[데스크칼럼] LLM 기술 각축전…성능 경쟁서 가성비·효율 경쟁으로

AI 요약

비교적 최근까지 AI 산업의 경쟁 기준은 파라미터 수와 성능 등 더 크고 똑똑한 모델을 만드는 것이었으나, 대규모언어모델(LLM) 학습과 운영에 드는 막대한 비용과 에너지 제약으로 효율성이 전면에 등장했습니다. 산업은 소형언어모델(sLLM), AI 연산에 특화된 전용 반도체(엔비디아·구글의 TPU 및 다수 스타트업의 가속기), 엣지컴퓨팅·온디바이스AI 등 모델 경량화와 하드웨어·클라우드 전략 변화를 통해 적은 자원으로 유사 성능을 내는 쪽으로 방향을 바꾸었고, 투자 시장도 효율적인 AI 인프라와 경량 모델에 자금이 몰리기 시작했습니다. 전력 소비와 탄소배출 같은 환경 이슈까지 고려되면서 최첨단 프런티어 모델과 산업 현장용 실용 모델이 분리되는 가운데 AI 산업의 다음 승자는 가장 큰 모델이 아니라 가장 잘 쓰이는 모델을 만든 기업일 가능성이 높습니다.