LG, 복합 문서 분석과 보안 강점... 메타, 의료 특화 및 SNS 활용
구글·오픈AI, 통합 미디어 생성 및 100만 토큰 처리 등 생태계 우위 유지
기술 지표 경쟁 임계점… 업무 환경 내 ‘실제 가동률’이 생존 변수
메타(Muse Spark)와 LG(EXAONE)가 새로운 AI 모델을 공개했다. /인공지능 생성 이미지
생성형 인공지능(AI) 시장의 경쟁 패러다임이 전환점을 맞고 있다. '얼마나 큰 모델을 만드느냐'에서 '얼마나 빨리, 얼마나 싸게 현장에 투입하느냐'로 승부의 기준이 바뀌고 있는 것이다.
메타와 LG AI연구원은 지난 8~9일 이틀 연속으로 신규 AI 모델을 내놓으며 이 같은 흐름을 주도했다. 메타의 '뮤즈 스파크(Muse Spark)'와 LG의 '엑사원(EXAONE) 4.5'는 모두 연산 효율을 대폭 끌어올린 경량화 모델로, 의료 추론·산업 문서 해석 등 특화 지표에서 오픈AI의 GPT-5.4를 일부 앞섰다는 자체 분석을 내놓았다. 대형 모델과의 성능 격차를 좁힌 것을 넘어, 특정 실무 영역에서 역전까지 가능함을 입증한 셈이다.
제미나이, GPT 등 대형 AI 모델 간 성능 격차가 줄어들면서, 이제는 성능보다 실질적인 활용 속도가 중요해지는 양상이다. 메타는 약 35억 명 사용자 기반의 SNS 플랫폼을, LG는 보안이 강조되는 기업 내부용 기술을 내세우고 있다. 결국 인공지능이 실제 생활과 업무 현장에 얼마나 빨리 녹아드느냐가 향후 시장의 주도권을 결정할 전망이다.
의료·산업 특화 기능으로 실무 효율 높인 메타와 LG
이 모델들은 인공지능의 기본 범용 구조를 유지하면서도 특정 업무에 필요한 데이터를 집중적으로 학습해 실무 활용도를 높였다.
메타가 8일(현지시간) 선보인 ‘뮤즈 스파크’는 의료 및 보건 분야의 추론 능력을 높이기 위해 1000명 이상의 전문의와 협력해 학습 데이터를 구축했다. 메타 발표에 따르면, 뮤즈 스파크는 고난도 의료 추론 지표인 ‘HealthBench Hard’에서 42.8%의 정확도를 기록해 동일 환경에서 측정된 OpenAI의 GPT-5.4(40.1%) 수치를 일부 상회했다. 또한 여러 에이전트가 연산을 분담하는 구조를 적용해 토큰 소모량을 기존 대비 약 50% 절감했다.
LG AI연구원이 9일 공개한 ‘엑사원 4.5’는 330억 개(33B) 파라미터 규모의 경량화 모델이다. 특히 계약서, 기술 도면, 재무제표, 스캔 문서 등 산업 현장에서 쓰이는 복합 문서를 분석하고 추론하는 기능이 크게 강화됐다. LG 자체 측정 결과, 엑사원 4.5는 과학·수학(STEM) 평가에서 평균 77.3점, 코딩 지표(LiveCodeBench)에서 81.4점을 기록했다. 특히 모델의 핵심 데이터인 가중치를 공개하는 ‘오픈 웨이트’ 방식을 취해, 보안이 중요한 기업이 자체 서버에 직접 설치해 활용할 수 있는 구조적 특징을 확보했다.
AI 모델별 벤치마크 점수 비교. /LG AI연구원
통합 미디어 생성과 거대 생태계 유지하는 구글·오픈AI
후발 모델들이 특정 지표에서 실무 능력을 증명하고 있으나, 글로벌 선도 기업들은 복합 미디어 생성과 거대 사용자 생태계를 기반으로 기술적 차별점을 유지하고 있다.
구글은 제미나이 3.1 프로 환경 내에 고화질 비디오 생성 모델(Veo)과 음원 생성 모델(Lyria 3) 등을 통합했다. 사용자가 별도 프로그램을 구동하지 않고 단일 대화창에서 문서, 영상, 음악 등 다양한 결과물을 즉각 얻는 구조다. 특히 대학원 수준 과학 추론 지표(GPQA Diamond)에서 94.3%의 정답률을 기록하며 기술적 우위를 점하고 있다.
오픈AI의 GPT-5.4는 PC를 직접 조작하는 기술 지표(OSWorld)에서 75.0%를 기록해 인간의 평균 수행 능력(72.4%)을 상회했다. 아울러 책 약 10권 분량(100만 토큰)의 정보를 처리하는 기술과 전 세계 개발자들이 참여하는 응용프로그램 인터페이스(API) 인프라는 신규 모델이 모방하기 어려운 선점 기업의 독점적 자산으로 분석된다.
구글과 오픈AI의 강점은 개별 모델의 성능 수치보다는 사용자와 서비스가 이미 연결된 상태에서 기능이 확장되는 구조에 있으며, 이것이 시장 내 강력한 구조적 진입 장벽이 될 것이라고 전문가들은 입을 모은다.
인공지능 생존 기준, 성능에서 '실질 채택률'로
시장 전문가들은 향후 인공지능의 경쟁력은 실제 사용자들이 업무와 일상에서 모델을 선택하는 ‘실질 채택률’에 의해 결정될 것으로 분석한다.
인공지능 시장의 주도권은 기업의 실질적인 운영 비용 절감과 수익 창출 능력을 입증하는 ‘실무 최적화’ 단계로 진입했다. IT 리서치 및 컨설팅 기업 가트너(Gartner)는 2026년 전망 보고서를 통해 "기업용 AI 시장은 1%의 성능 향상보다 30%의 운영 비용 절감을 택하는 실용주의로 전환 중"이라며, 신규 모델 도입보다 기존 인프라에 내재되어 즉각 성과를 내는 모델이 채택률 우위를 점할 것으로 진단했다.
일반 사용자 시장 역시 기술의 노출보다 서비스 환경에 자연스럽게 녹아드는 ‘인프라화’가 핵심 전략이다. 업계 관계자는 “별도의 앱 설치나 유료 구독 절차 자체가 사용자 이탈을 부르는 진입 장벽”이라며, “플랫폼 내부에서 AI 기능을 즉각 제공해 사용자의 접근 경로를 최소화하는 것이 시장 점유율을 결정할 것”이라고 전했다.
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