LG(003550)가 엔비디아의 연례 개발자 콘퍼런스(GTC)에서 공개한 추론 인공지능(AI) ‘엑사원 딥’의 강점은 모델 크기를 기존 빅테크보다 큰 폭으로 줄이면서 성능은 이들을 뛰어넘거나 비슷한 수준으로 유지한 것이다. 기존 대규모언어모델(LLM)은 학습과 추론에 막대한 규모의 그래픽처리장치(GPU)와 전력이 필요해 천문학적인 비용이 뒤따랐다. 이에 구조를 최적화해 자원과 메모리 사용량을 줄인 경량화 대규모언어모델(sLLM)이 AI 업계에서 떠오르는데, LG가 이에 최적화된 대안을 제시한 것이다. LG가 최고의 ‘AI 빅 이벤트’가 된 엔비디아의 GTC에서 엑사원 딥을 내놓은 것도 우수한 경량화 성능을 공개적으로 알리고 주목을 받기 위해서다.
18일 LG에 따르면 기본 모델인 엑사원 딥-32B의 매개변수는 320억 개로 딥시크 R1의 5%에 불과했지만 추론 성능 면에서는 더 우수한 결과를 얻었다. 수학 문제 해결 능력을 평가하는 지표인 수학(MATH)-500은 95.7점을 기록했고 과학 문제 해결 능력을 평가하는 GPQA 다이아몬드 테스트에서 66.1점을 받아 유사한 추론 AI 모델 5개 가운데 2위를 차지했다. 이를 근거로 엑사원 딥은 공개와 동시에 미국 비영리 AI 연구·조사 기관 ‘에포크AI’의 ‘주목할 만한 AI’ 목록에 등재됐다.
오픈소스로 함께 공개한 경량 모델 엑사원 딥-7.8B와 온디바이스 AI 모델인 엑사원 딥-2.4B 모델을 살펴보면 이 같은 강점이 더욱 잘 드러난다. 7.8B 모델은 32B의 24% 크기임에도 성능을 95%까지 유지했다. 미국 오픈AI의 o1-미니와 비교한 결과 대학 수준 이상의 수학 문제 평가에서 94.8점으로 o1-미니(90점)를 앞섰다. GPQA 다이아몬드 테스트와 개발자 수준 사고력 성능을 평가하는 라이브코드벤치 테스트에서는 비슷한 크기의 딥시크와 오픈AI 모델을 제치고 압도적 1위를 차지했다.
온디바이스 모델 엑사원 딥-2.4B 역시 7.5% 규모임에도 기본 모델의 86%까지 성능을 낼 수 있다. 경제성과 실용성을 갖춘 동시에 외부 서버와의 연결 없이 기기 내부에서 안전하게 데이터를 처리해 보안성과 개인정보 보호 측면에서 강점이 있다. 다른 모델들과의 성능 차이도 두드러졌다. 라이브코드벤치 테스트에서 엑사원 딥 2.4B(46.6점)는 딥시크 모델(16.9점)보다 무려 3배 가까이 높은 점수를 거뒀다. GPQA 다이아몬드 테스트에서도 엑사원 딥(54.3점)의 점수가 딥시크 모델(33.8점)과 대비해 20점 가까이 높았다.
이번 엑사원 딥 공개를 계기로 구광모 LG 회장의 AI 비전 또한 더욱 뚜렷해질 것으로 기대된다. 구 회장은 올해 신년사에서 “새로운 영역에 도전하고 전에 없던 가치를 만든 많은 순간들이 쌓여 지금의 LG가 됐다”며 “AI와 같은 첨단기술을 일상에서 편리하게 사용할 수 있게 해 소중한 시간을 보다 즐겁고 의미 있는 일에 쓰는 새로운 라이프 스타일을 만들어갈 것”이라고 강조한 바 있다. 단순한 AI 모델을 넘어 궁극적으로는 스스로 가설을 세우고 추론하며 자율적인 의사 결정을 하는 ‘에이전틱 AI 모델’을 완성하겠다는 것이다.
더욱 놀라운 부분은 LG의 AI 모델 개발 속도다. 2021년 엑사원 1.0 개발 이후 2023년 엑사원 2.0 개발까지는 2년이 걸렸지만 이번 엑사원 딥과 전 모델(엑사원 3.5·지난해 12월 공개) 사이는 3개월에 불과하다. AI연구원 설립 4주년 만에 학습과 추론 등 전 분야 AI를 아울러 성과를 내고 있는 것이다.
다만 여느 AI 개발 업체들과 마찬가지로 수익화 모델은 풀어야 할 숙제다. 이를 위해 LG AI연구원은 올해 다양한 사업화 시나리오에 집중할 계획이다. 우선 상반기 온디바이스 AI 모델을 LG유플러스의 자체 개발 AI 모델인 익시젠에 탑재하는 등 계열사와의 협업을 추진한다. AI 서비스를 개발하는 다양한 분야의 기업과 협업하는 방식의 기업간거래(B2B) 사업 역시 고도화할 계획이다. 향후 기업이 필요로 하는 전문 분야뿐 아니라 물리와 화학 등 과학 연구와 교육 현장에서도 엑사원이 활용될 수 있다.
LG 관계자는 “모델 크기를 크게 줄이면서도 성능을 유지하는 면에서는 엑사원이 글로벌 AI 업계에서 최고 수준이라고 자부한다”며 “단순히 우수한 성능뿐 아니라 다양한 산업에 적용될 수 있을 정도의 비용 효율성을 지녔다”고 말했다.
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