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SKT·크래프톤, 추론 특화 언어 모델 공동 개발...게임 AI 고도화 [이코노믹데일리] SK텔레콤과 크래프톤이 수학 추론 성능을 크게 높인 소형언어모델(LLM) 3종을 공동 개발해 오픈소스로 공개했다. 양사의 이번 협력은 고도화된 게임 인공지능(AI) 개발을 위한 초석으로 평가된다. 이번에 공개된 모델은 70억개 파라미터 규모의 추론 특화 모델이다. 크래프톤이 자체 개발한 ‘오답 복기 학습 기법’을 적용한 것이 특징이다. 이 기법은 AI가 틀린 문제의 정답을 찾아 오답과 비교하며 학습하는 방식으로 추론의 정확도와 효율을 동시에 높인다. 그 결과 미국의 수학 경시대회 문제(AIME 25)를 활용한 벤치마크에서 뚜렷한 성능 향상을 입증했다. 이번 협력에서 SKT는 데이터 검증과 모델 학습을 위한 인프라 구축을 담당해 모델의 품질과 안정성을 확보했다. 크래프톤은 기존 모델의 약점을 분석하고 개선하는 핵심 학습 기법 개발을 주도했다. 양사는 이번 협력이 각자의 강점을 결합해 도메인 특화 AI 모델을 성공적으로 개발한 사례라고 평가했다. 크래프톤은 향후 이 기술을 게임 플레이 분석이나 전략 판단 등 게임 특화 AI 개발에 본격적으로 활용할 계획이다. 수학적 추론 능력은 공간지각과 논리력이 필요한 게임 AI 기술과 직결되기 때문이다. 양사는 이번 협력을 시작으로 한국형 AI 기술 생태계의 독립성과 주도권을 확보하는 데 기여한다는 방침이다. 개발된 언어 모델 3종(OpenThinker2, OpenThinker3, AceReason-Nemotron-1.1)은 글로벌 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스’를 통해 공개돼 누구나 자유롭게 활용할 수 있다. 김지원 SK텔레콤 AI Model Lab장은 “양사의 기술로 고성능 언어 모델을 개발해 소버린 AI 전략 실현의 초석을 마련했다”면서 “앞으로도 긴밀한 협력을 통해 AI 기술 주권을 확보하는 데 지속적으로 기여할 것”이라고 전했다. 이강욱 크래프톤 딥러닝 본부장은 “이번 SKT와의 협업을 통해 글로벌 수준의 대형 언어 모델 개발 역량을 확인할 수 있었다”며 “크래프톤은 독자적인 AI 기술력을 바탕으로 게임을 비롯한 다양한 산업 분야에 이를 적용해 나갈 계획”이라고 말했다.2025-07-28 11:19:40
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해머스페이스, '데이터 인 플레이스' 기술로 한국 시장 판도 바꾼다 [이코노믹데일리] 인공지능(AI)과 고성능 컴퓨팅(HPC) 시대의 고질적인 문제인 ‘데이터 사일로’를 해결할 글로벌 데이터 오케스트레이션 기업 해머스페이스가 한국 시장에 공식 진출했다. 온프레미스와 하이브리드 클라우드 등 곳곳에 흩어진 데이터를 물리적으로 이동시키지 않고 하나의 거대한 시스템처럼 통합 관리하는 혁신 기술을 앞세워 국내 기업의 AI 인프라 효율을 극대화하겠다는 야심 찬 포부를 밝혔다. 해머스페이스는 8일 서울에서 기자간담회를 열고 한국 시장 공략을 위한 비전과 전략을 공개했다. 이 자리에는 NVMe 기술의 창시자이자 퓨전아이오(Fusion-io) 공동 창업자인 데이비드 플린(David Flynn) 해머스페이스 창립자 겸 CEO가 직접 참석했다. 그는 “한국은 전 세계에서 기술 도입 속도가 가장 빠른 시장 중 하나이며 해머스페이스가 아시아에서 가장 높은 전략적 관심을 갖는 국가”라며 “독보적인 데이터 오케스트레이션 기술을 통해 한국의 세계적 기업들이 실질적인 비즈니스 가치를 창출하도록 장기적 투자를 지속할 것”이라고 강조했다. 해머스페이스의 핵심 경쟁력은 ‘데이터 인 플레이스(Data-in-Place)’ 아키텍처를 기반으로 한 ‘글로벌 데이터 플랫폼’이다. 이 기술은 실제 데이터를 복사하거나 마이그레이션하는 대신 데이터의 위치 정보 등을 담은 메타데이터를 활용해 서로 다른 저장소에 분산된 데이터를 논리적으로 통합한다. 이를 통해 기업은 데이터가 어느 벤더의 스토리지나 어떤 클라우드에 있든 상관없이 단일한 글로벌 파일 시스템을 통해 즉시 접근하고 활용할 수 있다. 이러한 접근 방식은 AI 모델 학습처럼 데이터 집약적인 워크로드에서 결정적인 차이를 만든다. 병렬 NFS(pNFS) 기술과 Tier 0 스토리지 최적화 기술이 결합돼 GPU가 데이터 입출력을 기다리며 유휴 상태에 빠지는 병목 현상을 원천적으로 제거한다. 플린 CEO는 글로벌 빅테크 ‘메타’를 주요 고객 사례로 들며 “메타가 해머스페이스를 도입한 이유는 우리의 기술이 표준 기반이며 그들이 원하는 기능이 이미 구현되어 있었기 때문”이라며 “우리의 기술 덕분에 메타는 수년의 개발 시간을 절약할 수 있었다”고 기술의 검증된 성능과 안정성을 피력했다. 해머스페이스의 한국 진출은 올해 3조4000억원 규모로 추산되는 국내 AI 시장의 성장 잠재력을 정조준한 행보다. 이강욱 해머스페이스 한국지사장은 “해머스페이스는 데이터 사일로를 제거하고 전 세계 어디서든 사용자, 애플리케이션, 컴퓨트 클러스터가 즉시 접근 가능한 데이터 플랫폼을 구현한다”며 “국내의 고도화된 AI 플랫폼 구축과 대규모 HPC 환경의 성장을 한층 더 가속화하고 기업의 디지털 전환을 강력하게 뒷받침할 것”이라고 밝혔다.2025-07-08 14:22:57
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크래프톤, AI 게임 실력 평가 벤치마크 '오락(Orak)' 공개 [이코노믹데일리] 크래프톤이 인공지능(AI)이 게임을 얼마나 잘하는지 평가하는 기준을 제시했다. 크래프톤은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 에이전트의 게임 수행 능력을 정량적으로 분석하는 벤치마크 '오락(Orak)'을 16일 공개했다. 오락은 액션부터 전략, 퍼즐까지 총 6개 장르의 대중적인 게임을 기반으로 AI의 상황 인식과 판단, 행동 결정 과정을 평가하도록 설계됐다. 이번 벤치마크에는 크래프톤이 엔비디아와 공동 개발한 CPC(Co-Playable Character) 프로젝트를 통해 축적한 AI 설계 경험과 노하우가 집약됐다. 이를 통해 복잡한 게임 환경 속에서 LLM 기반 AI 에이전트가 얼마나 맥락을 잘 해석하고 최적의 결정을 내리는지 반복적으로 검증할 수 있다. 크래프톤은 AI와 함께 플레이하는 새로운 게임 경험의 혁신을 가속할 것으로 기대하고 있다. 오락의 핵심 기술은 MCP(Model Context Protocol)다. MCP는 게임 정보를 언어 모델이 이해하는 텍스트로 바꾸고 모델의 응답을 다시 게임 속 행동으로 변환하는 역할을 한다. 예를 들어 액션 게임에서 AI는 장애물의 위치를 텍스트나 이미지로 인식한 뒤 이동이나 점프 같은 최적의 행동을 스스로 판단하고 수행하게 된다. 크래프톤은 오락 공개와 함께 LLM 파인튜닝용 데이터셋도 제공한다. 연구자들은 이를 활용해 사전 학습된 LLM을 실제 게임 환경에 맞게 최적화할 수 있다. 크래프톤은 이를 통해 게임 AI 기술 연구의 새로운 기준을 제시하고 향후 다양한 산업으로 연구를 확장한다는 계획이다. 이강욱 크래프톤 딥러닝 본부장은 "오락은 크래프톤의 선행 연구와 노하우가 집약된 게임 특화형 LLM 벤치마크로 이를 기반으로 향후 LLM 에이전트 설계 역량을 겨루는 대회도 기획 중"이라며 "앞으로도 게임 분야에 최적화된 LLM 기술을 지속적으로 고도화해 AI를 통한 게임 플레이 경험의 혁신을 주도해 나가겠다"고 말했다. 한편 크래프톤은 세계 최고 권위의 AI 학회인 ICLR과 ICML에 올해 10편의 논문을 채택시키는 등 글로벌 AI 연구 생태계에서도 기술력을 인정받고 있다.2025-06-16 10:10:00
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