SKT의 A.X K1 모델 500B 도발 vs LG 엑사원의 굳건한 내공

"SKT가 국내 최대 규모 모델을 냈다고? 근데 LG 엑사원이 더 똑똑하지 않아?" (제 주관적 평가임)

SKT가 A.X K1을 발표하며 '국내 최초 500B' 타이틀을 걸었지만, 이미 AI 모델에서 이름을 날린 LG 엑사원(EXAONE)과 네이버 하이퍼클로바X의 벽은 높습니다. 단순한 스펙 싸움을 넘어, 실제 사용자들과 업계는 이들을 어떻게 평가하고 있을까요?

---

SKT의 A.X K1 모델 500B 도발 vs LG 엑사원의 굳건한 내공-누가 대한민국 AI의 진짜 왕인가?

최근 SKT가 무려 5,000억 개(500B)의 파라미터를 가진 A.X K1을 공개하며 화려하게 등판했습니다. 하지만 많은 분들이 이런 의문을 가집니다. "LG는 이미 몇 년 전부터 엑사원을 고도화해왔고, 논문도 쓰고 신약도 개발한다던데, 덩치만 키운 SKT가 더 나을 게 있을까?"

---

1. 커뮤니티의 리얼 반응: "기대 반, 의심 반"

개발자 커뮤니티(GeekNews, AI Korea)와 블라인드 등 IT 포럼의 반응을 종합해 보면, 무조건적인 찬사보다는 냉철한 비교가 주를 이룹니다.

• 회의적인 시선 (LG/네이버 지지층)
  • "파라미터 500B? 요즘 트렌드는 '경량화(sLLM)'와 'On-Device AI'인데 너무 무겁지 않나?"
  • "LG 엑사원 3.0을 봐라. 최근 7.8B 모델을 오픈소스로 풀었는데 성능이 라마(Llama)급이다. '실체 없는 거대함'보다 '손에 잡히는 성능'이 중요하다."
  • "화학, 바이오 등 전문 데이터 학습량은 LG가 넘사벽(넘을 수 없는 4차원의 벽)이다. SKT는 통신 데이터 외에 무엇을 학습했는지 증명해야 한다."
• 기대하는 시선 (SKT 지지층)
  • "그래도 체급(Scale)은 깡패다. 한국어의 미묘한 뉘앙스나 복잡한 다중 맥락은 결국 파라미터가 커야 해결된다."
  • "SKT는 '에이닷'이라는 확실한 B2C 플랫폼이 있다. 기술이 아무리 좋아도 일반인이 못 쓰면 무용지물인데, SKT는 바로 내 폰에서 돌아간다."

---

2. '깊이'의 LG vs '넓이'의 SKT: 지향점이 다르다

두 모델은 태생부터 목표가 다릅니다. 이 차이를 이해해야 "누가 더 좋은가"에 대한 답을 내릴 수 있습니다.

비교 항목	LG 엑사원 (EXAONE 3.0)	SKT A.X K1
핵심 정체성	전문가형 AI (Expert AI)	서비스형/에이전트 AI
강점 분야	논문 분석, 특허, 코딩, 이중언어(한/영)	대화 맥락 파악, 통신 서비스, 비서 역할
공개 방식	오픈소스 공개 (일부 모델) 및 B2B	자사 서비스(에이닷, 에이닷 비즈) 탑재
데이터 원천	논문 4,500만 건, 특허 등 전문 데이터	통신 데이터, 한국어 소셜 데이터
한줄 평	"똑똑하고 진지한 연구원"	"눈치 빠르고 일 잘하는 비서"

LG 엑사원은 최근 모델 가중치(Weight)를 공개하며 기술적 자신감을 드러냈고, 실제 Hugging Face 리더보드에서도 상위권을 기록하며 개발자들의 지지를 얻고 있습니다. 반면, SKT A.X K1은 거대한 용량을 통해 사람의 의도를 파악하고 서비스를 연결하는 '텔코(Telco)형 에이전트'에 최적화되어 있죠.

---

3. SKT가 500B를 선택한 진짜 이유: '범용성의 한계' 돌파

그렇다면 SKT는 왜 트렌드에 역행하는 듯한 '초거대' 모델을 내놨을까요?

기존의 7B~70B 수준의 모델들은 특정 작업은 잘하지만, "이거 했다가 저거 하는" 멀티태스킹이나 복합적인 추론에서 에러(Hallucination)를 뿜어내곤 했습니다. SKT는 이를 '체급'으로 누르려 한 것입니다.

• MoE (Mixture of Experts) 기술: 5,000억 개를 다 쓰면 느리고 비쌉니다. 그래서 SKT는 이 중 상황에 맞는 330억 개만 골라 쓰는 기술을 적용해 효율성을 잡았습니다.
• 전략적 판단: "전문적인 건 LG나 챗GPT에게 맡기더라도, 한국인의 말귀를 알아듣고 행동(Action)까지 하는 건 우리가 꽉 잡겠다"는 전략입니다.

---

4. 그래서 사용자에겐 무엇이 더 좋을까?

결국 우리에게 중요한 건 "내가 쓸 때 뭐가 좋냐"입니다.

• 업무/연구/개발용 (LG 엑사원 승): 보고서를 작성하거나, 해외 논문을 요약하고, RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구축해야 한다면 LG 엑사원이 훨씬 유리합니다. 검증된 성능과 오픈소스 생태계 덕분입니다.
• 일상 비서/생활용 (SKT A.X 승): "지금 내 기분에 맞는 노래 틀어주고, 친구한테 늦는다고 문자 좀 보내줘" 같은 개인화된 서비스는 SKT 모델이 압도적일 것입니다. 통신사가 가진 유저 데이터와 결합되면 그 파급력은 무시무시하죠.

---

결론: 1등 다툼이 아닌 '영토 전쟁'의 시작

"SKT 모델이 LG보다 좋은가?"라는 질문에 대한 답은 "분야가 다르다"입니다.

LG 엑사원이 깊이 있는 연구실의 석학이라면, SKT A.X K1은 광장에 나온 만능 해결사입니다. 국내 모델이 엑사원, 하이퍼클로바X에 이어 A.X K1까지 등장했다는 것은, 이제 한국 AI 시장이 '누가 최고냐'를 따지는 단계를 지나 '용도에 맞게 골라 쓰는' 성숙기로 진입했다는 신호입니다.

---

🔗 참고 사이트 및 커뮤니티 반응 (Reference)

글 작성에 참고한 공식 자료와 실제 유저들의 반응을 볼 수 있는 곳들입니다.

1. 공식 발표 및 기술 분석

• [보안뉴스] SKT, 국내 최초 500B급 AI모델 'A.X K1' 공개 (본문 기사): https://m.boannews.com/html/detail.html?mtype=1&idx=141192
• [LG AI Research] EXAONE 3.0 공식 테크 블로그: 모델의 성능표와 기술 백서를 확인할 수 있는 공식 채널입니다. https://www.lgresearch.ai/blog/

2. 모델 성능 비교 및 평가 (개발자 커뮤니티)

• [Hugging Face] Open Ko-LLM Leaderboard: 국내외 한국어 LLM들의 성능 순위를 객관적인 점수로 볼 수 있는 곳입니다. LG 엑사원 및 업스테이지 등의 순위를 확인할 수 있습니다. https://huggingface.co/spaces/upstage/open-ko-llm-leaderboard
• [GeekNews] LG 엑사원 3.0 7.8B 공개 관련 토론: 개발자들이 엑사원의 실제 사용 후기와 성능에 대해 토론하는 스레드입니다. (검색어: 엑사원) https://news.hada.io/

3. 시장 분석 및 뉴스

• [AI 타임스] "SKT vs LG vs 네이버" 국산 AI 3파전 분석: 각 모델의 장단점과 타겟 시장을 분석한 기사들을 찾아볼 수 있습니다. http://www.aitimes.com/
• [테크M] SKT AI 피라미드 전략 분석: SKT가 왜 반도체(사피온/리벨리온)부터 서비스까지 수직 계열화를 하는지 다룬 심층 기사들이 있습니다. https://www.techm.kr/