이 기사는 2023년 09월 13일 07:59 thebell 에 표출된 기사입니다.

SKT는 챗GPT 등 생성형 인공지능(AI)의 출현으로 가속화된 글로벌 AI 산업 공략을 위해 ‘멀티 거대언어모델(LLM)’ 전략을 쓴다. 자체 개발한 에이닷(A.)을 비롯해 앤트로픽, 페르소나 AI 등 투자, 협력사 모델과 기술력을 두루 활용하는 것이 골자다. 기업, 산업 영역에 따라 LLM 등 AI 서비스에 요구하는 니즈가 다른데, 이에 효과적으로 대응하려면 1개 모델로는 한계가 있기 때문이다.

씨메스(CMES) 등과 협력을 통해 강화 중인 물류, 공정 AI 사업도 SKT에서 그려낸 주요 AI BM 중 하나다. 금속 용접 공정의 불량 여부 판단부터 AI 기반의 물품 개별 분류를 통한 자동 이·적재 등 고객사 사업 효율성을 높이는 데 집중하며 솔루션 도입을 늘리고 있다.

◇산업 맞춰 영역 특화 LLM 제공, 대·중·소 니즈 아우른다

SKT의 B2B AI 시장 공략은 ‘멀티 LLM’ 전략에 기초한다. 국내 기관의 특성과 요구에 맞춘 에이닷, 헌법적 AI를 기반으로 윤리와 학습에서 강점을 지닌 앤트로픽의 클로드 등 자체 개발과 투자 같은 방법으로 확보한 생성형 AI 관련 역량을 극대화하기 위한 선택이다.

B2C와 달리 LLM 관련 서비스에 대한 기업의 요구는 각 업체, 산업 분야에 따라 차이를 보인다. 특히 공략하려는 시장 범위를 국내에 한정하지 않고 글로벌로 넓히면 이런 현상은 더 심해진다. 1개 생성형 AI 모델만으로 B2B에서 발생하는 니즈를 모두 대응하는 것은 현실적으론 어렵다는 것이 업계 의견이다.

AI 관련 기업 한 관계자는 “출시됐거나, 개발된 생성형 AI들이 서로 큰 차이가 없어 보일 수 있지만 실제로는 개발 방향이나 알고리즘, 매개변수 등에 따라 서로 특화된 영역들이 분명 존재한다”며 “모든 영역에서 완벽한 성능을 가진 AI를 만드는 것은 사실상 어려운 만큼, 이를 활용해 최대 효과를 보려면 각자 모델 특성을 고려해 적용하는 것이 필수”라고 설명했다.


멀티 LLM 전략은 본격적으로 가시화되는 중이다. 에이닷 LLM 기반의 기본 모델이 지난 8월부터 출시됐다. 고객사에서 요구하는 능력을 갖추기 위해 각 LLM 기본모델의 데이터 학습, 최적화 작업을 거치고 있다. LLM 기본모델은 문서요약과 생성, Q&A 등 기본적인 기능을 가진 일종의 프로토타입이다.

B2B AI 서비스의 대표격으로 불리는 AI 컨택 센터(AICC) 역량 강화도 멀티 LLM 전략의 일환이다. SKT는 지난달 투자한 페르소나AI와 함께 SaaS 형태로 종합적인 AICC 솔루션 등을 구축 중이다. 이 경우 AICC 도입에 대한 비용 부담을 일정 부분 낮춘 서비스 공급이 가능하다. 중소형, 스타트업 등으로의 수요가 기대된다.

◇공정·물류 등 산업 AI 공략도 가속, “과거 대비 인식 바뀌어”

커머스나 콘텐츠, 금융권 외에도 최근 공정 등에서 AI 솔루션 도입을 가속하는 산업 현장 역시 SKT의 주요 타겟 시장으로 부상 중이다. 산업 AI로 불리는 해당 영역은 제조 기업의 공정 자동화 수준을 높여 비용 보전과 생산 효율 향상을 이끌어낸다. SKT는 앞서 지난해 용접 공정의 불량 여부를 판정하는 특화 솔루션인 웰딩 AI를 자동차 부품 기업 화신에 공급했던 바 있다.

용접은 자동차 부품 외에도 철강·금속 기반 원료를 주로 사용하는 선박제조, 배터리 산업에서도 비중이 높은 공정이다. 조선과 에너지, 중공업 분야에도 충분히 적용할 수 있는 만큼, 국내외 제조 기업으로의 솔루션 공급을 통해 향후 상당한 수익을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.


로봇 비전 스타트업인 씨메스와 협력 중인 물류 AI도 이런 산업AI 시장 공략의 일환이다. SKT는 2020년부터 씨메스와 협력하며 AI를 통해 모양과 크기를 분류해 이동·적재하는 물류 로봇을 개발해왔다. 지난해에는 100억원을 투자해 2대 주주 자리에 오르는 등 관계를 더욱 강화했다.

국내 제조기업 한 고위 관계자는 “2020년대 초반만 해도 국내외 제조 기업이 AI 솔루션 도입에 대한 필요성을 느끼지 못했다”며 “기존 자동화 공정 등과 큰 차이점이 없다고 생각했기 때문으로 비용 대비 품질이나 효율 향상에 큰 도움이 되지 않는다고 보는 곳이 많았다”고 설명했다.

그는 “최근에는 AI 솔루션 도입에 따른 비용이 많이 감소했을 뿐만 아니라, 전반적인 기능 수준도 크게 향상된다는 것이 데이터로도 보여 도입을 고려하는 곳도 늘어나는 추세”라고 말했다.