인공지능(AI) 개발에서 불과 1~2년 전만 해도 누가 더 큰 모델을 만들고, 누가 더 높은 벤치마크 점수를 기록하는지가 중요했습니다. 이젠 같은 성능을 더 적은 비용과 전력으로 구현하는 효율성을 따지는 단계로 넘어가는 것 같습니다. 어쩌면 AI 산업이 본격적인 상용화 단계에 접어들고 있다는 의미라고 할 수 있습니다.
최근 글로벌 빅테크의 AI 전략도 같은 방향으로 움직이고 있습니다. 오픈AI와 앤트로픽 등은 여전히 최고 수준의 성능을 추구하지만 동시에 추론 비용과 응답 속도, 그래픽처리장치(GPU) 사용량을 줄이는 데 막대한 투자를 하고 있습니다.
지난해 12월 서울 강남구 코엑스에서 열린 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 발표회에서 SK텔레콤 부스를 찾은 시민들이 '에이닷엑스 K1' 체험을 하고 있다. (사진=뉴시스)
중국 AI 기업들의 약진도 이런 흐름을 반영합니다. 중국 기술 기업들이 개발비와 추론 비용을 크게 낮추면서도 경쟁력 있는 성능을 확보하자 글로벌 AI 업계는 더 이상 파라미터 수만으로 경쟁력을 설명하지 않게 됐습니다. 효율적인 모델 설계가 새로운 혁신의 기준으로 자리 잡기 시작했습니다.
국내 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트도 같은 시험대에 올라 있습니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 기업이 사용하지 않는다면 산업 경쟁력이 확보되지 않을 겁니다. 결국 독파모를 통해서 제조와 금융, 공공 영역에서 실제 서비스가 얼마나 안정적으로 도입되고, 운영되는지가 중요합니다.
고성능은 여전히 중요한 개발 목표가 될 겁니다. 하지만 현재 시장이 선택하는 AI는 최고 점수를 받은 모델이 아니라 가장 높은 생산성을 만들어내는 모델이 된 것 같습니다. 오히려 실제 산업에 도입되고 상용화된 서비스를 제공하기 위해선 오히려 고성능보다 고효율이 더 중요한 조건이 될지 모릅니다.