이동통신사 생성형 AI, 국내 넘어 해외서도 기술력 자신

SKT, 독일 통신사와 다국어 LLM 개발
KT, 태국어 전용 LLM 구축·협업 추진
LG U+, AI 자체 개발 통합브랜드 활용

유영상 SK텔레콤 대표가 도이치텔레콤과 가진 협약식에서 발표하고 있다./SK텔레콤

[마이데일리 = 천예령 기자] AI(인공지능) 산업을 앞세운 국내 이동통신사가 자체 LLM(거대언어모델)을 가지고 국내외로 여러 분야로 뻗어나가고 있다.

23일 이동통신업계 업계에 따르면 SK텔레콤, KT, LG유플러스가 초거대 AI 기반 서비스를 바탕으로 언어·고객응대 등 다양한 분야에 각사 입지를 강화하고 있다. 챗GPT 등장 후 치열해진 생성형AI 시장에서 뒤처지지 않겠다는 의지가 뚜렷하다.

우선 SKT는 독일 이동통신사 도이치텔레콤과 한국어, 영어, 독일어 등을 지원하는 통신사 특화 LLM(거대언어모델)을 공동 개발하기로 뜻을 모았다.

양사는 앤트로픽, 메타 등 AI 업체들과 협업하여 독일어, 영어, 한국어 등 통신사 특화 다국어 거대언어모델을 공동 개발하고, 특화 LLM을 내년 1분기 안에 공개할 예정이다.

통신사향 LLM은 범용 LLM보다 통신 서비스 관련 영역에 대한 이해도가 높고 이용자 의도도 잘 이해할 수 있기 때문에 AI 콜센터와 같은 대 고객 서비스 등에 적합할 것으로 예상된다.

SKT 관계자는 “유럽, 아시아, 중동 등 전세계 통신사들이 각국 환경에 맞춰 유연하게 AI 에이전트와 같은 생성형 AI 서비스를 개발할 수 있도록 지원할 것”이라며 “통신사들은 통신사 특화형 LLM으로 거대 플랫폼 개발 비용과 시간을 절감할 수 있으며, AI 혁신을 통해 전통적인 통신사업의 패러다임 전환과 함께 새로운 사업 기회와 성장 동력을 확보할 수 있을 것”이라고 말했다.

KT가 초거대 AI ‘믿음’을 활용한 태국어 대형언어모델 구축 및 동남아시아 공동 사업화 협력을 추진하기로 했다. 김영섭 KT 대표(중앙 오른쪽)와 피트 보다라믹 자스민 그룹 회장이 함께 사진을 찍고 있다./KT

KT는 태국 정보통신 기업 자스민 그룹과 함께 KT 초거대 AI ‘믿음’을 활용한 Thai-LLM(태국어 대형언어모델) 구축과 동남아시아 공동 사업화 협력을 추진한다.

양사는 내년 상반기에 자스민 그룹 자회사 ‘자스텔’이 추진하는 신규 IDC(데이터센터)에 GPU(그래픽처리장치) 팜을 구축할 예정이다.

이후 하반기부터 태국어 전용 LLM을 구축하며 단계적 협업에 나서 글로벌 LLM 사업 모델을 공동 발굴하고 라오스와 캄보디아 등 동남아 시장으로 공동 사업화에 협력한다.

KT 관계자는 “자스민 그룹이 태국어 전용 LLM 구축으로 AI 주권을 확보하도록 지원하겠다”며 “초거대 AI 수요가 있는 대다수 글로벌 국가로 ‘믿음’을 확산시킬 계획이다”라고 소개했다.

LG유플러스는 지난해 선보인 AI 통합브랜드 ‘익시’를 적극 활용한다.

음성·언어·검색·추천·예측 등 AI 엔진을 자체 개발했으며, LG유플러스는 이를 스포츠 승부예측과 고객센터·소상공인 대상 콜봇, 유플러스tv 콘텐츠 추천 등 서비스에 적용했다.

또한 LG AI 연구원을 포함해 AI 전문기업 등과도 서비스 개발을 협업한다. LG AI 연구원이 개발한 AI ‘엑사원 2.0’을 활용해 금융·제조업·헬스케어 등 전반적인 사업분야에서 비즈니스 모델과 결합할 예정이다.

최근에는 생성형 AI로 영상광고도 제작해 광고 시나리오는 챗GPT, 영상 이미지는 생성AI 스테이블디퓨전, 목소리 생성은 자체 음성 AI 기술을 활용하기도 했다.

하지만 이렇게  떠들썩한 ‘AI 기술의 바람’이 내년엔 잠잠해질 것이라는 우려도 존재한다.

시장분석기관 CCS 인사이트에 따르면 내년에는 생성형 AI에 대한 거품이 빠지고 이를 실행하는 데 필요한 비용과 규제 요구가 증가하면서 생성형 AI 기술 성장이 둔화할 수 있다.

벤 우드 애널리스트는 “생성형 AI를 훈련하고 유지하는 데에는 큰 비용이 든다”며 “대기업에는 괜찮지만, 대기업이 아닌 많은 조직과 많은 개발자에게는 비용이 너무 많이 들 것”이라 분석했다.

생성형 AI 기반이 되는 LLM을 구동시키기 위해서는 막대한 컴퓨팅이 필요하고, 이를 실행시키기 위해서는 고출력 칩이 필요하기 때문이다.

GPU(그래픽처리장치) 시장 90% 점유 중인 엔비디아 H100의 가격은 개당 4000만원으로, 대규모 컴퓨팅은 이런 고출력 칩 수천개가 필요하다.

이동통신업계 관계자는 “생성형 AI가 서비스 형태를 갖추려면 시간이나 장비·시설 등 많은 비용이 드는 것은 사실이다”라며 “하지만 각각 업체마다 지향하는 서비스 방향과 형태가 다르다. 단순히 AI 비즈니스를 개발·활성화하겠다고 해서 일괄적으로 시장 둔화를 논하는 것은 이르다고 본다”고 꼬집었다.