NC AI ‘데이터·산학연’ vs SKT ‘풀스택·서비스’… 국가대표 AI 경쟁간 가열

작성일 08-10

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> NC, 1차 100B 대형모델 2차 200B 확장 목표 멀티모달 AI 사업화 경험…고품질 데이터 다수 확보 SKT, 500B 하이퍼스케일 LLM 만들 것 하이닉스 등 관계사와 협업…실생활 유용한 AI 목표 
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 [이데일리 윤정훈 기자]정부가 한국형 초거대 AI의 핵심이 될 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에 참여할 5개 정예팀을 확정했다. 업계에선 LG AI연구원이 1위로 꼽히는 가운데, NC AI와 SK텔레콤의 경쟁도 불붙고 있다.
 NC AI는 처음부터 자체 개발을 진행해 게임·패션 등 다양한 서비스에 적용까지 완료한 경험이 강점이다. 반면 SK텔레콤은 반도체부터 서비스까지 전 과정을 아우르는 풀스택(Full-stack) 역량과 폭넓은 산업 데이터 네트워크를 무기로 내세우고 있다.
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 <img alt="김건수 NC AI 에이전틱 에이전틱 AI랩 실장이 지난 7일 인터뷰에서 향후 목표를 설명하고 있다(사진=NC AI)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/10/Edaily/20250810151748892wenr.jpg" data-org-width="538" dmcf-mid="4qzd0pmeE0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/10/Edaily/20250810151748892wenr.jpg" width="658">
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 김건수 NC AI 에이전틱 에이전틱 AI랩 실장이 지난 7일 인터뷰에서 향후 목표를 설명하고 있다(사진=NC AI)
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 NC AI “최종 200B 모델, 글로벌 최고수준 100% 목표”
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 엔씨소프트(036570) 자회사인 NC AI는 올해 말 정부 1차 평가에서 매개변수 100억(100B) 규모의 대형언어모델(LLM)을 선보일 계획이다.
 김건수 NC AI 에이전틱 AI랩 실장은 7일 이데일리 인터뷰에서 “모델 크기를 무작정 키운다고 성능이 비약적으로 오르진 않는다”며 “최근 알리바바의 큐원(Qwen)3 235B가 매개변수 1조(1000B)인 키미2보다 성능이 더 뛰어난 사례가 있지 않느냐”고 설명했다.
 1차 평가는 전문가 방식(MoE) 아키텍처를 적용해 100B 모델을 완성하고, 내년 2차에서는 200B 규모로 확장한 뒤 3차부터 멀티모달 기능을 본격 적용할 방침이다.
 김 실장은 “단기간에 모델 크기만 키우기보다, 데이터를 충분히 정제하고 기술을 고도화해 완성도를 높이겠다”고 강조했다.
 이번 1차 평가를 위해 NC AI는 △비전언어모델(VLM) 2종 △산업 확산형 모델 1종 △14B·7B·1.3B LLM 등 총 6개 라인업을 준비 중이다. 이후 각 차수마다 산업 특화모델을 지속 개선할 계획이다.
 그는 “현실적인 범위에서 검증된 방법과 기존 노하우를 활용해 안정적인 성과를 내겠다”며 “컨소시엄 기업들로부터 ‘어떤 데이터를 많이 이해해야 하는지’ 의견을 모아 데이터 구축에 집중할 것”이라고 말했다.
 김 실장은 특히 데이터가 1차 평가의 승패를 가를 것이라고 전망했다. “사전학습 데이터를 구축해본 경험이 있는 기업과 그렇지 않은 기업은 큰 차이가 난다”며 “NC AI는 자체 데이터 구축 기술을 보유하고, 게임 산업의 높은 품질 기준에 맞춰 가장 많은 멀티모달 데이터를 확보했다”고 강조했다.
 NC AI의 또 다른 강점은 ‘그랜드 컨소시엄’이다. 산학연 등 54개 기업·기관·학교가 참여하며, 포스코DX·롯데이노베이트 등 주요 시스템통합(SI) 기업이 포함돼 있다. 실제 AI 수요 기업이 다수 참여해 산업 확산 측면에서 시너지가 기대된다.
 그는 “참여 기업들은 NC의 멀티모달 역량을 보고 합류했다”며 “패션기업 F&amp;F에 멀티모달 AI를 활용한 유료 서비스를 제공하고 있으며, 리니지 게임에서는 전 세계 이용자가 10개국어로 실시간 대화할 수 있는 번역 기능을 구현했다”고 소개했다.
 아울러 ‘도메인옵스 플랫폼’을 구축해 AI 접근성과 확장성을 높일 계획이다. 현재는 기업이 맞춤형 AI 모델을 만들려면 오픈AI나 AWS 등 특정 클라우드 인프라를 이용해야 하지만, NC AI는 자체 플랫폼을 통해 맞춤형 산업 특화 모델을 어디서든 사용하고, 사고팔 수 있는 생태계를 조성하겠다는 구상이다.
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 <img alt="김태윤 SK텔레콤 Foundation Model담당이 인터뷰를 하고 있다(사진=SKT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/10/Edaily/20250810151751366fhsq.jpg" data-org-width="514" dmcf-mid="85hCRe3II3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/10/Edaily/20250810151751366fhsq.jpg" width="658">
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 김태윤 SK텔레콤 Foundation Model담당이 인터뷰를 하고 있다(사진=SKT)
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 SKT “500B 초대형 모델 도전, 풀스택 강점”
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 SK텔레콤(017670)은 이번 정부 AI 사업에서 기존 34B 규모의 에이닷엑스(A.X) 3.1을 뛰어넘는 500B 규모 초대형 모델을 공개할 계획이다. 사실상 글로벌 하이퍼스케일 LLM을 겨냥한 행보다.
 김태윤 SKT 파운데이션 모델 담당은 “기존 국내 오픈소스 모델보다 한 단계 큰 모델을 준비하고 있다”며 “단순히 벤치마크를 만족시키는 수준이 아니라, 실제 서비스에 적용 가능한 기술력을 목표로 한다”고 강조했다.
 그는 “4개월이라는 기간이 길진 않지만, 대형 모델 학습에는 충분하다”며 “딥시크(DeepSeek)에도 사용된 MoE 방식을 적용하면 모델의 일부만 학습·서빙할 수 있어 속도를 높일 수 있다”고 설명했다.
 SKT는 크래프톤·리벨리온·셀렉트스타·라이너·포티투닷 등 국내 대표 기술기업과 컨소시엄을 꾸려 풀스택 AI 개발에 나선다. 김 담당은 “학습 인프라 노하우를 보유한 SKT, 신경망처리장치(NPU) 레이어 기술의 리벨리온, 데이터 전문 셀렉트스타, 선행연구를 맡은 서울대·카이스트가 각자의 강점을 살리면 충분히 승산이 있다”고 자신했다.
 또한 SKT 그룹 내 반도체, 에너지, 화학 계열사와 협력해 산업별 요구사항을 반영한 실사용 사례를 창출하고, 엔비디아 GPU 환경 최적화를 위해 SK하이닉스와도 협업 중이다.
 1차 평가 이후에는 이미지·음성·비디오를 모두 처리하는 ‘옴니모달’ 기술을 적용해 데이터 통합 처리 기반을 마련할 계획이다. 김 담당은 “크래프톤의 추론 기술을 일부 반영해 독자 모델의 추론 성능을 강화할 것”이라고 밝혔다.
 SKT는 나아가 기존 LLM의 표준 구조인 트랜스포머를 대체할 차세대 AI 아키텍처도 연구하고 있다. 트랜스포머는 성능은 뛰어나지만 긴 문서 처리 시 속도와 비용 문제가 발생하기 때문이다. 김 담당은 “서울대와 카이스트 석학들이 선행연구를 진행 중이며, 2·3차 평가에서 그 성과가 반영될 수 있다”며 “AI 기술 변화 속도가 워낙 빨라 구체적인 혁신 방식을 지금 확정할 수는 없다”고 덧붙였다.
 정부는 올해 12월 말 1차 평가를 통해 LG AI연구원, 업스테이지, 네이버, NC AI, SK텔레콤 등 5개 기업을 4개로 압축하고, 2027년까지 최종 2개 사업자만 선발할 계획이다.
 세부 평가 방식은 아직 확정되지 않았지만, 각 정예팀의 의견을 반영하고 대국민 서비스 성과까지 평가 항목에 포함될 예정이다.
 장기철 과기정통부 인터넷진흥과장은 “AI 모델 기술이 빠르게 변하는 만큼, 각 단계별 평가에서 더 도전적인 목표를 새로 설정하고 그에 맞춰 평가 방식을 조정할 수 있다”며 “정예팀이 제시하는 벤치마크 아이디어를 수렴해 가장 공정하고 객관적인 평가 방식을 마련하겠다”고 밝혔다.
 윤정훈 (yunright@edaily.co.kr) 
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