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엑사원에 전사역량 쏟는다…구체화되는 구광모 회장 'AI 빅스텝'

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LG, AI 시장 선도 위한 '엑사원' 전략…AI 혁신에 전사적 역량 집중
6개월마다 모델 업그레이드…가격 경쟁력 강화로 글로벌 시장 공략

[서울=뉴스핌] 김정인 기자 = 구광모 LG그룹 회장이 취임 이후 인공지능(AI) 사업에 줄곧 공을 들인 가운데, LG AI연구원이 개발한 생성형AI '엑사원'을 중심으로 AI 빅스텝이 본격화될 전망이다.

LG는 6개월 단위로 엑사원의 업그레이드된 버전을 공개하고 가격 경쟁력을 강화하는 데 집중하는 등 AI 주도권 확보에 전사 역량을 총결집하고 있다. 해외 기업과 협력해 모델·서비스를 만드는 것보다 '한국형 AI'를 자체 개발해 해외 시장에 수출하겠다는 LG의 전략이다.

◆ LG AI연구원의 야심작 '엑사원', 글로벌 경쟁력 입증

25일 업계에 따르면 LG AI연구원은 내부적으로 생성형 AI 모델 '엑사원' 고도화에 집중하고 있다. 2020년 12월 문을 연 연구원은 LG그룹 차원의 최신 AI 원천기술 확보와 AI 난제 해결 역할을 수행하는 AI 전담 조직이다.

구광모 LG 회장(왼쪽)이 미국 실리콘밸리에 위치한 로봇 개발 스타트업 '피규어 AI(Figure AI)'에 방문해 휴머노이드 로봇을 살펴보고 있다. [사진=LG전자]

LG AI연구원 개원을 이끈 건 구 회장이다. 구 회장은 연구원 출범 당시 "LG가 추구하는 AI 목적은 기술을 넘어 고객의 삶을 더 가치 있도록 돕는 것에 있다"며 "AI연구원이 그룹을 대표해 기업 스스로의 변화와 혁신 방법을 발전시켜 나가는 핵심적인 역할을 해줄 것"이라고 말했다. 특히 "최고 인재와 파트너들이 모여 세상의 난제에 마음껏 도전하면서 글로벌 AI 생태계 중심으로 발전해 가도록 응원하고 힘을 보태겠다"며 투자를 아끼지 않겠다고도 했다.

LG AI연구원은 2021년 12월 '엑사원 1.0'을 처음 선보였고 지난해 7월에는 '엑사원 2.0'을 발표했다. 올해 8월엔 '엑사원 3.0'을 오픈소스로 공개했다. 이는 온디바이스 AI에 들어갈 초경량 모델부터 범용 목적의 경량 모델, 전문 분야에 특화되거나 깊이 있는 연구를 위한 고성능 모델까지 활용 목적에 맞춰 다양한 사이즈 라인업으로 구성된 모델이다.

'엑사원 3.0'은 성능과 경제성을 모두 잡아 실제 산업 현장에 적용하는데 최적화됐다. LG에 따르면 이전 모델 대비 추론 처리 시간은 56%, 메모리 사용량은 35% 줄이고 구동 비용은 72% 절감했다. 여기에 특허와 소프트웨어 코드, 수학, 화학 등 국내외 전문 분야 데이터 6000만건 이상을 학습했다.

사용성을 비롯해 코딩과 수학 영역 등 13개 벤치마크 점수 순위에서 1위를 차지해 메타의 '라마3.1', 구글의 '젬마2' 등 동일 크기의 글로벌 오픈소스 AI 모델과의 비교에서도 경쟁력을 입증받았다는 게 회사 측 설명이다.

배경훈 LG AI연구원장이 지난 24일 서울 JW메리어트 호텔에서 열린 '어텐션 2024'에서 발표하고 있다. [사진=김정인 기자]

◆ 엑사원 성능 고도화, 가격 경쟁력에 집중

현재는 엑사원 고도화와 가격 경쟁력 향상에 집중하는 단계다. 특히 6개월마다 업그레이드된 모델을 발표하는 등 야심찬 전략을 공개했다. 배경훈 LG AI연구원장은 전날 마키나락스가 주관한 AI 콘퍼런스 '어텐션(ATTENTION) 2024'에 참석해 "앞으로 계속해서 엑사원 모델을 고도화 할 것"이라며 "향후 6개월 주기로 신규 모델을 발표해 나갈 예정"이라고 밝혔다.

업계에서는 6개월마다 생성형 AI를 업그레이드해 공개하는 것은 대규모 데이터 수집, 학습 비용, 품질 관리 등에서 많은 자원과 시간이 요구되기 때문에 매우 도전적인 작업이라는 평가가 나온다. 그만큼 LG가 엑사원 고도화에 전사 역량을 쏟아붓고 있다는 반증이기도 하다.

내년부터 본격적으로 글로벌 시장 진출을 노리고 있는 만큼 가격 경쟁력을 높이는 방안도 모색 중이다. 배 원장은 "가격 경쟁력 없이 AI를 논하는 것은 위험한 일이라고 생각한다"며 "가격 경쟁력을 높이기 위해 추론 처리 시간과 메모리 사용량을 줄여야 한다. 이렇게 성능과 가격을 어느 정도 맞춰야 계열사들도 LG의 AI모델을 사용한다"고 말했다.

kji01@newspim.com

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부정 영향 종목

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