큰 모델이 늘 답은 아니다, 특화 AI 모델이 뜨는 이유

자료 기준일: 2026-09-21 (출처 발표 기간 2026-09-14부터 2026-09-21까지). 2026-10-03에 LG AI연구원·비즈니스코리아·인실리코 메디슨·BioPharma Dive 원문을 다시 확인했습니다. 이 글의 수치는 각 회사가 발표한 값이며, 그 이후에 나온 소식은 반영하지 않았습니다.

2026년 9월 중순 AI 업계에서 비슷한 방향의 발표가 연달아 나왔습니다. 분야 데이터로 다듬은 작은 모델이 실무에는 더 맞을 수 있다는 내용입니다. 제조·금융·바이오처럼 서로 다른 업계에서 나온 소식입니다.

LG AI연구원, 제조·과학·금융 특화 AI 공개

LG AI연구원은 2026년 9월 14일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 'LG AI 토크 콘서트 2026'을 열고, 자체 언어모델 EXAONE(엑사원) 기반 '전문가 AI(Expert AI)' 모델들을 공개했습니다. 범용 AI가 좋은 답을 내는 것과 산업 현장의 문제를 푸는 것은 다른 문제라는 설명이 함께 나왔습니다.

• EXAONE Tabular: 공정 조건, 품질 검사값 같은 공장의 숫자 데이터로 품질 이상을 미리 찾아냅니다. LG이노텍 현장에 적용한 결과, 제품·라인이 바뀔 때마다 모델을 다시 학습시키던 시간이 약 300시간에서 50시간 이내로 단축됐다고 LG가 밝혔습니다.
• EXAONE BI: 여러 기업의 뉴스·공시 같은 데이터를 분석해 주가 흐름을 예측하고 판단 근거를 제시하는 금융 특화 솔루션입니다.

과학 분야에서는 후보물질 42만 개를 검토해, 통상 22개월 걸리던 탐색 과정을 하루로 줄였다고 밝혔습니다. (출처: 코리아타임스, 비즈니스코리아, LG AI연구원)

9B 모델이 26개 시스템 중 가장 높은 점수를 받은 사례

비슷한 시기 바이오 분야에서도 같은 방향의 결과가 나왔습니다. 인실리코 메디슨은 2026년 9월 17일자 국제 학술지 《셀(Cell)》 표지 논문으로 노화 연구용 벤치마크 'LongevityBench'와 특화 모델군을 공개했습니다.

이 벤치마크는 노화 관련 생물학 데이터를 AI가 얼마나 잘 해석하는지 평가합니다. 연구진은 여러 프런티어 모델을 포함해 AI 시스템 26개를 비교했습니다. 알리바바 오픈모델 Qwen3.5를 노화 데이터로 추가 학습시킨 90억(9B) 파라미터 모델 'L-Qwen3.5-9B'가 구글 제미나이 3.1 프로를 포함한 26개 시스템 가운데 가장 높은 종합 점수를 받았습니다. (출처: 인실리코 메디슨 발표)

같은 주의 9월 16일에는 노보 노디스크가 앤트로픽과 협력해 신약 개발에 클로드(Claude)를 시험한다고 발표했습니다. (출처: BioPharma Dive, BioSpace) 업종은 다르지만 범용 모델에 자기 분야 데이터를 결합하는 방향이 겹칩니다.

왜 이런 발표가 이어질까

범용 AI는 일반적인 질문에는 잘 답하지만, 회사 공정이나 업계 데이터의 예외 상황까지 정확히 판단하기는 어렵습니다. LG AI연구원 임우형 공동대표도 산업 현장은 복잡한 변수와 1%의 예외까지 정밀하게 판단하는 AI를 요구한다는 취지로 말했습니다. 특화 모델은 해당 분야 데이터로 학습해 적은 데이터로도 새 조건에 빨리 적응할 수 있다는 것이 발표의 공통된 설명입니다.

그래서 실무자는 뭘 하면 되나

"우리도 특화 모델을 만들어야 하나" 고민할 수 있지만, 대부분의 회사에는 아직 이른 이야기입니다. 이번 사례를 보면 회사 데이터와 업무 흐름을 정리하는 일이 점점 중요해집니다. 지금 시작할 수 있는 일은 아래와 같습니다.

1. 반복 업무 하나 정하기: 품질 기록 정리, 거래처 문의 응답, 보고서 초안 작성처럼 자주 반복되는 업무 하나를 골라, 그 업무에 쓰이는 데이터가 어디에 있는지 확인합니다.
2. 사내 데이터 정리하기: 엑셀 파일마다 항목명이 다르거나 같은 값을 여러 방식으로 표기하고 있다면 이 부분부터 맞춥니다.
3. 평가 기준 먼저 정하기: 불량 판정이면 "실제 불량을 놓치지 않는 비율", 보고서 초안이면 "수정 없이 쓸 수 있는 비율"처럼 숫자로 확인할 수 있는 기준을 정해 두면 나중에 어떤 모델이든 비교할 수 있습니다.

발표 사례를 바탕으로 작성자가 정리한 준비 순서입니다. 도식 크게 보기

범용 대형 모델과 특화 모델 비교

구분	범용 대형 모델 (GPT, 제미나이, 클로드 등)	특화 모델 (EXAONE Tabular, L-Qwen3.5-9B 등)
잘하는 일	글쓰기, 요약, 일반 지식 질의응답, 다양한 주제 대응	특정 분야 데이터 해석, 예외 상황 판단, 반복 전문 업무
비용	사용량 기준 API 비용, 별도 학습 비용 거의 없음	초기 구축·튜닝 비용 발생, 이후 운영 비용은 낮을 수 있음
준비할 것	별도 준비 없이 바로 사용 가능	정리된 사내 데이터, 명확한 업무 정의, 평가 기준

표는 작성자가 일반적인 특징을 정리한 것입니다.

정리

LG AI연구원의 제조·금융·과학 특화 모델과 인실리코 메디슨의 9B 노화 연구 모델은 업종은 다르지만, 모델 크기보다 분야 데이터로 얼마나 다듬었는지가 결과에 크게 영향을 준다는 점을 보여 줍니다. 지금 할 수 있는 일은 반복 업무 하나를 고르고, 데이터를 정리하고, 평가 기준을 세워 두는 것입니다. 이 준비는 나중에 어떤 AI 도구를 쓰든 그대로 쓸 수 있습니다.