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"SK 1조3600억 달러 AI 투자, 아태 기술 지형 재편”

글로벌 시장분석기관 CCS인사이트 설립자인 숀 콜린스가 SK그룹의 AI 투자 전략을 두고 “아시아·태평양 기술 지형을 근본적으로 재편할 규모”라고 평가해 이목을 끈다. 콜린스는 지난 4일 링크드인에 글을 올려 “SK그룹이 AI 경제를 겨냥해 1조 3600억달러라는 어마어마한 규모의 투자를 추진하면서 아시아·태평양 기술 지형을 근본적으로 재편하고 있다”며 “한국은 더 이상 AI 부품만 수출하려는 것이 아니라 지능 그 자체를 수출하려 하고 있다”고 밝혔다. SK그룹이 반도체 분야의 주도권과 AI 팩토리 전략을 결합해 반도체부터 데이터센터, 컴퓨팅 서비스까지 아우르는 풀스택 사업자로 자리매김하려 한다는 분석이다. SK하이닉스는 고대역폭메모리 등 AI 메모리 수요에 대응하기 위해 용인, 청주, 서남권을 연결하는 생산벨트에 1100조원, 약 7060억 달러를 투자할 계획이다. 용인 반도체 클러스터는 당초 2045년으로 예정했던 4번째 팹의 건설 완료 시점을 12년 앞당겨 2033년으로 잡았다. SK텔레콤이 주도하는 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 사업에는 2035년까지 전략적 협력사의 투자와 고객사 입주 계약, 프로젝트 파이낸싱 등을 통해 약 1000조원, 6420억 달러가 투입될 것으로 예상된다. 콜린스는 SK텔레콤이 엔비디아와의 협력을 바탕으로 “전통적인 통신사의 틀을 깨고 아시아·태평양 전역을 아우르는 주요 GPU 서비스 사업자로 거듭나고 있다”고 평가했다. 그는 올해 미국 대형 클라우드 사업자들의 지출액이 최대 7500억달러에 이를 것으로 예상되는 상황에서 SK그룹의 장기 투자 전략이 이에 맞서는 거대한 아시아·태평양 지역의 대항마가 될 수 있다고 봤다. 특히 통신사업자가 이처럼 대규모 AI 전용 인프라 구축을 주도하는 사례는 세계적으로도 찾기 어렵다고 강조했다. 콜린스는 “SK그룹의 공격적인 행보는 글로벌 통신업계에 중대한 질문을 던진다”며 “통신사에 가장 수익성 높은 미래는 결국 '소버린 AI 팩토리'로 진화하는 데 있는 것 아닌가”라고 말했다.

2026.08.06 10:24박수형 기자

"추론하며 스스로 학습하는 AI…SKT 'A.X K2' 경쟁력 키운다"

AI 모델 성능 경쟁이 사전 학습 규모를 키우는 방식에서 추론 과정에 더 많은 연산 자원을 투입하는 방향으로 향하고 있다. 이미 학습을 마친 AI가 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답을 내놓는 '추론 시점 학습'이 대표적이다. SK텔레콤은 미국 매사추세츠공과대학교(MIT)와 추론 시점 학습 기술을 활용해 대규모 언어 모델의 추론 성능을 높이는 연구를 진행하고 있다. 공동 연구를 이끄는 김윤형 MIT 전기전자공학·컴퓨터과학부 교수는 SK텔레콤 뉴스룸 인터뷰를 통해 이 기술이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'의 연산 자원 대비 성능을 높일 수 있다고 내다봤다. 연구는 MIT가 주관하는 글로벌 산학 협력 컨소시엄 'MGAIC'의 하나로 추진된다. MGAIC에는 SK텔레콤을 비롯해 오픈AI와 코카콜라 등 각 산업의 대표 기업들이 참여하고 있으며, 60개 이상의 프로젝트를 통해 AI의 산업 적용 가능성을 모색하고 있다. “사전 학습 넘어 추론 단계에서 한 번 더 생각” SK텔레콤과 MIT 공동연구 핵심은 추론 시점 학습과 관련 기술을 이용해 대규모 언어 모델의 성능을 높이는 것이다. 김 교수는 연구의 출발점이 AI 연산 자원을 바라보는 패러다임의 변화에 있다고 설명했다. 지난 수년간 AI는 모델의 매개변수와 학습 데이터, 연산 자원 등 사전 학습 단계의 규모를 키우는 방식으로 발전했다. 최근에는 학습을 마친 모델이 답을 생성하는 추론 단계에서 추가 연산 자원을 사용해도 성능이 뚜렷하게 향상된다는 연구 결과가 나오고 있다. 김 교수는 “추론 시점 학습은 연산 자원의 일부를 모델이 눈앞에 놓인 특정 문제를 스스로 해결하는 데 사용하면 어떨까라는 아이디어에서 출발한다”고 밝혔다. 일반적인 언어 모델은 학습을 마치면 고정된 상태로 배포되지만, 추론 시점 학습을 적용한 모델은 주어진 문제와 관련 자료를 바탕으로 짧게 추가 학습한 뒤 답변을 생성한다. 그는 “추론 단계의 연산 자원을 모델의 실제 성능과 역량 향상에 어떻게 활용할 것인가는 AI 학계의 핵심 화두”라며 “추론 시점 학습이 이에 유용한 접근 방식을 제공할 것”이라고 설명했다. 검색 넘어 전체 내용 통합하는 AI 연구팀은 AI가 긴 문맥을 이해하는 능력도 고도화할 계획이다. 김 교수는 긴 문맥 이해를 검색과 통합의 두 가지 관점으로 구분해야 한다고 설명했다. 검색은 방대한 텍스트에서 관련 정보를 찾는 능력으로 현재 AI 모델도 비교적 잘 수행한다. 반면 통합은 문서 전체에서 일관된 이해를 유지하고 서로 다른 부분의 정보를 연결하는 능력이다. 문서 앞부분과 뒷부분의 내용이 논리적으로 충돌할 때 이를 감지하는 것이 대표적이다. 이론적으로 100만개의 토큰을 처리하는 모델도 통합의 의미에서는 긴 문맥을 제대로 이해하지 못할 수 있다. 김 교수는 “소비자 대상과 기업 대상 서비스 모두에서 유용한 AI 에이전트를 개발하려면 통합의 관점에서 긴 문맥을 깊이 이해하는 시스템을 구축해야 한다”며 “이 능력이 AI 서비스의 핵심 경쟁력이 될 것”이라고 강조했다. 기술이 상용화되면 대규모 언어 모델은 수학적 추론이나 여러 단계의 판단이 필요한 복잡한 문제를 더 효율적으로 처리할 수 있다. 김 교수는 이를 기반으로 한 AI 응용 서비스의 성능과 반응 속도도 크게 개선될 것으로 기대했다. “MIT와 SK텔레콤, 원천 연구와 상용화 결합” 김 교수는 SK텔레콤과 MIT의 협력이 학계의 원천 기술 탐색 역량과 기업의 상용화 역량을 결합한다는 점에서 의미가 있다고 평가했다. 그는 “학계는 새로운 가능성의 탐색에 강하고 기업은 기술의 실용적 활용에 강점이 있다”며 “AI의 비약적인 발전을 위해서는 두 역량이 반드시 결합돼야 한다”고 말했다. MIT 연구진은 실제 서비스 출시를 목표로 AI 시스템을 구축하는 SK텔레콤 개발진에게서 산업 현장의 통찰을 얻을 수 있다. SK텔레콤은 단기적인 상용화 제약에서 벗어나 근본적인 원천 기술을 탐구하는 학계와 협력할 수 있다. 공동 연구의 성과는 A.X K2의 추론 성능 향상에도 활용될 수 있다. 추론 단계의 연산량을 늘리면 수학 문제 풀이와 같은 추론 영역의 성능을 지속해서 높일 수 있지만, 서비스 비용과 응답시간도 함께 증가할 수 있다. 김 교수는 “공동 연구에서 개발할 추론 시점 학습 기술은 A.X K2가 투입하는 추론 연산 자원 대비 성능을 높이는 효율을 획기적으로 개선할 것”이라고 전망했다. “독자 AI 평가, 화려한 기술보다 글로벌 격차 봐야” 김 교수는 한국이 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 모델 개발에서 의미 있는 진전을 이뤘다고 평가했다. 다만 2차 평가에서는 새롭고 화려한 기술의 적용 여부보다 글로벌 모델 개발사들이 사용하는 핵심 성능평가 지표를 기준으로 선도 모델과의 격차를 얼마나 줄였는지 살펴야 한다고 조언했다. 그는 “선도 모델과의 격차를 줄였다는 것은 이미 알려진 모델 개발 방법을 대규모 환경에서 제대로 실행할 수 있다는 의미”라며 “이러한 실행 역량을 증명하는 것이 현 단계에서 가장 중요하다”고 말했다. 소버린 AI에 대해서는 독자적인 AI 인프라와 생태계를 구축하려는 시도는 자연스럽지만, 목표를 주권이라는 틀에만 가두면 국가 간 협력보다 과도한 경쟁을 부를 수 있다고 지적했다. 김 교수는 소버린 AI 경쟁력의 핵심으로 대규모 AI 시스템을 직접 구축하고 운영할 수 있는 연구자와 기술자 양성을 꼽았다. 그는 “연산 자원은 돈으로 살 수 있고 데이터센터도 건립할 수 있지만, 대규모 시스템을 직접 운영한 경험과 역량을 축적하는 데는 훨씬 더 오랜 시간이 필요하다”고 강조했다.

2026.08.06 09:45박수형 기자

KG스틸, SKT 독자 AI모델로 설비 오류 대응 30% 줄였다

KG스틸 철강 공장에 적용된 SK텔레콤 독자 AI 파운데이션 모델 A.X K2가 현장 설비 오류를 해결하는 시간을 크게 단축해 생산성을 향상시키고 있다. A.X K2는 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대 언어 모델로, 뛰어난 추론 능력에 한국어 이용 AI 에이전트다. SK텔레콤과 KG스틸은 지난 6월 A.X K2 현장 실증을 위한 업무협약을 맺고, 현장 데이터를 모델에 학습시키며 답변 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하고 있다. KG스틸은 실증이 마무리되는 오는 10월, 보안 안정성과 데이터 활용성이 뛰어난 온프레미스 방식으로 AI 에이전트 정식 도입을 검토한다는 방침이다. 독자 AI 모델이 연구실 밖으로 나와 산업 현장에 본격 쓰이게 되는 셈이다. 분산된 과거 기록을 실시간 매칭...한국어 특화 AI로 생산성 향상 KG스틸 당진 공장에서 실증을 담당하는 정춘호 기술연구소 선행연구팀장은 A.X K2 특장점으로 오류 해결 시간 단축을 꼽았다. 철강 공정 과정에서 설비 오류가 발생했을 때 라인이 멈추는 비가동 시간이 최소화돼 전체 공정 생산성이 향상된다는 설명이다. 정 팀장은 “공장에선 철판을 받아와 칼국수 반죽처럼 더 얇게 미는 냉간 압연 공정과 철판 부식을 방지하기 위해 아연도금을 하거나 페인트를 바르는 색상 도정을 거치는 연속 공정이 이뤄진다”면서 “이 과정에서 한 라인이 멈추면 전체 공장의 생산성이 떨어지는 문제점이 있다. 기존엔 문제가 발생했을 때 개인 PC, 네트워크, 내부 결제 문서 등 분산된 과거 조치 기록을 사람이 직접 찾고 기억에 의존해야 했다”고 운을 뗐다. 이어 “A.X K2 에이전트는 현장 실무자가 문제 상황을 자연어로 질문하면, 설비 오류에서 어떤 부품이 기능에 이상이 있는지 실시간으로 과거 데이터와 비교해 과거 유사 사례와 매칭해 우선 순위별 점검 가이드를 제시한다”며 “이로 인해 설비 비가동 해결 조치에 소요되는 전체 시간이 크게 단축되고 있다. 평균적으로 약 30% 정도 줄일 수 있다”고 설명했다. 한국어 사용이 편리한 점도 A.X K2 강점으로 꼽았다. 정 팀장은 “제조 현장에서 사용되는 단어는 영어, 독일어, 일본어가 많다. 현장 작업자는 외국어도 한국식으로 발음해 대화하고 문제를 해결한다”며 “한국어에 특화된 AI 에이전트가 제조 현장에 더 적합하다는 생각이다”고 말했다. 정확도 검증부터...향후 숙련자 암묵지 데이터화 현재는 현장 실증 단계인 만큼 학습 데이터의 양을 무작정 늘리기보다 답변의 정확도와 신뢰도, 활용성을 검증하는 데 초점을 맞추고 있다. 검증된 기존 데이터셋을 중심으로 학습시켜 AI 에이전트가 사실과 다른 답변을 생성하는 할루시네이션을 최소화한다는 방침이다. 숙련 기술자가 보유한 기술과 노하우는 실증을 마치고 모델의 정확도를 확보한 뒤 학습시킬 계획이다. 검증되지 않은 데이터를 한꺼번에 학습시키면 오류가 발생했을 때 원인을 찾기 어렵고, 경우에 따라 처음부터 데이터 학습을 다시 진행해야 할 수 있기 때문이다. 정 팀장은 “정확도가 확보되지 않은 상태에서 학습량만 늘려 할루시네이션이 발생하면 다시 되돌리기 어렵다”며 “그렇게 되면 처음부터 데이터 학습을 다시 시작해야 하기 때문에 먼저 정확도를 확인한 뒤 데이터셋을 확대하는 작업을 진행할 것”이라고 말했다. 제조 현장에서는 숙련자의 기술과 노하우가 문서가 아닌 개인의 경험과 기억에 의존하는 암묵지 형태로 남아 있는 경우가 많다. 숙련자가 갑자기 퇴직하거나 은퇴하면 설비 운영과 문제 해결에 필요한 지식이 함께 사라질 수 있다는 우려가 나온다. 정 팀장은 “제조업에서는 숙련자의 노하우가 사람에게 의존하는 암묵지 형태로 남아 있고, 이들이 갑자기 은퇴하면 현장 지식이 단절될 수 있다”며 “실증이 끝나면 현장 기술자의 머릿속에 있는 암묵지와 개인용 컴퓨터에 저장된 노하우를 조사해 표준화·데이터화하고 AI 에이전트에 학습시킬 예정”이라고 밝혔다. 보안·속도 모두 잡는 온프레미스 방식 구축 추진 KG스틸은 높은 데이터 처리 능력, 보안성을 지닌 온프레미스 방식으로 AI 에이전트를 구축한다는 구상이다. 온프레미스는 회사가 클라우드를 빌려 쓰는 게 아니라, 사내 전산실이나 자체 보유한 서버 장비에 직접 소프트웨어와 시스템을 설치·운영하는 방식을 뜻한다. 정 팀장은 “제조 현장에 실시간 데이터들과 연동을 해서 에이전트가 돌아가야 되기 때문에 클라우드 서비스를 하면 무리가 있고, 보안상의 이슈로 제조업에선 적합하지 않다고 본다”며 “현재는 계획은 온프레미스로 구축을 하는 방향으로 하되, 사내 그룹웨어 등엔 클라우드를 사용할 계획이다”고 했다. 현장엔 A.X K2 기반 플래그십 모델의 기술적 역량을 바탕으로, 제조 현장에 필요한 응답 속도와 보안, 운영 효율을 함께 고려한 경량 모델이 사용된다. 정 팀장은 “온프레미스로 모델을 구축을 해야되는데 GPU가 더 많이 필요한 모델보다는 날렵하면서 무겁지 않은 모델이 훨씬 더 효율성이 높다”고 말했다. 정 팀장은 비용 효율성과 데이터 보안 안정성을 갖춘 A.X K2를 통해 미국 빅테크 기술에 대한 종속과 중국 AI 모델의 보안 우려도 줄일 수 있다고 강조했다. 제조 공정을 제어하는 산업용 컴퓨터부터 설비 운영체제까지 외산 장비가 많은 상황에서 판단과 제어를 담당하는 AI 모델마저 해외 기업에 의존하면 비용과 기술 종속 문제가 더욱 커질 수 있다는 지적이다. 그는 “제조업은 공정 자동제어에 사용되는 산업용 컴퓨터부터 설비를 운영하는 운영체제까지 외산 장비가 많다”며 “설비를 제어하거나 판단하는 AI 모델까지 챗GPT나 제미나이 같은 미국 빅테크 기업의 AI 에이전트 기술에 종속되면 모든 과정을 외부에 의존할 수밖에 없고 비용 부담도 커진다”고 말했다. 이어 “중국 딥시크 계열의 AI 모델은 저렴하지만 데이터 보안 측면에서 불안한 부분이 있다”며 “SK텔레콤의 A.X K2는 비용이 합리적이면서 내부 데이터의 보안 안정성도 확보할 수 있다”고 밝혔다. 기피 업무 에이전트화...향후 자율제조·피지컬 AI 운영에도 적용 KG스틸은 AI 에이전트 도입에 대한 현장 직원들의 거부감을 줄이기 위해 충분한 공감대를 형성하며 적용 범위를 순차적으로 확대할 계획이다. AI 에이전트가 단순히 인력을 대체하는 기술로 인식되지 않도록 직원들이 꺼리는 업무를 우선 맡기는 방향을 검토하고 있다. 정 팀장은 “모든 직원에게 AI 에이전트를 도입한다고 해서 한순간에 변화가 나타나지는 않을 것이며 어느 정도 시간이 필요할 것”이라며 “AI 에이전트가 단순한 인력 대체 수단으로 오해받지 않도록 AI와 공존하면서 더 많고 좋은 일을 함께 만들 수 있다는 공감대를 형성하는 것이 우선”이라고 말했다. 이어 “직원들이 기피하는 업무부터 에이전트화하는 방향을 계획하고 있다”며 “현장의 필요와 구성원들의 의견을 반영하면서 적용 범위를 단계적으로 넓혀갈 것”이라고 설명했다. 10월 실증이 마무리되면 KG스틸은 A.X K2의 구축 방식과 구체적인 활용처를 확정할 예정이다. 회사는 현재 설비 단계에서 자율 제조를 위한 AI를 적용하고 있으며, 다이 공정에서는 피지컬 AI 도입을 실증하고 있다. 향후 A.X K2를 설비 오류 해결뿐 아니라 자율 제조와 피지컬 AI 운영에도 활용한다는 구상이다. 정 팀장은 “자율 제조와 피지컬 AI를 운영하려면 작업 지시를 내리거나 설정값을 입력할 때 단위 설비별로 분산된 시스템을 하나의 흐름으로 묶는 통합 제어가 이뤄져야 한다”며 “이러한 통합 제어 과정에서 AI 에이전트가 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 말했다.

2026.08.06 09:41홍지후 기자

SKT "외부 투자로 5GW AIDC 확장…직접 투자는 최소화"

SK텔레콤이 5GW 규모 AI데이터센터(AIDC) 사업을 추진하면서 외부 투자를 적극 활용한다는 방침이다. 박종석 SK텔레콤 CFO는 5일 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “5GW 규모 확장 과정에서 주도권은 SK텔레콤이 가져가되, 직접 투자는 최소화하는 방향”이라고 밝혔다. AIDC 사업은 SK텔레콤이 지난 7월 설립한 사업개발 전문 법인 SK하이퍼를 중심으로 확대한다. 박 CFO는 “SK하이퍼는 SK브로드밴드가 추진하는 기존 데이터센터 사업과 별개로 5GW 규모 AIDC 사업을 위해 설립한 독립 법인”이라며 “부지와 전력 등 사업화 핵심 요소를 선제적으로 확보하고 글로벌 고객을 유치해 개별 프로젝트를 구체화할 예정”이라고 말했다. 회사는 현재 울산을 시작으로 글로벌 빅테크를 포함한 잠재 고객과 협상을 진행하고 있다. SK그룹 계열사의 역량도 결집한다. 박 CFO는 “SK텔레콤의 글로벌 빅테크 고객망과 사업개발 역량, SK브로드밴드의 데이터센터 구축 운영 전문성을 적극 활용해 그룹 차원의 시너지를 창출하겠다”고 설명했다. 이어 이재신 SK텔레콤 AI사업개발 담당은 “AI 추론 수요가 확대되고 공공 산업 전반으로 AI 활용이 확산하면서 AI 인프라 수요도 중장기적으로 늘어날 것”이라고 전망했다. SK텔레콤은 SK하이퍼에 2030년까지 7500억원을 출자하고, 이중 올해 3300억원을 투입할 계획이다. 다만 고객을 먼저 확보한 뒤 AIDC를 건설하는 원칙을 적용해 재무 부담을 줄이기로 했다. 박 CFO는 “초기 투자 이후 실제 AIDC 구축 운영 재원은 전략적 협력사의 투자와 프로젝트 파이낸싱 등 외부 투자를 최대한 활용해 조달할 계획”이라고 말했다. 2분기 AIDC 매출은 판교 데이터센터 등에 힘입어 지난해 같은 기간보다 92.5% 증가했다. 지난 5월에는 서울에서 신규 데이터센터 구축에 착수했다. 박 CFO는 AIDC 투자 확대에 따른 주주 환원 축소 우려에 대해 “앞으로도 투자와 주주 환원의 균형을 유지하겠다”고 밝혔다. 본업인 통신 사업에서는 휴대전화 가입자가 1분기에 이어 2분기에도 순증했다. 5G 가입자는 2분기 말 1797만명을 기록했고, 월평균 해지율은 0.9%에서 0.8%로 낮아졌다. 박 CFO는 “통신 사업은 가입자 본원 가치 중심의 질적 성장을 이어가고 있다”면서 “5G·LTE 통합 요금제와 간소화한 요금 체계를 통해 가입자를 유지할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

2026.08.05 17:59홍지후 기자

[현장] 독자 AI 모델 갖춘 한국…코히어가 '소버린 AI'로 노리는 틈은

"우리 소버린 인공지능(AI) 사업 목표는 한국산 AI 모델·인프라와 경쟁하는 것이 아닙니다. 고객사가 업무에 맞는 모델을 자유롭게 골라 쓰는 환경을 조성하는 것입니다. 온프레미스·에어갭 구축과 기술 지원까지 앞세워 금융·공공·제조 같은 규제 산업까지 AI를 직접 통제하면서 사용할 수 있는 생태계도 만들 것입니다." 프랭크 오다우드 코히어 사업총괄책임(CRO)은 5일 서울 웨스틴조선호텔 기자간담회에서 국내 소버린 AI 시장 공략을 이같이 밝혔다. 코히어는 한국 독자 AI 모델이나 시스템을 대체하기보다 여러 모델을 기업 업무에 연결·운영하는 플랫폼 역할을 소버린 AI 사업 목표로 내세웠다. 실제 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, 네이버클라우드 등 국내 AI 기업들은 이미 자체 거대언어모델(LLM)과 온프레미스 기반 AI를 구축·운영하고 있다. 이에 데이터 반출과 보안 규제가 엄격한 국내 산업에서는 외산 서비스보다 국내 AI 모델과 인프라를 우선 선택할 가능성이 높다. 오다우드 CRO는 이런 시장 환경에서 한국 모델과 직접 경쟁하는 것보다 상호 연동에 초점을 맞췄다고 밝혔다. 에이전틱 AI 플랫폼 '노스'를 통해 코히어 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 오픈소스 모델을 연결하고 기업이 업무별로 적합한 모델을 선택하도록 지원한다는 전략이다. 코히어 에이전틱 AI 플랫폼 노스는 기업이 업무 특성과 비용에 따라 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 코히어 자체 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 외부 프런티어·오픈소스 모델을 연결할 수 있다. 고객사는 여기에 데이터와 업무 시스템을 연동해 검색과 분석 AI 에이전트 구축까지 수행하도록 설계됐다. 오다우드 CRO는 "소버린 AI 핵심은 고객이 데이터와 시스템 통제권을 유지할 수 있는 것"이라고 재차 강조했다. 코히어는 기업 자체 데이터센터와 온프레미스뿐 아니라 외부망이 차단된 에어갭 환경에서도 AI를 운영할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 국내 모델만으로 해결하기 어려운 멀티모델 운영과 기업 시스템 연동 수요를 공략한다는 구상이다. 오다우드 CRO는 기업 내부 정보 검색과 AI 에이전트 구축 역량도 차별점으로 제시했다. 코히어는 임베드와 리랭크 기술을 적용해 검색 정확도를 높이고 필요한 정보만 모델에 전달해 토큰 사용량을 줄일 수 있다고 설명했다. 이날 장화진 코히어 아태지역 총괄 대표 사장은 특정 하드웨어(HW)나 클라우드 사업자에 종속되지 않는 운영 환경도 소버린 AI 시장 경쟁력으로 꼽았다. 현재 코히어는 엔비디아와 AMD 등 여러 HW에서 솔루션을 운영하고 있다. 장 사장은 "향후 고객 수요가 확보되면 구글 텐서처리장치(TPU)와 한국산 신경망처리장치(NPU) 지원 환경도 만들 것"이라고 강조했다. 장 사장은 기업 협력도 국내 소버린 AI 사업 확대 주요 축으로 꼽았다. 실제 코히어는 LG CNS를 첫 번째 주요 파트너로 두고 기업용 AI 도입과 구축 사업을 추진하고 있다. 국내 시스템통합(SI) 기업과 AI 모델 기업 공공기관 등으로 파트너 생태계를 넓힐 계획이다. 코히어는 국내에서 확보한 고객 사례와 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장으로 확산할 방침이다. 한국을 제품 판매 시장이 아니라 소버린 AI 구축과 기술 지원을 수행하는 아태 지역 사업 거점으로 키운다는 전략이다. "한국, 아태지역 기술 거점…일본·싱가포르에 확산" 코히어는 한국 법인과 현지 기술 조직을 구축해 서울을 아시아·태평양 지역 소버린 AI 사업 핵심 거점으로 키운다. 한국에서 확보한 고객과 구축 경험을 역내 시장으로 확대해 아태 지역 고객 기반을 현재보다 세 배 이상 늘린다는 목표다. 장 사장은 한국 법인 설립에 약 3개월이 걸릴 것으로 예상했다. 법인 설립과 함께 영업과 기술 지원을 아우르는 조직을 구축하고 국내 고객 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 실제 코히어는 지난달부터 한국과 일본 싱가포르에서 영업·기술 분야 11개 직무의 채용을 시작했다. 한국에서는 기업 영업 담당자와 머신러닝(ML) 엔지니어 AI 기술 프로그램 매니저 에이전트 플랫폼 엔지니어 등을 모집하고 있다. 기술 인력은 고객사 데이터와 기존 업무 시스템을 연결하고 기업에 필요한 AI 기능과 에이전트를 구현한다. 특히 ML 엔지니어와 기술 프로그램 매니저는 모델 적용과 성능 조정, 구축 일정, 운영 과정까지 지원한다. 코히어는 이를 통해 고객 발굴부터 AI 시스템 구축과 운영까지 현지에서 대응하는 체계를 갖출 계획이다. 그는 "한국 조직은 단순한 제품 판매와 고객 발굴에 머물지 않고 실제 AI 구축을 담당하는 기술 거점 역할을 맡을 것"이라며 "영업과 엔지니어링 인력을 포함한 두 자릿수 규모 현지 인력을 단계적으로 확보할 계획"이라고 설명했다. 코히어는 서울 조직을 국내 고객 지원 거점에서 아태 지역 기술 지원 허브로 확대한다. 한국의 금융과 의료, 제조, 에너지 공공 분야에서 확보한 구축 사례를 일본과 싱가포르 등 다른 국가에 적용한다는 구상이다. 아태 지역 기술·영업 조직은 내년 말까지 현재보다 두 배로 확대할 계획이다. 현지 고객과 접점을 넓히고 국가별 산업과 규제 환경에 맞춘 AI 구축 사업을 강화하기 위한 조치다. 장 사장은 "아태 지역 고객 수는 전년 대비 약 다섯 배 증가했다"며 "이 가운데 절반가량이 한국 고객이다"고 설명했다. 이어 "한국서 확보한 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장에 적용해 아태 지역 고객을 지금보다 세 배 이상 늘릴 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.05 14:41김미정 기자

SKT, 실적으로 'AI 기업' 증명...AIDC 매출 92% 급증

SK텔레콤이 AI 데이터센터(AIDC) 사업에서 연간 두 배에 가까운 성장세를 보였다. 회사는 AIDC 사업을 전담하는 신설 법인 SK하이퍼를 앞세워 AI 인프라 시장 선점에 속도를 낸다는 계획이다. SK텔레콤은 5일 연결기준 2분기 매출 4조 3591억원, 영업이익 5660억원, 당기순이익 4660억원을 기록했다고 밝혔다. 전년 동기 대비 매출은 0.5% 증가한 데 반해, 영업이익은 67.3%나 늘었다. AI 데이터센터 매출 92.5% 증가 AIDC 사업은 SK텔레콤 사업 가운데 가장 높은 성장률을 기록했다. 2분기 AIDC 매출은 데이터센터 가동률 상승에 힘입어 1362억원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 92.5% 증가한 수치다. 여기에는 지난해 7월부터 상용화된 일본·홍콩·싱가포르를 연결하는 해저케이블 SJC2의 매출도 반영됐다. AIDC와 해저케이블 사업을 담당하는 SK브로드밴드는 2029년 목표로 미국·일본·대만을 잇는 E2A 해저케이블 구축을 추진하고 있다. AI 확산으로 증가하는 국제 데이터 트래픽 수요에 대응하기 위한 전략이다. AI 클라우드와 AICC, AI팩토리, 에이닷, 커머스 등 AI B2B·B2C 사업 매출은 613억원으로 전년 동기보다 24.5% 증가했다. SK텔레콤은 지난달 AIDC 사업 개발을 전담하는 SK하이퍼를 설립했다. 부지와 전력 등 핵심 인프라를 선제적으로 확보해 글로벌 고객 유치에 나설 계획이다. 현재 137메가와트(MW)인 데이터센터 수전 용량은 2029년까지 5기가와트(GW) 규모로 확대하고, 향후 고객 수요에 따라 최대 15GW까지 늘린다는 목표다. 통신사업은 '질적 성장' 지속 통신사업은 가입자 질적 성장 기조를 이어갔다. 효율적인 마케팅과 신규 고객 확보를 통해 안정적인 시장 환경에서도 핸드셋 가입자 순증을 달성했다. 이동통신 매출은 2조 5634억원으로 지난해 같은 기간보다 1.9% 감소했다. 지난해 하반기 위약금 면제 조치에 따른 가입자 감소 영향이다. 반면 5G 가입자는 꾸준히 늘어 2분기 말 기준 1797만명을 기록했다. 전체 핸드셋 가입자 가운데 5G 비중은 82%로 확대됐고, 시장점유율은 45.7%로 추산됐다. 월평균 해지율도 직전 분기 0.9%에서 0.8%로 낮아졌다. 초고속인터넷을 포함한 유선통신 매출은 가입자 증가에 힘입어 2968억원으로 전년 대비 3.8% 늘었다. 가입자는 약 735만명으로 1년 전보다 2.4% 증가했다. 유료방송 매출은 케이블TV 가입자 감소 영향으로 0.8% 줄어든 4711억원을 기록했다. IPTV 가입자는 약 675만명으로 소폭 증가했지만, 케이블TV 가입자는 268만명으로 전년 대비 3.4% 감소했다. 전용회선과 기업솔루션 등을 포함한 엔터프라이즈 사업 매출은 2801억원을 기록했다.

2026.08.05 11:04박수형 기자

개방형 국산 AI 출격…국가대표 4사4색 전략은

국가대표 인공지능(AI) 개발사들이 차세대 오픈웨이트(가중치 개방형) 모델을 잇달아 공개하며 본격적인 확산 경쟁에 돌입했다. 4일 업계에 따르면 모티프테크놀로지스, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업 2차 평가용 모델을 세계 최대 AI 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 차례로 공개했다. 1차 평가 이후 합류해 최종 버전이 아닌 프리뷰(베타) 모델을 선공개한 모티프테크놀로지스를 제외하면 나머지 3개 팀 모두 올해 초 1차 평가 당시 공개했던 초기 모델보다 성능을 높인 버전들이다. 정부는 이렇게 개발된 모델을 전 국민의 AI 문해력을 키우고 국산 모델 사용 기반을 확대하는 '모두의 AI' 사업에 활용한다는 계획이다. 체급부터 효율까지…같은 목표, 다른 해법 이번 공개는 단순한 모델 업데이트를 넘어 각 기업이 내세우는 독자 AI 개발 방향을 구체화했다는 점에서 의미가 있다. 1차 평가를 통과한 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지는 각각 체급 확대와 산업 적용, 효율성 강화에 초점을 맞췄다. 올해 새롭게 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 기반 모델을 앞세워 경쟁에 뛰어들었다. LG AI연구원은 직전 모델보다 3배 이상 몸집을 키워 4개 팀 가운데 가장 큰 규모를 갖췄다. 기존 K-엑사원 가중치를 재활용하는 업사이클링 방식으로 'K-엑사원 2.0'을 7500억 개(750B) 매개변수(파라미터) 규모까지 키우면서다. 학습 비용을 줄이면서도 성능을 끌어올렸고 라이선스도 아파치 2.0으로 전환해 상업적 활용 범위를 넓혔다. SK텔레콤은 6880억 개(688B) 매개변수 규모 '에이닷 엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하며 장문 추론과 에이전트 성능을 강화했다. 향후 조(兆) 단위 모델과 비전·음성 모델까지 확장하는 로드맵도 함께 제시했다. 라이선스 역시 아파치 2.0을 적용해 누구나 수정과 상업적 활용이 가능하도록 개방했다. 올해 합류한 모티프테크놀로지스는 자체 개발한 3140억 개(314B) 매개변수 규모 전문가혼합(MoE) 모델 '모티프3'를 선보였다. 프리뷰 모델은 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)에서 44점을 기록했다. 정식 버전에는 MIT 라이선스를 적용해 상업적 이용 제한 없이 공개할 예정이다. 업스테이지는 2500억 개(250B) 매개변수 규모 '솔라 오픈 2'를 통해 효율성을 앞세웠다. MoE 구조를 기반으로 에이전트 성능과 한국어 경쟁력을 높였고 최대 100만 토큰 문맥 처리 능력을 구현했다. 특히 기업이 자체 인프라에서도 비용 부담을 줄여 활용할 수 있도록 설계했다. '잘 만든 AI'보다 '많이 쓰는 AI'로 독파모 프로젝트도 모델 성능뿐 아니라 개방성과 실제 활용성을 함께 평가하는 단계에 접어들었다. 초기에는 독자 모델 개발과 성능 확보가 핵심이었다면 이제 산업 적용과 생태계 확산 역량의 비중이 커지고 있다. 이에 맞춰 기업들도 서로 다른 모델 확산 및 서비스 전략을 내놓고 있다. 업스테이지는 올 상반기 인수한 포털 다음과 AI 에이전트 플랫폼을 기반으로 서비스 적용을 확대하고 있다. LG AI연구원은 공공 서비스 적용 경험을 바탕으로 대국민 체험 서비스를 준비 중이다. SK텔레콤은 제조·국방·바이오 등 산업 현장 실증과 '모두의 AI' 참여를 추진하고 있으며 모티프테크놀로지스는 금융·회계 분야 협력사를 중심으로 초기 상용 레퍼런스를 확보하는 데 집중하고 있다. 글로벌 경쟁 역시 치열해지고 있다. 오픈웨이트 모델이 AI 산업의 새로운 축으로 자리 잡으면서 개발자 생태계 확보 경쟁도 본격화되는 모습이다. 중국에서는 딥시크와 알리바바, 문샷AI, Z.AI(옛 지푸) 등이 공격적으로 오픈웨이트 모델을 공개하며 생태계를 넓히고 있다. 미국도 메타를 비롯해 구글, 오픈AI 등이 오픈웨이트 모델을 확대하며 전략을 다변화하고 있다. 모델 경쟁력의 기준도 단순 벤치마크 점수보다 얼마나 많은 개발자와 기업이 실제 활용하느냐로 옮겨가는 분위기다. 업계 관계자는 "2차 평가는 모델 성능뿐 아니라 실제 활용성과 생태계 확장 가능성이 중요한 평가 요소"라며 "결국 산업 현장에서 선택받고 개발자들이 지속적으로 활용하는 모델이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 말했다.

2026.08.04 10:25이나연 기자

"제조부터 국방까지"…SKT, '일하는 AI' 확산 시동

SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 본격 나선다. AI로 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현하고, 이를 기반으로 한국형 소버린 AI 생태계를 구축하겠다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 4일 회사 뉴스룸 인터뷰에서 “A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것”이라며 “에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다”고 밝혔다. A.X K2, 문맥 제대로 알아듣는다 A.X K2는 총 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대언어모델(LLM)이다. 추론 과정에서는 330억 개(33B)의 매개변수만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 모델 규모를 키우면서도 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 매개변수를 늘리며 성능은 크게 향상됐다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%p 높아졌고, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 83.9%p 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 상승했으며, AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 또 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro)는 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK)는 91.6점을 기록했고, 통신 분야 에이전트 도구 활용 능력을 평가하는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. AI 에이전트는 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하기 때문에 긴 문맥을 얼마나 효율적으로 처리하느냐가 중요하다. SGA는 이러한 환경에 최적화된 구조로, 입력 길이가 길어질수록 처리 속도와 안정성이 향상된다. 120K 토큰 입력 기준으로는 A.X K1 대비 토큰 처리량이 67.7% 개선됐다. “일하는 AI”...산업 국방 현장 적용 본격화 SK텔레콤은 텍스트 모델뿐 아니라 비전언어모델(VLM)과 오디오 음성 모델도 함께 선보였다. 제조 도면과 문서, 차트 등을 이해하는 'A.X K2 VL'과 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치' 등을 통해 산업 현장에서 필요한 멀티모달 AI를 구현한다는 계획이다. 이에 따라 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. 회사는 KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과 함께 제조 특화 AI 에이전트를 실증하고 있다. 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습한 AI가 불량 원인을 분석하고 조치 방안을 제안하는 방식이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리 등을 지원하고 있다. 국방 분야도 주요 적용처다. SK텔레콤은 국방부에 A.X K1을 FP8·FP4·INT4 형태로 양자화해 공급했으며, A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에서 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 활용하지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 해 보안성을 확보했다. 해외 오픈소스 모델과 비교했을 때 A.X K2 경쟁력으로 ▲한국어와 국내 산업 환경에 최적화된 성능 ▲데이터 주권과 보안 ▲개방성을 꼽혔다. 김 담당은 “국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다”며 “국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표”라고 설명했다. 조 단위 매개변수 모델로 확장, 국산 NPU 적용 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI'와 '모두의 챌린지 AX-LLM' 등을 통해 개발자와 스타트업이 상업적으로 자유롭게 활용할 수 있는 생태계도 확대한다. 향후에는 조(兆) 단위 매개변수를 갖춘 차세대 모델 개발도 추진한다. 먼저 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 기반으로 모델 규모를 확대하는 동시에 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량을 고도화한다. 서울대, KAIST, 크래프톤 등과 차세대 아키텍처 연구도 병행한다. 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화할 계획이다. 김 담당은 “A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례”라며 “개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다”고 말했다.

2026.08.04 09:38박수형 기자

SK하이닉스, HBF 첫 표준규격 공개…AI 메모리 선점 시동

SK하이닉스가 인공지능(AI) 데이터센터용 고부가 메모리 개발에 속도를 낸다. 이달 미국 주요 학회에서 고대역폭플래시(HBF)의 첫 표준 규격과, 375단 적층 10세대 낸드를 최초로 선보였다. SK하이닉스는 샌디스크와 함께 차세대 스토리지 기술인 HBF의 첫 표준 규격을 공개했다고 4일 밝혔다. 이번 발표는 4~6일(현지시간) 미국 캘리포니아주 산타클라라 컨벤션 센터에서 열리는 'FMS(Future of Memory and Storage) 2026' 개막에 맞춰 이뤄졌다. SK하이닉스는 이번 행사 키노트 연설과 패널 토의를 통해 HBF를 AI 시대 메모리 병목을 풀어낼 핵심 기술로 소개할 계획이다. HBF는 고대역폭메모리(HBM)와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 사이에 놓는 새로운 메모리 계층이다. HBM처럼 데이터를 빠르게 주고받으면서도, 낸드를 기반으로 해 용량을 크게 키울 수 있다. AI 추론 확산으로 다뤄야 할 데이터가 급증한 상황에서, 대역폭과 용량 확장성을 동시에 잡을 수 있는 기술로 주목받고 있다. 이번 규격은 SK하이닉스가 지난해 8월 샌디스크와 HBF 표준화 협력에 나선 데 이어, 올해 2월 컨소시엄을 출범한 지 약 6개월 만에 내놓은 첫 결과물이다. 용량은 낸드 다이를 8단과 16단으로 쌓는 두 가지 스택 구성을 기준으로 최대 512GB까지 정의했다. 대역폭은 세 등급(그레이드 1~3)으로 나눠 약 0.4TB/s에서 3.0TB/s까지 구현할 수 있도록 규정했다. HBF와 프로세서를 잇는 연결 방식은 업계 표준인 UCIe를 채택했다. 그래픽처리장치(GPU)·중앙처리장치(CPU) 등 종류가 다른 프로세서에도 HBF를 유연하게 연결해 쓸 수 있는 기반을 마련했다. UCIe는 서로 다른 반도체 칩렛을 고속 연결하기 위한 개방형 표준 인터페이스 규격이다. 회사는 이를 계기로 AI 스토리지 시장에서 HBF 채택을 확대하고, 생태계 조성에도 속도를 낸다는 방침이다. 현재 HBF 컨소시엄에는 구글, 텐스토렌트가 참여하고 있다. 개방형 협력을 바탕으로 저변을 넓히고 기술 완성도와 시장 수용성을 함께 끌어올릴 계획이다. SK하이닉스는 FMS 2026 전시 부스에서 파트너십 존과 차세대 메모리 기술 전시 공간, 테크 세션 등을 선보인다. SK하이닉스가 개발 중인 10세대(V10) 375단 4D 낸드 웨이퍼와 제품을 처음 공개한다. 375단 4D 낸드는 이전 세대보다 전력 대비 성능을 2.5배 높였다. 전력 효율과 성능을 동시에 요구하는 데이터센터 등 AI 인프라 환경에 최적화됐다. 회사는 내년 초 이를 기반으로 한 고성능·고용량 eSSD 양산에 착수해 AI 시장에서 낸드 리더십을 강화할 계획이다. 김천성 SK하이닉스 부문장(솔루션개발)은 "AI 활용이 빠르게 확산되면서 데이터 처리 구조 전반 재설계가 요구된다"며 "HBF를 통해 메모리와 스토리지 간 경계를 확장하고, 시스템 전반 효율을 높이는 새로운 아키텍처 구현에 기여하겠다"고 말했다.

2026.08.04 09:18장경윤 기자

SKT, 순천향대와 교육 현장에 'AI 그림일기' 제공

SK텔레콤이 순천향대와 함께 수행 중인 '2026 디지털새싹 사업'에 자체 개발한 AI 에듀테크 솔루션 'AI 그림일기'를 제공했다고 3일 밝혔다. 디지털새싹은 교육부가 추진하고 한국과학창의재단이 전담하는 학생 대상 AI 소프트웨어(SW) 교육 사업이다. 순천향대는 해당 사업 주관기관으로 2년 연속 선정됐으며, SK텔레콤은 올해 사업에 참여기관으로 협력하고 있다. 양 기관은 올해 5월부터 강원 충청권 초중고교생 4200여 명을 대상으로 AI SW 교육 프로그램을 운영하고 있다. 올해 사업에서 SK텔레콤이 자체 개발한 문해력 향상 교육 솔루션 'AI 그림일기'를 교육 과정에 활용한다. AI 그림일기는 초등학교 저학년생과 특수교육 대상 학생의 읽기·쓰기 및 표현 활동을 돕기 위해 설계된 AI 에듀테크 설루션이다. AI 그림일기는 학생이 하루 동안 있었던 일이나 자신 생각과 감정을 글로 입력하면 생성형 AI가 내용을 분석해 4개의 장면으로 구성하고, 각 장면에 맞는 이미지와 음성 내레이션을 만들어준다. 학생은 AI가 만든 장면의 제목과 설명, 등장인물의 대사 등을 직접 수정하거나 이미지를 다시 생성할 수 있다. 이를 통해 단순히 AI가 만든 결과물을 받아보는 데 그치지 않고, 학생이 자신의 글을 이미지와 음성으로 확장하고 반복적으로 수정하며 문해력·표현력을 높일 수 있도록 지원한다. AI 그림일기는 교사의 수업 운영을 지원하는 관리 기능도 갖췄다. 교사는 전용 대시보드에서 학생들의 수업 참여 여부와 그림일기 작성 현황, 제출 결과 등을 확인하고 학생별 진행 상황에 맞춰 수업을 지도할 수 있다. 양 기관은 디지털 활동과 손으로 쓰는 활동을 연계하기 위해 전용 워크북도 함께 제작해 제공한다. 학생들은 워크북에 일기의 주제와 장면을 먼저 구상한 뒤 이를 AI 그림일기로 구현하며, 손으로 쓰는 활동과 디지털 창작을 결합한 온·오프라인 융합 교육을 경험할 수 있다. 오는 2학기에는 특수교육 대상 학생을 위해 AI 그림일기를 활용한 별도 교육 과정 'AI와 함께 읽고 쓰는 세상'도 운영할 예정이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 AI 그림일기를 단순한 생성형 AI 체험 도구를 넘어 ▲학생의 글쓰기와 창작 ▲결과물 공유 ▲교사의 수업 운영까지 교육 전반을 AI로 연결하는 교육 현장 AX 설루션으로 활용하고, 적용 범위를 확대할 계획이다. 김구영 SK텔레콤 엔터프라이즈사업본부장은 “AI 그림일기는 학생이 자신의 생각을 글과 이미지, 음성으로 확장하도록 돕고 교사는 그 과정을 수업에 활용할 수 있게 하는 교육 현장 AX 설루션”이라며 “앞으로도 AI 기술이 지역과 교육 여건의 차이를 넘어 더 많은 학생의 배움과 성장을 지원할 수 있도록 '따뜻한 AI' 기반의 에듀테크 협력을 확대하겠다”고 말했다.

2026.08.03 12:45박수형 기자

AI용 낸드 시장 맞붙는 韓·日…차세대 제품 양산 경쟁 확대

낸드 업계 3위 일본 키오시아가 인공지능(AI)용 차세대 낸드 시장을 공략한다. AI 데이터센터 및 온디바이스 AI 산업에 최적화된 최신 규격 낸드 솔루션을 개발해, 올해 순차적으로 양산할 계획이다. 이를 기반으로 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 메모리 업계 추격에 속도를 낼 것으로 관측된다. 3일 업계에 따르면 일본 키오시아는 올해 'PCIe(PCI 익스프레스) 6.0', 'UFS(유니버셜 플래시 스토리지) 5.0' 등 최신 규격 낸드 솔루션을 양산할 계획이다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 키오시아의 전 세계 낸드 시장 점유율은 올해 1분기 13.9%다. 삼성전자(31.6%), SK하이닉스(17.6%)에 이어 3위다. 국내 메모리 업계 대비 매출 규모는 작지만, 키오시아 기술 개발 속도는 매우 빠르다는 평가를 받는다. 특히 AI 산업을 중심으로 수요가 급증하고 있는 고성능·고효율 낸드 분야에서 올해 괄목할 만한 성과를 내고 있다. 키오시아는 지난달 초 일본 이와테현 기타카미 팹(K2)에서 10세대(BiCS 10) 3D 낸드 양산을 시작했다. 낸드는 메모리를 저장하는 셀(Cell)을 수직으로 층층이 쌓는 방식으로 진화해 왔다. 키오시아의 10세대 낸드는 332단 적층이다. 삼성전자·SK하이닉스는 현재 9세대 낸드까지 양산에 성공했다. 각 기업별로 세대별 적층 수가 다르기 때문에 단순 비교는 불가능하지만, 300단 이상 고적층 낸드를 양산하기 시작했다는 점에서 의의가 있다. 키오시아는 이를 기반으로 PCIe 6.0을 지원하는 데이터센터용 eSSD 'CM10'를 상용화했다. PCIe 6.0 SSD는 올해 양산이 시작된 최신 인터페이스 표준이다. 키오시아에 따르면 CM10은 이전 제품 대비 순차 읽기 성능이 최대 92%, 무작위 읽기 성능이 약 85% 향상됐다. 온디바이스 AI 시장을 겨냥한 UFS 5.0 메모리도 올해 말 양산을 시작할 계획이다. UFS 5.0은 올해부터 상용화되는 최신 내장 메모리 규격으로, 주로 모바일용 낸드에 활용된다. 이전 UFS 4.1 대비 데이터 처리 속도가 약 2배 빠르다. 키오시아의 UFS 5.0은 자체 개발한 컨트롤러와 8세대 낸드를 탑재하고 있다. 이에 맞서 국내 메모리 업계도 최첨단 낸드 솔루션 개발에 속도를 낸다. 업계 1위 삼성전자가 적극적인 공세를 펼친다. 삼성전자는 지난달 초 PCIe 6.0 eSSD인 'PM1763' 양산을 시작했다. 해당 제품은 9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 탑재했다. UFS 5.0 메모리도 지난 6월 개발을 마쳤고, 올 4분기 양산에 돌입한다. 삼성전자 UFS 5.0 메모리는 9세대 낸드를 기반으로 업계 최고 수준인 10.8GB/s의 데이터 전송 대역폭과 전력 효율을 동시에 구현한 것이 특징이다. 차세대 낸드인 10세대(V10) 낸드는 이달부터 양산을 시작하겠다고 밝혔다. 삼성전자 V10 낸드는 430단대로 추정된다. 10세대부터는 회사 최초로 하이브리드 본딩과, 셀을 총 3번에 걸쳐 쌓는 3스택을 적용한다. 반도체 업계 한 관계자는 "삼성전자가 최근 V10 낸드에 대한 내부 PRA(제품양산승인)을 완료해 제품 양산 계획을 공식 발표한 것으로 보인다"며 "다만 아직 본격적인 양산 설비 투자가 진행되지 않아, 제품 생산량 자체는 적은 수준일 것"이라고 설명했다.

2026.08.03 10:03장경윤 기자

반도체 제조장비 시장도 호황…글로벌 기업들 실적 눈높이 상향

램리서치·TEL(도쿄일렉트론) 등 글로벌 반도체 장비 기업들이 역대 최고 분기 실적을 경신하고 있다. 인공지능(AI) 반도체 수요 급증 결과로, 이들 기업은 일제히 올해 장비 시장 규모가 당초 예상 대비 커질 것으로 내다봤다. 1일 업계에 따르면 글로벌 반도체 장비 기업들은 최근 실적발표에서 관련 시장 규모 전망치를 1500억달러(약 213조원)로 상향했다. 램리서치는 지난달 29일(현지시간) 2026회계연도 4분기(4~6월) 실적발표에서 매출 67억 2000만달러, 영업이익 25억 8100만달러를 기록했다고 밝혔다. 분기 기준 사상 최대 실적이다. 매출은 전년 동기 대비 30.0%, 전 분기 대비 15.1% 증가했다. 영업이익은 각각 45.1%, 26.1% 증가했다. 실적 전망도 밝다. 회사가 제시한 다음 분기 실적 전망치는 매출액 77억~85억달러다. 중간값(81억달러) 기준으로 전 분기 대비 20% 증가한 규모다. 시장 예상치인 71억달러도 큰 폭으로 상회했다. 램리서치는 이번 실적발표에서 올해 반도체 전공정 장비 시장 규모를 기존 1400억달러에서 1500억달러 초반대로 상향했다. 2027년에 대해서도 "8~10개의 신규 반도체 공장이 가동되고, AI 관련 투자가 지속될 것"이라며 "업황이 매우 긍정적"이라고 내다봤다. 팀 아처 램리서치 최고경영자(CEO)는 "반도체 장비업계 입장에서는 내년에도 D램 분야가 가장 빠르게 성장하고, 그 다음 파운드리와 로직, 낸드 순으로 성장세가 나타날 것"이라고 말했다. 도쿄일렉트론도 사상 최대 분기 실적을 달성했다. 회사는 지난달 30일(현지시간) 2027회계연도 1분기(4~6월) 실적발표를 통해 매출 7323억엔, 영업이익 2114억엔을 기록했다고 밝혔다. 도쿄일렉트론이 전망한 전공정 장비 시장 규모는 올해 1500억달러 이상, 내년 1900억달러 이상이다. 이전 전망치(2026~2027년 내 1500억~1700억달러) 대비 구체화 및 상향 조정됐다. 도쿄일렉트론은 "AI 인프라 투자를 위한 전공정 장비 지출액이 전체에서 50%를 초과하는 수준으로 성장하고 있다"며 "반도체 수요가 그래픽처리장치(GPU), 고대역폭메모리(HBM)만 아니라 범용 메모리와 중앙처리장치(CPU) 등으로 넓게 확산하고 있다"고 설명했다.

2026.08.01 14:00장경윤 기자

K배터리, ESS 사업 본궤도…'AI데이터센터'로 가속 목표

LG에너지솔루션, 삼성SDI, SK온 등 국내 배터리셀 3사가 에너지저장장치(ESS) 사업 성장에 힙입어 올해 2분기 실적 성장을 이뤘다. 향후 전력망 연계 ESS뿐 아니라 인공지능(AI)데이터센터(AIDC) 전력 인프라에 필요한 배터리 시장도 적극 공략해 ESS 사업 성장을 가속하겠다는 계획이다. 배터리 3사는 올해 2분기 실적발표와 함께 이 같은 사업 계획을 공유했다. 각사 올해 2분기 실적을 보면 ▲LG에너지솔루션 매출 7조 5602억원, 영업이익 1133억원 ▲삼성SDI 매출 3조 7688억원, 영업이익 2038억원 ▲SK온(배터리 사업) 매출 2조 9460억원, 영업이익 8218억원을 기록했다. 미국 전기차 시장 급랭에 따른 배터리 판매 감소분에 대한 ESS 상쇄 효과가 커지면서 LG에너지솔루션 분기 매출이 크게 증가했다. 삼성SDI도 유럽 전기차 배터리와 함께 ESS 판매 증가에 따라 당초 하반기로 예상했던 영업이익 흑자 전환 시점을 한 분기 앞당겼다. 분기 적자를 지속해오던 SK온도 아시아 지역 판매량 증가와 함께 일회성 이익에 따른 대규모 흑자를 거뒀다. AIDC 전력 병목에 '배터리' 주목…고성능 제품도 러브콜 배터리 3사는 공통적으로 수요가 지속 성장하는 북미 ESS 사업 확대에 집중하고 있다. 특히 현재 주된 수요처인 전력망 연계 인프라뿐 아니라, 고성능 배터리를 요구하는 AIDC향 전력 인프라 시장도 공략에 나선다. 빅테크들이 앞다퉈 투자 중인 AI데이터센터는 대규모 전력을 필요로 하지만, 노후화된 기존 송·배전망과 연계하는 데 수 년 이상의 시간이 소요되는 병목 문제가 부상하고 있다. 미국 정부는 이에 대한 대규모 투자를 데이터센터 투자 기업들이 직접 부담하게 하는 정책을 추진 중이다. 이런 상황 속에 보다 단기간에 전력 충당이 가능한 배터리ESS(BESS)가 해결책으로 떠오르고 있다. 배터리 3사는 ESS 외 AIDC의 안정적 운영에 필요한 무정전전원장치(UPS), 배터리백업유닛(BBU) 등에 대한 공급도 추진하고 있다. LG에너지솔루션은 특히 ESS 영역에서 배터리셀 공급 외 시스템통합(SI)·유지보수(O&M) 사업 역량을 지닌 점을 강점으로 삼고, 계량기 전후(FTM·BTM) 프로젝트 수주에 공들이고 있다. FTM 프로젝트 수주 성과를 냈고, 일부 빅테크에 배터리를 직납하는 BTM 프로젝트도 논의 중이라고 밝혔다. 하이퍼스케일러용 BBU 공급 논의도 추진 중이라고 밝혔다. 삼성SDI는 상반기 전력용 ESS와 UPS·BBU용 고출력 배터리를 중심으로 AIDC 관련 수요에 대응했다고 밝혔다. 하반기에도 이같은 수요에 대응해 ESS와 UPS 사업을 강화할 계획이다. 올해 UPS·BBU 배터리 매출도 전년 대비 각각 70% 이상 성장할 것으로 전망했다. 회사는 UPS·BBU 시장에서 각각 약 40~50% 점유율을 보유한 것으로 추정했다. UPS·BBU는 순간 고출력, 안정성 등에서 고도의 기술력을 요해 진입 장벽이 상대적으로 높다는 점도 강조했다. SK온은 올 하반기부터 ESS 배터리를 본격 생산한다. 후발주자로서 수주 확대와 함께 관련 생산능력(CAPA) 확충을 빠르게 병행할 방침이다. 미국 협력사인 플랫아이언과 앞서 계약한 물량 외 추가 공급을 협의 중이고, 연초 밝힌 20GWh 규모 북미 ESS 수주 논의도 지속 추진 중이라고 덧붙였다. 특히 SK그룹 관계사 및 관련 협력 네트워크를 활용해 경쟁력 강화를 꾀한다. 데이터센터의 전력 수요 패턴을 분석해 AIDC향 다기능 통합 ESS 제품을 개발하는 그룹사와 협업한다는 구상이다. 3사는 차세대 배터리로 소듐이온배터리 기반 제품을 개발 중이라고 밝혔다. LG에너지솔루션은 내년 양산, SK온은 내년 시제품 개발을 목표로 한다. 중국 기업들에 이어 우리나라 기업들도 소듐 배터리를 순차적으로 양산할 전망이다. 저점 통과...하반기 'ESS·전기차' 공급 증가 예상 배터리 3사는 올해 하반기 이후에도 ESS 사업 확대를 중점 과제로 삼을 전망이다. 여기에 유럽 전기차 시장 배터리 공급도 회복세를 보이면서 실적 개선세가 이어질 것으로 보고 있다. LG에너지솔루션은 올 3분기 북미 ESS 생산라인이 추가 가동되는 등 ESS 출하량이 전분기 대비 50% 이상 성장할 것으로 봤다. 가동이 중단됐던 GM과의 합작 공장 생산도 재개된다고 밝혔다. 유럽 전기차용 중저가 배터리 수요도 성장하고 있어 매출이 전분기 대비 20% 이상 성장할 것으로 예상했다. 회사는 4분기 ESS 사업에서 북미 현지 생산 세액공제 없이도 수익 달성을 목표로 하고 있다고 밝혔다. 고출력 원통형 배터리 '46시리즈'에 대한 수요도 안정적으로 확대되는 등 전기차 배터리 공급 물량도 지속 성장을 기대했다. 삼성SDI는 10월 각형 LFP ESS 배터리셀 양산을 개시한다. 이에 대한 품질 검증을 추진 중이며 계획대로 연내 고객사에 ESS 솔루션으로 공급을 개시할 예정이다. 미국 현지 생산, 비중국 공급망 규제(PFE) 충족, 안전성에 특화된 각형 LFP 배터리 등 시장에서 선호하는 조건을 모두 갖추면서 오는 2029년까지의 CAPA 상당 부분을 채울 정도로 수주 활동이 활발하다고 밝혔다. 하반기 수주 가능성이 높은 프로젝트까지 고려하면 2028년부터는 CAPA 이상으로 배터리 수요를 확보했다고 추산했다. 전기차 배터리 사업에서도 유럽 중저가 모델향 배터리 공급 확대와 LFP 배터리 관련 수주를 추진해 성장을 꾀한다. BBU와 전동공구, 휴머노이드, 우주항공 시장 등에 적합한 고출력 원통형 배터리 CAPA도 확충할 계획이다. SK온은 작년 하반기부터 EVE에너지, 포드 등 합작사들과의 지분 정리 등을 추진, 재무 구조를 대폭 개선했다고 밝혔다. 하반기에는 이같은 효과가 더욱 확대될 것으로 전망했다. 특히 미국 내 전기차 최다 판매 지역인 캘리포니아주가 전기차 보조금을 재도입함에 따라 배터리 출하량 회복이 예상되고, 유럽에서도 수익성 높은 프로젝트중심으로 포트폴리오가 개선될 것으로 예상했다.

2026.08.01 07:23김윤희 기자

중동, 소버린 AI 경쟁 선두…한국도 존재감 확대

중동 국가들이 정부 주도 투자와 현지 언어에 특화된 모델을 앞세워 글로벌 소버린 인공지능(AI) 경쟁을 주도한 것으로 나타났다. 한국도 자체 개발 모델 보급 기반 확대로 소버린 AI 생태계에서 영향력을 보인 것으로 확인됐다. 30일(현지시간) 시장조사업체 카운터포인트리서치에 따르면 아랍에미리트(UAE) '팰컨 H1'은 '2026년 소버린 AI 거대언어모델(LLM) 보고서'에서 가장 성숙한 소버린 AI 모델로 평가됐다. 러시아의 '기가챗 3.1 울트라'는 팰컨 H1에 이어 2위에 올랐다. 팰컨 H1은 정부가 주도하는 소유 구조와 자체 파운데이션 모델을 갖춘 점에서 높은 점수를 받았다. 현지 언어 지원 수준과 실제 보급 범위도 경쟁력을 끌어올린 요인으로 꼽혔다. 사우디아라비아의 '알람'과 UAE의 '자이스 2'·'K2 싱크 V2'도 상위권 모델로 평가됐다. UAE와 사우디아라비아가 아랍어 방언 지원과 폭넓은 접근성을 바탕으로 중동의 소버린 AI 생태계를 이끌고 있다는 분석이다. 한국에서는 SK텔레콤이 자체 개발한 'A.X 3.1'이 폭넓은 보급률에서 차별화된 경쟁력을 인정받았다. A.X 3.1은 340억개 매개변수를 기반으로 개발됐으며 SK텔레콤이 2025년 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개했다. 카운터포인트리서치는 한국이 최대 1조 달러 규모의 소버린 AI 투자 계획을 바탕으로 관련 생태계를 빠르게 확대하고 있다고 평가했다. 한국과 일본·인도는 중국을 제외한 아시아태평양 지역에서 소버린 AI 개발을 선도하는 국가로 분류됐다. 이번 보고서는 중동과 중부·동유럽, 서유럽, 아시아태평양, 중앙아시아, 아프리카, 중남미, 캐나다 등 80여개국에서 개발된 170개 이상의 모델을 분석했다. 모델 소유 구조와 기반 기술 확보 여부, 현지 언어 지원, 보급 수준 등을 토대로 각국의 소버린 AI 성숙도를 평가했다. 마크 아인슈타인 카운터포인트리서치 연구원은 "각국은 데이터 보안, 언어의 다양성, 기술의 독립성 등을 고려해 AI 주권을 강조하고 있다"며 "클로드의 페이블 5 사용 금지 조치 이후 외국 LLM에 대한 정치적 위험이 증가함에 따라 소버린 모델의 필요성이 더 강화되고 있다"고 밝혔다.

2026.07.31 17:04김미정 기자

日 키옥시아, 1분기 영업익 1.2조엔…시장 전망치 밑돌아

일본 낸드플래시 기업 키옥시아홀딩스가 AI 데이터센터 수요 증가에 힘입어 분기 영업이익 1조엔을 돌파했다. 하지만 매출과 영업이익 모두 시장 전망치에는 미치지 못했다. 키옥시아는 2026회계연도 1분기(4~6월) 매출이 전년 동기 대비 415.5% 늘어난 1조 7671억엔(약 15조 7570억원)을 기록했다고 31일 밝혔다. 같은 기간 영업이익은 1조 2700억엔(약 11조 3287억원)으로 전년 동기(449억엔) 대비 대폭 증가했다. 다만 실적은 시장 기대치를 밑돌았다. 블룸버그가 집계한 시장 전망치는 매출 1조 8356억엔, 영업이익 1조 3701억엔이었다. 실제 실적과 매출은 685억엔, 영업이익은 1001억엔 차이가 나는 셈이다. 실적 개선은 생성형 AI 확산에 따른 데이터센터용 저장장치 수요가 끌어올렸다. SSD·스토리지 부문 매출이 1조 1747억엔을 기록하며 실적을 견인했다. 평균판매가격 상승과 엔화 약세도 매출 확대에 기여했다. 키옥시아는 2분기(7~9월) 매출 전망치로 2조 3900억엔, 영업이익 전망치로 1조 8900억엔을 제시했다. 1분기 대비 각각 35.2%, 48.8% 증가한 수치다. 주요 투자자인 SK하이닉스에도 영향을 미칠 전망이다. SK하이닉스는 2018년 컨소시엄을 통해 키옥시아에 투자했다. 키옥시아 기업가치 변화는 SK하이닉스의 투자자산 가치에 반영된다. 한편 키옥시아 이사회는 오는 10월 1일 자로 보통주 1주를 3주로 분할하는 주식 분할을 결정했다.

2026.07.31 16:39전화평 기자

SKT, 피지컬AI·로보틱스 스타트업과 협업 확대

SK텔레콤 피지컬AI와 로보틱스 스타트업 8개사와 협업을 확대한다. 지난 30일 SK 서린사옥에서 열린 피지컬 AI·로보틱스 스타트업 간담회에서 로봇이 현실 세계를 인식하고 스스로 판단·행동하도록 하는 피지컬AI 기술과 이를 구현하는 로보틱스 산업 동향을 공유하며 사업 협력 기회를 논의했다. 행사에는 SK텔레콤, SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 등 SK 멤버사의 주요 임원들이 참석했다. 이 자리에 참석한 스타트업은 ▲가우스랩스 ▲리얼월드 ▲마키나락스 ▲씨메스로보틱스 ▲위로보틱스 ▲유일로보틱스 ▲컨피그인텔리전스 ▲홀리데이로보틱스 등이다. 이들은 휴머노이드, 웨어러블 로봇, 산업용 협동로봇, RFM 등 피지컬 AI 전반의 영역을 아우르는 다양한 로보틱스 기술과 솔루션 역량을 보유하고 있다. 간담회는 SK텔레콤에서 피지컬AI 사업 추진 방향 소개를 시작으로, 참여 스타트업 8개사의 핵심 기술 소개, 사업 현황 및 협력 제안에 이어 좌담회 순으로 진행됐다. 참석자들은 제조 물류 서비스 등 산업 현장에서의 공동 실증 방안을 집중 논의했다. 또 AI 반도체, AI 데이터센터, 디지털 트윈, AI 모델 분야에서의 SK그룹 역량과 스타트업의 피지컬 AI 기술을 결합하는 협력 방안에 대해서도 의견을 나눴다. 특히 SK텔레콤은 산업 현장을 가상으로 구현한 디지털 트윈 공간에서 RFM 개발을 위한 로봇 학습용 데이터 구축 방안 등을 참여 기업들과 논의했다. 피지컬 AI 분야에서는 데이터 확보와 실증 환경 구축이 주요 과제로 꼽히는 만큼, SK텔레콤은 이번 협력 논의가 연구 단계 기술의 현장 적용과 사업화를 앞당기는 계기가 될 것으로 기대했다. 참석 기업들은 향후에도 지속적인 교류를 통해 로봇 하드웨어, 데이터, 모델 등 피지컬 AI 분야 전반으로 협력 대상을 확대하며, 개방형 생태계를 만들어 갈 계획이다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "피지컬 AI 산업에서는 반도체부터 로봇 파운데이션 모델, 응용 서비스에 이르는 풀스택 AI 생태계가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 혁신이 가능하다"며 "국내 피지컬 AI 스타트업과의 파트너십을 지속 확대하며 로보틱스 생태계 발전을 이끌어 가겠다"고 말했다.

2026.07.31 09:28박수형 기자

최태원 회장, SK하이닉스 지분 3620주 매수…기업가치 제고 의지

최태원 SK그룹 회장이 SK하이닉스 주식을 처음으로 직접 매입했다. 규모는 약 48억원 수준이다. 최근 AI 메모리 수요 폭증으로 SK하이닉스 실적이 급성장하고 있는 만큼, 회사의 기업가치 제고에 적극 나서려는 의지로 풀이된다. SK하이닉스는 30일 최대주주등소유주식변동신고서를 통해 최 SK회장이 SK하이닉스 주식 3620주를 장내매수했다고 밝혔다. 이날 SK하이닉스 주식은 종가 기준으로 131만8000원이다. 총 매수 규모는 47억7116만원으로 추산된다. 최 회장이 본인 명의로 SK하이닉스 지분을 확보한 것은 이번이 처음이다. 그간에는 계열사를 통한 간접 지배구조로 SK하이닉스를 경영해 왔다. 최 회장은 SK 지분 17.9%를 보유하고 있으며, SK가 SK스퀘어 지분을 약 32%, SK스퀘어가 SK하이닉스 지분을 20.5% 보유하는 구조로 돼 있다. 이번 공시는 SK하이닉스의 기업가치 제고를 위한 최 회장의 의지를 보여주는 행보로 풀이된다. 최 회장은 지난 17일 제주에서 열린 대한상의 하계포럼에서 "메모리는 앞으로도 계속 필요하기 때문에 시간을 두면 우상향으로 간다"며 "이런 종류의 주식을 투자하려면 샀다 팔았다 하지 마시고 그냥 가만히 갖고 계셔야 한다"고 말한 바 있다. 실제로 SK하이닉스는 올 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원으로 역대 최고 분기 실적을 기록한 바 있다. AI 인프라 투자로 D램·낸드 등 고부가 메모리 수요가 확대된 덕분으로, 회사는 내년 이후에도 AI 인프라 투자가 견조하게 지속될 것으로 보고 있다.

2026.07.30 19:24장경윤 기자

SK하이닉스, '반나절 심층면접' 도입…AI 시대 맞춤형 인재 선발

SK하이닉스가 다음달 신입 수시채용부터 심층면접을 도입한다. AI 시대에서 문제의 본질을 스스로 질문하고 사고하는 능력이 중요해질 것으로 전망되는 만큼, 실전 역량을 보유한 인재 선발에 초점을 맞추겠다는 전략이다. SK하이닉스는 다음달 20일부터 26일까지 신입사원 수시채용 서류 접수를 진행한다고 30일 밝혔다. 모집 직무는 설계, 소자, R&D공정, 양산기술 등 주요 직무 전반이며, 근무지는 이천, 청주, 분당, 서울 등이다. 지난 6월 선언한 '학력 제한 전면 폐지' 방침에 따라 이번 채용 역시 연령과 학력에 상관없이 누구나 지원 가능하다. 이번 개편의 핵심적인 변화는 실전 역량 검증에 초점을 맞춘 'Half-day(반나절) 심층면접'의 도입이다. 이는 최태원 SK그룹 회장이 강조해온 AI 시대 인재상과 궤를 같이 한다. 최 회장은 “AI 시대에는 다양한 영역을 넘나들며 인간과 AI가 공존하는 새로운 시스템과 사회를 설계할 수 있는 인재가 더 중요해질 것"이라며 "문제의 본질을 스스로 질문하고 사고하는 힘(생각 근육)'이 중요하다”고 강조한 바 있다. SK하이닉스는 20~30분 안팎으로 진행되던 기존 면접에서 벗어나 반나절 동안 심도 있는 과제 수행과 인터뷰를 진행한다. 지원자의 직무 전문성은 물론, AI 응용 능력, 인문학적 소양, 논리적 사고력 등을 종합적으로 검증할 계획이다. 서류 단계 역시 이러한 역량 중심 평가 기조에 맞춰 전면 개편된다. SK하이닉스는 기존의 자기소개서 항목을 없애고, 지원자가 보유한 'AI 활용 역량'과 '반도체 직무 전문성'을 기술하는 신규 서식을 도입한다. 단순 스펙이나 형식적인 소개 대신, AI를 업무에 유연하게 적용하고 현업의 난제를 해결할 수 있는 잠재력을 서류 단계부터 정교하게 확인하겠다는 취지다. 아울러 채용 설명회 방식 역시 기존 대학 캠퍼스 중심의 틀에서 벗어나, 누구나 참여할수 있는 열린 거점형 리쿠르팅으로 전환한다. 서울, 청주, 대구, 광주 등 4개 지역에서 채용설명회를 열어 특정 대학교 재학생에 국한하지 않고 반도체 산업에 관심이 있는 청소년 및 차세대 인재들에게도 산업 비전과 진로 탐색의 기회를 제공한다는 취지다. 이에 더해 SK하이닉스는 최상위 AI 혁신 인재를 발굴하기 위해 오는 4분기 'AI 해커톤 공모전'을 연다. 해커톤(Hackathon)은 제한된 시간 동안 현장의 난제를 해결하는 소프트웨어나 알고리즘 모델을 구현해 내는 경진대회다. 참가자들은 반도체 현장의 문제를 AI로 해결하는 챌린지를 거치게 된다. 공모전에서 우수한 성적을 거둔 참가자에게는 서류 전형을 면제하고 바로 면접 기회를 부여하는 '패스트트랙(Fast Track)' 혜택이 주어진다. SK하이닉스 채용 관계자는 “스펙과 서류 평가에서 벗어나 지원자의 근원적 문제 해결 능력과 실전형 역량을 면밀히 검증할 수 있도록 채용 체계를 개편했다”며 “생각하는 힘을 갖춘 AI 인재를 적극적으로 채용하고 육성해 글로벌 AI 반도체 시장에서의 독보적인 기술 리더십을 이어가겠다”고 강조했다. 이번 신입사원 수시채용 모집 요강과 취업설명회 상세 일정은 SK하이닉스 공식 채용 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 채용 설명회 참가를 희망하는 구직자는 홈페이지에서 참여 신청을 하면 된다.

2026.07.30 09:21장경윤 기자

[AI는 지금] SKT, 몸집·현장력 갖췄다…'모두의 AI' 출사표

SK텔레콤이 정부 주도의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 주관사 중 가장 큰 매개변수 모델로 자체 기록을 갈아치우며 2차수 경쟁에 나섰다. 벤치마크 성능 향상에 그치지 않고 제조·국방·바이오 현장 실증과 전국민 무료 AI 서비스 사업인 '모두의 AI' 참여를 통해 실사용 확산에 집중하는 전략이다. SK텔레콤은 자체 개발한 거대언어모델(LLM) '에이닷엑스 케이투(A.X K2)'를 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스에 공개했다고 29일 밝혔다. 매개변수는 6880억 개(688B) 규모로, 519B 수준이었던 직전 모델 'A.X K1'보다 더 몸집을 키웠다. A.X K2는 수학·과학 추론 능력과 한국 지식, 장문 추론 능력을 함께 강화한 것이 특징이다. A.X K2는 A.X K1 대비 국내외 14개 벤치마크 평균 성능이 32.2%p 올랐다. 특히 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 83.9%p 향상돼 개선 폭이 두드러졌다. SK텔레콤은 산업 현장에서 요구되는 정확성과 운영 효율을 높이기 위해 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)를 적용했다. 이는 AI가 긴 문맥을 처리할 때 관련성이 높은 정보만 선별해 참조하는 구조다. 회사에 따르면 A.X K2는 최근 6개월 이내 출시된 '큐원3.5', '딥시크 V4 플래시', 'GLM5.1', '키미 K2.6' 등 해외 AI 모델과 동급 수준의 벤치마크 결과를 보였다. 매개변수, 조 단위까지 넘본다…비전·오디오 모델로 AX SK텔레콤은 글로벌 주요 AI 모델들이 조(兆) 단위 매개변수 규모를 기본 경쟁력으로 삼는 흐름에 맞춰 A.X K2의 후속 모델을 조 단위 매개변수 규모로 확장한다. 독파모 1차 평가부터 500B 이상 대형 모델을 개발하며 매개변수 목표치를 빅테크 수준에 맞춘 것의 연장선이다. 최근 중국에서 출시된 '키미 K3'는 매개변수 2조 8000억 개 규모로, 미국 최상위 AI 모델에 준하는 성능을 선보이며 주목받고 있다. 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 미국 빅테크는 모델 규모를 공개하지 않지만 최정상급 AI 모델은 조 단위 매개변수를 기반으로 구축한 뒤 경량화하는 방식이 일반적인 흐름으로 꼽힌다. A.X K2를 중심으로 파생 라인업도 구축했다. 비전 인코더 기반의 비전언어(VL) 모델과 오디오 인코더·디코더 기반의 음성 모델을 함께 갖춰 다양한 산업 수요에 대응한다는 구상이다. 이 가운데 'A.X K2 VL 라이트 프리뷰'와 'A.X K2 오디오언어모델(ALM)'은 SK텔레콤이 직접 개발했다. 'A.X K2 라온 스피치'는 SK텔레콤 정예팀에 참여 중인 크래프톤이 독자 개발했다. A.X K2 VL 라이트 프리뷰 경우, 이미지와 텍스트를 함께 이해해 보고서·매뉴얼·현장 이미지를 다루는 업무에 활용할 수 있다. 영수증과 논문 등 이미지 형태 서류를 인식하고 분석하는 것은 물론, 이미지 형식 법률 문서를 분석해 리스크를 진단하거나 산업용 배관을 해석하는 수준까지 활용 가능하다. SK텔레콤은 상담·회의·현장 음성을 인식·분석하는 A.X K2 ALM을 고객센터 음성통화에 활용하는 방안도 검토하고 있다. 크래프톤은 A.X K2 라온 스피치 모델 개발 과정에서 쌓은 기술을 향후 자사 게임 내 플레이어와 AI 간 음성 상호작용 고도화에 활용할 예정이다. 모두의 AI 참여 공식화…제조·국방·바이오 실증 이날 SK텔레콤은 과학기술정보통신부가 독파모 후속 사업으로 추진하는 모두의 AI 사업 참여 의사도 공식화했다. 모두의 AI는 해외 생성형 AI 의존도를 낮추고 국민 누구나 무료로 쓸 수 있는 국산 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 범용 AI 챗봇 서비스는 물론, 알림·예약·결제 등을 수행하는 분야별 에이전트까지 함께 선보이는 것이 골자다. 모두의 AI는 독파모 2차 평가가 진행되는 다음 달 중 서면 및 발표평가를 거쳐 단일 기업 혹은 정예팀 형태의 민간 기업 2~3개사를 선정할 계획이다. 오는 9월 말 베타 서비스를 시작해 연내 모두의 AI 서비스를 공식 출시한다는 목표다. 참여 기업은 독파모 기준에 부합하는 국산 AI 모델을 50% 이상 활용하고 생태계 다원화를 위해 타사의 국산 AI 모델도 30% 이상 함께 써야 한다. 모두의 AI 사업자 선정 시 향후 서비스 흥행 여부도 살펴보는 만큼, 기존 실증 경험 역시 평가 요소가 될 전망이다. SK텔레콤이 벤치마크 점수 못지않게 산업 현장 실증에 힘을 싣는 배경도 정부가 잇따른 AI 사업에서 모델 성능뿐 아니라 활용성과 확산 가능성을 중시하기 때문으로 보인다. 실제 SK텔레콤은 다양한 분야에서 활용 사례를 발굴하고 있다. 우선 제조 영역에서는 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 손잡고 제조 특화 AI 에이전트에 A.X K2를 적용한다. 하반기에는 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 적용할 예정이다. 국방부와 협업해 A.X K1 기반 양자화 모델 3종도 개발했다. 육·해·공군과 해병대 산하 부대에서 해당 모델을 활용할 계획이다. 바이오 분야에서는 SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있다. 그 결과 통상 1~2년 걸리던 신약 개발 초기 연구 기간을 5개월로 단축하는 성과를 냈다. 사무 영역에서는 A.X K2를 업무용 AI 서비스 '에이닷 비즈(A. Biz)'에 적용해 뉴스레터를 만들거나 자료를 수집·분석해 보고서를 생성하는 기능을 제공하고 있다. SK하이닉스 사내 업무용 AI 도구에도 A.X K2 경량 모델을 활용 중이다. 자체 AI 서비스 '에이닷' 경우 통화 내용 기반 일정·할 일 추출 기능인 에이닷 전화의 'AI 제안'과 에이닷 '노트' 정리 기술에 A.X K2 경량 모델을 적용했다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "개인 일상생활부터 사무 환경, 제조 현장까지 폭넓게 활용될 수 있도록 다양한 기능을 고도화했다"며 "다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.

2026.07.29 15:29이나연 기자

'최대 실적' SK하이닉스, 중장기 메모리 수요 확신…장기공급·투자 확대 나선다

SK하이닉스가 분기 사상 최대 경영실적을 기록했다. 인공지능(AI) 인프라 투자에 따른 D램·낸드 제품 가격이 크게 증가한 덕분으로, 회사는 내년 이후에도 고부가 메모리 수요가 견조할 것으로 내다봤다. 이에 따라 고객사와 장기공급계약(LTA) 논의 및 설비투자 규모 확대를 적극 추진할 계획이다. 핵심 사업인 고대역폭메모리(HBM) 사업 역시 성장세를 자신했다. HBM4(6세대 HBM)은 올 2분기 양산 공급을 시작해, 현재 양산을 확대하고 있다. 양산 수율과 품질은 이전 세대 제품과 근접한 수준까지 올라온 것으로 알려졌다. SK하이닉스는 2분기 매출 79조 3187억원, 영업이익 60조 5426억원, 순이익 93조 9226억원을 기록했다고 29일 밝혔다. 시장 컨센서스는 매출 83조 9400억원, 영업이익 63조 9900억원, 순이익 51조 5800억원이었다. 컨센서스 대비 매출과 영업이익은 하회했고, 순이익은 상회했다. 전년 동기보다 매출은 257%, 영업이익은 557% 증가했다. 전 분기 대비로는 각각 51%, 61% 증가했다. AI 서버용 고성능 제품이 가격 상승세를 주도하면서, 회사는 지난 분기에 기록한 역대 최고 실적을 다시 한번 넘어섰다. SK하이닉스는 "D램과 낸드 모두 전 분기에 이어 큰 폭의 가격 상승을 기록했다"며 "HBM과 AI 서버용 D램, eSSD 등 고부가가치 제품 중심으로 판매를 늘려 최고의 수익성을 창출했다"고 설명했다. 해당 분기 SK하이닉스의 메모리 평균판매가격(ASP)은 전 분기 대비 D램이 30%, 낸드가 50% 중반 상승했다. 빗그로스(출하량 증가율)은 전 분기 대비 D램이 한 자릿수 후반, 낸드가 10% 중반 상승했다. 고객사 10여곳과 LTA 체결…"내년 이후에도 AI 인프라 투자 견조" 중장기 수요 역시 견조할 것으로 내다봤다. SK하이닉스는 올해 연간 D램 수요 빗그로스를 전년비 20% 중반 성장, 낸드는 10% 후반 성장할 것으로 예상했다. SK하이닉스는 이 같은 수요 전망을 바탕으로 고객들과 중장기 공급 안정성을 확보하기 위한 다년 계약 논의를 확대하고 있다. 핵심 고객을 포함해 10여개 고객과 장기공급계약(LTA) 협상을 마무리했고, 주요 고객들과 추가 논의도 이어가고 있다. SK하이닉스는 "LTA는 고객사 별로 구체적 조건은 다르나 통상 5년을 기본으로 하고 있다"며 "전체 매출에서 LTA가 차지하는 비중은 시장 환경 및 수요를 고려해 적정 수준에서 운영할 계획"이라고 설명했다. 최근 제기된 AI 인프라 투자 감소 가능성에 대해서도 "클라우드서비스제공자(CSP) 간 AI 경쟁과 서비스 확대가 이어지는 만큼, 내년 이후에도 AI 인프라 투자는 견조하게 지속될 것으로 보고 있다"고 밝혔다. HBM4 하반기 램프업…양산수율·품질, 전 세대 근접 HBM 사업은 올 하반기 본격 확대될 전망이다. SK하이닉스는 "HBM4는 주요 고객향으로 2분기부터 양산 공급을 시작했다. 지금은 안정적으로 램프업 중"이라며 "양산 수율과 품질이 성숙 단계에 진입한 이전 세대(HBM3E) 제품과 근접한 수준"이라고 밝혔다. 차세대 제품 HBM4E도 고객사에 샘플 공급을 마쳤다. 회사는 해당 제품에 기술 성숙도와 양산 안정성을 확보한 최적 공정을 적용해, 내년 본격 양산하는 것을 목표로 하고 있다. 하이브리드 본딩, iHBM 등 차세대 기술도 개발하고 있다. 하이브리드 본딩은 각 D램을 직접 연결해 HBM 성능을 높이는 차세대 본딩 기술이다. iHBM은 패키지 내부에 냉각 요소를 넣어, 열 저항을 기존 대비 30% 이상 낮출 수 있다. SK하이닉스는 "주요 고객들과 2027년 공급 물량 및 가격을 협의 중으로, 논의가 순조롭게 진행되고 있다"며 "향후에도 HBM 사업의 견조한 수익성을 유지하고, 제품 세대 전환과 고객가치 확대를 통해 AI 시장에서 고객사와 공동 성장할 수 있는 핵심 파트너로서 자리매김할 것"이라고 밝혔다. 올해 설비투자 40조원 후반…고객사 수요 적기 대응 SK하이닉스는 고부가 메모리 수요 확대에 따라 설비투자를 적극 집행할 계획이다. 회사가 예상하는 올해 연간 투자 규모는 40조원 후반 수준이다. 전년(30조 1730억원) 투자규모를 고려하면 최소 15조원 이상 증가하는 셈이다. SK하이닉스는 M15X 양산 일정을 앞당기는 한편, 내년 초 용인 1기 팹(Y1) 클린룸 오픈 이후 생산능력을 신속하게 확대할 수 있는 투자도 진행하고 있다. SK하이닉스는 이달 일부 주요 협력사를 대상으로 Y1 ph1에 도입할 장비 발주를 시작한 것으로 파악됐다. 내년 2월 시생산(원패스) 라인 구축을 시작하고, 곧바로 3~4월께 월 2만장 규모 생산능력 확대를 위한 본격적인 장비 셋업이 진행될 예정이다. 최근 발표한 첨단 패키징 공장 P&T7과 낸드 생산기지 M17, 신규 반도체 클러스터 조성 등 중장기 투자계획도 고객 수요와 투자 효율을 고려해 단계적으로 추진할 방침이다. SK하이닉스는 "중장기 성장 기회를 차질 없이 준비하는 동시에 설비투자 원칙을 유지함으로써, 생산능력과 재무 건전성을 함께 강화할 계획"이라고 설명했다.

2026.07.29 12:29장경윤 기자

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