SK电信（SKT）与国立国语院、国立韩文博物馆合作，开展以人工智能（AI）复兴先祖记录的韩文日设立100周年纪念活动‘2026 말모이’。 SKT于7日表示，此次活动旨在将以文字和声音记录下的韩语重新融入现代生活。 SKT分析了由朱时杰老师及其弟子留下的韩语词典原稿‘말모이’的完整扫描本，以及国立国语院的标准韩语大辞典和‘우리말샘’的固有词汇，使用自有的AI基础模型‘A.X K2’。基于此，制作了字体‘말모이体’，并经过国立国语院的审核，计划于8日发布‘AI收集的美丽纯韩语100选’。 ‘말모이体’的起点是原稿中关于‘ㄱ（갈죽）’的解释。A.X K2对原稿中的文字进行了图像分析，整理了辅音和元音的形态，并在此基础上完成了字体设计。 AI还重新唤起了在词典中存在但在日常生活中逐渐被遗忘的纯韩语。A.X K2从标准韩语大辞典和‘우리말샘’资料中，挑选出100个具有抒情或积极意象的词汇，这些词汇在现代使用时也不会显得生硬，适合用作标题、名字或字幕。SKT将这些词汇制作成书籍并捐赠给国立韩文博物馆。 这100个词汇包括‘윤슬’（阳光或月光照射下闪烁的涟漪）、‘숫눈’（雪堆积的原始状态）、‘풋낯’（彼此熟悉到一定程度的面孔）等。 还有以声音记录的资料。存放在法国国家图书馆的李克罗老师的录音。SKT当天在其YouTube频道发布了连接文字与声音记录的活动视频，视频讲述了100年前为保护韩语的先祖们的记录如何与AI结合，成为今天的字体和语言。 客户也可以通过SKT的官方社交网络服务（SNS）参与活动，共同收集现代韩语。 SKT战略传播实务部主任李承烈表示：“我们举办此次活动是希望100多年前的先祖们能够通过AI继续书写所有韩语，并以人人可用的字体和语言分享。”他还表示：“未来我们将继续努力，让AI在保护韩语和我们文化的价值方面发挥作用。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“对于老年人来说，预订火车票时，直接安装KTX应用程序可能会觉得有些困难。但如果可以拨打电话，让人工智能（AI）代理来处理这个过程，我认为全国人民都能感受到AI的效用。” SK电信艾点电话负责人赵贤德在22日于首尔中区SKT大厦举行的“全民AI”采访中，构想了这样的未来，并强调：“过去电话和短信的目标是‘连接’，而在AI时代，通过电话和短信可以代替用户执行任务和解决问题。” 参与政府“全民AI”项目的SK电信，正关注通过电话和短信提升AI的可及性。这是为了提高在以应用程序为中心的AI使用方式中容易被边缘化的数字弱势群体的可及性。 SK电信还在推进无需单独安装应用程序，仅通过电话和短信使用AI服务的“无应用程序（App-less）”模式。赵贤德表示：“电话和短信虽然非常传统，但到达率是100%。”他解释说：“通过电话告诉我想要的内容，能够实现理解并解决问题的服务，这就是我们此次项目中所包含的‘真正的私人助理’概念。” 特别是SK电信正在将服务升级为以AI代理主动识别用户并自行解决问题的“拨打电话”型执行代理，而不仅仅是简单的问答。例如，当用户预约了医院但忘记了当天的行程时，AI可以在早上主动拨打电话提醒用户“需要去医院”，并安排出租车将用户送到预约的医院。此外，正在构思的系统还包括进行支付的功能。 赵贤德提到：“我们正在考虑例如在餐厅中，代理拨打电话告知入场时间，如果未能接听电话，也会明确确认这一事实的案例。”他表示：“我们将继续扩大日常服务领域。” 该服务的目标是面向全国人民，无论通信公司如何，利用电话和短信作为AI工具，尽可能为更多的国民提供普遍的AI服务。 为了实现自然的通话和短信AI服务，SK电信也在全力提升技术能力。在科学技术信息通信部主导的独立基础模型项目中推出的“A.X K2”也已进入最终阶段，期待能产生协同效应。他表示：“我们认为可以将A.X K2的特定模型进行基础学习（微调），以适应我们的用途。”并表示：“未来新模型推出后，将经过优化过程，搭载合适的模型以提升系统。” 在提高用户意图理解和对话流畅度方面，SK电信也在重点提升语音识别（STT）的准确性，并为方言等特殊情况做好准备。赵贤德表示：“与中国企业模型的学习时间相比，我们已经学习了更多的内容。”他对SK电信的高完成度充满期待。 通话流畅性的关键在于延迟时间。如果延迟超过2秒，谈话会变得不自然，用户的不便感会增加。SK电信正在提升技术，确保稳定的语音并保持对话流畅。 他表示：“SK电信的STT和语音合成（TTS）正在连接独立基础模型中开发的轻量模型，以缩短时间。”并表示：“我们正在尽最大努力实现目前技术水平下最理想的1到1.5秒。” 在安全方面也进行了准备。赵贤德表示：“我们在全国范围内的移动通信网络中连接通话代理，所有工作在SK电信内部网络中进行，内部是安全区域，任何人都无法随意访问。” SK电信正在通过此次全民AI项目与政府协商，目标是在年底前实现500万活跃用户。赵贤德也表示：“我们正在构建电话和短信代理，以确保其质量符合目标。”下个月的测试服务期间，将试点推出代拨和代接功能，随后提高这两个功能的完善度，向公众提供服务。

SK电信（SKT）于28日宣布，已被科学技术信息通信部（科信部）选为“全民AI”项目的实施单位。“全民AI”是一个政府项目，旨在支持所有国民无负担地使用AI。 SKT财团计划以自主开发的AI基础模型“A.X K2”为核心，结合多种国内AI模型，预计在10月推出面向公众的AI服务的测试版，并在年内正式发布。 SKT财团开发的AI服务将根据生活和公共信息提供相关指导，并连接用户所需的后续行动。目标是让全国人民在日常生活中轻松、无负担地使用AI。 在公共领域，服务将重点在于主动告知国民所需的福利和信息，而无需用户主动查询。为此，SKT计划与政府24、PASS等平台联动，实现居民登记表等83种证件的申请功能。同时，还将推出基于用户健康记录的个性化医疗信息推荐功能。 例如，对于进行健康检查的用户，AI将充当“健康管理助手”，将分散的检查结果和就医、处方记录整合在一起，用简单易懂的方式进行解释，并提醒用户需要再次检查的项目。用户只需描述症状，AI就能推荐最近的医院并协助预约。 在生活领域，AI将进一步提升处理电话拨打、预约等繁琐事务的能力。由于实际执行行为，服务将设计用户确认和批准、最小化个人信息使用等信任机制，以确保用户的控制权。 SKT财团致力于开发一种能够主动收集国民所需信息并执行后续行动的行为型AI助手。该助手将基于对话内容理解用户的上下文，提供个性化信息并连接到下一步行动。 例如，准备就业的年轻人询问最新招聘信息时，AI将同时提供相关的青年政策。如果用户注册了感兴趣的招聘信息，AI还会提醒申请截止日期，并协助撰写自我介绍和面试准备。 SKT财团的AI服务不仅可以通过智能手机应用程序使用，还可以通过电话和短信进行访问，这一点尤为突出。 SKT计划实现即使是不熟悉智能手机的用户也能通过电话和短信询问所需信息并获得指导的服务。 SKT AI事业部总监金志勋表示：“为了避免AI使用差距导致新的社会差距，创造一个人人都能轻松、安全使用AI的环境至关重要。我们将结合自2022年以来运营的全民AI服务经验和财团的能力，负责任地推出让国民切实感受到帮助的AI服务。” 此外，科信部计划在9月与三家企业签署协议，并在年内正式推出全民AI服务。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK电信推出了6880亿参数规模的独立AI模型“A.X K2”，并进入政府的独立AI基础模型（独立AI）项目第三阶段。SKT AI CIC负责人유경상表示，未来将把这一技术扩展为全民日常可感知的AI服务。 유 CIC在24日的SKT新闻专栏中强调，模型性能、推理经济性、服务完整性和信任度结合的“智能改进循环”将是未来AI竞争力的关键。他指出，尽管针对前沿模型的研究竞争依然激烈，但现在的竞争在于如何高效分配已获得的智能，并将其转化为实际问题的解决方案。 对于A.X K2在独立AI项目第三阶段的进展，유 CIC表示，这不仅体现了技术性能，还获得了在国防、制造、法律和税务等实际行业中的应用认可。他指出，拥有优秀模型与运营数千万用户每日信任和使用的服务是两个不同的问题，强调了涵盖“基础设施-模型-服务”的全栈竞争力。 在确保推理经济性方面，유 CIC提出了以下方案：△在每次请求中选择激活部分参数的MoE（专家混合）结构；△根据问题难度调整思维深度的推理方式；△在保持质量的同时提高服务效率的轻量化和加速技术；△将简单查询交由轻量模型处理，而复杂任务则由大型模型处理的运营方式。他还指出，必须结合内存层管理和计算资源配置等系统和半导体层面的优化，才能在全国范围内实现可持续的经济性。 유 CIC将未来AI竞争的核心定义为“最快的智能改进循环”。他认为，在实际使用过程中发现失败点，并将其转化为评估和学习信号，从而改进模型和服务并重新分发的循环速度将决定竞争力。 他指出，AI服务的下一个阶段是超越简单回答问题的AI，转向能够代替用户执行任务并产生结果的AI。他强调，在代理时代，单靠个别模型的正确率无法解释服务质量，因为在计划、搜索、工具调用和执行等多个阶段中，微小的错误也可能累积，因此用户意图转化为实际结果的“端到端成功率”至关重要。 “全民AI”是SKT与金融、移动、媒体、教育、医疗、公共、税务、照护等领域的专业企业组成的财团共同推进的项目。유 CIC表示，SKT的角色并不是直接制作所有服务，而是将用户意图与最佳模型、技术和专业服务连接的“指挥者”。 在服务扩展方向上，计划从金融、移动、媒体、教育、健康等日常领域开始，逐步扩展到青年、小微企业、老年人等专业领域的税务、行政和照护等服务。关于确保信任度，유 CIC表示，将通过模型优化和服务加速技术提高响应速度，同时通过对模型质量的客观评估、常态AI红队测试、实时安全监控和保护措施，持续检查风险并安全处理个人信息和敏感信息，建立安全体系。 他表示：“信任并不是完全没有风险的状态，而是处理风险的能力。”他强调，发现风险、限制影响范围、快速恢复问题，并改进以避免同样错误重复发生的能力是负责任的AI运营的本质。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK电信于19日宣布，将参与由科学技术信息通信部和信息通信产业振兴院推动的‘所有人的AI’项目征集。 SKT计划将其拥有的AI模型、基础设施和服务的全栈能力整合到此次项目中。SKT目前运营着月活跃用户达1000万的AI服务‘A.’，并参与了政府的‘独立AI基础模型’项目，最近推出了参数达到6880亿的自有AI模型‘A.X K2’。该模型已在制造、国防、生物等多个行业中应用，正在不断扩大其应用范围。 SKT上个月成立了专门负责AI数据中心业务的‘SK超算’，并计划逐步开放到2029年规模达5千兆瓦(GW)的AI数据中心，积极获取AI基础设施。此外，SKT还将利用其在通信业务中积累的能力。截至2026年6月，SKT的移动通信线路规模达到2249万8579条（不包括物联网和MVNO），计划通过线上线下渠道快速推广AI服务。 基于这些能力，SKT将首先推出支持对话、搜索、摘要、文档和图像分析、日程管理等功能的AI聊天机器人。该项目旨在以公众熟悉的形式开始，降低用户的使用门槛。 SKT计划将聊天机器人的问答功能发展为实际处理工作的AI代理，支持公共服务的查询和申请，各类证件的发放，以及医疗、交通、金融、教育等多个生活领域的预约、申请和支付。为此，SKT将把自有AI模型‘A.X K2’应用于服务中，以便快速处理简单问题，并用高性能模型准确处理复杂事务，从而提高服务质量和运营效率。 SKT还组建了‘所有人的AI’联盟，以推出覆盖生活各个领域的AI服务。参与者包括：△Rainer（特化搜索） △新韩卡、 하나卡（金融、支付） △Tmap Mobility（出行） △SK宽带（内容） △Persona AI（公共数据） △Ellis Group（教育） △GoodDoc、Soundable Health（医疗、健康护理） △Nota、SelectStar（AI模型、基础设施） △Aim Intelligence（AI安全）等。 SKT计划将各领域的服务与AI结合，不仅提供简单的信息，还将实际执行和解决用户的预约和申请等请求。 SKT AI事业部总监金志勋表示：“我们需要一个环境，让每个人都能享受到AI的好处，以避免AI应用差距导致的社会差距。SKT将依托从AI模型到基础设施、服务运营的全栈AI能力，以及全国的通信客户接触点，努力实现人人都能轻松使用的‘所有人的AI’服务。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

科学技术信息通信部（科通部）宣布，经过第二阶段评估的独立人工智能（AI）基础模型（独立AI基础模型）项目的精英团队将专注于模型性能的优化和在工业及服务现场的验证。这一战略旨在缩小与全球前沿级模型的技术差距，同时提升实际应用性。 科通部于18日公布了独立AI基础模型项目第二阶段评估的结果。Upstage、SK电信（SKT）、LG AI研究院等三支精英团队成功晋级下一阶段。通过追加招募加入的Motif Technologies（Motif）在第二阶段评估中未能通过。 晋级的三支精英团队将专注于模型性能的优化以及在实际工业和服务环境中的验证。 Upstage计划利用门户网站Daum及其合作伙伴，提升模型的实际感知能力，并计划将支持语言扩展到亚洲地区，为全球市场的进入奠定基础。 Upstage表示：“我们将建立一个让全国人民都能享受AI惠益的生态基础，同时推动韩国AI走向全球舞台。在最终验证阶段，我们将通过门户网站Daum及合作伙伴，尽最大努力提升模型的实际感知能力。”同时，他们还表示：“我们将扩大支持语言至亚洲地区，为全球扩展奠定基础。” SKT也将基于自身AI模型在工业和日常生活中的推广成果，专注于打造可实际应用的国产AI模型。 SKT在制造领域开发了KG钢铁和KONEX的专用代理，并在国防领域通过与国防部签署的谅解备忘录（MOU）提供轻量化模型，开展了工业现场的验证。在生物领域，SKT还与SK生物药合作。未来，SKT将重点降低企业和机构在实际运营其AI模型“A.X K2”过程中出现的内存、处理速度和设备负担等问题。 LG AI研究院在第二阶段中获得了稳定学习和运营超大型模型的技术基础，并提升了用户感知的响应质量和应用性能。 在第三阶段，LG AI研究院将基于此进一步提升模型的规模和性能，正式与全球前沿级模型展开竞争。未来还将举行座谈会，公开具体的技术开发方向。 LG AI研究院联合研究院长任宇亨表示：“为了与全球前沿级模型平起平坐，扩大模型规模是必然的战略选择。仅靠小型模型难以缩小与全球大型科技公司的技术差距，因此我们将继续挑战，在同一规模的基础上实现等同或更高的性能。” 另一方面，未通过评估的Motif决定不对结果提出异议。 Motif的代表任正焕表示：“无论结果如何，通过此次独立AI基础模型项目证明了韩国也能凭借技术力开发出全球前沿水平的AI模型，这一点非常有意义。如果政府没有决定挑战自主AI基础模型的开发，像我们这样的初创企业也不会有这样的机会，取得这样的成果。” 他还补充道：“Motif将继续全力以赴开发全球前沿模型。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国科学技术信息通信部推动的“独立人工智能（AI）基础模型（独立基础模型）”项目第二阶段评估已结束，国内AI模型的全球基准成绩单也随之公布。特别是通过追加征集加入独立基础模型的Motif Technologies（Motif）的“Motif 3”在国内模型中获得了最高分，引发了广泛关注。 根据全球AI模型分析平台Artificial Analysis（AA）发布的“智能指数（AAII）”数据，Motif的“Motif 3”得分为47分，位列AAII注册的全球大型语言模型（LLM）前十名，是国内企业开发的模型中排名最高的。 紧随其后的是Upstage的“Solar Open 2”，得分37分，SK Telecom（SKT）的“A.X K2”得分35分，LG AI研究院的“K-Exa 2.0”得分31分。在参与独立基础模型的四个模型中，第一名与第四名之间的分差为16分。 AA是一个综合分析AI模型性能、质量、成本等的评估平台。它不仅提供模型性能，还考虑实际服务引入过程中的价格、输出速度、延迟时间、上下文窗口等指标。 值得注意的是，AAII结合了数学、科学、编程等多个领域的基准结果，评估AI模型的综合能力。其特点在于综合多个评估结果，而非单一基准。然而，AAII并未单独评估韩语能力，因此在完全反映国内使用环境中的模型性能方面存在一定局限。 另一个值得关注的点是，模型规模与AAII成绩并不成正比。在参与此次独立基础模型第二阶段评估的模型中，规模最大的模型是LG AI研究院的K-Exa 2.0，拥有7500亿个（750B）参数。 SKT的A.X K2以688B参数紧随其后。而在AAII中得分最高的Motif 3则只有314B参数规模，Upstage的Solar Open 2则为250B参数。 不过，AAII的成绩并不直接等同于独立基础模型第二阶段评估的结果。此次评估由基准得分40分、专家评估35分、用户评估25分组成。特别是在此次评估中，由200名普通市民组成的评估团对四个模型进行了实际使用后的性能评估。 与全球顶尖模型的差距依然存在。在AAII中，Anthropic的“Claude Opus 5”得分63分，比Motif 3高出16分。OpenAI的“GPT-5.6 Sol”和xAI的“Grok 4.6”分别得分61分。 中国的AI模型表现也相当突出。文创AI的“Kimi K3”得分60分，仅比GPT-5.6 Sol低1分。阿里巴巴的“Q1 3.8 Max”得分58分，Z.ai的“GLM-5.2”得分53分，DeepSeek的“V4 Flash”最新模型得分52分。与国内得分最高的Motif 3相比，这些模型的得分均高出5至13分。 科学技术信息通信部预计将很快公布独立基础模型第二阶段评估结果。此次评估将决定目前参与的四个精英团队中有三个团队晋级下一阶段。

科学技术信息通信部推动的‘独立人工智能（AI）基础模型（独立AI模型）’项目第二阶段评估已完成。参与评估的四个团队模型均被全球AI研究机构列为‘值得关注的模型’，引发了对下一阶段入围团队的高度关注。 据业内消息，独立AI模型第二阶段评估结果预计将在本周公布。本次评估中，LG AI研究院、SK电信、Upstage以及通过追加征集选出的Motif Technologies四个团队展开了竞争。 在第一阶段评估中，LG AI研究院在基准测试和专家、用户评估中均获得第一名。随后，LG AI研究院发布了‘K-Exa元 2.0’，SK电信发布了‘A.X K2’，Upstage发布了‘Solar Open 2’，而Motif则在本月初推出了‘Motif-3’。 根据科技部的数据，这四个团队在今年上半年开发的模型均被美国非营利AI研究机构Epoch AI列为值得关注的模型。Epoch AI根据模型的学习运算量、性能和技术重要性等因素筛选出对AI发展有影响的模型。 去年，被Epoch AI列为值得关注的模型中，美国有59个，数量最多，其次是中国35个，韩国8个。今年以来，产生该模型的国家包括美国、中国和韩国等三个国家。 根据Hugging Face最近一个月的下载数据，Upstage的‘Solar Open 2’下载量为25870次。Motif的测试版‘Motif-3 Beta’下载量为5062次，SK电信的‘A.X K2’为2844次，LG AI研究院的‘K-Exa元 2.0’为1462次。 全球研究机构的评估和开源市场的反应将如何影响第二阶段评估结果也备受关注。曾在第一阶段评估中各项均获第一的LG AI研究院能否保持领先，还是新发布模型的SK电信和Upstage会追赶，亦或是通过追加征集加入的Motif能否进入下一阶段，都是外界关注的焦点。 特别是此次首次引入了200名公众直接使用模型进行性能评估。若模型间的基准分数差距不大，普通用户在不同情况下使用模型时的感受可能成为评估结果的关键变量。 软件政策研究所研究员봉강호表示：“在基准测试中取得高分并不意味着用户的便利性和使用体验一定良好。如果200名用户各自使用模型进行适合自己的不同案例，并反映出他们的体验，那么就能得出相当合理的结果。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着生成型AI竞争进入第三年，实际使用市场的主导权已完全转向中国开源模型。尽管美国在最高性能模型上保持优势，但在市场份额上却因低价攻势而未能找到反击之策。 根据IT行业的消息，平台“开源路由器”在8月5日的周度令牌使用量统计中显示，前十名模型中有八个是中国模型。虽然ChatGPT、Gemini和Claude等模型广为人知，但全球令牌使用量的60%集中在中国模型上。 根据当天的统计，中国模型占据了前十名中的八个，其市场份额达到了88.4%。 排名第一的DeepSeek的编码专用模型“V4 Flash”处理了每周69,200亿个令牌，紧随其后的是小米和腾讯的模型。美国模型中仅有OpenAI的“GPT-5.6 Luna”和NVIDIA的“Nemotron3 Ultra”两款入围。 去年6月，开源路由器的令牌市场份额为美国74%，中国20%，但到今年6月最后一周，中国的份额已完全逆转为48%，美国为20%。进入7月后，中国模型包揽了前五名，整体路由流量中中国的比例超过了60%，而在美国企业处理的令牌中，中国模型的比例一度飙升至63%。 这一现象的背后是巨大的价格差距。DeepSeek V4 Flash的输出令牌单价为每百万个0.28美元，远低于Anthropic的顶级模型“Claude Opus 4.8”的25美元，差距高达99%。Zhufu AI的开源模型“GLM-5.2”在开发平台Vercel上使用量在一个多月内增加了近50倍，运营成本仅为美国竞争模型的20%，而性能却保持稳定。实际上，AI代理初创公司Lindy从Anthropic模型转向DeepSeek，节省了数百万美元。 这种低价策略得益于中国庞大的内需市场。根据中国国家数据局的数据，中国每天处理的AI令牌数量达到140万亿，比2024年初增加了约1400倍。国内市场所带来的规模经济使得海外开源模型能够以超低价供应。 面对低价攻势，美国方面的反击也显得乏力。试图通过开放权重模型与中国竞争的初创公司Arci AI最近在融资中仅筹集了5000万美元。业界分析认为，主要风险投资公司因担心开放权重模型的成功可能会损害已投资的OpenAI和Anthropic的企业价值，因此不愿意投资。押注于封闭模型的资本反而阻碍了开放阵营的反击。 在单一前沿模型阵营中，Anthropic的表现相对较好。尽管令牌处理量远远落后于中国，但其盈利指标却有所不同。根据开源路由器的平均实现标准，Claude Opus的令牌单价是DeepSeek V4 Flash的23倍，而在输出定价标准下，差距甚至达到139倍。这意味着尽管处理量有所下降，但其收入的相当一部分仍然得以保持。 凭借市场优势，DeepSeek计划在今年内在中国证券市场上市。然而，6日时，该公司却预告将大幅提高API价格，分析认为这是因为超低价政策因用户激增导致的计算资源负担难以持续，加之上市前急需确保盈利。阿里云、腾讯云和Zhufu AI等近期也纷纷提高价格，市场上关于中国价格破坏竞争已达到顶峰的预测也随之出现。 国内企业的考量复杂。SK电信在上月29日公开的自有模型“A.X K2”旨在与Q1、DeepSeek、GLM、Kimi等中国模型达到同等性能，但实际使用中的价格竞争力仍是关键。其他大型平台如Naver和Kakao等也尚未提供与中国开源模型相比的客观优势指标。 另一方面，政府计划于12日公布独立AI基础模型（独立模型）项目的第二轮选拔结果。目前的策略是在性能上追赶，但在价格上不与中国竞争，是否能在市场上奏效，预计将在第二轮选拔结果后得到验证。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

"A.X K2最大的变化在于将重心从传统的‘回答型人工智能(AI)’转向‘自主计划和执行的AI’。" 金泰允，SK电信(SKT)基础模型负责人，在4日的新闻发布会上对其提交给科学技术信息通信部的独立AI基础模型项目的‘A.X K2’进行了评价。他表示：“为了适应代理型AI时代，推理能力得到了显著提升。”他补充道：“整体模型规模扩展至6880亿个参数，但实际推理过程中激活的参数保持在33亿，提升了效率。” SKT特别强调了针对AI代理服务的性能提升。通过应用自主开发的SGA（稀疏门控注意力）结构，使得长文本的处理更加稳定，并且在输入长度增加时，处理能力和延迟时间相比于前作A.X K1表现出优势。在实际处理超过300页文档的环境中，处理能力提升了67.7%。 除了文本模型，SKT还推出了支持视觉和语音的衍生模型。视觉模型‘A.X K2 VL 轻量预览’结合了自主开发的视觉编码器‘A.X VE’，能够分析制造图纸、文档和图表等。在语音领域，推出了自主音频语言模型‘A.X K2 ALM’以及与克拉夫顿共同开发的‘A.X K2 Raon-Speech’。金泰允表示：“工业现场不仅仅依赖文本，实际应用需要涵盖多种模态的AI。” SKT还表示，A.X K2已在实际工业现场应用。目前正在对KG钢铁和汽车零部件公司科能进行制造专用AI代理的实证研究，开发一个学习生产线缺陷案例、分析原因并提出应对方案的系统。同时，在SK海力士的内部AI工具‘LLM Chat’中也应用了轻量模型，用于半导体知识搜索和信息整理。 未来，SKT计划以免费许可证公开独立AI模型，支持开发者和初创企业的商业应用，并通过加速计划支持服务商业化。后续模型将扩展至万亿级参数规模，并继续研究代理强化学习、网络安全能力和下一代AI架构。 金泰允表示：“A.X K2展示了韩国在设计和学习方面自主技术开发的模型能够在数学和韩语领域达到世界顶尖水平的可能性。”他还表示：“我们将不仅停留在技术层面，而是将其转化为客户和工业现场能够感受到的价值。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。