“기업들이 경쟁 아닌 동반자로 한국만의 AI 생태계 완성해야”[월요인터뷰]
한국이 AI 강국 거듭나려면데이터세트·노하우는 글로벌 수준GPU 등 대규모 인프라 부족 ‘한계’AI 기업 각자 강점 살려 역할 분담다양한 분야로 AI 가치 확장LG ‘엑사원 딥’ 추론 성능 뛰어나잭슨랩과 알츠하이머 백신 협력비즈니스 가치 만드는 것에 집중보여주기식 단발성 투자 그만AI는 인재 키우듯 길게 지원해야추경 시작으로 국가적 관심·투자기업에 안정적 판 깔아줘야 성공
인공지능(AI)의 시대다. 글로벌 AI 시장은 1조 달러(약 1437조 5000억원)를 넘었고 대표 생성형 AI인 오픈AI의 챗GPT 가입자는 지난달 말 기준 5억명을 돌파했다. 미국과 중국이 시장의 70%를 장악하며 치열한 패권 다툼을 벌이는 가운데 한국은 정보기술통신(ICT) 강국이라는 기반 위에 서 있다는 장점이 있는 반면 컴퓨팅 인프라 부족과 미중과의 자본 격차로 한계를 경험하고 있다.
LG AI연구원 수장으로 6년째 있으면서 그룹의 AI 모델 ‘엑사원’(EXAONE)을 글로벌 모델로 키워낸 주인공인 배경훈(49) 원장은 지난 8일 서울신문과의 인터뷰에서 “협력으로 생태계를 키워야 한국 AI가 세계 무대에서 주도권을 잡는다”고 밝혔다. 배 원장은 “인구와 자본에서 미중에 비해 불리한 한국이 혼자 달리기 경쟁을 해선 한계가 있다”며 “파운데이션 모델(생성형 AI 기술 기반 자체 모델)을 개발하는 기업, 이를 파인튜닝(미세 조정) 하는 기업, 칩을 만드는 기업이 각각 강점을 살려 생태계를 구축해야 한다”고 했다.
2023년 초거대AI추진협의회 회장을 시작으로 2024년 국가인공지능위원회 위원, 2025년 국가과학기술자문회의 위원으로 활동하며 한국 AI의 방향성을 제시한 그는 대통령 선거를 앞둔 정치권을 향해 이렇게 말했다.
“단발성 투자로 보여 주기식 AI를 만들 게 아니라 장기적이고 안정적인 지원으로 단단한 생태계를 키워야 한다.”
-글로벌 AI 경쟁 속 한국은 어느 위치에 있다고 보나.
“미중은 워낙 큰 시장이라 대규모 모델을 키우기 유리하다. 2~3년 전만 해도 미국이 압도적이었지만 지금은 중국이 거의 대등하거나 앞설 때도 있다. 딥시크는 물론 알리바바의 큐원(Qwen) 모델만 봐도 성능과 사용자 규모가 상당하다. 한국이 1, 2등 하겠다고 달릴 필요는 없다. 프랑스, 이스라엘, 캐나다처럼 우리도 나름의 강점이 있다. ICT 기반은 세계적이고, LG 같은 기업이 엑사원 같은 모델로 인정받고 있다. 스탠퍼드대 AI 리포트에 한국 모델로는 유일하게 등재된 게 엑사원이다. 중요한 건 순위보다 기업들이 AI를 얼마나 잘 도입해 비즈니스 가치를 뽑아내느냐다. 지난해 국내 기업의 AI 도입률이 55%에서 78%로 뛴 걸 보면 한국도 변곡점에 서 있다고 본다.”
-한국 AI의 강점과 한계는 무엇인가.
“강점은 단연 기술 인프라와 인재다. 한국은 AI 관련 대학원만 10개나 되고 졸업생들도 글로벌 수준의 역량을 갖추고 있다. 문제는 기업 환경이다. 좋은 인재를 수용할 만한 일자리가 부족하다 보니 졸업생들이 해외로 가거나 교수 되는 걸 선택하는 경우가 많다. 저출생 문제도 심각하지만 단기적으로 인구 감소 자체보다 AI를 활용해 생산성을 높이는 게 더 급하다고 본다.
인구가 줄면 노동력이 부족해지는데, 엑사원 딥 같은 AI가 이미 수학, 과학 문제를 1등급 수준으로 풀며 효율성을 극대화하고 있다. 예를 들어 제조 공정에서 AI가 설계를 최적화하면 한 명이 100명 몫을 할 수 있다. 장기적으론 저출생이 경제와 복지에 미치는 영향이 크겠지만, 지금은 AI로 당장 산업 경쟁력을 키우는 게 우선이다. 한계라면 컴퓨팅 인프라다. 데이터세트와 노하우는 글로벌 빅테크와 경쟁할 수준인데, GPU 같은 대규모 인프라가 부족하다. 여기서 정부의 지속적인 투자가 필요하다.”
-한국 AI 생태계를 위해 어떤 협력이 필요한가.
“지금 한국 기업들이 다들 파운데이션 모델을 만들려고 한다. 그럴 필요 없다. 하나둘 좋은 파운데이션 모델만 있으면 된다. 엑사원 같은 모델을 오픈하면 다른 기업이 파인튜닝 해서 새로운 서비스를 뽑아낼 수 있다. 리벨리온이나 퓨리오사AI 같은 기업이 NPU 같은 AI 전용 칩을 만들고, 한컴 같은 데가 API(응용프로그램 인터페이스)로 서비스를 묶으면 생태계가 완성된다. 미국은 구글, MS가 엔드 투 엔드(처음부터 끝까지)로 다 하지만 한국은 규모가 다르니까 역할 분담이 필수다. 정부는 이런 협력을 펌핑해야 한다. 단발성 예산 말고 장기적으로 기업들이 투자 대비 수익률(ROI) 걱정 없이 뛰어들 수 있게 지원해야 한다.”
-데이터가 AI의 핵심인데, 어떻게 확보하고 있나.
“데이터는 AI의 연료다. 특히 특화된 데이터가 중요하다. LG는 계열사 데이터로 엑사원을 키우고, 외부 파트너십을 통해 추가로 확보하고 있다. 미국 피츠버그 대학병원에서 병리 이미지를 가져와 신약 임상 시험자를 찾는 프로젝트도 하고 있고, 세계적인 유전체 비영리 연구기관인 미국의 잭슨랩과는 알츠하이머 백신을 목표로 데이터를 공유하고 있다. 문제는 의료, 제약 같은 분야가 데이터를 꽉 쥐고 있다는 점이다. 2028년쯤이면 공개 데이터는 다 학습할 테지만, 특화 데이터는 여전히 특정 기업이 쥐고 있을 가능성이 높다. 그래서 협력이 중요하다는 거다. 데이터를 가진 기업과 AI 기업이 손을 잡아야 혁신이 빨라진다.”
-LG의 엑사원은 어떤 역할을 하고 있나.
“엑사원은 말 그대로 LG 계열사의 ‘두뇌’다. 내부 데이터와 연결해 업무를 처음부터 끝까지 다 바꾼다. 국가보호산업 데이터나 오랜 노하우 같은 걸 외부 AI에 맡길 순 없다. 엑사원은 이런 데이터를 학습해 전문가 수준의 인사이트를 뽑아낸다. 연구자뿐 아니라 사무직도 AI와 앉아서 가설을 세우고, 예측하고, 의사결정까지 할 수 있게 만드는 게 목표다. 지금은 LG 안에서 실험 중이고, 점차 B2B(기업 대 기업)로 확산시킬 계획이다. B2C(기업 대 소비자)로 바로 뛸 수도 있지만, 제조 기업의 특성을 살려 생산성을 극대화하는 데 집중하고 있다.”
-최근 공개된 ‘엑사원 딥’의 추론 성능은 어떤가.
“추론은 AI가 사람처럼 논리적으로 생각하는 능력이다. 택시 안에 테니스공 몇 개가 들어가냐는 질문이 있으면 차 크기를 추정하고, 의자나 손잡이 부피를 빼고, 공 배치까지 계산한다. 엑사원 딥은 수능 수학 1등급, 과학 고난도 문제를 풀 정도로 추론 성능이 뛰어나다. 이걸 신약 개발에 적용하면 놀라운 결과가 나온다. 미국 잭슨랩이 우리를 찾아온 것도 그래서다. 그들은 전 세계 임상 데이터를 갖고 있는데, 우리 추론 모델로 알츠하이머 백신 같은 걸 개발하려고 협력 중이다. 구글, MS가 전 세계 고객을 목표로 범용 AI를 만들 때 우리는 특정 도메인에서 특화된 AI로 승부한다.
거기다 AI는 이제 인간의 행동 패턴을 학습해 모방하는 수준으로 발전하고 있다. 예를 들어 공기청정기를 살 때 사람이 검색하고, 유튜브 후기를 보고, 가격을 비교해 구매까지 하는 과정을 AI가 대신할 수 있다. 이런 기술은 라지액션모델(LAM)로 발전하는데, AI가 단순히 답변을 주는 생성형 AI를 넘어 스스로 의사결정을 내리는 에이전틱 AI로 진화하고 있음을 보여 준다. 이는 우주 탐사와도 같은 일이다. 우리가 달의 진실을 아직 모르듯, AI는 인류가 쌓아온 문명의 한계를 넘어 더 나은 해결책을 탐구하는 도구가 될 수 있다.”
-추론 모델이 발전함에 따라 초지능(AGI)에 대한 우려도 있다.
“초지능은 아직 먼 이야기다. 지금 추론 모델은 인류가 쌓은 지식을 바탕으로 가설을 세우고 문제를 푸는 수준이다. 감기약의 효용성이 떨어지면 더 나은 약을 찾는 식이다. 2028년쯤 공개 데이터는 다 학습한다고 했는데, 그 이후엔 AI가 스스로 데이터를 만들고, 논리적으로 성능을 높이는 단계로 갈 가능성이 있다. 하지만 AI가 갑자기 자아를 갖거나 영화처럼 도망가진 않는다. 플러그를 뽑으면 그만이다. 중요한 건 초지능에 대한 막연한 두려움을 갖기보다 비즈니스 현장에서 AI로 가치를 만드는 것이다. 알츠하이머 백신, 배터리 소재 같은 문제를 푸는 게 더 급하다.”
-양자컴퓨터에 대한 기대감도 있는데.
“양자컴퓨터는 기대만큼 가까운 미래는 아니다. 10년 전에도 AI가 지금처럼 급성장할 거라 했지만 자본과 실험이 뒷받침되면서 빨라진 거다. 양자컴퓨터도 비슷하다. 지금은 자본이 몰리고 있지만, 기술의 진보는 시간이 걸린다. 딥러닝 같은 기존 AI도 결국 데이터와 연산의 싸움이었듯, 양자컴퓨터도 새로운 패러다임보다 연산 효율의 문제로 본다. AI와 결합하면 계산 속도가 빨라질 순 있지만 당장 혁명을 일으킬 단계는 아니다. 30년 뒤를 장담할 순 없지만, 지금은 데이터와 추론 기술에 집중하는 게 더 현실적이다.”
-오는 6월 대선을 통해 들어설 새 정부에 바라는 점은.
“AI를 정치적으로 보지 말고 인재를 키우듯 길게 봐야 한다. 딥러닝이 나온 2010년대부터 AI 투자 얘기는 계속 나왔지만 지속된 적이 거의 없다. LG가 엑사원을 글로벌 수준으로 키운 것도 끈질긴 투자 덕분이다. 초기엔 잠도 제대로 못 자고 고생했지만 그룹이 믿어 줬기 때문에 이러한 성과를 낼 수 있었다. 정부도 그래야 한다. 추가경정예산을 시작으로 국가적 관심과 투자로 기업에 안정적인 판을 깔아 줘야 한다. 파운데이션 모델, 칩, 서비스 기업이 각자 강점을 살려 협력하도록 펌핑하는 것이다. 그게 한국이 AI 강국으로 가는 길이다.”
■ 배경훈 LG AI연구원장은
-1976년 서울 출생
-광운대 전자공학(학사·석사·박사)
-LG AI연구원 원장(2020~)
-한국공학학림원 정회원(2022~)
-초거대AI추진협의회 회장(2023~)
-국가인공지능위원회 위원(2024~)
-국가과학기술자문회의 위원(2025~)
-은탑산업훈장-소프트웨어산업 발전 유공(2023)
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