- 2026. 9. 21 -
월요일입니다. 또 한주 찾아뵐 수 있어서 좋네요.

지난 14일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에 다녀왔습니다. 무대에서는 임우형·이홍락 공동 연구원장과 계열사, 고객사 분들이 성과를 발표했습니다. 저는 선약이 있어서 모든 행사를 다 못봤습니다. 대신 발표 내용에 대해 행사장 밖에 전시 부스가 있어서 거긴 설명하는 연구원분들과 대화를 했습니다. 모두 메인 홀에 있다보니 혼자 여유있게 설명을 들어 좋았습니다. 무대에서 못 들은 이야기는 대개 거기서 나옵니다.

LG AI 연구원에서 만든 엑사원이라는 거대 언어 모델을 현장에 적용한 사례들을 소개하는 자리였습니다.

가장 귀에 남은 말은 제조 부스에서 들었습니다. "데이터가 얼마나 쌓여야 하는지, 얼마나 기다려야 하는지 아무도 모른다." 공장을 새로 짓거나 제품을 처음 만들면 기존 데이터는 쓸모가 없어집니다. 예전에 마케팅 분석 솔루션을 도입하고 6개월은 비용만 내며 기다리던 기업들이 떠올랐습니다. 고객들은 데이터가 쌓여야 분석을 시도할 수 있는데 도입하자마자 바로 할 수 있다고 착각하고 있는 경우가 많았습니다. 지금은 그런 상황을 제대로 인지하고 있는지 궁금합니다.

엑사원 태뷸러는 있을 법한 데이터를 미리 합성해 학습시켜 이 기다림을 줄였습니다. LG이노텍은 재학습에 최소 14일 걸리던 모델 대응을 최대 50시간 안쪽으로 줄였다고 합니다. 85%가량 줄어든 셈입니다.

소재 부스에는 실물이 놓여 있었습니다. 엑사원 디스커버리가 LG생활건강과 함께 후보 물질 42만 개에서 골라낸 탈모 예방 소재 '람시딜'입니다. 화장품 소재 하나 개발에 통상 22개월이 걸리는데, 후보를 고르는 데는 하루면 충분했다고 합니다. 연말에 AI 자율 실험실이 가동되면 합성 검증까지 기계가 맡습니다. 연구원 일자리를 묻자 "아이디어를 내는 일은 아직 사람 몫"이라는 답이 돌아왔습니다.

바이오 분야에 근무하는 한 관계자과 만났던 일이 생각났습니다. 생성형 AI 관련해 진짜 가치는 현업들의 문서 관련 이슈나 업무 자동화 못지 않게 업의 본질 이슈를 해결할 수 있는지 유무에 있다고 전해준 분이었습니다. 바이오 분야에서 새로운 걸 찾기 위해 수많은 시도를 할 때 다년간 100억원 이상 투자하는 것들이 효과가 없다면 바로 버려야 하는데 이걸 사전에 조금이라도 예측할 수 있다면 진정한 가치를 경영진들은 물론 다양한 산업에 적용할 수 있다는 설명이었다. 이제 본격 시도가 시작된 듯 보였습니다.

금융 부스도 흥미로웠습니다. 원래 수요 예측을 연구하던 팀이 주가 예측 상품까지 내놓았습니다. 한·미 상장 종목의 4주 뒤 주가 전망을 설명과 함께 매일 배포하고, 증권사와 헤지펀드, 국부펀드가 돈을 내고 씁니다. 연구원은 "상품을 만들려고 기술을 개발한 게 아니라, 기술을 시장에 녹일 방법을 찾다 보니 상품이 나왔다"고 했습니다. 순서가 거꾸로인 회사들이 많아서 이 말이 오래 남았습니다. 관련 상품에 들어가야 하나요 라고 묻더니 웃더군요. 역시 투자는 개인이 선택하고 책임져야 합니다.

네 부스를 돌고 나니 공통점이 보였습니다. 거대한 모델 하나로 다 풀겠다는 접근이 아니었습니다. 표 데이터 모델은 2,600만 파라미터, 소재 모델은 600만 파라미터 안팎입니다. 서버 몇 대면 돌아가고, 보안에 민감한 공장 안에도 들어갑니다. 작고 단단한 모델을 현장 문제에 맞춰 깎아낸 겁니다.

숙제도 있습니다. 성과 대부분이 아직 LG 계열사 안에서 나왔습니다. 금융 쪽은 기관투자자들이 AI 결과물을 투자에 직접 쓰기엔 조심스럽다고 말합니다. 위기 국면까지 포함한 긴 검증의 시간을 통과해야 합니다.

전문가 AI라는 간판은 무대에서 걸었지만 그 무게는 고객사 현장에서 잽니다. 부스에서 만난 연구원들은 적어도 어디에서 재야 하는지는 알고 있었습니다. 자세한 부스별 이야기는 아래 기사에 담았습니다.

추석이 코 앞입니다. 전 그래도 서울에서 가까운 편입니다. 면허 따고 장농 면허로 33년 갖고 있다가 지난해부터 운전하고 있습니다. 고속도로 추월선에서 제대로 달리지 않는 차량들을 만나면 갑자기 '욱'합니다. 저도 그런 제 자신을 보고 놀라긴 했습니다. 무엇보다 안전 운전이 최고입니다. 향 피우러 가는데 병풍 뒤에서 향 냄새 맞지 않도록 모두 모두 무탈하시길 기원합니다. 저도 천천히 잘 다녀오겠습니다.

테크수다 임직원 일동

"데이터 쌓일 때까지 기다리지 않는다"…LG AI 토크 콘서트 2026 부스에서 확인한 LG 엑사원의 현장 문법

LG AI연구원이 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 컨버전스홀에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 열고 제조·금융·과학 분야 전문가 AI를 공개했다. 무대에서는 임우형·이홍락 공동 연구원장과 계열사, 고객사 관계자들이 성과를 발표했고, 행사장 한쪽 부스에서는 모델을 직접 만든 연구원들이 기술을 시연했다.

기자는 엑사원 태뷸러(EXAONE Tabular), 엑사원 디스커버리(EXAONE Discovery), 엑사원 포어캐스트(EXAONE Forecast)와 엑사원 BI, 엑사원 데이터 파운드리 부스를 차례로 돌며 무대 발표가 담지 못한 이야기를 물었다.

<핵심 요약>

제조, 콜드 스타트를 지운다 — 엑사원 태뷸러는 합성 데이터로 미리 학습한 파운데이션 모델이다. 새 공장, 새 제품에서도 데이터가 쌓이기를 기다리지 않고 소량의 데이터로 곧바로 품질을 예측한다.
과학, 22개월을 하루로 — 엑사원 디스커버리는 후보 물질 42만 개에서 탈모 소재 '람시딜'을 하루 만에 골랐다. 연말 가동하는 AI 자율 실험실과 연결하면 합성 검증까지 사람 손을 덜어낸다.
금융, 기술이 먼저 상품은 나중 — 수요 예측 연구가 주가 예측 상품으로 이어졌다. 한·미 상장 종목의 4주 뒤 주가 전망을 설명과 함께 매일 배포하고, 증권사와 헤지펀드, 국부펀드가 돈을 내고 쓴다.