LG 엑사원, 신소재 생성 AI 세계 2위…ICML 첫 한국 개최
LG AI연구원이 ICML 2026에서 엑사원의 신소재 생성 AI 기술로 글로벌 지표 LeMat-GenBench 세계 2위를 기록하며 탈모 신소재·액침냉각유 등 산업 성과를 공개했다.
LG 엑사원이 신소재 생성 AI 세계 2위에 오른 이유는?
LG AI연구원의 인공지능 '엑사원'이 신소재 생성 분야 글로벌 벤치마크에서 세계 2위를 기록했다. LG는 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회 'ICML 2026'에 참가해 이 성과를 공개했다. ICML은 머신러닝·AI 분야 세계 3대 학회로 꼽히며, 올해 처음으로 한국에서 개최됐다. 신소재 설계라는 난제를 AI가 실제 산업 현장에서 풀어내고 있음을 보여준 자리였다.
목차
ICML 2026 무대에서 LG는 무엇을 보여줬나?
ICML은 NeurIPS, ICLR과 함께 머신러닝 분야 세계 3대 학회로 통한다. 올해 학회가 처음으로 한국에서 열리면서 국내 AI 연구 역량을 세계에 알릴 무대가 마련됐다. LG AI연구원은 이번 학회에서만 14편의 논문을 발표했다. 2020년 12월 출범한 이후 NeurIPS, ICLR, CVPR, AAAI, ACL 등 세계 최상위 학회에서 발표한 논문은 누적 363편에 이른다. LG는 이번 행사에서 신소재뿐 아니라 금융·데이터 분야의 산업 적용 사례를 함께 공개하며 엑사원의 실용성을 강조했다. 연구용 모델이 논문 성적에 그치지 않고 실제 사업 현장에서 성과를 내고 있다는 점을 국제 학회 무대에서 직접 입증한 셈이다.
At ICML 2026, held in Korea for the first time, LG AI Research presented 14 papers and showcased ExaONE's real-world applications across materials, finance, and data.
신소재 생성 AI 세계 2위는 어떤 의미인가?
LG AI연구원은 신소재 생성 AI 기술로 글로벌 성능 지표 'LeMat-GenBench'에서 종합 순위 세계 2위를 기록했다. LeMat-GenBench는 AI가 생성한 결정 구조의 안정성과 신규성, 그리고 후보 물질을 제안하는 능력을 종합적으로 평가하는 벤치마크다. 단순히 기존 물질을 검색하는 수준을 넘어, AI가 존재하지 않던 새로운 소재의 구조를 직접 설계하고 그 실현 가능성까지 판단한다는 뜻이다. 소재 개발은 수년에서 수십 년이 걸리는 대표적 장기 연구 영역인데, AI가 이 과정을 근본적으로 앞당길 수 있음을 국제 무대에서 검증받은 셈이다.
LG ranked 2nd on LeMat-GenBench, a benchmark evaluating the stability and novelty of AI-generated crystal structures, proving AI can design entirely new materials.
엑사원 디스커버리는 실제로 무엇을 만들어냈나?
핵심 플랫폼은 '엑사원 디스커버리'다. 논문과 특허 문서, 분자 구조, 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 통합 분석해 유망한 신소재와 신약 후보를 발굴하는 AI 연구 플랫폼으로, LG AI연구원은 올해 초 관련 프로세스 특허를 등록했다. 대표 성과가 탈모 관리 신소재 '람시딜'이다. LG생활건강과 함께 42만 개가 넘는 후보 물질 가운데 AI가 하루 만에 찾아낸 물질로, 스테로이드 성분 없이 탈모 방지 효과를 보여 세계모발학회에서 발표됐다. 여기에 차세대 AI 데이터센터용 액침 냉각유 소재 실물도 함께 전시했다. 데이터센터 전력 소비가 급증하는 상황에서 발열을 효율적으로 잡아주는 냉각 소재는 산업적 수요가 분명한 분야다. AI가 만든 소재가 연구실 단계를 넘어 상용화를 향하고 있다는 신호다.
ExaONE Discovery found "Ramcidil," an anti-hair-loss material picked by AI from 420,000 candidates in a single day, alongside immersion cooling fluid for AI data centers.
AI 신소재 경쟁은 앞으로 어떻게 흐를까?
신소재와 신약 발굴은 글로벌 빅테크가 앞다퉈 뛰어드는 AI의 차세대 격전지다. 방대한 후보 물질을 사람이 일일이 실험하는 대신 AI가 수십억 개의 조합을 시뮬레이션해 유망 후보를 좁혀주면, 연구개발 기간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있기 때문이다. LG는 '엑사원 데이터 파운드리'로 데이터 생산성을 최소 1,000배 이상 끌어올리고 품질을 평균 20% 이상 개선했다고 밝혔다. 국내 기업이 소재 특화 AI에서 세계 2위 성능을 입증한 만큼, 화학·배터리·바이오 등 한국이 강점을 가진 산업과 결합할 경우 파급력은 더 커질 전망이다.
AI-driven materials and drug discovery is a key battleground for global tech, and LG's proven capability could amplify Korea's strengths in chemicals, batteries, and bio.
세계 2위라는 성적표를 어떻게 읽어야 할까?
이번 성과에서 주목할 대목은 순위 그 자체보다 성과가 나온 '영역'이다. 대화형 챗봇이나 이미지 생성처럼 눈에 잘 띄는 분야가 아니라, 신소재 설계라는 전통적으로 가장 더디고 값비싼 연구 영역에서 성능을 입증했다는 점이 핵심이다. 소재 하나를 새로 발굴하려면 수많은 후보 물질을 합성하고 검증하는 과정에 통상 10년 안팎이 걸린다. AI가 이 과정의 앞단, 즉 어떤 물질을 만들어볼지 결정하는 단계를 대신하면 실패 확률이 높은 실험을 줄이고 연구 자원을 유망한 후보에 집중할 수 있다. 람시딜이 42만 개 후보 중 하루 만에 도출됐다는 사실은 이 변화의 크기를 상징적으로 보여준다.
동시에 냉정하게 볼 지점도 있다. 벤치마크에서의 2위가 곧 상용 제품의 성공을 보장하지는 않는다. AI가 제안한 구조가 실제로 합성 가능한지, 대량 생산 단계에서 물성이 유지되는지는 별개의 문제이며, 여기서부터가 진짜 산업의 영역이다. 그럼에도 LG가 람시딜과 액침 냉각유 같은 실물을 함께 전시한 것은 연구실 지표에 머물지 않겠다는 의지의 표현으로 읽힌다. AI 소재 발굴에서 앞서가는 기업은 대부분 미국·유럽 빅테크와 연구기관인데, 국내 기업이 세계 2위 성능을 공식 지표로 확인받았다는 사실은 한국 산업계 전체에도 의미가 작지 않다. 화학·배터리·디스플레이처럼 소재 경쟁력이 승부를 가르는 분야에서, AI를 얼마나 빨리 연구 프로세스에 녹여내느냐가 앞으로의 격차를 결정할 가능성이 크다.
The real significance lies not in the ranking itself but in the domain — materials discovery, traditionally the slowest and costliest research field, where LG proved AI can compress a decade-long process into days.