SKT 만든 韓 최대 AI, 中 딥시크보다 '똑똑'

[국대 AI 톺아보기] ③SK텔레콤 컨소시엄 '에이닷엑스 K1'
"AI 성능은 규모에 비례…제조 AX 앞당기겠다"

[편집자주] 대한민국의 'AI 3대 강국' 도약을 견인할 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트가 첫 평가전에 돌입한다. 정부의 GPU·데이터 투자와 민간의 기술력이 결합돼 약 4개월 만에 대규모 AI 모델을 개발하자, 글로벌 AI 시장에서 한국의 존재감도 커지고 있다. 5개 정예팀이 개발한 한국형 '소버린 AI'를 분석해 2027년 탄생할 국민 AI 윤곽을 그려본다.

/그래픽=김지영

SK텔레콤이 국내 최대 규모의 AI(인공지능) 모델로 '국가대표 AI'에 도전한다. 약 4개월 만에 국내 최대 규모의 AI 모델을 '프롬 스크래치'(from scratch) 방식으로 구현했다. 이는 기존 AI 모델을 개량하는 게 아니라 처음부터 새로 학습시키는 방식이다. SKT는 이번 프로젝트를 통해 '통신사가 무슨 AI냐'란 회의론을 정면돌파한다는 목표다.

SKT 컨소시엄이 공개한 '에이닷엑스 K1'(A.X K1)은 5190억개의 매개변수(파라미터)를 갖춘 대규모 전문가 혼합(Mixture-of-Experts·MoE) 언어 모델이다. AI 성능은 모델 크기와 학습 데이터, 연산량에 비례해 향상된다는 '스케일링의 법칙'에 기반해 설계했다.

이같은 초대형 모델은 운영비용이 많이 드는데 'MoE' 구조로 효율화했다. 이는 하나의 거대 AI가 모든 질문에 답하는 것이 아니라, 질문에 에 따라 분야별 전문가 AI를 골라쓰는 방식이다. 실제 SKT는 답변시 330억개 매개변수만 활성화해 연산 비용을 줄였다. 여기에 복잡한 추론이 필요한 경우에만 연산 자원을 집중하는 '생각하기'(Thinking)와 '일반'(non-Thinking) 모드를 분리해 효율성을 강화했다. 일반 문장을 AI가 이해할 수 있는 '토큰' 단위로 쪼개는 토크나이저도 자체 개발해 한국어 처리 비용을 글로벌 AI 모델 대비 낮췄다.

대규모 모델인 만큼 투입된 데이터 양도 어마어마하다. SKT는 약 10조개 토큰 규모의 데이터셋을 처음부터 학습시켰다. 인터넷 공개 데이터(웹 코퍼스)뿐 아니라 STEM(과학·기술·공학·수학) 데이터, 추론 데이터, 고품질 합성 데이터(Synthetic Data) 등을 폭넓게 활용했다. 반도체·배터리 등 SK그룹사 제조분야에 적용할 예정인 만큼 관련 지식을 강화한 것이다. 예컨대 에이닷엑스 K1이 웨이퍼의 불량률과 공장 환경을 고려해 적정 생산량을 산출하고 생산 계획을 세울 수 있다.

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"A.X K1, 수학·코딩능력 中 딥시크 앞서"

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/그래픽=윤선정

에이닷엑스 K1은 수학 능력을 평가하는 벤치마크 AIME25에서 89.8점을 기록해 매개변수 6850억 개 규모의 '딥시크-V3.1'(88.4점)을 앞섰다. 코딩 능력 평가인 LiveCodeBench에서는 영어 기반 75.8점, 한국어 기반 73.1점으로 딥시크(69.5점·66.2점)를 웃돌았다. 에이닷엑스 K1은 한 번에 소설책 한 권(128K 토큰·10만개 단어)을 검토할 수 있지만, 긴 문맥 이해 능력을 측정하는 AA-LCR에선 36점을 받아 딥시크(53.3점)보다 낮았다.

SKT는 연내 에이닷엑스 K1을 1조 매개변수 규모로 키우고 시청각 데이터를 이해하는 멀티모달 기능을 추가할 계획이다. AI 통화앱 '에이닷'과 글로벌 학술지식검색 서비스 '라이너'에 에이닷엑스 K1을 적용해 AI를 대중화한다. 궁극적으론 2조 매개변수 규모로 확장해 다수의 소형 AI 모델을 학습시키는 '교사 모델'로 활용한다.

정석근 SKT AI CIC 센터장은 지난 연말 1차 대국민 보고회에서 "잘 만든 대규모 AI 모델 하나가 사회간접자본(SOC)이 될 수 있다"며 "이를 기반으로 실용적인 다양한 AI 모델을 개발하겠다"고 말했다.

윤지혜 기자 yoonjie@mt.co.kr