SKT 독자 AI 모델, 철강·자동차 부품 공장에 첫 적용

[마이데일리 = 박성규 기자] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 철강과 자동차 부품 공장의 공정 데이터와 숙련공 노하우를 AI 에이전트에 담아 제조업 인공지능 전환(AX)을 지원하겠다는 구상이다.

SK텔레콤은 KG스틸, 코넥과 독자 AI 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트 현장 실증을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 각각 체결했다고 25일 밝혔다. SK텔레콤의 독자 AI 파운데이션 모델이 제조업에 적용되는 첫 사례다.

SK텔레콤은 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류·사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼, 로그 데이터 등을 확보해 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. 데모에는 SK텔레콤의 독자 모델 ‘A.X K1’이 활용됐다.

‘A.X K1’은 5190억 개 매개변수를 갖춘 초거대언어모델이다. 추론 과정에서는 약 330억 개 매개변수만 활성화하는 구조로, 전체 모델 규모는 크지만 필요한 부분만 작동시켜 산업 현장에서 효율적으로 활용할 수 있다는 설명이다.

SK텔레콤과 KG스틸·코넥은 하반기 제조 특화 AI 에이전트 데모를 현장에 적용한다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정이 실증 대상이다.

실증 과정에서 KG스틸과 코넥은 제조 공정 데이터를 실시간으로 공유한다. SK텔레콤은 해당 데이터와 현장 피드백을 바탕으로 AI 에이전트의 성능과 추론 속도를 개선하고 기능을 확장할 계획이다.

확보한 제조 현장 데이터는 현재 개발 중인 후속 모델 ‘A.X K2’ 학습에도 활용된다. 실증 이후에는 제조 특화 AI 에이전트 상용화와 도입 여부를 검토하고, 필요하면 SK텔레콤의 후속 독자 AI 모델로 교체하는 방안도 살핀다.

제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽혀왔다. 현장 데이터의 디지털화가 더디고, 공정별·부서별로 데이터가 흩어져 있어 AI 학습과 활용이 어렵기 때문이다. 숙련공 개인에게 핵심 노하우가 집중되는 ‘지식 고립’ 문제도 제조업의 과제로 지적돼 왔다.

SK텔레콤은 산재한 공정 데이터와 숙련공의 경험 지식을 디지털 자산으로 전환해 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 한다는 계획이다. 이를 통해 공정 오류 대응 시간을 줄이고 제조 효율을 높일 수 있을 것으로 보고 있다.

보안 문제도 고려했다. SK텔레콤의 독자 AI 파운데이션 모델은 클라우드 방식뿐 아니라 회사 내부 서버에 직접 설치하는 온프레미스 환경도 지원한다. 제조 공정 데이터를 외부로 반출하지 않고 기업 내부에서 AI를 활용할 수 있다는 점이 강점이다.

SK텔레콤은 독자 AI 파운데이션 모델 적용 영역을 국방에 이어 제조로 넓히고 있다. 회사는 향후 금융과 공공, 의료 등 보안과 데이터 주권이 중요한 산업으로 적용 대상을 확대할 방침이다.

정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 독자 AI 파운데이션 모델의 적용 사례를 확대해 나가겠다”고 말했다.