美 시장 207개 모델 중 평가 1위

10년간 초경량·고성능 시장 선도

LG전자는 2014년 초경량 프리미엄 노트북 LG 그램을 처음 공개했다. 이후 10년간 대용량 배터리, 큰 화면, 빠른 동작 속도 등을 앞세워 소비자들 사이에서 ‘혁신의 아이콘’으로 자리를 잡았다.

○성능평가 1~9위 석권

LG 그램은 애플의 본고장 미국에서 최고의 평가를 받고 있다. 지난해 출시한 LG 그램 16 모델은 미국 유력 소비자 전문지 컨슈머리포트의 제품 성능평가에서 91점을 받았다. 평가 대상 207개 노트북 모델 가운데 가장 높은 점수를 기록했다. 컨슈머리포트는 제조사로부터 테스트용 제품을 받지 않고, 시중에 판매되는 제품을 전문가들이 직접 구매해 평가하기 때문에 신뢰도가 높다.

컨슈머리포트는 LG 그램 16에 대해 “최고 수준의 스펙부터 휴대성에 이르기까지 기대할 수 있는 모든 것을 갖춘 제품”이라고 평가했다. i7 프로세서, 16기가바이트(GB) 메모리, 512GB 저장 공간 등 제품 사양과 뛰어난 배터리 수명에도 높은 점수를 줬다.

LG 그램 17은 컨슈머리포트가 선정한 ‘2023년 최고의 노트북(Best Laptops of 2023)’에도 뽑혔다. 컨슈머리포트는 LG 그램 17에 대해 “17인치(화면 대각선 길이) 크기에 배터리 수명은 16시간에 달하는데 무게는 3파운드(1.36㎏) 미만”이라며 “인텔 코어 i7 프로세서, 16GB 메모리 및 512GB 저장공간을 갖췄다”고 평가했다. 휴대성과 제품 성능을 동시에 칭찬한 것이다.

LG전자는 2014년 LG 그램을 처음 공개한 뒤 지난 10년간 초경량 프리미엄 노트북 시장을 선도해왔다. 국내 최초의 무게 1㎏ 미만 노트북인 LG 그램 13(2014년), 15.6인치 화면에 1㎏ 미만 무게로 기네스북에 오른 LG 그램 15(2016년) 등을 통해 출시 초기부터 소비자들의 큰 관심을 받았다.

2017년 이후에도 혁신적인 제품을 연이어 내놨다. 한 번 충전으로 최대 24시간 사용할 수 있는 LG 올데이 그램(2017년), 17인치 대화면에 1㎏ 초반 무게로 또 한 번 기네스북에 오른 LG 그램 17(2019년), 16인치 노트북 중 세계 최경량 무게에 80Wh 대용량 배터리를 탑재한 LG 그램 16(2021년), 고성능 외장 그래픽을 장착한 LG 그램(2022년) 등이 대표적이다. 회사 관계자는 “LG 그램은 ‘최고의(First), 차별화된(Unique), 세상에 없던(New)’ 혁신적인 고객 경험을 제공한다”고 설명했다.

 ○초슬림 노트북 시장 이끌어

컨슈머리포트의 성능평가에서 가장 높은 점수를 받은 LG 그램 16. LG전자 제공

컨슈머리포트의 성능평가에서 가장 높은 점수를 받은 LG 그램 16. LG전자 제공

LG전자는 그램을 통해 국내 ‘초슬림’ 노트북 시장의 성장을 이끌었다. 시장조사업체 IDC에 따르면 두께 21㎜ 미만 초슬림 노트북은 2013년 국내 전체 노트북 출하량의 29% 수준에 불과했다. 하지만 2022년에는 70%로 비중이 크게 늘면서 시장의 대세로 자리를 잡았다.

올해에도 혁신적인 기능을 갖춘 신제품이 대거 나온다. 올해 처음 선보이는 ‘LG 그램 스타일’은 LG 그램의 정체성은 그대로 유지하면서 세련된 디자인을 극대화한 제품으로 평가받는다. 빛의 각도나 보는 방향에 따라 다채롭게 색이 변하는 오로라 화이트 색상을 적용한 게 대표적인 사례로 꼽힌다. 코닝사의 ‘고릴라 글라스’ 소재를 적용해 고급스러움을 강조했다. 키보드 아래 공간에는 사용자가 터치할 때만 LED(발광다이오드)가 불빛을 내는 히든 터치패드를 탑재했다.

신제품은 그램 최초로 OLED(유기발광다이오드) 디스플레이를 탑재했다. 대표모델인 ‘LG 그램 스타일 16’은 16 대 10 화면비의 16인치 고해상도 OLED 디스플레이를 채택했다. 0.2㎳ 응답속도와 최대 120㎐ 주사율을 지원한다. 빠르게 전환되는 영상도 매끄럽고 선명하게 표현한다.

 ○뉴진스 앞세워 20대 젊은 고객 공략

LG 그램은 올해 다양한 체험 마케팅을 통해 20~30대 젊은 고객군을 공략할 계획이다. LG전자는 인기 걸그룹 뉴진스를 LG 그램의 글로벌 홍보대사로 삼고 협업한 한정판 그램을 발매하는 등 20대 맞춤형 고객 경험을 확대하고 있다.

뉴진스 리미티드 에디션 제품은 LG 그램 스타일 14인치형 제품의 본체와 마우스, 파우치 등 구성품에 뉴진스의 토끼 디자인을 적용했다. 출시 전부터 온라인 커뮤니티 등에서 많은 관심을 받았다. 지난 1일 LG전자 온라인브랜드숍에서 판매한 2023년형 LG 그램 스타일 뉴진스 리미티드 에디션은 준비한 물량 200대가 6분 만에 ‘완판’됐다. 오후 8시 구매 페이지를 오픈하자마자 수천 명의 고객이 접속을 위해 대기하기도 했다.

LG 그램 고객층을 두텁게 하는 활동도 진행 중이다. LG전자는 지난해 LG 그램 사용자들을 위해 온라인 커뮤니티 ‘재미’를 개설했다. 다양한 그램 사용법을 공유하고 직접 만든 노트북 스킨을 나누는 ‘온라인 놀이터’와 같은 공간이다. 활동 내용에 따라 포인트로 보상받고, 쌓인 포인트로는 유명 아티스트나 브랜드와 협업한 굿즈(goods)를 구매할 수 있다. ‘재미’는 개설 100일 만에 50만 명이 찾을 정도로 인기를 끌었다.

 역 예술가와의 협업도 늘렸다. 북클럽, 전시 등을 통해 서점을 머물고 싶은 공간으로 조성했다.

돈트는 “우리는 뜻밖의 행운과 즐거움을 느끼게 하는 장소가 돼야 한다. 그게 온라인이 따라 할 수 없는 것”이라고 했다.

IITP 이현규 PM “한국만의 AI 만들어야”

구글, 아마존, MS 등 글로벌 빅테크 기업들이 인공지능(AI) 플랫폼을 거머쥐고 있고, 방대한 양의 데이터를 확보해두고 있는 상황에서 동일한 전략을 추구하는 것은 명백한 비효율이다.

그보다는 다른 길을 택하는 것이 효율적이다. 그런 측면에서 "세계 최고의 기술보다 사업을 세계 최고로 만드는 기술이 중요하다"는 이현규 정보통신기획평가원(이하 IITP) 인공지능 PM(Program Manager)의 말에서 ‘다른 길’의 힌트를 얻을 수 있다. 즉, 특정 사업의 발전에 포커스를 맞춘 AI 기술이 더 중요하다는 뜻으로 해석할 수 있다.

실제 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 이러한 방향대로 ‘인공지능 첨단 원천유망 기술개발’ 사업을 추진하고 있다. 범용 AI뿐만 아니라 문제 해결형 AI 연구개발을 통해 ‘한국만의 AI’를 구축해 나가겠다는 것이다.

전세계가 AI 기술 발전에 몰두하고 이 시점에 ‘문제 해결형 AI’에 더 집중할 필요가 있다고 하는 이유에 대해 이현규 PM에게 자세히 들어봤다.

― 문제 해결형 AI와 범용 AI는 무엇이 다른가요.

"이제까지 AI 분야를 보면 언어지능, 시각지능, 학습지능 등 인간의 인지 기능과 연관된 AI에 개별적으로 접근하다가 최근에는 차세대 AI라 하는 범용 AI에 집중하고 있죠. 여기서 개발한 기술이 실제 원하는 결과를 보여주는지 실험하기 위해 연관 있는 산업 분야에 적용하는 것이 이제까지의 R&D 형태였어요. 하지만 이 같은 방식의 문제는 AI 기술을 해당 산업에 특화시키는 게 아니라 ‘한번 적용해봤다’ 정도 밖에 안된다는 것입니다.

현재 산업 전반적으로 디지털 전환이 추진되면서 AI 도입에 대한 니즈가 커지고 있는데, 앞서의 범용 AI로는 분명한 한계성을 느낄 수밖에 없어요. 그래서 우수한 AI 기술도 중요하지만 우리 기업의 문제를 해결할 수 있는 AI가 필요하다는 것입니다.

실제로 최근 산업 분야에서의 트렌드는 일부러 범용성을 없애려고 합니다. 왜냐하면 범용 AI는 다양한 환경에서 사용할 수 있다는 장점은 있지만 우리 기업에 딱 맞는, 우리 기업만을 위한 AI라고 볼 수는 없기 때문입니다. 오히려 범용성 때문에 시스템도 커져야 하고, 비용도 많이 들기 때문에 우리 기업의 딱 한 가지 문제를 해결할 수 있는 ‘좁은 의미에서의 AI’를 선호합니다."

― 이제까지 범용 AI의 산업 적용이 잘 안 됐던 이유는 무엇인가요.

"AI 전문가와 산업 전문가가 바라보는 시각의 차이라고 생각합니다. AI 기술 개발자 관점에서는 산업에 적용시켜보려면 기업들의 실제 데이터가 필요한데, 기업은 데이터가 기밀이기 때문에 공개하지를 않습니다. 결국 데이터 없는 상황에서 AI 기술을 적용할 수 없으니 손놓게 되는 것이죠.

산업 관점에서는 AI를 도입해야 한다는 분위기에 따라 애써 AI 전문가를 채용했는데 하는 일이 마땅히 없더라는 거에요. 알고보니 AI 전문가도 산업에 대해 너무 몰라 스스로 일을 찾지 못하고 산업 실무진도 AI에 대한 이해도가 부족하기 때문에 명확히 어떤 일을 지시해야 되는지 모른다는 것이었습니다.