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[IT뉴스]LG AI연구원 "엑사원 외부 공급 계획…프런티어 모델 도전 병행"
온카뱅크관리자
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0
2026-09-14 15:47:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">계열사서 검증한 '엑사원 태뷸러' 외부 공급…독파모 3차수 성능 고도화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0HXQrYCEo3"> <p contents-hash="4fbfec1e5af4d2061845ed34b55be8840f1eb0ffa53c1c6647b8a8dc51446d0e" dmcf-pid="pjA1Pae4oF" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)LG가 그룹 계열사에서 검증한 인공지능(AI) 모델 '엑사원'을 외부 산업에 공급하는 사업을 확대한다. 독자 AI 파운데이션 모델도 글로벌 프런티어 수준으로 고도화해 기업용 AI 시장을 공략할 방침이다.</p> <p contents-hash="b2d2d44d4f2dfa292c651557fb242ceca96c389208bc8370314033514a855aa3" dmcf-pid="UActQNd8ct" dmcf-ptype="general">임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 이같은 사업 전략을 밝혔다.</p> <p contents-hash="44aa980f77c1dad1d61e59f28149166afee753ece133411a78e0ce525775a47b" dmcf-pid="uckFxjJ6o1" dmcf-ptype="general">LG AI연구원은 지난 5년간 제조와 금융 등 계열사 산업 난제를 해결한 사례를 100건 이상 확보했다. 일부 프로젝트에서는 수백억원 규모 비용 절감이나 수익 개선 효과를 거뒀다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5f15b73a695bbf4ae4d2a9c93949022a3d3b18b5734f21ead4c665d541ffb22c" dmcf-pid="7kE3MAiPg5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LG가 그룹 계열사에서 검증한 인공지능(AI) 모델 '엑사원'을 외부 산업에 공급하는 사업을 확대한다. (사진=LG AI연구원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/ZDNetKorea/20260914154338366pjfr.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="tArvBMV7kU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/ZDNetKorea/20260914154338366pjfr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LG가 그룹 계열사에서 검증한 인공지능(AI) 모델 '엑사원'을 외부 산업에 공급하는 사업을 확대한다. (사진=LG AI연구원) </figcaption> </figure> <p contents-hash="72d7591482b28a95609a0ebface785319cbda6aaba07f7a1342d1b6770e639bc" dmcf-pid="zED0RcnQgZ" dmcf-ptype="general">연구원은 계열사에서 성능과 사업성을 확인한 기술을 제품과 서비스로 전환해 제약·의료·에너지 등 외부 산업에 공급할 계획이다. 직접 상품화하거나 LG CNS와 LG유플러스 등 계열사와 협력해 시장에 선보일 방침이다. </p> <p contents-hash="4c5e8e1bd152bed9e14e6fe21c6ee291c6e84547ccfd2713467ce2a8c21d1bce" dmcf-pid="qDwpekLxjX" dmcf-ptype="general">대표적인 외부 사업화 대상은 테이블형 데이터를 분석하는 '엑사원 태뷸러'다. 엑사원 태뷸러는 적은 연산 자원으로 빠르게 작동하도록 설계됐다. 낮은 그래픽처리장치(GPU) 사양에서도 기업 내부에 설치할 수 있으며 수천건 요청에 빠르게 응답할 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="407342daa4ab50effa6a61b51f1b16a953d827ebe7282ee158c0a71e7821ac60" dmcf-pid="BwrUdEoMkH" dmcf-ptype="general">이 모델은 글로벌 테이블형 데이터 모델 평가인 '탭아레나'에서 최상위권 성능을 확보한 것으로 전해졌다. LG AI연구원은 경량성과 비용 효율성을 앞세워 제조기업의 AI 도입 장벽을 낮출 방침이다.</p> <p contents-hash="72c253f3462fc4a63b830d12abaff0c8aa7bdf99a878454c7bbd76bedb7c81c4" dmcf-pid="brmuJDgRkG" dmcf-ptype="general">LG AI연구원은 LG이노텍을 시작으로 글로벌 기업과 제약사·병원·에너지 기업 등으로 엑사원 태뷸러 공급 범위를 넓히고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3735669391f9f7007a5c2882e47b17d00bb911243c524b4ba08db552512fb918" dmcf-pid="Kms7iwaeNY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="임우형 LG AI연구원 공동원장이 엑사원 태뷸러 공급 범위를 넓힌다고 밝혔다. (사진=지디넷코리아 DB)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/ZDNetKorea/20260914154339604rexg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="FsD0RcnQap" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/ZDNetKorea/20260914154339604rexg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 임우형 LG AI연구원 공동원장이 엑사원 태뷸러 공급 범위를 넓힌다고 밝혔다. (사진=지디넷코리아 DB) </figcaption> </figure> <p contents-hash="ed9606aad49deff513a2ce5276365430fea5805debea94d4a86a213e64a293c7" dmcf-pid="9sOznrNdNW" dmcf-ptype="general">연구원은 고객사 보안 요구와 이용 환경에 따라 온프레미스와 클라우드 응용프로그램 인터페이스(API) 방식으로 솔루션을 공급한다. 국내 온프레미스 구축은 LG CNS 등 시스템통합(SI) 파트너사와 추진하고 해외에서는 클라우드 사업자와 협력할 계획이다.</p> <p contents-hash="1a2961ca7850fa5e825062b549cc455fe1bbadfd405c1ec8da2e1b6fa9deef1d" dmcf-pid="2OIqLmjJAy" dmcf-ptype="general">이화영 LG AI연구원 상무는 "병원은 중환자실에서 생성되는 생체 신호를 분석해 환자의 다음 상태를 예측하는 데 엑사원 태뷸러를 활용할 수 있다"며 "제약사는 의약품 생산 과정에서 축적되는 수치 데이터로 이후 공정 상태를 예측할 수 있다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="5ba35b72b03bd0a2eb33cc3f91e7257c70c0595e1434ebb3be96a2d234b56af7" dmcf-pid="VICBosAiaT" dmcf-ptype="general">이 외에도 LG AI연구원은 산업별 학습 데이터를 빠르게 확보하기 위한 '데이터 파운드리'도 외부 확산에 활용한다고 밝혔다. 데이터 파운드리는 도메인 전문가 개입을 줄이면서 합성 데이터를 대량 생성하고 이를 AI 모델에 학습시키는 솔루션이다.</p> <p contents-hash="31785d69bbbeefb8f905b5c3860ec26cb07c3023d5a23e3ddd51e86d2a281768" dmcf-pid="fvTVAlwaAv" dmcf-ptype="general">연구원은 데이터 파운드리를 정부 기관과 금융기관 등에도 적용하고 있다. 식품의약품안전처와는 의약품 심사 담당자의 업무를 지원하도록 거대언어모델(LLM)을 고도화하고 있다.</p> <p contents-hash="40374e5b3c073b2cc9567bff8abd29e07ec017bc12bb363b18c9ff6fde41b17f" dmcf-pid="4TyfcSrNaS" dmcf-ptype="general">금융 분야에서는 제품 수요와 원재료 가격을 예측하던 시계열 기술을 기업 전망 분석으로 확장했다. 런던증권거래소그룹(LSEG)과 코스콤을 비롯한 외부 기관과 미국 상장기업·국내 기업의 미래를 분석하는 AI 모델을 개발해 금융 상품으로 판매하고 있다.</p> <p contents-hash="e96c2ca6ec847341e0241a0aa1e6523548eb9615b4deb47a31003f9923dbfe60" dmcf-pid="8yW4kvmjal" dmcf-ptype="general"><strong>"독파모 3차수서 에이전틱·툴 콜링 성능 보완"</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="44f14565c6d4af6eff7fb0b46bf507d8afd015b2c0dee72f25be14241597433a" dmcf-pid="6WY8ETsAkh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LG AI 토크 콘서트 2026에서 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장과 조지 카메론 아티피셜 어낼리시스 공동 창립자가 대담을 하고 있는 모습. (사진=LG AI연구원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/ZDNetKorea/20260914154340826ujjy.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="3COznrNdN0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/ZDNetKorea/20260914154340826ujjy.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LG AI 토크 콘서트 2026에서 이홍락 LG AI연구원 공동 연구원장과 조지 카메론 아티피셜 어낼리시스 공동 창립자가 대담을 하고 있는 모습. (사진=LG AI연구원) </figcaption> </figure> <p contents-hash="11822bcb217c7c29e3e24e587d894d1b91e0cf57bab096842c333cfd87542a03" dmcf-pid="PYG6DyOccC" dmcf-ptype="general">LG AI연구원은 외부 사업 확대를 뒷받침하기 위해 파운데이션 모델 경쟁력도 강화한다고 밝혔다. 특히 독파모 2차수에 적용된 모델을 글로벌 프런티어 모델로 키우기 위해 3차수 개발을 준비하고 있다고 설명했다. </p> <p contents-hash="3abd245573968a025721c5447c25c2ab4618fec3d56b72c5aa4bb72707a8774b" dmcf-pid="QGHPwWIkjI" dmcf-ptype="general">김유철 부문장은 "2차수 모델은 산업 현장에서 다양한 업무를 수행할 수 있는 수준에 도달했지만 글로벌 빅테크 모델과 비교하면 일부 성능 격차가 남은 것으로 평가됐다"고 말했다. </p> <p contents-hash="e4fb60056f33c909c699f0dd39808f0bb7bd12257d2258844d5afdf083995d10" dmcf-pid="xHXQrYCEaO" dmcf-ptype="general">그러면서 "우리는 3차수 모델 학습 데이터 품질을 높이고 사전학습과 사후학습·강화학습 방식을 고도화할 것"이라며 "복잡한 업무를 수행하는 에이전틱 성능과 외부 도구를 선택해 호출하는 툴 콜링 능력도 보완할 예정"이라고 강조했다. </p> <p contents-hash="25a3444a718c112688faa6e355cf956e27fa3813b7afb13557893795fa48ef07" dmcf-pid="ydJTbRfzks" dmcf-ptype="general">김 부문장은 단순히 모델 벤치마크 점수를 높이기보다 산업 현장 활용성과 비용 효율성·맞춤화·통제 가능성을 함께 확보하는 데 집중한다고 밝혔다. 기업 데이터와 노하우를 보호할 수 있는 소버린 AI와 보안 역량도 강화하기 위한 전략이라는 설명이다. </p> <p contents-hash="09d73a437159784b65c6f39e1d5a6ba9f9d16c99455ea531bc7faa5c2ce21bcb" dmcf-pid="WJiyKe4qkm" dmcf-ptype="general">김 부문장은 "독파모 2차수 모델은 글로벌 프런티어 모델로 나아가기 위한 중간 단계"라며 "학습 데이터와 사전학습·사후학습·강화학습을 고도화해 글로벌 프런티어 수준의 3차수 모델을 만들겠다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="cf78ba532ea0b7609dc1d6c99e9448e072585af4147520483e062600fb60b0f9" dmcf-pid="YinW9d8Bcr" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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