SK텔레콤, ‘멀티 LLM’ 전략으로 기업·공공용 ‘생성형 AI 시장’ 공략
SK텔레콤, ‘멀티 LLM’ 전략으로 기업·공공용 ‘생성형 AI 시장’ 공략
  • 김달 기자
  • 승인 2023.08.23 16:54
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에이닷 LLM, 엔트로픽 LLM, 코난 LLM 등 조합해 고객 맞춤형으로 제공
SK텔레콤은 기업 및 공공사업 담당 구성원을 대상으로 멀티 LLM의 주요 기능, 사용법 등에 대한 교육을 진행하고 있다.
SK텔레콤은 기업 및 공공사업 담당 구성원을 대상으로 멀티 LLM의 주요 기능, 사용법 등에 대한 교육을 진행하고 있다.

[디지털경제뉴스 김달 기자] SK텔레콤이 기업·공공용 ‘생성형 AI 시장’ 공략을 위한 ‘멀티 LLM’ 전략을 발표했다.

SKT는 기업 및 공공기관 등의 요구에 맞춰 ▲대화 및 고객센터 등 통신사 기반 서비스를 중심으로 자체 개발해온 에이닷 LLM ▲윤리적 답변 및 대용량 텍스트 입력에 강점이 있는 엔트로픽의 LLM ▲한국어 데이터가 풍부한 코난 LLM 등을 조합해 고객 맞춤형으로 제공하는 기술 및 사업적 준비를 진행하고 있다.

◆SKT의 대규모 AI인프라와 LLM 구축 파트너사 등 엔터프라이즈 AI 생태계 활용 = 현재 국내 LLM 시장은 오픈AI를 필두로 다수의 기업들이 자사 LLM 기반의 사업을 준비 중이다. SKT는 자체 LLM과 더불어 업계에서 인정받는 타사의 LLM까지 포함한 라인업으로 시장을 공략하는 ‘멀티 LLM’ 전략을 펼치고 있다.

우선 자강의 측면에서 한국어 기반의 SKT 에이닷 LLM은 8월부터 엔터프라이즈용 기본모델을 출시, 고객사 대상 모델을 학습시키고 최적화 작업을 진행하고 있다.

LLM 기본모델은 문서요약, 문서생성, Q&A등을 수행할 수 있는 기본 기능을 갖춘 AI 소프트웨어다. 기본 기능이 제대로 발휘되려면 이 모델을 필요로 하는 고객사의 실제 데이터를 넣어서 학습시키고 고객이 원하는 방향으로 조율하는 과정을 거쳐야 한다.

협력의 측면에서는 SKT의 지분투자 이후 다양한 분야에서 협력을 확대하고 있는 코난의 LLM도 활용할 계획이다. 또한, 지난 13일 지분 투자를 발표한 엔트로픽 LLM의 경우, SKT의 주요 B2B 서비스에 LLM 기능을 결합해 판매하는 방식을 협의 중이다. 기능 통합 작업이 완료되는 4분기부터 실제 서비스 제공이 가능할 것으로 예상된다.

LLM을 포함한 AI 서비스는 사전 학습을 위한 데이터와 함께 안정적 서비스 제공을 위한 GPU 서버 인프라가 확실히 뒷받침돼야 개발시간 단축과 함께 정교한 서비스 개발이 가능하다.

SKT는 슈퍼컴 등 대규모 GPU 시스템을 갖추고 있어 고객 요구에 맞는 안정적 사전 학습이 가능하다. 또한, 전국 단위의 IT 인프라를 운용한 경험과 대규모 AI 개발자 기반을 보유하고 있어, 하드웨어 인프라에서 LLM 소프트웨어에 이르기까지 엔터프라이즈 AI 분야에서 ‘풀 스택 서비스’가 가능할 것으로 보고 있다.

SKT가 설립한 AI반도체 전문기업인 ‘사피온’ 의 신제품인 X330 등의 신기술을 활용해 기존 GPU가 가지고 있는 발열과 높은 가격이라는 이슈를 해결하려는 것 역시 이러한 ‘풀 스택 서비스’의 일환이다.

SKT는 이러한 접근을 통해 고객별 특성에 가장 잘 맞는 LLM 서비스를 가장 비용효율적으로 공급하는 엔터프라이즈 AI 사업자가 될 수 있을 것으로 기대하고 있다.

◆‘산업별 특화 LLM 서비스’ 제공 지향 = 확보된 LLM을 강력한 인프라와 결합하고, 이를 개별 산업별로 최적화된 형태로 공급하려면 실제 고객 사이트에서 구축 및 운용 경험이 풍부한 사업자들과의 협력이 필수적이다.

SKT는 최근 지분투자를 단행해 3대주주가 된 페르소나AI와 컨택센터 분야 LLM 구축 사업 협력을 추진하는 등 다양한 방식의 LLM 사업 추진 생태계를 구축해 확대해 나갈 계획이다.

최근 LLM 관련 시장은 각 산업 분야별로 고객이 필요로 하는 구체적인 서비스를 가장 비용 효율적으로 제공할 수 있는 방식으로 경쟁의 축이 이동하고 있다.

SKT가 제공하고자 하는 기업 및 공공 분야 LLM 서비스는 각각의 LLM이 가진 고유의 특장점을 가장 잘 발휘할 수 있는 분야에 각 LLM 서비스를 매칭하는 ‘산업별 특화 LLM 서비스’ 제공을 지향하고 있다.

예를 들면, 에이닷 LLM의 경우 학습한 데이터나 서비스 성격상 주로 대화나 챗봇 등 통신사향에 서비스 장점이 있고, 엔트로픽 LLM의 경우 AI가 따라야 할 윤리원칙을 미리 학습시켜 두었기 때문에, 사람이 정해놓은 윤리원칙에 맞는 답변을 얻을 수 있는 특성이 있다. 또한 자료 입력 시 소설책 한 권에 해당하는 텍스트를 통째로 입력 가능한 장점이 있다.

이를 통해 한국어 기반의 구축형 LLM 시장에서는 에이닷 LLM을 중심으로 시장을 선점하고, 초거대 AI 중심의 경쟁이 예상되는 클라우드형 LLM의 경우 엔트로픽 LLM 등을 활용해 시장을 공략한다는 전략이다.

정부부처, 공기업, 금융사, 제조사 등 다양한 산업별 고객 발굴 추진 = LLM 서비스의 수요가 먼저 나타나고 있는 분야는 정부 부처, 공기업, 금융기업 등이다. 아직 초기 단계이기는 하지만 국내 대형 제조사 등을 중심으로 제조업 AI 수요도 생기고 있다.

SKT는 우선 행안부, 과기부 등 정부에서 추진 중인 LLM 기반 시범 사업과 본 사업 참여를 준비 중이며, 금융권을 중심으로 한 LLM 기반 서비스 구축 프로젝트도 개별 고객사와 함께 추진 중이다.

SK그룹내 대형 제조 계열사 등과도 LLM기반 AI 기술의 제조 영역 적용을 위한 협의를 진행하고 있다. SKT가 강점을 보여본 빅 데이터 분석사업과 결합할 경우 제조 공정에서 일하는 작업자들이 LLM AI 기술을 통해 생산 시간을 단축하는 등 생산성 향상에도 크게 기여할 수 있을 것으로 보고 있다.

한편, SKT는 기업 및 공공사업 담당 구성원을 대상으로 멀티 LLM의 주요 기능, 사용법 등에 대한 교육을 지난주부터 진행해오고 있다.


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