우리나라 AI의 진짜 운명을 쥔 두 회사: 삼성전자도 하이닉스도 아니다?
대한민국의 미래가 인공지능(AI)에 달려 있다는 말에 고개를 끄덕일 사람은 많을 것입니다. 하지만 그 운명이 삼성전자나 SK하이닉스 같은 거대 반도체 기업이 아닌, 전혀 다른 두 회사에 달려 있다고 한다면 믿으시겠습니까? 현재 대한민국 AI 서비스 시장은 화려한 기술 시연과 투자 유치로 가득 차 있지만, 진정으로 독자적인 AI 엔진을 개발하고 상용화하는 기업은 손에 꼽을 정도입니다. 국내 대다수의 AI 기업들은 OpenAI의 GPT나 Anthropic 같은 해외 거대 기업의 엔진을 빌려 쓰는 수준에 머물러 있으며, 이로 인해 ‘묻지마 투자’와 ‘거품’에 대한 우려가 커지고 있습니다. 오늘은 대한민국 AI 운명, SKT, 네이버, LG가 쥐고 있는 진짜 이유 에 대해 알아 보려 합니다.
강남의 수많은 AI 스타트업들이 ‘왜 GPT가 아닌 우리 서비스를 써야 하는가?’라는 질문에 명확한 답을 제시하지 못하는 현실은 우리 AI 산업의 근본적인 한계를 보여줍니다. 그러나 이러한 환경 속에서도 묵묵히 독자적인 기술 개발과 서비스 확장을 통해 수백만 명의 실질적인 사용자들을 확보하며 대한민국 AI의 숨겨진 강자로 부상하는 기업들이 있습니다. 그 중심에는 SKT, 그리고 네이버와 LG가 있습니다. 특히 SKT는 여러분도 모르는 사이에 매일 600만 명, 매달 최대 천만 명이 사용하는 ‘생활 속 AI’를 성공적으로 안착시키며 대한민국 AI 생태계의 선두 주자로 자리매김하고 있습니다.
생활 속에 스며든 AI: SKT의 A.와 Tmap
흔히 ‘독일 3사나 포르쉐 내비를 쓰면 집에 못 간다’는 우스갯소리가 있습니다. 이는 해외 유수의 기술이라 할지라도 국내 환경에 최적화되지 않으면 오히려 불편함을 초래할 수 있음을 시사합니다. 이러한 맥락에서 SKT의 AI 서비스는 독보적인 강점을 가집니다. SKT가 고평가받는 이유를 단 한 장면으로 설명할 수 있습니다. 바로 ‘Tmap’과 ‘A.’입니다. 아이폰 사용자라면 통화 녹음 기능을 위해 하루에도 몇 번씩 ‘A.’ 앱을 켜는 경우가 많을 것입니다. 개인적으로도 업무 특성상 전화 통화가 잦고 여러 휴대폰을 사용하다 보니, 과거 통화 내용이나 상대방이 누구였는지 기억하기 어려울 때가 많습니다. 이때 A.는 통화 내용을 요약해주고, 중요한 약속까지 스스로 챙겨주는 비서 역할을 톡톡히 해냅니다. 이처럼 우리 삶 속에 깊숙이 파고들어 사용자 경험을 혁신하는 것이 바로 SKT AI의 핵심입니다.
네이버 역시 ‘쇼핑’ 분야에 AI를 접목하여 국내 최고의 추천 서비스로 자리매김했습니다. 이처럼 AI가 특별한 기술이 아닌, 사람들이 의식하지 못하는 사이에 자연스럽게 생활의 일부가 되는 것. 이것이 바로 우리나라가 세계에서 가장 잘하는 AI 활용 방식이라고 생각합니다. 만약 제가 국내 AI 기업 중 단 한 곳을 선택해야 한다면, 저는 SKT를 선택할 것입니다. 그 이유는 단순한 서비스 사용성을 넘어선 SKT의 견고한 AI 생태계에 있습니다.
SK의 수직 계열화 AI 생태계: 하이닉스, 리벨리온, 사피온
SKT가 가진 강력한 경쟁력은 SK그룹 전체의 AI 비전과 수직 계열화된 생태계에 있습니다. SK하이닉스가 AI 반도체 시장의 핵심인 HBM(고대역폭 메모리) 분야에서 세계적인 기술력을 인정받고 있는 것은 익히 알려진 사실입니다. 여기에 더해, 국내 AI 반도체 다크호스인 리벨리온과 사피온이 합병하여 SKT 연합에 합류했습니다. 실제로 A. 서비스에는 리벨리온의 AI 반도체가 사용되며, 하드웨어부터 소프트웨어, 그리고 최종 서비스까지 이어지는 탄탄한 AI 밸류체인을 구축하고 있습니다.
이는 단순히 AI 모델을 빌려 쓰는 수준을 넘어, 자체적인 AI 인프라와 기술력을 바탕으로 진정한 ‘독자 파운데이션 모델’을 구축하고 운영할 수 있는 기반을 마련했다는 것을 의미합니다. 대부분의 국내 AI 기업들이 해외 API에 의존하는 상황에서, 이러한 수직 계열화는 외부 환경 변화에 흔들리지 않는 견고한 경쟁력을 제공합니다. 마치 자국 군대를 가진 것과 같아서, 비록 성능 면에서 미국의 거대 AI 기업에 못 미치더라도, 국가의 안보와 직결되는 핵심 기술을 자체적으로 통제할 수 있다는 점에서 전략적으로 매우 중요합니다. 우크라이나 전쟁에서 스타링크가 국가 통신망 붕괴를 막았던 사례는 이러한 자국 기술의 중요성을 단적으로 보여줍니다.
효율성에 집중한 한국형 AI 연구: 비용 절감과 데이터 위계질서
최근 발표되는 논문들을 보면 OpenAI나 Google Gemini 같은 거대 AI 모델들이 놓치고 있던 ‘효율성’에 대한 한국 연구팀의 날카로운 접근을 엿볼 수 있습니다. 2025년 SKT 연구팀이 발표한 ‘How to train your retriever’ 논문은 그 대표적인 예입니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 방대한 지식을 최대한 저렴하고 안정적으로 활용하는 방법에 초점을 맞췄습니다. 현재 LLM은 한 번 호출할 때마다 상당한 비용이 발생하는데, 마치 궁금한 것이 생길 때마다 교수님께 전화하는 것과 같은 경제적 낭비가 발생하는 구조입니다. SKT 연구팀은 초기 학습 단계에서만 교수님(LLM)의 도움을 받고, 이후에는 교재(최적화된 검색기)를 통해 스스로 문제를 해결하는 방식을 제시하여 호출 비용을 획기적으로 절감할 수 있는 가능성을 열었습니다. 이는 기존 LLM 비즈니스 모델에 큰 파장을 일으킬 수 있는 ‘허를 찌르는’ 연구입니다.
더 나아가, SKT와 카이스트, 충남대의 공동 연구팀은 전 세계적으로 90% 이상이 영어 데이터인 상황에서, 번역 비용 없이 다른 언어 데이터를 ‘어댑터’처럼 연결하여 다국어 AI의 효율성을 극대화하는 성과를 달성했습니다. 이는 글로벌 시장에서 한국 AI의 확장성을 높이는 중요한 진전입니다.
또 다른 혁신적인 연구는 ‘데이터의 위계질서’를 확립하는 것입니다. 일반적으로 데이터는 많으면 많을수록 좋다고 여겨지지만, 너무 많은 데이터를 무분별하게 학습하면 오히려 특정 추천 서비스의 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 예를 들어, 고급 레스토랑 예약 데이터가 배달 치킨 추천에 방해가 되는 경우입니다. SKT-카이스트 공동 연구팀은 데이터의 중요도를 수치적으로 측정하고 불필요한 데이터를 제외하는 메커니즘을 개발했습니다. 이는 마치 마라톤에서 러너가 페이스메이커의 기록을 보고 자신의 속도를 조절하는 것과 같습니다. 이 연구를 통해 CTR(클릭률)이 무려 21.4% 향상되었는데, 마케팅 업계에서는 환상적인 수치로 평가받습니다. 이는 데이터 활용의 질적인 발전을 보여주는 중요한 지표입니다.
AI 국가대표의 지향점: 지능보다 안정성과 비용 효율
최근 AI 연구의 흐름은 단순히 ‘더 똑똑한 AI’를 넘어 ‘더 많은 AI를 오랫동안, 더 안전하고 저렴하게’ 운영하는 방향으로 진화하고 있습니다. 특히 한국은 이러한 실용적인 목표에 집중하고 있습니다. 자율주행에서는 사고 예방, 데이터 센터에서는 장애 복구, 트래픽 분산, 전력 관리와 같은 ‘안정성’과 ‘효율성’이 지능보다 중요해지고 있습니다. 시스템이 커질수록 작은 오류가 치명적인 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 국가 단위 OS를 구축하려는 정부의 입장에서도 AI의 불안정성은 큰 위험 요소입니다. 과거 국가 정보 자원 관련 화재로 정부 시스템이 마비된 사례는 리스크 관리의 중요성을 여실히 보여줍니다.
SKT는 SK하이닉스의 HBM, 리벨리온의 AI 반도체 등 수직 계열화된 국내 AI 인프라를 가장 잘 갖추고 있습니다. 통신, 데이터 센터, AI 서비스, 반도체 전 영역에서 경쟁력을 확보하며 종합적인 우위를 점하고 있습니다. 이는 현재 코스피 시장에서 SK하이닉스 주식이 개인 투자자들 사이에서 주목받는 이유 중 하나이기도 합니다. SKT는 519B(빌리언) 규모의 독자 파운데이션 모델을 구축하고 운영할 수 있는 몇 안 되는 국내 기업 중 하나입니다. 대다수 AI 기업이 GPT API에 의존하는 상황에서, 독자 모델을 가진다는 것은 곧 자신만의 ‘군대’를 가진 것과 같습니다. 이는 한국 AI의 자율성과 지속 가능성을 보장하는 핵심 요소입니다.
한국 AI의 최종 승자는 누가 될 것인가?
오늘은 대한민국 AI 운명, SKT, 네이버, LG가 쥐고 있는 진짜 이유 에 대해 알아 보았습니다. 물론 한국 AI가 아직 미국이나 중국의 거대 기업들에 비해 부족한 부분이 있는 것은 사실입니다. 무조건적인 ‘국뽕’식 접근은 경계해야 합니다. 그러나 ‘국산이기 때문에 더 써야 한다’는 애국 마케팅은 이미 시장에서 외면받고 있습니다. 소비자들은 합리적인 선택을 하며, 독일 3사나 테슬라 같은 해외 차량을 선호하는 이유도 여기에 있습니다. 그럼에도 불구하고, 티맵이 독일 3사 내비보다 훨씬 편리하고 한국 환경에 최적화된 것처럼, 한국형 AI는 ‘효율성’과 ‘활용성’이라는 분명한 강점을 가지고 있습니다. A.과 Tmap이 수년간 쌓아온 데이터와 운영 경험은 그 어떤 글로벌 기업도 쉽게 따라올 수 없는 자산입니다.
이제 곧 SKT, LG, 네이버, NC, 업스테이지 등 AI 국가대표 5개 팀의 성과 발표는 한국 AI의 미래를 가늠할 중요한 전환점이 될 것입니다. 내년에는 단 두 팀만이 살아남는 ‘AI판 흑백 요리사’ 경쟁이 펼쳐질 예정입니다. A.과 Tmap, 하이닉스의 HBM, 리벨리온의 AI 반도체로 무장한 SKT냐, 압도적인 성능을 내세우는 LG냐, 쇼핑과 추천 시스템의 강자 네이버냐, 리니지의 NC냐, 경량 모델 최강자 업스테이지냐. 과연 누가 독자 파운데이션 모델의 최종 승자가 될까요? 만약 1억을 투자해야 한다면, 여러분은 어디에 투자하시겠습니까? 12월 30일, 이 치열한 경쟁의 첫 결과가 발표될 때, 여러분의 예측과 통찰을 댓글로 공유해주십시오.
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