SKT, 구글·메타급 AI 도전…막대한 비용·인프라가 '관건'

유영상 대표 "연말에 500B LLM 출시할 계획"

SKT 보유 자원 한정적 지적에…"MoE 방식 활용시 가능"

유영상 SKT 대표 [사진=연합뉴스]

SK텔레콤(SKT)가 구글·메타급 초거대 인공지능(AI) 모델 개발에 도전한다고 밝힌 가운데 막대한 비용, 인프라 등 현실적 장벽을 넘어설 수 있을지에 대한 의문이 제기되고 있다. 

25일 업계에 따르면 최근 유영상 SKT 대표는 사회관계망서비스(SNS) 링크드인을 통해 연말에 있을 과학기술정보통신부(과기정통부)의 독자AI파운데이션 모델 평가에서 5000억개(500B) 매개변수를 지닌 LLM을 출시할 계획이라고 밝혔다. 

유 대표가 언급한 500B 모델은 글로벌 빅테크 수준과 맞먹는다. 구글의 '제미나이 울트라(Gemini Ultra)'가 540B, 메타의 '라마4 매버릭(Llama 4 Maverick)'이 400B 규모다. 특히 구글이 제미나이 울트라 개발에만 약 2600억원을 투자한 것으로 알려지면서 500B 모델은 막대한 자본이 필요한 영역임을 방증한다. 

SKT의 목표를 두고 일각에서는 연말까지 500B 모델 달성이 어렵다고 지적한다. LLM 개발에는 막대한 자금과 인재, 인프라 등이 요구되는데 SKT의 보유 자원이 빅테크와 비교해 한정적이라는 이유에서다. 

한 업계 관계자는 "500B 모델 개발이 불가능한 수준은 아니지만 모델 성능을 끌올리려면 수 많은 테스트가 필요하다"며 "제한된 자본으로 빅테크 수준의 테스트를 충분히 소화하기는 어렵다"고 말했다. 이어 "그래픽처리장치(GPU)를 클라우드 인프라로 사용하게 되면 더 많은 비용이 소모될 것"이라고 덧붙였다.

최병호 고려대학교 인공지능연구소 교수도 "사이즈가 클 수록 한 번 모델 테스트를 할 때 많은 시간이 소요되고 모델 성능이 목표치까지 나올 때까지 테스트를 해야한다"며 "결국은 시간과 자금력이 관건"이라고 설명했다.

이에 부족한 시간과 자금 해결을 위해 SKT는 모델 전체가 아닌 필요한 부분만 선택적으로 활성화해 학습시키는 '전문가조합(MoE)' 방식을 도입하겠다고 밝혔다. 

SKT 관계자는 "MoE 기술을 활용해 필요한 부분만 선택적으로 학습시킬 계획"이라며 "거대 모델임에도 불구하고 빠른 시간 안에 효율적으로 학습을 완료할 수 있을 것"이라고 답했다. 

이어 "해킹 사태로 인한 손실이 있었지만 AI 투자는 줄이지 않을 것"이라며 "지난해 영업이익이 1조원에 달하고 파트너사 역시 풍부한 자금을 보유하고 있다"고 강조했다.