KT, 재학습 필요없는 AI 효율화 기술 개발

AI 요약

KT가 중앙대·ETRI와 공동 개발한 HyCal을 6월 CVPR 2026에서 발표했으며, 이 기술은 모델 재학습 없이 데이터 보정만으로 AI 성능을 개선한다고 밝혔습니다. HyCal은 비전언어모델(VLM) 등에서 다양한 데이터 임베딩을 보정해 GPU·메모리 등 연산 비용과 반복적 모델 업데이트 부담을 줄여주며 KT는 이를 믿:음 K 차세대 버전에 적용하는 방안을 검토 중입니다. 통신 업계는 HyCal이 박윤영 대표의 토큰 팩토리 구상에 기술적 토대를 제공할지 주목하고 있으며, 골드만삭스는 글로벌 토큰 월간 사용량이 올해 5000조 개에서 2030년 12경 개로 늘어날 것으로 전망했습니다.