지난달 18일 진행된 ‘2025 파운데이션 모델 테크 워크숍’ 참가자들의 기념 사진 촬영 모습.

지난 8월 SK텔레콤은 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 정예팀으로 선정됐다. SKT 컨소시엄(SKT 정예팀)에는 반도체∙모델∙데이터∙서비스로 이어지는 독자 기술 기반의 풀스택 AI 구현을 목표로 하는 기업들이 함께하고 있다.

SKT 뉴스룸은 지난 약 4개월 동안 SKT 컨소시엄에 함께하는 라이너, 셀렉트스타, 크래프톤, 42dot, 리벨리온을 만나 각 기업들이 정예팀 내에서 맡은 역할과 기술적 강점을 자세히 소개했다.

오늘은 그 동안의 인터뷰 내용을 종합해 SKT 컨소시엄이 개발 중인 한국형 독자 AI 파운데이션 모델의 정확성 · 신뢰성 · 확장성 · 범용성 · 효율성 등 다섯 가지 경쟁력을 소개한다.

① AI 검색ㆍ정보 처리 ‘정확성’ – 라이너

라이너 김진우 대표

전문 지식 및 정보의 정확성은 AI 모델이 갖추어야 할 기본적인 역량이다. 전문 지식·정보 검색 특화 AI 에이전트를 개발하는 라이너는 SKT 컨소시엄에서 독자 AI 파운데이션 모델의 신뢰성과 정확도를 높이는 역할을 맡고 있다.

김진우 라이너 대표는 SKT 컨소시엄의 강점으로 ‘이론이 아닌 실제 서비스로 증명된 경험’을 꼽으며, AI 개발 과정에서 핵심 단계를 내부 역량으로 빠르게 연결할 수 있는 구조가 경쟁력이라고 설명했다.

SimpleQA 벤치마크에서 95.3점을 기록한 라이너 서비스.

김 대표는 “문장 단위 평가를 통한 정확도 향상, SimpleQA를 통해 확인된 성능, 그리고 한국어 환경에 특화된 정보 처리 능력이 독자 AI 파운데이션 모델의 경쟁력이 될 수 있다”고 강조했다.

또 라이너와 SKT의 협업 경험을 바탕으로 대규모 사용자 환경에서 LLM의 정보 처리 성능을 검증해 실사용 품질을 고도화하는 구조를 제시했다.

[링크] “글로벌 무대에서 경쟁력 갖춘 K-AI 모델 탄생에 일조할 것”… 라이너 김진우 대표 인터뷰

② 안정적 검증 통한 AI모델의 ‘신뢰성’ – 셀렉트스타

셀렉트스타 김세엽 대표

대규모 데이터 구축·검증 기술을 보유한 ‘셀렉트스타’는 SKT 컨소시엄 독자AI파운데이션 모델의 신뢰성과 안정성을 검증해 고객이 믿고 사용할 수 있는 AI 모델의 기초를 다진다.

김세엽 셀렉트스타 대표는 한국어 환경에 특화된 평가 체계의 필요성을 강조하며, 실제 서비스 환경에서 발생하는 오류·편향을 초기에 탐지하고 개선할 수 있는 구조가 SKT 컨소시엄 독자 AI 파운데이션 모델의 경쟁력이 될 것이라고 설명했다.

셀렉트스타의 다투모 이밸 서비스 화면

김 대표는 다투모 이밸(Datumo Eval) 기반의 자동화 검증, 수작업 대비 높은 일관성을 갖춘 평가 절차, 그리고 실제 서비스 환경을 반영한 세밀한 품질 기준이 모델 개발 과정에 중요한 기반이 된다고 말했다.

이를 통해 모델 성능의 수치적 향상을 넘어, 사용자가 체감할 수 있는 신뢰도를 확보하는 것이 SKT 컨소시엄에서 셀렉트스타가 목표로 하는 바라고 밝혔다.

[링크] “보다 신뢰성 있는 AI 생태계 만들어 갈 것” – ‘셀렉트스타’ 김세엽 대표 인터뷰

③ 멀티모달 R&D 경험 기반 글로벌 ‘확장성’ – 크래프톤

이강욱 크래프톤 AI 본부장

한국형 독자 AI파운데이션 모델은 앞으로 글로벌 시장에서 세계 유수의 AI 열강들과 치열한 경쟁을 펼쳐야 한다. 이런 관점에서 컨소시엄의 글로벌 경험 또한 중요한 역량이다.

전 세계 이용자를 대상으로 게임 서비스를 운영해온 크래프톤은 대규모 멀티모달 모델 개발, 합성 데이터 생성, 자체 평가 기법 등 글로벌 수준의 AI 기술 경험을 SKT 컨소시엄에 더하고 있다.

이강욱 크래프톤 AI 본부장은 SKT 컨소시엄의 특징으로 ‘모델–데이터–가속기–서비스가 긴밀하게 연결된 구조’를 꼽으며, 실제 서비스 환경에서 검증된 기술 역량이 독자 모델 경쟁력을 뒷받침한다고 강조했다.

글로벌 서비스 운영 과정에서 크래프톤이 축적한 사용자 행동 데이터와 시뮬레이션 기반 실험 환경이 독자 AI 파운데이션 모델의 확장성과 정합성을 높이는 기반이 될 것이라는 자신감이다.

이 본부장은 CPC·ORAK 기반 평가, 멀티모달 모델링, 이미지·음성 합성 알고리즘 등 크래프톤이 보유한 다양한 R&D 자산이 한국형 AI 모델의 학습 효율성과 품질 향상에 기여할 수 있다고 밝혔다.

[링크] “게임으로 세상을 놀라게 했듯, AI로 성공사례만들 것”··· SKT 컨소시엄 참여사 크래프톤 이강욱 본부장 인터뷰

④ 온디바이스 기술로 이룰 AI모델의 ‘범용성’ – 42dot

김병열 42dot Gleo AI그룹 리더

AI 모델은 실생활에서 이용자들에게 새로운 가치와 효용성을 제공함으로써 궁극적으로 범용성을 확보하는 것이 핵심이다.

모빌리티 기업 42dot은 실제 차량 환경에서 축적한 온디바이스 AI 기술과 경량화 모델 최적화 역량을 SKT 컨소시엄에 더하고 있다.

김병열 42dot Gleo AI 그룹 리더는 차량 내 AI 에이전트를 구현하기 위해 필요한 낮은 지연 시간, 실시간 판단 능력, 높은 안정성 등이 독자 AI 파운데이션 모델 개발 과정에서도 중요한 가치라고 설명했다.

김 리더는 또 실제 주행 환경에서 수집되는 대규모 데이터, 복잡한 상황 판단이 필요한 시나리오, 그리고 온디바이스 환경에 최적화된 모델 구조가 SKT 컨소시엄의 전체 기술 체계와 잘 맞닿아 있다고 강조했다.

이어 SKT·셀렉트스타·리벨리온 등과의 협업을 통해 하드웨어–모델–데이터가 긴밀하게 연결된 풀스택 구조를 만드는 것이 한국형 모델 차별성을 강화하는 방향이라고 덧붙였다.

[링크] “모빌리티 현장에서 K-AI의 가능성을 증명할 것”··· 42dot Gleo AI 그룹 리더 김병열 인터뷰

⑤ 고효율 AI 추론 인프라로 확보한 ‘효율성’ – 리벨리온

김홍석 리벨리온 소프트웨어 아키텍트 총괄

AI 추론에 최적화된 NPU를 개발하는 리벨리온은 SKT 컨소시엄에서 국산 모델이 실제 서비스 환경에서 안정적이고 효율적으로 동작할 수 있도록 인프라 기반을 강화하는 역할을 맡고 있다.

김홍석 리벨리온 소프트웨어 아키텍트 총괄은 국산 모델과 국산 반도체가 함께 최적화하는 구조가 컨소시엄의 차별적 경쟁력이라고 강조했다.

리벨리온 서버

김 총괄은 데이터센터 상용화를 통해 검증된 리벨리온의 NPU 운영 경험, 모델–칩 최적화 역량, 그리고 에너지 효율 기반의 추론 구조가 독자 AI 파운데이션 모델의 확장성과 실사용 성능을 높이는 핵심 요소라고 설명했다.

또 다양한 산업 도메인에서 요구되는 안정적·저비용 AI 인프라를 구축하는 것이 한국형 모델 경쟁력을 강화하는 기반이 될 것이라고 말했다.

[링크] [SKT컨소시엄] “국산 NPU로 풀스택 K-AI 완성에 기여할 것”… 리벨리온 김홍석 총괄 인터뷰

SKT 정예팀들을 통해 살펴본 다섯 가지 핵심 역량은 서로 다른 분야를 다루고 있지만 모두 독자 AI 파운데이션 모델이라는 하나의 목표를 향해 유기적으로 연결되어 있다. ▲정보·데이터 정확도 ▲정밀한 신뢰성 검증 ▲글로벌 멀티모달 경험 ▲온디바이스 기반 실사용 기술 ▲인프라 경쟁력까지 각 기업이 축적해온 전문성은 한국형 독자 AI 파운데이션 모델의 완성도를 높이는 기반이 되고 있다.

SKT는 컨소시엄과 함께 모델·데이터·알고리즘·반도체·서비스 전 과정을 하나의 구조로 통합하며, 실사용 환경에서 체감할 수 있는 AI 기술력을 확보하기 위해 개발을 이어가고 있다.

앞으로도 SKT는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 중심으로 국내 AI 생태계의 경쟁력을 강화하고, 국가대표 AI 3강 진입을 향한 기반을 강화해 한국형 풀스택 AI 모델이 가진 가능성을 확장해 나갈 예정이다.