[LG AI 전략③] 돈 되는 AI는 어디서…AIDC·AX로 수익화 시험대

로봇은 중장기 옵션…전력·냉각·고객 확보가 단기 성과 좌우

(서울=연합인포맥스) 윤영숙 기자 = LG그룹의 인공지능(AI) 전략이 수익화 시험대에 올랐다.

엑사원과 피지컬 AI, 엔비디아 협력이 기술 청사진이라면 시장의 질문은 더 단순하다. 어디서, 언제, 얼마만큼 돈을 벌 수 있느냐다.

LG가 AI로 수익을 낼 수 있는 축은 크게 세 가지다. AI 데이터센터(AIDC)와 기업용 AX(AI 전환), 로봇이다. 이 가운데 단기 실적 가시성이 가장 높은 영역은 로봇보다 AIDC와 AX다. 로봇은 성장성이 크지만 현장 적용과 단가, 유지보수, 반복 판매 구조가 아직 검증돼야 하기 때문이다.

◇ 가장 빠른 매출 축은 AIDC

AI 데이터센터는 LG AI 전략의 가장 현실적인 수익화 축이다.

AI 모델 경쟁이 확산하면서 GPU와 전력, 냉각, 네트워크, 운영 효율은 기업 경쟁력의 핵심 인프라가 됐다. 특히 고성능 GPU는 발열과 전력 소모가 커 기존 데이터센터 구조로는 감당하기 어렵다. 냉각, 전력, 배터리, 통신, 운영을 함께 묶는 사업자가 부상하는 이유다.

LG는 이 시장에서 '원LG' 전략을 앞세우고 있다. LG전자는 냉각수 분배장치(CDU), 콜드플레이트, 칠러 등 데이터센터 냉각 장비를 맡고, LG에너지솔루션은 UPS 배터리와 에너지저장장치(ESS)를 담당한다. LG유플러스는 통신망과 데이터센터 운영, LG CNS는 설계·구축·운영을 맡는 구조다.

LG유플러스의 파주 AIDC는 대표 사례다. 파주 AIDC는 200MW 전력 공급을 확보한 하이퍼스케일급 AI 데이터센터로, 연면적 약 15만㎡ 규모로 추진된다. 2027년 6월 준공 예정인 1동은 이미 계약이 마무리된 상태다. LG유플러스는 2030년까지 AIDC 누적 수주 5조원, 연평균 매출 15~20% 성장을 목표로 제시했다.

◇ LG CNS, 해외 AIDC·AI 박스로 확장

LG CNS도 해외 AIDC에서 성과를 내고 있다. 인도네시아 자카르타에서 약 1천억원 규모의 하이퍼스케일급 AI 데이터센터 구축 사업을 수주했다. 해당 데이터센터는 2026년 말 완공을 목표로 하며, 10만대 이상의 서버를 수용하는 지상 11층 규모로 계획됐다.

LG CNS가 내놓은 컨테이너형 AI 데이터센터 'AI 박스'도 같은 흐름이다. AI 박스는 컨테이너 하나에 GPU 576장, 1.2MW급 인프라를 집약한 소형 데이터센터다. 일반 데이터센터 구축에 약 2년이 걸리는 것과 달리 약 6개월 내 구축이 가능하다는 점을 내세웠다.

이 같은 사업은 LG가 AI를 단순 모델 개발이 아니라 인프라 사업으로 보고 있음을 보여준다. AIDC는 한 번 고객을 확보하면 전력, 냉각, 운영, 네트워크가 장기간 묶이는 구조다. 수익성이 확보될 경우 반복 매출 기반이 될 수 있다.

다만 투자비 부담도 크다. 전력망 확보와 인허가, GPU 조달, 냉각 효율, 고객 확보가 동시에 맞아야 한다. 고전력·고밀도 서버를 안정적으로 운영하지 못하면 매출 성장보다 비용 부담이 먼저 커질 수 있다.

◇ AX는 반복 매출…로봇은 중장기 옵션

AX 사업도 수익화 가능성이 높은 영역이다.

LG CNS는 기업 고객의 AI 전환을 지원하는 컨설팅과 플랫폼, 시스템 구축 사업을 확대하고 있다. 문서 요약과 보고서 작성, 내부 데이터 기반 질의응답, 업무 자동화, 테스트 자동화, 클라우드 전환, 스마트팩토리 고도화 등이 주요 영역이다.

AX는 단발성 시스템통합(SI)에 그치지 않을 경우 반복 매출 구조로 발전할 수 있다. 기업 내부 데이터를 정비하고, AI 모델을 업무 프로세스에 붙인 뒤, 운영·검증·업그레이드를 계속 지원하는 방식이다.

엑사원과 LG CNS의 AX 플랫폼, LG유플러스·LG CNS의 데이터센터 인프라가 결합하면 모델, 인프라, 적용 서비스를 함께 제공하는 패키지 사업도 가능하다.

로봇은 중장기 성장 옵션에 가깝다. LG전자는 미국 실리콘밸리 로봇 스타트업 베어로보틱스 지분을 확대하며 로봇 사업을 강화하고 있다. 지난해 6천만달러를 투자해 지분 21%를 확보했고, 올해 콜옵션을 행사해 지분율을 51%로 높이기로 했다.

LG전자의 클로이드 로봇과 베어로보틱스의 서비스 로봇 기술이 결합하면 상업용 서비스 로봇, 물류 로봇, 장기적으로는 가정용 로봇까지 확장할 수 있다. 다만 로봇은 단순 판매보다 현장 맞춤형 설치, 유지보수, 소프트웨어 업데이트, 운영 플랫폼이 함께 붙어야 수익성이 나온다. LG CNS의 로봇 전환(RX) 플랫폼도 이 같은 한계를 보완하는 축이다. LG CNS는 지난 5월 로봇 학습과 운영을 통합 관리하는 '피지컬웍스'를 공개했다. 로봇 학습 데이터 수집·검증을 지원하는 '포지'와 이기종 로봇을 통합 관제하는 '바통'으로 구성된 플랫폼으로, 로봇의 현장 투입 기간을 기존 수개월에서 1~2개월로 줄이는 것이 목표다. LG CNS는 20여개 고객사와 개념검증을 진행 중인 것으로 알려졌다.

◇ 전력·냉각·엔비디아 종속은 변수

전문가들은 여전히 변수도 많다고 보고 있다. AIDC는 전력과 냉각, 투자비 부담이 큰 데다, 전력망 확보와 인허가, GPU 조달, 고객 확보가 동시에 맞아야 수익성이 나온다.

로봇은 상용화 속도가 변수다. 휴머노이드나 가정용 로봇은 기술적 상징성이 크지만 대량 판매까지는 시간이 필요하다. 공장과 물류 현장은 가정보다 먼저 열릴 가능성이 크지만, 고객 현장마다 작업 환경이 달라 표준화가 쉽지 않다는 한계도 있다.

엔비디아 생태계 의존도도 봐야 한다. LG가 엔비디아의 GPU와 로보틱스 소프트웨어 생태계를 활용하면 개발 속도는 빨라질 수 있지만, 장기적으로는 플랫폼 종속과 비용 구조가 문제가 될 수 있다.

결국 LG AI 수익화의 순서는 분명해 보인다. 가장 먼저 돈이 보이는 것은 AIDC와 냉각·전력 인프라다. 다음은 기업 고객의 AX이며, 로봇은 전략적 선택지이자 장기 성장축으로 자리한다.

구광모 회장의 AI 승부수가 통하려면 기술 구상보다 사업화 성과가 먼저 확인돼야 한다. 데이터센터 고객 확보, AX의 반복 매출화, 로봇의 현장 비용 절감 효과가 맞물릴 때 LG의 AI 전략도 새로운 성장축으로 평가받을 수 있을 것으로 보인다.

ysyoon@yna.co.kr