[LG] LG AI Talk Concert 2025 - Shaping the Future of AI

서쿠·2025년 7월 22일
EXAONElg
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최근 LG AI 연구원이 진행한 'AI Talk Concert 2025' 영상을 흥미롭게 시청했습니다. 'AI의 미래를 만들다(Shaping the Future of AI)'라는 슬로건 아래, LG AI 연구원의 지난 여정과 눈부신 성과, 그리고 앞으로 나아갈 방향에 대한 심도 깊은 이야기가 펼쳐졌습니다.

AI가 우리 삶의 모든 영역에 스며들고 있는 지금, 이번 온라인 콘서트는 단순한 기술 발표를 넘어 AI가 그려나갈 미래 사회의 청사진을 엿볼 수 있는 소중한 시간이었습니다.

https://youtu.be/Tj_rV7E5fPQ

1부: LG AI 연구원의 여정 - 최초와 최고의 순간들 (임우형 상무)

행사의 포문은 LG AI 연구원의 임우형 상무님이 열었습니다. 2020년 12월 설립 이후, 불과 몇 년 만에 이룬 성과들을 공유해주셨습니다. 단순한 연혁 나열이 아닌, 각 성과가 가지는 의미와 산업에 미친 영향을 깊이 있게 조명했습니다.

  • 기술력 입증:

    • 2021년, 세계적인 영어 독해 능력 평가 'SQuAD'에서 1위를 차지한 것은 국내 AI 기술력이 세계 무대에서 경쟁할 수 있음을 증명한 상징적인 사건이었습니다.

    • 같은 해 국내 최초로 공개한 멀티모달 AI 모델 '엑사원(EXAONE) 1.0'은 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 능력으로, 이후 전개될 LG AI 혁신의 굳건한 초석이 되었습니다.

  • 혁신과 예술의 만남:

    • 2022년 뉴욕 패션위크에서 선보인 AI와 인간 디자이너의 협업은 AI가 단순한 도구를 넘어 창의적인 영감을 주는 파트너가 될 수 있다는 가능성을 전 세계에 각인시켰습니다. 이는 기술의 성능을 과시하는 것을 넘어, 인간의 고유 영역이라 여겨졌던 창작의 세계에 AI가 어떻게 긍정적으로 기여할 수 있는지 보여준 선구적인 시도였습니다.

  • 신뢰와 책임:

    • 기술이 발전할수록 윤리적 책임의 무게는 더욱 커집니다. 2023년, 국내 최초로 유네스코와 'AI 윤리 실행 파트너십'을 체결한 것은 이러한 시대적 요구에 대한 LG의 진정성 있는 화답이었습니다. 이는 AI 기술의 오남용을 방지하고, 모든 인류에게 이로운 방향으로 기술을 발전시키겠다는 확고한 의지를 보여주는 행보입니다.

  • 글로벌 영향력:

    • 2024년 08월에 오픈소스 모델 '엑사원 3.0' 공개하였습니다.

    • 2025년 03월에 오픈소스 모델 '엑사원 Deep' 공개하였습니다.

    • 2025년 04월, 스탠퍼드 AI 보고서(HAI Index Report)에 '엑사원 3.5'가 등재되어, LG의 기술력이 세계 최고 수준임을 인정받을 수 있었습니다.

(참고) 2025 스탠퍼드 AI 보고서(HAI Index Report) 바로가기

  • 2025년 04월, 생성형 AI모델 성능평가 벤치마크 데이터셋인 "BIGGEN BENCH"를 개발 및 제출하여 NAACL 2025 Best Paper 어워드를 수상했습니다.

(참고) The BiGGen Bench: A Principled Benchmark for Fine-grained Evaluation of Language Models with Language Models

엑사원 모델이 전 세계적으로 510만 회 이상 다운로드되고, 200개 이상의 파생 모델이 만들어졌다는 사실은 이 기술이 단순히 존재하는 데 그치지 않고, 개발자 커뮤니티와 함께 호흡하며 성장하는 활발한 생태계를 구축해왔음을 보여줍니다.

이러한 기술 혁신은 산업 현장의 판도를 바꾸는 실질적인 가치로 이어졌습니다.

사례 1. 화장품 소재 개발 사례

'엑사원 디스커버리'는 수많은 시행착오를 거쳐야 했던 기존 화장품 소재 개발의 패러다임을 'AI 기반 예측 및 검증'으로 전환시켰습니다.

  • BEFORE:
    • 수많은 시행착오를 거쳐야 했던 기존 화장품 소재 개발의 패러다임
  • AFTER:
    • 단 하루만에 수행할 수 있는 'AI 기반 예측 및 검증' 패러다임으로 전환

사례 2. 제조 공정/검사 사례

제조 공정의 비전 검사 AI는 미세한 불량까지 잡아내며 품질과 생산성을 동시에 끌어올렸고, 복잡한 석유화학 원료 스케줄링을 최적화한 AI 에이전트는 인간의 경험과 직관을 뛰어넘는 효율성을 증명했습니다.

제조 공정의 비전 검사 AI - 적은 데이터로 최대 성능

제조 플랜트 운영 최적화 사례 - 석유화학 원료 스케쥴링

사례3. AI 기반 상담사

또한 AI를 활용하여 실시간 음성 인식, 자동 요약, 상담 결과 관리 기능을 통해 고객 만족도와 상담사 생산성을 최대 20% 이상 향상시켰다고 설명했습니다.

이 모든 사례는 AI가 어떻게 기업의 핵심 경쟁력이 될 수 있는지를 명확히 보여주었습니다.

2부: 최신 엑사원 모델 - 기술의 진화를 목격하다 (이홍락 부사장)

다음으로 이홍락 부사장님이 무대에 올라 한층 더 진화한 최신 엑사원 모델들을 상세히 소개하며 기술의 깊이를 더했습니다.

  • 엑사원 패스(EXAONE Path) 2.0:

    • 이 정밀 의료 AI 모델은 단순한 이미지 분석을 넘어, 조직 병리 이미지에서 유전자 정보까지 읽어냅니다.

    • 최대 2주가 걸리던 진단 시간을 단 1분으로 단축하였으며, 이는 환자에게는 불확실성의 고통을 덜어주고 의료진에게는 더 빠른 치료 계획 수립을 가능하게 하는 생명과 직결된 혁신이리고 설명했습니다.

    • 특히 패치 단위가 아닌 슬라이드 전체를 한 번에 학습하는 방식은, 기존의 조각난 정보를 종합하던 방식을 넘어 전체적인 맥락 속에서 질병을 이해함으로써 진단의 정확도를 획기적으로 높였다고 설명했습니다.

  • 멀티스테이트 단백질 구조 예측:

    • 알파폴드가 단백질의 정적인 '사진'을 찍는 데 그쳤다면, LG AI 연구원은 서울대학교 백민경 교수팀과 함께 단백질이 어떻게 실제 기능하며 움직이는지 예측하는 도전을 하고 있습니다.

    • 단백질이 다양한 환경에서 어떻게 구조를 바꾸며 상호작용하는지 이해할 수 있다면, 질병의 원인을 더욱 근본적으로 파악하고, 부작용은 적고 효과는 뛰어난 차세대 신약 개발의 문을 열 수 있을 것입니다.

  • 엑사원 4.0:

    • AI의 '추론(Reasoning)' 능력은 단순히 정보를 암기하는 것을 넘어, 주어진 정보를 바탕으로 논리적인 결론을 도출하는 능력입니다.

    • 엑사원 4.0은 이 추론 능력을 극대화하여, 복잡한 문제 상황에서도 스스로 계획을 세우고 해결책을 찾아가는 '생각하는 AI'에 한 걸음 더 다가섰습니다.

    • 모델은 크게 2가지 버전, 전문가 모델(32B)과 온 디바이스 모델(1.2B)로 공개하였으며, Agentic AI구현을 위한 MCP와 Function Calling 기능을 이제 지원합니다.

    • 고난도 벤치마크에서의 우수한 성적은, 이 모델이 학문적 연구는 물론 비즈니스 현장의 복잡다단한 문제를 해결할 수 있는 실질적인 역량을 갖추었음을 의미합니다.

    훨씬 더 적은 파라미터로 더 높은 성능을 보여주고 있음

    1.2B 역시 높은 성능을 보임

    MCP(Model Context Protocol)와 Function Calling 기능을 지원

  • KMMLU-Pro Benchmark: 한국어 AI 평가의 새로운 표준

    • 공정하고 정확한 한국어 능력 평가를 위해 KMMLU 저자와 공동으로 14개 직업군 대상 능력 평가 벤치마크를 개발했습니다. 이는 기존 한국어 평가의 한계를 극복하기 위한 전문 직업군별 평가 체계로, 실제 전문직 자격시험 수준의 한국어 이해 및 추론 능력을 평가합니다.

    • 엑사원 4.0은 14개 직업군 중 6개 필기시험 합격 수준을 달성했으며, 이는 단순한 언어 이해를 넘어 전문 지식을 바탕으로 한 실무 적용 능력을 갖추었음을 의미합니다. 앞으로 전체 직업군 대상으로 지속적인 성능 향상을 추진할 계획입니다.

  • 엑사원 4.0 VL (Vision Language):

    • 기업의 진정한 자산은 데이터베이스에 정형화된 숫자뿐만 아니라, 수많은 보고서, 이메일, 회의록 등에 흩어져 있는 비정형 데이터에 잠들어 있습니다.

    • 엑사원 4.0 VL은 차트와 인포그래픽까지 포함된 복잡한 문서를 정확히 이해함으로써, 이러한 잠자는 데이터의 가치를 깨우는 열쇠가 될 것입니다.

    • 이는 기업의 AI 전환(AX)을 가속화하고, 데이터 기반의 정교한 의사결정을 가능하게 하는 핵심 동력입니다.

    • 예시: 전문 문서 이해 사례

3부: 엑사원 생태계 - 함께 만들어가는 AI의 미래 (최정규 그룹장)

최정규 그룹장님은 엑사원이라는 강력한 기술이 어떻게 서비스로 구현되고, 다양한 파트너들과 함께 거대한 생태계를 이루어가는지를 보여주었습니다.

  • 챗 엑사원(Chat EXAONE):
    • LG 그룹 임직원들이 사용하는 이 AI 에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다.

  • LG 그룹 전 사무직의 65% 이상인 5만 명 이상이 실제 업무에 활용하고 있고, 꾸준히 발전하고 있습니다.

    • 이는 사용자의 시간을 절약해주는 것을 넘어, 생각의 폭을 넓히고 더 나은 결정을 내리도록 돕는 '지적 파트너'로서의 역할을 수행합니다.

  • 혁신적인 멀티 에이전트 시스템 구조

    • Chat EXAONE의 핵심은 슈퍼 에이전트와 서브 에이전트로 구성된 멀티 에이전트 구조를 차용하고 있습니다.

📚 슈퍼 에이전트의 역할:

  • 사용자 요청에 최적화된 결과를 위한 자체 계획 수립
  • 서브 에이전트와의 협업 관장
  • 수행 결과를 종합하여 최종 답변 생성

📗 서브 에이전트의 역할:

  • 밸류 체인별 전문 특화 태스크 실행
  • 각 분야별 세부 전문성 담당
  • 심층 리서치 모드: 추론 + 자체 RAG 기술 적용

🎁 심층 리서치 프로세스

1단계: 사전 분석 및 방향 설정

  • 사용자 질문에 대한 자체적 사전 조사
  • 분석 및 판단을 통한 리서치 방향 확인

2단계: 계획 수립

  • 확인된 방향에 따른 하이레벨 계획 수립
  • 상세 실행 전략 구체화

3단계: 실행 및 자체 평가

  • 수립된 계획에 따른 실질적 액션 수행
  • 자체 평가를 통한 품질 검증
  • 요구사항 미달 시 상세 실행 전략 재수정

4단계: 최종 보고서 생성

  • 평균 A4 20장 분량의 종합 보고서
  • PDF/Word 다운로드 지원

chatEXAONE 성능 비교표

일반 사용자를 위한 베타 서비스 공개

드디어 LG 그룹 외부에서도 Chat EXAONE을 경험할 수 있게 되었습니다:

  • 웨이트 리스트 기반 운영으로 단계적 확대
  • PC, 스마트폰, 태블릿 등 멀티 디바이스 지원
  • 기업 이메일 인증 시 우선권 제공

위 QR 또는 url로 신청 가능

https://chat.exaone.ai/

라이선스 정책의 대폭 확대: 교육 혁신의 시작

  • 기존 연구 및 학술 목적으로만 제한되었던 무상 라이선스가 모든 교육 기관으로 확대되었습니다.

  • 초등학교부터 대학교까지 교육 목적으로 EXAONE 4.0을 별도 허가 없이 자유롭게 활용할 수 있어, 차세대 AI 인재 양성의 토대가 마련되었습니다.

Friendly AI 파트너십 (Friendly AI x LG AI Research)

  • Friendly AI, 전병곤 대표가 직접 설명한 Friendly AI의 핵심 역량
    • 세계 최고 속도의 GPU 토큰 처리
    • 99.99% 가용성 보장으로 조 단위 토큰 처리
    • 허깅페이스가 선택한 검증된 파트너

  • ChatGPT 대비 1/10 가격이라는 파격적 경쟁력은 단순한 가격 인하가 아니라 기술적 혁신의 결과입니다:
    • 연산에 필요한 GPU 개수 대폭 절감
    • 동일 성능을 더 적은 자원으로 달성
    • AI 서비스 사용 비용의 획기적 절감

EXAONE Data Foundry
도메인 특화 모델의 자동화 혁명 (finetuning)

  • 기업 AI 도입의 근본적 문제 해결

    • 기업이 AI를 도입할 때 가장 큰 걸림돌인 특화 데이터 확보 문제를 AI로 해결하는 역설적 솔루션입니다:

  • 기존 방식의 한계:

    • 전문가 60명 × 3개월 → 2,200개 데이터 생성
    • 사람마다 편차로 인한 절반 폐기
    • 외부 전문가 활용 시 보안 리스크

  • AI 기반 자동화 시스템을 통한 해결방안 모색

    • Query Generation 에이전트:
      • 산업 현장 문서 기반 질문 자동 생성
      • 사용자 선호 답변 스타일 반영

  • Answer Generation 에이전트:
    • 고품질 답변 자동 생성
    • 도메인 지식 반영된 전문성 확보

  • Answer Evaluator 에이전트:
    • 정보 누락 및 할루시네이션 자동 검증
    • 품질 균일성 보장

  • 위에서 만든 데이터를 가지고 바로 fine-tuning 실행 가능

사례1. 실제 적용 사례: 국민연금공단

테스트 케이스:
"강의 근로계약과 실제 강의 일정이 다른 경우 취득신고 대상 여부"

결과 비교:

  • 기본 모델: 실제 근로 제공 기간 기준 → 오답
  • 튜닝 모델: 근로계약서상 계약 기간 기준 → 정답

  • 전문가 선호도 25% 향상

서비스 효율성:

  • 전문가 1명 × 34시간 → 11,000개 균일 고품질 데이터
  • 약 180배 효율성 향상

EXAONE On-Premise Package
최고 보안의 AI 솔루션

기업 환경별 맞춤 대응

  • 타겟 고객:
    • 금융사, 지자체, 정부 기관 등 망분리 환경
    • 기밀 데이터 보호가 핵심인 기업
    • 자체 시스템과의 유기적 연동이 필요한 조직

통합 솔루션 구성 요소

  • 핵심 기술 스택:
    • 최신 EXAONE 모델 원활 구동 환경
    • 업데이트용 Kubernetes 프레임워크
    • EXAONE Data Foundry 통합
    • 문서 파싱 등 다양한 툴 지원

  • 프로토콜 지원:
    • MCP(Model Context Protocol): 에이전트 기능 구현
    • 커스텀 프로토콜: 기업 레거시 시스템 연동
    • 128K 컨텍스트: 슬라이딩 어텐션 기법으로 속도 저하 없이 처리

예시: 경영정보 특화 Agent

내부망에 설치된 On-Premise Package가 ERP, 문서DB와 연동되어:

  • "A본부의 매출액은?" → 실시간 정보 검색
  • "연평균 성장률 분석" → 통계 분석 자동 수행
  • 경영 정보의 외부 유출 없이 AI 활용 실현

FuriosaAI 파트너십: MPU 혁신의 산업적 성과

2년간의 긴밀한 협업 여정

  • 백준호 대표가 공개한 협업의 구체적 성과 (개발 일정):
    • 2023년 8월: Renegade 칩 글로벌 공개
    • 2024년 2월: EXAONE 3.0 7.8B 모델 최적화 완료
    • 2024년 6월: EXAONE 3.5 32B 모델 최적화 완료
    • 2025년: 기업용 턴키 솔루션 준비 완료

성능 지표 (EXAONE 3.5 32B 모델 기준)

4K 입력 길이:

  • 첫 토큰 생성: 0.3초
  • 토큰 생성 속도: 초당 60개

32K 입력 길이:

  • 첫 토큰 생성: 4.5초
  • 토큰 생성 속도: 초당 50개

전력 당 성능

GPU 대비 2.3배 에너지 효율

  • 동일 성능을 더 적은 전력으로 달성
  • AI 서비스 운영 비용의 근본적 절감
  • 전력 소모량 3kW로 경쟁 제품 대비 현저히 낮음

서버 H/W 스팩

하드웨어 사양:

  • 8개 Renegade 카드 탑재
  • 초당 4페타플롭스 연산 성능
  • 384GB HBM 메모리
  • 12TB/s 메모리 대역폭

다양한 파트너십 및 협력사

LG가 만들어가는 AI생태계

시계열예측 x EXAONE

런던증권거래소(LSEG) - AI Powered Insight as a Service

Dr. Arman Kizilbash가 소개한 LSEG와의 협력은 금융 AI의 새로운 패러다임을 제시합니다:

LSEG의 글로벌 위상:

  • 170개국 44,000명 고객
  • 전 세계 26,000명 직원
  • 2024년 약 113억 달러 매출

제공 서비스

AI Master Score: 투명한 AI 투자 도구

  • 핵심 기능:
    • 1-100 점수 체계: 4주 방향성 예측
    • 50점 이하: 하락 가능성
    • 51점 이상: 상승 가능성
    • 일일 업데이트: 5,000개 뉴스 기사 분석

  • 기술적 특징:
    • LG의 딥러닝 모델 + LSEG의 실시간 데이터 융합
    • 비정형 데이터(뉴스, 기업공시) 통합 분석
    • 자연어 해설로 '블랙박스 AI' 문제 해결

4부: AI의 다음 단계 - 에이전틱 AI와 피지컬 AI (이홍락 부사장)

토크 콘서트의 마지막 세션에서 이홍락 부사장님은 AI 기술의 미래 로드맵을 제시하며, 현재 우리가 서 있는 지점과 앞으로 나아갈 방향을 보여주었습니다.

단순한 기술 전망이 아닌, LG AI 연구원이 실제로 개발하고 있는 차세대 AI 시스템들을 통해 미래의 모습을 구체적으로 그려냈습니다.

AI 진화의 3단계: 우리는 지금 어디에 있는가?

1단계: 생성형 AI 시대 (현재)

현재 우리가 경험하고 있는 ChatGPT, Claude, EXAONE과 같은 생성형 AI의 시대입니다. 이들은 인간의 명령을 이해하고 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 콘텐츠를 생성하는 능력을 갖추고 있습니다.

LG AI 연구원은 이 단계에서 EXAONE 파운데이션 모델을 단계적으로 발전시켜 다양한 산업에서 실질적인 가치를 창출하는 핵심 동력으로 키워왔습니다.

2단계: 에이전틱 AI 시대 (현재 진입 중)

AI가 단순히 사람의 지시를 따르는 것을 넘어 스스로 계획하고 판단하며 의사결정에 주도적으로 도움을 주는 시대입니다.

이는 AI가 수동적 도구에서 능동적 파트너로 진화하는 전환점이라 할 수 있습니다.

3단계: 피지컬 AI 시대 (미래)

AI가 디지털 세계를 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하며 실제 환경에서 작업을 수행하는 최종 진화 단계입니다.

마치며

이번 LG AI Talk Concert 2025는 LG가 단순히 더 빠른, 더 똑똑한 AI를 만드는 데 그치지 않고, 그 기술을 어떻게 산업 현장에 적용하여 실질적인 가치를 창출할 것인지, 어떻게 다양한 파트너들과 함께 건강하고 개방적인 AI 생태계를 구축할 것인지, 그리고 궁극적으로 AI와 인간이 어떻게 조화롭게 공존하는 미래를 만들어갈 것인지에 대한 깊은 고민과 비전을 공유하는 자리였습니다.

읽어주셔서 감사합니다! ✨

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