SK텔레콤(SKT)의 자체 개발 인공지능(AI) 모델 'A.X K2'가 국제수학올림피아드(IMO) 2026 문제 평가에서 금메달 기준선과 같은 점수를 기록하며 고난도 수학 추론 능력을 확인했다.
SKT는 A.X K2가 올해 IMO에 출제된 6개 문제를 대상으로 한 평가에서 총 42점 가운데 29점을 기록했다고 11일 밝혔다. 2026년 IMO 금메달 기준선 역시 29점으로, 실제 대회 금메달 기준에 해당하는 점수를 얻었다는 설명이다.
IMO는 세계 각국의 학생들이 참가하는 국제 수학 경시대회로, 고도의 수학적 사고와 문제 해결 능력을 요구하는 대회로 꼽힌다. AI 모델의 수학 추론 성능을 비교하는 평가에서도 대표적인 기준으로 활용되고 있다.
올해 IMO 평가에서 A.X K2는 금메달 기준선을 충족했다. SKT에 따르면 미국과 중국을 제외하고 자체 개발한 AI 모델 가운데 IMO 2026 금메달 기준선인 29점을 넘거나 충족한 사례는 현재까지 A.X K2가 유일하다.
글로벌 모델과 비교하면 올해 평가에서는 중국 샤오홍슈의 'dots-note-3.0'이 42점 만점을 기록했다. 지난해 IMO 문제를 대상으로 한 평가에서는 구글 딥마인드의 '제미나이 딥 씽크'와 오픈AI 모델이 당시 금메달 기준선이었던 35점을 각각 기록한 바 있다.
A.X K2는 지난해 IMO 기출문제 평가에서도 42점 만점에 35점을 기록했다. 국내 수학 평가에서도 성과를 냈다. 한국수학올림피아드(KMO) 2026 2차 평가에서 만점을 받았으며, 앞선 세대 모델인 A.X K1 역시 KMO 1차 시험에서 국내 독자 개발 모델 가운데 가장 높은 점수를 기록한 바 있다.
미국수학올림피아드 선발 과정에 활용되는 AIME 평가에서도 높은 점수를 기록했다.
A.X K2는 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스의 'MathArena AIME 2026' 리더보드에서 97.1%의 정확도를 기록하며 공동 1위에 올랐다. 같은 점수를 기록한 모델은 미라 무라티 전 오픈AI 최고기술책임자(CTO)가 설립한 싱킹 머신스 랩의 '잉클링'이다.
잉클링은 9750억개(975B) 규모의 파라미터를 가진 오픈웨이트 모델이다. 중국 AI 스타트업 스텝펀의 'Step-3.5-Flash'는 96.67%, 문샷AI의 'Kimi-K2.6'은 96.4%의 정확도를 기록했다.
AIME는 미국수학올림피아드 선발 과정에서 활용되는 수학 시험이다. MathArena AIME 2026은 올해 AIME에 출제된 문제를 기반으로 30개 문항을 구성해 AI 모델이 제시한 최종 답변의 정확도를 비교하는 방식으로 진행된다.
수학 추론 능력은 AI 모델의 복잡한 문제 해결 능력을 가늠하는 지표 가운데 하나로 활용된다. 특히 정답 여부를 명확하게 확인할 수 있다는 점에서 언어 생성의 자연스러움이나 주관적 평가와 달리 모델의 추론 결과를 비교하기 용이하다.
AI 안전 분야에서도 수학 추론 능력과 다른 분야의 AI 성능 간 연관성에 대한 분석이 이어지고 있다. 국제 AI 안전 보고서는 수학적 추론 능력의 발전이 소프트웨어 검증과 복잡한 과학 문제 해결, AI 연구 등 다른 영역의 성능 향상으로 이어질 가능성을 제시한 바 있다.
산업 현장에서 수학·논리 추론 능력이 중요한 이유도 여기에 있다. 금융과 회계, 물류, 제조 등에서는 AI의 오류가 단순한 답변 오류에 그치지 않고 비용 증가나 운영상 문제로 이어질 수 있기 때문이다. 정답을 검증할 수 있는 분야에서 정확한 결과를 도출하는 능력이 AI 활용의 중요한 평가 기준이 될 수 있다는 의미다.
글로벌 AI 업계에서도 수학과 과학 분야의 추론 능력을 차세대 AI 경쟁력의 핵심 요소 가운데 하나로 보고 있다. 2026년 필즈상 수상자인 제이콥 치머만 캐나다 토론토대 교수도 최근 AI 안전 연구를 위해 오픈AI에 합류한다고 밝힌 바 있다.
SKT는 수학 분야의 성과를 산업용 AI로 연결한다는 계획이다. 지난달 29일 공개한 A.X K2는 6880억개(688B)의 매개변수를 갖춘 모델로, 5190억개(519B) 규모였던 전작 A.X K1보다 모델 규모를 확대했다.
A.X K2는 모델 규모 확대와 함께 수학·과학 분야의 추론 능력과 한국어 기반 지식, 장문 추론 성능 등을 강화한 것이 특징이다.
SKT는 A.X K2를 활용해 제조·국방·바이오 분야에서 파운데이션 모델을 적용하는 사례를 확대하고 관련 활용도를 높일 계획이다. AI 모델 자체의 성능 경쟁에서 나아가 실제 산업 현장에서 활용할 수 있는 모델로 영역을 넓히겠다는 것이다.
경량화된 AI 모델은 이미 SKT의 AI 서비스 '에이닷'에 적용됐다. SKT는 과학기술정보통신부가 추진하는 '모두의 AI' 사업에도 참여할 예정이다.
A.X K2의 이번 평가 결과는 AI 모델의 수학적 추론 능력을 보여주는 하나의 지표라는 점에서 의미가 있다. 다만 실제 산업 현장에서는 수학 문제 풀이 성능뿐 아니라 데이터 보안, 비용, 처리 속도, 안정성, 업무별 정확도 등 다양한 요소가 함께 평가돼야 한다.
SKT는 A.X K2의 수학·과학 추론 역량을 기반으로 산업별 활용 영역을 확대하면서 자체 AI 모델의 사업화를 추진한다는 방침이다.
박성대 기자 / 경제를 읽는 맑은 창 - 비즈니스플러스
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