LG 엑사원 딥(EXAONE Deep): 한국 최초 글로벌 경쟁력을 갖춘 추론 AI 모델 심층 분석
LG가 최근 공개한 추론 AI 모델 '엑사원 딥(EXAONE Deep)'은 한국 인공지능 기술의 새로운 이정표를 세웠습니다. 이 글에서는 엑사원 딥의 성능을 글로벌 경쟁 모델들과 비교하고, 한국의 AI 연구 수준과 함께 미래 발전 방향을 분석해 보겠습니다.
엑사원 딥(EXAONE Deep) 개요
LG AI Research는 2025년 3월 18일, 미국 캘리포니아에서 열린 엔비디아의 GTC 2025 컨퍼런스에서 추론 AI 모델 '엑사원 딥(EXAONE Deep)'을 공개했습니다. 이 모델은 한국 최초로 글로벌 추론 AI 모델들과 경쟁할 수 있는 성능을 갖추었다고 평가받고 있습니다.
엑사원 딥은 크게 세 가지 버전으로 출시되었습니다:
엑사원 딥-32B (대규모 프론티어급 모델, 320억 파라미터)
엑사원 딥-7.8B (경량 모델, 78억 파라미터)
엑사원 딥-2.4B (온디바이스용 모델, 24억 파라미터)
특히 주목할 점은 이 모델이 수학, 과학, 코딩 등 다양한 추론 작업에서 뛰어난 성능을 보인다는 것입니다.
글로벌 추론 AI 모델과의 성능 비교
엑사원 딥-32B의 성능
LG의 기본 모델인 엑사원 딥-32B는 딥시크 R1(DeepSeek R1)의 크기의 약 5%에 불과하지만, 우수한 추론 성능을 보여주고 있습니다.
주요 벤치마크 테스트에서:
MATH-500 테스트: 95.7점 기록
AIME 2025: 65.8점(pass@1) / 80.0점(cons@64) 기록
GPQA 다이아몬드 테스트: 66.1점 기록
LiveCodeBench: 59.5점 기록
이러한 성과로 엑사원 딥-32B는 미국 비영리 AI 연구기관 EpochAI의 '주목할 만한 AI' 목록에도 등재되었습니다.
엑사원 딥-7.8B의 성능
특히 주목할 만한 것은 경량 모델인 엑사원 딥-7.8B의 성능입니다. 이 모델은 기본 모델 크기의 24%에 불과하지만 성능은 95%를 유지합니다.
주요 벤치마크 테스트에서:
MATH-500 테스트: 94.8점으로 딥시크(92.8점)와 OpenAI의 o1-mini(90.0점)를 능가
GPQA 다이아몬드 테스트: 62.6점으로 딥시크(49.1점)와 o1-mini(60.0점)를 능가
엑사원 딥-2.4B의 성능
가장 작은 온디바이스 모델인 엑사원 딥-2.4B도 크기 대비 뛰어난 성능을 보여줍니다:
기본 모델 크기의 7.5%에 불과하지만 성능은 86%를 유지
LiveCodeBench 테스트에서 46.6점으로 딥시크의 16.9점보다 약 3배 높은 점수 기록
외부 서버 연결 없이 내부에서 데이터를 처리해 보안과 개인정보 보호에 강점
한국의 AI 연구 수준 분석
글로벌 AI 순위에서 한국의 위치
현재 한국의 AI 산업은 세계 62개국 중 종합 6위를 차지하고 있습니다.
특히:특허(개발) 및 정책(정부 전략) 부문에서 우수한 성과
삼성은 미국과 중국의 주요 기업들을 제치고 AI 관련 특허를 가장 많이 보유
하지만 개선이 필요한 부분도 있습니다:
운영 환경, 인적 자원, 연구 수준 부문에서는 상대적으로 부족
데이터 과학자와 엔지니어 인력 부족(인재 부문 12위, 데이터 과학자 및 엔지니어 수는 20위)
AI 분야 민간 투자는 18위로 7개 카테고리 중 가장 낮은 순위
한국 정부의 AI 전략
한국 정부는 AI 강국으로 도약하기 위한 야심찬 계획을 추진 중입니다:
2030년까지 글로벌 AI 3대 강국(AI G3) 진입 목표
국가 AI 컴퓨팅 센터 설립, GPU를 현재 규모의 15배로 확대 계획
2024-2027년 동안 민간 부문에서 65조원 AI 투자 지원
2030년까지 산업계 70%, 공공 부문 95%의 AI 도입률 달성 목표
'월드 베스트 대규모 언어 모델(LLM) 프로젝트'를 통해 한국형 ChatGPT 개발 추진
2024년 AI 기술 및 서비스 개발에 1.2조원($9억) 이상 투자 계획
엑사원 딥의 발전 가능성과 미래 방향
엑사원 딥의 강점과 발전 가능성
LG AI Research의 엑사원 딥은 다음과 같은 강점을 바탕으로 발전 가능성이 높습니다:
모델 크기를 대폭 축소하면서도 성능을 유지하는 기술력
빠른 개발 속도(2024년 12월 EXAONE 3.5 발표 후 불과 3개월 만에 개발)
수학, 과학, 코딩 등 전문 분야에서의 높은 성능으로 다양한 산업 적용 가능성
한국 AI 발전을 위한 제안
한국이 글로벌 AI 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 다음과 같은 방향으로 나아가야 합니다:
AI 인프라 확충
국가 AI 컴퓨팅 센터의 효율적 운영
국내 AI 반도체 개발 및 상용화 지원 강화
AI 인재 육성
데이터 과학자 및 엔지니어 양성 프로그램 확대
SW와 AI 중심의 교육 개혁 및 전 연령층 대상 AI 리터러시 확대
민간 투자 활성화
AI 스타트업 지원 확대 및 투자 환경 개선
글로벌 AI 이벤트 유치 및 지속 가능한 AI 생태계 조성
산업 및 공공 부문 AI 도입 가속화
8개 주요 산업(제조, 금융, 헬스케어 등)을 위한 맞춤형 AI+X 전략 구현
18개 공공 분야에 AI 서비스 도입으로 시민 체감형 서비스 제공
오픈소스 및 데이터 전략
정부 주도의 오픈 데이터 활용 확대
AI 허브와 같은 통합 플랫폼을 통한 AI 훈련 데이터 공유 강화
결론
LG AI Research의 엑사원 딥은 한국 AI 기술의 글로벌 경쟁력을 보여주는 중요한 이정표입니다. 특히 모델 크기는 줄이면서도 성능은 유지하는 효율적인 기술력은 주목할 만합니다. 한국이 AI G3 국가로 도약하기 위해서는 인프라, 인재, 투자 환경 개선과 함께 산업 및 공공 부문의 AI 도입 가속화가 필요합니다. 엑사원 딥과 같은 국내 기술력을 바탕으로 한국은 글로벌 AI 경쟁에서 더욱 주도적인 역할을 할 수 있을 것입니다.