국내 AI 생태계

K-AI 독파모 3사, "경쟁하되 기술 공유로 글로벌 경쟁력 키워야"

ZDNet Korea·2026-11-09

요약

엔비디아는 9일 서울 코엑스 'AI 데이 서울 2026'에서 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지와 'K-AI 프런티어 빌더스 패널'을 열었다. LG AI연구원은 SFT 데이터 품질 개선, 업스테이지는 강화학습 비중 확대, SK텔레콤은 초기 아키텍처 최적화로 모델 개발 효율을 높이고 있다고 밝혔다. SK텔레콤은 네모 큐레이터로 약 10TB 사전학습 데이터의 중복 제거 기간을 2~3주에서 약 3일로 줄였고, 업스테이지는 블랙웰 GPU와 다이나모, KV 캐시 최적화로 추론 효율을 높이고 있다고 설명했다. 패널들은 글로벌 AI 발전 속도에 대응하려면 기업 간 경쟁과 함께 연구 성과·실험 결과 공유, 공동 연구 환경 마련이 필요하다고 강조했다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

각 사가 서로 다른 지점(데이터 품질, 강화학습, 아키텍처 최적화)에서 효율화를 추구하고 있다는 점에서, 발표자들이 제안한 기술보고서 공유나 공동 프로젝트가 실제로 성사될지가 이번 논의의 핵심 관전 포인트다.

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KV 캐시
트랜스포머 기반 언어 모델이 토큰을 하나씩 생성할 때 이미 계산한 어텐션의 키(Key)와 값(Value) 벡터를 저장해 두었다가 다음 토큰 생성 시 재사용함으로써 중복 계산을 없애는 추론 최적화 기법을 말한다.
사전학습
사전학습은 특정 작업에 맞춰 조정되기 전에, 대량의 텍스트나 데이터로부터 언어와 세계에 대한 일반적인 패턴을 모델이 스스로 학습하는 과정을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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