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[IT뉴스]치열한 AGI 경쟁, LG의 핵심 전략…“일 잘하는 전문가 AI로 승부” [일문일답]

온카뱅크관리자

2026-09-14 15:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 글로벌 AGI·초지능 경쟁 가속… AA “韓도 AGI 놓쳐선 안 돼” 
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 [디지털데일리 구아현기자] 글로벌 범용인공지능(AGI) 경쟁이 거세지는 가운데 LG가 AGI를 지향하되 실제 산업 현장에서 일을 잘할 수 있는 인공지능(AI)으로 승부하겠다는 전략을 밝혔다. 글로벌 빅테크와 AGI 개발 속도전을 벌이기보다 제조·금융·바이오 등 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하는 ‘전문가 AI’에 무게를 두겠다는 것이다.
 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 14일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 열린 ‘LG AI 토크 콘서트 2026’에서 LG가 정의하는 AGI와 개발 방향을 묻는 본지의 질문에 “AGI 모델을 지향하고는 있지만 이를 궁극적인 목표로 생각하고 글로벌 빅테크와 직접 경쟁하기보다는 진짜 일을 잘할 수 있는 AI를 만들기 위해 전문가 AI로 가는 과정에서 AGI를 지향하고 있다”고 말했다.
 LG AI연구원이 보는 AGI는 별도의 많은 추가 작업 없이 다양한 업무 현장에 투입돼 일정 수준 이상의 일을 수행할 수 있는 AI에 가깝다. 임 원장은 AGI에 대한 정의가 여전히 모호하다면서도 실제 업무 수행 능력을 중요한 기준으로 제시했다.
 LG AI연구원이 이 같은 전략을 내놓은 배경에는 한층 빨라진 글로벌 AGI 경쟁이 있다. AGI는 특정 분야에 한정되지 않고 인간과 유사한 수준으로 폭넓은 지적 과업을 수행할 수 있는 범용 AI를 뜻한다. 오픈AI는 AGI가 인류 전체에 혜택을 주도록 하는 것을 공식 사명으로 유지하고 있다. 구글 딥마인드는 지난 3월 AI 시스템이 AGI에 얼마나 가까워졌는지를 평가하기 위한 인지 프레임워크를 공개했다. 메타 역시 최근 인간의 능력을 넘어서는 ‘초지능’을 개인에게 제공한다는 방향을 전면에 내걸었다.
 이날 행사에 참석한 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis·AA)의 조지 카메론 공동창업자도 한국 AI 생태계가 AGI 경쟁에서 뒤처져서는 안 된다고 강조했다. AI 과학과 지식노동 에이전트, 코딩 역량을 주요 과제로 꼽은 그는 한국 AI 모델이 지능 측면에서는 아직 미국과 중국의 선도 모델을 추격하고 있지만 비용 효율성, 자체 인프라 운용, 현지화에서는 별도의 경쟁력을 확보할 수 있다고 평가했다.
 LG AI연구원은 범용 AGI만으로 실제 산업 현장의 모든 문제를 해결하기는 어렵다고 보고 있다. 산업 데이터는 방대하고 불완전한 데다 기업별 공정과 업무 환경이 달라 비용 효율성과 보안, 통제 가능성까지 함께 고려해야 하기 때문이다. 특정 산업 난제에서는 범용지능보다 높은 수준의 전문성을 확보하는 것이 목표다.
 다음은 LG AI연구원 경영진과의 주요 질의응답.
 Q. LG AI연구원이 현재 AGI 또는 이에 준하는 범용지능 개발을 어느 단계까지 진행하고 있나. LG가 정의하는 AGI의 기준은 무엇인가.
 A. AGI 모델을 지향하고 있다. 다만 AGI를 궁극적인 목표로 생각하고 글로벌 빅테크와 직접 경쟁하기 위해 만든다기보다는 진짜 일을 잘할 수 있는 AI를 만들기 위해 전문가 AI로 가는 과정에서 AGI라는 지향점을 가지고 있다.
 AGI에 대해서는 여전히 정의가 모호한 부분이 있다. 저희가 생각하는 AGI는 다양한 업무 현장에 많은 노력을 기울이지 않고도 어느 정도 일을 잘 수행할 수 있는 상태다. 엄밀한 정의는 아닐 수 있지만 다양한 분야에 투입돼 실제 일을 수행할 수 있는 AI라고 볼 수 있다.
 Q. 범용 AI가 계속 고도화되면 전문가 AI의 필요성이 줄어드는 것 아닌가.
 A. 흔히 빅테크가 만드는 AGI를 이야기하지만 실제 산업 현장에 들어오면 데이터가 훨씬 더 지저분하고 방대하며 내용도 복잡하다. 그런 AGI도 산업 현장에서 문제를 해결하는 데 부족한 부분이 많다.
 지능의 차원에서만 바라볼 필요는 없다. 비용도 봐야 하고 실제 산업 현장에서 가치를 만들어낼 수 있는지도 함께 봐야 한다. LG AI연구원이 추구하는 것은 현장의 복잡한 문제를 푸는 데 가장 최적화된 AI다. 특정 도메인의 난제를 해결할 때는 AGI 수준을 뛰어넘는 지능을 확보하는 것이 목표다.
 또 산업 현장에서는 보안도 중요하다. 기업 노하우가 외부로 빠져나가면 산업 경쟁력 유출로 이어질 수 있기 때문에 LG CNS, LG유플러스 등과 협력해 현장에 맞는 안전한 솔루션을 구축하는 것도 중요하다.
 Q. 현재 K-EXAONE이 글로벌 최상위 모델과 비교해 가장 부족한 역량은 무엇인가. 차기 모델에서 격차를 어떻게 줄일 계획인가.
 A. 글로벌 빅테크 모델과 여러 성능 지표에서 차이가 있는 것은 현실이다. 다만 현재 K-EXAONE도 현업에서 다양한 업무를 수행하기에는 충분한 성능까지 올라왔다.
 더 어려운 문제를 해결하는 능력과 에이전틱 성능, 툴콜링 성능 등을 보완한다면 실제 전문가로서 역할을 수행하는 AI에 필요한 성능도 확보할 수 있을 것으로 본다. 이 부분을 지속적으로 발전시켜 나갈 계획이다.
 Q. 국가 독자 AI 파운데이션 모델 사업 이후 글로벌 프런티어 모델로 나아가기 위한 전략은.
 A. 2차수 모델은 글로벌 프런티어 모델로 나아가기 위한 중간 단계로 보고 있다. 이번에는 실제 사업 현장과 사무실에서 사용자들이 체감하는 모델 성능을 극대화하는 데 집중했다.
 앞으로 학습 데이터를 더욱 고도화하고 지속적인 사전학습과 사후학습, 강화학습을 발전시켜 글로벌 프런티어 모델과 경쟁할 수 있는 다음 모델을 만들어 나갈 계획이다.
 Q. 국내 제조업에서 AI 도입과 확산이 더딘 이유는 무엇인가.
 A. LG이노텍과 LG디스플레이, LG전자 등 계열사들과 협업하면서 모델을 잘 만들고 현장에 적용해도 그 다음 확산이 어렵다는 점을 경험했다. 문제가 달라지고 상황과 운영 환경도 계속 변하기 때문이다. 이를 바탕으로 다양한 상황에 빠르게 적응할 수 있는 파운데이션 모델을 개발하고 있다. 엑사원 태블러·엑사원 포캐스트 같은 모델도 그런 고민에서 출발했다. 모델 하나만으로 모든 문제가 해결되는 것은 아니고 데이터 디지털화 등 기반 인프라도 함께 갖춰져야 한다.
 기업 내부의 도메인 지식을 외부 클라우드로 보내기 어려운 보안 문제와 GPU 확보 부담도 제조업 AI 도입의 장벽으로 보고 있다. GPU 사용량을 줄이면서도 특정 업무에서는 높은 성능을 내고, 온프레미스 환경에도 설치할 수 있는 경량 모델 개발에 무게를 두고 있다.
 Q. LG AI 모델을 계열사 밖에도 공급할 계획인가. 삼성전자 같은 경쟁사도 고객사가 될 수 있나.
 A. 외부에서도 수요가 상당히 많다. 국내 기업들은 보안을 중요하게 생각해 내부에 설치해서 사용하는 방식을 선호하는 반면 해외 기업들은 클라우드에서 API를 호출하는 방식을 원하는 경우가 많다. 두 가지 형태로 외부 공급을 준비하고 있다.
 삼성전자도 원한다면 당연히 지원할 용의가 있다. 경쟁 관계를 떠나 AI 시대에는 국가 산업 경쟁력과 AI를 어떻게 결합해 더 높은 경쟁력을 만들 것인지가 국가적 의제가 될 것이라고 본다. LG가 만든 기술을 다른 국내 기업이 활용하고, 그 과정에서 축적되는 도메인 데이터를 통해 AI 기술이 다시 좋아지는 선순환을 만드는 데 관심이 있다.
 Q. 특정 공개 벤치마크 점수에 맞춰 모델을 최적화하는 경쟁에 대해서는 어떻게 보나.
 A. 벤치마크는 과거부터 AI 모델 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 해왔다. 다만 특정 벤치마크만을 위해 성능을 높이는 것이 궁극적인 목표가 돼서는 안 된다. 다양한 벤치마크를 두루 살피면서 실제 현장에서 AI가 얼마나 잘 활용되고 일을 잘할 수 있는지도 함께 고민해야 한다.
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