(서울=뉴스1) 신민경 기자 = 정부가 추진하는 '모두의 AI' 사업자 중 하나로 선정된 KT(030200)가 여러 인공지능(AI) 모델과 검색·쇼핑·금융·부동산·교육 등 생활 서비스를 하나로 연결한 '모두의 AI'를 시범적으로 선보인다. 단순히 이용자의 질문에 답하는 AI를 넘어 원하는 정보를 찾아주고 향후 예약·구매 등 실제 행동까지 수행하는 '생활형 AI'로 확장한다는 구상이다.
KT는 7일 'AI 페스타 2026'에서 기자간담회를 통해 모두의 AI 서비스를 공개하고 향후 서비스 개발 방향을 소개했다.
모두의 AI는 국내 AI 기업들이 개발한 모델과 인프라를 기반으로 검색과 쇼핑, 금융, 부동산, 교육 등 다양한 생활 서비스를 제공하는 AI 서비스로, 과학기술정보통신부가 사업자를 선발해 구축하고 있다. 이용자가 특정 AI 모델이나 서비스를 직접 선택하지 않아도 질문과 요청에 따라 적합한 AI 모델과 서비스를 연결해주는 것이 특징이다.
특히 외국업체의 상용 AI 서비스와 달리 정부의 각종 행정 서비스와 민원 처리 등을 이용할 수 있도록 개발한다는 목표다.
이를 위해 KT는 하나의 거대언어모델(LLM)에 의존하지 않고 여러 AI 모델을 활용하는 구조를 택했다. 질문과 작업의 성격에 따라 적합한 모델을 활용해 답변의 정확도와 서비스 운영 효율을 높이겠다는 전략이다.
업스테이지의 '솔라 프로 4'와 '솔라 미니 4'도 용도에 따라 나눠 활용한다. 솔라 프로 4는 한국 모델 최초로 글로벌 에이전트 리더보드에 진입한 모델이다. 고난도 추론과 다단계 과업, 에이전트 업무 수행에 강점을 갖는다. 이전 모델보다 에이전트 성능을 4.8배 높였으며 글로벌 에이전트 연동 일주일 만에 하루 처리량 700억 토큰을 넘어서는 등 실제 서비스 환경에서 성능과 안정성을 입증했다.
일상적인 질의와 대량의 단문 처리는 350억개(35B) 매개변수 규모의 경량 모델 솔라 미니 4가 담당한다. 동급 모델 가운데 높은 수준의 응답 속도와 운영 효율을 갖춘 만큼 이용자의 일반적인 대화나 질문을 빠르게 처리하는 데 활용한다. 복잡한 추론이 필요한 작업은 솔라 프로 4, 일상적인 질의는 솔라 미니 4를 활용하는 식이다.
특정 모델에 한정하지 않는 개방형 구조도 가져간다. 향후 새로운 AI 모델이 등장하거나 특정 분야에서 경쟁력 있는 모델이 확보되면 추가로 탑재할 수 있도록 설계한다는 방침이다.
여러 AI 모델을 효율적으로 운용하기 위해 KT의 '토큰 팩토리' 기술도 적용한다. 이용자의 질문 특성과 난이도를 분석해 과업에 적합한 모델을 자동으로 선택하고 불필요한 연산을 줄여 서비스 품질과 운영 효율을 높이는 기술이다. 여러 AI 모델을 하나의 서비스처럼 활용할 수 있도록 해 이용자는 어떤 모델이 작동하는지 신경 쓰지 않고 질문에 적합한 답변을 받을 수 있다.
차경훈 KT 에이전틱 AI 플랫폼팀장은 "토큰 팩토리를 활용하면 토큰을 16~20%가량 절감하는 효과가 있다"고 설명했다. 복잡한 추론이 필요하지 않은 질문까지 고성능·대규모 모델로 처리하는 대신 과업별로 적합한 모델을 배치해 AI 서비스 운영에 필요한 연산량과 비용을 줄이는 방식이다.
리벨리온 국산 AI 반도체를 적용한 NPU 클러스터도 활용한다. 다양한 AI 모델을 서비스에 적용하는 동시에 국산 AI 모델과 AI 반도체를 함께 활용해 국내 AI 생태계 확대에도 나선다.
모두의 AI는 이달 클로즈 베타 서비스를 시작한다. 베타 기간에는 이용자의 다양한 질문 의도를 파악하고 정확한 답변을 제공하는 기능을 우선 검증한다. 날씨와 생활 정보는 물론 주식과 인물, 콘텐츠 등 여러 분야의 정보를 자연어로 질문하고 답변받을 수 있다.
예컨대 특정 기업의 주가 흐름을 물으면 관련 정보를 종합해 이용자가 이해하기 쉽게 설명해준다. 보고 싶은 드라마를 검색하면 줄거리와 출연자 정보뿐 아니라 출연 배우가 맡았던 다른 작품이나 원작 관련 정보까지 연결해 제공하는 방식이다.
KT는 베타 서비스를 통해 핵심 기능과 서비스 안정성을 검증하고 이용자와 서비스 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 이후 12월에는 전 국민을 대상으로 정식 서비스를 선보일 예정이다.
정식 서비스 이후에는 정보 검색에서 한 단계 더 나아가 이용자의 요청을 실제 '행동'으로 연결하는 기능을 강화한다. KT는 모두의 AI를 정보 탐색부터 비교·추천, 예약과 구매 등 실제 실행까지 이어지는 서비스로 발전시키기 위한 중장기 계획을 마련했다.
대표적인 분야가 부동산이다. 이용자가 "출퇴근이 편리하고 예산에 맞는 아파트를 찾고 싶다"고 요청하면 조건에 맞는 지역과 아파트를 찾고 단지 정보와 주변 생활 인프라, 실거래가·시세 등을 종합해 보여주는 식이다. 향후에는 여행지를 찾은 뒤 교통이나 숙박을 예약하는 것처럼 정보 탐색 이후 필요한 행동까지 AI가 연결하는 방향으로 서비스를 고도화한다.
이를 위해 KT는 그룹사와 외부 사업자가 보유한 서비스와 데이터를 모두의 AI에 연결할 계획이다.
여러 외부 서비스가 연결되면서 커질 수 있는 보안 위험에 대한 대응도 주요 과제다. KT는 베타서비스 외부 서비스와의 연계 과정에서 인증과 개인정보 보호 등 보안 체계를 적용하고 실제 실행 기능을 확대하는 과정에서도 안전성을 검증할 계획이다.
KT는 토큰 팩토리를 기반으로 한 향후 수익화 모델도 구상하고 있다. 차 팀장은 "정부 사업은 5년간 사업비를 지원받아 토큰을 공급하는 구조"라며 "5년 이후에는 토큰 팩토리를 통한 효율화를 바탕으로 생태계의 토큰 비용을 충당할 수 있는 방안을 생각하고 있다"고 말했다.
이어 "이음 인사이드를 통해 생태계가 확장되고 파이가 커지면서 다양한 서비스가 나올 수 있다"며 "이 같은 생태계를 기반으로 한 수익화 모델을 구상하고 있다"고 설명했다.
KT는 향후 모두의 AI에 연결되는 AI 모델과 생활형 서비스를 지속 확대할 방침이다. 이용자가 어떤 AI 모델이나 애플리케이션을 써야 할지 고민하지 않아도 하나의 서비스 안에서 필요한 정보를 얻고 원하는 일을 처리할 수 있도록 하는 것이 목표다.
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