[스페인 바르셀로나=딜사이트 최령 기자] LG가 모바일월드콩그레스(MWC) 2026 개막을 하루 앞둔 1일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 간담회를 열고 '1위 AI 원팀 LG'의 기술 로드맵을 공개했다. 이날 간담회에는 이상엽 LG유플러스 CTO(전무)와 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 참석해 국가대표 AI 모델로 개발 중인 'K-엑사원(EXAONE)'을 글로벌 최고 수준으로 끌어올리겠다는 목표를 밝혔다.

◆LG유플, "에이전트·보이스 AI로 실질 가치 창출"

LG유플러스는 단순한 AI 성능 경쟁을 넘어 실제 고객 문제 해결 중심의 '에이전트 AI' 전략을 본격화한다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "기업들이 AI를 도입해 실질적인 투자 대비 수익(ROI)을 달성하는 비율은 현실적으로 5%도 채 되지 않는다"며 "성능 검증을 넘어 실제 가치 창출을 위한 구조적 고민이 필요하다"고 강조했다.

이 CTO는 AI 산업이 알렉스넷(AlexNet), 트랜스포머, GPT를 거쳐 스스로 계획하고 행동하는 에이전트 AI 시대로 진입하고 있다고 진단했다. 다만 현재 기술 수준은 아직 미션 크리티컬 영역 문제 해결에는 부족한 부분이 있으며 이를 위해 에이전트 고도화와 실행 역량 강화가 필요하다고 설명했다.

LG유플러스는 지난 2~5년간 전방위 AI 혁신을 추진해 왔다. 통화 중 다양한 AI 에이전트를 활용할 수 있는 콜 에이전트 서비스 '익시오(ixi-O)'를 출시했으며 현재 사용자 유지율은 약 81% 수준이다. 고객센터에는 대형언어모델(LLM) 기반 상담 시스템을 적용해 월 기준 약 85만 시간의 고객 상담 시간을 절감했고, 2년 연속 최고 수준 평가를 받았다고 회사 측은 밝혔다. 미디어 서비스 영역에서도 1조 건 이상의 데이터를 분석해 고객 이탈률을 10% 이상 개선하는 성과를 거뒀다.

이 CTO는 기업들이 AI 도입에 실패하는 주요 원인으로 ▲도입 후 모델 성능 유지 어려움 ▲도메인 특화 데이터 적용 문제 ▲AI 서비스 비용 구조 부담 ▲인프라 준비 부족 등을 꼽았다. 특히 "기업 정책과 서비스가 계속 바뀌는데 모델 업데이트가 이를 따라가지 못해 성능이 떨어지는 경우가 많다"고 말했다.

LG유플러스는 이를 해결하기 위해 '자가 고도화(Self-Evolving) 에이전트' 구조를 도입했다. 고객센터 시스템의 경우 과거 9개월 걸리던 모델 적용 기간을 3개월로 단축했고, 신규 데이터 반영은 일주일 이내 가능하도록 개선했다.

네트워크 측면에서도 AI 서비스에 최적화된 인프라를 구축한다는 계획이다. 이 CTO는 "AI 서비스를 위해서는 저지연 특성을 갖춘 AI 네이티브 네트워크가 필수적이기 때문에 올해 5G 단독모드(SA) 상용화를 준비하고 있다"며 "SRv6 기술을 적용해 데이터 라우팅 경로를 사전에 지정함으로써 QoS와 속도가 보장되는 AI 서비스 환경 구축도 검토 중"이라고 밝혔다. 이어 "이를 통해 기존 대비 30분의 1에서 50분의 1 수준까지 비용을 낮추고, 음성 AI 서비스에 필요한 300ms 이하 저지연을 확보할 수 있는 인프라를 구현하겠다"고 말했다.

모델·데이터 파운드리 전략도 추진한다. LG AI연구원의 초거대 AI 모델을 기반으로 산업별 도메인 데이터를 빠르게 학습하고 적용할 수 있는 환경을 구축해 기업 고객 활용성을 높인다는 계획이다. 또한 온디바이스·엣지·클라우드를 결합한 '하이브리드 AI 인프라'를 통해 음성 AI 비용 구조를 개선하고 서비스 확장성을 확보하겠다는 목표도 제시했다.

향후 핵심 축으로는 보이스 AI가 제시됐다. LG유플러스는 음성을 텍스트로 변환하지 않고 음성에서 바로 음성을 생성하는 V2V(Voice-to-Voice) 모델과 개인화 컨텍스트 기술을 결합해 스마트폰, 차량, 웨어러블, 로봇 등 다양한 디바이스에서 동일한 AI 에이전트가 동작하는 '앰비언트 AI' 환경을 구축할 계획이다. 이 CTO는 "휴머노이드 로봇 시대가 오면 핵심 인터페이스는 결국 음성이 될 것"이라며 "보이스 AI 기술을 소프트웨어 레이어로 만들어 미래 피지컬 AI까지 확장할 것"이라고 말했다.

인프라 측면에서는 2027년 수도권 파주에 200MW 규모 AI 데이터센터(AIDC) 구축도 추진 중이다. 파주 AIDC는 GPU를 최대 12만 장까지 수용할 수 있는 수도권 최대 규모로, LG전자와 LG에너지솔루션, LG CNS 등 계열사의 핵심 역량이 결집되는 '원(One) LG' 전략의 실행 거점이 될 전망이다. LG유플러스는 'K-엑사원'과 파주 AIDC를 기반으로 시작부터 끝까지(End-to-End) 고객 맞춤형 AI 서비스를 제공한다는 계획이다.

또 LG는 LG AI연구원의 엑사원 모델과 LG유플러스의 기업용 AI 플랫폼, 국내 AI 반도체 기업 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU)를 결합한 인프라도 선보일 계획이다.

◆LG AI연구원 "글로벌 최고 수준 모델과 산업 전문 AI 동시 추진"

LG AI연구원은 인간 중심 철학을 기반으로 파운데이션 모델 고도화와 산업 특화 AI를 결합해 연구 성과를 실제 산업 현장 가치로 연결하겠다는 전략을 제시했다. 임우형 LG AI연구원장은 "LG가 지향하는 AI는 지능의 높이 경쟁이 아닌 현실 세계에서 인간의 삶을 돕고 문제를 해결하는 파트너를 만드는 것"이라며 "AX 단계를 넘어 실세계에서 실질적 가치를 창출하는 AI를 만드는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

임 원장은 이날 'K-엑사원' 개발 로드맵도 공개했다. LG는 ▲AI 파운데이션 모델 개발 리더십 확보 ▲전문가 AI 지향 ▲산업 현장 중심의 실질적 적용 확대 ▲지속 가능한 AI를 위한 신뢰와 안전 확보 등 4대 전략을 중심으로 모델 개발을 추진한다. 특히 올해 상반기 진행되는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 기간 동안 글로벌 오픈 웨이트 모델 가운데 최고 성능 수준의 언어 모델을 개발한다는 목표다.

LG AI연구원은 2020년 설립 이후 초거대 AI '엑사원'을 중심으로 모델 고도화를 진행해 왔으며 2024년에는 엑사원 3.0을 오픈 웨이트 모델로 공개해 활용성을 확대했다. 이후 3.5 버전을 통해 글로벌 수준 성능 확보 단계에 진입했고 일반 모델과 추론 모델을 통합한 하이브리드 구조의 엑사원 4.0을 공개하며 서비스 확장까지 진행했다고 설명했다.

또 개발 중인 '엑사원 4.5' 공개도 예고했다. 엑사원 4.5는 언어와 시각 정보를 결합한 비전언어모델(VLM) 기반 멀티모달 AI로, 동급 크기의 오픈 웨이트 모델 가운데 글로벌 최고 수준 성능을 목표로 개발되고 있다. LG는 해당 기술이 향후 한국형 휴머노이드 '케이팩스(KAPEX)'의 두뇌 역할을 수행하며 피지컬 AI 시대를 여는 핵심 기술이 될 것으로 기대하고 있다.

산업 특화 AI 확산을 위해 데이터 자동 생성 체계인 '데이터 파운드리'도 구축했다. 적은 양 of 전문 데이터를 기반으로 도메인 특화 데이터를 자동 생성하는 방식으로, 내부 평가에서는 전문 영역 답변에 대한 현업 전문가 선호도가 20% 이상 향상된 것으로 나타났다. LG유플러스 등 계열사와도 해당 체계를 활용한 서비스 고도화를 진행 중이다.

또 데이터 라이선스와 컴플라이언스 리스크 대응을 위해 AI 기반 데이터 컴플라이언스 에이전트를 개발해 데이터 출처 확인, 라이선스 검증, 저작권 검토 등을 자동 수행하고 있으며 기존 전문가 검토 대비 약 45배 빠른 속도와 1% 수준 비용, 26% 높은 정확도를 확인했다고 밝혔다.

향후 로드맵으로는 엑사원 4.5를 통해 멀티모달 기능을 확장하고 전문성을 강화할 계획이며, K-엑사원 모델 역시 추가 고도화를 통해 글로벌 최고 수준 오픈 웨이트 경쟁력을 확보하는 것을 목표로 하고 있다.

◆LG "원팀 전략·하이브리드 인프라로 피지컬 AI 대응"

이날 간담회에서는 LG 그룹 차원의 '원팀 AI' 협력 구조와 인프라 방향성에 대한 설명도 이어졌다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 "LG AI연구원은 파운데이션 모델 기술을 담당하고 유플러스는 이를 도메인 특화하거나 경량화해 산업 서비스에 적용하는 역할을 하고 있다"며 "현재는 엑사원 모델을 중심으로 사업화를 진행하고 있지만 K-엑사원 모델이 충분히 고도화되면 활용을 함께 검토할 계획"이라고 말했다.

피지컬 AI 대응과 관련해서는 하이브리드 인프라 필요성을 강조했다. 그는 "온디바이스는 성능과 전력 측면에서 한계가 있기 때문에 단말·네트워크·엣지 서버가 결합된 구조가 필요하다"며 "이 인프라가 갖춰지지 않으면 향후 고성능 연산이 필요한 피지컬 AI 구현에는 한계가 있을 것"이라고 설명했다. 또 "음성 V2V 모델 적용 시 토큰 비용이 기존 대비 30배 이상 증가한다"며 인프라 효율화 필요성도 언급했다.

네트워크 측면에서는 향후 멀티모달 AI 기기 확산에 대비해 통신 인프라도 고도화할 계획이라고 밝혔다. 이를 위해 5G 고도화와 품질 보장(QoS) 기반 네트워크 기술을 준비 중이라고 설명했다.

AI 개발 과정에서의 데이터 관리와 거버넌스 체계에 대한 설명도 이어졌다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "데이터 컴플라이언스 에이전트를 통해 검증된 데이터만 활용하고 있으며 AI 윤리와 거버넌스 체계도 지속적으로 고도화하고 있다"고 말했다.