SKT A.X K2, 제조·보안 현장으로 확장

SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 ‘A.X K2’의 벤치마크 평균 성능을 이전 모델보다 32.2%포인트 높이고 제조·반도체·보안 분야로 적용 범위를 확대한다. 긴 문맥을 빠르고 안정적으로 처리하는 독자 구조 SGA를 적용해 긴 대화와 다단계 도구 호출, 대규모 문서 참조가 반복되는 AI 에이전트 환경에 대응하도록 설계했다.

모델 구성은 고성능 추론을 맡는 대형 모델과 현장 업무를 처리하는 경량 전문 모델을 결합하는 방식이다. 텍스트 모델과 함께 이미지·텍스트를 이해하는 ‘A.X K2 VL 라이트-프리뷰’, 상담·회의 음성을 인식하고 분석하는 ‘A.X K2 ALM’, ‘A.X K2 라온-스피치’도 공개했다. 고난도 과업과 단순 작업을 모델 규모별로 분담해 비용과 성능의 균형을 맞추는 전략이다.

산업 적용을 위해 반도체·자동차·화학 분야의 한국어 제조 AI 벤치마크를 자체 개발하고 데이터 확보부터 학습·평가까지 잇는 체계를 구축했다. KG스틸, 코넥과 추진하는 제조 특화 AI 에이전트 실증에서는 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치 방법을 안내하는 기능을 개발하고 있다. SK하이닉스의 사내 ‘LLM 챗’에는 경량 모델을 연결해 반도체 지식 검색과 정보 정리, 바이브 코딩을 지원한다. 숙련공의 암묵지와 분산된 현장 문서를 디지털 자산으로 정리해 품질 판정과 생산 효율 향상에도 활용할 계획이다.

보안 영역에서는 외부 피싱 탐지 봇과 오디오 언어모델 기반 보이스피싱 실시간 탐지 등 국민 안전 관련 활용을 확대한다. 후속 모델은 조 단위 매개변수 규모로 확장하는 방안을 준비하며 에이전틱 강화학습, 사이버 보안, 긴 문맥 처리 효율, 고속 서빙 기술을 고도화한다. 서울대·KAIST·크래프톤과 차세대 구조를 연구하고, 리벨리온과 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화 및 상용 서비스 실증도 강화한다. 장기적으로는 도구를 활용해 과업을 수행하고 국내 산업·제도·문화의 맥락과 민감한 데이터를 다루는 소버린 AI 생태계 구축을 목표로 삼았다.