SKT가 국민이 일상에서 필요로 하는 다양한 영역을 AI로 연결하기 위해 ‘모두의 AI’ 도전에 나섰다. SKT 유경상 AI CIC장의 칼럼을 통해 ‘서비스 – 모델 – 인프라’의 풀스택(Full-Stack) AI를 기반으로 한 SKT 모두의 AI 경쟁력을 소개한다.

SKT 유경상 AI CIC장

AI 경쟁의 중심이 빠르게 확장되고 있습니다. 더 큰 모델, 더 많은 연산, 더 높은 수준의 추론 능력을 향한 프런티어 모델의 연구 경쟁이 여전히 치열한 가운데, 이제는 그렇게 확보한 지능을 얼마나 효율적으로 배포하고, 실제 문제 해결과 실행으로 전환하며, 다시 현실의 경험과 데이터를 다음 세대 모델의 발전으로 연결하는지가 AI 경쟁력을 좌우하기 시작했습니다.

모델 개발과 연구는 여전히 AI 경쟁의 출발점입니다. SK텔레콤은 최근 6,880억 개 매개변수(Parameter) 규모의 독자 AI 모델 ‘A.X K2’를 공개하고, 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 3차 단계 진출에 성공했습니다.

이번 결과를 통해 SKT는 더욱 무거운 책임을 가지고 ‘기술적 성능’은 물론 ‘현장에서의 실용성’ 어느 한쪽과도 타협하지 않을 것입니다.

SKT가 모델 개발에 집중하는 이유는 명확합니다. 최상위 수준의 지능을 직접 만들 수 있어야 기술의 방향을 스스로 결정할 수 있고, 그 과정에서 축적한 역량이 경량·특화 모델과 산업 AI로 확산될 수 있기 때문입니다.

그러나 좋은 모델을 보유하는 것과, 수천만 명이 매일 신뢰하며 쓰는 AI 서비스를 개발하고 운영하는 것은 전혀 다른 문제입니다.

앞으로의 AI 경쟁력은 단순한 모델의 성능만으로 설명하기 어려울 것입니다. 모델의 지능, 추론의 경제성, 서비스의 완성도, 현실 데이터를 기반으로 한 재학습과 개선 속도, 그리고 신뢰가 하나의 시스템으로 결합되어야 하며, 어느 한 축이 약하면 아무리 뛰어난 기술도 연구실의 성과나 인상적인 데모에 머물기 쉽습니다.

세계 최고 수준의 지능에 도전하는 것, 그리고 그 지능이 국민과 산업 속에서 실제로 쓰이고 그 경험이 다시 기술 발전으로 돌아오게 하는 것. 이 둘은 별개의 경쟁이 아닙니다.

SKT는 그동안 쌓아 온 기술과 서비스 역량을 바탕으로 국민이 실제 생활 속에서 체감하고 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스로 확장할 준비를 마쳤으며, ‘모두의 AI’ 사업 참여는 이를 현실화하는 출발점입니다.

‘인프라 – 모델 – 서비스’로 지능의 경제성과 빠른 개선 루프를 갖춘 SKT ‘모두의 AI’

모델 학습이 우리가 확보할 수 있는 지능의 수준을 높인다면, 추론 기술은 그 지능을 얼마나 넓고 경제적으로 쓸 수 있는지를 결정합니다. 둘 중 하나를 선택하는 문제가 아닙니다.

SKT가 자체 모델 A.X를 끊임없이 고도화하는 한편, 이것이 실제 산업과 서비스에서 유용하게 쓰일 수 있도록 실용성을 높이는 작업을 함께 추진해 온 이유입니다.

SKT의 A.X K2는 6,880억 개 매개변수를 갖춘 대형 파운데이션 모델이지만, 수백만 명이 동시에 쓰는 환경에서 모든 요청을 최대 성능의 모델로 처리하는 방식은 지속 가능하지 않습니다. 더구나 기술 발전으로 토큰당 단가는 계속 내려가지만, AI에게 맡겨지는 일은 그보다 빠르게 무거워지고 있습니다.

긴 문맥을 다루고, 여러 번의 시도와 도구 호출을 거치고, 여러 에이전트가 협업하는 일이 일상화될수록 추론의 경제학은 더 어려운 문제가 됩니다. 전체 매개변수 중 일부를 요청마다 선택적으로 활성화하는 MoE(Mixture of Experts) 구조, 질문의 난이도에 따라 사고의 깊이를 달리 하는 추론 방식, 출력 품질을 유지하며 서빙 효율을 끌어올리는 경량화와 가속 기술, 그리고 간단한 질의는 경량 모델이 즉시 처리하고 복잡한 과업은 대형 모델이 깊이 추론하도록 배분하는 운영까지. 이 모든 것은 지능의 ‘규모’와 ‘비용’을 분리해, 전 국민 규모에서도 지속 가능한 경제성을 확보하려는 설계입니다.

그리고 이러한 알고리즘 차원의 최적화에 더해, 메모리 계층의 관리와 연산 자원의 배치 등 시스템과 반도체 수준까지 내려가야 진정한 최적화가 완성됩니다. AI 인프라를 직접 설계하고 운영하는 SKT가 추론의 경제성을 끝까지 파고들 수 있는 이유가 여기에 있습니다.

이런 관점에서 A.X K2의 독파모 3차 단계 진출은 단순 모델의 기술적 수치와 명성을 넘어, 전문가와 실제 이용자의 관점에서 현장 활용성과 실용적인 유용성을 함께 인정받았다는 점에서 매우 큰 의미를 갖습니다. A.X K2는 이미 SK그룹의 내부 사업과 서비스, 나아가 외부의 국방·제조·법무·세무 등 다양한 산업 영역에 적용되어 그 실용성을 인정받고 있습니다.

SKT가 가장 중요하게 보는 것은 ‘개선 속도’ 입니다. AI의 경쟁 우위는 한 번의 학습으로 결정되지 않습니다. 실제 사용 과정에서 어떤 문제에 실패하는지 발견하고, 이를 평가 기준과 학습 신호로 만들고, 모델과 추론, 서비스를 개선해 다시 사용자에게 배포하는 사이클을 얼마나 빠르게 반복하느냐가 경쟁력이 됩니다.

나아가 잘 설계된 루프를 통해 모델의 성능과 사용자의 맥락에 대한 경험이 쌓이면서, AI는 한 번 만들어져 고정된 제품이 아니라 쓰일수록 각자에게 맞춰지고 스스로 진화하는 시스템이 됩니다. 이 과정에서 쌓이는 경험과 데이터는 다시 다음 세대 모델의 학습으로 이어지며, 학습과 추론의 경계가 점차 흐려지고 있는 것입니다.

결국 미래의 AI 경쟁은 가장 좋은 모델을 한 번 만들어내는 경쟁이 아니라, 가장 빠른 ‘지능의 개선 루프’를 구축하는 경쟁이 될 것입니다.

SKT가 ‘서비스 + 모델 + 인프라’의 풀스택(Full-Stack) AI 경쟁력에 통신 기반의 ‘대규모 서비스 운영 경험’이 더해져 완벽한 수직 계열화를 최고의 경쟁력으로 꼽는 이유가 여기에 있습니다.

이 구조의 진짜 가치는 자산을 ‘보유’하고 있다는 사실이 아니라, 인프라에서 비용과 지연 시간을 낮추고, 모델에서 추론 품질을 높이며, 서비스에서 발견한 개선점을 다시 모델과 시스템에 반영하는 개선 루프를 누구보다 빠르게 돌릴 수 있다는 데 있습니다.

월간 사용자(MAU) 1,000만 명을 돌파한 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’을 직접 기획·출시하고, 실제 사용자들의 피드백을 반영해 지속적으로 고도화해 온 실전 노하우는 이 루프가 이미 작동하고 있다는 증거입니다.

20개社 모인 드림팀과 11개社 MOU로 확장해 갈 ‘대한민국 AI 생태계’

AI 서비스의 다음 단계는 분명합니다. 단순히 질문에 ‘답하는 AI’를 넘어, 사용자를 대신해 일을 ‘실행하고 결과를 내는 AI’로의 전환입니다. 모두의 AI의 성과도 대화의 횟수가 아니라 완료된 일의 숫자로 측정되어야 합니다.

에이전트 시대에는 개별 모델의 정답률만으로 서비스 품질을 설명하기도 어려워집니다. 계획과 검색, 도구 호출, 실행이 여러 단계로 이어지는 과정에서는 작은 오류도 누적될 수 있기 때문입니다.

중요한 것은 모델 답변 하나의 정확도가 아니라 사용자의 의도가 실제 결과로 이어지는 End-to-end 성공률입니다. 다시 말해, 에이전트가 같은 모델을 쓰더라도 무엇을 기억하고, 어떤 권한을 부여하고, 어떤 도구를 다루며, 실패에서 어떻게 회복하느냐에 따라 실제로 해내는 일의 수준이 크게 달라지는 것입니다.

그렇기 때문에 실행하는 AI가 되기 위해서는 AI 기술뿐만 아니라 서비스가 제공되는 개별 분야의 깊이 있는 전문성이 반드시 필요합니다.

금융의 규제, 의료의 데이터, 세무의 제도처럼 각 영역에는 그 분야를 오래 다뤄 온 전문기업만이 아는 맥락이 있고, 한 기업이 모든 것을 직접 만드는 방식으로는 국민 일상의 다채로운 요구를 모두 충족할 수 없습니다.

SKT가 금융, 모빌리티, 미디어, 교육, 의료, 공공, 세무, 돌봄 분야 대표 기업 및 기술 전문사와 컨소시엄을 구성한 이유가 바로 여기에 있습니다.

이 컨소시엄에서 SKT의 역할은 모든 서비스를 직접 만드는 회사가 아니라, 국민의 의도를 가장 적합한 모델·기술·전문 서비스로 연결하는 ‘신뢰할 수 있는 오케스트레이터*’ 입니다.

* 사용자의 요청을 분석해 최적의 AI 모델과 기술을 선택·연결하는 시스템

SKT가 추진하는 ‘모두의 AI’는 단순한 챗봇 서비스가 아니라, 대한민국의 AI 모델과 서비스가 국민을 만나는 실증 무대입니다.

금융·모빌리티·미디어·교육·건강 등 국민이 매일 접하는 일상 영역에서 시작해, 청년 · 소상공인 · 시니어 등 특정 대상에게 꼭 필요한 세무 · 행정 · 돌봄 등 전문 영역으로 서비스를 확장해 나갈 계획입니다. 또 AI 활용 격차가 사회적 격차로 이어지지 않도록 디지털 서비스 이용이 낯선 취약계층까지 세심하게 고려하여, 전국민이 가장 편리하고 자연스럽게 AI를 활용할 수 있도록 할 것입니다.

SKT를 비롯해 20여 기업과 기관, 단체로 구성된 SKT 컨소시엄은 생태계의 시작점일 뿐입니다. SKT컨소시엄은 11개 기업과 MOU를 맺고** 추가 협력을 모색하는 등 신기술과 전문성을 지닌 기업·기관을 지속적으로 수용하는 열린 AI 생태계를 만들어 갈 것입니다.

** 하나은행, 버킷플레이스, 비누랩스, 위버스브레인, 알토스벤처스, 리로소프트, 대교뉴이프, 기억산책, NH농협은행, 블루웍스, 티머니모빌리티

‘성능을 넘어 신뢰로’ 국민이 안심하고 쓰는 일상의 도구

AI가 국민의 삶과 주요 서비스 실행에 깊이 연계될수록 담보되어야 할 최우선 과제는 ‘신뢰성’입니다. 다만, 신뢰는 ‘위험이 전혀 없는 상태’가 아니라 ‘위험을 다루는 능력’으로 정의될 필요가 있습니다.

위험을 지속적으로 발견하고, 영향 범위를 제한하고, 문제가 생기면 신속하게 복구하며, 같은 오류가 반복되지 않도록 개선하는 능력이 책임 있는 AI 운영의 본질입니다.

SKT는 모델 최적화 및 서빙 가속 기술을 통해 지연 없는 응답 속도를 확보하는 한편, AI 모델 품질에 대한 객관적 평가, 상시적인 AI 레드티밍, 실시간 안전 모니터링과 가드레일을 통해 위험을 지속적으로 점검하고 개인정보와 민감정보를 안전하게 다루는 보안 시스템을 구축해 국민 누구나 안심하고 사용할 수 있는 환경을 만들어 갈 것입니다.

대한민국은 이제 ‘AI를 잘 사용하는 나라’를 넘어 ‘AI의 다음 방향을 스스로 선택할 수 있는 나라’가 되어야 합니다. 그 선택의 힘은 앞서 말씀드린 순환에서 나옵니다.

최고 수준의 지능에 도전하고, 그 지능을 국민과 산업에 확산시키고, 현실의 경험과 데이터를 다음 세대의 기술로 만드는 ‘지능의 개선 루프’가 대한민국 안에서 돌아가게 하는 것입니다.

‘모두의 AI’는 국민의 일상에서 AI의 선순환을 시작하는 도구이자, 선순환의 가치를 국민 모두가 체감할 수 있도록 만드는 첫 번째 무대입니다.

SKT는 A.X K2의 기술력과 국내 최대 규모의 AI 인프라, 에이닷 1,000만 사용자 운영 경험, 분야별 파트너의 전문성을 연결해 국민 모두가 가장 편하게 쓸 수 있는 ‘일상의 AI’를 만드는 동시에 대한민국 AI의 다음 도전을 위한 기반을 만들어가겠습니다.