경제타임스 여원동 기자 | SK텔레콤이 주도하는 ‘SKT 정예팀’이 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트에서 압도적인 기술력을 선보이며 차세대 AI 생태계 구축에 속도를 내고 있다. SK텔레콤은 자사 정예팀이 개발한 519B급 초거대 AI 모델 ‘A.X K1(에이닷엑스 케이원)’이 정부 프로젝트 1단계 평가를 통과하고 2단계 진출을 확정 지었다고 1월16일 밝혔다. ‘A.X K1’은 국내 최초로 매개변수(Parameter) 5,000억 개를 돌파한 대규모 모델이다. 이번 NIA(한국지능정보사회진흥원) 벤치마크 평가에서 지식, 장문 이해, 안전성 등 전 영역에 걸쳐 10점 만점에 9.2점을 기록하며 LG AI 연구원과 함께 공동 1위에 올랐다. 특히 고난도 수학과 코딩 영역에서의 활약이 돋보였다. 글로벌 오픈소스 모델인 ‘DeepSeek-V3.1’ 등과 비교해도 대등하거나 우수한 성능을 보여, 국내 독자 기술로 개발된 모델이 글로벌 수준의 추론 능력을 갖췄음을 증명했다는 평가다. SKT 정예팀은 이번 2단계 진출을 기점으로 서비스 영역을 대폭 확장한다. 기존의 텍스트 중심 모델에서 벗어나 이미지 데이터를 인식하고 분석하는 ‘멀티모달(Multimoda
경제타임스 여원동 기자 | SK텔레콤은 매개변수 5,190억 개(519B) 규모의 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘A.X K1(에이닷엑스 케이원)’의 기술 보고서를 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스(Hugging Face)에 공개했다고 1월7일 밝혔다. A.X K1은 약 4개월의 개발 기간 동안 SK텔레콤 정예팀이 자체적으로 개발한 모델로, 국내에서 500B 이상 규모의 초거대 AI 모델 기술 내용을 공개한 사례다. SK텔레콤에 따르면 정예팀은 약 1,000개의 GPU 자원을 활용해 모델 학습을 진행했으며, 학습 규모와 자원 투입량을 고려해 매개변수 구조를 설계했다. 총 약 10조 개(10T)의 데이터를 학습에 활용했으며, 웹 데이터, 코드, 이공계(STEM) 데이터, 추론 데이터 등이 포함됐다. 이번에 공개된 기술 보고서에는 A.X K1의 구조와 학습 방식, 성능 평가 결과 등이 담겼다. 보고서에 따르면 A.X K1은 수학과 코딩 등 고난도 추론 영역을 중심으로 성능 평가를 진행했다. 미국 수학 올림피아드 문제를 기반으로 한 AIME25 벤치마크에서 89.8점을 기록했으며, 실시간 코딩 문제 해결 능력을 측정하는 LiveCodeBench에서는 영어 기반 75
경제타임스 여원동 기자 | SK텔레콤은 매개변수 500B(5천억 개) 규모의 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘A.X K1(에이닷엑스 케이원)’을 공개하며 독자 AI 경쟁력 강화에 나섰다. SK텔레콤 정예팀은 12월30일 서울 코엑스에서 과학기술정보통신부 주최로 열린 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회’에서 대국민 프리젠테이션을 통해 A.X K1의 기술적 특징과 활용 방향을 소개했다. 이날 발표는 정석근 SK텔레콤 AI CIC장이 맡았다. SK텔레콤은 AI 모델의 성능이 대규모 매개변수와 연관된다는 점을 들어, 500B급 초거대 모델이 고난도 추론과 복합 작업 수행에 적합하다고 설명했다. 이를 통해 산업 전반에서 활용 가능한 범용 AI 기반을 구축할 수 있다는 점을 강조했다. 또한 SK텔레콤은 GPU 클러스터 ‘해인’과 울산 AI 데이터센터 등 자체 AI 인프라를 기반으로 AI 모델과 서비스로 이어지는 가치 사슬을 구축하고 있다고 밝혔다. 이와 함께 서울대·KAIST 교수진과의 공동 연구, 반도체·게임·모빌리티·데이터·서비스 분야 기업들과의 협업 사례도 소개했다. 아울러 B2C와 B2B를 아우르는 AI 확산 역량도 언급됐다. SK텔레콤은 AI 서비
경제타임스 여원동 기자 | SK텔레콤은 국내 최초로 매개변수 500B(5천억 개) 규모의 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘A.X K1’을 30일 과학기술정보통신부 주최 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회’에서 공개한다고 12월29일 밝혔다. A.X K1은 총 5,190억 개의 매개변수로 구성된 초거대 언어모델(LLM)로, 사용자 요청에 따른 추론 시 약 330억 개의 매개변수만을 활성화하는 구조를 채택했다. 대규모 학습을 기반으로 하되, 실제 활용 단계에서는 경량화된 방식으로 작동하도록 설계된 것이 특징이다. 글로벌 AI 업계에서는 500B급 이상의 초거대 모델이 복잡한 수학적 추론, 다국어 이해, 고난도 코딩 및 에이전트 작업 수행 등에서 소형·중형 모델보다 안정적인 성능을 보이는 것으로 평가된다. 에이전트 작업은 AI가 사용자의 반복 지시 없이도 판단과 처리를 수행하는 기능을 의미한다. 또한 초거대 모델은 70B급 이하 모델에 지식을 전수하는 ‘교사(Teacher) 모델’로 활용될 수 있어, AI 생태계 전반을 지탱하는 디지털 사회간접자본(SOC) 역할도 수행할 수 있다. A.X K1은 처음부터 한국어 중심으로 학습된 모델로, 한국어 입력을
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