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[IT뉴스][AI 클로즈업] 산업 AI 가속하는 LG AI연구원… ‘엑사원’ 버티컬 승부

온카뱅크관리자

2026-08-11 05:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 금융·의료·제조 특화 모델 잇달아 확대 
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 [디지털데일리 구아현 기자] LG가 자체 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원(EXAONE)’을 축으로 산업 특화 AI 전략을 강화하고 있다. 범용 파운데이션 모델의 경쟁력을 확보하는 동시에 금융·의료·제조·로봇 등 산업별 데이터와 업무에 특화된 AI 모델을 별도로 구축하는 전략이다.
 최근 공개한 표 데이터 분석 모델 ‘엑사원 태뷸러(EXAONE Tabular)’와 시계열 예측 모델 ‘엑사원 포캐스트(EXAONE Forecast)’가 대표적이다. 기존 대형언어모델(LLM)이 텍스트와 언어 처리에 강점을 뒀다면, LG는 기업 현장에서 활용도가 높은 정형 데이터와 시계열 데이터까지 파운데이션 모델 영역을 넓히고 있다.
 LG의 AI 포트폴리오는 이미 금융·의료·제조·로봇으로 분화하고 있다. 금융에서는 주가와 기업 데이터를 분석하는 AI를 상용화했고, 의료에서는 병리학 AI 모델 ‘엑사원 패스(EXAONE Path)’를 개발하고 있다. 제조에서는 태뷸러와 포캐스트를 품질·수요·원자재 가격 예측에 적용하고, 로봇에서는 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발 중이다.
 결국 LG가 노리는 시장은 범용 챗봇 자체보다 AI가 기업의 생산과 의사결정에 직접 들어가는 산업 현장이다. 국가 독자 파운데이션 모델 사업에서 만들고 있는 K-엑사원이 범용 AI 기술의 기반을 맡는다면 실제 사업화는 엑사원과 산업별 데이터와 현장을 결합한 버티컬 AI에서 확대하는 구도다.
 ◆ 엑사원 기반…산업별 AI 모델로 확대
 LG가 자체 인공지능(AI) 브랜드 ‘엑사원(EXAONE)’을 중심으로 범용 AI와 산업 특화 AI를 동시에 키우는 투트랙 전략을 강화하고 있다. 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 개발한 ‘K-엑사원(K-EXAONE)’은 글로벌 범용 모델 경쟁을 맡고, 엑사원 태뷸러·포캐스트·패스 등은 제조·금융·의료 등 산업 현장의 문제를 해결하는 특화 모델로 나누는 방식이다.
 ‘엑사원’이 LG AI연구원의 AI 모델 전체를 아우르는 브랜드라면, ‘K-엑사원’은 정부 한국형 독자 파운데이션 모델 사업을 중심으로 개발되는 모델이다.
 엑사원 태뷸러는 행과 열로 구성된 표 데이터를 직접 분석하는 정형 데이터 파운데이션 모델이다. 제조 품질관리와 이상 탐지, 고객 이탈 예측, 금융 리스크 분석 등에 활용할 수 있다. 최근 글로벌 리더보드 ‘탭아레나(TabArena)’의 범주형 데이터 예측 부문에서 종합 1위를 기록했다.
 엑사원 포캐스트는 제품 수요와 원자재 가격, 주가, 에너지 사용량 등 시간에 따라 변하는 데이터를 예측하는 모델이다. 시계열 예측 평가 ‘기프트-이벌(GIFT-Eval)’의 제로샷(Zero-shot) 부문에서 1위에 올랐다.
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 LG AI연구원은 현재 LG전자와 LG에너지솔루션 등 계열사에서 제품 수요와 원자재 가격 예측에 관련 기술을 적용하고 있다. 올해 하반기에는 제조·바이오·헬스케어·금융 분야에서 개념검증(PoC)을 진행하며 사업화 범위를 넓힐 계획이다.
 범용 AI 모델의 성능이 빠르게 상향 평준화되는 상황에서 실제 기업이 보유한 데이터를 얼마나 정확하게 분석하고 업무 성과로 연결하느냐가 차별화 요소가 될 수 있다. LG가 범용 모델과 별도로 태뷸러·포캐스트 등 산업 데이터에 특화된 모델을 잇달아 내놓는 배경이다.
 ◆ 금융은 이미 상용화…의료·제조로 넓힌다
 산업 특화 AI 가운데 사업화가 가장 앞선 곳은 금융이다. LG AI연구원은 런던증권거래소그룹(LSEG)과 금융 AI를 상용화하며 버티컬 AI를 외부 사업으로 연결하고 있다.
 LG AI연구원이 개발한 금융 AI는 기업과 시장 데이터를 분석해 주가 흐름을 예측하는 데 활용된다. LSEG는 관련 분석 결과를 데이터 상품으로 만들어 글로벌 투자자에게 제공하고 있다. 연구용 모델을 기업 고객이 사용하는 유료 서비스로 연결한 사례다.
 올해는 코스콤과 협력하며 한국 시장으로도 영역을 넓혔다. 국내외 약 8000개 종목을 대상으로 기업과 시장 데이터를 분석하고 주가 흐름에 대한 예측 정보를 제공하는 방식이다.
 금융에서 확보한 데이터 예측 기술은 제조와도 연결된다. 제품 수요와 원자재 가격 역시 시간에 따라 움직이는 시계열 데이터라는 점에서 기본적인 문제 구조가 유사하다. LG가 특정 산업에서 축적한 AI 기술을 다른 산업으로 확장하는 구조가 만들어지고 있는 셈이다.
 의료에서는 병리학 파운데이션 모델 ‘엑사원 패스(EXAONE Path)’를 개발하고 있다. 병리 조직 이미지를 분석해 암 관련 유전자 변이 등을 예측하는 모델로, 정밀 의료와 신약 개발 등으로 활용 범위를 넓히고 있다.
 외부 기업과의 사업화도 진행되고 있다. 엑사원 패스 기술을 활용해 실제 의료 현장에서 사용할 수 있는 진단 보조 소프트웨어를 개발하는 방식이다. 금융에서 시작된 버티컬 AI 사업이 의료 분야로 확대되는 흐름이다.
 ◆ 다음은 로봇… 휴머노이드 두뇌 ‘피지컬 AI’로 확장
 다음 확장선은 로봇이다. LG AI연구원은 지난 5월 출범한 정부의 ‘민관협력 기반 AI 휴머노이드 원천기술 고도화 사업’에 참여해 엑사원을 기반으로 휴머노이드 로봇 파운데이션 모델을 확장하는 역할을 맡았다.
 LG전자와 LG에너지솔루션도 같은 사업에 참여한다. LG AI연구원이 로봇의 AI 두뇌를 담당하고 LG전자는 휴머노이드 하드웨어와 감각 기술, LG에너지솔루션은 배터리 기술을 개발한다. 범용 AI에서 출발한 엑사원이 실제 물리 환경을 인식하고 판단해 행동하는 피지컬 AI(Physical AI)로까지 확장되는 구조다.
 LG가 산업 AI 경쟁에서 가진 강점도 여기에 있다. 전자·배터리·화학·통신 등 다양한 산업 계열사를 보유해 모델을 실제 현장에 적용하고 데이터를 축적할 수 있다. 내부 산업 현장을 테스트베드(Test Bed)로 활용해 기술을 검증한 뒤 외부 시장으로 확대할 수 있다는 점이다.
 LG의 AI 전략은 결국 하나의 범용 모델로 모든 시장을 공략하는 것보다 산업별 전문성을 갖춘 AI를 여러 축으로 구축하는 방향이다. K-엑사원이 공통 기술 기반을 만들고 금융·의료·제조·로봇 엑사원을 활용한 특화 모델이 실제 산업의 문제를 해결하는 구조다.
 관건은 이들 산업 특화 AI가 얼마나 빠르게 독립적인 수익원으로 성장하느냐다. 금융에서는 이미 상용화가 시작됐고 의료·제조에서도 사업화가 진행되고 있다. 향후 로봇까지 실제 시장에 진입한다면 LG의 AI 경쟁력 역시 산업 현장에서 만들어내는 사업 성과로 평가받게 될 전망이다.
 AI 업계 관계자는 “범용 AI 모델의 성능 격차가 줄어들수록 기업 시장에서는 모델 자체보다 어떤 산업 데이터와 현장을 확보했느냐가 중요해진다”며 ”LG는 제조·배터리·통신 등 계열사의 실제 현장을 보유했다는 점에서 버티컬 AI 경쟁에 유리한 조건을 갖고 있다”고 말했다.
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