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정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC26 현장에서 기자간담회를 갖고 “글로벌 경쟁에서 결국 소수만 남게 될 경우 생태계의 동력이 약해질 수 있다는 우려도 있다”며 이 같이 말했다.
◆ AI 산업 ‘추론 중심’ 재편…“데이터센터 구조 바뀐다”
정 CIC장은 최근 AI 산업이 학습(training) 중심에서 추론(inference) 중심으로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다.
그는 “AI 모델 성능이 높아질수록 한 번의 질문에 사용하는 토큰 수가 크게 늘어나고 있다”며 “지난 2~3년 동안 소프트웨어 최적화를 통해 효율을 개선해왔지만 이제는 증가 속도가 더 빨라져 하드웨어 자체를 바꿔야 하는 시점에 와 있다”고 설명했다.
이어 “서버 한 대가 2~3톤 수준까지 무거워지면서 기존 데이터센터 건물에 설치하기 어려운 상황까지 왔고 발열 문제도 커지고 있다”며 “지난 20년간의 서버 변화가 최근 3년 사이에 압축적으로 일어났다고 볼 정도로 구조적 변화가 크다”고 덧붙였다.
이러한 변화 속에서 AI 경쟁력의 핵심 변수로 데이터센터(DC)의 ‘속도와 비용’을 꼽았다.
정 CIC장은 “결국 누가 더 빠르게, 더 저렴하게 데이터센터를 구축하고 운영비를 낮출 수 있는지가 글로벌 경쟁력을 좌우하게 될 것”이라고 말했다.
그는 AI 데이터센터를 단순한 건물이 아니라 에너지·인프라·애플리케이션까지 포함된 ‘종합 패키지’로 정의했다.
정 CIC장은 “AI 데이터센터는 건물이나 공간만의 문제가 아니라 전력, 인프라, 소프트웨어까지 결합된 구조”라며 “글로벌로 보면 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 빅테크가 이러한 통합 포트폴리오를 갖고 있는데 SK 역시 그룹 차원에서 유사한 구조를 갖추고 있다는 점을 강조하고 싶다”고 말했다.
◆ “네오 클라우드로 확장”…GPUaaS 모델 검토
SK텔레콤은 향후 AI 데이터센터 사업을 ‘네오 클라우드’ 형태로 확장할 가능성도 시사했다. 전통적인 IDC처럼 공간과 전력을 제공하는 방식에서 나아가 GPU까지 포함해 제공하는 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 검토하고 있다는 설명이다.
다만 투자 규모가 큰 만큼 단일 기업이 모든 인프라를 감당하는 방식보다는 혼합 모델을 고려하고 있다.
정 CIC장은 “100MW나 1GW급 데이터센터는 수조~수십조원 단위 투자가 필요해 한 회사가 감당하기 어려운 규모”라며 “파이낸싱을 위해서는 고객이 몇 년 단위로 얼마나 안정적인 계약을 가져갈지 등이 중요한 변수”라고 말했다.
이어 “예를 들어 100MW 규모 데이터센터를 구축하더라도 전체를 GPUaaS로 운영하기보다는 일부는 직접 운영하고 일부는 파트너와 협력하거나 임대 형태로 운영하는 등 균형을 맞추는 방안을 검토하고 있다”고 덧붙였다.
이러한 전략의 연장선에서 글로벌 협력 가능성도 언급했다. 정 CIC장은 일본 통신사 NTT와의 데이터센터 협력 가능성을 시사하며 “NTT가 추진하는 데이터센터 연동 기술에 관심을 갖고 교류하고 있다”고 말했다.
NTT는 최근 데이터센터 내부 연결을 전기에서 광 기반으로 전환하는 포토닉 디스어그리게이티드 컴퓨팅(Photonic Disaggregated Computing) 로드맵을 공개하며 2032년까지 전력 소비를 기존 대비 100분의 1 수준으로 낮추겠다는 목표를 제시한 바 있다.
그는 “하나의 데이터센터가 모든 워크로드를 처리하기는 어려워질 것”이라며 “앞으로 데이터센터 간 연동은 더욱 많아질 것”이라고 전망했다.
◆ “벤치마크 경쟁만으로 AI 평가 어려워”
한편 SK텔레콤은 자사의 초거대 AI 모델 ‘A.X K1(에이닷 엑스 케이원)’으로 정부 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 2단계 사업에 참여하고 있다. A.X K1은 519B(5190억) 파라미터 규모의 초거대 모델로, 국내 최대 규모의 한국어 데이터셋을 기반으로 학습된 것이 특징이다.
정 CIC장은 “큰 모델을 만드는 이유는 제조 현장처럼 정형화되지 않은 다양한 문제를 해결하기 위해서”라며 “일관성이 높은 대형 모델을 기반으로 산업별 도메인 최적화를 진행하는 전략을 택하고 있다”고 설명했다.
AI 모델 평가 방식에 대해서도 의견을 밝혔다. 정 CIC장은 “현재 AI 모델 평가는 벤치마크 점수를 중심으로 이뤄지는 경향이 있지만 사람의 지능을 하나의 시험으로 평가할 수 없는 것처럼 AI 역시 다양한 기준에서 평가해야 한다”고 말했다.
이어 “수능 시험을 가장 잘 보는 것과 실제 일을 가장 잘하는 것이 반드시 같은 의미는 아니다”라며 “SK텔레콤은 산업 현장에서 실제로 활용될 수 있는 AI 모델을 만드는 데 더 집중할 계획”이라고 강조했다.
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