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브레이크뉴스 정민우 기자= SK텔레콤이 21일 국내 첫 개최된 ‘엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026’의 테크니컬 패널 세션을 통해 엔비디아와 AI 모델 개발 분야에서 쌓아온 기술 협력 성과를 공개했다.
SKT는 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’로 선보인 A.X K1 후속 모델인 A.X K2 개발 등 국내 소버린 AI 생태계를 위한 협업 계획을 밝혔다.
양사는 SKT가 2021년 공개한 A100 GPU 기반 슈퍼컴퓨터 ‘타이탄’ 구축 단계부터 데이터·인프라·학습 환경 전반에 걸쳐 긴밀하게 교류했다. 이후 SKT의 독자 AI모델들을 개발하는 과정도 함께하며 활발한 기술 협력을 이어왔다.
특히, SKT는 지난해 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’를 수행하며 매개변수 5190억개(519B) 규모의 초거대 모델 A.X K1 학습에 엔비디아 네모트론(Nemotron) 데이터셋을 채택한 바 있다.
이 과정에서 SKT와 엔비디아는 대규모 모델 분산 학습 프레임워크인 메가트론 LM(Megatron-LM)과 학습 데이터 준비·정제를 위한 엔비디아 네모 큐레이터(NeMo Curator)를 활용해 초거대 AI 학습의 안정성을 높였다.
이를 통해 SKT가 인공지능 모델 성능을 고도화하고, 엔비디아는 소프트웨어 개발의 뼈대가 되는 프레임워크의 완성도를 높이는 선순환 구조를 갖췄다. SKT 모델 개발 부서와 엔비디아의 기술 지원 부서는 격주 단위로 소통하며 학습 인프라의 안정성, 성능 향상, 최적화 방안 등을 논의하고 있다.
또한, 양사는 전문가 혼합(MoE, Mixture of Experts) 같은 신형 구조로 초거대 모델을 만든 경험과 이를 뒷받침하는 개발 인프라 관련 정보를 공유, 대규모 학습을 보다 정교하고 안정적으로 수행할 수 있는 기반을 마련했다.
SKT는 현재 개발 중인 후속 모델 A.X K2 학습에도 엔비디아의 솔루션을 활용하는 한편, 양사 기술 수준 고도화에 필요한 교류를 이어갈 계획이다.
향후 모델에 활용될 멀티모달과 비전언어모델(VLM, Vision-Language Model) 등 차세대 기반 기술 영역에서도 활발한 공동 연구를 이어가고 있다.
김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “SK텔레콤과 엔비디아는 선제적으로 새로운 기술을 적용하고, 상호 피드백을 통해 서로 발전해온 관계”라며 “협력 관계를 통해 국내 AI 생태계 발전에 함께 기여할 것이다”고 말했다.
break9874@naver.com
*아래는 위 기사를 '구글 번역'으로 번역한 영문 기사의 [전문]입니다. 구글번역'은 이해도 높이기를 위해 노력하고 있습니다. 영문 번역에 오류가 있을 수 있음을 전제로 합니다.<*The following is [the full text] of the English article translated by 'Google Translate'. 'Google Translate' is working hard to improve understanding. It is assumed that there may be errors in the English translation.>
SKT Accelerates Collaboration with NVIDIA on AI Model Development
SK Telecom unveiled the results of its technological collaboration with NVIDIA in the field of AI model development during a technical panel session at the ‘NVIDIA Nemotron Developer Days Seoul 2026,’ held for the first time in Korea on the 21st.
SKT announced plans for collaboration to foster the domestic Sovereign AI ecosystem, including the development of the A.X K2, a successor to the A.X K1 introduced through the ‘Independent AI Foundation Model Project.’
The two companies have engaged in close exchanges across data, infrastructure, and training environments since the construction phase of ‘Titan,’ the A100 GPU-based supercomputer unveiled by SKT in 2021. Since then, they have continued active technological cooperation by jointly developing SKT’s proprietary AI models.
In particular, while carrying out the government’s ‘Independent AI Foundation Model Project’ last year, SKT adopted the NVIDIA Nemotron dataset to train the ultra-massive A.X K1 model, which contains 519 billion (519B) parameters. In this process, SKT and NVIDIA enhanced the stability of massive AI training by utilizing Megatron-LM, a large-scale distributed model training framework, and NVIDIA NeMo Curator, designed for preparing and refining training data.
Through this, a virtuous cycle has been established where SKT advances the performance of its AI models, while NVIDIA improves the completeness of the framework that serves as the backbone of software development. SKT's model development department and NVIDIA's technical support department communicate every two weeks to discuss the stability of the training infrastructure, performance enhancements, and optimization strategies.
Furthermore, the two companies shared their experiences in building massive models using new architectures such as Mixture of Experts (MoE), as well as information regarding the supporting development infrastructure, thereby laying the foundation for performing large-scale training more precisely and stably.
SKT plans to continue utilizing NVIDIA's solutions for training its successor model, A.X K2, currently under development, while maintaining the necessary exchanges to further advance the technological capabilities of both companies. Active joint research is also continuing in next-generation foundational technology areas, such as multimodal and Vision-Language Models (VLM), which will be utilized in future models.
Kim Tae-yoon, Head of Models at SK Telecom Foundation, stated, “SK Telecom and NVIDIA have a relationship built on the proactive application of new technologies and mutual growth through feedback,” adding, “We will contribute together to the development of the domestic AI ecosystem through this partnership.”
