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AI '데이터 벽'에 갇힌다...SKT, 사후학습·추론으로 돌파구

AI 모델 성능을 높이는 데 필요한 학습 데이터가 부족해지는 '데이터 벽(Data Wall)' 문제가 현실이 되고 있다. 단순히 공개된 데이터의 고갈에 그치지 않고 웹 접근 제한과 합성 데이터의 품질 문제까지 겹치면서 AI 경쟁 방식도 달라질 것이란 분석이다. 7일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면 회사 AI정책연구원은 기고를 통해 AI 업계가 맞닥뜨린 데이터 제약을 ▲공개 텍스트의 물량 ▲웹 데이터 접근성 ▲합성 데이터 품질 등 세 가지로 구분했다. 먼저 데이터 총량에는 한계가 있다. 미국 AI 연구기관 에포크AI는 인간이 작성한 고품질 공개 텍스트를 약 300조 토큰으로 추산했다. 현재와 같은 AI 확장 추세가 이어지면 2032년 이내에 소진될 가능성이 있다. 학습 방식과 데이터 활용 효율에 따라 시점은 크게 달라질 것으로 봤다. 중요한 것은 고갈 시점보다 데이터의 한계효용이다. 데이터를 계속 늘리는 것만으로 얻을 수 있는 성능 향상에는 한계가 나타나고 있어 앞으로는 같은 데이터에서 얼마나 높은 학습 효율을 끌어내느냐가 중요해진다는 설명이다. 웹에 있는 데이터를 자유롭게 가져다 쓰기도 어려워지고 있다. 클라우드플레어는 오는 15일부터 광고가 게재된 페이지에서 AI 학습 에이전트용 크롤러를 기본 차단하고 검색과 학습을 함께 수행하는 크롤러에 대한 관리도 강화한다. 데이터가 웹에 존재하는 것과 AI 기업이 실제 사용할 수 있는 것은 별개의 문제가 된 셈이다. AI가 만든 합성 데이터도 완전한 대안은 아니다. 네이처에 게재된 연구에서는 모델이 생성한 데이터로 후속 모델을 반복 학습하면 희귀 사례와 예외적 패턴이 사라지면서 성능이 퇴화하는 '모델 붕괴' 가능성이 제기됐다. 수학이나 코딩처럼 결과 검증이 쉬운 분야에서는 유용하지만 인간이 만든 데이터를 전면적으로 대체하기는 어렵다는 분석이다. 이 같은 변화로 데이터의 경제적 가치도 달라지고 있다. 오픈AI는 악셀 슈프링어와 뉴스코프 등 미디어 기업과 계약을 맺고 콘텐츠 이용 접근 권한을 확보하고 있다. 레딧도 실시간 데이터 API를 AI 기업에 제공한다. 데이터를 한 번 판매하는 데 그치지 않고 지속적인 접근권을 제공하는 라이선싱 방식이 중요해지고 있다. AI를 활용하는 일반 기업에는 공개 데이터 고갈보다 내부 데이터를 얼마나 제대로 활용할 수 있느냐가 더 중요한 문제다. 거래 운영 로그와 고객 상담 기록, 설계 정비 이력, 현장 계측치 등 외부에서 구하기 어려운 데이터의 상대적 가치가 높아지기 때문이다. 데이터를 많이 보유했다고 곧바로 AI 경쟁력이 생기는 것은 아니다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 정제하고 활용 목적과 권리관계를 명확히 한 뒤 실제 업무와 연결할 수 있어야 한다. 처음부터 모델 학습에 투입하기보다 검색증강생성(RAG)으로 데이터를 활용하고 효과가 확인된 분야부터 사후학습을 확대하는 방식도 대안으로 제시됐다. 그런 가운데 SK텔레콤은 모델, 데이터, 인프라 측면에서 대응하고 있다. 자체 AI 모델 A.X 개발에서는 상대적으로 부족한 고품질 한국어 데이터를 발굴하고 정제하는 데 집중하고, 보유 데이터는 개인정보 보호와 비식별화 등을 전제로 활용한다. AI의 성능 확장 방식이 대규모 사전학습에서 사후학습과 추론 시점 연산으로 넓어지는 데 맞춰 인프라도 강화한다. SK텔레콤은 2029년까지 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 목표로 투자를 추진하고 GPUaaS 사업도 전개하고 있다. SK텔레콤 AI정책연구원은 “데이터 벽 이후 경쟁의 초점이 단순히 더 많은 데이터를 확보하는 데서 보유한 데이터를 실제 AI에 활용할 수 있도록 만드는 역량으로 이동할 것”이라고 내다봤다.

2026.09.07 10:10박수형 기자

AI산업 4대 키워드는 '에이전트·인프라 병목·피지컬AI·수익화'

본격적인 인공지능(AI) 에이전트 시대에 접어들며 디지털 세상의 AI가 물리 세계에서 실현되는 피지컬AI가 화두로 떠올랐다. 급속한 AI 확산에 GPU를 비롯해 전력과 메모리반도체 부족 현상이 극심해졌고, 투자 경쟁에서 AI가 수익성을 증명해야 하는 시대에 접어들었다. SK텔레콤 AI정책연구원이 분석한 올해 상반기 AI 산업의 트렌드를 정리한 내용이다. 15일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면 회사 AI 정책연구원은 올해 상반기 AI 산업을 관통하는 4대 키워드로 ▲AI 에이전트 ▲AI 인프라 ▲피지컬AI ▲수익화 등을 제시했다. “말하는 AI에서 행동하는 AI로” 올해 초부터 글로벌 빅테크는 일제히 AI 에이전트를 차세대 핵심 전략으로 내세웠다. 엔비디아는 GTC 2026에서 '에이전틱 AI'를 핵심 화두로 제시했고, 구글은 24시간 동작하는 개인 AI 에이전트 '제미나이 스파크'를 공개했다. 애플도 WWDC에서 차세대 애플 인텔리전스와 '시리 AI'를 선보이며 AI 전략을 본격화했다. 기업들의 구호에 그치지 않고 이용자 경험도 빠르게 변화하는 모양새다. 구글 AI 검색 모드는 월간 이용자 10억 명을 돌파했고, 검색은 키워드를 입력해 링크를 찾는 방식에서 AI가 맥락을 이해하고 작업을 수행하는 형태로 진화하고 있다. 아울러 국내기업도 계획 수립부터 실행, 피드백까지 수행하는 에이전틱 AI를 업무에 도입하고 있다. “GPU 넘어 메모리·전력 확보 경쟁” AI 경쟁은 모델 성능보다 인프라 확보가 더 중요한 시대에 접어들었다는 평가다. 인프라 투자 수요가 공급을 훨씬 뛰어넘기 때문이다. 그간 엔비디아 GPU 확보가 투자 경쟁을 좌우하는 요소로 꼽혔는데 GPU 공급 외에도 인프라 투자에 대한 병목이 동시 다발로 발생하고 있다. 연구원은 이에 따라 올해 AI 인프라 경쟁을 '칩, 메모리, 전력' 등 삼중 병목으로 규정했다. 추론형 AI 확산으로 GPU 수요가 급증했고, 이에 따라 HBM을 비롯한 메모리 공급 부족도 심화됐다. 시장조사업체 IDC는 메모리 부족 현상이 최소 2027년까지 이어질 것으로 내다봤다. 전력 문제도 줄곧 화두다. 미국에서는 향후 5년간 추가 전력 수요 절반 이상이 AI 데이터센터에서 발생할 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 AI 경쟁은 GPU 확보를 넘어 메모리와 전력, 냉각까지 포함한 종합 인프라 경쟁으로 확대되고 있다. “AI가 현실 물리 세계로 나온다” AI 활동 무대가 디지털을 넘어 현실 세계로 확장되고 있다. 피지컬AI 이야기다. 올 상반기를 넘어 앞으로 오랜 기간 AI 산업을 관통할 이슈로 꼽힌다. 먼저 올해 CES와 GTC에서는 휴머노이드 로봇과 자율주행, 스마트 제조 등 피지컬 AI 기술이 핵심 화두로 떠올랐다. 엔비디아는 실제 환경 대신 가상 공간에서 학습 데이터를 만드는 피지컬 AI 데이터 팩토리를 공개하며 산업 적용을 가속화하고 있고, 각국 여러 기업을 대상으로 우군을 늘리고 있다. SK텔레콤은 GTC에서 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용한 에이전틱 디지털 트윈 모델링 기술을 선보였는데, 이는 제조 현장 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 자동 변환해 디지털 트윈 구축을 지원하는 기술이다. 피지컬AI를 실제 산업 현장에 적용하려는 시도에 따라 제조 현장의 휴머노이드 도입과 물류 자동화를 중심으로 피지컬AI 실증이 본격화되고 있다. 본격적인 산업 재편이 이뤄질 수 있다는 전망도 힘을 얻는다. “AI 투자, 이제는 돈을 벌어야” AI 산업은 이제 투자 경쟁을 넘어 수익성을 입증해야 하는 단계에 들어섰다. 알파벳과 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 빅테크 4사의 올해 AI 관련 자본지출은 약 7250억 달러에 이를 것으로 예상된다. 다만 이같은 막대한 자본 투자가 실제 기업의 매출로 이어지는 부분에 대해서는 여전히 물음표가 남아있다. 그러면서 토큰 이코노미 논의가 시작됐다. 예컨대 구글은 월 100달러의 'AI 울트라' 플랜을 내놓으며 프로 플랜 대비 사용 한도를 5배 높였고, 애플은 시리 AI를 일정량까지 무료로 제공하되 초과 사용분은 아이클라우드+ 유료 구독으로 연결하는 구조를 택하고 있다.

2026.07.15 15:55박수형 기자