“내일 일본 출장을 가는데 저렴한 로밍 요금제가 뭐가 있나요.” 30일 서울 금천구 LG가산디지털센터에서 기자가 상담사 역할을 맡아 가상의 고객 전화를 받았다. 고객의 말은 화면 왼쪽에 실시간으로 글자로 옮겨졌고, 오른쪽에는 인공지능(AI)이 찾아낸 로밍 요금제와 답변 자료가 떴다. 2만9000원 요 금제의 데이터 제공량을 묻자 ‘3GB(기가바이트), 디지털 가입 시 4GB’가 나타났고, 데이터 나눠쓰기는 최대 5명, 이용료 3000원이라는 답을 찾아줬다. 통화를 끝내자 AI는 상담사의 응대를 채점했다. 인사와 문의 내용 파악, 경청 태도, 표현 방식 등을 평가해 이날 시연에 총점 53.8점을 매겼다. 고객과 말이 겹친 구간과 답을 찾느라 침묵이 길어진 부분을 찾아내고, 기다려 달라는 양해와 기다려줘서 고맙다는 말을 빠뜨렸다고 짚었다. LG유플러스는 이처럼 상담 전 과정에 AI를 적용한 ‘AI 네이티브 컨택센터’를 구축하면서 평균 상담사 연결 대기시간을 2024년 47초에서 올해 5초로 약 90% 줄였다. 상담 시간도 16% 단축됐다. 간단한 문의는 AI 콜봇·챗봇이 처리하고, 사람이 맡는 상담에서는 AI가 필요한 정보를 찾아준다. 상담이 끝난 뒤에는 녹취를 분석해 응대 품질까지 평가한다. 상담사를 대체하기보다 반복적인 검색과 단순 업무를 줄여 사람이 필요한 상담에 집중시키겠다는 구상이다. 현재 전국 17개 고객센터에서 연간 수천만 건의 상담이 이뤄지며 이 가운데 약 800만건은 AI 콜봇과 챗봇이 맡는다. AI 콜봇은 대화 전체의 맥락을 파악한다. LG유플러스는 확보한 여력을 65세 이상 고객 우선 상담이나 청각장애 고객 수어 상담 등에 활용하고 있다. LG유플러스는 자체 고객센터에 AI를 먼저 적용해 문제점을 고친 뒤 검증된 기능을 기업 고객에게 공급하는 ‘인소싱 AICC(AI 컨택센터)’ 전략을 펴고 있다. LG AI연구원의 ‘엑사원’과 글로벌 AI 모델을 활용하며, 고객사의 업무 지침을 바탕으로 상담 절차와 시나리오를 만드는 과정에도 AI를 쓴다. 2030년까지 상담 연결을 기다리지 않는 고객센터를 구현하고 AICC 사업 매출을 연평균 50% 이상 늘릴 계획이다.

모발 물질 42만개 하루 만에 검증공장 온도·압력 계산해 불량 예측로봇 결합한 ‘AI 자율실험실’ 추진“산업 현장 실무적 난제 해결 목표” 인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P) 500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지 소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러로 제품의 리드타임을 85% 줄였고 연내 옴니 인스펙트를 도입할 예정이다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

인공지능(AI)이 4주마다 미국 대형주 500개 종목 중 100개를 골라 운용하는 LG의 AI 상장지수펀드(ETF)는 2023년 뉴욕 증권거래소에 상장된 이후 올해 상반기까지 96.2%의 수익률을 기록했다. 같은 기간 스탠다드앤푸어스(S＆P)500을 추종하는 ETF 수익률(76.8%)보다 약 20% 웃돌았다. LG AI연구원은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 AI 토크 콘서트를 열고 금융·제조·과학 등에 특화된 ‘전문가 AI’의 성과를 공개했다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “실제 산업 현장에서는 AI가 그럴듯한 답을 내놓는 것보다 실제 업무 효율을 높여 기업의 성과를 높이는 것이 중요하다”며 “오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 난제들을 해결하는 것이 우리의 과제”라고 밝혔다. 이날 LG AI연구원은 과학 분야에서 연구 특화 AI 에이전트인 ‘엑사원 디스커버리’ 사례를 소개했다. 해당 AI는 42만개가 넘는 탈모 효과 후보 물질을 하루 만에 검토해 ‘람시딜’을 찾아냈다. 22개월이 걸리는 화장품 소재 개발 과정을 단 하루로 단축한 것이다. LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 바탕으로 조직 병리 이미지와 유전자 정보, 약물 반응 데이터를 종합해 환자별로 맞춤형 치료 전략을 설계하는 암 에이전트를 개발 중이다. 제조 분야에서는 ‘엑사원 태뷸러’가 기존 데이터를 바탕으로 불량률·에너지소비량 등 조건을 미리 계산해 운영 효율성을 높인다. 공장의 온도·압력·품질 검사·생산 이력 등 다양한 데이터를 읽고 각 항목들이 서로 영향을 미치는 정도를 계산해 불량 가능성을 미리 예측한다. ‘엑사원 옴니 인스펙트’는 이미지를 통해 제품의 외관이나 형태가 바뀌어도 재학습 없이 검사해 결함 여부를 판정한다. LG이노텍은 엑사원 태뷸러와 옴니 인스펙트를 도입해 제품의 리드타임을 85% 줄였다. LG AI연구원은 이 같은 제조 AI 역량을 로봇 기술과 결합한 ‘AI 자율실험실’을 연말 선보일 계획이다. AI가 후보 물질의 합성 결과를 예측하면, 로봇 팔과 자동화 장비가 예측 시나리오에 따라 자동으로 실험을 수행하고, 그 결과를 다시 AI가 학습해 스스로 다음 실험을 설계하는 식이다. 최근 글로벌 빅테크 수장들이 제기한 ‘AI 개발 속도 조절’ 필요성에 대해 이홍락 LG AI연구원 공동연구원장은 “AI의 개발 속도가 너무 빨라지면 사회가 급변할 수 있다는 우려는 공감한다”면서도 “AI 개발은 계속 돼야 하고 사회가 AI를 어떻게 수용해야 할지 깊은 고민을 해야 한다”고 말했다.

LG AI연구원이 국민연금공단과 기금운용에 특화된 인공지능(AI) 개발에 나선다. 첫 협력 과제로 AI를 활용한 환율 분석 서비스를 구축해 투자 판단의 전문성과 효율성을 높인다는 계획이다. LG AI연구원과 국민연금공단은 11일 서울 강서구 마곡 LG AI연구원 본사에서 기금운용의 전문성과 효율성을 높이기 위한 AI 공동 개발 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약식에는 강창남 국민연금공단 기금운용본부 지원부문장과 이화영 LG AI연구원 사업개발부문장 등이 참석했다. 양측은 LG AI연구원의 AI 기술과 국민연금공단의 투자 전문성을 결합해 기금운용 업무에 특화된 AI 서비스를 구축하기로 했다. 첫 협력 프로젝트는 ‘AI 기반 환율 분석 서비스’다. LG AI연구원은 금융 AI 에이전트 ‘엑사원 BI’를 활용해 거시경제 지표와 뉴스, 리서치 자료 등 비정형 시장 정보와 국민연금공단의 데이터를 분석하고 기금운용에 특화된 예측·분석 모델을 개발한다. 엑사원 BI는 런던증권거래소그룹(LSEG), 코스콤, 키움증권 등의 서비스에 적용돼 한국과 미국 증시에 상장된 8000여개 종목을 매일 분석하고 종목별 예측 점수와 금융 전문가 수준의 분석 정보를 제공하고 있다. LG AI연구원은 캐나다 국민연금을 비롯한 글로벌 투자기관과도 협력을 확대하고 있다. 국민연금공단은 AI를 투자 리서치와 의사결정 과정에 활용해 투자 판단의 전문성과 효율성을 높이고 장기적인 투자 수익률 제고를 꾀한다. 환율 분석 서비스의 활용 가능성을 검증한 뒤 실제 기금운용 현장에서 AI를 적용할 수 있는 분야를 단계적으로 확대할 방침이다. 강 부문장은 “AI는 산업 전반의 패러다임을 바꾸고 있다”며 “국민의 미래를 책임지는 기금운용본부도 변화에 발맞춰 AI를 통해 운용의 전문성과 효율성을 높여 나가겠다”고 말했다. 이 부문장은 “LG AI연구원의 금융 특화 AI 기술력은 이미 다수의 글로벌 투자자들에게 인정받고 있다”며 “공공부문 AI 활용을 선도하는 모범 사례를 만들겠다”고 밝혔다. 양측은 AI 활용 과정에서 신뢰성과 안전성을 최우선 가치로 두고 국민이 안심하고 AI의 혜택을 누릴 수 있는 공공부문 AI 활용 사례를 만들어 나갈 계획이다.

정부가 추진하는 ‘모두의 인공지능(AI)’ 프로젝트 사업자로 선정된 카카오·SK텔레콤·KT가 챗GPT같은 범용 챗봇을 전 국민이 무료로 이용량 제약 없이 사용할 수 있는 서비스를 연내 제공할 수 있도록 개발에 본격 착수한다. 과학기술정보통신부는 4일 서울 중구 한국프레스센터에서 모두의 AI 프로젝트에 선정된 카카오·SK텔레콤·KT 등 3개 컨소시엄의 서비스 개발 계획을 공유하고, 협력 방안을 논의하는 사업자 간담회를 개최했다. 모두의 AI는 외산 AI 의존도를 낮추고 전 국민이 쉽고 편리하게 우리 AI 서비스를 쓸 수 있도록 국산 모델 기반 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 개발하는 정부 사업이다. 정부는 9월 말 베타서비스, 12월 중 본 서비스를 출시할 계획이다. 카카오 컨소시엄은 카카오톡, 전화 등 국민에게 익숙한 채널에서 카카오의 ‘카나나’, LG의 ‘엑사원’ 등 국산 AI 모델 기반의 범용 챗봇과 공공·특화 AI 에이전트를 제공하고, 정보 탐색부터 신청·예약·결제까지 하나의 대화로 완결되는 모두의 AI 플랫폼을 구축한다고 발표했다. SK텔레콤 컨소시엄은 단순한 질의응답을 넘어 인증부터 신청·결제까지 절차를 대신 수행하는 ‘실행형 AI’를 내세웠다. 애플리케이션(앱) 이용이 익숙지 않은 국민도 쓸 수 있도록 전화나 문자로 서비스에 진입하도록 한다. ‘1532’로 전화를 걸거나 문자를 보내면 AI가 답변하는 방식이다. 자체 모델 A.X K2를 중심으로 서비스를 개발한다. KT 컨소시엄은 실시간 검색 기반 범용 AI 에이전트와 공공, 교육, 금융, 쇼핑 등 10여개 분야의 특화 AI 서비스를 연결해 국민이 일상 속에서 AI의 효용을 직접 체감하는 서비스 ‘이음’을 소개했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “모두의 AI 프로젝트의 궁극적인 목표는 새로운 국산 AI 서비스가 국민 일상 속에 자연스럽게 자리 잡도록 하는 것”이라며 “국민에게는 일상의 편리함을 제공하고, 기업에는 새로운 국내 AI 시장을 열어 줄 수 있게 연내 서비스 출시까지 힘을 모아달라”고 말했다.

과학기술정보통신부는 ‘사이버 보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발’ 프로젝트 공모에서 네이버클라우드 컨소시엄을 최종 사업 수행기관으로 선정했다고 3일 밝혔다. 컨소시엄에는 네이버클라우드를 주관기관으로 LG CNS, LG유플러스, 샌즈랩 등 보안·AI 기업과 카이스트, 서울대, 고려대, 포스텍 등 주요 대학 및 연구기관을 포함해 총 32개 기관이 참여한다. 이번에 선정된 컨소시엄은 이달부터 10개월 동안 GPU B200 총 256장을 지원받는다. 정부 제공 물량과 별도로 네이버클라우드의 B200 4000장과 LG의 H200 256장을 추가 투입해 하이퍼클로바X와 엑사원을 기반으로 한 초거대 보안 특화 모델을 구축할 예정이다. 이번 사업은 고성능 AI 모델의 발달에 따라 사이버 보안 위협이 고도화되자 국내 독자 보안 특화 AI 모델을 확보하기 위한 것이다.

SK텔레콤과 카카오, KT가 전 국민을 대상으로 국산 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트를 제공하는 정부의 ‘모두의 AI’ 프로젝트 사업자로 선정됐다. 세 사업자는 정부가 지원하는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 512장을 활용해 베타서비스를 개발하고 연내 정식으로 선보인다. 과학기술정보통신부는 모두의 AI 프로젝트 공모에 참여한 6개 사업자를 대상으로 서면·발표평가를 진행한 결과 SKT·카카오·KT 컨소시엄을 사업 수행기관으로 선정했다고 28일 밝혔다. 함께 지원한 엠케이디와 제논, 이스트소프트 컨소시엄은 탈락했다. 사업자별 평가 점수와 순위는 공개하지 않았다. 모두의 AI는 외산 AI에 버금가는 범용 챗봇과 국민이 받을 수 있는 행정·복지 혜택을 찾아 신청까지 돕는 공공 AI 에이전트를 구축하는 사업이다. 정부는 AI 모델과 서비스 경쟁력, GPU 활용계획을 비롯해 이용자 확보 전략과 서비스 안전성, 국내 AI 생태계 기여도 등을 평가했다. SKT 컨소시엄은 이용자의 요청에 따라 계획 수립부터 실행, 결과 확인까지 처리하는 ‘실행형 AI’를 개발한다. 앱·웹뿐 아니라 전화와 문자로도 이용할 수 있으며, 매장이나 관공서에 대신 전화하는 기능과 건강·금융 특화 서비스를 제공한다. SKT의 ‘A.X K2’와 업스테이지 ‘솔라 오픈 2’, 모티프테크놀로지스 ‘모티프3’, LG AI연구원 ‘K-엑사원 2.0’ 등을 활용한다. 카카오 컨소시엄은 카카오톡에서 범용 챗봇과 AI 에이전트를 이용하고 예약·신청·결제까지 마칠 수 있는 서비스를 선보인다. LG유플러스와 연내 범용 전화 AI의 경량형 서비스를 출시하고, 시니어 돌봄과 세무 등 특화 서비스도 제공한다. 카카오의 ‘카나나’와 LG AI연구원의 ‘엑사원’ 계열 모델을 활용한다. KT 컨소시엄은 하나의 대화 안에서 정보 검색과 비교·판단, 공공서비스 실행과 관리까지 지원한다. 다음과 다나와, 무신사, 직방 등 파트너 채널과 KT 통신·인터넷TV(IPTV)에 AI 진입점을 배치하고 교육·부동산 특화 서비스를 제공한다. KT의 ‘믿음 K 프로 2.5’와 업스테이지 ‘솔라 프로4’, 모티프3 등을 활용한다. 과기정통부는 다음달 세 사업자와 협약을 체결하고 베타서비스를 거쳐 연내 모두의 AI를 정식 출시할 계획이다. 올해는 세 컨소시엄에 B200 512장을 나눠 지원하고, 내년부터는 전 국민 서비스 운영에 필요한 비용을 정부 예산으로 지원한다. 공공데이터 연계를 위한 관계부처 협의도 추진한다. 이번 공모에는 모두 6개 사업자가 지원했으며 네이버는 참여하지 않았다. 대규모 이용자 접점과 자체 AI 서비스를 갖춘 SKT·카카오·KT가 나란히 선정되면서 통신·플랫폼 3사의 대국민 AI 서비스 경쟁도 본격화할 전망이다.

LG AI연구원이 개발한 산업 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 산업 데이터 예측 분야에서 구글과 알리바바 등 글로벌 빅테크를 제치고 세계 최고 수준의 성능을 입증했다. LG는 올해 하반기 제조와 금융, 바이오·헬스케어 분야에서 기술 검증(PoC)을 진행한 뒤 사업화에 속도를 낸다는 계획이다. LG AI연구원은 표 데이터를 분석·예측하는 ‘엑사원 태뷸러’와 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 ‘엑사원 포캐스트(Forecast)’가 글로벌 AI 성능 평가(리더보드)에서 각각 세계 최고 수준의 성능을 기록했다고 7일 밝혔다. 산업 데이터 예측 성능을 평가하는 글로벌 리더보드는 화학, 의료, 금융, 제조 등 실제 산업 현장에서 생성되는 데이터를 기반으로 AI의 예측 능력을 검증하는 지표다. 엑사원 태뷸러는 다양한 산업에서 활용되는 표 형태의 정형 데이터를 분석하는 AI 모델이다. 기존 범용 거대언어모델(LLM)이 표를 텍스트로 변환해 처리하는 것과 달리 행과 열의 구조, 데이터 간 관계를 직접 이해하는 것이 특징이다. 이 모델은 글로벌 리더보드인 ‘탭아레나(TabArena)’의 범주형 데이터 예측 부문에서 종합 1위를 차지했다. 평가 점수(ELO)는 1760점으로, 구글이 최근 공개한 ‘탭FM(TabFM)’의 1749점을 앞섰다. 엑사원 포캐스트도 시계열 데이터 예측 성능을 평가하는 글로벌 리더보드 ‘기프트-이밸(GIFT-Eval)’에서 구글과 알리바바 등을 제치고, 추가 학습 없이 새로운 분야의 데이터를 예측하는 ‘제로샷’ 부문 1위에 올랐다. 실제 업무 환경에서 AI가 스스로 데이터를 분석하고 예측하는 ‘에이전틱 AI’ 부문에서도 2위를 기록하며 산업 현장 적용 가능성을 입증했다. LG AI연구원은 올해 하반기 제조와 바이오·헬스케어, 금융 분야에서 PoC를 진행한 뒤 사업화를 본격 추진할 계획이다. 제조 분야에서는 배터리 품질 판정, 바이오·헬스케어에서는 질병 위험도 예측, 금융 분야에서는 연체·부도·이상거래 탐지 등에 활용할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 엑사원 포캐스트는 이미 LG전자와 LG에너지솔루션의 제품 수요와 원자재 가격 예측에 활용되고 있다. 올해부터는 코스콤(KOSCOM), 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 한국과 미국 증시를 분석하는 AI 서비스도 제공 중이다. LG AI연구원은 산업 특화 AI 적용 범위도 확대하고 있다. 병리학 AI 모델 ‘엑사원 패스(Path)’를 기반으로 암 진단을 지원하는 에이전틱 AI를 개발 중이며, 시각 정보를 이해해 로봇을 제어하는 로봇 파운데이션 모델도 개발하고 있다. 임우형 LG AI연구원 공동연구원장은 “글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI로 빠르게 이동하고 있다”며 “국내 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 보여준 사례”라고 말했다.

LG AI연구원이 국내 최대 규모인 7500억개 파라미터를 갖춘 초거대 인공지능(AI) 모델 ‘K-엑사원 2.0’을 공개했다. 모델 규모를 기존보다 3배 이상 키운 데 이어 장문 이해와 코딩, AI 에이전트의 도구 활용 능력을 높여 글로벌 프런티어 모델과의 경쟁에 나선다. LG AI연구원은 31일 과학기술정보통신부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’ 2차 모델인 K-엑사원 2.0을 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개했다고 밝혔다. 파라미터 수는 1차 모델의 2360억개에서 7500억개로 확대됐다. 모델 라이선스에는 누구나 상업적으로 활용할 수 있는 ‘아파치 2.0’을 적용했다. LG AI연구원이 9개 영역의 24개 벤치마크에서 자체 평가한 결과 K-엑사원 2.0은 평균 70.1점을 기록했다. 1차 모델의 63.3점보다 10% 이상 향상된 수준이다. 특히 코딩과 스스로 계획을 세우고 작업을 수행하는 에이전틱 코딩 관련 3개 지표의 평균 성능은 30% 높아졌다. 긴 문서의 맥락을 파악하는 능력도 강화됐다. 글로벌 장문 이해 평가인 ‘오픈AI-MRCR’에서 94.4점, 한국어 장문 평가인 ‘Ko-LongBench’에서 89.6점을 기록했다. 중국 지푸AI의 GLM-5.1이 각각 받은 71.5점과 83.6점을 웃돌았다. 장문 이해 관련 주요 지표 3개의 평균 점수도 GLM-5.1보다 10% 이상 높았다고 연구원은 설명했다. AI가 외부 도구를 적절히 선택해 사용하는 능력을 평가하는 ‘Tau3-Bench Banking’에서는 14.2점을 얻어 GLM-5.1의 11.5점과 알리바바 큐원3.5의 13.4점을 앞섰다. 사용자의 지시를 얼마나 정확하게 이행하는지를 측정하는 평가에서도 GLM-5.1과 딥시크 V4 프로 맥스, 큐원3.5 등과 대등한 성능을 나타냈다. 지원 언어는 기존 한국어·영어·스페인어·독일어·일본어·베트남어에 프랑스어·이탈리아어·포르투갈어·폴란드어를 더한 10개로 확대됐다. 국내 AI 파운데이션 모델 가운데 가장 많은 언어를 지원해 한국형 소버린 AI의 해외 확장 기반도 넓혔다는 설명이다. 한국의 사회·문화적 특수성과 글로벌 윤리 기준 준수 여부를 평가하는 안전성 시험에서도 평균 94.6점을 기록했다. GLM-5.1의 71.3점과 딥시크 V4 프로 맥스의 65.2점, 큐원3.5의 89점을 웃도는 수치다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “국내 연구진이 7500억개 파라미터급 모델의 설계부터 데이터·분산 학습, 추론 환경 구축까지 전 과정을 독자적으로 완수했다”며 “글로벌 프런티어 모델과 같은 체급에서 경쟁할 수 있는 역량을 확보했다”고 말했다. LG AI연구원은 다음 주 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 ‘전문가 AI’ 포트폴리오를 확대한다. 일반 이용자가 K-엑사원 2.0의 실제 사용성을 평가할 수 있는 대국민 평가 사이트와 체험 서비스도 준비하고 있다.

‘국가대표 인공지능(AI)’ 자리를 놓고 경쟁하는 기업들이 다음달 2차 평가를 앞두고 승부수를 꺼냈다. 올해 초 1차 평가에서는 모델 성능과 독자 개발 여부가 핵심이었다면, 이제는 복잡한 업무를 스스로 처리하는 에이전트 능력과 실제 서비스에 적용할 수 있는 운영 효율이 승부처로 떠올랐다. 업스테이지는 23일 에이전트 AI에 특화한 대규모언어모델(LLM) ‘솔라 오픈2’를 공개했다. 전체 매개변수 2500억개 가운데 작업에 필요한 150억개만 사용하는 구조로, 최적화하면 엔비디아 H200 그래픽처리장치(GPU) 단 2장으로도 구동할 수 있다. 글로벌 모델과 겨룰 성능을 확보하면서 기업과 공공기관이 자체 인프라에 도입할 때의 부담을 낮춘 것이 특징이다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출 평가에서 딥시크와 미스트랄 등 주요 해외 오픈 모델을 앞섰다고 밝혔다. 같은 날 SK텔레콤 컨소시엄은 국산 AI 모델과 반도체를 결합한 ‘풀스택’ 전략을 내세웠다. 참여사 리벨리온은 5190억개 매개변수 규모의 ‘A.X K1’을 자체 신경망처리장치(NPU) 서버 한 대에서 구동하고 여러 이용자의 요청을 동시에 처리하는 AI 에이전트를 시연했다. 대규모 모델을 국산 반도체에서 실제 서비스 형태로 운영할 수 있음을 보여준 것이다. SK텔레콤은 후속 모델 ‘A.X K2’를 개발하는 한편 SK AX와 테크노매트릭스를 새로 합류시켜 제조와 반도체, 국방 분야의 현장 적용 역량도 보강했다. 1차 평가 선두인 LG AI연구원은 ‘K-엑사원’의 산업 전문성과 업무 수행 능력을 끌어올리며 수성에 나선다. 통신과 공공안전, 경찰 수사 지원 등 전문 분야에서 활용 가능성을 넓히고 있다. 그룹 계열사의 산업 데이터와 현장 경험을 모델 개발과 실증에 활용할 수 있다는 점이 강점이다. 지난 2월 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 추격도 변수다. 모티프는 지난 21일 자체 설계한 ‘모티프3’ 프리뷰 모델을 공개했다. 글로벌 오픈소스 평가에서 3위권을 기록했다는 게 회사 측 설명이다. 과학기술정보통신부는 다음달 초 벤치마크와 전문가·이용자 평가를 거쳐 4개 정예팀을 3곳으로 압축한다. 살아남은 3개 팀은 추가 고도화를 거쳐 연말 최종 2개 팀을 가리는 평가를 치른다. 정부가 오는 12월 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트를 결합한 ‘모두의 AI’를 출시할 예정인 만큼, 독파모에서 개발한 국산 모델이 향후 대국민 서비스와 산업 현장으로 확산할 수 있을지도 관심사다.

LG AI연구원이 자체 개발한 생성형 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원’의 실제 산업 현장 활용 사례를 공개했다. LG AI연구원은 서울 강남구 코엑스에서 열린 머신러닝·인공지능 분야 세계 최고 권위의 국제 학회 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 신소재, 금융, 데이터 등 다양한 산업 현장에서 엑사원이 성과를 내고 있는 사례를 소개했다고 8일 밝혔다. 올해 처음으로 한국에서 열린 ICML은 머신러닝·인공지능 연구의 최신 동향을 확인할 수 있는 세계 3대 AI 학회다. 이날 LG AI연구원은 엑사원을 활용한 신소재 발굴 AI 플랫폼 ‘엑사원 디스커버리’의 데모와 AI로 찾아낸 탈모 관리 신소재 ‘람시딜’을 공개했다. 엑사원 디스커버리는 신소재·신약 연구를 돕는 ‘AI 과학자’ 플랫폼으로, AI가 문서에서 분자 구조를 스스로 읽어내고 원하는 신소재를 설계한다. LG생활건강과 LG AI연구원은 엑사원 디스커버리를 활용해 42만 개가 넘는 후보 물질 가운데 람시딜을 하루 만에 찾아냈다. 스테로이드에서 유래한 성분 없이 탈모를 방지하는 효과를 보여 세계모발학회에서 성과를 발표했고, 현재 제품 상용화까지 준비하고 있다. 이외 엑사원 디스커버리는 액침 냉각유 소재를 비롯해 화장품, 배터리, 반도체 신소재, 신약 연구 등에 활용되고 있다. 금융 분야에서는 글로벌 시장에 진출해 우리나라 시장으로도 확장 중인 금융 특화 AI 에이전트 ‘엑사원 BI’를 시연했다. 엑사원 BI는 한국과 미국에 상장된 약 8000개 개별 종목을 매일 분석해 예측 점수와 금융 전문가 수준의 분석 코멘터리를 제공한다. LG AI연구원은 올해 초 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 미국 증시 예측 AI 서비스를 공식 출시했다. 최근에는 코스콤(KOSCOM)과 계약을 맺고 국내 증시 예측 AI 서비스 사업도 시작했다. 마지막으로 LG AI 연구원은 AI 데이터 공장 플랫폼인 ‘엑사원 데이터 파운드리’로 고품질 데이터를 AI로 생성하고 전문 분야에 특화된 AI 모델을 자동으로 구축하는 과정도 시연했다. 엑사원 데이터 파운드리는 데이터 생산성을 최소 1000배 이상 높이고 품질은 평균 20% 이상 개선하는 성과를 거뒀다. 국민연금공단과 진행한 시범 사업에서는 하루 1만 건 이상의 전문 데이터를 자동으로 구축하는 시스템을 구현했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “엑사원은 실험실이 아닌 현장에서 답을 찾는 전문가 AI”라며 “산업 난제 해결을 위한 퍼스트 무버 전략으로 글로벌 AI 주도권을 잡아갈 것”이라고 말했다.

5일 한국을 찾은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장과 만나 ‘AI(인공지능) 동맹’ 강화에 나섰다. 이들은 이날 서울 마포구 홍대입구역 인근 삼겹살집에서 소맥(소주+맥주)과 삼겹살로 1차 만찬을 가진 데 이어, 2차로 치킨집까지 이동하며 친분과 협력 관계를 다졌다. 이날 오후 홍대입구역 인근은 황 CEO와 국내 주요 기업 총수들을 보기 위해 몰린 시민과 취재진으로 장사진을 이뤘다. 경찰은 보행로 확보와 안전 관리를 위해 현장 통제에 나서기도 했다. 특히 2차 장소인 ‘BBQ치킨 홍대입구점’ 앞은 취재진과 시민, 해외 관광객들까지 뒤엉키며 인산인해를 이뤘다. 황 CEO와 국내 대표 기업인들이 총 3시간 30분 동안 자리를 함께한 만큼, 이번 만남은 AI 반도체와 데이터센터, 로봇, 피지컬 AI 등 미래 산업 협력을 한층 강화하는 계기가 될 것으로 보인다. SK그룹은 SK하이닉스를 중심으로 엔비디아의 핵심 파트너로 자리 잡았다. AI 가속기 수요 확대와 함께 고대역폭메모리(HBM) 공급망의 중요성이 커지는 가운데, 황 CEO는 이날 김포공항 입국 직후에도 한국 메모리 업계의 역할을 거듭 강조했다. 그는 삼겹살집 앞에서 시민들에게 “More HBM”이라고 외치기도 했다. LG전자는 엔비디아의 범용 휴머노이드 추론 모델인 ‘아이작 GR00T(그루트)’를 기반으로 자체 피지컬 AI 모델을 개발하고 있다. 또 엔비디아의 로봇 개발 플랫폼을 활용해 지능형 로봇의 현장 실증도 진행 중이고, AI 데이터센터용 냉각 솔루션과 냉난방공조(HVAC) 사업 등 AI 인프라 사업도 육성하고 있다. LG AI연구원의 ‘엑사원(EXAONE)’을 비롯해 LG이노텍(로봇 센싱·반도체 기판), LG유플러스(클라우드) 등 계열사 전반에서도 엔비디아와의 협력 확대 가능성이 거론된다. 네이버 역시 로봇과 클라우드, 디지털트윈, 5G 특화망 등 미래 기술 개발에 속도를 내고 있다. 업계에서는 엔비디아가 AI 인프라와 로봇, 데이터센터 사업 전반에서 네이버와의 협력을 확대할 가능성이 있다는 분석이 나온다. 이날 이 의장은 네이버페이 결제 단말기인 커넥트의 안면인식 시스템을 활용해 1차 식사 비용을 결제하면서 눈길을 끌었다. 2차 비용은 최 회장이 결제한 것으로 전해졌다. 이런 가운데 엔비디아는 한국 내 AI 기술센터 설립을 위한 채용 절차에도 본격 착수했다. 황 CEO는 직접 “서울에 짓게 될 것 같다”고 언급하며 국내 AI 연구원과 엔지니어들에게 공개적으로 러브콜을 보내기도 했다. 황 CEO는 오는 7일 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기에서 시구할 예정이며, 박정원 두산그룹 회장이 시타자로 나선다.

인공지능(AI)붐으로 촉발된 반도체 랠리에서 소외됐던 LG그룹이 최근 주식시장에서 급등세다. 1일 한국거래소에 따르면 LG전자는 개장 직후부터 급등세를 보인 뒤 장중 38만 500원을 찍으며 상한가로 마감했다. 지주사인 ㈜LG와 LG CNS 역시 20% 안팎의 상승률을 기록했다. 반도체 사업부가 없는 LG전자는 그간 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 한 글로벌 반도체 협력에서 수혜를 받지 못했다. 하지만 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 구광모 LG그룹 회장의 회동 계획이 알려지며 LG그룹이 추진하고 있는 AI 사업에 이목이 집중되는 분위기다. LG전자는 지난 1월 첫 휴머노이드 ‘클로이드’를 공개한 데 이어 올해를 ‘로봇 사업 본격화’의 원년으로 삼고 세부 전략에 속도를 내고 있다. 완제품 외에도 올해 상반기 안에 로봇 관절 ‘액추에이터’의 초도 물량 양산에 돌입할 계획이고, AI 데이터센터의 열 관리용 ‘칠러’와 냉각수 분배 장치 등 HVAC 사업도 육성 중이다. LG CNS는 피지컬 AI를 현장에 확산시키는 인프라 사업에 주력하며 존재감을 키웠다. 로봇의 학습부터 운영까지 전담하는 로봇전환(RX) 플랫폼 ‘피지컬웍스’가 대표적이다. 구 회장은 지난 4월 LG CNS와 협력 중인 스타트업 ‘스킬드AI’를 직접 찾아 협력 관계를 다졌다. 이외 독자 AI 모델 ‘엑사원’을 고도화하고 있는 LG AI연구원과 글로벌 로봇 스타트업 ‘피규어AI’에 투자한 LG테크놀로지벤처스 등 그룹사의 AI 사업 영역도 확장되는 추세다. 향후 클로이드의 기술검증(PoC) 성과, 글로벌 빅테크를 상대로 한 실제 수주 실적 등이 과제다.

엔비디아 창업자 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 다음 주 한국을 찾을 것으로 알려지면서 국내 반도체·정보기술(IT) 업계에 기대감이 커지고 있다. 지난해 10월 경주 아시아태평양경제협력체(APEC) CEO 서밋 이후 약 7개월 만의 방한으로, 삼성전자와 SK하이닉스는 물론 LG·네이버 등과 인공지능(AI) 협력 확대 방안을 논의할 것으로 전망된다. 28일 반도체·IT 업계에 따르면 황 CEO는 다음 달 1∼4일 대만 타이베이에서 열리는 엔비디아 연례 AI 콘퍼런스 ‘GTC 타이베이 2026’ 주요 일정을 마친 뒤 한국을 방문할 예정인 것으로 전해졌다. 업계에서는 황 CEO의 이번 방한을 계기로 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 반도체 기업과의 고대역폭메모리(HBM), 첨단 패키징, 차세대 AI 가속기, 파운드리 협력 논의가 본격화할 가능성에 주목하고 있다. 엔비디아는 AI 가속기 시장을 주도하고 있지만 차세대 제품 경쟁력 확보를 위해서는 HBM과 첨단 패키징 역량을 가진 한국 기업들과의 협력이 필수적이라는 평가를 받는다. 특히 황 CEO는 방한 기간 구광모 LG그룹 회장과도 만나는 것으로 알려졌다. 양측은 피지컬 AI를 중심으로 협력 확대 방안을 논의할 전망이다. 기존 LG전자와 엔비디아의 협력 외에도 LG AI연구원(엑사원), LG이노텍, LG유플러스 등 계열사 차원의 협업 가능성도 거론된다. 네이버 등 국내 주요 IT 기업들과 클라우드·피지컬 AI 분야 협력 논의 가능성도 제기된다. 아울러 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대차그룹 회장 등과의 연쇄 회동 가능성에도 관심이 쏠린다. 최 회장은 대만에서 열리는 정보기술 전시회 ‘컴퓨텍스 2026’ 현장에서 황 CEO와 만날 예정인 것으로 전해졌다. 이번 만남이 성사될 경우 두 사람은 최근 7개월 사이 한국·미국·대만에서 네 차례 만나게 된다. 업계에서는 황 CEO와 이 회장, 정 회장이 지난해 경주 APEC CEO 서밋 당시 치킨집에서 함께 만나 화제가 됐던 이른바 ‘깐부회동’이 올해 다시 재현될 가능성에도 주목하고 있다. 당시 황 CEO의 방한은 2010년 이후 약 15년 만이었다. 이 밖에도 황 CEO는 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS) 부문장(부회장) 등 반도체 부문 주요 경영진과의 회동도 조율 중인 것으로 알려졌다. 황 CEO는 최근 대만에서 공격적인 투자 계획과 생산 확대 구상도 잇달아 공개하고 있다. 그는 현지 언론과 만나 “그레이스 블랙웰과 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’ 생산 확대 때문에 올해 하반기는 매우 바쁠 것”이라며 생산능력 확대 필요성을 강조했다. 이어 “아직 누구에게도 말하지 않은 놀라운 신제품이 있다”며 신규 제품 공개 가능성도 예고했다. 또 엔비디아 대만본부 기공식 행사에서는 “대만은 AI 혁명의 진원지”라며 연간 대만 투자 규모를 향후 1500억달러(약 225조원)까지 확대하겠다고 밝혔다. “칩과 패키징, AI 슈퍼컴퓨터가 모두 대만에서 만들어지고 있다”고도 강조했다. 실제 엔비디아는 TSMC와 협력을 강화하는 동시에 폭스콘·위스트론·콴타컴퓨터 등 대만 AI 서버 제조사들과 공급망 연대를 확대하고 있다. 황 CEO는 “몇 년 전만 해도 엔비디아의 대만 협력사는 10개 수준이었지만 지금은 150개까지 늘었다”고 설명했다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

• STEG의 플랫폼과 솔루션에 LG AI연구원의 엑사원 결합해 AI 전환 선도• 공공·금융·엔터프라이즈 환경에서 즉시 활용 가능한 AI SM(자율형 운영) 제공 계획 IT서비스관리(ITSM) 전문기업 에스티이지(대표 임현길, 이하 STEG)는 LG AI연구원과 B2B 인공지능(AI) 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협력은 기업 및 기관의 AI 활용도를 제고하고 국내 AI 생태계를 확대하기 위해 추진됐다. 양사는 STEG의 플랫폼과 솔루션에 LG AI연구원의 초거대 모델 ‘엑사원 4.0’을 결합해 AI 전환을 진행할 방침이다. 엑사원 4.0은 빠른 답변에 강점이 있는 언어 모델(LLM)과 문제 해결 능력을 갖춘 추론 AI 모델을 융합한 하이브리드 AI 모델이다. 해당 모델은 글로벌 AI 지수 평가에서 전 세계 11위, 국내 1위의 순위를 기록한 바 있다. STEG는 먼저 ITSM 솔루션 ‘E-GENE™ ITSM’에 엑사원을 적용해 서비스 요청(SR) 처리, 장애 대응 등 워크플로우 전반에 걸쳐 AI SM(Service Management)을 강화한다. 특히 자연어 이해, 지식 기반 응답, 문제 해결 등 엑사원의 강점을 살려 공공·금융·엔터프라이즈 환경에서 즉시 활용 가능한 자율형 운영을 제공한다는 계획이다. 나아가 노코드 워크플로우 플랫폼 ‘E-GENE™’은 물론, 인사·총무·재무·영업 등 비 IT 업무를 포괄하는 ESM(엔터프라이즈 서비스 관리)까지 AI SM 운영을 단계적으로 확장한다. 임현길 STEG 대표는 “STEG의 AI SM은 AI 도입률과 생산성을 측정할 수 있으며, 데이터와 인사이트를 바탕으로 실질적 AI 전환을 가능하게 한다”며 “LG AI연구원의 독보적인 AI 기술과 결합해 기업의 IT 운영 지능을 고도화할 것”이라고 밝혔다.

한컴이 자체 개발한 인공지능(AI) 에이전트를 LG AI연구원의 생성형 AI 플랫폼 ‘챗엑사원’에 공급한다고 22일 밝혔다. 한컴은 LG AI연구원이 전략적 사업 얼라이언스 협약을 체결해 장기 파트너십을 본격 가동하는 것이다. 한컴의 AI 에이전트 기술을 LG AI연구원의 챗엑사원 서비스 플랫폼에 접목하는 것이 핵심 과제다. 이를 바탕으로 한컴의 AI 에이전트 역량과 LG AI연구원의 서비스 인프라를 아우르는 통합 솔루션을 개발한다는 게 한컴의 설명이다. 챗엑사원에서 생성된 결과물을 한컴의 문서 작성 에이전트가 웹 기반 한글 뷰어로 즉시 확인할 수 있도록 전환한다. 사용자가 챗엑사원 채팅창에서 기획서 작성을 요청하면 한컴 에이전트가 문서 구조를 분석하고 양식을 적용해 자체적으로 초안을 완성한 뒤 한글 문서 형태로 미리보기 하거나 저장할 수 있다. 한편 한컴은 36년 만에 사명을 변경하고 글로벌 에이전틱 운영체제(OS)로 도약하겠다고 밝힌 바 있다.

LG가 인공지능(AI)을 활용해 암 치료 과정을 획기적으로 단축하는 기술을 공개했다. LG는 21일 LG AI연구원과 미국 밴더빌트대학교 메디컬 센터가 미국암연구학회(AACR) 2026에서 ‘암 에이전틱 AI’ 연구 성과를 발표하고 암 조직 분석부터 치료 방법 설계까지 전 과정을 하루 만에 수행하는 시스템을 선보였다고 밝혔다. 이 기술의 핵심은 암 조직 사진 한 장으로부터 시작된다. 암 에이전틱 AI의 일부인 ‘엑사원 패스’라는 AI가 사진을 분석해 암 유전자 상태를 1분 이내에 파악하면, 이후 여러 개의 AI가 팀처럼 나뉘어 각각 역할을 수행한다. 어떤 AI는 암의 위치와 특징을 분석하고, 다른 AI는 어떤 약이 효과적인지 계산하며, 또 다른 AI는 최종 치료 방법을 정리한다. 이처럼 여러 AI가 협력해 단계적으로 결과를 만들어내는 구조다. 기존에는 환자가 검사를 받고 결과를 기다린 뒤, 다시 여러 과정을 거쳐 치료 방법을 결정하기까지 4주 이상 걸리는 경우가 많았다. 하지만 이번 기술은 이 과정을 하루 수준으로 단축해 환자가 치료 시기를 놓치지 않도록 돕는 데 의의가 있다. 다만 최종 판단은 의료진이 직접 내린다. 황태현 밴더빌트대학교 메디컬 센터 교수는 “기존 의료 AI가 단일 질의에 단편적으로 응답하는 형태였다면 LG와 공동 개발한 에이전틱 AI는 다수의 AI 에이전트가 협업하는 구조”라고 설명했다. LG AI연구원과 황 교수 연구팀은 위암을 시작으로 대장암과 폐암 등 다양한 암종으로 에이전틱 AI 적용 범위를 확장할 계획이다.

한국이 개발한 인공지능(AI) 모델의 경쟁력이 세계 3위 수준이라는 미국 명문대 연구소의 평가 결과가 나왔다. 인구수 대비 AI 특허 수는 2년 연속 세계 1위를 차지했다. 과학기술정보통신부는 미국 스탠퍼드대 ‘사람 중심 AI 연구소’(HAI)가 지난 13일(현지시간) 발표한 ‘AI 인덱스 2026’ 보고서에 이런 내용이 담겼다고 14일 밝혔다. 한국은 지난해 출시된 주목할 만한 AI 모델 수에서 미국(50개), 중국(30개)에 이어 3위(5개)를 기록했다. 5개 중에 4개가 LG AI 연구원의 AI 모델 ‘엑사원’이었다. 캐나다, 프랑스, 홍콩, 영국 등은 1개로 공동 4위에 올랐다. 한국은 2위인 중국과 6배 격차가 나 세계 AI 경쟁국 구도는 ‘2강 1중 4약’으로 평가된다. 한국은 세계 ‘AI 3강’ 진입을 목표로 하고 있다. 인구 10만명당 AI 특허 수는 14.31개로 전년도에 이어 2년 연속 세계 1위를 달성했다. 룩셈부르크(12.25개)와 중국(6.95개), 미국(4.68개)이 뒤를 이었다. AI 도입률은 25위에서 18위로 7계단 올랐다. 보고서는 한국의 ‘AI 기본법’을 국가 차원의 AI 산업 육성과 신뢰 기반 조성의 근거를 마련한 선도적 사례로 소개했가. 고대역폭메모리(HBM) 제조 관련 글로벌 선도 기업으로 한국의 SK하이닉스와 삼성전자가 미국의 마이크론과 함께 조명됐다.

과학·기술·공학·수학 평가 77.3점오픈AI·앤트로픽 경쟁 모델 앞서차트 분석·추론 능력도 우위 보여‘독자 AI 파운데이션 모델’도 대비 LG AI연구원이 9일 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 추론하는 멀티모달 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 4.5’를 공개했다. 설계도나 재무제표 등 서류 인식 능력을 고도화시킨 것이 특징으로 대중 서비스 보다는 산업용 활용이 확대될 전망이다. 엑사원 4.5는 LG AI연구원이 자체 개발한 ‘비전 인코더’와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 ‘비전-언어 모델’(VLM)로, 국내 최초 멀티모달 AI를 구현했던 엑사원 1.0부터 쌓아온 기술력의 집합체다. 엑사원 3.0부터 LLM에 집중해온 LG AI연구원이 다시 VLM으로 회귀한 것은 오는 8월 예정된 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 2단계 평가까지 대비한 것이다. LG AI연구원은 3단계 진출이 확정되면 본격적으로 모달리티 확장에 나서고, 궁극적으로 엑사원을 피지컬 AI까지 발전시킬 계획이다. 엑사원 4.5에서 가장 크게 향상된 성능은 복합 문서를 정확하게 읽고 추론하는 능력이다. 계약서, 재무제표, 전문 문헌 등 데이터와 숫자로 구성된 문서부터 기술 도면 등 그림 형태의 문서까지 이미지의 내용과 맥락을 이해해 텍스트로 출력할 수 있다. 설계도 등이 사용되는 건설업이나 제조현장, 연구원 및 학계 등 기업 간 거래(B2B)에서 활용성이 특히 높다. 소버린 AI를 목표로 하는 만큼 한국에 특화된 것도 강점이다. LG AI연구원은 지난 1월에는 동북아역사재단으로부터 데이터를 제공받아 학습을 진행하고 있다. 엑사원을 한국의 역사와 문화, 사회적 맥락까지 깊이 이해하는 AI로 발전시키려는 것이다. LG AI연구원이 공개한 벤치마크 점수에 따르면 엑사원 4.5는 과학·기술·공학·수학(STEM) 성능을 측정하는 5개 지표에서 평균 77.3점을 기록해 미국 오픈AI의 ‘GPT5-미니’(73.5점)와 앤트로픽의 ‘클로드 소넷 4.5’(74.6점), 중국 알리바바의 ‘큐웬3 VL 32B’(74.8점)를 모두 앞섰다. 복잡한 차트를 분석하고 추론하는 능력을 평가하는 ‘차트QA 프로’ 지표에서는 62.2점으로 GPT5-미니(60.9점), 클로드 소넷 4.5(62.1점)를 모두 넘어섰다. 시각 능력 평가 지표에서 높은 점수를 기록한 것은 AI가 문서 속 글자나 비정형 데이터를 단순히 인식하는 수준을 넘어 맥락을 파악하고 질문에 답할 수 있는 이해력을 갖췄다는 뜻이다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 “엑사원 4.5를 시작으로 음성과 영상, 물리 환경까지 AI의 이해 범위를 확장해 산업 현장에서 실질적으로 판단하고 행동하는 AI를 만들어가겠다”고 밝혔다.