[더파워 이설아 기자] 국내 기업이 개발한 초거대 AI가 글로벌 오픈소스 모델 평가 상위권에 오르며 ‘AI 3강’ 경쟁 구도에 본격 도전장을 던졌다. LG AI연구원은 12일 세계 최고 수준의 오픈웨이트 파운데이션 모델 ‘K-엑사원(EXAONE)’을 공개하고 글로벌 프런티어 AI 모델 패권 경쟁에 합류했다고 밝혔다.
LG AI연구원에 따르면 ‘K-엑사원’은 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서 13개 벤치마크 가운데 10개 항목에서 1위를 차지했고, 전체 평균 점수도 72점을 기록해 5개 정예팀이 개발한 모델 중 가장 높은 성능을 보였다.
글로벌 AI 성능 평가 기관 ‘아티피셜 어낼리시스(Artificial Analysis)’의 인텔리전스 지수(Intelligence Index) 평가에서도 32점을 받아 오픈웨이트 공개 모델 기준 세계 7위, 국내 1위에 올랐다. 현재 글로벌 오픈웨이트 Top10이 중국 6개, 미국 3개 모델로 채워진 가운데 ‘K-엑사원’이 유일하게 이름을 올리며 한국이 목표로 내건 ‘AI 3강’ 경쟁력을 입증했다는 평가다.
‘K-엑사원’은 공개 직후 글로벌 오픈소스 플랫폼 ‘허깅 페이스(Hugging Face)’에서 모델 트렌드 순위 2위에 오르는 등 해외 연구자들 사이에서도 주목을 받았다. 미국 비영리 연구기관 ‘에포크(Epoch) AI’가 선정하는 ‘주목할 만한 AI 모델(Notable AI Models)’ 리스트에도 포함되면서, LG AI연구원은 2024년 ‘엑사원 3.5’를 시작으로 지난해 ‘엑사원 딥(Deep)’, ‘엑사원 패스(Path) 2.0’, ‘엑사원 4.0’에 이어 ‘K-엑사원’까지 국내 기업 중 최다인 5개 모델을 올리게 됐다. 이 리스트는 미국 스탠퍼드대 AI 연례 보고서에서 국가·기업 경쟁력 평가 자료로도 활용된다.
LG AI연구원은 지난 5년간 쌓은 파운데이션 모델 개발 경험을 바탕으로 ‘K-엑사원’을 설계했다. 단순히 데이터 양과 파라미터만 키우는 대신, 성능은 높이고 학습·운용 비용은 낮추는 ‘고효율·저비용’ 구조를 목표로 모델 아키텍처를 전면 재설계했다. 특히 ‘엑사원 4.0’에서 검증한 핵심 기술인 ‘하이브리드 어텐션(Hybrid Attention)’을 고도화해 적용했다. 이는 국소 범위에 집중하는 ‘슬라이딩 윈도우 어텐션’과 문서 전체 맥락을 보는 ‘글로벌 어텐션’을 조합한 방식으로, 메모리 요구량과 연산량을 기존 대비 70% 줄이면서도 긴 문맥 이해 능력을 유지하도록 설계됐다.
언어 처리의 기초가 되는 토크나이저(Tokenizer)도 대폭 손봤다. LG AI연구원은 학습 어휘를 15만개로 확장하고, 자주 등장하는 단어 조합을 하나의 토큰으로 묶는 방식을 적용해 동일한 입력에서 토큰 수를 줄였다. 그 결과 ‘K-엑사원’은 기존 모델보다 약 1.3배 더 긴 문서를 한 번에 처리할 수 있게 됐다. 또 하나의 토큰을 처리하면서 다음 토큰을 동시에 예측하는 멀티 토큰 예측(Multi-Token Prediction·MTP) 구조를 도입해 추론 속도도 기존 대비 150% 높였다고 설명했다.
모델 규모는 파라미터 2360억개 수준으로, 이 가운데 약 10%인 230억개만 실제로 활성화해 연산하는 전문가 혼합(MoE·Mixture of Experts) 구조를 채택했다. 학습·추론 시 동시에 바라볼 수 있는 최대 컨텍스트 길이는 26만 토큰으로, A4 용지 기준 400장 이상 분량을 한 번에 이해·처리할 수 있는 수준이다. LG AI연구원은 이와 같은 고효율 설계 덕분에 ‘K-엑사원’을 초고가 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서도 구동할 수 있도록 했으며, 인프라 자원이 부족한 기업도 프런티어급 모델을 도입해 활용할 수 있을 것이라고 설명했다.
학습 과정도 문제 해결 능력을 키우는 방향으로 설계했다. LG AI연구원은 사전학습 단계에서 단순 정답 암기 대신, 어떤 사고 과정을 통해 문제에 접근해야 하는지를 가르치는 ‘사고 궤적(Thinking Trajectory)’ 데이터를 활용했다. 사후학습 단계에서는 틀린 답안을 버리지 않고 오답에서도 학습 신호를 추출하는 강화학습 알고리즘 ‘아가포(AGAPO)’와, 여러 답변을 비교해 사람이 더 선호하는 자연스러운 표현을 학습시키는 선호학습 알고리즘 ‘그루퍼(GrouPER)’ 등 자체 개발 기술을 적용해 추론 과정 전반의 품질을 끌어올렸다.
안전성과 신뢰성 확보도 핵심 목표로 삼았다. LG AI연구원은 학습 데이터 전 단계에서 저작권 문제가 있는 데이터나 부적절한 데이터를 사전에 식별·제외하는 데이터 컴플라이언스 평가를 실시하고, 자체 AI윤리위원회 산하에 ▲인류 보편 가치 ▲사회 안전 ▲한국의 특수성 ▲미래 위험 대응 등으로 구성된 위험 분류 체계를 마련해 모델을 점검했다. 한국 문화·사회적 맥락을 반영해 자체 개발한 안전성 지표 ‘KGC-SAFETY’ 평가에서는 4개 부문 평균 97.83점을 기록해, 미국 오픈AI의 GPT-OSS 120B(92.48점), 중국 알리바바의 ‘큐웬(Qwen)3 235B’(66.15점)보다 높은 점수를 받았다.
LG AI연구원은 ‘K-엑사원’을 허깅 페이스에 오픈웨이트로 공개하는 동시에, 모델 구조와 학습 방법, 성능 평가 결과 등을 담은 기술 보고서도 함께 공개했다. 또 1월 28일까지는 누구나 무료로 ‘K-엑사원’ API를 활용할 수 있도록 서비스형 플랫폼(PaaS)을 제공해, 고사양 인프라나 전문 코딩 역량이 없는 개인·기업도 자체 AI 에이전트를 개발·배포해 볼 수 있도록 했다.
인재 양성과 오픈 이노베이션 전략도 병행한다. LG AI연구원은 ‘K-엑사원’ 프로젝트에 참여할 인턴을 지속 선발하고 있으며, 50명 이상의 국내 대학원생들이 세계 최고 수준의 파운데이션 모델 개발에 직접 참여할 수 있도록 지원할 계획이다. 서울대학교, KAIST, 미국 미시간대학교 등 국내외 대학과는 차세대 AI 기술 확보를 위한 공동연구를 이어가고 있다.
이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 “주어진 시간과 인프라 조건에 맞춰 개발 계획을 짰고, 보유 데이터의 절반 정도만 사용해 1차수 ‘K-엑사원’을 만들었다”며 “이번 1차수는 프런티어 모델로 도약하기 위한 출발점으로, 앞으로 성능을 한층 끌어올린 ‘K-엑사원’을 순차적으로 선보이겠다”고 말했다.
최정규 LG AI연구원 에이전틱 AI 그룹장도 “자원의 한계를 독자적인 설계로 돌파해 글로벌 거대 모델과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여줬다”며 “대한민국 대표 AI를 만든다는 자신감으로 연구를 이어가 전 세계 AI 생태계 발전에 기여하겠다”고 밝혔다.
구광모 ㈜LG 대표는 올해 신년사에서 “새로운 미래가 열리는 변곡점에서는 지금까지의 성공 방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야 한다”며 “타협할 수 없는 핵심 가치를 선택하고, 남들이 불가능하다고 여기는 수준까지 파고드는 선택과 집중이 필요하다”고 강조한 바 있다.
LG AI연구원은 ‘K-엑사원’을 비롯한 프런티어 모델 개발을 통해 이러한 그룹 전략을 구체화하고, 한국을 AI 3강 국가로 이끄는 게임 체인저가 되겠다는 목표다.
이설아 더파워 기자 news@thepowernews.co.kr
