“더 똑똑하다”…SKT 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’ 성능 보니

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“더 똑똑하다”…SKT 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’ 성능 보니

투데이신문 2026-01-16 17:39:26 신고

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SK텔레콤의 AX.K1. [사진=SK텔레콤 뉴스룸]
SK텔레콤의 AX.K1. [사진=SK텔레콤 뉴스룸]

【투데이신문 이유라 기자】SK텔레콤 정예팀이 정부가 추진 중인 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 2단계에 진출했다. 이번 심사를 통해 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’의 경쟁력을 확인했다는 평가다. A.X K1은 매개변수 5000억개를 넘긴 519B급 AI 모델로, 국내에선 ‘최초’로 기록된다.

16일 SK텔레콤은 짧은 개발 기간과 제한된 자원 속에서도 AI 모델을 완성했다는 점에서 의미가 있다고 설명했다. 정석근 AI CIC장은 “매개변수가 5000억개를 넘었다는 것은 AI가 더 똑똑하고 복잡한 추론을 할 수 있다는 뜻”이라며 “컨소시엄의 기술력을 모아 국내에서 가장 큰 규모의 AI 모델을 완성했다”고 말했다.

SK텔레콤 정예팀은 약 4개월 동안 자체 조달한 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 A.X K1을 개발했다. 보통 AI 모델이 커질수록 학습에 더 많은 시간과 장비가 필요하지만, 모델 구조와 학습 방식을 효율적으로 설계해 성능을 끌어올렸다. 실제 학습에는 약 1000개의 GPU가 투입됐다.

A.X K1은 특히 수학과 코딩 분야에서 강한 성능을 보였다. 미국 고등학생 수학 경시대회 문제를 활용한 AIME25 시험에서 89.8점을 기록해, 글로벌 오픈소스 AI 모델인 딥시크(DeepSeek)-V3.1보다 높은 점수를 받았다. 실시간 코딩 문제 해결 능력을 평가하는 코딩 활용도(LiveCodeBench)에서도 한국어와 영어 모두에서 경쟁 모델을 앞섰다.

이 같은 성능은 정부의 1단계 평가에서도 확인됐다. SK텔레콤 정예팀은 NIA 벤치마크 평가에서 10점 만점 중 9.2점을 받아 LG AI연구원과 함께 공동 1위를 기록했다. 이 평가는 수학과 지식뿐 아니라 긴 글에 대한 이해력, 신뢰성, 안전성까지 함께 살펴본다. 때문에 평가 점수를 숫자로 보지 않고, 실제 현장에서 활용할 수 있는 AI 역량으로 해석하고 있다.

정 CIC장은 “A.X K1은 복잡하고 어려운 업무를 처리할 수 있어 한국 제조업 환경에 적합하다”며 “수 많은 특화분야에 필요한 중소형 AI 모델을 가르치는 ‘교사 모델’ 역할도 할 수 있다”고 설명했다. 이어 “AI 환각(할루시네이션) 현상도 줄어들 수 있다”고 덧붙였다. 환각 현상이 완화되면 생성형 AI가 거짓이나 왜곡된 정보를 만들어내는 문제를 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

AI 구조 측면에서는 효율성과 안정성에 초점을 맞췄다. A.X K1은 필요한 부분만 선택적으로 작동하는 방식(MoE 구조)을 적용해 성능 대비 자원 사용을 줄였다. 한 번에 최대 128K 토큰의 긴 글도 처리할 수 있어, 긴 보고서나 문서도 한 번에 이해할 수 있다.

개방성도 강화했다. A.X K1은 아파치 2.0 라이선스로 공개돼 기업이나 연구 기관이 상업적으로 활용하거나 수정해 다시 배포할 수 있다. 기술 보고서도 오픈소스 플랫폼을 통해 공개됐다.

SK텔레콤 정예팀은 2단계 평가부터 이미지 데이터를 시작으로 멀티모달 기능을 단계적으로 적용할 계획이다. 멀티모달(Multimodal)은 텍스트와 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태의 데이터를 결합해 정보를 이해하거나 생성하는 방식이다. 먼저 문서나 논문 이미지를 읽고 요약하는 기능을 도입하고, 이후 음성과 영상 데이터까지 처리할 수 있도록 모델을 확장한다는 방침이다.

이와 함께 학습 데이터 규모를 1단계 대비 확대해 AI 모델의 성능을 높이기로 했다. 학습 언어도 5개 국어(한국어, 영어, 중국어, 일어, 스페인어)로 확대하는 등 더 진화한 AI 모델 개발에 박차를 가할 계획이다.

SK텔레콤 정예팀에는 SK텔레콤을 비롯해 게임, 모빌리티, 반도체, 대학 연구진 등이 참여하고 있다. 업계에서는 A.X K1이 정부 프로젝트를 통해 기술력뿐 아니라 실제 활용 가능성까지 검증받을 수 있을지 주목하고 있다. 정부는 연말까지 최종 2개 팀을 선발해 국산 AI 모델 육성에 집중할 계획이다.

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