LG AI연구원이 자체 개발한 인공지능(AI) 챗봇 ‘챗엑사원(ChatEXAONE)’이 지난해 말부터 계열사 임직원을 대상으로 서비스를 시작했지만, 실사용률과 만족도 면에서 기대에 미치지 못하고 있다는 평가가 나온다. 세계적 경쟁력을 인정받은 기술력을 갖췄음에도 GPU 자원 부족 등 구조적 한계로 인해 실제 업무 활용에서 제약이 있다는 지적이다.
챗엑사원은 LG AI연구원이 개발한 거대언어모델(LLM) ‘엑사원 3.5’와 ‘엑사원 딥’을 기반으로 한다. 이들 모델은 미국 비영리 AI 연구기관 에포크 AI가 지난해 ‘주목할 만한 AI’로 선정한 62개 모델 중 유일한 한국계 모델로 이름을 올렸으며, 이는 기술력 측면에서 상당한 성과로 평가된다.
하지만 정작 LG 내부에서는 챗엑사원의 실질적인 업무 기여도에 회의적인 반응이 적지 않다. LG에너지솔루션 소속 한 직원은 “단순한 질문에는 답변이 가능하지만, 고차원적인 추론이나 창의적인 아이디어를 요청하면 챗GPT나 클로드 소네트에 비해 떨어지는 답변이 나온다”고 평가했다. 또 다른 직원은 “회사에서 챗GPT 접속을 차단했지만, 우회 방법을 통해 유료 서비스를 사용하는 실정”이라며 챗엑사원의 실효성에 의문을 제기했다.
실제로 챗엑사원은 파일 업로드 기능조차 일부 제한되며, 외부 정보 접근성에서도 한계가 있다. 스탠퍼드대 AI 인덱스 보고서와 같은 자료를 요청했을 때 챗GPT는 직접 다운로드 링크를 제공했지만, 챗엑사원은 웹사이트 위치 안내에 그치는 식이었다.
성능 차이는 기술적 한계에 기인한다. 챗엑사원 기반 모델의 매개변수 수는 320억 개로, 챗GPT의 GPT-4(추정 최소 5000억~1조7600억 개)에 비하면 경량급 수준이다. 전문가들은 이를 두고 “체급이 다른 선수끼리의 경기”라고 비유한다. 여기에 고성능 AI 모델 개발에 필수적인 GPU 확보도 걸림돌이다. GPT-4 수준의 AI를 만들기 위해 xAI는 H100 GPU를 20만 개나 확보했지만, LG AI연구원이 엑사원 딥 개발에 사용한 GPU는 512개에 불과하다.
LG AI연구원은 내실 있는 기술력과 연구 역량을 인정받고 있음에도 자원 부족으로 모델의 성능을 끌어올리는 데 제한을 받고 있는 셈이다. 4월 기준 챗엑사원의 주간 활성 사용자는 약 1만 명으로, LG 주요 계열사 전체 임직원 12만여 명 대비 낮은 수치다.
