LG유플러스가 글로벌 빅테크 ‘아마존웹서비스(AWS)’와 최근 AI 클라우드 생태계 조성을 위한 ‘AX 얼라이언스’ 전략을 공동 추진한다고 10일 밝혔다.

이번 협력은 스페인에서 열린 글로벌 IT 전시회 ‘MWC 2025’에서 타진됐으며, 주요 목표는 한국형 소버린 클라우드 및 AI 플랫폼·솔루션 개발이다.

먼저 소버린 클라우드는 특정 국가의 법률과 규제를 준수하며 데이터를 활용하는 시스템으로, 국내 정서와 제도에 맞는 데이터 처리·저장·운영을 제공하게 된다.

LG유플러스는 이를 통해 국내 기업이 데이터 통제권과 자주성을 강화할 수 있을 것으로 기대했다.

이어 양사는 LG유플러스가 자체 개발한 sLLM ‘익시젠’과 AWS의 LLM ‘노바’를 최적화하고, 기업 고객에게 AI 서비스를 제공하는 절차를 간소화한 ‘워크 에이전트’도 공동 개발한다.

최종적으로는 AI 기술력을 자체적으로 확보하지 못한 국내 기업에 서비스를 제공함으로써 중소기업 내 디지털 혁신을 촉진하게 된다.

한편 LG유플러스는 AI 알고리즘과 AWS 플랫폼을 결합해 AI 고객센터를 ‘커스터머 에이전트’로 한층 더 업그레이드한다고 밝혔다.

또 AWS 내 AI 컨설팅 조직인 GenAIIC(생성셩 AI 이노베이션 센터)의 국내 전문 파트너로 협력한다.

LG유플러스 관계자는 “AWS와의 협력은 단순히 AI 파트너를 넘어서 우리나라에 특화된 소버린 구축을 위한 전문 컨설팅 파트너사로서의 관계가 될 것”이라고 말했다.

또 “이번 협력에서 가장 바라는 점은 AI 전환 과정에서 불편을 겪고 있는 국내 기업에 변환점을 제시하는 것이다”라고 덧붙였다.

AWS 관계자는 “한국 기업에 AI를 제공해 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 지원하겠다”라고 말했다.

LG유플러스와 AWS의 AI 전환 얼라이언스 협력 [LG유플러스 제공]

한편 이번 AX 얼라이언스는 국내 기업의 AI 전환을 가속하기 위한 클라우드·AI 통합 전략으로, 두 기업이 각각 보유한 언어 모델과 인프라 역량이 상호 보완적 구조를 이루는 것이 핵심으로 보인다.

LG유플러스의 소형 언어 모델 익시젠은 엑사원 기반의 경량 구조를 토대로 통신·플랫폼 데이터를 활용한 도메인 특화 성능을 확보하도록 설계됐다.

이 모델은 온프레미스 구축이 가능해 데이터 이동을 최소화하는 점이 특징이며, 클린 데이터 학습 과정을 통해 지적재산권 및 유해 콘텐츠 리스크를 줄이는 구조가 적용되어 있다.

또 내부 서비스 실사용을 중심으로 파인튜닝이 이루어지고 있으며, 기업 고객 확대를 위해 익시 솔루션 플랫폼과 연계한 테스트·배포 환경이 구성되고 있다.

AWS의 노바 모델은 텍스트·이미지·비디오·음성을 포함한 멀티모달 처리 범위를 기반으로 다양한 기업형 워크로드에 대응하는 파운데이션 모델 제품군이다.

미세 조정, RAG, 모델 압축 등 사용자 정의 기능을 제공하는 Amazon Bedrock 기반 통합 구조가 적용돼 있으며, 대규모 컨텍스트 처리와 에이전트 기능을 포함한 운영 체계가 특징을 이룬다.

노바는 모듈 단위로 모델을 구성해 활용 방식에 따라 비용 효율을 조정할 수 있도록 설계되어 있으며, 기업 고객의 디지털 업무 자동화와 분석 요구에 맞춘 다양한 사례가 축적돼 있다.

한편 AI 클라우드 전략은 통신사 주도인지 IT/장비사 주도인지에 따라 조금씩 달라지는데, 통신사가 추진하는 AI 클라우드 전략은 네트워크 인프라와 엣지 컴퓨팅, 데이터센터 자원을 기반으로 한 B2B 특화 서비스 개발을 중심에 두고 있다.

국내 통신사는 AI 데이터센터 규모 확장과 GPU 도입을 통해 제조·네트워크·컨택센터 등 산업별 AI 워크로드를 수용하는 체계를 마련하는 방향으로 움직이고 있으며, 소버린 클라우드는 데이터 주권 요구에 대응하는 구조적 장치로서 활용된다.

이러한 흐름은 클라우드 마이그레이션과 AIOps 도입 과정에서의 운영 효율성 확보와 업종별 AI 서비스 확장을 목표로 한다.

반면 장비·IT 기업의 전략은 통신사와는 다른 관점에서 하드웨어·소프트웨어 통합과 성능 최적화에 중점을 둔다.

GPU·DPU 기반의 AI 팩토리, 프라이빗 클라우드형 AI 환경 구축은 네트워크·스토리지 부문의 병목을 최소화하고 워크로드 자동 배포 효율을 높이는 방향으로 설계된다.

엔터프라이즈급 AI 워크로드가 증가하면서 실시간 텔레메트리, 디지털 트윈 기반 인프라 안정성 검증, 다중 클라우드 전환 대응 등 IT 운영 중심의 요구가 강화되고 있으며, 장비 기업은 이를 하드웨어 최적화와 통합 관리 시스템으로 해결하는 구조를 강화하고 있다.