컨텐츠 바로가기

07.04 (목)

[일문일답] LGU+, B2B AI 매출 2조원 자신한 이유는

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다
디지털데일리

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>




[디지털데일리 채성오기자] LG유플러스가 인공지능(AI)을 통한 기업 간 거래(B2B) 사업을 선도해 오는 2028년까지 매출 2조원을 달성하겠다는 목표를 제시했다.

2일 LG유플러스는 서울 용산구에 위치한 본사에서 기자간담회를 열고 AI를 중심으로 한 B2B 중장기 성장 전력 '올 인 AI(All in AI)'를 공개했다. 이날 LG유플러스가 공개한 올 인 AI는 B2B 사업에서 인프라, 플랫폼, 데이터 등 분야의 기술 혁신으로 AI 응용서비스를 고도화하는 전략이다.

LG유플러스는 ▲AICC(AI 컨택센터) ▲기업 커뮤니케이션 ▲SOHO(소상공인) ▲모빌리티 등 4대 AI 응용 서비스를 통해 B2B AI 사업 매출을 확대하는 한편 딥엑스, 라이드플럭스, 아마존웹서비스(AWS), 카이스트 등과의 협력을 통해 AI 선순한 생태계를 구축한다는 계획이다.

다음은 권용현 LG유플러스 기업부문장(전무) 등 관계자들과의 일문일답.

Q. B2B 사업 매출 목표가 어떻게 되나.

A. 권용현 기업부문장: 시장이 저희가 생각하는 것보다도 훨씬 더 빠르게 성장하는 측면이 있고 그게 경쟁력으로 바뀌고 있다. 저희가 여러 시나리오를 검토하고 있는데 오는 2028년쯤 매출 2조원이 되는 것을 목표로 노력해보려 한다.

Q. 현재 AI B2B 관련 매출 규모는 어느 정도인가.

A. 권용현 기업부문장: 예를 들어 데이터센터 같은 경우 현재 매출 규모가 수천억원에 이른다. AI에 관련된 파트 매출이 수천억원에 이르고 앞으로 2028년이 되면 2조원 수준으로 늘어나는데 이 중 인프라와 솔루션 분야가 각각 절반의 점유율을 차지할 것으로 예상한다.

Q. 경쟁사 대비 LG유플러스만의 B2B AI 전략 차별화 포인트는.

A. 권용현 기업부문장: LG유플러스는 LG AI 연구원에서 만든 초거대 언어모델(엑사원)을 가지고 통신 분야에 특화시킨 소형언어모델(sLLM)을 가지고 있고, 이 모델을 기반으로 다른 서비스들을 굉장히 빠르게 구축할 수 있는 플랫폼도 보유하고 있다. 앞으로 애플리케이션 분야에서 많은 시장이 커질 때를 대비하기 위해 필요한 미디어에 해당하는 인프라, 데이터, 플랫폼 파트에서 다른 경쟁사보다 경쟁력을 훨씬 더 많이 가지고 있다고 생각한다.

Q. LG유플러스를 포함한 그룹 차원에서 AI 인력 확보는 어떻게 진행중인가.

A. 권용현 기업부문장: AI 관련 자체 개발 인력 확보는 3년 전부터 본격적으로 시작했다. 내부에 CTO, CDO 조직을 통해 인력 채용을 많이 하고 있다. 저희 뿐만 아니라 LG CNS, AI 연구원, LG전자 등과도 계속 협업을 하고 있는데 LG그룹 차원에서 인재를 굉장한 규모로 뽑고 있다.

Q. 포티투마루와 딥엑스가 AI 분야에서 LG유플러스와 제휴한 의미와 구체적인 내용은 무엇인가.

A. 김동환 포티투마루 대표: 포티투마루가 LG유플러스하고 같이 하고 있는 건 원천 기술을 확보하고 고도화하는 관점에서 보면 멀티모달을 공동 개발하는 작업을 진행중이다. 이 외에도 sLLM 보안 등에서 도메인을 특화하고 있다. 사업 관점에서 AICC 분야 솔루션 패키징에서 사업하는 작업도 진행하고 있다. 챗 에이전트 서비스를 공동 개발 및 비즈니스하며 워크 에이전트를 네트워크 설치 기사분들 대상으로 시작해서 향후 사무직, 금융 분야 등 B2B로 확장하는 작업을 준비중이다.

A. 김녹원 딥엑스 대표: LG그룹은 LLM에 대한 파운데이션 모델을 가진 소수 기업 중 하나다. 데이터센터와 엣지디바이스를 연결할 수 있는 텔레커뮤니케이션을 할 수 있는 사업 영역을 가진 회사이며 가전부터 시작해서 로봇, 자동차 등 온갖 전자 부품 뿐만 아니라 공장 자동화까지 할 수 있는 특징이 있다.

LLM을 디바이스 반도체에 인식시킨 다음 온디바이스가 요구하는 애플리케이션을 서포트할 수 있다는 걸 증명하는 게 딥엑스의 중요 포인트였다. 데이터센터와 디바이스에서 적절한 지능 수준을 연동시키는 기술을 만들어야 되는데 그걸 가동할 수 있는 인프라를 갖고 있고, 그 다음에 이게 상용화돼서 킬러 애플리케이션 한 두 개를 성공시키면 굉장히 많은 숫자의 디바이스에 적용할 수 있게 된다. 딥엑스 입장에서는 굉장히 좋은 협업이 될 것으로 기대하고 있다.

Q. LG유플러스의 킬러 서비스가 나왔을 때 기업에 어떤 이익을 줄 수 있나.

A. 권용현 기업부문장: 좋은 킬러 서비스로 말씀드릴 수 있는 것이 AICC 사업이라 할 수 있겠다. 금융권이나 리테일 분야에서는 굉장히 많은 고객들의 전화를 응대하며 불만이나 반품 요구 등을 처리하는데 AICC를 적용하면 100명이 할 일을 85명이 할 수 있게 만든다. 인력을 줄인다기보다는 85명분의 생산성을 100명 규모로 올라갈 수 있게 한다는 것으로 이해하면 된다. 금융권에서 컨택센터를 통해 매출이 나오고 있고 앞으로 관련 분야가 계속 늘어날 것으로 생각한다.

Q. 현재 보유중인 AI 데이터센터는 어떤 형태로 운영이 되고 있나.

A. 구성철 유선사업담당: LG유플러스는 2015년도에 아시아에서 가장 큰 규모의 평촌 데이터 메가센터를 오픈했고 약 300m 옆에 평촌2 하이퍼스케일 데이터센터를 최근 가동했다. 세 번째 데이터센터는 준공시기가 유동적일 수 있지만 내부적으로는 2027년에 만드는 것을 목표로 하고 있다. 최근에 저희가 매입한 파주 쪽과 그리고 경기도에 추가적으로 AI 데이터센터를 만들 예정이다.

Q. AICC 외에도 맞춤형 생성형 모델을 수주 형태로 받아 모델로 구축할 계획이 있나.

A. 전병기 AI/Data기술그룹장: 파운데이션 모델이 있으면 보통 파인튜닝(미세조정)을 거쳐 특정 서비스들을 만들어내고 있다. 저희가 다른 점은 파인튜닝을 일일이 하기보다 앞단에서 파운데이션 모델 자체를 도메인에 특화시켜서 관련 지식을 더 많이 가진 상태에서 파인튜닝을 진행한다.

파인튜닝 부분에서 효과적이면서도 적은 노력으로도 할 수 있다는 뜻이다. 그렇기 때문에 금융 도메인에도 현재 통신 모델은 상담에 대해 굉장히 특화돼 있기 때문에 충분히 파인튜닝으로 적용이 가능하다. 저희는 데이터를 어떻게 가공하고 학습시킬 지에 대한 레시피를 다 가지고 있기 때문에 고객사분들을 기다리고 있는 상황이다. 그래서 적극적으로 시장의 가치나 도메인에 특화된 모델을 같이 만들어가길 기대를 하고 있다.

Q. 연내 익시젠을 금융이나 보안 등 각 분야 전용으로 출시한다고 했는데 엑사원과 어떤 차이가 있나.

A. 박성율 기업사업그룹장: 엑사원은 다양한 파라미터 사이즈를 가지고 있고 각 계열사나 파트너사에서 사이즈별로 활용할 수 있는 라인업을 보유하고 있다. 그 다음 계열사에서 각자의 비즈니스에 맞도록 커스터마이제션을 진행한다.

LG그룹은 AI 연구원을 처음 만들 때 각 계열사와의 공동 펀딩을 통해서 펀드멘탈 리서치를 주로 하도록 설정했다. 엑사원에 대한 파운데이션 모델은 AI 연구원 모델이고 저희는 그 파운데이션 모델 기반으로 어떤 기술을 더 붙여서 B2B 고객 파트너들한테 최적의 서비스를 적용할지 그 부분을 개발하고 있다. 그 모델이 시스템이라고 이해해 주시면 감사하겠다.

Q. 앞으로의 투자 계획 및 글로벌 협업 계획이 있다면.

A. 권용현 기업부문장: LG유플러스에서도 투자를 굉장히 많이 하고 있지만 LG그룹 전체에서도 AI 연구원을 포함해서 모델 고도화 등에 굉장히 많은 투자를 하고 있다. 매출 목표를 2028년 2조원 정도라고 말씀드렸었는데 해당 기간까지 최소 1.3조원은 기본적으로 투자해야 되지 않나 생각한다. 인프라, 데이터, 플랫폼 애플리케이션 등 이 시장이 저희가 생각하는 대로 빠르게 성장을 할 경우엔 그것의 맞춰 투자 또는 매출에 있어서의 가속화가 될 수 있도록 노력할 계획이다.

글로벌 협업 계획에 대해서는 외국에 굉장히 좋은 기업들이 많기에 저희가 논의를 많이 하고 있다. 솔루션을 직접 가져다 쓰는 것부터 시작해서 공동 개발 및 영업 등 굉장히 다양한 분야가 존재한다. 글로벌 기업인 마이크로소프트(MS)라든지 아마존웹서비스(AWS) 같은 기업들과의 협업은 계속 논의 중이며 구체화되는 대로 말씀드리겠다.

- Copyright ⓒ 디지털데일리. 무단전재 및 재배포 금지 -
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.