[지디넷코리아]
정부가 추진하는 독자 인공지능(AI) 모델 개발 프로젝트에 참여 중인 LG AI연구원이 멀티모달 확장 가능성을 선제 검증하며 피지컬 AI로의 로드맵을 가시화했다. 오픈 웨이트 공개와 한국 문화 특화 학습까지 더하며 정부의 ‘모두의 AI’ 정책 방향과 보조를 맞추는 행보로도 읽힌다.
LG AI연구원이 9일 공개한 멀티모달 AI ‘엑사원 4.5’는 자체 개발한 비전 인코더와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 비전-언어 모델(VLM)이다. LG AI연구원은 이번 모델을 과학기술정보통신부 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 사업에서 모달리티 확장을 위한 준비 단계로 규정했다. 가상 환경을 넘어 물리적 세계를 이해하고 판단하는 피지컬 인텔리전스로 엑사원을 발전시키겠다는 포부다.
독파모는 외산 AI 의존도를 낮추고 독자 기술력을 확보하기 위해 정부가 경쟁형 압축 방식으로 추진 중인 국가 사업이다. 지난해 8월 최초 5개 정예팀이 선발돼 경쟁을 벌인 결과, 개발 모델 전부가 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI의 ‘주목할 만한 AI 모델’로 등재됐다. LG AI연구원은 이 사업을 통해 2360억 개 파라미터 규모 LLM ‘K-엑사원’을 개발했다. K-엑사원은 올해 초 1차 단계평가에서 벤치마크·전문가·사용자 평가 전 항목 최고점을 받으며 기술력과 실용성을 동시에 인정받았다.
LG AI연구원은 오는 8월 2차 단계평가 이후 3차 진출이 확정되면 K-엑사원을 이미지·음성·영상까지 이해하는 멀티모달로 확장할 계획이다. 엑사원 4.5는 이 로드맵에 따른 기술 역량을 2차 평가 전 외부에 공개 검증한 셈이다.
실제 이번 모델은 330억 개 파라미터 규모(33B)로 K-엑사원 대비 7분의 1 크기지만 텍스트 이해·추론 영역에서 동등 성능을 구현했다. 자체 개발한 하이브리드 어텐션 구조와 멀티 토큰 예측 기반 고속 추론 기술을 적용한 결과다.
벤치마크 결과도 글로벌 경쟁 모델과 견줄 만한 수준이다. 엑사원 4.5는 계약서·기술 도면·재무제표 등 산업 현장의 복합 문서를 읽고 추론하는 데 강점이 있으며, STEM(과학·기술·공학·수학) 5개 지표 평균 77.3점으로 오픈AI GPT5-미니(73.5점)·앤트로픽 클로드 소넷4.5(74.6점)·알리바바 큐원3 235B(77.0점)를 앞섰다.
일반 시각 이해·문서 추론을 포함한 13개 지표 평균에서도 동일 모델들을 웃돌았고, 코딩 벤치마크 라이브코드벤치v6에선 81.4점으로 구글 젬마4(80.0점)를 넘었다. 지원 언어도 한국어·영어에서 스페인어·독일어·일본어·베트남어까지 확장했다.
LG AI연구원의 행보는 정부가 독파모 사업을 추진하는 목적과도 맞닿아 있다. 정부는 독파모의 최종 목표를 모델 개발 자체가 아닌 ‘모두의 AI’ 생태계 구현에 두고 있다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난달 국무회의에서 독파모를 8월 허깅페이스 등에 전면 오픈소스로 공개해 제조업 AI 전환 등 전 국민 배포에 나서겠다고 밝혔다.
LG AI연구원은 이보다 앞서 엑사원 4.5를 허깅페이스에 오픈 웨이트로 공개하고 동북아역사재단 데이터를 확보해 한국 역사·문화 특화 학습을 진행 중이다. 이달 초 엑사원 경량화 모델 개발을 주제로 청년 AI 전문가 육성 프로그램 ‘LG 에이머스’ 해커톤을 열어 엑사원을 교육 자원으로도 활용했다. 독파모 1차 단계평가 기준 중 하나인 ‘국민 AI 접근성 증진 실적 및 지원 계획’이 2차 평가에서도 유효하다는 점에서 기술 전략인 동시에 정책 대응이기도 하다.
다만 일반 국민의 실질적 접근성은 여전히 과제다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 지난달 국무회의에서 “독파모 1차 기업 모델들이 허깅페이스에 올려져 기업과 학생들은 지금도 내려받아 쓸 수 있지만, 일반 국민은 모델을 그대로 쓰기 어렵기 때문에 쉽게 활용할 수 있는 툴 개발이 추가로 필요하다”고 짚었다. 모델 공개와 실제 활용 사이의 간극을 정부가 인정한 것으로 풀이된다.
LG AI연구원의 오픈 웨이트 공개와 교육 프로그램 운영이 이 간극을 얼마나 실질적으로 좁힐 수 있을지는 2차 평가 이후 본격적인 모달리티 확장 과정에서 가늠될 전망이다.
김명신 LG AI연구원 신뢰안전사무국 총괄은 “한국어 능력을 갖춘 AI는 늘고 있지만, 역사와 문화적 민감성을 깊이 이해하는 것은 차원이 다른 문제”라며 “엑사원은 자체 설계한 AI 위험 분류체계(K-AUT)를 기반으로 풍부한 표현력과 신뢰성을 동시에 확보한 AI로 진화할 것”이라고 강조했다.