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[IT뉴스]AI, 규모의 확장에서 효율성으로…SKT, AX 가속화

온카뱅크관리자

2026-10-29 13:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">"토큰을 비즈니스 가치로 전환하는 기업이 AI 주도권 쥔다"<br>SKT, 1인 1 에이전트 프로젝트로 AX 기반 강화…AX의 J커브론도</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="bsueHWiPSh">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="976d566a9d54cdac3c0c1533be844d0dbfbaca4ed10b83b7f1a75a5517138495" dmcf-pid="KO7dXYnQyC" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[사진=SK텔레콤]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552779-26fvic8/20261029135428140trpl.png" data-org-width="640" dmcf-mid="BP7dXYnQvl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/29/552779-26fvic8/20261029135428140trpl.png" width="658"></p>
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            [사진=SK텔레콤]
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           <div>
            <br>글로벌 기업들의 인공지능(AI) 활용 전략이 규모의 확장에서 효율성으로 옮겨가고 있다. 토큰을 얼마나 사용했는지보다 토큰으로 '무엇을 만드는지'가 중요해졌다는 분석이다. SK텔레콤(SKT)도 글로벌 흐름에 맞춰 조직·업무 재설계에 나서고 있다. 
            <br>
            <br>29일 SKT는 29일 글로벌 '인공지능 전환(AX) 시프트' 흐름에 맞춰 비개발 직군을 포함한 전 구성원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 활용하는 '1인 1 에이전트 프로젝트'를 시행하는 등 일하는 방식을 재설계하고 있다고 밝혔다. 
            <br>
            <br>AI 에이전트는 사번과 소속·직무·권한을 부여받고, 구성원은 AI와 함께 기획·개발·디자인을 넘나드는 멀티롤 방식으로 일하고 있다. 아울러 사내 AI 개발 플랫폼 통합과 보안 체계 고도화를 통해 AX 기반을 강화해 나가고 있다. 
            <br>
            <br>SKT가 이같은 행보를 보이는 것은 AI 활용 폭을 넓히기보다 투입 비용 대비 성과를 높이려는 것과 맞닿아 있다. 
            <br>
            <br>글로벌 AI 모델 기업도 '효율성'을 추구하고 있다. 토큰 사용량 대비 얼마나 높은 효율을 가져오는지를 고려하는 셈이다. 이른바 '토큰 대비 가성비(토성비)'가 주목받고 있는 것이다. 
            <br>
            <br>최근 글로벌 AI 모델 기업은 토큰 가격, 처리 속도, 운영 비용을 낮춘 모델을 잇달아 내놓고 있다. 오픈AI는 최상위 모델에 근접한 성능을 5분의 1 가격에 제공하는 '지피티(GPT) 6.1 솔'을 공개했고, 앤프로픽도 토큰 가격을 20% 낮춘 '클로드 오퍼스 5.5'를, 가격을 그대로 유지한 채 성능을 끌어올린 '클로드 소넷 5.5'을 선보였다. 
            <br>
            <br>업무의 복잡성·중요도에 따른 경량 모델과 고성능 모델을 나눠 쓰는 '모델 라우팅'도 확산 중이다. 앤트로픽은 클로드를 하이쿠(경량·저비용), 소넷(중간), 오퍼스(고성능), 페이블(초고성능) 등 단계별로 구성해 기업이 업무 유형에 맞게 모델을 고를 수 있다. 
            <br>
            <br>아마존웹서비스(AWS)의 베드록은 100개 이상의 AI 모델을 하나의 플랫폼에서 업무 유형에 따라 선택·연결할 수 있는 기업용 인프라를 제공한다. 
            <br>
            <br>국내도 마찬가지다. 삼성전자는 지난 9월 삼성 AI 포럼에서 AI 발전의 축이 '효율성'으로 옮겨가고 있다고 강조했다. 대표적 사례가 갤럭시 AI에 적용해 온 '하이브리드 AI'다. 어려운 문제에는 연산을 더 쓰고 간단한 문제에는 불필요한 연산을 줄이려는 시도다. 
            <br>
            <br>AI 사용량이 아닌 실제 결과물을 기준으로 비용을 부과하는 사례도 늘고 있다. 미국 AI 문서 플랫폼 민틀리파이는 토큰 사용량이 아닌 실제 결과물로 요금을 부과하고, 인도의 음성 AI 세일즈 기업 스쿼드스택은 응대 건수가 아닌 실제 발생한 매출에 요금을 연동하는 모델을 선보였다. 
            <br>
            <br>지난 9월 정재헌 SKT 최고경영자(CEO)는 'AI 시대의 선택과 기회'를 주제로 열린 서울대 특강에서 AI 전환 과정을 경제학 이론에 접목한 'AX의 J 커브'를 제시했다. AI 도입 초기에는 생산성이 일시적으로 낮아지나, 이 구간을 넘어서면 생산성이 크게 높아진다는 설명이다.
            <br>
            <br>이에 정 CEO는 조직·업무 재설계, 구성원 재교육 등 시차가 발생하는 구간에서 일하는 방식을 근본적으로 재설계해야 한다고 강조했다. 
            <br> 
           </div>
           <div>
            SKT 관계자는 "토큰 소모를 실질적인 비즈니스 가치로 전환하는 기업이 AI 시대의 주도권을 쥘 것으로 본다"며 "AX 확산 기반을 강화하고 이를 조직 생산성 향상과 비즈니스 모델 혁신으로 이어갈 계획"이라고 말했다.
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         </section> 
        </div>

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