SK텔레콤 독자AI 모델, 제조현장서 ‘베테랑’ 노하우 담는다

KG스틸·코넥과 현장 실증 MOU‘지식고립’ 문제 해소…제조 AX 속도 기대이미지 제공=SK텔레콤SK텔레콤이 자체 개발한 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델을 철강·자동차 부품 제조 현장에 적용한다. 산업 현장에서 AI 도입의 걸림돌로 꼽혀 온 ‘지식 고립(Knowledge Silo)’ 문제를 해결하고, 제조업의 AI 전환 속도를 높이겠다는 구상이다.SK텔레콤은 25일 철강 제조 기업 KG스틸, 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 독자 AI 파운데이션 모델 기반 AI 에이전트 현장 실증을 추진하기 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다.SK텔레콤은 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 과거 공정 오류 및 사고 분석 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등 제조 현장 데이터를 확보해 왔다. 이를 토대로 독자 AI 파운데이션 모델 ‘A.X K1’을 기반으로 한 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 데모 버전을 개발했다.A.X K1은 5190억 개 매개변수, 즉 파라미터를 갖춘 초거대 언어모델이다. 복잡한 명령과 작업을 처리하는 데 강점을 갖고 있으며, 추론 과정에서는 약 330억 개 매개변수만 활성화된다. 전체 모델 규모는 크지만 실제 활용 단계에서는 필요한 일부만 작동하는 구조여서 산업 현장에서도 비교적 효율적으로 사용할 수 있다는 설명이다.SK텔레콤과 KG스틸·코넥은 A.X K1을 기반으로 올 하반기 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 실제 공정에 적용해 현장 실증을 진행한다. KG스틸은 도금 강판을 생산하는 당진공장 냉간 압연 라인에, 코넥은 주조·가공 공정에 각각 AI 에이전트를 투입할 예정이다. KG스틸과 코넥은 SK텔레콤에 더 많은 제조 공정 데이터를 실시간으로 제공하고, SK텔레콤은 이 데이터와 실증 과정에서 나오는 현장 피드백을 바탕으로 제조 특화 AI 에이전트의 성능과 추론 속도를 고도화할 계획이다. 기능 확장도 함께 추진한다.실증 과정에서 확보한 제조 현장 데이터는 현재 개발 중인 후속 모델 A.X K2 학습에도 활용된다. SK텔레콤은 실증이 끝난 뒤 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 실제 도입 여부를 검토할 방침이다. 필요할 경우 SK텔레콤의 독자 AI 파운데이션 모델 후속 시리즈로 모델을 교체하는 방안도 검토한다.제조업은 그동안 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽혀 왔다. 현장 데이터의 디지털 전환이 더디고, 축적된 데이터도 공정별·부서별로 따로 생성·관리되는 경우가 많아 AI가 이를 통합적으로 활용하기 어려웠기 때문이다. 작업자의 숙련도와 경험에 따라 업무 처리 방식이 달라지는 점도 제조업 AI 도입의 한계로 지적돼 왔다. 특히 핵심 노하우가 특정 숙련공에게만 머무는 ‘지식 고립’ 현상은 제조 현장의 대표적인 과제로 꼽힌다. 베테랑 작업자가 은퇴하거나 이직하면 오랜 시간 축적된 현장 경험과 문제 해결 방식이 함께 사라질 수 있기 때문이다.SK텔레콤은 공정 곳곳에 흩어진 데이터와 숙련공의 경험 지식을 디지털 자산으로 전환하고, 이를 학습한 AI 에이전트를 제조 현장에 도입한다는 계획이다. 이를 통해 공정 과정에서 오류가 발생했을 때 원인을 더 빠르게 파악하고 조치 시간을 줄여 생산 효율을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.한편 SK텔레콤은 독자 AI 파운데이션 모델의 활용 분야도 넓혀 가고 있다. 지난달에는 국방부와 ‘과학기술정보통신부 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용’을 위한 업무협약을 맺었다. 보안과 데이터 주권이 중요한 국방 영역에 독자 AI 모델을 적용하기로 한 데 이어, 이번에는 철강·자동차 부품 제조 현장으로 적용 범위를 확대한 것이다.정석근 SK텔레콤 AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에서는 데이터를 외부로 반출하지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법이 될 수 있다”며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 독자 AI 파운데이션 모델의 적용 사례를 계속 확대해 나가겠다”고 말했다.