LLM 경쟁과 AI 인프라 대전, 최신 동향 총정리

서론: 국내 LLM 경쟁과 인프라 지형의 동시 진화

대규모 언어모델(LLM) 경쟁이 국내외에서 빠르게 전개되고 있다. 국내에서는 네이버, SK텔레콤, 업스테이지가 각각 개발 현황과 계획을 공개했고,
글로벌 인프라 측면에서는 엔비디아의 차세대 칩 아키텍처와 메모리 기술 업데이트가 이어졌다. 또한 ICT 산업 전반에서 AI 중심 성장 기대와
물리적 로봇·자율주행 등으로의 확산 조짐이 동시에 포착되고 있다.

국내 LLM 업데이트: 네이버·SKT·업스테이지

네이버: 비전 인코더 전략의 유연성

네이버는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 과정에서 알리바바의 ‘큐웬(Qwen) 비전 인코더’를 활용했다고 밝혔다.
향후에는 자체 모델로 교체할 수 있다는 가능성을 열어뒀지만, 실제 교체와 관련해 확정된 내용은 없다는 입장이다.
멀티모달 역량과 구성 요소 선택의 유연성을 유지하겠다는 점이 확인됐다.

SK텔레콤: 500B급 ‘A.X K1’ 기술 보고서 공개

SK텔레콤은 ‘국가대표 AI’ 선발전과 맞물려 500B급 초거대 언어모델 ‘A.X K1’의 기술 보고서를 공개했다.
이를 통해 자사 모델의 현재 위치를 드러내고, 글로벌 무대에서의 정면 승부 의지를 전했다.

업스테이지: 300B급 독자 AI와 VLM 확장

업스테이지는 300B급 규모의 독자 AI에 도전하고 있으며, 비전-언어 모델(VLM)로의 확장을 추진 중이다.
뉴욕대·스탠퍼드대 석학의 합류 소식을 전하며 글로벌 협력 강화 기조를 보였다.

인프라 가속: 엔비디아 Rubin 시대와 오픈 AI 도구

엔비디아는 CES 2026에서 Rubin GPU, Vera CPU, NVLink 6 스위치, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, Spectrum-6 이더넷 스위치 등
6종의 신규 칩과 차세대 AI 슈퍼컴퓨터를 공개했다. 전반에 걸친 공동 설계를 통해 모델 학습 시간 단축과 추론 토큰당 비용 절감을 목표로 했다고 밝혔다.

자율주행 분야에서는 오픈 소스 AI 포트폴리오 ‘Alpamayo’와 관련 도구들이 소개되며, 레벨4 자율주행 개발의 안전성 강화를 위한 도구 생태계가 언급됐다.
이는 LLM과 멀티모달 모델이 다양한 산업 영역으로 확장되는 흐름과 맞물린다.

메모리·시스템 동향: HBM4와 메모리 병목 대응

메모리 측면에서 SK하이닉스는 CES에서 HBM4 16단 48GB 제품을 공개했다.
대규모 모델 학습·추론 환경에서 메모리 요구가 커지는 가운데, 고대역폭 메모리는 핵심 구성 요소로 거론된다.

한편 ETRI는 초대형 AI의 메모리 부족 문제를 해결하기 위한 기술을 제시하고 기술이전을 추진한다고 밝혔다.
메모리 병목을 완화하려는 시도가 이어지는 가운데, 모델 규모 확장과 시스템 효율화가 병행되는 양상이다.

산업 맥락: AI 중심 성장 기대와 피지컬 AI

ICT 산업 전반에서는 AI를 기반으로 한 안정적 성장 기대가 언급됐다. 동시에 “일상에 스며드는 피지컬 AI”라는 표현처럼,
로봇·자율주행 등 물리 세계로의 AI 확산도 주목되고 있다. 언론 보도에서는 엔비디아의 자율주행 관련 오픈 소스 포트폴리오와
완성차 협력 이슈가 다뤄지며, LLM과 멀티모달 기술의 활용 분야가 넓어지는 흐름이 관측된다.

결론: 한국 LLM의 전진과 인프라 선택지 확대

국내에서는 네이버의 구성요소 유연성, SKT의 500B급 기술 보고서 공개, 업스테이지의 300B급 도전과 글로벌 협력 등
LLM 경쟁의 주요 축이 확인됐다. 동시에 엔비디아의 차세대 칩셋과 슈퍼컴퓨터, SK하이닉스의 HBM4, ETRI의 메모리 부족 해결 시도는
모델 개발·운영의 비용과 성능을 좌우할 인프라 영역에서의 변화를 보여준다. 향후 국내 기업들의 실제 도입·적용 계획과
모델 공개 범위에 따라 경쟁 구도가 보다 구체화될 전망이다.