부터 이들 팀을 어떤 방식으로 지원할지는 개발 주관사를 주체로 한 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토한다. 과기정통부는 프론티어급 AI 모델 개발을 검토하면서 기존 독파모 사업과 AGI 프로젝트 등 관련 사업 간 연계와 재편도 함께 살펴볼 예정이다. 기존 사업의 지원 규모를 조정하는 데 그치지 않고 사업 간 연계 여부와 지원 대상·방식, 경쟁 구조까지 다시 설계할 수 있다는 의미다. 류 차관은 "지금과 같은 경쟁 방식을 탈피해서 프런티어 기업들의 모델에 버금가는 모델 경쟁이 가능한 방식으로 재편하자는 공감대가 있다"며 "예산이 확정되는 대로 구체적인 사업 방향을 발표할 계획"이라고 강조했다.

2026.08.18 13:49이나연 기자

독파모 탈락 모티프, KT와 '모두의 AI' 재도전

'독자 파운데이션 인공지능(AI) 모델 프로젝트' 2차 심사에 탈락한 모티프테크놀로지스가 KT와 컨소시엄을 꾸리고 '모두의 AI' 사업에 지속 도전하는 것으로 확인됐다. 18일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 모두의 AI 사업자 공모 접수는 이날 오후 5시 마감된다. 최종 참여 기업 명단은 이르면 이날 저녁 공개될 전망이다. 정부는 이달 2~3개 사업자를 선정하고 9월 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 선보인다. 모두의 AI는 국민 누구나 비용과 이용량 제한 없이 활용할 수 있는 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 구축하는 사업이다. 국내에서 개발한 AI 모델을 대국민 서비스로 연결해 AI 접근성을 높이고 해외 빅테크 의존도를 낮추는 데 초점 맞췄다. 사업자는 독파모 수준의 독자성과 성능을 갖춘 국산 AI 모델을 전체 사용량의 50% 이상 적용해야 한다. 이와 별도로 다른 국내 기업이 개발한 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 다만 독파모 프로젝트의 현 단계 생존 여부가 모두의 AI 참여 자격을 결정하는 것은 아니다. 독파모 정예팀에 포함되지 않았거나 단계 평가에서 탈락한 기업도 모델 독자성과 성능 기준을 충족하면 컨소시엄에 참여할 수 있다. 이에 모티프테크놀로지스가 독파모 2차 평가에서 탈락했더라도 KT와 구성한 모두의 AI 컨소시엄 신청 자격이 사라지지는 않는다. 모티프 AI 모델은 모두의 AI 사업자 선정 과정에서 기술성과 서비스 적용 가능성을 평가받는다. 모티프 관계자는 "우리는 모두의 AI 사업 추진을 지속할 것"이라고 밝혔다. KT는 이번 컨소시엄을 통해 클라우드·통신 인프라와 대규모 서비스 운영 경험을 모티프의 국산 AI 모델에 결합할 방침이다. 이 외에도 LG유플러스는 독파모 2차 평가를 통과한 LG AI연구원과 그룹 차원에서 협력하고, SK텔레콤은 자체 개발 모델 'A.X'를 중심으로 사업을 준비하고 있다. 사업 기간·비용 분담 구조 관건 네이버클라우드와 카카오, 업스테이지 등 자체 AI 모델을 보유한 기업 컨소시엄 구성도 관심사인 것으로 나타났다. 이들은 각각 '하이퍼클로바X'와 '카나나', '솔라'를 보유하고 있어 타사 국산 모델 30% 활용 요건을 어떤 기업과 협력해 충족했는지가 관전 포인트다. AI 서비스 기업 가운데서는 이스트소프트와 라이너가 참여했다. 이스트소프트는 AI 아바타와 에이전트 서비스를 기존 알툴즈·알약·줌 이용자 기반과 연결하고, 라이너는 AI 검색과 에이전트 서비스 운영 경험을 앞세울 계획이다. 짧은 구축 기간과 비용 부담은 사업자 선정 이후에도 변수로 꼽히는 것으로 전해졌다. 모두의 AI는 범용 챗봇과 공공 에이전트를 동시에 구축해야 해 모델 성능뿐 아니라 클라우드와 보안, 대규모 트래픽 처리, 서비스 운영 역량까지 요구된다는 이유에서다. 정부는 올해 사업자에게 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 'B200' 최대 512장을 지원하지만 별도 인건비는 제공하지 않는다. 내년 이후 운영 지원 규모도 정부 예산에 따라 달라질 수 있어 컨소시엄별 역할과 비용 분담 구조가 사업 지속성을 좌우할 것으로 예상되고 있다. 한 AI 기업 관계자는 "지원 규모가 정해지지 않은 상황에서 역할과 비용 분담 확정에 혼선을 겪고 있다"고 밝혔다.

2026.08.18 13:28김미정 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

"영상 보고 AI 쓰고"...이통3사, 5G·LTE 통합 요금제에 OTT·AI 구독 장착

SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 이통 3사가 최근 영상 소비와 AI 활용이 급증하는 추세에 따라 중고가 5G·LTE 통합 요금제에 OTT·AI 구독 서비스를 기본 구성으로 포함해 무료로 제공하고 있다. 먼저 SK텔레콤은 월 8만 9000원 이상 베스트89 요금제부터 넷플릭스·디즈니플러스·티빙·웨이브 등 OTT와 유튜브 프리미엄 중 하나를 선택해 무료로 이용할 수 있다. 베스트 89에선 넷플릭스 광고형 스탠다드, 디즈니플러스 스탠다드 등 OTT를 반값으로, 월 9만 9000원 베스트 99와 월 10만 9000원 베스트 109에선 월 1000원으로 이용할 수 있다. 유튜브 프리미엄은 베스트 109요금제에서 1000원으로 이용할 수 있다. 월 11만 9000원 베스트 프로와 월 12만 9000원 맥스는 제미나이 등 구글 AI 서비스가 추가되며, 서비스 2개를 1000원부터 이용할 수 있다. 구글 AI나 유튜브 프리미엄에 OTT 1개를 추가하거나 OTT 2개를 구독하는 식이다. KT는 월 6만 1000원, 월 6만 9000원 요고 61·69 요금제부터 OTT와 AI 서비스와 유튜브 프리미엄을 이용할 수 있다. 요고 61·69는 유튜브 프리미엄 라이트를 무료로 이용할 수 있고 요고 69는 티빙이나 디즈니플러스 중 하나를 추가로 무료 이용할 수 있다. 월 9만원 초이스 90, 월 11만원 초이스 110, 월 13만원 초이스 130, 월 12만원 초이스 더블 유튜브 프리미엄+구글 AI 플러스 등 4종은 넷플릭스·디즈니플러스·티빙 등 OTT, 유튜브 프리미엄 라이트·구글 AI 플러스 400GB 중 하나를 무료로 사용할 수 있다. 4종 모두 AI·OTT 서비스는 같으며, 데이터 제공량에 따라 요금이 달라진다. 구글 AI 플러스 400GB는 제미나이를 활용한 문서 작성, 검색, 번역 등 AI 서비스와 400GB 클라우드 저장 공간이 무료 제공되며, 월 4400원 추가 시 클라우드 저장 공간 2TB를, 2만 1500원 추가 시 5TB를 이용할 수 있다. 초이스 더블 유튜브 프리미엄+구글 AI 플러스는 유튜브 프리미엄 라이트와 구글 AI 플러스 400GB를 동시에 이용할 수 있다. LG유플러스는 월 10만 5000원 플러스플랜 105부터 넷플릭스·티빙·유튜브프리미엄·구글 AI 프로 중 하나를 무료로 이용할 수 있다. 플러스플랜 105는 넷플릭스 광고형 스탠다드, 구글원 1만 9000원 상당 혜택, 월 11만 5000원 플러스플랜 115는 넷플릭스 프리미엄플러스 할인, 구글원 2만 5000원 상당 혜택, 월 13만원 플러스플랜 130은 넷플릭스 프리미엄플러스 전액 할인, 구글원 2만 5000원 상당 혜택 등 요금제에 따라 서비스 제공 범위가 조금씩 다르다. 아울러 중저가 요금제 가입자를 위해 OTT와 AI 서비스를 조합한 별도 구독 상품을 출시하고, 7만원 대 75 요금제 이용 가입자에겐 구독료 월 4000원을 할인한다. 유튜브 프리미엄과 제미나이 고급 AI 기능, 클라우드 5TB가 포함된 구글원 AI 프로는 월 3만 6900원에서 가입 후 24개월 간 21% 할인해 월 2만 9000원에 이용할 수 있다. 넷플릭스 광고형 스탠다드와 유튜브 프리미엄 서비스가 포함된 월 2만 1900원 구독팩은 현재 14% 할인에 추가로 4000원 할인받으면 1만 4900원에 이용할 수 있다.

2026.08.17 09:26홍지후 기자

독파모 '벤치맥싱' 논란에 AAII 입장…"평가 방법론 지속 업데이트"

글로벌 인공지능(AI) 평가기관 아티피셜 애널리시스가 벤치마크 맞춤형 학습으로 실제 성능 개선 없이 점수만 높아질 수 있다는 우려를 인정했다. 현재 이같은 이슈를 최소화하기 위해 내부적으로 기술적 조치를 강화하고 있는 것으로 확인됐다. 14일 아티피셜 애널리시스는 지디넷코리아에 보낸 이메일에서 "벤치마크를 활용해 모델 약점을 보완하는 것은 통상적인 개발 과정"이라면서도 "특정 평가에 과도하게 최적화해 점수만 끌어올리는 방식은 경계해야 한다"고 밝혔다. 아티피셜 애널리시스는 글로벌 AI 모델 성능과 속도, 비용 등을 비교·분석하는 민간 평가기관이다. 해당 기관이 운영하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)'가 독파모 2차 평가에서 전체 100점 중 25점을 차지한다. 아티피셜 애널리시스는 이같은 벤치마크 이슈를 최소화하기 위해 내부 분석과 검증, 자체 평가 데이터 활용, 지속적 평가 방법론 업데이트 등 세 가지 장치를 추진하고 있다고 말했다. 아티피셜 애널리시스 관계자는 "우리는 개별 평가와 전체 지수 차원에서 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 검토한다"며 "이를 통해 비정상적인 점수 변화나 특정 평가에만 특화된 최적화 흔적을 찾는다"고 말했다. 이어 자체적으로 개발·관리하는 평가와 외부 벤치마크도 활용한다고 밝혔다. 특정 공개 데이터나 하나의 평가 방식에 대한 의존도를 낮춰 일부 시험에 특화된 학습이 전체 점수 상승으로 이어지는 것을 막기 위해서다. 관계자는 평가 항목과 가중치, 채점 방식도 정기적으로 바꾸겠다고 밝혔다. 최신 AI 기술과 산업에서 중요해진 역량을 반영해 평가 체계를 지속적으로 개편함으로써 AAII가 개발사 공략 대상이 되지 않도록 한다는 취지다. 기관이 현재 사용 중인 'AAII 4.1.1' 버전은 에이전트 업무와 코딩, 과학적 추론, 장문 맥락 추론, 지식과 환각 등을 측정하는 9개 평가로 구성됐다. 아티피셜 애널리시스는 한 영역에서만 점수를 높이더라도 성능이 다른 과제로 확장되지 않으면 전체 지수에 미치는 영향은 제한적이라고 주장하고 있다. 그러나 아티피셜 애널리시스는 실제 벤치마크 과적합 징후를 발견한 사례가 있는지는 공개하지 않았다. 과적합 징후를 확인했을 때 해당 점수를 제외하거나 모델을 재평가하는지, 순위를 조정하거나 외부에 경고하는지 등 사후 조치 기준도 밝히지 않았다. 독파모 평가 25점 걸린 AAII...업계 "실제 성능 왜곡 우려" 최근 업계에선 일부 독파모 참여사 일부가 AAII 점수를 겨냥한 맞춤형 사후학습 데이터를 활용하고 있다는 의혹이 제기되고 있다. 이에 일각에선 일부 참여사가 모델이 낮은 점수를 받은 지식 영역과 문제 유형을 분석한 뒤 유사한 사후학습 데이터를 구매하거나 별도 구축하고 있다는 주장이 나온다. 벤치마크 문제와 정답을 그대로 학습하는 방식은 아니지만, 실제 사용 역량보다 특정 평가 점수만 높아진다면 모델 성능을 왜곡하는 벤치맥싱으로 이어질 수 있다는 우려다. AAII 순위가 독파모 2차 평가의 최종 결과를 의미하는 것은 아니다. NIA 벤치마크와 전문가·사용자 평가가 별도로 진행되는 데다 AAII 역시 버전과 평가 구성에 따라 점수가 달라질 수 있어서다. 과학기술정보통신부는 AAII만으로 모델 우열을 판단하지 않고 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크와 전문가·사용자 평가를 종합한다는 입장이다. 그러나 AAII에 전체 점수의 4분의 1이 배정된 만큼 벤치마크 맞춤형 학습을 실제 성능 향상과 어떻게 구분할지가 평가 공정성을 가를 핵심 과제로 꼽힌다. 아티피셜 애널리시스는 "우리는 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 분석해 평가에만 특화된 최적화 방법론을 꾸준히 연구 중"이라고 밝혔다.

2026.08.14 15:40김미정 기자

독파모 2차 결과 발표 임박…AI 업계 '초긴장', 관전 포인트는

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 단계 평가 결과 발표가 임박하면서 국내 AI 업계 관심이 집중되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 결과에 따라 국내 AI 업계 관심 구도도 달라질 것으로 예상되기 때문이다. 14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다. 독파모는 이번 2차 평가 결과 발표를 통해 3개 팀으로 압축된 뒤 추가 평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀을 선발한다. 최종 생존팀에는 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어진다. 독파모에 참가한 LG AI연구원, SK텔레콤(SKT), 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀은 모든 2차 과정을 마치고 결과를 기다리고 있는 중이다. 과기정통부는 기존 3개 팀의 모델 제출 기한인 6월 말과 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 7월 말 제출 완료 이후, 8월 초부터 4개 팀을 대상으로 2차 단계 평가를 동시 진행해 왔다. 이번 발표로 한 팀이 탈락해 3파전으로 재편되는 만큼 업계 안팎의 촉각이 날카롭게 세워진 상태다. 이번 2차 평가에서 주목받는 변수는 평가 기준 변화다. 1차 평가가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 참여 기업도 수개월 동안 에이전트 성능 고도화에 집중해 왔다. LG AI연구원은 평가 제출 모델인 엑사원(EXAONE)의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력한 것으로 알려졌다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 오케스트레이션 역량을 높이는 데 개발 역량을 집중했으며 계열사와 파트너사를 통한 실사용 환경 적용도 병행해 왔다. 특히 1차 단계 평가에서 가장 높은 평가를 받은 만큼 업계에서는 이번 결과에서도 선두를 유지할 수 있을지 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난달 신규 모델 'A.X K2'를 공개하며 에이전트 기능을 전면에 내세웠다. 서울대 황승원 교수 연구진의 에이전트 연구 성과를 반영해 다양한 환경에서 활용 가능한 AI 에이전트 역량 확보에 집중하고 있다는 설명이다. 독자 모델과 AI 인프라를 함께 제공할 수 있는 점도 차별화 요소로 꼽힌다. 업스테이지는 최근 공개한 '솔라 2'를 통해 에이전트 성능 향상을 강조하고 있다. 기존 모델 대비 도구 호출과 작업 수행 능력을 강화하며 기업 업무 환경에서 활용 가능한 AI 구현에 초점을 맞췄다. 회사 측은 최근 모델이 실제 에이전트 활용 환경에서도 충분한 경쟁력을 갖췄다고 평가하고 있다. 추가 공모를 통해 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 아키텍처를 강점으로 내세우고 있다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 하지 않은 자체 모델 개발 전략을 추진하며 독자성 확보에 집중해 왔다. 최근 관련 벤치마크에서 강한 성능을 내세우며 존재감을 키운 점도 업계가 주목하는 부분이다. 에이전틱 역량과 함께 '독자성' 판단 기준의 적용 강도도 주요 관전 포인트다. 독파모 사업이 목표로 하는 독자 파운데이션 모델은 해외 모델 파인튜닝이나 파생형이 아닌, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 자체 수행한 모델이다. 가중치를 초기화한 상태에서 독자적으로 학습·최적화하는 것이 최소 요건이다. 1차 평가에서 네이버클라우드가 독자성 기준 미달 판정을 받아 탈락한 전례가 있어, 이 잣대가 이번에도 결과를 가를 핵심 기준이 될 수 있다는 분석이 나온다. 실제 산업 현장 적용 가능성을 뜻하는 '확산성' 항목도 빼놓을 수 없는 평가 기준이다. LG AI연구원과 한컴의 공공 AI 오피스 협력, SKT의 자동차 부품업체 코넥스 현장 AI 에이전트 투입, 업스테이지의 공공기관 특화 검색증강생성(RAG) 서비스 구축 등 각사가 현장 확산 실적을 쌓아온 만큼, 이 항목이 최종 순위를 좌우하는 변수가 될 수 있다는 관측이 나온다. 독파모 사업의 의미가 산업 육성을 넘어 국가 경쟁력과 안보 영역으로 확대되고 있다는 점도 이번 발표의 무게감을 키우는 배경이다. 글로벌 AI 기반 사이버 위협이 현실화하면서 독자 AI 모델 확보가 국가 전략 자산이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 국가AI전략위 보안특위를 중심으로 독파모를 안보 역량 강화 수단으로 격상해야 한다는 논의도 본격화한 상황이다. 한 업계 관계자는 "이번 2차 평가는 어느 기업의 모델이 더 뛰어난지를 가리는 차원을 넘어 국내 AI 산업의 방향성과 기술 자립 수준을 확인하는 과정"이라며 "결과 발표가 가까워질수록 업계의 관심도 더욱 높아지고 있다"고 말했다.

2026.08.14 08:14남혁우 기자

SKT, 'A.X K2' 구동 문턱 낮춘다…메모리 43% 절감

SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 기업과 기관에서 실제 서비스에 보다 쉽게 활용할 수 있도록 경량화와 추론 가속 기술을 잇달아 공개한다. 모델 개방을 넘어 메모리와 속도, 구동 장비 등 AI 운영 부담을 함께 낮추는 것이 핵심이다. 13일 SK텔레콤에 따르면 최근 A.X K2의 메모리 사용량을 줄인 'A.X K2 NVFP4'와 답변 생성을 가속하는 'A.X K2 EAGLE3', 'A.X K2 DSpark'를 허깅페이스에 공개했다. 고사양 단일 장비에서 실행할 수 있는 'A.X K2 GGUF'도 선보일 예정이다. 오픈소스 AI 모델은 누구나 내려받을 수 있지만 실제 서비스 적용에는 별도 인프라가 필요하다. 모델이 클수록 메모리와 장비 부담이 커지고 답변 생성 속도도 서비스 운영의 변수가 된다. 이에 따라 SK텔레콤은 이용자가 비용과 속도, 보유 장비 등 환경에 따라 적합한 운영 방식을 선택할 수 있도록 4개 기술을 제공한다. 6880억개 매개변수 유지…필요 메모리 43% 절감 A.X K2 NVFP4는 모델의 매개변수나 구조를 줄이지 않고 구동에 필요한 메모리를 낮춘다. A.X K2는 전체 6880억개 매개변수를 갖추고 질문을 처리할 때 약 330억개가 선택적으로 활성화되는 전문가 혼합(MoE) 구조다. NVFP4는 매개변수 개수가 아닌 이를 표현하는 숫자의 정밀도를 조정하는 '양자화'를 적용했다. 모델이 학습한 지식을 줄이는 대신 숫자 표현에 필요한 저장공간과 계산량을 줄이는 방식이다. 이에 따라 원본 FP8 모델에서 약 646GB였던 최소 필요 메모리가 약 370GB로 감소했다. 원본의 약 57% 수준으로 메모리 요구량이 43%가량 줄었다. 엔비디아 B200 GPU 4개가 탑재된 서버 한 대에서도 모델을 운영할 수 있다. 다만 메모리 절감 비율만큼 모든 환경에서 GPU 수나 비용이 감소하는 것은 아니다. 동시 이용자 수와 입력 문서 길이, 요구 응답 속도 등에 따라 장비 구성은 달라진다. 양자화 이후에도 주요 기능을 지원한다. 복잡한 문제를 단계적으로 검토하는 '싱킹 모드'와 빠르게 답하는 '넌싱킹 모드'를 요청에 따라 선택할 수 있고 최대 256K 토큰의 긴 문맥도 처리한다. SK텔레콤은 긴 문장 속 특정 정보를 찾아내는 NIAH 평가에서 양자화 전후 동일한 결과를 확인했다. 다만 특정 장문 검색 평가 결과로 모든 업무에서 답변 품질이 동일하다는 의미는 아니다. 검색과 데이터 조회, 외부 프로그램 실행 등 필요한 도구를 AI가 판단해 호출하는 에이전트 기능도 지원한다. 기업은 자료 검색부터 업무 시스템 연동까지 여러 단계를 수행하는 AI 에이전트 기반으로 활용할 수 있다. 작은 AI가 초안 쓰고 K2가 검증…추론 속도 높인다 답변 생성 속도를 높이는 '추측 디코딩' 기술도 제공한다. 작은 보조 모델이 앞으로 생성할 여러 단어를 미리 예상하면 A.X K2가 이를 한꺼번에 검증하는 방식이다. A.X K2 EAGLE3는 약 30억개 매개변수의 소형 보조 모델이 A.X K2의 중간 계산 결과를 참고해 다음 단어들을 미리 제안한다. 보조 모델은 A.X K2 전체 규모의 1% 미만으로, 기존 운영 환경에 추가해 사용할 수 있다. 제안된 단어는 A.X K2가 최종 검증하기 때문에 본 모델의 지식이나 답변 방식을 바꾸지 않고 생성 과정만 효율화한다. A.X K2 DSpark도 추론을 가속하는데, 작동 방식은 다르다. EAGLE3가 앞선 단어를 바탕으로 초안을 이어간다면 DSpark는 여러 위치의 단어 후보를 병렬로 예측한 뒤 단어 간 관계를 확인하고 A.X K2가 최종 검증한다. 두 방식의 효율은 답변 길이와 동시 이용자 수, 수학 코딩 일반대화 등 업무 유형에 따라 달라질 수 있다. SK텔레콤은 기업과 기관이 자체 환경에 맞는 기술을 시험해 선택할 수 있도록 두 방식을 함께 제공한다. 수백GB 메모리 갖춘 단일 장비용 GGUF도 제공 A.X K2를 실행할 수 있는 장비의 범위를 넓히기 위한 GGUF 형식도 준비했다. GGUF는 대규모 AI 모델을 단일 장비에서 실행하는 데 활용되는 파일 형식이다. A.X K2 GGUF는 약 345GiB(약 370GB) 규모로 충분한 시스템 메모리를 갖춘 고사양 워크스테이션이나 서버 한 대에서 실행 환경을 구성할 수 있다. 여러 GPU 서버를 연결한 대규모 클러스터 없이도 모델을 시험하거나 제한적으로 운영할 수 있는 선택지를 제공한다. 다만 일반 PC나 노트북에서 구동할 수 있다는 의미는 아니다. 모델 자체가 수백GB 규모여서 충분한 메모리와 저장공간을 갖춘 워크스테이션급 이상의 장비가 필요하다. SK텔레콤이 제시한 4가지 기술은 각각 운영 과정의 다른 부담을 겨냥한다. NVFP4는 메모리를 줄이고 EAGLE3와 DSpark는 답변 생성을 가속하며 GGUF는 실행 가능한 장비와 소프트웨어의 선택 폭을 넓힌다. 이용자는 비용과 응답 속도, 기존 장비 활용 여부에 따라 운영 방식을 선택할 수 있다. A.X K2와 관련 최적화 모델은 연구와 상업적 활용이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 공개된다. 기업과 개발자는 모델을 자체 서비스에 적용하거나 산업 업무에 맞춰 추가 학습할 수 있다. SK텔레콤은 앞서 A.X K1에도 양자화를 적용해 제한된 인프라와 폐쇄망에서 활용할 수 있는 국방용 모델을 개발했다. A.X K2 최적화 기술 공개를 통해 스타트업과 대학, 공공기관, 기업 등이 독자 AI 모델을 직접 운영 응용할 수 있는 기반을 확대한다는 계획이다.

2026.08.13 17:32박수형 기자

"AI 경쟁 핵심은 인프라…향후 2~3년 AIDC 골든타임"

SK텔레콤이 향후 2~3년을 AI 데이터센터(AIDC) 사업의 '골든타임'으로 보고 글로벌 빅테크 기업 유치와 인프라 확충에 속도를 내겠다는 전략을 세웠다. SK그룹이 보유한 반도체, 전력, 건설, 통신 역량을 결집해 한국을 '아시아 AI 인프라 허브'로 만들겠다는 구상이다. 정석근 SK텔레콤 AI CIC장 겸 SK하이퍼 대표는 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 “좋은 AI 모델을 만드는 알고리즘과 데이터는 빠르게 상향 평준화되고 있다”며 “결국 핵심은 누가 더 많은 인프라를 갖고 있느냐”라고 밝혔다. 무엇보다 AI 시대에는 전력과 서버 등 인프라 확보가 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 기존 데이터센터가 CPU와 스토리지 중심이었다면 AIDC에는 대규모 GPU가 투입돼 전력 공급과 냉각 등 인프라의 중요성이 더욱 커진다는 설명이다. 그는 “앞으로 고객들은 '토큰'을 요구하게 될 것”이라며 “토큰을 만들어낼 인프라를 직접 보유하고 효율화할 기술까지 갖는다면 AIDC는 새로운 사업일 뿐 아니라 통신 사업의 새로운 동력이 될 것”이라고 말했다. 그러면서 SK그룹 경쟁력으로 반도체부터 전력, 건설, 통신까지 아우르는 계열사 역량을 꼽았다. AIDC는 GPU 서버뿐 아니라 대규모 전력 공급과 냉각 시스템, 건물 설계와 네트워크 등이 동시에 필요하다. SK그룹은 관련 역량을 내부에 갖추고 있어 이를 종합적으로 최적화할 수 있다는 설명이다. 특히 SK하이닉스의 메모리 경쟁력을 강조했다. 정 대표는 “AI 인프라 영역에서 구조적 차별성을 만드는 핵심은 메모리”라며 “메모리가 많아지면 같은 GPU로도 훨씬 많은 추론과 연산을 수행할 수 있다”고 설명했다. SK텔레콤이 통신 사업을 통해 축적한 대규모 인프라 구축 운영 경험도 강점으로 꼽았다. SK텔레콤은 AIDC 사업 실행력을 높이기 위해 별도 법인 SK하이퍼를 출범시켰다. 1GW 규모 AIDC 구축에는 수십조원이 필요한 만큼 고객 유치와 부지 확보와 건설, GPU 클러스터 운영, 대규모 자금 조달을 전담할 조직이 필요하다는 판단이다. 정 대표는 AIDC 사업 목표에 대해 “생소한 숫자일 뿐, 허황된 숫자는 아니다”라며 “이미 글로벌 빅테크들과 AIDC 관련 다양한 협의를 진행하고 있다”고 밝혔다. 특히 전 세계적으로 데이터센터 구축과 전력·메모리 확보가 어려워지고 있다며 “앞으로 2~3년이 골든타임”이라고 강조했다. 글로벌 빅테크 유치를 위한 경쟁력으로는 안정적인 전력과 SK그룹의 인프라 메모리 역량, 신뢰를 제시했다. 한국의 안정적인 전력 인프라와 SK하이닉스의 메모리 경쟁력, SK텔레콤의 인프라 구축·운영 경험을 결합하면 글로벌 사업자를 유치할 수 있다는 설명이다. 정 대표는 “미국과 유럽 시장은 물리적인 거리도 멀고 경쟁이 매우 치열하다”며 “이것이 아시아에는 오히려 기회가 될 것”이라고 말했다. 그러면서 “빅테크를 유치하고 메모리를 확보하고 자금을 조달하는 역량을 갖춘다면 한국은 '아시아 AI 인프라 허브'로서 글로벌 AI 산업의 주역으로 자리매김할 수 있을 것”이라고 강조했다. 정 대표는 SK텔레콤 AI CIC장과 AIDC 사업개발 투자 전문법인 SK하이퍼 대표, SK그룹 AIDC 통합추진단장을 겸임하고 있다. AI CIC는 AI 활용과 신규 사업 모델을 발굴하고, SK하이퍼는 AIDC 사업개발과 투자를 전담한다. 통합추진단은 그룹 내 역량을 결집해 사업 실행 속도를 높이는 역할을 맡는다.

2026.08.13 13:33박수형 기자

데이터센터 성장세 탄 통신3사…AIDC 투자 드라이브

통신 3사가 2분기 데이터센터 관련 사업에서 두 자릿수 매출 성장을 기록하며 뚜렷한 성장 가능성을 확인했다. 이에 따라 추가 투자를 이어간다는 전략이 명확해졌는데 구축 목표와 재원 조달 전략에서는 조금씩 차이를 보인다. 12일 업계에 따르면 이통3사의 올해 2분기 데이터센터 관련 매출은 전년 동기 대비 큰 폭으로 성장했다. SK텔레콤은 92.5% 증가한 1362억원, KT는 19.8% 늘어난 2650억원, LG유플러스는 28.9% 증가한 1241억원을 기록했다. 통신사들은 이같은 실적 성장세를 바탕으로 본격적인 AI 데이터센터 투자에 나선다. 무리한 선제 투자보다는 고객 수요를 확보한 뒤 인프라를 구축한다는 방향은 공통적이다. 다만 SK텔레콤은 외부 자본 활용, KT는 자체 자금과 외부 투자 병행, LG유플러스는 EBITDA 범위 내 집행에 각각 무게를 두고 있다. SK텔레콤은 지난달 설립한 AIDC 전문 자회사 'SK하이퍼'를 통해 2029년까지 5기가와트(GW) 규모 AIDC를 단계적으로 가동하는 것을 최우선 과제로 삼았다. SK텔레콤과 SK브로드밴드가 축적한 AIDC 설계·구축·운영(DBO) 역량을 신설 법인에 결집한다. SK하이퍼 CEO는 정석근 SK텔레콤 AI CIC장이 맡았다. 조정민 SK브로드밴드 DC사업담당과 이동기 DC솔루션담당은 각각 최고전략책임자(CSO)와 최고기술책임자(CTO), 유재호 고문은 최고재무책임자(CFO)로 선임됐다. SK텔레콤은 SK하이퍼에 2030년까지 7500억원을 출자하며 올해 3300억원을 우선 투입한다. 이후 실제 AIDC 구축과 운영에 필요한 재원은 실수요를 기반으로 전략적 파트너십과 프로젝트 파이낸싱(PF) 등 외부 자금을 적극 활용해 조달한다는 구상이다. 별도 법인 설립은 외부 투자 유치에도 유리하게 작용할 전망이다. 기존 SK텔레콤과 SK브로드밴드보다 의사결정 구조를 단순화하는 동시에 외부 투자자가 AIDC 사업에 직접 투자하기 용이한 구조를 마련했다는 설명이다. KT는 향후 5년간 약 5조원을 투자해 1GW 규모 AIDC 인프라를 구축한다. KT 역시 실수요를 중심으로 데이터센터를 구축하되 장기간 대규모 자금이 필요한 사업 특성을 고려해 자체 자금과 외부 투자 유치를 유연하게 병행할 방침이다. 구축한 인프라는 중앙 AIDC와 전국 산업 현장 인근 AI 에지를 연결하는 데 활용한다. 이를 통해 초저지연 실시간 AI 추론 환경을 전국으로 확대한다는 전략이다. 향후 1GW AIDC 네트워크에 자체 AI 모델과 토큰 최적화 엔진을 결합해 토큰 생성부터 중개·과금까지 지원하는 '토큰 팩토리'도 구축할 계획이다. LG유플러스는 200메가와트(MW)급 파주 AIDC 구축에 속도를 낸다. 파주 AIDC는 오는 2028년까지 4개 동을 순차 가동할 계획이다. 이와 함께 지방 거점 AIDC DBO 사업에도 수요를 기반으로 약 2조원을 추가 투입해 신규 고객 확보에 나선다. LG유플러스는 올해 AIDC 관련 투자를 전년보다 확대하면서도 외부 차입 없이 EBITDA 범위 내에서 집행한다는 원칙을 세웠다. 사업 확대와 동시에 중장기 재무구조 가이드라인을 지키겠다는 취지다. 인프라 경쟁력 확보에는 그룹 계열사 역량을 활용한다. LG전자 고효율 냉각 설비와 LG에너지솔루션 무정전전원장치(UPS) 배터리, LS일렉트릭과 공동 개발 중인 배전 시스템 등을 AIDC에 적용해 기술 경쟁력을 높일 계획이다.

2026.08.12 17:36홍지후 기자

LG 컨소시엄, '엑사원' 앞세워 보안 특화 AI 모델 개발 추진

LG CNS와 LG AI연구원, LG유플러스가 LG 컨소시엄을 꾸리고 대규모언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 기반 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발에 나선다. 12일 업계에 따르면 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스 등은 과학기술정보통신부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버보안 분야) 사업' 참여를 준비하고 있다. 이번 사업은 국내 산업 현장에서 활용 가능한 특화 AI 모델을 육성하고 관련 생태계 조성 기반을 마련하는 데 초점이 맞춰져 있다. 업계에 따르면 SK텔레콤과 네이버클라우드도 이번 사업 참여를 준비 중인 것으로 알려졌다. 국내 주요 ICT 기업 간 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 선점 경쟁이 본격화하는 양상이다. LG 컨소시엄은 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 보안 데이터셋으로 파인튜닝해 사이버보안 특화 AI 모델을 공동 개발할 계획이다. LG AI연구원과 LG CNS가 모델 개발을 주도한다. 이 과정에서 LG CNS는 AI 학습용 보안 데이터의 정제, 라벨링, 표준화, 가공을 맡는다. 동시에 개발 모델의 보안 성능 검증도 수행할 예정이다. LG유플러스는 모델 학습에 필요한 보안 데이터를 제공하고, 개발된 모델의 실증 검증을 담당한다. LG CNS는 그룹 내 사이버보안 역량을 바탕으로 이번 사업 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 실제 공격자 관점에서 시스템 취약점을 점검하는 '레드팀', 공격 탐지와 방어를 맡는 '블루팀', AI 모델과 데이터, 서비스 전반의 보안 위협에 대응하는 'AI보안팀' 등 전문 조직을 운영하고 있다. 여기에 공공, 금융, 제조, 물류 등 다양한 산업에서 AX 사업을 수행하며 축적한 현장 경험도 강점으로 꼽힌다. LG CNS는 산업별 디지털 전환과 AI 적용 경험을 기반으로 사이버보안 특화 AI 모델의 실효성을 높인다는 방침이다. LG 컨소시엄은 이번 사업을 통해 확보한 모델을 국내 보안 기업과 기관이 활용할 수 있도록 해 보안 서비스 개발 기반을 넓힌다는 계획이다. 단순한 모델 개발을 넘어 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화로 연결하겠다는 의미다. LG CNS 측은 "이번 사업을 통해 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델을 확보하고, 국내 보안 기업과 기관이 이를 활용해 다양한 보안 서비스를 개발할 수 있는 기반을 마련함으로써 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화에 기여할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.12 16:15남혁우 기자

리벨리온, SK텔레콤에 K-NPU '리벨' 칩 공급..."물량은 미정"

국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온이 SK텔레콤에 차세대 신경망처리장치(NPU) '리벨(REBEL)'을 공급한다. 현재 공급 시기는 오는 10월로 예상되며 물량을 놓고 막바지 논의가 한창인 가운데, 업계에서는 SK텔레콤이 상당량의 리벨 칩을 구매할 것으로 전망하고 있다. 12일 반도체 업계에 따르면 리벨리온과 SK텔레콤은 오는 10월 공급 예정인 리벨의 도입 수량을 조율하고 있다. 특히 최종 공급 단가가 정해지지 않은 점이 물량 미정의 이유인 것으로 전해진다. 사안에 정통한 업계 관계자는 “현재 SK텔레콤과 리벨리온이 10월 칩 공급 물량을 놓고 막판 논의 중”이라고 밝혔다. 그러면서 "SK텔레콤 측이 이번 사업에 투입할 수 있는 예산 범위가 한정되어 있다 보니, 칩 단가가 먼저 확정돼야 그 예산 한도 내에서 도입할 물량을 최종 확정할 수 있다"고 전했다. 업계에서는 SK텔레콤의 최종 주문 물량이 상당 규모가 될 것이라는 관측을 내놓고 있다. 리벨리온은 내년 기업공개(IPO)를 준비 중으로, SK텔레콤이 리벨리온의 2대 주주인만큼 매출 확대가 기대된다는 관측이다. 여기에 더해 리벨 칩의 실제 성능 및 스펙이 SK텔레콤의 내부 예상치를 상회한 점 역시 대량 구매 추진에 힘을 실어주는 요소다. 이 관계자는 "리벨 칩 스펙이 기대 이상으로 우수하게 나오면서 SK텔레콤 내부에서도 도입에 적극적인 분위기"라고 전했다. 다만, 리벨 칩이 SK텔레콤의 실제 상용 서비스에 적용되는 시점은 내년께가 될 전망이다. 당초 SK텔레콤은 7월 중 리벨에 대한 내부 검증 및 테스트를 진행할 계획이었다. 그러나 제품 스펙이 상향됨에 따라 리벨리온 측의 서버 최적화 작업에 예상을 뛰어넘는 시간이 소요되면서 테스트 일정이 일부 지연됐다. SK텔레콤이 서비스 적용 시점에 신중을 기하는 배경에는 '아톰(ATOM) 맥스'가 있다. 이 칩은 리벨리온의 이전 세대 칩으로, 내부 테스트를 거친 뒤 적용된 바 있다. 이에 따라 이번 리벨 도입 과정에서는 10월 칩을 수령하는 대로 전담 조직을 통한 내부 검증을 철저히 완료한 뒤 내년 상용 서비스에 단계적으로 투입할 방침이다. 또 다른 반도체 업계 관계자는 "양사는 이미 대규모 AI 인프라 및 서비스 운영에서 손발을 맞춰본 경험이 풍부하다"며 "가격을 포함한 물량 협상과 내부 검증 절차를 거쳐 완성도 높은 서비스 상용화 시점을 가늠하는 단계로 볼 수 있다"고 전했다.

2026.08.12 15:35전화평 기자

[현장] 국방 AI도 '풀스택'…"예산·소요제기 체계 바꿔야"

국방 인공지능(AI)을 모델 개발에 한정하지 않고 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈·지휘통제까지 연결하는 '풀스택'으로 구축해야 한다는 제안이 나왔다. 이를 실제 국방 사업으로 구현하려면 기술 개발뿐 아니라 예산 편성과 소요제기 등 기존 사업 체계의 변화가 필요하다는 지적도 제기됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 12일 서울 중구 SK텔레콤 T타워에서 '26-8차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 국방 AI, 인프라·데이터·온톨로지·디지털트윈까지 품어야 첫 발표자로 나선 김명국 SK텔레콤 담당은 국방 AI를 실제 전장에 적용하려면 각 기술 요소가 따로 움직여서는 안 된다고 봤다. 전장 환경에서는 인프라부터 데이터와 모델까지 서로 맞물려야 하는 만큼, AI 구현에 필요한 요소를 하나의 구조로 연결해야 한다는 취지다. 김 담당은 "국방 AI 풀스택은 AI 인프라, AI 데이터, 온톨로지, 국방 특화 모델, 디지털트윈 등으로 구성된다"며 "각 요소가 개별적으로 존재하는 것이 아니라 실제 임무 수행까지 연결되는 구조를 함께 고민해야 한다"고 말했다. 강민준 SK텔레콤 팀장은 이를 데이터와 모델, 에이전트가 연결되는 구조로 구체화했다. 미국-이란 전쟁에서 공개된 AI 활용 사례를 바탕으로 국방 AI 아키텍처를 ▲AI 인프라·데이터 패브릭·지식베이스 ▲국방·태스크 특화 파운데이션 모델 및 소형언어모델(sLLM) ▲에이전트·지휘통제 시스템 등 세 단계 레이어로 정리했다. 강 팀장은 "해당 구조 자체는 민간과 다르지 않되 각 레이어를 국방 맥락에 맞게 적용하는 것이 관건"이라며 "전장 데이터 대부분이 위성영상·통신 등 비정형 데이터라 거대언어모델(LLM)이 곧바로 처리할 수 없어 표준화된 온톨로지 매핑 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 그러면서 "거버넌스는 별도 단계가 아니라 세 레이어 전체에 항상 함께 가야 하는 요소"라고 부연했다. AI 풀스택, 구축보다 '운영' 관건…GPU 효율화부터 데이터·C2까지 AI 인프라 역시 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 확보하느냐보다 이를 어떻게 효율적으로 배분하고 운영하느냐가 중요하다는 의견이 나왔다. 임성하 SK텔레콤 부장은 데이터센터 전력 확보부터 GPU 운영까지 통합 관리한 국내 대형 금융그룹 사례를 통해 인프라 운영 방식의 변화를 설명했다. 임 부장에 따르면 해당 금융그룹은 계열사별로 AI 인프라를 따로 구축하는 대신 GPU 자원을 선투자한 뒤 가상화해 필요한 만큼 배분하는 방식으로 전환했다. 그 결과 AI 인프라 총소유비용(TCO)을 약 12% 줄이고 GPU 활용률을 70~80%대로 높였다. 자원 확보에 걸리는 시간도 기존 수개월에서 수분 이내로 단축했다. 임 부장은 "인프라를 구축한 이후에도 데이터 수집·가공, 모델 개발·학습·배포까지 이어지는 개발 사이클을 지원하는 운영 체계가 필요하다"며 "개발자가 GPU나 개발환경을 직접 관리하는 데 시간을 쓰기보다 모델과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 AI옵스 등 관리 환경을 갖춰야 한다"고 강조했다. 최병욱 SK텔레콤 전문위원은 국방 AI 출발점으로 데이터 관리와 온톨로지를 제시했다. 데이터가 어디에 있는지 파악하는 것뿐 아니라 체계마다 다른 의미와 형식을 국방 공통의 언어로 연결해야 AI와 에이전트가 활용할 수 있다는 설명이다. 최 전문위원은 "국방 데이터는 체계 중심으로 관리되다 보니 서로 연결되지 않는 경우가 많고, 실제 활용하려고 보면 데이터가 맞지 않는 경우도 있다"며 "신뢰할 수 있는 국방 데이터 기반을 만들고 체계별 데이터를 국방 공통 의미로 연결하는 작업이 필요하다"고 말했다. 이어 "시스템이 아닌 임무 중심 데이터를 제공하고 AI·에이전트가 국방 데이터를 즉시 활용할 수 있는 환경도 구축해야 한다"고 덧붙였다. "기술보다 제도가 병목"…국방 AI 사업·예산 구조부터 바꿔야 현장 토의에서는 국방 AI 풀스택을 실제 사업으로 구현하기 위해 사업 방식부터 바꿔야 한다는 요구가 나왔다. 특히 개별 기능이나 체계 단위로 사업을 쪼개기보다 하나의 임무를 처음부터 끝까지 연결해 작은 성공 사례를 만든 뒤 확장하는 방식이 제안됐다. 손대권 인하대 물류AX실증센터장(전 육군 군수사령관)은 "타격 중에서 필요한 영역을 센싱부터 결심까지 한번 풀스택으로 연결해 볼 필요가 있다"며 "데이터 수집부터 분석하고 결심에 이르는 에이전팅까지 보다 쉽게 접근할 수 있다면 영역을 넓히기 쉬울 것"이라고 내다봤다. 예산 편성의 유연성이 필요하다는 주장도 이어졌다. 손 센터장은 "AI 관련 사업의 예산 상한을 탄력적으로 조정하는 정책이 검토되고 있다 "며 "오는 10월경 경제부총리와 함께 예산·세제·재정정책상의 제약을 논의하는 자리를 준비 중"이라고 밝혔다. 최 전문위원은 기존 소요제기 방식 자체가 AI 사업의 실제 비용 구조를 반영하지 못한다고 지적했다. AI 인프라와 데이터·처리 자원을 하나의 사업 안에서 구축해야 하는 경우 기존 사업 양식과 예산 기준만으로는 필요한 규모를 담기 어렵다는 이유에서다. 최 전문위원은 "어떤 사업에서 인프라 비용만 최소 30억원 정도가 필요한데 소요제기서에서는 전체를 포함해 10억원 이내로 맞춰야 하는 식"이라며 "소요제기서는 체계와 내용에 따라 달라져야 한다"고 말했다. 산업 생태계에서는 국방 특화 영역을 중심으로 국내 기업 간 협업을 확대해야 한다는 목소리도 있었다. 해외 솔루션을 활용하더라도 군의 특수성을 고려해 그대로 적용하기보다 국내 기업의 기술과 결합해 국방 환경에 맞게 최적화해야 한다는 취지다. 김 담당은 "군의 특수성을 고려하면 엔비디아 솔루션을 그대로 적용하기보다 산업 현장에 특화된 부분은 국내 기업과 협업해야 한다"며 "독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트를 비롯해 국방 AI 풀스택을 구성하는 요소들을 실제 국방에 최적화하는 작업을 별도 추진할 필요가 있다"고 말했다. 조직과 데이터 측면에서는 군 내부 역량과 데이터 활용 능력이 중요하다는 의견이 나왔다. 민간 기술을 도입하는 것만으로는 국방 현장의 요구를 구체화하고 사업을 지속하는 데 한계가 있기 때문이다. 신상우 중령(국가인공지능전략위원회 지원단)은 "국방 AI 성패는 국방 내부의 AI 역량에 달린 셈"이라며 "민간의 기술 지원을 받더라도 군이 AI 사업 시작과 끝을 주도할 수 있는 전문성을 확보해야 한다"고 강조했다.

2026.08.12 15:05이나연 기자

기록적 폭염에 재난문자 급증…5년 평균보다 57% 늘었다

올여름 기록적인 폭염이 이어지면서 재난문자 발송도 크게 늘었다. 올해 1~7월 발송 건수는 최근 5개년 평균보다 57% 증가했고, 전국 곳곳에서 최고기온이 40도까지 치솟은 최근 일주일간 약 1300건에 달하는 재난문자가 발송됐다. 11일 행정안전부에 따르면 올해 1월부터 7월까지 발송된 폭염 재난문자는 총 2563건으로, 최근 5개년 같은 기간 평균 1625건보다 57% 증가했다. 폭염이 절정에 달한 최근 일주일간 재난문자 발송이 집중됐다. 수도권을 비롯한 전국 곳곳에서 최고기온이 39도까지 치솟았던 지난 4일부터 10일까지 발송된 폭염 재난문자는 1292건에 달했다. 올해 1~7월 전체 발송량의 절반가량이 일주일 사이 집중된 셈이다. 연도별 1~7월 폭염 재난문자 발송 건수는 2022년 48건, 2023년 727건, 2024년 1148건, 2025년 3640건, 올해 2563건으로 집계됐다. 폭염 재난문자가 급증하면서 대규모 재난 정보를 신속하게 전달하는 이동통신망의 역할도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체는 폭염 등 재난 상황이 발생하면 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 이동통신 3사의 기지국을 활용해 재난문자를 전송한다. 정부와 지자체가 재난문자 발송을 결정하면 이통사가 해당 지역 기지국을 통해 이용자 단말기로 정보를 전달하는 방식이다. 재난문자 전송의 핵심에는 CBS(Cell Broadcasting Service) 기술이 있다. CBS는 특정 전화번호를 지정해 문자를 하나씩 보내는 일반 문자메시지와 달리 특정 지역의 기지국 전파 범위에 있는 휴대전화에 동일한 메시지를 동시에 전송한다. 이통 3사는 CBS를 이용해 재난 상황에 따라 특정 기지국 단위부터 전국 단위까지 발송 범위를 조절할 수 있다. 폭염이 발생한 지역에 있는 다수 이용자에게 동시에 경고 메시지를 보낼 수 있는 이유다. 통화처럼 기지국과 특정 이용자 사이에 개별 연결을 설정할 필요도 없다. 기지국 전파 범위 안에 있는 단말기를 대상으로 정보를 일방향으로 전달하기 때문에 대규모 재난 상황에서도 다수 이용자에게 신속하게 정보를 전달할 수 있다. 전화번호나 특정 통신사 가입자를 기준으로 메시지를 보내는 방식이 아닌 만큼 국내 이동통신사 가입 여부나 국적과도 관계가 없다. 해외 이동통신사에 가입한 외국인 관광객도 국내 기지국에 연결되고 단말기가 CBS를 지원하는 등 수신 조건을 갖추면 재난문자를 받을 수 있다.

2026.08.11 16:21홍지후 기자

  Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

삼성전자, 美 테일러팹 2기 구축 속도…공급망에 장비 '선제 인증' 주문

오감 만족 럭셔리 라운지…제네시스 10년 결정체 'GV90' B필러 없앴다

[현장] "기존 환경 그대로 AI 확장"…클라우데라, '투트랙'으로 전환 부담 낮춘다

가상자산업계 '특금법 비상'…부채비율 미충족 40% 넘어

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.