엑사원 4.5가 지금 가장 중요한 이유

2026년 3월 현재, AI 경쟁은 단순한 텍스트 처리 성능을 넘어
‘멀티모달’과 ‘물리 세계 적용’으로 무게 중심이 이동했습니다.
구글의 제미나이 3, 오픈AI의 GPT-5.2, 메타의 Llama4가
이미지·영상·음성을 통합 처리하는 모델을 공개한 가운데,
한국 AI 모델도 마침내 같은 경기장에 서게 됩니다.

엑사원 4.5는 LG AI연구원이 개발 마무리 단계에 있는
비전언어모델(VLM, Vision Language Model)로,
언어 지능과 시각 지능을 통합해 텍스트와 이미지를 동시에 이해·분석합니다.
임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 MWC 2026(스페인 바르셀로나) 현장에서
“동급 크기의 오픈 웨이트 모델 중 글로벌 최고 성능을 달성할 것”이라고 공언했습니다.

단순한 성능 발표가 아닙니다. 엑사원 4.5는 한국형 휴머노이드 로봇 케이팩스(KAPEX)의
두뇌로 직결되고, 파주에 건설 중인 수도권 최대 AI 데이터센터(AIDC)와 연결되며,
딥시크(DeepSeek) 표준까지 지원하는 오픈 생태계 전략의 핵심 축입니다.
이것을 지금 모르면, 다음 6개월 안에 후회할 가능성이 높습니다.

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엑사원 진화의 역사: 1.0에서 4.5까지

엑사원(EXAONE)이라는 이름은 “EXpert AI for EveryONE”,
즉 모두를 위한 전문가 AI를 뜻합니다.
LG AI연구원이 2021년 국내 최초 멀티모달 AI 모델을 개발한 이후,
버전을 거듭할수록 이 모델의 성격은 극적으로 달라져 왔습니다.

불과 5년의 시간 동안 텍스트 전용에서 멀티모달, 오픈소스, 추론 통합,
그리고 비전언어모델까지 진화한 속도는 놀랍습니다.
특히 2024년 오픈소스로 전환한 이후 개발자 생태계가 폭발적으로 확장됐고,
이것이 K-엑사원의 세계 7위 도약을 가능하게 한 발판이 됐습니다.

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K-엑사원 벤치마크: 세계 7위의 증거

엑사원 4.5를 이해하려면 그 전 버전인 K-엑사원의 실력부터 확인해야 합니다.
K-엑사원은 2025년 12월 31일 공개된 모델로,
2,360억 개 전체 파라미터 중 실제 활성화 영역이 230억 개인
MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 채택했습니다.

벤치마크 성과: 13개 테스트 중 10개 1위

정부의 국가대표 AI 선발 1차 평가 기준인 13개 벤치마크 테스트에서
K-엑사원은 10개 항목에서 1위를 차지했으며, 전체 평균 점수 72점을 기록했습니다.
GPT-OSS 대비 103%, Qwen3 대비 104%의 종합 성능을 보여줬습니다.
에이전트 도구 사용 영역 벤치마크 τ²-Bench에서도 우수한 성능을 보이며,
멀티 스텝 상호작용이 필요한 실무 환경에서의 실용성까지 검증됐습니다.

이 수치들이 의미하는 바는 명확합니다. K-엑사원은 더 이상 “국내용”이 아닙니다.
미국·중국 빅테크가 장악하던 글로벌 오픈 모델 순위표에 한국어로 쓰인 이름이
처음으로 Top 10에 오른 것입니다.
엑사원 4.5는 이 K-엑사원의 언어 지능에 시각 지능을 더한 버전이므로,
출발선 자체가 이미 글로벌 상위권이라는 점을 주목해야 합니다.

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엑사원 4.5 핵심 기능 완전 해부

엑사원 4.5가 이전 버전들과 근본적으로 다른 점은 단 하나입니다.
이 모델에는 이제 ‘눈’이 있습니다.
비전언어모델(VLM)이라는 기술적 용어로는 그 의미가 쉽게 와닿지 않지만,
사실은 간단합니다. 텍스트만 받아들이던 AI가 이미지를 함께 처리할 수 있게 된 것입니다.

① 비전언어모델(VLM): 글과 그림을 동시에 읽는 AI

기존 LLM(대형 언어 모델)은 텍스트만 입력으로 받습니다. “이 사진에서 뭐가 보여?”라는
질문에 사진을 첨부해도 이해하지 못합니다. VLM은 이 한계를 제거합니다.
이미지를 입력받아 텍스트와 함께 통합 분석하므로, 제품 이미지 설명·의료 영상 해석·
제조 현장 이상 감지처럼 텍스트만으로는 불가능했던 작업이 가능해집니다.

② 동급 오픈웨이트 중 글로벌 최고 성능 목표

임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 MWC 2026에서 공개적으로 선언한 목표입니다.
‘오픈웨이트(Open-Weight)’란 모델의 가중치(파라미터 수치들)를 외부에 공개하는 방식으로,
개발자와 연구자가 직접 다운로드해 자신의 서버나 PC에서 구동할 수 있습니다.
엑사원 4.5도 허깅페이스(Hugging Face)에 공개될 예정입니다.

③ 엑사원 4.0 대비 30% 향상된 토큰 효율

발표된 내용 중 개발자들이 가장 주목해야 할 수치는 ‘토큰 효율’입니다.
같은 입력량으로 더 많은 정보를 처리할 수 있다는 의미이며,
API 사용 시 비용과 속도 모두에 직결됩니다.
영어·한국어·멀티링구얼·STEM·코드 영역 전반에서 효율이 개선됐다는 점은
단순한 VLM 업그레이드를 넘어 전반적 모델 고도화를 의미합니다.

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케이팩스(KAPEX): 두뇌가 된다는 것의 의미

엑사원 4.5가 단순한 소프트웨어 업그레이드에 그치지 않는 이유는
바로 케이팩스(KAPEX, Korean AI Physical EXhibitor) 때문입니다.
케이팩스는 한국과학기술연구원(KIST)과 LG전자, LG AI연구원이
공동 개발 중인 한국형 휴머노이드 로봇입니다.

KIST AI·로봇연구원의 원천 기술, LG전자의 제품화·양산 역량,
LG AI연구원의 대형 AI 모델이 한데 합류한 이 프로젝트에서
엑사원 4.5는 케이팩스의 두뇌(Cognitive Engine) 역할을 맡습니다.
로봇이 주변 환경을 시각적으로 인식하고, 음성 명령을 이해하고,
현실 세계에서 안전하게 동작하려면 정확히 이런 VLM 기술이 필요합니다.

왜 VLM이 로봇 두뇌에 필수인가

로봇은 카메라(눈)와 마이크(귀)로 세상을 인식합니다.
텍스트만 처리하는 LLM을 로봇에 탑재하면 카메라 영상을 이해하지 못합니다.
VLM은 카메라 입력(이미지)과 음성 명령(텍스트 변환)을 통합 처리하므로,
“저 박스를 집어서 선반 위에 올려”라는 명령을 들으면서 동시에
박스가 어디 있는지, 선반이 어디인지를 카메라로 인식해 행동할 수 있습니다.

제 개인적인 시각으로 보면, 이 연결은 한국 AI 산업의 게임체인저가 될 수 있습니다.
지금까지 한국 AI는 미국·중국 모델 대비 “성능이 아쉽다”는 평가를 받아왔습니다.
그러나 오픈웨이트 VLM을 자국 휴머노이드 로봇과 직접 통합하는 수직 생태계를
구축한 나라는 아직 극소수입니다. 엑사원 4.5와 케이팩스의 결합이
성공적으로 완성된다면, 이는 단순한 기술 뉴스가 아닌 산업 지형의 변화입니다.

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파주 AIDC와 오픈웨이트 전략의 진짜 의도

아무리 훌륭한 AI 모델도 계산 인프라 없이는 작동하지 않습니다.
LG는 2027년 준공을 목표로 경기도 파주에 수도권 최대 규모 AIDC를 건설 중입니다.
전력 규모 200MW, GPU 최대 12만 장 수용 — 당초 계획(50MW)의 4배로 규모를 키웠습니다.
이 인프라는 LG유플러스, LG전자, LG에너지솔루션, LG CNS 등
LG 계열사의 역량을 모두 결집하는 ‘원 LG 전략’의 물리적 기반입니다.

오픈웨이트가 ‘경쟁’이 아닌 ‘생태계’인 이유

엑사원 3.0부터 시작된 오픈웨이트 전략은 표면적으로는 “공짜로 모델 공개”처럼 보이지만,
실제 의도는 다릅니다. 오픈웨이트 모델이 많은 개발자에게 사용될수록,
그 모델을 기반으로 한 서비스·제품이 늘어날수록,
엑사원의 표준과 API가 시장의 기본값(default)이 됩니다.
메타가 Llama를 오픈소스로 공개해 AI 생태계 표준을 장악하려 했던 것과
동일한 논리입니다.

특히 LG가 딥시크(DeepSeek) API 표준까지 지원하겠다고 밝힌 것은
미국과 중국 모두의 생태계에서 작동하겠다는 선언입니다.
AI 패권 경쟁이 진영 논리로 갈라지는 상황에서,
어느 쪽에도 종속되지 않는 ‘개방형 국가 AI’를 목표로 하는 포지셔닝입니다.

퓨리오사AI NPU와의 시너지

LG유플러스는 파주 AIDC에 엔비디아 GPU 외에도
국산 스타트업 퓨리오사AI(FuriosaAI)의 NPU(신경망처리장치)를 도입해
K-AI와 K-반도체의 시너지를 보여줄 계획입니다.
AI 모델(엑사원) + 연산 칩(퓨리오사 NPU) + 인프라(파주 AIDC)를
국산 기술로 수직 통합하는 시도는, 엔비디아 GPU 의존도를 낮추면서
동시에 한국형 AI 산업 생태계를 완성하려는 중장기 전략의 일환입니다.

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실사용자 관점: 엑사원 4.5를 어떻게 활용할 것인가

엑사원 4.5가 오픈웨이트로 공개되면,
개발자·연구자·기업 모두에게 실질적인 기회의 창이 열립니다.
기존 엑사원 4.0의 활용 경험을 바탕으로 4.5에서 기대할 수 있는
실용적인 시나리오를 정리합니다.

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