"우리만의 무기는"...K-AI 국가대표 4개사가 밝힌 생존 전략

프렌들리AI 서울 밋업 2025

[디지털데일리 이나연 기자] 정부가 부여한 '국가대표' 인증마크를 달고 경합 중인 인공지능(AI) 기업들이 'K-AI의 미래'를 제시하는 자리가 열렸다.

AI 추론 서비스 기업 프렌들리AI는 지난 16일 오후 서울 강남구 스페이스쉐어에서 '프렌들리AI 서울 밋업 2025'를 개최했다.

300여명이 사전 등록한 이번 행사는 정부가 선발한 독자 AI 파운데이션 모델 개발 1차 정예 팀 5개 중 4개 팀이 참여했다. 일정상 불참한 네이버클라우드를 제외하고 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 기술 리더들이 연사로 나섰다.

◆LG AI연구원 "1년 10개월 걸리는 작업을 단 하루 만에"

이진식 LG AI연구원 상무는 AI 기술이 수동적인 생성형 AI를 넘어 자율적으로 판단하고 행동하는 '에이전트 AI' 시대로 전환된다고 강조했다. 이 상무는 "에이전트 AI는 사람이 생각하는 방식을 학습해 모델 자체도 사람이 생각하는 방식대로 행동한다"며 이를 구현하려면 고급 추론 능력을 실제 행동으로 연결하는 능력이 필수라고 설명했다.

연구원의 자체 개발 모델 '엑사원 4.0'은 이미 산업 현장에서 성과를 내고 있다. 일례로 기능성 화장품 핵심 성분 개발에 에이전트 AI를 적용한 뒤 1년10개월 걸리던 일이 하루 만에 끝나게 됐다. LG 석유화학 제품의 원재료 공급 스케줄링 자동화, 금융 상품 수익률 예측, 데이터 생산 자동화 등 제조·연구개발(R&D)·금융·업무 생산성 전 분야에서 이같은 실질적인 변화가 나타났다는 설명이다.

이 상무는 "AI가 결국 우리의 삶을 크게 변화시킬 것"이라며 "어떻게 AI와 협업해 문제를 잘 풀어낼 지가 우리 삶의 뉴노멀(새로운 표준)이 될 것"이라고 전망했다. 특히 '엑사원 데이터 파운더리'는 전문가 60명이 3개월 동안 생산했던 2200개 데이터를 전문가 1명이 일주일 만에 1만1000개를 생성하게 하는 등 인력 효율성을 극대화하고 있다.

◆SK텔레콤 "한국어 특화로 GPT 대비 33% 비용 절감"

이태훈 SK텔레콤 AI R&D센터 팀장은 "거대언어모델(LLM)이 답만 해주는 거라면 에이전트는 행동까지 해주는 것"이라며 자체 LLM '에이닷엑스(A.X)' 개발 현황과 에이전트 AI 구현 전략을 공유했다. SK텔레콤은 이미 에이닷 통화 요약 서비스 등에서 하루 최대 5000만 콜의 응용프로그램 인터페이스(API)를 처리하는 상용화 경험을 보유했다. 기술 자립도 확보를 위한 '프롬 스크래치' 방식과 비용 효율성을 위한 '컨티뉴얼 프리트레이닝(지속적 자유 훈련)' 방식을 병행 중이다.

에이닷엑스 4.0 모델은 한국어를 효율적으로 처리할 수 있는 한국어 특화 토크나이저를 개발해 적용했다. 이 팀장은 "처음부터 비용 효율적으로 접근했다"며 "한국어 프롬프트 기준 오픈AI 'GPT-4o' 대비 평균 33%의 비용 절감 효과를 확인했다"고 밝혔다. 이 모델은 API와 챗 서비스 형태로 무료 공개해 누구나 쉽게 체험할 수 있다.

에이전트 AI 설계에 대한 실질적인 조언도 전했다. 그는 "에이전트가 서로 '농담 따먹기' 하다가 일을 안 끝내는 경우도 있다"며 "확실한 리더 에이전트를 정하는 것이 도움이 된다"고 말했다. 작업 난이도에 따라 모델 지능을 매핑하고 소형 언어 모델(SLM)을 적재적소에 배치하는 게 중요하다는 의미다. SK텔레콤은 로봇 제어, 브라우저 이용자 에이전트, 제조 현장 도면 관제 등 다양한 분야에서 에이전트 AI를 구현 중이다.

◆업스테이지 "AI B2B 시장 3단계 진입이 관건"

이활석 업스테이지 최고기술책임자(CTO)는 AI 기업 간 거래(B2B) 시장의 발전 단계를 4단계로 구분하며 현재 시장이 직면한 근본적인 문제를 지적했다. 이 CTO는 "기업의 90%가 AI를 도입하지만 성공률은 5%"라며 기술 발전 속도와 기업 현장의 준비 상태 간 격차가 있다고 진단했다. 미국과 달리 한국 기업들의 레거시 시스템은 에이전트 생태계에 연결될 준비가 거의 되어 있지 않다는 설명이다.

이 CTO는 "AI B2B 시장이 3단계(업무 전체 자동화)로 얼마나 빠르게 넘어가느냐가 시장 전체 크기를 결정한다"고 강조했다. 현재 대부분의 시장은 1단계(기존 솔루션에 AI 기능 추가)와 2단계(새로운 AI 툴 도입) 단계에 머물러 있다. 하지만 3단계에서는 인건비 절감을 넘어 막대한 사업 가치를 창출할 수 있다는 것이다.

업스테이지는 최신 광학문자인식(OCR) 기술을 적용한 도큐먼트(문서) AI 솔루션으로 1·2단계를 공략하고 있다. 문서 구조를 보존하면서 HTML 형태로 고도화된 출력을 제공하는 '도큐먼트 파서' 기술은 'LLM 레디' 상태를 만들어 준다. 회사 측은 에이전트 레디가 빠른 미국 시장을 중심으로 3·4단계 솔루션을 개발하고 있다.

◆NC AI "게임 넘어 국방·제조까지 노린다"

이연수 NC AI 대표는 멀티모달 AI 기술로 콘텐츠 제작 파이프라인 전반을 혁신한다고 소개했다. 특히 게임 산업에서 쌓은 경험을 바탕으로 LLM, 비전 언어 모델(VLM), 텍스트 투 스피치(TTS), 3차원(3D) 생성 등 분야에서 성과를 내고 있다. AI 기술은 고객 서비스(CS)에도 큰 역할을 한다. 회사가 개발한 엔씨소프트 고객 상담 챗봇 '엔써'가 대표적인 사례다.

이 대표는 "고가의 게임 아이템을 제공하는 만큼 환각 현상(할루시네이션)이 절대 일어나면 안 된다"면서 "엔써를 통해 1000만원대 아이템 복구 등 중요한 서비스를 제공하고 있다"고 전했다. NC AI는 LLM 기반으로 게임 내 채팅 번역 시스템을 변경해 40% 이상의 운영 비용 절감 효과도 얻었다. 해당 번역 시스템은 초고속 응답은 물론 '마망(마법 망토)'과 같은 게임 은어를 이해하는 데 특화된다.

이 대표는 "게임사가 어떻게 독자 LLM을 개발하느냐고 묻지만 LLM과 모달리티(음성·영상 등)를 연결하는 기술을 많이 가진 게 우리 장점"이라며 멀티모달 통합 역량을 강조했다. NC AI는 감정 표현이 가능한 TTS, 프롬프트로 연기 톤을 지시할 수 있는 디렉팅 기술, 레이어별 사운드 생성 및 편집 기술 등을 개발했다. 이 기술들은 게임을 넘어 패션, 영화, 제조, 로봇, 국방 산업 등과 결합하는 작업으로 확장되고 있다.

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