“주식 상식 깨졌다” 증권사 초토화된 AI신기술 등장, LG 진짜 무섭네

 

최근 금융계와 기술계를 뜨겁게 달구고 있는 소식이 있습니다. 바로 LG AI 연구원이 개발한 금융 AI 기술이 뉴욕 증시에 상장되고, 런던 증권 거래소에서 유료 데이터 상품으로 판매되기 시작했다는 소식인데요.

 

많은 분들이 ‘AI’ 하면 떠올리는 것은 오픈AI의 ChatGPT나 구글의 제미나이 같은 대형 언어 모델일 겁니다. 혹은 수많은 스타트업이 내놓는 ‘AI를 활용한’ 서비스들도 있죠.

 

하지만 안타까운 현실은, 국내 많은 AI 서비스가 실질적인 기술력보다는 마케팅에 치중하거나, 해외 빅테크의 API를 재포장하는 수준에 머물러 있다는 점입니다. 진정으로 ‘돈을 버는 AI’, 복잡한 현실 세계의 문제를 해결하고 그 가치를 인정받는 AI는 극히 드물죠.

 

그런 의미에서 LG AI 연구원의 이번 성과는 단순한 기술 발표를 넘어, 한국 AI의 상업화 가능성에 대한 역사적인 증명으로 평가받고 있습니다. 가장 까다롭고 보수적인 시장 중 하나인 금융의 문을 두드려 열어낸 것이죠.

 

이 글에서는 LG AI가 무엇을, 어떻게 이루어냈는지 구체적으로 살펴보고, 이 성과가 한국 AI 생태계에 던지는 의미 있는 화두들에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.

 

 

 

🔍 한국 AI의 현주소와 LG의 돌파구

 

 

1.1 한국 AI 산업, ‘찐’과 ‘가짜’의 혼재

 

현재 국내 AI 시장은 뜨거운 관심만큼이나 많은 과장과 허세가 공존하는 단계입니다. 수많은 스타트업이 ‘AI 기업’을 표방하지만, 그 실체는 해외 대형 모델의 API를 가져와 간단히 포장한 경우가 많죠.

 

더 큰 문제는 이러한 기업들이 기술적 독자성 없이 빅테크 플랫폼에 전적으로 종속될 위험에 노출되어 있다는 점입니다. 정책 변화 한 번에 사업 모델이 무너질 수 있는 취약한 구조인 셈이죠.

 

그럼에도 불구하고, 소수이지만 진정한 기술력과 독자적인 솔루션을 바탕으로 성장하는 ‘찐 AI 기업’들이 존재합니다. 안타깝게도 과거 IT 버블의 후유증으로 인해 이런 기업들조차 시장에서 제대로 된 평가를 받지 못하는 경우가 많습니다.

 

 

1.2 금융 시장: AI의 최종 시험대

 

AI의 가치는 결국 ‘실전’에서 증명됩니다. 그리고 그 어떤 분야보다 가혹하고 엄격한 실전의 장이 바로 금융 시장입니다.

 

금융에서 AI는 단순히 재미있는 결과를 내는 도구가 아닙니다. 소수점 아래의 미세한 예측 오차가 천문학적인 손실로 이어지고, 1밀리초의 처리 지연이 경쟁력을 완전히 상실시키는 세계죠. 구글, 아마존 같은 글로벌 빅테크들도 금융 AI 분야에 도전했지만, 만족할 만한 상업적 성공을 거두지는 못했습니다.

 

바로 이런 배경에서 LG AI 연구원의 성과가 빛을 발합니다. 그들은 국내 기업으로는 거의 최초로 이 가혹한 금융 시장에서 AI 기술의 상업화에 성공했습니다. 이는 학술적 연구를 넘어, 산업 현장에서 인정받은 국내 최상위 수준의 AI 역량을 입증하는 사건입니다.

 

 

1.3 LG AI의 수익 모델: 데이터 상품과 ETF

 

LG AI의 성과는 단순한 연구 논문이 아닌, 확실한 수익 모델로 연결됩니다.

 

첫째, 그들은 복잡한 미국 주식 시장의 수천 개 종목을 매일 분석해 예측 점수를 생성하는 AI 데이터 상품(AFS)을 개발했습니다. 이 상품은 이미 런던 증권 거래소를 통해 전 세계 투자 기관에 유료로 판매되고 있습니다. 투자자들은 이 데이터를 구매해 자신들의 투자 의사결정에 활용하고 있죠.

 

둘째, LG는 자신들의 AI가 직접 운용하는 상장지수펀드(ETF)를 뉴욕 증권 거래소에 상장시켰습니다. ‘LQAI ETF’라는 이 상품은 AI가 실시간 뉴스와 데이터를 분석해 100개 종목을 선별하고, 4주마다 포트폴리오를 재편성하는 활성화된 운용 방식을 취하고 있습니다.

 

이는 한국 AI 모델이 금융 시장의 핵심인 ‘의사결정’ 영역에 직접 진입한 첫 사례라는 점에서 의미가 큽니다.

 

 

 

⚙️ LG AI의 기술적 우위는 어떻게 만들어졌나?

 

 

2.1 비정형 데이터 해석, 금융의 숨은 패턴을 찾다

 

금융 시장을 움직이는 것은 공시된 매출, 이익 같은 정형 데이터만이 아닙니다. ‘비정형 데이터’의 영향이 훨씬 더 큽니다.

 

예를 들어, ‘CEO의 최근 발언이 불안정해 보인다’, ‘정부의 어떤 정책 발표가 시장 심리에 영향을 줄 것이다’ 같은 뉴스 기사, SNS 여론, 심지어는 감정적인 요소까지 모두 주가를 움직이는 변수입니다. 이러한 데이터는 정량화하기 어렵고, 인간 애널리스트가 모두 추적하고 분석하기에는 한계가 있죠.

 

LG AI의 핵심 강점은 바로 이 방대한 비정형 데이터 속에서 인간이 발견하지 못하는 숨겨진 상관관계와 패턴을 찾아내는 능력에 있습니다. 그들의 AI는 수많은 텍스트, 이미지, 시계열 데이터를 동시에 분석해 종합적인 판단을 내립니다.

 

 

2.2 검증된 세계적 경쟁력: M6 컴피티션의 영예

 

LG AI의 기술 수준은 자체 주장이 아닌, 국제적인 무대에서 공식적으로 입증되었습니다. 2023년 세계 최고 수준의 금융 AI 예측 대회인 ‘M6 컴피티션’에서 LG AI 연구원은 세 개 이상의 부문에서 우승을 차지하며 압도적인 예측 정확도를 선보였습니다.

 

이 대회는 전 세계 금융 기관과 테크 기업의 AI 팀들이 참여하는 명실상부한 최고 권위의 대회입니다. 여기서의 성과는 LG AI의 알고리즘이 글로벌 Top Tier에 속한다는 것을 반증하죠.

 

 

2.3 상업화 성공의 확실한 증거: 뛰어난 수익률과 예측 정확도

 

기술력의 궁극적인 증명은 시장의 성과입니다. LG AI의 상품들은 여기서도 빛을 발합니다.

 

* LQAI ETF의 성과: 상장 후 약 1년간의 수익률이 23% 를 기록했습니다. 이는 같은 기간 미국 대표 지수인 S&P 500의 수익률(약 15.64%)을 상회하는 성과입니다. AI가 구성한 포트폴리오가 시장을 이겼다는 의미죠.

* AFS 데이터 상품의 예측력: LG AI의 데이터 상품이 2024년 초 팔란티어(PLTR) 주식에 대해 매우 높은 점수(92점/100점)를 부여했었습니다. 이후 팔란티어 주가는 약 1년 만에 143% 급등하며 AI의 예측력을 적중시켰습니다.

 

이러한 실제 성과 데이터는 LG AI가 ‘이론상 가능한’ 기술이 아닌, 현실 세계에서 검증된 가치를 창출하는 기술임을 보여줍니다.

 

 

 

🧭 성공의 빛과 그림자: 투자 유의점과 한국 AI의 미래

 

 

3.1 LG AI 투자, 맹신은 금물

 

그러나 모든 기술 성과가 바로 투자 성공으로 직결되지는 않습니다. LG AI 관련 상품에 투자할 때는 냉정한 판단이 필요합니다.

 

* LQAI ETF는 아직 초소형: 약 40억 원 규모의 운용 자산은 ETF 시장에서 ‘초소형’ 에 속합니다. 시장 대장인 SPY ETF(6000억 달러 이상)와 비교하면 극히 미미한 규모죠. 유동성과 안정성 측면에서 리스크가 있을 수 있습니다.

* 점수 맹신의 위험: AFS의 높은 점수가 곧 주가 상승을 보장하지는 않습니다. AI의 예측은 하나의 강력한 참고 자료일 뿐, 이를 맹목적으로 따라가는 것은 위험할 수 있습니다.

* ‘쪼개기 상장’ 가능성에 주의: LG 그룹은 역사적으로 자회사를 분할 상장하는 비율이 높은 편입니다. 미래에 LG AI 연구원이 독립적으로 상장된다면, 현재 LG 전자 등을 보유한 소액 주주에게 불리한 상황이 발생할 수도 있습니다. 투자 전 그룹의 사업 재편 가능성을 고려해야 합니다.

 

 

3.2 LG 사례가 남긴 진정한 교훈

 

LG AI의 성공을 단순히 ‘대박’이라 부르기보다, 그들이 남긴 전략적 교훈에 주목해야 합니다.

 

1. 기술 신뢰성 구축: 가장 까다로운 금융 시장에서 인정받음으로써 ‘가짜 AI’ 논란에서 자유로워졌고, 기술에 대한 신뢰도를 극적으로 높였습니다.

2. 생존 가능성 증명: 한국 AI 기업도 빅테크와 정면 대결이 아닌, 복잡한 전문 분야(니치)를 공략하면 충분히 살아남을 수 있고, 수익을 낼 수 있음을 보여줬습니다.

3. 현실적 목표의 설정: 그들의 성공은 ‘세계 최고의 대형 AI 모델 만들기’가 아닌, ‘특정 영역에서 가장 유용한 도구 되기’ 에서 비롯되었습니다.

 

 

3.3 한국 AI의 현실적 전략: 주인공이 아닌 ‘필수 조력자’ 되기

 

한국 AI가 나아가야 할 길은 LG의 사례에서 힌트를 얻을 수 있습니다. 인력, 자본, 데이터 규모 모든 면에서 글로벌 빅테크와의 정면 승부는 비현실적입니다.

 

대신, TSMC나 ASML처럼 생각해볼 수 있습니다. 그들은 스마트폰이나 컴퓨터(최종 제품)를 만들지 않지만, 그 어떤 기업도 그들이 없이는 최종 제품을 만들 수 없는 절대적인 ‘인프라’와 ‘조력자’ 가 되었습니다.

 

한국 AI도 이처럼 복잡한 현실의 산업 문제(제조, 금융, 바이오, 물류 등)를 가장 잘 해결해주는 전문가가 되는 길을 가야 합니다. ‘플랫폼의 주인’이 되려 하기보다, ‘없어서는 안 될 최고의 도구’ 로 자리매김하는 것이 현실적이고 지속 가능한 전략입니다.

 

LG AI는 그 첫 번째 성공 사례를 보여주었습니다. 이제 남은 것은 이 길을 따라가며 더 많은 분야에서, 더 깊이 있게 한국 AI의 실용적 가치를 증명해나가는 일일 것입니다.

 

 

 

❓ Q&A: LG AI와 한국 AI 산업에 대해 궁금한 점

 

1. LG AI의 기술을 개인 투자자가 직접 사용할 수 있나요?

현재는 AFS 데이터 상품을 기관을 통해 구매하거나, LQAI ETF를 매수하는 방식으로 간접적으로 활용할 수 있습니다. 개인용 애플리케이션 형태의 서비스는 아직 제공되지 않고 있습니다.

 

2. LG AI와 SKT의 AI(A.)는 어떤 점이 다른가요?

LG AI는 특정 분야(금융)의 초고난도 문제 해결에 특화된 ‘베타우리’형 AI라면, SKT의 A.는 수천만 사용자를 보유한 서비스에서 얻은 데이터로 진화하는 ‘대중적’ AI라고 볼 수 있습니다. SKT는 데이터 피드백 루프라는 강력한 무기를 가지고 있어 장기적 진화 잠재력이 높습니다.

 

3. 한국에 LG 같은 ‘찐 AI 기업’이 더 있을까요?

네, 소수지만 존재합니다. 주로 의료 영상 진단, 반도체 설계 최적화, 배터리 성능 예측, 콘텐츠 추천 알고리즘 등 특정 산업의 깊은 이해와 AI 기술을 결합해 독자적인 솔루션을 만드는 기업들이 해당됩니다. 이들은 대부분 대중에게 잘 알려지지 않았지만, 각자의 영역에서 확고한 입지를 다지고 있습니다.

 

4. AI ETF에 투자하는 것이 개인에게 좋은 방법일까요?

‘AI’라는 테마에 대한 간접 투자 방법 중 하나일 수 있습니다. 하지만 LQAI ETF 같은 특정 회사 기술에 의존하는 테마형 ETF는 변동성이 클 수 있으므로, 투자 포트폴리오의 일부(소액) 를 할당하는 위험 관리 전략이 필요합니다. 과도한 기대나 집중 투자는 위험합니다.

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