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[IT뉴스][독파모 2차 발표] LG 'K-엑사원' 3차 진출…"승부처는 활용성"
온카뱅크관리자
조회:
56
2026-08-18 14:37:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">규모 3배 확대하며 2차 관문 통과…"쓰이는 모델이 목표"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="30ypfLHlAm"> <p contents-hash="516cf5c1ba0fba35a6f562550fa3992a33a41f192dd438a0ee7ff7789fa5f63c" dmcf-pid="0pWU4oXSAr" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김동원 기자)정부가 국가대표 AI 모델을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 3차 진출을 확정했다. LG는 이번 모델 차별점으로 파라미터 규모가 아니라, 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 'AI 에이전트' 성능을 내세웠다.</p> <p contents-hash="ed2674a70816a9d5cb5a84cffaf0990105d4843397267a10615f47ac36ee2fe0" dmcf-pid="pUYu8gZvNw" dmcf-ptype="general">18일 과학기술정보통신부 발표에 따르면 LG AI연구원 정예팀은 독파모 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다.</p> <p contents-hash="1f855f92446150559b51fe22cec90cb47e2a0a4a67f4b472bfdea563c9cd2c14" dmcf-pid="UgPaOZRfkD" dmcf-ptype="general">독파모는 과학기술정보통신부가 글로벌 수준의 국산 AI 파운데이션 모델을 키우기 위해 여러 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 최종 후보를 추려 나가는 사업이다. 과기정통부는 이날 2차 단계 평가 결과를 발표했고, K-엑사원은 이전 모델보다 규모를 3배 이상 키우며 이 관문을 통과했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d8ece7c6be91446883c7f428a364c009bbbc22ddf6148d9809e346a31866f19f" dmcf-pid="uaQNI5e4oE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이홍락, 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장. (사진=LG AI연구원)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/ZDNetKorea/20260818143448559fhwr.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="FPLmY7Ndos" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/18/ZDNetKorea/20260818143448559fhwr.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이홍락, 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장. (사진=LG AI연구원) </figcaption> </figure> <p contents-hash="a9114bffaddc2c3087127b27fe1e6a6e6a8b51701e0b00af884b2d32df9c5a1f" dmcf-pid="7NxjC1d8jk" dmcf-ptype="general"><span>LG가 규모를 키우면서도 방점을 찍은 지점은 실사용성이다. 아무리 성능이 좋아도 현장에서 쓰이지 않는 모델은 의미가 없다고 보고, 사람 대신 도구를 골라 쓰고 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 끌어올리는 데 집중했다. </span></p> <p contents-hash="e887d8e7875ebfc5f43a3f1192e207d8f9f155687e6f3026b2e133395b175ba0" dmcf-pid="zjMAhtJ6gc" dmcf-ptype="general"><span>LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 기존보다 성능이 뛰어나고, 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 더 집중했다"고 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="db57c85e5717af75a56607455994c7a7221113099d948c668e3b7c39bf835617" dmcf-pid="qARclFiPgA" dmcf-ptype="general"><span>LG가 모델 규모를 3배 키운 것도 글로벌 경쟁에 뛰어들기 위한 선택이다. 몸집을 충분히 키워야 세계 최고 수준의 이른바 '프런티어급' 모델 시장에 발을 들일 수 있다는 판단이다. 다만 여기서 '프런티어급'은 GPT나 제미나이 같은 범용 초대규모 모델과 정면으로 겨루겠다는 의미가 아니다. </span></p> <p contents-hash="d7fad14768e5b2f67d6c71c3e6e0717eec712076760ec3b72a9184480c46fe8d" dmcf-pid="BcekS3nQjj" dmcf-ptype="general"><span>LG AI연구원 관계자는 "지금은 범용이라기보다 프런티어급 전문가 모델을 지향하고 있는 것이 맞다"면서 "특정 분야에서 최고 수준을 노리는 '전문가 AI' 노선을 그대로 이어가되, 그 안에서 글로벌급 규모를 갖추고자 한다"고 했다. 규모를 키우는 데 필요한 컴퓨팅 자원은 독파모 사업에서 지원받은 그래픽처리장치(GPU)로 확보했다.</span></p> <p contents-hash="2bf9c221a6bd362a803fa3ef88c6dc89b5c2036fcba54fc466ec4bfc3905088c" dmcf-pid="bkdEv0LxgN" dmcf-ptype="general">실제로 쓰이는 AI에 무게를 싣는 전략은 최근 성과에서도 드러난다. 앞서 공개한 'K-엑사원 2.0'은 750B(7500억 개) 파라미터 규모로, 독파모 1차수 모델(236B)보다 크기가 3배 이상 커졌다. 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈고, 코딩과 에이전틱 코딩 영역의 주요 지표 3개 평균 성능이 30% 올랐다. AI가 스스로 도구를 골라 쓰는 능력을 평가하는 항목(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 중국 지푸의 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점)를 앞섰다. 단순히 모델을 키우는 데 그치지 않고, 사용자가 실제 업무에서 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 성능을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다는 게 LG의 설명이다.</p> <p contents-hash="c3750df30c9d89ec2db4768cedda297d4fc3bae84b4c9e69a794775cb6f5603e" dmcf-pid="KEJDTpoMka" dmcf-ptype="general">LG AI연구원은 다음 달 초 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 '전문가 AI' 포트폴리오를 넓힐 계획이다. 한 달 뒤에는 토크 콘서트를 열고 향후 기술 개발 방향을 상세히 설명한다.</p> <p contents-hash="1730c7131079a8253a8fa0d1ba5d9a05dd306dfe0d6acaf68a6686f09b89cbd0" dmcf-pid="9DiwyUgRgg" dmcf-ptype="general">LG AI연구원 관계자는 "단순히 큰 모델을 만드는 것이 목표가 아니라, 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라며 "앞으로도 전문가 AI 영역에서 실질적인 활용 가치를 높여 나가겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="c13e8ce88fd7878417e5d29b6d2088953b538fd5c4cd3b39bd6e46881f9ba2c8" dmcf-pid="2wnrWuaeNo" dmcf-ptype="general">김동원 기자(goodtuna@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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