LG CNS가 일반적인 생성형 인공지능과는 결이 다른 ‘물리 법칙을 아는 AI’ 개발에 본격적으로 뛰어들었다.
협력 상대는 영국의 산업용 AI 기업 피직스엑스로, 에너지·제조·로보틱스 분야의 복잡한 공학 문제를 겨냥한 협력이다.
챗봇과 이미지 생성으로 대표되는 기존 AI와 달리, 이번에 두 회사가 추진하는 기술은 공장 설비가 언제 고장 날지, 로봇 팔이 얼마나 힘을 줘야 하는지를 물리 법칙 그대로 계산해내는 방식이다. 왜 굳이 ‘물리 법칙’을 AI에 집어넣어야 하는지, 그리고 이 협력이 산업 현장의 판을 어떻게 바꿀 수 있는지가 핵심이다.
생성형 AI와 물리 기반 AI, 무엇이 다른가
챗GPT 같은 생성형 AI는 방대한 텍스트와 이미지 데이터를 학습해 답을 내놓는다. 하지만 공장 설비나 에너지 시설처럼 온도·압력·마찰·운동이 뒤섞이는 환경에서는 데이터 학습만으로 충분하지 않다.
쇳덩어리가 몇 도에서 얼마나 팽창하는지, 유체가 파이프를 통과할 때 어떤 압력이 걸리는지는 물리 법칙으로 계산해야만 신뢰할 수 있는 답이 나온다. 이것이 바로 피직스엑스가 보유한 기술의 핵심이다.
피직스엑스는 기계·설비를 실제 제작하기 전에 가상 환경에서 성능과 위험 요소를 먼저 검증하는 엔지니어링 시뮬레이션 플랫폼을 운영한다. 물리 법칙을 모델 안에 내재화해, 현실에서 일어날 일을 예측하는 방식이다.
산업 현장에서 안전성과 정밀성이 한 번의 실수로 대형 사고로 이어질 수 있다는 점에서, 이 기술의 실효성은 일반 생성형 AI보다 훨씬 높다는 평가를 받는다.
LG CNS가 가져오는 것
LG CNS는 스마트팩토리와 물류 현장에 AI를 이식해온 기업 시스템 통합 전문기업이다. 이번 협력에서 LG CNS가 내놓는 것은 디지털 트윈 서비스 역량이다.
디지털 트윈이란 공장이나 에너지 설비를 가상 공간에 그대로 복제해 실시간으로 운영 상황을 모니터링하고, 고장이 나기 전에 이상 징후를 잡아내는 기술이다. 여기에 피직스엑스의 시뮬레이션 기술이 결합되면, 단순히 설비를 가상에 구현하는 데 그치지 않고 물리 법칙 기반의 정밀한 예측까지 가능해진다.
설비가 실제로 망가지기 전에 ‘언제, 어떤 부품이, 왜 문제가 생기는지’를 미리 알 수 있게 되는 것이다. LG CNS는 이미 앤트로픽 클로드와 자체 모델 엑사원을 포함한 멀티 인공지능 체계를 구축하고, 코히어와는 파운데이션 모델 개발을 추진하는 등 다양한 외부 파트너와 협력을 넓혀왔다.
피직스엑스와의 협력은 이 포트폴리오에 ‘물리 기반 산업 AI’라는 새로운 축을 추가하는 것이다.
LG 전체 전략과의 연결고리
LG CNS의 이번 행보는 단독 결정이 아니라 LG그룹 전체의 인공지능 분업 구조와 맞닿아 있다. LG는 ‘AI 연구원이 기초 모델을 개발하고, 유플러스가 플랫폼을 운영하고, LG CNS가 기업 현장에 이식하고, LG전자가 가전·로봇·데이터센터에 최종 적용하는’ 내부 완결형 분업 체계를 갖추고 있다.
LG CNS는 이 구조에서 기업과 산업 현장을 연결하는 가교 역할을 맡는다. 피직스엑스와의 협력은 그 가교 위에 물리 기반 AI라는 핵심 기술을 얹으려는 시도다.
의료 분야로도 사업을 넓히고, 차바이오텍과 전략적 파트너십을 체결하는 등 LG CNS의 인공지능 사업 포트폴리오 확장은 이미 여러 방면에서 진행 중이다.
체크포인트
이번 협력의 진짜 무게는, 지금까지 생성형 AI가 비교적 쉽게 침투하기 어려웠던 ‘물리 세계의 산업 현장’을 LG CNS가 정면으로 공략하기 시작했다는 데 있다. 구체적인 적용 분야와 상용화 일정은 아직 공개되지 않았지만, LG CNS가 축적한 산업 현장 경험과 데이터를 기반으로 모델 개발에 속도를 낼 것이라는 관측이 나온다.
물리 법칙을 이해하는 AI가 공장과 에너지 설비에 깊숙이 들어올수록, 예방 정비와 운영 효율의 기준 자체가 달라진다는 점을 기억해두자.
