SK텔레콤이 독자 AI 모델과 인프라, 서비스를 연결해 실제 서비스 데이터를 모델 개선에 재활용하는 '지능의 개선 루프'를 구축하겠다는 전략을 24일 공개했다. 유경상 SKT AI CIC장은 6880억개 매개변수 규모의 자체 모델 'A.X K2'와 MoE 구조, 질문 난이도별 추론 조절 기술을 활용해 비용 효율을 높이고, 금융·모빌리티·교육 등 20여개 기업과 컨소시엄을 구성해 '실행하는 AI' 서비스를 확대한다는 계획이다. SKT는 모델 성능 경쟁을 넘어 서비스 운영을 통한 개선 속도가 AI 경쟁력의 핵심이 될 것으로 내다봤다.
- •6880억 매개변수 독자 모델 'A.X K2' 공개, MoE·난이도별 추론 조절로 비용 효율화
- •금융·모빌리티·교육·의료 등 20여개 기업·기관과 '모두의 AI' 컨소시엄 구성
- •하나은행·NH농협은행 등 11개사와 별도 MOU 체결
- •에이닷(MAU 1000만) 운영 경험을 모델 재학습에 활용하는 선순환 구조 지향
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"좋은 모델만으론 부족"...SKT, '지능의 개선 루프'로 모두의 AI 승부
- 1.SKT, 6880억개 매개변수 규모 독자 모델 'A.X K2' 앞세워 '모두의 AI' 사업 추진
- 2.요청마다 일부 매개변수만 활성화하는 MoE 구조와 난이도별 추론 조절로 서비스 비용 절감 추구
- 3.금융·모빌리티·미디어·교육 등 분야 약 20개 기업·기관과 컨소시엄 구성, 하나은행 등 11개사와 MOU 체결
- 4.MAU 1000만 넘은 '에이닷' 운영 경험을 모델·시스템 개선에 재투입하는 '지능의 개선 루프' 구축 계획
왜 중요한가?
모델 성능 경쟁에서 실제 서비스 데이터를 재학습에 반영하는 개선 속도 경쟁으로 AI 산업의 승부처가 이동하고 있음을 보여주며, SKT가 이를 국내 최대 규모 컨소시엄과 풀스택 인프라로 구현하려는 시도라는 점에서 의미가 있다.
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[디지털투데이 이진호 기자] SK텔레콤이 독자 AI 모델부터 인프라, 대국민 서비스까지 연결하는 풀스택 역량을 앞세워 '모두의 AI' 사업에 나선다. 실제 서비스에서 확보한 경험과 데이터를 다시 모델 개선에 활용하는 '지능의 개선 루프'를 구축한다는 구상이다.유경상 SKT AI CIC장은 24일 SKT 뉴스룸 칼럼을 통해 이 같은 전략 추진 방향을 밝혔다. 유 CIC장은 AI 경쟁의 중심이 더 큰 모델과 높은 추론 성능에서 실제 서비스를 통한 실행 능력과 개선 속도로 확장되고 있다고 진단했다. SKT는 최근 6880억개 매개변수 규
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