2025년 상반기는 SK텔레콤이 AI 기업으로 전환하기 위한 구조를 실질적으로 완성하는 시기였다. 전략, 조직, 인프라, 서비스 구조가 서로 연결되며 실제 운영 가능한 체계로 자리 잡아가는 과정이었다.

아래 기록은 1월부터 6월까지, 상반기 동안 SK텔레콤 내부에서 진행된 주요 흐름을 연대기 형식으로 정리한 것이다. 수많은 발표, 내부 프로젝트, 기술 고도화 작업이 어떻게 연결되어 구체적인 서비스와 인프라 구축 계획으로 이어졌는지를 시간 순서대로 담았다.

2025년 1월, SK텔레콤은 CES 2025 행사에서 자사의 AI 역량을 대대적으로 공개하며, 새해 전략의 중심축이 AI 인프라 및 AI 생태계라는 점을 명확히 했다. 전시관에는 AI 데이터센터(AI DC) 관련 기술과 각종 AI 서비스 포함 총 32개의 아이템이 전시되며, SK그룹 차원의 AI 기술 집약체를 선보였다.

1월에는 AI 인프라 역량 강화와 서비스 기반 확장과 관련한 구체적 행보도 이어졌다. SK텔레콤은 SK하이닉스·펭귄 솔루션스와 ‘AI 데이터센터 솔루션 공동 R&D 및 사업 추진’을 위한 협약을 체결했다. 이 협약은 AI DC 설계–구축–운영 전 과정에서의 기술 경쟁력을 높이기 위한 것으로, 차세대 데이터센터 모델을 공동 개발하는 데 목적이 있다.

아울러 SK텔레콤은 자체 AI 클라우드 서비스인 ‘SKT GPUaaS (GPU-as-a-Service)’를 공식 출시했다. 이 서비스는 기업이나 연구기관이 고성능 GPU 인프라를 직접 구축하지 않아도, 클라우드 형태로 GPU 연산 자원을 활용할 수 있도록 제공된다. GPUaaS는 엔비디아 H100 GPU 기반으로 구축된 가산 AI 데이터센터(AIDC)를 기반으로 운영되며, 고밀도 GPU 서버 운영에 적합한 환경을 갖췄다.

2025년 2월, SK텔레콤은 AI 사업을 단순 연구나 개발을 넘어, 실질적인 서비스 및 글로벌 네트워크 차원으로 확장하는 움직임을 구체화했다.

우선, 2월 3일 SK텔레콤은 기업용 AI 에이전트 솔루션인 ‘에이닷 비즈’의 사내 비공개 베타(CBT) 테스트를 시작했다고 발표했다. 이 B2B AI 에이전트는 정보 검색, 일정 관리, 회의록 작성 등 업무 효율화를 목표로 하며, 실제로 9월에는 SK그룹 25개사로 확대 적용되는 등 ‘일하는 방식 혁신’을 실현하고 있다.

동시에, SK텔레콤은 세계적 공과대학 MIT(매사추세츠공대)가 발족한 MIT GenAI Impact Consortium에 창립멤버로 참여하며, 생성형 AI(GenAI)의 산업 적용과 글로벌 AI 생태계와의 협업을 본격화했다. SK텔레콤은 전 세계 통신사 중 유일하게 이 컨소시엄에 포함되었으며, 앞으로 제조·피지컬·바이오 AI 등 다방면에서의 연구와 사업화를 추진하겠다고 발표했다.

아울러 SK텔레콤은 해외 양자컴퓨터 기업 IonQ 와도 전략적 제휴를 체결했다. 이 제휴를 통해 SK텔레콤은 AI 기술과 양자컴퓨팅 및 양자암호 통신 기술을 결합하는 협력 관계를 구축했다. 양자컴퓨팅 기술과 AI를 결합해 새로운 AI 컴퓨팅 패러다임을 모색하겠다는 시도로, 양자컴퓨터 기반 초고도 AI 시대를 준비하기 위한 발판을 마련했다.

3월은 SK텔레콤은 AI 데이터센터(AI DC)를 둘러싼 기술 역량과 글로벌 협력을 본격적으로 실행에 옮긴 달이었다.

2025년 3월, SK텔레콤은 세계 최대 통신 전시회 MWC25에서 ‘AI 피라미드 2.0’ 전략을 공식 발표하며, AI 데이터센터(AI DC)를 중심으로 한 ‘토털 솔루션 사업자’로 전환했다. GPU 클라우드 렌탈, 모듈러 DC, 전용 DC, 하이퍼스케일 DC를 포함한 4대 사업 모델을 제시하며, 다양한 고객 수요에 대응 가능한 AI DC 포트폴리오를 공개했다. 이와 함께 AI DC 구축에 필요한 GPU 서버, 고효율 냉각·전력 시스템, AI 메모리와 보안 기술을 통합한 솔루션 구조를 선보였다.

같은 달, SK텔레콤은 글로벌 데이터센터 설계·운영 전문기업 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)과 손잡고 AI 데이터센터 구축 및 운영 협력을 발표했다. 이 협약은 MEP, 즉 기계(Mechanical), 전력(Electrical), 수배전(Plumbing) 시스템 전반을 중심으로, 데이터센터 운영의 핵심 인프라를 설계·공급하는 것을 골자로 한다.

더 나아가, SK텔레콤은 국내외 파트너들과 함께 차세대 액체 냉각 기술 개발을 위한 MOU도 체결했다. 이는 일반 공랭식 냉각을 넘어서 서버의 발열을 효율적으로 제어할 수 있는 액체 냉각 방식의 도입을 통해, GPU 서버 중심의 고밀도 AI 데이터센터에서 발생하는 전력 소비·발열 문제를 완화하고, 향후 AI 인프라 운영 효율을 높이겠다는 계획이다.

2025년 4월, AI 생태계 확장을 위한 외부 협력이 적극적으로 진행됐다. SK텔레콤은 AI 스타트업 발굴 프로그램(Startup Accelerator)을 통해 유망 기술 기업을 선발하고, 공동 개발·멘토링·투자 연계 등 다양한 지원을 제공하겠다고 발표했다. SK텔레콤은 지난 2023년부터 2년간 30개의 혁신적인 AI 스타트업을 집중 발굴해 육성해왔으며, 작년에 선발된 15개팀 중 10개팀이 SKT와 총 16개의 협업 프로젝트를 진행해왔다.

더불어 SK텔레콤이 주도해온 K-AI 얼라이언스 역시 2년만에 역시 30개 기업으로 확대되며, 스타트업-중견기업-대기업이 함께 참여하는 공동 생태계로 성장했다. 이 얼라이언스는 AI 기술·모델·인프라를 공유하고 공동 프로젝트를 추진하기 위한 협력체로, SK텔레콤의 AI 전략을 뒷받침하는 핵심 기반으로 자리잡았다.

그와 함께 4월에는 에이닷 크롬 확장 프로그램도 출시됐다. 사용자가 크롬 브라우저에서 검색을 수행하면 결과 페이지 우측에서 에이닷이 자동으로 생성한 요약·해설 정보를 바로 확인할 수 있어, 정보 탐색 과정이 간결해졌다. 이어 AI 기반 보이스피싱 탐지 기능도 에이닷 전화와 금융사 시스템에 적용했다. AI가 통화 내용을 실시간 분석하고, 위험 패턴이 감지될 경우 즉시 경고하는 기능으로, AI가 생활 편의뿐 아니라 사용자 안전을 보호하는 역할까지 맡게 된 변화였다.

2025년 5월, SK텔레콤은 1분기 실적 발표를 통해 AI 사업이 기업의 지속 가능한 사업으로 기능하는 구조적 변화를 확인할 수 있었다.

이번 분기 실적에서 SK텔레콤은 AI 데이터센터(AI DC) 사업이 전년 동기 대비 안정적인 성장세를 유지하며 매출 1,020억원을 달성했다는 점을 공개했다. 이는 단순히 ‘데이터센터를 운영했다’는 의미를 넘어, AI 인프라가 성장 사업으로 자리매김했다는 의미였다. 동시에 AI 솔루션 및 클라우드 사업 부문(AIX)도 전년 대비 유의미한 성장률을 보이며, AI 기반 B2B 서비스가 점차 기업 시장에 자리 잡아가고 있음을 나타냈다.

2025년 6월, SK텔레콤은 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 손잡고, 자사 주요 AI 서비스들에 리벨리온의 NPU(Neural Processing Unit)를 적용하는 테스트를 시작했다고 발표했다. 대상 서비스는 전화 통화 요약, 스팸 필터링, 금융 비서, 그리고 자체 LLM 기반 서비스들까지 포함되었다. 이는 단지 외산 GPU에 의존해온 기존 구조에서 벗어나, ‘국산 LLM + 국산 NPU + AI 인프라’로 이어지는 국산 AI 생태계 자립(소버린 AI) 체계를 구축하겠다는 선언이었다.

같은 달, SK텔레콤은 에이닷에 두 개의 신규 기능 ‘노트’와 ‘브리핑’ 베타 버전을 추가하며, 에이닷을 단순 챗봇이 아닌 ‘생활 밀착형 AI 도구’로 진화시키기 시작했다. ‘노트’는 회의·강의·상담 등 음성으로 이뤄지는 모든 순간을 AI가 자동 받아쓰고, 문맥에 맞춰 자연스럽게 정리해 회의록이나 강의 노트 형태로 저장할 수 있는 기능이다.

‘브리핑’은 사용자의 일정, 습관, 생활 패턴, 관심사를 감안해 맞춤 정보를 제공하는 앰비언트(Ambient) AI 비서로, 사용자가 요청하지 않아도 필요 시점에 자동으로 정보나 알림을 제안한다. 이 기능은 사용자의 일상을 분석하고, 이전 브리핑 이력과 피드백을 바탕으로 점차 개인화된 ‘나만의 AI’ 경험을 만들어가는 구조로 설계되었다.

2025년 상반기 동안 전략 정비, 기술 고도화, 인프라 설계, 서비스 통합 등이 단계적으로 진행됐고, 하반기에 등장하는 대규모 서비스 확장과 글로벌 협력은 바로 이 상반기 기반 덕분에 가능해졌다.

SK텔레콤의 AI 전환은 빠른 성과보다 단단한 구조 설계를 우선한 이러한 전략에 뿌리를 내리고 있었다.