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기업들, 2027년까지 거대 AI 대신 소형 AI 3배 더 쓴다...비용 폭락의 비밀

댓글 0 · 저장 0 2025.04.11 03:59

기사 3줄 요약

1 가트너, 2027년 기업 소형 AI 사용량 대형 AI의 3배 전망
2 소형 AI, 빠른 응답과 낮은 비용으로 기업 환경에 최적화
3 특정 업무에 맞춤형 모델로 정확도 높이고 규정 준수 용이

2027년, 기업들은 대형 AI보다 소형 AI를 3배 더 선호한다

가트너가 발표한 최근 전망에 따르면, 2027년까지 기업에서 소형 언어 모델(sLM) 사용이 거대 언어 모델(LLM)을 3배나 앞지를 것으로 예측됐습니다. 다들 LLM, LLM 하는데 왜 소형 AI가 대세가 될까요? 그 이유는 바로 기업 환경에서 소형 언어 모델이 가진 특별한 장점들 때문입니다. 속도는 빠르고, 비용은 저렴하며, 특정 업무에 최적화하기도 좋거든요. 이런 장점들이 어떻게 기업들의 마음을 사로잡았는지 자세히 알아보겠습니다.

소형 AI의 확실한 장점들

소형 언어 모델(sLM)의 가장 큰 장점은 빠른 응답 시간입니다. 크기가 작고 집중적으로 훈련되어 있어서 실시간 고객 서비스나 급한 데이터 분석 같은 상황에서 매우 효과적입니다. 실제로 일부 경우에는 sLM이 초기 사용자 쿼리를 처리할 때 지연 시간을 최대 50%까지 줄일 수 있다고 합니다. 또한 컴퓨팅 파워와 메모리 소비가 적어 에너지 효율이 높고 비용도 저렴합니다. 특히 AI를 확장하거나 자원이 제한된 환경에서 배포할 때 큰 이점이 됩니다. sLM은 LLM에 비해 훨씬 저렴한 비용으로 운영할 수 있으며, 약간의 추가 훈련만으로도 특정 작업에서 LLM과 비슷하거나 때로는 더 나은 품질을 달성할 수 있습니다. 게다가 간소화된 특성 덕분에 유지 비용도 낮습니다. 2024년 딜로이트 보고서에 따르면, 기업의 73%가 AI 배포 비용을 40% 이상 과소평가했다고 합니다. 이런 상황에서 sLM의 낮은 총소유비용(TCO)은 기업들에게 강력한 매력 포인트로 작용하고 있습니다.

맞춤형 AI로 정확도 높이기

특정 데이터셋으로 훈련된 컨텍스트 기반 sLM은 비즈니스별 요구 사항에 매우 효과적입니다. 이런 맞춤형 접근 방식은 금융, 의료, 법률 서비스와 같은 산업에서 더 높은 정확도와 관련성을 보장합니다. 예를 들어, 신용 위험 데이터로 훈련된 모델은 일반적인 LLM보다 대출 신청 평가나 채무 불이행 예측에서 더 정확할 수 있습니다. 실제로 의료 제공업체인 Epic Systems는 sLM을 통합하여 HIPAA 규정 준수를 보장하면서도 환자 지원을 개선했습니다. 이를 통해 데이터 개인 정보 보호를 유지하면서도 문의에 대한 응답 시간을 단축할 수 있었습니다.

여러 모델 접근 방식의 효과

여러 모델 접근 방식은 각각 특정 작업에 최적화된 AI 모델 조합을 사용하는 전략입니다. 이 전략을 통해 기업은 다양한 모델의 장점을 활용하여 전반적인 성능과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 다중 모델 접근 방식의 주요 장점은 복잡한 작업을 정밀하고 효율적으로 처리할 수 있다는 점입니다. 서로 다른 모델이 서로 다른 작업에서 뛰어나기 때문에, 여러 모델을 사용하면 각 특정 작업에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 콘텐츠 제작에서는 다중 모델 접근 방식이 복잡한 작업을 정밀하고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

데이터 준비와 AI 인재 개발

모델 미세 조정을 위한 데이터 준비는 sLM 훈련에 사용되는 데이터의 품질과 관련성을 보장하기 때문에 매우 중요합니다. 주요 단계에는 데이터 정리, 데이터 변환, 특성 엔지니어링이 포함됩니다. sLM의 성공적인 구현은 데이터셋 준비부터 지속적인 평가 및 모니터링에 이르기까지 신중한 계획이 필요합니다. 기업은 데이터 과학, 머신 러닝, 자연어 처리와 같은 분야의 전문 지식을 갖춘 AI 인재에 투자해야 합니다. 구체적인 역할에는 AI 및 데이터 아키텍트, 데이터 과학자, AI 엔지니어, 위험 및 규정 준수 전문가, 주제 전문가 등이 포함됩니다. 모델과 아키텍처가 일관되고 빠르게 발전함에 따라 지속적인 학습과 적응이 필요합니다.

소형 모델 vs 대형 모델: 직접 비교해보면

기준	소형 모델(SLM)	대형 모델(LLM)
비용	낮음	높음
속도	빠름	느림
맞춤 설정	쉬움	어려움
규정 준수	사내에서 처리	제3자 위험
일반 지식	좁음	넓음

한계와 도전 과제

소형 언어 모델은 많은 장점에도 불구하고 광범위한 지식이 필요한 복잡한 작업을 수행하는 능력이 제한되는 등의 한계가 있습니다. AI 분야에서 기존 기술 격차로 인해 개발 및 배포가 더 어려울 수도 있습니다. 모델과 아키텍처가 일관되고 빠르게 발전함에 따라 지속적인 학습과 적응이 필요합니다. 하지만 2027년까지 소형 언어 모델이 거대 언어 모델보다 3배 더 사용될 것이라는 가트너의 예측은, 기업들이 이러한 한계보다 효율성과 특화된 성능, 비용 절감 효과에 더 큰 가치를 두고 있음을 보여줍니다. 앞으로도 AI 기술이 발전함에 따라 특정 기업 요구에 맞는 최적의 모델 선택이 더욱 중요해질 전망입니다.