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[이코노믹데일리] 2026년 어느새벽, 서울 도심 오피스 빌딩의 불빛은 꺼질 줄 모른다. 재계의 내로라하는 의사결정권자들의 집무실 책상 위에는 여전히 화려한 그래픽과 형용사로 점철된 보고서가 놓여 있다. 그 안에는 'AI(인공지능)를 통한 생산성 30% 향상'이나 '초거대 모델을 활용한 비즈니스 혁신' 같은 장밋빛 구호가 가득하다. 하지만 이 보고서를 읽는 리더의 시선이 그 이면의 기술적 본질을 꿰뚫지 못한다면 그 기업의 수천억원대 투자는 허공에 뿌려지는 재가 될 가능성이 크다. 과거 대한민국을 산업화의 반석에 올린 창업주들은 기계 소리만 듣고도 엔진의 결함을 잡아내고 철판의 두께를 손끝으로 가늠하던 현장형 리더들이었다. 삼성의 선대 회장들이 반도체 웨이퍼의 수율을 직접 챙기고 현대차의 리더들이 엔진 조립 라인을 발로 뛴 이유는 단순하다. 기술을 모르면 사기를 당하거나 아니면 시장의 거대한 변곡점을 놓치기 때문이다. 2026년 지금, AI라는 인류 사상 최대의 문명 인프라 앞에서 우리 리더들이 직면한 위기는 바로 이 '현장적 감각'의 실종이다. AI는 더 이상 IT 부서의 전유물이 아니다. 기업 전체의 현금 흐름과 생존 전략을 결정하는 핵심 변수다. 이제 리더는 보고서에 적힌 '최적화'라는 단어 대신 '토큰(Token)당 비용'과 '추론(Inference) 지연 시간'이 미치는 재무적 영향을 이해해야 한다. 예를 들어 고객 응대 시스템에 거대언어모델(LLM)을 도입할 때 모델 파라미터 수가 늘어남에 따라 발생하는 클라우드 인프라 비용의 기하급수적 증가를 리더가 계산할 수 없다면 그 사업은 시작부터 적자 늪에 빠지게 된다. 실제로 국내 대기업들 사이에서는 AI 도입 후 뒤늦게 청구되는 '전기료와 인프라 사용료 폭탄'에 당황하는 사례가 적지 않다. 이는 기술적 문해력(Tech Literacy)이 결여된 리더가 실무진의 보고서만 믿고 과감한 베팅을 지시했으나 정작 그 기술이 발휘되는 '물리적 한계'를 간과했기 때문에 벌어지는 참사다. 젠슨 황 엔비디아 대표, 사티아 나델라 마이크로소프트 대표 같은 글로벌 빅테크 사령관들이 직접 코드를 읽고 아키텍처를 논하는 이유는 그것이 곧 '돈의 흐름'과 직결되기 때문이다. ◆ HBM 사태가 준 교훈, 보고서의 행간에 숨은 기술적 패착 우리가 목격한 반도체 시장의 주도권 변화는 리더의 기술적 통찰이 얼마나 중요한지를 보여주는 생생한 사례다. 과거 특정 메모리 기술의 시장성이 불투명하다는 보고서 한 줄에 투자를 망설였던 순간, 경쟁사는 기술적 아키텍처의 필연적 변화를 읽고 사활을 걸었다. 결과는 참혹했다. 1등 기업이 2등의 뒤를 쫓는 수모를 겪어야 했다. 보고서는 과거의 데이터를 요약할 뿐, 미래의 기술적 변곡점을 예측하지 못한다. 오직 리더의 날카로운 기술적 직관만이 그 간극을 메울 수 있다. 재계의 의사결정 타워들은 이제 '보고서 경영'이라는 안락한 감옥에서 벗어나야 한다. 단순히 "AI 전문가를 영입하라"는 지시만으로는 부족하다. 영입한 전문가가 가져온 아키텍처가 우리 기업의 데이터 주권에 부합하는지 아니면 글로벌 빅테크의 종속성만 키우는 '독이 든 성배'인지를 가려낼 안목이 리더에게 있어야 한다. 모델의 학습 원리와 벡터 데이터베이스의 활용법을 모르는 리더에게 AI는 그저 값비싼 장난감일 뿐이다. 희망적인 변화도 감지된다. 최근 우리 주요 기업 집단의 젊은 리더들은 직접 코딩 캠프에 참여하거나 실무진과 밤샘 토론을 하며 AI의 '코드'를 익히고 있다. 이들은 AI가 가져올 윤리적 리스크와 '할루시네이션(환각)' 현상의 기술적 한계를 명확히 인지하고 있다. 기술적 한계를 아는 리더는 허황된 목표를 세우지 않는다. 대신 현실 가능한 단계적 자동화와 고부가 가치 서비스 창출에 집중한다. 진정한 AI 강국으로 도약하기 위한 첫 번째 단추는 결국 사령탑의 변화다. 리더가 AI 인프라의 핵심인 전력 소모량과 데이터 정제 과정의 난이도를 직접 이해할 때, 비로소 조직 전체가 일사불란하게 움직인다. 리더의 기술 수준이 곧 조직의 천장(Ceiling)이다. 리더가 알지 못하는 기술은 조직 내에서 결코 꽃피울 수 없다. AI는 지출이 아니라 문명 인프라를 구축하는 일이다. 이 거대한 공사 현장에서 리더는 설계도를 읽을 줄 모르는 건축주가 되어서는 안 된다. 철근이 몇 개 들어가는지 콘크리트의 강도가 얼마인지 직접 따져 묻는 리더만이 100년 기업의 성을 쌓을 수 있다. 대한민국의 경제를 이끄는 리더들이여, 지금 당장 보고서를 찢고 코드를 읽어라. AI 모델의 가중치가 어떻게 변하는지 우리 데이터가 어떤 경로로 지능이 되는지 질문하라. 당신의 기술적 호기심이 대한민국 AI 영토의 크기를 결정한다. 2026년의 전장은 더 이상 보고서 속에 있지 않다. 리더의 뇌와 서버실의 열기 그 사이에 존재한다.
2026-02-04 18:03:55
SKT, 국내 최초 5000억 파라미터 AI 모델 'A.X K1' 30일 공개
[이코노믹데일리] SK텔레콤(대표 정재헌)이 국내 최초로 매개변수(파라미터) 5000억 개(500B) 규모의 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘에이닷엑스 케이원(A.X K1)’을 오는 30일 전격 공개한다. 이는 미국과 중국이 주도하는 글로벌 AI 경쟁 무대에서 대한민국이 독자적인 기술력으로 맞불을 놓을 수 있는 체급을 갖췄다는 데 큰 의미가 있다. SK텔레콤은 오는 30일 과학기술정보통신부가 주최하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회’에서 ‘A.X K1’을 선보인다고 28일 밝혔다. 이번 프로젝트는 SK텔레콤을 필두로 크래프톤과 포티투닷(42dot) 및 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타 등 국내 대표 AI 기업들과 서울대학교, KAIST 연구진이 뭉친 ‘SKT 정예팀’이 주도했다. ‘A.X K1’은 총 5190억 개의 매개변수로 구성된 초대형 모델이다. 평소에는 방대한 지식을 학습하고 보유하지만 실제 사용자 요청에 따라 추론 작업을 수행할 때는 약 330억 개의 매개변수만 활성화하는 효율적인 구조를 채택했다. 이를 통해 초거대 모델의 성능은 유지하면서도 운영 비용과 리소스를 최적화했다. 500B급 이상의 모델은 복잡한 수학적 추론과 다국어 이해 능력에서 소형 모델보다 월등히 안정적인 성능을 발휘한다. SKT 정예팀은 이를 바탕으로 고난도 코딩과 에이전트 작업 수행 등 확장성이 큰 기능을 구현했다. 특히 사용자가 일일이 지시하지 않아도 AI가 스스로 판단해 이메일을 보내거나 문서를 작성하는 ‘AI 에이전트’ 기능이 대폭 강화됐다. 가장 큰 특징은 ‘한국어 특화’ 능력이다. 영어를 주 언어로 사용하는 글로벌 빅테크 모델과 달리 ‘A.X K1’은 설계 단계부터 한국어를 모국어처럼 학습했다. 덕분에 한국의 역사와 문화 및 경제적 맥락을 깊이 있게 이해하며 국민 정서에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 데 최적화되어 있다. 이 모델은 단순히 지식을 소비하는 단계를 넘어 70B급 이하의 중소형 모델들에 지식을 전수하는 ‘교사(Teacher) 모델’ 역할을 수행한다. SKT는 이를 국가 AI 생태계를 지탱하는 ‘디지털 사회간접자본(SOC)’으로 활용해 다양한 소형·특화 모델들이 ‘A.X K1’의 지식을 기반으로 성장할 수 있도록 지원할 방침이다. SKT 정예팀은 반도체부터 서비스까지 이어지는 ‘AI 밸류체인’을 완성했다. 리벨리온의 국산 신경망처리장치(NPU)로 효율성을 높이고 크래프톤의 멀티모달 기술로 확장성을 더했으며 라이너와 셀렉트스타가 데이터 정확성과 신뢰성을 검증했다. 여기에 포티투닷의 온디바이스 AI 기술이 결합돼 범용성을 확보했다. 이렇게 완성된 ‘풀스택 소버린 AI’는 SK하이닉스와 SK이노베이션 등 그룹사 현장에 우선 적용되며 제조와 금융, 게임 등 산업 전반으로 확산될 예정이다. SKT는 대국민 접근성 강화를 위해 1000만 가입자를 보유한 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’에 ‘A.X K1’을 탑재한다. 국민 누구나 전화나 문자 등을 통해 고성능 AI를 손쉽게 이용할 수 있는 환경을 만들겠다는 구상이다. 아울러 국내 AI 생태계 활성화를 위해 ‘A.X K1’의 오픈소스와 API(응용프로그램 인터페이스)를 개발 커뮤니티에 공개하고 기업 대상 AI 에이전트 개발 환경도 지원하기로 했다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “국내 최초 500B급 모델 개발은 대한민국이 글로벌 AI 3강으로 도약하는 중요한 전환점이 될 것”이라며 “앞으로도 국가대표 AI 기업으로서 기술 격차를 줄이고 모두를 위한 AI 시대를 여는 데 앞장서겠다”고 말했다.
2025-12-28 12:33:15
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